योग्यता और मात्रात्मक अनुसंधान के तरीके

पता लगाएं कि आपकी आवश्यकताओं के लिए कौन सा दृष्टिकोण बेहतर है

एक बाजार शोधकर्ता कैसे जानता है कि गुणात्मक दृष्टिकोण का उपयोग कब किया जाए और अध्ययन के लिए मात्रात्मक दृष्टिकोण का उपयोग कब किया जाए? क्या एक दृष्टिकोण दूसरे की तुलना में वास्तव में बेहतर है?

शोध विधियों के बीच एक विकल्प मूल रूप से उन प्रश्नों के बारे में निर्णय लेने के लिए होता है जो एक शोधकर्ता उत्तर देना चाहते हैं और उन प्रश्नों का उत्तर देने वाले डेटा के प्रकार को इकट्ठा करने की व्यावहारिकता। पहला कदम एक स्पष्ट फिट की तलाश है।

यद्यपि दो प्रकार के तरीकों के बीच कई नरम मतभेद हैं, लेकिन एक बहुत ही महत्वपूर्ण भेद है। मात्रात्मक शोध कटौतीत्मक है और एक परिकल्पना की उपस्थिति पर टिका है, जिसे अनुसंधान शुरू होने से पहले पहचाना जाता है। योग्यता अनुसंधान अपरिवर्तनीय है और अनुसंधान प्रक्रिया शुरू करने के लिए एक परिकल्पना की आवश्यकता नहीं है।

आइए इस महत्वपूर्ण अंतर पर नज़र डालें, और तीन महत्वपूर्ण शब्दों में थोड़ा गहराई से डालें जो मात्रात्मक और गुणात्मक शोध को परिभाषित करने में मदद करते हैं।

• अपरिवर्तनीय अनुसंधान
• परिकल्पना
• अपरिवर्तनीय अनुसंधान

मात्रात्मक शोध पुष्टि करता है

मात्रात्मक शोध सामान्य मामले को देखता है और विशिष्ट की तरफ जाता है। अनुसंधान के लिए यह कटौतीत्मक दृष्टिकोण कुछ के संभावित कारण को मानता है और इसके प्रभाव को सत्यापित करने की उम्मीद करता है। चूंकि वाक्यांश कारण और प्रभाव माता-पिता के व्याख्यान के लगभग हर बच्चे के इतिहास का हिस्सा है, इसलिए हम सभी अवधारणा से परिचित हैं।

अनुसंधान में, कारण और प्रभाव संबंधों की ताकत के बारे में हैं। यदि दो चर के बीच एक बहुत मजबूत संबंध मौजूद है, तो कारण और प्रभाव संबंध अत्यधिक संभावित या अत्यधिक संभावना कहा जा सकता है। अभी भी यह कहना है कि प्रभाव कारण के परिणामस्वरूप नहीं होता है, लेकिन इसे बहुत संभव नहीं माना जाता है।

निम्नलिखित एक कटौतीत्मक बाजार अनुसंधान दृष्टिकोण का एक उदाहरण है जो ऑनलाइन खरीद व्यवहार और वेबसाइट शॉपिंग कार्ट के उपयोग में अंतर को मापने का प्रयास करता है:

सामान्य कारण: इंटरनेट शॉपर्स का क्रय व्यवहार जो नियमित रूप से अपने ऑनलाइन शॉपिंग कार्ट में आइटम रखता है लेकिन कई खरीदारियों को पूरा नहीं करता है, वे इंटरनेट शॉपर्स के क्रय व्यवहार से भिन्न होते हैं जो कार्ट को उन वस्तुओं को रखने के लिए नहीं करते हैं जिन्हें वे कभी नहीं खरीदते हैं। विशिष्ट प्रभाव इंटरनेट शॉपर्स जो अपने ऑनलाइन शॉपिंग कार्ट में आदतें रखते हैं लेकिन खरीदारी पूरी नहीं करते हैं, वे उसी वेबसाइट पर लौटने की संभावना 75% अधिक हैं और 7 दिनों के भीतर खरीदारी पूरी करते हैं। शोध ढूँढना 10 दिनों के लिए ऑनलाइन शॉपिंग कार्ट सामग्री को बनाए रखना जब कोई उपभोक्ता खरीद पूरा करने से पहले वेबसाइट छोड़ देता है तो अच्छा व्यवसाय होता है और इसका मतलब है कि उस उपभोक्ता द्वारा देखी गई वेबसाइट पर भविष्य की खरीदारी की उच्च संभावना है।

परिकल्पना - एक टेंटेटिव धारणा

एक परिकल्पना एक बयान के रूप में एक प्रश्नोत्तरी धारणा है या एक सवाल है कि एक शोध प्रयास को उत्तर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मात्रात्मक शोध में, दो परिकल्पना बयान हैं। एक परिकल्पना को शून्य परिकल्पना, या हो कहा जाता है। एक शोधकर्ता उम्मीद नहीं करता है कि शून्य परिकल्पना सत्य हो।

शोध प्रक्रिया के समापन पर, शोधकर्ता एकत्रित आंकड़ों का विश्लेषण करेगा, और फिर नल परिकल्पना स्वीकार या अस्वीकार कर देगा। शोधकर्ताओं ने परिकल्पना की जांच के रूप में - अनुमान - एक अनुमान की पुष्टि करने की प्रक्रिया को संदर्भित किया है।

दूसरी परिकल्पना को वैकल्पिक परिकल्पना या हा कहा जाता है। शोधकर्ता मानता है कि वैकल्पिक परिकल्पना सच है। शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने से पता चलता है कि वैकल्पिक परिकल्पना सच हो सकती है - यानी, यह संभावना है कि डेटा में कोई त्रुटि है जो वैकल्पिक परिकल्पनाओं को सत्य नहीं बनाती है, वैज्ञानिक मानकों द्वारा स्वीकार्य रूप से छोटा है। मात्रात्मक शोध में परिकल्पना परीक्षण कभी पूर्ण नहीं होता है।

ऑनलाइन खरीद व्यवहार के बारे में एक अध्ययन के लिए, एक शून्य परिकल्पना का एक उदाहरण हो सकता है:

हो = इंटरनेट शॉपर्स जो वेबसाइट छोड़ने से पहले कार्ट में सामान डालते हैं, वे वापस आने की संभावना नहीं रखते हैं और इंटरनेट शॉपर्स की तुलना में खरीदारी पूरी करते हैं जो अपने कार्ट में सामान नहीं डालते हैं बल्कि वेबसाइट पर भी लौटते हैं।

एक प्रासंगिक वैकल्पिक परिकल्पना का एक उदाहरण हो सकता है:

Ha = इंटरनेट शॉपर्स जो अपने कार्ट में रखे गए सामानों को खरीदने से पहले एक वेबसाइट छोड़ते हैं, वे निकट भविष्य में एक ही वेबसाइट पर खरीदारी पूरी करने की अधिक संभावना रखते हैं।

योग्यता अनुसंधान एक्सप्लोर

योग्यता अनुसंधान विशिष्ट के साथ शुरू होता है और सामान्य की तरफ जाता है। गुणात्मक शोध में डेटा संग्रहण प्रक्रिया व्यक्तिगत, क्षेत्र-आधारित, और पुनरावर्तक या परिपत्र है। चूंकि विश्लेषण के दौरान आंकड़ों को एकत्र और व्यवस्थित किया जाता है, पैटर्न उभरते हैं। ये डेटा पैटर्न विभिन्न प्रश्नों या अवधारणाओं को आगे बढ़ाने के लिए एक शोधकर्ता का नेतृत्व कर सकते हैं, जिस तरह से एक स्नोबॉल डाउनहिल रोलिंग के समान होता है।

डेटा संग्रहण प्रक्रिया के दौरान, शोधकर्ता आम तौर पर उभरते डेटा पैटर्न के बारे में अपने विचार और इंप्रेशन रिकॉर्ड करते हैं। योग्यता शोधकर्ता अपने शोध के बारे में कई अलग-अलग तरीकों से या कई अलग-अलग स्रोतों से डेटा इकट्ठा करते हैं। प्रासंगिक डेटा के इस विस्तारित दृश्य को त्रिभुज कहा जाता है और यह सुनिश्चित करने का एक बहुत ही महत्वपूर्ण तरीका है कि डेटा सत्यापित किया जा सके। जब डेटा सेट को काफी बड़ा या गहरा माना जाता है, तो शोधकर्ता डेटा की व्याख्या करेगा।

नीचे दिया गया उदाहरण कई तरीकों से सुझाव देता है कि एक गुणात्मक शोधकर्ता डेटा को त्रिकोण कर सकता है और शोध परियोजना को विशिष्ट डेटा से सामान्य विषयों तक ले जा सकता है, और अंत में एक शोध निष्कर्ष या खोज में जा सकता है ।

विशिष्ट उपभोक्ता साक्षात्कार

उपभोक्ता कारण बताते हैं कि वे ऑनलाइन शॉपिंग कार्ट में आइटम क्यों छोड़ते हैं और वे ऑनलाइन खरीदारी क्यों नहीं करते हैं।

• विशिष्ट वेबसाइट उपयोगकर्ता अवलोकन: शोधकर्ता ऑनलाइन शॉपिंग में लगे उपभोक्ताओं का निरीक्षण करते हैं जो रिपोर्ट करते हैं कि वे खरीदारी करते समय क्या सोच रहे हैं।
• सामान्य शोधकर्ता फ़ील्ड नोट्स: शोधकर्ता डेटा संग्रह प्रक्रिया के दौरान उभरते विचारों को रिकॉर्ड करते हैं, जैसे कि ऑनलाइन दुकानदार वास्तविक दुकानों में ड्रेसिंग रूम जैसे शॉपिंग कार्ट का इलाज करते हैं, जहां पीछे की चीजें छोड़कर शॉपिंग अनुभव का हिस्सा है।
• शोध निष्कर्ष: ऑनलाइन शॉपर्स ऑनलाइन खरीदारी कार्ट में वस्तुओं को छोड़ने के अभ्यास से प्रमाणित खिड़की की खरीदारी में संलग्न हैं ; यह उपभोक्ता व्यवहार एक ऑनलाइन स्टोर के साथ परिचितता की भावनाओं में योगदान देता है जो उपभोक्ता को अधिक उपयुक्त समय पर खरीदारी करने के लिए वापस आकर्षित करता है।