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提高效率，完善知识体系，了解研究。定性研究是与定量研究相对的概念，也称质化研究，是社会科学领域的一种基本研究范式，也是科学研究的重要步骤和方法之一。定性研究是指通过发掘问题，理解事件现象，分析人类的行为与观点以及回答提问来获取敏锐的洞察力。几乎每天在每个工作场所和学习环境下都会进行定性研究。定质性研究法是对特定心理现象，行为，团体互动进行深入系统的观察，资料收集，分析理解，从而对所研究的心理现象提供具体，系统的描述。定质性研究是以归纳法为基础的研究。
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 参考文献： [1]沃野.关于科学定量、定性研究的三个相关问题[J].学术研究,2005,(4):41-47. [2][3][10]付瑛,周谊.教育研究方法中定性研究与定量研究的比较[J].教育探索,2004,(2):9-11. [4]陈向明.质的研究方法与社会科学研究[M].北京:教育科学出版社,2002:22-23. [5]栗玉香,冯国有.教育科学研究不宜苛求定量分析[J].上海教育科研,1991,(2):33-35. [6]吴争程.定量方法在我国社会研究中的应用现状探析[J].湖北学院学报(人文社会科学版),2009,6(1):12-13. [7]常 蕤 .教育研究中的定量研究 刍 议[J].沧州师范专科学校学报,2003,19,(1):61-62. [8]伍红梅.定量研究与定性研究的'比较及结合[J].成都航空职业技术学院学报(综合版),2009,9(3):70-72. [9]嘎日达.论科学研究中质与量的两种取向和方法[J].北京大学学报(社会科学版),2004,41(1):54-62.请继续阅读相关推荐： 毕业论文 应届生求职 毕业论文范文查看下载 查看的论文开题报告 查阅参考论文提纲
应该达到以上。信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析。如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性。指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。
在论文写作中，导师常常告诉我们，调研要有信效度检验，那么信度、效度是什么？怎么分析信效度呢？ 信度是指测量的可信程度。 我们来看一个比较理想的状态。当我们用一个测量工具，对我们需要测量的对象测量了很多次后，得到的结果都是一样的。这时我们可以说这个测量工具是可以信赖的。 但是现实中，由于随机误差的影响，不可能达到这种状态。 那么我们怎么评估我们的测量工具是可以信赖的呢？ 我们可以计算我们用自己的测量工具得到的结果与理想状态的差距。如果差距越小，那么我们的测量工具就越可靠。 这个差距就是信度。 信度有不同的指标，我们只要明白什么时候用什么指标来检验信度就可以了。剩下的计算，统计软件可以帮我们完成，我们只要选择我们需要的计算公式进行计算，就能得出我们想要的结果。 效度则是考察我们使用的测量工具是否能有效度量我们要测量的变量。 较为公认的说法是，效度分为三种：内容效度、校标效度和构念效度。 内容效度指问题的撰写是否能准确反映测量的初衷。 校标效度指测量工具与某个公认的标准的关系是否紧密。（研究目的是测量是否能较为准确地进行预测。） 构念效度指测量工具能测量出的结果和理论预测或理论结论之间的关系是否紧密相关。（研究目的是验证理论用于测量的有效性。）那么文献中经常看到的表面效度，聚合效度，区别效度呢？ 表面效度：题项的表述是否明确、清晰、规范。（一般依据专家的意见来检验，具有主观性，不够牢靠。） 构念效度包含区分效度，聚合效度。当测量对象包含较为复杂的相互关系时，需要细化分析了。 区别效度：一个测量中，不同项目得到的测量结果能够得到区分。 聚合效度：测量一个特征的项目中，项目中不同题项应该指向同一相同特征。 那我们具体要怎么做呢？ 和信度一样，我们只要了解在什么情况下用什么指标检验效度就好，剩下的计算软件会帮我们完成。在写文章时，我们只要依据自己的问卷或量表，选择合适的信度、效度检验指标，利用软件计算出结果，就可以验证问卷或量表设计是否可信、有效了。
论文信度效度怎么分析介绍如下：
要看做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。
但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。
另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。
信效度分析：
统计学分析中经常会采用问卷调查的方法来获取分析数据，为了保证统计设计质量，往往需要检测调查问卷的质量，也就是通过问卷测量得到的，反映调查对象客观现象的统计数据的准确性。一个好的调查问卷设计不仅可以保证在多次重复使用下得到可靠的数据结果，即准确性。
论文按内容性质和研究方法的不同可以把论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。理论性文章，是在根据已有的研究文献来建构理论的这类文章。写好理论文章，首先要了解理论文章的性质特点。理论文章是为了研究某个理论问题、论述某个道理、发表个人见解而写的文章，是宣传党的理论、路线、方针、政策的重要手段。诸如评论、杂文、调查报告、心得体会等都是理论文章的范畴。实验型论文写作的前提是实验。所谓实验，又叫科学实验，就是根据一定的研究目的，运用相应的物质手段（实验仪器、设备等），主动干预或控制对象，模拟自然现象或自然过程，以便在典型环境中或特定条件下获得科学事实的一种探索活动。科学实验的构成要素是实验者、实验对象和实验手段，三者缺一不可。科学实验的过程，就是实验者借助于实验手段，使实验对象发生预定变化的过程。科学实验作为一种独立的实践形式，是伴随着近代实验科学的产生和发展，逐渐从生产实践中分化出来的。科学实验的直接目的不是为了生产物质产品，而是为了检验某种科学理论或假说，深化对某一客观事物的认识。描述性论题主要是描述一个相关的事实，然后再进行一些事情的证明，主要是用一些论据来证明你这个论题正确的，而且需要满足一定的过程。主要是发现问题。解决问题还有分析问题。只要通过答辩，然后把这篇论文写完整就可以通过了。第一：毕业设计论文是高等学校教学计划中重要组成部分之一，同时对于学生来说是必不可少的教学阶段。第二：设计论文的含义是指大学生的毕业设计论工不仅实现了理论同实践的密切结合，而且与教学和科研以及生产相相互结合的过程。第三：另外毕业设计论文的撰写也是对学生进行综合素质教次育的重要途经，是学校在培养高级专门人才的过程中十分特殊的一个环节。
一、研究方式区别：
观察研究，是非随机化的研究，在自然状态下对研究对象的特征进行观查、记录，并对结果进行描述和对比分析的研究。
实验研究，就是人为地进行干预措施，而收集到结果的分析性研究。
二、严格性不同：
类实验性研究(quasi-experimental study) 亦称半实验研究，与实验性研究的区别是设计内容缺少 按随机原则分组或没有设对照组，或两个条件都不具备。
但一定有对研究对象的护理干预内容(操纵)。 类实验性研究结果虽对因果关系论述较弱，不如实验 性研究可信度高，
但类实验性研究结果也能说明一定问题 ，在护理研究中比较实用。由于在实际对人的研究中，很 难进行完全的实验性研究，特别要达到随机分组比较困难 ，故选择类实验性研究的可行性较高。
三、可信度不同：
类实验性研究的优点和局限性 优点 类实验性研究在实 际人群中进行人为干预 因素研究的可行性高， 同实验性研究相比更为 实用。
特别是在护理实 践中当无法严格控制干 扰变量而不能采用实验 性研究来回答因果关系 时，类实验性研究是较 好的研究方法。
局限性 由于类实验性研究无法 随机，已知的和未知的干 扰因素就无法向随机实验 那样均衡分布在各组中， 特别是对于无对照组的类 实验，效果的判断更是很 难完全归因于干预措施， 故结果不如实验性研究的 可信度高。
扩展资料：
一、实验性研究，类实验性研究和非实验性研究的区别详细讲解：
1、观察性研究：是非随机化的研究,在自然状态下对研究对象的特征进行观查、记录，并对结果进行描述和对比分析的研究。
2、实验性研究：就是人为地进行干预措施，而收集到结果的分析性研究。
3、实验性研究是人为研究，观察性研究是自然研究。
4、拓展：观察性研究中的基本要素：一个是研究对象，另一个是研究因素。在描述性研究中，研究因素是影响因素；在分析性研究中，研究因素称为危险因素或暴露因素。
5、观察性研究的特征概括：在研究中，不向研究对象施加任何实验因素（干预因素），可以将观察对象按某种特征分组，但不需随机分组。
6、实验性研究是在控制的条件下系统的操纵某种变量的变化，来研究这种变量的变化对其他变量所产生的影响。
二、各类研究特点：
1、以认识现象、发现和开拓新的知识领域为目的。通过实验分析或理论性研究对事物的物性、结构和各种关系进行分析，加深对客观事物的认识，解释现象的本质，揭示物质运动的规律，或者提出和验证各种设想、理论或定律。
2、没有任何特定的应用或使用目的。在进行研究时对其成果看不出、说不清有什么用处，或虽肯定会有用途但并不确知达到应用目的的技术途径和方法。一般由科学家承担，他们在确定研究专题以及安排工作上有很大程度的自由。
3、研究结果通常具有一般的或普遍的正确性，成果常表现为一般的原则、理论或规律并以论文的形式在科学期刊上发表或学术会议上交流。
4、因此，当研究的目的是为了在最广泛的意义上对现象的更充分的认识，和（或）当其目的是为了发现新的科学研究领域，而不考虑其直接的应用时，即视为基础研究。基础研究又可分为纯基础研究和定向基础研究。
5、纯基础研究与定向基础研究的区别如下：纯基础研究是为了推进知识的发展，不考虑长期的经济利益或社会效益，也不致力于应用其成果于实际问题或把成果转移到负责应用的部门。
6、定向基础研究的目的是期望能产生广泛的知识基础，为已看出或预料的当前、未来或可能发生的问题的解决提供资料。
参考资料来源：百度百科-科学研究的类型
3、实践性。论文选题必须是作者本人在科学探索活动中发现的；支持主要观点的论据必须是作者通过观察、考察、实验等研究手段亲自获得的，有实践依据；论文必须是作者本人撰写的。不能有凭空捏造、猜测、成人包办代替的迹象。 以上"三性"是衡量科学小论文的质量标准。如写"太阳花"，尽管你的观察细致入微，它的姿态描写得栩栩如生，它的品格剖析得完美无缺，但如果没有获得科学的、有意义的结论，那最多只能算是一篇好的散文或观察日记，而不是科学小论文。
指导学生选好研究性课题是成功的一半。可结合化学学科教学的实际，也可结合学生的特点、兴趣或本地区和学校的具体情况，根据课题选择的价值性原则、经济性原则、创造性原则和可行性原则选择适宜的课题。例如学到氯气的实验室制法，可以结合氯气的性质，让学生研究新的氯气发生装置，防止氯气污染实验室环境；学到化学平衡时，可以向学生介绍生活、生产、社会中的有关平衡的知识，以及如何应用勒沙特列原理来解释、调节这些平衡。学科知识结合生活、生产、社会问题展开，增强学生问题意识、深究意识和研究欲望。比如合成氨工业，硫酸、硝酸工业，硅酸盐工业，塑料、纤维素等都是很好的结合材料。还可以从简易实验入手，如从鲜花中提取代用酸碱指示剂、改变花的颜色，以兴趣引导学生开拓视野，活跃思维，掌握研究的程序和要求。研究性学习是一种全新的教学方式，是基础教育课程改革的重大突破。
论文信度效度怎么分析介绍如下：
要看做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。
但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。
另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。
信效度分析：
统计学分析中经常会采用问卷调查的方法来获取分析数据，为了保证统计设计质量，往往需要检测调查问卷的质量，也就是通过问卷测量得到的，反映调查对象客观现象的统计数据的准确性。一个好的调查问卷设计不仅可以保证在多次重复使用下得到可靠的数据结果，即准确性。
在论文写作中，导师常常告诉我们，调研要有信效度检验，那么信度、效度是什么？怎么分析信效度呢？ 信度是指测量的可信程度。 我们来看一个比较理想的状态。当我们用一个测量工具，对我们需要测量的对象测量了很多次后，得到的结果都是一样的。这时我们可以说这个测量工具是可以信赖的。 但是现实中，由于随机误差的影响，不可能达到这种状态。 那么我们怎么评估我们的测量工具是可以信赖的呢？ 我们可以计算我们用自己的测量工具得到的结果与理想状态的差距。如果差距越小，那么我们的测量工具就越可靠。 这个差距就是信度。 信度有不同的指标，我们只要明白什么时候用什么指标来检验信度就可以了。剩下的计算，统计软件可以帮我们完成，我们只要选择我们需要的计算公式进行计算，就能得出我们想要的结果。 效度则是考察我们使用的测量工具是否能有效度量我们要测量的变量。 较为公认的说法是，效度分为三种：内容效度、校标效度和构念效度。 内容效度指问题的撰写是否能准确反映测量的初衷。 校标效度指测量工具与某个公认的标准的关系是否紧密。（研究目的是测量是否能较为准确地进行预测。） 构念效度指测量工具能测量出的结果和理论预测或理论结论之间的关系是否紧密相关。（研究目的是验证理论用于测量的有效性。）那么文献中经常看到的表面效度，聚合效度，区别效度呢？ 表面效度：题项的表述是否明确、清晰、规范。（一般依据专家的意见来检验，具有主观性，不够牢靠。） 构念效度包含区分效度，聚合效度。当测量对象包含较为复杂的相互关系时，需要细化分析了。 区别效度：一个测量中，不同项目得到的测量结果能够得到区分。 聚合效度：测量一个特征的项目中，项目中不同题项应该指向同一相同特征。 那我们具体要怎么做呢？ 和信度一样，我们只要了解在什么情况下用什么指标检验效度就好，剩下的计算软件会帮我们完成。在写文章时，我们只要依据自己的问卷或量表，选择合适的信度、效度检验指标，利用软件计算出结果，就可以验证问卷或量表设计是否可信、有效了。
信度一般用阿尔法系数做检验效度一般用T检验，显著性差异指数P检验。一般应该先用小样本做信度和效度，但是做效度的样本也不应该低于60人。然后再做推广。还有你这种量表是否应该在做效度时用校标关联系数呢，但这又需要你有新的校标。因为不太了解具体情况，所以先这么说，在做的时候你要遇到什么问题，你在问我哈。还有建议关于怎么做信度和效度，你还是看一下相关书籍。我觉得这还是很有必要的。 一、信度系数与信度指数 大部分情况下，信度是以信度系数为指标，它是一种相关系数。常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关，理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值，公式为： r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2（x） 公式中r^2(xt)是真分数标准差与实得分数标准差的比值，称作信度系数，公式为： r(xt)=S(t)/S(x) 可见信度指数的平方就是信度系数。 二、测量标准误 信度系数仅表示一组测量的实得分数与真分数的符合程度，但并没有直接指出个人测验分数的变异量。我们可以用一组被试两次测量结果来代替对同一个人的反复施测，于是有了信度的另一个指标，公式为： SE=S(x)√1-r(xx) 公式中SE为测量的标准误，S(x)是所得分数的标准差，r(xx)为测验的信度系数，从公式我们可以看出测量的标准误与信度之间有互为消长的关系：信度越高，标准误越小，信度越低，标准误越大。p value 和t value 我在百度百科上没看到，你自己再找找吧
虽然在大型互联网企业，会有专门的用户研研究员，并且是UED团队中的核心成分，但“用户调研”并不是互联网发展或者随近些年用户体验的发展而产生的，它是 有着长久沉淀且方法论成熟的体系。 在商学院就会有专门的一门课，叫做“市场调研与预测”，有史以来也有很多的专家学者出了很多专著或教材，来论述其理论、方法与实践案例，其中不乏商业市场理论、统计概率、函数变量等管理学或经济学的专业内容。 合理有效的用户调研，是能够在细分领域里找到重要的需求痛点、清晰的定义目标市场、准确定位核心用户的关键 ，但往往因为方法不得当，导致调研成为“形式上的调研”和“无参考价值”的调研。但是，完整系统的学完“市场调研与预测”课程，体量大耗时长，对设计师或者初入行业的非专业背景的小伙伴来说，就不太美好了。 所以，了解核心调研方法和要点，能快速理解并运用在实践当中，就显得很重要。 这里，我翻阅了我校图书馆几乎所有“市场调研”相关书籍，结合实战经验，总结归纳出适合需求分析，或交互设计前期研究的一些方法，让大家快速理解和运用。 总体上，用户调研分为 “定量调研” 和“ 定性调研” 两大类。举个例子体会一下二者的含义与区别。 比如：将玫瑰花分成花芯、花瓣、花叶、花径，是定量研究；玫瑰花为什么象征爱情，还有有什么文化内涵，如何制作能供人食用、产生营养或药用价值等，是定性研究。 再比如：“早餐吃了一个包子”是定量调研；“早餐吃的很少，为什么吃的这么少”是定性调研。 1.定量调研主要就是问卷调查法。 是对具备一定数量的代表性用户进行封闭式的问卷访问，将其调查数据进行录入、整理，通过数学、数据统计等方式量化信息的一种方式。如，早餐吃1个鸡蛋。 2.特点是： 对问卷设计的要求较高，需要调查人员具备社会学、行为学、心理学等知识，有丰富的问卷设计经验；能突破空间限制，在较大范围对众多被访者同时进行调查，节省人力财力和时间；问卷按照结构式和标准化设计，无记名进行，避免主观偏见的干扰，同时具备很好的保密性；以封闭式问题调查，有利于对收集的数据资料进行统计分析和计算机操作。 3.适用范围： -运用在模糊前期的用户需求细分。常见于描述性问题的调研。描述性问题，通常指特征或功能，老人、孩子、工人、某组织、某市场区域等有哪些特征，在这些群体中某行为所占人群的比例，某产品有哪些功能、有怎样的使用频率等。 例如：你的项目是为公交站点开发一款智能站台系统，此刻，你的目标受众非常广泛，到车站等车的男女老少都有可能成为你的用户，而他们的行为特征和诉求会有很大差异，你不知道哪一类人群需求痛点更强，或者哪几类人群是大流量用户、有着共同的需求。这时就要对这些模糊用户进行量性调研。通过大量问卷，你会发现不同年龄段、职业、教育背景、性别，分别在不同出行方式、行为特征、痛点问题、或可挖掘的新需求中的占比。从而找到需要精准对焦的personal，再对其进行深入定性的研究。 -运用在调研后期具体问题或产品概念的评估。常见于因果关系的验证。 根据项目背景或现象设定假设，用大量数据建立的分析模型，来验证不同的因素之间的关系。 例如：当你经过背景调查或深度访谈后，发现“用户等车的焦虑”，可能和“无法得知下一趟车到来的时间”之间存关系，但通过一两个用户的谈话不足以支撑这样的结论，此时需要量性调研，得出用户样本的占比和具体数据，得出可衡量的参考依据。 1.定性调研有背景调查、焦点小组、深度访谈、投射法等主要方法。 是由目标用户或业务专家根据个人的直觉、经验，对研究对象的性质、特征、发展变化规律作出判断的一种方法，其结果是不可量化的。 如：早饭吃的少。 2.特点： 定性分析把研究对象作为一个发展的整体，研究内在关系、过程和其他方面的联系；分析的对象是图片、文字等感性表现形式，而不是精确的数据；调研过程上有一定弹性和灵活性，对结论的分析也没有标准化公式、演算等，不强调逻辑的严密性，而是随着调查对象的变化和不确定性，产生变动，并且是对收集资料进行归纳的逻辑分析，而非统计分析；定性研究受调研者的主观因素影响，对调研背景具有敏感性。 3.适用范围 -运用在在对目标用户有定位范畴，需要对其感性特质的挖掘时。常用于动机、潜在观念、行为过程等研究。例如：还是上文公交站的项目。想知道用户从走到公交站、等车时下意识做的事情、中间的情绪变化和想法、会关注对站台哪些物品、习惯站在什么位置，这一系列过程、以及其原因，就需要在深度访谈、或背景跟踪调查中获得。 -运用在问卷调研后，发现数据展现的某些问题不和逻辑时。常用于事物原因的挖掘、因果联系本质的研究。 例如：对“公交站等车行为”问卷调研中，发现80%的人对“不知下一趟车什么时候到”感到焦虑，但却有70%的人，不需要车站有“列车到站时间显示屏”，此时就要对这部分人群进行定性研究，调查出“为什么”，或许是曾经使用过 但体验不好、或许是需要更好的解决方案、或许焦虑本身不是他们最关键的痛点。 优点：1. 问卷可以大面积发放，有利于全面、准确的收集到资料，方便、迅速的统计； 2. 通过互联网现代化手段，发放成本低、节省时间、提高效率。 3. 样本数量多，有利于分析市场占比和大规模用户行为习惯和特征。 缺点：1. 问题和答案固定，弹性差，只能获得有限的书面信息，所获取的信息量相对机械化； 2. 问卷填写的随机性，会收到部分无效问卷； 3. 依赖用户对文本的理解来获取信息，对调查者文化程度有要求，缺少文化程度偏低人群的数据信息。 优点：1. 调查人员可以在近距离或自然的环境下对用户进行观察和深度沟通，更好的理解他们的行为、动机和感觉； 2. 情感性和潜意识是用户做购买和使用产品决策、进行评判的重要因素，能够通过直接或间接的沟通中充分表现出来； 3. 调查人员通过观察用户表现、表情等获取更多的信息，洞悉用户的真实想法 。 缺点：1. 成本较高、数量少。2.没有大范围的调查结果，不能提供市场占有率相关的决策依据； 3. 调查结论受调查人员个人因素影响较大，存在无法验证和无法重复的缺点； 4. 所获取的统计资料难以用统计的方法处理，难以提供数量方面较完整的信息。 定量和定性调查并不冲突，二者相互结合和补充，可以组成一个完整的调查。 以上提到的每个方法，我会在后面的篇章中一一解读。 当然，所有调研得到的数据结论，都仅仅是现象而已，我们不能够单纯的凭借结论做决策，还需要深入分析这些现象背后存在的本质原因，才能找到用户的真实需求。 就是那个我们所熟知的经典案例所讲的：在发动机没有出现之前，如果你询问人们想要一个什么样的交通工具，所有人都会说“想要一匹更快的马”，但实际上，他们不是要马，而是要更高的交通效率，所以，福特为他们提供了“汽车”。 好啦，下一篇文章，我会详细讲一下，如何设计一份有效的问卷提纲。参考文献： [1] ]唐小飞. 市场研究方法与应用，北京:机械工业出版社. [2]姚小远,杭爱明 市场调查原理、方法与应用, 2015. 上海:华东理工大学出版社出版. [3] 冯丽英，额尔顿陶克涛，巩红禹. 市场调查—理论、分析方法与实践案例. 2003. 北京:经济管理出版社. [4]李国强，苗杰，市场调查与市场分析，2005，北京，中国人民大学出版社.
定性论文和定量论文是两种不同的研究方法，它们的区别如下：
1. 研究对象不同：定性研究的对象通常是文字、图片、录音、视频等非数字化的数据，而定量研究的对象通常是数字化的数据，例如统计数据、问卷调查数据等。
2. 研究方法不同：定性研究通常采用观察、访谈、文献分析等方法进行数据收集和分析，强调对研究对象的深入理解和解释；而定量研究通常采用统计分析、实验研究等方法进行数据收集和分析，强调对数据的客观测量和分析。
3. 研究结果呈现方式不同：定性研究的结果通常是通过描述、解释、归纳等方式进行呈现，强调对研究对象的深入理解和解释；而定量研究的结果通常是通过统计分析、图表等方式进行呈现，强调对数据的客观测量和分析。
总之，定性研究和定量研究是两种不同的研究方法，选择何种方法应根据研究目的和对象的不同而定。