Преимущества качественных данных перед количественными:

• Богатство и глубина данных. 1 Качественные исследования позволяют собирать подробные данные об опыте, отношении и точке зрения участников, которые могут дать более полное представление об изучаемых явлениях. 1
• Гибкость. 1 Качественное исследование является адаптивным и гибким, что позволяет исследователям менять свой метод в ответ на новые или неожиданные открытия. 1
• Понимание участников. 1 Поскольку качественные исследования часто предполагают непосредственное общение с людьми, исследователи могут лучше понять их личный опыт и точку зрения. 1
• Контекстуализация. 1 Качественные исследования подчёркивают важность контекста и субъективной интерпретации данных, которые могут дать представление о том, как люди осмысливают свой опыт в конкретных условиях. 1

Недостатки качественных данных:

• Ограниченная обобщающая способность. 1 Поскольку качественные исследования иногда опираются на небольшой размер выборки, они могут быть нерепрезентативны для более широкой популяции. 1
• Субъективность. 12 Качественные исследования предполагают субъективную интерпретацию данных, на которую может повлиять предвзятость исследователя или его личная точка зрения. 1
• Затраты времени. 1 Поскольку качественное исследование включает в себя глубокий сбор и обработку данных, оно может быть трудоёмким. 1
• Трудности анализа. 1 Качественные данные могут быть сложными и трудными для анализа, особенно если в них включены нетекстовые материалы, такие как фотографии или аудиозаписи. 1
• Насыщение данными. 1 Качественное исследование может достичь точки, когда новая информация не даёт существенных результатов, что ограничивает целесообразность дальнейшего сбора данных. 1

Преимущества количественных данных:

• Обобщаемость. 1 Поскольку количественные исследования часто основываются на большем объёме выборки, они позволяют получить статистически достоверные выводы, которые могут быть обобщены на более широкую популяцию. 1
• Объективность. 12 В количественных исследованиях особое внимание уделяется объективности и стандартизированным измерениям, что снижает влияние личной предвзятости и субъективности. 1
• Воспроизводимость. 1 Количественные исследования обеспечивают установленный метод и стандартизированные измерения, что позволяет другим исследователям воспроизвести результаты исследования. 1
• Статистический анализ. 1 В количественных исследованиях возможен статистический анализ, который помогает исследователям оценивать гипотезы и выявлять причинно-следственные связи. 1

Недостатки количественных данных:

• Отсутствие глубины. 1 Поскольку количественные исследования часто зависят от стандартных измерений, они могут упускать из виду тонкости опыта и точки зрения участников. 1
• Ограниченность понимания. 1 Количественные исследования часто фокусируются на отдельных аспектах изучаемого явления, они не могут дать глубокого понимания всего изучаемого явления. 1
• Негибкость. 1 Поскольку количественные исследования опираются на заданную методологию и установленные измерения, они часто являются негибкими. 1
• Ограниченный контекст. 1 Количественные исследования могут не учитывать значимость контекста и пренебрегать влиянием субъективной интерпретации данных. 1
• Погрешность измерения. 1 Количественные исследования основаны на числовых данных, которые могут быть подвержены ошибкам и неточностям измерения. 1

Выбор между качественными и количественными данными зависит от конкретных целей и задач исследования.