Метод опроса в психологии понятие достоинства и недостатки метода: Метод опроса в социальной психологии

Сравнение количественных и качественных исследований

Узнайте, чем количественные данные отличаются от качественных.

Подписка на профессиональный тарифный планБесплатная регистрация

Количественный и качественный анализ — взаимодополняющие методы, которые можно объединить в опросах, чтобы получить всеобъемлющие результаты.

Проще говоря, количественные данные дают Вам числа для подтверждения общих пунктов Вашего исследования. Качественные данные обеспечивают подробности для глубокого понимания их полных последствий.

Чтобы получить наилучшие результаты от использования этих двух методов в Ваших опросах, важно, чтобы Вы понимали различия между ними. Давайте рассмотрим этот вопрос.

Сравнение количественных и качественных исследований

Определение количественного исследования

Количественные данные представляют собой голые факты — цифры. Количественные данные структурированы и статистически обработаны. Они помогают сделать общие выводы из исследования.

Определение качественного исследования

Качественные данные дают скорее описательную информацию, чем измерительную. Это могут впечатления, мнения или взгляды людей. Качественный опрос менее структурирован — он направлен на глубокий анализ рассматриваемой темы, чтобы получить информацию о мотивации людей, их взглядах и отношении. Такой опрос, с одной стороны, обеспечивает глубину понимания вопросов исследования, а с другой стороны — усложняет анализ результатов.

Когда следует использовать качественные исследования, а когда количественные

Количественные данные позволяют увидеть общую картину. Качественные данные привносят детали и человеческий фактор в результаты опроса.

Давайте посмотрим, как использовать эти методы в исследовательском проекте.

• Формулировка гипотез: качественный анализ помогает собрать подробную информацию по теме. Вы можете использовать ее, чтобы начать исследование, обнаруживая проблемы или возможности, о которых думают люди. Эти идеи могут стать гипотезами, которые будут доказаны посредством количественного исследования.
• Подтверждение гипотез: количественное исследование обеспечивает числовые данные, к которым можно применить статистический анализ, чтобы подтвердить гипотезы. Имеет ли проблема реальную подоплеку или она возникла в результате чьего-то неверного восприятия? Полученные объективные факты позволят принять правильное решение.
• Нахождение общих ответов: в количественном исследовании обычно принимают участие больше респондентов, чем в качественном, так как значительно легче проводить опросы с множественными вариантами ответа, чем серии интервью или фокус-группы. Таким образом, это может помочь получить определенные ответы на широкий ряд вопросов, например: предпочитают ли клиенты Вашу компанию или конкурентов? Какие услуги Вашей компании являются самыми важными? Какое объявление является самым привлекательным?
• Включение человеческого фактора: качественное исследование может также помочь на заключительных этапах Вашего проекта. Комментарии, полученные из открытых вопросов, могут добавить человеческий голос к объективным числам и тенденциям в Ваших результатах. Во многих случаях это помогает узнать, как клиенты описывают Вашу компанию своими собственными словами, чтобы выявить скрытые болевые точки. Качественные данные дают такую возможность.

Как сбалансировать качественные и количественные исследования

Эти два метода исследования не противоречат друг другу. На самом деле они работают намного лучше вместе. В мире Больших данных есть много статистической информации и цифр, которые формируют прочную основу для Ваших решений. Но основные данные будут неполными без информации, полученной от реальных людей, которая придает смысл числам.

Так как же объединить эти две формы исследований? Качественное исследование почти всегда является отправной точкой, когда требуется обнаружить новые проблемы и возможности улучшения — это поможет провести более глубокое исследование позже. Количественные данные позволяют подтвердить и понять каждую проблему или возможность улучшения.

Привести пример?

Допустим, Вы провели конференцию и хотите получить отзывы от Ваших посетителей. Возможно, с помощью количественного исследования Вы уже измерили несколько параметров, таких как уровень посещаемости, общая удовлетворенность, мастерство докладчиков, ценность изложенной информации и т. д. Все эти данные могут быть получены с помощью закрытых вопросов и измерительного метода.

Но Вы также можете добавить несколько открытых вопросов качественного исследования, чтобы узнать то, что Вы, возможно, пропустили. Вы можете использовать следующие вопросы:

• Что Вам больше всего понравилось на конференции?
• Как мы могли бы улучшить Ваши впечатления?
• Есть ли у Вас какие-либо отзывы о конференции, о которых мы должны знать?

Если Вы обнаружите какие-либо общие темы с помощью этих качественных вопросов, Вы можете исследовать их более подробно, внести изменения в Ваше следующее мероприятие и добавить количественные вопросы по этим темам после следующей конференции.

Например, если несколько посетителей сообщат, что самое неприятное на этой конференции было ее труднодостижимое местоположение, в следующий опрос Вы можете добавить количественные вопросы, такие как «Насколько Вам понравилось местоположение?» или вопросы, в которых респонденты могли бы выбрать предпочтительное место из списка.

Закрытые и открытые вопросы

Хороший способ определить, когда следует переключиться с одного метода на другой, состоит в том, чтобы внимательно пересмотреть свои открытые вопросы и спросить себя, почему Вы используете их.

Например, если Вы спросили: «Что Вы думаете о наших ценах на мороженое?», и люди дали отзывы своими словами, вы, вероятно, сразу получите несколько нестандартных ответов.

Если это не то, что Вам нужно, необходимо рассмотреть возможность использования ответа, который легче поддается измерению, например:

Как, по вашему мнению, соотносятся наши цены на мороженое с ценами конкурентов:

• Выше
• Примерно те же
• Ниже

Вопрос такого типа сделает задачу респондентов опроса более ясной, а Вам он предоставит точные данные, которые легко проанализировать.

Как получить качественные данные

Есть много способов, которые можно использовать для проведения качественных исследований, которые предоставят подробнейшую информацию по интересующей Вас теме.

• Интервью. Разговоры один на один, которые позволяют глубоко проработать интересующую тему.
• Тематические исследования. Сбор историй клиентов из подробных интервью.
• Мнения экспертов. Ценная информация информация от хорошо осведомленных источников.
• Фокус-группы. Личные беседы или онлайн-встречи с небольшими группами людей для ознакомления с их мнениями о продукте или идеями по определенной теме.
• Вопросы с произвольным вариантом ответа. Текстовое поле в опросе, в котором респондент может свободно выразить свои мысли по рассматриваемому вопросу.
• Наблюдательное исследование. Например, наблюдение за поведением людей в ходе их обычного взаимодействия с продуктом.

Однако такой метод исследования не всегда позволяет получить точные ответы на важные вопросы. Кроме того, он затрудняет анализ результатов, потому что разные люди используют разные слова и фразы для выражения своей точки зрения, они даже могут говорить о разных вещах, если найдут повод отклониться от темы в своих ответах.

В некоторых случаях использование только количественных вопросов может оказаться более эффективным методом.

Зачем собирать количественные данные?

Вопросы опроса для качественного исследования могу оказаться слишком неопределенными

Чтобы не сбивать с толку респондентов, избегайте таких вопросов как: «Что Вы думаете о нашей интернет-службе?». Вместо этого лучше использовать четкий закрытый вопрос количественного исследования, как в следующем примере.

Надежно ли работает интернет-служба:

• Всегда
• Большую часть времени
• Примерно половину времени
• Иногда
• Никогда

Для ответов на качественные вопросы требуется больше времени

У респондентов не всегда хватает терпения долго размышлять о том, о чем их спрашивают, и писать длинные ответы, которые точно выражают их мнение. Намного быстрее выбрать один из нескольких предварительно загруженных вариантов ответа в анкете. Использование количественных вопросов позволяет включить больше вопросов в опрос и получить больше ответов на них.

Количественные вопросы в большей степени поддаются… количественному определению

Даже для словесных ответов на закрытые анкетные вопросы можно назначить численные значения и преобразовать их затем в индикаторы и диаграммы. Это означает, что общее качество данных будет лучше. Помните, что лишь наиболее точные данные позволяют принимать наилучшие решения.

Примеры использования качественных и количественных вопросов

Наш шаблон опроса для оценки уровня удовлетворенности клиентов включает удачные примеры того, как можно совместно использовать качественные и количественные вопросы, чтобы дать Вам полное представление о том, как развивается Ваш бизнес.

Количественные вопросы:

Как долго Вы являетесь клиентом нашей компании?

• Это моя первая покупка
• Меньше 6 месяцев
• От 6 месяцев до года
• 1–2 года
• Более 3 лет
• Я еще ничего не покупал(а) у Вас

Насколько вероятно, что Вы снова купите наши продукты?

• Чрезвычайно вероятно
• Очень вероятно
• Вполне вероятно
• Маловероятно
• Не куплю

Последующий качественный вопрос:

• Есть ли у Вас другие комментарии, вопросы или замечания?

Ниже приведен другой пример из нашего опроса для оценки мотивации и вовлеченности персонала.

Количественные вопросы:

Когда Вы делаете ошибки, как часто Ваш руководитель отвечает на это конструктивно?

• Всегда
• В большинстве случаев
• В половине случаев
• Иногда
• Никогда

Качественный вопрос:

• Что должен сделать Ваш руководитель, чтобы повысить эффективность своей работы?

Теперь, когда Вы знаете определения качественных и количественных данных и различия между этими двумя методами исследований, Вы можете лучше понять, как использовать их вместе. Вы можете совместить два метода в Вашем следующем проекте, используя один из наших шаблонов опросов, составленных экспертами.

У нас есть шаблоны для всех типов вопросов. Найдите их в нашей библиотеке шаблонов опросов, разработанных экспертами.

Узнайте, как SurveyMonkey может удовлетворить Ваше любопытство

Подписка на профессиональный тарифный план

Бесплатная регистрация

Метод Дельфи: оценка эффективности решений

Содержание статьи

Сегодня существует множество методов для принятия решений, но метод Дельфи считается одним из самых эффективных. Этот метод является универсальным, любой человек или группа людей может использовать его для исследований. Он подходит для решений задач как в работе, так и в личной жизни. В этой статье мы подробно рассмотрим сущность метода Дельфи и основные этапы проведения данного метода.

Основная суть метода Дельфи

Метод Дельфи заключается в экспертной оценке группы людей, но эта оценка должна проходить анонимно, заочно и включать в себя несколько уровней. Процесс может состоять из мозгового штурма, опросов и интервью. Группа людей должна формироваться из независимых экспертов, которые не знакомы друг с другом. Тем самым они не будут влиять на мнение друг друга, а исследование получится максимально чистым. К тому же участникам не обязательно находиться в одном помещении или даже в одном городе. Основная идея состоит в том, чтобы получить максимально объективную и надежную оценку решения проблемы при условии корректной обработки результатов.

В проведении метода Дельфи обязательно должны участвовать две группы:

• 1 группа — это независимые эксперты, которые оценивают проблему;
• 2 группа — это аналитики, которые обрабатывают оценки и приводят результаты к единому выводу.

Основные этапы метода Дельфи

Всего метод Дельфи включает в себя 3 этапа: подготовительный, основной и итоговый. Рассмотрим их подробнее.

Подготовительный этап

Подготовка к исследованию начинается с подбора экспертов в группу. Рекомендуется собирать группу из 20 человек, но можно сформировать экспертную группу с меньшим количеством. Также важно четко сформулировать проблему, чтобы донести основной смысл до участников.

Основной этап

Озвучивание проблемы. Эксперты в начале должны разбить эту проблему на несколько вопросов. Затем аналитики отбирают из этих мелких вопросов самые популярные и из них кратко составляют опросник.

Отправка опросника. После того, как аналитики составили новый опросник, они отправляют его опять участникам. Эксперты еще раз просматривают вопросы, при необходимости дорабатывают их. Проверяют, достаточно ли информации получится в результате, нужно ли еще что-то добавить.

Ответы на новый опросник. Теперь каждый эксперт должен дать развернутый ответ на каждый вопрос в анкете. Придумать свой уникальный способ решения проблемы, прогнозировать риски и предположить возможные варианты развития, недостатки, а также прокомментировать ответы других участников. Задача аналитиков — отобрать похожие мнения и соединить их в один тезис. Если есть мнения, противоречащие друг другу, то они выносятся на обсуждения с экспертами. После чего, кто-то из участников может изменить свое мнение.

Подведение итогов. Процедура с опросником повторяется до тех пор, пока все участники не придут к единому выводу. Если же есть расхождения во мнениях, то, скорее всего, это указывает на тонкости проблемы, которые до этого не были проработаны.

Казалось бы, что в этом методе предусмотрено практически все, но это не так. Есть в методе Дельфи и весомые недостатки.

Недостатки метода Дельфи

• Как правило, аналитики сразу же отбрасывают нестандартные решения, которые могут быть самыми удачными.
• Общественное мнение не всегда является верным.
• Слишком много времени затрачивается на организацию опроса.
• Организаторы имеют слишком большое влияние на участников.

Метод Дельфи относится к самым популярным методам для стратегического планирования и управления, который применяют в Европе. Этот метод отлично подходит для крупных исследований, позволяет в целом оценить проблему и получить экспертное мнение. В жизни часто приходится планировать решения проблем самостоятельно в условиях ограниченного времени. Пройдите прямо сейчас тест «Планирование решения задач», чтобы оценить свой навык и при необходимости усовершенствовать его.

Преимущества и недостатки опросов

Каковы преимущества и недостатки опросов?

Опросы легко разрабатывать, особенно при использовании передовых программных решений для опросов, доступных сегодня. Многие исследователи поддаются искушению собирать большую часть данных онлайн; однако это не всегда предпочтительный способ сбора данных, особенно если респонденты находятся в труднодоступных районах. Независимо от того, использует ли исследователь онлайн-опрос, мобильный опрос, бумажный опрос или комбинацию всех способов, режим должен зависеть от типа исследования и демографических данных респондентов.

Онлайн-опросы и мобильные опросы, как правило, являются наиболее экономически эффективными способами проведения опросов, однако они могут не охватить тех респондентов, которые могут отвечать только с помощью альтернативных способов. Результаты онлайн-опросов и мобильных опросов могут пострадать и сильно отличаться, если важные респонденты будут исключены из исследования. С труднодоступными респондентами может быть легче связаться, используя более традиционные методы, такие как бумажные опросы или личные интервью.

Усовершенствованные программные платформы для проведения опросов имеют многорежимные возможности для онлайн-опросов, мобильных опросов, опросов по электронной почте, бумажных опросов, киосковых опросов и т. д., что дает исследователям возможность опросить даже самых труднодоступных потребителей и анализировать данные всех опросов. режимы в совокупности.

Одной из проблем опросов является возможность связаться с респондентами. Однако опросы имеют ряд преимуществ и недостатков. Они следующие:

Преимущества

• Относительно простое управление
• Может быть разработан за меньшее время (по сравнению с другими методами сбора данных)
• Экономически эффективен, но стоимость зависит от режима съемки
• Можно администрировать удаленно через Интернет, мобильные устройства, почту, электронную почту, киоск или телефон.
• Дистанционное проведение может уменьшить или предотвратить географическую зависимость
• Возможность сбора данных от большого числа респондентов
• Можно задавать многочисленные вопросы по теме, что обеспечивает большую гибкость при анализе данных
• С помощью программного обеспечения для опросов можно использовать передовые статистические методы для анализа данных опроса для определения достоверности, надежности и статистической значимости, включая возможность анализа нескольких переменных
• Может быть собран широкий спектр данных (например, отношения, мнения, убеждения, ценности, поведение, фактические данные).
• Стандартизированные обследования относительно свободны от нескольких типов ошибок

Недостатки

Надежность данных опроса может зависеть от следующих факторов:

• Респондентам может не нравиться давать точные и честные ответы
• Респонденты могут чувствовать себя некомфортно, давая ответы, которые представляются в неблагоприятном ключе.
• Респонденты могут не до конца осознавать причины того или иного ответа из-за отсутствия памяти на эту тему или даже из-за скуки.
• Опросы с закрытыми вопросами могут иметь более низкий уровень достоверности, чем другие типы вопросов.
• Возможны ошибки данных из-за отсутствия ответов на вопросы. Количество респондентов, решивших ответить на вопрос опроса, может отличаться от числа тех, кто решил не отвечать, что создает предвзятость.
• Варианты ответов на вопросы опроса могут привести к нечетким данным, поскольку некоторые варианты ответов могут по-разному интерпретироваться респондентами. Например, вариант ответа «в некоторой степени согласен» может означать разные вещи для разных испытуемых и иметь свое значение для каждого отдельного респондента. Варианты ответа «да» или «нет» также могут быть проблематичными. Респонденты могут ответить «нет», если вариант «только один раз» недоступен.
• Индивидуальные опросы могут содержать определенные типы ошибок

Snap Survey Software

Если вы хотите создать опрос, Snap Survey Software — это гибкая и безопасная платформа для сбора и анализа данных. Вы можете создавать расширенные опросы, которые собирают надежные данные, и использовать расширенные функции анализа данных и отчетности для получения необходимой информации.

Преимущества и недостатки опросов

Среди различных методов сбора данных для исследовательских целей многие исследователи отдают предпочтение методу опросов из-за его различных преимуществ, сильных сторон и преимуществ. Однако опросы также имеют свои недостатки и слабые места, которые необходимо учитывать.

Discover 32 еще статья по этой теме

Не пропустите эти связанные статьи:

1. Шкалы ответов
2. Пример — Антимир
3. Обзоры и вопросники — Руководство
4. Типы обзовых. Опросы

   1. Высокая репрезентативность

   Опросы обеспечивают высокий уровень общей способности представлять большое количество населения. Благодаря обычному огромному количеству людей, принявших участие в опросе, собираемые данные лучше описывают относительные характеристики генеральной совокупности, участвующей в исследовании. По сравнению с другими методами сбора данных опросы могут извлекать данные, близкие к точным характеристикам большей части населения.

   2. Низкая стоимость

   При проведении опросов Вам необходимо оплатить только изготовление опросных анкет. Если вам нужна большая выборка населения в целом, вы можете выделить поощрение в денежной или натуральной форме, которое может составлять всего 2 доллара на человека. С другой стороны, другие методы сбора данных, такие как фокус-группы и личные интервью, требуют от исследователей большей оплаты.

   3. Удобный сбор данных

   Опросы могут проводиться для участников различными способами. Анкеты можно просто отправить по электронной почте или факсу, или их можно администрировать через Интернет. В настоящее время метод онлайн-опроса является наиболее популярным способом сбора данных от целевых участников. Помимо удобства сбора данных, исследователи могут собирать данные от людей со всего мира.

   4. Хорошая статистическая значимость

   Из-за высокой репрезентативности, обеспечиваемой методом опроса, часто легче найти статистически значимые результаты, чем другие методы сбора данных. Несколько переменных также могут быть эффективно проанализированы с помощью опросов.

   5. Мало или совсем нет субъективности наблюдателя

   Опросы идеально подходят для научных исследований, поскольку они дают всем участникам стандартизированный стимул. При такой высокой достоверности устраняются собственные предубеждения исследователя.

   6. Точные результаты

   Поскольку вопросы в опросе должны пройти тщательную проверку и стандартизацию, они дают единые определения для всех испытуемых, которые должны отвечать на вопросники. Таким образом, повышается точность измерения собранных данных.

   Недостатки опросов

   1. Негибкий дизайн

   Опрос, который использовался исследователем с самого начала, а также метод его проведения, не могут быть изменены на протяжении всего процесса сбора данных. Хотя эту негибкость можно рассматривать как недостаток метода опроса, это также может быть его достоинством, учитывая тот факт, что в исследовании могут быть использованы как точность, так и справедливость.

   2. Не подходит для спорных вопросов

   Участники могут не дать точного ответа на вопросы, вызывающие разногласия, из-за вероятной трудности припоминания информации, относящейся к ним. Правда, стоящая за этими противоречиями, может быть раскрыта не так точно, как при использовании альтернативных методов сбора данных, таких как личные интервью и фокус-группы.

   3. Возможная неуместность вопросов

   Вопросы в опросах всегда стандартизируются перед тем, как задать их испытуемым. Таким образом, исследователь вынужден создавать вопросы, которые являются достаточно общими для охвата населения в целом. Однако эти общие вопросы могут не подходить для всех участников в той мере, в какой они должны быть.

   Хорошим примером такой ситуации является проведение опроса, в котором основное внимание уделяется аффективным переменным или переменным, связанным с эмоциями.

   Полная ссылка: 

   Вам разрешено копировать текст

   Текст в этой статье находится под лицензией Creative Commons-License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

   Это означает, что вы можете свободно копировать, распространять и адаптировать любые части (или весь) текста в статье при условии, что вы

   укажете соответствующие права и предоставляют ссылку/ссылку на эту страницу.

   Вот и все. Вам не нужно наше разрешение для копирования статьи; просто включите ссылку/ссылку обратно на эту страницу. Вы можете использовать его свободно (с какой-либо ссылкой), и мы также согласны с тем, что люди перепечатывают его в таких публикациях, как книги, блоги, информационные бюллетени, учебные материалы, статьи, википедия и презентации (с четким указанием авторства).

   No related posts.