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心理学角度阐述行为与态度、定性与定量的关系

发布时间:2020-11-20 14:26
发布者:38505005.com
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编辑导语:行为与态度,定性与定量,我们在工作时、日常阅读文章时,经常能够看到或者使用到这两组词汇。今天,本文作者就带领大家从心理学的角度,由浅入深地了解定性和定量的关系,并且通过案例,详细地阐述了行为和态度之间的种种联系。

一、总概

不论是对用户调研活动作体量上的规划,还是在细节上作揣摩,要想作出对产品有用、正确的决定,都需要进行大量的数据论证。

这个论证既需要感性的思维作为支撑,更需要借助理性的思考作为验证,相信调研是个不错的渠道。

用户调研活动对于一家企业、一个团队,乃至一款产品来说都是必须要经历的过程。而调研之后的数据又该如何去归纳定义,这又是一个值得我们去探究的新问题。

单纯地通过数据来看,常见的有定量和定性两类数据。而针对用户调研来说,剖析其本质会发现其实数据还可以再细分出来行为和态度数据。

这四者的关系错综复杂,彼此又可以独立存在,下面我们就来详细地聊一聊这四个数据大类的细节。

1. 定性和定量的关系

首先,定量和定性同属于科学研究中的一种数据,而科学研究的核心是因果关系,因此定性和定量的不同就在于对“原因”理解的差异。

二者是站在不同的角度看待问题——定量关注数据频率,定性关注数据意义:定性假设起因,再由定量来验证;定量挖掘数据,再由定性剖析原因。

从数据上来看,定量分析的结果会更具科学的说服力,而定性分析的结果更多的是阐述某种事物的价值或意义,比如:

用户A比用户B胖(定性);

用户A比用户B胖了25kg(定量);

用户A和用户B身高都是180cm,而用户A的体脂率比用户B高了12%,因此用户A比用户B胖,且胖了25kg(定量)。

通过比较可以发现,定量给出了具体的数值,它在一定程度上会比定性更加具备科学的说服力。

而对于定性来说,更加在意得出的结果,比如胖还是瘦,至于为什么会得出这个结果,就需要通过定量数据去验证,因此定性分析在一定程度上会更偏向于阐述某件事物的含义。

从表达形式上可以看出,定量往往采用数理统计或概率化的表达方式,而定性则采用的是因果论或逻辑学来表达。通俗地理解,定性通常是揭示事物本质的一种科学研究方法,深入研究用户的观点,进一步探究用户为何产生这样的结果。

如果说定量研究的阐述的是“是什么”的问题,那么定性研究的则是阐述“为什么”的本源,一个关注原因,一个关注结果。

2. 行为和态度的关系

和定性定量不同,行为态度常常是“伴生关系”,这个伴生并不是此消彼长,而是由A生B,也可由B追溯A,就像太极的阴阳两面,永远是一种循环关系。

行为在很大程度上是由态度引发的,例如:用户A认为出去玩必须是精打细算的,对所消费的内容必须物有所值。

那么当用户A使用某旅行App进行预订的时候,大概率会优先考虑性价比的问题,这就会对产品的使用产生一定的影响:

在用户调研时,如果想知道用户A对某个景点的了解程度,就更应该关注用户的态度;在用户调研时,如果想知道用户对于预订按钮的点击频率,则应该关注用户的行为。

所以,态度通常揭示了影响行为的根本原因,这也是我们为什么要进行用户调研来进一步探究用户发生行为的理由之一。

在某些事情上,如果没有态度作为牵引,行为将很难产生。

但凡事无绝对,并不是所有的行为都必须受到态度引导,行为也可以自然发生。甚至在某种程度上,行为也能够反其道而行之,去影响态度甚至是改变态度。

二、定性和定量 1. 定量

从广义上讲,针对定量数据的分析是具有结构化的数据模型,是可以用于客观表述事实、可衡量大小的、并且具备科学依据的数据。

在样本的数量上,定量研究追求较大的样本量作为数据的支撑,这样才能保证结果的准确性,更科学地接近事实情况。当然某些定量数据也可以间接地收集到用户的行为和态度数据,这在后文中会提及。

从来源上看,定量数据主要来自两个方向:

一个是产品本身的测量数据(产品日志文件、后台数据、埋点等);

另一个是用户研究数据(可通过问卷调研等调研活动获取)。

所以定量分析更多的是集中在对数字化数据的统计分析上。

这些定量数据对于产品设计师来说可以帮助验证设计内容是否正确、方向是否符合市场趋势等,进而帮助设计师为优化作品提供方向,积累经验。

而定量分析的方法主要是采用数学上的统计分析法,诸如差方、漏斗模型等,对结果的频率、效能等作出对比和总结。

2. 定性

广义上来看,针对定性数据的分析往往使用非结构化的数据模型,或者主观表述现象,它并没有一套明确的标准,缺乏科学的研究方法。

在样本的选取上,定性研究往往需要的数据数量较少,数据仅作为其理论的参考依据,常常被用于可以间接手机用户的行为和态度数据的角色。