Квантитативно истраживање је оно које користи квантитативне методе и статистички закључак са циљем екстраполације резултата из узорка на популацију.
Квантитативно истраживање, за разлику од квалитативног, анализира велику количину података. Поред тога, проучава квантитативне променљиве, односно нумеричке. Они добијају сво своје значење када су повезани са другима путем корелација, регресија или тестова хипотеза.
Значај квантитативног истраживања
Квантитативно истраживање једино може извући закључке који се могу екстраполирати на већу групу од оне која се истражује. Отуда је његов значај пре свега зато што омогућава генерализацију. У ствари, тестови хипотеза или регресије имају за циљ добијање резултата из узорка који служи популацији.
Али то не значи да квалитативно заузима нижу хијерархијску ситуацију. У ствари, ово је обично први корак пре квантитативних истражних истраживања.
Међутим, када желимо да спроведемо студију која је коначна, морамо користити нумеричке податке. Поред тога, морате радити са великим узорцима, јер се тек тада могу закључити.
Кораци за спровођење квантитативне истраге
Кораци за спровођење квантитативног испитивања врло су слични онима који су изведени у другим, попут описног. Међутим, они се разликују од потоњих по томе што иду корак даље и нису задовољни само описивањем.
Уз то, да видимо кораке које треба следити:
- Дефинишите проблем: Прво морате да дефинишете проблем. Шта желимо да знамо, разлоге зашто су нам потребне ове информације или које су претходне студије на ту тему.
- Методологија: Друго, морате одабрати методологију. На основу горе наведеног, морамо одабрати технике које ћемо користити. Тако можемо извршити регресију ако желимо да знамо кретање једне променљиве у односу на друге или тест хипотезе ако ћемо екстраполирати резултате статистичким закључивањем.
- Анализа: Треће, морате извршити анализу. У овом случају, статистички софтвер, попут СПСС или сличног, биће вам од велике помоћи. Морате извршити прорачуне и добити показатеље доброг стања, интервале поузданости, значај или било које друге неопходне податке.
- Тумачење резултата: Коначно, морате протумачити те резултате. Доброта уклапања, будући да је квадрат Р најпознатији, обавештава нас о предиктивној моћи регресије. Интервали поверења и значај валидности теста хипотезе
Пример квантитативног истраживања
Замислите истрагу о економском расту (БДП) једне земље и нивоу незапослености. Желимо да знамо да ли постоји веза између обе променљиве. Даље, претходне студије показују могућу обрнуту корелацију између обе променљиве. Стога покрећемо регресију да бисмо је потврдили.
На доњој слици приказујемо поступак који следи:
Узимајући у обзир ову слику, морамо нагласити да квантитативно истраживање обично има четири корака:
- Прво се питамо да ли постоји веза између променљивих БДП и незапослености.
- Тада предлажемо методологију узимајући у обзир и друге радове.
- Затим се врше прорачуни регресије са њеним индикаторима.
- Коначно, тумачи се и у овом примеру закључујемо да постоји, али да није интензиван.