定性研究和定量研究的区别

Dissertation写作过程中，描述研究方法(Methodology)是重要的一个部分。其中，最常用的类型可以分为两种，Qualitative Research（定性研究）和Quantitative Research（定量研究）。为了帮助大家厘清，下面学姐就来仔细说说这两种研究方法。所有要写proposal和毕业论文的同学可要注意听讲啦！定义及区别首先，定性研究和定量研究分别是什么？Qualitative Research（定性研究）定性研究旨在描述物体的性质，涉及可以观察到但无法测量的现象，它是一种经验研究，其中的数据通常是非数字形式的，不过也有办法转化为数字形式。另外定性研究通常是在观察和解释的基础上深入了解人类的行为、经验、态度、意图和动机，以找出人们的思维方式和感受。这种方法研究者更加重视参与者的观点，案例研究、人种志、历史和现象学都属于定性研究的类型。Quantitative Research（定量研究）定量研究是指基于数学的方法（尤其是统计方法）来收集数据，并通过对数据进行分析来解释现象。在定量研究中，产生的数据始终为数值，并需要使用数学和统计方法进行分析。如果没有数字，那肯定不是定量研究。综上，我们可以得出两种研究方法的一些差异：●定性研究是主观的，定量研究是客观的；●定性研究的数据通常是文本数据，定量研究的数据则为数值数据。具体方法说完了定义和区别，我们再来看看这两种研究分别有哪些具体的方法。No.1 indivial interviews（个人访谈）个人访谈通常有两种形式：面对面和电话形式。面对面的优势在于访谈过程中，我们能充分的观察受访者，从而得到更精准的数据，比如表情和肢体语言。缺点在于难以协调时间，需要一定的金钱成本。电话形式的访谈足够便捷，也没那么正式，更容易营造舒适的氛围，缺点是很容易在意外情况下取消，也无法观察受访者。No.2 Focus Groups（小组讨论）小组讨论的研究形式起源于“社会学之父”罗伯特·默顿教授，过程中参与者会在小组中分享他们对特定主题（通常由研究者提出）的看法，研究人员则会记录整个讨论过程，从对话中提取最突出的信息，最后将这些信息进行汇总。注意，小组讨论不是对每个人的单独采访，它的重点是讨论。这样做的目的是创造一个环境，使每个人都能自由地表达自己的观点。另外这种方法也不允许主导者的存在，他会影响参与者看法的改变。No.3 behavioral observations（行为观察）对于行为观察来说，它没有什么明显的受访者，研究人员是在特定的环境下观察某个对象的行为或者是选择，通常需要大量的时间。比如职场中的人际关系、动物在不同情况下的选择等等。行为观察有一个很明显的缺点，当研究对象为人类时，他们的行为很容易受到观测的影响，从行为学上讲，这也是合理的。长时间的观察或许会使人们更加自然，但是还是有一定影响。No.1 Questionnaires（问卷调查）问卷调查的形式有很多种，电话、邮件或是其他的在线形式，不过它们的本质都一样，依赖于以相同方式向大量人员提出同样的问题，并且通常会提供固定的答案供参与者选择，有时也会有开放式的问题。相比其他的方法，问卷调查的方法优点在于耗时少、简单通用，能够快速的从大量样本中得出数据。缺点是固定选项的情况下不能涵盖所有答案；较长的问卷会使受访者失去兴趣；受访者可能会对某些问题理解偏差，使得结果失去参考性。注意，问卷调查中最重要就是问卷的设计，问题表述一定要简单清晰，避免引导性的问题，同时确保每个问题只有一个疑问。举个错误的例子：Do you agree that food prices are increasing to the point of unaffordability?（您是否同意食品价格会上涨到无法承受的地步？）这个问题实际上就包含了两个疑问：Do you agree that food prices are increasing?（您是否同意食品价格会上涨？）Do you agree that they will soon be unaffordable?（您是否同意人们将无法负担起上涨的价格？）问题表述多个疑问的情况下，答案自然也是不准确的，你不知道受访者同意哪一部分，所以每个问题一定要想好是否仅代表一个疑问。No.2 indivial interviews（个人访谈）对于定量分析，我们也可以使用个人访谈的形式，同样有电话和面对面两种形式，不过这里的个人访谈我们通常不再使用对话形式，而是问答，研究人员需要提前设置好问题以及它们的顺序，问题的设计原则与问卷调查相同。个人访谈的优点在于问题的答案能够灵活变通，信息也更准确；缺点是金钱和时间成本，有些答案难以量化。虽然行为观察的方法多用于定性研究，但有时也可以用于定量研究，比如一段时间内通过某个路口的汽车数量、员工迟到的时间点分布，这些数值式的结果我们都可以通过观察的方法得出。行为观察的优点在于研究人员可以随时终止或开始观察，数据灵活，缺点同样是观察环境会对结果产生一定的影响。No.4 Secondary data（辅助数据)有时候我们可以借助一定的辅助数据，比如当我们需要某个城市的人口流动情况或者是某些公司的年收入和支出，这些都已经有了现成的数据，我们可以直接借用。借用辅助数据的优点在于很快能够得到数据，但是可能有些数据不够完整或者不准确，比如某些公司的财报可能会有一定的水分。以上就是关于Qualitative Research和Quantitative Research的区别和具体方法，同学们在选择的时候先要想想自己的论文适用定性研究还是定量研究，然后结合实际情况再去选择具体方法，比如大量样本的情况下显然不适合使用个人访谈的方法。如何选择研究方法？如果你研究的问题与人们的主观体验以及他们对日常生活的理解相关，假如你要写一篇主题为发展中国家教育制度的论文，就是典型的描述现象的论文，我们会使用定性研究。问题也是没有标准答案的：●发展中国家的教育制度目前有哪些问题？●发展中国家教育制度的问题是何时开始的？●发展中国家教育制度的这些问题是否有解决方法？这些都是很主观的问题，参与者的答案也不尽相同。同理，以下这些类似的题目也应该用定性研究：●为什么网络购物越来越流行？●男性和女性的消费理念●不同年龄段对于发展中国家腐败现象的看法假如你研究的问题涉及到不同变量之间的关系，比如你想知道某种药物对血压的影响，就需要用定量研究，记录服药前和服药后血压的数据，然后进行比较得出结果，这里的结果是一定的，也是可推广的，同理以下这些题目也应该用定量研究：●阿拉伯国家男性和女性的薪资差异●家具市场的品牌分布●城市人口的收入分布情况有时我们也会遇到既与人们的主观体验有关，又牵扯到不同变量之间的关系，这时我们需要将定性研究与定量研究结合使用。比如当我们想知道某一城市车辆销售情况以及原因，仅仅用定量分析我们只能得出销售数据，无法得知原因。因此我们还要用定性研究的方法去问人们为何选择某个品牌，其中的原因也是不尽相同的，同理以下这些题目也需要结合两种方法使用：●某个国家的GDP变化及原因●人口老龄化的状况及原因●城市流动人口变化及原因最后，如果你实在不知道用哪个方法，可以参考同领域内同主题文献的方法，也可以与自己的导师进行讨论，这也是最为直接准确的方法。更多留学新闻资讯请访问摆渡论文网(BayDue)。

先举个通俗易懂的例子哈：假设现在有个农业研发基地，研发除了一个新型的蓝颜色苹果，味道非常可口，可以做代餐，也有减肥的效果。这个产品对于整个市场来说，是很新颖很好玩的一个现象，产业和大众都很感兴趣。然后在做市场推广之前，研究人员开始介入，开始研究这个苹果是怎么研究出来的？背后的原理是什么？那么这些问题就是What！农业基地的那些科研人员闲着没事做为什么要研究一个苹果出来，原因是什么？这是Why！然后这个产品它整个的研发的过程和研发的原理是什么？研发过程中遇到过哪些困难？最终是怎样被研发出来整个的process是什么？这是How！如果你想要搞清楚这一系列的问题，那么你就需要一种研究方法，什么呢？那肯定是质性研究的方法，因为以上这些问题跟How many，How much跟程度是没有任何关系的。想用质性研究方法搞清楚以上那些问题，那么就需要做“田野调查”，进行实地调查、实证调研。如果现在你到了这个研究基地，那些研究人员开始和你说：“我们现在打算开发这个苹果的2.0版，你有没有兴趣把这2.0版开发过程记录下来，跟踪调研，记录”。你说ok可以，你就开始跟着研究人员一起参与到2.0版苹果的研发过程当中去。从一开始的产品设计——方案——配方——方法——实验室——研发结果——反复实验。这一个顺序你全部跟下来的话，少则几个月，多则几年。那么这个研究方法叫“民族志Ethnography”。好像田野和民族志并没有太大的差别，其实它们最大的差别就是时间和深度的要求不同。（这两个方法更多是做社科类、文化类经常会用到）2.0版本研发出来之后，在向市场推广之前，你得去做实验，验证它得口味怎么样？有没有减肥效果？那我们就要做一个小范围的实验，选择两批被实验人员，分为基础组和对照组（最基本的）。再设计相关的量表，然后去研究去探索这个苹果到底有没有效果。那么这部分就是实验。（实验研究更多是教育学、社会心理学经常用到）研究完之后，确定了这个苹果无论是代餐还是减肥都有不错的效果，现在就需要对市场做推广。但开始之前呢，供给方和销售方对于这个市场都没有很大的信心。那我们就要在全国性推广之前，先选择一些区域来进行范围推广，根据一些产业调研报告，找一些对于减肥需求比较大的发达城市。比如说上海。那么我们应该需要用什么样的方式，去为上海单独这个城市设计一份适合他们本地文化或者是消费需求的推广方案。那么这一部分算什么，如果从质性研究维度来讲的话，那么这个就是Case study（找一个个例，进行深入的调研）。方案制定出来之后，我们开始销售这个苹果。在销售了一段时间之后，我们是不是要收集数据，看一看这个产品在上海这个地区的效果反馈如何。然后销售端从target consumer（目标消费人群）中进行分层随机抽样，用任何你能想到的统计学的一种方法，那是不是就进入了quantify（定量）这个领域呢。把数据、用户反馈全部定量的去收集起来，按照一个严格的逻辑指导和架构去统计起来。数据收集回来之后，然后去研究，看这款苹果产品在上海这个地区的销售和市场推广是怎样的效果。如果反响确实还不错，那就往全国推广。接下来在全国推广的时候，逻辑其实和推广上海是一样的，需要根据不同区域、不同城市研究出各自符合当地情况的市场推广方案。如果你想让你的产品称为国际性的，比如在亚洲其它国家推广，韩国、日本、泰国等等...甚至是美国的一些西方国家。那你要研究在针对不同国家的各自符合当地情况的推广方案，应该如何制定，这个叫什么？这个叫Cross-cultural（跨文化）。对于一个经验非常非常丰富的研究者来说，Cross-cultural是可以结合quantify一起用的。案例结束那么从以上这个例子就能看出来，一般情况下定性研究更多的是解决供给端、定量研究更多的是解决需求端的问题。

定量研究其实没那么难，本文笔者通过对量化研究方法的一些最常见用例的介绍，以及对每个实例的成本和难度进行估计，来帮大家更好地去找我定量研究的方法。你是否需要有关产品用户体验的数字数据, 但却不确定应该如何做？许多从事用户体验及研究的专业人士倾向于定性方法论, 而这也这被广泛认为比定量 (量化) 研究更容易。但不得不承认，定性研究可能回避了较大的样本规模和量化相关的统计数据问题。而量化方法却是经验丰富的用户体验研究员的工具包中应当包含的重要组成部分。量化方法允许你：用数字为产品的可用性打上一个标签；数字有时比质量测试的结果更有说服力 (特别是当你试图说服像 CEO 这样的高管时)；比较不同的设计 (例如, 产品的新版本与旧版本, 或你的产品与竞争对手的产品)， 并确定你所观察的差异是否具有统计学意义, 而不是随机偶然；改进用户体验权衡决策。例如, 如果建议的设计改进预计会花费很大的成本来实现, 它值得做吗？如果你估计了更改将在一定程度上提高可用性，那么量化方法可以帮助你决定是否值得重新设计；将用户体验改进与组织目标和关键绩效指标联系起来 (从而显示你的投资回报并证明用户体验研究团队的价值）。定量研究，首要确定的是：到底需要哪种量化研究方法？在此，我们介绍一些目前最流行的量化研究类型：定量可用性测试 (基准测试)网络分析 (或 App Analytics)A/B 测试或多变量测试卡片分类树测试调查和问卷调查聚类定型数据可取性研究眼动测试每种方法都产生有价值的数量数据, 但这些技术在所收集的数据类型，以及所需的资源和工作量方面差别很大。本文列出了这些方法的最常见用例，并估计了每个实例的成本和难度。此外，应该知道，这些方法中都需要不同的最小样本量来确定统计意义。一、定量可用性测试（基准测试）用途：随时跟踪可用性、与竞争对手比较费用：中等收集难度：中等分析难度：中等方法类型：行为使用环境：基于任务虽然不经常使用，但定量可用性测试（有时称为可用性基准测试）很像定性可用性测试——用户被要求使用产品执行实际任务。两者之间的主要区别在于，可用性测试优先考虑观察，例如识别可用性问题。相比之下，量化可用性测试侧重于收集任务或成功时间等指标。一旦你收集了具有相对较大样本量（大约 35 个参与者或更多）的指标，你就可以使用它们跟踪产品的可用性随时间推移的进度，或者将其与竞争对手产品的可用性进行比较。你选择的可用性测试类型（面对面，远程主持或远程未经调度）将影响成本，由于定量和定性可用性研究的目标不同，测试的结构和使用的任务也需要不同。二、网络分析（或 App Analytics）用途：检测或优先排序问题、监控性能。成本：低收集难度：低分析难度：高方法类型：行为使用环境：live分析数据描述了人们对你的实时产品做了什么：他们去哪里、他们点击了什么、他们使用了什么功能、他们来自哪里，以及他们决定离开网站或应用程序的页面。此信息可以支持各种用户体验活动。特别是它可以帮助你监控产品中各种内容：UI 或功能的性能，并确定哪些是真的不起作用。三、A / B 测试或多变量测试用途：比较两个设计选项成本：低收集困难：低分析困难：低方法类型：行为使用情况：live虽然你可以使用分析指标来监控产品的性能，但你也可以创建实验来检测不同的 UI 设计如何通过 A / B 测试或多变量测试来更改这些指标。在 A / B 测试中，团队创建同一 UI 的两个不同的实时版本，然后将每个版本显示给不同的用户，以查看哪个版本的性能最佳。例如，你可以创建相同号召性用语按钮标签的两个版本：“获取定价”与“了解更多信息”，然后，你可以跟踪按钮在两个版本中收到的点击次数。多变量测试类似，但涉及一次测试多个设计元素（例如，测试可能涉及不同的按钮标签，排版和页面上的位置。）这两个基于分析的实验都非常适合决定同一设计的不同变体，并且可以结束团队关于哪个版本最佳的争议，但这种方法的一个主要缺点是它经常被滥用。四、卡片分类用途：确定信息架构标签和结构成本：低收集难度：低分析难度：中等方法类型：态度（人们怎么说）使用环境：不使用产品在卡片分类研究中，参与者被给予内容项目（有时字面上写在索引卡片上），并要求以对他们有意义的方式对这些项目进行分组和标记。该测试既可以亲自进行，也可以使用实体卡进行，也可以使用卡片分类平台进行远程测试。这种方法为你提供了进入用户信息空间的心理模型的机会。他们使用什么术语？他们如何在逻辑上将这些概念组合在一起？对创建类似分组的参与者的百分比进行定量分析可以帮助确定大多数用户可以理解哪种分类方法。五、树测试用途：评估信息架构层次结构成本：低收集难度：低分析难度：中等方法类型：行为使用环境：基于任务，不使用产品在树测试中，参与者尝试仅使用你站点的类别结构来完成任务。它本质上是一种评估你的信息架构的方法，通过将其与 UI 的所有其他方面隔离开来。假设你的产品是宠物用品网站，这是你的顶级层次结构，你可能会要求参与者完成一项任务——找到狗项圈。树测试结果的定量分析将显示人们是否能够在信息层次结构中找到该项目的正确路径，以及有多少参与者选择了错误的类别。此方法可用于识别 IA 结构，标签和展示位置是否符合人们的期望。六、调查和问卷调查用途：收集有关您的用户他们的态度和行为的信息成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：态度使用环境：任何调查是一种灵活的用户研究工具。你可以在各种环境中管理它们：在实时网站、电子邮件或可用性测试之后进行短暂拦截调查等。它们可以产生定量和定性数据的组合——评级，多项选择题中每个选项的答案比例，以及开放式答案。你甚至可以将对调查的定性响应转换为数值数据。你可以创建自己的自定义调查，也可以使用许多已建立的问卷中的一个（例如，系统可用性量表或净推荐值得分）。调查问卷的一个优点是，你通常可以将结果与行业或竞争对手的分数进行比较，以了解你的工作情况。即使你创建自己的自定义调查问卷，也仍然可以跟踪你的平均分数以监控产品改进。七、聚类定性数据用途：识别定性数据中的重要主题成本：低收集难度：中等分析难度：中等方法类型：态度（人们怎么说）使用环境：任何这种技术不是数据收集方法，而是更多的定性数据分析方法。它涉及根据共同主题对来自定性研究（例如日记研究、调查、焦点小组或访谈）的观察进行分组。如果你有大量观察结果，则可以计算提及特定主题时的实例数。例如，假设你进行日记研究，要求参与者每次在日常生活中使用你的产品并进行一周报告，目的是了解他们在何种环境中使用你的产品。此方法可以识别特定主题或情况的普遍性或频率，例如，用户投诉的频率或 UI 问题。这种方法是从大量定性信息中挖掘数值数据的好方法，但它可能非常耗时。八、可取性研究用途：识别与您的产品或品牌相关的属性。成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：态度使用环境：基于任务定量可取性研究试图量化和衡量产品的某些质量，例如美学吸引力、品牌强度、语调。这些研究可以根据你的研究问题进行定制，但通常包括首先将参与者暴露给你的产品（通过向他们展示静止图像或要求他们使用实时产品或原型）。然后，你将要求他们通过从描述性词汇列表中选择选项来描述设计。随着样本量越来越多，一些趋势则开始出现。 例如：你可能有 84％ 的受访者将设计描述为“新鲜”。九、眼动测试使用：确定哪些 UI 元素分散注意力，可查找或可发现。成本：高收集难度：高分析难度：高方法类型：行为使用环境：基于任务眼球跟踪研究需要特殊的设备，来跟踪用户在界面上移动时的眼睛。 当许多参与者（30 个或更多）在同一界面上执行相同的任务时，有意义的趋势开始出现，你可以通过一些可靠性告诉页面的哪些元素会吸引人们的注意力。眼动测试可以帮助你确定需要强调或强调哪些界面和内容元素，以使用户能够实现其目标。运行眼球跟踪研究的一个主要障碍是高度专业化、极其昂贵且有些不稳定的设备以及需要大量的培训才能使用。在尝试确定使用哪种定量方法引导你的研究问题时，你需要了解什么？例如：我们的产品可用性如何随时间而变化？与竞争对手相比，我们的表现如何？我们哪个问题影响最大？我们应该如何优先排序？对于这些类型的问题你可能希望使用定量可用性测试、网站分析或调查。当你想要回答更具体的问题时，或许其他方法更佳。 例如：我们应该如何修复我们的全球导航类别？我们的大多数用户对我们的视觉设计有何看法？我们应该在仪表板中使用这两种设计方案中的哪一种？对于这些研究问题，你可能希望使用 A / B 测试、卡片分类、树木测试、编码定性评论，可取性研究或眼球跟踪。但是，这些建议中有一些灰色地带。 例如：出于安全或技术原因，A / B 测试可能不是贵公司的选项。如果是这种情况，你可以进行面对面的量化可用性研究来比较两个原型。但是，这不是定量可用性测试的典型用法，所以没有在这里讨论它。在研究问题之后，选择方法的第二个最有影响力的因素是成本。这些方法的成本会有很大差异，具体取决于你实施研究的方式。你使用的工具、你拥有的参与者数量以及研究人员花费的时间都将影响最终成本。低预算团队将依赖数字方法——远程可用性测试、在线卡片分类平台、如 OptimalSort、A / B 测试以及 Web 或应用程序分析。根据经验，现场方法（例如：面对面的可用性测试，面对面的卡片种类）往往更昂贵，因为它们需要更多消耗研究人员更多的时间。此外，他们可能需要旅行和设备租赁。眼动测试是这里列出的最昂贵的方法，应该只有具有大预算和研究问题的团队才能使用它。一旦选择了方法，就要了解它，并确保你获得有用的成果。警告：不能只收集指标并开始做出决策而不进行任何统计分析。仅收集来自 5 个用户的评级规模响应，取平均值并继续前进是不够的。对于此处讨论的每种方法，都建议最小样本量以获得可靠的数据并确定统计显着性。如果你不这样做，你无法保证你的发现不只是侥幸。无论你选择哪种方法，一定要考虑研究相关统计概念所需的时间。我保证，定量研究不像它看起来那么难，对于你的定量数据来说非常值得。作者：研如玉，神策数据·用户行为洞察研究院 公众号（ID：SDResearch）本文作者：Kate Moran文章来源：Nielsen Norman Group本文由 @研如玉 翻译发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

18世纪末期，随着天平等定量实验工具的发明，化学从定性研究进入定量研究时代，在大量实验数据积累的基础上，科学家们发现一些元素相互化合时，质量之间有定量的关系，为此先后有三个化学的基本定律被提出来。它们分别是：1.质量守恒定律：1777年，法国科学家拉瓦锡经过大量的实验，总结出在化学反应中，参加反应前各物质的质量总和等于反应后生成各物质的质量总和。2.定组成定律： 1779年，法国化学家普鲁斯特总结出一种纯净的化合物，不论来源如何，各组成元素的质量都有一定的比例。他分析从世界各地搜集来的矿石里的化合物和他在实验室里制备出来的相应的化合物，发现同一种化合物，不论来自哪里，成分都是一样的。1860年比利时分析化学家斯达为了证实普鲁斯特的假说，进行了极精密的试验。他用的天平的灵敏度可达0.03毫克，他分析测定用四种方法制备的氯化银，实验的误差小于0.004%,这说明这种化合物不论用什么方法制备，其组成成分都相同，进-步证实了定组成定律。法国化学家普鲁斯特于1806年发现了一个有趣的结论：参与化学反应的物质质量都成一定的整数比(定比定律),例如1克氢和8克氧化合成9克水，假如不按这个一定的比例，多余的就要剩下而不参加化合。他将此称为定比定律。今天，我们知道定比定律就是定组成定律。3.倍比定律： 1803年，道尔顿发现当甲、乙两种元素相互化合生成几种不同的化合物时，则在这些化合物中，与一定量甲元素相化合的乙元素的质量必互成简单的整数比，例如铜有两种氧化物氧化铜和氧化亚铜。在氧化铜中，含铜80%，含氧20%,铜与氧的质量比为4:1。在氧化亚铜中，含铜88. 9%，含氧11. 1%,铜与氧的质量比为8:1。由此可见，在这两种铜的氧化物中，与等量氧化合的铜的质量比为1:2,是一个简单的整数比；同样的，碳的两种氧化物C0和CO2中碳和氧的质量比分别是3:4和3:8,和一定质量的碳相化合的氧的质量比恰好是1:2,也是一个简单的整数比。为什么元素间的化合总是成整数和倍数的关系呢？道尔顿丰富的想象力使他敏锐地发现这不正是原子个数比的一种表现吗？道尔顿由此确信，物质都是由原子构成的，不同元素的原子不同，因此相互结合后就生成了不同的物质。他由此提出了关于原子的著名论断：①物质是由具有-定质量的原子构成的，原子不能再分，也不能自生自灭；②同种元素的原子的各种性质、质量和形状都完全相同；③每种物质都是由它自己的原子构成的，单质是由简单原子构成的，化合物是由为数不多的简单原子构成的，化合物的质量等于组成它的简单原子的质量总和。道尔顿的原子论同过去的原子论相比，有着坚实的科学依据。而且道尔顿的原子论从微观角度合理解释了当时的三个经验定律。根据原子论的观点，原子是化学变化的最小微粒，物质在发生化学反应时，原子的种类、数目和质量都不发生变化，所以化学反应前后的质量不变，这就是化学反应前后质量守恒的原因。化合物是由简单原子构成的，化合物中所含的原子的种类和数目不变，所以化合物中各组分的质量组成一定，这就是定组成定律的原因。所以道尔顿的原子论一经提出， 立即得到了科学界的广泛认可和重视。物质是由原子构成的这一猜想，虽然早就提出来了，但是是道尔顿把原子学说第一次从推测转 变为科学概念。所以恩格斯赞美道尔顿说：“化学中的新时代是随着原子论开始的。道尔顿是科学原子论的奠基人。”

习近平总书记在哲学社会科学工作座谈会上指出：“对现代社会科学积累的有益知识体系，运用的模型推演、数量分析等有效手段，我们也可以用，而且应该好好用。需要注意的是，在采用这些知识和方法时不要忘了老祖宗，不要失去了科学判断力。”这为我们在社会科学研究中把准研究方法和选择好研究方法提供了根本遵循。新时代，把准定性研究与定量研究的本质与联系，注重两者的有机结合，促进哲学社会科学“以我国实际为研究起点，提出具有主体性、原创性的理论观点”，“推进学科体系、学术体系、话语体系建设和创新”，“构建具有自身特质的学科体系、学术体系、话语体系”，具有重要的理论意义和实践价值。一、定性研究与定量研究的出场社会科学以人类的经济活动、政治活动和精神活动等社会现象为研究对象，从其产生开始，便有了自己相应的研究方法。从属性来看，定性研究和定量研究以及两者的有机结合，是其重要的研究方法。定性研究与定量研究或者说定性的方法与定量的方法，一直在科学发展的道路上随影而行。人类早期，科学整体发展水平不高，没有达到系统的程度，不能非常确定未知世界，图画简化、记号改造和文字描述，成为人们认知世界的主要方法；同时，手指计数、石子计数、结绳计数和刻痕计数等也运用在社会活动之中，成为人类早期将定性方法与定量方法相结合认识世界的雏形。一直以来，在社会科学研究中，对定性研究没有明确定义。但是，大致认为，所谓定性研究，主要是依据社会现象或事物具有的属性，从内在的规定性来研究现象或事物。定性研究，主要通过语言文字描述、现象分析归纳、图像展示说明等方式，从中寻找事物“质”的特征和规律。比如，标志着经济学诞生的《国富论》，以定性为主进行阐述，马克思的《资本论》采用大量定性研究进行分析，定性研究方法阐释出从整体上把握事物内在本质和规律的光辉思想。20世纪20、30年代，定性研究因社会调查方法得到发展，采用田野调查、参与观察等方式开展研究，加快了定性研究方法的步伐。通过定性研究，人们对研究对象有相对偏于感性的了解。假以将考察目光投向中国古代思想文化的辉煌殿堂，不难发现，儒家的解释系统成为了绝对主流。这至少源于相对封闭的农业社会，生产力不够发达，整个社会结构高度同质化，分析社会现象，更多从礼和文化的角度去考察。这也是部分学者认为，我国在很长时间里没有自身社会科学研究方法的原因。其实，这是相对现代社会科学的内涵以及具有多学科性、多方法而言得出的一种推论。近代以来，大批仁人志士在寻求国家与民族的图存路上，常常借用现代社会科学的方法研究中国社会问题，寻求解决良方。经过真理标准问题的大讨论，思想理论界空前解放。在“政治学、社会学等等需要‘补课’”的指引下，我国社会科学开启重建之路，面对改革开放的宏大场景，社会科学在研究社会问题时，更多使用的是定性研究方法，展示出许多抽象的理论推导和思辨阐述。一则，这是继承传统的研究方法；另一则，是社会科学与哲学、历史学和文学有着本土的人文基因和关系。相对定性研究来说，定量研究在社会科学研究中的应用迟缓许多，但是发展迅速。回顾科学发展的历程，人类对自然现象的观察、日常生活的需要以及为满足这种需要而从事的生产活动等构成了科学的起源。古代东方民族和古希腊对古代科学的萌芽均作出重要贡献。但直到伽利略摒弃神学的宇宙观，倡导数学实验方法，揭示出动力学、天文学的变换状态和存在规律，才开启近代科学以及定量研究之先河。近代科学快速发展，工业文明大步向前，社会现象纷繁复杂，实证主义迅速兴起，用“量”的表达、数学的语言研究社会对象越来越深、越来越广。威廉·配第、奥古斯特·孔德、埃米尔·迪尔凯姆等均在其著作中大量运用定量的方法分析经济社会等现象，尤其是经济学的后边际革命爆发，越来越多的定量分析被应用到经济理论研究中；萨缪尔森将数学分析方法引入经济学，其影响延续至今。这些研究方法为后来社会科学的研究和学科建立，提供了许多有价值可借鉴的具体定量研究方法。定量研究试图在一定的假定条件下，借助工具、公式或模型推理将研究对象的各组合要素的相互关系以及外部条件对研究对象的影响揭示出来，以期对研究对象有相当精准的认识和分析。数学基础和计算机应用基础，在社会科学的定量研究中起了非常重要的作用，成为了定量分析研究对象不可或缺的手段。方法、模型和指标构成了定量分析的主干要素。二、定性研究与定量研究的起伏宏观上讲，大千世界，气象万千，社会现象，林林总总，凸显世界的复杂性，这使得定量研究难以精确计量研究对象中各因子的相互关系，必易导致定量研究的或然性。微观上讲，社会个体的独特性，特别是个体情感、精神等研究，一般较难采用定量方法加以研究。方式上看，在社会科学研究中，只看到连串数学公式、得出系列数字结论，易导致见物不见人，驶离研究初衷。这也是定性研究可成为社会科学最基本的研究方法的重要缘由。当然，纵览近些年社会科学通过定性获得的研究成果，定性研究也在经历着从传统到现代、从阐释理论到对接现实等的转化与应对。定量研究诞生以来，主要经历过实验法、测量法、问卷法和数学模型法等多种量化研究方法的演变与综合，发展至20世纪70年代达到一个高峰。期间，面向现实世界、重视实践、主张实证和理性的风气异常兴盛，促进了自然科学的许多研究方法转化成了社会科学的研究方法。一些综合性、应用性、交叉性的社会学科，采用定量方法进行研究，解决了许多实际问题。目前在研究中，因其借用定量方法取得的大量新颖、精细且具备数字说服力的成果，也难完全以客观姿态接纳传统定性方法研究出的深刻思想成果。可以说，定量研究在一定程度上打破了定性研究传统思维模式，促进了研究的技术化。但是，无论提出怎样合理的假设，建立多么精致的模型，估算参数，验证理论，预测未来，仍然还是其不足之处。随着人类生产力总体水平不断提升，自然科学技术也为社会科学的研究提供了许多素材。社会问题与科技问题结合愈发密切，有时甚至科技问题直接演变成社会问题，对其的研究，需要借助定量研究去精准探究；与此同时，由于社会生产、生活的急剧网络化、大数据化、信息化、复杂化和快速化，对有关社会问题采取定性研究，也不能完全适应社会的需求以及解决认识问题。三、让定性研究与定量研究相得益彰习近平总书记指出：“哲学社会科学研究范畴很广，不同学科有自己的知识体系和研究方法。对一切有益的知识体系和研究方法，我们都要研究借鉴，不能采取不加分析、一概排斥的态度。”我国哲学社会科学涵盖历史、经济、政治、文化、社会、生态、军事、党建等众多领域，这些领域都有其相应知识体系和话语表达，都应增强问题意识，坚持问题导向，要坚持用科学的方法分析和研究问题。定量研究与定性研究，在社会科学研究中都有用武之地。只是针对不同研究对象、借助不同学科视角、发现不同问题和达到不同研究目标而采用的不同方法而已，没有孰优孰劣。从这点上讲，两种方法应在哲学社会科学的研究方法中相得益彰。过度仰仗定量，易在学术研究方面过度模型化，势必导致认识世界的价值理性缺失；过度仰仗定性，易在研究内容方面出现空泛化，势必导致认识世界的精准度不够。没有定性的定量，容易导致盲目的定量；没有定量支撑的定性，容易产生无本质的定性。在定量分析基础上的定性分析，更能因接近事物的属性而得出科学的结论；在定性分析基础上的定量分析，更能把握社会的变化动态和趋势走向，有利于科学得出事物的“质性”。无论是归纳与演绎、实证与思辨、证实论与证伪论，还是解释与理解，都预示着研究思维的理性进步。社会科学的时代属性、价值本性和民族特性，决定了我们在新时代面临信息化加速发展，原本在工业化时代建立起来的许多社会科学的研究范式、研究方法，必然受到学科分立、方式转换、话语创新等方面的影响。此时，我们要认清每种方法具有不同的特征和功能。对于有些定量研究，分析严谨，数据清晰，但我们更要注意其根本思想和原理意蕴。因为，西方有些流派和理论背后，藏有自己的问题意识，而快速发展的中国的诸多问题，不在西方学术视野之内。对于有些定性研究，看起来，理论先进、论证充分，但我们不能简单横向移植，要注意其论述的立场和基本价值取向。因为，我们要有我们的自主性、主体性和独立性。新时代，许多传统学科再展新颜、新兴学科不断涌现、前沿学科快速变革、交叉学科蓬勃发展、冷门学科焕发生机。在繁荣发展我国哲学社会科学的进程中，需要把马克思主义的方法与各门具体社会科学的研究方法结合在一起，同时还要借鉴西方社会科学研究的优秀成果和方法，不断创新研究，才是我们应走之路，而不必只是在纠结定性研究与定量研究的孰优孰劣中兜圈子，不必在对定性研究产生固化与偏见、对定量研究产生痴迷与排斥中迷失了方向。其实，不管是定性研究还是定量研究，要根据社会科学的研究内容、研究目标和学科特点而定，其目的都是为了更好地结合中国实际、中国经验和中国社会，解决我们正在做的事情中遇到的一系列重大社会问题。【本文系湖北省高等学校哲学社会科学重大项目“新形势下进一步完善湖北高校网络意识形态建设研究”（18ZD019）阶段成果】（作者单位：三峡大学马克思主义学院）来源：中国社会科学网　作者：曾德贤精彩推荐：推动形成全面开放新格局中非抗疫合作成效显著百年中国艺术歌曲创作述论欢迎关注中国社会科学网微信公众号 cssn_cn，获取更多学术资讯。

写好METHODOLOGY的技巧本文的方法论是研究该论文的一种正确而有效的方法。撰写英国论文时，由于研究方法的复杂性，其方法论往往是最具挑战性、最耗时的部分。那如何写出论文的 methodology呢？怎样选择合适的方法？质量分析与定量分析的区别？本文主要介绍什么是方法论，重点介绍了方法论的两种基本研究方法，分享了一些实用的写作技巧，并给出了论文中的 methodology实例，供大家参考。Contents1 什么是方法论2 方法论部分的重要性3 研究方法的基本类型：定性和定量3.1 Quantitative methods ：定量分析法3.2 Qualitative methods：定性分析法4 Methodology怎么写：实用的技巧1. 什么是方法论方法学(methodology)描述了用来调查研究问题的行动，以及用于确定、选择、处理和分析信息用于理解问题的特定应用的基本原理或技术，从而使读者能够对研究的总体有效性和可靠性进行批判性的评估。在研究论文的方法论部分，需要回答两个核心问题：数据是如何收集和产生的？如何分析这些数据呢？书写应直截了当，准确，并应经常使用过去时。2. 方法论部分的重要性教学法部分，同学们必须说明你是如何取得并分析你的成果的，原因如下：读者群需要知道数据是如何获取的，因为你选择的方法会影响到结果，进而影响到你在论文讨论部分如何解释它们的重要性。方法学在学术研究中起着非常重要的作用，因为不可靠的方法会导致不可靠的结果，从而损害你的分析价值。一般情况下，学者可以选择几种方法来研究问题。文章中的 methodology部分应该很清楚地说明了学者们选择特定程序和技术的原因。读者希望了解数据的收集或生成是否符合该研究领域公认的惯例。举例来说，如果你用的是多重选择问卷，读者需要知道它提供了一个合理的答案范围来供应答者选择。研究者使用的研究方法必须符合实现研究总体目标的要求。举例来说，你需要确保有足够大的样本数量，才能对研究结果进行总结并提供建议。这种方法应该涉及到所期望的问题和你所采取的措施来防止它们发生。至于出现了哪些问题，你必须描述它们是如何被最小化的，或是为什么这些问题不会以任何有意义的方式影响你对结论的解读。3. 研究方法的基本类型：定性和定量你要用什么方法来准备一篇论文，很大程度上取决于你所研究的主题，以及你的论文要回答的问题。多数情况下，你会采用定量或定性的研究方法，虽然一些项目会从两者的结合中获益。3.1 Quantitative methods ：定量分析法什么是定量分析？跟随科学范式的研究者常常采用这种方法。这一方法是对数据进行量化，并从目标人群的样本中归纳结果。按照结构化数据收集流程，将数据输出为数字。量化研究也采用统计方法进行客观分析。对于量化研究，要获得有效的、可概括的结果，你应该足够详细地描述你的方法，让其他研究者接受你的研究。说明您是如何处理测量变量的概念，抽样方法或纳入标准，以及您用来收集数据的工具，程序和材料。定量分析方法有哪些？调查 (Surveys)描述调查的地点、时间和方式，需要解答以下几个问题：你是如何设计题目的？题目的形式是什么？（如多项选择题、力克特量表）你用什么抽样方法选择参与者？你是通过电话、邮件、网络还是当面进行调查的？参与者需要多长时间回复？样本量和反应率是多少？你可以将完整的问卷作为附录，以便你的读者能够确切地看到所收集的数据。实验 (Experiments)详细说明你用来进行实验的工具、技术和程序：你是如何设计这个实验的？你是如何招募参与者的？你是如何处理和测量这些变量的？你们试验时用到哪些工具和技术？提供足够的细节，以便其他研究者能在实验研究中复制你的结果，这一点非常重要。现有数据 (Existing data)解释你如何收集和选择相关资料（例如出版物或档案数据）以包含在你们的研究中：你从哪里获得资料的？数据最初是如何产生的？你选择材料的标准是什么（比如日期范围）？3.2 Qualitative methods：定性分析法什么是定性分析？不同于量化研究方法，它的目的是用计数来解释观察到的事物，而定性研究方法的目的是以研究者的身份，对你所观察到的事物进行全面详细的描述。定性分析不是提供预测和因果解释，而是提供背景和对所收集数据的解释。该研究方法具有主观性，对调查对象的选择要求较低。因为定性研究的方法更灵活，更主观，所以反思你所采用的方法并解释你所做的选择非常重要。探讨您用于选择参与者或来源的标准，您进行研究的背景，以及您在收集数据方面所起的作用(例如，您是一个主动参与者还是被动的观察者？定性数据分析法有哪些？访谈或小组讨论 (Interviews or focus groups)描述采访的地点、时间和方式，需要解答以下几个问题：你是如何发现和选择参与者的？有多少人参加？访谈的形式是什么（结构化、半结构化、非结构化）？采访时长是多少？采访内容是如何录制的？参与观察 (Participant observation)描述你在哪里、何时以及如何进行观察或进行人种学研究：你观察了哪些团体或社区？你是如何接触到他们的？你花了多长时间进行这项研究，研究地点在哪里？你在社区里扮演了什么角色？你如何记录你的资料（例如视听记录、笔记）？现有数据 (Existing data)解释你如何选择案例研究材料（例如文本或图像）作为你分析的焦点：你分析了什么类型的材料？你是如何收集和挑选它们的？定性分析例子：Mixed methods：混合研究方法将传统的定量和定性方法结合起来，产生了现代方法。根据Brannen和Moss (2012)，混杂研究方法的存在源于其潜在性，通过将定量和定性研究方法融合在一起，使研究者能够更清楚地认识到两者之间的社会关系和复杂的关系。在社会研究中，混合方法还以三角划分的概念而著名。据 Haq所说，三角测量通过在一项研究中运用不同的定量和定性方法，使研究人员有机会就单一现象作出多种发现。Methodology应该包含的内容以下是一篇论文方法论应该包含的内容，也就是methodology的基本机构：目标您需要重申您的研究主题或问题，并概述您打算如何研究该问题。如需考虑伦理或哲学方面，请详述。所选研究方法论的概述确定您是选择使用定量研究还是定性研究，或两者结合。当选择定性研究和定量研究方法时，你需要进行初步的文献和教科书研究，以便建立标准的研究方法，通常在你选择的研究领域中使用。若您不确定从何处开始，您可以访问您的大学图书馆，请图书管理员帮助您选择最适合的参考文本。解释说明你选择的方法论说明您选择研究方法的理由。您也应该提供一个概览，解释为什么这些方法比其他研究方法更适合。仔细想想下面，你的研究是在什么时候和什么地方进行的，研究对象是谁。这可能包括，例如，关于访谈地点或焦点团体的资料，日期和时间范围，以及参与者是否属于某一特定人群。数据是如何被分析的？若要采用定量研究的方法，则需要在分析数据前准备数据。比如，你需要检查变量，丢失的数据，以及异常情况。假如你用电脑软件协助分析，这些资料也应包括在内。关于质量数据，你需要从原始数据中找出你的想法和主题并分类和编码。您也可以使用一些技巧，如叙事分析或话语分析，来解释回答背后的意义。在研究过程中使用了什么材料和设备？它可以包括任何东西，从用于科学实验的实验室设备到分析结果的计算机软件。在研究过程中遇到了什么障碍或困难吗？如是，所有的问题和困难是什么呢？您如何克服它们？找参与者、获得同意或缺乏进行科学实验所需的资源等都可能造成这种情况。评论这个短语应该用来评估你已经做过的研究，并且证明你选择了这个方法。您不必深入了解更多细节，因为您将在论文的结论部分对结果进行深入讨论。您需要简要地说明您的结果是否具有结束性，有无任何可变因素，以及您选择的方法是否实际有效。4. Methodology怎么写：实用的技巧方法论的目标不仅仅是描述你的研究方法。您也需要说明为什么选择使用它们以及如何应用它们。重点在于表明你的研究是认真地进行的。所以尽可能保持你的写作风格的简洁，这将确保读者易于理解和消化。以下是 paper代写专家在撰写论文时所采用的5种 methodology写作技巧：看看其他论文的方法论部分请指导老师为你提供以前所写论文的不同范例。通过阅读以往学生所写的方法，你可以对你最后完成的方法论部分有个大致的了解。计划你的结构不管你选择哪种研究方法，你的论文方法论应该是一个结构清晰，文字精炼的部分，它能为你选择的研究方法提供有力而合理的论证。在草拟提纲时，向导师询问有没有遗漏什么，结构是否合乎逻辑。考虑你目标读者写方法论的时候，要考虑到那些可能会阅读你的方法论的读者。举例来说，如果你选择了通常属于自己研究领域或学科范畴的研究方法，你就不必给出太多的理由或背景资料。当您决定使用一个不那么流行的方法时，建议您详细了解如何和为什么选择使用这个方法。保持专注于你的目标和研究问题论文方法学应提供清晰的解释，说明你选择的研究方法为何适合你的研究目标。在写论文的时候，要确保你选择的研究方法要与论文的总体目标和目的相联系。为帮助您集中精力，在方法论一节的开头就可以清楚地定义需要解决的问题。提及你遇到的障碍或困难若您在数据收集或分析阶段遇到任何问题，请使用“方法集”小节来讨论您为解决这些问题所采取的措施，并将其影响降到最低。但愿以上提供的 methodology范例，能让同学们更好的了解方法学，也能帮助大家区分定量与定性。不管你是在读本科还是读硕士，论文的方法通常被认为是完成主要研究项目中最困难、最耗时的部分。写作方法部分的成功关键在于构思得清楚。请记住，你研究项目的方法部分的目标是确保读者完全理解你所选择的方法。您应当使用方法论部分提供为什么选择特定的研究方法而非其他可能的研究方法的明确理由。不要在教学法中提到你的个人观点、想法或兴趣，要保留你的真实信息，并且要确保所有内容都有适当的学术参考来支持。如果同学仍然不清楚论文的methodology怎么写或者有任何不明白之处，欢迎随时联系专业论文辅导机构 - 英伦译制社。我们的专家在学术论文写作方面有着丰富的经验，对定性和定量分析法有深刻的理解。还等什么？赶快咨询吧！我们客服给同学们7×24小时全天候服务！

编辑导语：行为与态度，定性与定量，我们在工作时、日常阅读文章时，经常能够看到或者使用到这两组词汇。今天，本文作者就带领大家从心理学的角度，由浅入深地了解定性和定量的关系，并且通过案例，详细地阐述了行为和态度之间的种种联系。一、总概不论是对用户调研活动作体量上的规划，还是在细节上作揣摩，要想作出对产品有用、正确的决定，都需要进行大量的数据论证。这个论证既需要感性的思维作为支撑，更需要借助理性的思考作为验证，相信调研是个不错的渠道。用户调研活动对于一家企业、一个团队，乃至一款产品来说都是必须要经历的过程。而调研之后的数据又该如何去归纳定义，这又是一个值得我们去探究的新问题。单纯地通过数据来看，常见的有定量和定性两类数据。而针对用户调研来说，剖析其本质会发现其实数据还可以再细分出来行为和态度数据。这四者的关系错综复杂，彼此又可以独立存在，下面我们就来详细地聊一聊这四个数据大类的细节。1. 定性和定量的关系首先，定量和定性同属于科学研究中的一种数据，而科学研究的核心是因果关系，因此定性和定量的不同就在于对“原因”理解的差异。二者是站在不同的角度看待问题——定量关注数据频率，定性关注数据意义：定性假设起因，再由定量来验证；定量挖掘数据，再由定性剖析原因。从数据上来看，定量分析的结果会更具科学的说服力，而定性分析的结果更多的是阐述某种事物的价值或意义，比如：用户A比用户B胖（定性）；用户A比用户B胖了25kg（定量）；用户A和用户B身高都是180cm，而用户A的体脂率比用户B高了12%，因此用户A比用户B胖，且胖了25kg（定量）。通过比较可以发现，定量给出了具体的数值，它在一定程度上会比定性更加具备科学的说服力。而对于定性来说，更加在意得出的结果，比如胖还是瘦，至于为什么会得出这个结果，就需要通过定量数据去验证，因此定性分析在一定程度上会更偏向于阐述某件事物的含义。从表达形式上可以看出，定量往往采用数理统计或概率化的表达方式，而定性则采用的是因果论或逻辑学来表达。通俗地理解，定性通常是揭示事物本质的一种科学研究方法，深入研究用户的观点，进一步探究用户为何产生这样的结果。如果说定量研究的阐述的是“是什么”的问题，那么定性研究的则是阐述“为什么”的本源，一个关注原因，一个关注结果。2. 行为和态度的关系和定性定量不同，行为态度常常是“伴生关系”，这个伴生并不是此消彼长，而是由A生B，也可由B追溯A，就像太极的阴阳两面，永远是一种循环关系。行为在很大程度上是由态度引发的，例如：用户A认为出去玩必须是精打细算的，对所消费的内容必须物有所值。那么当用户A使用某旅行App进行预订的时候，大概率会优先考虑性价比的问题，这就会对产品的使用产生一定的影响：所以，态度通常揭示了影响行为的根本原因，这也是我们为什么要进行用户调研来进一步探究用户发生行为的理由之一。在某些事情上，如果没有态度作为牵引，行为将很难产生。但凡事无绝对，并不是所有的行为都必须受到态度引导，行为也可以自然发生。甚至在某种程度上，行为也能够反其道而行之，去影响态度甚至是改变态度。二、定性和定量1. 定量从广义上讲，针对定量数据的分析是具有结构化的数据模型，是可以用于客观表述事实、可衡量大小的、并且具备科学依据的数据。在样本的数量上，定量研究追求较大的样本量作为数据的支撑，这样才能保证结果的准确性，更科学地接近事实情况。当然某些定量数据也可以间接地收集到用户的行为和态度数据，这在后文中会提及。从来源上看，定量数据主要来自两个方向：一个是产品本身的测量数据（产品日志文件、后台数据、埋点等）；另一个是用户研究数据（可通过问卷调研等调研活动获取）。所以定量分析更多的是集中在对数字化数据的统计分析上。这些定量数据对于产品设计师来说可以帮助验证设计内容是否正确、方向是否符合市场趋势等，进而帮助设计师为优化作品提供方向，积累经验。而定量分析的方法主要是采用数学上的统计分析法，诸如差方、漏斗模型等，对结果的频率、效能等作出对比和总结。2. 定性广义上来看，针对定性数据的分析往往使用非结构化的数据模型，或者主观表述现象，它并没有一套明确的标准，缺乏科学的研究方法。在样本的选取上，定性研究往往需要的数据数量较少，数据仅作为其理论的参考依据，常常被用于可以间接手机用户的行为和态度数据的角色。定性数据主要来源于用户调研活动。用户调研定性和定量数据都可以通过活动获取，不同的活动侧重点不同，比如焦点小组会更偏定性，因为主要是观察和访谈居多；而问卷访谈则有利于获取定量数据，因为无法观察用户。在产出的载体上，用户调研一般会依赖于文字媒介，比如某些词条出现的频率，通过聚类分析法、亲和图进行定性分析并得出结论。当然将定性数据经过重新编码，也可以作为定量数据来统计分析，比如开放性访谈，针对访谈当中出现频率高的词条，通过某些分析方法进行重新编译，也可以将定性数据定量化。而在数据分析阶段，定性和定量数据往往需要配合进行，尤其是通过实地调研获取的数据，定性和定量内容庞大，综合分析更利于调研人员挖掘用户的潜在习惯和真实需求。通过定性研究，能够最高效地获取到行为和态度数据。例如通过焦点小组的调研，我们可以了解到用户情绪上的波动、表情上的微妙变化、肢体语言上的不和谐、点击操作的频率以及在点击时的想法等。这些细节不仅可以帮助调研人员挖掘用户潜在行为习惯和真实需求，更能挖掘出来产生数据背后的原因，最后设计出有针对性的产品（以下针对态度和行为的内容，将站在心理学角度阐述）。三、态度和行为1. 态度态度是引导行为的重要因素，因此用户的大部分行为都会由态度主导，什么样的用户态度就会诞生什么样的适应性产品。在四大类数据方面，态度数据可以帮助调研人员有效的分析出用户需要一款什么样的产品来完成目的，比如：拼多多的用户群体大多存在“希望能够通过低价购买到商品”这样的心理态度，那么拼多多在对产品进行定位的时候，产品的态度就应该贴近这一诉求；美妆彩妆类产品，用户群体主要以年轻少女为主，那么产品的定位则应该是年轻、时尚、朝气的生活态度；综合类网购产品，用户群体在意的是价格、促销活动等内容，而该类型平台的网页配色多以红色、橙色为主，这类鲜亮的暖色系颜色能烘托出一种热闹的促销氛围。就像春节，家家户户都会添置年货，这在无形中给与用户某种心理暗示，因此产品本身应该渲染出一股浓厚的消费态度；微信的产品定位是即时社交类工具，那么在设计的时候更应该注重“工具”的核心，展现轻量便捷、用完即走的态度；QQ虽然也是社交类的工具，但是它的定位更多的是针对年轻人的社交，那么这款产品在设计的时候就应该考虑到年轻人，体现出青春、洋溢、重社交、重娱乐的态度。因此，用户态度对于一款产品来说是最核心的参考依据，其他定量、定性、行数据仅仅只是在验证这个方向是否正确罢了。从心理学上来讲，态度同时也是对某些特定目标产生的评价性倾向，它是个体对某件事物从优到劣，从喜欢到讨厌过程之中的评价，比如：女生对某个男生的第一印象是邋遢的，那么后续就会对此这个男生产生一段持续性的消极态度。无论这个男生后续怎么努力，都很难改变这个态度影响，除非能够利用“行为”去影响“态度”。这例子里面，邋遢就是一种消极态度，由此产生了消极的评价性倾向。所以，态度对一件事物的评价是贯彻始终的，只有真正深入了解并采取了相应的措施，才有机会去改变这个态度。说到态度，就不得不提“态度系统”，它主要表现出了五种反应：1）首先最具象也是基于最底层的是行为本身诸如用户的点击、滑动、查阅、浏览、下订单、购买等行为，这些都是可以直接观察到的，因此被称作行为本身。2）其次高于行为本身的是行为意向用户产生的行为本身的目的是为了达成行为意向，也就是本次行为的“始作俑者”。比如用户的目标是购买一本书，那么用户就会（线上）通过浏览网页，输入搜索、上下滑动浏览、点击下单按钮进行付款，最终完成购书这一行为意向。此操作过程执行购书固有的行为流程，能够一步步的引导用户接近行为目标。3）第三种高于行为意向的是认知简单来说就是用户对某件事物产生的一种“潜意识”认知观念，比如：看到门把手大脑下意识的认知行为是“拉”，上面就算写着“推”字在用户的观念上依然认为这个门把手应该靠拉才能打开，进而忽略了文字本身的提示。这就是门把手对用户产生的固有认知（在《设计心理学一》中，诺曼将门把手的认知称为“手动你能供性”），如果没有相应的提示语，用户就不会轻易地因为情境的影响而发生行为的改变，如下图：4）第四种是可以控制认知的存在，被称为情绪它反映了用户的心理感受，快乐还是悲伤、痛苦还是愤怒。例如：当我们感到愤怒的时候，这种情绪会充斥全身。这种情况下我们的理智会被愤怒的情绪所占据，进而做出一些冲动的行为，诸如砸门（而门是用来开的）、摔杯子（而杯子是用来装水的）……这些行为都在表达一点：现在的认知已经完全被愤怒情绪所占据，从而使人们做出了非理智的行为。愤怒的情绪是其中一种反应，当大脑被高兴的情绪所占据我，我们也会作出一些和平时不一样的行为，比如手舞足蹈、哼哼小歌等。而正常认知告诉我们，在什么环境下我们就该做什么事情，而不是产生非正常的行为。5）最后就是最高级别的态度本身是指“对某些特定目标产生的评价性倾向”，它包含了上述四点内容，因此态度可以控制以下任何一种反应，通过愤怒这个例子我们可以衍生一下：即使在愤怒的情绪主导下，我们的理智不会让我们去做出“摔”门这样的非常人能理解的行为，因为我们的态度已经给门作出了评价性倾向——我没有能力去摔门，只有能力去破坏门。因此态度可以被定义为是建立在情绪、认知、行为意向和行为本身之上的评价性倾向，它可以引导我们的认知观念、情绪反应、行为发生相应的变化。“忠言逆耳利于行”这句话就很好地诠释了态度影响了我们的固有认知，从而做出行为改变这一论点。因此，用户对产品产生的态度、情绪、认知、行为就构成了“产品态度”。而态度作为系统地最高级存在，成为了指导设计师设计产品的首要考量因素。只有握住了态度的命脉，其他四种反应才能够更好的被掌控在手心。关于态度系统，笔者详细罗列了其五者的关系，详见下图。正因为有了相应的态度、认知、情绪，才会引导我们产生相应的行为。但是行为有时候也可以略过态度自发产生，甚至行为本身也可以反向影响态度。2. 行为行为主要是指那些看得见、摸得着的肢体动作，比如用户用手指对屏幕的点击、滑动操作，以及眼球的转动、肢体语言等，这些都是最浅显，无需思考的行为数据。然而有些行为则需要结合态度一起分析，比如紧皱眉头、呼吸急促、心跳剧烈等，甚至还有些用户一紧张就会有小动作，这些都需要结合“态度”进行综合判断：用户为什么会在这个页面产生皱眉的行为，是态度、情绪、认知上发生了什么变化？还是由于情境归因导致的？因此，不同的行为能够折射出用户不同的情绪、态度变化。从心理学角度分析，我们在日常生活中也许会碰到一些并不需要态度作为引导的自发行为，比如从众心理和服从心理。用户本身的态度对这件事情会有自己独特的评价性倾向，然而由于受到了外界因素的干扰，同时也为了迎合信息性规范，会做出和态度不一致的行为。——这一现象在传播学中也称为“沉默的螺旋”效应。甚至在一定条件下，所产生的行为本身也能影响态度的改变。当然这种改变是潜移默化的，并不是一蹴而就的。下面列举了可以直接略过态度、情绪和认知而自发产生行为的三种常见行为现象：列联强化；规范性影响和信息性影响；其他：承诺原则、互惠原则、登门槛效应、闭门羹效应。1）列联强化听着很玄乎，其实理解起来很简单，举个例子：训练宠物狗“握手”这个简单的动作，需要不断重复地利用外界刺激，比如为了达成训练握手这一目的，主人需要及时地奖励火腿肠作为激励措施。长此以往，不断重复这样的教育方式，宠物狗下次见到火腿肠，就会下意识的作出握手动作。这就是列联强化，需要通过一些工具性学习强化某一行为表现，这些行为可以直接略过态度而自发产生——因为宠物狗在一开始根本不存在“握手就可以吃到火腿肠”的态度或认知，那么又何来态度可以引导行为本身的产生呢？当然，除了工具性学习属于列联强化以外，还有观察性学习：孩子通过观察大人用筷子吃饭这一行为，学会尝试自己用筷子吃饭；教诲性学习：父母采用劝说的形式，教育孩子该做某事、不该做某事，从而影响孩子的行为，长此以往也改变了孩子的态度。列联强化暗示着某个特定的行为将能够带来认知、情绪或态度上的刺激，从而直接产生行为本身。2）规范性影响和信息性影响顾名思义就是因为某些无法改变的影响而产生的某些特定行为。最简单的理解就是从众心理和服从心理，举个例子：背离社会规范会导致被社会拒绝，因此我们只能在某些场景下，比如排队，就会跟着众人保持“排队”这一行为，这样才会被人群接纳。如果产生插队的行为，那么将会被人群拒绝。这就是规范性影响，是一种被固定规则所规范的一种自发行为，也就是服从心理。另一种是信息性影响，比如：在卡片分类当中，小组中有一位是专家级别的人物，那么我们就会做出和专家一致的选择。因为我们始终相信“专家更懂得什么是合适的、什么是恰当的”，跟着他一起做，我们就可以获得相应的结果，这就是信息性影响。这也是在卡片分类时，为什么必须将处于同一认知水平的参与者作为一组的重要原因，这一行为也就是从众心理。3）其他部分中的有承诺原则、互惠原则、登门槛效应、闭门羹效应，这四者都属于认知心理学范畴承诺原则（全称叫承诺一致性原则），指之前对某人就某事许下了承诺，所以为了达成这个诺言，就必须完成这件事，举个例子：在机场值机室，自己需要去卫生间一趟，临时拜托旁人帮忙照看行李，如果此时有陌生人擅自动用行李，被拜托的人则会站出来阻止。这一行为的产生，是没有经过态度而直接由认知驱动的，这就是我们常说的道德责任感与基本价值观。互惠原则是双方处于某种利益或是关系，产生了一种互惠互利的心理，例如商业互惠，这一行为也是略过了态度，直接由认知引导；登门槛效应（又称得寸进尺效应），是通过一些小的承诺实现对大事的认可，比如：父母拜托子女做某事，但是子女内心是拒绝的。此时父母就可以先布置一件小事，让子女先完成，随后再由这件小事逐渐将全部的事情布置完毕，循序渐进地完成了这件事。这一效应在心理学上的解释是指，个体一旦接受了他人的一个微不足道的请求，为了避免认知上的不协调，或想给他人前后一致的印象，就有可能接受后续更大的要求。但是其本质区别在于闭门羹主要采用先向目标人提出一个较大的请求，当这个请求被拒绝后，（间隔一段时间）降低自身的标准，再提出一个较小的请求，那么这个小请求很大几率会被目标人所接纳。举个例子：当朋友一次性向你借10万元时，你大概率会直接选择拒绝，但是当朋友再次向你借1000元时，你也许会考虑同意；反之如果你的朋友一上来就问你借1000，那么很大情况下你是会选择拒绝出借的。以上举例的这四项认知心理学行为是较为常见的“略过态度而产生”的行为。更多心理学行为还有折扣技术、虚报低价等，更多内容希望诸位读者能够自行搜索，此处不作一一罗列。通过以上论证会发现部分行为产生之后，并不会影响到态度的改变，甚至都不会危及到情绪、认知和行为目标。这些行为仅仅只是作用于当下，却不会对未来产生影响。如果想让行为影响到的未来，那么就必须让行为影响到态度层面。从长远地看，行为对态度产生影响都是潜移默化的，比如前文提到的“狗握手”的例子，就是通过列联强化，在一次又一次循环往复的过程中，改变了宠物狗的态度。而小孩的成长，是在学校、社会、家庭环境中，通过观察性学习、教诲性学习，逐渐改变自我态度的过程——小孩的成长过程，就是无数段态度的改变历程。行为能够反其道而行之，影响态度改变主要可以表现在以下三种心理反应中：从婴儿时期开始，我们就带着好奇的的目光观察着这个世界，也就是归因理论——我们通过对行为进行因果分析，借此来增强我们对行为本身的认识和控制，从而指导我们产生某些特定行为意向。1）自我归因主要分为两个方面情绪（性格）归因和情境归因，前者自发产生，后者由环境影响。比如当我们在工作当中犯了某些错误被领导批评，此时出于本能反应，自身会进行防御，同时触发情境归因，利用情境线索来挖掘蛛丝马迹，解释事情失败的原因；而领导则会站在第三方的角度看待这件事情——是做事的人没有达到相应的能力，认为是员工的情绪归因导致了这件事情的失败。2）自我说服就更好理解了，最好例子就是演员。演员往往需要通过自己说服自己，才能沉浸到该角色的情绪当中去，这样才可以扮演好这个角色。所以自我说服就是由个体心中自发性地产生对态度的催眠，从而改变行为的一种心理暗示。3）自我辩解在心理学上认为“认知失调”是产生自我辩解的主要原因：当认知成分（信念、态度或对自己行为的了解）之间存在不一致的情况时，就会产生认知失调。为了抵消产生失调的落差感，个体必须通过改变态度来消除这个落差，而辩解是最好的抵消方式——改变自身的态度或信念以证明由情境引发的行为存在合理性。有个很形象的例子：「善意的谎言就是利用“欺骗”这一行为来达成目的——由于认知失调引起了态度上的反感（也就是失调），为了抵消这种反感，内心就会触发心理暗示——“这件事情是对的”来催眠自己的态度。」如果态度的改变是为了追随与态度不一致的行为，并且这些行为由个体自发产生，那么在行为完成之后个体必然会对这个行为感到羞愧或是恶心，甚至是为此担负责任。除了自我辩解以外，还有其他的方法可以抵消认知失调，激励措施是其中一种：通过奖赏激励或威胁手段引发个体产生与态度不一致的行为，举个例子：为了让参与者到现场参与调研活动，而这场活动需要付出大量的脑力劳动的付出，那么如何才能让这些参与者自愿来参加调研活动呢？最好的解决办法就是提供奖励措施，参与者就会产生“拿钱办事”的心理暗示，来抵消这种行为和态度不一致的失调。如果本次调研活动需求成本太高，那么这个认知失调也会相应地被放大，解决的办法就是“激励越强，行为顺从也就越顺”。这就是心理学上所说的 “如果与态度不一致的行为能够通过情境力量而得到足够的合理化，那么它就不会引发认知失调”。放在例子中理解就是“拿了钱，就可以让我的行为合理化”。总之，为了促使认知失调达成平衡，个体的心理都会自发地通过多种途径来抵消这种失调。除了自我辩解和心理暗示外，还有：“应付”是一种通过弱化行为从而减少认知失调的有效措施；有一些则是通过物理手法，比如失恋了通过酒精来麻醉自己从而减小认知失调。总之，出于自我防护的本能，人们往往会选择看似“阻力最小”的途径来抵消认知失调。最后结尾，举一个贴近生活的例子来论证“行为能够改变态度”的实例：四、案例描述拼多多目前的市场定位正在逐渐转型，以三四线城市作为基础，向着一二线城市发力。三四线城市和一二线城市最大的区别在于，一二线城市的人群其消费水平质量更高，为了在电商竞争中分得更多的羹，拼多多必须向高端市场进军才能产生更多的利润。但是如何消除这些一二线城市主流消费人群心中对拼多多的固有评价性倾向——便宜、廉价、卖假货的态度，是摆在拼多多面前的一大难题。从近几年开始的“百亿补贴”、“品质保证、假一赔十”的激励/保障措施来看，拼多多从用户消费的行为本身上着手，潜移默化地“正在”改变消费群体在拼多多平台上的购物态度。比如：去年的拼多多靠着iPhone 11和AirPods 2，开始拉拢一二线城市的消费用户，今年还在做dyson和特斯拉的model3的“百亿补贴”激励措施。这就是拼多多再利用金钱去改变消费者对自家产品所固有评价性态度倾向。关于为什么会做出如此大的活动力度，这前文也提到了“活动需求成本越高，那么这个认知失调也会相应地被放大，就需要更大的激励机制来抵消这种认知偏差”。从结果来看，拼多多的激励做的很到位也很成功。只要是消费者，消费的需求永远都在，只不过选择的平台不同——而拼多多需要做的就是通过自身平台的“补贴措施”争取到比其他平台更便宜的价格，这样一二线的消费群体就会被这些“激励措施”所吸引，从而在拼多多平台上完成消费。但是迫于用户群体实在太大，想要改变这数量庞大的消费群体评价性倾向，那么就得付出更大的血本——“放出百亿补贴，下血本来改变消费群体对我的态度”。只要将消费者吸引到拼多多平台上，产生用户粘性，就能促使消费者完成消费行为——毕竟买的越多，能够得到的实物优质的反馈也就越大。而为了消除以前对拼多多卖假货的“认知失调”，用户则必须通过其他手段来缓解或是抵消这种落差。逐渐地，社会大众就会开始改变自身的态度，进而改变对拼多多的产品态度。通过一次次的刺激活动，相信列联强化就会产生作用，使得一二线城市的主流消费群体在潜移默化当中，逐渐改边对拼多多的固有态度。以上仅一家之言。如有不对之处，欢迎在下方评论区指正交流。本文由 @大圣 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自 Pexels，基于 CC0 协议

在市场调研中，有些调研人员长期以来通过深度的定性研究方法来深入了解消费者态度与市场情况，有些研究人员则认为采取量化方案的营销调研才更加合理科学。实际上，在做研究时，我们不应该把定性研究和定量研究对立起来，而是要将二者进行有效地结合。就像要做一把椅子，斧头也要用、锯子也要用，不是比较他们哪个好，而是如何有效地组合，斧头善于劈砍，那你就在劈砍的时候用它，锯子长于精细切割，那你就在切割的时候用它，结合在一起才能更高效率、更低花销地解决问题。如同斧头和锯子，定性研究和定量研究方法各有各的功能、特长和适用场景。01定性研究的核心功能是探索。探究现象或问题的存在性（有哪些可能性存在），往往以典型个体为研究对象，用半结构化的访问大纲进行开放式研究，通过全面的了解、深入的挖掘来描述典型个体的行为和思考，在时间和空间上刻画出个体的行为动线和思维动线，在广度上构建全貌和行动链路、在深度上挖掘背后动机和底层逻辑，为定量研究搭起框架、提供主题、构造选项；定性研究更适合解决对模糊问题和群体的清晰化、需求和动机的挖掘、创意和解决方案的产生等。02定量研究的核心功能是测量。更多是量化评估现象或问题存在的普遍性，往往是以群体为研究对象，用结构化的问卷进行定向的信息收集，通过标准化的问题和答案来测量群体的行为和思维，通过统计分析技术来量化描述群体特质、测量群体间的异同、识别变量间的交互关系；定量研究更适合解决度量、评估、预测、计量分析方面的问题。END 总而言之，一个有效的营销调研应该是以研究目的为出发点和依归，针对不同的研究任务选择和集成合适的研究方法，充分发挥定性研究和定量研究的优势，得出有整体感、穿透力、建设性的结论和建议。

本文转载自【微信公众号：社科学术圈，ID:shkxquan】经微信公众号授权转载，如需转载与原文作者联系-1-社会科学的研究步骤在每一个环节都需要理论的指导。其中，在检验研究假设结束之后，需要与现有的文献对话，再次发现新问题，开始新一轮的研究过程。在这个环节之中，资料分析作为重要一环，对于社会科学的研究极为重要。-2-资料分析的方式分类教育研究包含多样化的研究方法及分类。一般情况下，按照认识论基础，研究方法可以分为定量研究、定性研究和混合研究。也有部分学者按照研究目的、手段等对研究方法进行分类。比如别敦荣和彭阳红将研究方法分为：理论思辨、经验总结、历史研究、调查研究、比较研究、数学分析、质的研究和个案研究；在国内，根据刘良华对研究方法的分类大体上有三个基本类型：实证研究（量化的、质化的）、思辨研究（又称理论研究）、实践研究（常以教育对策、教育反思、教育改革形式显现）。实证研究是基于“事实”的方式进行论证并有规范的研究设计和研究报告。陈向明指出，“研究方法”一般包含三个层面：第一，方法论，即指导研究的思想体系，其中包括基本的理论假定、原则、研究逻辑和思路等；第二，研究方法或方式，即贯穿于研究全过程的程序与操作方式；第三，具体的技术和技巧，即在研究的某一阶段使用的具体工具、手段和技巧等。文中所采取的分类是按照陈向明定义中的第三个层面为标准进行的分类。在实际的研究过程中大多数时候是以一种研究方法为主，其他为辅，交叉使用的。以下内容是介绍每一种具体的方式。那么资料搜集上来了？该如何分析呢？-3-具体的资料分析方式| 思辨分析1. 历史研究方法历史研究法是运用历史资料，按照历史发展的顺序对过去事件进行研究的方法。亦称纵向研究法，是比较研究法的一种形式。在政治学领域中，它着重对以往的政治制度、政治思想、政治文化等的研究。历史研究的目的在于解决政治制度的现状及其演变趋向。但不是断章取义地分析政治制度的现状，而是系统地研究它们以往的发展及其变迁的原因。历史研究法主要是研究政治制度的发展历史，从各种事件的关系中找到因果线索，演绎出造成制度现状的原因，推测该制度未来的变化。2. 比较研究方法比较研究法就是对物与物之间和人与人之间的相似性或相异程度的研究与判断的方法。比较研究法可以理解为是根据一定的标准，对两个或两个以上有联系的事物进行考察，寻找其异同，探求普遍规律与特殊规律的方法。按属性的数量，可分为单向比较和综合比较。按时空的区别，可分为横向比较与纵向比较。按目标的指向，可分成求同比较和求异比较。按比较的性质，可分成定性比较与定量比较。按比较的范围，可分为宏观比较和微观比较。3. 文献研究方法文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究形成对事实的科学认识的方法。文献法是一种古老而又富有生命力的科学研究方法。文献法的一般过程包括五个基本环节，分别是：提出课题或假设、研究设计、搜集文献、整理文献和进行文献综述。文献法的提出课题或假设是指依据现有的理论、事实和需要，对有关文献进行分析整理或重新归类研究的构思。研究设计首先要建立研究目标，研究目标是指使用可操作的定义方式，将课题或假设的内容设计成具体的、可以操作的、可以重复的文献研究活动，它能解决专门的问题和具有一定的意义。| 话语分析话语分析作为一种专门的学科研究对象的出现，特别是在法语领域的出现，一般来说，是语言学发展过程中，特别是自20世纪60年代末以来，必然会出现的现象。这个新领域与语言学保持着复杂的关系，而这种关系又是经济被重新定义的。话语分析作为一种活动，正如它的内涵一样，它存在的前提是：特殊对象的生成、观念系统的状态、新颖恰当的研究对象的方法论的框架系统的状态。批评话语分析（critical discourse analysis）,以下简称CDA是当代语言学研究的一个新兴分支。批判话语分析的主要方法：系统功能语法分析、语篇体裁交织性分析、话语历史背景分析。例如：如果有一部有关第三世界的纪录片始终把第三世界的穷人当做及物动词性的宾语，那就必然给读者、听者留下这样的印象：穷人是被动的牺牲品，而不是斗争的参与者。例如：对何人使用何种称谓，体现着作者（讲话者）的态度。情态是人际功能的体现形式之一，主观情态反应话语生成者与陈述者的亲近性，而客观情态则模糊了个体和团体的观点。| 内容分析内容分析法：是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。内容分析法的信度指两个或两个以上的研究者按照相同的分析维度，对同一材料进行评判结果的一致性程度，它是保证内容分析结果可靠性、客观性的重要指标。ROST content mining是一款免费的大型内容分析研究性工具平台，主要功能包括：辅助各学科进行研究，协助完成文本分析和内容分析方面的研究，凡是需要分析论文、微博、博客、论坛、网页、书籍、聊天记录、电子邮件、本地文本类格式文件、数据库中各类文本字段的学科，都可以使用本软件，分析方法目前支持：分词、字频统计、词频统计、聚类、分类、情感分析（含简单和复杂）、共现分析、同被引分析，依存分析、语义网络、社会网络、共现矩阵等分析方法。| 质性研究一种在社会科学及教育学领域常使用的研究方法，通常是相对量化研究而言。质性研究实际上并不是一种方法，而是许多不同研究方法的统称，由于他们都不属于量化研究，被归成同一类探讨。其中包含但不限于民族志研究，人类学研究，论述分析，访谈研究等。1. 民族志研究民族志，是一种写作文本，是人类学独一无二的研究方法，是建立在人群中田外野地工作基础下第一手观察和参与之上的关于习俗的撰写。民族志内容主要为相关人的访问内容、档案记录的检视、与衡量与访问内容的可信度，从此内容，可找出特定团体与组织之间的关联，并为关心大众以及专业的同行撰写整个故事的来龙去脉。而民族志学家则记录人们的日常生活。研究的焦点放在人类思想和行为中较可预测的型态上。为了真实纪录，1930年代后，民族志的产生通常需要相当冗长时间的实际体验。2. 口述史研究口述史亦称口碑史学。口述史在国际上是一门专门学科，即以搜集和使用口头史料来研究历史的一种方法，或由此形成的一种历史研究方法学科分支。1948年，美国哥伦比亚大学的艾伦内文斯（Allan Nevins）教授在该校创立了口述史研究中心，第一次使用了“口述史”这个概念。标志着现代口述史学术领域的成立口述历史是通过有准备、以音像设备为工具的采访，记述人们口述所得的具有保存价值和尚未得到过的原始资料。3. 行动研究行动研究是一种适合于广大教育实际工作者的研究方法。它既是一种方法技术，也是一种新的科研理念、研究类型。行动研究是从实际工作需要中寻找课题，在实际工作过程中进行研究，由实际工作者与研究者共同参与，使研究成果为实际工作者理解、掌握和应用，从而达到解决问题，改变社会行为的目的的研究方法。它是一种行动研究理论与实践相结合，在于资料收集、合作探讨、自我反省、多方总结最后解决问题的方法；一种主题明确、思路清晰的解决问题的方法。4. 扎根理论研究扎根理论研究法是由哥伦比亚大学的AnselmStrauss和BarneyGlaser两位学者共同发展出来的一种研究方法。是运用系统化的程序，针对某一现象来发展并归纳式地引导出扎根的理论的一种定性研究方法。5. 个案研究个案研究(case study)也称个案调查。对某一特定个体、单位、现象或主题的研究。这类研究广泛收集有关资料，详细了解、整理和分析研究对象产生与发展的过程、内在与外在因素及其相互关系，以形成对有关问题深入全面的认识和结论。个案研究的单位可以是个人、群体、组织、事件或者某一类问题，由此而产生人员研究个案，各生活单位或社会团体个案、传播媒介个案，以及各种社会问题个案等。6. 文本分析从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。新批评细读法“新批评”细读法不是一种自我感兴趣的印象式批评，而是一种“细致的诠释”，是对作品作详尽分析和解释的批评方式。其操作过程大致分为以下三个步骤：首先是了解词义，然后是理解语境，再次是把握修辞特点。叙述学分析法叙述是人类社会性活动中的一个重要部分。“叙述学”分析法，主要是故事分析(包括故事序列分析，故事类型分析等等)，与叙述视角分析(包括叙述者的人称、位置、可信度；叙述者的声音、叙述的速度等)。| 社会网络分析社会网络分析用于描述和测量行动者之间的关系或通过这些关系流动的各种有形或无形的东西,如信息、资源等。根据分析的着眼点不同,社会网络分析可以分为两种基本视角：关系取向和位置取向。关系取向关注行动者之间的社会性粘着关系,通过社会联结本身——如密度、强度、对称性、规模等——来说明特定的行为和过程。位置取向则关注存在于行动者之间的、且在结构上相处于相等地位的社会关系的模式化(patterning),它讨论的是两个或以上的行动者和第三方之间的关系所折射出来的社会结构,强调用“结构等效”来理解人类行为。| 引文分析引文分析法，就是利用各种数学及统计学的方法进行比较、归纳、抽象、概括等的逻辑方法，对科学期刊、论文、著者等分析对象的引用和被引用现象进行分析，以揭示其数量特征和内在规律的一种信息计量研究方法。引文分析的主要内容：引文年代分析、引文量分析、集中和离散规律分析、引文类型分析、引文语种分析、引文国别分析。引文分析的主要作用是：测量学科的影响和重要性、研究学科结构、研究学科信息发布、确定核心期刊、研究文献老化规律等。| 统计学分析1. 统计描述它研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析经济和社会发展的实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益，以反映社会经济现象发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述社会经济现象数量之间的关系和变动规律，也是进一步学习其他相关学科的基础。2. 方差分析方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。3. 二元相关因果关系分析方法之一种。二元线性回归分析法是在一元回归基础上的延伸,式中y是因变量；x1、x2是自变量；a、b1、b2是回归系数。二元线性回归法适用于分析有两个主要自变量的预测，一般运用计算机进行计算。4. 元分析元分析(meta-analysis)统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数(已有研究文献中变量间的相关统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。5. 多元回归“多元回归”在工具书中的解释：1、研究一个依变量、依两个或两个以上自变量的回归。2、亦称为多元线性回归,是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。3、建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法。在肥料试验中广泛应用。6. 多元变量分析多元分析，是指同时考虑多个反应变量的统计分析方法。其主要内容包括两个均值向量的假设检验、多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析和典范相关分析等。7. 因子分析因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。8. 主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量(或因素)，因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用，是一种常用的多变量分析方法。9. 聚类分析聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。10. 非参数检验非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。11. 结构方程模型结构方程模型（Structural·Equation·Modeling, SEM）是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量)，这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。