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  • 这一篇博客,我们需要区分在市场调查中很重要的两种调查方法,定性调查法(Qualitative Research)和定量调查法(Quantitative Research)。 定性调查法(Qualitative Research): 定性调查通常围绕一个特定的主题取得...

    这一篇博客,我们需要区分在市场调查中很重要的两种调查方法,定性调查法(Qualitative Research)和定量调查法(Quantitative Research)。

    定性调查法(Qualitative Research): 定性调查通常围绕一个特定的主题取得有关定性资料的一种调查方法,比如用来考察消费者的态度、感觉、动机、反应,或者用来了解问题的性质以及发展的方向。

    定量调查法(Quantitative Research):所谓定量调查就是对一定数量的有代表性的样本,进行封闭式(结构性的)问卷访问,然后对调查的数据进行计算机的录入、整理和分析,并撰写报告的方法

    那么定量调查法和定性调查法的区别是什么?
    定量调查和定性调查的却别
    定量调查法(Quantitative Research) 的主要目标:

    1. 确保能准确地预测市场中说过产生的影响因素和行为的关系
    2. 增加对这些关系更多的有意的解读
    3. 对事物的关系进行确认
    4. 测试假设

    定性调查法(Qualitative Research) 的目标:
    5. 是主要针对于事物针对于调查课题的进行的初步的了解分析。
    6. 定性调查法通常对小的抽样组合收集详细的信息。信息收集的方式一般为提问式或行为观察法。
    7. 由于非结构式的问卷形式和小型抽样的人数局限性会限制调查者概括总体的数据。

    定量调查法(Quantitative Research) 的使用:
    1.验证和回答商业问题或信息的确认
    2.获得详细的描述或者针对于动机,情绪,态度或个人其他的影响因素来影响市场行为的信息
    3.测试理论和模型来解释市场行为或者针对于两个或多个市场变量之间的关系
    4.通过对有效的测量来发现市场的影响因素,消费者的品质(例如:态度,情绪,喜好,信仰等)
    5.通过检测市场战略对市场行为的有效性
    6.检验新产品或者服务的研发或新的定位
    7.划分并对比大的或者小的市场,对于新产品,服务的或者是针对于现有产品或服务的品牌形象的评估

    定性调查法(Qualitative Research) 的使用:
    1… 对商业问题和商业机会的描述中,或者针对于信息预估的需要中使用定性调查法
    2. 对动机,情绪,态度和个人影响的因素等这些影响市场行为的进行初步的了解
    3. 建立理论和模型来针对于一个或多个的市场结构的行为或关系的解释
    建立有效的对调查专业的市场影响因素,消费者的品质,和行为(例如:态度,情绪,信仰,和偏好)的衡量标准
    4. 初步测定市场战略针对市场行为的有效性
    5. 建立新的产品和服务来重新定位现有的产品和服务的品牌形象

    定性调查法(Qualitative Research) 优势:

    1. 更有效地和更快的针对于焦点小组和深度访谈的方式获得信息
    2. 可以获得大量并丰富的信息
    3. 可以提供给市场决策者更多的一手信息,这些信息可以针对客户提供更好的信息去了解他们的思维
    4. 定性调查法通常会提供给调查者更多有用的信息来用来发掘关于不同市场变量间关系的不同想法

    定性调查法(Qualitative Research) 劣势:

    1. 抽样调查的局限性和需要有很好培训的访问员
    2. 缺少总体概括性用来描述特定的个人群。
    3. 数据的概括性受局限,尤其定性调查法没有足够的能力发现小的不同
    4. 很难雇佣训练有序的访问员来执行定性调查法
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  • 定量分析和定性分析

    说明

    这是Bangor University 2007年School of Sport Health & Exercise Sciences的教学讲义,大家可以在这里查看原课程的讲义

    课程目录

    为什么要看这个?

    这个在我看来,适合大学生或者刚入学的研究生学习,主要为了提高科学素养、培养科学研究的思维以及一些研究设计中要考虑的很多细节问题。虽然里面没有很多高超的方法,而且课程也是十年前的,但是里面对于科学的理解以及思考问题的思维方式确实值得刚进入科研这条不归路的人学习。

    格式说明

    1. 标题格式都按照markdown排版的,但是标题之间的关系可能没有排好,主要是参考了原课程网站的标题设计
    2. 书中一些专有名词或者大牛们说的话都没有翻译,以防止因为我的问题导致误解
    3. 名人名言和我自己的理解都是用引言格式标注的,不同的是,大牛们的话是英文,我自己的理解是中文
    4. 因为课程中有问答环节,问题我会用加粗来标识,问题的答案一般会用斜体来标识

    最后一句话

    因为本人英文水平有限,有些话翻译得可能很别扭,有能力的话建议大家去看原网址。

    这里写图片描述

    在这里,我们研究定量和定性研究之间的差异,并进一步探索科学的本质及其潜在的哲学假设。 请注意,我们只是在这里抓住这些问题的表面! 这些是科学哲学家数百年来一直在辩论的东西,毫无疑问,这些东西将持续数百年。 我们的目的只要有对这些有一个感觉就足够了。

    定量研究与定性研究 Quantitative versus qualitative research

    大多数体育,健康和运动科学研究,如人类,行为和社会科学研究一般,采用自然科学几个世纪以来发展起来的方法。然而,当这种方法用于行为和社会领域时存在很多争议。这个辩论往往是在定性和定量研究之间的区别。

    定量研究者广泛接受自然科学的假设和方法。他们量化感兴趣的变量(将他们变成数字),并用数学方法检查变量之间的关系(使用统计学)。定量研究一般采用演绎的方法来推理:假设是基于理论发展的,然后收集数据来检验假设。所以它从理论转向数据。量化研究一般都是规范性的:关注点在于泛化,致力于普遍性陈述或规范的发展。因此,收集的数据往往是在个体之间进行汇总(例如比较群体平均数)。

    另一方面,定性研究者则拒绝了自然科学的假设和方法可以应用于行为和社会科学的观点。他们认为,人是各自独特的个体,人类社会交往的复杂性不能简单地归结为数字。相反,他们的目的是发现和报告我们生活的社会世界的质量( quality)。定性研究通常采用一种归纳的方法来进行推理:观察(收集数据),然后试图将其发现的理论整合起来。所以它从数据转向理论。它的方法通常是具体的:关注点是个性和独特性。因此,定性研究收集的数据倾向于个人和案例研究。

    定量研究的倡导者和那些赞成定性研究的研究者之间的争论往往变得激烈和尖刻,几乎到了每一方都被简化为纯粹的名义调用的地步。一些定性研究人员将定量研究人员称为“quantoids”,提出了机械的,机器人的研究方法。当然,双方往往都是搞对方不公平和不切实际的漫画。

    为了在体育和运动科学背景下就这些问题进行更为合理的辩论,值得阅读劳伦斯洛克,罗伯特舒茨和达里尔赛德普的关于1989年“运动与运动研究季刊”中发表的定性研究论文的三部曲(点击这里为参考)。从图书馆可以借到。

    不同的方法,不同的结论 Different methods, different conclusions?

    在辩论双方意见分歧的背后,是关于我们如何理解我们生活的世界的一些非常真实的差异。有时候,这些不同的方法论方法会导致明显不同的结论。这有一个很好的例子,在两篇研究监禁心理影响的文献中。

    James Bonta和Paul Gendreau(1990)在一篇题为“Re-examining the cruel and unusual punishment of prison life”的论文中,回顾了关于监禁的影响的定量研究文献,以便确定是否对个人造成心理伤害。他们着手通过研究使用标准化的测量变量的研究来确定监禁的客观现实,并对相关变量之间的关系进行统计检验。这些措施包括过度拥挤的心理生理学影响评估,心理测量学清单和行为不端行为的机构记录。他们的研究结果表明,高人口密度并不总是与生理指标的不利变化或压力的自我报告相关;在被囚禁了不同时间长度的囚犯中进行的标准化心理测试得分没有差异;关于感官剥夺的实验研究表明,单独监禁对监狱囚犯本身并不是有害的。此外,作者发现,通过将囚犯与高风险生活方式的社区隔离,监禁可能实际上有积极的影响。

    Bonta和Gendreau得出的结论是,与流行观点相反:“长期监禁和孤立,受限制和人道条件等特定的监禁条件并没有显示出任何深刻的不利影响”。他们接着说:“许多监狱实际上可能有利于身体健康”。 Bonta和Gendreau批评了这个领域以前的许多工作,得出了相反的结论:“在刑事司法领域的学术研究中,一个有害的倾向是夸张的而不是现实,肯定意识形态而不尊重实证证据……如果我们要了解我们的监狱对囚犯有什么作用,那么我们必须尊重现有的证据“。

    Bonta和Gendreau的文章很快就被Julian Roberts和Michael Jackson在一篇名为“Boats against the current: A note on the effects of imprisonment”的论文中作出批评性回应(1991)。Roberts和Jackson批评了Bonta和Gendreau的论文,理由是他们所研究的研究中使用的措施无法捕捉到监禁的主观现实:这种经历对于囚犯的意义。通过对前囚犯的访谈,轶事,生活史和宣誓证词以及他们所说的“enturies of human experience”,作者得出结论,监禁确实对囚犯的身体,心理和社会福祉有严重的不利影响。

    Roberts和Jackson认为,从客观的,量化的生理和心理测量结果的角度来看,监禁的经历永远不可能被理解:“生活在死囚区的影响可以通过精神病访谈或MMPI(一种标准化的心理测量问卷)来捕捉吗?我们会争辩说,Bonta&Gendreau的方法用囚犯经历的惩罚的人的维度来代替虚假的客观性。他们继续说Bonta&Gendreau引证的证据是:“实际上,与囚犯的现实生活经历毫不相干”。

    所以,两种不同的方法导致了两个截然不同的结论。有趣的是,不那么激进和热心的定性研究人员经常引用他们的方法的优点之一是,他们可以用来三角(triangulate)定量研究中获得的发现。也就是说,他们可以用来从不同的角度来看现象,从而为以前的发现找到支持。通常情况是这样。定性研究往往证实了定量研究结果。但显然在这没有发生!

    你可以看到,Bonta和Gendreau提出的量化方法是建立在一个信念上,即为了理解这种现象,对数据采取冷静和客观的态度是必要的。相比之下,Roberts和Jackson则强调了一种主观的方法,其目的是“进入囚犯的头脑内部了解这些人的经历意义。这是定性和定量研究区分的关键。现在我们来更详细地研究两种方法的基本假设。

    自然科学的基本公理 Fundamental axioms of natural science

    “传统”的科学方法是建立在一套关于宇宙本质的基本假设或公理上,我们该如何认识和理解它。

    实证主义 Positivism

    最基本的公理是实证主义。 实证主义认为,宇宙是由真实的,独立的现象组成的,我们可以通过直接的观察来认识这些现象。 牛顿整洁地表达了实证主义的学说:

    Absolute space, in its own nature, without regard to anything external, remains always similar and immovable. Absolute time, true and mathematical time, of itself and by its own nature, flows uniformly, without regard to anything external. Sir Isaac Newton

    所以,实证主义认为,存在一个独立于任何观察者的现实“(不考虑任何外在的东西,正如牛顿所说的那样)。 就像一棵树在树林里倒下的古老难题:如果没有人听到,它会到在地面上发出一个响声吗?。 一个实证主义者肯定会对这个问题回答“是”。

    经验主义 Empiricism

    此外,实证主义以其最纯粹的形式认为,我们只能通过我们的感官来了解和理解可直接观察到的事件。这是经验主义的原则。如果真是这样的话,那么这显然会限制我们可以“科学地”研究的现象。例如,它可以排除现代心理学的大部分主题,这主要建立在对不直观的构念的研究之上,如态度,信仰和意识。的确,有一段时间,心理学领域主要由一个叫做逻辑实证主义的学派主导,认为心理学唯一科学合理的主题是可观察到的行为。任何形而上学的东西(不可直接观察的事物),例如思想,态度和信仰,都被排除在这门学科之外。

    回想一下,在班上我们看到现代物理学甚至不再完全坚持实证主义的学说。请记住爱因斯坦的理论是如何保持时间不是有规律地流动的,而是事件的时间顺序取决于观察者对这些事件的移动速度。考虑在上面的引用中,牛顿对时间的看法有多远。

    后实证主义 Postpositivism

    如今,大多数科学家采取了后实证主义立场。 后实证主义者认为,如果我们能够从可直接观察到的事件中推断出他们的存在或行为,那么不可直接观察到的事件就可能成为科学的合法主体。 没有运动生理学家曾经见过肌肉酸痛; 没有心理学家见过一种态度;;也没有粒子物理学家见过夸克。 但生理学家可以推断,有人从对疼痛评分量表的反应中得到肌肉酸痛;心理学家可以在态度问卷上从他们的分数中得出关于某人态度的推论; 而物理学家可以根据它在感光板上留下的图案来推断夸克的行为。

    确定性 Determinism

    传统科学的另一个公理是确定性。确定性认为,发生的一切都有其特定的原因,并产生特定的效果。因此,原则上,如果我们能够确定原因及其影响,我们可以绝对确定地预测宇宙任何部分的未来。因此,理解事件的起因至少是科学的主要目标之一。如果我们能够理解事件发生的原因,我们可以进行干预以确保事件发生或防止事件发生。例如,如果我们知道运动员在高压情况下能够控制他们的焦虑的原因,我们可以执行一个程序来确保他们控制他们的焦虑。相反,如果我们知道什么导致肌肉浪费在类风湿性关节炎等退行性疾病中,我们可以介入阻止甚至逆转它。最终,这不是科学的事情吗?请记住Lewin的格言,认为没有什么比一个好的理论更实用。稍后我们将更详细地回到因果关系的问题。

    虽然如此,后实证主义者在确定性方面却不如传统的实证主义者那么僵化。 回想一下爱因斯坦关于数学确定性的话:

    As far as the laws of mathematics refer to reality, they are not certain; and as far as they are certain, they do not refer to reality. Albert Einstein

    后实证主义者会接受我们可能无法完全确定地了解事物。 像大多数事情一样,这不是一个新的想法。 希腊哲学家Xenophanes在公元前6世纪 说过:

    he gods did not reveal, from the beginning, all things to us; but in the course of time, through seeking, men find that which is better. But as for certain truth, no man has known it, nor will he know it; neither of the gods, nor yet of all things of which I speak. And even if by chance he were to utter the final truth, he would himself not know it; for all is but a woven web of guesses. Xenophanes, 6th century B.C.

    不过,我们可以做得更好,而不仅仅是依靠纯粹的猜测。 后实证主义者认为,知识是概率的:我们可以用一定的确定性来预测,我们可以用概率定律和推论统计来确定确定性的程度。 所以我们在过去的几千年里取得了一些进展!

    唯物主义 Materialism

    另一个基本公理是唯物主义。 Materialism is the idea that whatever exists must exist in some amount。 因此,至少原则上可以测量任何存在的东西。 换句话说,我们可以量化我们科学研究的事件。 这当然就是为什么传统科学方法的应用通常被称为定量研究。

    科学的运作原理 Operating principles of science

    这些就是科学的主要公理。 这些基本的假设导致了一套关于如何完成科学的操作原则。

    客观性 Objectivity

    首先是客观性的原则。科学家在观察和解释数据时必须保持冷静和独立。换句话说,科学家应该与他们正在研究的东西隔离,以免影响或污染。

    定性研究人员通常认为,以这种方式不可能保持分离。作为能思考、有感觉的人类,研究人员不可避免地将自己的偏见和观点带入研究状况,并根据自己现有的信念和期望来解释事件。此外,定性研究人员认为,只有沉浸在所研究的现象中才能真正理解它。研究者应该充分参与他们正在研究的事物的社会现实,而不是徒劳地试图保持分离。然后他们应该在任何研究报告中明确地描述他们的背景和观点,以便读者能够考虑到这一点。那么,研究的读者或消费者选择接受或拒绝作者的观点。

    量化的研究人员反驳说,研究人员不能保持客观和独立的话,他们可以选择性地观察和记录,忽略任何不符合他们先前存在的想法的数据。 Seidentop(1989)在RQES三部曲的一篇文章中指出了这个问题:“新马克思主义定性研究者宣布新马克思主义的真相,做出判断,实际上有助于确保他们的数据中出现新马克思主义的真相“。其含义是研究人员只能观察和报告符合他们预先存在的议程的事情。

    回想一下,即使在物理领域,量子力学也表明观察者是被观察事件的一个组成部分。 经典的例子是光线的行为方式不同,取决于观察的方式。 Fritjof Capra指出:

    In modern physics, the universe is … experienced as a dynamic, inseparable whole which always includes the observer in an essential way. In this experience, the traditional concepts of space and time, of isolated objects, and of cause and effect, lose their meaning. Capra (1983)

    大多数研究人员,不管是定量的还是定性的,都在客观性方面采取更实用的后实证主义立场。 量化的研究人员认为,尽量客观,但不可能总是尽可能客观。 同样,大多数定性研究人员都接受与参与者过度认同的危险,并试图尽量减少偏见和数据失真。 例如,我们将在下一课中看到,分析定性数据是通常的做法是让不同的研究人员独立检查数据的解释。

    可复制性 Replicability

    第二个工作原理是可复制性。如果宇宙是按照实证主义的有序和一致的方式组织的,那么科学观察应该是可重复的。复制通常被认为对科学至关重要。我们不应该接受一项单一的研究的结果是有效的。相反,我们需要看到,不同的研究人员可以在不同的地点和不同的条件下复制结果。一个发现复制越多,我们就越有信心。你可能还记得几年前媒体做了一个大惊小怪的事情,当时一个研究小组向世界宣布他们已经发现了“冷聚变”:在没有通常需要的高温的情况下产生核能的方法。这为世界提供了便宜,易得和安全的能源的前景。立即世界各地的研究人员试图复制这项研究,但没有成功。结论是原来的研究受到了某种程度的污染。想象一下,如果在尝试复制初始报告之前,每个人都已经接受了初始报告,那么可以想象浪费在建造冷聚变装置上的时间,资源和人类的能量。

    看到这段突然想起了韩春雨

    简约 Parsimony

    第三个工作原理是简约。 这就是所有数据都应该以最简单,最简洁的形式来解读。 我们应该避免不必要的复杂的解释。 简约通常被称为奥卡姆剃刀原则,在十四世纪的哲学家和方济会修士奥卡姆的威廉被认为是第一个正式表达这个原则的人。 他用它来证明他的与教皇不太一样神学论证,但这是另一个故事。 后来被科学家采用的意思是说,如果我们有两个或更多的竞争理论可以很好地解释数据,那么最简单的理论就是最好的。 艾萨克·牛顿(Isaac Newton)表达了这样的想法:“We are to admit no more causes of natural things than such as are both true and sufficient to explain their appearances”。

    要理解简约性的原则,请回顾第一课中关于可证伪性的讨论。 在那里我展示了两个相互竞争的理论如何能够很好地拟合一个数据集:

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    正如我刚才所说的那样,“波浪线”理论比“直线”理论复杂得多,不那么高雅。 简约的原则将决定我选择更简单的解释。 更复杂的只是携带不必要的行李前行。

    做数据分析或者机器学习的人应该早就知道奥卡姆剃刀原则,即没有免费的午餐。

    定性研究的基本原则 Fundamental principles of qualitative research

    如果把定量的方法归结为现实是“在那里”等待被客观观察所捕捉的这一主张,那么定性研究就可以用现实“在我脑中”这个概念来描述。 其他人只有通过我对现实的解释,才能分享我对世界的看法。 定性研究人员的发现是一个个人建构,他们如何看待事件和他们的工作,作为研究人员总是说服他人,他们的解释是有效的。

    这种观点源于两个基本原则:现象学(phenomenologism)和建构主义(constructionism)。

    现象学 phenomenologism

    现象学认为,一个人的看法定义了现实。 由于不同的人会以不同的方式来看待事件,所以为了理解一个人的现实,我们必须通过他们的眼睛来看待这个世界。 定性研究人员寻求社会学家马克斯·韦伯(Max Weber)称之为“德语”(Verstehen)的东西:根据个人(现象学)的意义深刻理解一个人的行为或情况。

    建构主义 constructionism

    建构主义(也称为constructivism义)是这样一种观点,至少在社会和心理世界中,“外面”没有客观现实。相反,人们根据自己的信念和期望积极构建自己的现实。在很大程度上,不同的人分享相同的现实,特别是在同一种文化中,因为我们的信仰和期望在很大程度上是文化传播的。显然,如果我们所有人完全分离的现实,社会和所有的人际交往将彻底失败,因为我们将无法有效地沟通。

    不过,在某些方面,我们对现实的看法是分歧的。想想这两种不同的监禁效果的解释。实际上有两个版本的建构主义。强大的版本是没有“终极真相”。相反,事实是一个人如何构造的它。较弱的版本是,虽然在那里可能有一个最终的真相,我们可能永远不会知道它。所以在此同时,事实就是我们如何构建它。而且,随着我们学习以不同的方式来看待世界,我们对真理的理解将会随着时间而改变。我们在上一堂课遇到的乔治·凯利(George Kelly),就建构主义而言,清楚地表明他接受了较弱的版本:

    Whatsoever nature may be, or howsoever the quest for truth will turn out in the end, the events we face today are subject to as great a variety of constructions as our wits will enable us to contrive. All our present perceptions are open to question and reconsideration … even the most obvious occurrences of everyday life might appear utterly transformed if we were to construe them differently. Kelly (1970)

    应该指出的是,凯利接着说,只因为现实可以用不同的方式来解释,并不意味着一个人的现实就像任何人的现实一样好。 进行到极端的建设主义的强大版本留给我们一个真正的困难。 如果每个人对现实的建构是同样有效的,那么我们就会在一个没有绝对的世界中挣扎。 面对现实生活中的问题,那我们该怎么办? 谁的现实版本能帮助我们解决这个问题? 洛克,再次在RQES三部曲,这样说:

    If there is no way to describe the nature of the social world in its own terms …. then are we not adrift in a world where no compass points to right or wrong, and all is reduced to a debate of taste and personal opinion? Locke (1989)

    谁对谁错 Who is right and who is wrong?

    我们现在已经看到了传统的量化的科学方法的基本原则和完全不同的定性方法。你可能还在想,这对你和你对运动,健康和运动科学的研究意味着什么。谁是对的,谁是错的?我不能为你回答这个问题。你必须做出自己的想法。显然,对于我们领域的一些方面来说,自然科学模式是完全合适的。例如,很难想象如何使用定性方法来研究运动对荷尔蒙失衡的影响。你不能采访荷尔蒙!

    当谈到社会和行为科学时,我们每个人都必须决定我们的立场。例如,自然科学模型是否适合于理解运动心理学?定量的方法能让我们了解一个奥运决赛中的顶级运动员竞争焦虑的经历,或者是一个肥胖人士在维持一个定期锻炼计划中感受到的困难吗?同样,定性的方法可以给我们可信的,有效的和可靠的结果吗?目前大多数研究者都采取了务实的态度:两种方法都有其优缺点,方法的选择取决于研究问题的性质。

    在本单元的其余部分,我们将继续研究我们如何真正做科学。首先,在下周的课上,我们将看一个定性的方法,研究如何进行访谈和分析结果数据。课程作业将涉及定性数据分析,这将促使您思考定性研究的科学价值。然后,我们将详细研究定量方法。所有这一切的结束,我希望你们在定性和定量的辩论中能够达到你自己的地位。

    研究评估 Evaluating research

    同时,在评估一般研究方法的科学价值或特定研究的可信度时,我鼓励你们考虑三件事情。

    • 首先,它有多客观?我们可能会认为,不可能完全脱离我们正在研究的东西,而是研究者的个人愿景在多大程度上影响所收集的数据或者解释的方式?
    • 其次,所使用的方法是否允许我们将结果推广到其他人或不同情况下的相似人群,还是仅将结果应用于非常狭窄的一部分人群,因此实际使用很少?
    • 最后,调查结果在多大程度上可以确定因果关系?例如,如果一位运动员在一次采访中告诉我们,他们因为媒体强加的压力而在一场重大比赛中失败了,我们是否能够接受这是他们失败的原因,而不是别的东西?
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  • 定量数据和定性数据 有人曾经说过:“如果您无法测量某些东西,您将无法理解它。” 这种信念的另一种说法是:“如果无法衡量,那就不存在。” 这是一种错误的思维方式-一种谬论-实际上有时被称为麦克纳马拉谬论。 ...

    定量数据和定性数据

    有人曾经说过:“如果您无法测量某些东西,您将无法理解它。” 这种信念的另一种说法是:“如果无法衡量,那就不存在。” 这是一种错误的思维方式-一种谬论-实际上有时被称为麦克纳马拉谬论。 这种思维方式可能对国家事务以及个人医疗产生可怕的后果(例如在癌症患者中应用“无进展生存”指标,肿瘤的减少被认为是胜利,而肿瘤治疗的质量相应降低也被认为是胜利)。生活被忽略)。

    同样,在数据科学和分析领域,我们经常被这种相同的思维方式所吸引。 定量数据是我们数学模型的现成输入。 可量化的预测模型和规范模型的警号难以抗拒。 如果我们模型的输出是定量的(例如,准确性,精确度,召回率或其他某种验证指标),那么为什么不输入我们模型的输入呢? 这不是数据驱动的本质吗?

    当我们说“数据驱动”时,我们实际上是在说“基于证据”。 证据不仅是定量的。 同样,数据不仅是定量的。 因此,我们急于更加定量化的是定性数据集的巨大价值。 定性数据的价值来自多种方面,包括:

    • 它提供了其他功能,可以提高分析模型的准确性,可用性和解释能力;
    • 它将定量数据置于适当的上下文中(这可以防止在错误的上下文中错误使用我们的模型);
    • 它有助于建立人类故事,叙述以及我们对模型结果的接受(并最终倡导); 和
    • 顾名思义,它有助于我们评估(甚至验证)分析结果的质量。

    我们将通过回答与定性数据有关的四个基本问题来探索这些想法:

    1.我们遇到定性数据有哪些方式?

    定性数据可以来自调查,客户响应表,文档,甚至社交媒体。 这些是组织已经收集并利用以获取重要见解的宝贵信息来源。 从历史上看,对定性数据的分析往往是非常耗费人力的,因为我们不能仅仅针对文档提交数据库查询并获得一些可用于可视化的数字。 因此,历史定性数据分析的范围通常受到限制。 但是,这种情况现在正在Swift改变。 将定性数据转换为定量数据的方法越来越多,从而释放了定量分析对定性数据的全部功能。 一些转换方法包括评分(为特定的定性React或评论分配数字等级或分数),情感分析(为定性数据中表达的情感分配正值或负值,然后为其强度分配一个数值)情感),文本分析(以定量方式汇总文本信息的内容,例如主题模型和热图)以及自然语言和语义处理(从语言中提取含义,无论是书面还是口头的)。 因此,定性数据已经是大数据世界中的头等公民,应该给予它们平等的机会,以提供业务见解和价值。

    2.在得出洞见方面,定性数据和定量数据之间有哪些异同?

    由于定性数据通常是非定量数据,因此这意味着这些数据是非结构化的,通常是文本数据。 它们可能来自客户调查,回复表单,在线论坛,Web表单上的反馈评论栏,书面评论,打给呼叫中心的电话,传闻(例如,由我们的销售人员或营销团队收集的证据),新闻报道等等。 。 因此,从此类数据中提取结构和客观见解需要一个模型:我们如何为收集的单词或注释或调查反馈建模? 我们为不同的内容分配多少权重? 我们如何结合和整合多种资源? 这些问题的答案与我们处理定量数据时对这些完全相同的问题的答案并没有太大的不同。 最大的区别在于,定量数据已经以某种形式在电子表格中处理,显示在仪表板中或绘制在图形上。 在决定如何将定性数据转换为定量形式时,需要做出一些决定(可能是主观的)。 因此,这是一个挑战,但同时也是一个巨大的机会–我们可以使用更多的语言微妙和错综复杂的语言,从关于客户,员工和合作伙伴的定性数据源中提取出更深刻的理解和更好的含义。

    3.对于定性数据集,数据科学的分析和统计过程有何不同?

    首先,需要比定量数据更丰富的转换集(在这种转换下,以零比一的比例对数据进行标准化,以某种数学方式组合变量或将数字权重分配给不同的度量可能就足够了)在合并它们之前,或者定义不同属性之间的简单数学相似度或距离度量)。 通过这种定量分析,模型的验证往往更加直接。 相反,在定性数据分析中必须使用更复杂,更聪明的转换和验证指标,尽管逻辑回归技术可以使“正确”和“错误”的明确值(例如,“真肯定”与“假肯定”)更难定义。当存在二进制输出时(例如,该社交媒体用户是否更有可能投票给政治候选人A或B?),就足够了。 但是,当定性数据中嵌入了多种含义和理解程度(例如,许多可能的假设,即定性数据)时,执行二元测试(假设A与假设B [或零假设])的标准统计测试将不起作用。需要测试)。 链接分析是一种挖掘定性数据的可能方法:该技术可用于发现和探索复杂知识网络中多个节点之间的关联。 链接分析不需要定量数据-实际上,它取决于离散化的数据而不是连续的数字数据-在这种情况下,定性数据具有优势。

    4.因此,定性数据集会消失吗,尤其是如果我们只是将其转换并定量化(可能是自动地)成定量数据时?

    定性数据不会消失。 实际上,在这个大数据时代,这种数据类型的增长速度可能比我们正在收集的任何其他类型的数据快。 但是,我们一定会看到定性数据的更多量化(我们已经看到了),以便我们可以利用大量的分析算法和技术,这些算法和技术现在正以惊人的速度用于定量数据。 然而,在定性数据定性后,定性数据不再是图片的一部分是不正确的。 它们仍然是我们“数据故事”和数据资产中最重要的部分之一。 我们不能逃避它,也不应该尝试。 但是,我们应该尝试充分利用它,创建最佳模型以从中提取含义和见解,并继续寻找更聪明的算法,使我们能够量化所收集的大量定性数据。 简而言之,我们需要“大规模”收集,处理和挖掘大数据,其中包括定量和定性数据。

    总而言之,当我们可以无缝地汇总,分析和挖掘定量和定性数据集合时,我们可以避免错误的思维,并为我们的数据科学活动赋予更深的上下文含义。 如果我们可以在一个共享平台上使用一组共享的分析工具,在一个聚合的“多语言”数据环境中做到这一点,则最容易实现。 现在,我们看到了这种融合在大数据生态系统中的出现,特别是在MapR的新融合数据平台中 。 使用Hadoop在分布式数据架构中存储异构数据的能力,使用Apache Drill在整个数据湖中查询数据(数据库,文档,文本,JSON数据对象等)的能力以及在以下位置挖掘这些数据的能力Apache Spark进行实时存储和实时存储,这一切使我们离认知分析的承诺又近了一步:在正确的时间,正确的上下文中,在所有定量和定性数据收集中提出正确的问题。

    无论您从事何种行业或环境,只要可以从中提取数据,就可以理解。 这是定性的和定量的正确思维方式。

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2016/01/qualitative-data-context-gives-meaning-big-data.html

    定量数据和定性数据

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  • 定量研究与定性研究

    2012-02-22 17:35:00
    定量研究:解决是什么的问题   定性研究:是解决为什么的问题   简单例子:   关于1+1等于几的问题,就是一个定性问题。 需要问受访者俩个问题。    第一、等于几  第二、为什么等于几     ...

    定量研究:解决是什么的问题

     

    定性研究:是解决为什么的问题

     

    简单例子:

     

    关于1+1等于几的问题,就是一个定性问题。

    需要问受访者俩个问题。

     

     第一、等于几

     第二、为什么等于几

     

     

    如果问1+1=2,对不对?

    这是一个定量问题,主要是看认为等于2的人有多少。

     

     

    定性研究的主要通过,深度访谈,座谈会等实现。

     

    定量研究主要通过大量的样本调查获得。

     

    以后再补充。。。。

     

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