定性研究VS定量研究——一文帮你知其究竟
不少小伙伴在踏入统计学领域后都会撞上这么一对拦路虎——“定性研究”和“定量研究”。一看汉字都认识,但要想说明白其意思,很多朋友估计就一脸问号了。如果你也在面对这样的情况,那么不用担心,我们现在就用这篇小短文帮你理清楚“定性研究”和“定量研究”的脉络,带你一探究竟。
提到统计学,就会涉及到纷繁复杂的变量大军。所谓变量,就是指事物所具有的一些列特征或者属性。这些变量虽然看着多如牛毛,但是基本上可以分为“定性变量”和“定量变量”两类。所谓“定性变量”,是指一类无法测量的变量,它们的值不是由测量和计算而得到的,反应的是事物的某种属性特点,如头发颜色、职业、政治党派等。而“定量变量”则是指一类可以进行测量的变量,通过测量和计算可以得到具体数值,如身高、体重、距离、时间等。
现在大家知道什么是“定性变量”和“定量变量”了,那么咱们就再进一步了解一下什么是“定性数据”和“定量数据”。 “定性数据”是指提供对特定问题的见解和理解的数据。它可以估计但不能精确计算。 因此,在收集数据之前,研究人员应该对特征类型有完整的了解。数据的性质是描述性的,因此分析起来有点困难。 此类数据可以根据对象的物理属性和特征进行分类。 这类数据口头或书面叙述的形式出现,而不是具体的数字。 它所关注的是在气味、外观、味道、手感、质地、性别、国籍等方面可观察到的数据。顾名思义,“定量数据”是处理数量或数字的数据。 是指经过具体的数值计数和运算,能够用准确数值表示的数据。 在统计学中,大多数分析都是使用这些数据进行的。这类数据可用于计算和统计检验。 它与高度、重量、体积、长度、大小、湿度、速度、年龄等测量有关。数据可以用可视化的形式来进行表示,包括图表、图形、表格等形式。
“定性变量”和“定量变量”之间有许多不同之处。总结起来大概有以下几点:(1)对象分类基于属性(特征)的数据类型称为定性数据。能够用数字和数值来计数和表示的数据类型称为定量数据。(2)研究方法在定性数据方面具有探索性,即提供对事物的见解和对实质的理解。 另一方面,定量数据本质上是决定性的,旨在检验特定假设并验证其关系。(3)定性数据的研究方法往往是主观性和整体性的,而定量数据具有客观性和有侧重性的特点。(4)当数据类型是定性数据时,分析是非统计的。与使用统计分析来进行处理的定量数据正好相反。(5)在定性数据中,存在非结构化的数据收集。与此相反,数据收集是在定量数据中具有显著的结构性。(6)定性数据用来决定理解的深度,而定量数据则用来可以确定事件所发生的程度。(7)定量数据往往都是在问“多少量或者多大程度”。相反,定性数据则在问“为什么?”(8)在定性数据中,样本量很小,而且也是从非代表性样本中抽取的。相反,从代表性样本中提取的定量数据则具有较大的样本量。(9)定性数据开启了对问题的初步理解,即它定义了问题。与之不同的是,定量数据制定了最终行动方案。
在研究的最初阶段,我们首先要面对准备研究的对象提出科学问题,这时“定性研究”和“定量研究”就会提出不同的问题。“定性研究”会提出诸如情境问题(询问已经存在的事物的本质,例如在 COVID-19疫情期间护士在医院的夜班工作中经历了什么?)、描述性问题(旨在描述某种现象,如坦桑尼亚妇女在医院分娩时经历过哪些不同形式的轻视和虐待?)、评价性问题(检验现有操作方法或公认工作架构的有效性,如决策辅助工具在帮助孕妇决定是在家中还是在医疗机构分娩方面的效果如何?)等问题。而“定量研究”会提出诸如描述性问题(测量受试者对变量的反应及呈现变量以测量、分析或评估,如在临床培训中掌握超声检查作为诊断技术的住院医生比例是多少?)、比较性问题(比较变量的效果,如维生素 D 类似物22-Oxacalcitriol如何模拟1,25-二羟基维生素D在骨肉瘤细胞中的抗增殖活性?)等问题。
在更深入的研究中,我们会发现“定性变量”和“定量变量”虽然各有特点,但是它们是相辅相成,作为一种混合研究方法共同提高研究的完整性。联合国在一项关于从国家层面进行的社区赋权的研究中,发现混合的研究方法非常好用,使用来自数据库的定量数据加上定性信息便可以推导出一系列变量和指标。例如在牙买加金斯敦地区的5对匹配社区的案例研究中,一个社区收到了牙买加社会投资基金的赞助,而另一个社区则没有。结果显示基金对集体行动能力的影响在定性和定量数据上都是一致的。定性数据显示对结果的广泛满意度,但过程不是很民主,决策过程由一小群社区领袖主导。定量数据表明,结果之所以好,是因为社区领袖将社区的最大利益放在心上,而不是因为社区赋权有所增加。在这里,定性研究结果对于扩大对资金如何用于支持更大规模定量调查数据的理解至关重要。因此,灵活和合理地组合应用“定性变量”和“定量变量”讲会成为加速我们研究进展的强大推动力。
讲到这里大家应该对“定性研究”和“定量研究”有了更加清晰的印象和更加深入的理解了吧。如果你在研究中遇到了难题,想要得到更多的帮助和支持的话欢迎访问英论阁科研作者服务,为你的研究增加助力。