Mentre Ricerca quantitativa è basato su numeri e calcoli matematici (aka dati quantitativi), ricerca qualitativa si basa su narrazioni scritte o parlate (o dati qualitativi). Le tecniche di ricerca qualitativa e quantitativa sono utilizzate in marketing, sociologia, psicologia, salute pubblica e varie altre discipline.
qualitativo | quantitativo | |
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Scopo | Lo scopo è quello di spiegare e acquisire conoscenza e comprensione dei fenomeni attraverso la raccolta intensiva di dati narrativi. Generare ipotesi da testare, induttivo. | Lo scopo è quello di spiegare, prevedere e / o controllare i fenomeni attraverso raccolta mirata di dati numerici. Prova ipotesi, deduttive. |
Approccio all'inchiesta | soggettivo, olistico, orientato ai processi | Obiettivo, focalizzato, orientato ai risultati |
ipotesi | Tentativo, in evoluzione, basato su uno studio particolare | Specifico, testabile, dichiarato prima di uno studio particolare |
Impostazione della ricerca | L'impostazione controllata non è così importante | Controllato nella misura possibile |
campionatura | Scopo: intenzionato a selezionare campione "piccolo", non necessariamente rappresentativo, al fine di ottenere una comprensione approfondita | Casuale: intenzione di selezionare un campione rappresentativo "grande" per generalizzare i risultati su una popolazione |
misurazione | Non standardizzato, narrativo (parola scritta), in corso | Standardizzato, numerico (misure, numeri), alla fine |
Design e Metodo | Flessibile, specificato solo in termini generali prima dello studio Non intervento, disturbo minimo Tutti Descrittivo- Storia, Biografia, Etnografia, Fenomenologia, Teoria basata su fondamento, Caso di studio, (ibridi di questi) Consideriamo molti variabili, piccoli gruppi | Strutturato, inflessibile, specificato in dettaglio in anticipo di studio Intervento, manipolazione e controllo Correlazione descrittiva Causale-Comparativo Sperimentale Considerare poche variabili, grande gruppo |
Strategie di raccolta dati | Documento e artefatto (qualcosa osservato) che è raccolta (partecipante, non partecipante). Interviste / focus group (non strutturati, in- / formale). Amministrazione di questionari (aperti). Prendendo note di campo estese e dettagliate. | Osservazioni (non partecipante). Interviste e Focus Group (semi-strutturati, formali). Amministrazione di test e questionari (chiuso). |
Analisi dei dati | I dati grezzi sono in parole. Essenzialmente in corso, comporta l'utilizzo di osservazioni / commenti per giungere a una conclusione. | I dati grezzi sono numeri Eseguiti alla fine dello studio, coinvolgono le statistiche (usando i numeri per giungere a conclusioni). |
Interpretazione dei dati | Le conclusioni sono incerte (le conclusioni possono cambiare), riviste su base continuativa, le conclusioni sono generalizzazioni. La validità delle inferenze / generalizzazioni è responsabilità del lettore. | Conclusioni e generalizzazioni formulate alla fine dello studio, dichiarate con un grado di certezza predeterminato. Inferenze / generalizzazioni sono responsabilità del ricercatore. Mai sicuro al 100% delle nostre scoperte. |
La ricerca qualitativa raccoglie dati che sono in forma libera e non numerici, come diari, questionari a risposta aperta, interviste e osservazioni che non sono codificati utilizzando un sistema numerico.
D'altra parte, la ricerca quantitativa raccoglie dati che possono essere codificati in una forma numerica. Esempi di ricerca quantitativa includono esperimenti o interviste / questionari che utilizzano domande chiuse o scale di valutazione per raccogliere informazioni.
I dati qualitativi e la ricerca vengono utilizzati per studiare casi individuali e per scoprire come le persone pensano o sentono nei dettagli. È una caratteristica importante dei casi di studio.
I dati quantitativi e la ricerca vengono utilizzati per studiare le tendenze tra i grandi gruppi in modo preciso. Gli esempi includono studi clinici o censimenti.
Le tecniche di ricerca quantitativa e qualitativa sono entrambe adatte in scenari specifici. Ad esempio, la ricerca quantitativa ha il vantaggio della scala. Consente di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati da un gran numero di persone o fonti. La ricerca qualitativa, d'altra parte, di solito non scala pure. Ad esempio, è difficile condurre interviste approfondite con migliaia di persone o analizzare le loro risposte a domande aperte. Ma è relativamente più semplice analizzare le risposte del sondaggio da migliaia di persone se le domande sono chiuse e le risposte possono essere codificate matematicamente, ad esempio, nelle scale di valutazione o nei ranghi delle preferenze.
Al contrario, la ricerca qualitativa brilla quando non è possibile arrivare a domande a risposta chiusa. Ad esempio, i professionisti del marketing utilizzano spesso gruppi di interesse di potenziali clienti per cercare di valutare ciò che influenza la percezione del marchio, le decisioni di acquisto dei prodotti, i sentimenti e le emozioni. In questi casi, i ricercatori sono di solito agli stadi iniziali della formazione delle loro ipotesi e non vogliono limitarsi alla loro comprensione iniziale. La ricerca qualitativa spesso apre nuove opzioni e idee che la ricerca quantitativa non può, a causa della sua natura chiusa.
Dati qualitativi può essere difficile da analizzare, soprattutto su scala, in quanto non può essere ridotto a numeri o utilizzato nei calcoli. Le risposte possono essere ordinate in temi e richiedono un esperto da analizzare. Diversi ricercatori possono trarre conclusioni diverse dallo stesso materiale qualitativo.
I dati quantitativi possono essere classificati o inseriti in grafici e tabelle per semplificare l'analisi.
I dati vengono generati ad un ritmo crescente a causa dell'espansione del numero di dispositivi informatici e della crescita di Internet. La maggior parte di questi dati è quantitativa e gli strumenti e le tecniche speciali si stanno evolvendo per analizzare questi "big data".
Il seguente diagramma illustra gli effetti del feedback positivo e negativo sulla ricerca qualitativa rispetto alla ricerca quantitativa: