On quantitizing revisited

Anthony J. Onwuegbuzie

doi:10.3389/fpsyg.2024.1421525

2025-01-23

Anthony J. Onwuegbuzie *

DOI：10.3389/fpsyg.2024.1421525

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摘要

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本文基于已获高度引用的2009年论文，该论文由荣誉教授Margarete Sandelowski及其同事撰写，通过批判性地重新评估将定性数据转化为定量形式的过程，即量化（quantitizing）过程——这一技术令人惊讶地未在学术研究中普及，推测原因在于该领域的方法论探索不足。本文针对这一不足，提出了一种综合性的元框架，采用5W1H方法，阐述了为何、何时、何事、何地、如何以及谁应参与量化过程，从而整合了混合方法和多方法研究中的多个框架与模型。该框架的核心是驱动的量化模型（DIME-Driven Model of Quantitizing），将量化分为描述性、推断性、测量性和探索性四种类型，每种类型均能提升量化的效用与精确性。这一创新模型支持本文对量化作为跨不同研究传统中关键方法论工具的广泛倡导。本文探讨了量化在定性、定量和混合方法研究传统中的应用与价值，展示了其广泛的关联性和变革潜力。它讨论了基于本体论、认识论、价值论和方法论等不同哲学视角的量化采用差异。尽管存在这些差异，仅有少数研究哲学完全拒绝量化。本文倡导平衡使用量化以补充定性分析，并提升研究清晰度和适用性，同时不损害定性数据的丰富性。它作为理解量化复杂性与效用的综合资源，旨在启发研究人员考虑此方法以丰富其分析工具，并增强其研究发现的深度与适用性。

Keyword:

quantitizing

DIME-Driven Model of Quantitizing

mixed methods research

1+1=1 integration approach

qualitative data

data transformation

inter-respondent matrix

quantitative analysis