Partindo do pressuposto de que a discussão crítica sobre pesquisa qualitativa e quantitativa busca articulação entre teoria e realidade, o pesquisador trabalha com o reconhecimento, a conveniência e a utilidade dos métodos disponíveis, diante das informações necessárias para responder seu objetivo de pesquisa. Mais que oposições, as abordagens quali quanti traduzem cada qual a sua maneira, as articulações entre o singular, o individual e o coletivo presente nos processos estudados, a interação (não subordinação) entre ambas constituí um avanço inegável para a compreensão dos problemas de pesquisa. Em síntese, o uso simultâneo das abordagens possibilitará compreender em maior profundidade a dinâmica e os aspectos do fenômeno.
En réponse à MARILUCI ZANELA
Re: Toda pesquisa quanti é também quali
Mari na minha percepção não se trata do uso simultanâneo, e, sim compreender que durante o desenvolvimento da pesquisa você pode sim usar abordagens com vista a uma complementação, não existindo ou não deveria existir concorrência. O que se percebe atualmente é uma disputa para saber qual a melhor abordagem, e, esquecedo totalmente que quando delineamos uma pesquisa não podemos esquecer da antureza da pesquisa, pois, ela direcionará vários elementos fundamentais em um estudo ciêntífico, como: declaração de investigação, corpus da pesquisas entre outros, ao final de tudo nas considerações resgatamos o que buscamos e evidenciar como respondemos a declaração de investigação ( voltado para natureza da pesquisa).
A pesquisa quantitativa se concentra em dados numéricos (por exemplo, estatísticas), enquanto a pesquisa qualitativa se concentra em dados não numéricos, tais como palavras. Os métodos quantitativos de pesquisa permitem coletar e analisar dados para testar hipóteses; os métodos qualitativos permitem coletar e analisar dados para entender experiências.
Ambos são úteis para entender um grupo alvo, mas examinam dois tipos diferentes de dados que podem ser usados em conjunto para entender melhor um público.
Pesquisa quantitativa
Qualquer dado que possa cair perfeitamente em um sistema numérico ou classificação - número de clientes, datas de compras, receita, Pontuação do Promotor Líquido (NPS), e assim por diante - se enquadra no intervalo de pesquisa quantitativa.
Os dados quantitativos formam o que: os aspectos tangíveis do interesse de um público, tais como dados de vendas ou métricas de engajamento do cliente.
O principal benefício dos dados quantitativos é que eles são fáceis de analisar, pois são altamente estruturados. Uma vez coletados, é possível gerar e categorizar informações facilmente com gráficos, porcentagens e tabelas - tornando-os ideais para organização em um painel de controle.
Este tipo de dados ajuda você a identificar mais facilmente as tendências, fazer previsões e ver correlações. É fácil replicar suas pesquisas, comparar resultados e analisar grandes quantidades de dados.
O lado negativo deste tipo de dados é que é difícil entender a motivação ou raciocínio - em essência, o contexto - por trás das informações que você coleta, tornando difícil para você confirmar quaisquer teorias que você tenha baseadas no que impulsiona os dados. Ou, pode haver um viés estrutural, pois você pode estar procurando o tipo errado de dados para seu problema, medindo dados incorretamente, ou usando um método de amostragem incorreto.
É por isso que a pesquisa qualitativa é igualmente importante a considerar.
Ambos são úteis para entender um grupo alvo, mas examinam dois tipos diferentes de dados que podem ser usados em conjunto para entender melhor um público.
Pesquisa quantitativa
Qualquer dado que possa cair perfeitamente em um sistema numérico ou classificação - número de clientes, datas de compras, receita, Pontuação do Promotor Líquido (NPS), e assim por diante - se enquadra no intervalo de pesquisa quantitativa.
Os dados quantitativos formam o que: os aspectos tangíveis do interesse de um público, tais como dados de vendas ou métricas de engajamento do cliente.
O principal benefício dos dados quantitativos é que eles são fáceis de analisar, pois são altamente estruturados. Uma vez coletados, é possível gerar e categorizar informações facilmente com gráficos, porcentagens e tabelas - tornando-os ideais para organização em um painel de controle.
Este tipo de dados ajuda você a identificar mais facilmente as tendências, fazer previsões e ver correlações. É fácil replicar suas pesquisas, comparar resultados e analisar grandes quantidades de dados.
O lado negativo deste tipo de dados é que é difícil entender a motivação ou raciocínio - em essência, o contexto - por trás das informações que você coleta, tornando difícil para você confirmar quaisquer teorias que você tenha baseadas no que impulsiona os dados. Ou, pode haver um viés estrutural, pois você pode estar procurando o tipo errado de dados para seu problema, medindo dados incorretamente, ou usando um método de amostragem incorreto.
É por isso que a pesquisa qualitativa é igualmente importante a considerar.