定量分析与定性分析
1、定量分析
核心逻辑：将现象转化为可测量的变量，通过统计或数学模型检验假设、发现规律
典型特征
数据形式：数值、量表、频次、比例 样本通常较大，追求代表性 强调可重复性、客观性、因果推断 常用工具：SPSS、R、Python、Stata、Excel- 常见方法
描述统计（均值、标准差、分布） 推断统计（t 检验、方差分析、卡方检验） 回归分析、结构方程模型 实验设计与准实验设计- 适用场景
验证假设：A 是否导致 B？ 测量差异：两组之间有没有显著差别？ 预测：根据 X 能多大程度预测 Y？- 局限
难以捕捉复杂语境、意义和过程 变量设计可能简化现实2、定性分析
核心逻辑：深入理解现象的意义、过程和情境，从资料中归纳出概念和理论
典型特征
数据形式：访谈记录、田野笔记、文本、影像、实物 样本通常较小，追求深度和丰富性 强调情境性、主观经验、研究者反思- 常见方法
主题分析、内容分析 扎根理论、叙事分析 个案研究、民族志 话语分析、现象学分析- 适用场景
探索新领域：这里发生了什么？ 理解机制：人们如何体验和解释这件事？ 生成理论：能从资料中归纳出什么模式？- 局限
难以推广到总体 分析过程较难标准化 受研究者影响较大
