Il tuo obiettivo nel condurre uno studio di ricerca quantitativa è determinare la relazione tra una cosa e un’altra all’interno di una popolazione. I progetti di ricerca quantitativa sono descrittivi o sperimentali . Uno studio descrittivo stabilisce solo associazioni tra variabili; uno studio sperimentale stabilisce la causalità.

La ricerca quantitativa si occupa di numeri, logica e posizione oggettiva. La ricerca quantitativa si concentra su dati numerici e immutabili e su ragionamenti dettagliati e convergenti piuttosto che su ragionamenti divergenti .

Le sue caratteristiche principali sono:

• I dati vengono solitamente raccolti utilizzando strumenti di ricerca strutturati.
• I risultati si basano su campioni di dimensioni maggiori e rappresentativi della popolazione.
• Lo studio di ricerca può solitamente essere replicato o ripetuto, data la sua elevata affidabilità.
• Il ricercatore ha una domanda di ricerca chiaramente definita a cui si cercano risposte oggettive.
• Tutti gli aspetti dello studio sono attentamente progettati prima della raccolta dei dati.
• I dati sono sotto forma di numeri e statistiche, spesso disposti in tabelle, grafici, figure o altre forme non testuali.
• Progetto può essere utilizzato per generalizzare concetti più ampiamente, prevedere i risultati futuri, o indagare le relazioni causali.
• Il ricercatore utilizza strumenti, come questionari o software per computer, per raccogliere dati numerici.

L’obiettivo generale di uno studio di ricerca quantitativa è quello di classificare le caratteristiche, contarle e costruire modelli statistici nel tentativo di spiegare ciò che viene osservato.

Cose da tenere a mente quando si riportano i risultati di uno studio utilizzando metodi quantiativi:

1. Spiegare i dati raccolti e il loro trattamento statistico, nonché tutti i risultati rilevanti in relazione al problema di ricerca che si sta indagando. L’interpretazione dei risultati non è appropriata in questa sezione.
2. Segnala eventi imprevisti che si sono verificati durante la raccolta dei dati. Spiegare in che modo l’analisi effettiva differisce dall’analisi pianificata. Spiega la tua gestione dei dati mancanti e perché eventuali dati mancanti non compromettono la validità dell’analisi.
3. Spiega le tecniche che hai usato per” pulire ” il tuo set di dati.
4. Scegliere una procedura statistica minimamente sufficiente; fornire una logica per il suo utilizzo e un riferimento per esso. Specificare eventuali programmi per computer utilizzati.
5. Descrivi le ipotesi per ogni procedura e i passaggi che hai adottato per assicurarti che non siano stati violati.
6. Quando si utilizzano le statistiche inferenziali, fornire le statistiche descrittive, gli intervalli di confidenza e le dimensioni del campione per ciascuna variabile, nonché il valore della statistica del test, la sua direzione, i gradi di libertà e il livello di significatività .
7. Evitare di inferire la causalità, in particolare nei progetti non randomizzati o senza ulteriori esperimenti.
8. Usa le tabelle per fornire valori esatti; usa le figure per trasmettere effetti globali. Tenere le figure di piccole dimensioni; includere rappresentazioni grafiche di intervalli di confidenza quando possibile.
9. Dire sempre al lettore cosa cercare in tabelle e figure.

NOTA: quando si utilizzano dati statistici preesistenti raccolti e resi disponibili da chiunque diverso da te , devi comunque riferire sui metodi utilizzati per raccogliere i dati e descrivere eventuali dati mancanti esistenti e, se ce ne sono, fornire una chiara spiegazione del motivo per cui i dati mancanti non compromettono la validità della tua analisi finale.

Babbie, Earl R. La pratica della ricerca sociale. 12a ed. Belmont, California: Wadsworth Cengage, 2010; Brians, Craig Leonard et al. Analisi politica empirica: Metodi di ricerca quantitativi e qualitativi. 8a ed. Boston, MA: Longman, 2011; McNabb, David E. Metodi di ricerca nella pubblica amministrazione e nella gestione senza scopo di lucro: approcci quantitativi e qualitativi. 2 ° ed. Armonk, NY: M. E. Sharpe, 2008; Metodi di ricerca quantitativa. Scrivere @ CSU. Università statale del Colorado; Singh, Kultar. Metodi di ricerca sociale quantitativa. Los Angeles, CA: Sage, 2007.