ベストアンサー
定量的調査では、科学的で測定可能な計算ツールを使用して結果を導き出します。この構造は、問題を評価して問題がどれほど一般的であるかを確認するため、調査対象の目的を決定します。研究がより多くの一般集団に適用される予測可能な結果を生み出すのは、この手順を通してです。定量的調査では、定性的調査のように主観的なレビューを行うのではなく、構造化された状況と論理的な結果の関係を特定します。調査に携わった人々が問題を特定すると、その問題に関連する要因も認識できるようになります。実験と研究は、独立または相互依存の要因が利用可能な場合でも、特定の結果を出すためのこの研究戦略の不可欠なツールです。考慮すべき定量的研究の長所と短所を以下に示します。
定量的研究の長所のリスト
データの収集は定量的研究で迅速に行われます
定量的調査のデータポイントには、レビュー、分析、リアルタイムの収集が含まれ、調査する資料の収集に遅れはほとんどありません。これは、他の研究戦略と比較した場合、調査中のデータをあらゆる点で即座に分析できることを意味します。フレームワークを分離したり、要因を特定したりする必要性は、この選択でも一般的ではありません。
定量的研究サンプルはランダム化されます
定量的研究はランダム化された手順を利用してデータを収集し、データに入る。この不規則性は、この調査を通じて提供された情報が、調査中の残りの人口集団に測定可能に接続できるようにするという点で、特に好ましい観点になります。ランダム化に関係なく、いくつかの人口統計を忘れて、すべての人に検査を接続するとエラーが発生する可能性があるにもかかわらず、この調査タイプの結果から、非常に必要な情報を収集することが考えられます。他の戦略に必要なわずかな時間。
繰り返し可能で信頼できる情報
定量的研究は、同様のデータポイントがランダム化された条件下で分析されたときに予測可能な結果を提供することにより、それ自体を承認します。さまざまなレートやさまざまな結果のわずかな変化が発生する可能性があるという事実にもかかわらず、繰り返しのデータにより、将来の計画フォームで確実に確立されます。企業は、これらの結果に応じてメッセージやプログラムを調整し、コミュニティの明確な問題に対処できます。統計は、意思決定プロセスに確実性を提供する信頼できるリソースになります。
定量的調査の短所のリスト
定量的調査の回答のフォローアップが難しい
定量的調査には重要な制限があります。レビューを締めくくった後、質問することがもっとある場合、参加者に戻ることはできません。調査で提供された適切な応答をテストする機会は限られているため、さまざまな戦略と比較した場合、調査するデータポイントが少なくなります。匿名性のメリットはまだありますが、レビューが不確実または疑わしい結果をもたらす可能性が低い場合、情報の有効性を確認する実際の方法はありません。十分な数の参加者が比較回答を提出した場合、すべての一般集団に違いをもたらさない方法でデータを歪める可能性があります。
参加者の特性は一般集団に適用できない可能性があります
定量的戦略を利用して収集された調査が、包括的なコミュニティに影響を与えない可能性があるというリスクは常にあります。データがランダムなソースから発信されているように見えるという理由で、誤った関係を描くことは簡単ですが困難です。偏見を防ぐための努力にもかかわらず、ランダム化された例の特徴がすべての人に適用されるとは限りません。これは、この戦略を利用するために提供される主な確実性は、情報が関心を持っている個人に適用されることを意味します。
回答が正しいか間違っているかを判断することはできません
を利用している研究者定量的戦略は、概要、テスト、および実験を通じて提供される適切な応答のすべてが真実の確立に依存するという仮定に基づいて機能する必要があります。この手法との直接の接触はありません。つまり、インタビュアーや研究者は各結果の正直さや信憑性を確認できません。
回答
利点は次のとおりです。あなたが欲しいものを知っているので、通常はより速くそしてより簡単です、あなたはただ数字でそれを確認する必要があります。あなたは仮説から始めて、それを証明または反証しようとしています。そして、それを証明または反証する証拠を収集しています。また、より簡単です。あなたはあなたが望むものを知っていて、あなたの研究はあなたにそれを与えるか、与えないかのどちらかです。 必要なものが得られない場合でも、プロセスから学習しますが、最終的には特定の何かを追求します。
欠点は、探しているものに限定されることです。 それに関する問題は、私たちが定量的研究を始めたときに私たちが何を知らないのかわからないので、その意味で彼らは制限しているということです。 いくつかの最初の日付の観点から考えると、たとえば、髪の色や住んでいた場所など、特定の質問を念頭に置いて日付に行った場合はどうでしょうか。 これらの具体的で定量化可能な質問では、会話中に発見する興味深いニュアンスがすべて省略されています。