Có lẽ ưu điểm lớn nhất của phương pháp nghiên cứu mô tả là

Bạn chọn cái nào sẽ tùy thuộc vào câu hỏi nghiên cứu, triết lý nghiên cứu cơ bản của bạn, cũng như sở thích và kỹ năng của bạn

Các trang của chúng tôi Giới thiệu về phương pháp nghiên cứu và thiết kế nghiên cứu đặt ra một số vấn đề về triết lý cơ bản

Trang này cung cấp phần giới thiệu về các nguyên tắc chung của các phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, cũng như những ưu điểm và nhược điểm của từng phương pháp trong các tình huống cụ thể

Một số định nghĩa

Nghiên cứu định lượng là “giải thích các hiện tượng bằng cách thu thập dữ liệu số được phân tích bằng các phương pháp dựa trên toán học (đặc biệt là thống kê). ”*

Nghiên cứu định tính tìm cách trả lời các câu hỏi về lý do tại sao và cách mọi người cư xử theo cách họ làm. Nó cung cấp thông tin chuyên sâu về hành vi của con người

* Được lấy từ. Aliaga và Gunderson 'Thống kê tương tác' Phiên bản thứ 3 (2005)

Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng có lẽ đơn giản hơn để định nghĩa và xác định

Dữ liệu được tạo ra luôn ở dạng số và chúng được phân tích bằng các phương pháp toán học và thống kê. Nếu không có con số liên quan, thì đó không phải là nghiên cứu định lượng

Một số hiện tượng rõ ràng là phù hợp để phân tích định lượng vì chúng đã có sẵn dưới dạng số. Ví dụ bao gồm những thay đổi về thành tích ở các giai đoạn giáo dục khác nhau hoặc sự gia tăng số lượng các nhà quản lý cấp cao có bằng cấp quản lý. Tuy nhiên, ngay cả những hiện tượng không rõ ràng về bản chất là số cũng có thể được kiểm tra bằng các phương pháp định lượng.

Thí dụ. biến ý kiến ​​thành con số

Nếu bạn muốn tiến hành phân tích thống kê ý kiến ​​của một nhóm người về một vấn đề hoặc yếu tố cụ thể trong cuộc sống của họ, bạn có thể yêu cầu họ bày tỏ sự đồng ý tương đối với các phát biểu và câu trả lời trên thang điểm năm hoặc bảy, trong đó

Các thang đo như vậy được gọi là thang đo Likert và cho phép các phát biểu về quan điểm được dịch trực tiếp thành dữ liệu số

Sự phát triển của thang đo Likert và các kỹ thuật tương tự có nghĩa là hầu hết các hiện tượng có thể được nghiên cứu bằng các kỹ thuật định lượng

Điều này đặc biệt hữu ích nếu bạn đang ở trong môi trường nơi các con số được đánh giá cao và dữ liệu số được coi là 'tiêu chuẩn vàng'

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là phương pháp định lượng không nhất thiết là phương pháp phù hợp nhất để điều tra. Chúng dường như không hữu ích lắm khi bạn muốn hiểu sâu các lý do chi tiết cho một hành vi cụ thể. Cũng có thể việc gán các con số cho các cấu trúc khá trừu tượng chẳng hạn như ý kiến ​​cá nhân có nguy cơ khiến chúng trở nên chính xác một cách giả tạo.

Nguồn dữ liệu định lượng

Các nguồn dữ liệu định lượng phổ biến nhất bao gồm

• Khảo sát, cho dù được thực hiện trực tuyến, qua điện thoại hoặc trực tiếp. Những điều này dựa trên cùng một câu hỏi được hỏi theo cùng một cách cho một số lượng lớn người;
• Các quan sát, có thể liên quan đến việc đếm số lần xảy ra một hiện tượng cụ thể, chẳng hạn như tần suất một từ cụ thể được sử dụng trong các cuộc phỏng vấn hoặc mã hóa dữ liệu quan sát để dịch nó thành các con số;
• Dữ liệu thứ cấp, chẳng hạn như tài khoản công ty

Các trang của chúng tôi về Thiết kế khảo sát và Nghiên cứu quan sát cung cấp thêm thông tin về các kỹ thuật này

Phân tích dữ liệu định lượng

Có rất nhiều kỹ thuật thống kê sẵn có để phân tích dữ liệu định lượng, từ biểu đồ đơn giản để hiển thị dữ liệu thông qua kiểm tra mối tương quan giữa hai hoặc nhiều mục, đến ý nghĩa thống kê. Các kỹ thuật khác bao gồm phân tích cụm, hữu ích để xác định mối quan hệ giữa các nhóm đối tượng không có giả thuyết rõ ràng và kiểm tra giả thuyết, để xác định xem có sự khác biệt thực sự giữa các nhóm hay không

Trang của chúng tôi Phân tích thống kê cung cấp thêm thông tin về một số kỹ thuật thống kê đơn giản hơn

Nghiên cứu định tính là bất kỳ nghiên cứu nào không liên quan đến số hoặc dữ liệu số

Nó thường liên quan đến từ ngữ hoặc ngôn ngữ, nhưng cũng có thể sử dụng hình ảnh và quan sát

Hầu như bất kỳ hiện tượng nào cũng có thể được xem xét một cách định tính và nó thường là phương pháp điều tra ưa thích ở Anh và phần còn lại của Châu Âu;

Phân tích định tính dẫn đến dữ liệu phong phú mang lại bức tranh chuyên sâu và nó đặc biệt hữu ích để khám phá cách thức và lý do mọi thứ đã xảy ra

Tuy nhiên, có một số cạm bẫy đối với nghiên cứu định tính, chẳng hạn như

• Nếu người trả lời không thấy giá trị cho họ trong nghiên cứu, họ có thể cung cấp thông tin không chính xác hoặc sai lệch. Họ cũng có thể nói những gì họ nghĩ rằng nhà nghiên cứu muốn nghe. Do đó, các nhà nghiên cứu định tính cần dành thời gian để xây dựng mối quan hệ với các đối tượng nghiên cứu của họ và luôn nhận thức được tiềm năng này.
• Mặc dù đạo đức là một vấn đề đối với bất kỳ loại nghiên cứu nào, nhưng có thể có những khó khăn đặc biệt đối với nghiên cứu định tính vì nhà nghiên cứu có thể là bên cung cấp thông tin bí mật. Điều quan trọng là luôn ghi nhớ rằng bạn không được làm hại đối tượng nghiên cứu của mình
• Nói chung, các nhà nghiên cứu định tính thường khó tách rời khỏi công việc của họ. Theo bản chất của nghiên cứu của họ, họ có liên quan đến những người. Do đó, sẽ rất hữu ích nếu phát triển thói quen phản ánh về vai trò của bạn trong công việc và điều này có thể ảnh hưởng đến nghiên cứu như thế nào. Xem trang của chúng tôi về Thực hành phản xạ để biết thêm

Nguồn dữ liệu định tính

Mặc dù dữ liệu định tính tổng quát hơn nhiều so với dữ liệu định lượng, nhưng vẫn có một số kỹ thuật phổ biến để thu thập dữ liệu đó. Bao gồm các

• Các cuộc phỏng vấn, có thể được cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không cấu trúc;
• Các nhóm tập trung, bao gồm nhiều người tham gia thảo luận về một vấn đề;
• 'Bưu thiếp', hoặc bảng câu hỏi viết trên quy mô nhỏ, chẳng hạn như hỏi ba hoặc bốn câu hỏi trọng tâm của người tham gia nhưng cho phép họ có không gian để viết bằng lời của mình;
• Dữ liệu thứ cấp, bao gồm nhật ký, tài khoản bằng văn bản về các sự kiện trong quá khứ và báo cáo của công ty;
• Các quan sát, có thể tại hiện trường, hoặc trong 'điều kiện phòng thí nghiệm', chẳng hạn, trong đó những người tham gia được yêu cầu đóng vai một tình huống để cho thấy những gì họ có thể làm

Các trang của chúng tôi về Phỏng vấn Nghiên cứu, Nhóm Tiêu điểm và Nghiên cứu Quan sát cung cấp thêm thông tin về các kỹ thuật này

Phân tích dữ liệu định tính

Do dữ liệu định tính được lấy từ nhiều nguồn khác nhau nên chúng có thể khác nhau hoàn toàn về phạm vi

Do đó, có rất nhiều phương pháp để phân tích chúng, nhiều phương pháp liên quan đến việc cấu trúc và mã hóa dữ liệu thành các nhóm và chủ đề. Ngoài ra còn có nhiều gói máy tính để hỗ trợ phân tích dữ liệu định tính. Cách tốt nhất để tìm ra cái nào phù hợp với nghiên cứu của bạn là thảo luận với các đồng nghiệp học thuật và người giám sát của bạn

Trang Phân tích dữ liệu định tính của chúng tôi cung cấp thêm thông tin về một số phương pháp phổ biến nhất

Đó là nghiên cứu của bạn…

Cuối cùng, điều quan trọng cần nói là không có câu trả lời đúng sai cho việc bạn chọn phương pháp nào

Đôi khi bạn có thể muốn sử dụng một phương pháp duy nhất, dù là định lượng hay định tính, và đôi khi bạn có thể muốn sử dụng nhiều phương pháp, cho dù tất cả là một loại hay hỗn hợp. Đó là nghiên cứu của bạn và chỉ bạn mới có thể quyết định phương pháp nào sẽ phù hợp với cả câu hỏi nghiên cứu và kỹ năng của bạn, mặc dù bạn có thể muốn tìm kiếm lời khuyên từ người khác

Bất lợi lớn nhất với các phương pháp nghiên cứu mô tả là gì?

Điều nào sau đây là ưu điểm chính của phương pháp nghiên cứu tương quan mô tả?

Có lẽ nhược điểm hoặc hạn chế lớn nhất liên quan đến phương pháp nghiên cứu mô tả quizlet là gì?

Ưu điểm chính liên quan đến phương pháp thử nghiệm là gì?