これが故障です：
* 定量的： 数、量、測定値を扱います。例には、身長、体重、年齢、アイテムの数が含まれます。
* 定性： 説明、観察、および解釈を扱います。色、質感、味、匂い、個人の主観的な経験などを見ています。
定性的データの重要な特性：
* 記述： 単語、画像、およびその他の非数字の方法を使用して、現象を説明します。
* 主観的： 個々の解釈と視点に依存しています。
* コンテキスト： 周囲の状況と環境を考慮に入れます。
* 探索的： 複雑な問題を理解し、洞察を生み出すことを目指しています。
定性的研究の例：
* インタビュー： 人々の経験、意見、信念に関する詳細な情報を収集します。
* フォーカスグループ： 特定のトピックに関する視点を探求するために、人々のグループ間の議論を促進します。
* 観測： 行動、相互作用、イベントの観察と文書化。
* ケーススタディ： 特定の個人、グループ、または状況の詳細な分析。
要するに、定性的研究では「なぜ」と「どのように」物事の背後にあるかを探り、定量的研究は「何」と「どれだけ」に焦点を当てています