최상의 답변
양적 연구는 과학적이고 측정 가능한 계산 도구를 사용하여 결과를 도출합니다. 이 구조는 문제가 얼마나 일반적인지 확인하기 위해 문제를 평가할 때 검토되는 목적을 결정적으로 만듭니다. 이 절차를 통해 연구가 더 큰 일반 인구에 적용되는 예상 결과를 만들어냅니다. 정 성적 연구 제안과 같은 주관적인 검토를 제공하는 대신 정량적 연구는 구조화 된 상황과 논리적 결과 연결을 식별합니다. 연구에 참여한 사람들이 문제를 식별하면 문제와 관련된 요소도 인식 할 수 있습니다. 실험과 연구는 독립적이거나 상호 의존적 인 요인이있는 경우에도 특정 결과를 내기위한이 연구 전략의 필수 도구입니다. 다음은 고려해야 할 정량적 연구의 장단점입니다.
양적 연구의 장점 목록
데이터 수집은 정량적 연구를 통해 빠르게 이루어집니다.
정량적 연구의 데이터 포인트에는 검토, 분석 및 실시간 수집이 포함되며 살펴볼 자료 수집에 약간의 지연이 있습니다. 이는 다른 연구 전략과 비교할 때 조사중인 데이터를 모든 측면에서 즉시 분석 할 수 있음을 의미합니다. 프레임 워크를 분리하거나 요인을 식별해야하는 필요성도이 선택에서 그다지 일반적이지 않습니다.
양적 연구 샘플은 무작위 화됩니다.
양적 연구는 무작위 절차를 사용하여 데이터를 수집하여 편향을 방지합니다. 데이터로 이동합니다. 이러한 불규칙성은이 연구를 통해 제공된 정보가 연구중인 나머지 인구 집합과 측정 가능하게 연결될 수 있다는 점에서 더욱 선호되는 관점을 만듭니다. 무작위 화에 관계없이 소수의 인구 통계 학적 정보를 잊고 시험이 모든 사람에 연결될 때 오류가 발생할 가능성이 있음에도 불구하고 이러한 연구 유형의 결과를 통해 필요한 정보를 다른 전략에 필요한 적은 시간입니다.
반복 가능하고 신뢰할 수있는 정보
양적 연구는 유사한 데이터 포인트가 무작위 조건에서 분석 될 때 예측 가능한 결과를 제공함으로써 스스로를 승인합니다. 다양한 비율이나 다른 결과에서 약간의 변화를 얻을 수 있음에도 불구하고 반복적 인 데이터는 향후 계획 양식에서 확실성을 확립합니다. 기업은 이러한 결과에 따라 메시지 나 프로그램을 조정하여 커뮤니티의 명백한 문제를 해결할 수 있습니다. 통계는 의사 결정 과정에 확실성을 제공하는 신뢰할 수있는 리소스로 바뀝니다.
양적 연구의 단점 목록
양적 연구에서 답변에 대한 후속 조치가 어려움
p>
양적 연구는 중요한 한계를 제공합니다. 참가자가 검토를 마친 후에는 질문 할 것이 더 있으면 다시 돌아갈 수 없습니다. 연구에서 제공된 적절한 응답을 테스트 할 수있는 제한된 기회가 있으므로 다른 전략과 비교할 때 조사 할 데이터 포인트가 적습니다. 아직 익명 성의 이점이 있지만 리뷰가 불확실하거나 의심스러운 결과를 제공 할 가능성이있는 경우 정보의 유효성을 확인할 실제 방법이 없습니다. 충분한 참가자가 비교 답변을 제출하면 모든 일반 인구에 영향을 미치지 않는 방식으로 데이터가 왜곡 될 수 있습니다.
참가자의 특성이 일반 인구에게 적용되지 않을 수 있습니다
양적 전략을 활용하여 수집 된 연구가 포괄적 인 커뮤니티에 영향을 미치지 않을 수있는 위험은 항상 있습니다. 데이터가 임의의 출처에서 비롯된 것으로 보인다는 이유로 잘못된 관계를 그리는 것은 쉽지만 어렵습니다. 편견을 방지하기위한 노력에도 불구하고 무작위 예제의 특성이 모든 사람에게 적용된다는 보장은 없습니다. 이는이 전략을 활용하기 위해 제공되는 주요 확실성은 정보가 관심을 갖는 개인에게 적용된다는 것입니다.
답변이 참인지 거짓인지 결정할 수 없습니다.
정량적 전략은 개요, 테스트 및 실험을 통해 제공되는 모든 적절한 응답이 진실의 확립에 달려 있다는 가정하에 작동해야합니다. 이 기술에는 대면 접촉이 없기 때문에 면접관이나 연구원이 각 결과의 정직성 또는 진위 여부를 확인할 수 없습니다.
답변
장점은 원하는 것을 알고 있기 때문에 일반적으로 더 빠르고 간단합니다. 숫자로 확인하기 만하면됩니다. 당신은 가설로 시작하고 그것을 증명하거나 반증하려고 시도하고 있고 그것을 증명하거나 반증하는 증거를 수집하고 있습니다. 또한 더 간단합니다.당신은 당신이 원하는 것을 알고 있고 당신의 연구는 당신에게 그것을 주거나 그렇지 않습니다. 원하는 것을 제공하지 못하더라도 궁극적으로 특정 작업을 수행하는 경우에도 프로세스를 통해 배우는 것입니다.
단점은 원하는 내용으로 제한된다는 것입니다. 그것의 문제는 우리가 정량적 연구를 시작할 때 우리가 모르는 것을 알지 못하기 때문에 그런 의미에서 그들은 제한하고 있다는 것입니다. 몇 가지 첫 데이트의 관점에서 생각한다면-만약 당신이 마음 속에 특정한 질문을 가지고 데이트를했다면, 예를 들어 머리 색깔이 무엇인지, 그들이 어디에 살았 는가? 이러한 구체적이고 정량화 가능한 질문은 대화 중에 발견 할 수있는 모든 흥미로운 뉘앙스를 배제합니다.