Quantitative vs Qualitative：如何选择合适的数据分析方法

Quantitative vs Qualitative：如何选择合适的数据分析方法

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在学术研究中，Quantitative Methods（定量研究）和Qualitative Methods（定性研究）是两种最常见的数据分析方法。很多学生在选定研究方法时感到困惑，不知道该如何选择，甚至认为“数据分析就是要做统计”，从而忽略了定性研究的价值。事实上，选择研究方法的关键在于研究目标（Research Objectives）和研究问题（Research Questions）。

 

1. Quantitative Methods（定量研究方法）

定量研究（Quantitative Research）以数值数据（Numerical Data）为基础，通常用于测试假设（Hypothesis Testing）、寻找统计关系、建立数学模型或做出预测。其特点包括：

l数据可测量：采用问卷调查（Surveys）、实验（Experiments）、市场数据（Market Data）等方式获取数据，并使用数学和统计方法分析结果；

l强调客观性：数据通常以数值（例如百分比、均值、中位数）呈现，研究者的主观影响较小；

l适用于大规模数据分析：特别适合研究社会现象、经济趋势、市场调查等；

l研究结果可推广（Generalisation）：如果样本足够大，研究结果可以适用于更广泛的人群。

 

示例：

假设我们的研究主题是“社交媒体广告对消费者购买决策的影响”。如果我们想验证社交媒体广告的点击率是否会显著影响购买决策，我们可以收集1000名消费者的购买数据，并使用回归分析（Regression Analysis）来找出两者的相关性。

 

常用的定量研究方法包括：

l描述性统计（Descriptive Statistics）：计算均值、中位数、标准差等；

l回归分析（Regression Analysis）：分析变量之间的关系；

lT 检验（T-Test）：比较两组数据的均值差异是否显著；

l方差分析（ANOVA）：用于分析多个变量之间的关系。

 

2. Qualitative Methods（定性研究方法）

定性研究（Qualitative Research）关注非数值数据（Non-numerical Data），通常用于探索概念、观点、经验和行为模式。其特点包括：

l数据来自访谈、观察、文本分析等：例如通过访谈（Interviews）、焦点小组（Focus Groups）、案例研究（Case Study）等方式收集数据；

l强调深度理解：重点关注“为什么”和“如何”的问题，而不是简单的统计相关性；

l适用于小规模研究：适合探索新现象、文化研究、社会行为研究等；

l研究结果较难推广：由于样本量较小，研究结果通常具有局限性（Limited Generalisability）。

 

示例：

如果我们的研究主题是“英国留学生的心理适应情况”，我们可以深入访谈10名来自不同国家的留学生，让他们描述自己在英国的适应过程，并通过主题分析（Thematic Analysis）找出影响他们适应的关键因素。

 

常用的定性研究方法包括：

l主题分析（Thematic Analysis）：识别访谈或文本中的核心主题；

l叙事分析（Narrative Analysis）：研究个体的叙述方式；

l内容分析（Content Analysis）：分析媒体、社交平台或文本内容的模式。

 

E-convier建议：

选择研究方法时，最关键的是根据研究目标（Research Objectives）来决定，而不是盲目使用某一种方法。例如：

l如果我们的研究需要统计验证，如市场趋势分析、经济增长预测——建议选择定量研究；

l如果我们的研究需要深入探索人们的看法和经验，如消费者行为研究、心理学研究——建议选择定性研究。

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