定量的研究–定義、特性、方法＆例
理解&定量的研究の定義
定量的研究は、統計的、計算的または数学的手法を介して定量化可能 定量的研究は、調査、世論調査、アンケートなどのサンプリング方法を介して、潜在的および既存の顧客からデータを収集します。 結果は数値形式で表すことができます。 これらの数値は、サービスや製品の将来の予測に必要であり、データに応じて変更を行います。
定量的研究方法は、様々な観測現象の経験的研究である。 この研究の主な目的は、理論、仮説、および数学的モデルを採用し、開発することです。 さらに、それは経済学、社会学、健康、人間開発、政治学、歴史および多くで一般に適用されます。 また、いくつかの仮説のうちどれが正しいかを検証するためにも使用されます。
例えば、医師が病院に入るときに患者に出席するのにどれくらいの時間がかかるかを調査するために調査が行われます。 調査のためのテンプレートは、”医師が患者を見るために取るどのくらいのようなさまざまな質問をするために実装することができますか？”または”一日あたり何人の患者が病院に訪れていますか？”
定量的研究は、主に定量的データを収集するための様々な統計システムを使用して社会科学に適用されます。 この方法では、統計学者や研究者は、問題の数に関連する数学的理論と枠組みを整理します。
質的研究のためのテンプレートは、精巧で客観的であり、調査的である。 この研究の結果は、公平で統計的で論理的です。 データは、構造化された手順を使用することによって収集されます。 これは、一般的に全人口を象徴する研究問題に基づいて、より大きなサンプルで行われます。
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定量的研究の特徴
最も顕著な特:
- サンプルサイズ:量的なデータは標的とされた市場を象徴するサンプルの重大なサイズと遂行される。 適切なサンプリング技術は、研究の目的を強化するために使用されます。
- 先行研究：このセグメントでは、参加者からのフィードバックを収集する前に、研究テーマと研究問題に関連するさまざまな側面を検討します。
- 結果の一般化：定量的方法の結果は、改善のために必要な行動を取るために、多数の集団間で一般化することができる。
- 構造化ツール：投票、アンケート、アンケートなどの構造化ツールを使用して定量的なデータを収集します。 構造化されたツールは、調査の参加者から実用的で詳細なデータを収集します。
- 終了した質問：終了した質問は、定性調査の要件に従って作成されます。 これらの質問はデータを収集するため、定性的研究者によって広く実装されています。
- 定量的データ：一般的に、定量的データは、チャート、グラフ、表またはその他の非数値形式で表されます。 これは、市場調査の妥当性を理解し、証明するのに役立ちます。
定量的研究の利点
市場調査で定量的データを使用する主な理由は次のとおりです:
- 単純なデータ収集：定量的研究は、一般集団を代表する参加者の群れで行われます。 定量的方法のための調査または他の方法の実施は、より少ない時間のかかる結果を実施し、分析する。
- バイアスの排除: 定量的な研究は、結果にバイアスや個人的なコメントのためのチャンスを提供していません。 結果は数値であり、したがって、最大の場合に運賃です。
- 正確で信頼性の高いデータの収集：データのほとんどが収集され、検査され、数値で表されるため、結論は非常に信頼性が高く信頼できるものです。 数は矛盾なしでそして極度な正確さの研究の正直な輪郭を提供する。
- データ分析の巨大な範囲：統計的方法の実装のために、定量分析は、データ収集の巨大な範囲を提供しています。
したがって、定量的研究は研究者が何かをテストまたは確認したいときに使用されると言って、この記事をまとめることができます。 それは仮説や理論をテストすることに焦点を当てているので、それは主にグラフ、表、および数字で表現されています。 定量的な研究は、一般的な事実を確立するために利用されています。
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定量的研究の例
定量的研究の二つの例は以下の通りである。
- いずれかの企業がCSAT調査を行うことを好む場合は、定量的なデータが収集されます。 それはまた顧客に従って企業またはブランドの好意に基づいて異なった測定基準を集めることができます。 これらの指標は、価格設定、品質、顧客体験などのさまざまなパラメータに基づくことができます。 これは、NPSまたはNet Promoter Score、および行列表の質問を使用して達成することができます。 これらの方法は、後で作業または研究することができる数値形式のデータを提供します。
- イベントを開催したい組織は、さまざまな参加者から会社の価値についてのフィードバックを収集することができます。 イベントのアンケートテンプレートを実装することで、企業は顧客満足度について明確なアイデアを得ることができます。
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定量的研究のための方法
定量的研究は常にデータ指向です。 定量的な研究方法には、以下の2種類があります。
定量的研究のための主要な方法
主要な方法は、市場調査を行うための最も一般的な方法です。 このタイプの方法の主な特徴は、研究者がデータを直接収集することに焦点を当てていることです。 彼らは以前の研究研究から見つかったデータに依存していません。 これらは、さらに以下の３つの工程に分類することができる。
I)研究の種類と技術
一次定量的研究には様々なカテゴリーがあります。 定量的研究のデータを収集するための研究技術のタイプは、以下のプロセスにさらに区別することができる。 彼らは:
A)調査研究
調査研究と定量的方法論のための最も基本的なツールの一つです。 調査は、世論調査、アンケート、およびwebインターセプト調査を使用して、フォーカスグループにさまざまな種類の質問をします。 一人ひとりの組織は、小規模または大規模であることは、顧客が自分のサービスや製品について考えているものを理解する必要があります。 また、すべての新機能が市場でどのように評価されるかを計算するのにも役立ちます。
成功した調査を実施し、適切な調査方法を採用することにより、企業は複数のクエリを依頼し、顧客のグループからデータを収集することができます。 また、収集されたデータを分析し、不足しているデータを特定して数値結果を生成するのにも役立ちます。 これは、あらゆるタイプの研究でデータを収集するための最初のステップです。
また、比較分析により、特定のグループまたは複数のグループの間で調査研究を行うことができます。 調査研究の前提条件は、参加者から収集されたサンプルがランダムでなければならないということです。 このようにして、研究者は得られた結果のデータ精度を維持することができる。 回答者の巨大な範囲は、ランダムな選択を介して対処することができるように、これは可能です。
従来、研究は電話や対面インタビューを通じて行われていました。 しかし、今日のオンラインメディアの世界では、調査は、ソーシャルメディア、電子メール、およびチャットを介して実施することができます。 所要時間とデータ要件の種類に基づいて、合計2種類の調査があります。 それらは以下で詳細に議論される。
1. 断面調査
断面調査は本質的に観測的です。 これらは、研究者が特定の時間内に標的とされた集団のサンプルからデータを収集する状況で実施される。 この調査では、研究者は特定の時点で異なる変数を調べることができます。
- データは、調査のために考慮されたものを除いて同様の変数を含む参加者から収集されます。 この特定の変数は、研究全体を通して一定である必要があります。 横断調査の特徴は次のとおりである:
- このタイプの調査はSME、ヘルスケア工業および小売りで大抵適当である。 生態系のパラメータを変更することなく情報を収集する
- このタイプの研究を実施することにより、複数の変数を研究、比較、分析することができます
- このタイプの研究における変数間の因果関係を確立することはできません。 これは、この研究がさまざまな時間枠を越えてではなく、特定の時間に変数を調べるという事実によるものです。
2. 縦断調査
縦断調査は、思考プロセスと回答者の行動の変化を精査するために、異なる時間の期間で実施される本質的に観察的である。 この時間は、数日から数ヶ月、さらには数十年まで変化する可能性があります。 例えば、定量的研究では、10年間のティーンエイジャーの購買習慣の変化を分析する必要がある場合、縦断調査を実施する必要があります。 縦方向の調査の特徴は次のとおりです:
- この調査では、さまざまな変数を異なる時間間隔で比較および分析することができます。
- 縦方向の調査は、一連の出来事が非常に重要な状況で暗示されています。
- このタイプの調査は、主に応用科学と医学に暗示されています。 また、市場動向の変化、サービスや製品のフィードバックを観察し、クライアントの満足度を分析するためにも使用されます。
- 研究者は、結論を出す前に被験者を徹底的に検査するために、主に縦断調査に依存しています。
B)相関研究
相関研究は、二つの密接に編まれたエンティティの間の関係を作成するために行われる調査の一種です。 また、あるエンティティが別のエンティティにどのように影響を与えるか、および記録できる変更は何かを観察するためにも使用されます。 この研究は、関係の数値を見つけるのに役立ちます。 しかし、相関研究を成功裏に実施するには、最低2つのグループの参加者が必要です。 さまざまな側面の仮定なしに、2つのエンティティまたはグループ間の関係を見つける必要があります。
研究者は、数学的分析法を用いて複数の変数を相関させるために、この相関法を実装しています。 二つ以上の変数間の傾向、関係、およびパターンは、彼らが元の設定に残っているように締結されます。 一方の変数が他方の変数に及ぼす影響は、このプロセスで観察されます。 研究者はまた、望ましい結果を得るために、変数の1つの性質を変更することもよくあります。
また、相関研究のみに基づいて結論を出さないことも示唆されている。 これは、2つの変数が相互に関連していても同期している必要がないためです。 相関研究の最も有名な例のいくつかは次のとおりです:
- お金と名声の関係
- 学生と四年生の関係
- うつ病とストレスの関係
C.因果比較研究
因果比較研究は、主に比較要因に依存しています。 この研究は、準実験的研究とも呼ばれます。 これは主に、2つ以上の変数間の因果関係方程式を結論づけるために実装されています。
ここで、一つの変数は他の変数に依存しています。 独立変数は操作されませんが、確立されます。 従属変数に対する独立変数の影響が観察される。 これらの変数は、自然環境の中でグループに分割する必要があります。
記述統計、研究問題、統計的有意性などのすべての変数を研究者の心の中に置いて、結論を慎重に確立する必要があります。 これは、すべての変数、従属変数または独立変数がすべて同じグループ内に存在するためです。 この研究は、2つの変数の統計分析に限定されるものではありません。 また、同様の要因の影響下でグループまたは変数がどのように変化するかの検討にも及ぶ。
さらに、このメソッドは、変数間に存在する関係型に関係なく適用することができます。 統計的分析は、この研究方法を通じて得られた結果の結論を表すために利用される。 一般的な例は次のとおりです:
- 適切な教育が新入生に与える影響
- アフリカの村における実質的な食糧供給の影響
- ティーンエイジャーに対する薬物の影響
D)実験研究
実験研究のもう一つの名前は真の実験である。 この方法は、1つ以上の理論に完全に依存しています。 この理論は過去に計画されたことはなく、単なる信念です。 実験的研究では、分析は声明を反証するか、または証明することのまわりで遂行される。
この研究は主に社会科学または自然科学で採用されており、複数の理論を含むことができます。 理論は、反論または検証する必要がある声明として定義することができます。 声明を作成した後、それが無効であるか有効であるかを理解する努力が与えられます。 実験研究の特徴は以下の通りである。
- 体系的な教育のスケジュールは、現在のシラバスに対処するのが難しい子供たちを助けます
- 伝統的なシステムは、今日の技術よりも効率的です
- 病
II)データ収集のための方法論
定量的研究のための主要な方法の次の主要なステップは、データ収集です。 定量的な研究研究は、研究設計と調査の質問をよく考えなければ完了することはできません。 これは、サンプリング方法、調査、および世論調査に分類することができます。 これらの方法を詳細に見てみましょう。
サンプリング方法
定量的な研究のためのサンプリング方法には二つの異なるタイプがあり、それらは次のとおりです。
1。 確率サンプリング
確率サンプリングでは、確率論が母集団から個人をフィルタリングし、必要なサンプルを作成するために使用されます。 サンプルの参加者は、ランダムな選択手順によって選択されます。 回答者の各メンバーは、サンプルで選択される同等の機会を持っています。 確率サンプリングには主に4つのカテゴリがあります。 それらは以下の通りである。
- 層別無作為抽出：巨大な集団は、層別無作為抽出で様々な層に分類されます。 ここでメンバーはランダムに選択されます。 多数の別々の地層は、互いに重なるべきではありません。
- : これは、サンプルの開始点がランダムに優先され、他の属性は事前に設定されたギャップを使用して選択される技術です。 このギャップは、目標とするサンプルサイズを母集団サイズで割ることによって計画されます。
- 単純無作為抽出：与えられたサンプルからの側面の単純な無作為選択です。 この研究方法は主に、かなり膨大な数の集団が存在する場合に暗示されています。
- クラスタサンプリング: この定量的研究の方法では、主要なセクションは、人口統計学的および地理的セグメンテーションパラメータに基づいてクラスターに分割されます。
2. 非確率サンプリング
非確率サンプリングでは、研究者の経験と知識がサンプルを生成するために使用されます。 研究者の関与のために、対象となる視聴者のすべての参加者は、サンプルで選択される機会があります。 非確率サンプリングは五つのタイプに分類され、それらは次のとおりです:
- 便利なサンプリング: このタイプのサンプリングでは、サンプルの属性は、参加者と研究者との近接性に基づいて選択されます。 この手法のサンプルは、パラメータが含まれていないため、実装が簡単で簡単です。
- クォータサンプリング：研究者は、地層の形成のための人格と標的とされた特性の知識を適用する要素を選択する。 異なる地層からの参加者は、研究者の理解に応じてサンプルの不可欠な部分になるように選択されます。
- : 判断サンプリングでは、研究者のスキルと経験に基づいてサンプルが生成されます。
- 連続サンプリング：研究者がサンプルのグループまたは単一の要素を選択できることを除いて、便利なサンプリングと非常によく似ています。 この方法は、重要な期間にわたって連続して研究を行い、その後、他のサンプルと同じプロセスを動作させます。
- スノーボールサンプリング：スノーボールサンプリングでは、接触しにくく、情報を抽出することが困難な対象者を対象とした研究を行っています。
投票と調査を使用して
サンプルが確立されると、投票または調査のいずれかを分散させて定量的研究に必要なデータを収集することができます。 調査は、事前に定義された参加者のグループと研究トピックに関する洞察からデータを収集するプロセスです。 調査が到達できる人の合計は、研究の時間と目的に依存します。 これは、定量的な研究を行うための最も重要な要素の一つになります。
調査におけるMCQの作成に基本的な測定の4つのスケールが主にあります。 スケールは、序数、公称、比率、および間隔です。 この4つの測定スケールがなければ、MCQを作成することはできません。 したがって、強力な調査を作成するには、測定レベルを理解することが絶対に必要です。
定量的な研究を成功させるためには、自然界で終わりのない質問を調査に使用する必要があります。 それらは評価および意味差動スケールの質問のようなMCQsである場合もある。 一次定量的研究を行うためには、作成と一緒に調査デザインが重要です。 調査の適切な分布は、調査手順のもう一つの重要な側面です。 以下のものが最も人気がある中で調査分布のための多くの方法があります。 彼らは:
- 参加者を購入する：サンプルの利用は、定量的な研究を行うための最も効果的な方法です。 回答者のほとんどは経験があり、自分の意志に従ってパネルに含まれているため、回答ははるかに高くなります。
- : 調査は、製品やサービスに応答している人からの回答の最大数を収集するためにソーシャルメディアを介して配布することができます。
- SMS調査：ほとんどの人が携帯電話を持っているので、SMSによる調査を行う簡単で効果的な方法です。
- 電子メール:電子メールを介してアンケートを送信することは、アンケートの配布に最も広く使用されている方法です。 応答率も他の方法よりもはるかに高いです。
- : ウェブサイトにアンケートを埋め込むことで、参加者はサイトの近くにいるときにいつでも質問に答えることができます。
アンケートの完璧な例は、顧客満足度のためのCSATまたは短いアンケートテンプレートです。 CSATは、顧客がブランドについて何を考えているかについてのフィードバックを収集するために迅速に作成および展開することができます。 それはまた顧客にブランドを参照するか、または満足させる方法を説明する。
投票は、サンプルの終了した質問からのフィードバックを収集するために生成されます。 世論調査は、主に出口と選挙の世論調査で暗示されています。 これらの世論調査の両方では、大量のデータは、質問の基本的なタイプを使用して収集されます。
III.データ分析のための技術
一次定量的研究の第三のステップは、データ分析です。 生データ収集の後、研究からの統計的推定を結論づけるために適切に分析する必要があります。 また、結果を目的に関連付け、結果の関連性を確立することも重要です。
データ分析では、データ収集中に利用されない側面を含める必要があります。 2つの間の違いは、何が起こったのかと計画されたのかの間に注意する必要がありました。 統計的分析と定量的データの研究のための4つの異なるプロセスがあります。 技術は次のとおりです:
- コンジョイント分析：このタイプの分析では、研究者は購入に関連する複雑な意思決定を行う方法を学びます。
- ターフ分析：良好な通信のためのソースが分析されている状況では、完全に重複していないリーチと周波数分析が動作します。 ターフ分析は、市場の可能性を理解するために実装されています。
- SWOT分析:組織は、このSWOT分析を外部および内部でパフォーマンスを評価するために暗示していました。 また、改善のための効率的な戦略を作成するために使用されます。
二次定量的研究を行うための方法
二次または机上定量的研究は、既存または二次データからデータを収集する方法です。 既存のデータは、研究の全体的な効率を高めるためにレビューされ、照合されます。
この方法には、政府の資源、研究報告書、インターネット、図書館などの既存の情報源の収集が含まれます。 これは、一次定量的研究から収集されたデータを検証するのに役立ちます。 この方法は、収集されたデータの強化と証明または反証にも役立ちます。 方法は5つのカテゴリに分類することができます。 彼らは:
- 非政府および政府の情報源：それは市場調査のためのレポートを扱う非政府および政府の情報源の助けを借りて実行することができます。 これらは、妥当性を証明するために使用できる最高の詳細で信頼性の高いデータです。
- 教育機関：教育基盤は、様々なトピックに関する様々な記述的研究を行う必要があります。 したがって、それらによって公開されたレポートは、定量的研究のための検証の重要な情報源です。
- インターネットにおけるデータ：モバイルやインターネットの高い応用により、定量的な研究を行うことが容易になってきました。 最新のトピックに関する情報はオンラインで入手でき、データの有効性を高めます。
- 公共図書館: 公共図書館には、これまでに実施された有効な報告書や研究プロジェクトが含まれています。 彼らは重要なデータを収集することができ、そこから貴重な文書や情報の大きな倉庫です。
- 商業情報源：雑誌、新聞、ラジオ、テレビ、雑誌は、二次定量データのための情報収集の大規模なソースです。 これらのタイプのデータは、政治的議題、市場調査、人口統計学的セグメンテーション、および経済発展に関する詳細かつ最初の手の情報を持っています。
結論
教育-研究のすべての分野では、ユーザーが様々な調査-研究プロジェクトを行う必要があります。 研究の目的に応じて、関連する定性的研究方法を採用する必要があります。 データ収集は、研究プロジェクトの意味のある分析と結論に役立つ有用な数値データを研究者に提供する必要があります。 試料、実験群または標的群は慎重に選択されるべきである。
