定量調査とは、量や数字を扱う情報です。 それは、観察や記述で知られる定性的アプローチとは異なるものです。 定量的な結果を測定することはできますが、定性的な仕事についてはそうすることはできません。
研究は、観察可能な現象の経験的調査に依存する体系的なアプローチを取ります。 統計モデル、計算技術、数学を用いて、特定のアイデアに関する仮説や理論を開発し、採用します。 計測のプロセスはこの作業の成功の中心となります。
仮説が正しいという証拠を示す方法として、心理学、社会学、マーケティングで広く使用されています。 直感や意見に頼るのではなく、事実を追求してから結果を示唆する研究方法です。 そのため、研究は科学的方法と密接に関連するようになります。
検討中の仮説がある場合、定量研究のいくつかの利点と欠点は、検討する価値があります
定量研究の利点のリスト
1. 定量的アプローチでは、より高いサンプルサイズに到達することができます。
どのような仮説に対しても、より大きなサンプルサイズを調査する能力があれば、正確な一般化された結論に到達することが容易になります。 この作業から得られる追加データは、統計分析がより深く検討されるため、結果に大きな信頼性を与える。 サンプル数が多いと、研究グループの外れ値が、公平に達成したい結果に悪影響を与える可能性が低くなります。
2. 量的研究を使用すると、情報をすばやく収集できます。
研究者はリアルタイムシナリオで定量研究プロセスの情報を収集し、統計分析をほぼ直ちに行うことができます。 実験、調査、インタビューは、データ中心のアプローチから有用となる答えを即座に提供します。 これらのリソースの取得に遅延が少ないため、最終的に有用な結論につながる相関関係を見つけやすくなります。
定量的研究では、結果を出すためにシステムの分離や変数の特定を行う必要はありません。 そのため、実施するのが簡単なプロセスです。
3. 量的研究は無作為化サンプルを使用します。
研究参加者が、研究が特定の結果を達成したいと疑っている場合、個人の偏見がデータスペクトルに入り込む可能性があるのです。 同梱の資料で提供される回答は、作業を操作するための方法として、部分的な真実または全くの嘘である。 だからこそ、大規模な人口層内で特定の仮説を研究しようとするときに、定量的アプローチが非常に役立つのです。
このアプローチでは、情報を収集するためにランダム化プロセスを使用します。 そのため、ほとんどの状況でバイアスが現れないようになっています。 また、そのデータを研究対象である他の人口動態に統計的に適用できるという利点もあります。 しかし、この方法は、一般的に最も事実に基づいた結果を提供するものです。 定量的な研究は実際のデータだけに注目するので、この問題を排除することができる。 ランダムな条件が存在しても、結果は常に同じデータを指し示すので、その仕事自体が正当化される。 時間の経過とともに微細な変動が見られることもありますが、このプロセスを使用したときに研究者が導き出す一般的な結論は、正確なままです。 事実は、困難な決定を得なければならないときに考慮するのに適した統計を提供します。
5. 定量的な研究は、事実または一連の情報に焦点を当てることができます。
研究者は、一般集団で研究したい特定の事実に焦点を当てるために、定量的なアプローチを使用することができます。 この方法は、特定の人口動態の中で一連のデータポイントが非常に望ましい場合にも有効です。 これは、社会的な観点から、意思決定、行動、または行為の背後にある理由を理解するためのプロセスです。
人々が行う意思決定の背後にある意味を理解できれば、解決が必要な痛みのポイントや特定の好みを発見することが容易になります。 定量的アプローチで行われる研究は、匿名性が高い。 定量調査の匿名性は、データ収集に有用です。なぜなら、自分のフィードバックが自分の身にふりかかってこないという保証があれば、人々は正直な視点を共有する可能性が高まるからです。 インタビューやアンケートがこの作業の一部である場合でも、個人情報は識別商標ではなく、スクリーニングツールです。
7. 量的研究は有用であるために直接観察を必要としない。
研究者は、定量法を使用するときに特定のプロトコルに従う必要がありますが、各参加者を直接観察するという要件はありません。 つまり、研究者は、回答中に誰かが部屋にいる必要なく、個人にアンケートを送ることができるのです。 この利点により、人々はより多くの時間を持ち、仕事を完了するためのプレッシャーが少ないため、より良い回答率が生まれます。
質問の難しさや調査やインタビューの長さが参加の障害になることがありますが、研究者が定量的プロセスから収集するデータの量は常に有用です。
定量研究のデメリット一覧
1. この方法は、社会現象の背後にある意味を考慮しません。
量的アプローチは、特定の仮説を証明または反証できるように、特定の質問に対する答えを見つけたいと考えています。 人々が意見を述べたり、意思決定をするときの動機については気にしない。 この情報収集プロセスの目的は、選択された人口層で何が起こっているのか、現在進行形の絵を描くことです。 つまり、この選択肢では、社会がどのように変化するか、人々が自分や他人の行動をどのように解釈するかを測定することはできないのです
2. この調査方法で提供されるすべての答えは、それ自体で成り立っていなければなりません
定量調査では、参加者と答えを確認する選択肢は与えられません。 研究者に提供された回答は、たとえ情報が混乱しているように見えても、それが無効であっても、それ自体で成り立っていなければなりません。 他の方法が使うような接線に従うのではなく、量的な選択肢には、明確さを求める機会がほとんどありません。
この欠点の一部は、研究者が収集するデータの匿名性に起因しています。 回答によって結論の出ない結果が出た場合、受け取ったものの正当性を保証する方法はありません。 また、質問の形式が正しくない場合、結果が歪む可能性さえあります。
定量的研究は、検証可能な環境が研究対象として利用できる場合にうまく機能します。 そして研究者は、その場で行われた決定を利用して、レビューに有用なデータを外挿することができます。 このアプローチは、質問された内容や情報を求めるために使用されたアプローチに基づいて、不自然なシナリオを生成する場合があります。 参加者が偽りの答えを提供することで結果を歪めようとすることがあるように、研究者も初期段階で作業のデザインに影響を与えることで同じ結果を試みることができます。 その目的は、特定の環境における人口統計のさまざまな側面を見つけ出し、一般化目的に使用できるデータを外挿することである。 ある人は、仕事で長い一日を過ごし、家で料理をする気がしないので、ピザを購入することにするかもしれません。 別の人は、今日は火曜日だから、いつもピザを買うという理由で同じ決断をするかもしれません。 また、ある家庭では、家族の誕生日を祝うためにピザ屋の客になるかもしれません。 定量的なデータは、誰もがピザを買ったという事実に注目し、その理由には関心を持ちません。 具体的なフィードバックへのアクセスはありません。
定量的な研究は、合格・不合格の成績と表現するのが最も適切でしょう。 研究者が収集したデータにより、ある人口層の大多数が特定の状況について特定の方法を感じることを確実に知ることができます。 このアプローチを使用する際に研究者が収集する統計は、商品やサービスが特定の層で合格点を獲得しているかどうかを確認するための一般論として有用です。 このデータが生成できないのは、積極的な改良を可能にする特定のフィードバック事件である。 定量的な調査研究は非常に高価である可能性があります。
調査作業を行わなければならないときに価格が問題になる場合、定量的アプローチには考慮すべき大きな壁があります。 企業の利害関係者が分析するために多くのデータを求めている場合、一つの結果に10万ドル以上の費用がかかることがあります。 このアプローチを用いる場合、最もポピュラーな方法の1つは、フォーカスグループを用いることである。 参加者のグループと協力して回答を募る方法は、他の情報収集方法と比べて約40％安くなりますが、それでも中小企業が管理するには問題のあるアプローチです。
オンライン投票や電子メールなど、定量調査法を検討する際に利用できる手頃な方法もありますが、回答者がターゲット層に適合しているという保証はどこにもありません。
7.回答の妥当性は常に最終結果に疑いの雲をもたらす
研究者は、量的調査の取り組み中に誰かが出した回答が正確かどうかを判断する意味のある方法を持っていません。 この作業は常に、誰もが正直であるという仮定とそれぞれの状況に基づいて取得します。 このアプローチでは直接観察が常に可能ではないので、結果を他の集団に一般化する場合でも、データは常に疑いの色合いを帯びています。
この欠点が、多くの重複した定量調査努力を目にする理由です。 同じ結果が複数回発生する場合、作成されたデータに対する信頼度は高くなります。 異なる結果が起こる場合、研究者は管理が必要な情報の懸念があることを知る。
8. 個々の特性が一般集団に当てはまるとは限らない。
研究者は常に、定量研究で与えられた答えや特性が集団全体を正確に表していないリスクに直面している。 この作業には前提条件が必要なため、誤った結論や相関関係を導き出すことは比較的容易です。 方程式からバイアスを取り除くために行われるランダムサンプリングでさえ、100％正確ではありません。 このデータから得られる唯一の確実性は、十分な量を集めれば、データ分析から得られる平均値が、何か使えるものへの道筋を示すということです」
結論
定量研究の使用は、ほとんどの生物科学および物理科学において議論の余地のないものです。 同じ真実がそのアプローチに当てはまるため、それはしばしば定性的な方法と比較されます。 また、個性を重視する社会科学では、人口統計学的なデータよりも定量的な手法を用いることが議論の的となる。 そして、定量的手法の統計分析から生み出された結論を理解するために、定性的手法を用いるのです。
そのため、データ収集が必要なときはいつでも、定量研究のメリットとデメリットを検討するのです。 今後の研究で複製できるような形で、意見ではなく事実に焦点を当てることができるのです」
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