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定量的研究は、データの収集と分析を定量化することに焦点を当てた研究戦略です。 [ 1 ]これは、経験主義と実証主義の哲学によって形成された、理論の検証に重点を置く演繹的アプローチから生まれています。[ 1 ]
自然科学、応用科学、形式科学、社会科学に関連するこの研究戦略は、観察可能な現象の客観的な実証的調査を促進し、関係性を検証および理解します。これは、さまざまな定量化方法と技術を通じて行われ、さまざまな学術分野にわたる研究戦略としての幅広い利用を反映しています。[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]
定量的研究の目的は、現象に関する数学的モデル、理論、仮説を開発し、活用することである。測定プロセスは、経験的観察と定量的関係の数学的表現との間の根本的なつながりを提供するものであるため、定量的研究の中心となる。
定量的データとは、統計、パーセンテージなど、数値形式のデータのことです。[ 4 ]研究者は統計を用いてデータを分析し、その数値が偏りのない結果をもたらし、より大きな集団に一般化できることを期待します。一方、質的研究は、テキスト、物語、または視覚ベースのデータを通して意味を記述および探求することを目的として、特定の経験を深く調査し、その参加者グループに固有のテーマを開発します。[ 5 ]
定量的研究は、心理学、経済学、人口統計学、社会学、マーケティング、地域保健、健康・人間開発、ジェンダー研究、政治学で広く用いられており、人類学や歴史学ではそれほど頻繁には用いられていない。物理学などの数学分野の研究も定義上「定量的」であるが、この用語の使い方は文脈によって異なる。社会科学においては、この用語は哲学的実証主義と統計学の歴史に由来する経験的方法を指し、質的研究方法とは対照的である。
質的研究では、研究対象となった特定の事例に関する情報しか得られず、より一般的な結論は仮説に過ぎません。量的手法を用いることで、そのような仮説のうちどれが正しいかを検証できます。1935年から2005年の間にアメリカの社会学のトップ2誌に掲載された1274本の論文を包括的に分析したところ、これらの論文の約3分の2が量的手法を用いていたことがわかりました。[ 6 ]
定量的研究は一般的に「科学的方法」の考え方と密接に関連しており、これには以下のようなものが含まれる。
定量的研究は、数学モデルを用いない方法で、現象や実体の分類を含む、関係の根底にある意味やパターンを発見することに重点を置いているとされる定性的研究と対比されることが多い。 [ 7 ]定量心理学へのアプローチは、エルンスト・ハインリヒ・ウェーバーの研究に基づいて、グスタフ・フェヒナーが精神物理学の研究で物理科学の定量的アプローチをモデルとして初めて構築した。科学的調査の定性的側面と定量的側面は一般的に区別されるが、両者は密接に関連していると主張されている。例えば、科学史の分析に基づいて、クーンは「物理科学における実りある定量化には、通常、大量の定性的研究が前提条件であった」と結論付けている。[ 8 ]定性的研究は、現象の一般的な感覚を得て、さらに定量的研究を用いて検証できる理論を形成するためによく用いられる。例えば、社会科学では、意図性（研究対象者の発言から）や意味（なぜこの人／集団が何かを言ったのか、そしてそれは彼らにとってどのような意味を持ったのか）といったことをよりよく理解するために、質的研究法がよく用いられる（キーロン・ヨーマン）。
世界の定量的調査は、人々が数えた出来事や物を記録し始めた頃から存在していましたが、定量的プロセスの現代的な考え方は、オーギュスト・コントの実証主義的枠組みにルーツがあります。[ 9 ]実証主義は、観察を通して科学的方法を用いることで、現象が何、どこで、なぜ、どのように、いつ起こるのかを説明し予測する仮説を経験的に検証することを強調しました。コントのような実証主義の学者は、人間の行動に対する従来の精神的な説明ではなく、科学的方法のみが進歩できると信じていました。
定量的手法は、データ浸透法によって促進される分析の 5 つの角度の不可欠な構成要素であり、[ 10 ]定性的手法、文献レビュー (学術論文を含む)、専門家へのインタビュー、コンピュータ シミュレーションも含まれ、データ三角測量の拡張を形成します。
定量的手法には限界がある。これらの研究では参加者の回答の理由が示されず、代表性の低い集団に届かないことが多く、データ収集に長期間を要する場合がある。[ 11 ]
統計学は、物理科学以外の定量的研究において最も広く用いられている数学分野であり、統計力学など物理科学の分野でも応用されています。統計的手法は、経済学、社会科学、生物学などの分野で広く用いられています。統計的手法を用いた定量的研究は、仮説や理論に基づいてデータを収集することから始まります。通常、大量のデータが収集されます。分析を行う前に、データの検証、妥当性確認、記録が必要となります。この目的には、 SPSSやRなどのソフトウェアパッケージが一般的に使用されます。因果関係は、実験結果に関連する他の変数を制御しながら、関心のある現象に影響を与えると考えられる要因を操作することによって研究されます。例えば、健康分野では、研究者は、運動などの他の重要な変数を制御しながら、食事摂取量と体重減少などの測定可能な生理学的効果との関係を測定し、研究することがあります。定量的意見調査はメディアで広く用いられており、ある立場を支持する回答者の割合などの統計がよく報道されます。世論調査では、回答者に一連の構造化された質問を行い、その回答を集計します。気候科学の分野では、研究者は気温や大気中の二酸化炭素濃度などの統計データを収集し、比較します。
経験的な関係や関連性は、一般線形モデル、一般化線形モデル、非線形モデル、または因子分析のいずれかの形式を使用して研究されることもよくあります。定量的研究の基本的な原則は、相関は因果関係を意味しないということですが、クライヴ・グレンジャーのように、一連の相関が一定の因果関係を示唆する可能性があると示唆する人もいます。この原則は、ある程度の共分散が見られる変数間には、常に偽の関係が存在する可能性があるという事実から導き出されます。統計的手法を使用して、連続変数とカテゴリ変数の任意の組み合わせ間の関連性を調べることができます。因果関係を研究するための他のデータ分析アプローチは、研究対象の結果変数の必須条件を概説する必要条件分析（NCA）を使用して実行できます。
定量的研究における測定の役割に関する見解は、やや異なっている。測定は、因果関係や関連性を調査するために観察結果を数値的に表現する手段にすぎないとみなされることが多い。しかし、測定は定量的研究においてより重要な役割を果たすことが多いと主張されている。[ 12 ]例えば、クーンは、定量的研究において示される結果は奇妙である可能性があると主張した。これは、定量的データの結果に基づく理論を受け入れることが自然現象である可能性があるからである。彼は、以下に示すように、データ収集の過程でそのような異常が見られる場合、それは興味深いと主張した。
古典物理学では、測定の根底にある理論と定義は一般的に決定論的な性質を持つ。対照的に、社会科学では、ラッシュモデルや項目反応理論モデルとして知られる確率論的な測定モデルが一般的に用いられる。心理測定学は、社会的および心理的な属性や現象を測定するための理論と手法を扱う学問分野である。この分野は、社会科学で行われる多くの定量的研究の中心をなすものである。
定量的研究では、直接測定できない他の量の代わりとしてプロキシを使用することがあります。たとえば、年輪幅は、生育期の暖かさや降雨量などの周囲の環境条件の信頼できるプロキシと考えられています。科学者は過去の年の温度を直接測定することはできませんが、年輪幅やその他の気候プロキシを使用して、西暦1000年まで遡る北半球の平均気温の半定量的記録を提供してきました。このように使用する場合、プロキシ記録（たとえば年輪幅）は、元の記録の変動の一定量のみを再構築します。プロキシは、短期および長期の変動の両方が明らかになるかどうかを含め、どの程度の変動が捉えられているかを判断するために、（たとえば、機器による記録期間中に）較正される場合があります。年輪幅の場合、異なる場所の異なる種は、たとえば降雨量や気温に対して、より敏感であったり、より鈍感であったりする可能性があります。気温記録を再構築する場合、目的の変数とよく相関するプロキシを選択するには、かなりのスキルが必要です。[ 13 ]
ほとんどの物理科学や生物科学では、定量的方法と定性的方法のどちらを使用しても議論の余地はなく、それぞれが適切な場合に使用されます。社会科学、特に社会学、社会人類学、心理学では、どちらかの方法を使用することは議論の的となり、イデオロギーの問題にさえなり得ます。各分野内の特定の学派が一方の方法を支持し、他方を軽蔑するのです。しかし、社会科学の歴史を通じて、大多数の傾向は、両方の方法を組み合わせる折衷的なアプローチを使用することです。定性的方法は、定量的方法によって得られた結論の意味を理解するために使用されることがあります。定量的方法を使用することで、定性的な考えを正確かつ検証可能な形で表現することが可能になります。この定量的データと定性的データの収集の組み合わせは、しばしば混合研究法と呼ばれます。[ 14 ]
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