Количествени изследвания - какво е това, определение и концепция
Количественото изследване е това, което използва количествени методи и статистически извод с цел екстраполиране на резултатите от извадка към популация.
Количествените изследвания, за разлика от качествените, анализират голям обем данни. Освен това той изучава количествени променливи, т.е. числени. Те придобиват цялото си значение, когато са свързани с други чрез корелации, регресии или тестове за хипотези.
Значение на количествените изследвания
Количественото изследване е единственото, което може да направи изводи, които могат да бъдат екстраполирани на по-голяма група от разследваната. Следователно неговото значение е преди всичко, защото позволява обобщение. Всъщност тестовете или регресиите за хипотези имат за цел да получат резултати от извадка, която обслужва популацията.
Но това не означава, че качественото заема по-ниска йерархична ситуация. Всъщност това обикновено е първата стъпка преди количествени, чрез проучвателни разследвания.
Когато обаче искаме да проведем проучване, което е убедително, трябва да използваме числени данни. Освен това трябва да работите с големи проби, тъй като само тогава те могат да бъдат изведени.
Стъпки за провеждане на количествено разследване
Стъпките за извършване на количествено разследване са много сходни с тези, извършени в други като описателни. Те обаче се различават от последните по това, че отиват стъпка по-далеч и не са доволни само от описване.
С това казано, нека видим стъпките, които трябва да следваме:
- Дефинирайте проблема: Първо, трябва да дефинирате проблема. Какво искаме да знаем, причините, поради които се нуждаем от тази информация или какви са предишните изследвания по въпроса.
- Методология: Второ, трябва да изберете методологията. Въз основа на горното, трябва да изберем техниките, които да използваме. По този начин можем да извършим регресия, ако искаме да знаем движението на една променлива по отношение на други, или тест за хипотеза, ако ще екстраполираме резултатите чрез статистически извод.
- Анализ: Трето, трябва да извършите анализа. В този случай статистическият софтуер, като SPSS или подобен, ще бъде от голяма помощ. Трябва да извършите изчисленията и да получите показателите за добро състояние, интервали на доверие, значимост или други необходими.
- Интерпретация на резултатите: И накрая, трябва да интерпретирате тези резултати. Добротата на напасването, като най-известният R на квадрат, ни информира за предсказуемата сила на регресията. Доверителни интервали и значението на валидността на теста на хипотезата
Пример за количествено изследване
Представете си разследване на икономическия растеж (БВП) на дадена държава и нивото на безработица. Искаме да знаем дали има връзка между двете променливи. Освен това предишни проучвания показват възможна обратна корелация между двете променливи. Затова провеждаме регресия, за да го потвърдим.
На изображението по-долу показваме процеса, който следва:
Разглеждайки този образ, трябва да подчертаем, че количествените изследвания обикновено имат четири стъпки:
- Първо се чудим дали има връзка между променливите БВП и безработицата.
- Тогава ние предлагаме методологията, като вземаме предвид други произведения.
- След това се извършват изчисленията на регресията с нейните показатели.
- И накрая, тя се тълкува и в този пример заключаваме, че тя съществува, но че не е интензивна.
