Kvantitativ forskning er prosessen med å samle inn og analysere numeriske data. Den kan brukes til å finne mønstre og gjennomsnitt, gjøre spådommer, teste årsakssammenheng, og generalisere resultater til bredere populasjoner.Kvantitativ forskning er det motsatte av kvalitativ forskning, som innebærer å samle inn og analysere ikke-numeriske data (for eksempel tekst, video eller lyd).
Kvantitativ forskning er mye brukt i natur-og samfunnsvitenskap: biologi, kjemi, psykologi, økonomi, sosiologi, markedsføring, etc.
- Hva er Singapores demografiske sammensetning i 2020?
- Hvordan har gjennomsnittstemperaturen endret seg globalt det siste århundret?
- påvirker miljøforurensning utbredelsen av honningbier?
- betyr jobbe hjemmefra øke produktiviteten for folk med lange pendler?
Kvantitative forskningsmetoder
du kan bruke kvantitative forskningsmetoder for beskrivende, korrelasjonell eller eksperimentell forskning.
- i beskrivende forskning søker du bare et samlet sammendrag av studievariablene dine.
- i korrelasjonsforskning undersøker du relasjoner mellom studievariablene dine.
- i eksperimentell forskning undersøker du systematisk om det er et årsakssammenheng mellom variabler.Korrelasjonell og eksperimentell forskning kan begge brukes til å formelt teste hypoteser, eller spådommer, ved hjelp av statistikk. Resultatene kan generaliseres til bredere populasjoner basert på prøvetakingsmetoden som brukes.for å samle inn kvantitative data må du ofte bruke operasjonelle definisjoner som oversetter abstrakte begreper (f. eks. humør) til observerbare og kvantifiserbare tiltak (f.eks. selvvurdering av følelser og energinivåer).
Kvantitative forskningsmetoder forskningsmetode Eksempel eksperiment kontroller eller manipuler en uavhengig variabel for å måle effekten på en avhengig variabel. for å teste om en intervensjon kan redusere utsettelse hos studenter, gir du like store grupper enten en utsettelsesintervensjon eller en sammenlignbar oppgave. Du sammenligner selvvurderinger av utsettelse atferd mellom gruppene etter intervensjonen. Survey Still spørsmål til en gruppe mennesker i person, over-the-phone eller online.Du distribuerer spørreskjemaer med vurderingsskalaer til førsteårige internasjonale studenter for å undersøke deres erfaringer med kultursjokk. (Systematisk) observasjon Identifisere en atferd eller forekomst av interesse og overvåke den i sin naturlige omgivelser.for å studere college klasserom deltakelse, sitter du på klasser for å observere dem, telle og registrere utbredelsen av aktiv og passiv atferd av studenter fra ulike bakgrunner. Sekundær forskning Samler inn data som er samlet inn til andre formål, f. eks. nasjonale undersøkelser eller historiske opptegnelser.for å vurdere om holdninger til klimaendringer har endret seg siden 1980-tallet, samler du relevante spørreskjemadata fra allment tilgjengelige longitudinelle studier. Kvantitativ dataanalyse
Når data er samlet inn, må du kanskje behandle det før det kan analyseres. For eksempel kan undersøkelses-og testdata bli forvandlet fra ord til tall. Deretter kan du bruke statistisk analyse for å svare på dine forskningsspørsmål.
Beskrivende statistikk vil gi deg et sammendrag av dataene dine og inkludere målinger av gjennomsnitt og variabilitet. Du kan også bruke grafer, spredningsplott og frekvenstabeller til å visualisere dataene dine og se etter trender eller avvik.
Ved hjelp av inferensiell statistikk kan du gjøre spådommer eller generaliseringer basert på dataene dine. Du kan teste hypotesen din eller bruke eksempeldataene dine til å estimere befolkningsparameteren.
Eksempler på beskrivende og inferensiell statistikk du hypoteser at førsteårsstudenter utsetter mer enn fjerdeårsstudenter. Du samler inn data på sommel nivåer av de to gruppene ved hjelp av 7-punkts egenvurdering skalaer.først bruker du beskrivende statistikk for å få et sammendrag av dataene. Du finner gjennomsnittet (gjennomsnitt) og modusen (hyppigst vurdering) av utsettelse av de to gruppene, og plott dataene for å se om det er noen avvikere.
Deretter utfører du inferensiell statistikk for å teste hypotesen din. Ved å bruke en t-test for å sammenligne middelverdiene til de to gruppene, finner du en betydelig forskjell og støtte for hypotesen din.
du kan også vurdere påliteligheten og gyldigheten av datainnsamlingsmetodene dine for å indikere hvor konsekvent og nøyaktig metodene dine faktisk målte det du ville ha dem til.
fordeler med kvantitativ forskning
kvantitativ forskning brukes ofte til å standardisere Datainnsamling og generalisere funn.
Styrker av denne tilnærmingen inkluderer:- Replikering
Gjenta studien er mulig på grunn av standardiserte datainnsamlingsprotokoller og konkrete definisjoner av abstrakte begreper.
- Direkte sammenligninger av resultater
studien kan gjengis i andre kulturelle sammenhenger, tider eller med ulike grupper av deltakere. Resultatene kan sammenlignes statistisk.
- Store prøver
Data fra store prøver kan behandles og analyseres ved hjelp av pålitelige og konsistente prosedyrer gjennom kvantitativ dataanalyse.
- Hypotesetesting
Ved å bruke formaliserte og etablerte prosedyrer for hypotesetesting må du nøye vurdere og rapportere forskningsvariabler, spådommer, datainnsamling og testmetoder før du kommer til en konklusjon.
Ulemper ved kvantitativ forskning
Til tross for fordelene med kvantitativ forskning, er det noen ganger utilstrekkelig å forklare komplekse forskningsemner. Begrensningene inkluderer: Overfladiskhet Ved å Bruke presise og restriktive operasjonelle definisjoner kan det være utilstrekkelig å representere komplekse begreper. For eksempel kan begrepet humør være representert med bare et tall i kvantitativ forskning, men forklart med utarbeidelse i kvalitativ forskning.
- Smalt fokus
Forhåndsbestemte variabler og måleprosedyrer kan bety at du ignorerer andre relevante observasjoner.
- Strukturell bias
til tross for standardiserte prosedyrer, kan strukturelle skjevheter fortsatt påvirke kvantitativ forskning. Manglende data, upresise målinger eller upassende prøvetakingsmetoder er skjevheter som kan føre til feil konklusjoner.
- Mangel på kontekst
Kvantitativ forskning bruker ofte unaturlige innstillinger som laboratorier eller unnlater å vurdere historiske og kulturelle sammenhenger som kan påvirke datainnsamling og resultater.
Ofte stilte spørsmål om kvantitativ forskning
hva er forskjellen mellom kvantitative og kvalitative metoder? Kvantitativ forskning handler om tall og statistikk, mens kvalitativ forskning handler om ord og betydninger.Kvantitative metoder lar deg teste en hypotese ved systematisk å samle inn og analysere data, mens kvalitative metoder lar deg utforske ideer og erfaringer i dybden.hva er mixed-methods forskning? i mixed-methods research bruker du både kvalitative og kvantitative datainnsamlings-og analysemetoder for å svare på forskningsspørsmålet ditt.hva er datainnsamling?datainnsamling er den systematiske prosessen der observasjoner eller målinger samles inn i forskning. Den brukes i mange forskjellige sammenhenger av akademikere, regjeringer, bedrifter og andre organisasjoner.
Hva er operasjonalisering? Operasjonalisering betyr å gjøre abstrakte konseptuelle ideer om til målbare observasjoner.for eksempel er begrepet sosial angst ikke direkte observerbar, men det kan operativt defineres når det gjelder selvvurdering, atferdsmessig unngåelse av overfylte steder eller fysiske angstsymptomer i sosiale situasjoner.før du samler inn data, er det viktig å vurdere hvordan du vil operasjonalisere variablene du vil måle.
hva er forskjellen mellom pålitelighet og gyldighet?Pålitelighet og gyldighet handler både om hvor godt en metode måler noe:
- Pålitelighet refererer til konsistensen av et mål (om resultatene kan gjengis under de samme forholdene).
- Validitet refererer til nøyaktigheten av et mål (om resultatene virkelig representerer hva de skal måle).
Hvis du gjør eksperimentell forskning, må du også vurdere eksperimentets interne og eksterne gyldighet.
hva er hypotesetesting? Hypotesetesting Er en formell prosedyre for å undersøke våre ideer om verden ved hjelp av statistikk. Det brukes av forskere til å teste spesifikke spådommer, kalt hypoteser, ved å beregne hvor sannsynlig det er at et mønster eller forhold mellom variabler kunne ha oppstått ved en tilfeldighet.
