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因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点（the what），而定量分析是用来衡量程度或多少（the how much）。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点；定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6]。

定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性（Systematic）和可控性（Controlled），不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证（Theory Testing），而不是创建理论（Theory Generation）。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法（Quasi-experimental approach）

定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此，定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。

这里要指出的是，科学研究不能用想法（idea）本身来代替。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论；或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响。

四、研究过程的设计与步骤
对某项研究过程进行总体策划和安排是非常重要的，也是着手进行研究的第一步。通常要包括研究什么问题（论点），从什么地方获得什么数据（论据Evidence），这些数据（论据）如何解释来最有效地支持研究的问题。通常研究过程的设计和步骤（Research Design and Procedures）如下：

第一步：定义研究的基本问题或者需要验证的假设。

研究的问题（Researchable Question）指的是有争议或者大家缺乏了解的领域或知识，通过研究过程将这些问题弄清楚，或者为未来的研究打下一定的基础。研究的问题通常都是可以用一个或者一系列的问题的表述或论断（Statement）来表达。从研究角度看，这些问题的表述或论断构成了研究的假设（Hypothesis）。科学的研究过程就是要证明这个假设的可靠性。如果让人们相信这一假设是站得住脚的，或者是真实正确的，那么我们需要对其进行验证。这个研究的过程也被称为是假设的检验过程（Hypothesis Testing）。

研究问题要明确具体，不要宽泛，既要重点突出，又要有一定的灵活性，包容相关的问题。研究的问题不能是一个概念本身，而是一个有关这个概念的问题，也就是要对这个问题寻求具体的答案，而不是笼统地讲一个概念。在一般逻辑上，有三个层次的问题：What（是什么）、Why（为什么）、How（如何做）。提出需要验证的假设也要明确具体，有明确的范围。假设的验证可以从两个层次上展开，要么可以进行测度和定量分析，要么可以进行符合逻辑上的推理和判断。

第二步：进行文献检索和文献回顾

文献回顾（Literature Review）非常重要。从人类认识客观世界看，绝大多数的研究都不是孤立的和断想的结果。别人通常都会在你所研究的领域做过探索。既便不是与你的思路和方法一样，也会涉及到你所研究的领域。因此，承认别人的研究成果并对别人的研究成果进行总结和评论是一般研究的开始，也是对所要研究的问题进行识别和进行反思的前提和基础。注重文献检索和文献回顾会使研究者避免走许多弯路，也会使研究本身具有更大的价值。

通常，通过文献检索和文献回顾，可以了解所进行的研究领域及其相关内容；知晓相关领域有影响的成果及其内容；比较和熟悉相关的问题和概念及其它们之间的关系；知道哪些地方存在知识空缺或者是缺陷，从而进一步规划自己的研究问题和研究假设。文献检索和文献回顾应该贯穿研究的整个过程，是研究的基础。这部分工作主要是从最终论文的注释中反映出来。

第三步：确定研究的分析方法。

研究的分析方法一般指是用定量的分析方法，还是用定性的分析方法。不同研究问题往往要求不同的分析方法。例如在研究的探索阶段，所要研究的问题还没有界定清楚，特别是测度指标不确定，理论的框架还很模糊，通常我们更需要定性的方法，也就是从收集和分析定性的数据来逐步推导出概念模型。如果在理论框架或概念模型比较清楚，测度指标比较确定的情况下，我们就可以考虑用定量的方法来收集和分析数量指标，用以验证理论假设，或者衡量各变量之间的关系。

我们要特别注意的是，定量与定性的分析方法不是对立的，两者之间是起到相辅相成作用的。所收集的定性资料可以通过编码和统计的方法用定量的方式来进行分析；所收集的定量数据往往也需要定性的方式来进行解释，特别是对测度指标的定义和描述能最大程度地辅助定量分析所得出的结论。

第四步：进行数据的收集

无论是定量，还是定性的研究分析方法，都要涉及如下问题：收集什么数据和/或资料，从哪里收集数据和资料，用什么方法收集数据和资料。通常数据的来源有两个：第一手数据（Primary Data）和第二手数据。（Secondary Data ）。第一手数据是我们专门为回答我们的研究问题而收集的原始数据。第二手数据是别人曾为某目的而收集的数据。

第一手数据与第二手数据各有优势。收集第一手数据，研究者可以专门针对自己的需要收集，可以自己定义数据的范围，也可以排除某些不相关的因素的影响等。而第二手数据的优势是收集的速度快，成本相对低，但是第二手数据未必能够满足回答研究的需要，因为数据是别人为其自身的目的收集的，其数据定义、测度指标、收集的时间等与我们的研究要求未必十分吻合。所以，第二手的数据一般在研究中有三个作用：在某个角度上满足作为参考和比较的需要、文献回顾的需要，以及作为研究的唯一数据来源。用第二手数据作为唯一数据来源的研究多半是对历史行为进行回顾性的研究，或者是在各方面不可能收集到第一手数据的情况下。实际上，国家统计机构公布的大量数据为研究者解决了数据收集的问题。

第二手数据来源包括：图书馆、国际互联网、在线和非在线数据库等。数据的形式为书籍资料、论文资料、研究报告、统计资料等。第一手数据有许多的收集方式，定性数据的收集包括小组讨论、深度访问、实地考察等。定量数据收集主要就是问卷调查。可以采取面对面形式，也可以采取电话方式，甚至还可以借助国际互联网收集第一手数据。本论文由英语论文网提供整理，提供论文代写，英语论文代写，代写论文，代写英语论文，代写留学生论文，代写英文论文，留学生论文代写相关核心关键词搜索。