Phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng

Tìm hiểu cách tiếp cận nào phù hợp hơn với nhu cầu của bạn

Làm thế nào để một nhà nghiên cứu thị trường biết khi nào nên sử dụng phương pháp định tính và khi nào thì sử dụng phương pháp định lượng cho một nghiên cứu? Là một cách tiếp cận thực sự tốt hơn so với khác?

Sự lựa chọn giữa các phương pháp nghiên cứu dựa trên cơ bản một tập hợp các quyết định về các câu hỏi mà một nhà nghiên cứu muốn trả lời và tính thực tiễn của việc thu thập loại dữ liệu sẽ trả lời các câu hỏi đó. Bước đầu tiên là tìm kiếm sự phù hợp rõ ràng.

Mặc dù có một số khác biệt mềm giữa hai loại phương pháp, có một sự khác biệt rất quan trọng. Nghiên cứu định lượng là suy luận và bản lề về sự hiện diện của một giả thuyết, được xác định trước khi nghiên cứu bắt đầu. Nghiên cứu định tính là quy nạp và không đòi hỏi một giả thuyết để bắt đầu quá trình nghiên cứu .

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn sự khác biệt quan trọng này, và đào sâu hơn một chút vào ba thuật ngữ chính giúp xác định nghiên cứu định lượng và định tính .

Xác nhận nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng xem xét trường hợp chung và di chuyển theo hướng cụ thể. Cách tiếp cận suy luận này để nghiên cứu xem xét một nguyên nhân tiềm năng của một cái gì đó và hy vọng sẽ xác minh hiệu quả của nó. Vì nguyên nhân và hiệu quả của cụm từ là một phần trong lịch sử gần như của mọi trẻ em về các bài giảng của cha mẹ, chúng ta đều quen thuộc với khái niệm này.

Trong nghiên cứu, nguyên nhân và hiệu quả là tất cả về sức mạnh của mối quan hệ. Nếu mối quan hệ rất mạnh tồn tại giữa hai biến, mối quan hệ nhân quả có thể được cho là có khả năng xảy ra hoặc có khả năng cao. Vẫn còn chỗ để nói rằng hiệu ứng không xảy ra như là kết quả của nguyên nhân, nhưng điều này được coi là không có khả năng xảy ra.

Sau đây là ví dụ về cách tiếp cận nghiên cứu thị trường suy đoán nhằm tìm cách đo lường sự khác biệt trong hành vi mua hàng trực tuyến và sử dụng giỏ hàng mua sắm trên trang web:

Nguyên nhân chung: Hành vi mua hàng của người mua sắm internet thường xuyên đặt các mặt hàng trong giỏ hàng trực tuyến của họ nhưng không hoàn thành nhiều giao dịch mua khác với hành vi mua của người mua sắm internet không sử dụng giỏ hàng để giữ các mặt hàng họ không bao giờ mua. Hiệu ứng cụ thể Người mua sắm Internet thường xuyên đặt hàng trong giỏ hàng trực tuyến của họ nhưng không hoàn tất mua hàng có khả năng quay trở lại cùng một trang web nhiều hơn 75% và hoàn tất mua hàng trong vòng 7 ngày. Nghiên cứu Tìm kiếm Giữ lại nội dung giỏ mua hàng trực tuyến trong 10 ngày khi người tiêu dùng rời khỏi trang web trước khi hoàn tất mua hàng là hoạt động kinh doanh tốt và có nghĩa là xác suất mua hàng trong tương lai của người tiêu dùng đó trên trang web được truy cập.

Giả thuyết - Giả định dự kiến

Giả thuyết là một giả định dự kiến ​​dưới hình thức một tuyên bố hoặc một câu hỏi mà một nỗ lực nghiên cứu được thiết kế để trả lời. Trong nghiên cứu định lượng, có hai giả thuyết giả thuyết. Một giả thuyết được gọi là giả thuyết không, hoặc Ho . Một nhà nghiên cứu không cho rằng giả thuyết không đúng là đúng.

Khi kết thúc quá trình nghiên cứu, nhà nghiên cứu sẽ phân tích dữ liệu thu thập được , và sau đó sẽ chấp nhận hoặc từ chối giả thuyết không. Các nhà nghiên cứu tham khảo quá trình xác nhận giả thuyết - giả định - như kiểm tra giả thuyết.

Giả thuyết thứ hai được gọi là giả thuyết thay thế, hoặc Ha . Các nhà nghiên cứu giả định giả thuyết thay thế là đúng sự thật. Từ chối giả thuyết không cho thấy giả thuyết thay thế có thể đúng - đó là, cơ hội có một lỗi trong dữ liệu khiến giả thuyết thay thế không đúng là chấp nhận nhỏ, theo tiêu chuẩn khoa học. Thử nghiệm giả thuyết trong nghiên cứu định lượng không bao giờ tuyệt đối.

Đối với một nghiên cứu về hành vi mua hàng trực tuyến, một ví dụ về giả thuyết không có thể là:

Ho = Người mua sắm trên Internet đã đặt các mặt hàng trong giỏ hàng trước khi rời khỏi trang web sẽ không có khả năng quay trở lại và hoàn tất mua hàng hơn người mua hàng trên internet không đặt các mặt hàng trong giỏ hàng của họ mà còn quay lại trang web.

Một ví dụ về giả thuyết thay thế tương ứng có thể là:

Ha = Người mua sắm Internet rời khỏi trang web trước khi mua các mặt hàng họ đã đặt trong giỏ hàng của họ có nhiều khả năng hoàn tất mua hàng trên cùng một trang web trong tương lai gần.

Khám phá nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính bắt đầu với một nghiên cứu cụ thể và tiến về phía tổng quát. Quá trình thu thập dữ liệu trong nghiên cứu định tính là cá nhân, dựa trên thực địa và lặp lại hoặc thông tư. Khi dữ liệu được thu thập và tổ chức trong quá trình phân tích, các mẫu sẽ xuất hiện. Những mẫu dữ liệu này có thể dẫn dắt một nhà nghiên cứu theo đuổi các câu hỏi hoặc khái niệm khác nhau, theo cách tương tự như lăn một quả cầu tuyết xuống dốc.

Trong suốt quá trình thu thập dữ liệu , các nhà nghiên cứu thường ghi lại những suy nghĩ và ấn tượng của họ về các mẫu dữ liệu mới nổi. Các nhà nghiên cứu định tính thu thập dữ liệu về nghiên cứu của họ theo nhiều cách khác nhau hoặc từ nhiều nguồn khác nhau. Chế độ xem mở rộng của dữ liệu có liên quan này được gọi là triangulation và là một cách rất quan trọng để đảm bảo rằng dữ liệu có thể được xác minh. Khi tập dữ liệu được coi là đủ lớn hoặc đủ sâu , nhà nghiên cứu sẽ giải thích dữ liệu .

Ví dụ dưới đây gợi ý một số cách mà một nhà nghiên cứu định tính có thể triangulate dữ liệu và di chuyển dự án nghiên cứu từ dữ liệu cụ thể đến các chủ đề chung, và cuối cùng là kết luận hoặc tìm kiếm nghiên cứu .

Phỏng vấn người tiêu dùng cụ thể

Người tiêu dùng truyền đạt lý do tại sao họ để lại các mặt hàng trong giỏ hàng mua sắm trực tuyến và tại sao họ không hoàn tất mua hàng trực tuyến.