O abordare științifică
Metodele de cercetare cantitativă sunt considerate a fi abordarea preferată a cercetării academice, fiind rareori permisă utilizarea metodologiilor calitative atunci când subiecții cercetării (de cele mai multe ori, subiecți umani) refuză să fie codificați într-un construct analitic robust. După cum sugerează și numele, cercetarea cantitativă produce numere care facilitează măsurarea, evaluarea și inferența.
Hipotetico-deductivă
Avocații susțin că cel mai mare punct forte al cercetării cantitative este fundamentarea clară în teorie: se elaborează ipoteze pentru a testa variante ale teoriilor stabilite pentru a le rafina pe baza acelor variabile identificate. Acest lucru nu dovedește teoriile stabilite, ci mai degrabă le îmbunătățește cu seturi de date suplimentare care susțin sau se aliniază cu rezultatele inițiale.
Utilizând un eșantion de populație care poate fi mult mai mare decât în cazul unui studiu calitativ, datele pot fi colectate destul de rapid folosind instrumente de sondaj prin e-mail sau telefon, iar disponibilitatea software-ului statistic permite o analiză precisă și exactă a datelor. Potențialul de părtinire a cercetării este limitat la proiectarea studiului, proiectarea instrumentului de sondaj și interpretarea datelor, spre deosebire de riscul mai larg de părtinire a observatorului într-un studiu calitativ.
Puterea predictivă a statisticii
Din moment ce datele cercetării cantitative sunt furnizate în formă numerică, putem aplica teste statistice la aceste date pentru a produce măsurători descriptive care pot fi apoi folosite pentru a face predicții în limitele gradului în care populația eșantionului poate fi considerată reprezentativă pentru o populație mai mare. Începând cu măsuri descriptive de bază, cum ar fi media, modul, mediana și abaterea standard, putem stabili un cadru de date de bază înainte de a trece la teste mai inferențiale, cum ar fi testele t, ANOVA și măsuri multivariate, cum ar fi calculele de regresie multiplă (MRC).
Durata în care rezultatele pot fi apoi generalizate într-o inferență mai largă va depinde de testul p atotputernic care este utilizat pentru a determina validitatea statistică a datelor. Cu condiția ca valoarea p să fie mai mică de 0,05, șansa ca datele să fie rezultatul întâmplării este mai mică de 5 la sută.
Irreproductibilitate și fals-pozitivi
Capacitatea de a delimita variabile specifice în dezvoltarea unei ipoteze oferă cercetării cantitative o reproductibilitate inerentă. Având în vedere că testați variante ale unei teorii stabilite, mai degrabă decât să propuneți o nouă teorie, cercetătorii care încearcă să vă valideze studiul cu toate aceleași protocoale în vigoare, ar trebui să fie capabili să vă reproducă rezultatele. Atunci când acest lucru nu se întâmplă, protocolul este examinat pentru a verifica dacă se potrivește cu originalul, iar dacă se verifică, setul de date original ar trebui să fie următorul pe listă, presupunând, desigur, că autorii studiului pe care încercați să îl validați sunt dispuși să împărtășească acele date.
Dacă studiul original s-a bazat pe un fals pozitiv, în cazul în care analiza datelor a generat semnificație statistică pentru ceva ce nu era cu adevărat acolo, probabilitatea de a putea replica acele rezultate ar fi mică sau chiar nulă, cu excepția cazului în care ați fi capabil să trasați analiza statistică pas cu pas.
.