Qualitativ vs. Quantitativ
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Während quantitative Forschung basiert auf Zahlen und mathematischen Berechnungen (aka quantitative Daten), qualitative Forschung basiert auf schriftlichen oder gesprochenen Erzählungen (oder qualitative Daten). Qualitative und quantitative Forschungstechniken werden in Marketing, Soziologie, Psychologie, Gesundheitswesen und verschiedenen anderen Disziplinen eingesetzt.
Vergleichstabelle
| Qualitativ | Quantitativ | |
|---|---|---|
| Zweck | Ziel ist es, die Phänomene durch intensive Sammlung narrativer Daten zu erklären und zu verstehen. Hypothese für Testzwecke erzeugen, induktiv. | Der Zweck besteht darin, Phänomene durch gezielte Erfassung numerischer Daten zu erklären, vorherzusagen und / oder zu steuern. Testhypothesen, deduktiv. |
| Ansatz zur Anfrage | subjektiv, ganzheitlich, prozessorientiert | Zielorientiert, fokussiert, ergebnisorientiert |
| Hypothesen | Vorläufig, sich entwickelnd, basierend auf einer bestimmten Studie | Spezifisch, überprüfbar, vor einer bestimmten Studie angegeben |
| Forschungsumfeld | Kontrollierte Einstellung nicht so wichtig | Kontrolliert soweit möglich |
| Probenahme | Zweck: Absicht, ein kleines, nicht unbedingt repräsentatives Muster auszuwählen, um ein tiefes Verständnis zu erhalten | Zufall: Absicht, eine "große" repräsentative Stichprobe auszuwählen, um die Ergebnisse auf eine Grundgesamtheit zu verallgemeinern |
| Messung | Nicht standardisiert, Erzählung (geschriebenes Wort), fortlaufend | Standardisierte numerische (Messungen, Zahlen) am Ende |
| Design und Methode | Flexibel, nur im Allgemeinen vor Beginn der Studie festgelegt. Nicht-Intervention, minimale Störung. Alle Beschreibungen - Geschichte, Biographie, Ethnographie, Phänomenologie, Grounded Theory, Fallstudie (Hybriden davon). Betrachten Sie viele variable, kleine Gruppen | Strukturiert, unflexibel, vor Beginn der Studie im Detail festgelegt Intervention, Manipulation und Kontrolle Deskriptive Korrelation Kausal-Vergleichendes Experimentieren Betrachten Sie einige Variablen, große Gruppe |
| Strategien zur Datenerfassung | Dokument und Artefakt (etwas beobachtetes), das eine Sammlung (Teilnehmer, Nichtteilnehmer) ist. Interviews / Fokusgruppen (un- / strukturiert, in- / formal). Verwaltung von Fragebögen (offenes Ende). Umfangreiche, ausführliche Feldnotizen. | Beobachtungen (Nichtteilnehmer). Interviews und Fokusgruppen (halbstrukturiert, formal). Verwaltung von Tests und Fragebögen (abgeschlossen). |
| Datenanalyse | Rohdaten sind in Worten. Im Wesentlichen fortlaufend beinhaltet das Verwenden der Beobachtungen / Kommentare, um zu einem Ergebnis zu kommen. | Rohdaten sind Zahlen, die am Ende der Studie durchgeführt werden, beinhalten Statistiken (anhand von Zahlen, um Schlussfolgerungen zu ziehen). |
| Dateninterpretation | Schlussfolgerungen sind vorläufig (Schlussfolgerungen können sich ändern), fortlaufend überprüft, Schlussfolgerungen sind Verallgemeinerungen. Die Gültigkeit der Folgerungen / Verallgemeinerungen liegt in der Verantwortung des Lesers. | Schlussfolgerungen und Verallgemeinerungen, die am Ende der Studie formuliert wurden, wurden mit vorbestimmtem Grad an Sicherheit festgelegt. Schlussfolgerungen / Verallgemeinerungen liegen in der Verantwortung des Forschers. Niemals 100% unserer Ergebnisse. |
Inhalt: Qualitative vs. Quantitative
- 1 Art der Daten
- 2 Anwendungen quantitativer und qualitativer Daten
- 2.1 Wann ist qualitative vs. quantitative Forschung anzuwenden??
- 3 Analyse der Daten
- 3.1 Datenexplosion
- 4 Auswirkungen des Feedbacks
- 5 Referenzen
Art der Daten
Qualitative Forschung sammelt Daten, die frei sind und nicht numerisch sind, wie Tagebücher, offene Fragebögen, Interviews und Beobachtungen, die nicht mit einem numerischen System codiert sind.
Andererseits erfasst die quantitative Forschung Daten, die in numerischer Form codiert werden können. Beispiele für quantitative Forschung sind Experimente oder Interviews / Fragebögen, bei denen mithilfe von geschlossenen Fragen oder Bewertungsskalen Informationen gesammelt wurden.
Anwendungen quantitativer und qualitativer Daten
Qualitative Daten und Forschung werden verwendet, um Einzelfälle zu untersuchen und herauszufinden, wie Menschen im Detail denken oder fühlen. Es ist ein wesentliches Merkmal von Fallstudien.
Quantitative Daten und Forschung werden verwendet, um Trends über große Gruppen hinweg präzise zu untersuchen. Beispiele sind klinische Studien oder Volkszählungen.
Wann ist qualitative vs. quantitative Forschung zu verwenden??
Quantitative und qualitative Forschungstechniken eignen sich jeweils für bestimmte Szenarien. Zum Beispiel hat die quantitative Forschung den Vorteil einer Skalierung. Es ermöglicht das Sammeln und Analysieren riesiger Datenmengen von einer großen Anzahl von Personen oder Quellen. Qualitative Forschung hingegen skaliert in der Regel nicht so gut. Es ist zum Beispiel schwierig, eingehende Interviews mit Tausenden von Menschen zu führen oder ihre Antworten auf offene Fragen zu analysieren. Es ist jedoch relativ einfach, Umfrageantworten von Tausenden von Menschen zu analysieren, wenn die Fragen geschlossen sind und die Antworten mathematisch in Bewertungsskalen oder Präferenzrängen codiert werden können.
Umgekehrt glänzt die qualitative Forschung, wenn es nicht möglich ist, geschlossene Fragen zu stellen. Zum Beispiel verwenden Vermarkter häufig Fokusgruppen potenzieller Kunden, um zu ermitteln, wie Markenwahrnehmung, Produktkaufentscheidungen, Gefühle und Emotionen beeinflusst werden. In solchen Fällen befinden sich die Forscher in der Regel in einem sehr frühen Stadium der Hypothesenbildung und wollen sich nicht auf ihr anfängliches Verständnis beschränken. Qualitative Forschung eröffnet oft neue Möglichkeiten und Ideen, die quantitative Forschung aufgrund ihres geschlossenen Charakters nicht kann.
Datenanalyse
Qualitative Daten kann schwer zu analysieren sein, insbesondere im Maßstab, da es nicht auf Zahlen reduziert oder in Berechnungen verwendet werden kann. Die Antworten können nach Themen sortiert werden und erfordern die Analyse eines Experten. Verschiedene Forscher ziehen möglicherweise unterschiedliche Schlussfolgerungen aus demselben Qualitätsmaterial.
Quantitative Daten können in eine Rangfolge gebracht oder in Diagramme und Tabellen eingefügt werden, um die Analyse zu erleichtern.
Datenexplosion
Daten werden aufgrund der zunehmenden Anzahl von Computergeräten und des Wachstums des Internets in zunehmendem Maße generiert. Die meisten dieser Daten sind quantitativ und es werden spezielle Werkzeuge und Techniken entwickelt, um diese "großen Daten" zu analysieren..
Auswirkungen des Feedbacks
Das folgende Diagramm veranschaulicht die Auswirkungen von positivem und negativem Feedback auf die Forschung zwischen qualitativer und quantitativer Forschung:
Verweise
- Qualitativ quantitativ - Einfach Psychologie
- Qualitative und quantitative Forschung - Universität von Oxford
