Re: [分享] 质化和量化研究比较

楼主: goldmind (我就是我)   2021-09-10 23:14:31
最近整理量化(/定量)和质化(/定性)研究的分别时,找到了这篇PO文,消费者行为也算是一个社会科学?想以业界做市场研究的角度来和大家分享、交流一下,
样本数
量化:上百到上万个受访者。考虑样本数时,除了考量误差(样本数越少,误差越大),也要考量次族群分析的组数,为了让每一次族群都有统计上的代表意义(至少30个样本数,但业界会高出这数字许多),若要分析很多次族群,那么整体样本就较多。
质化:个位数到二、三十个受访者。通常最少有6位,能有比较足够的意见做分析。
执行形式:
量化:电话访问(主要用来接触较常待在家、较少使用手机的族群,如年长者)、街头访问、网络问卷
质化:1对1或1对2深度访谈、6-8人座谈会(小型为3-4人)、伴随购物(观察消费者购物过程)、日志法(受访者自行纪录每日行为)、工作坊(发想新点子的探讨会议)
设计题目的方向:
量化:“广纳”考虑各种情境、列出各种问题和选项,主要为封闭式问题。
质化:“聚焦”针对议题、深入追问,开放式发问。
分析:
量化:“统计分析”、比较数字、观察数字趋势、做检定找出显著差异、做回归分析、集群分析、象限分析观察不同面向之间的关系,主要就是让数字说话,分析时,除了呈现数字上的意义外,也要有逻辑地呈现出整份研究,让整份问卷的结果呈现出一个故事,而不是一个题目一个数据分析。
质化:“观察与归纳”在访谈中便开始分析,观察受访的回答、反应,了解受访者真实意见并懂得追问。在撰写报告时整理、归纳大量受访者回答/语料,重视什么样的背景/动机,会有什么样的行为,因此着重在解释受访者会有这样的行为,是基于什么样的特质、背景和动机,找到背后的原因后,便能做出较明确的结论和建议了。
如何避免偏误?
量化:问卷“有逻辑且容易回答”,若不易回答,可能让受访者误会或没耐心而乱答。正式上线之前,会试做各种可能的答题路径、测试逻辑。身为业界人士,有时候帮忙朋友填硕士论文问卷都能找出许多问题呀><
质化:访问者“开放地发问”、访问者必须意识到自己也是研究工具之一,若带有偏见或引导式发问就会影响研究。除了做确认以外,不引导受访者回答。
采用范例:
量化:“了解趋势和组成”,例如年度生育率、知名度成长趋势、使用族群性别年龄分布
质化:“深入挖掘或探索”,例如了解Z世代的生活态度与价值观(一开始较难量化研究,需要透过质化去了解)、对于创新商品概念的想法(需要先开放地了解消费者的了解和认知是什么?)
在商业上,都会采用到量化和质化研究(先质再量、先量再质都有可能),去研究不同议题,更全面了解市场面貌和目标族群!
我在我的IG帐号@cindyanalyst也分享许多研究分析的想法,欢迎大家来交流!
※ 引述《newman168 (谢谢提供资讯)》之铭言:
: 质化做到后来还是觉得量化研究比较好
: 或许是我还不太懂质化研究的要点在哪
: 量化研究我也太懂
: 但我总觉得质化研究做到最后很难去做一个收敛
: 是我还没有得到质化研究的要点在哪吗
: 有可能吧
: 量化比较有数据可以参考
: 1就是1,100就是100
: 这不是说哪一种研究方法比较好
: 只是好奇想知道有哪个研究者可以在质化跟量化两个研究方法跑来跑去的
: 特别在社会科学领域
楼主: goldmind (我就是我)   2021-09-11 08:20:00
小米大说明的,我的理解是会叙述统计+质化耶,尚不算量化研究,或是有更多辅佐说明,欢迎再分享:)
作者: SmallRice45 (SmallRice)   2021-09-10 23:47:00
量化也可以仅针对低于30人进行研究但可以适当结合质性、多种工具蒐集资料并采用无母数相关的统计分析方法去解释

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