3.2调研的性质

在第2章我们了解到有三种调研类型：探索性调研、描述性调研、解释性或因果性 调研（有时描述性或解释性调研在调研总结的标题中出现）。明确所需要的调研类型是非 常重要的。因为调研者会依据调研性质对调研设计做出决策，所以在书面上弄清楚上述问 
题很重要。在研究调研类型的性质和调研设计元素之间的关系之前，先介绍一下每种调研 类型。

3.2.1探索性调研
探索性调研(exploratory research)旨在探索，帮助你了解一个问题的情况。例如，它 应该满足以下方面：
•揭示问题；
•试图了解一个陌生的话题；
•阐明问题的本质；
•明确调研领域；
•认清指导进一步研究的可行性；
•提出进一步研究的命题和假设。

探索性调研的主要缺点是，它不能提供明确或者总结性的答案。这主要是与样本和代 表性有关：在探索时，你很可能不具备精确判断感兴趣人群(population of interest)的能 力，因此你不可能提供有代表性的样本。

3.2.2描述性调研
描述性调研(descriptive research)是关于收集数据以描述人群、地点、事物、事件、 环境、经历，从而回答谁(who)、什么(what)、何时(when)、如何做(how)、多少(how many)的问题的调研。探索性调研与描述性调研的区别在于，前者可以提供描述，因为选 择描述性调研你需要对所需的信息有清醒的认识，所以描述性调研会有更多明确的调研问 题和目标。

3.2.3解释性或因果性调研
描述性调研刻画了诸如一个市场、一群顾客、产品或服务的使用者、一系列经历的整 体情况。但是，你可能需要了解更多，你需要了解你所看到的数据模式为什么存在，换句 话说，你需要一个解释。描述性调研可能已经让你知道一些顾客偏爱品牌A,但另一些偏 爱品牌B。你需要解释性调研告诉你为什么有人偏爱品牌A,有人却偏爱品牌B,以及了 解需求行为模式。如果是这样的情况，那么你需要解释性调研(explanatory research,也 称因果性调研)帮助你解释或者了解因果关系，甚至是预测顾客行为。解释性或因果性调 研有助于你排除竞争对手的解释并得出结论，换句话说，有助于你提出因果关系解释问题 或现象。

如果调研问题涉及在数据上寻求解释性的因果关系，那你所委托的调研必须是设计好 的结构化的，这样你就可以判断究竟有何种关系，以及存在哪些变量。但是，并不是说你 可以准确获知原因 仅是一些数学变量［如协方差(covariance),关联(association)、 相关性(correlation)］，但是你可以据此推测因果关系。为了做出有关因果关系全面的推
论，你必须确保调研设计要能有助于下面的一些处理：
•找出关联、协方差或相关性；
•寻找合适的时间序列；
•排除作为原因的其他变量；
•得出合理的或常识性的结论。

当你定义问题并且准备撰写调研摘要时，你要知道你需要相关证据，使对原因的推 理允许你进行或者详细解释调研，这个调研会传达这种证据。为了了解你究竟需要哪种证 据，显而易见你必须清楚理解调研问题。你需要仔细考虑变量之间的关系，以及能够解 释这些关系的原因；你还需要考虑你对于数据的理解。事先考虑是必要的。如果这些问 题——可能存在的关系、解释、理解都仔细考虑过了，那一定会更容易委托并设计岀能够 得出正确推理的相关因素的调研。与此同时，你需要认识到你永远都不可能收集到“完美 的信息”，并且你的推理有可能只是推理而不是事实。调研会被社会、营销环境以及人类 行为和态度的复杂性所限制。

在明确区分这三种类型的调研之后，你可能从自己的经验得知调研目标往往不会完全 限于某一种类型。更为常见的是调研目标是两到三种的结合：探索性和描述性；探索性、 描述性和解释性；描述性和解释性。你会注意到，当你开始定义问题以及计划调研时，你 会发现自己只是这样表述调研目标而已。让我们更详细地看看定义调研目标吧。

文章来源于《市场调研实务（原书第4版）》，作者是[英]伊冯娜·麦吉温(Yvonne McGivern)。