La ricerca quantitativa è quella che utilizza metodi quantitativi e inferenza statistica con l'obiettivo di estrapolare i risultati da un campione a una popolazione.
La ricerca quantitativa, a differenza di quella qualitativa, analizza un volume elevato di dati. Inoltre, studia le variabili quantitative, cioè numeriche. Questi acquistano tutto il loro significato quando sono messi in relazione con altri attraverso correlazioni, regressioni o test di ipotesi.
Importanza della ricerca quantitativa
La ricerca quantitativa è l'unica che può trarre conclusioni estrapolabili ad un gruppo più ampio di quello indagato. Quindi, la sua importanza è, soprattutto, perché permette la generalizzazione. In effetti, i test di ipotesi o le regressioni mirano a ottenere risultati da un campione che serve la popolazione.
Ma ciò non significa che il qualitativo occupi una situazione gerarchica inferiore. Infatti, questo è solitamente il primo passo prima di indagini quantitative, attraverso indagini di tipo esplorativo.
Tuttavia, quando vogliamo condurre uno studio che sia conclusivo, dobbiamo utilizzare dati numerici. Inoltre, devi lavorare con campioni di grandi dimensioni, perché solo così possono essere dedotti.
Passaggi per condurre un'indagine quantitativa
I passaggi per effettuare un'indagine quantitativa sono molto simili a quelli effettuati in altri come descrittivi. Tuttavia, differiscono da quest'ultimo in quanto vanno oltre e non si accontentano solo di descrivere.
Detto questo, vediamo i passaggi da seguire:
- Definisci il problema: Per prima cosa devi definire il problema. Cosa vogliamo sapere, i motivi per cui abbiamo bisogno di queste informazioni o quali sono gli studi precedenti sull'argomento.
- Metodologia: In secondo luogo, devi scegliere la metodologia. Sulla base di quanto sopra, dobbiamo scegliere le tecniche da utilizzare. Quindi, possiamo eseguire una regressione, se vogliamo conoscere il movimento di una variabile rispetto alle altre, o un test di ipotesi, se vogliamo estrapolare i risultati attraverso l'inferenza statistica.
- Analisi: Terzo, devi eseguire l'analisi. In questo caso, i software statistici, come SPSS o simili, saranno di grande aiuto. Devi eseguire i calcoli e ottenere gli indicatori di bontà di adattamento, intervalli di confidenza, significatività o qualsiasi altro necessario.
- Interpretazione dei risultati: Infine, devi interpretare quei risultati. La bontà dell'adattamento, essendo la R al quadrato la più nota, ci informa del potere predittivo della regressione. Intervalli di confidenza e significatività della validità del test di ipotesi
Esempio di ricerca quantitativa
Immaginate un'indagine sulla crescita economica (PIL) di un paese e sul livello di disoccupazione. Vogliamo sapere se esiste una relazione tra le due variabili. Inoltre, studi precedenti mostrano una possibile correlazione inversa tra entrambe le variabili. Pertanto, eseguiamo una regressione per confermarlo.
Nell'immagine qui sotto, mostriamo il processo da seguire:
Considerando questa immagine, dobbiamo sottolineare che la ricerca quantitativa ha solitamente quattro passaggi:
- Innanzitutto, ci chiediamo se esiste una relazione tra le variabili PIL e disoccupazione.
- Quindi proponiamo la metodologia, tenendo conto di altri lavori.
- Quindi vengono eseguiti i calcoli di regressione con i suoi indicatori.
- Infine, viene interpretato e, in questo esempio, concludiamo che esiste, ma che non è intenso.