定量的研究と定性的研究の違い

物語のデータを収集し、特殊性と個々の経験を研究することで、現象を理解します。

特定のグループや社会に属する個人の好み、行動、その他の行動を示す数値データの収集を通じて現象を理解します。

データの種類

数値システムを使用してコード化されていない説明形式（日記、公開アンケート、インタビュー）でデータと観察結果を収集します

数値でコード化できるデータを収集します。

使用方法

根底にある動機、意見、動機を理解するために使用されます。 問題に関する情報を提供するか、定量的調査のためのアイデアや仮説を立てるのに役立ちます。

また、思考や意見の傾向を発見するためにも使用されます。

これは、数値データまたは使用可能な統計に変換できるデータを生成することにより、問題を定量化するために使用されます。

態度、意見、行動の定量化は、より多くのサンプル母集団の結果を予測するために使用されます。

フォーカスタイプ

客観的で結果志向。

選択：詳細な理解を得るために、小さなサンプルが使用されます。

ランダム：母集団の結果を予測するために、大規模な代表的なサンプルが選択されます。

標準化されていない、物語（書かれた言葉）。 結果は面接中に測定されます。

標準化された数値（測定値、数値）。 結果は最後に測定されます。

柔軟性があり、研究前に一般的な用語でのみ指定されます。

構造化され、柔軟性がなく、調査前に詳細に指定されています。

データ収集の戦略

一般的な方法には、フォーカスグループ（グループディスカッション）、個別のインタビュー、観察などがあります。

オンライン調査、紙の調査、モバイル調査とキオスク調査、対面インタビュー、 電話インタビュー、縦断研究、サイトインターセプター、オンライン調査および観察 系統的。

データ解析

生データは言葉です。 データは調査の過程で分析され、結論に達するための観察とコメントの使用が含まれます。

生データは数字です。 データは調査の最後に分析され、統計が含まれます。

データの解釈

結論は暫定的なものであり、変更される可能性があります。 それらは継続的に見直されます。

推論と一般化は読者の責任です。

結論と一般化は、研究の終わりに定式化され、所定の確実性で述べられます。

干渉と一般化は研究者の責任です。