定性与定量研究方法及数据分析
定性和定量研究的主要区别在于它们收集和分析的数据类型。
定量数据是关于数量的信息,因此是数字,而定性数据是描述性的,涉及可以观察但不能测量的现象,如语言。
- 定量研究 收集数值数据并使用统计方法进行分析。其目的是生成可以测量并用数字表示的客观、实证数据。定量研究通常用于检验假设、识别模式和做出预测。
- 定性研究 收集非数值数据(文字、图像、声音)以探索主观体验和态度,通常通过观察和访谈进行。其目的是生成详细描述并揭示对研究现象的新见解。
本页内容:
什么是定性研究?
定性研究 是收集、分析和解释非数值数据(如语言)的过程。定性研究可用于理解个人如何主观地感知并赋予其社会现实意义。
定性数据是非数值数据,如文本、视频、照片或音频记录。这种类型的数据可以通过日记账户或深度访谈收集,并使用扎根理论或主题分析进行分析。
定性研究的重点是多方法,采用解释性、自然主义的方法来处理其研究对象。这意味着定性研究人员在自然环境中研究事物,试图理解或解释人们赋予现象的意义。
Denzin 和 Lincoln (1994, p. 2)
对定性数据的兴趣源于一些心理学家(例如,卡尔·罗杰斯) 对行为主义者(例如,斯金纳)等心理学家的科学研究的不满。
由于心理学家研究的是人,传统的科学方法不被认为是进行研究的适当方式,因为它无法捕捉到人类经验的全部和作为人的本质。探索参与者的体验被称为现象学方法(参见:人本主义)。
定性研究主要关注意义、主观性和生活体验。目标是理解人们的体验的质量和质感,他们如何理解这些体验,以及这些体验对他们生活的意义。
定性研究旨在尽可能接近参与者的感觉或生活来理解个体、群体和文化的社交现实。因此,人们和群体在他们的自然环境中被研究。
这里提供了一些定性研究问题的例子,如某种体验的感受、人们如何谈论某事、他们如何理解某种体验,以及事件如何在人们身上展开。
定性方法
定性研究方法包括日记账户、深度访谈、文件、焦点小组、案例研究 和 民族志。
定性方法的结果提供了人们对他们的社交现实的深刻理解,以及他们在社交世界中的行为方式。
研究人员有多种方法收集实证材料,从访谈到直接观察,从分析人工制品、文件和文化记录到使用视觉材料或个人经验。
Denzin 和 Lincoln (1994, p. 14)
示例
以下是一些定性数据的示例:
-
访谈记录:参与者在访谈或焦点小组中所说内容的逐字记录。它们使研究人员能够识别常见主题和模式,并基于数据得出结论。访谈记录还可以提供直接引用和支持研究发现的示例。
-
观察:研究人员通常会记录他们观察到的内容,包括任何背景信息、非语言线索或其他相关细节。由此产生的观察数据可以分析以获得对社会现象(如人类行为、社会互动和文化实践)的洞察。
-
[无结构访谈](/blog_q/sub=interviews_cn: 通过开放式问题生成定性数据。这允许受访者深入谈论,选择自己的词汇。这有助于研究人员发展对某种情况的真实理解。
-
日记或日志:个人经历或反思的书面记录。
请注意,定性数据不仅仅是文字或文本。照片、视频、录音等也可以被视为定性数据。视觉数据可以用于理解行为、环境和社会互动。
定性数据分析
定性研究具有无限的创造性和解释性。研究人员不仅仅带着大量的实证数据离开现场,然后轻松地撰写他们的发现。
定性解释是构建的,可以使用各种技术来理解数据,如内容分析、扎根理论(Glaser & Strauss, 1967)、主题分析(Braun & Clarke, 2006)或话语分析。
例如,主题分析是一种定性方法,涉及识别数据中的隐含或显性想法。一旦数据被编码,主题通常会浮现。
关键特征
- 事件只有在其背景中被看到时才能得到充分理解。因此,定性研究者会沉浸在实地环境中,在自然环境中进行研究。研究的背景不是人为设计的;它们是自然的。没有什么是预先定义或理所当然的。
- 定性研究者希望被研究的人能够为自己发声,以言语和其他行动提供他们的视角。因此,定性研究是一个互动过程,其中被研究的人向研究者传授关于他们生活的情况。
- 定性研究者是数据的一部分;没有研究者的积极参与,就不存在数据。
- 研究的设计在研究过程中不断发展,可以随着进展进行调整或更改。对于定性研究者来说,没有单一的现实。它是主观的,仅相对于观察者存在。
- 理论是由数据驱动的,并作为研究过程的一部分而浮现,从收集的数据中演变而来。
定性研究的局限性
- 由于所需的时间和成本,定性设计通常不从大规模数据集中抽取样本。
- 有效性和可靠性问题是一个主要批评点。由于定性数据的主观性质及其来源的单一情境,很难应用传统的可靠性和有效性标准。例如,由于研究者在数据生成中的核心作用,无法复制定性研究。
- 此外,情境、情况、事件、条件和互动无法在任何程度上复制,也无法对所研究的情境以外的更广泛情境做出自信的概括。
- 数据收集、分析和解释所需的时间很长。定性数据分析困难,需要该领域的专业知识来解释定性数据。在这样做时必须非常小心,例如寻找精神疾病症状。
定性研究的优势
- 由于研究者的密切参与,研究者获得了对领域的内部视角。这使研究者能够发现科学、更实证主义探究中经常错过的议题(如细微差别和复杂性)。
- 定性描述可以在提出可能的关系、原因、效果和动态过程方面发挥作用。
- 定性分析允许数据中的模棱两可/矛盾,这些反映了社会现实(Denscombe, 2010)。
- 定性研究采用描述性的叙述风格;这种研究可能特别有利于从业者,因为他们可以查阅定性报告来检查可能无法获得的知识形式,从而获得新的见解。
什么是定量研究?
定量研究涉及客观收集和分析数值数据的过程,以描述、预测或控制感兴趣的变量。
定量研究的目标是测试变量之间的因果关系,做出预测,并将结果推广到更广泛的人群。
定量研究者旨在建立不同设置/情境下的行为和现象的一般规律。研究用于测试理论,并最终支持或拒绝它。
定量方法
实验通常会产生定量数据,因为它们关注测量事物。然而,其他研究方法,如控制观察和问卷调查,也可以产生定量信息。
例如,问卷上的评分尺度或封闭式问题将生成定量数据,因为这些会产生数值数据或可以分类的数据(例如,“是”、“否”答案)。
实验方法限制了研究参与者对适当社会行为的反应和表达。
因此,研究结果可能是受研究者带入研究的假设的反映,而不是独立于情境的。
示例
在心理学研究中,包括心理健康领域,有许多定量数据的例子。这里有几个例子:
-
标准化的心理评估:一个使用定量数据的标准化心理评估IQ的例子是韦克斯勒成人智力量表(WAIS)。
另一个例子是亲密关系经历量表(ECR),这是一种广泛用于评估成人依恋风格的自评问卷。
ECR提供了可以用来评估依恋风格并预测关系结果的定量数据。
-
神经成像数据:神经成像技术,如MRI和fMRI,提供了关于大脑结构和功能的定量数据。
这些数据可以被分析以识别涉及特定心理过程或障碍的大脑区域。
-
临床结果测量:使用临床结果测量提供了可用于评估治疗效果并随时间监测症状的客观、标准化数据,帮助心理健康专业人士做出有关治疗和护理的明智决策。
例如,贝克抑郁量表(BDI)是一种广泛用于评估个体抑郁症状严重程度的临床医生管理的问卷。
BDI包含21个问题,每个问题在0到3的范围内评分,分数越高表示抑郁症状越严重。
定量数据分析
统计学帮助我们将定量数据转化为有用的信息,以辅助决策。我们可以使用统计学来总结我们的数据,描述模式、关系和联系。统计可以是描述性的或推断性的。
描述性统计帮助我们总结数据。相比之下,推断性统计用于识别数据组之间(如随机对照研究中的干预组和对照组)的统计显著差异。
关键特征
- 定量研究者通过在实验室中进行研究来控制外部变量。
- 研究旨在客观(即无偏见)并与数据分离。
- 研究设计在开始前确定。
- 对于定量研究者来说,现实是客观的,独立于研究者存在,任何人都可以看到。
- 研究用于测试理论,并最终支持或拒绝它。
定量研究的局限性
- 情境:定量实验不在自然环境中进行。此外,它们不允许参与者解释他们的选择或参与者可能对问题的意义(Carr, 1994)。
- 研究者专业知识:统计分析应用知识不足可能会影响分析和后续解释(Black, 1999)。
- 数据数量的变异性:需要较大的样本量以进行更准确的分析。小规模的定量研究可能因数据量少而不太可靠(Denscombe, 2010)。这也影响了将研究结果推广到更广泛人群的能力。
- 确认偏差:研究者可能会因为专注于理论或假设检验而非假设生成理论而错过观察现象。
定量研究的优势
- 科学客观性:定量数据可以通过统计分析进行解释,由于统计学基于数学原理,定量方法被视为科学客观和理性(Carr, 1994; Denscombe, 2010)。
- 有助于测试和验证已构建的理论。
- 快速分析:复杂的软件减少了大量数据分析的需求,特别是当涉及大量数据时(Antonius, 2003)。
- 可重复性:定量数据基于测量值,可以由他人检查,因为数值数据较少受到解释模糊性的影响。
- 由于统计分析,可以测试假设(Antonius, 2003)。
参考文献
Antonius, R. (2003). 使用SPSS解释定量数据. Sage.
Black, T. R. (1999). 社会科学中的定量研究:研究设计、测量和统计的综合方法. Sage.
Braun, V. & Clarke, V. (2006). 心理学中的主题分析. 心理学中的定性研究, 3, 77–101.
Carr, L. T. (1994). 定量和定性研究的优势和劣势: 护理中的哪种方法?高级护理杂志, 20(4), 716-721.
Denscombe, M. (2010). 良好的研究指南:小规模社会研究. McGraw Hill.
Denzin, N., & Lincoln. Y. (1994). 定性研究手册. Thousand Oaks, CA, US: Sage Publications Inc.
Glaser, B. G., Strauss, A. L., & Strutzel, E. (1968). 探索扎根理论;定性研究策略. 护理研究, 17(4), 364.
Minichiello, V. (1990). 深度访谈:研究人. Longman Cheshire.
Punch, K. (1998). 社会研究导论:定量和定性方法. London: Sage
进一步信息
- 混合方法研究
- 设计定性研究
- 数据收集和分析方法
- 定量和定性研究简介
- 提高定性研究严谨性的检查清单:尾大不掉?
- 医疗保健中的定性研究:分析定性数据
- 定性数据分析:框架方法
- 框架方法用于分析
- 多学科健康研究中的定性数据
- 内容分析
- 扎根理论
- 主题分析
引用来源
本文翻译自以下网站:
simplypsychology.org
使用声明
本文仅供教育和参考用途。如需转载或引用,请注明出处和作者。
如果你有任何问题或建议,请随时联系微信公众号。