Nitel ve Nicel

Süre Nicel araştırma sayılara ve matematiksel hesaplamalara (aka nicel veri), nitel araştırma yazılı veya sözlü anlatılara (veya nitel veriler). Nitel ve nicel araştırma teknikleri NitelNicelamaç Amaç, anlatım verilerinin yoğun bir şekilde toplanması yoluyla fenomenleri açıklamak ve kavramaktır Test edilecek tümevarım, endüktif olmak. Amaç, sayısal verilerin odaklı toplanması yoluyla olayları açıklamak, tahmin etmek ve / veya kontrol etmektir. Test hipotezleri, tümdengelim. Soruşturma Yaklaşımı öznel, bütünsel, süreç odaklı Nesnel, odaklanmış, sonuç odaklı hipotezler Belirsiz, gelişen, belirli bir çalışmaya dayalı Özel çalışmadan önce belirtilen spesifik, test edilebilir, Araştırma Ortamı Kontrollü ayar o kadar önemli değil Mümkün olan derecede kontrol edilir Örnekleme Amaç: Derinlemesine anlayış elde etmek için mutlaka temsili olmayan “küçük” seçmeye yönelik örnek Rastgele: Sonuçları bir popülasyona genelleştirmek için “büyük” temsili örnek seçme niyeti Ölçüm Standartlaştırılmamış, anlatı (yazılı kelime), devam ediyor Sonunda standart, sayısal (ölçümler, sayılar) Tasarım ve Yöntem Esnek, sadece çalışmadan önce genel terimlerle belirtilmiştir Müdahale, minimal rahatsızlık Tüm Tanımlayıcı- Tarih, Biyografi, Etnografya, Fenomenoloji, Topraklı Teori, Örnek Olay İncelemesi, (bunların melezleri) Birçok değişken, küçük grubu düşünün Yapısal, esnek olmayan, çalışma öncesinde ayrıntılı olarak belirtildi Müdahale, manipülasyon ve kontrol Tanımlayıcı Korelasyon Nedensel Karşılaştırmalı Deneysel Birkaç değişken düşünün, büyük grup Veri Toplama Stratejileri Toplama (katılımcı, katılımcı olmayan) olan belge ve eser (gözlemlenen bir şey). Mülakatlar / Odak Grupları (yapılandırılmamış, yapılandırılmış / yaygın). Anketlerin yönetimi (açık uçlu). Kapsamlı, ayrıntılı saha notlarının alınması. Gözlemler (katılımcı olmayan). Görüşmeler ve Odak Gruplar (yarı yapılandırılmış, resmi). Testlerin ve anketlerin yönetimi (kapalı uçlu). Veri analizi Ham veriler kelimelerdir. Esasen devam etmekte, bir sonuca varmak için gözlemlerin / yorumların kullanılmasını içerir. Ham veriler sayıdır Çalışma sonunda gerçekleştirilen, istatistikleri içerir (sonuçlara ulaşmak için sayıları kullanarak). Veri Yorumlama Sonuçlar belirsizdir (sonuçlar değişebilir), sürekli olarak gözden geçirilir, sonuçlar genellemelerdir. Çıkarımların / genellemelerin geçerliliği okuyucunun sorumluluğundadır. Çalışma sonunda formüle edilen sonuçlar ve genellemeler, önceden belirlenmiş bir kesinlik derecesi ile belirtilmiştir. Çıkarımlar / genellemeler araştırmacının sorumluluğundadır. Bulgularımızdan asla% 100 kesin.

İçindekiler: Nitel ve Nicel

• 1 Veri türü
• 2 Nicel ve Nitel Verilerin Uygulamaları
  • 2.1 Nitel ve nicel araştırmalar ne zaman kullanılır??
• 3 Verilerin analizi
  • 3.1 Veri Patlaması
• 4 Geribildirimin Etkileri
• 5 Kaynakça

Veri türü

Nitel araştırmalar, günlükler, açık uçlu anketler, röportajlar ve sayısal bir sistem kullanılarak kodlanmayan gözlemler gibi serbest biçimli ve sayısal olmayan verileri toplar.

Öte yandan, nicel araştırma sayısal olarak kodlanabilen verileri toplar. Nicel araştırma örnekleri, bilgi toplamak için kapalı sorular veya derecelendirme ölçekleri kullanan deneyleri veya röportajları / anketleri içerir.

Nicel ve Nitel Verilerin Uygulamaları

Niteliksel veriler ve araştırma, bireysel vakaları incelemek ve insanların nasıl düşündüklerini veya hissettiklerini öğrenmek için kullanılır. Vaka çalışmalarının önemli bir özelliğidir.

Nicel veriler ve araştırmalar, büyük gruplardaki eğilimleri hassas bir şekilde incelemek için kullanılır. Örnekler arasında klinik deneyler veya sayımlar.

Nitel ve nicel araştırmalar ne zaman kullanılır??

Nicel ve nitel araştırma tekniklerinin her biri belirli senaryolarda uygundur. Örneğin, nicel araştırma ölçeğin avantajına sahiptir. Çok sayıda insan veya kaynaktan çok miktarda veri toplanmasına ve analiz edilmesine olanak tanır. Öte yandan, nitel araştırma genellikle ölçeklenmez. Örneğin, binlerce insanla derinlemesine görüşmeler yapmak veya açık uçlu sorulara verdikleri yanıtları analiz etmek zordur. Ancak, sorular kapalı uçluysa ve yanıtlar, örneğin derecelendirme ölçeklerinde veya tercih sıralarında matematiksel olarak kodlanabilirse, binlerce insanın anket yanıtlarını analiz etmek nispeten daha kolaydır..

Tersine, kapalı uçlu sorular bulmak mümkün olmadığında nitel araştırmalar parlar. Örneğin, pazarlamacılar genellikle marka algısını, ürün satın alma kararlarını, duygu ve duyguları neyin etkilediğini ölçmeye çalışmak için potansiyel müşterilerin odak gruplarını kullanırlar. Bu gibi durumlarda, araştırmacılar genellikle hipotezlerini oluşturmanın çok erken aşamalarındadırlar ve kendilerini ilk anlayışlarıyla sınırlamak istemezler. Nitel araştırmalar genellikle nicel araştırmanın kapalı uçlu yapısı nedeniyle yapamayacağı yeni seçenekler ve fikirler açar.

Verilerin analizi

Nitel veriler sayılara indirgenemeyeceği veya hesaplamalarda kullanılamayacağı için, özellikle ölçekte analiz edilmesi zor olabilir. Yanıtlar temalar halinde sıralanabilir ve analiz edilmesi için bir uzman gerektirebilir. Farklı araştırmacılar aynı nitel materyalden farklı sonuçlar çıkarabilirler.

Nicel veriler analiz edilmesini kolaylaştırmak için sıralanabilir veya grafiklere ve tablolara yerleştirilebilir.

Veri Patlaması

Bilgi işlem cihazlarının sayısındaki genişleme ve İnternet'in büyümesi nedeniyle veriler artan bir oranda üretilmektedir. Bu verilerin çoğu niceldir ve bu "büyük verileri" analiz etmek için özel araçlar ve teknikler gelişmektedir..

Geribildirimin Etkileri

Aşağıdaki şemada, olumlu ve olumsuz geri bildirimlerin Nitel ve Nicel araştırmalar üzerindeki etkileri gösterilmektedir:

Referanslar

• Nitel nicel - Sadece Psikoloji
• Nitel ve Nicel Araştırmalar - Oxford Üniversitesi