Кількісне дослідження - це те, що використовує кількісні методи та статистичний висновок з метою екстраполяції результатів з вибірки на сукупність.
Кількісне дослідження, на відміну від якісного, аналізує великий обсяг даних. Крім того, він вивчає кількісні змінні, тобто числові. Вони набувають всього свого значення, коли пов’язані з іншими за допомогою кореляції, регресії або перевірки гіпотез.
Важливість кількісних досліджень
Кількісне дослідження - єдине, що може зробити висновки, які можна екстраполювати на більшу групу, ніж досліджувана. Отже, його важливість, перш за все, тому, що вона дозволяє узагальнювати. Насправді тести або регресії гіпотез мають на меті отримати результати із вибірки, яка обслуговує сукупність.
Але це не означає, що якість займає нижчу ієрархічну ситуацію. Насправді це, як правило, перший крок перед кількісними, шляхом дослідницьких досліджень.
Однак, коли ми хочемо провести дослідження, яке є остаточним, ми повинні використовувати числові дані. Крім того, вам доведеться працювати з великими зразками, оскільки лише тоді можна зробити висновок.
Етапи проведення кількісного дослідження
Етапи проведення кількісного дослідження дуже схожі на ті, що виконуються в інших, таких як описовий. Однак вони відрізняються від останніх тим, що йдуть на крок далі і не задовольняються лише описом.
З огляду на це, давайте подивимося кроки, яких слід виконати:
- Визначте проблему: По-перше, вам слід визначити проблему. Що ми хочемо знати, причини, чому нам потрібна ця інформація, або які попередні дослідження з цього питання.
- Методологія: По-друге, вам слід вибрати методологію. Виходячи з вищесказаного, ми повинні вибрати методи, які будемо використовувати. Таким чином, ми можемо здійснити регресію, якщо ми хочемо знати рух однієї змінної щодо інших, або перевірити гіпотезу, якщо ми збираємось екстраполювати результати за допомогою статистичного висновку.
- Аналіз: По-третє, вам доведеться провести аналіз. У цьому випадку статистичне програмне забезпечення, таке як SPSS або подібне, буде дуже корисним. Ви повинні виконати розрахунки та отримати показники придатності, довірчі інтервали, значущість або будь-які інші необхідні.
- Інтерпретація результатів: Нарешті, вам доведеться інтерпретувати ці результати. Хороша придатність, будучи квадратом R, найбільш відомим, повідомляє нам про прогностичну силу регресії. Довірчі інтервали та значення обґрунтованості перевірки гіпотези
Кількісний приклад дослідження
Уявіть собі дослідження щодо економічного зростання (ВВП) країни та рівня безробіття. Ми хочемо знати, чи існує зв'язок між обома змінними. Крім того, попередні дослідження показують можливу зворотну кореляцію між обома змінними. Тому ми проводимо регресію для її підтвердження.
На зображенні нижче ми показуємо процес, який слід виконати:
Розглядаючи цей образ, ми повинні підкреслити, що кількісні дослідження зазвичай мають чотири етапи:
- По-перше, нам цікаво, чи існує взаємозв'язок між змінними ВВП і безробіттям.
- Потім ми пропонуємо методологію з урахуванням інших робіт.
- Потім проводяться розрахунки регресії з її показниками.
- Нарешті, це тлумачиться, і в цьому прикладі ми робимо висновок, що воно існує, але воно не є інтенсивним.