定量分析和定性分析是两种常用的研究方法，它们在多个学科领域都有广泛应用。以下是它们的主要区别和应用场景：

定义

定性分析：定性分析侧重于对事物的性质、特征、趋势等方面进行非数量化的描述和分析。它主要依赖于观察、访谈、文献研究等方法来收集数据，并通过归纳、演绎等逻辑方法对数据进行分析。定性分析能够深入挖掘事物的内在本质和复杂关系，适用于探索性研究或对事物进行深入理解的情况。

定量分析：定量分析则侧重于对事物的数量特征、数量关系、数量变化等方面进行分析。它通常依赖于问卷调查、实验、统计等方法来收集量化数据，并运用数学、统计学等方法对数据进行处理和分析。定量分析能够提供精确的数量化结果，适用于需要对事物进行客观、准确测量和比较的情况。

数据类型

定性分析：使用非数值化信息，如文本、图像、音频、视频等。

定量分析：使用数值化数据，如比例、频率、均值等。

方法

定性分析：访谈、焦点小组、内容分析、田野调查等。

定量分析：统计检验、回归分析、实验设计、数据建模等。

结果

定性分析：提供富有深度的描述性解释。

定量分析：提供精确的数值和统计模型。

哲学基础

定性分析：追溯到现象学和解释学，强调主观性和多样性，认为世界是多重意义构成的，需要通过主观体验来理解。

定量分析：基于概率论、社会统计学等，强调客观性和可测量性。

应用场景

定性分析：适用于探索性研究、理解复杂现象、深入分析事物内在关系等。

定量分析：适用于需要精确测量、比较和预测的现象，如市场分析、财务分析、实验研究等。

相互关系

定性分析为定量分析提供方向和指导，确定研究的重点和方向，保证数据分析的针对性和有效性。

定量分析为定性分析提供数据支持和证明，通过数据结果验证或修正主观判断，使分析结果更加客观和准确。

两者结合使用，既能发挥人的主观判断能力，又能利用数据的客观事实，达到更全面的分析效果。

建议：

在实际应用中，定性分析和定量分析往往是相辅相成的。在进行研究时，可以根据研究目标和问题特点，灵活运用这两种方法，以获得更全面和深入的分析结果。例如，在投资分析中，可以先通过定性分析确定公司是否具有潜力和价值，再通过定量分析评估其具体投资价值和风险。