Riassunto
C’è una differenza fondamentale tra i dati di ricerca qualitativi e quantitativi:
I dati quantitativi sono informazioni su quantità e quindi numeri, mentre i dati qualitativi sono descrittivi e si riferiscono a fenomeni che possono essere osservati ma non misurati, come il linguaggio.
Ricerca qualitativa
La ricerca qualitativa è una ricerca empirica in cui i dati non sono disponibili sotto forma di cifre.
La ricerca qualitativa è multimetodologica e comporta un approccio interpretativo e naturalistico alla sua materia. Ciò significa che nel loro contesto naturale, i ricercatori qualitativi analizzano i fenomeni e cercano di spiegare o percepire gli eventi in relazione ai significati che gli individui portano ad essi.
L’interesse per i dati qualitativi è nato dall’insoddisfazione di alcuni psicologi per lo studio scientifico degli psicologi come i comportamentisti. Poiché gli psicologi studiano le persone, l’approccio tradizionale alla scienza non è considerato un metodo appropriato per condurre la ricerca, poiché non riesce a catturare la piena esperienza umana e l’essenza di ciò che è essere umani. La ricerca sull’esperienza dei partecipanti è chiamata approccio fenomenologico, cioè umanistico.
Lo scopo della ricerca qualitativa è di capire la realtà sociale degli individui, dei gruppi e delle culture il più vicino possibile al modo in cui sono percepiti o vissuti dai partecipanti. In questo modo, gli individui e le comunità sono studiati nel loro ambiente naturale.
La ricerca che adotta un approccio qualitativo è esplorativa, cercando di spiegare “come” e “perché” un particolare fenomeno o comportamento funziona in un particolare contesto.
Metodi per ottenere dati qualitativi
Ci sono vari tipi di metodi di ricerca qualitativa, come i resoconti dei diari, le interviste in profondità, i documenti, i focus group, gli studi di caso e l’etnografia.
I risultati dei metodi qualitativi forniscono una comprensione profonda di come le persone percepiscono le loro realtà sociali e, di conseguenza, come operano nel mondo sociale.
Vari metodi sono a disposizione del ricercatore per raccogliere materiale empirico, dall’intervista all’osservazione diretta, dall’analisi di manufatti, documenti e documenti culturali all’uso di materiale visivo o esperienza personale.
Un buon esempio di un metodo di ricerca qualitativo sarebbero le interviste non strutturate, dove i dati qualitativi sono generati attraverso l’uso di domande aperte. In questo modo, l’intervistato può parlare in dettaglio e scegliere le proprie parole. In questo modo, il ricercatore sviluppa un senso reale della comprensione di una situazione da parte di una persona.
Si noti che i dati qualitativi possono essere molto più che parole o testo. Foto, video, registrazioni sonore e così via possono essere considerati dati qualitativi.
Analisi dei dati
La ricerca qualitativa è infinitamente creativa e interpretativa: il ricercatore non lascia semplicemente il campo con montagne di dati empirici e scrive semplicemente le sue scoperte.
Le interpretazioni qualitative sono costruite e varie tecniche possono essere usate per interpretare i dati in modo significativo, come l’analisi del contenuto, la teoria fondata, l’analisi tematica o l’analisi del discorso.
Caratteristiche principali
- Gli eventi possono essere compresi correttamente solo se vengono visti nel loro contesto. Pertanto, un ricercatore qualitativo si immerge nel campo, nell’ambiente naturale. I contesti delle domande non sono inventati, sono naturali. Niente è predefinito o dato per scontato.
- I ricercatori qualitativi vogliono che i partecipanti esaminati parlino da soli, che mostrino le loro esperienze in termini di parole e altri comportamenti. L’analisi qualitativa è anche un metodo immersivo in cui le persone sotto indagine riferiscono al ricercatore della loro vita.
- Il ricercatore qualitativo è una parte importante dei dati; nessun dato viene creato senza la sua partecipazione attiva.
- Il disegno dello studio si evolve durante la ricerca e può essere adattato o cambiato man mano che la ricerca procede.
- Per il ricercatore qualitativo non c’è una sola verità, è soggettiva e appare solo nel confronto con l’osservatore.
- La teoria si basa sull’evidenza e appare come parte della fase di analisi che dipende dai dati raccolti.
Limitazioni
Piccole serie di dati: A causa del tempo e dei costi, i disegni qualitativi di solito non campionano grandi serie di dati.
Difficile ottenere affidabilità e validità: il problema di un’adeguata validità o affidabilità è uno dei principali punti critici. A causa della natura soggettiva dei dati qualitativi e della loro origine in contesti individuali, è difficile applicare gli standard convenzionali di affidabilità e validità.
Scarse generalizzazioni: a causa del ruolo centrale del ricercatore nella generazione dei dati, non è possibile, per esempio, replicare gli studi qualitativi, né si possono replicare in qualche misura i contesti, le situazioni, gli eventi, le condizioni e le interazioni, né si possono collocare con fiducia le generalizzazioni in un contesto più ampio di quello esaminato.
Richiede tempo: la raccolta, l’analisi e l’interpretazione dei dati richiede tempo; i dati qualitativi sono difficili da analizzare, e l’interpretazione dei dati qualitativi richiede conoscenze specialistiche, quindi bisogna fare molta attenzione, per esempio, nel cercare i sintomi della malattia mentale.
Punti di forza
Ottenere una maggiore comprensione: il coinvolgimento ravvicinato del ricercatore gli dà una visione interna del campo. Questo permette al ricercatore di trovare questioni che sono spesso trascurate nelle consultazioni più scientifiche e positiviste, come le sottigliezze e le complessità.
Meglio in grado di fare collegamenti: Le descrizioni qualitative possono giocare un ruolo importante nell’identificare possibili relazioni, cause, effetti e processi dinamici.
Più rappresentativo di bias: le analisi qualitative permettono l’ambiguità/contraddizione nei dati che rappresentano la realtà sociale.
Descrittivo e narrativo: la ricerca qualitativa impiega uno stile descrittivo e narrativo; questa ricerca potrebbe essere particolarmente vantaggiosa per il professionista, in quanto potrebbe attingere ai resoconti qualitativi per esaminare forme di conoscenza che altrimenti non sarebbero disponibili, e quindi ottenere nuove intuizioni.
Ricerca quantitativa
La ricerca quantitativa raccoglie dati numerici che possono essere divisi in categorie o classificazioni o misurati in unità di misura. Questo tipo di dati può essere usato per costruire grafici e tabelle di dati grezzi.
I ricercatori quantitativi mirano a stabilire leggi generali del comportamento e dei fenomeni in diversi contesti. La ricerca è usata per testare una teoria e alla fine per sostenerla o rifiutarla.
Metodi per ottenere dati quantitativi
Gli esperimenti di solito forniscono dati quantitativi perché si occupano di misurare le cose. Tuttavia, altri metodi di ricerca, come le osservazioni controllate e i questionari, possono fornire informazioni quantitative.
Per esempio, una scala di valutazione o domande chiuse in un questionario genererebbero dati quantitativi, poiché forniscono dati numerici o dati che possono essere divisi in categorie, come risposte “sì” o “no”.
I metodi sperimentali limitano le possibilità per un partecipante alla ricerca di reagire ed esprimere un comportamento sociale appropriato.
Pertanto, i risultati sono probabilmente legati al contesto e riflettono semplicemente le ipotesi che il ricercatore porta allo studio.
Analisi dei dati
La statistica ci aiuta a trasformare i dati quantitativi in informazioni utili per prendere decisioni. Possiamo usare la statistica per riassumere i nostri dati e descrivere modelli, relazioni e collegamenti. La statistica può essere descrittiva o inferenziale.
Le statistiche descrittive ci aiutano a riassumere i nostri dati, mentre le statistiche inferenziali sono usate per identificare le differenze statisticamente significative tra gruppi di dati come i gruppi di intervento e di controllo in uno studio di controllo randomizzato.
Caratteristiche principali
- I ricercatori quantitativi cercano di controllare le variabili esterne conducendo i loro studi in laboratorio.
- La ricerca mira all’obiettività, cioè all’imparzialità, ed è separata dai dati.
- Il disegno dello studio sarà determinato prima dell’inizio dello studio.
- Per il ricercatore quantitativo, la realtà è oggettiva ed esiste separatamente dal ricercatore e può essere vista da tutti.
- La ricerca è usata per testare una teoria e alla fine per sostenerla o rifiutarla.
Limitazioni
Contesto: Gli esperimenti quantitativi non si svolgono in ambienti naturali e non permettono ai partecipanti di spiegare le loro decisioni o il significato delle domande a questi partecipanti.
Esperienza del ricercatore: una scarsa conoscenza dell’applicazione dell’analisi statistica può avere un impatto negativo sulla successiva analisi e interpretazione.
Variabilità del set di dati: sono necessarie grandi dimensioni del campione per un’analisi più accurata. Gli studi quantitativi su piccola scala possono essere meno affidabili a causa delle piccole quantità di dati, il che influisce anche sulla capacità di generalizzare i risultati degli studi a popolazioni più grandi.
Bias di conferma: Il ricercatore può trascurare l’osservazione dei fenomeni perché si concentra più sulla teoria o sulla verifica delle ipotesi che sulla teoria della generazione delle ipotesi.
Punti di forza
Oggettività scientifica: i dati quantitativi possono essere interpretati con l’analisi statistica, e poiché la statistica si basa sui principi della matematica, l’approccio quantitativo è considerato scientificamente obiettivo e razionale.
Test: è utile per testare e convalidare teorie già costruite.
Analisi rapida: un software sofisticato elimina la necessità di un’analisi dei dati che richiede tempo, specialmente per grandi quantità di dati.
Replicazione: I dati quantitativi si basano su misurazioni e possono essere verificati da altri, poiché i dati numerici sono meno aperti all’ambiguità dell’interpretazione.
Conferma: Le ipotesi possono anche essere testate con l’analisi statistica.
