שיטות מחקר כמותיות בדרך כלל משתמשות בשיטות סטטיסטיות כדי לקבל ידע על אוכלוסייה מסוימת. אתם לא מתעסקים עם המידע הגולמי שאתם רואים במחקר כמותי. למשל, נניח שהמחקר שלך נועד לגלות מדוע אנשים קונים מסעדות מזון מהיר מסוימות. אפשר לחשוב כי השגת המידע הזה יכול להיות קל יחסית מאחר ויש הרבה סטטיסטיקות מבוססות צרכנים בחוץ. עם זאת, אם אתה רוצה לצמצם לתעשייה מסוימת או מסעדה סוג, הנושא יהיה הרבה יותר קשה.
למשל, אתם רוצים לגלות את צריכת השומן האמיתית לכל אדם באמריקה לפי קבוצת הגיל. אתה יכול להסתכל על סקרים ארציים שונים ולקבוע אם המספר הממוצע אכן קשור לשומן או לא. אם תחקרו לעומק, תגלו שהמספר הממוצע הוא ככל הנראה גבוה מדי בהתחשב בגודל של אוכלוסיית היעד להיות משמעותי מבחינה סטטיסטית. אז מה אתה עושה? כדי לוודא שהמידע נכון, אתה יכול להשתמש בתוכנת ניתוח כוח סטטיסטי כדי לקבוע אם הוא מספק את המידע שאתה צריך כדי לענות על השאלה שלך.
זה עשוי להישמע פשוט מספיק. עם זאת, זה נעשה קצת יותר מסובך כאשר אתה לקדוח למטה עוד יותר לתוך תת מגזר התעשייה או תעשייה באופן כללי. דמיינו שאתם חוקרים הבוחנים את הקשר בין איכות השירות לבין שביעות רצון הלקוחות במסעדות מזון מהיר. במקרה זה, היית בהחלט רוצה להשתמש בשיטות מחקר איכותיות מאחר ששאלות אלה היו כוללות דברים כמו שימור לקוחות, נאמנות, ואפילו נכונותם לחזור לאותה חנות עבור מוצר או שירות מסוים שוב. אם תערוך סקר במקום להסתמך על נתונים מספריים, תשיג הבנה טובה יותר של הגורמים המרכזיים הללו.
אבל, השאלה הגדולה היא: מדוע חברות עדיין מסתמכות על ניתוח נתונים כמותיים בסקרים כדי לקבל החלטות? הסיבה לכך היא שהם רואים בו את הכלי הנפוץ כיום. עם זאת, הם מבינים שעדיין יש הרבה דברים שניתן לעשות כדי לשפר את איכות המידע ושיטות מחקר איכותיות לא בהכרח חלות על כל המצבים. כדי להבין זאת טוב יותר, צריך להבין בבירור מהו מחקר כמותי. היא כוללת איסוף נתונים שניתן להשתמש בהם כדי לבצע ניתוח סטטיסטי של המצב הנוכחי של החברה כולה. ברצונך לאסוף מידע שכולם יכולים להסכים עליו, לכן עליך לבחור בקפידה את המשיבים לך.
דרך טובה לנתח נתונים היא על ידי שימוש בשיטות מחקר כמו עידוד ושיטות סקר מבוססות תיאוריה. כשאתה עורך מחקר איכותי, אתה בעצם רק שואל שאלות ואוסף נתונים על סמך התשובות שלך. אתה לא צריך לבוא עם שאלה מדויקת כדי לקבל תוצאה כמותית תקפה. יתרון נוסף בשימוש בשיטת מחקר כמו עידוד הוא שתציין מה אתה מחפש אצל המשיבים שלך. זה הופך את המחקר כולו ליותר ספציפי ולכן יותר אמין.
מצד שני, ישנם כמה חסרונות בכל הנוגע לשימוש בשיטות מחקר כמותיות. חסרון אחד הוא שאתה לא יכול לקבוע כמה מאמץ המשיבים שלך לשים כדי לענות על השאלון שלך. למרות שזה נכון שאתה יכול פשוט לשאול אותם אם הם מוכנים לסקר או לא, אתה לא באמת יכול לדעת אם הם באמת מוכנים. ככזה, אתה לא יכול לבסס את המסקנות שלך על התשובות שלהם בלבד. כמובן, זה יהיה קל יותר לאסוף נתונים כמותיים אם המשיבים שלך נתנו תשובות מדויקות. אבל מכיוון שהם לא תמיד כנים, ייתכן שלעולם לא תדע אם המסקנות שלך מוצדקות מהנתונים שאתה אוסף.
על מנת להתגבר על מגבלה זו, על החוקר לאמץ מתודולוגיית מחקר טובה יותר. ניתוח רגרסיה מרובה הוא אלטרנטיבה לשיטות מחקר כמותיות. ניתוח רגרסיה מרובה הוא דרך חזקה מאוד כדי לנתח את ההשפעה של כל משתנים שמשפיעים על אוסף הנתונים שלך. ניתוח רגרסיה מרובה מאפשר לחוקרים לקבוע בקלות את ההשפעה של כל משתנה מבלי להשפיע על הרגרסיה העיקרית. זה אומר שחוקר יכול להריץ מספר ניתוחי רגרסיה ולקבל תוצאות רלוונטיות ללא צורך לחלק את תשומת לבו בין משתנים שונים.
אפשרות נוספת היא משקל סטטיסטי, אשר יכול לשמש כאחת משיטות המחקר הכמותי שלך. החוקר מחלק את הדגימה לפי משקולות מסוימות לקבוצות קטנות וגדולות יותר. זה יבטיח שאפילו שינויים קטנים במשתנים המשמעותיים לדגימה שלך עדיין ישתקפו במדגם הכללי, ויבטיחו שבבדיקות ה-t יהיו תוצאות נכונות. אם אתה חושב שתזדקק ליותר סטטיסטיקות בכל הנוגע למחקר שלך, אז תוודא שאתה בוחר את שיטת המחקר הכמותית המתאימה.
פרטים נוספים: שיטות מחקר כמותיות alphastatist.com