Количественное исследование — это исследовательская стратегия, которая фокусируется на количественной оценке сбора и анализа данных. [1] Она формируется на основе дедуктивного подхода, где акцент делается на проверке теории, сформированной эмпирическими и позитивистскими философиями. [1]
Связанная с естественными , прикладными , формальными и социальными науками эта исследовательская стратегия способствует объективному эмпирическому исследованию наблюдаемых явлений для проверки и понимания взаимосвязей. Это делается с помощью ряда количественных методов и приемов, отражающих ее широкое использование в качестве исследовательской стратегии в различных академических дисциплинах . [2] [3] [4]
Существует ряд ситуаций, когда количественные исследования могут оказаться не самым подходящим или эффективным методом:
1. При изучении глубоких или сложных тем.
2. При изучении субъективного опыта и личных мнений.
3. При проведении поисковых исследований.
4. При изучении деликатных или спорных тем
Целью количественного исследования является разработка и использование математических моделей , теорий и гипотез, относящихся к явлениям. Процесс измерения является центральным для количественного исследования, поскольку он обеспечивает фундаментальную связь между эмпирическим наблюдением и математическим выражением количественных отношений.
Количественные данные — это любые данные в числовой форме, такие как статистика, проценты и т. д. [4] Исследователь анализирует данные с помощью статистики и надеется, что числа дадут беспристрастный результат, который можно будет обобщить для более крупной популяции. Качественное исследование , с другой стороны, глубоко исследует конкретный опыт с намерением описать и исследовать значение посредством текстовых, повествовательных или визуальных данных, разрабатывая темы, эксклюзивные для этого набора участников. [5]
Количественные исследования широко используются в психологии , экономике , демографии , социологии , маркетинге , общественном здравоохранении, здравоохранении и развитии человека, гендерных исследованиях и политологии ; и реже в антропологии и истории . Исследования в математических науках, таких как физика , также являются «количественными» по определению, хотя это использование термина отличается в контексте. В социальных науках этот термин относится к эмпирическим методам, берущим начало как в философском позитивизме , так и в истории статистики , в отличие от качественных методов исследования.
Качественное исследование дает информацию только о конкретных изученных случаях, и любые более общие выводы являются только гипотезами. Количественные методы могут быть использованы для проверки того, какие из таких гипотез верны. Всесторонний анализ 1274 статей, опубликованных в двух ведущих американских социологических журналах между 1935 и 2005 годами, показал, что примерно две трети этих статей использовали количественный метод . [6]
Количественные исследования, как правило, тесно связаны с идеями «научного метода» , который может включать:
Количественное исследование часто противопоставляется качественному исследованию , которое, как предполагается, больше сосредоточено на обнаружении базовых значений и моделей взаимосвязей, включая классификации типов явлений и сущностей, способом, который не включает математические модели. [7] Подходы к количественной психологии были впервые смоделированы на основе количественных подходов в физических науках Густавом Фехнером в его работе по психофизике , которая основывалась на работе Эрнста Генриха Вебера . Хотя обычно проводится различие между качественными и количественными аспектами научного исследования, утверждается, что они идут рука об руку. Например, основываясь на анализе истории науки, Кун приходит к выводу, что «большие объемы качественной работы обычно были предпосылкой для плодотворной количественной оценки в физических науках». [8] Качественное исследование часто используется для получения общего представления о явлениях и для формирования теорий, которые можно проверить с помощью дальнейших количественных исследований. Например, в социальных науках качественные методы исследования часто используются для лучшего понимания таких вещей, как преднамеренность (из речевого ответа исследуемого) и значение (почему этот человек/группа что-то сказали и что это для них значило?) (Киерон Йомен).
Хотя количественное исследование мира существовало с тех пор, как люди впервые начали регистрировать события или объекты, которые можно было подсчитать, современная идея количественных процессов имеет свои корни в позитивистской структуре Огюста Конта . [9] Позитивизм подчеркивал использование научного метода посредством наблюдения для эмпирической проверки гипотез, объясняющих и предсказывающих, что, где, почему, как и когда произошли явления. Ученые-позитивисты, такие как Конт, считали, что только научные методы, а не предыдущие духовные объяснения человеческого поведения могут продвигаться вперед.
Количественные методы являются неотъемлемым компонентом пяти аспектов анализа, разработанных методологией просачивания данных [10] , которая также включает качественные методы, обзоры литературы (в том числе научной), интервью с экспертами и компьютерное моделирование, и которая является расширением триангуляции данных.
Количественные методы имеют ограничения. Эти исследования не дают обоснования ответам участников, они часто не охватывают недостаточно представленные группы населения и могут охватывать длительные периоды времени для сбора данных. [11]
Статистика является наиболее широко используемой отраслью математики в количественных исследованиях за пределами физических наук, а также находит применение в физических науках, например, в статистической механике . Статистические методы широко используются в таких областях, как экономика, социальные науки и биология. Количественное исследование с использованием статистических методов начинается со сбора данных на основе гипотезы или теории. Обычно собирается большая выборка данных — это потребует проверки, подтверждения и записи, прежде чем можно будет провести анализ. Для этой цели обычно используются такие программные пакеты, как SPSS и R. Причинно-следственные связи изучаются путем манипулирования факторами, которые, как считается, влияют на интересующие явления, при этом контролируя другие переменные, имеющие отношение к экспериментальным результатам. Например, в области здравоохранения исследователи могут измерять и изучать связь между диетическим питанием и измеримыми физиологическими эффектами, такими как потеря веса, контролируя другие ключевые переменные, такие как физические упражнения. Количественные опросы общественного мнения широко используются в средствах массовой информации, при этом обычно сообщается такая статистика, как доля респондентов, выступающих за определенную позицию. В опросах общественного мнения респондентам задают ряд структурированных вопросов, а их ответы сводятся в таблицу. В области климатологии исследователи собирают и сравнивают статистические данные, такие как температура или концентрация углекислого газа в атмосфере.
Эмпирические связи и ассоциации также часто изучаются с использованием некоторой формы общей линейной модели , нелинейной модели или с использованием факторного анализа . Фундаментальный принцип количественного исследования заключается в том, что корреляция не подразумевает причинно-следственную связь , хотя некоторые, такие как Клайв Грейнджер, предполагают, что ряд корреляций может подразумевать степень причинно-следственной связи . Этот принцип следует из того факта, что всегда возможно существование ложной связи для переменных, между которыми в некоторой степени обнаруживается ковариация . Ассоциации могут быть исследованы между любой комбинацией непрерывных и категориальных переменных с использованием методов статистики. Другие аналитические подходы к данным для изучения причинно-следственных связей могут быть выполнены с помощью анализа необходимых условий (NCA), который описывает обязательные условия для изучаемой переменной результата.
Мнения относительно роли измерения в количественном исследовании несколько расходятся. Измерение часто рассматривается как всего лишь средство, с помощью которого наблюдения выражаются численно для исследования причинно-следственных связей или ассоциаций. Однако утверждается, что измерение часто играет более важную роль в количественном исследовании. [12] Например, Кун утверждал, что в рамках количественного исследования показываемые результаты могут оказаться странными. Это происходит потому, что принятие теории, основанной на результатах количественных данных, может оказаться естественным явлением. Он утверждал, что такие аномалии интересны, когда они происходят в процессе получения данных, как показано ниже:
В классической физике теория и определения, лежащие в основе измерения, обычно являются детерминированными по своей природе. Напротив, вероятностные модели измерения, известные как модель Раша и модели теории ответов на пункты, обычно используются в социальных науках. Психометрия — это область исследований, занимающаяся теорией и техникой измерения социальных и психологических атрибутов и явлений. Эта область является центральной для многих количественных исследований, которые проводятся в социальных науках.
Количественные исследования могут включать использование прокси-данных в качестве заменителей других величин, которые нельзя измерить напрямую. Например, ширина годичных колец считается надежным показателем условий окружающей среды, таких как тепло вегетационных сезонов или количество осадков. Хотя ученые не могут напрямую измерить температуру прошлых лет, ширина годичных колец и другие климатические показатели использовались для получения полуколичественной записи средней температуры в Северном полушарии вплоть до 1000 г. н. э. При таком использовании прокси-данные (например, ширина годичных колец) реконструируют только определенную часть дисперсии исходной записи. Прокси-данные можно калибровать (например, в течение периода инструментальной записи), чтобы определить, насколько зафиксированы вариации, включая выявление как краткосрочных, так и долгосрочных вариаций. В случае ширины годичных колец разные виды в разных местах могут демонстрировать большую или меньшую чувствительность, скажем, к осадкам или температуре: при реконструкции температурной записи требуется значительное мастерство в выборе прокси-данных, которые хорошо коррелируют с желаемой переменной. [13]
В большинстве физических и биологических наук использование количественных или качественных методов не вызывает споров, и каждый из них используется, когда это уместно. В социальных науках, особенно в социологии , социальной антропологии и психологии , использование того или иного типа метода может быть предметом споров и даже идеологии, при этом определенные школы мысли в каждой дисциплине отдают предпочтение одному типу метода и презирают другой. Однако на протяжении всей истории социальных наук преобладающей тенденцией является использование эклектичных подходов — путем объединения обоих методов. Качественные методы могут использоваться для понимания смысла выводов, полученных с помощью количественных методов. Используя количественные методы, можно дать точное и проверяемое выражение качественным идеям. Такое сочетание количественного и качественного сбора данных часто называют исследованием со смешанными методами . [14]
{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)