除了具體研究方法不同外，定性與定量研究的主要不同在於其所關注的問題階段不同，像我們外出旅遊，先要做好攻略（定性），然後再去實地遊玩（定量），最後形成一種收穫體驗。而定性研究更加強調的內容可以從目的、關注的焦點及研究工具三個方面來談：
定量研究主要依據統計描述與推斷，多以率、值為結果進行展示，依此來驗證研究的假設是否成立（除常用的統計推斷外，更加精確、專業的資料分析方法也在不斷的更迭，如資料包絡分析、結果方程模型等等。）與定量研究不同，定性研究所展示的是一個邏輯結果，其核心是對文字資料的歸納與演繹。當然這不是簡單的推演，它是以田野調查資料（來源可為訪談、觀察等）為基礎，結合研究者的研究視角與邏輯判斷，圍繞著研究主題而展開的敘述。像一個故事，但這個故事不是虛構的，是有科學而嚴謹的研究過程的，也有合理的結果佐證，是基於事實的合理推到。當你讀到這個故事的時候一定會產生一種認同，很可能自覺的接受並運用研究所闡述的關鍵概念或者框架來分析問題。所以與定量研究不同，定性研究往往是一系列研究的開端，而非終點。透過引起研究領域內的共鳴，自覺地展開相關方面的研究。
從關注的焦點來看，定量研究關注量化關係，包括簡單量值、相關關係及因果關係，這些都建立在量化的基礎上。而定性研究則強調關注事物的本質，去探究是什麼、怎麼發生的以及為什麼會發生。舉一個簡單的例子，定量研究一般是透過調查問卷獲取資料，問卷的題目是封閉的，雖然可以獲得一個目標值，也可以透過統計方法計算驗證假設的結果，但卻無法獲得更為豐富而深入的資訊，所以在結果解釋的時候，研究者只能基於自身的理解進行解釋，但這很可能不是被調查物件的想表達的真實情況。而定性研究則強調被調查物件的自然狀態，透過持續而深入的田野調查來獲取豐富的資料，從而形成有關研究問題的飽滿解釋。可也正是由於強調資料的豐富性、深入性，所以無法進行大規模的樣本調查，也有很多人因此而質疑定性研究。但定性研究的目的也不是用樣本來推斷總體，它更加強調感性，驗證“你以為的不是你以為的”這種情況的出現。
由於定性研究的目的是貢獻智慧，提供理論，是在繼承的基礎上的再創造，而且邏輯結果的得出與呈現需要概念的歸納與演繹能力，這些都是統計軟體替代不了的。即便現在有一些可以簡化工作量的定性分析軟體，如MAXQDA、NVIVO等，它只是給你提供了一個相對規範化的思考與操作環境，也替代不了研究者在研究中的價值。也正是因為研究者的不可替代，一項高質量定性研究中，往往會有研究者對自身知識結構與經歷的反思，因為這些會影響我們看待問題的方式，影響我們對研究結果的解釋。即便不寫出來，研究者也要時常進行反思，這是減小內部誤差的一個基本要求。
除了具體研究方法不同外，定性與定量研究的主要不同在於其所關注的問題階段不同，像我們外出旅遊，先要做好攻略（定性），然後再去實地遊玩（定量），最後形成一種收穫體驗。而定性研究更加強調的內容可以從目的、關注的焦點及研究工具三個方面來談：
與冰冷的資料結果相比，定性研究更強調一種共鳴（共情）定量研究主要依據統計描述與推斷，多以率、值為結果進行展示，依此來驗證研究的假設是否成立（除常用的統計推斷外，更加精確、專業的資料分析方法也在不斷的更迭，如資料包絡分析、結果方程模型等等。）與定量研究不同，定性研究所展示的是一個邏輯結果，其核心是對文字資料的歸納與演繹。當然這不是簡單的推演，它是以田野調查資料（來源可為訪談、觀察等）為基礎，結合研究者的研究視角與邏輯判斷，圍繞著研究主題而展開的敘述。像一個故事，但這個故事不是虛構的，是有科學而嚴謹的研究過程的，也有合理的結果佐證，是基於事實的合理推到。當你讀到這個故事的時候一定會產生一種認同，很可能自覺的接受並運用研究所闡述的關鍵概念或者框架來分析問題。所以與定量研究不同，定性研究往往是一系列研究的開端，而非終點。透過引起研究領域內的共鳴，自覺地展開相關方面的研究。
定性研究更強調“是什麼”、“怎麼發生的”與“為什麼”從關注的焦點來看，定量研究關注量化關係，包括簡單量值、相關關係及因果關係，這些都建立在量化的基礎上。而定性研究則強調關注事物的本質，去探究是什麼、怎麼發生的以及為什麼會發生。舉一個簡單的例子，定量研究一般是透過調查問卷獲取資料，問卷的題目是封閉的，雖然可以獲得一個目標值，也可以透過統計方法計算驗證假設的結果，但卻無法獲得更為豐富而深入的資訊，所以在結果解釋的時候，研究者只能基於自身的理解進行解釋，但這很可能不是被調查物件的想表達的真實情況。而定性研究則強調被調查物件的自然狀態，透過持續而深入的田野調查來獲取豐富的資料，從而形成有關研究問題的飽滿解釋。可也正是由於強調資料的豐富性、深入性，所以無法進行大規模的樣本調查，也有很多人因此而質疑定性研究。但定性研究的目的也不是用樣本來推斷總體，它更加強調感性，驗證“你以為的不是你以為的”這種情況的出現。
定性研究強調研究者自身就是研究工具由於定性研究的目的是貢獻智慧，提供理論，是在繼承的基礎上的再創造，而且邏輯結果的得出與呈現需要概念的歸納與演繹能力，這些都是統計軟體替代不了的。即便現在有一些可以簡化工作量的定性分析軟體，如MAXQDA、NVIVO等，它只是給你提供了一個相對規範化的思考與操作環境，也替代不了研究者在研究中的價值。也正是因為研究者的不可替代，一項高質量定性研究中，往往會有研究者對自身知識結構與經歷的反思，因為這些會影響我們看待問題的方式，影響我們對研究結果的解釋。即便不寫出來，研究者也要時常進行反思，這是減小內部誤差的一個基本要求。