Nghiên cứu định lượng là gì !? top 4 trung tâm uy tín

Nghiên cứu định lượng là gì !? top 4 trung tâm uy tín. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cho các bạn tìm hiểu về nghiên cứu định lượng là như thế nào và cung cấp cho các bạn 4 trung tâm có dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu định lượng tốt nhất và độ uy tín đã kiểm duyệt.

Nghiên cứu định lượng

Top 4 trung tâm nghiên cứu định lượng uy tín

1. Hỗ trợ nghiên cứu định lượng
2. Hỗ trợ xử lý định lượng
3. Hỗ trợ phân tích định lượng
4. Hỗ trợ chạy mô hình định lượng

Nghiên cứu định lượng là gì ?

Nghiên cứu định lượng là quá trình thu thập và phân tích dữ liệu số. Nó có thể được sử dụng để tìm các mẫu và giá trị trung bình, đưa ra dự đoán, kiểm tra các mối quan hệ nhân quả và tổng quát hóa kết quả cho các quần thể rộng lớn hơn.

Nghiên cứu định lượng ngược lại với nghiên cứu định tính , bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu phi số (ví dụ: văn bản, video hoặc âm thanh).

Nghiên cứu định lượng được sử dụng rộng rãi trong khoa học tự nhiên và xã hội: sinh học, hóa học, tâm lý học, kinh tế học, xã hội học, marketing, v.v.

Phương pháp nghiên cứu định lượng

Bạn có thể sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để nghiên cứu mô tả, tương quan hoặc thực nghiệm.

1. Trong nghiên cứu mô tả , bạn chỉ cần tìm kiếm một bản tóm tắt tổng thể về các biến số nghiên cứu của mình.
2. Trong nghiên cứu tương quan , bạn điều tra mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu của bạn.
3. Trong nghiên cứu thực nghiệm , bạn kiểm tra một cách có hệ thống xem có mối quan hệ nguyên nhân và kết quả giữa các biến hay không.

Nghiên cứu tương quan và nghiên cứu thực nghiệm đều có thể được sử dụng để kiểm tra chính thức các giả thuyết , hoặc dự đoán, sử dụng thống kê. Kết quả có thể được khái quát hóa cho các quần thể rộng hơn dựa trên phương pháp lấy mẫu được sử dụng.

Để thu thập dữ liệu định lượng, bạn thường sẽ cần sử dụng các định nghĩa hoạt động giúp chuyển các khái niệm trừu tượng (ví dụ: tâm trạng) thành các thước đo có thể quan sát và định lượng được (ví dụ: tự xếp hạng cảm giác và mức năng lượng).

Phân tích dữ liệu định lượng

Sau khi dữ liệu được thu thập, bạn có thể cần phải xử lý nó trước khi nó có thể được phân tích. Ví dụ: dữ liệu khảo sát và thử nghiệm có thể cần được chuyển đổi từ từ sang số. Sau đó, bạn có thể sử dụng phân tích thống kê để trả lời các câu hỏi nghiên cứu của mình .

Thống kê mô tả sẽ cung cấp cho bạn bản tóm tắt dữ liệu của bạn và bao gồm các thước đo về giá trị trung bình và sự thay đổi. Bạn cũng có thể sử dụng đồ thị, biểu đồ phân tán và bảng tần suất để trực quan hóa dữ liệu của mình và kiểm tra bất kỳ xu hướng hoặc ngoại lệ nào.

Sử dụng thống kê suy luận , bạn có thể đưa ra dự đoán hoặc khái quát dựa trên dữ liệu của mình. Bạn có thể kiểm tra giả thuyết của mình hoặc sử dụng dữ liệu mẫu để ước tính tham số dân số .

Ưu điểm của nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng thường được sử dụng để chuẩn hóa việc thu thập dữ liệu và tổng quát hóa các phát hiện .

Điểm mạnh của phương pháp này bao gồm:

Nhân rộng

Việc lặp lại nghiên cứu là có thể thực hiện được do các giao thức thu thập dữ liệu được chuẩn hóa và các định nghĩa hữu hình của các khái niệm trừu tượng.

So sánh trực tiếp các kết quả

Nghiên cứu có thể được tái tạo trong các bối cảnh, thời điểm văn hóa khác hoặc với các nhóm người tham gia khác nhau. Kết quả có thể được so sánh thống kê.

Mẫu lớn

Dữ liệu từ các mẫu lớn có thể được xử lý và phân tích bằng cách sử dụng các quy trình nhất quán và đáng tin cậy thông qua phân tích dữ liệu định lượng.

Kiểm tra giả thuyết

Sử dụng các quy trình kiểm tra giả thuyết được chính thức hóa và thiết lập có nghĩa là bạn phải xem xét và báo cáo cẩn thận các biến số nghiên cứu, dự đoán, phương pháp thu thập dữ liệu và kiểm tra trước khi đi đến kết luận.

Nhược điểm của nghiên cứu định lượng

Mặc dù có những lợi ích của nghiên cứu định lượng, nhưng đôi khi nó không đầy đủ trong việc giải thích các chủ đề nghiên cứu phức tạp. Những hạn chế của nó bao gồm:

Hời hợt

Sử dụng các định nghĩa hoạt động chính xác và hạn chế có thể thể hiện không đầy đủ các khái niệm phức tạp. Ví dụ, khái niệm tâm trạng có thể chỉ được biểu thị bằng một con số trong nghiên cứu định lượng, nhưng được giải thích bằng sự trau chuốt trong nghiên cứu định tính.

Trọng tâm hẹp

Các biến và quy trình đo lường được xác định trước có thể có nghĩa là bạn bỏ qua các quan sát có liên quan khác.

Sự thiên vị cấu trúc

Bất chấp các quy trình đã được chuẩn hóa, các sai lệch về cấu trúc vẫn có thể ảnh hưởng đến nghiên cứu định lượng. Dữ liệu bị thiếu , phép đo không chính xác hoặc phương pháp lấy mẫu không phù hợp là những sai lệch có thể dẫn đến kết luận sai.

Thiếu bối cảnh

Nghiên cứu định lượng thường sử dụng các thiết lập không tự nhiên như phòng thí nghiệm hoặc không xem xét bối cảnh lịch sử và văn hóa có thể ảnh hưởng đến việc thu thập dữ liệu và kết quả.