정량적 연구 : 특성, 기술, 예 - 과학

양적 연구는 경험적으로 자연 현상을 연구하는 데 사용되는 데이터를 수집하고 해석하는 방법의 집합입니다. 주로 통계와 수학을 기반으로하며 이러한 도구와 유사한 도구를 사용하여 조사 대상에 대한 가설과 이론적 모델을 만듭니다.

정량적 연구는 단일 요소의 특성을 깊이 이해하는 것이 아니라 연구 분야에 대한 일반 원칙을 발견하는 데 초점을 맞추고 있다는 점에서 정 성적 연구와 다릅니다. 이런 식으로 정량적 연구는 일반적으로 특정 주제보다 그룹에 더 중점을 둡니다.

이러한 유형의 연구는 심리학, 경제학, 사회학, 마케팅, 건강 또는 인구학과 같은 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 반면에 물리학이나 수학과 같은 순수 과학에 대한 연구는 특성이 약간 다르지만 일부 전문가에 의해 정량적으로 간주됩니다.

정량적 연구의 작동 방식을 이해할 때 이해해야 할 가장 중요한 것은 통계에 의존하여 특정 사례를 기반으로 일반 가설을 수립한다는 것입니다. 예를 들어, 매우 많은 사람들을 연구하면 특정 개인의 행동에 대해 예측할 수 있습니다.

정량적 연구의 특징

-모델, 가설 및 이론 생성

정량적 연구의 주요 목적은 모델과 이론을 구축하기 위해 대량의 데이터를 분석하는 것입니다. 이런 식으로 각 특정 사례는 질적 조사에서 발생하는 조사의 중심 프로세스가 아닌 통계 지식을 개발하는 과정에서 하나 이상의 조각으로 사용됩니다.

통계를 활용 한 정량적 연구에서 모델과 가설이 생성됩니다. 따라서, 예를 들어 특정 상황에서 연구 한 개인이 70 %의 시간 동안 행동을 반복한다면, 그 사람이 그런 식으로 행동했을 가능성이 매우 높고 이에 대한 예측이 가능하다고 생각할 수 있습니다.

-객관적인 측정 방법 사용

질적 연구에서 측정 방법은 일반적으로 개방되어 있으며 연구 할 현상을 최대한 깊이 이해하기위한 것입니다. 반면에 정량적 측면에서 중요한 것은 매우 특정한 측면에서 가능한 한 많은 데이터를 얻는 것이므로 측정은 완전히 다른 방식으로 수행됩니다.

일반적으로 표준화 된 테스트, 구조화 된 인터뷰와 같은 정량적 연구 도구에서는 가능한 한 많은 객관적인 데이터를 수집하기 위해 변수 제어가 가능한 실험 방법이 사용됩니다.

-실험 설계 사용

정량적 연구는 일반적으로 광범위한 맥락에 적용 할 수 있고 특정 요인에 의존하지 않는 이론을 생성 할 수 있도록 다양한 변수 간의 인과 관계를 찾으려고합니다. 이로 인해 일반적으로 결과를 확인하기 위해 다양한 변수를 조작하는 복잡한 실험 설계를 사용합니다.

따라서 정량적 연구에서 실험적 또는 준 실험적 모델과 같은 모델을 찾을 수 있습니다.이 모델에서는 전문가가 결과에 영향을 줄 수있는 일부 변수를 제어합니다.

-데이터 분석

양적 연구는 일반적으로 비교적 많은 양의 데이터로 작동합니다. 따라서 통계 분석, 회귀 분석 또는 빅 데이터 기술과 같은 방법을 사용하여 신뢰할 수있는 결론을 도출하고 연구 된 변수 간의 패턴과 관계를 발견하는 것이 실질적으로 필수적입니다.

이러한 이유로 정량적 조사가 신뢰할 수있는 것으로 간주 되려면 상대적으로 많은 수의 사례에 대해 작업 할 필요가 있습니다. 이것은 전문가가 단일 현상을 깊이 이해하는 데 집중하는 정 성적 연구에서 일어나는 것과 반대입니다.

정량적 연구의 기술 및 도구

정량적 연구에는 데이터 수집이 필요합니다.

우리가 찾을 수있는 모든 유형의 정량적 연구를 그룹화하려는 다양한 분류가 있습니다. 가장 일반적인 것 중 하나는 설문 조사, 상관 관계 연구, 인과 조사 및 실험의 네 가지 클래스로 나누는 것입니다. 다음으로 각각의 구성 요소를 살펴 보겠습니다.

투표소

설문 조사는 정량적 연구를 수행하는 데 사용할 수있는 가장 기본적인 도구입니다. 주요 목표는 주어진 인구 내에서 통계적 수준에서 가장 일반적인 답변이 무엇인지 이해하기 위해 다소 많은 수의 참가자에게 질문을하는 것입니다.

설문 조사는 전통적으로 직접 또는 전화로 수행되었습니다. 그러나 오늘날에는 새로운 기술을 사용하여 수행 할 수도 있습니다. 따라서 많은 연구자들은 인터넷을 사용하여 모든 종류의 설문 조사를 작성하고 시장의 요구 나 그 행동에 대해 더 많이 알아 봅니다.

설문 조사의 세계에는 많은 대안이 있습니다. 그들 중 일부는 특정 청중에게만 사용되는 반면 다른 일부는 통계 분석을 사용하여 다른 그룹을 비교합니다.

상관 관계 연구

상관 관계 연구는 두 현상 또는 개체 간의 관계를 설정하는 목적을 가진 연구입니다. 아이디어는 그들 사이에 존재하는 원인과 결과 관계에 대해 추론 할 수 없더라도 그것들이 어떻게 변하는 지 이해하는 것입니다.

상관 관계 연구는 주로 통계 및 수학적 분석을 기반으로합니다. 이러한 도구는 추세, 패턴 및 관계를 발견하는 데 사용됩니다. 그러나 일반적으로 이러한 유형의 연구에만 근거하여 결론을 내리지 않는 것이 좋습니다.

인과 적 조사

이 연구 방법은 준 실험이라고도합니다. 주로 하나가 다른 변수에 의존하는 두 변수 간의 인과 관계를 연구하는 데 사용됩니다. 그러나이 방법과 다른 유사한 방법의 차이점은 인과 적 조사에서 종속 변수가 조작되지 않고 관찰 될 뿐이라는 것입니다.

준 실험 조사는 둘 이상의 변수로 수행 할 수 있습니다. 단, 변수 중 하나 이상이 독립적 인 것으로 간주됩니다. 즉, 그들의 변화가 연구에있는 다른 사람들에게 영향을 미친다는 것입니다. 이전 사례와 마찬가지로 결과와 결론은 통계 분석을 수행하여 도출됩니다.

실험

실험적 연구는 결과에 영향을 미칠 수있는 모든 환경 요인을 제어하면서 다른 종속 변수에 대한 영향을 관찰하기 위해 독립 변수의 조작을 기반으로합니다.

원칙적으로 실험은 아직 입증되지 않은 가정이나 이론에 기초해야합니다. 이러한 유형의 연구의 아이디어는 정확하게 그것에 대한 결론을 도출 할 수있는 데이터를 수집하는 것입니다.

반면에 실험적 조사는 현상에 대한 인과 적 결론을 도출하는 데 사용할 수있는 유일한 정량적 방법입니다. 따라서 조사중인 내용을 완전히 이해하려면이 시스템을 사용하는 것이 좋습니다.

최근 정량적 연구의 실제 사례

정량적 연구 방법 중 하나는 실험입니다.

-OkCupid 사용자 연구

OkCupid는 세계에서 가장 유명한 온라인 데이트 플랫폼 중 하나이며 수백만 명의 사용자가 여러 국가에 분포되어 있습니다. 2016 년 5 월 제작자는 7 만 명의 사용자 행동을 분석 한 후 결론을 내린 연구를 발표했습니다.

이 연구에서는 플랫폼 내 행동, 선호도, 연령, 성별 또는 성적 취향에 따른 차이 측면에서 모든 종류의 패턴이 드러났습니다. 모든 결론은 통계 분석을 사용하여 이루어 졌으므로 이는 정량적 연구의 좋은 예입니다.

-효과

마음 챙김의 효과에 대한 2020 년 연구에 따르면이 기술을 사용하는 것이 우리의 경험에 매우 중요한 영향을 미칩니다. 자신의 한계를 찾기 위해 그는이 방법이 신체적 고통을 조절하는 효과를 시험해 보았습니다.

이 연구에서 참가자들은 두 그룹으로 나뉘 었습니다. 첫 번째로 배운 기본적인 마음 챙김 기술에 속하는 사람들은 두 번째에있는 사람들은 그렇지 않았습니다. 이것이 제어 그룹 설계로 알려진 것입니다.

마음 챙김에 대한 소개 후, 참가자의 팔에 고온의 물질과의 짧은 접촉을 적용하고, 나중에 고통 경험에 대한 다양한 질문에 답해야하는 설문지를 그들에게 제공했습니다. 그 결과 마음 챙김을 사용한 참가자는 그렇지 않은 참가자보다 고통을 덜 느꼈습니다.

관심 테마

과학적인 방법.

탐색 적 조사.

현장 조사.

응용 연구.

순수한 연구.

설명 적 연구.

참고 문헌

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"정량 연구": Wikipedia. 검색 일 : 2018 년 6 월 13 일 Wikipedia : en.wikipedia.org.

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