一、质化研究与量化研究的定义
质化研究( qualitative rearch , 也译定性研究)，是指通过发掘问题、理解事件现象、分析人类的行为与观点以及回答提问来获取敏锐的洞察力。质化研究是研究者用来定义问题或处理问题的途径。如果说量化研究解决“是什么”的问题，那么质化研究解决的就是“为什么”的问题。
定性研究方法是社会科学领域（如人类学、人文学、历史、政治和社会学等）常用的研究方法。它通过运用一种特殊的技术既可以了解事物的一般现象，又能获得定量研究方法所无法得到的信息，如人们的想法、动机和感受等深层次内容。
定性资料分析运用的是归纳法，即通过整理分析资料得出假说或理论；
定量资料分析运用的是演绎法，即事先定好一个理论或假说，然后收集资料以验证这一理论或假说是否成立。
量化研究（Study on measurement，Quantitative rearch），是指确定事物某方面量的规定性的科学研究，就是将问题与现象用数量来表示，进而去分析、考验、解释，从而获得
意义的研究方法和过程。量化，就是以数字化符号为基础去测量。量化研究通过对研究对象的特征按某种标准作量的比较来测定对象特征数值，或求出某些因素间的量的变化规律。由于其目的是对事物及其运动的量的属性作出回答，故名量化研究。
质化研究通过分析无序信息探寻某个主题的“为什么”，而不是“怎么办”，这些信息包括会谈记录脚本和录音、电子邮件、注释、反馈表、照片以及视频等。与量化研究不同，它并不仅仅依靠统计数据或数字来得出结论。它也有像“扎根理论”、“人种学”等正式的研究方法。
二、量化研究与质化研究的研究方法和特点
1、研究方法
量化研究设计的主要方法有调查法、相关法和实验法。
质化研究是在一群小规模、精心挑选的样本个体上的市场研究，该研究不要求具有统计意义，但是凭借研究者的经验、敏感以及有关的技术，能够有效的进行分析。主要方法有：
小组座谈会（Focus Group）、一对一深度访谈、观察法、德尔菲法、头脑风暴法与反向头脑风暴法
2、两者的特点
质性研究特点主要是：
1）在自然情境（田野）中搜集资料
2）以文字、图画、视听器材、访问逐字稿﹑照相﹑录音﹑笔记记录资料
3）重视过程与结果
4）将搜集到的资料归纳分析
5）注重现场参与者的观点
6）以统整的观点进行研究
7）研究者保持客观立场
8）视研究对象为独特的个案
量化研究：
1）可在短时间内收集资料，有利于现存问题的分析
2）严格控制研究情境
3）以旁观者的角色了解研究对象
三、两者的区别
其实在自然科学领域中,一直都强调质化与量化研究相互结合,因为两者不仅不是对立的,而且相互促进。比如,在物理学中,物理学家就十分重视观察到的物理现象,继而通过高度精确、量化的公式计算出各种物理现象变化规律,假若观察到的现象与规律不一致,则要做更进一步地研究进行验证。在生物学中,以达尔文的生物进化论为例,他在非量化的自然条件下观察物种间的差别,搜集到了丰富的生物材料,继而在实验室进行高度数量化的物种基因学研究, 著成巨作《物种起源》。但在社会科学领域中,就目前情况而言,量化研究与质化研究并不像自然科学领域一样和谐相处,而是争论不休、相互攻击,掀起了轩然大波
量化研究与质化研究的主要差别
维度 | 量化研究 | 质化研究 |
对现象与本质之间关系的看法 | 将世界看作像一个“核桃”，其寓意是：现象是“壳”，本质是“核”，研究的实质是“透过现象看本质”。 | 将世界看作像一个“洋葱”，其寓意是：现象与本质之间是“你中有我，我中有你”的关系，研究的实质是针对现象本身再现现象本身的“质”。 |
对问题 的看法 | 在了解人性问题时一般采用逻辑实证主义(logical positivism)的看法，认为自然和社会现象的本质都是一种单一的客观实在(single objective reality)，不因个人的情感或信念而有所不同。 | 基本上赞同自然现象主义(naturalistic phenomenalism)的观点，认为自然和社会现象的本质都是多元实在(multiple realities)，而其所以多元实在又与个体的不同特征和其生存环境的差异关系密切。 |
研究目的 | 旨在寻求影响被试行为与有关变项之间必然性的因果关系或固定性的相关关系。 | 旨在了解被试行为与其生存环境之间存在着的多变性的交互关系。 |
研究取向 | 一般采用假设演绎取向 | 一般采用经验归纳取向 |
研究者 角色 | 研究者的角色要保持客观中立，主要靠观察、实验与测量工具搜集（仪器和量表等）资料。 | 研究者的角色是参与性的，这要求研究者要有较高的研究技巧和能力，否则难以做出合理的主观判断和解释。 |
研究假设提出的时间 | 强调在研究开始时有明确的研究假设 | 主张在研究过程中逐渐生成研究假设 |
概念定义 | 强调在研究开始时明确陈述定义。 | 主张在研究过程中，在特定的环境中进行定义。 |
样本 | 喜欢运用随机取样技术来获得有价值的样本。 | 习惯使用熟练报告者（或目的）样本。 |
信度 | 注重评价与提高使用工具所得的分数的信度（通常运用某些统计技术衡量信度的好坏）。 | 一般假设所做的推论都具有足够的信度。 |
效度 | 注重评价与提高使用工具所得的分数的效度（通常运用某些统计技术衡量效度的好坏）。 | 通过不同信息来源的检验来评价效度（三角互证）。 |
无关变量 | 主张通过实验设计或统计技术来控制无关变量。 | 主张使用逻辑分析来控制或解释无关变量。 |
研究过程 | 习惯于先将复杂心理现象进行“还原式”处理，分成多个具体部分，然后逐一进行分析。 | 习惯对复杂的心理现象进行整体的描述。 |
描述方式 | 主张对研究过程进行明确的描述，为此，在描述时注重将数据简化为数量化的分数。 | 倾向于对研究过程进行叙述性、文学性描述。 |
过程偏差的控制方式 | 强调用特殊设计控制过程偏差。 | 主要依靠研究者处理过程偏差。 |
研究结果的处理方式 | 一般将研究结果进行统计处理。 | 一般将研究结果作叙述性概括。 |
研究结论的推论 | 从理论上讲，科学研究都有两个目的：一是了解事实的真象；一是依据研究结果对同类问题作推论解释。量的研究所得结论，试图对同类情境问题作广泛推论，不考虑研究结果所代表的被试心理反应是否受其生活情境因素的影响。此种推论方式叫免情境限制普遍推论(universal context-free generalization)。 | 因重视情境因素，故对所得结论不企图广泛推论。除了经由研究而解决面对的个别问题之外，不考虑用以普遍解释所有的同类问题，这种推论方式叫情境限制推论(context-bound generalization)。 |
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四、二者各自的不足
实际上,无论是量化研究还是质化研究,都建立在经验的基础上，在实践层面上,任何单一模式的使用都会带来无法解决的问题。
量化研究以其客观、精确而著称。这种研究大多采用假设—演绎的模式,即首先根据对研究对象的一般性了解,作出一定的理论假设,然后通过对样本的调查研究,作出对研究对象整体的推论。研究开始之前的理论假设无疑是重要的,因为它规定了后继的研究方向。但是量化研究恰恰在这一阶段容易出问题。因为量化研究的客观原则要求研究者持“中立”的态度。为了保证中立的态度,量化研究往往选择那些与研究对象没有直接联系的个体,以防止研究者的个人情感的涉入。然而,这意味着研究者对研究对象的社会文化背景缺乏了解或没有透彻的了解。这样一来,理解假设和以这一理论假设为基础的调查问卷就出现了问题,其所得的结论也就很难令人信服了。
但是,量化研究的劣势恰恰是质化研究的优势。质化研究强调的是情景性和文化契合性,强调从被研究者的角度看问题,了解被研究者的文化历史背景。因此,如果在量化研究进行之前,首先通过质化研究的无结构访谈对研究对象有一般性的了解,那么理论假设就具有文化契
合的基础了。
质化研究的单一模式在实践中也面临着许多问题。正如量化研究指责的那样,质化研究所得到的结论往往不具备迁移性。换言之,质化研究结论的应用范围是有限的。当然,质化研究并不在意结论的一般性,它的本意就是研究典型的案例,得到一种特质性的结论。但是,科学研究与经验常识的基本区别就在于前者是概括性的结论和一般规律的研究,而后者仅仅是个人经验知识,缺乏跨情景的迁移性
五、对立的超越: 实践层面的整合
质化研究与量化研究两种研究方式彼此对立,相互攻击。前者批评后者是实证主义的、决定论者和客观主义的,后者攻击前者的研究具有模糊性和主观性( Todd & Nerlich, 2004 )。这些对立,一方面体现出社会科学高度关注自身的研究方法,为社会科学在方法论问题上提供了一种前进的张力。另一方面,它们也使社会科学领域的方法支离破碎、获得的知识在彼此之间不可通约,进而严重地阻碍了社会科学的正常发展。为了解决这一问题,或许我们应该转换视角,重新考察两者的关系。
在小样本的基础上得到的质化研究结论可以再放到大样本的量化研究中进行考察或检验。另一方面,量化研究结论可以给质化研究提供有关研究对象的一般结构和分布状况。以这些信息为基础,质化研究者可以更便利地选择典型事例,得到更具有代表性的结论。所以,超越量化研究与质化研究的对立意味着在实践层面上将两者结合起来,互为利用、取长补短,坚持一种方法多元论的立场。“新倾向的倡导者主张‘混合的方法设计’,它标志着社会研究中一个新时代的开始。这个新时代的特征就是从实用的角度把量化方法和质化方法相互结合。
定量分析方法和定性分析方法的特点和优劣是什么？
定性分析：定性分析是对研究结果的"质"的分析。定性分析有两种含义：一种是专指作为研究方法的定性研究，如观察法和访谈法就是两种定性研究方法；另一种是作为研究结果的分析手段的定性分析和研究。与此相对应，还可以将定性分析划为两种不同的层次：一种是研究结果本身就是定性的描述材料，数字化的水平较低甚至没有数量化。另一种是与定量分析密切结合的定性分析。定性分析是建立在描述基础上的逻辑分析和推断。用于定性分析的资料，通常是描述性的资料(包括描述性的数量统计)，如文字、图片等。为了使分析顺利进行，保证结论的正确性，研究资料必须要充分、全面，这就要求研究者在收集
研究结果时应该把握尽可能多的信息。在丰富的资料背景下进行逻辑分析，才能准确地揭示各种现象的内在联系。
定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。
相比而言，前一种方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而后一种方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用，更适合于一般的投资者与经济工作者。因此，本章以后几节所做的分析基本上以定性分析为主。但是必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。
不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通
过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。
