精华内容
下载资源
问答
  • 定性和定量大数据分析方法指南

    千次阅读 2020-09-17 17:10:52
    定性和定量大数据分析方法?我们看到数据时想到的第一件事是什么?第一个本能是找到模式,联系和关系。我们查看数据以发现其中的含义。  同样,在研究中,一旦收集了数据,下一步就是从中获取见解。例如,如果服装...

      定性和定量大数据分析方法?我们看到数据时想到的第一件事是什么?第一个本能是找到模式,联系和关系。我们查看数据以发现其中的含义。

      同样,在研究中,一旦收集了数据,下一步就是从中获取见解。例如,如果服装品牌试图确定年轻女性的最新趋势,那么该品牌将首先与年轻女性接触,并向她们询问与研究目标相关的问题。在收集了这些信息之后,该品牌将分析该数据以识别样式-例如,它可能会发现大多数年轻女性希望看到更多的牛仔裤。

      大数据分析是研究人员从大量数据到有意义的见解的方式。取决于研究类型,有许多不同的大数据分析方法。您可以使用以下几种方法来分析定量和定性数据。

      分析不良数据非常困难。通过我们的博客“ 4种数据收集技术:哪个适合您?”,确保您正在收集高质量的数据 。

      分析定量数据

      资料准备

      分析数据的第一步是数据准备,其目的是将原始数据转换为有意义且可读的内容。它包括四个步骤:

      步骤1:资料验证

      数据验证的目的是尽可能地找出数据收集是否按照预设的标准进行并且没有任何偏差。这是一个四步过程,其中包括…

      欺诈,以推断每个受访者是否真正接受了采访。

      筛选,以确保根据研究标准选择了受访者。

      Procedure,以检查是否已正确执行数据收集过程。

      完整性,以确保访调员向受访者提出所有问题,而不仅仅是几个必填问题。

      为此,研究人员需要从已完成的调查中随机抽取一个样本并验证收集到的数据。(请注意,这对于包含大量回复的调查可能会非常耗时。)例如,假设有一个200名受访者被分为两个城市的调查。研究人员可以从每个城市中随机抽取20名受访者作为样本。此后,研究人员可以通过电子邮件或电话与他们联系,并检查他们对某些问题的回答。

      首先检查18个数据验证,这些数据验证可防止不良数据进入您的数据集。

      

    大数据分析

     

      步骤2:资料编辑

      通常,大数据集包含错误。例如,受访者可能会错误填写字段或意外跳过字段。为了确保没有此类错误,研究人员应进行基本数据检查,检查异常值,并编辑原始研究数据,以识别和清除所有可能影响结果准确性的数据点。

      例如,错误可能是被调查者留空的字段。编辑数据时,确保删除或填充所有空白字段非常重要。(这里有4种方法来处理丢失的数据。)

      步骤3:资料编码

      这是数据准备中最重要的步骤之一。它是指对调查的答复进行分组和分配值。

      例如,如果研究人员访问了1000人,现在想查找受访者的平均年龄,则研究人员将创建年龄段,并根据这些代码对每个受访者的年龄进行分类。(例如,年龄在13-15岁之间的受访者将其年龄编码为0,将16-18编码为1,将18-20编码为2,等等)

      然后,在分析过程中,研究人员可以处理简化的年龄段,而不是处理大量的个人年龄段。

      定量大数据分析方法

      完成这些步骤后,就可以进行大数据分析了。两种最常用的定量大数据分析方法是描述性统计和推断性统计。

      描述性统计

      通常,描述性统计(也称为描述性分析)是分析的第一级。它可以帮助研究人员汇总数据并找到模式。一些常用的描述性统计数据是:

      平均值:一组值的数值平均值。

      中位数:一组数值的中点。

      模式:一组值中最常见的值。

      百分比:用于表示数据中的一个值或一组答复者与较大的一组答复者之间的关系。

      频率:找到值的次数。

      范围:一组值中的最高和最低值。

      描述性统计信息提供绝对数字。但是,他们没有解释这些数字背后的理由或理由。在应用描述性统计之前,重要的是要考虑哪一个最适合您的研究问题以及您想展示什么。例如,百分比是显示受访者性别分布的好方法。

      当研究仅限于样本并且不需要推广到更大的人群时,描述性统计最有用。例如,如果您比较两个不同村庄中接种疫苗的儿童的百分比,则描述性统计就足够了。

      由于描述性分析主要用于分析单个变量,因此通常称为单变量分析。

      

    大数据分析

     

      分析定性数据

      定性大数据分析的工作原理与定量数据有所不同,主要是因为定性数据是由单词,观察值,图像甚至符号组成的。从这样的数据中得出绝对含义几乎是不可能的。因此,它主要用于探索性研究。虽然在定量研究中,数据准备阶段和大数据分析阶段之间存在明显的区别,但定性研究的分析通常在数据可用后立即开始。

      数据准备和基本大数据分析

      分析和准备工作并行进行,包括以下步骤:

      熟悉数据:由于大多数定性数据只是文字,因此研究人员应先读取数据几次以熟悉数据,然后开始寻找基本的观察结果或模式。这也包括转录数据。

      重新研究目标:在这里,研究人员重新审查研究目标,并确定可以通过收集的数据回答的问题。

      开发框架:也称为编码或索引,在这里研究人员识别出广泛的想法,概念,行为或短语,并为其分配代码。例如,编码年龄,性别,社会经济地位,甚至概念,例如对问题的肯定或否定回答。编码有助于结构化和标记数据。

      识别模式和联系:对数据进行编码后,研究就可以开始确定主题,寻找最常见的问题答案,识别可以回答研究问题的数据或模式,并找到可以进一步探索的领域。

      

    大数据分析

     

      定性大数据分析方法

      有几种方法可用于分析定性数据。最常用的大数据分析方法是:

      内容分析:这是分析定性数据的最常用方法之一。它用于分析文本,媒体甚至物理项目形式的文档信息。何时使用此方法取决于研究问题。内容分析通常用于分析受访者的回答。

      叙事分析:此方法用于分析各种来源的内容,例如受访者的访谈,实地观察或调查。它着重于利用人们分享的故事和经验来回答研究问题。

      话语分析:话语分析与叙事分析一样,用于分析与人的互动。但是,它着重于分析研究者与受访者之间进行交流的社会环境。话语分析还会查看受访者的日常环境,并在分析过程中使用该信息。

      扎根理论:这是指使用定性数据来解释为什么发生某种现象。它通过在不同的环境中研究各种相似的案例并使用数据得出因果关系来做到这一点。研究人员在研究更多案例时可能会更改解释或创建新的解释,直到得出适合所有案例的解释。

      这些方法是最常用的方法。但是,也可以使用其他大数据分析方法,例如会话分析。

      大数据分析也许是研究中最重要的组成部分。较弱的分析会产生不准确的结果,不仅会影响研究的真实性,还会使发现无法使用。必须谨慎选择大数据分析方法,以确保您的发现具有洞察力和可操作性。

     

    摘自:https://www.aaa-cg.com.cn/data/2163.html

    展开全文
  • 定性研究:适合研究事物之间的联系与逻辑,更好地解决是什么,为什么的问题。做定性研究需要大量的案例素材,或者针对某个用户或产品进行深入的调研。 定量研究:适合研究事物间的相关关系与影响,更好地解决影响...

    用户研究方法:问卷调查、眼动测试、a/b test、焦点小组、结构化/半结构化/开放式访谈

    定性研究:适合研究事物之间的联系与逻辑,更好地解决是什么,为什么的问题。做定性研究需要大量的案例素材,或者针对某个用户或产品进行深入的调研。

    定量研究:适合研究事物间的相关关系与影响,更好地解决影响程度多大的问题,能够帮助产品抓住主要矛盾,并且了解有哪些因素与结果相关。做定量研究需要大量的数据,需要更多的样本,需要对问题进行量化,并解释数据所展示的结果。

    展开全文
  • 定性分析 or 定量分析

    万次阅读 2018-05-28 10:41:04
    定量分析是指在数学方法基础上,通过研究社会现象的数量特征、数量关系和数量变化,对发展趋势进行分析、预测解释。 2、区别 在对某个问题进行分析的时候,往往都需要从多个角度来进行,最经常使用的分析手段...

    1、概念

       定性分析是指通过挖掘问题、理解事件现象、分析人类的行为与观点来对社会现象的质的分析和研究,通过对社会现象发展过程及其特征的深入分析进行解释。

       定量分析是指在数学方法基础上,通过研究社会现象的数量特征、数量关系和数量变化,对发展趋势进行分析、预测和解释。

    2、区别

         在对某个问题进行分析的时候,往往都需要从多个角度来进行,最经常使用的分析手段就是定性分析和定量分析,那么这两种不同的分析手段之间的具体区别是什么呢?

      定性分析和定量分析具体分析的内容会有所不同。定性分析主要采用的是文字语言的方式,对于产品的问题进行相关的描述,而定量分析主要采用的是数学语言,通过一系列的数据来对产品问题进行描述。
     定性分析和定量分析所采取的具体方法会不同。定量分析主要采取的是统计数据、建立数学模型的方法,通过科学准确的数学模型来计算出分析对象的各项指标,以及所涉及到的一系列数值。定性分析则主要是依据分析人员的经验和直觉,对分析对象的状况进行剖析。归纳总结分析对象的性质特点以及发展规律等方面的问题。从这个角度来看,定量分析要比定性分析更加科学一点,但是任何一项定量分析,都必须以定性分析作为基础和前提,只有这样才能够明确分析的方向,不至于出现方向性的错误。
        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)。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。

    3、联系

          定性分析和定量分析两者既对立又统一,相互补充。定性分析是定量分析的基本前提,没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量,定量分析使得定性分析更加科学、准确,它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。

    4、实例

    (定量分析)https://wenku.baidu.com/view/d3c567ea31126edb6e1a10a0.html

    (定性分析)https://wenku.baidu.com/view/07b6078a3169a4517623a38f.html

    展开全文
  • 在总结煤的破坏类型、进行煤体结构定性描述的基础上,建议采用煤的筛分指数来定量反映煤的破坏类型,采用软煤比揉皱系数来定量反映煤体结构的破坏程度;参照岩体结构的类型与工程稳定性之间的关系,煤体结构的分类也与...
  • 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?
    展开全文
  • 论文研究-从定性定量信息系统项目评价方法研究.pdf, 根据从...探讨了定性指标和定量指标之间的关系 ,提出了将德尔菲、层次分析、灰色关联及模糊综合评价集成的 DHGF算法.
  • 定性分析与定量分析

    2020-12-11 17:42:04
    定性研究主要是一种价值判断,它建立在解释学、现象学建构主义理论等人文主义的方法论基础上。其主要观点是:社会现象不像自然现象那样受因果关系的支配,社会现象与自然现象有着本质的不同。 定量分析 定量分析...
  • 对正态分布的检验往往具有两种方法,即从定性和定量两个角度出发。定性方法一般有直方图、Q-Q图P-P图;定量方法一般有shapiro正态性检验K-S正态性检验。下面将对...
  • 采用两极脉冲式经络测量法对正常...首次运用信息化实证方法对经络脏腑相关问题进行了系统、深入的定位、定性和定量研究,较为明确地说明了经络的客观存在、经络脏腑间的相关类型及数量关系,揭示了若干重要的活动规律。
  • 用户研究方法定性定量 什么是定性测试? (What is Qualitative Testing?) Qualitative testing—which can take the form of interviews or other directly-observed usability tests—tends to be exploratory and ...
  • 在进行以MapX为平台的GIS开发中,经常会遇到进行空间方位关系和空间拓补关系以及空间距离关系的查询,该组件以MapX空间定性推理组件为基础,集成了同时对属性数据库进行查询的方法,多方位实现了空间查询。
  • 为此,结合了定性方法(研究1)和定量方法(研究2)。 15名体育教师(6名女性9名男性)参加了定性研究。 894名学生(男442名,女452名)参加了定量研究。 根据研究1,论证性言语进取性是与人的行为共存的特征。...
  • 定性和定量分析是两种不相同但是有潜在联系的分析方法。 不同: 定性就是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验,运用主观上的判断来对分析对象的性质、特点、发展变化规律进行分析的一种方法。 ...
  • 4.1 因果关系和对称性原理 4.2 电磁学中对称性原理的应用 4.3 原因不能唯一确定结果时的对称性原理 5.宇称不守恒与CPT变换 5.1 马赫的困惑 5.2 宇称不守恒 5.3 CP守恒与破坏 5.4 麦克斯韦方程的C、P、T对称性...
  • 这是一种定性方法,易操作,但主观性强 根据历史数据研究指标之间的相关关系或指标与评估结果的关系来进行综合评价这是定量研究,没有考虑决策者的主观意愿业务经验,同时计算方法较烦琐 常用方法 层次分析法 主成分...
  • 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...
  • 笔者最近一周之内连续听了四场关于定量遥感前沿进展的讲座(内容遍布目前定量遥感的诸多热点领域)。...所以听完之后,有些想法思考来谈一谈关于从定性遥感到定量遥感的发展以及必然。 首先会有很多人会疑惑什么
  • 什么要对定量变量进行转换?大多数情况下,我们可以直接使用定量变量。但是有时候,特征目标之间不呈线性关系。比如说年龄收入之间的关系,当人年轻时,收入通常会稳步上升,但到了一定年纪之后,收入便开始...
  • 大数据分析方法:定性研究还是定量研究 大数据研究就是纯学术方面的东西,对吗?错了!事实上,如果您企业雇用的大数据科学专家所持有的大数据项目理念与您打算在企业业务方面采用的战略哲学不协调的话,您会让自己...
  • 配置依赖关系 (此步骤只需要执行一次) 在本地克隆存储库: git clone https://github.com/guadalupebabio/ThePowerofWithout.git 在项目文件夹中,安装软件包: npm install 确保已安装npm。 如果没有,您可以...
  • 为了更好地讨论问题,将模型的自变量分类。在模型里使用的变量...事实上,定量变量按是否连续可进一步细分为连续型变量离散型变量。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续型变量,比如人的身高、体重等;反之则...
  • 针对现有多种表达模型不能定量表达空间目标间方向关系问题,采用统计模型的定量表达方法,通过AUTOLISP语言编程计算得到...研究结论初步突破了对传统的定性表达目标间方向关系的认识,有助于寻求定量表达算法的有效途径.
  • 利用扩展的开放区域理论对空间对象的方向关系进行建模,给出定量方向关系查询的解决方法,并扩展绝对参考框架下定量方向关系查询技术的通用性应用于不同参考框架下的定量和定性的方向关系查询处理,实验证明该技术与...
  • 目前已有的空间关系模型(拓扑关系、方向关系以及度量关系)基本上是相对独立的,同时这些模型(度量关系除外)主要是定性的形式化描述,其表达精度还有待提高,因此有必要研究定量化的、组合表达的空间关系模型。...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 11,796
精华内容 4,718
关键字:

定性和定量是什么关系