- 量性研究 像一个 “科学家”，他关注的是客观、可测量的数据，试图通过大样本数据来验证一个假设，发现普遍规律，他想知道的是 “有多少？” 和 “是什么关系？”。
- 质性研究 像一个 “艺术家”或“记者”，他关注的是深度的、丰富的、主观的经验和意义，试图通过小样本的深入探索来理解一个现象背后的“为什么”和“怎么样”，他想知道的是 “为什么？” 和 “是怎样的体验？”。
下面我们从多个维度进行详细的对比。
（图片来源网络，侵删）
核心区别对比表
| 维度 | 量性研究 | 质性研究 |
|---|---|---|
| 哲学基础 | 实证主义 认为有一个客观存在的现实，研究者可以独立于这个现实之外进行客观测量，强调“事实”和“证据”。 |
解释主义/建构主义 认为现实是主观的、由社会建构的，研究者本身就是研究过程的一部分，旨在理解和解释人们赋予世界的意义。 |
| 研究目标 | 检验假设、预测、控制 旨在验证变量之间的关系，建立普遍性的理论和规律，将结果推广到更广泛的群体。 |
探索、理解、描述 旨在深入探索一个现象，理解其背后的深层原因、过程和意义，生成新的理论或假设。 |
| 研究问题 | “是什么？”、“有多少？”、“A和B之间有关系吗？” “使用新教学方法的学生，其考试成绩是否显著高于传统方法的学生？” |
“为什么？”、“是怎样的？”…… “教师们是如何体验和适应新教学方法的？他们面临了哪些挑战和机遇？” |
| 数据类型 | 数字数据 如年龄、身高、分数、百分比、频率等。 |
文字、图片、音频、视频等非数字数据 如访谈记录、观察笔记、开放式问卷回复、文件、影像等。 |
| 抽样方法 | 概率抽样 如随机抽样，确保样本具有代表性，目的是将结果推广到总体，样本量通常较大。 |
目的性抽样 如有目的地选择能提供丰富信息的“信息丰富型”个案，目的是深入理解，而非推广，样本量通常较小。 |
| 数据收集方法 | 结构化工具 如问卷调查、结构化观察、实验、结构化访谈、现有数据库。 |
非结构化/半结构化工具 如深度访谈、焦点小组、参与式观察、案例研究、开放式问卷、文献分析。 |
| 数据分析方法 | 统计分析 如描述性统计（均值、频率）、推断性统计（t检验、方差分析、回归分析）。 |
主题分析、内容分析、话语分析、扎根理论、叙事分析 通常是归纳式的，从数据中提炼出主题、模式和类别。 |
| 研究者角色 | 客观的观察者 研究者力求与研究分离，保持中立，减少对研究过程的干扰。 |
积极的参与者 研究者是研究工具的一部分，其背景和视角会影响研究过程，需要反思性。 |
| 研究结果呈现 | 客观、概括 以图表、数字、统计报告形式呈现，追求精确和可重复性，结果通常具有概括性。 |
描述性、叙事性 以丰富的引文、故事、案例分析等形式呈现，力求生动和深刻，结果通常具有情境性。 |
| 优点 | 结果客观、精确。 具有高度概括性。 结构化，易于重复。 能检验因果关系。 |
深入、全面、丰富。 灵活，能探索未知领域。 能揭示复杂的社会现象。 关注“人”的体验和意义。 |
| 缺点 | 忽视背景和情境。 难以探索“为什么”。 可能过于简化现实。 无法深入理解个体主观体验。 |
结果主观性强。 难以推广到其他情境。 耗时耗力。 研究者偏见难以完全避免。 |
详细解释与举例
哲学基础：研究世界的根本看法不同
- 量性研究 基于实证主义，认为世界像一个钟表，有客观的运行规律，研究者的任务就像一个钟表匠，通过精密的测量（问卷、实验）来发现这些规律，要研究咖啡提神的效果，会找一组人喝咖啡，另一组喝安慰剂，然后精确测量他们的反应时间和错误率，看是否存在显著差异。
- 质性研究 基于建构主义，认为现实是由我们的思想、语言和互动共同构建的。“幸福”对不同的人来说有不同的含义，研究者的任务是像一个人类学家，深入到“田野”中去，通过访谈和观察，理解人们是如何定义和体验“幸福”的。
研究目标：验证 vs. 探索
- 量性研究 的目标是 验证，它通常从一个明确的理论或假设出发（“每周运动三次能降低抑郁水平”），然后通过收集数据来证明或推翻这个假设。
- 质性研究 的目标是 探索，当对一个知之甚少的领域进行研究时，质性方法非常有用，想了解“大学生在疫情期间的在线学习体验”，研究者不会预设答案，而是通过访谈学生，去发现他们遇到的各种问题、感受和应对策略，从而形成对这个现象的初步理解。
数据与分析：数字 vs. 文字
- 量性数据分析 就像是“烹饪食谱”，你按照固定的步骤（输入数据 -> 选择统计方法 -> 运行分析 -> 得出P值、均值等），得到一个标准化的结果，SPSS或R软件可以帮你完成这些计算。
- 质性数据分析 更像是“侦探破案”，研究者需要反复阅读访谈记录（转录稿），寻找反复出现的词语、句子或想法（即“初始编码”），然后将相似的编码归类成“主题”，最后将这些主题串联成一个有逻辑、有深度的故事，来解释所研究的现象，这个过程没有固定的公式，非常依赖研究者的洞察力和分析能力。
混合方法研究
在实际研究中,量性和质性方法并非水火不容，越来越多的研究者采用 混合方法研究，将两者的优点结合起来，以获得更全面、更深入的理解。
例子：研究“一个新App的用户体验”
- 第一阶段（量性）：向1000名用户发放问卷，收集他们使用App的频率、满意度评分（1-5分）、遇到的技术问题数量等量化数据，这可以让你快速了解整体情况，80%的用户表示满意，平均分为4.2分”。
- 第二阶段（质性）：根据问卷结果，从“非常满意”和“非常不满意”的用户中各抽取10人，进行深度访谈，通过访谈，你可以了解到为什么他们满意（界面设计很友好，功能很实用”）或不满意（某个按钮设计得很反人类，经常误触”），从而挖掘出量化数据无法揭示的深层原因。
选择量性研究还是质性研究,完全取决于你的 研究问题。
- 如果你想知道 “有多少”、“是否相关”、“哪个更好”，并且希望结果能推广，那么选择量性研究。
- 如果你想知道 “为什么”、“是怎样的体验”、“发生了什么过程”，希望深入理解一个现象，那么选择质性研究。
两者没有绝对的优劣之分,只是回答不同类型问题的不同工具，理解它们的区别，能帮助研究者更科学地设计自己的研究，并更好地解读他人的研究成果。
（图片来源网络，侵删）
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