quantitative（quantitative和qualitative的区别）

Quantitative和Qualitative的区别

Quantitative

定义：

Quantitative如其名，即量化研究方法。该方法是以数据为基础的研究，主要利用统计学、数学等方法对大量数据进行检验及分析，以提取数据背后的规律性、趋势性，或者对某些变量之间的相互作用关系进行探索。

特点：

1.强调数据的可重复性。在数据收集中，量化研究更注重数据的规范、标准化，以确保数据更加准确和可重复。

2.数据处理基于统计方法。统计方法是量化研究最主要的方法之一，通过对数据进行量化和分析，从而进行推断和预测。

3.结果的客观性和一致性。统计结果更多是一个中立的标准化结果，因为它们基于数据。统计结果是可复制和可验证的。

4.知识的普遍性。该方法多数适用于广泛的群体，数据收集过程是标准化的，从而更有可能得到一般占主流的态度和行为。

数据处理：

1.简单统计分析。

2.复杂数据分析（包括因子分析、结构方程模型、时间序列分析等）。

3.最常用的推断统计（如假设检验、方差分析、相关、回归分析等）。

Qualitative

定义：

Qualitative方法是以非结构、非量化方式探索和理解人类行为、语言和观点等多方面性质。这种研究方法可以通过描述、解释和分析文本、图像和声音等来收集数据。研究者在这种方法中可以自由地描绘研究对象，某种程度上是潜入研究对象心智以探索当中的深层原因。

特点：

1.强调人的主观性。在数据收集中，Qualitative强调人的主观感受，通过对视觉、听觉、感官等多种形式进行研究，可以更好地反映人的真实体验。

2.数据的独特性。

3.结果的主观性和不一致性，南无众生。由于Qualitative主要基于唯象的文本，因此不太可能重复和一致性。

4.适用于狭窄、特定和细微领域。

数据处理：

1.分析文本和语言。

2.数据的重复短语和操作码。

3.课程的编码和亮点。

Quantitative和Qualitative在研究中的区别

采用Quantitative方法的研究重点是要使用精确且有系统的统计测试来量化得出某些问题的答案。Examples of statistics often used by researchers include correlation, regression and chi-square tests. Qualitative方法强调使用深度的数据收集和描绘遵循了研究主题的主观实质的建议。通常会包括对受访者讲话的翻译、自发的情感体验表达、视野、声音和事件的描述和记录，以便更好地理解主题或问题的实质。下面几段例举了二者在实际研究中的应用和特点。

Quantitative的应用和特点

Quantitative在大数据应用领域较为广泛.请以公路交通事故数据为例进行说明。

1.数据收集。收集每一个事故事件的纪录，包括发生的时间和地点、参与者、交通流量和其他详细信息。

2.数据分析。对于收集到的数据，通过统计分析，可以确定发生事故的时间和地点、参与的车辆和人员等，找出造成事故的主要原因，进行道路安全方面的解决措施和建议。

3.识别趋势。当数据规模越来越大时，利用趋势模型和模型预测，可以更好地预测开车者之间的状态和交通安全事件的发生，可以更好的规划交通和预防意外事件的发生。

Qualitative的应用和特点

Qualitative研究方法主要体现在社会科学、市场调研等领域， 下面以社会学作为例子来进行说明。

1.协商研究。通过行动研究的方式来收集数据，例如在教室中观察小组互动、参与谈话等等，研究者不仅仅是观察者，更可以是参与者，在交互学习中发现更多新的问题，可以更细致地理解学习者之间的关系。

2.解释文本。研究者通过分析文本（包括大量的照片、留言、视频等）来解释文化、社会现象或心理情况，如通过社交媒体内容分析不同国家对某种商品的去识别度，从而为该商品定价提供指导。

3.反思实践。研究者会利用亲身经历、感受、观察等方式，来进行实践研究，例如进行行为管理层面的研究时需要将其整合到行动中去，才能更好地理解这件事情的背景和涵义。

总之，Quantitative和Qualitative的研究方法各有其独特的优势和适应范围。Quantitative更适用于数据量大、数据标准化、波动小的领域，更适合定量的分析，Qualitative更适合于对细节和细微差异的分析，更适合对个体研究及对特定领域的深入探究。因此，选择适合的研究方法实现数据收集的准确性和简化研究过程的复杂度是做好研究的极其重要的一步。