科学的アプローチ
定量的研究手法は、学術研究において望ましいアプローチと考えられています。 その名が示すように、定量的研究では、測定、評価、推論を容易にする数字を作成します。
仮説的-演繹的
擁護者は、定量研究の最大の強みは、理論における明確な根拠であると主張します：仮説は、これらの識別変数に基づいてそれらを洗練するために、確立した理論のバリエーションをテストするために開発されています。
定性的研究よりもはるかに多いサンプル集団を用い、メールや電話による調査ツールを使ってかなり迅速にデータを収集でき、統計ソフトの利用により正確なデータ分析が可能です。
統計学の予測力
量的研究データは数値で提供されるので、そのデータに統計検定を適用して記述的測定を行い、サンプル集団がより大きな集団を代表していると考えられる程度の範囲内で予測を行うために使用することが可能です。 平均値、最頻値、中央値、標準偏差などの基本的な記述的測定から始まり、t検定、ANOVA、重回帰計算（MRC）などの多変量測定などの推論的検定に進む前に、基本的なデータの枠組みを確立することができる。 1135>
再現性と偽陽性
仮説の開発において特定の変数を定義する能力は、定量的研究に固有の再現性を提供します。 新しい理論を提案するのではなく、確立された理論の変種をテストしているため、同じプロトコルで研究を検証しようとする研究者は、結果を再現することができるはずです。 そうならない場合、プロトコルがオリジナルと一致しているかどうかを調べ、それが確認されれば、オリジナルのデータセットが次にリストアップされるはずです。もちろん、あなたが検証しようとしている研究の著者がそのデータを喜んで共有することを前提としています。
もし元の研究が誤検出に基づいており、データ分析が実際には存在しないものを統計的に有意にした場合、統計分析をステップごとにマッピングできない限り、それらの結果を再現できる可能性はほとんどないでしょう。