Quantitative Research – Definition, Characteristics, Methods & Examples

Understanding & defining Quantitative Research

Quantitative research on systemaattinen tutkimus, jossa kerätään kvantitatiivisia tietoja tilastollisten, laskennallisten tai matemaattisten tekniikoiden avulla. Kvantitatiivinen tutkimus kerää tietoja potentiaalisista ja olemassa olevista asiakkaista otantamenetelmien, kuten kyselyjen, kyselyjen ja kyselyjen avulla. Tulos voidaan kuvata numeerisessa muodossa. Nämä numerot ovat tarpeen palvelun tai tuotteen tulevaisuuden ennustamiseksi ja muutosten tekemiseksi tietojen mukaan.

kvantitatiivinen tutkimusmenetelmä on erilaisten havaintoilmiöiden kokemuksellinen tutkimus. Tutkimuksen päätavoitteena on käyttää ja kehittää teorioita, hypoteeseja ja matemaattisia malleja. Lisäksi sitä käytetään yleisesti taloustieteessä, sosiologiassa, terveydenhuollossa, inhimillisessä kehityksessä, valtiotieteessä, historiassa ja monissa muissa. Sitä käytetään myös todentamaan, mikä hypoteesista on oikea useiden joukossa.

tutkimuksessa selvitetään esimerkiksi, kuinka paljon aikaa lääkäri käyttää potilaan hoitoon, kun hän kävelee sairaalaan. Kyselyn Malli voidaan toteuttaa kysymään erilaisia kysymyksiä, kuten ” kuinka paljon lääkäri vie nähdä potilaan?”tai” kuinka monta potilasta sairaalassa käy päivässä?”

kvantitatiivista tutkimusta sovelletaan lähinnä yhteiskuntatieteissä käyttäen erilaisia tilastojärjestelmiä kvantitatiivisen tiedon keräämiseen. Tässä menetelmässä tilastotieteilijät ja tutkijat järjestävät matemaattisia teorioita ja kehyksiä, jotka liittyvät kyseessä olevaan lukuun.

laadullisen tutkimuksen mallit ovat pitkälle kehitettyjä, objektiivisia ja tutkivia. Tutkimustulokset ovat puolueettomia, tilastollisia ja loogisia. Tiedot kerätään strukturoidulla menettelyllä. Se tehdään yleensä koko väestöä symboloivan tutkimuskysymyksen perusteella suuremmalla otoksella.

1. kvantitatiiviset tiedot-tyypit, analyysit, menetelmät, plussat & esimerkit
2. hyvän kyselylomakkeen ominaisuudet ja ominaisuudet
3. Kenttäraportti-vaiheet, rakenne & tiedonkeruu

kvantitatiivisen tutkimuksen ominaisuudet

joitakin merkittävimpiä ominaisuuksia ovat:

• otoskoko: kvantitatiiviset tiedot suoritetaan otoksen elintärkeällä koolla, joka symboloi kohdemarkkinoita. Tutkimuksen tavoitteen vahvistamiseksi käytetään asianmukaisia näytteenottotekniikoita.
• aikaisemmat tutkimukset: tässä segmentissä tarkastellaan tutkimusaiheen ja tutkimuskysymyksen kannalta merkityksellisiä eri näkökohtia ennen kuin osallistujilta kerätään palautetta.
• tuloksen yleistys: kvantitatiivisen menetelmän tulokset voidaan yleistää suureen joukkoon väestöjä, jotta voidaan ryhtyä tarvittaviin parannustoimiin.
• strukturoidut Työkalut: kvantitatiivisten tietojen keräämiseen käytetään strukturoituja työkaluja, kuten kyselyjä, kyselyjä tai kyselyjä. Jäsennelty työkalu kerää kyselyihin osallistuneilta toimivaa ja syvällistä tietoa.
• Lähikysymykset: Lähikysymykset luodaan kvalitatiivisen tutkimuksen vaatimuksen mukaan. Nämä kysymykset keräävät tietoa, ja siksi ne ovat laajalti kvalitatiivisen tutkijan toteuttamia.
• kvantitatiiviset tiedot: yleensä kvantitatiiviset tiedot esitetään kaavioilla, kaavioilla, taulukoilla tai muilla ei-numeerisilla muodoilla. Tämä auttaa ymmärtämään ja todistamaan markkinatutkimuksen pätevyyden.

kvantitatiivisen tutkimuksen edut

joitakin tärkeimpiä syitä kvantitatiivisen aineiston käyttöön markkinatutkimuksessa ovat:

1. yksinkertainen tiedonkeruu: kvantitatiivista tutkimusta tehdään koko väestöä edustavalla osallistujaparvella. Toteuttaminen kyselyn tai muun menetelmän kvantitatiivinen menetelmä suorittaa ja analysoida tuloksia, jotka ovat vähemmän aikaa vieviä.
2. Biasin poistaminen: Kvantitatiivinen tutkimus ei tarjoa mahdollisuutta kumota tai kommentoida tuloksia henkilökohtaisesti. Tulokset ovat numeerisia ja ovat siten maksimitapauksissa hintaisia.
3. tarkkojen ja luotettavien tietojen kerääminen: koska suurin osa tiedoista kerätään, tutkitaan ja esitetään numeroina, johtopäätökset ovat erittäin luotettavia ja luotettavia. Luku tarjoaa rehellisen yhteenvedon tutkimuksesta ilman ristiriitaisuuksia ja äärimmäisen tarkasti.
4. Data-analyysin laajuus on valtava: tilastollisten menetelmien käyttöönoton vuoksi kvantitatiivinen analyysi tarjoaa valtavan laajuuden tiedonkeruuseen.

näin voimme päättää tämän artikkelin sanomalla, että kvantitatiivista tutkimusta käytetään silloin, kun tutkija haluaa testata tai vahvistaa jotain. Koska se keskittyy hypoteesin ja teorioiden testaamiseen, se ilmaistaan pääasiassa kuvaajina, taulukoina ja numeroina. Kvantitatiivista tutkimusta käytetään yleisen faktan vahvistamiseen.

liittyvät: kvalitatiiviset tiedot-tyypit, analyysit, menetelmät, plussat-miinukset & esimerkit

esimerkkejä kvantitatiivisesta tutkimuksesta

kaksi esimerkkiä kvantitatiivisesta tutkimuksesta ovat alla.

1. jos joku yritys haluaa tehdä CSAT-tutkimuksen, kerätään kvantitatiivista tietoa. Se voi myös kerätä erilaisia mittareita yrityksen liikearvon tai brändin perusteella asiakkaan mukaan. Nämä mittarit voivat perustua erilaisiin parametreihin, kuten hinnoitteluun, laatuun ja asiakaskokemukseen. Se voidaan toteuttaa käyttämällä NPS tai Net Promoter Score, ja matriisi taulukko kysymyksiä. Nämä menetelmät tarjoavat tietoja numeerisissa muodoissa, joita voidaan työstää tai tutkia myöhemmin.
2. tapahtuman järjestämiseen halukas organisaatio voi kerätä eri osallistujilta palautetta yrityksen arvosta. Toteuttamalla kyselymallin tapahtumaa varten yritys voi saada selkeän käsityksen asiakastyytyväisyydestä.

aiheeseen liittyvä artikkeli: mitkä ovat laadullisten mittausten haitat markkinointitutkimusta tehtäessä?

kvantitatiivisen tutkimuksen menetelmät

kvantitatiivinen tutkimus on aina datalähtöistä. Kvantitatiivisia tutkimusmenetelmiä on kahdenlaisia, kuten alla.

primääriset kvantitatiivisen tutkimuksen menetelmät

primääriset menetelmät ovat yleisimmin käytetty menetelmä markkinatutkimuksen tekemiseen. Tärkein piirre tämäntyyppisessä menetelmässä on, että tutkija keskittyy datan keräämiseen suoraan. Ne eivät perustu edellisen tutkimuksen aineistoon. Nämä voidaan edelleen luokitella kolmeen prosessiin, joita kuvataan seuraavasti.

I) tutkimustyypit ja-tekniikat

kvantitatiivista primaaritutkimusta on eri kategorioissa. Kvantitatiivisen tutkimuksen tiedonkeruumenetelmien tyyppi voidaan edelleen eriyttää seuraavaan prosessiin. Ne ovat:

a) kyselytutkimus

se on yksi tutkimuksen perustyökaluista ja kvantitatiivisista metodologioista. Kyselyt esittävät erilaisia kysymyksiä kohderyhmälle kyselytutkimusten, kyselytutkimusten ja web intercept-kyselytutkimusten avulla. Jokaisen organisaation, joka on pieni tai suuri, on ymmärrettävä, mitä asiakkaat ajattelevat palveluistaan tai tuotteistaan. Se auttaa heitä myös laskemaan, miten kaikki uudet ominaisuudet pärjäävät markkinoilla.

tekemällä onnistuneen kyselyn ja omaksumalla oikeat tutkimusmenetelmät yritys voi kysyä useita kyselyjä ja kerätä tietoja asiakasryhmältä. Se auttaa myös analysoimaan kerättyjä tietoja ja tunnistamaan puuttuvat tiedot numeeristen tulosten tuottamiseksi. Tämä on ensimmäinen askel tietojen keräämiseen kaikenlaisessa tutkimuksessa.

lisäksi kyselytutkimusta voidaan tehdä tiettyjen tai useiden yleisöryhmien kesken vertailevalla analyysillä. Edellytyksenä kyselytutkimukselle on, että osallistujilta kerättävän otoksen on oltava satunnainen. Näin tutkija voi ylläpitää saatujen tulosten datatarkkuutta. Tämä on mahdollista, sillä satunnaisvalinnan avulla voidaan puuttua valtavaan vastaajajoukkoon.

perinteisesti tutkimus tehtiin puhelinsoitoilla tai kasvokkain haastatteluilla. Mutta tänä päivänä verkkomedian maailmassa kyselyn voi tehdä sosiaalisen median, sähköpostien ja chatin kautta. Kyselyjä on yhteensä kahdenlaisia, jotka perustuvat kuluneeseen aikaan ja tietovaatimusten tyyppiin. Niitä käsitellään yksityiskohtaisesti alla.

1. Poikkileikkaustutkimukset

Poikkileikkaustutkimukset ovat luonteeltaan havainnollisia. Näitä tehdään olosuhteissa, joissa tutkija kerää tietyn ajan kuluessa tietoja kohdepopulaation otoksesta. Tässä tutkimuksessa tutkijat voivat tarkastella eri muuttujia tiettynä ajankohtana.

• tiedot kerätään niiltä osallistujilta, jotka sisältävät samanlaisia muuttujia lukuun ottamatta niitä, jotka otetaan huomioon tutkimuksessa. Tämän muuttujan on oltava vakio koko tutkimuksen ajan. Poikkileikkaustutkimusten ominaispiirteet ovat:
• tämäntyyppistä tutkimusta sovelletaan lähinnä pk-yrityksiin, terveydenhuollon toimialoille ja vähittäiskauppaan. Tietoa kerätään muuttamatta ekosysteemin muuttujia
• useampaa kuin yhtä muuttujaa voidaan tutkia, vertailla ja analysoida toteuttamalla tämäntyyppistä tutkimusta
• tämän tyyppisen tutkimuksen muuttujien syy-seuraussuhdetta ei voida vahvistaa. Tämä johtuu siitä, että tässä tutkimuksessa tarkastellaan muuttujia tiettyyn aikaan eikä eri aikaväleillä.

2. Pitkittäistutkimukset

pitkittäistutkimukset ovat luonteeltaan havainnoivia, eri aikajaksoissa suoritettavia tutkimuksia, joilla tutkitaan ajatusprosessien ja vastaajien käyttäytymisen muutosta. Tämä aika voi vaihdella päivistä kuukausiin ja jopa vuosikymmeniin. Jos esimerkiksi kvantitatiivinen tutkimus vaatii henkilöä analysoimaan teini-ikäisten ostotottumusten muutoksia 10 vuoden ajan, hänen on suoritettava pitkittäistutkimus. Pitkittäistutkimusten ominaisuudet ovat:

• tässä tutkimuksessa eri muuttujia voidaan vertailla ja analysoida eri aikavälein.
• Pitkittäistutkimuksia annetaan ymmärtää tilanteissa, joissa tapahtumasarja on äärimmäisen tärkeä.
• tämänkaltaista tutkimusta vihjataan lähinnä ammattikorkeakoulussa ja lääketieteessä. Sitä käytetään myös markkinatrendien muutosten, palveluiden tai tuotteiden palautteen havainnointiin ja asiakastyytyväisyyden analysointiin.
• tutkijat tukeutuvat useimmiten pitkittäistutkimuksiin, joissa tutkitaan aihe perusteellisesti ennen sen päättämistä.

B) Korrelaatiotutkimus

Korrelaatiotutkimus on tutkimustyyppi, jonka tarkoituksena on luoda yhteys kahden tiiviisti neulotun kokonaisuuden välille. Sitä käytetään myös havainnoimaan, miten yksi kokonaisuus voi vaikuttaa toiseen ja mitkä ovat muutokset, jotka voidaan kirjata. Tämä tutkimus auttaa selvittämään numeerista arvoa ihmissuhteissa. Kuitenkin, vähintään kaksi ryhmää osallistujia ovat tarpeen suorittaa korrelatiivinen tutkimus onnistuneesti. Ilman eri seikkoja koskevia oletuksia on löydettävä näiden kahden entiteetin tai ryhmän välinen suhde.

tutkijat toteuttavat tämän korrelaatiomenetelmän useiden muuttujien korreloimiseksi matemaattisten analyysimenetelmien avulla. Trendit, suhteet ja kuviot yli kahden muuttujan välillä päätellään, kun ne pysyvät alkuperäisessä asetelmassaan. Yhden muuttujan vaikutus toiseen havaitaan prosessissa. Tutkijat myös usein muuttavat jonkin muuttujan luonnetta saadakseen toivottavia tuloksia.

on myös ehdotettu, ettei johtopäätöksiä tehtäisi pelkästään korrelaatiotutkimuksen perusteella. Tämä johtuu siitä, että näiden kahden muuttujan ei tarvitse olla synkronissa, vaikka ne olisivatkin yhteydessä toisiinsa. Tunnetuimpia esimerkkejä korrelaatiotutkimuksesta ovat:

• rahan ja maineen suhde
• oppilaiden ja sen neljännen luokan välinen suhde
• masennuksen ja stressin suhde

C. syy-ja vertailututkimus

syy-ja vertailututkimus riippuu lähinnä vertailutekijöistä. Tätä tutkimusta kutsutaan myös kvasi-kokeelliseksi tutkimukseksi. Se toteutetaan pääasiassa päättelemään syy-seurausyhtälöt yli kahden muuttujan välillä.

tässä yksi muuttuja on riippuvainen toisesta. Itsenäistä muuttujaa ei manipuloida, vaan se on vakiintunut. Riippumattoman muuttujan vaikutus riippuvaiseen havaitaan. Nämä muuttujat tulisi jakaa ryhmiin luonnollisessa ympäristössään.

johtopäätökset on laadittava huolellisesti pitäen kaikki muuttujat kuten kuvaava tilasto, tutkimusongelma ja tilastollinen merkitsevyys tutkijan mielessä. Tämä johtuu siitä, että kaikki muuttujat, riippuvaiset tai riippumattomat kaikki ovat olemassa saman ryhmän sisällä. Tutkimus ei rajoitu pelkästään näiden kahden muuttujan tilastolliseen analyysiin. Se ulottuu myös tarkasteluun siitä, miten ryhmät tai muuttujat muuttuvat samankaltaisten tekijöiden vaikutuksesta.

lisäksi tätä menetelmää voidaan soveltaa riippumatta muuttujien välisestä relaatiotyypistä. Tilastollista analyysia käytetään edustamaan tämän tutkimusmenetelmän kautta saatujen tulosten johtopäätöstä. Yleisiä esimerkkejä ovat:

• asianmukaisen koulutuksen vaikutus fukseihin
• merkittävän ruokatarjonnan vaikutus afrikkalaisissa kylissä
• huumeiden vaikutus teini-ikäisiin

D) kokeellinen tutkimus

kokeellisen tutkimuksen toinen nimi on true experimentation. Tämä menetelmä on täysin riippuvainen yhdestä tai useammasta teoriasta. Teoriaa ei ole aiemmin suunniteltu ja se on vain uskomus. Kokeellisessa tutkimuksessa analyysi tehdään väitteen väärentämisen tai todistamisen ympärille.

tätä tutkimusta käytetään pääasiassa yhteiskunta-tai luonnontieteissä ja se voi sisältää useita teorioita. Teoria voidaan määritellä väittämäksi, joka on kumottava tai todennettava. Lausunnon luomisen jälkeen pyritään ymmärtämään, onko se virheellinen tai pätevä. Kokeellisen tutkimuksen ominaisuudet ovat seuraavat.

• järjestelmällisen opetuksen aikataulut auttavat lapsia, joiden on vaikea selviytyä nykyisestä opetussuunnitelmasta
• perinteiset järjestelmät ovat tehokkaampia kuin nykyiset tekniikat
• on bonus, että sairaiden potilaiden hoitajat otetaan mukaan

II) tiedonkeruumenetelmät

seuraava merkittävä vaihe kvantitatiivisen tutkimuksen ensisijaisissa menetelmissä on tiedonkeruu. Kvantitatiivinen tutkimus ei voi valmistua ilman hyvin ajateltua tutkimuksen suunnittelua ja kyselykysymyksiä. Tämä voidaan luokitella otantamenetelmiin, kyselyihin ja kyselyihin. Tarkastelkaamme näitä menetelmiä yksityiskohtaisesti.

Otantamenetelmät

kvantitatiivisessa tutkimuksessa on kaksi erityyppistä otantamenetelmää, jotka ovat:

1. Todennäköisyysnäytteenotto

todennäköisyysnäytteenotossa käytetään todennäköisyyslaskentaa yksilöiden suodattamiseksi populaatiosta ja tarvittavien otosten luomiseksi. Otokseen osallistujat valitaan satunnaisvalintamenettelyllä. Jokaisella vastaajajäsenellä on vastaava mahdollisuus tulla valituksi otokseen. Todennäköisyysotantaan on pääasiassa 4 kategoriaa. Ne ovat seuraavat.

1. ositettu satunnaisotanta: valtava populaatio luokitellaan eri kerrostumiin ositetussa satunnaisotannassa. Täällä jäsenet valitaan satunnaisesti. Monien erillisten kerrostumien ei pitäisi peittää toisiaan.
2. Systemaattinen Näytteenotto: Se on tekniikka, jossa otoksen alkupistettä suositaan satunnaisesti, kun taas muut attribuutit valitaan ennalta asetetun aukon avulla. Tämä ero on suunniteltu jakamalla kohdennettu otoskoko populaation koolla.
3. yksinkertainen satunnaisotanta: se on yksinkertainen Satunnaisvalinta näkökohdista annetusta otoksesta. Tämä tutkimusmenetelmä on lähinnä implisiittinen siellä, missä on huomattavan valtava määrä väestöä läsnä.
4. Klusterinäytteenotto: Tässä kvantitatiivisen tutkimuksen menetelmässä pääosa jaetaan klustereihin demografisten ja maantieteellisten segmentointiparametrien perusteella.

2. Ei-Todennäköisyysnäytteenotossa

ei-todennäköisyysnäytteenotossa näytteiden tuottamiseen käytetään tutkijan kokemusta ja tietämystä. Tutkijan osallistumisen ansiosta kaikilla kohdeyleisön osallistujilla on mahdollisuus tulla valituksi otokseen. Ei-todennäköisyysotanta luokitellaan viiteen tyyppiin ja ne ovat:

1. Mukavuusnäytteenotto: Tämän tyyppisessä otannassa näytteen attribuutit valitaan osallistujien ja tutkijan läheisyyden perusteella. Tämän tekniikan näytteet on helppo ja yksinkertainen toteuttaa, koska siihen ei liity parametreja.
2. Kiintiönäytteenotto: tutkijat valitsevat elementtejä, jotka soveltavat tietojaan persoonallisuuksista ja kohdennetuista piirteistä kerrostumien muodostukseen. Eri ositteiden osallistujat valitaan oleelliseksi osaksi otosta tutkijan käsityksen mukaan.
3. Tuomitseva Otanta: Tuomitsevassa otannassa näytteitä syntyy tutkijan taidon ja kokemuksen perusteella.
4. peräkkäinen näytteenotto: se muistuttaa hyvin paljon mukavuusnäytteenottoa, paitsi että tutkijat voivat valita näytteistä ryhmän tai yhden elementin. Tämä menetelmä suorittaa tutkimuksen peräkkäin yli tärkeän ajan ja sitten toimii sama prosessi muiden näytteiden.
5. Lumipallonäytteenotto: lumipallonäytteenotossa tutkimus tehdään niille kohdeyleisöille, joiden kanssa on vaikea päästä kosketuksiin ja purkaa tietoa.

käyttäen gallupeja ja kyselyjä

otoksen muodostamisen jälkeen joko gallupit tai kyselyt voidaan hajauttaa kvantitatiivista tutkimusta varten tarvittavien tietojen keräämiseksi. Tutkimus on prosessi, jossa kerätään tietoja ennalta määritellyltä osallistujaryhmältä ja heidän näkemyksiään tutkimusaiheesta. Se, kuinka monta ihmistä tutkimus voi tavoittaa, riippuu tutkimuksen ajankohdasta ja tavoitteesta. Tämä tekee siitä yhden kvantitatiivisen tutkimuksen keskeisimmistä tekijöistä.

on olemassa pääasiassa 4 mitta-asteikkoa, jotka ovat olennaisia MCQ: n luomisessa kyselyssä. Asteikot ovat ordinaali, nimellinen, suhde ja intervalli. Ilman näitä 4 mittausasteikot, MCQ ei voi luoda. Siksi on ehdottoman välttämätöntä ymmärtää mittaustasot vahvan kyselyn luomiseksi.

kvantitatiivisen tutkimuksen menestyksekäs toteuttaminen edellyttää kyselyssä kysymyksiä, jotka ovat luonteeltaan lähekkäisiä. Ne voivat olla MCQs kuten luokitus ja semanttinen differentiaaliasteikko kysymyksiä. Tutkimus suunnittelu yhdessä luominen on tärkeää tehdä ensisijainen kvantitatiivinen tutkimus. Kyselytutkimuksen asianmukainen jakaminen on toinen tärkeä osa kyselytutkimusmenettelyä. Kyselyn jakamiseen on lukuisia tapoja, joista alla oleva on suosituin. Ne ovat:

• osta osallistujat: otoksen hyödyntäminen on tehokkain tapa tehdä kvantitatiivista tutkimusta. Koska suurin osa vastaajista on kokeneita ja osallistuu paneeliin oman tahtonsa mukaan, vastausten määrä on siis paljon suurempi.
• Yhteiskunnallinen Jakauma: Sosiaalisen median kautta voidaan jakaa kyselyitä, joihin kerätään eniten vastauksia tuotteeseen tai palveluihin reagoivilta.
• TEKSTIVIESTIKYSELY: yksinkertainen ja tehokas tapa tehdä kysely on tekstiviestillä, koska useimmilla ihmisillä on mukanaan matkapuhelin.
• Sähköposti: kyselyn lähettäminen sähköpostitse on käytetyin tapa kyselyjen jakelussa. Vastausprosentti on myös paljon korkeampi kuin muilla menetelmillä.
• upota kysely verkkosivulle: Kyselyn upottaminen sivustolle antaa osallistujalle mahdollisuuden vastata kysymyksiin aina, kun ne ovat sivuston läheisyydessä.

täydellinen esimerkki kyselystä on asiakastyytyväisyyden CSAT eli lyhyt kyselymalli. CSAT voidaan nopeasti luoda ja ottaa käyttöön kerätä palautetta siitä, mitä asiakas ajattelee brändistä. Se selittää myös, miten viitata tai tyydyttää tuotemerkin asiakkailleen.

gallupit kerätään palautetta otoksen lähikysymyksistä. Gallupit vihjaavat useimmiten ulostulo-ja vaalikyselyissä. Molemmissa gallupeissa suuri määrä dataa kerätään perustyyppisellä kysymyksellä.

III. Data-analyysin tekniikat

primaarisen kvantitatiivisen tutkimuksen kolmas vaihe on data-analyysi. Raa ‘ an tiedonkeruun jälkeen se on analysoitava kunnolla, jotta tutkimuksesta voidaan päätellä tilastollisia olettamia. Merkittävää on myös tulosten suhteuttaminen tavoitteeseen ja tulosten merkityksellisyyden toteaminen.

tietojen analysoinnissa on otettava huomioon ne näkökohdat, joita ei hyödynnetä tiedonkeruussa. Näiden kahden välinen ero oli huomattava tapahtuneen ja suunnitellun välillä. Kvantitatiivisen aineiston tilastolliseen analysointiin ja tutkimiseen on 4 eri prosessia. Tekniikat ovat:

• Yhteisanalyysi: tällaisessa analyysissä tutkijat oppivat tekemään hankintaan liittyviä monimutkaisia päätöksiä.
• TURVEANALYYSI: täysin Unduplicated Reach-Ja Frequency analysis käytetään olosuhteissa, joissa suotuisan viestinnän lähde analysoidaan. Turve analyysi toteutetaan ymmärtää potentiaali markkinoiden.
• SWOT-analyysi: organisaatiot viittasivat tähän SWOT-analyysiin arvioidakseen suoritustaan ulkoisesti ja sisäisesti. Sitä käytetään myös tehokkaiden parannusstrategioiden luomiseen.

toissijaisen kvantitatiivisen tutkimuksen menetelmät

toissijainen tai desk-kvantitatiivinen tutkimus on menetelmä, jolla kerätään tietoja olemassa olevasta tai toissijaisesta aineistosta. Olemassa olevaa tietoa tarkastellaan ja kootaan tutkimuksen kokonaistehokkuuden parantamiseksi.

menetelmässä kerätään olemassa olevia lähteitä, kuten valtion resursseja, tutkimusraportteja, Internetiä ja kirjastoja. Se auttaa validoimaan primaarisesta kvantitatiivisesta tutkimuksesta kerättyjä tietoja. Tämä menetelmä auttaa myös kerättyjen tietojen vahvistamisessa ja todistamisessa tai kumoamisessa. Menetelmät voidaan luokitella 5 luokkaan. Ne ovat:

1. muut kuin julkisyhteisöt ja julkisyhteisöt: se voidaan toteuttaa sellaisten valtiosta riippumattomien ja julkisyhteisöjen lähteiden avulla, jotka käsittelevät raporttia markkinatutkimusta varten. Nämä ovat tarkimpia ja luotettavimpia tietoja, joita voidaan käyttää pätevyyden todistamiseen.
2. oppilaitokset: Koulutussäätiöiden on tehtävä erilaisia kuvailevia tutkimuksia eri aiheista. Siksi heidän julkaisemansa raportit ovat tärkeä validointilähde kvantitatiiviselle tutkimukselle.
3. tiedot Internetissä: mobiili-ja internet-sovellusten suuren määrän myötä kvantitatiivisen tutkimuksen tekemisestä on tullut helppoa. Useimmista ajankohtaisista aiheista on saatavilla tietoa verkossa, mikä vahvistaa tietojen paikkansapitävyyttä.
4. Yleiset Kirjastot: Yleisiin kirjastoihin kuuluvat pätevät selvitykset ja tutkimushankkeet, joita aiheesta on tehty aiemmin. Ne ovat suuri varasto arvokkaita asiakirjoja ja tietoja, joista elintärkeitä tietoja voidaan kerätä.
5. kaupalliset tietolähteet: aikakauslehdet, sanomalehdet, radio, TV ja aikakauslehdet ovat suuri tiedonkeruun lähde toissijaista kvantitatiivista aineistoa varten. Tämäntyyppisillä tiedoilla on syvällistä ja ensikäden tietoa poliittisesta agendasta, markkinatutkimuksesta, Demografisesta segmentoitumisesta ja talouden kehityksestä.

johtopäätös

kaikki koulutus-ja tutkimusalat edellyttävät käyttäjiltä erilaisia selvityksiä ja tutkimushankkeita. Tutkimuksen tavoitteen mukaan olisi otettava käyttöön asianmukainen kvalitatiivinen tutkimusmenetelmä. Tiedonkeruun pitäisi antaa tutkijalle hyödyllistä numeerista tietoa, joka auttaa tutkimushankkeen mielekkäässä analysoinnissa ja päättämisessä. Otos, koeryhmä tai kohderyhmä on valittava huolellisesti.