Kvantitativ metod

Vad är kvantitativ metod?
Kvantitativ metod och statistik undersöker sådant som kan mätas och beskrivas med siffror. Kvantitativ metod skiljer sig därmed från kvalitativ metod, som framförallt undersöker sådant som kan beskrivas med hjälp av ord och text. En kvantitativt orienterad forskare mäter och räknar, helt enkelt.
Kvantitativ metod och statistik används framförallt för att beräkna hur stora och generaliserbara olika resultat är. Det är ju ganska lätt att beskriva ett resultat i det urval man har samlat in – men gäller resultatet även för andra personer än de som är med i urvalet? Och är effekten verkligen stor nog för att vara meningsfull?
Kvantitativ metod och statistik kan också användas för att undersöka hur samband mellan flera olika samtidiga händelser hänger ihop och påverkar varandra. Det kan vara svårt att dra några säkra slutsatser om vad som orsakar vad, men med hjälp av rätt typ av statistisk analys går det att underbygga eller avfärda teoretiska resonemang som kan förklara olika händelser.
Vad kan KVANTILA hjälpa till med?
KVANTILA kan hjälpa till med alla aspekter av, och delmoment inom, kvantitativ metod och statistisk analys. Vi är experter på att genomföra kvantitativa forskningsstudier "från ax till limpa" och har stor erfarenhet av handledning av samhällsvetenskapliga uppsatser med kvantitativ ansats. Vi har bland annat kompetens inom följande:
-
Hantera kvantitativa data, genomföra statistiska analyser och skapa grafiska illustrationer i SPSS, Amos, Excel, Pajek, R och RStudio.
-
Genomföra bivariata statistiska test såsom t-test, (one-way) ANOVA, chi^2 test, Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis test, Wilcoxon Signed-Rank test och korrelationsanalyser med olika korrelationskoefficienter.
-
Genomföra multivariata statistiska analyser såsom two-way ANOVA-test, multipla linjära regressioner, logistiska regressioner, probit-regressioner eller regressioner med poisson-fördelade beroende variabler.
-
Utveckla och pröva index och mätinstrument med hjälp av exploratory factor analysis (principal component analysis, PCA), Cronbach's alpha och confirmatory factor analysis.
-
Förklara begrepp såsom normalfördelning, varians, standardavvikelse och standardfel.
-
Tolka och förklara statistisk signifikans, p-värden, effektstorlekar och konfidensintervall.
-
Designa och pröva path models och structural equation models (SEM).
-
Analysera tidsserier och longitudinella data genom bland annat cross-lagged panel models, interrupted time series analysis models och latent growth curve models.
-
Genomföra olika typer av nätverksanalyser och skapa visuella illustrationer av nätverk genom bland annat stochastic actor-oriented models och blockmodeling.
-
Genomföra statistiska analyser av relevans för en kvantitativ innehållsanalys, såsom statistiska analyser av en korpus.
-
Planera slumpmässiga, systematiska och stratifierade urval.
-
Konstruera enkäter och svarsformulär i digital form eller pappersform.
-
Konstruera olika typer av tabeller (såsom tabeller för beskrivande statistik, korrelationstabeller, regressionstabeller och korstabeller) samt figurer och grafer lämpliga för vetenskaplig publicering.
-
Skriva fram och tolka statistiska resultat.
-
Skriva fram tillvägagångssätt och statistiska analyser i metodavsnitt till vetenskapliga publikationer.