定量研究: 定義、方法、種類、例

定量的研究とは何ですか？

定量的研究は、定量化可能なデータを収集し、統計的、数学的、または計算技術を実行することによる現象の体系的な調査として定義されます。定量的調査では、サンプリング手法を使用して既存および潜在的な顧客から情報を収集し、オンライン調査、オンライン投票、アンケートなどを送信します。その結果は数値形式で表すことができます。これらの数値を注意深く理解した後、製品またはサービスの将来を予測し、それに応じて変更を加えます。

定量的研究の例は、患者が病院に入るときに医師が患者の世話をするのにかかる時間を理解するために実施された調査です。患者満足度調査テンプレートを管理して、医師が患者を診察するのにどれくらいの時間がかかったか、患者が病院に入る頻度などの質問をすることができます。

調査の洞察を収集する

定量的結果の調査は、主に社会科学で、調査研究から定量的データを収集するために上記で使用された統計的手法を使用して実施されます。この研究方法では、研究者と統計家は、問題の量に関係する数学的フレームワークと理論を展開します。

定量的調査テンプレートは、客観的で精巧であり、多くの場合、調査的ですらあります。この調査方法から得られた結果は、論理的、統計的、そして偏りのないものです。データ収集は構造化された方法を使用して行われ、母集団全体を表すより大きなサンプルで実施されました。

定量的研究の特徴

定量的研究のいくつかの特徴は次のとおりです。

構造化ツール：調査、投票、アンケートなどの構造化ツールを使用して、定量的なデータを収集します。このような構造手法を使用すると、調査回答者から詳細で実用的なデータを収集するのに役立ちます。
サンプルサイズ：定量的調査は、ターゲット市場を表す重要なサンプルサイズで実施されます。研究目的を強化するためにサンプルを導出するときは、適切なサンプリング方法を使用する必要があります
クローズドエンドの質問： クローズドエンドの質問は、調査の目的ごとに作成されます。これらの質問は、定量的データの収集に役立つため、定量的研究で広く使用されています。
事前調査：回答者からフィードバックを収集する前に、調査トピックに関連するさまざまな要因を調査します。
定量的データ：通常、定量的データは、表、チャート、グラフ、またはその他の非数値形式で表されます。これにより、収集されたデータを理解しやすくなり、市場調査の妥当性を証明できます。
結果の一般化：この調査方法の結果を母集団全体に一般化して、改善のための適切な措置を講じることができます。

定量的研究の例

定量的研究のいくつかの例は次のとおりです。

組織が顧客満足度（CSAT）調査を実施したい場合は、顧客満足度調査テンプレートを使用できます。この調査を通じて、組織は、製品の品質、価格設定、顧客体験などの複数のパラメーターに基づいて、顧客の心にあるブランドまたは組織ののれんに関する定量的データとメトリックを収集できます。このデータは、ネットプロモータースコア（NPS）の質問、マトリックステーブルの質問など。分析および処理できる数値の形式でデータを提供します。
定量的調査のもう1つの例は、イベントを実施し、イベントの参加者から、イベントから得られる価値についてのフィードバックを収集する組織です。イベント調査テンプレートを使用することにより、組織は、販売、イベント前後、友人や同僚に組織を推奨する可能性、ホテルの好みなど、イベントのさまざまなフェーズにおける顧客の満足度に関する実用的なフィードバックを収集できます。将来のイベントや他のそのような質問。

定量的研究の利点は何ですか？

定量的研究には多くの利点があります。研究者が市場調査でこの方法を使用する主な利点のいくつかは次のとおりです。

信頼性が高く正確なデータを収集する：データが収集、分析、および数値で表示されるため、得られる結果は非常に信頼性が高くなります。数字は嘘をつかない。それらは、矛盾のない実施された研究の正直な絵を提供し、また非常に正確です。研究者が対立を予測する状況では、定量的研究が行われます。
迅速なデータ収集：母集団を代表する回答者のグループを使用して、定量的調査が実施されます。これらの回答者に適用される調査またはその他の定量的調査方法、および統計の関与、結果の実施、分析は非常に簡単で、時間もかかりません。
より広い範囲のデータ分析：統計により、この調査方法は広い範囲のデータ収集を提供します。
偏見を排除する：この調査方法では、個人的なコメントや結果の偏見の余地はありません。達成された結果は数値であり、したがって、ほとんどの場合公平です。

調査の洞察を収集する

定量的調査を実施するためのベストプラクティス

定量的調査を実施するためのいくつかのベストプラクティスは次のとおりです

定量的方法と定性的方法を区別する：2つの方法の違いを理解し、ニーズに最も適した方法を適用します。
適切なサンプルサイズを選択する：母集団を表すサンプルがあり、統計的に重みがあるのに十分な大きさであることを確認します。
調査の目標を明確かつ簡潔に保つ：データ収集を開始する前に調査の目標を把握して、適切な量と適切な量のデータを収集するようにします。
質問は単純にしてください。人口統計学的に幅広い聴衆に手を差し伸べることを忘れないでください。回答者が簡単に理解できるように簡単な質問をします。

前述のように、定量的研究はデータ指向です。定量的研究を行うには2つの方法があります。彼らです：

一次定量的調査方法
二次定量的研究方法

一次定量的調査方法

定量的調査方法には4つの異なるタイプがあります。

一次定量的調査は、市場調査を実施するために最も広く使用されている方法です。一次研究の際立った特徴は、研究者が以前に行われた研究から収集されたデータに依存するのではなく、直接データを収集することに焦点を合わせていることです。一次定量的研究の設計は、プロセスフローだけでなく、さらに3つの特徴的なトラックに分類できます。彼らです：

A.技術と研究の種類

一次定量的研究には複数の種類があります。それらは、次の4つの特徴的な方法に区別できます。

調査研究：

調査研究は、すべての定量的結果調査の方法論と研究のための最も基本的なツールです。オンライン世論調査、オンライン調査、紙のアンケート、Webインターセプト調査など、さまざまなタイプを使用して、回答者のサンプルに質問するために使用される調査。すべての大小の組織は、顧客が自社の製品やサービスについてどう思っているかを理解しようとしています。新機能が市場でどの程度うまく機能しているか、その他の詳細。

調査調査を実施することにより、組織は複数の調査質問を行い、顧客のプールからデータを収集し、この収集されたデータを分析して数値結果を生成できます。これは、あらゆる研究のためのデータを収集するための最初のステップです。

このタイプの調査は、特定のターゲットオーディエンスグループで実施でき、比較分析とともに複数のグループにわたって実施することもできます。このタイプの調査の前提条件は、回答者のサンプルにランダムに選択されたメンバーが含まれている必要があることです。このように、研究者は、ランダムな選択を使用して多種多様な回答者に対応するため、得られた結果の精度を簡単に維持できます。従来、調査研究は対面または電話で行われていましたが、電子メールやソーシャルメディアなどのオンライン媒体の進歩に伴い、調査研究はオンライン媒体にも広がっています。

従来、調査研究は対面または電話で行われていましたが、電子メールやソーシャルメディアなどのオンライン媒体の進歩に伴い、調査研究はオンライン媒体にも広がっています。

調査には2つのタイプがあり、どちらも手元の時間と必要なデータの種類に基づいて選択できます。

横断的調査：横断的調査は、研究者が特定の時点で対象母集団のサンプルからデータを収集することを意図している状況で実施される観察調査です。研究者は、特定の時間にさまざまな変数を評価できます。このタイプの調査を使用して収集されたデータは、調査対象となる変数を除くすべての変数の類似性を表す人々からのものです。調査全体を通じて、この1つの変数は一定に保たれます。

横断的調査は、小売、中小企業、ヘルスケア業界で人気があります。情報は、可変エコシステムのパラメーターを変更せずに収集されます。
横断調査の調査方法を使用して、複数のサンプルを分析および比較できます。
このタイプの調査研究を使用して、複数の変数を評価できます。
横断的調査の唯一の欠点は、変数の因果関係を確立できないことです。これは、通常、連続的な時間枠ではなく、特定の時間に変数を評価するためです。

縦断的調査：縦断的調査も観察的調査ですが、横断的調査とは異なり、縦断的調査は、回答者の行動や思考プロセスの変化を観察するためにさまざまな期間にわたって実施されます。この時間は、数日、数か月、数年、さらには数十年になる可能性があります。たとえば、5年間にわたる10代の若者の購買習慣の変化を分析することを計画している研究者は、縦断調査を実施します。

横断的調査では、同じ変数が特定の時点で評価され、縦断的調査では、さまざまな変数をさまざまな時間間隔で分析できます。
縦断調査は、医学や応用科学の分野で広く使用されています。これら2つの分野とは別に、市場動向の変化を観察したり、顧客満足度を分析したり、製品やサービスに関するフィードバックを得たりするためにも使用されます。
イベントのシーケンスが非常に重要である状況では、縦断調査が使用されます。
研究者は、結論を出す前に徹底的に検査する必要がある研究対象がある場合、それらは縦断的調査に依存していると言います。

相関研究：

2つのエンティティ間の比較は不変です。相関関係の調査は、2つの緊密に結びついたエンティティ間の関係、および一方が他方にどのように影響するか、そして最終的に観察される変化は何かを確立するために実施されます。この調査方法は、自然に発生する関係に価値を与えるために実施され、この定量的調査方法を成功させるには、少なくとも2つの異なるグループが必要です。さまざまな側面を想定せずに、2つのグループまたはエンティティ間の関係を確立する必要があります。

研究者は、この定量的研究デザインを使用して、数学的分析手法を使用して2つ以上の変数を相関させます。変数間のパターン、関係、および傾向は、元の設定に存在するため、結論付けられます。これらの変数の1つが他の変数に与える影響が、2つの変数間の関係をどのように変化させるかとともに観察されます。研究者は、変数の1つを操作して、目的の結果を得る傾向があります。

理想的には、単に相関研究に基づいて結論を出さないことをお勧めします。これは、2つの変数が同期している場合、それらが相互に関連していることが必須ではないためです。

相関研究の質問の例：

ストレスとうつ病の関係。
名声とお金の間の方程式。
3年生のクラスでの活動とその生徒との関係。

因果比較研究：

この調査方法は、主に比較の要因に依存します。準実験的研究とも呼ばれるこの定量的研究方法は、1つの変数が他の独立変数に依存している、2つ以上の変数間の因果関係方程式を結論付けるために研究者によって使用されます。独立変数は確立されますが、操作されず、従属変数への影響が観察されます。これらの変数またはグループは、自然な設定に存在するため、形成する必要があります。従属変数と独立変数は常にグループ内に存在するため、すべての要因を念頭に置いて結論を慎重に確立することをお勧めします。

因果比較研究は、2つの変数の統計分析に限定されるものではなく、同じ変化の影響下でさまざまな変数またはグループがどのように変化するかを分析することにも及びます。この調査は、2つ以上の変数間に存在する関係のタイプに関係なく実施されます。統計分析は、この定量的調査方法を使用して得られた結果を明確に提示するために使用されます。

因果比較研究の質問の例：

10代の若者に対する薬物の影響。
新入生に対する良い教育の効果。
アフリカの村での実質的な食糧供給の影響。

実験的研究：

真の実験としても知られるこの研究方法は、理論に依存しています。実験的研究は、その名前が示すように、通常、1つまたは複数の理論に基づいています。この理論は過去に証明されておらず、単なる仮定にすぎません。実験的研究では、ステートメントの証明または反証を中心に分析が行われます。この研究方法は自然科学で使用されています。従来の研究方法は、現代の技術よりも効果的です。

実験研究には複数の理論が存在する可能性があります。理論とは、検証または反論できるステートメントです。

声明を発表した後、それが有効か無効かを理解するための努力がなされます。この種の定量的研究方法は、正しいか間違っているかを証明する必要のあるさまざまなステートメントがあるため、主に自然科学または社会科学で使用されます。

従来の調査方法は、最新の手法よりも効果的です。
体系的な指導スケジュールは、コースに対処するのが難しいと感じる子供たちを助けます。
病んでいる親のために責任ある看護スタッフがいることは恩恵です。

調査の洞察を収集する

B.データ収集の方法論

一次定量的研究の2番目の主要なステップは、データ収集です。データ収集は、調査と投票を使用して、サンプリング方法とデータ収集に分けることができます。

データ収集方法：サンプリング方法

定量的調査には、確率サンプリングと非確率サンプリングの2つの主要なサンプリング方法があります。

確率サンプリング：確率論は、母集団から個人をフィルタリングし、確率サンプリングでサンプルを作成するために使用されます。サンプルの参加者は、ランダムな選択プロセスで選択されます。ターゲットオーディエンスの各メンバーには、サンプルで選択される機会が均等にあります。

確率サンプリングには、主に4つのタイプがあります。

単純ランダムサンプリング：名前が示すように、単純ランダムサンプリングは、サンプルの要素のランダムな選択に他なりません。このサンプリング手法は、ターゲット母集団がかなり大きい場合に実装されます。
層化ランダムサンプリング：層化ランダムサンプリング法では、大規模な母集団がグループ（層）に分割され、サンプルのメンバーがこれらの層からランダムに選択されます。さまざまな分離された層は、理想的には互いに重なり合わないようにする必要があります。
クラスターサンプリング：クラスターサンプリングは、メインセグメントをクラスターに分割する確率サンプリング方法であり、通常は地理的および人口統計学的セグメンテーションパラメーターを使用します。
系統抽出：系統抽出は、サンプルの開始点がランダムに選択され、他のすべての要素が一定の間隔を使用して選択される手法です。この間隔は、母集団のサイズをターゲットのサンプルサイズで割って計算されます。

非確率的サンプリング：非確率的サンプリングは、研究者の知識と経験を使用してサンプルを作成する場所です。研究者の関与により、対象集団のすべてのメンバーがサンプルの一部として選択される確率が等しいわけではありません。

5つの非確率サンプリングモデルがあります。

便宜的抽出：便宜的抽出では、サンプルの要素は、研究者に近いという1つの主な理由によってのみ選択されます。これらのサンプルは、選択の他のパラメーターが含まれていないため、すばやく簡単に実装できます。
連続サンプリング： 連続サンプリングは、研究者が単一の要素またはサンプルのグループを選択し、かなりの期間にわたって連続して研究を行い、他のサンプルで同じプロセスを実行できるという事実を除いて、便宜的サンプリングと非常に似ています。
クォータサンプリング：クォータサンプリングを使用すると、研究者はターゲットの特性と性格に関する知識を使用して要素を選択し、層を形成できます。次に、研究者の理解に従って、さまざまな層のメンバーをサンプルの一部として選択できます。
スノーボールサンプリング： スノーボールサンプリングは、連絡や情報の入手が難しい対象者を対象に実施されます。研究対象者が集まらない場合に人気があります。
判断的サンプリング： 判断的サンプリングは、研究者の経験とスキルのみに基づいてサンプルが作成される非確率的サンプリング方法です。

データ収集方法：調査と投票の使用

サンプルが決定されると、調査または投票のいずれかを配布して、定量的調査のためのデータを収集できます。

一次定量的研究のための調査の使用

調査は、関心のあるさまざまなトピックに関する情報と洞察を得るために、事前に定義された回答者のグループからデータを収集するために使用される調査方法として定義されます。調査の配布のしやすさと、調査時間や調査目的に応じて到達できる人数が多いことから、定量的成果調査を実施する上で最も重要な側面の1つとなっています。

基本的な尺度–名目、順序、間隔、比率の尺度

調査で多肢選択式の質問を作成するための基本となる4つの測定尺度があります。それらは、基本的なものがない名目、順序、間隔、および比率の測定尺度であり、多肢選択問題を作成することはできません。したがって、堅牢な調査を開発できるようにするには、これらの尺度を理解することが重要です。

さまざまな質問タイプの使用

定量的調査を実施するには、調査でクローズドエンドの質問を使用する必要があります。それらは、セマンティック・ディファレンシャル・スケールの質問、レーティング・スケールの質問などの多肢選択式の質問を含む、複数の質問タイプの組み合わせにすることができます。

調査の配布と調査データの収集

上記では、一次定量的調査を実施するための調査設計とともに調査を構築するプロセスを見てきました。データを収集するための調査の配布は、調査プロセスのもう1つの重要な側面です。調査の配布にはさまざまな方法があります。最も一般的に使用される方法のいくつかは次のとおりです。

電子メール：電子メールで調査を送信することは、調査配布の最も広く使用され、最も効果的な方法です。この方法では、回答者があなたのブランドを知っているため、回答率が高くなります。QuestionProメール管理機能を使用して、アンケートの回答を送信および収集できます。
回答者の購入：調査を配布し、一次定量的調査を実施するもう1つの効果的な方法は、サンプルを使用することです。回答者は知識が豊富で、自分の意志でパネルに参加しているため、回答ははるかに高くなります。
ウェブサイトにアンケートを埋め込む：アンケートが表示されたときに回答者がすでにブランドに近接しているため、ウェブサイトにアンケートを埋め込むと回答数が多くなります。
ソーシャル配布：ソーシャルメディアを使用して調査を配布すると、ブランドを知っている人々からより多くの回答を収集するのに役立ちます。
QRコード：QuestionPro QRコードは、調査のURLを保存します。このコードは、雑誌、看板、名刺、またはほぼすべてのオブジェクト/メディアに印刷/公開できます。
SMS調査：多数の回答を収集するための調査を迅速かつ時間効率よく実施する方法は、SMS調査です。
QuestionProアプリ：QuestionProアプリを使用すると、ユーザーはアンケートをすばやく回覧でき、回答はオンラインとオフラインの両方で収集できます。

調査例

調査の例は、顧客がブランドについてどう思っているか、ブランドがどれほど満足して参照可能であるかについてのフィードバックを収集するために迅速に構築および展開できる短い顧客満足度（CSAT）調査テンプレートです。

一次定量的研究のための世論調査の使用

投票は、サンプルからのクローズエンドの質問を使用してフィードバックを収集する方法です。最も一般的に使用されるタイプの投票は、選挙投票と出口調査です。これらは両方とも、大きなサンプルサイズからデータを収集するために使用されますが、多肢選択式の質問などの基本的な質問タイプを使用します。

C.データ分析手法

一次定量的研究デザインの第3の側面は、データ分析です。生データの収集後、この調査から統計的推論を導き出すには、このデータの分析が必要です。結果を研究の目的に関連付け、結果の統計的関連性を確立することが重要です。

データ収集プロセスで考慮されなかった研究の側面を検討し、計画されたものと実際に実行されたものの違いを報告することが重要です。

次に、定量的データを分析するために、SWOT、コンジョイント、クロス集計などの正確な統計分析方法を選択する必要があります。

SWOT分析：SWOT分析は、強み、弱み、機会、脅威分析の頭字語です。組織は、この統計分析手法を使用して、内部および外部のパフォーマンスを評価し、改善のための効果的な戦略を開発します。
コンジョイント分析：コンジョイント分析は、個人が複雑な購入決定を行う方法を学習するための市場分析方法です。トレードオフは個人の日常の活動に関係しており、これらは製品/サービスオプションの複雑なリストから決定する能力を反映しています。
クロス集計： クロス集計は、調査研究のさまざまなパラメーター内の関係、パターン、および傾向を確立する予備的な統計市場分析方法の1つです。
TURF分析： TURF分析は、Totally Unduplicated Reach and Frequency Analysisの頭字語であり、この通信の頻度とともに、良好な通信ソースの到達範囲を分析する状況で実行されます。ターゲット市場の可能性を理解するために使用されます。

次に、信頼区間、許容誤差などの推論統計手法を使用して、結果を提供できます。

二次定量的研究方法

二次定量的調査または机上調査は、既存のデータまたは二次データを使用する調査方法です。研究の全体的な有効性を高めるために、既存のデータが要約および照合されます。

この調査方法には、インターネット、政府のリソース、図書館、調査レポートなどの既存のデータソースからの定量的データの収集が含まれます。二次定量的調査は、一次定量的調査から収集されたデータの検証に役立つだけでなく、強化または証明にも役立ちますまたは以前に収集されたデータを反証します。

以下は、一般的に使用されている5つの二次定量的調査方法です。

インターネット上で利用可能なデータ：インターネットやモバイルデバイスの普及により、インターネットを使用した定量的調査の実施がますます容易になっています。ほとんどの研究トピックに関する情報はオンラインで入手でき、これは一次定量データの有効性を高め、以前に収集されたデータの関連性を証明するのに役立ちます。
政府および非政府の情報源：二次定量的調査は、市場調査レポートを扱う政府および非政府の情報源の助けを借りて実施することもできます。このデータは信頼性が高く、詳細であるため、定量的研究デザインの妥当性を高めるために使用できます。
公共図書館：現在、定量的研究を実施するために控えめに使用されている方法ですが、それでも信頼できる情報源です。公共図書館には、以前に実施された重要な研究のコピーがあります。貴重な情報や情報を抽出できる資料の宝庫です。
教育機関：教育機関は複数のトピックについて詳細な調査を行っているため、教育機関が発行するレポートは、定量的調査における検証の重要な情報源です。
商業情報源：地元の新聞、雑誌、雑誌、ラジオ、テレビ局は、二次的な定量的研究のためのデータを入手するための優れた情報源です。これらの商業情報源には、経済発展、政治的議題、市場調査、人口統計学的セグメンテーション、および同様の主題に関する詳細な直接情報があります。