定性的なデータとは対照的に、定量的なデータ収集は数字と数字に関するすべてです。 研究者は、調査サンプルの調査またはインタビューを通じて得られたデータを文脈化することにより、特定の現象の仮説を支持または反対する動機を持つ属性、態度、行動、およびその他の定義された変数を定量化する場合、定量的データに依存することがよくあります。
定量的なデータ収集の必要性は何ですか？
研究者として、オンラインでのデータ収集を選択するオプションがあります または、適切な調査を通じて従来のデータ収集方法を使用します。 ただし、収集された定量的データから結果を導き出すには、計算、統計、および数学のツールが必要になります。
定量的データ収集に使用される方法
カウントまたは数値で表すことができるデータは、定量的データを構成します。 これは通常、イベントまたは同時発生のレベルを調査するために使用されます。 そして、「いくら」または「いくつ」で始まる質問をする構造化されたアンケートを通じて収集されます。 定量的データは数値であるため、決定的なデータと客観的なデータの両方を表します。 さらに、定量的情報は、統計的および数学的分析のために大幅に分類されているため、チャートやグラフの形式で説明することができます。
離散データと連続データは、離散データの数が有限であり、定数データ値が分数または小数の可能性がある連続体にある定量データの2つの主要なカテゴリです。 アメリカの世帯が所有する車両の数を調べるために調査を行うと、整数が得られます。これは、離散データの優れた例です。 研究が身長、体重、年齢、距離などの人口の物理的測定の研究に限定されている場合、その結果は連続データの優れた例です。
数値データの収集に役立つ従来のまたはオンラインのデータ収集方法は、定量的データを収集する実証済みの方法です。
確率サンプリング
何らかの形のランダム選択を利用して実行されるサンプリングの決定的な方法 対象となる人口統計からランダムに収集されたデータに基づいて、研究者が確率ステートメントを作成できるようにします。 確率サンプリングの最も優れた点の1つは、研究者が調査対象の母集団の代表者からデータを収集できることです。 さらに、データは選択されたサンプルからランダムに収集され、サンプリングバイアスの可能性を排除します。
確率サンプリングには3つの重要なタイプがあります
- 単純ランダムサンプリング：多くの場合、対象となる人口統計がサンプルに含まれるように選択されます。
- 体系的なランダムサンプリング：対象となる人口統計のいずれかがサンプルに含まれますが、サンプルに含める最初のユニットのみがランダムに選択され、残りはリストの10人に1人のように順序付けられた方法で選択されます。
- 層別ランダムサンプリング： サンプルを作成しながら、対象読者の特定のグループから各ユニットを選択できます。 研究者がサンプルに特定の人々のセットを含めることを選択する場合、つまり、男性または女性、マネージャーまたはエグゼクティブ、特定の業界で働く人々のみを含める場合に役立ちます。
インタビュー
人々へのインタビューは、データ収集に使用される標準的な方法です。 ただし、定量的データを収集するために実施されたインタビューはより構造化されており、研究者は標準的な一連の質問票のみを尋ね、それ以上のものはありません。
データ収集のために実施されるインタビューには、主に3つのタイプがあります。
- 電話インタビュー： 何年もの間、電話インタビューがデータ収集方法のチャートを支配していました。 ただし、最近では、インターネット、Skype、または同様のオンラインビデオ通話プラットフォームを使用してビデオインタビューを実施することが大幅に増加しています。
- 対面インタビュー： 参加者から直接データを収集することは実証済みの手法です。 詳細な質問をしたり、さらに調査して豊富で有益なデータを収集したりするための範囲を提供するため、質の高いデータを取得するのに役立ちます。 F2F調査は、観察を通じて非言語データを収集したり、複雑で未知の問題を調査したりするための十分な機会を提供するため、参加者のリテラシー要件は関係ありません。 これは費用と時間がかかる方法ですが、F2Fインタビューの回答率は多くの場合高くなります。
- コンピューター支援個人インタビュー（CAPI）： これは、面接の際に面接担当者がデスクトップまたはラップトップを携帯して、面接から取得したデータをデータベースに直接アップロードする、対面面接の同様の設定に他なりません。 CAPIは、データの更新と処理にかかる時間を大幅に節約し、インタビュアーが大量の書類や質問票を携帯しないため、プロセス全体をペーパーレスにします。
調査/アンケート
オンライン調査ソフトウェアを使用して作成された調査またはアンケートは、定量的または定性的な調査であるため、オンラインデータ収集において極めて重要な役割を果たしています。 調査は、回答者の行動と信頼を正当化するように設計されています。 多くの場合、チェックリストと評価尺度タイプの質問は、回答者の態度や行動を単純化して定量化するのに役立つため、定量的調査の大部分を占めます。
定量的市場調査のためのオンラインデータを収集するために使用される調査アンケートには、2つの重要なタイプがあります。
- Webベースのアンケート：これは、インターネットベースの調査またはオンライン調査のための支配的で最も信頼できる方法の1つです。 Webベースのアンケートでは、アンケートのリンクを含む電子メールを受信します。このリンクをクリックすると、回答者は安全なオンラインアンケートツールに移動し、そこからアンケートに回答したり、アンケートに回答したりできます。 費用対効果が高く、迅速で、リーチが広いため、研究者はWebベースの調査をより好んで使用しています。 Webベースのアンケートの主な利点は柔軟性です。回答者は、デスクトップ、ラップトップ、タブレット、またはモバイルのいずれかを使用して、自由な時間に自由に調査に回答できます。
- メールアンケート： 郵送アンケートでは、調査はサンプル母集団のホストに郵送され、研究者は幅広い聴衆とつながることができます。 メールアンケートは通常、調査の種類と調査が実施された理由、およびオンラインでデータを収集するための前払いの返品について聴衆に紹介するカバーシートを含むパケットで構成されます。 メールアンケートは他の定量的なデータ収集方法に比べて解約率が高くなりますが、調査を完了するためのリマインダーやインセンティブなどの特定の特典を追加すると、解約率を大幅に向上させることができます。 メールアンケートの主なメリットの1つは、すべての回答が匿名で行われることです。回答者は、偏見を恐れることなく、調査を完了し、回答について完全に正直になりたいと思うだけの時間をかけることができます。
観察
名前が示すように、これは定量的なデータを収集するための非常にシンプルで簡単な方法です。この方法では、研究者は、特定の時間に特定のイベントに出席した人数、特定の場所、または指定された場所でイベントに参加した人数をカウントするなどの手法を使用して、体系的な観察を通じて定量的なデータを収集します。多くの場合、定量的データ収集のために、研究者は、「理由」や「方法」ではなく「何」に関する数値データを取得するための鋭い観察スキルと感覚を必要とする自然主義的な観察アプローチを持っています。
自然観察は、両方のタイプのデータを収集するために使用されます。定性的および定量的。 ただし、構造化された観測は、定性的なデータではなく定量的なデータを収集するために使用されます。
- 構造化された観察： このタイプの観察方法では、研究者は、自然観察または参与観察と比較して、より包括的または構造化された設定で1つまたは複数の特定の行動を注意深く観察する必要があります。 構造化された観察では、研究者はすべてを観察するのではなく、関心のある非常に特定の行動にのみ焦点を合わせます。 それは彼らが観察している行動を定量化することを可能にします。 観察が観察者の側の判断を必要とするとき-それはしばしばコーディングとして説明され、それは一連のターゲット行動を明確に定義することを必要とします。
定量的データ収集における文書レビュー
ドキュメントレビューは、既存のドキュメントをレビューした後にデータを収集するために使用されるプロセスです。 ドキュメントは管理可能であり、過去から適格なデータを取得するための実用的なリソースであるため、これはデータを収集するための効率的かつ効果的な方法です。 補足的な研究データを提供することによって研究を強化および支援することとは別に、文書レビューは、定量的研究データを収集するための有益な方法の1つとして浮上しています。
裏付けとなる定量的研究データを収集するために、3つの主要なドキュメントタイプが分析されています
- 公共記録： このドキュメントレビューでは、組織の公式の継続的な記録が分析され、さらに調査されます。 たとえば、年次報告書のポリシーマニュアル、学生の活動、大学でのゲーム活動などです。
- 個人文書： 公開文書とは対照的に、このタイプの文書レビューは、個人の行動、行動、健康、体格などの個人の個人的な説明を扱います。 たとえば、生徒の身長と体重、生徒が学校に通うために移動している距離などです。
- 物理的証拠：物理的証拠または物理的文書は、金銭的およびスケーラブルな成長の観点から、個人または組織の以前の成果を扱います。
結論
定量的データは収束的推論に関するものではなく、発散的思考に関するものです。 数値データと不変データに焦点を当てることにより、数値、論理、および客観的なスタンスを扱います。 多くの場合、データ収集方法は定量的研究データを収集するために使用され、結果は、研究者が研究しようとしている母集団を一般的に表すより大きなサンプルサイズに依存します。
定量的データを収集する方法は他にもたくさんありますが、上記の確率サンプリング、インタビュー、アンケートの観察、およびドキュメントのレビューは、オフラインまたはオンラインのデータ収集で最も一般的で広く使用されている方法です。
定量的データ調査は包括的であり、おそらく分析結果をチャートやグラフで表示できる唯一のデータ型です。 質の高いデータは正確な結果をもたらします。データ分析はおそらく不可欠な要素であり、研究の完全性と信頼性を妨げるだけでなく、データが弱い場合は結果が不安定になります。 したがって、定量的データを収集するためにどの方法を選択したかは関係ありません。収集されたデータが、洞察に満ちた実用的な洞察を提供するために高品質であることを確認してください。
