Ihr Ziel bei der Durchführung quantitativer Forschungsstudien ist es, die Beziehung zwischen einer Sache und einer anderen innerhalb einer Population zu bestimmen. Quantitative Forschungsdesigns sind entweder deskriptiv oder experimentell . Eine deskriptive Studie stellt nur Assoziationen zwischen Variablen her; Eine experimentelle Studie stellt Kausalität her.

Quantitative Forschung beschäftigt sich mit Zahlen, Logik und einer objektiven Haltung. Quantitative Forschung konzentriert sich auf numerische und unveränderliche Daten und detaillierte, konvergente Argumentation statt divergenter Argumentation .

Seine Hauptmerkmale sind:

• Die Daten werden normalerweise mit strukturierten Forschungsinstrumenten gesammelt.
• Die Ergebnisse basieren auf größeren Stichprobengrößen, die für die Grundgesamtheit repräsentativ sind.
• Die Forschungsstudie kann aufgrund ihrer hohen Zuverlässigkeit in der Regel repliziert oder wiederholt werden.
• Der Forscher hat eine klar definierte Forschungsfrage, auf die objektive Antworten gesucht werden.
• Alle Aspekte der Studie werden sorgfältig entworfen, bevor Daten gesammelt werden.
• Daten liegen in Form von Zahlen und Statistiken vor, die häufig in Tabellen, Diagrammen, Abbildungen oder anderen nicht textuellen Formen angeordnet sind.
• Project kann verwendet werden, um Konzepte weiter zu verallgemeinern, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen oder kausale Zusammenhänge zu untersuchen.
• Der Forscher verwendet Tools wie Fragebögen oder Computersoftware, um numerische Daten zu sammeln.

Das übergeordnete Ziel einer quantitativen Forschungsstudie ist es, Merkmale zu klassifizieren, zu zählen und statistische Modelle zu konstruieren, um zu erklären, was beobachtet wird.

Dinge, die Sie bei der Berichterstattung über die Ergebnisse einer Studie mit quantitativen Methoden beachten sollten:

1. Erläutern Sie die gesammelten Daten und ihre statistische Behandlung sowie alle relevanten Ergebnisse in Bezug auf das von Ihnen untersuchte Forschungsproblem. Die Interpretation der Ergebnisse ist in diesem Abschnitt nicht angemessen.
2. Melden Sie unerwartete Ereignisse, die während Ihrer Datenerfassung aufgetreten sind. Erklären Sie, wie sich die tatsächliche Analyse von der geplanten Analyse unterscheidet. Erläutern Sie, wie Sie mit fehlenden Daten umgehen und warum fehlende Daten die Gültigkeit Ihrer Analyse nicht beeinträchtigen.
3. Erklären Sie die Techniken, mit denen Sie Ihren Datensatz „bereinigen“.
4. Wählen Sie ein minimal ausreichendes statistisches Verfahren; Geben Sie eine Begründung für seine Verwendung und eine Referenz dafür an. Geben Sie alle verwendeten Computerprogramme an.
5. Beschreiben Sie die Annahmen für jedes Verfahren und die Schritte, die Sie unternommen haben, um sicherzustellen, dass sie nicht verletzt wurden.
6. Wenn Sie Inferenzstatistiken verwenden, geben Sie die deskriptiven Statistiken, Konfidenzintervalle und Stichprobengrößen für jede Variable sowie den Wert der Teststatistik, ihre Richtung, die Freiheitsgrade und das Signifikanzniveau an .
7. Vermeiden Sie es, Kausalität abzuleiten, insbesondere in nicht zufälligen Designs oder ohne weitere Experimente.
8. Verwenden Sie Tabellen, um genaue Werte anzugeben; Verwenden Sie Zahlen, um globale Effekte zu vermitteln. Halten Sie die Zahlen klein; Fügen Sie nach Möglichkeit grafische Darstellungen von Konfidenzintervallen hinzu.
9. Sagen Sie dem Leser immer, wonach er in Tabellen und Abbildungen suchen soll.

HINWEIS: Wenn Sie bereits vorhandene statistische Daten verwenden, die von einer anderen Person als Ihnen selbst gesammelt und zur Verfügung gestellt wurden, müssen Sie dennoch über die Methoden berichten, mit denen die Daten erfasst wurden, und alle fehlenden Daten beschreiben und, falls vorhanden, eine klare Erklärung abgeben, warum die fehlenden Daten die Gültigkeit Ihrer endgültigen Analyse nicht beeinträchtigen.

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