Количественное исследование - это исследование, в котором используются количественные методы и статистические выводы с целью экстраполяции результатов выборки на генеральную совокупность.
Количественное исследование, в отличие от качественного, анализирует большой объем данных. Кроме того, он изучает количественные переменные, то есть числовые. Они приобретают все свое значение, когда связаны с другими посредством корреляций, регрессий или тестов гипотез.
Важность количественного исследования
Количественное исследование - единственное, что может сделать выводы, которые могут быть экстраполированы на большую группу, чем исследуемая. Следовательно, его важность прежде всего состоит в том, что он допускает обобщение. Фактически, проверка гипотез или регрессия нацелены на получение результатов из выборки, обслуживающей население.
Но это не означает, что качественное занимает более низкую иерархическую позицию. Фактически, это обычно первый шаг перед количественными исследованиями исследовательского типа.
Однако, когда мы хотим провести окончательное исследование, мы должны использовать числовые данные. Кроме того, вы должны работать с большими выборками, потому что только тогда о них можно будет сделать вывод.
Шаги по проведению количественного исследования
Шаги по проведению количественного исследования очень похожи на те, которые выполняются в других, например, описательных. Однако они отличаются от последних тем, что идут еще дальше и не ограничиваются простым описанием.
С учетом сказанного, давайте посмотрим, что нужно делать:
- Определите проблему: Во-первых, вы должны определить проблему. Что мы хотим знать, почему нам нужна эта информация или каковы предыдущие исследования по этой теме.
- Методология: Во-вторых, вам нужно выбрать методологию. Исходя из вышеизложенного, мы должны выбрать методы, которые нужно использовать. Таким образом, мы можем выполнить регрессию, если мы хотим знать движение одной переменной по отношению к другим, или проверить гипотезу, если мы собираемся экстраполировать результаты посредством статистического вывода.
- Анализ: В-третьих, вы должны провести анализ. В этом случае очень поможет статистическое программное обеспечение, такое как SPSS или подобное. Вы должны выполнить расчеты и получить показатели согласия, доверительные интервалы, значимость или любые другие необходимые.
- Интерпретация результатов: Наконец, вы должны интерпретировать эти результаты. Степень согласия, являющаяся наиболее известным квадратом R, сообщает нам о предсказательной силе регрессии. Доверительные интервалы и значимость проверки гипотезы
Пример количественного исследования
Представьте себе исследование экономического роста (ВВП) страны и уровня безработицы. Мы хотим знать, есть ли связь между обеими переменными. Более того, предыдущие исследования показывают возможную обратную корреляцию между обеими переменными. Поэтому мы запускаем регрессию, чтобы подтвердить это.
На изображении ниже мы показываем следующий процесс:
Рассматривая этот образ, мы должны подчеркнуть, что количественное исследование обычно состоит из четырех этапов:
- Во-первых, мы задаемся вопросом, существует ли связь между переменными ВВП и безработицей.
- Затем предлагаем методику с учетом других работ.
- Затем с его индикаторами производятся регрессионные расчеты.
- Наконец, он интерпретируется, и в этом примере мы заключаем, что он существует, но не является интенсивным.