Analiza datelor este o tehnică în care sunt utilizate metode statistice sau logice pentru a ilustra și evalua datele.
Această analiză implică un rezumat complet al informațiilor care sunt utilizate în continuare pentru a colecta și prezenta rezultatul final, astfel încât să comunice constatările sau opțiunile esențiale.
Dar acest proces are nevoie să faceți diferența între datele pe care le-ați colectat. Și pentru a simplifica procesul de analiză a datelor, este esențial să înțelegem cele două metodologii – date calitative și date cantitative.
Datele calitative și cantitative sunt ceva care este creat, observat, validat și colectat.
Puteți vizualiza datele sub formă de cifre, fapte, măsurători, înregistrări, caiete, videoclipuri, imagini etc., în format digital sau non-digital.
Cu toate acestea, există multe diferențe între cele două. Și pentru a alege unul dintre ele în proiectele tale, trebuie să le înțelegi pe fiecare dintre ele separat și cum diferă.
Deci, să învățăm despre diferențele dintre datele calitative și cantitative.
Cuprins
Date calitative versus date cantitative: ce sunt acestea?
Pentru a înțelege mai bine acești termeni, concentrați-vă mai întâi pe acest lucru – primul este interpretativ, explorator și subiectiv, în timp ce al doilea este concludent, obiectiv și la obiect.
Date calitative
Datele calitative sunt informații simple care nu pot fi măsurate, exprimate în numere sau numărate. Informațiile sunt colectate din audio, imagini, text etc. și partajate prin instrumente de vizualizare, cum ar fi hărți conceptuale, cronologie, infografice și multe altele.
De exemplu, atunci când un utilizator vă vizitează site-ul web și adaugă unele dintre produse în coș, dar abandonează coșul de cumpărături, munca dumneavoastră este să investigați „de ce” și „cum”, cum ar fi motivul pentru care vizitatorul a abandonat coșul de cumpărături și cum se simte un utilizator. despre site-ul sau produsele dvs. Aici, „calitate” este în cadrul principal; prin urmare, trebuie să obțineți informații din datele calitative.
În exemplul de mai sus, nu aveți nevoie de niciun număr pentru a ști motivul din spatele unui astfel de comportament al utilizatorului, ci pentru a-i întreba despre cauza și experiențele lor. Cu alte cuvinte, datele calitative sunt o etichetă sau un termen folosit pentru a descrie caracteristicile anumitor lucruri, cum ar fi etichetarea unei arome de înghețată ca ciocolată sau descrierea mării ca albastră.
Datele calitative sunt o formă non-statistică și sunt de obicei semistructurate sau nestructurate, ceea ce înseamnă că acest tip de date nu are nevoie de dvs. pentru a obține numere dure prin grafice și diagrame. În schimb, ele sunt caracterizate prin formele, etichetele, atributele, proprietățile și alți identificatori.
Poate fi generat prin documente, texte, înregistrări video, înregistrări audio, focus grupuri, transcrieri interviuri, note și observații. Cu toate acestea, numerele de identificare, cum ar fi numerele permisului de conducere sau numerele de securitate socială, sunt incluse în date calitative, deoarece sunt unice și categorice pentru o singură persoană.
Exemple: butoane aurii, finisaj neted, maro intens, aromă de nuci americane, construit în Italia, cămăși verzi, ocean albastru, imagini frumoase și așa mai departe.
Date cantitative
Datele cantitative sunt informații simple care pot fi măsurate sau numărate în valori numerice. Aceasta poate fi denumită orice date cuantificabile pe care cercetătorii le folosesc pentru a obține analize statistice și calcule matematice pentru a lua decizii de calitate bazate pe derivări.
Aceste tipuri de date răspund la întrebări precum „câte?”, „Cât de des?” si cat de mult?’. Datele cantitative pot fi ușor verificate și evaluate prin utilizarea tehnicilor matematice. Să înțelegem cu un exemplu:
O persoană îl întreabă pe comerciant: „Cât costă imprimanta aceea?”
Este o întrebare cantitativă să colectezi date precum prețul pentru diferite dispozitive. Valorile sunt asociate cu cei mai mulți parametri de măsurare, cum ar fi kilogramele pentru greutate, lire sterline, dolari pentru cost și multe altele.
Datele cantitative sunt colectate pentru analiza statistică prin sondaje, chestionare, anchete etc. În termeni simpli, puteți spune că informațiile care pot fi „cuantificate” se numesc date cantitative. Este structurat în natură și poate fi calculat folosind statistici și rapoarte, ceea ce înseamnă că este definit și rigid.
Datele cantitative sunt mult mai precise și concise, care pot fi generate prin teste, sondaje, experimente, valori, rapoarte de piață și multe altele.
Exemple: greutatea în kilograme, numărul de săptămâni dintr-o lună, înălțimea în inci sau picioare, distanța în kilometri sau mile, vârsta în ani sau luni, venitul în dolari, lungimea în centimetri și așa mai departe.
Date calitative vs. cantitative: diferențe
Date calitative și cantitative – ambele au același loc în fiecare domeniu. Pentru a le înțelege mai bine pe fiecare, trebuie să vedem unde diferă în funcție de criteriile, funcțiile, natura și multe altele.
Să înțelegem mai întâi câteva diferențe de bază:
- Datele în care clasificarea obiectelor depinde de calitate sau de atribute se numesc date calitative. În schimb, datele care pot fi numărate sau exprimate în numere se numesc date cantitative.
- Datele calitative se bazează pe înțelegerea dintre persoane, emoții, culoare etc. Pe de altă parte, datele cantitative se bazează pe valori, unde veți obține rezultatele în statistici pentru luarea deciziilor.
- În datele calitative, se colectează informații verbale, dar în datele cantitative se adună informații măsurabile.
- Datele calitative dezvoltă o înțelegere inițială, dar datele cantitative recomandă o acțiune finală.
Până acum, am înțeles conceptul principal din spatele ambelor tipuri de date. Acum, vom cerceta câteva diferențe cheie între cele două.
Începem!
CriteriiDate calitativeDate cantitativeDefinițieAnaliza calitativă a datelor este o tehnică simplă folosită pentru a dezvolta o înțelegere a științelor sociale și umane pentru a obține rezultatul final. Analiza cantitativă a datelor este o tehnică folosită pentru a genera fapte concrete și informații numerice prin tehnici logice și matematice. DateConține date precum religia, naționalitatea, culoarea anumitor lucruri, gustul, sexul și multe altele. Conține greutate, masă, mărime, înălțime, preț și multe altele. Abordare Urmează analiza subiectivă, care este implicată în date non-statistice care nu poate fi calculat. Urmează o analiză obiectivă care poate fi calculată cu ușurință prin derivări matematice. Analiză. Analiza se referă la motivul pentru care are loc o dezvoltare, cum se simte un utilizator, de ce coșul este abandonat etc. Analiza de aici explică numărul sau cantitatea de dezvoltare, cum ar fi rata de abandon al coșului. ExempluAici, eșantionul este nereprezentator și mic întregul proces. Eșantionul este masiv și poate fi generalizat. Metode de colectare Datele calitative pot fi colectate folosind documente scrise, interviuri, observații etc. Datele cantitative sunt colectate prin experimente, interviuri, observații, sondaje, sondaje etc. Tipul de date Este text -bazat.Este bazat pe numere.RezultateRezultatele sunt agregate pentru analiza datelor sau pur și simplu conferite.Aici, rezultatele depind de variația prin grafice și diagrame. ElementeCuvinte, obiecte, imagini etc.Informații numerice și grafice
Exemple din viața reală
Exemplul 1: (spațiu de birou)
Spațiul de birou se referă la ambele tipuri de date, în funcție de funcțiile fiecărui element.
Date calitative
- Mare si spatioasa
- Lumină naturală grozavă
- Zona mare de camara
- Fântână cu apă rece
- Vopsele de perete atrăgătoare
- frumoase rame de poze
- Spatiu mare pentru jocuri de interior
Date cantitative
- Suprafata de 12000 mp
- Numărul de etaje
- Numărul de ferestre
- Numărul de uși
- Numărul de LED-uri
- Numărul de sisteme
Exemplul 2: (articol de pe un site web)
Date calitative
- Natura articolului
- Calitatea articolului, cum ar fi ortografia, gramatica, punctuația etc.
- Cum se simt cititorii despre asta
- Cât de bine descrie subiectul și termenii
- Calitatea videoclipurilor și audio utilizate
Date cantitative
- Număr de cuvinte
- Numărul de imagini utilizate
- Implicare, cum ar fi comentarii, vizualizări de pagină etc.
- Timp de încărcare
- Numărul de clienți potențiali generați
Exemplul 3: (Zona universitară)
Date calitative
- Copaci mari și denși
- Culori deschise
- Arhitectură de nouă generație
- Lumini și ventilatoare inteligente
- Săli de clasă mari
- Mișto proiector
- Cărți de calitate
Date cantitative
- Numărul de săli de clasă
- Numărul de blocuri
- Numărul de orificii de ventilație AC
- Un metru pătrat din zona de parcare
- Dimensiunea clasei
- Numărul de bănci
- Numărul de etaje
Date calitative vs. Date cantitative: tipuri
Tipuri de date calitative
Statisticienii și cercetătorii clasifică datele calitative în trei tipuri:
- Date binare: Când vă referiți la un articol ca fiind bun sau rău, greu sau moale, corect sau greșit, proaspăt sau învechit etc., este cunoscut ca date binare. Cu alte cuvinte, sunt date calitative pe care le puteți caracteriza prin trăsături care se exclud reciproc, ceea ce înseamnă că nu pot apărea simultan. Statisticienii folosesc aceste date pentru a crea un model care prezice natura articolului respectiv.
- Date nominale: se mai numesc și date etichetate, scară nominală sau date denumite. Acesta este un tip de date pe care le puteți folosi pentru a denumi ceva fără a menționa nicio valoare numerică.
De exemplu, dacă formați un grup de articole după culoare, puteți eticheta direct fiecare articol în funcție de culorile sale. Cercetătorii folosesc aceste date nominale pentru a diferenția între setul de informații, cum ar fi culoarea. Acest tip poate fi folosit și de statisticieni și cercetători pentru a crea un sondaj cu variante multiple pentru a ști care dintre ele este bun.
- Date ordinale: Datele ordinale sunt un tip de date calitative care sunt clasificate pe o anumită scară sau ordine. Este un pas esențial către colectarea datelor.
De exemplu, atunci când un respondent introduce nivelul de fericire în serviciu pe o scară de la 1 la 10, acesta colectează date în funcție de intrări. Aici, nu există o scară standard în care să poată fi măsurată diferența dintre fiecare. Câteva exemple sunt scara Likert, scara intervalului etc.
Tipuri de date cantitative
Datele cantitative sunt împărțite în două tipuri principale – date discrete și continue. Să le înțelegem unul câte unul.
Date discrete
Datele discrete sunt tipul de date cantitative care conțin doar numărarea numerelor. Aceasta nu implică nici un tip de măsurare precum lungimea, greutatea, înălțimea etc.
De exemplu, numărul de studenți, numărul de zile, numărul de ventilatoare de tavan, vârsta unei persoane și multe altele.
În timp ce identificați date discrete, trebuie să utilizați mai multe întrebări pentru a diferenția, cum ar fi:
- Se poate numara?
- Se poate diviza?
- Se poate măsura?
Si asa mai departe…
Datele discrete sunt cunoscute și ca date de atribute care nu pot fi împărțite în părți mai mici. Puteți spune că este fie numerabil finit, fie infinit.
Exemplu: Datele numărabile finite sunt mulțimea arbitrară a lui A = {1,2,3,4,….,n; unde n este un număr mai mic decât infinit}. Datele infinite numărătoare sunt mulțimea arbitrară B = { 1,2,3,….}.
Date continue
Este un tip de date cantitative care poate fi plasat pe o scară de măsurare, ceea ce înseamnă că acesta preia valori numerice care pot fi împărțite în părți mai mici. Vă puteți referi la date continue ca fiind infinit finite și infinit infinit.
De exemplu, CGPA al elevilor este măsurată pe o scară de 10 puncte. Aici, puteți spune că un student poate nota între 0 și 10 puncte, inclusiv 8,5, 1,57, 4,65, 2,68, 9,8 etc. Aceste date pot fi clasificate ca date continue infinit de finite, deoarece au o limită superioară și inferioară.
În mod similar, puteți lua exemplul datelor nenumărate de infinite. Este mulțimea numerelor reale, R = {….,-1,0,1,….}. În acest scenariu, datele nu au nici o limită superioară, nici o limită inferioară.
Datele continue sunt din nou împărțite în două tipuri:
Datele de interval sunt o tehnică simplă care poate fi măsurată de-a lungul unei scale în care fiecare punct este plasat la aceeași distanță unul de celălalt. Pe de altă parte, datele de raport sunt extinderea datelor de interval. Are utilitatea supremă atunci când vorbim despre măsurarea exactă a datelor. Datele raportului spun despre ordine, distanța exactă și multe altele.
Modalități de a genera date calitative și cantitative
Înainte de a aprofunda diferitele metode de colectare a datelor pentru datele calitative și cantitative, să încercăm mai întâi să înțelegem tipurile de colectare a datelor.
Metodele de colectare a datelor sunt după cum urmează:
- Sondaje, chestionare și chestionare
- Interviuri
- Focus grup
- Observații directe
- Documente
Metodele de colectare a datelor pot fi clasificate în tipuri de date cantitative și calitative.
Metode calitative de colectare a datelor
- Chestionare și anchete deschise: Este cea mai folosită metodă de a colecta sau aduna date prin diferite chestionare și anchete deschise. Permite respondenților să dea răspunsuri mult mai flexibil. Nu conține răspunsuri sau opțiuni predefinite care să permită unui utilizator să scrie liber.
- Interviuri 1 la 1: Acesta se mai numește și interviu față în față, care este utilizat ca tip comun de metodă de colectare a datelor pentru datele calitative. Aici, puteți culege cu ușurință date din interviu. Această tehnică este utilizată în mod special atunci când doriți să colectați date extrem de personalizate.
- Focus Groups: Focus grupul este, de asemenea, o metodă de interviu. Dar în loc de un interviu 1-la-1, acesta poartă o discuție de grup. Aici, resursele nu sunt limitate în termeni de bani, timp etc. Este foarte util.
De exemplu, dacă efectuați un studiu privind reabilitarea adolescenților consumatori de droguri, toți membrii grupului trebuie să fie adolescenți care se recuperează de dependența de droguri. - Observarea directă: Acesta este cel mai pasiv mod de a colecta date. Colectorul de date ia locul participantului, observă cu atenție setarea și înregistrează audio sau video și fotografii. Acest lucru duce la părtinire în natură, deoarece implică observație directă.
Metode cantitative de colectare a datelor
- Chestionare online și chestionare închise: această metodă se bazează pe întrebări care permit respondenților să aleagă dintre opțiuni. Este împărțit în tipuri – categoric și raport/intervale.
Întrebările categorice pot fi clasificate ca dihotomice (da sau nu), întrebări cu casete de selectare și întrebări cu răspunsuri multiple. În comparație, întrebările cu intervale constau dintr-o scală Likert, întrebări matrice, scară de evaluare etc.
Avantajele datelor cantitative față de datele calitative
Datele cantitative au multe avantaje față de datele calitative, deoarece puteți măsura și pregăti cu ușurință o diagramă sau un raport din acestea. De asemenea, este nevoie de mai puțin timp în comparație cu datele calitative. Această tehnică este folosită atunci când nu știi la ce să te aștepți.
Să înțelegem avantajele datelor cantitative față de cele calitative:
- Mai științific
- Sensibilă la control
- Mai puțin obiectiv
- Concentrat
- Poate trata mostre mai mari
- Aranjat într-o metodă simplă
- Repetabil
- Relativ
- Structurat
- Generalizabil
- Consistent
- Rapid și economisește timp
- Util pentru luarea deciziilor de calitate
- Date mai acceptabile
- Foarte accesibil
- Poate folosi mostre aleatorii
- Nu necesită observație directă
Concluzie
Datele calitative sunt dificil de analizat în comparație cu datele cantitative. Utilizează abordări comune, cum ar fi analiza calitativă a conținutului, analiza tematică și analiza discursului. Datele cantitative, pe de altă parte, se bazează pe numere sau valori care utilizează SPSS, R sau Excel pentru a calcula lucruri precum scorurile medii, de câte ori este adresată o anumită întrebare, validitatea etc. Rezultatele sunt raportate în tabele sau grafice.
Această postare ar trebui să vă ajute să înțelegeți diferența dintre datele calitative și cantitative și ce să alegeți pentru ce aplicație.