魅力的で誘導的な市場研究について学ぶ

市場調査は、論理として知られる哲学の枝に根ざしている。 2つの論理的推論のアプローチは、研究デザインの基本です。これらのアプローチは、控除および誘導として知られています。

演繹的研究

演繹的推論は、一般的なものから具体的なものに至るトップダウンアプローチである。実証研究では、市場調査員が関心のあるトピックとともに開発された理論を考慮して調査を開始することを意味します。

このアプローチは、市場調査者がすでに実施されている研究について考えることを可能にし、その理論的基礎を拡張したり追加したりする考えを展開します。

この新しい仮説は、新しい研究を行う過程で市場調査者によってテストされる。新しい研究で収集され、分析された特定のデータは、仮説の テスト の基礎を形成するだろう。 [確認されていない仮説は、間違っていると証明されていないことに注意することが重要です。]

- 理論的思考

仮説

• データ収集
• データ分析と仮説テスト
• 仮説を確認するか否かを確認する
• 結果を伝播する
• 帰納的研究
• 帰納的推論は、特定のものから一般的なものに移動するボトムアップアプローチです。この場合、具体的には、マーケット・リサーチャーによって行われた観察が、最終的に広範な一般化と理論につながる。
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• ボトムアップ

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ボトムアップ

であることに注意することが重要です。研究が完了すると完全に適切と思われるかもしれない飲酒のトーストのようなものです。]帰納的研究方法のアプローチは、アイデアをもって研究を始める市場調査者の特定の観察から始まります。研究の演繹的アプローチと同様に、関心のあるトピックです。しかし、帰納的アプローチでは、研究者は関連する理論をさらに研究に入るまで考慮しない。これらの規則またはパターンから、市場調査員はデータの分析に来るテーマを生成する。

帰納的研究ステップ 特異的 - 観察および措置 トピックのトピック データ収集 データクラスタまたはパターン

データ解析

テーマの一般化

普及所見

• 定量的研究と仮説
• 市場調査者が定量的研究を行っている場合、現時点で理論を考えることができる。しかし、市場調査者が質的研究を行っている場合、正式な仮説検定は行われません。むしろ、市場調査者は、出現したデータとテーマの強みに基づいて一般化を行うかもしれない。
• 定性的研究におけるデータ収集およびデータ分析は反復的である。つまり、データ収集が一気に行われず、市場調査会社がスイッチを投入したように、データ分析が始まります。むしろ、研究者によって考慮されるいくつかのデータが収集され、さらにいくつかのデータが収集され、考慮されるなどである。ある時点で、十分なデータクラスタまたはパターンが出現したときに、市場調査員は、データ収集が方向を遅くし、停止させ、または変更することができると判断する。
• 定量的研究におけるデータ収集およびデータ分析は、明確な段階である。質的研究の方法でデータ収集とデータ分析を混在させると、データの完全性が損なわれます。一部の科学者は、データ収集とデータ分析プロセスに境界がないと、データが汚染され、研究が厳格ではないと言います。このような妥協された研究から得られた知見は、堅牢なものとは見なされないであろう。
• Bausom-up研究方法は構造化されていないと感じるが、構造化されたトップダウン研究方法ほど科学的ではない。研究アプローチのそれぞれのタイプにはそれぞれ長所と短所があるため、混合メソッドを使用する研究は珍しいことではありません。混合方法を使用する市場調査者は、理論的な結びつきが強い研究の構成要素に演繹的な研究アプローチを適用する。あるいは、探究的な調査が必要と思われる研究の構成要素に誘導的研究アプローチを適用する。
• 同じコインの両面としての演繹的アプローチと誘導的アプローチの精神的なイメージを形成するのは虚偽の表現です。実際には、それらは連続体の2つの端です。魅力的な研究は、線形性と因果関係の探索と関連している。帰納的研究は、調査の深さと現象に関する記述と関連しています。研究の幅を重視して、その連続体のほぼ中間点に混合法を配置することができます。
• この記事では、さまざまな種類の控除と照会について非常に簡潔に説明しています。市場調査には多くの層があります。この記事の内容は表面を傷つけ始めるばかりです。例えば、演繹的推論と帰納的推論の哲学的根拠を考えるならば、そのアプローチを肯定主義的および自然主義的なものと呼ぶかもしれない。