Количественная методология: углубленное исследование

Количественная методология имеет важное значение в научных исследованиях, ориентированных на количественную оценку и статистический анализ. Он используется, среди прочего, для установления причинно-следственных связей, сравнения групп и проверки теорий. Он имеет основополагающее значение в таких дисциплинах, как психология, медицина и социальные науки, предлагая точные и воспроизводимые результаты.

количественная методология Это фундаментальная основа научных исследований. Однако постоянно возникают путаницы относительно его определения и того, чем оно отличается от Количественное исследование как таковой. В этой статье мы рассмотрим характеристики количественной методологии, приведем некоторые определения разных авторов и сравним ее с аналогом: количественными исследованиями. Кроме того, мы кратко коснемся качественная методология, чтобы предложить более широкую перспективу.

В этой статье вы найдете:

Переключать

Определение количественной методологии

количественная методология относится к структурной структуре, которая направляет количественные исследования. Основное внимание уделяется тому, как следует собирать, анализировать и интерпретировать количественные данные. Он включает в себя конкретные инструменты, методы и подходы, которые соответствуют количественному характеру данных.

Разные авторы предоставили свои определения по количественной методологии:

Согласно Кресвеллу (2009), количественная методология – это «исследовательский подход, включающий в себя сбор количественных данных для анализа взаимосвязей между переменными с использованием процедур статистика."
По мнению Бэбби (2010), «количественная методология фокусируется на измерении эмпирических явлений с помощью математических и статистических инструментов».

Основные особенности

Объективность: Это одна из главных сильных сторон и направлений количественной методологии. В отличие от качественных подходов, которые могут быть интерпретативными и субъективными, количественная методология стремится получить данные, которые являются объективными и не подвержены влиянию личного мнения или предубеждений следователь. Выводы основаны на конкретных и поддающихся проверке данных.
Измерение и количественная оценка: Сама суть этой методологии заключается в преобразовании наблюдений и явлений в количественные данные. Это позволяет сравнивать, анализировать и обобщать. Используются шкалы, анкеты и другие инструменты, которые можно закодировать численно, что упрощает применение статистического анализа.
Воспроизводимость: Исследование с использованием количественной методологии построено таким образом, что если другой исследователь повторит то же исследование в тех же условиях, он должен получить аналогичные результаты. Эта характеристика позволяет нам проверять и подтверждать результаты в различных контекстах и группах населения.
Контроль и манипуляция: В экспериментальных количественных исследованиях важно контролировать или манипулировать одной или несколькими переменными, чтобы наблюдать их влияние на другие переменные. Это позволяет установить причинно-следственные связи, а не только корреляцию.
Обобщение: Поскольку в количественной методологии обычно используются репрезентативные выборки, полученные результаты часто можно обобщить на более широкую совокупность. Однако крайне важно, чтобы выборка проводилась правильно, чтобы обеспечить обоснованность этих обобщений.
Формальная и строгая структура: Количественное исследование следует формальной структуре, которая включает четкое определение гипотез, отбор выборки, сбор данных и статистический анализ. Эта строгая структура гарантирует, что исследование является последовательным и логичным.
Использование стандартизированных инструментов: В этой методологии часто используются проверенные и стандартизированные инструменты, обеспечивающие согласованность сбора данных и позволяющие сравнивать различные исследования.
Статистический анализ: Количественные данные анализируются с использованием статистических методов, которые могут отличаться от статистических. от базовых описательных тестов (таких как средние значения и стандартные отклонения) до более сложных тестов, в зависимости от характера исследования.

Эти характеристики отражают надежность и точность количественная методология. Правильно понимая и применяя эти принципы, исследователи могут получить четкое и объективное представление об изучаемом явлении.

Различия между количественной методологией и количественными исследованиями

Хотя эти две идеи неразрывно связаны, они не являются взаимозаменяемыми:

Количественная методология: Как мы упоминали ранее, это основа, которая определяет количественные исследования. Определите, какие инструменты и методы будут использоваться, как данные будут собираться и анализироваться, а также как будут интерпретироваться результаты.
Количественное исследование: Это относится к общему подходу, при котором мы стремимся измерить явления и установить количественные связи между переменными.

Качественная методология: краткое упоминание

В отличие от своего количественного аналога, качественная методология фокусируется на глубоком изучении явлений, стремясь понять значения, интерпретации и человеческий опыт. Он фокусируется не на количественной оценке, а на интерпретации и описании.

В заключение важно понимать разницу между методологией и исследовательским подходом для проведения точных и последовательных исследований в академическом и научном мире. количественная методология Это жизненно важный инструмент, который определяет, как исследователи подходят к количественным данным и анализируют их.

Когда используется количественная методология

количественная методология Он используется в различных контекстах и дисциплинах, когда исследователи ищут конкретные ответы, которые можно определить количественно и проанализировать статистически. Ниже приведены некоторые ситуации и цели, для которых используется эта методология:

Установите причинно-следственные связи: При попытке определить, оказывает ли изменение переменной (независимой переменной) влияние на другая переменная (зависимая переменная), количественные экспериментальные исследования являются наиболее соответствующий. Например, чтобы выяснить, улучшает ли конкретное образовательное вмешательство результаты учащихся.
Обобщение на более широкие группы населения: Когда вы хотите сделать выводы обо всей совокупности на основе ее выборки, используется количественная методология. Например, опрос, который применяется к репрезентативной выборке города для прогнозирования мнения всего населения этого города.
Сравнение между группами: Если целью является сравнение различий между разными группами (например, мужчины и мужчины). женщины, разные возрастные группы, разные методы лечения), количественная методология предлагает инструменты для объективного и статистического проведения этих сравнений.
Выявление закономерностей и тенденций: В таких областях, как социология или экономика, где целью является выявление тенденций или закономерностей в больших наборах данных.
Проверка теорий: Когда у вас есть конкретная теория или гипотеза, и вы хотите подтвердить ее эмпирическими данными.
Исследования распространенности: Как исследование, целью которого является определение частоты явления или состояния в конкретной популяции, например, распространенность заболевания в географическом регионе.
Продольные исследования: Когда вы хотите наблюдать и измерять, как переменные или отношения между ними изменяются с течением времени.
Исследования в конкретных областях: Многие дисциплины, такие как психология, медицина, экономика, образование и другие социальные и естественны, часто прибегают к количественной методологии для проведения эмпирических исследований в своих поля.
Когда необходимы точность и воспроизводимость: В ситуациях, когда важно, чтобы результаты были точными и чтобы другие исследователи могли повторить исследование для подтверждения или опровержения результатов.
Принятие решений на основе данных: В деловом мире или в государственной политике, где решения должны основываться на конкретных и поддающихся проверке данных.

Таким образом, количественная методология используется, когда целью исследования является количественная оценка данных и применение той или иной формы анализа. статистические, обеспечивающие структурированную основу для решения конкретных вопросов в самых разных областях и контексты.