定性分析和定量分析

定性和定量分析是收集和解释研究数据的两种基本方法。这些方法可以单独使用或同时使用，因为它们都具有相同的目标。它们有一些错误，因此同时使用它们可以补偿每个错误，然后产生高质量的结果。

此外，定量和定性分析也存在重叠。本文揭示了这两种研究分析方法之间的关键差异。

什么是定量分析？

定量分析通常与数值分析相关联，其中数据被收集，分类，然后使用一组统计方法计算某些发现。在大样本中随机选择数据然后进行分析。定量分析的优势可以使用样本中开发的研究模式在一般人群中应用。由于研究结果的有限概括，这是定性数据分析的缺点。

定量分析本质上更客观。它试图了解事件的发生，然后使用统计方法对事件进行描述。然而，通过同时使用定性和定量方法可以获得更清晰。定量分析通常会在研究结果中留下随机和稀缺的事件，而定性分析会考虑它们。

定量分析通常涉及可测量的量，例如重量，长度，温度，速度，宽度等等。数据可以使用图表或图表以表格形式或任何图表表示来表示。定量数据可以分为连续或离散，通常使用调查，观察，实验或访谈获得。

然而，定量分析存在局限性。例如，使用定量分析揭示相对较新的概念可能具有挑战性，而定性分析就是通过定性分析来找出某种现象发生的“原因”。这就是为什么这些方法经常同时使用的原因。

定性分析涉及无法量化的数据分析。这类数据是关于对象（参与者）的属性和属性的理解和见解。定性分析可以更深入地理解某种现象发生的“原因”。分析可以与定量分析结合使用或在其之前使用。

与受某些分类规则或数字限制的定量分析不同，定性数据分析可以是广泛的和多方面的。它具有主观性，描述性，非统计性和探索性。

由于定性分析旨在获得更深入的理解，因此研究人员必须全面了解研究所基于的任何物理属性或属性。通常，研究人员可能与披露其特征的参与者有关系。在定量分析中，物体的特征通常是未公开的。只要数据无法计算，定性分析的典型数据包括颜色，性别，国籍，品味，外观等等。这些数据是通过访谈或观察获得的。

定性分析存在局限性。例如，它不能用于概括人口。小样本用于非结构化方法，并且它们不代表一般人群，因此该方法不能用于概括整个人口。那是定量分析的因素。

定性数据分析基于对象（参与者）根据属性和属性的分类，而定量分析基于基于可计算值的数据分类。定性分析是主观的，而定量分析是客观的。

在定性分析中，数据以非结构化的方式收集在小的，不具代表性的样本中。收集的典型数据包括颜色，种族，宗教，国籍等等。另一方面，在定量分析中，数据收集在可以推广整个人口的大型代表性样本中。

定性分析方法是探索性的，分析旨在更深入地了解某种现象发生的原因。定量分析中的方法可以是决定性的，例如某种现象发生的次数或次数，而不是它发生的原因。

在定性分析中，研究结果特定于所研究的对象，不适用于一般人群，而在定量分析中，研究结果可适用于一般人群。

在定性分析中，研究人员经常提出开放式问题，进行访谈和观察，而在定量分析中，研究人员会进行测量，进行调查，实验和观察。

定性分析旨在深入理解社会互动，而定量分析则试图检验假设，甚至提供未来的预测