本文介绍了定性和定量研究方法的广泛原则，以及每种方法在特定情况下的优势和劣势。定量研究是 “通过收集数字数据，用基于数学的方法（特别是统计学）进行分析来解释现象 “*。定性研究试图回答关于人们为什么和如何以他们的方式行事的问题。它提供关于人类行为的深入信息。
研究方法大致分为定量和定性方法。你选择哪一种方法，取决于你的研究问题、你的基本研究理念以及你的偏好和技能。我们的 “研究方法介绍 “阐述了有关基本理念的一些问题。如果你需要任何代写的帮助，可以随时联络我们，CoursePear™ From @2009。
在收集和分析数据时，定量研究涉及数字和统计数据，而定性研究涉及文字和意义。两者对于获得不同种类的知识都很重要。
定量研究 – Quantitative
- 定量研究是用数字和图表来表达的。它被用来测试或确认理论和假设。这种类型的研究可以用来建立关于一个主题的可概括的事实。
- 常见的定量方法包括实验、以数字形式记录的观察，以及带有封闭式问题的调查。
定性研究 – Qualitative
- 定性研究是用语言表达的。它被用来理解概念、思想或经验。这种类型的研究使你能够对那些不甚了解的主题收集深入的见解。
- 常见的定性方法包括带有开放式问题的访谈，用文字描述的观察，以及探讨概念和理论的文献回顾。
定量- Quantitative例子
定量研究也许是最简单的定义和识别。
产生的数据总是数字性的，并且使用数学和统计方法进行分析。如果不涉及数字，那么它就不是定量研究。
有些现象显然适合于定量分析，因为它们已经有了数字。例如，不同教育阶段的成绩变化，或持有管理学位的高级管理人员数量的增加。然而，即使是那些不明显具有数字性质的现象也可以用定量方法来研究。
例子：把意见变成数字
如果你想对一群人对某一特定问题或生活内容的意见进行统计分析，你可以要求他们表达对陈述的相对同意程度，并在五点或七点量表上作答，其中1是强烈不同意，2是不同意，3是中立，4是同意，5是强烈同意（七点量表也有轻微同意/不同意）。
这种量表被称为Likert scales，使意见陈述能够直接转化为数字数据。
Likert scales和类似技术的发展意味着大多数现象都可以用定量技术进行研究。
如果你处在一个高度重视数字的环境中，并且数字数据被认为是 “黄金标准”，那么这就特别有用。
然而，需要注意的是，定量方法不一定是最适合的调查方法。当你想深入了解特定行为的详细原因时，它们不可能有很大帮助。另外，给相当抽象的结构（如个人意见）分配数字，也有可能使它们变得虚假的精确。
- 量化数据的来源
- 最常见的定量数据的来源包括。
- 调查，无论是在线、电话还是当面进行的调查。这些调查依靠的是以同样的方式向大量的人提出同样的问题。
- 观察，这可能涉及到计算某一特定现象发生的次数，如采访中某一特定词汇的使用频率，或者对观察数据进行编码，将其转化为数字；以及
- 二手数据，如公司账目。
量化数据的分析
有大量的统计技术可用于分析定量数据，从简单的图表显示数据，到两个或多个项目之间的相关性测试，再到统计意义。其他技术包括聚类分析，用于确定没有明显假设的受试者群体之间的关系，以及假设检验，用于确定群体之间是否存在真正的差异。
定性研究 – Qualitative例子
定性研究是任何不涉及数字或数字数据的研究。
它通常涉及文字或语言，但也可能使用图片或照片和观察。
几乎所有的现象都可以用定性的方法来研究，在英国和欧洲其他国家，这通常是首选的调查方法；美国的研究倾向于使用定量的方法，尽管这种区别并不绝对。
定性分析的结果是丰富的数据，提供了一个深入的画面，它对于探索事情发生的方式和原因特别有用。
然而，定性研究也有一些隐患，比如说。
- 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的或虚假的信息。他们也可能说出他们认为研究者希望听到的内容。因此，定性研究者需要花时间与研究对象建立关系，并时刻注意这种可能性。
- 尽管任何类型的研究都有道德问题，但定性研究可能会有特别的困难，因为研究者可能是保密信息的一方。重要的是要始终牢记，你必须不伤害你的研究对象。
- 一般来说，定性研究者更难与他们的工作保持距离。由于他们研究的性质，他们与人打交道。因此，养成反思自己在工作中的角色以及这可能对研究产生的影响的习惯是很有帮助的。请参阅我们的 “反思性实践 “页面以了解更多信息。
定性数据的来源
尽管定性数据比定量数据更普遍，但仍有一些收集定性数据的常用技术。这些包括。
- 访谈，可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。
- 焦点小组，涉及多个参与者讨论一个问题。
- 明信片”，或小规模的书面问卷，向参与者提出三或四个重点问题，但允许他们用自己的语言来写。
- 二手资料，包括日记、过去事件的书面描述和公司报告；以及
- 观察，可以在现场进行，也可以在 “实验室条件 “下进行，例如，要求参与者在某种情况下进行角色扮演，以显示他们可能会做什么。。
定性数据的分析
由于定性数据的来源广泛，它们在范围上可能有很大的不同。
因此，有各种各样的方法来分析它们，其中许多方法涉及到对数据进行结构化和编码，使之成为一组和主题。也有各种计算机软件包来支持定性数据分析。要想知道哪种方法适合你的研究，最好的办法是与学术界的同事和你的导师讨论。
何时使用定性研究与定量研究
从代写的角度，能用定性的时候，不要用定量，因为定性你只需要花费时间和经历去阅读大量文献，选择合适的数据。而定量，大部分情况下，大量的时间会被消耗去modelling，regression analysis，等耗费时间，且容错率很低的任务上。
以下为官方解释，（不偷懒或者你是真实想做研究的角度）。
- 如果你想确认或测试某些东西（一个理论或假设），就使用定量研究。
- 如果你想了解某些东西（概念、思想、经验），就使用定性研究。
- 对于大多数研究课题，你可以选择定性、定量或混合方法。你选择哪种方法取决于，除其他事项外，你是采取归纳法还是演绎法的研究方法；你的研究问题；你是做实验性研究、相关性研究还是描述性研究；以及实际考虑，如时间、金钱、数据的可用性以及与受访者的接触。
如何分析定性和定量的数据
定性或定量数据本身并不能证明或证明什么，而必须进行分析，以显示其与研究问题有关的意义。每种类型的数据的分析方法都不同。
分析定量数据
定量数据是基于数字的。简单的数学或更高级的统计分析被用来发现数据中的共同点或模式。其结果通常以图表的形式报告。
诸如Excel、SPSS或R等应用程序可用于计算以下内容。
- 平均分数
- 某一特定答案的出现次数
- 两个或多个变量之间的相关性或因果关系
- 结果的可靠性和有效性
- 分析定性数据
- 定性数据比定量数据更难分析。它由文本、图像或视频而不是数字组成。
分析定性数据的一些常见方法包括。
- 定性内容分析。追踪单词或短语的出现、位置和意义
- 主题分析。仔细检查数据以确定主要的主题和模式
- 话语分析。研究沟通在社会环境中如何运作
最后，你选择哪种方法没有正确和错误的答案。
有时，你可能希望使用一种单一的方法，无论是定量的还是定性的；有时，你可能希望使用几种方法，无论是全部一种类型还是混合使用。这是你的研究，只有你能决定哪些方法适合你的研究问题和你的技能，尽管你可能希望征求其他人的意见。如果你需要代写的帮助，可以随时联络我们。
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