定性研究是对潜在问题的数据的收集、分析和解释。它可以帮助您针对问题提出想法或假设。它收集非数字数据或“某种行为背后的原因”。定性研究侧重于评估、澄清和理解受访者的行为和态度。让我们来看看使用定性研究收集原始数据的利弊。

定性研究的优点:

  1. 小样本:研究是针对一小部分受访者进行的,以低成本提供快速结果。
  2. 灵活:您可以在不同的地点和时间采访一小群受访者。您不必担心同时采访大量人员。
  3. 无限制访谈:用于收集数据的访谈问题不限于特定问题,研究人员可以引导或重定向受访者。
  4. 研究框架的修订:通过研究收集到的新信息可用于改变研究框架和方向。
  5. 详细考察:它要求你比定量研究更详细、更深入地考察一个研究领域。
  6. 挖掘受访者的创造力:定性研究问题是开放式的、动态的,有助于挖掘受访者的创造力,并通过与他们互动获得更多想法。
  7. 更多想法的来源:定性研究提供了更多形成性想法的丰富来源,可以对主题进行评估。
  8. 强大的信息:基于人类经验收集和分析的数据比量化数据更强大,更引人注目。
  9. 解释客户的态度:通过定性研究,你可以从之前的研究中得到某个预测矩阵之外发生的事件的解释。这有助于了解客户的态度和行为。
  10. 开放式过程:定性研究使您能够从受访者那里获得肤浅的反应、理性的想法和情感的反应。情绪反应会影响一个人的决定和行为。

定性研究的缺点:

  1. 没有概括性:一旦你从受访者那里收集了数据,你就不能像定量研究那样概括调查结果。定性研究不允许您将调查结果用作代表广泛受众或公众的基础。
  2. 需要行业相关的专业知识:这取决于面试官的技能和经验。缺乏与行业相关的专业知识可能会导致收集不准确的数据。
  3. 耗时:收集的数据量、分析过程和数据解释都非常耗时。以视觉形式表征发现也很耗时。
  4. 难以量化:以一种或另一种方式回答的受访者数量很难量化。您无法轻松创建关于受访者数量的可靠统计数据。
  5. 信任:研究人员需要大量的信任和耐心才能收集数据并将受访者看不见的数据汇总在一起。这确保了看不见的数据不会消失。
  6. 不被接受:定性研究在科学界没有被很好地理解或接受为定量研究。更多的人依赖定量数据而不是定性数据。
  7. 主观数据:由于研究人员的个人观点,收集的数据具有很强的主观性。一个研究人员可以收集其他研究人员认为毫无意义和不重要的数据。这可能会导致不准确和不可靠的数据。
  8. 数据的刚性:收集的数据基于个人观点,难以证明所收集信息的刚性。
  9. 需要重复研究期:定性研究依赖于小样本量,这给面临挑战的小企业带来了问题VsDIffeR。小样本并不代表大部分,因此应使用大样本进行后续跟踪以获得准确的数据。
  10. 不完全匹配:与定量研究的结果相比,它不容易重复,不能像以前的研究那样得到准确的反应。
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