Методы исследования

• Количественный

  • Сущность

    • Формализм и массовость.

  • Цель

    • Выявление степени распространенности мнений, оценок, высказываний.

  • Процесс

    • Заранее заданные переменные (отступление невозможно).

    • Массовый сбор однотипных данных.

    • Последующая количественная (цифровая) обработка.

  • Результаты:

    • Форма

      • Объемная числовая информация.

    • Характеристики

      • Статистически значимы.
        

      • Надежны (повторяемы).

      • Репрезентативны (возможность обобщения на генеральную совокупность).

      • Позволяют строить математические модели.

  • Достоинства:

    • Объективный характер процедуры.
      

    • Возможность перепроверки (благодаря репрезентативности, надежности, валидности).

    • Возможность изучения больших групп и быстрого обобщения данных.

    • Сравнение индивидуальных результатов с обобщенными данными.

  • Недостатки/Ограничения:

    • Требуют наличия разработанной системы понятий (теоретической модели), создание которой само по себе сложно.

    • Нет эффективной обратной связи, что тормозит развитие концепций.

    • Непригодны для изучения уникальных и изменчивых свойств.

    • Не все явления поддаются количественному измерению. Имеют "зону применения", ограниченную рамками измерительных процедур.

• Качественный

  • Сущность 

    • Гибкость, глубина и понимание.

  • Цель 

    • Понимание и объяснение явлений, выявление спектра мнений, оценок, высказываний, мотивов и смыслов.

  • Процесс

    • Гибкий, итеративный дизайн исследования.

    • Набор исследуемых переменных может уточняться и меняться по мере сбора данных.

    • Сбор "богатых", неструктурированных или слабоструктурированных данных (тексты, интервью, наблюдения).

    • Целенаправленный отбор случаев (например, релевантных или критических).

    • Интерпретационная обработка данных (анализ содержания, дискурс-анализ и т.д.).

  • Результаты

    • Форма Углубленная нечисловая информация (описания, категории, концепции, модели).

    • Характеристики

      • Высокая степень соответствия реальности, так как отражают глубинные и контекстные аспекты явления.

      • Не могут быть распространены на генеральную совокупность в статистическом смысле.

      • Содержат детализированную информацию, позволяющую глубоко понять проблему.

  • Достоинства

    • Способность изучать сложные и уникальные явления, недоступные для количественного измерения.

    • Гибкость и адаптивность в процессе исследования.

    • Глубина понимания контекста, причин и мотивов поведения.

    • Позволяют выявлять новые, неожиданные аспекты проблемы и генерировать теории.

  • Недостатки/Ограничения

    • Результаты могут зависеть от личности и интерпретаций исследователя.

    • Невозможность статистического обобщения на большие группы.

    • Процесс сбора и анализа данных требует значительных временных затрат.

    • Повторение исследования другим ученым может дать иной результат из-за иной интерпретации.