qualitative 单词的含义
- 与事物的质量相关
- 测量特征而非数量
- 描述性而非数量性
qualitative 英文例句
例句是你认识词义的开始,不急着背诵,先感受它在句子中的用法。
qualitative 音标与发音
英式
/ˈkwɒl.ɪ.tə.tɪv/
美式
/ˈkwɑː.lɪ.t̬ə.t̬ɪv/
qualitative 单词的词源
‘qualitative’这个词由‘qualit’(质量)和‘ative’(倾向于)构成。它起源于拉丁语‘qualitas’,经过古法语‘qualitat’,然后进入英语。想象一个画家评估颜色的丰富性(质量),而非仅仅计数它们(数量)。
注一:这些释义和词源并非传统字典中的标准定义,而是为了帮助记忆和理解单词的实际应用而提供的扩展解释。通过这些背景信息,我们力求让单词更加生动、易于理解,并帮助你记住它们在实际生活中的含义。
注二:LexiTalk 在设计学习流程时,遵循语言学中的“可理解输入”原则。当学习者接触略高于自己水平但能从语境中理解的内容时,大脑会自然吸收语言。这就是为什么我们让每个单词都出现在真实语境中,通过例句和联想帮助你理解并灵活使用。
查看 FAQ:什么是可理解输入?
真实语境解释
定性描述的是事物的性质或品质,而非数量。在研究与评估中,定性方法通过访谈、观察和开放式问卷等途径收集描述性和情境性的数据,旨在发现主题、体验和解释,提供数值数据无法捕捉的深度与细腻。定性工作常与定量方法形成对照,后者侧重数量、计量与统计。它被广泛用于社会科学、教育、市场研究和用户体验研究,定性洞察通过展示人们的思维与情感来补充数字。该词来自拉丁语 qualitas(质量)及后缀 -ive,表示“与质量相关”。
用法提醒
- - 将 qualitative 理解为描述性质和意义,而非数量。
- - 常用于访谈记录、笔记、文本分析等描述性数据。
- - 与定量数据搭配,形成混合研究方法。
- - 不是“高质量”的同义词;指的是数据类型。
- - 避免使用“定性质量”这类赘述。
常见误解
- qualitative 就是“高质量”的意思。
- 定性数据完全等同于主观意见,缺乏严谨性。
- 定性和定量是可互换的概念。
- 在任何研究中都能用定性数据替代定量数据。
- 定性结果比定量结果不可信。
语言思维差异
简体中文学习者通常把定性理解为对“质量”的描述性判断,容易把定性与‘质量好坏’混淆;应理解为一种数据类型,强调描述性信息而非数值量度。
学习提示
- 记住 qualitative 描述的是数据类型和情境,而不是对质量的价值判断。
- 掌握常见搭配:定性研究、定性数据、定性分析。
- 将其与定量术语进行对比,避免混淆。
- 用访谈、案例研究等真实场景练习。不同之处更易理解。
- 避免在技术语境中把定性翻译成“高质量”。
- 学习混合方法的表达,描述同时使用定性与定量的项目。
五步学习法,用英语来学习英语
步骤1:含义
What is the definition of the word 'qualitative'?
A.Relating to the quality of something
B.Pertaining to numbers
C.Based on statistical analysis
D.A way to measure speed
步骤2:使用
How can 'qualitative' be used in a sentence?
A.The qualitative analysis revealed important data.
B.She took a qualitative approach to her mathematical problem.
C.He made a qualitative forecast for his next year's earnings.
D.The qualitative difference between these two fabrics is in their texture.
步骤3:同义词
Which word is most similar to 'qualitative'?
A.Descriptive
B.Quantitative
C.Numerical
D.Statistical
步骤4:反义词
What is the opposite of 'qualitative'?
A.Subjective
B.Quantitative
C.Abstract
D.Intangible
步骤5:掌握
Can you think of a real-life context where qualitative analysis is important?
A.When conducting a survey on customer satisfaction.
B.When analyzing the height of students in a classroom.
C.When measuring the speed of a car in a race.
D.When counting the number of votes in an election.
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