Fem metoder för kvantitativ datainsamling

Vad är behovet av kvantitativ datainsamling?

I motsats till kvalitativa data handlar kvantitativa data om siffror och tal. Forskare förlitar sig ofta på kvantitativa data när de avser att kvantifiera egenskaper, attityder, beteenden och andra definierade variabler med ett motiv att antingen stödja eller motsätta sig hypotesen om ett specifikt fenomen genom att kontextualisera de data som erhållits via enkätundersökningar eller intervjuer med studiens urval. Som forskare har du möjlighet att antingen välja datainsamling online eller använda traditionella datainsamlingsmetoder genom lämplig forskning. Du behöver dock beräkningsverktyg, statistiska och matematiska verktyg för att få fram resultat från de insamlade kvantitativa uppgifterna.

Metoder som används för insamling av kvantitativa uppgifter

Data som kan räknas eller uttryckas i siffror utgör de kvantitativa uppgifterna. Det används vanligen för att studera händelser eller nivåer av samstämmighet. Och samlas in genom ett strukturerat frågeformulär med frågor som börjar med ”hur mycket” eller ”hur många”. Eftersom de kvantitativa uppgifterna är numeriska representerar de både definitiva och objektiva uppgifter. Dessutom är kvantitativ information mycket sorterad för statistisk och matematisk analys, vilket gör det möjligt att illustrera den i form av diagram och grafer.

Diskreta och kontinuerliga är de två huvudkategorierna av kvantitativa data där diskreta data har ändliga tal och de konstanta datavärdena faller på ett kontinuum som har möjlighet att ha bråk eller decimaler. Om man forskar för att ta reda på hur många fordon som ägs av ett amerikanskt hushåll får man ett helt tal, vilket är ett utmärkt exempel på diskreta data. När forskningen begränsas till att studera fysiska mätningar av befolkningen, t.ex. längd, vikt, ålder eller avstånd, är resultatet ett utmärkt exempel på kontinuerliga data.

Alla traditionella datainsamlingsmetoder eller datainsamlingsmetoder online som hjälper till att samla in numeriska data är en beprövad metod för att samla in kvantitativa data.

Probability sampling

En definitiv provtagningsmetod som utförs genom att använda någon form av slumpmässigt urval och som gör det möjligt för forskare att göra ett sannolikhetsutlåtande baserat på data som samlats in slumpmässigt från den demografiska målgruppen. En av de bästa sakerna med sannolikhetsurval är att det gör det möjligt för forskare att samla in data från representanter för den population de är intresserade av att studera. Dessutom samlas uppgifterna in slumpmässigt från det utvalda urvalet, vilket utesluter risken för snedvridning av urvalet.

Det finns tre viktiga typer av sannolikhetsurval

• Enkelt slumpmässigt urval: Oftast väljs den demografiska målgruppen ut för att ingå i urvalet.
• Systematiskt slumpmässigt urval: Alla i den demografiska målgruppen skulle ingå i urvalet, men endast den första enheten för att ingå i urvalet väljs slumpmässigt, resten väljs i ordnad ordning som om en av tio personer på listan.
• Stratifierat slumpmässigt urval: Det gör det möjligt att välja varje enhet från en viss grupp av målgruppen samtidigt som man skapar ett urval. Det är användbart när forskarna är selektiva när det gäller att inkludera en viss grupp människor i urvalet, dvs. endast män eller kvinnor, chefer eller ledare, personer som arbetar inom en viss bransch.

Intervjuer

Intervjuer med människor är en standardmetod som används för datainsamling. De intervjuer som genomförs för att samla in kvantitativa uppgifter är dock mer strukturerade, där forskarna endast ställer en standarduppsättning frågeformulär och inget mer än så.

Det finns tre huvudtyper av intervjuer som genomförs för datainsamling

• Telefonintervjuer: I flera år har telefonintervjuer varit den främsta metoden för datainsamling. Numera har det dock skett en betydande ökning av videointervjuer med hjälp av internet, Skype eller liknande plattformar för videosamtal online.
• Personliga intervjuer: Det är en beprövad teknik för att samla in uppgifter direkt från deltagarna. Den bidrar till att samla in kvalitetsdata eftersom den ger utrymme för att ställa detaljerade frågor och fördjupa sig ytterligare för att samla in rika och informativa data. Deltagarnas läs- och skrivkrav är irrelevanta eftersom F2F-intervjuer ger stora möjligheter att samla in icke-verbala uppgifter genom observation eller att utforska komplexa och okända frågor. Även om det kan vara en dyr och tidskrävande metod är svarsfrekvensen för F2F-intervjuer ofta högre.
• Datorstödda personliga intervjuer (CAPI): Det är inget annat än en liknande uppläggning av den personliga intervjun där intervjuaren har med sig en stationär eller bärbar dator vid intervjutillfället för att ladda upp de uppgifter som erhålls från intervjun direkt till databasen. CAPI sparar mycket tid vid uppdatering och bearbetning av uppgifterna och gör hela processen papperslös eftersom intervjuaren inte behöver bära med sig en massa papper och frågeformulär.

Enkäter/frågeformulär

Enkäter eller frågeformulär som skapas med hjälp av programvaror för online-enkäter spelar en central roll för datainsamling online, oavsett om det rör sig om kvantitativ eller kvalitativ forskning. Undersökningarna utformas på ett sätt som legitimerar respondenternas beteende och förtroende. Ofta är det checklistor och frågor av typen betygsskala som utgör huvuddelen av de kvantitativa undersökningarna, eftersom de hjälper till att förenkla och kvantifiera respondenternas attityder eller beteenden.

Det finns två viktiga typer av frågeformulär som används för att samla in data online för kvantitativa marknadsundersökningar.

• Webbaserat frågeformulär: Detta är en av de rådande och mest betrodda metoderna för internetbaserad forskning eller onlineforskning. I ett webbaserat frågeformulär får respondenten ett e-postmeddelande med en länk till undersökningen, och om han eller hon klickar på denna länk kommer han eller hon till ett säkert online-enkätverktyg där han eller hon kan genomföra undersökningen eller fylla i frågeformuläret. Eftersom webbaserade undersökningar är kostnadseffektiva, snabbare och har en större räckvidd föredrar forskarna webbaserade undersökningar. Den främsta fördelen med ett webbaserat frågeformulär är flexibiliteten, eftersom respondenterna kan genomföra undersökningen på sin fritid med hjälp av antingen en stationär dator, en bärbar dator, en surfplatta eller en mobil.

• Frågeformulär per post: I ett postenkät skickas enkäten ut till en stor del av urvalspopulationen, vilket gör det möjligt för forskaren att komma i kontakt med en bred publik. Postenkäten består vanligtvis av ett paket som innehåller ett försättsblad som introducerar målgruppen om typen av forskning och anledningen till varför den genomförs tillsammans med en förbetald retur för att samla in data online. Även om postenkäten har en högre avgångsfrekvens jämfört med andra kvantitativa datainsamlingsmetoder kan man genom att lägga till vissa förmåner, t.ex. påminnelser och incitament för att fylla i enkäten, drastiskt förbättra avgångsfrekvensen. En av de största fördelarna med postenkäter är att alla svar är anonyma och att respondenterna får ta sig så mycket tid som de vill för att fylla i enkäten och vara helt ärliga med sina svar utan rädsla för fördomar.

Observation

Som namnet antyder är det en ganska enkel och okomplicerad metod för att samla in kvantitativa data. I denna metod samlar forskarna in kvantitativa data genom systematiska observationer med hjälp av tekniker som att räkna antalet personer som är närvarande vid det specifika evenemanget vid en viss tidpunkt och på en viss plats eller antalet personer som deltar i evenemanget på en bestämd plats. När det gäller insamling av kvantitativa uppgifter har forskarna oftare en naturalistisk observationsmetod som kräver en skarp observationsförmåga och sinnen för att få fram numeriska uppgifter om ”vad” och inte om ”varför” och ”hur”.

Naturalistisk observation används för att samla in båda typerna av data; kvalitativa och kvantitativa. Strukturerad observation används dock mer för att samla in kvantitativa än kvalitativa uppgifter.

• Strukturerad observation: I denna typ av observationsmetod måste forskaren göra noggranna observationer av ett eller flera specifika beteenden i en mer omfattande eller strukturerad miljö jämfört med naturalistisk eller deltagande observation. Vid en strukturerad observation fokuserar forskarna, i stället för att observera allt, endast på mycket specifika beteenden av intresse. Det gör det möjligt för dem att kvantifiera de beteenden de observerar. När observationerna kräver en bedömning från observatörernas sida beskrivs det ofta som kodning, vilket kräver en tydlig definition av en uppsättning målbeteenden.

Dokumentgranskning

Dokumentgranskning är en process som används för att samla in data efter att ha granskat de befintliga dokumenten. Det är ett effektivt och ändamålsenligt sätt att samla in data eftersom dokumenten är hanterbara och är den praktiska resursen för att få kvalificerade data från det förflutna. Förutom att stärka och stödja forskningen genom att tillhandahålla kompletterande forskningsdata har dokumentgranskning visat sig vara en av de fördelaktiga metoderna för att samla in kvantitativa forskningsdata.

Tre primära dokumenttyper analyseras för att samla in stödjande kvantitativa forskningsdata

• Offentliga handlingar: Under denna dokumentgranskning analyseras officiella, pågående dokument från en organisation för vidare forskning. Till exempel årsrapporter policymanualer, studentaktiviteter, spelaktiviteter på universitetet osv.
• Personliga dokument: Till skillnad från offentliga handlingar handlar denna typ av dokumentgranskning om enskilda personliga redogörelser för individers handlingar, beteende, hälsa, fysik osv. Till exempel elevernas längd och vikt, avstånd som eleverna reser för att gå på skolan osv.
• Fysiska bevis: Fysiska bevis eller fysiska dokument handlar om en individs eller en organisations tidigare prestationer i form av monetär och skalbar tillväxt.

Slutsats

Kvantitativa data handlar inte om konvergerande resonemang utan om divergerande tänkande. Det handlar om det numeriska, logik och en objektiv hållning genom att fokusera på numeriska och oföränderliga data. Ofta används datainsamlingsmetoder för att samla in kvantitativa forskningsdata, och resultaten är beroende av de större urvalsstorlekar som vanligen representerar den population som forskaren avser att studera. Även om det finns många andra metoder för att samla in kvantitativa data, är de som nämns ovan sannolikhetsurval, intervjuer, observationer i frågeformulär och dokumentgranskning de vanligaste och mest använda metoderna, antingen offline eller för datainsamling online.

Kvantitativ dataforskning är omfattande och kanske den enda datatyp som kan visa analytiska resultat i diagram och grafer. Kvalitetsdata kommer att ge dig exakta resultat, och dataanalysen är förmodligen den viktigaste komponenten, vilket inte bara kommer att hämma integriteten och äktheten i din forskning utan också göra resultaten instabila om du har svaga data. Därför spelar det ingen roll vilken metod du väljer för att samla in kvantitativa data, se till att de insamlade uppgifterna är av god kvalitet för att ge insiktsfulla och användbara insikter.