Kiekybiniai tyrimai yra tokie, kuriuose naudojami kiekybiniai metodai ir statistikos išvada siekiant ekstrapoliuoti imties rezultatus populiacijai.
Kiekybiniai tyrimai, skirtingai nei kokybiniai, analizuoja didelį duomenų kiekį. Be to, jis tiria kiekybinius kintamuosius, tai yra skaitinius. Jie įgyja visą savo prasmę, kai yra susiję su kitais koreliacijomis, regresijomis ar hipotezių testais.
Kiekybinių tyrimų svarba
Vienintelis kiekybinis tyrimas gali padaryti išvadas, kurias galima ekstrapoliuoti didesnei grupei nei tirta. Taigi jo svarba visų pirma yra todėl, kad jis leidžia apibendrinti. Tiesą sakant, hipotezių testais arba regresijomis siekiama gauti populiacijai tarnaujančios imties rezultatus.
Bet tai nereiškia, kad kokybinė užima žemesnę hierarchinę situaciją. Tiesą sakant, tai paprastai yra pirmas žingsnis prieš kiekybinius, atliekant tiriamuosius tyrimus.
Tačiau kai norime atlikti galutinį tyrimą, turime naudoti skaitmeninius duomenis. Be to, jūs turite dirbti su dideliais pavyzdžiais, nes tik tada juos galima daryti išvadą.
Kiekybinio tyrimo atlikimo veiksmai
Kiekybinio tyrimo atlikimo veiksmai yra labai panašūs į tuos, kurie atliekami kituose, pavyzdžiui, aprašomieji. Tačiau jie skiriasi nuo pastarųjų tuo, kad žengia žingsnį toliau ir nėra patenkinti vien aprašymu.
Tai pasakę, pažiūrėkime, kokius veiksmus reikia atlikti:
- Apibrėžkite problemą: Pirmiausia turite apibrėžti problemą. Ką mes norime žinoti, priežastys, kodėl mums reikia šios informacijos, arba kokie ankstesni tyrimai šia tema.
- Metodika: Antra, jūs turite pasirinkti metodiką. Remdamiesi tuo, kas išdėstyta pirmiau, turime pasirinkti naudojamas technikas. Taigi mes galime atlikti regresiją, jei norime sužinoti vieno kintamojo judėjimą kitų atžvilgiu, arba hipotezės testą, jei ketiname ekstrapoliuoti rezultatus naudodami statistinę išvadą.
- Analizė: Trečia, jūs turite atlikti analizę. Šiuo atveju labai pagelbės statistinė programinė įranga, tokia kaip SPSS ar pan. Turite atlikti skaičiavimus ir gauti tinkamumo, pasikliautinumo intervalų, reikšmingumo ar bet kokio kito reikalingo rodiklius.
- Rezultatų aiškinimas: Galiausiai turite interpretuoti tuos rezultatus. Tinkamumo gerumas, geriausiai žinomas kaip R kvadratas, informuoja apie regresijos prognozuojamąją galią. Pasitikėjimo intervalai ir hipotezės testo pagrįstumo reikšmė
Kiekybinių tyrimų pavyzdys
Įsivaizduokite šalies ekonomikos augimo (BVP) ir nedarbo lygio tyrimą. Norime sužinoti, ar tarp abiejų kintamųjų yra ryšys. Be to, ankstesni tyrimai rodo galimą atvirkštinę abiejų kintamųjų koreliaciją. Todėl mes atliekame regresiją, kad tai patvirtintume.
Žemiau esančiame paveikslėlyje parodome procesą, kurio reikia laikytis:
Atsižvelgdami į šį vaizdą, turime pabrėžti, kad kiekybiniai tyrimai paprastai atliekami keturiais etapais:
- Pirma, mes domimės, ar yra ryšys tarp kintamųjų BVP ir nedarbo.
- Tada mes siūlome metodiką, atsižvelgiant į kitus darbus.
- Tada atliekami regresijos skaičiavimai su jo rodikliais.
- Galiausiai jis aiškinamas ir šiame pavyzdyje darome išvadą, kad jis egzistuoja, bet nėra intensyvus.