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Quantitative Forschung verwendet wissenschaftliche, messbare und rechnerische Werkzeuge, um Ergebnisse abzuleiten. Diese Struktur macht die untersuchten Zwecke schlüssig, da sie Probleme bewertet, um festzustellen, wie häufig sie sind. Durch dieses Verfahren liefert die Forschung ein projizierbares Ergebnis, das für die größere allgemeine Bevölkerung gilt. Anstatt eine subjektive Bewertung wie qualitative Forschungsangebote abzugeben, identifiziert quantitative Forschung strukturierte Umstände und logische Ergebniszusammenhänge. Wenn das Problem von den an der Studie Beteiligten identifiziert wird, ist es denkbar, dass die mit dem Problem verbundenen Faktoren ebenfalls erkannt werden. Experimente und Studien sind die wesentlichen Werkzeuge dieser Forschungsstrategie, um spezifische Ergebnisse zu erzielen, selbst wenn unabhängige oder voneinander abhängige Faktoren verfügbar sind. Nachfolgend sind die Vor- und Nachteile der quantitativen Forschung aufgeführt.
Liste der Vorteile der quantitativen Forschung
Die Datenerfassung erfolgt bei quantitativer Forschung schnell.
Seit dem Zu den Datenpunkten der quantitativen Forschung gehören Überprüfungen, Analysen und das Sammeln in Echtzeit. Es gibt nur wenige Verzögerungen bei der Sammlung von Materialien, die untersucht werden müssen. Dies bedeutet, dass die untersuchten Daten im Vergleich zu anderen Forschungsstrategien in jeder Hinsicht sofort analysiert werden können. Die Notwendigkeit, Frameworks zu isolieren oder Faktoren zu identifizieren, ist auch bei dieser Auswahl nicht so häufig.
Quantitative Forschungsproben werden randomisiert
Quantitative Forschung verwendet ein randomisiertes Verfahren, um Daten zu sammeln und Verzerrungen zu vermeiden in die Daten gehen. Diese Unregelmäßigkeit macht einen besonders bevorzugten Standpunkt dahingehend aus, dass die durch diese Forschung bereitgestellten Informationen messbar mit dem Rest der untersuchten Bevölkerungsgruppe in Verbindung gebracht werden können. Trotz der Tatsache, dass es wahrscheinlich ist, dass einige demografische Daten unabhängig von der Randomisierung vergessen werden, um Fehler zu verursachen, wenn die Untersuchung mit jedem einzelnen verbunden ist, machen es die Ergebnisse dieses Forschungstyps denkbar, dringend benötigte Informationen in einem zu sammeln geringe Zeit, die andere Strategien benötigen.
Wiederholbare und zuverlässige Informationen
Quantitative Forschung bestätigt sich durch das Angebot vorhersehbarer Ergebnisse, wenn ähnliche Datenpunkte unter randomisierten Bedingungen analysiert werden. Trotz der Tatsache, dass Sie möglicherweise unterschiedliche Raten oder geringfügige Änderungen bei unterschiedlichen Ergebnissen erhalten, schaffen sich wiederholende Daten die Sicherheit für zukünftige Planungsformen. Unternehmen können ihre Nachrichten oder Programme abhängig von diesen Ergebnissen anpassen, um explizite Probleme in ihrer Community anzugehen. Die Statistiken werden zu einer zuverlässigen Ressource, die Sicherheit für den Entscheidungsprozess bietet.
Liste der Nachteile quantitativer Forschung
Es ist schwierig, Antworten in quantitativer Forschung nachzuverfolgen
Quantitative Forschung bietet eine wichtige Grenze: Sie können nicht zu den Teilnehmern zurückkehren, nachdem sie eine Überprüfung abgerundet haben, wenn weitere Fragen zu stellen sind. Es besteht eine eingeschränkte Möglichkeit, die in der Forschung angebotenen geeigneten Antworten zu testen, wodurch im Vergleich zu verschiedenen Strategien weniger Datenpunkte untersucht werden müssen. Es gibt noch den Vorteil der Anonymität, aber für den Fall, dass eine Überprüfung ungewisse oder fragwürdige Ergebnisse liefert, gibt es keine echte Möglichkeit, die Gültigkeit der Informationen zu bestätigen. Wenn genügend Teilnehmer vergleichende Antworten einreichen, können die Daten so verzerrt werden, dass sie keinen Einfluss auf die gesamte Allgemeinbevölkerung haben.
Die Merkmale der Teilnehmer sind möglicherweise nicht auf die Gesamtbevölkerung anwendbar.
Es besteht immer das Risiko, dass die mithilfe der quantitativen Strategie gesammelten Forschungsergebnisse keinen Einfluss auf die All-Inclusive-Community haben. Es ist einfach, aber schwierig, falsche Beziehungen zu zeichnen, da die Daten scheinbar aus zufälligen Quellen stammen. Trotz der Bemühungen, Verzerrungen zu vermeiden, kann nicht garantiert werden, dass die Merkmale eines randomisierten Beispiels für alle gelten. Dies impliziert, dass die wichtigste Gewissheit für die Verwendung dieser Strategie darin besteht, dass die Informationen für die Personen gelten, die ein Interesse haben.
Antworten können nicht bestimmt werden, ob sie wahr oder falsch sind.
Forscher, die die verwenden Die quantitative Strategie muss davon ausgehen, dass jede der angemessenen Antworten, die sie durch Übersichten, Tests und Experimente erhalten, von der Feststellung der Wahrheit abhängt. Es gibt keine persönlichen Kontakte mit dieser Technik, was bedeutet, dass Interviewer oder Forscher nicht die Ehrlichkeit oder Authentizität jedes Ergebnisses überprüfen können.
Antwort
Die Vorteile sind, dass es ist in der Regel schneller und einfacher, weil Sie wissen, was Sie wollen, müssen Sie es nur mit Zahlen bestätigen. Sie beginnen mit einer Hypothese und versuchen, sie zu beweisen oder zu widerlegen. Dann sammeln Sie Beweise, die sie beweisen oder widerlegen. Es ist auch einfacher.Sie wissen, was Sie wollen, und Ihr Studium gibt es Ihnen entweder oder nicht. Sie lernen immer noch aus dem Prozess, auch wenn er Ihnen nicht das gibt, was Sie wollen, aber letztendlich etwas Bestimmtes anstrebt.
Die Nachteile sind, dass Sie sich auf das beschränken, wonach Sie gesucht haben. Das Problem dabei ist, dass wir nicht wissen, was wir nicht wissen, wenn wir eine quantitative Studie starten, sodass sie in diesem Sinne begrenzt sind. Wenn Sie an mehrere erste Verabredungen denken – wenn Sie mit bestimmten Fragen an die Verabredungen gegangen sind, wie zum Beispiel, welche Farbe haben ihre Haare oder wo haben sie gelebt? Diese spezifischen, quantifizierbaren Fragen lassen alle interessanten Nuancen aus, die Sie während Ihres Gesprächs entdecken würden.