La ricerca quantitativa è il processo di raccolta e analisi dei dati numerici. Può essere usato per trovare modelli e medie, fare previsioni, testare relazioni causali e generalizzare i risultati a popolazioni più ampie.
La ricerca quantitativa è l’opposto della ricerca qualitativa, che comporta la raccolta e l’analisi di dati non numerici (ad esempio testo, video o audio).
La ricerca quantitativa è ampiamente utilizzata nelle scienze naturali e sociali: biologia, chimica, psicologia, economia, sociologia, marketing, ecc.
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Metodi di ricerca quantitativa
È possibile utilizzare metodi di ricerca quantitativa per la ricerca descrittiva, correlazionale o sperimentale.
- Nella ricerca descrittiva, si cerca semplicemente un riepilogo generale delle variabili di studio.
- Nella ricerca correlazionale, si indagano le relazioni tra le variabili di studio.
- Nella ricerca sperimentale, si esamina sistematicamente se esiste una relazione causa-effetto tra le variabili.
La ricerca correlazionale e sperimentale possono essere utilizzate per testare formalmente ipotesi o previsioni utilizzando le statistiche. I risultati possono essere generalizzati a popolazioni più ampie in base al metodo di campionamento utilizzato.
Per raccogliere dati quantitativi, è spesso necessario utilizzare definizioni operative che traducono concetti astratti (ad esempio, umore) in misure osservabili e quantificabili (ad esempio, auto-valutazioni dei sentimenti e dei livelli di energia).
| metodo di Ricerca | utilizzo | Esempio |
|---|---|---|
| Esperimento | Controllare o manipolare una variabile indipendente per misurare il suo effetto sulla variabile dipendente. | Per verificare se un intervento può ridurre la procrastinazione negli studenti universitari, si danno gruppi di dimensioni uguali o un intervento di procrastinazione o un compito paragonabile. Si confrontano le auto-valutazioni dei comportamenti di procrastinazione tra i gruppi dopo l’intervento. |
| Survey | Fai domande a un gruppo di persone di persona, al telefono o online. | Distribuisci questionari con scale di valutazione agli studenti universitari internazionali del primo anno per indagare sulle loro esperienze di shock culturale. |
| Osservazione(sistematica) | Identificare un comportamento o evento di interesse e monitorarlo nel suo ambiente naturale. | Per studiare la partecipazione in aula universitaria, ti siedi sulle classi per osservarle, contando e registrando la prevalenza di comportamenti attivi e passivi da parte di studenti di diversa provenienza. |
| Ricerca secondaria | Raccogliere dati che sono stati raccolti per altri scopi, ad esempio, indagini nazionali o documenti storici. | Per valutare se gli atteggiamenti nei confronti dei cambiamenti climatici sono cambiati dagli 1980, si raccolgono i dati pertinenti del questionario da studi longitudinali ampiamente disponibili. |
Analisi quantitativa dei dati
Una volta raccolti i dati, potrebbe essere necessario elaborarli prima di poter essere analizzati. Ad esempio, potrebbe essere necessario trasformare i dati di indagine e test da parole a numeri. Quindi, puoi utilizzare l’analisi statistica per rispondere alle tue domande di ricerca.
Le statistiche descrittive ti forniranno un riepilogo dei tuoi dati e includeranno misure di medie e variabilità. È inoltre possibile utilizzare grafici, grafici a dispersione e tabelle di frequenza per visualizzare i dati e verificare eventuali tendenze o valori anomali.
Utilizzando le statistiche inferenziali, è possibile effettuare previsioni o generalizzazioni in base ai dati. È possibile testare l’ipotesi o utilizzare i dati di esempio per stimare il parametro di popolazione.
Innanzitutto, si utilizzano statistiche descrittive per ottenere un riepilogo dei dati. Trovi la media (media) e la modalità (valutazione più frequente) di procrastinazione dei due gruppi e traccia i dati per vedere se ci sono valori anomali.
Successivamente, esegui statistiche inferenziali per testare la tua ipotesi. Usando un t-test per confrontare le valutazioni medie dei due gruppi, trovi una differenza significativa e il supporto per la tua ipotesi.
Puoi anche valutare l’affidabilità e la validità dei tuoi metodi di raccolta dati per indicare in che modo i tuoi metodi hanno effettivamente misurato ciò che volevi.
Vantaggi della ricerca quantitativa
la ricerca Quantitativa è spesso utilizzato per standardizzare la raccolta dei dati e di generalizzare i risultati.
I punti di forza di questo approccio includono:
- Replicazione
Ripetere lo studio è possibile grazie a protocolli di raccolta dati standardizzati e definizioni tangibili di concetti astratti.
- Confronti diretti dei risultati
Lo studio può essere riprodotto in altri contesti culturali, orari o con diversi gruppi di partecipanti. I risultati possono essere confrontati statisticamente.
- Campioni di grandi dimensioni
I dati provenienti da campioni di grandi dimensioni possono essere elaborati e analizzati utilizzando procedure affidabili e coerenti attraverso l’analisi quantitativa dei dati.
- Test di ipotesi
L’utilizzo di procedure di test di ipotesi formalizzate e stabilite significa che è necessario considerare attentamente e segnalare le variabili di ricerca, le previsioni, la raccolta dei dati e i metodi di test prima di giungere a una conclusione.
Svantaggi della ricerca quantitativa
Nonostante i benefici della ricerca quantitativa, a volte è inadeguata nello spiegare argomenti di ricerca complessi. I suoi limiti includono:
- Superficialità
L’uso di definizioni operative precise e restrittive può rappresentare in modo inadeguato concetti complessi. Ad esempio, il concetto di umore può essere rappresentato con un solo numero nella ricerca quantitativa, ma spiegato con l’elaborazione nella ricerca qualitativa.
- Fuoco stretto
Variabili predeterminate e procedure di misurazione possono significare che si ignorano altre osservazioni rilevanti.
- Bias strutturale
Nonostante le procedure standardizzate, i pregiudizi strutturali possono ancora influenzare la ricerca quantitativa. Dati mancanti, misurazioni imprecise o metodi di campionamento inappropriati sono pregiudizi che possono portare a conclusioni sbagliate.
- Mancanza di contesto
La ricerca quantitativa spesso utilizza impostazioni innaturali come i laboratori o non considera contesti storici e culturali che possono influenzare la raccolta e i risultati dei dati.
Domande frequenti sulla ricerca quantitativa
La ricerca quantitativa si occupa di numeri e statistiche, mentre la ricerca qualitativa si occupa di parole e significati.
I metodi quantitativi consentono di testare un’ipotesi raccogliendo e analizzando sistematicamente i dati, mentre i metodi qualitativi consentono di esplorare in profondità idee ed esperienze.
Nella ricerca a metodi misti, si utilizzano metodi di raccolta e analisi dei dati sia qualitativi che quantitativi per rispondere alla domanda di ricerca.
La raccolta dei dati è il processo sistematico mediante il quale vengono raccolte osservazioni o misurazioni nella ricerca. Viene utilizzato in molti contesti diversi da accademici, governi, aziende e altre organizzazioni.
Operazionalizzazione significa trasformare idee concettuali astratte in osservazioni misurabili.
Ad esempio, il concetto di ansia sociale non è direttamente osservabile, ma può essere definito operativamente in termini di punteggi di auto-valutazione, evitamento comportamentale di luoghi affollati o sintomi di ansia fisica in situazioni sociali.
Prima di raccogliere i dati, è importante considerare come si operazionalizzare le variabili che si desidera misurare.
L’affidabilità e la validità sono entrambe sul modo in cui un metodo misura qualcosa:
- L’affidabilità si riferisce alla coerenza di una misura (se i risultati possono essere riprodotti nelle stesse condizioni).
- La validità si riferisce all’accuratezza di una misura (se i risultati rappresentano davvero ciò che dovrebbero misurare).
Se stai facendo ricerche sperimentali, devi anche considerare la validità interna ed esterna del tuo esperimento.
Il test di ipotesi è una procedura formale per indagare le nostre idee sul mondo usando le statistiche. Viene utilizzato dagli scienziati per testare previsioni specifiche, chiamate ipotesi, calcolando quanto è probabile che un modello o una relazione tra variabili possa essere sorto per caso.