Quantitative Forschung: Definition, Methoden, Arten und Beispiele

Was ist quantitative Forschung?

Quantitative Forschung ist definiert als eine systematische Untersuchung von Phänomenen durch das Sammeln quantifizierbarer Daten und die Anwendung statistischer, mathematischer oder rechnerischer Techniken. In der quantitativen Forschung werden Informationen von bestehenden und potenziellen Kunden mit Hilfe von Stichprobenverfahren und dem Versand von Online-Umfragen, Online-Umfragen, Fragebögen usw. gesammelt, deren Ergebnisse in Form von Zahlen dargestellt werden können. Nach sorgfältigem Verständnis dieser Zahlen kann man die Zukunft eines Produkts oder einer Dienstleistung vorhersagen und entsprechende Änderungen vornehmen.

Ein Beispiel für quantitative Forschung ist die Umfrage, die durchgeführt wird, um zu verstehen, wie viel Zeit ein Arzt braucht, um sich um einen Patienten zu kümmern, wenn dieser das Krankenhaus betritt. In einer Vorlage für eine Umfrage zur Patientenzufriedenheit können Fragen gestellt werden wie z. B. wie viel Zeit ein Arzt benötigt, um einen Patienten zu behandeln, wie oft ein Patient das Krankenhaus betritt und andere Fragen dieser Art.

Forschungserkenntnisse sammeln

Quantitative Outcome-Forschung wird meist in den Sozialwissenschaften unter Verwendung der oben genannten statistischen Methoden durchgeführt, um quantitative Daten aus der Forschungsstudie zu sammeln. Bei dieser Forschungsmethode setzen Forscher und Statistiker mathematische Rahmen und Theorien ein, die sich auf die zu untersuchende Größe beziehen.

Quantitative Forschungsvorlagen sind objektiv, aufwendig und oft sogar investigativ. Die mit dieser Forschungsmethode erzielten Ergebnisse sind logisch, statistisch und unvoreingenommen. Die Datenerhebung erfolgt mit einer strukturierten Methode und wird an größeren Stichproben durchgeführt, die die gesamte Bevölkerung repräsentieren.

Wie bereits erwähnt, ist die quantitative Forschung datenorientiert. Es gibt zwei Methoden, um quantitative Forschung durchzuführen. Sie sind:

Primäre quantitative Forschungsmethoden
Sekundäre quantitative Forschungsmethoden

Primäre quantitative Forschungsmethoden

Es gibt vier verschiedene Arten von quantitativen Forschungsmethoden:

Die primäre quantitative Forschung ist die am weitesten verbreitete Methode zur Durchführung von Marktforschung. Die Besonderheit der Primärforschung besteht darin, dass der Forscher sich darauf konzentriert, Daten direkt zu sammeln, anstatt sich auf Daten zu stützen, die aus vorher durchgeführten Untersuchungen stammen. Das Design der primären quantitativen Forschung kann in drei weitere unterscheidbare Spuren sowie in den Prozessablauf unterteilt werden. Diese sind:

A. Techniken und Studientypen

Es gibt mehrere Arten der quantitativen Primärforschung. Sie können in die folgenden vier unterschiedlichen Methoden unterschieden werden:

Umfrageforschung:

Die Umfrageforschung ist das grundlegendste Instrument für alle quantitativen Ergebnisforschungsmethoden und Studien. Bei Umfragen werden Fragen an eine Stichprobe von Befragten gestellt, wobei verschiedene Arten von Umfragen verwendet werden, wie z. B. Online-Umfragen, Online-Umfragen, Papierfragebögen, Web-Intercept-Umfragen usw. Jedes kleine oder große Unternehmen möchte verstehen, was seine Kunden über seine Produkte und Dienstleistungen denken, wie gut neue Funktionen auf dem Markt ankommen und andere solche Details.

Durch die Durchführung von Umfragen kann ein Unternehmen mehrere Fragen stellen, Daten von einer Gruppe von Kunden sammeln und diese gesammelten Daten analysieren, um numerische Ergebnisse zu erhalten. Es ist der erste Schritt zur Sammlung von Daten für jede Art von Forschung.

Diese Art von Forschung kann mit einer bestimmten Zielgruppe durchgeführt werden und kann auch über mehrere Gruppen zusammen mit einer vergleichenden Analyse durchgeführt werden. Eine Voraussetzung für diese Art von Forschung ist, dass die Stichprobe der Befragten aus zufällig ausgewählten Mitgliedern bestehen muss. Auf diese Weise kann ein Forscher die Genauigkeit der erzielten Ergebnisse leicht aufrechterhalten, da eine große Vielfalt von Befragten durch die Zufallsauswahl angesprochen wird. Traditionell wurden Umfragen von Angesicht zu Angesicht oder per Telefon durchgeführt, aber mit den Fortschritten, die Online-Medien wie E-Mail oder soziale Medien gemacht haben, hat sich die Umfrageforschung auch auf Online-Medien ausgeweitet.

Traditionell wurden Umfragen von Angesicht zu Angesicht oder per Telefon durchgeführt, aber mit den Fortschritten, die Online-Medien wie E-Mail oder soziale Medien gemacht haben, hat sich die Umfrageforschung auch auf Online-Medien ausgeweitet.

Es gibt zwei Arten von Umfragen, von denen eine auf der Grundlage der zur Verfügung stehenden Zeit und der Art der benötigten Daten gewählt werden kann:

Querschnittserhebungen: Querschnittserhebungen sind Beobachtungserhebungen, die in Situationen durchgeführt werden, in denen der Forscher beabsichtigt, Daten von einer Stichprobe der Zielpopulation zu einem bestimmten Zeitpunkt zu sammeln. Die Forscher können verschiedene Variablen zu einem bestimmten Zeitpunkt auswerten. Die Daten, die mit dieser Art von Erhebungen gesammelt werden, stammen von Personen, die in allen Variablen mit Ausnahme der Variablen, die für die Forschung in Betracht gezogen werden, Ähnlichkeiten aufweisen. Während der gesamten Erhebung bleibt diese eine Variable konstant.

Querschnittserhebungen sind beliebt im Einzelhandel, in KMU und im Gesundheitswesen. Es werden Informationen gewonnen, ohne dass Parameter des Variablen-Ökosystems verändert werden.
Mit einer Querschnittsumfrage können mehrere Stichproben analysiert und verglichen werden.
Mehrere Variablen können mit dieser Art der Umfrageforschung ausgewertet werden.
Der einzige Nachteil von Querschnittserhebungen ist, dass die Ursache-Wirkungs-Beziehung von Variablen nicht festgestellt werden kann, da sie in der Regel Variablen zu einem bestimmten Zeitpunkt und nicht über einen kontinuierlichen Zeitrahmen auswertet.

Längsschnittliche Erhebungen: Längsschnittbefragungen sind ebenfalls Beobachtungserhebungen, aber im Gegensatz zu Querschnittserhebungen werden Längsschnittbefragungen über verschiedene Zeiträume hinweg durchgeführt, um eine Veränderung im Verhalten und in den Denkprozessen der Befragten zu beobachten. Dieser Zeitraum kann Tage, Monate, Jahre oder sogar Jahrzehnte betragen. Zum Beispiel wird ein Forscher, der die Veränderung der Kaufgewohnheiten von Teenagern über 5 Jahre hinweg analysieren will, Längsschnittumfragen durchführen.

Bei Querschnittumfragen werden dieselben Variablen zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgewertet, während bei Längsschnittumfragen verschiedene Variablen in unterschiedlichen Zeitabständen analysiert werden können.
Längsschnittumfragen werden häufig in der Medizin und in den angewandten Wissenschaften eingesetzt. Abgesehen von diesen beiden Bereichen werden sie auch verwendet, um eine Veränderung des Markttrends zu beobachten, die Kundenzufriedenheit zu analysieren oder Feedback zu Produkten/Dienstleistungen zu erhalten.
In Situationen, in denen die Abfolge von Ereignissen sehr wichtig ist, werden Längsschnittuntersuchungen verwendet.
Forscher sagen, dass sie sich auf Längsschnittumfragen verlassen, wenn es Forschungsgegenstände gibt, die vor der Schlussfolgerung gründlich untersucht werden müssen.

Korrelationsforschung:

Ein Vergleich zwischen zwei Einheiten ist unveränderlich. Die Korrelationsforschung wird durchgeführt, um eine Beziehung zwischen zwei eng miteinander verbundenen Einheiten herzustellen und um festzustellen, wie sich die eine auf die andere auswirkt und welche Veränderungen letztendlich zu beobachten sind. Diese Forschungsmethode wird durchgeführt, um natürlich vorkommenden Beziehungen einen Wert zu verleihen, und es sind mindestens zwei verschiedene Gruppen erforderlich, um diese quantitative Forschungsmethode erfolgreich durchzuführen. Ohne verschiedene Aspekte vorauszusetzen, muss eine Beziehung zwischen zwei Gruppen oder Einheiten hergestellt werden.

Forscher nutzen dieses quantitative Forschungsdesign, um zwei oder mehr Variablen mit Hilfe mathematischer Analysemethoden zu korrelieren. Dabei werden Muster, Beziehungen und Trends zwischen den Variablen so festgestellt, wie sie in ihrem ursprünglichen Aufbau bestehen. Es wird beobachtet, wie sich eine dieser Variablen auf die andere auswirkt und wie sich die Beziehung zwischen den beiden Variablen verändert. Die Forscher neigen dazu, eine der Variablen zu manipulieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

In der Regel wird davon abgeraten, Schlussfolgerungen nur auf der Grundlage von Korrelationsforschung zu ziehen. Denn wenn zwei Variablen übereinstimmen, müssen sie nicht zwangsläufig miteinander zusammenhängen.

Beispiel für korrelative Forschungsfragen:

Die Beziehung zwischen Stress und Depression.
Die Gleichung zwischen Ruhm und Geld.
Die Beziehung zwischen den Aktivitäten in einer dritten Klasse und ihren Schülern.

Kausal-vergleichende Forschung:

Diese Forschungsmethode beruht hauptsächlich auf dem Faktor des Vergleichs. Diese quantitative Forschungsmethode, die auch als quasi-experimentelle Forschung bezeichnet wird, wird von Forschern verwendet, um die Ursache-Wirkungs-Gleichung zwischen zwei oder mehreren Variablen festzustellen, wobei eine Variable von der anderen unabhängigen Variable abhängig ist. Die unabhängige Variable wird ermittelt, aber nicht manipuliert, und ihre Auswirkungen auf die abhängige Variable werden beobachtet. Diese Variablen oder Gruppen müssen so gebildet werden, wie sie in der natürlichen Umgebung vorkommen. Da die abhängige und die unabhängige Variable immer in einer Gruppe existieren, ist es ratsam, dass die Schlussfolgerungen sorgfältig unter Berücksichtigung aller Faktoren gezogen werden.

Die kausal-komparative Forschung beschränkt sich nicht auf die statistische Analyse von zwei Variablen, sondern erstreckt sich auf die Analyse, wie sich verschiedene Variablen oder Gruppen unter dem Einfluss der gleichen Veränderungen verändern. Diese Forschung wird unabhängig von der Art der Beziehung, die zwischen zwei oder mehreren Variablen besteht, durchgeführt. Die statistische Analyse wird verwendet, um die mit dieser quantitativen Forschungsmethode erzielten Ergebnisse deutlich darzustellen.

Beispiel für kausal-vergleichende Forschungsfragen:

Die Auswirkungen von Drogen auf einen Teenager.
Die Auswirkung einer guten Ausbildung auf einen Studienanfänger.
Die Auswirkung einer umfangreichen Lebensmittelversorgung in den Dörfern Afrikas.

Experimentelle Forschung:

Auch als echtes Experiment bekannt, ist diese Forschungsmethode auf eine Theorie angewiesen. Die experimentelle Forschung basiert, wie der Name schon sagt, in der Regel auf einer oder mehreren Theorien. Diese Theorie ist in der Vergangenheit nicht bewiesen worden und stellt lediglich eine Vermutung dar. In der experimentellen Forschung wird eine Analyse durchgeführt, um die Aussage zu beweisen oder zu widerlegen. Traditionelle Forschungsmethoden sind effektiver als moderne Techniken.

Es kann mehrere Theorien in der experimentellen Forschung geben. Eine Theorie ist eine Aussage, die verifiziert oder widerlegt werden kann.

Nach der Aufstellung der Aussage wird versucht zu verstehen, ob sie gültig oder ungültig ist. Diese Art der quantitativen Forschungsmethode wird vor allem in den Natur- oder Sozialwissenschaften angewandt, da es verschiedene Aussagen gibt, die richtig oder falsch bewiesen werden müssen.

Traditionelle Forschungsmethoden sind effektiver als moderne Techniken.
Systematische Unterrichtspläne helfen Kindern, die mit dem Unterricht nicht zurechtkommen.
Es ist ein Segen, verantwortungsvolles Pflegepersonal für kranke Eltern zu haben.

Forschungsergebnisse sammeln

B. Methoden der Datenerhebung

Der zweite wichtige Schritt in der quantitativen Primärforschung ist die Datenerhebung. Die Datenerhebung kann in Stichprobenverfahren und die Datenerhebung mit Hilfe von Umfragen und Erhebungen unterteilt werden.

Methoden der Datenerhebung: Stichprobenmethoden

Es gibt zwei Hauptstichprobenmethoden für die quantitative Forschung: Wahrscheinlichkeitsstichproben und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben.

Wahrscheinlichkeitsstichproben: Bei der Wahrscheinlichkeitsstichprobe wird eine Wahrscheinlichkeitstheorie verwendet, um Individuen aus einer Population herauszufiltern und Stichproben zu bilden. Die Teilnehmer einer Stichprobe werden durch Zufallsauswahlverfahren ausgewählt. Jedes Mitglied der Zielgruppe hat die gleiche Chance, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.

Es gibt vier Hauptarten von Wahrscheinlichkeitsstichproben:

Einfache Zufallsstichproben: Wie der Name schon sagt, ist eine einfache Zufallsstichprobe nichts anderes als eine zufällige Auswahl von Elementen für eine Stichprobe. Dieses Stichprobenverfahren wird eingesetzt, wenn die Zielpopulation beträchtlich groß ist.
Geschichtete Zufallsstichproben: Bei der geschichteten Zufallsstichprobe wird eine große Grundgesamtheit in Gruppen (Schichten) unterteilt und die Mitglieder einer Stichprobe werden nach dem Zufallsprinzip aus diesen Schichten ausgewählt. Die verschiedenen getrennten Schichten sollten sich im Idealfall nicht überschneiden.
Cluster-Stichproben: Die Cluster-Stichprobe ist eine Wahrscheinlichkeitsstichprobenmethode, bei der das Hauptsegment in Cluster eingeteilt wird, wobei in der Regel geografische und demografische Segmentierungsparameter verwendet werden.
Systematische Stichproben: Die systematische Stichprobe ist eine Technik, bei der der Ausgangspunkt der Stichprobe nach dem Zufallsprinzip ausgewählt wird und alle anderen Elemente anhand eines festen Intervalls ausgewählt werden. Dieses Intervall wird berechnet, indem der Umfang der Grundgesamtheit durch den angestrebten Stichprobenumfang geteilt wird.

Nichtwahrscheinlichkeitsstichproben: Bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe wird das Wissen und die Erfahrung des Forschers zur Bildung von Stichproben genutzt. Aufgrund der Beteiligung des Forschers haben nicht alle Mitglieder einer Zielpopulation die gleiche Wahrscheinlichkeit, als Teil einer Stichprobe ausgewählt zu werden.

Es gibt fünf Modelle für Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben:

Convenience Sampling: Beim Convenience Sampling werden die Elemente einer Stichprobe nur aufgrund eines einzigen Grundes ausgewählt: ihrer Nähe zum Forscher. Diese Stichproben sind schnell und einfach zu implementieren, da kein weiterer Parameter der Auswahl beteiligt ist.
Konsekutives Sampling: Konsekutives Sampling ist dem Convenience Sampling sehr ähnlich, mit dem Unterschied, dass die Forscher ein einzelnes Element oder eine Gruppe von Stichproben auswählen und über einen längeren Zeitraum nacheinander untersuchen können, um dann den gleichen Prozess mit anderen Stichproben durchzuführen.
Quotenstichproben: Mit Hilfe von Quotenstichproben können Forscher Elemente anhand ihrer Kenntnis der Zielmerkmale und -persönlichkeiten auswählen, um Schichten zu bilden. Die Mitglieder der verschiedenen Schichten können dann nach dem Verständnis des Forschers als Teil der Stichprobe ausgewählt werden.
Schneeballsystem: Snowball Sampling wird mit Zielgruppen durchgeführt, die schwer zu kontaktieren und Informationen zu erhalten sind. Es ist beliebt in Fällen, in denen das Zielpublikum für die Forschung selten zusammenzustellen ist.
Beurteilende Stichproben: Das Judgmental Sampling ist eine Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobenmethode, bei der die Stichproben nur auf der Grundlage der Erfahrungen und Fähigkeiten des Forschers gebildet werden.

Methoden der Datenerhebung: Verwendung von Umfragen & Umfragen

Wenn die Stichprobe festgelegt ist, können entweder Umfragen oder Umfragen verteilt werden, um die Daten für die quantitative Forschung zu erheben.

Verwendung von Umfragen für die quantitative Primärforschung

Eine Umfrage wird als eine Forschungsmethode definiert, die für die Erhebung von Daten bei einer vordefinierten Gruppe von Befragten verwendet wird, um Informationen und Erkenntnisse zu verschiedenen Themen von Interesse zu gewinnen. Die einfache Verteilung von Umfragen und die große Anzahl von Personen, die je nach Forschungszeit und Forschungsziel erreicht werden können, machen sie zu einem der wichtigsten Aspekte bei der Durchführung quantitativer Ergebnisforschung.

Grundlegende Ebenen der Messung – Nominal-, Ordinal-, Intervall- und Verhältnisskala

Es gibt vier Messskalen, die für die Erstellung einer Multiple-Choice-Frage in einer Umfrage grundlegend sind. Es handelt sich um Nominal-, Ordinal-, Intervall- und Ratioskalen, ohne deren Grundlagen keine Multiple-Choice-Fragen erstellt werden können. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, diese Messebenen zu verstehen, um eine robuste Umfrage entwickeln zu können.

Verwendung verschiedener Fragetypen

Um quantitative Forschung durchzuführen, müssen in einer Umfrage geschlossene Fragen verwendet werden. Sie können eine Mischung aus mehreren Fragetypen sein, einschließlich Multiple-Choice-Fragen wie Fragen mit semantischer Differenzialskala, Fragen mit Ratingskala usw.

Verteilung der Umfrage und Datenerhebung

Wir haben oben den Prozess der Erstellung einer Umfrage zusammen mit dem Umfrageentwurf zur Durchführung quantitativer Primärforschung gesehen. Die Verteilung der Umfrage zur Datenerhebung ist der andere wichtige Aspekt des Umfrageprozesses. Es gibt verschiedene Arten der Verteilung von Umfragen. Einige der am häufigsten verwendeten Methoden sind:

E-Mail: Das Versenden einer Umfrage per E-Mail ist die am weitesten verbreitete und effektivste Methode der Umfrageverteilung. Die Rücklaufquote ist bei dieser Methode hoch, da die Befragten Ihre Marke kennen. Sie können die E-Mail-Verwaltungsfunktion von QuestionPro nutzen, um Umfragebeantwortungen zu versenden und zu sammeln.
Befragte kaufen: Eine weitere effektive Möglichkeit, eine Umfrage zu verteilen und quantitative Primärforschung durchzuführen, ist die Verwendung einer Stichprobe. Da die Befragten sachkundig sind und aus eigenem Antrieb am Panel teilnehmen, sind die Beantwortungsraten wesentlich höher.
Umfrage in eine Website einbetten: Das Einbetten einer Umfrage in eine Website erhöht die Zahl der Beantwortungen, da sich der Befragte bereits in unmittelbarer Nähe der Marke befindet, wenn die Umfrage erscheint.
Soziale Verbreitung: Die Verwendung sozialer Medien zur Verbreitung der Umfrage trägt dazu bei, eine höhere Anzahl von Beantwortungen von den Personen zu erhalten, die die Marke kennen.
QR-Code: QuestionPro QR-Codes speichern die URL für die Umfrage. Sie können diesen Code in Magazinen, auf Schildern, Visitenkarten oder auf nahezu jedem Objekt/Medium drucken/veröffentlichen.
SMS-Umfrage: Eine schnelle und zeitsparende Möglichkeit, eine Umfrage durchzuführen, um eine hohe Anzahl von Antworten zu erhalten, ist die SMS-Umfrage.
QuestionPro App: Mit der QuestionPro App können Umfragen schnell in Umlauf gebracht werden, und die Antworten können sowohl online als auch offline erfasst werden.

Beispiel für eine Umfrage

Ein Beispiel für eine Umfrage ist eine kurze Vorlage für eine Kundenzufriedenheitsumfrage (CSAT), die schnell erstellt und eingesetzt werden kann, um Feedback darüber zu sammeln, was der Kunde über eine Marke denkt und wie zufrieden und referenzierbar die Marke ist.

Verwendung von Umfragen für die primäre quantitative Forschung

Umfragen sind eine Methode zur Sammlung von Feedback mit Hilfe von geschlossenen Fragen von einer Stichprobe. Die am häufigsten verwendeten Arten von Umfragen sind Wahlumfragen und Exit Polls. Beide werden verwendet, um Daten aus einer großen Stichprobe zu erheben, aber unter Verwendung einfacher Fragetypen wie Multiple-Choice-Fragen.

C. Techniken der Datenanalyse

Der dritte Aspekt des primären quantitativen Forschungsdesigns ist die Datenanalyse. Nach der Sammlung von Rohdaten muss eine Analyse dieser Daten erfolgen, um statistische Schlüsse aus dieser Forschung abzuleiten. Es ist wichtig, die Ergebnisse mit dem Forschungsziel in Beziehung zu setzen und die statistische Relevanz der Ergebnisse festzustellen.

Es ist wichtig, Aspekte der Forschung zu berücksichtigen, die bei der Datenerhebung nicht berücksichtigt wurden, und den Unterschied zwischen dem, was geplant war, und dem, was tatsächlich durchgeführt wurde, zu berichten.

Dann ist es erforderlich, präzise statistische Analysemethoden wie SWOT, Conjoint, Kreuztabellen usw. auszuwählen, um die quantitativen Daten zu analysieren.

SWOT-Analyse: SWOT-Analyse steht für das Akronym von Strengths (Stärken), Weakness (Schwächen), Opportunities (Chancen) und Threat (Bedrohungsanalyse). Organisationen nutzen diese statistische Analysetechnik, um ihre Leistung intern und extern zu bewerten und wirksame Strategien zur Verbesserung zu entwickeln.
Conjoint-Analyse: Die Conjoint-Analyse ist eine Marktanalysemethode, um zu erfahren, wie Individuen komplizierte Kaufentscheidungen treffen. In den täglichen Aktivitäten eines Individuums sind Trade-offs involviert, die seine Fähigkeit widerspiegeln, aus einer komplexen Liste von Produkt-/Dienstleistungsoptionen zu entscheiden.
Kreuztabellierung: Die Kreuztabellierung ist eine der ersten Methoden der statistischen Marktanalyse, die Beziehungen, Muster und Trends innerhalb der verschiedenen Parameter der Forschungsstudie aufzeigt.
TURF-Analyse: Die TURF-Analyse, ein Akronym für Totally Unduplicated Reach and Frequency Analysis, wird in Situationen durchgeführt, in denen die Reichweite einer günstigen Kommunikationsquelle zusammen mit der Häufigkeit dieser Kommunikation analysiert werden soll. Sie wird eingesetzt, um das Potenzial eines Zielmarktes zu verstehen.

Inferenzstatistische Methoden wie Konfidenzintervall, Fehlermarge usw. können dann verwendet werden, um Ergebnisse zu liefern.

Sekundäre quantitative Forschungsmethoden

Sekundäre quantitative Forschung oder Desk Research ist eine Forschungsmethode, bei der bereits vorhandene Daten oder Sekundärdaten verwendet werden. Vorhandene Daten werden zusammengefasst und zusammengetragen, um die Gesamteffektivität der Forschung zu erhöhen.

Diese Forschungsmethode beinhaltet die Sammlung quantitativer Daten aus vorhandenen Datenquellen wie dem Internet, staatlichen Quellen, Bibliotheken, Forschungsberichten usw. Die sekundäre quantitative Forschung hilft bei der Validierung der Daten, die im Rahmen der primären quantitativen Forschung gesammelt wurden, und trägt dazu bei, die zuvor gesammelten Daten zu untermauern, zu beweisen oder zu widerlegen.

Nachfolgend sind fünf häufig verwendete sekundäre quantitative Forschungsmethoden aufgeführt:

Im Internet verfügbare Daten: Mit der hohen Verbreitung von Internet und mobilen Geräten ist es immer einfacher geworden, quantitative Forschung über das Internet durchzuführen. Informationen zu den meisten Forschungsthemen sind online verfügbar, was dazu beiträgt, die Validität der primären quantitativen Daten zu erhöhen und die Relevanz der zuvor erhobenen Daten zu belegen.
Staatliche und nichtstaatliche Quellen: Quantitative Sekundärforschung kann auch mit Hilfe von staatlichen und nichtstaatlichen Quellen durchgeführt werden, die sich mit Marktforschungsberichten befassen. Diese Daten sind sehr zuverlässig und detailliert und können daher verwendet werden, um die Gültigkeit des quantitativen Forschungsdesigns zu erhöhen.
Öffentliche Bibliotheken: Diese Methode der quantitativen Forschung wird heute nur noch selten genutzt, ist aber immer noch eine zuverlässige Informationsquelle. Öffentliche Bibliotheken verfügen über Kopien von wichtigen Forschungsarbeiten, die früher durchgeführt wurden. Sie sind ein Lagerhaus wertvoller Informationen und Dokumente, aus denen Informationen extrahiert werden können.
Bildungseinrichtungen: Bildungseinrichtungen führen eingehende Untersuchungen zu verschiedenen Themen durch, und daher sind die von ihnen veröffentlichten Berichte eine wichtige Quelle für die Validierung quantitativer Untersuchungen.
Kommerzielle Informationsquellen: Lokale Zeitungen, Zeitschriften, Magazine, Radio- und Fernsehsender sind eine hervorragende Quelle, um Daten für die quantitative Sekundärforschung zu erhalten. Diese kommerziellen Informationsquellen verfügen über ausführliche Informationen aus erster Hand über wirtschaftliche Entwicklungen, politische Agenda, Marktforschung, demografische Segmentierung und ähnliche Themen.

Merkmale der quantitativen Forschung

Einige charakteristische Merkmale der quantitativen Forschung sind:

Strukturierte Instrumente: Strukturierte Instrumente wie Erhebungen, Umfragen oder Fragebögen werden zur Sammlung quantitativer Daten verwendet. Die Verwendung solcher strukturierten Methoden hilft bei der Sammlung von detaillierten und verwertbaren Daten von den Befragten.
Stichprobengröße: Quantitative Forschung wird mit einer signifikanten Stichprobengröße durchgeführt, die den Zielmarkt repräsentiert. Bei der Ableitung der Stichprobe müssen geeignete Stichprobenverfahren verwendet werden, um das Forschungsziel zu untermauern
Geschlossene Fragen: Geschlossene Fragen werden entsprechend der Zielsetzung der Untersuchung erstellt. Diese Fragen helfen bei der Erhebung quantitativer Daten und werden daher häufig in der quantitativen Forschung eingesetzt.
Vorangegangene Studien: Verschiedene Faktoren, die mit dem Forschungsthema zusammenhängen, werden untersucht, bevor die Rückmeldungen der Befragten gesammelt werden.
Quantitative Daten: Quantitative Daten werden in der Regel durch Tabellen, Diagramme, Grafiken oder eine andere nicht-numerische Form dargestellt. Dies macht es einfach, die gesammelten Daten zu verstehen und die Gültigkeit der Marktforschung zu beweisen.
Verallgemeinerung der Ergebnisse: Die Ergebnisse dieser Forschungsmethode können auf eine gesamte Population verallgemeinert werden, um geeignete Maßnahmen zur Verbesserung zu ergreifen.

Beispiele für quantitative Forschung

Einige Beispiele für quantitative Forschung sind:

Wenn eine Organisation eine Umfrage zur Kundenzufriedenheit (CSAT) durchführen möchte, kann eine Vorlage für eine Umfrage zur Kundenzufriedenheit verwendet werden. Mit dieser Umfrage kann ein Unternehmen quantitative Daten und Kennzahlen zum Ansehen der Marke oder des Unternehmens in den Köpfen der Kunden auf der Grundlage mehrerer Parameter wie Produktqualität, Preisgestaltung, Kundenerfahrung usw. sammeln. Diese Daten können mit Hilfe von Fragen zum Net Promoter Score (NPS), Matrixtabellen usw. erhoben werden, die Daten in Form von Zahlen liefern, die analysiert und weiterverarbeitet werden können.
Ein weiteres Beispiel für quantitative Forschung ist eine Organisation, die eine Veranstaltung durchführt und von den Veranstaltungsteilnehmern Feedback über den Wert der Veranstaltung einholt. Durch die Verwendung einer Umfragevorlage kann die Organisation verwertbares Feedback über die Zufriedenheit der Kunden in verschiedenen Phasen der Veranstaltung sammeln, z. B. über den Verkauf, die Zeit vor und nach der Veranstaltung, die Wahrscheinlichkeit, dass sie die Organisation ihren Freunden und Kollegen empfehlen, Hotelpräferenzen für künftige Veranstaltungen und andere Fragen dieser Art.

Welche Vorteile bietet die quantitative Forschung?

Es gibt viele Vorteile der quantitativen Forschung. Einige der wichtigsten Vorteile, warum Forscher diese Methode in der Marktforschung verwenden, sind:

Zuverlässige und genaue Daten sammeln: Da die Daten gesammelt, analysiert und in Zahlen dargestellt werden, sind die erzielten Ergebnisse äußerst zuverlässig. Zahlen lügen nicht. Sie bieten ein ehrliches Bild der durchgeführten Forschung ohne Diskrepanzen und sind zudem äußerst genau. In Situationen, in denen ein Forscher einen Konflikt voraussagt, wird quantitative Forschung durchgeführt.
Schnelle Datenerfassung: Eine quantitative Forschung wird mit einer Gruppe von Befragten durchgeführt, die eine Population repräsentieren. Eine Umfrage oder eine andere quantitative Forschungsmethode, die auf diese Befragten angewandt wird, und die Einbeziehung von Statistiken, die Durchführung und die Analyse der Ergebnisse ist recht einfach und weniger zeitaufwendig.
Größere Reichweite der Datenanalyse: Aufgrund der Statistik bietet diese Forschungsmethode einen breiten Umfang der Datenerhebung.
Eliminierung von Verzerrungen: Diese Forschungsmethode bietet keinen Raum für persönliche Kommentare oder Verzerrungen der Ergebnisse. Die erzielten Ergebnisse sind numerisch und somit in den meisten Fällen fair.