Quantitative research and qualitative research integration: Difference between revisions

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[[Category:Research]] [[Category:Data Science]]
[[Category:Academic]] [[Category:Data Science]]

Revision as of 22:37, 18 September 2018

量化分析與質化分析研究的整合

問題與挑戰

量化分析的挑戰

迷失1:「質化分析的訪問者不具備代表性，巨量資料的數據分析才有母體的代表性」

  • 資料是否具備母體代表性：如果母體是一國國民，已知服務使用者有 1% 的國民，此時巨量資料的使用行為資料是否有母體代表性？
  • 資料是否能回答問題：如果追蹤器 (tracker) 沒有事先規劃好，在缺乏相關的數據狀況下，無法分析、也無法回答問題。
  • 如果沒有人使用服務或者是新創服務，也不會有數據可供分析。
  • 如果資料來自使用者的評論，可能受到僵屍帳號洗榜，或者是商家行銷活動影響。


質化分析的挑戰

不同研究方法的比較與整合

  • 量化數據可以了解使用行為量化指標的變化、不同資料的關聯性，但是無法知道為什麼。而質化研究可以了解使用者為什麼要這麼做。
  • 量化先做、還是質化先做？如果不確定使用者，可以先做量化問卷，再作篩選。
  • 「社群聆聽」 (social listening) 提供的是消費者根據自身經驗給予產品或品牌的回饋和評論，但是對於新產品開發則無法提供我是否需要這個新產品。 資料來源: 楊少夫 (2017). 鐵粉行銷｜社群監測與消費者訪談

延伸閱讀

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