研究是我們建立知識的方式。它被廣泛應用於學校、企業、醫院和社會科學中。為了獲得答案，研究人員需要一個收集和研究資訊的計劃。這兩種主要的計劃被稱為質性研究和量化研究。
它們都追求可靠的結果，但運作方式不同。它們有著不同的目標、設計、數據和分析方法。了解它們的差異有助於您選擇合適的方法、建立更好的研究，並理解您結果的真實意義。
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理解研究方法論
研究方法論是研究的藍圖。它是您在研究和系統性調查過程中，針對如何設計項目、選擇參與者、收集資訊以及分析所發現的內容，所做出的一系列決策。
廣義上講，方法論分為三大類：
質性研究
量化研究
混合方法研究
這些方法是不能互換的。選擇錯誤的方法可能會導致數據薄弱、結果不靠譜，或得出無法站得住腳的結論。
<ProTip title="📝 注意：" description="在選擇研究方法之前，請用一句清晰的話寫下您的主要研究問題，並檢查它是詢問「為什麼」或「如何」（質性），還是詢問「多少」或「多大程度」（量化）。" />
什麼是質性研究？
質性研究關乎探索和詮釋。這種方法遵循不同的研究範式，旨在理解人們為什麼做某些事以及他們的體驗感受，而不是將他們簡化為數字。
它探索人們在日常生活中發現的意義。在這裡您不使用數字。相反，您傾聽、觀察和詮釋。其目標是透過他人的眼睛看世界。
當您有寬泛、開放式問題，或者當您第一次研究某個主題時，請選擇這種方法。它適用於探索發現，即在您開始測量任何事物之前，需要先了解基本情況。
質性研究的主要目標是：
弄清楚事情為什麼以及如何發生。
理解人們的個人觀點、他們的動機和他們的情感。
建立新理論，而不僅僅是檢驗現有理論。
記錄事情實際發生時完整、繁雜的複雜性。
它重視深入、詳細的理解，而非寬泛、淺顯的調查。對於這種方法，上下文（周圍的情況環境）與所說或所做內容的本身同樣重要。
<ProTip title="🔍 提示：" description="當您允許訪談問題隨著數據中出現的新見解而演變時，質性研究的效果最好。" />
質性數據與數據收集方法
這類研究處理的是非數值或文本數據。它非常詳細且富有深意，但您不容易將其轉化為統計數據。
收集這些數據的常用方法
您收集這些資訊的方式並非一成不變。您可以隨著學習而不斷調整。研究人員通常透過以下幾項主要活動來收集數據：
訪談： 進行對話，通常是一對一的，設計的問題可以讓人們用自己的話來解釋他們的經歷。
焦點小組： 引導小組進行討論，以聽取不同的觀點，並觀察人們在哪些方面達成共識或存在分歧。
觀察： 仔細觀察人們在工作場所或家庭等正常環境中的行為，並記錄筆記。
個案研究： 極其詳細地調查某個具體情況，以儘可能了解與其相關的一切。
民族誌（田野調查）： 與某個社群共同生活或在其中度過較長時間，以真正掌握其成員的生活和互動方式。
筆記與錄音： 寫下您所見所聞的一切，並將對話整理成精確的逐字稿。
所有這些技術都能產生大量直接來自相關人員的原始且詳細的資料。
質性數據分析
分析質性數據
在這裡，您尋找的是模式、意義和主題，而不是統計關係。
常用的分析技術
主題分析： 尋找數據中反覆出現的想法或主題。
內容分析： 系統性地將文本段落進行分類和標記。
敘事分析： 仔細研究人們所講述的故事及其結構。
論述分析： 研究語言在社會互動中是如何被使用的。
現象學： 關注人們直接生活經驗的細節。
紮根理論： 直接基於您收集的數據，從零開始建立新理論。
研究人員會拿走所有這些詳細的資訊並開始分類。他們仔細閱讀所有內容（包括訪談、筆記、逐字稿），並尋找共同的想法或主題。
他們用編碼（類似標籤）來標記這些想法，以便將相似的資訊分組。他們在整個過程中都使用相同的一套標籤，以保持一致性。
他們會繼續閱讀和分類，直到注意到一件事：新的訪談或筆記不再提供任何新鮮的想法。同樣的主題反覆出現。
當這種情況發生時，他們就達到了所謂的「數據飽和點」。這意味著他們很可能已經聽取了關於該主題的所有重要觀點，可以停止收集新資訊了。
<ProTip title="🧠 提醒：" description="當新訪談不再增加新主題時，即視為達到數據飽和，而不是在您覺得收集數據很累的時候。" />
質性研究的優勢與局限性
其擅長之處
它對人類經驗提供了深入、詳細的見解。
它捕捉了完整的背景，包括情感和個人意義。
其靈活的設計使得研究過程中可以產生新的發現。
它非常適合針對某個主題開展早期的探索性工作。
它以被研究者的聲音為中心並給予優先權。
其不足之處
其樣本量往往較小，這意味著其研究結果通常無法廣泛推廣。
收集和分析數據非常耗時。
研究人員自身的觀點可能會影響對數據的解讀。
其他研究人員很難完全複製該研究。
結果通常與收集數據的特定環境密切相關。
儘管存在這些缺點，這種方法對於深入研究複雜的社會和人類問題依然至關重要。
什麼是量化研究？
量化研究是結構化且客觀的。它專注於利用數字、統計數據和量化數據來測量變數並檢驗特定的想法，從而評估模式和結果。
其目標是尋找可應用於更大群體的模式、關係或因果聯繫。
這種方法建立在統計和數學分析的基礎上。
量化研究旨在：
精確且一致地測量事物。
檢驗明確、預先定義的假設或預測。
檢視不同測量因素之間的關係。
產生可推廣至更廣泛人群且可被他人複製的結果。
當您需要針對重大問題獲得明確、可量化的答案時，就可以使用這種方法。例如，一項詢問人們會投票給誰的全國性民意調查；或者是測試一種新藥是否安全的安全醫學臨床試驗。
又或者是檢查一個新的學校項目是否有助於提高學生閱讀能力的研究。對於所有這些，您都要使用量化研究。它為您提供數字來證明正在發生的事情。
<ProTip title="📊 提示：" description="如果您的研究問題可以用數字或百分比來回答，那麼量化研究通常是更合適的選擇。" />
量化數據與數據收集方法
在探討研究設計中質性與量化的差異時，這類研究主要是利用標準化、一致的工具所收集到的數值數據來進行的。
收集這些數據的常用方法
調查問卷
控制實驗
民意調查和大規模人口研究
設有固定、預設答案選項的問題
李克特量表（Likert scales）等測量工具
您可以透過開展調查或實驗自己獲取數字。這被稱為收集一手數據（原始數據）。
但您不一定要從零開始。您也可以使用別人已經收集好的數字。這被稱為二手數據。
您可能會在公共衛生數據庫、政府經濟報告或舊研究論文的結果部分找到這些數據。
測量尺度與變數
精確測量是量化研究的根本。
變數類型
自變數（獨立變數）： 您改變或分類以觀察其影響的因素。
應變數（相依變數）： 您測量以觀察其是否受到影響的結果。
測量尺度： 這些尺度決定了您可以用您的數字進行哪種數學運算。
名目尺標（Nominal）： 僅為命名類別的數據，無內在順序（例如：水果類型）。
順序尺標（Ordinal）： 您可以排序的數據，但各層級之間的差距不相等（例如：第一名、第二名、第三名）。
區間尺標（Interval）： 數值之間距離相等，但沒有真正「零」點的數據（例如：攝氏溫度）。
比例尺標（Ratio）： 具有相等距離和有意義之零點的數據，允許做出諸如「兩倍多」等陳述（例如：身高、體重）。
在您的整體研究框架中，選擇正確的尺度至關重要。它決定了您可以使用哪些統計檢定，以及您的分析是否有效。
量化數據分析
這種分析使用數學和統計技術來使數字具有意義。
常用統計方法
描述性統計： 使用平均數（mean）、中位數（median）、計數和百分比等工具來總結數據。
推論性統計： 使用 t 檢定、卡方檢定和單因子變異數分析（ANOVA）等檢定，從樣本中得出關於更大總體的結論。
迴歸分析： 模擬變數之間的關係以預測結果。
相關性分析： 測量兩個變數之間的關聯強度。
假設檢定： 針對所得數據正式檢定特定預測。
研究人員使用關鍵指標來評估其發現：
統計顯著性： 觀察到的結果是可能真實存在的，還是僅僅是隨機巧合？
p 值： 結果僅由機率產生的可能性。
信賴區間： 真實群體數值可能落入的數值範圍。
結果經常顯示在圖表、圖形和表格中，以使模式和對比清晰明瞭。
<ProTip title="📐 注意：" description="務必將您的統計檢定與您的測量尺度相匹配，以避免得出無效的結論。" />
量化研究的優勢與局限性
其擅長之處
它旨在達到高度客觀性，且其方法是可靠的。
標準化工具有助於減少研究人員的偏差。
大樣本量使得研究結果可以推廣到更大的群體。
結構化的過程使研究更容易被複製和驗證。
對於從眾多人中收集數據非常高效。
其不足之處
它可能會將複雜的人類行為過度簡化為數字。
它往往難以捕捉數據背後的完整背景或更深層含義。
刻板的設計使得研究過程中幾乎沒有給意外發現留下空間。
結果的品質完全取決於所使用測量工具的品質。
儘管有其缺點，但如果沒有這類研究，您就無法做出基於事實的聰明決策。它為良好政策和科學的建立提供了可靠的數據支撐。
質性研究與量化研究的主要差異
面向 | 質性研究 | 量化研究 |
性質 | 主觀與詮釋性 | 客觀與可測量 |
數據類型 | 文本、圖像、觀察結果 | 數字、統計數據 |
主要目標 | 理解意義和經驗 | 檢驗特定假設 |
樣本量 | 小、聚焦且特定 | 大，旨在具代表性 |
抽樣方法 | 立意抽樣或理論抽樣 | 隨機或機率抽樣 |
數據收集 | 訪談、焦點小組、觀察 | 調查、控制實驗 |
分析 | 識別主題、解讀文本 | 統計和數學檢定 |
主要結果 | 深入且具體情境的見解 | 可以被推廣的發現 |
典型環境 | 自然、靈活的環境 | 受控、結構化的環境 |
這個對比圖表展示了每種方法是如何為不同類型的問題而設計的。
效度、信度與推廣性
無論您使用哪種方法，確保您的研究合理都至關重要，而這始於一個明確定義的研究問題，它決定了效度和信度對您的研究究竟意味著什麼。
效度
內部效度： 您對於一個變數確實引起了另一個變數的變化有多大信心。
外部效度： 您的研究發現能多好地應用於您具體研究之外的其他人群或情況。
信度與可複製性
信度 關乎一致性。如果您重複測量，會得到相同的結果嗎？
可複製性 意味著另一位研究人員可以遵循您的步驟並獲得類似的發現。
不同方法的側重點也有所不同。質性研究強調其解讀的可信度和可靠性。量化研究則優先考慮統計信度和精確度。
質性與量化研究中的倫理規範
每一項涉及人類的研究都必須遵循倫理標準。
這兩種方法的核心原則是相同的：
知情同意： 參與者必須了解研究涉及的內容並同意自願參與。
保密與匿名： 保護參與者的身份和個人資訊。
透明度： 清楚說明數據是如何收集和分析的。
誠實報告： 準確呈現發現，不扭曲或隱瞞結果。
盡量減少偏差： 努力做到客觀並承認研究的局限性。
當研究涉及弱勢群體或觸及敏感個人話題時，這些倫理義務會變得更加關鍵。
何時使用質性研究
當您需要執行以下操作時，此方法是正確的選擇：
探索一個全新的、或者尚未被充分理解的主題。
研究個人的經驗、信念或觀點。
對單一案例或實例進行深入、詳細的檢視。
從零開始建立新的理論或概念框架。
理解圍繞某種行為的社會或文化環境。
典型例子包括研究患者對某種疾病的體驗、調查消費者為何做出某些選擇，或分析特定公司內部的文化。
何時使用量化研究
當您需要執行以下操作時，這種方法是理想的：
測量某事發生的頻率或其普遍程度。
使用數字比較不同的變數或群體。
檢一特定的假設或預測。
進行追蹤隨時間變化的研究，或在某一時間點比較不同的群體。
評估某個項目或干預措施的可測量效果。
常見的例子包括分析大規模調查數據、檢驗新的教學方法是否能提高考試成績，或衡量新公共衛生政策的影響。
混合方法研究：結合兩種方法
混合方法研究在同一個研究中同時使用質性和量化技術。它試圖兼採兩者之長，用其中一種方法的深度來彌補另一種方法的局限性。
為什麼要結合它們？
它允許進行三角交叉驗證，即使用不同的方法來檢查和確認研究結果。
它可以提高您解讀的整體有效性和豐富性。
它將深度（詳細理解）與廣度（更廣泛的適用性）相結合。
它通常會帶來更完整和有說服力的研究結果。
一個經典的例子是先進行大規模調查以找出統計模式，然後進行深入訪談以了解該模式為什麼存在。
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質性研究和量化研究是建立知識的兩條不同途徑。一種透過文字和觀察為您提供深入的背景理解。另一種則透過數字和統計為您提供客觀、可測量的結果。
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您的研究問題、目標和資源將決定選擇哪條路徑。通常，最完整的畫面來自於在混合方法研究中將兩者結合使用。了解每一種方法的運作方式可以讓您設計出更強大的研究，更好地理解您的數據，並為我們已知的知識增添一些有意義的內容。