定性研究小论文

定性研究小论文

定性研究(Qualitative Analysis)定性研究,“Qualitative Analysis"基于对所研究对象的深入分析或了解。通常情况下,当样本规模比较小,但是需要对所研究问题需要有全面、详细和丰富的描述时,会采用定性研究。比如,采用案例分析(case study)时,重点是用语言文字详细描述你的研究、访谈和选择案例的过程如何展开。定性研究(Qualitative Analysis)经常使用灵活的数据收集方法,需要表达出从参与者的角度来理解问题,并强调时间发生的背景和意义。定性研究(Qualitative Analysis)常用的数据收集方法为:participant observation, focus group, qualitative interviews, discourse analysis, documentary analysis, and visuamethods。其中最常用的方法是访谈(Qualitative Interviews)。定性访谈的重点就是研究者通过一系列诱导式的提问从被采访者中获得他们经验的深入理解。定性研究(Qualitative Analysis)通常在社科类英文论文中用到,因为社会科学中的硏究很多情况下只能靠客观观察,并且硏究的可重复性很低,所以我们常常使用归纳法来得出结论。定性研究(Qualitative Analysis)的目的就是用定性的资料来说明、解释或者预测真实世界的现象。这种方法获得的资料比较丰富,另外一个优点是给研究者较大的诠释空间,来弥补定量研究的不足。定性研究(Qualitative Analysis)也有它的缺点。首先就是人力成本比较高,因为要通过直接观察和访谈来收集数据。第二,因为被观察对象通常是一个特定的群体,而且数据的收集都是基于研究人员的个人观察,所以结论的客观性很难保证,同时也很难推广到更加广泛的场合。定量研究（Quantitative Analysis）与定性研究(Qualitative Analysis)的归纳法不同，定量研究（Quantitative Analysis）使用Deductive（演绎）法来得出结论。演绎法就是通过使用现有的文献和理论来形成假设或者命题，再通过收集适当的数据，分析数据来检验这些假设或命题。如果分析结果一致，那就说明假设成立。定量研究（Quantitative Analysis）通常采用科学的方法，其中包括变量的实验控制和操作、收集经验数据、数据建模与分析等等。在商科毕业论文中，通常采用的定量分析为问卷调查（questionnaire survey）。在问卷调查中，研究者运用统一设计好的问卷，向选定的样本了解情况或者征询意见。问卷调查的好处是能够同时对大批目标用于进行测验，用时短，数据大。问卷通常由开放式问题和封闭式问题组成。由此可见，定量研究（Quantitative Analysis）的核心就是定量数据的收集以及分析。通过分析数据得出的结果往往具有可靠性和有效性的优势，并且可以建立研究问题与数据之间的因果关系。定量研究（Quantitative Analysis）方法的优点是可以相当快地收集和分析数据，研究结果也更为可靠客观。如果调查样本是有效的随机样本，那么我们可以把研究结果推广到整个人群。而它的缺点是数据不如定性研究来的详细，大规模的定量研究（Quantitative Analysis）成本也会非常昂贵。定性研究(Qualitative Analysis)和定量研究（Quantitative Analysis）的区别通过上面的详细介绍,大家可以了解到这两种研究方法之间存在着很大的区别：依据不同。定量研究（Quantitative Analysis）的依据来源于现实资料数据，而定性研究(Qualitative Analysis)的依据来源于大量的历史事实和生活经验。研究手段不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要运用统计分析和建立模型等方法,而定性研究(Qualitative Analysis)主要运用逻辑推理、历史比较等方法。学科基础不同。定量研究（Quantitative Analysis）以概率论、统计学为接触,而定性研究(Qualitative Analysis)则以逻辑学为基础。结论的表述形式不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要以数据、模式、图形等来表达,而定性研究(Qualitative Analysis)结论多以文字描述为主。

定性研究论文框架：学术论文的八股文写作方法

写在前面：

大部分的学术论文，基本遵循了 “前言/背景介绍→文献回顾→研究方法/设计→研究结果→讨论” 的框架。换句话说，当你在写作一篇学术论文时，完全可以按照上述路径架构自己的论文，然后在这个框架中，填充自己的具体研究内容就可以了。

前言/背景介绍   

描述研究所涉及的相关社会背景和清晰阐述具体研究问题。如研究在哪里开展的，研究的社会背景和脉络是什么，以及本研究对该领域的实践和政策等方面的有什么重要意义。

将本研究问题和具体的研究目标跟与此相关的社会问题、健康问题或相关知识、理论联系起来。简要论述为什么定性研究方法适用于该研究问题。

文献回顾 

首先，回顾与本研究问题相关的最新研究发现。

其次，简要讨论相关的，尤其是研究对象相关理论视角。

然后，指出在回应类似研究问题的复杂性时采用不同研究方法可能会遇到的局限。

最后，总结以往研究的优点和不足。

研究方法   

研究方法部分应详细阐述开展本研究的原因、研究过程以及执行步骤。应注意，如果定性研究只是研究所采取的混合研究方法（mixed methods）的一个组成部分，那么在文章中应尽早明确这一点。

描述研究者的价值判断或者所持观点和立场，包括可能会影响到研究过程和结果的研究者的个人特征和背景。描述作者的反身性（reflexivity）不仅能使读者清楚地认识到作者是如何看待研究对象和研究本身，而且对透明化（transparent）研究过程具有重要意义。此部分一般需交代以下各方面要求的内容，但也视具体研究而定，如不适用，请简述原因：

具体研究方法

01

确定具体的研究视角或方法（例如传记法、叙事研究法、民族志法、扎根理论法、现象学法和影像发声方法等）。

简要描述研究中用到的理论视角和关键概念（允许使用图表来帮助理解这些概念）。

告诉读者关于选择研究方法的基本原理，为什么这个方法适合此研究问题，以及所选的研究方法将如何完成论文所描述的研究目标。

招募和抽样过程

02

详细阐明研究成员是如何招募来的。如果研究的对象是人的话，他们是如何参与到本研究中的。

清楚描述抽样方法和抽样的类型（如目的性抽样、方便性抽样、滚雪球抽样等）。

汇报样本量以及样本的特征，被调查者是否存在中途退出或拒绝参与的情况，并解释为什么该样本量足够满足本研究需求。

详细描述本研究抽样方法在内的研究单位、涉及物质环境及调查环境，但需要保护被调查者的隐私。

描述样本饱和状态是如何执行、记录和实现的（例如，不再进一步收集新的数据，是因为增加的数据对产生的理论贡献很少，或对研究结果/主题几乎没有新的影响和变化）。

数据收集过程

03

收集数据的方法。详细描述收集数据的方法（例如访谈法、观察法、文献资料法等），从而帮助读者了解该研究数据的潜在充分性（如对每一位被调查者不仅只是一次访谈，还在研究过程中进行了长期细致的观察）。

谁收集数据。汇报数据收集者的信息，以及他们是否接受过相关定性研究训练等简要的背景信息。如何保证数据准确度。数据是否经过三角校正（triangulation，即有三个以上研究人员对定性数据和结果进行相互检验与核查）。假如是单个研究人员在单个时间点收集的数据，则应标注此研究局限。

说明研究中是否采取了特殊的数据收集方法。详细介绍这些特殊的方法，解释为什么选择此方法，或是此方法与其他方法相比的优势之处。

“在哪”及“何时”收集的数据。标注数据收集的地点，以及数据收集的时间。

如果采用了多种数据收集方法，那么还需要汇报不同方法之间是如何相互补充的。

数据分析

04

提供数据分析的详细步骤，以及得出结论的过程。

对研究主题分析进行充分描述，以帮助读者更好地理解这些研究主题是如何产生的；这些信息是增强研究发现可信度的关键。

描述用于提炼研究主题的标准。避免使用模糊的词语来表述数字或频率，比如若干（a number of）或者一些（some）；相反地，可以使用一些能相对清楚表达频次概念的词汇，例如很少（few）、许多（many）、最多（most）、大多数（a majority）。

确定编码者（coder）的数量。

如果有多个编码者，需解释编码者之间一般是如何保持一致的（编码标准），以及对不一致的编码是如何处理的。

描述设计和检验编码过程的步骤。

描述所有步骤中如何建立内部信度（interrater reliability）或者一致性（concordance）。

描述如何提高研究结果的可信度（credibility）、可转换性（transferability）、可核查性（auditability）、可确定性（confirmability）或者其他方面的好的标准。例如，同行核检（peerdebriefing）、审核追踪（audit trail）、负性个案分析（negative case analysis）、长期的参与观察（prolonged engagement）、数据三角校正（datatriangulation）、内部成员校验（member checking）等。

如使用了软件辅助分析数据，可考虑标注所使用的定性数据分析软件的类型。例如，如果软件的使用对于如何进行数据分析具有重要影响，那么标明软件的类型就是比较关键的信息。

研究伦理

05

明确说明该研究是否获得相关伦理审查委员会（如Institutional Review Board，IRB）的审核和批准（或者豁免）。

描述知情同意书的发放过程（如口头或书面形式）。

简要描述如何保护被调查者的隐私，以及匿名化的具体措施，特别是在论文报告中应使用化名。

此外，还应描述如何确保研究数据的安全。

文章应避免汇报那些对了解调查方法或理解研究发现的不重要的信息，以防止不经意间暴露被调查者的身份。例如，当研究场所的相关信息并不是解释选择该研究方法的关键因素，那么应该避免长篇大论地对研究场所进行过于详细的描述。

结果或发现

结果（或研究发现）部分应该呈现从分析中提炼出来的主题，换言之，这部分的内容不应只是简单的描述性内容，而应挖掘现象背后的东西，如：检验不同研究主题之间的关系，讨论某些现象之间的规律，而非简单地报告一系列主题。此外，应考虑是否能找到某些理论来帮助解释研究发现。

指出研究发现之间的可能存在的复杂性，如果有可能，还应指出那些意想不到的研究发现。

谨慎引用研究对象的语录以丰富文章，从而让研究对象自己“发声”来支持所要呈现的研究主题或对其他观点进行进一步阐释。

确保引文充分和准确地表达想要呈现的主题、话题或概念等。

确保研究发现和文章的阐释跟引文之间是相互联结的。

研究的引文可以来自多种渠道和形式。例如，为了防止信息遗忘，研究人员可能引用来自数据刚收集完后的详细的田野笔记。

必要的话，可加入能更好地帮助读者理解研究的图表。但是，这些图表不应该重复文本可以表达清楚的内容，而应该用于帮助阐明那些靠文本很难完全描述的某个概念或某种关系。这些图表应该清楚易懂，作者应清楚地标注图例或注释来帮助读者理解图表。

讨论   

总结研究发现，并将这些发现跟研究问题联系起来。

讨论本研究的优势和不足。例如，有关定性研究普遍会遇到的抽样的局限性，或是相对较少的样本量或缺乏深度的数据也许会降低研究的推广性（transferability）。不过需要注意的是，在定性研究中，缺少普遍性或概括性（generalizability）并非是一种不足。

阐述研究发现如何有助于丰富社会工作相关实践知识，或对发展相关政策起到的影响或贡献作用。

解释研究发现可以应用到社会工作相关实践、研究或者公共政策领域的方法。描述研究发现是如何丰富和贡献相关领域知识，即描述研究发现是否与以往相关文献或理论相符合，或者对现有的知识或理论进行了补充。

教育研究方法中定性研究论文参考文献

教育研究方法中定性研究论文参考文献

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怎样用定性或定量的方法写论文

定性方法是根据社会现象或事物所具有的属性和在运动中的矛盾变化，从事物的内在规定性来研究事物的一种方法或角度。它以普遍承认的公理、一套演绎逻辑和大量的历史事实为分析基础，从事物的矛盾性出发，描述、阐释所研究的事物。进行定性研究，要依据一定的理论与经验，直接抓住事物特征的主要方面，将同质性在数量上的差异暂时略去。

定量分析法（quantitative analysis method）是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。

经济学研究的定量与定性分析探究

经济学研究的定量与定性分析探究

研究是通过各种研究方法对事实或材料进行加工整理，以获取新的可靠知识的思维活动。研究方法的选择、运用和创新对研究工作至关重要。以下是我为您整理的经济学研究的定量与定性分析探究论文，以供参考。

摘要： 定性分析和定量分析是经济学研究的两种基本手段。前者是对经济事物本质及其属性的分析;后者是对经济事物进行量的考察。本文试图就定性、定量分析的定义其各自的特点入手，阐述学术研究界关于他们的争论，并分析经济学研究中定性分析与定量分析的关系。

关键词： 定量分析;定性分析;经济学研究

研究是通过各种研究方法对事实或材料进行加工整理，以获取新的可靠知识的思维活动。研究方法的选择、运用和创新对研究工作至关重要。在经济学的发展过程中，经济学家不断引进别的学科研究方法或开创一系列新的研究方法为之服务。这些研究方法的引进和创新都极大地推动了经济理论及相关科学理论的发展，拓展了经济学研究的深度和广度。然而我们也必须正确的认识和运用经济学方法论中的研究方法，把握正确的尺度和方向才能使我们的研究工作事半功倍。但由于经济研究对象的特殊性和复杂性，关于经济研究中的两种分析方法即定性分析与定量分析，哪一种方法更科学、更合理，学术界一直存在争议。

在经济学界，主张定量分析的观点认为，采用数学语言，遵循数学所固有的逻辑程序，有助于清晰地表达思想，使概念精确，论证富有逻辑性，避免曲解和混乱，混乱，如经济学家施蒂格勒认为这种转换不仅值得搞，而且非搞不可。其转换有助于经济学与数理经济学的发展。另一方面，与其对立的观点认为，虽然严格地遵循数学逻辑程序，能使混乱的思想呈清，但数学只是经济认识的辅助手段，不能取代质的分析，滥用数学手段，也会产生许多谬误。著名经济学家萨缪尔森就认为，这种转换不仅无益，而且涉及到一种陈腐的智力几何学。结合国内经济学研究中所出现的对于定性分析和定量分析的争论，本文试图就定性、定量分析的定义其各自的特点入手，分析定性分析与定量分析在经济学研究中的相互关系。

一、定性分析的定义及特点

定性分析是认识事物的质、寻找事物的本质联系，是对事物或事件的性质和特点的分析。所谓质，即指事物成为其自身并使之区别于其他事物的内部规定性。世间万物之所以能呈现出多样性，是其自身与他物相区别，具有自身的特定的质。只有正确地认识了事物的质，才能把不同的事物区别开来。

而只有清楚地认识事物本身并把握其发展变化的趋势，才能在实践中采取相应的政策措施。而定性分析正是在这一基础上，根据事物的现象、性质来确定概念，判断其未来的发展程度，对事物进行非数量化的分析。如对方针、政策的反映，某些商品的价格调整引起的生产和市场形势的变化，经济体制改革对市场形势的影响，国际化贸易带动下购买力投向的变化等，这些都难以准确地用数量来表示，只能用定性分析的方法，做出估计和判断。定性分析是建立在经验和逻辑思维的基础上的，主要依靠个人主观经验和直观材料来进行分析，从而确定未来事件和趋势的发展性质、发展程度。它对长期远规划、重大问题的发展前景、市场形势的估计和判断，以及制定工作计划和企业经营活动，都有一定的指导意义。

在经济研究中，定性分析主要通过运用历史和逻辑相统一的抽象方法，将研究的注意力集中在经济现象的本质上，归纳影响经济运行机制的主要因素，然后通过对主要因素的分析和综合，演绎出经济发展的一般规律。回答各主要因素对经济运行的影响，各主要因素间的抽象关系，经济发展的历史过程，以及未来的发展趋势等问题，比较适合个案在不同层面进行深入的和多侧面的分析研究。如专家调查法、主观概率法、意见集合法、相互关系分析法、历史经验分析法等等，都是属于定性分析的一些具体方法。

定性分析的特点是简便易行，在缺乏资料的情况下也可以加以引用。它的不足之处是，缺乏量的分析，是粗放性的，不够具体，有一定的主观成份因此容易受分析、判断者的情绪和形势气氛的影响。

二、定量分析的定义和特点

定量分析是指对事物进行量的方面的`分析和研究。量是指事物的规模、发展程度、速度，以及其构成成分在空间上的排列组合等可以数量表示的规定性。它是用数量指标来分析研究事物的实践结果和发展趋势及其程度的。定量分析是建立在数学、统计学、计量学、概率论、系统论、控制论、信息论、运筹学和电子学等学科的基础上，运用数字、方程、摸型、图表和计算机等进行分析研究的。

主要分析方法包括数理经济学和计量经济学两方面。它可以应用于经济活动中的市场预测、经营决策、经营动态分析、商品调运分析、库存分析、成本核算、费用效益、经济效果、劳动效率、市场动态分析等各个方面。随着科学技术的发展和管理水平的不断提高，经济学研究中数理与计量分析的应用将越来越广泛，其作用将越来越大。因素量、时间量和比例量的分析都属于定量分析的范畴。定量分析的特点在于它的敏感性，精确性和客观性。

定量分析相对于定性分析的主观性而言的，定量分析基于经验事实，可以通过数学或计量模型所具有的抽象性和逻辑结构的严谨性，对事物的发展变化及状态趋势给予客观的分析，并立刻做出相应的判断。但由于并非所有的经济现象都能够以数量或数值的形式表现出来，也必然造成了定量分析的局限性。

三、定性分析与定量分析的关系

综上所述，在经济学的研究中引入数学的方法是具有其必要性的。早在“边际革命”时期，新古典经济学派的瓦尔拉斯、帕累托、埃奇沃斯等人就大量的运用了数学方法对经济理论和经济现象进行研究分析。李嘉图在其代表作《经济学与赋税原理》中，对等级地租、工资、资本周转和比较成本等问题的论述，就多次运用了数学图表分析。

20世纪初，计量经济学鼻祖费里希·丁伯根也将经济理论、统计学和计量数学结合起来，运用数学模型研究经济周期，并获得了丰硕的成果。数学的抽象性可以使复杂的经济关系变得清晰。数学的精确性可使经济范畴之间的数量关系得到精确的研究和描述，也有助于经济范畴得到精确的定义。数学的严密的逻辑性可使经济学理论的推理得到事半功倍的效果，且使理论中的错误得到一定程度的匡正。但同时我们也必须正视数学方法所存在的缺陷，数学方法毕竟只是一种工具，它的好坏全在于人对它的使用。同时作为进行量的分析手段，数学分析的运用必须以质的分析为前提。

再者，在现实的经济领域中，有不少经济现象很难简单的运用数学模型加以解释和说明。强性使用数学模型将一些因素量化反会导致与经济想象的偏离、失真或者脱离研究的现实意义的状况。凯恩斯在其《通史》中，也批判了“将经济分析体系形式化了的符号伪数学方法”，认为“在令人自命不凡但却无所助益的符号迷宫里，作者会丧失对于真实世界中的复杂性与相互依赖的洞察力。”

然而，当今的经济学的研究领域中对于量的认识和处理出现了不少的偏差。国内外许多学者由于在经济学研究上很难迅速出成果，就纷纷在数学形式上大做文章，而忽略了所研究经济现象或事物的本质，缺乏对经济现象的直观判断和价值的认识，只注重数学分析的花哨的表面和模型的复杂性。更有甚者，为了使论文和研究满足数学逻辑一致性，编造经济数据，并拼凑参数范围，从而得到“理想”的实证结果，最终不是使经济研究的内容脱离现实或失去研究的真正意义。

定量分析虽具有一定的优越性，但它本身只是对大量样本的部分特征的精确研究，所以只能对经济现象的比较表层的、可以量化的部分进行测量，但无法对其深层的原因和具体的细节进行深刻剖析。经济研究的正确取向应建立在对经济学本身的内容和研究对象的本质有了一定认识的基础上。

马克思主义哲学认为，“任何事物都具有质的规定性与量的规定性两个方面，都是质与量的统一体。质是具有一定量的质，量是在一定质的基础上的量。不同质的事物拥有不同的量和量的界限范围。一方面，质决定着一定的量，规定着量的活动范围。另一方面，质必须以一定的量作为必要条件，它决定于数量的界限。量变超过了数量的界限，事物的质就会改变。所以，质和量是互相结合、互相规定的，并形成事物质与量的统一体，即度”。同样的，在经济研究中，定性分析与定量分析实质上是同一认识过程的两个方面。

定性分析是定量分析的基础，是认识的起点。定量分析是定性分析的深化，是认识的精确性。定性分析主要是通过理解和解释，来把握教育现象的整体意义和价值关系的，它揭示的是教育现象中的价值性、历史性和社会性。经济学研究的问题提出、理论建构、假设验证、结果评价都是在定性分析的基础上展开的。定量研究中的逻辑命题、数学模型和统计分析都自然应当建立在对基本问题或理论假设的理解和解释基础之上。定量方法研究的是事物的量变过程，并通过研究事物所具有的度，即事物保持自己质的限度和范围，来把握事物相对稳定的本质特征。因此，经济学研究中，不应把定性研究和定量研究割裂开来，对立起来，而应把它们统一起来，通过对经济学现象本身的量变以及数量关系的分析，来达到对于经济现象本质规律的认识。

四、结论

总之，经济学实质上是一门研究在既定资源约束下人类经济行为和经济现象的科学。人的行为往往具有盲目性、社会性和主观性等非理性特征，不是所有都可以用理性逻辑来进行量化分析并加以解释的。同时人类社会又是一个多变量、多因素和多层次的复杂的动态系统。经济学的研究对象决定了其研究方法不能单一，而应该容多角度的不同侧面进行求证分析，经济研究需要更加精密的研究理论加以深化。因此，决定了经济学必须兼容其他自然学科与社会学科，作到定性与定量分析想结合。

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