badania ilościowe to proces zbierania i analizy danych liczbowych. Może być używany do znajdowania wzorców i średnich, przewidywania, testowania związków przyczynowych i uogólniania wyników do szerszych populacji.
badania ilościowe są przeciwieństwem badań jakościowych, które polegają na zbieraniu i analizowaniu danych nie numerycznych (np. tekstu, wideo lub dźwięku).
badania ilościowe są szeroko stosowane w naukach przyrodniczych i społecznych: biologia, chemia, psychologia, ekonomia, socjologia, marketing itp.
- jaki jest skład demograficzny Singapuru w 2020 roku?
- jak zmieniła się średnia temperatura na świecie w ciągu ostatniego stulecia?
- czy zanieczyszczenie środowiska wpływa na występowanie pszczół miodnych?
- czy praca w domu zwiększa produktywność osób z długimi dojazdami?
ilościowe metody badawcze
możesz użyć ilościowych metod badawczych do badań opisowych, korelacyjnych lub eksperymentalnych.
- w badaniach opisowych po prostu szukasz ogólnego podsumowania swoich zmiennych badawczych.
- w badaniach korelacyjnych badasz relacje między zmiennymi badanymi.
- w badaniach eksperymentalnych systematycznie bada się, czy istnieje związek przyczynowo-skutkowy między zmiennymi.
badania korelacyjne i eksperymentalne mogą być wykorzystywane do formalnego testowania hipotez lub prognoz przy użyciu statystyk. Wyniki mogą być uogólnione na szersze populacje w oparciu o zastosowaną metodę pobierania próbek.
aby zebrać dane ilościowe, często będziesz musiał użyć definicji operacyjnych, które przekładają abstrakcyjne pojęcia (np. nastrój) na obserwowalne i wymierne miary (np. własne oceny uczuć i poziomy energii).
Analiza danych ilościowych
Po zebraniu danych może być konieczne ich przetworzenie przed analizą. Na przykład dane ankietowe i testowe mogą wymagać przekształcenia ze słów w liczby. Następnie możesz użyć analizy statystycznej, aby odpowiedzieć na pytania badawcze.
statystyki opisowe dadzą ci podsumowanie Twoich danych i zawierają miary średnich i zmienności. Możesz także używać wykresów, wykresów punktowych i tabel częstotliwości do wizualizacji danych i sprawdzania trendów lub wartości odstających.
korzystając ze statystyk wnioskowania, możesz tworzyć prognozy lub uogólnienia na podstawie swoich danych. Możesz przetestować swoją hipotezę lub użyć przykładowych danych do oszacowania parametru populacji.
najpierw korzystasz ze statystyk opisowych, aby uzyskać podsumowanie danych . Znajdujesz średnią (średnią) i tryb (najczęstszą ocenę) zwlekania dwóch grup i rysujesz dane, aby sprawdzić, czy są jakieś wartości odstające.
następnie wykonujesz statystyki wnioskowania, aby sprawdzić swoją hipotezę. Korzystając z testu t, aby porównać średnie oceny obu grup, znajdziesz znaczącą różnicę i poparcie dla swojej hipotezy.
Możesz również ocenić wiarygodność i ważność swoich metod zbierania danych, aby wskazać, jak konsekwentnie i dokładnie twoje metody rzeczywiście mierzyły to, czego chciałeś.
zalety badań ilościowych
badania ilościowe są często używane do standaryzacji gromadzenia danych i uogólniania wyników.
mocne strony tego podejścia to:
- replikacja
powtarzanie badania jest możliwe dzięki znormalizowanym protokołom zbierania danych i namacalnym definicjom pojęć abstrakcyjnych.
- bezpośrednie porównanie wyników
badanie może być odtwarzane w innych środowiskach kulturowych, czasach lub z różnymi grupami uczestników. Wyniki można porównywać statystycznie.
- Duże próbki
dane z dużych próbek mogą być przetwarzane i analizowane przy użyciu wiarygodnych i spójnych procedur poprzez analizę danych ilościowych.
- Testowanie hipotezy
przy użyciu sformalizowanych i ustalonych procedur testowania hipotez oznacza, że musisz dokładnie rozważyć i zgłosić swoje zmienne badawcze, prognozy, gromadzenie danych i metody testowania przed dojściem do wniosku.
wady badań ilościowych
pomimo korzyści płynących z badań ilościowych, czasami są one niewystarczające w wyjaśnianiu złożonych tematów badawczych. Jego ograniczenia obejmują:
- powierzchowność
stosowanie precyzyjnych i restrykcyjnych definicji operacyjnych może nieadekwatnie reprezentować złożone pojęcia. Na przykład pojęcie nastroju może być reprezentowane tylko za pomocą liczby w badaniach ilościowych, ale wyjaśniane za pomocą opracowania w badaniach jakościowych.
- wąska ostrość
wstępnie określone zmienne i procedury pomiarowe mogą oznaczać, że ignorujesz inne istotne obserwacje.
- tendencja strukturalna
pomimo znormalizowanych procedur, uprzedzenia strukturalne mogą nadal wpływać na badania ilościowe. Brakujące dane, nieprecyzyjne pomiary lub niewłaściwe metody pobierania próbek to uprzedzenia, które mogą prowadzić do błędnych wniosków.
- brak kontekstu
badania ilościowe często wykorzystują nienaturalne ustawienia, takie jak laboratoria lub nie uwzględniają kontekstów historycznych i kulturowych, które mogą wpływać na gromadzenie danych i wyniki.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące badań ilościowych
badania ilościowe dotyczą liczb i statystyk, natomiast badania jakościowe dotyczą słów i znaczeń.
Metody Ilościowe pozwalają na przetestowanie hipotezy poprzez systematyczne zbieranie i analizowanie danych, natomiast metody jakościowe pozwalają na dogłębne zgłębianie pomysłów i doświadczeń.
w badaniach metodą mieszaną, korzystasz zarówno z jakościowych, jak i ilościowych metod gromadzenia i analizy danych, aby odpowiedzieć na twoje pytanie badawcze.
gromadzenie danych jest systematycznym procesem, w którym obserwacje lub pomiary są gromadzone w badaniach. Jest używany w wielu różnych kontekstach przez naukowców, rządy, firmy i inne organizacje.
operacjonalizacja oznacza przekształcenie abstrakcyjnych pojęciowych idei w wymierne obserwacje.
na przykład koncepcja lęku społecznego nie jest bezpośrednio obserwowalna, ale może być operacyjnie zdefiniowana w kategoriach ocen własnych, behawioralnego unikania zatłoczonych miejsc lub fizycznych objawów lęku w sytuacjach społecznych.
przed zebraniem danych ważne jest, aby zastanowić się, w jaki sposób będziesz operował zmiennymi, które chcesz zmierzyć.
wiarygodność i trafność dotyczą zarówno tego, jak dobrze metoda mierzy coś:
- niezawodność odnosi się do spójności pomiaru (czy wyniki mogą być odtwarzane w tych samych warunkach).
- trafność odnosi się do dokładności pomiaru (czy wyniki naprawdę reprezentują to, co mają mierzyć).
jeśli wykonujesz badania eksperymentalne, musisz również wziąć pod uwagę wewnętrzną i zewnętrzną ważność swojego eksperymentu.
testowanie hipotez jest formalną procedurą badania naszych wyobrażeń o świecie za pomocą statystyk. Jest on używany przez naukowców do testowania konkretnych przewidywań, zwanych hipotezami, poprzez obliczanie prawdopodobieństwa, że wzór lub zależność między zmiennymi mogły powstać przez przypadek.