定量的研究は、数値データを収集し、分析するプロセスです。 これは、パターンと平均を見つけ、予測を行い、因果関係をテストし、より広い集団に結果を一般化するために使用することができます。定量的研究は、非数値データ（テキスト、ビデオ、オーディオなど）を収集して分析する定性研究の反対です。
定量的研究は、定性的研究の反対です。
定量的研究は、定性的研究の反対です。
定量的研究
定量的研究は、自然科学および社会科学で広く使用されています: 生物学、化学、心理学、経済学、社会学、マーケティング、等。
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定量的な研究方法
記述的、相関的、または実験的な研究に定量的な研究方法を使用することができます。記述的な研究では、研究変数の全体的な要約を求めるだけです。
相関的研究と実験的研究の両方を使用することができます。 結果は、使用されるサンプリング方法に基づいて、より広範な集団に一般化することができる。定量的なデータを収集するには、抽象的な概念（気分など）を観察可能かつ定量的な尺度（感情やエネルギーレベルの自己評価など）に変換する運用定義を使P>
| 研究方法 | 使用方法 | 例 |
|---|---|---|
| 実験 | 従属変数への影響を測定するために独立変数を制御または操作します。 | 介入が大学生の先延ばしを減らすことができるかどうかをテストするには、等しいサイズのグループに先延ばしの介入または同等のタスクのいず 介入後のグループ間の遅延行動の自己評価を比較します。 |
| アンケート | 人のグループの質問を直接、電話、またはオンラインで質問します。 | カルチャーショックの経験を調査するために、評価尺度を持つアンケートを留学生に配布します。 |
| （体系的な）観察 | 関心のある行動や発生を特定し、その自然な設定でそれを監視します。 | 大学の教室への参加を勉強するには、クラスに座ってそれらを観察し、さまざまな背景の学生による能動的および受動的行動の有病率を数え、記録 |
| 二次研究 | 国の調査や歴史的記録など、他の目的のために収集されたデータを収集します。 | 気候変動に対する態度が1980年代以降に変化したかどうかを評価するために、広く利用可能な縦断研究から関連するアンケートデータを収集します。 |
定量的データ分析
データが収集されたら、それを分析する前にそれを処理する必要があるかもしれません。 たとえば、調査データとテストデータを単語から数字に変換する必要がある場合があります。 その後、統計分析を使用して研究の質問に答えることができます。記述統計には、データの要約が表示され、平均と変動の尺度が含まれます。
記述統計には、データの要約が表示され、平均と変動の尺度が含まれます。 また、グラフ、散布図、頻度表を使用してデータを視覚化し、傾向や外れ値をチェックすることもできます。推論統計を使用して、データに基づいて予測または一般化を行うことができます。 仮説を検定したり、標本データを使用して母集団パラメーターを推定したりできます。
まず、記述統計を使用してデータの概要を取得します。 2つのグループの遅延の平均（平均）とモード（最も頻繁な評価）を見つけ、外れ値があるかどうかを確認するためにデータをプロットします。次に、推論統計量を実行して仮説を検定します。
T検定を使用して2つのグループの平均評価を比較すると、有意差と仮説の支持が得られます。また、データ収集メソッドの信頼性と有効性を評価して、メソッドが実際に望んでいたものをどのように一貫して正確に測定したかを示すこともで
定量的研究の利点
定量的研究は、多くの場合、データ収集を標準化し、調査結果を一般化するために使用されます。
このアプローチの強みは次のとおりです。
- 複製
標準化されたデータ収集プロトコルと抽象的な概念の具体的な定義のために、研究を繰り返
- 結果の直接比較
研究は、他の文化的な設定、時間、または参加者の異なるグループで再現することができます。 結果は統計的に比較することができます。
- 大規模なサンプル
大規模なサンプルからのデータは、定量的なデータ分析を通じて信頼性の高い一貫した手順を使用して処理および分析する
- 仮説検定
形式化され、確立された仮説検定手順を使用すると、結論に達する前に、研究変数、予測、データ収集、テスト方法を慎重に検討し、報告する必要があることを意味します。
定量的研究の欠点
定量的研究の利点にもかかわらず、複雑な研究トピックを説明するのに不十分なことがあります。 その制限には次のものが含まれます。
- 表面性
正確で制限的な操作定義を使用すると、複雑な概念を不十分に表現する可能性があります。 例えば、気分の概念は、定量的な研究では単なる数字で表されるが、定性的な研究では精緻化で説明されることがある。
- 狭い焦点
事前に設定された変数と測定手順は、他の関連する観測を無視することを意味する可能性があります。
- 構造バイアス
標準化された手順にもかかわらず、構造バイアスは依然として定量的研究に影響を与える可能性があります。 データの欠落、不正確な測定、または不適切なサンプリング方法は、間違った結論につながる可能性のあるバイアスです。
- 文脈の欠如
定量的研究は、多くの場合、研究室のような不自然な設定を使用したり、データ収集と結果に影響を与える可能性のある歴史的およ
定量的研究についてのよくある質問
定量的研究は数字と統計を扱い、定性研究は言葉と意味を扱います。定量的方法を使用すると、体系的にデータを収集して分析することによって仮説をテストすることができますが、定性的方法を使用すると、アイデアや経
データ収集は、観測や測定値が研究に収集される体系的なプロセスです。 これは、学者、政府、企業、および他の組織によって多くの異なる文脈で使用されています。
操作化とは、抽象的な概念的なアイデアを測定可能な観察に変えることを意味します。例えば、社会不安の概念は直接観察可能ではありませんが、自己評価スコア、混雑した場所の行動回避、または社会的状況における身体的不安症状の
データを収集する前に、測定する変数をどのように操作するかを検討することが重要です。信頼性と妥当性の違いは何ですか？
信頼性と妥当性は、メソッドが何かをどれだけうまく測定するかについての両方です。
- 信頼性とは、測定の一貫性（結果が同じ条件下で再現できるかどうか）を指します。
- 妥当性とは、測定の精度（結果が実際に測定することになっているものを表すかどうか）を指します。実験的な研究を行っている場合は、実験の内部および外部の妥当性も考慮する必要があります。
仮説検定は、統計を使用して世界についての私たちのアイデアを調査するための正式な手順です。 これは、変数間のパターンまたは関係が偶然に発生した可能性がある可能性を計算することによって、仮説と呼ばれる特定の予測をテストするために科学者によって使用されます。p>