Quantitative Forschung beinhaltet Informationen, die mit Mengen und Zahlen zu tun haben. Das ist ein Unterschied zum qualitativen Ansatz, der für Beobachtung und Beschreibung bekannt ist. Quantitative Ergebnisse können gemessen werden, was bei qualitativen Arbeiten nicht möglich ist.
Die Forschung verfolgt einen systematischen Ansatz, der sich auf eine empirische Untersuchung beobachtbarer Phänomene stützt. Sie verwendet statistische Modelle, Rechentechniken und Mathematik, um Hypothesen oder Theorien zu bestimmten Ideen zu entwickeln und anzuwenden. Der Prozess der Messung ist für den Erfolg dieser Arbeit von zentraler Bedeutung.
Er wird in der Psychologie, Soziologie und im Marketing häufig als Mittel zum Nachweis der Richtigkeit einer Hypothese eingesetzt. Anstatt sich auf Instinkte oder Meinungen zu verlassen, sucht diese Forschungsmethode nach Fakten, bevor sie ein Ergebnis vorschlägt. Deshalb wird die Forschung eng mit der wissenschaftlichen Methode verbunden.
Einige Vor- und Nachteile der quantitativen Forschung sind es wert, überprüft zu werden, wenn eine Hypothese in Betracht gezogen wird.
Liste der Vorteile der quantitativen Forschung
1. Der quantitative Ansatz ermöglicht eine größere Stichprobengröße.
Wenn Sie die Möglichkeit haben, eine größere Stichprobe für eine Hypothese zu untersuchen, ist es einfacher, eine genaue verallgemeinerte Schlussfolgerung zu ziehen. Die zusätzlichen Daten, die Sie durch diese Arbeit erhalten, verleihen dem Ergebnis eine größere Glaubwürdigkeit, da die statistische Analyse eine größere Überprüfungstiefe aufweist. Eine größere Stichprobe macht es unwahrscheinlicher, dass Ausreißer in der Studiengruppe die Ergebnisse, die Sie unparteiisch erzielen wollen, negativ beeinflussen können.
2. Sie können Informationen schnell sammeln, wenn Sie quantitative Forschung verwenden.
Forscher sammeln Informationen für den quantitativen Forschungsprozess in Echtzeitszenarien, so dass die statistische Analyse fast sofort erfolgen kann. Experimente, Umfragen und Interviews liefern unmittelbare Antworten, die durch einen datenzentrierten Ansatz nützlich werden. Weniger Verzögerungen bei der Erfassung dieser Ressourcen machen es einfacher, Korrelationen zu finden, die schließlich zu einer nützlichen Schlussfolgerung führen.
Quantitative Forschung erfordert keine Trennung von Systemen oder die Identifizierung von Variablen, um Ergebnisse zu erzielen. Deshalb ist sie ein einfach durchzuführendes Verfahren.
3. Quantitative Forschung verwendet Stichproben.
Wenn die Forschungsteilnehmer vermuten, dass eine Studie ein bestimmtes Ergebnis erzielen will, kann ihre persönliche Voreingenommenheit in das Datenspektrum eingehen. Die Antworten, die auf den mitgelieferten Materialien gegeben werden, sind Teilwahrheiten oder glatte Lügen, um die Arbeit zu manipulieren. Deshalb ist der quantitative Ansatz so nützlich, wenn es darum geht, eine bestimmte Hypothese innerhalb einer großen Bevölkerungsgruppe zu untersuchen.
Dieser Ansatz verwendet ein randomisiertes Verfahren zur Sammlung von Informationen. Das schließt eine Verzerrung in den meisten Situationen aus. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Daten dann statistisch auf den Rest der untersuchten Bevölkerungsgruppe übertragen werden können. Es besteht zwar immer ein Fehlerrisiko, aber diese Methode liefert in der Regel die sachlichsten Ergebnisse.
4. Bei der quantitativen Forschung ist eine Duplizierung der Ergebnisse möglich.
Wenn Meinungen ein gültiger Ersatz für Fakten sind, dann ist alles möglich. Quantitative Forschung eliminiert dieses Problem, weil sie sich nur auf tatsächliche Daten konzentriert. Die Arbeit validiert sich selbst, weil die Ergebnisse immer auf die gleichen Daten hinweisen, auch wenn zufällige Bedingungen vorliegen. Im Laufe der Zeit kann es zu winzigen Abweichungen kommen, aber die allgemeinen Schlussfolgerungen, die die Forscher bei diesem Verfahren entwickeln, bleiben korrekt.
Deshalb sind diese Informationen nützlich, wenn es darum geht, den Bedarf an bestimmten künftigen Ergebnissen zu ermitteln. Die Fakten liefern Statistiken, die geeignet sind, wenn schwierige Entscheidungen getroffen werden müssen.
5. Quantitative Forschung kann sich auf Fakten oder eine Reihe von Informationen konzentrieren.
Forscher können den quantitativen Ansatz nutzen, um sich auf eine bestimmte Tatsache zu konzentrieren, die sie in der allgemeinen Bevölkerung untersuchen wollen. Diese Methode ist auch nützlich, wenn eine Reihe von Datenpunkten innerhalb einer bestimmten Bevölkerungsgruppe sehr erwünscht ist. Es handelt sich um einen Prozess, der es uns ermöglicht, die Gründe für unsere Entscheidungen, Verhaltensweisen oder Handlungen aus gesellschaftlicher Sicht zu verstehen.
Wenn wir die Bedeutung hinter den Entscheidungen, die Menschen treffen, verstehen können, ist es einfacher, Schmerzpunkte oder spezifische Präferenzen zu entdecken, die einer Lösung bedürfen. Dann kann die Datenanalyse auf den Rest der Bevölkerung ausgedehnt werden, so dass jeder von dieser Arbeit profitieren kann.
6. Die mit dem quantitativen Ansatz durchgeführte Forschung ist anonym.
Solange die Forscher überprüfen können, dass die Personen in das demografische Profil ihrer Studiengruppe passen, ist es nicht notwendig, persönliche Informationen zu liefern. Die Anonymität der quantitativen Forschung macht sie für die Datenerhebung nützlich, da die Menschen eher bereit sind, eine ehrliche Meinung zu äußern, wenn sie sicher sein können, dass ihr Feedback nicht auf sie zurückfallen wird. Selbst wenn Interviews oder Umfragen Teil dieser Arbeit sind, sind die persönlichen Informationen ein Screening-Instrument und kein identifizierendes Markenzeichen.
7. Quantitative Forschung erfordert keine direkte Beobachtung, um nützlich zu sein.
Forscher müssen bestimmte Protokolle befolgen, wenn sie die quantitative Methode anwenden, aber es ist nicht erforderlich, jeden Teilnehmer direkt zu beobachten. Das bedeutet, dass eine Studie Umfragen an Einzelpersonen senden kann, ohne dass jemand im Raum anwesend sein muss, während sie Antworten geben. Dieser Vorteil führt zu einer höheren Rücklaufquote, da die Personen mehr Zeit haben und weniger unter Druck stehen, die Arbeit abzuschließen.
Auch wenn die Schwierigkeit der gestellten Fragen oder die Länge einer Umfrage oder eines Interviews ein Hindernis für die Teilnahme sein kann, ist die Menge an Daten, die Forscher mit dem quantitativen Verfahren sammeln, immer nützlich.
Liste der Nachteile quantitativer Forschung
1. Diese Methode berücksichtigt nicht die Bedeutung hinter sozialen Phänomenen.
Der quantitative Ansatz will Antworten auf bestimmte Fragen finden, damit eine bestimmte Hypothese bewiesen oder widerlegt werden kann. Er kümmert sich nicht um die Motive, die Menschen haben, wenn sie eine Meinung teilen oder eine Entscheidung treffen. Das Ziel dieses Informationserfassungsprozesses ist es, ein aktuelles Bild dessen zu zeichnen, was in der ausgewählten Bevölkerungsgruppe geschieht. Das bedeutet, dass mit dieser Option nicht gemessen werden kann, wie sich die Gesellschaft verändert oder wie die Menschen ihre Handlungen oder die Handlungen anderer interpretieren.
2. Jede Antwort, die bei dieser Forschungsmethode gegeben wird, muss für sich selbst stehen.
Quantitative Forschung gibt Ihnen nicht die Möglichkeit, die Antworten mit den Teilnehmern zu überprüfen. Die Antworten, die den Forschern gegeben werden, müssen für sich selbst stehen, auch wenn die Informationen verwirrend erscheinen oder ungültig sind. Anstatt wie bei anderen Methoden einer Tangente zu folgen, gibt es bei der quantitativen Forschung nur sehr wenige Möglichkeiten, um Klarheit zu bitten.
Teilweise ist dieser Nachteil auf die Anonymität der Daten zurückzuführen, die die Forscher sammeln. Wenn eine Antwort nicht schlüssige Ergebnisse liefert, gibt es keine Möglichkeit, die Gültigkeit der erhaltenen Daten zu garantieren. Es ist sogar möglich, die Ergebnisse zu verfälschen, wenn eine Frage falsch formatiert ist.
3. Quantitative Forschung schafft manchmal unnatürliche Umgebungen.
Quantitative Forschung funktioniert gut, wenn eine überprüfbare Umgebung für die Untersuchung zur Verfügung steht. Die Forscher können dann die in dieser Umgebung getroffenen Entscheidungen nutzen, um Daten zu extrapolieren, die für die Überprüfung nützlich sind. Es kann vorkommen, dass dieser Ansatz ein unnatürliches Szenario hervorruft, das auf den gestellten Fragen oder den Ansätzen zur Informationsbeschaffung beruht. Genauso wie ein Teilnehmer versuchen kann, die Ergebnisse zu verfälschen, indem er gefälschte Antworten gibt, können Forscher versuchen, das gleiche Ergebnis zu erzielen, indem sie das Design der Arbeit in der Anfangsphase beeinflussen.
4. Einige Bemühungen um Randomisierung werden keine verwertbaren Informationen liefern.
Der quantitative Ansatz sucht nicht nach dem Grund, warum Variablen in bestimmten Umgebungen existieren. Sein Ziel ist es, die verschiedenen Aspekte einer Bevölkerungsgruppe in einem bestimmten Umfeld zu finden, um Daten zu extrapolieren, die für Verallgemeinerungszwecke verwendet werden können. Obwohl die Auswirkungen der Randomisierung dem Endergebnis mehr Validität verleihen, kann es vorkommen, dass die Informationen nicht verwertbar sind.
Eine Person könnte sich für den Kauf einer Pizza entscheiden, weil sie einen langen Arbeitstag hinter sich hat und keine Lust hat, zu Hause zu kochen. Eine andere Person könnte die gleiche Entscheidung treffen, weil heute Dienstag ist und sie an diesem Tag immer Pizza kauft. Ein dritter Haushalt könnte Kunde einer Pizzeria werden, weil er einen Familiengeburtstag feiert. Quantitative Daten betrachten die Tatsache, dass jeder eine Pizza gekauft hat, und interessieren sich nicht für die Gründe dafür.
5. Es gibt keinen Zugang zu spezifischem Feedback.
Quantitative Forschung könnte man am besten als eine „pass-fail“-Note beschreiben. Aufgrund der von den Forschern gesammelten Daten weiß man mit Sicherheit, dass die Mehrheit einer Bevölkerungsgruppe eine bestimmte Meinung zu einer bestimmten Situation hat. Man weiß, dass jeder eine Pizza kauft, aber man weiß nicht, wie vielen Leuten es gefallen hat und ob sie in Zukunft wiederkommen werden.
Die Statistiken, die Forscher bei diesem Ansatz sammeln, sind nützlich für Verallgemeinerungen, die zeigen, ob Waren oder Dienstleistungen in einer bestimmten Bevölkerungsgruppe gut ankommen. Was diese Daten nicht liefern können, sind spezifische Feedback-Ereignisse, die eine positive Verbesserung ermöglichen.
6. Quantitative Forschungsstudien können sehr teuer sein.
Wenn der Preis ein Thema ist, wenn Forschungsarbeit geleistet werden muss, dann hat der quantitative Ansatz eine erhebliche Hürde zu nehmen. Ein einziges Ergebnis kann mehr als 100.000 Dollar kosten, wenn die Unternehmen mehr Daten zur Analyse benötigen. Eine der beliebtesten Methoden bei der Anwendung dieses Ansatzes ist die Verwendung einer Fokusgruppe. Mit Gruppen von Teilnehmern zu arbeiten, um Antworten zu erhalten, ist etwa 40 % billiger als andere Methoden der Informationserfassung, aber es ist immer noch ein problematischer Ansatz für kleine Unternehmen zu verwalten.
Es gibt einige erschwingliche Methoden, die man verwenden kann, wenn man die quantitative Forschungsmethode in Betracht zieht, wie z. B. Online-Umfragen oder E-Mails, aber Sie haben keine Garantie, dass die Befragten zu Ihrer anvisierten Demografie passen.
7. Die Gültigkeit der Antworten lässt immer Zweifel an den Endergebnissen aufkommen.
Forscher haben keine sinnvolle Möglichkeit festzustellen, ob die Antworten, die jemand bei einer quantitativen Forschungsarbeit gibt, korrekt sind. Diese Arbeit geht immer von der Annahme aus, dass jeder ehrlich ist und jede Situation. Da eine direkte Beobachtung bei diesem Ansatz nicht immer möglich ist, sind die Daten immer mit einem Hauch von Zweifeln behaftet, selbst wenn man die Ergebnisse auf den Rest der Bevölkerung verallgemeinert.
Dieser Nachteil ist der Grund, warum es so viele doppelte quantitative Forschungsbemühungen gibt. Wenn dieselben Ergebnisse mehrfach auftreten, ist das Vertrauen in die gewonnenen Daten größer. Wenn unterschiedliche Ergebnisse auftreten, dann wissen die Forscher, dass es Informationsprobleme gibt, die behandelt werden müssen.
8. Individuelle Merkmale gelten nicht immer für die allgemeine Bevölkerung.
Forscher sind immer mit dem Risiko konfrontiert, dass die Antworten oder Merkmale, die in einer quantitativen Studie gegeben werden, keine genaue Darstellung der gesamten Bevölkerung sind. Aufgrund der für diese Arbeit notwendigen Annahmen ist es relativ leicht, zu falschen Schlussfolgerungen oder Korrelationen zu gelangen. Selbst die Zufallsstichproben, die durchgeführt werden, um Verzerrungen aus der Gleichung zu entfernen, sind nicht zu 100 % genau. Die einzige Gewissheit, die wir durch diese Daten haben, ist, dass die Durchschnittswerte, die sich aus der Datenanalyse ergeben, einen Weg zu etwas Brauchbarem bieten.
Schlussfolgerung
Der Einsatz quantitativer Forschung ist in den meisten biologischen und physikalischen Wissenschaften unumstritten. Sie wird oft mit qualitativen Methoden verglichen, weil für diesen Ansatz die gleiche Wahrheit gilt.
Der Einsatz quantitativer Methoden ist in den Sozialwissenschaften umstrittener, da hier die Individualität manchmal wichtiger ist als demographische Daten.
Wir verwenden quantitative Methoden, um qualitative Ideen prüfbar und präzise zu formulieren. Dann nutzen wir die qualitativen Methoden, um die Schlussfolgerungen zu verstehen, die wir aus der statistischen Analyse des quantitativen Ansatzes ziehen.
Deshalb prüfen wir die Vor- und Nachteile der quantitativen Forschung, wann immer eine Datenerhebung notwendig ist. Sie ermöglicht es uns, uns auf Fakten statt auf Meinungen zu konzentrieren, und zwar in einer Weise, die wir in zukünftigen Studien wiederholen können.