어떤 접근 방식이 귀하의 필요에 더 잘 맞는지 알아보십시오.
연구 방법 사이의 선택은 연구자 가 대답하기를 원하는 질문 과 그러한 질문에 대답 할 수있는 종류의 데이터를 수집하는 실용성에 대한 일련의 결정에 근본적으로 달려 있습니다. 첫 번째 단계는 분명한 적합성을 찾는 것입니다.
두 가지 유형의 방법 간에는 많은 차이점이 있지만 아주 중요한 차이점이 하나 있습니다. 양적 연구 는 연역적이며 연구가 시작되기 전에 확인 된 가설의 존재에 달려있다. 질적 연구는 귀납적이며 연구 프로세스 를 시작하기 위해 가설을 요구하지 않습니다.
이 중요한 차이점을 면밀히 살펴보고 양적 및 질적 연구를 정의하는 데 도움이되는 세 가지 핵심 용어를 자세히 살펴 보겠습니다.
- 매혹적인 연구
- 가설
- 귀납적 연구
정량적 연구 결과 확인
양적 연구는 일반적인 경우를 살펴보고 특정 경우로 이동합니다. 이 연구에 대한 연역적 접근 은 어떤 것의 잠재적 인 원인을 고려하고 그 효과를 검증하기를 희망합니다. 원인과 결과 라는 구절은 거의 모든 아동의 부모 강의 역사의 일부이기 때문에 우리는 모두이 개념을 잘 알고 있습니다.
연구에서 원인과 결과는 모두 관계의 힘에 관한 것입니다. 두 변수 사이에 매우 강한 관계가 존재한다면 그 원인과 결과 관계는 매우 높거나 가능성이 높다고 말할 수 있습니다. 원인의 결과로 그 효과가 발생하지 않는다고 말할 수있는 여지는 여전히 있지만, 이것은 그리 가능성이 있다고 여겨지지 않습니다.
다음은 온라인 구매 행위 및 웹 사이트 쇼핑 카트 사용의 차이점을 측정하려는 연역적 시장 조사 접근법의 예입니다.
일반 원인 : 정기적으로 온라인 쇼핑 카트에 항목을 넣었지만 많은 구매를 완료하지 않은 인터넷 쇼핑객의 구매 행동은 구입하지 않은 항목을 보관 하기 위해 장바구니를 사용하지 않는 인터넷 쇼핑객의 구매 행동과 다릅니다. 특정 효과 온라인 쇼핑 카트에 상품을 넣어 두지 만 구매를 완료하지 않은 인터넷 쇼핑객은 동일한 웹 사이트로 돌아가 7 일 이내에 구매를 완료 할 확률이 75 % 높습니다. 연구 결과 소비자가 구매를 완료하기 전에 웹 사이트를 떠날 때 온라인 쇼핑 카트 내용을 10 일간 보유하면 좋은 비즈니스가되며 방문한 웹 사이트에서 해당 소비자가 향후 구매 가능성을 높일 수 있습니다.
가설 - 잠정 가정
가설은 연구 노력이 응답하도록 고안된 진술이나 질문의 형태로 시험적인 가정이다. 양적 연구에서 두 가설 진술이있다. 하나의 가설을 귀무 가설 ( Ho hypothesis) 또는 Ho 라고 부른다. 연구자는 귀무 가설이 사실 일 것으로 기대하지 않습니다.
연구 프로세스가 끝나면 연구자는 수집 된 데이터 를 분석 한 다음 귀무 가설을 수락하거나 거부합니다. 연구원은 가설을 검증하는 과정 (가정 -)을 가설을 테스트하는 것으로 언급합니다.
두 번째 가설은 대립 가설 또는하라고 불린다. 연구자는 대립 가설이 사실이라고 가정합니다. 귀무 가설을 기각하는 것은 대체 가설이 사실 일 수 있음을 시사한다. 즉, 대립 가설을 사실이 아니게 만드는 오류가있는 기회는 과학적 기준에 의해 합리적으로 작다. 양적 연구에서의 가설 테스트는 절대로 절대적이지 않습니다.
온라인 구매 행위에 관한 연구에서 귀무 가설의 한 예가 다음과 같습니다.
Ho = 웹 사이트를 떠나기 전에 카트에 물건을 넣는 인터넷 쇼핑객은 장바구니에 물건을 넣지 않고 웹 사이트로 돌아 오는 인터넷 쇼핑객보다 물건을 반환하고 구매할 가능성이 더 없습니다.
상응하는 대체 가설의 예는 다음과 같다.
Ha = 장바구니에 넣은 물건을 구매하기 전에 웹 사이트를 떠난 인터넷 쇼핑객은 가까운 장래에 동일한 웹 사이트에서 구매를 완료 할 가능성이 더 큽니다.
질적 조사 탐구
질적 인 연구는 구체적인 것으로 시작하여 장군쪽으로 나아 간다. 질적 조사 의 데이터 수집 프로세스는 개인, 현장 기반 및 반복적 또는 순환 적입니다. 분석하는 동안 데이터가 수집되고 정리됨에 따라 패턴이 나타납니다. 이러한 데이터 패턴은 연구원이 눈덩이 내리막 길 굴림과 유사한 방식으로 다른 질문이나 개념을 추구하도록 유도 할 수 있습니다.
데이터 수집 프로세스 전반에 걸쳐 연구원들은 일반적으로 떠오르는 데이터 패턴에 대한 생각과 느낌을 기록합니다. 질적 연구자는 여러 가지 방법으로 또는 여러 가지 출처에서 연구에 대한 데이터를 수집합니다. 관련 데이터에 대한이 확장 된 뷰를 삼각 측량 이라고하며 데이터를 검증 할 수있는 매우 중요한 방법입니다. 데이터 세트가 충분히 크거나 충분히 깊다고 생각되면 연구원은 데이터 를 해석합니다 .
아래의 예는 질적 인 연구원이 데이터를 삼각 화하고 연구 프로젝트를 특정 데이터에서 일반 주제로 옮기고 궁극적으로 연구 결론 또는 결과 로 옮길 수있는 몇 가지 방법을 제시합니다.
특정 소비자 인터뷰
소비자는 온라인 쇼핑 카트에 항목을 남겨두고 왜 온라인 구매를 완료하지 않는지 이유를 설명합니다.
- 특정 웹 사이트 사용자 관찰 : 연구원은 온라인 쇼핑에 종사하는 소비자가 그들이 쇼핑하는 동안 생각하고있는 것을보고합니다.
- 일반 연구원 필드 메모 : 연구원은 데이터 수집 프로세스 중에 등장하는 아이디어를 기록합니다. 예를 들어 온라인 쇼핑객은 실제 매장의 탈의실과 같은 쇼핑 카트를 취급하는 경향이 있습니다. 실제 매장에서는 물건을 남기는 것이 쇼핑 경험의 일부일뿐입니다.
- 연구 결론 : 온라인 쇼핑객은 온라인 쇼핑 카트에 물건을 남기는 관습에 따라 창 쇼핑에 참여합니다. 이 소비자 행동은보다 적절한시기에 구매를하기 위해 소비자를 끌어들이는 경향이있는 온라인 상점에 대한 친숙 함의 느낌에 기여합니다.