A tudományos megközelítés
A kvantitatív kutatási módszereket tekintik a tudományos kutatás preferált megközelítésének, és ritkán engedélyezik a kvalitatív módszerek alkalmazását, ha a kutatási alanyok (leggyakrabban emberi alanyok) elutasítják a robusztus analitikus konstrukcióba való kódolást. Ahogy a neve is jelzi, a kvantitatív kutatás számokat állít elő, amelyek megkönnyítik a mérést, az értékelést és a következtetést.
Hipotetikus-deduktív
A szószólók szerint a kvantitatív kutatás legnagyobb erőssége az elméletben való egyértelmű megalapozottság: hipotéziseket dolgoznak ki a már felállított elméletek változatainak tesztelésére, hogy az azonosított változók alapján finomítsák azokat. Ez nem bizonyítja a felállított elméleteket, hanem inkább javítja azokat további adathalmazokkal, amelyek támogatják az eredeti eredményeket vagy igazodnak azokhoz.
A minta populációjának felhasználásával, amely sokkal nagyobb lehet, mint egy kvalitatív tanulmány esetében, az adatok viszonylag gyorsan gyűjthetők felmérési eszközökkel e-mailben vagy telefonon keresztül, és a statisztikai szoftverek elérhetősége lehetővé teszi a pontos és precíz adatelemzést. A kutatási torzítás lehetősége a vizsgálat megtervezésére, a felmérési eszköz kialakítására és az adatok értelmezésére korlátozódik, szemben a megfigyelői torzítás szélesebb körű kockázatával egy kvalitatív vizsgálatban.
A statisztika prediktív ereje
Mivel a kvantitatív kutatási adatokat számszerű formában szolgáltatják, statisztikai teszteket alkalmazhatunk ezekre az adatokra, hogy leíró méréseket készítsünk, amelyek aztán előrejelzések készítésére használhatók annak keretein belül, hogy a mintanépesség milyen mértékben tekinthető reprezentatívnak egy nagyobb populációra nézve. Az olyan alapvető leíró mérésekkel kezdve, mint az átlag, a módusz, a medián és a szórás, létrehozhatunk egy alapvető adatkeretet, mielőtt továbblépnénk az olyan következtetési tesztekre, mint a t-tesztek, az ANOVA-k és a többváltozós mérések, például a többszörös regressziós számítások (MRC).
Az, hogy az eredmények ezután mennyire általánosíthatók egy szélesebb körű következtetéssé, attól a mindenható p-próbától függ, amelyet az adatok statisztikai érvényességének meghatározására használunk. Feltéve, hogy a p-érték kisebb, mint 0,05, annak az esélye, hogy az adat a véletlen eredménye volt, kevesebb, mint 5 százalék.
Irreprodukálhatóság és hamis pozitívumok
A hipotézis kialakításakor a konkrét változók körülhatárolásának képessége a kvantitatív kutatásnak eredendő reprodukálhatóságot biztosít. Mivel egy bevált elmélet változatait teszteli, nem pedig új elméletet javasol, a kutatóknak, akik megpróbálják validálni a tanulmányát ugyanazokkal a protokollokkal a helyén, képesnek kell lenniük arra, hogy megismételjék az eredményeit. Ha ez nem történik meg, a protokollt megvizsgálják, hogy megfelel-e az eredetinek, és ha ez megfelel, akkor az eredeti adatkészletnek kell a következőnek lennie a listán, természetesen feltételezve, hogy a validálni kívánt tanulmány szerzői hajlandóak megosztani az adatokat.
Ha az eredeti tanulmány hamis pozitív eredményen alapult, ahol az adatelemzés statisztikai szignifikanciát generált valamire, ami valójában nem is létezett, akkor annak a valószínűsége, hogy ezeket az eredményeket meg tudja ismételni, csekély, hacsak nem tudja lépésről-lépésre feltérképezni a statisztikai elemzést.