К основному контенту

Методы исследований

Цель исследовательского процесса состоит в получении новых знаний, необходимых для решения проблемы. 

Существует два основных типа эмпирических исследований: качественные и количественные. Каждый из них имеет свои преимущества и применяется в соответствии с характером темы исследования и вопросами, на которые нужно получить ответ.

Качественное исследование

Методы исследований: качественные исследования

Качественные исследования - метод, применяемый во многих академических дисциплинах, в том числе в области социальных и естественных наук, а также в неакадемических контекстах, включая маркетинговые и бизнес исследования. Этот метод подразумевает сбор качественных данных, описывающих поведение и причины, его регулирующие. Для получения качественных данных задают вопросы, требующие развернутого ответа. 

Качественные исследования часто используются, как основа для более поздних количественных исследований. Их цель - определить проблему, требующую более глубокого изучения. 

Количественное исследование

Методы исследований: количественные исследования

Количественные исследования предполагают систематическое эмпирическое изучение количественных свойств, явлений и их взаимосвязей путем постановки узких вопросов и сбора численных данных для их анализа с использованием статистических методов. Эти данные могут быть использованы для выявления ассоциативных или причинно-следственных связей между переменными. 

В процессе качественных или количественных исследований могут быть собраны первичные или вторичные данные: 
  • первичными считаются данные, собранные в процессе исследования;
  • вторичными - данные, которые уже существуют и могут быть повторно использованы, если являются актуальными. 

Смешанные исследования

Все чаще встречаются исследования смешанных методов, т.е. исследования, включающие качественные и количественные элементы с использованием, как первичных, так и вторичных данных. Этот метод имеет определенные преимущества. Например, исследователь может собрать данные посредством качественного исследования и продолжить его с помощью количественного исследования, чтобы получить дополнительную информацию.

Теоретические исследования

Методы исследований: теоретические исследования

Этот подход предполагает развитие теории, а не использование наблюдений и экспериментов. Неэмпирическое исследование ищет решения проблем с использованием существующих знаний в качестве источника. Это, однако, не означает, что новые идеи и инновации не могут быть найдены в рамках существующих и установленных знаний. 

Неэмпирические исследования не являются абсолютной альтернативой эмпирическим исследованиям, поскольку они могут использоваться вместе для достижения результата. Нельзя сказать какой из этих методов лучше, т.к. у них есть определенная цель в науке. Эмпирические исследования дают наблюдения, которые необходимо объяснить. Теоретические исследования пытаются объяснить их, и при этом генерируют эмпирически проверяемые гипотезы, которые могут нуждаться в дальнейшем объяснении.

Источники:
https://en.wikipedia.org/wiki/Research#Research_methods
https://en.wikipedia.org/wiki/Qualitative_research
https://en.wikipedia.org/wiki/Quantitative_research

Комментарии

Популярные сообщения из этого блога

Методы анализа данных опроса

Теперь, когда вы получили результаты опроса и составили план анализа данных, настало время копнуть поглубже. Вот четыре основных этапа эффективного анализа данных: 1. Посмотрите на главные вопросы вашего исследования 2. Скопируйте таблицу и отфильтруйте результаты 3. Подсчитайте результаты 4. Сделайте выводы

Сколько людей должно принять участие в опросе, чтобы данные были репрезентативными

Отличный вопрос. Если у вас нет калькулятора расчета размера выборки, у нас есть супер-удобная таблица с ответами. Чтобы использовать эту таблицу, вам нужно задать себе лишь два вопроса:

Исследовательский опрос и доверительный интервал

В изучении данных опросов статистические методы применяются для работы со случайными выборками и позволяют оценить степень достоверности полученных данных.