양적 연구의 장점과 단점

시장 조사자는 종종 우리의 작업에서 정량적 접근법을 사용합니다. 연구 접근법의 강점과 한계를 이해하는 것이 중요합니다. 이는 특히 다음과 같은 두 가지 이유로 정량적 연구 기법과 관련된다. (1) 과학 및 평야 문화는 정량적 연구 기법에 상당히 매혹적이며 그러한 절차의 설계 및 메커니즘을 깊이 생각하지 않는 경향이있다. (2) 과도하게 양적 연구 노력을 나쁘게 디자인하기 쉽습니다.

숫자에 대한 잘못된 관심

당신이

정량적 연구원 이라고 말할 수있는 "멋지다". 정량 분석가들이 애호하는 용어 인 "퀀트" 하늘의 받침대에있는 큰 숫자 에 놓여있다. 복잡한 수학과 통계는 단순히 우리 대부분이 분야의 많은 부분을 이해하지 못하기 때문에 단순히 숭배되기 때문에 이것이 더 중요하다고 생각합니다. 무언가가 사회적인 이익을 가지고있는 것처럼 보이고 즉시 어렵고 신비 스럽다면 문화적으로 "빛을 발하는"경향이 있습니다. 시장은 컴퓨터 모델링과 시뮬레이션에 몰두하고 있습니다. 그것은 파생 상품의 블랙 박스 를 존경했는데, 모델이 피할 수없는 변동성을 예측하지 못했을 때 반응이 느렸다. 반면에

질적 연구원

이라는 사람들이 큰소리로 말하면 사람들은 당신에게 당혹스러워 할 가능성이 높습니다. 대부분의 사람들은 퀀트 가 어떻게 든 주식 선택과 포트폴리오 평가에 종사하고 있음을 알고 있습니다. 그러나 질적 인 연구자는 무엇을합니까? 마가렛 미드 (Margaret Mead)가 아닌, 즉 질적 연구가에게 맡겨진 역할은 무엇입니까? 또는 기존의 생각이 갈 수도 있습니다.

컴퓨터 과학의 아주 오래된 세입자입니다. 컴퓨터 모델은 제작 당시의 내용만큼이나 우수합니다.

반사성

의 문제는 결코 그렇게 멀리 있지 않습니다. George Soros는 일반적으로 경제 및 특히 금융 시장과 관련하여 반사성

이라는 단어를 사용했습니다. Heisenberg의 불확실성 원리, 즉 물리학 분야의 재귀성의 원천 또한이 맥락에서 관련이있다. Heisenberg는 원리 정의를하지 않는 간단히 말해서, 한 번에 두 가지 속성을 측정 할 수 없다는 것을 주장했다. 왜냐하면 우리의 측정에서 우리는 속성이나 물건에 영향을 미치므로 원본의 변화 나 왜곡을 가져 오기 때문이다 . 1994 년 MIT Department of Economics 세계 경제에 대한 George Soros의 의견을 고려해 보라. "

일반적으로 받아 들여지는 이론은 금융 시장이 균형을 이루는 경향이 있으며 전체적으로 미래를 정확하게 할인한다는 것이다. 금융 시장은 단순히 미래를 할인하는 것이 아니기 때문에 금융 시장이 미래를 정확하게 할인 할 수는 없다는 상이한 이론.어떤 상황에서는 금융 시장이 소위 말하는 펀더멘털에 영향을 줄 수 있습니다. 시장은 역동적 인 불균형 상태에 빠지며 효율적인 시장 이론에 의해 정상적인 것으로 간주되는 것과는 완전히 다른 태도를 취합니다. "

본질적으로 동일한 현상에 대한 또 다른 현대의 견해는 Nassim Nicholas Taleb의 Black Swan

검은 백조는 자연에서 흔히 볼 수있는 것이 아니며 까만 백조를 본 사람은 거의 없습니다 .. Taleb에 따르면 검은 백조는 긍정적이거나 부정적인 사건으로 매우 희박한 것으로 간주됩니다. 그러나 검은 백조가 발생하면 엄청난 결과를 낳습니다. 어떤 사람들은 검은 백조 사건이 세계에 대해 많은 것을 설명한다고 믿습니다. 그러나 대부분의 사람들, 특히 전문가들은 검은 백조에 대해 맹목적입니다. 회의적 접근은 증거에 기초한 과학에 필수적이다. 양적 연구를 액면 그대로 받아들이고 정상에 지나치게 의존한다는 함정을 사람들에게 알려주지 못하게하는 숫자 페티시즘과 관련된 개념을 탐구 할 때 고려해야 할 사항이 몇 가지있다 l 배포. 추론 통계를 기반으로 한 정량적 연구가 통찰 기반 조사 연구보다 더 신뢰할 수 있거나 과학적이라고 믿는 것은 실수입니다. 양적 연구와 질적 연구의 비교에서 진정으로 중요한 점은 연구자의 주관적인 참여 - 질적 연구에 관한 가장 탄력적 인 반대의 하나 -가 정량적 접근에서 일어난다는 것입니다. 사실 그것은 질적 연구에서보다 양적 연구에서 연구 흐름의 경험적 순서에서 일찍 발생한다. 연구원은 통계 프로세스에 의해 "테스트"될 양적 연구에서 가설을 세웁니다. 가설의 생성은 매우 주관적인 활동이 될 수 있습니다. 그리고 가설 테스트의 매우 좁은 초점은 오해의 소지가 있습니다. 많은 형태의 질적 연구는 데이터의 새로운 패턴이 관계를 나타낼 수있는 주제를 가리킬 수있게합니다 (이것은 양적 연구에서의 가설 테스트와 동일합니다). 질적 연구는 발생하는 "검은 백조"에 대해 더 많이 공개 될 가능성이 높습니다. 그 증거로 입증되거나 가설 될 가설은 없습니다.