Количественные исследования¶

Среди множества способов изучения мира количественные исследования являются основным методом, в котором языком являются числа и статистика, стремящаяся к объективному и систематическому измерению социальных и природных явлений. Это не просто работа с числами; суть метода заключается в эмпирической парадигме, проверяющей гипотезы, выявляющей закономерности и предсказывающей будущие тенденции посредством количественных данных. Когда необходимо ответить на вопросы вроде "Сколько?", "Насколько часто?" или "Существует ли значимая связь между двумя явлениями?", количественные исследования становятся незаменимым инструментом.

Этот метод стремится преобразовать сложные явления в измеримые и сопоставимые переменные и, применяя строгий статистический анализ, делать выводы, которые можно обобщить и проверить. От тестирования эффективности лекарств в медицине до изучения предпочтений потребителей в маркетинге и анализа макротрендов в социологии, количественные исследования обеспечивают прочную логическую и информационную основу для понимания и преобразования мира.

Основная логика количественных исследований¶

Весь процесс количественных исследований похож на строгую логическую дедукцию, где основной задачей является проверка теоретических гипотез с помощью данных.

Переменные: Это основные элементы количественных исследований. Исследователи обычно сосредотачиваются на двух ключевых переменных: независимые переменные, то есть факторы, которые исследователь манипулирует или изменяет; и зависимые переменные, то есть измеряемые результаты, изменяющиеся в зависимости от независимых переменных.
Гипотеза: До начала исследования исследователь на основе существующих теорий или наблюдений формулирует проверяемое предположение о взаимосвязи переменных. Например: "Увеличение размера кнопки на веб-сайте (независимая переменная) повысит уровень кликов по ней (зависимая переменная)."
Выборка: Поскольку невозможно изучить всю целевую популяцию (генеральную совокупность), количественные исследования выбирают для изучения репрезентативную часть индивидов (выборку). Чтобы обеспечить обобщаемость выводов, процесс выборки должен быть научно обоснованным, обычно включающим случайную выборку, стратифицированную выборку и т. д.
Анализ данных: После сбора данных исследователи используют статистические инструменты (например, описательную статистику, статистику вывода) для анализа данных и проверки истинности исходной гипотезы.

Блок-схема количественных исследований¶

Как провести количественное исследование¶

Определение исследовательского вопроса Сначала вам нужен четкий, конкретный и измеримый вопрос. Например, преобразуйте расплывчатую идею "Хочу понять уровень счастья студентов" в точный вопрос: "Существует ли положительная корреляция между уровнем дохода семьи и субъективным уровнем благополучия студентов?"
Построение теории и гипотез Изучите соответствующую литературу и теорию, чтобы понять, что уже известно об этом вопросе. На основе этого сформулируйте свои гипотезы, например: "H1: Чем выше уровень дохода семьи, тем выше субъективный уровень благополучия студентов."
Проектирование исследования и измерений Определите тип исследования (это будет опрос, эксперимент или корреляционное исследование?) и разработайте инструменты сбора данных. Например, составьте анкету, включающую варианты "диапазон ежемесячного дохода семьи" и международно признанную "Шкалу субъективного благополучия".
Выборка и сбор данных Определите свою целевую исследуемую популяцию (например, "студенты по всей стране") и используйте подходящие методы выборки (например, случайный отбор из нескольких университетов), чтобы разослать анкеты и собрать данные.
Анализ и интерпретация Введите собранные данные в статистическое программное обеспечение (например, SPSS, R) и проведите описательную статистику (например, вычислите средний балл благополучия) и статистику вывода (например, выполните корреляционный или регрессионный анализ), чтобы проверить, подтверждается ли ваша гипотеза собранными данными.
Написание отчета В конце концов, систематически напишите исследовательский отчет, в котором подробно опишите весь процесс исследования, результаты анализа данных, сделанные выводы и ограничения исследования.

Примеры применения¶

Пример 1: A/B-тестирование при оптимизации веб-страниц

Ситуация: Компания электронной коммерции хочет увеличить коэффициент конверсии кнопки "Добавить в корзину" на странице продукта.
Применение: Они разработали две версии кнопки: версия A была красной, а версия B — зеленой. Распределяя трафик сайта случайным образом между двумя версиями, они собрали данные от десятков тысяч посетителей. Статистический анализ показал, что уровень кликов по зеленой кнопке (зависимая переменная) был на 15% выше, чем по красной, и разница была статистически значимой. Компания приняла решение использовать зеленую кнопку на всем сайте.

Пример 2: Клинические испытания новых лекарств

Ситуация: Фармацевтическая компания разработала новое лекарство для снижения артериального давления.
Применение: Исследователи набрали 500 пациентов с гипертонией и случайным образом разделили их на две группы. Экспериментальная группа принимала новое лекарство, а контрольная группа — плацебо без активных ингредиентов. Через три месяца измерили изменение артериального давления (зависимая переменная) у всех пациентов. Результаты показали, что снижение давления в экспериментальной группе было значительно больше, чем в контрольной, что доказало эффективность нового лекарства.

Пример 3: Оценка эффективности государственной политики

Ситуация: Город внедрил политику ограничения движения транспорта по принципу "нечетные-четные" номера, чтобы снизить уровень дорожных заторов.
Применение: Правительство провело количественную оценку реального эффекта политики, анализируя данные о транспортных потоках, среднем времени поездок и индексе качества воздуха (зависимая переменная) за год до и после внедрения политики. Было установлено, что после внедрения среднее движение транспорта в будние дни сократилось на 20%, однако дорожные заторы в выходные дни ухудшились.

Преимущества и ограничения количественных исследований¶

Основные преимущества

Объективность и воспроизводимость: Поскольку исследования опираются на числовые значения и стандартизированные процедуры, их результаты относительно объективны и могут быть воспроизведены другими исследователями.
Высокая обобщаемость: Благодаря научно обоснованной выборке выводы исследования могут быть распространены с выборки на более широкую популяцию.
Возможность статистического анализа: Позволяет выполнять сложное статистическое моделирование для выявления точных взаимосвязей между переменными.

Возможные ограничения

Упрощение реальности: Сведение сложных социальных явлений к ограниченному числу переменных может упускать богатый контекст и более глубокие причины этих явлений.
Невозможность ответить на вопрос "почему": Метод эффективно выявляет "что" и "насколько", но часто не может глубоко объяснить мотивацию и процессы, лежащие в основе явлений.
Ошибки измерения: Проектирование анкет и ответы участников могут содержать смещения, влияющие на точность данных.

Расширения и связи¶

Качественные исследования: Качественные исследования идеально дополняют количественные. После того как количественные исследования выявят макротренды, качественные исследования могут использоваться для глубокого изучения скрытых причин.
Смешанные методы исследований: Комбинируют количественные и качественные исследования, чтобы получить наиболее полное и глубокое понимание проблемы.
Корреляционные исследования и экспериментальные исследования: Оба являются конкретными типами количественных исследований; первые сосредоточены на взаимосвязях между переменными, а вторые направлены на установление причинно-следственных связей.

Ссылка: Методология количественных исследований основана на позитивистской философии, а ее статистические основы были заложены такими статистиками, как Карл Пирсон. Классическим учебником в этой области является книга Ирла Бэбби "Практика социальных исследований".