定性分析和定量分析相结合

定性分析和定量分析是研究数据和现象的两种方法。定性分析注重数据的叙述和解释，而定量分析则强调数据的量化和统计学分析。相比较而言，定量分析具有更高的客观性和可重复性，而定性分析则更能够深入地了解数据背后的原因和情境。因此，许多研究人员选择将定性分析和定量分析相结合，以获得更全面、准确和多元的数据研究结果。

1. 实证研究中的定量分析和定性分析相结合

在实证研究中，定量分析通常被用来了解变量之间的关系，例如确定特定变量对某一现象的影响。然而，定量分析一般只适用于解释局部现象，而不能充分了解其全貌和背景。为了更好地理解这些问题，研究人员需要基于定性数据进行深入的解释和描述，以便于更好地理解现象背后的情境和因素。

2. 小数据研究中的定性分析和定量分析相结合

在小数据研究中，一个很小的样本通常很难产生有力的定量分析结果。因此，在这种情况下，研究人员通常需要借助定性数据来辅助解释和理解现象。同时，对于小数据研究的研究对象，通常在样本和数据来源上更为特定或独特。因此，这种情况下，定性分析可以帮助研究人员深入了解和理解这些专业主题，以便于更好地理解结果后的应用。

3. 常见方法：反复迭代

正常情况下，定量分析的数据量和格式会越来越符合定量分析的需求，但是在某些研究中，可能需要反复迭代定性分析和定量分析之间的关系。也就是说，初步定性分析的结果将导致定量数据设计和分析的改变，而定量分析的结果也会导致对定性分析的重新思考。因此，进行永久性的数据整理或分析无疑也是一个错误的方法，理应将定量分析和定性分析整合到一起，形成一个互不缺失的融合整体。

综上所述，定性分析和定量分析相结合的方法应该得到更加广泛的应用。当两种方法相互补充和协调，就能够产生更全面和准确的结果。在实践中，需要根据研究目的和研究对象的不同选择合适的方法。通过定量和定性整合，研究人员可以获得更深入的认识，更准确地理解数据背后的整体。因此，在研究过程中，需要有系统和协调的方法来整合定性和定量数据，以达到更好的研究目标。