efekt kontrastu
Efekt kontrastu (efekt asymilacji): kiedy porównanie zwiększa różnice
16 grudnia, 2020
badania jakościowe
Badania jakościowe, metody jakościowe, rodzaje badań- przykłady
16 grudnia, 2020

Badania ilościowe (eksperymenty) Definicja, zalety, wady i 11 przykazań

badania ilościowe
badania ilościowe

Badania ilościowe to proces zbierania i analizy danych liczbowych. Można go używać do znajdowania wzorców i średnich, prognozowania, testowania związków przyczynowych i uogólniania wyników na szersze populacje.

Badania ilościowe są przeciwieństwem badań jakościowych, które polegają na zbieraniu i analizowaniu danych nienumerycznych (np. tekstu, wideo lub dźwięku).

Badania ilościowe znajdują szerokie zastosowanie w naukach przyrodniczych i społecznych:

  • biologii,
  • chemii,
  • psychologii,
  • ekonomii,
  • socjologii,
  • marketingu itp.

Badania ilościowe przykłady pytań:

  • Ile osób mieszka w Polsce w 2021 roku?
  • Jak zmieniła się średnia temperatura na świecie w ciągu ostatniego stulecia?
  • Czy zanieczyszczenie środowiska wpływa na częstość występowania pszczół miodnych?
  • Czy praca w domu zwiększa produktywność osób po 30stym roku życia?

Badania ilościowe definicja

Badania ilościowe – to weryfikowanie neutralnych teorii poprzez analizowanie powiązań pomiędzy zmiennymi. Zmienne można zmierzyć wykorzystując do tego adekwatne narzędzia. Natomiast za pomocą analizy statystycznej można przetwarzać otrzymane wyniki. Finalny raport ma swoją strukturę i składa się z wstępu, teorii bazującej na literaturze oraz z metod badania, jego wyników i wyciągniętych wniosków

Badania ilościowe rodzaje

Rodzaje badań ilościowych można wymieniać i dzielić w zależności od dziedziny.

Ja przedstawię Wam dosyć prosty podział, dzięki któremu zrozumiesz podstawową koncepcję i dalej będzie już łatwo.

Możesz użyć metod badawczych ilościowych do badań opisowych, korelacyjnych lub eksperymentalnych.

  • W badaniach opisowych po prostu szukasz ogólnego podsumowania zmiennych badania.
  • W badaniach korelacyjnych badasz relacje między zmiennymi badania.
  • W badaniach eksperymentalnych systematycznie sprawdzasz, czy istnieje związek przyczynowo-skutkowy między zmiennymi.

Zarówno badania korelacyjne, jak i eksperymentalne mogą służyć do formalnego testowania hipotez lub przewidywań przy użyciu statystyk. W tych dwóch typach badań wyniki można uogólnić na szersze populacje w oparciu o zastosowaną metodę doboru próby.

Aby zebrać dane ilościowe, często będziesz musiał użyć definicji operacyjnych, które przekładają abstrakcyjne pojęcia (np. samopoczucie, nastrój, czy coś wygląda ładnie/brzydko) na możliwe do zaobserwowania i policzalne miary (np. zrobisz skalę jak bardzo coś się podoba, albo jak ktoś się czuje).

Badania ilościowe rodzaje:

Metoda badańJak używaćPrzykład
EksperymentKontroluj zmienną niezależną lub manipuluj nią, aby mierzyć jej wpływ na zmienną zależną. Badasz np czy wypicie kawy przed rozwiązaniem testu poprawia wyniki. Jednej grupie podajesz kawę, drugiej nie. Porównujesz następnie oceny z testów między grupami.
Ankieta Zadawaj pytania grupie osób osobiście, przez telefon lub online. Rozdajesz ankiety ze skalami ocen aby zbadać ich doświadczenia związane z XYZ…
(Systematyczna) obserwacja Zidentyfikuj zachowanie lub wystąpienie zainteresowania i monitoruj je w ich naturalnym otoczeniu. Np siedzisz i obserwujesz, liczysz, rejestrujesz występowanie aktywnych i biernych zachowań różnych kontekstach.
Badania wtórneUżywaj dane, które zostały zebrane do innych celów, np. badania krajowe lub zapisy historyczne. Aby ocenić, czy nastawienie do zmian klimatycznych zmieniło się od lat 90 XX wieku, zbierasz odpowiednie dane z kwestionariusza z szeroko dostępnych 
badań.

Ilościowa analiza danych

Po zebraniu danych może być konieczne ich przetworzenie, zanim będzie można je przeanalizować. Na przykład dane ankietowe i testowe mogą wymagać przekształcenia ze słów na liczby. Następnie, aby przeanalizować swoje dane, możesz użyć na przykład metod statystyki opisowej, aby odpowiedzieć na pytania badawcze.

Statystyka opisowa -jej celem jest podsumowanie zbioru danych i wyciągnięcie pewnych podstawowych wniosków i uogólnień na temat zbioru.

Statystykę opisową stosuje się zazwyczaj jako pierwszy i podstawowy krok w analizie zebranych danych.

Możesz również użyć wykresów, wykresów punktowych i tabel częstotliwości, aby wizualizować dane i sprawdzać trendy lub wartości odstające.

Korzystając ze statystyki inferencyjnej, możesz prognozować lub uogólniać na podstawie swoich danych.

Statystyki inferencyjne to techniki stosowane do wyciągania wniosków z uzyskanych danych. Inferencja to proces myślowy, w którym na podstawie zdań już uznanych za prawdziwe dochodzi się do uznania nowego twierdzenia. Jest to istota badań statystycznych z których chcemy wywnioskować potwierdzenie hipotezy o przyczynach jakiegoś zjawiska

Zalety badań ilościowych

Badania ilościowe są często wykorzystywane do standaryzacji gromadzenia danych i uogólniania wyników.

Zalety tego podejścia to:

Replikacja – Powtórzenie badania jest możliwe dzięki znormalizowanym protokołom zbierania danych i namacalnym definicjom abstrakcyjnych pojęć.

Bezpośrednie porównania wyników – Badanie można powielać w innych kontekstach kulturowych, czasach lub z różnymi grupami uczestników. Wyniki można porównać statystycznie.

Duże próbki – Dane z dużych próbek mogą być przetwarzane i analizowane przy użyciu wiarygodnych i spójnych procedur dzięki ilościowej analizie danych.

Testowanie hipotez – Korzystanie ze sformalizowanych i ustalonych procedur testowania hipotez oznacza, że ​​przed wyciągnięciem wniosków należy dokładnie rozważyć i zgłosić zmienne badawcze, przewidywania, zbieranie danych i metody testowania.

Wady badań ilościowych

Pomimo korzyści badań ilościowych, czasami są one niewystarczające do wyjaśniania złożonych tematów badawczych. Ograniczenia obejmują:

Powierzchowność – Stosowanie precyzyjnych i restrykcyjnych definicji operacyjnych może niewłaściwie przedstawiać złożone pojęcia. Na przykład, pojęcie nastroju może być reprezentowane tylko przez liczbę w badaniach ilościowych, ale wyjaśnione poprzez rozwinięcie w badaniach jakościowych.

Mocne zafixowanie (tak wiem nie brzmi to naukowo) – Z góry określone zmienne i procedury pomiarowe mogą oznaczać, że zignorujesz inne istotne obserwacje.

Stronniczość strukturalna – Pomimo wystandaryzowanych procedur błędy strukturalne mogą nadal wpływać na badania ilościowe. Brakujące dane, nieprecyzyjne pomiary lub nieodpowiednie metody pobierania próbek to błędy, które mogą prowadzić do błędnych wniosków.

Brak kontekstu – Badania ilościowe często wykorzystują nienaturalne warunki, takie jak laboratoria, lub nie uwzględniają kontekstów historycznych i kulturowych, które mogą mieć wpływ na gromadzenie danych i wyniki.

Często zadawane pytania dotyczące badań ilościowych

Badania ilościowe i jakościowe różnice

Badania ilościowe dotyczą liczb i statystyk, podczas gdy badania jakościowe dotyczą słów i znaczeń.

Metody ilościowe pozwalają przetestować hipotezę poprzez systematyczne zbieranie i analizowanie danych, natomiast metody jakościowe pozwalają dogłębnie zgłębiać pomysły i doświadczenia.

Co to jest zbieranie danych

Gromadzenie danych to systematyczny proces, w ramach którego w badaniach gromadzone są obserwacje lub pomiary. Jest używane w wielu różnych kontekstach przez naukowców, rządy, firmy i inne organizacje.

Rzetelność i trafność różnice

Rzetelność i trafność dotyczą tego, jak dobrze metoda coś mierzy:

  • Rzetelność odnosi się do spójności (cecha oznaczająca powtarzalność pomiaru, innymi słowy czy wyniki można odtworzyć w tych samych warunkach).
  • Trafność odnosi się do dokładności miary- zazwyczaj odnosi się do zakresu, w którym wyjaśnienie rzeczywiście odzwierciedla zjawisko, do którego się odwołuje (czy wyniki rzeczywiście reprezentują to, co mają mierzyć).

Jeśli prowadzisz badania eksperymentalne, musisz również wziąć pod uwagę wewnętrzną i zewnętrzną ważność eksperymentu.

Co to jest weryfikacja hipotez?

Weryfikowanie hipotez to formalna procedura badania naszych wyobrażeń o świecie za pomocą statystyk. Używa się do testowania określonych prognoz, zwanych hipotezami, poprzez obliczanie prawdopodobieństwa, że wzorzec lub związek między zmiennymi mógł powstać przez przypadek.

O czym trzeba pamiętać

O czym należy pamiętać podczas opracowywania wyników badania metodami ilościowymi:

  1. Opisz zebrane dane, a także wszystkie istotne wyniki w związku z badanym problemem badawczym. Interpretacja wyników nie jest odpowiednia w tej sekcji.
  2. Zgłaszaj nieprzewidziane zdarzenia, które miały miejsce podczas zbierania danych. Wyjaśnij, czym różni się rzeczywista analiza od analizy planowanej.
  3. Wyjaśnij, jak postępujesz z brakującymi danymi i dlaczego brakujące dane nie podważają ważności twojej analizy.
  4. Wyjaśnij, jakich technik użyłeś do „czyszczenia” zbioru danych.
  5. Wybierz minimalnie wystarczającą procedurę statystyczną; uzasadnienie użycia i odniesienie. Podaj używane programy komputerowe.
  6. Opisz założenia każdej procedury i kroki, które podjąłeś, aby upewnić się, że nie zostały naruszone.
  7. Korzystając wnioskowania statystycznego, należy podać statystyki opisowe, przedziały ufności i rozmiary prób dla każdej zmiennej, a także wartość statystyki testowej, jej kierunek, stopnie swobody i poziom istotności.
  8. Unikaj wnioskowania o przyczynowości, szczególnie bez dalszych eksperymentów.
  9. Użyj tabel, aby podać dokładne wartości; użyj liczb, aby przekazać efekty globalne. Postaraj się, aby cyfry były małe; jeśli to możliwe, niech zawierają graficzne reprezentacje przedziałów.
  10. Zawsze mów czytelnikowi, czego ma szukać w tabelach i rycinach.
  11. UWAGA: Korzystając z istniejących wcześniej danych statystycznych zebranych i udostępnionych przez kogokolwiek innego niż ty [np. Agencję rządową], nadal musisz zgłaszać metody, które zostały użyte do zebrania danych i opisać wszelkie brakujące dane i dlaczego nie podważają ważności końcowej analizy.
heurystyki

Zachęcam do podzielenia się swoimi opiniami i doświadczeniem w komentarzach.

Teraz chciałbym usłyszeć, co masz do powiedzenia:

Czego nauczyłeś się z dzisiejszego wpisu?

Co najbardziej lubisz w badaniach ilościowych?

A może masz sugestie jak wzbogacić ten wpis dla innych czytelników.

Tak czy inaczej, podziel się swoimi przemyśleniami w sekcji komentarzy poniżej.

doktorant Rafał Szrajnert
doktorant Rafał Szrajnert
Rafał Szrajnert to doktorant (PhD) specjalizujący się w zarządzaniu i marketingu. Ukończył studia magisterskie na wydziale Prawa i Administracji Uniwersytetu Łódzkiego, a także studia podyplomowe. Jest przedsiębiorcą z ogromnymi sukcesami, Oprócz własnej działalności prowadzi doradztwo biznesowe, coaching i szkolenia, szeroko znane w Polsce.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

Uzyskaj dostęp do ekskluzywnych wskazówek, strategii i CASE STUDY, których nie udostępniam nigdzie indziej.

Zapisz się na newsletter.

Uzyskaj dostęp do ekskluzywnych wskazówek, strategii i CASE STUDY, których nie udostępniam nigdzie indziej.
Zapisz się na newsletter.