定性分析和定量分析是科学研究中常用的两种方法，它们在研究目标、方法论基础和应用场景上有显著差异。
定性分析
定义：定性分析是一种以描述和解释为主的方法，主要用于探索事物的性质、结构和内在关系。它关注的是“为什么”和“如何”的问题，而非“多少”或“多大”。
数据类型：文本、图像、音频、视频等非数值化信息。
方法：访谈、焦点小组、内容分析、田野调查等。
结果：富有深度的描述性解释。
定量分析
定义：定量分析是一种以测量和统计为核心的方法，旨在通过数据分析揭示事物间的数量关系或规律性。它注重“多少”、“多大”的问题，研究者使用实验设计、数据收集和统计分析来验证假设或预测结果。
数据类型：数值化数据，如比例、频率、均值等。
方法：统计检验、回归分析、实验设计、数据建模等。
结果：精确的数值和统计模型。
定性与定量分析的关系
互补性：定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。
统一性：在实际应用中，定性分析和定量分析应该是统一的，相互补充的。
应用场景
定性分析：适用于探索性研究或对事物进行深入理解的情况，如理解用户行为、动机、情感等深层次信息。
定量分析：适用于需要对事物进行客观、准确测量和比较的情况，如市场规模、竞争格局、公司竞争力分析等。
结论
定性分析和定量分析在科学研究中各有其独特的优势和应用场景。定性分析侧重于深入理解事物的本质和特征，而定量分析则侧重于通过数据和数学模型进行客观、准确的测量和预测。两者相互补充，共同构成了科学研究的重要基础。