定量研究、定性研究以及两者结合的混合研究方法经常在学术任务中用到，广泛被用于Report，Research paper等作业中，往往需要通过相对复杂的数据处理针对未知问题作出解答或回应。
定量分析与定性分析的概念
定量分析又叫量化研究，是针对某个特定的可概括事实做出的探索性、预测性的感性认识。通常以数字、图表表示，用于测试确认或确认某个假设。常见的定量方法包括开展实验、封闭式问卷调查以及可以记录为数字的观察活动。
定性分析又叫质性研究，是从事物、现象的矛盾性出发为人们作出决策提供判断和理由。通常以文字描述表示。常见的定性方法包括开放式问卷调查，探索概念与理论的文献综述等。用语理解某类概念、想法及经验。常被应用于社会科学领域与教育学领域。
定性研究侧重于评价对象的整体特性与过程，从整体看待问题，注重挖掘问题的深度；定量侧重于评价对像的特定部分，从内向外、由局部向整体看待问题，侧重于开拓问题的广度。定性研究注重“质”，而定量研究注重“量”，实践中往往将两者混合使用，先定性得出一个大概的猜想，然后借助定量找出产生结论或影响的具体原因。
Difference between Quantitative and Qualitative
| Title | Quantitative定量 | Qualitative定性 |
| 目的 | 通过样本反推总量，检验理论与假设 | 探索想法和理论、制定政策、作出决策 |
| 数据分析方法 | 数学、统计 | 总结、分类、解释、非统计 |
| 数据搜集要求 | 结构化的大量数据 | 样本较少 |
| 设问方式 | 封闭式问题 | 开放式问题 |
| 结论表现形式 | 数据、图表 | 文字描述 |
| 关键词 | 测试、测量、客观性、扩展 | 理解、复杂、背景研究、主观性、深入 |
搜集数据方式
有的方法同时适合定性分析与定量分析，比如观察、调查、案例研究，档案研究，二手数据分析等，分析人员可以将搜集到的结果以数据形式比如量表呈现出来，也可以文字描述的方法记录下来，前者符合定量分析的要求，后者适用于定性分析的要求。除此以外，某些方法是各自研究体系中独有的。
定量数据搜集方式
调查：在线、面对面、电话进行抽样调查、或者多项选择问卷（封闭式）调查。抽样调查分为概率抽样与非概率抽样，概率抽样细分为简单抽样、系统抽样、分层抽样、集群抽样；非概率抽样分为就近抽样、自愿响应抽样、判断抽样、滚雪球式抽样。
实验：建立模型，确定自变量与因变量，通过一定过程、程序得出初步结论。
观察：某些变量不可控情况下进行观察。
定性数据搜集方式
访谈：通过在线、口头形式向受访者提出开放性问题并得到回答。
焦点小组讨论：在特定群组中展开针对性讨论，得出进一步研究的意见。
文献综述：对他人已经发表、公开的成果进行研究，获得第二手结论或判断。获取文献的主流渠道包括：谷歌学术，JSTOR,EBSCO,Project of Muse(人文与社会科学），Medline(生命科学与生物科学）,Inspec(物理、工科与计算机），EconLit(经济学）。
民族志：长期生活于某个社区或者组织以观察并记录其行为与习惯。很多人对民族志可能比较陌生。简单介绍一下，民族志常用于人类学研究，人类学学者常常需要长期居住于某个相对孤立的社区或者组织，以了解组织内部各成员的生活习惯和行为，进而解读他们的文化。民族志的好处是能够真实客观的获取特定信息，缺点是编写民族志时或许会带有撰写者的主观色彩。难点在于很多时候，要进入某些相对隐秘的组织、部落需要与线人进行密切合作，然后逐步获取信任。
何时选择定性/定量研究
如果你想确认或者测试某个理论、假设，请使用定性研究;如果你想了解某个想法、概念与经验，请使用定性分析。针对各种不同情形你可以选择定性分析，与定量分析，还有定性定量混合分析。具体来说，你可以选择用归纳与演绎推理，这两种推理逻辑可适用于定性、定量分析或者混合分析:
归纳推理又称归纳法，归纳法主要是发展思维，是从”个别到一般“，“特殊到普遍”。比如南方人喜欢吃米饭，所以中国人都喜欢吃米饭。可以发现归纳推理的结论并非一定真，结论是不确定的。归纳法常见的分式有：
- 三段论推理：A属于B，个体C属于A，那么得知C属于B
- 简单归纳
- 类推论证：A具有性质B，C于A类似，所以C也具有性质B
- 因果推理：样本A中有概率为B（假定是50%）的成员具有性质C，那么预测下一个属于A的个体具备性质C的概率也是B（即前述假定的50%）
演绎推理，与归纳推理相对，是从“一般到个别”的推理方法。是从一般性的前提出发，通过推到即演绎得出个别化、特殊性的结论。比如：大前提：所以三角形都是直角三角形、钝角三角形、锐角三角形；小前提：一个三角形既非钝角三角形也非直角三角形；结论：该三角形是直角三角形。
如何处理数据
处理定量数据
定量研究以数据为基础，可以使用简单的数学方法或者复杂的统计学分析得出数据表现出的共同规律或性质。比如线性回归、贝叶斯统计。常用到的分析数据工具有Spss、Excel、Stata、R、Python等，利用它们我们可以发现数据的平均分、变量相关性、结论的可靠性和有效性等参数。
处理定性数据
定性数据的展现形式多种多样，除了数字，还可以是图片，音频，视频等，因而比定量分析更复杂。定性数据的分析方法包括：
- 内容分析:选定与研究主题有关的单词、词组，进而跟踪它们出现的位置、频率、含义与特定背景，比如失业率、社会保险基数等是与政治竞选有关的定性内容。
- 专题分析：当你试图从一组定性数据中找出人们的观点、意见、知识、经验或价值观时，需要用到专题分析。例如访谈记录、社交媒体资料或调查回复。
- 话语分析：该方式用于研究特定社会背景、文化下，人们使用的语言、口头表达、以及非语言形式的手势交流等内容。常用于语言学、社会学、人类学、心理学和文化研究。研究沟通在社会中的运行状况。
总结
本文介绍了Quantitative定量分析与Qualitative定性分析方法的概念与区别，详细说明了两者各自适用的情境、数据搜集与处理的方式以及具体的推理方法。希望可以给予正在写作dissertation或者research paper的学生一定引导。本文由FreePass代写 原创并整理发布，请勿作商业转载。