英国留学生论文定量和定性研究方法

研究方法可以广泛分为定量研究和定性研究两大类。

你的选择将取决于你的研究问题、研究的基本哲学以及你的偏好和技能。

我们的页面研究方法介绍和研究设计概述了一些有关基本哲学的问题。

本页面介绍了定性和定量研究方法的基本原则，以及在特定情况下各种方法的优缺点。

一些定义

定量研究是“通过收集数值数据并使用基于数学的方法(尤其是统计学方法)进行分析，来解释现象。

定性研究旨在回答关于人们为什么以及如何表现出某种行为方式的问题。它提供了关于人类行为的深入信息。

引自：Aliaga 和 Gunderson，《交互式统计》第三版(2005年)

定量研究

定量研究或许更容易定义和识别。

产生的数据总是数字，它们使用数学和统计方法进行分析。如果没有涉及数字，那么就不是定量研究。

有些现象显然适合定量分析，因为它们已经以数字的形式存在。例如，教育的各个阶段的成绩变化，或者持有管理学位的高级经理数量的增加。然而，即使不是明显具有数值性质的现象，也可以使用定量方法进行研究。

示例：将观点转化为数字

如果你希望对一组人关于特定问题或生活中某个方面的观点进行统计分析，你可以要求他们根据陈述表达与之相关的赞同程度，并在五或七点评分尺度上回答，其中1表示非常不同意，2表示不同意，3表示中立，4表示同意，5表示非常同意(七点评分尺度还包括稍微同意/不同意)。

这种尺度称为李克特量表，能够将观点陈述直接转化为数字数据。

李克特量表和类似技术的发展意味着大多数现象都可以使用定量技术进行研究。

如果你处在一个高度重视数字且数字数据被认为是黄金标准的环境中，这将特别有用。

然而，需要注意的是，定量方法未必是最适合的调查方法。当你想要深入了解特定行为的详细原因时，它们可能不会很有帮助。同时，将数字分配给相当抽象的构造，如个人观点，可能会使它们显得虚假精确。

定量数据的来源

定量数据最常见的来源包括：

调查，无论是在线、电话还是面对面进行。这些依赖于相同的问题以相同方式向大量人提问;

观察，可能涉及计算特定现象发生的次数，例如在访谈中使用某个词的频率，或对观察数据进行编码以将其转化为数字;以及

二次数据，如公司账目。

分析定量数据

有许多统计技术可用于分析定量数据，从显示数据的简单图表，到检验两个或多个项目之间的相关性的测试，以及统计显著性。其他技术还包括集群分析，用于识别群体之间的关系，其中没有明显的假设，以及假设检验，用于确定是否存在真实的差异。

定性研究

定性研究是指不涉及数字或数值数据的研究方法。

它通常涉及文字或语言，但也可以使用图片、照片和观察。

几乎任何现象都可以用定性方式进行研究，而且在英国和欧洲其他地区，这通常是首选的调查方法;美国的研究倾向于使用定量方法，尽管这种区别绝不是绝对的。

定性分析产生了丰富的数据，提供了深入的画面，特别适用于探索事情发生的方式和原因。

然而，定性研究存在一些陷阱，例如：

如果受访者认为研究对他们没有价值，他们可能会提供不准确或虚假的信息。他们也可能说出研究人员希望听到的内容。因此，定性研究人员需要花时间与研究对象建立关系，并始终注意这一潜在风险。

尽管伦理在任何类型的研究中都是一个问题，但定性研究可能存在特殊的困难，因为研究人员可能会知晓机密信息。因此，务必始终牢记，不能对研究对象造成伤害。

定性研究人员通常较难保持独立性。由于研究的性质，他们与人们有着密切联系。因此，有助于养成反思自己在工作中的角色以及这可能如何影响研究的习惯。有关更多信息，请参阅我们的反思实践页面。

定性数据来源

虽然定性数据比定量数据更广泛，但仍然有许多常见的收集技术。这些包括：

面试，可以是结构化的、半结构化的或非结构化的;

焦点小组讨论，涉及多名参与者讨论一个问题;

明信片，或者是针对参与者的三四个特定问题的小规模书面问卷，但允许他们用自己的话来回答;

二次数据，包括日记、过去事件的书面记录和公司报告;以及

观察，可能是现场观察，也可能是实验室条件下的观察，例如，要求参与者角色扮演一种情境以展示他们可能会做什么。

有关这些技术的更多信息，请参阅我们关于研究面试、焦点小组和观察性研究的页面。

分析定性数据

由于定性数据来自各种各样的来源，因此它们的范围可能截然不同。

因此，有许多方法可以分析它们，其中许多方法涉及将数据进行分组和主题编码。还有各种计算机软件支持定性数据分析。确定哪种方法适合你的研究，最好的方法是与学术同事和导师讨论。

我们的页面分析定性数据提供了更多关于一些常见方法的信息。

这是你的研究…

最后，重要的是要说，选择哪种方法并没有绝对的对错之分。

有时，你可能希望使用单一方法，无论是定量还是定性，有时你可能希望使用几种方法，无论是同一类型还是混合类型。这是你的研究，只有你可以决定哪种方法既适合你的研究问题又适合你的技能，即使你可能希望从他人那里获得建议。