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定性调查是与定量调查相辅相成的。这不仅表现在调查内容侧重有所不同,也表现在二者功能上的互补关系。一方面,定量调查其结果依赖于统计,希望通过对相对较多的个体测量推测由大量个体构成的总体的情况。定性调查的旨趣则不在此,更多地侧重问题的选项而非变量的分布。例如对一种包装的测试结果,有人认为属于高档,有人认为属于中档,这属于定性调查的结果;而如果是有80%的人认为属于高档,有20%的人认为属于中档,那就是定量调查的结论。另一方面,定性调查与定量调查通常前后相继、交叉进行。如问卷是定量调查的工具,但在问卷设计的过程中,为了完善问卷的内容、措辞乃至结构,普遍的做法是进行数次试访,显然试访的结论不是用来推断总体的,而是属于定性的。
目的
透过定性调查,可以获知定量调查所无法调查到的范围,例如相关人士的直接意见和发表意见时的表情姿势,当然这些都必须借助调查者的判断力和感性来了解。进行定性调查时,应该观察受访者的表情和态度,意见背后所潜存的状况和问题,以及回答的理由等。定性调查是企业实施形象调查时,不可或缺的作业程序,尤其在 CI的事前调查中,定性调查的调查者必须判断现场状况,设计适用状况、现场气氛等,这也正是定性调查的胜处。同时,对定量调查而言,定性调查能发挥互补的机能。因此,定性调查往往实施于大规模的总调查之前,也可以说是准备性的调查工作之一。进行总调查前,应该大概地把握住调查对象的特性或观念,有时也要预先设定有效的假设,因此必须借助有效的准备调查,亦即定性调查。在定性调查中,可以获得对日后调查工作很重要的案例,从有效的形象轴(形象因素)中,发现和指出业界、公司或商品方面的重要因素。
用户研究员必须能确定他们的研究的样本量。客户、同事和投资人想要了解他们是否能相信研究结果的推荐方案。样本人口组成和数量是他们建立信任的基础。你是否访谈了对的人?你是否访谈了足够多的人?研究员还必须知道如何处理他们收集到的数据。如果你没有提出好的问题和进行深思熟虑的分析,你的样本量将不起作用。
定量研究手段(如问卷调查)为决定样本量带来了有效的统计技术。它是建立在你调研的人口量和调研期望结果的可信度之上的。许多利益相关者对定量研究方法和诸如“统计学意义”的术语相当熟悉。这些利益相关者倾向于将这个认知搬运到所有调研项目中,而且因此希望在不同的研究项目中也听到类似熟悉的术语和熟悉的样本量。
而定性研究人员需要为利益相关者设置一个背景。定性研究手段(如访谈)目前没有普适的技术。尽管如此,这里你可以采取几个步骤来保证你采集到和分析了正确数量的数据。
在这篇文章将推荐一个公式来确定用户研究中的定性样本量。我也将探讨如何收集和分析数据,以实现“数据饱和”。最终,我将提供一个侧重本文观点的案例研究。

图片来自| Brandon Sax
定性定量的样本量
作为调研人员,或与调研人员一起工作的同组成员,我们需要了解和向他人传达为什么我们选择了某个特定的样本量。
我先告诉你一个坏消息。在为定性研究决定一个确切的样本量的问题上,我们并没有一个被广泛认同的公式。任何人都说其他人是错的。但我们拥有的是—— 以学术研究先例为基础的一些建议方针。我曾参与过仅仅访谈了少于10人的项目,也曾参与过访谈了许多人的项目。Jakob Nielson建议可用性测试的样本量为5个。然而,他增加了一些限定词,这个建议仅仅适用于可用性测试研究,不包括探索访谈、情境调查或其他在调研初始阶段广泛使用的定性研究方法。
那么,我们应该如何决定一个定性研究的样本量?我们需要了解我们的调研目的。我们实施定性研究来获取某个事物(一个活动、问题、难题或解决方案)的深度理解。这与定量研究是不同的,定量研究的目的是量化或测量某个事物的存在。定量研究通常提供的是对某个事件的浅层且宽泛的视野。
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