材料定量分析的方法優缺點

① 試比較定量研究與定性研究的優缺點

優缺點：

相比而言，定量分析方法更加科學，但需要較高深的數學知識，而定性分析方法雖然較為粗糙，但在數據資料不夠充分或分析者數學基礎較為薄弱時比較適用。在分析過程中通常會運用定性與定量相結合的分析方法。

定性是用文字語言進行相關描述。它是主要憑分析者的直覺、經驗，運用主觀上的判斷來對分析對象的性質、特點、發展變化規律進行分析的一種方法。

定量是用數學語言進行描述。它是依據統計數據，建立數學模型，並用數學模型針對數量特徵、數量關系與數量變化去分析的一種方法。

定量研究意義

從量的方面分析研究事物，運用數學方法研究和考察事物之間的相互聯系和相互作用的方法。任何事物都是質和量的統一體。有定性研究而沒有定量研究只能對事物有一個大致的認識，這種認識既不精確，也不全面，甚至可能是錯誤的。因為沒有數量就沒有質量。量變到了一定程度，就會引起質變，所以對事物的基本數量分析是十分必要的。

以上內容參考：網路-定量研究

② 不同材料分析方法的優缺點

工作分析的方法及優缺點如下：（一）訪談法訪談法又稱為面談法，是一種應用最為廣泛的職務分析方法。是指工作分析人員就某一職務或者職位面對面地詢問任職者、主管、專家等人對工作的意見和看法。在一般情況下，應用訪談法時可以以標准化訪談格式記錄，目的是便於控制訪談內容及對同一職務不同任職者的回答相互比較。（二）問卷調查法問卷調查法是工作分析中最常用的一種方法，具體來說，由有關人員事先設計出一套職務分析的問卷，再由隨後工作的員工來填寫問卷，也可由工作分析人員填寫，最後再將問卷加以歸納分析，做好詳細的記錄，並據此寫出工作職務描述。（三）觀察法察法是一種傳統的職務分析方法，指的是工作分析人員直接到工作現場，針對特定對象（一個或多個任職者）的作業活動進行觀察，收集、記錄有關工作的內容、工作間的相互關系、人與工作的關系以及工作環境、條件等信息，並用文字或圖標形式記錄下來，然後進行分析與歸納總結的方法。（四）工作日誌法工作日誌法又稱工作寫實法，指任職者按時間順序細記錄自己的工作內容與工作過程，然後經過歸納、分析，達到工作分析的目的的一種方法。（五）資料分析法為降低工作分析的成本，應當盡量利用原有資料，例如責任制人本等人事文件，以對每個項工作的任務、責任、權利、工作負荷、任職資格等有一個大致的了解，為進一步調查、分析奠定基礎。
（六）能力要求法指完成任何一項工作的技能都可由更基本的能力加以描述。
（七）關鍵事件法關鍵事件法要求分析人員、管理人員、本崗位員工，將工作過程中的「關鍵事件」詳細地加以記錄，可在大量收集信息後，對崗位的特徵要求進行分析研究的方法（關鍵事件是使工作成功或失敗的行為特徵或事件，如成功與失敗、盈利或與虧損、高效與低產等）。

③ 定性分析與定量分析的異同及優缺點

定性和定量分析是兩種不相同但是有潛在聯系的分析方法。

不同:

定性就是用文字語言進行相關描述。它是主要憑分析者的直覺、經驗，運用主觀上的判斷來對分析對象的性質、特點、發展變化規律進行分析的一種方法。

定量就是用數學語言進行描述。它是依據統計數據，建立數學模型，並用數學模型針對數量特徵、數量關系與數量變化去分析的一種方法。

相同:

它們一般都是通過比較對照來分析問題和說明問題的。正是通過對各種指標的比較或不同時期同一指標的對照才反映出數量的多少、質量的優劣、效率的高低、消耗的大小、發展速度的快慢等等，才能為作鑒別、下判斷提供確鑿有據的信息。

優缺點:

相比而言，定量分析方法更加科學，但需要較高深的數學知識，而定性分析方法雖然較為粗糙，但在數據資料不夠充分或分析者數學基礎較為薄弱時比較適用。在分析過程中通常會運用定性與定量相結合的分析方法。

（定性分析與定量分析相結合的方法）

拓展資料

定性分析與定量分析的聯系:

定性分析與定量分析應該是統一的，相互補充的; 定性分析是定量分析的基本前提，沒有定性的定量是一種盲目的、毫無價值的定量;定量分析使之定性更加科學、准確，它可以促使定性分析得出廣泛而深入的結論 。

事實上，現代定性分析方法同樣要採用數學工具進行計算，而定量分析則必須建立在定性預測基礎上，二者相輔相成，定性是定量的依據，定量是定性的具體化，二者結合起來靈活運用才能取得最佳效果。

④ 定量研究的優點和不足

定量研究
定量研究的優勢在於可以提供描述性的數據，比如允許我們一覽用戶總體。但是解釋它們則會遇到困難（不知道為什麼）。
在研發產品的環境下，這一數據缺失會導致產品設計的嚴重錯誤。例如，調查發現，大部分用戶喜歡3D展示，這可能會導致產品團隊考慮將3D展示整合進產品中。但是，如果大部分用戶只是喜歡裸眼3D，或只是在電視上觀看體育賽事或動作片時才喜歡3D展示。那麼，帶上3D眼睛在移動設備上觀看數據的可視化呈現就不是一個合理的設計方向。
此外，只有對如何使用和理解定量數據有著深刻領會的人才應當實施一項定量研究。
在定量研究中，你可以通過操縱樣本量來改變p值（p值說明了你的研究發現是隨機性結果的可能性），但你需要足夠的樣本量以獲得足夠的統計檢驗力，以確定結果是否准確。如果因為樣本量太小導致你的研究統計檢驗力過低，你可能沒法達到統計顯著性，即便結果是准確的。另一方面，如果在小樣本的情況下你就達到了統計顯著性，你無需再增加樣本量，不管怎樣結果都是真實的。
通過增加樣本量，你可以提高研究的統計檢驗力，但到一定程度，結果（統計顯著性）可能是沒有意義的。在這種情況看下，你需要考察效應量（effect size）——告訴你研究變數對變異影響程度的統計量。總而言之，統計顯著性告訴你研究結果是否是真實的，而效應量告訴你它們的重要性有多大。通常情況下，如果你能夠在小樣本的條件下達到統計顯著，這說明效應量是相當大的。解釋你的數據時需要同時考慮統計顯著性和效應量。

定性研究
數據收集後，研究者不是進行數據分析而是從數據中尋找趨勢。這時候，研究者會尋找在不過研究參與者之間含義相似的陳述。一個經驗法則就是，從一個參與者那裡聽來的話是一段軼事，從兩個參與者那裡聽來的話可能是巧合，從三個人那裡聽來的話可能就是一個趨勢了。你發現的趨勢可以知道產品研發、商業決策和市場策略。
由於你不能通過計算p值和效應量來驗證趨勢，你在應用它們時要格外小心。而且，你應該通過不斷進行的定性研究項目來繼續驗證這些數據。

定量定性，齊頭並進
你可以使用定性研究來發現影響研究變數的因素，然後利用這些信息來構思定量研究以評價這些因素如何影響用戶偏好。同時，你也可以通過定性研究來建立趨勢，然後用定量研究來驗證它。