知道何时使用自上而下和何时使用自下而上的方法
演绎研究
演绎推理是从普通到具体的自上而下的方法。 在实证研究中，这意味着市场研究人员通过考虑与感兴趣的话题一起制定的理论开始研究。
这种方法可以让市场研究人员思考已经进行的研究，并提出扩展或增加该理论基础的想法。
市场研究人员在进行一项新研究的过程中将对这一新假说进行测试。 在新研究中收集和分析的具体数据将构成假设检验的基础。 [重要的是要注意，一个未被证实的假设并没有被证明是错误的。]
演绎研究步骤
- 一般 - 文献检索与理论
- 有趣的话题
- 理论相关的想法
- 假设
- 数据采集
- 数据分析和假设检验
- 确认假设与否
- 传播调查结果
归纳研究
归纳推理是一种从特定到一般的自下而上的方法。 在这种情况下，具体指的是市场研究人员所做的观察，最终导致广泛的泛化和理论。
[可能很重要的一点是 - 与同事讨论或公开讨论 - 这个词是自下而上，而不是自下而上 。 自下而上是为了喝酒而敬酒的东西，一旦研究研究完成，这似乎完全合适。]
一种归纳研究方法方法开始于由市场研究人员做出的具体观察，该研究人员以一种想法或一个感兴趣的主题开始研究，就像研究的演绎方法一样。
然而，在归纳法中，研究人员直到研究的最后阶段才考虑相关理论。 根据这些规律或模式，市场研究人员会生成分析数据的主题。
归纳研究步骤
- 具体 - 观察和措施
- 有趣的话题
- 数据采集
- 数据集群或模式
- 数据分析
- 主题出现
- 推广
- 传播调查结果
数量研究与假设
如果市场研究人员正在进行定量研究 ，那么可以考虑理论。 但是，如果市场研究人员正在进行定性研究，那么正式的假设检验就不会发生。 相反，市场研究人员可能基于已经出现的数据和主题的强度形成概括。
定性研究中的数据收集和数据分析是迭代的。 也就是说，数据收集不会一次性发生 - 然后 - 就像市场研究人员已经投入了开关一样 - 数据分析就开始了。 而是收集一些数据，这些数据由研究人员考虑，然后再收集和考虑更多的数据，等等。 在某个特定时刻，当出现足够的数据集群或模式时，市场研究人员将决定数据收集可以放缓，停止或改变方向。
定量研究中的数据收集和数据分析是截然不同的阶段。 以定性研究的方式混淆数据收集和数据分析会损害数据的完整性。 一些科学家会说，在数据收集和数据分析过程中缺乏界限会导致数据受到污染，而且研究缺乏严谨性。 这种妥协研究的结果不会被视为强劲。
因果调查，探索性调查，以及所有相关内容
自下而上的研究方法感觉更加没有结构化，但与结构化的自上而下的研究方法相比，它们的科学性不亚于。 由于每种类型的研究方法都有其自身的优点和缺点，因此研究采用混合方法并不罕见。
一位使用混合方法的市场研究人员将研究方法应用于研究的组成部分，显示出强烈的理论联系。
或者，对研究的组成部分应用归纳研究方法，似乎需要更多的探索性研究。
把演绎方法和归纳方法作为同一枚硬币的两面形成一幅心理图画是一种误解。 在实践中，它们是连续统一体的两端。 演绎研究与线性关系和对因果关系的搜索有关。 归纳研究与探究深度和现象描述有关。 混合方法可以放在该连续体的大约中点，重点放在研究的广度上。
本文包含有关不同类型的扣除和查询的简单说明。 市场研究有很多层次。 这篇文章中的内容刚开始表面划痕。 例如，如果我们考虑演绎推理和归纳推理的哲学基础，我们可以将这些方法称为实证主义和自然主义。