Ποιοτική Vs. Ποσοτικά στοιχεία για αρχάριους

Η ανάλυση δεδομένων είναι μια τεχνική όπου χρησιμοποιούνται στατιστικές ή λογικές μέθοδοι για την απεικόνιση και την αξιολόγηση δεδομένων.

Αυτή η ανάλυση περιλαμβάνει μια πλήρη περίληψη των πληροφοριών που χρησιμοποιούνται περαιτέρω για τη συλλογή και την παρουσίαση του τελικού αποτελέσματος, έτσι ώστε να κοινοποιούνται τα βασικά ευρήματα ή επιλογές.

Αλλά αυτή η διαδικασία χρειάζεται να κάνετε διαφοροποίηση μεταξύ των δεδομένων που έχετε συλλέξει. Και για να απλοποιηθεί η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων, είναι απαραίτητο να κατανοήσουμε τις δύο μεθοδολογίες – ποιοτικά και ποσοτικά δεδομένα.

Τα ποιοτικά και ποσοτικά δεδομένα είναι κάτι που δημιουργείται, παρατηρείται, επικυρώνεται και συλλέγεται.

Μπορείτε να προβάλετε τα δεδομένα με τη μορφή αριθμών, γεγονότων, μετρήσεων, εγγραφών, σημειωματάριων, βίντεο, εικόνων κ.λπ., σε ψηφιακή ή μη ψηφιακή μορφή.

Ωστόσο, υπάρχουν πολλές διαφορές μεταξύ των δύο. Και για να επιλέξετε ένα από αυτά στα έργα σας, πρέπει να κατανοήσετε το καθένα ξεχωριστά και πώς διαφέρουν.

Λοιπόν, ας μάθουμε για τις διαφορές μεταξύ ποιοτικών και ποσοτικών δεδομένων.

Ποιοτικά έναντι ποσοτικών δεδομένων: Ποια είναι αυτά;

Για να κατανοήσετε καλύτερα αυτούς τους όρους, εστιάστε πρώτα σε αυτό – ο πρώτος είναι ερμηνευτικός, διερευνητικός και υποκειμενικός, ενώ ο δεύτερος είναι οριστικός, αντικειμενικός και επί της ουσίας.

Ποιοτικα δεδομενα

Τα ποιοτικά δεδομένα είναι απλές πληροφορίες που δεν μπορούν να μετρηθούν, να εκφραστούν σε αριθμούς ή να μετρηθούν. Οι πληροφορίες συλλέγονται από ήχο, εικόνες, κείμενο κ.λπ. και μοιράζονται μέσω εργαλείων οπτικοποίησης, όπως εννοιολογικοί χάρτες, χρονοδιαγράμματα, infographics και άλλα.

Για παράδειγμα, όταν ένας χρήστης επισκέπτεται τον ιστότοπό σας και προσθέτει μερικά από τα προϊόντα στο καλάθι αλλά εγκαταλείπει το καλάθι αγορών, η δουλειά σας είναι να διερευνήσετε το «γιατί» και το «πώς», όπως γιατί ο επισκέπτης εγκατέλειψε το καλάθι αγορών και πώς νιώθει ο χρήστης σχετικά με τον ιστότοπο ή τα προϊόντα σας. Εδώ, η «ποιότητα» βρίσκεται στο κύριο πλαίσιο. Ως εκ τούτου, πρέπει να λάβετε πληροφορίες από τα ποιοτικά δεδομένα.

Στο παραπάνω παράδειγμα, δεν χρειάζεστε αριθμούς για να μάθετε τον λόγο πίσω από μια τέτοια συμπεριφορά χρήστη, αλλά για να τους ρωτήσετε για την αιτία και τις εμπειρίες τους. Με άλλα λόγια, τα ποιοτικά δεδομένα είναι μια ετικέτα ή ένας όρος που χρησιμοποιείται για να περιγράψει χαρακτηριστικά ορισμένων πραγμάτων, όπως η επισήμανση μιας γεύσης παγωτού ως σοκολάτας ή η περιγραφή της θάλασσας ως μπλε.

Τα ποιοτικά δεδομένα είναι μια μη στατιστική μορφή και είναι συνήθως ημιδομημένα ή αδόμητα, πράγμα που σημαίνει ότι αυτός ο τύπος δεδομένων δεν χρειάζεται να λάβετε σκληρούς αριθμούς μέσω γραφημάτων και γραφημάτων. Αντίθετα, χαρακτηρίζονται από τις μορφές, τις ετικέτες, τα χαρακτηριστικά, τις ιδιότητες και άλλα αναγνωριστικά τους.

Μπορεί να δημιουργηθεί μέσω εγγράφων, κειμένων, εγγραφών βίντεο, ηχογραφήσεων, ομάδων εστίασης, μεταγραφών συνεντεύξεων, σημειώσεων και παρατηρήσεων. Ωστόσο, οι αριθμοί αναγνώρισης, όπως οι αριθμοί άδειας οδήγησης ή οι αριθμοί κοινωνικής ασφάλισης εμπίπτουν στα ποιοτικά δεδομένα, καθώς είναι μοναδικοί και κατηγορικοί για ένα άτομο.

Παραδείγματα: Χρυσά πόμολα, λείο φινίρισμα, βαθύ καφέ, άρωμα αμερικανικών ξηρών καρπών, κατασκευής στην Ιταλία, πράσινα πουκάμισα, μπλε ωκεανός, όμορφες εικόνες κ.λπ.

Ποσοτικά δεδομένα

Τα ποσοτικά δεδομένα είναι απλές πληροφορίες που μπορούν να μετρηθούν ή να μετρηθούν σε αριθμητικές τιμές. Αυτό μπορεί να αναφέρεται ως οποιαδήποτε μετρήσιμα δεδομένα που χρησιμοποιούν οι ερευνητές για να λάβουν στατιστική ανάλυση και μαθηματικούς υπολογισμούς για να λάβουν ποιοτικές αποφάσεις με βάση τις παραγώγους.

Αυτοί οι τύποι δεδομένων απαντούν σε ερωτήσεις όπως “πόσα;”, “πόσο συχνά;” ποσο?’. Τα ποσοτικά δεδομένα μπορούν εύκολα να επαληθευτούν και να αξιολογηθούν χρησιμοποιώντας μαθηματικές τεχνικές. Ας καταλάβουμε με ένα παράδειγμα:

Ένα άτομο ρωτά τον καταστηματάρχη, “Πόσο κοστίζει αυτός ο εκτυπωτής;”

Είναι ποσοτικό ζήτημα η συλλογή δεδομένων όπως η τιμή για διαφορετικές συσκευές. Οι τιμές σχετίζονται με τις πιο μετρητικές παραμέτρους, όπως κιλά για το βάρος, λίρες, δολάρια για το κόστος και άλλα.

Τα ποσοτικά δεδομένα συλλέγονται για στατιστική ανάλυση μέσω δημοσκοπήσεων, ερωτηματολογίων, ερευνών κ.λπ. Με απλά λόγια, μπορείτε να πείτε ότι οι πληροφορίες που μπορούν να «ποσοτικοποιηθούν» ονομάζονται ποσοτικά δεδομένα. Είναι δομημένο στη φύση και μπορεί να υπολογιστεί χρησιμοποιώντας στατιστικά και αναφορές, πράγμα που σημαίνει ότι είναι καθορισμένο και άκαμπτο.

Τα ποσοτικά δεδομένα είναι πολύ πιο κλειστά και συνοπτικά που μπορούν να δημιουργηθούν μέσω δοκιμών, ερευνών, πειραμάτων, μετρήσεων, αναφορών αγοράς και πολλά άλλα.

Παραδείγματα: Βάρος σε κιλά, αριθμός εβδομάδων σε ένα μήνα, ύψος σε ίντσες ή πόδια, απόσταση σε χιλιόμετρα ή μίλια, ηλικία σε χρόνια ή μήνες, έσοδα σε δολάρια, μήκος σε εκατοστά και ούτω καθεξής.

Ποιοτικά έναντι ποσοτικών δεδομένων: Διαφορές

Ποιοτικά και ποσοτικά δεδομένα – και τα δύο έχουν την ίδια θέση σε κάθε τομέα. Για να κατανοήσουμε καλύτερα το καθένα, πρέπει να δούμε πού διαφέρουν ανάλογα με τα κριτήρια, τις λειτουργίες, τη φύση και πολλά άλλα.

Ας καταλάβουμε πρώτα μερικές βασικές διαφορές:

• Τα δεδομένα στα οποία η ταξινόμηση των αντικειμένων εξαρτάται από την ποιότητα ή τα χαρακτηριστικά ονομάζονται ποιοτικά δεδομένα. Αντίθετα, τα δεδομένα που μπορούν να μετρηθούν ή να εκφραστούν με αριθμούς ονομάζονται ποσοτικά δεδομένα.
• Τα ποιοτικά δεδομένα βασίζονται στην κατανόηση μεταξύ προσώπων, συναισθημάτων, χρώματος κ.λπ. Από την άλλη πλευρά, τα ποσοτικά δεδομένα βασίζονται σε αξίες, όπου θα λάβετε τα αποτελέσματα σε στατιστικά στοιχεία για τη λήψη αποφάσεων.
• Στα ποιοτικά δεδομένα συλλέγονται λεκτικές πληροφορίες, αλλά στα ποσοτικά δεδομένα συλλέγονται μετρήσιμες πληροφορίες.
• Τα ποιοτικά δεδομένα αναπτύσσουν μια αρχική κατανόηση, αλλά τα ποσοτικά δεδομένα συνιστούν μια τελική ενέργεια.

Μέχρι τώρα, έχουμε κατανοήσει την κύρια έννοια πίσω από τους δύο τύπους δεδομένων. Τώρα, θα σκάψουμε μερικές βασικές διαφορές μεταξύ των δύο.

Ορίστε!

CriteriaQualitative DataQuantitative DataDefinitionΗ ποιοτική ανάλυση δεδομένων είναι μια απλή τεχνική που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη της κατανόησης των κοινωνικών και ανθρωπιστικών επιστημών για να ληφθεί το τελικό αποτέλεσμα. Η ποσοτική ανάλυση δεδομένων είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία σκληρών γεγονότων και αριθμητικών πληροφοριών μέσω λογικών και μαθηματικών τεχνικών. ΔεδομέναΠεριέχει δεδομένα όπως η θρησκεία, η εθνικότητα, το χρώμα ορισμένων πραγμάτων, η γεύση, το φύλο και άλλα. Περιέχει βάρος, μάζα, μέγεθος, ύψος, τιμή και άλλα. Προσέγγιση Ακολουθεί υποκειμενική ανάλυση, η οποία εμπλέκεται σε μη στατιστικά δεδομένα που δεν μπορεί να υπολογιστεί. Ακολουθεί αντικειμενική ανάλυση που μπορεί να υπολογιστεί εύκολα μέσω μαθηματικών παραγώγων. ΑνάλυσηΗ ανάλυση αναφέρεται στο γιατί συμβαίνει μια ανάπτυξη, πώς νιώθει ένας χρήστης, γιατί εγκαταλείπεται το καλάθι κ.λπ. Η ανάλυση εδώ εξηγεί τον αριθμό ή την ποσότητα ανάπτυξης, όπως το ποσοστό εγκατάλειψης καλαθιού. ΔείγμαΕδώ, το δείγμα δεν είναι αντιπροσωπευτικό και μικρό η όλη διαδικασία. Το δείγμα είναι τεράστιο και μπορεί να γενικευτεί. Μέθοδοι συλλογής Τα ποιοτικά δεδομένα μπορούν να συλλεχθούν με τη χρήση γραπτών εγγράφων, συνεντεύξεων, παρατηρήσεων κ.λπ. Τα ποσοτικά δεδομένα συλλέγονται χρησιμοποιώντας πειράματα, συνεντεύξεις, παρατηρήσεις, έρευνες, δημοσκοπήσεις κ.λπ. Τύπος δεδομένων Είναι κείμενο -Βασίζεται σε αριθμούς.ΑποτελέσματαΤα αποτελέσματα συγκεντρώνονται για την ανάλυση των δεδομένων ή απλώς αποδίδονται.Εδώ, τα αποτελέσματα εξαρτώνται από τη διακύμανση μέσω γραφημάτων και γραφημάτων. ΣτοιχείαΛέξεις, αντικείμενα, εικόνες κ.λπ.Αριθμητικές και γραφικές πληροφορίες

Παραδείγματα Πραγματικής Ζωής

Παράδειγμα 1: (Χώρος γραφείου)

Ο χώρος γραφείου αναφέρεται και στους δύο τύπους δεδομένων ανάλογα με τις λειτουργίες κάθε στοιχείου.

Ποιοτικα δεδομενα

• Μεγάλο και ευρύχωρο
• Υπέροχο φυσικό φως
• Μεγάλος χώρος αποθήκης
• Δροσερή βρύση
• Εντυπωσιακές βαφές τοίχου
• Ωραίες κορνίζες
• Μεγάλος χώρος για παιχνίδια σε εσωτερικούς χώρους

Ποσοτικά δεδομένα

• Επιφάνεια δαπέδου 12000 τετραγωνικά πόδια
• Αριθμός ορόφων
• Αριθμός παραθύρων
• Αριθμός θυρών
• Αριθμός LED
• Αριθμός συστημάτων

Παράδειγμα 2: (Άρθρο σε ιστότοπο)

Ποιοτικα δεδομενα

• Φύση του άρθρου
• Η ποιότητα του άρθρου όπως ορθογραφία, γραμματική, σημεία στίξης κ.λπ.
• Πώς νιώθουν οι αναγνώστες για αυτό
• Πόσο καλά περιγράφει το θέμα και τους όρους
• Ποιότητα βίντεο και ήχου που χρησιμοποιείται

Ποσοτικά δεδομένα

• Καταμέτρηση λέξεων
• Αριθμός εικόνων που χρησιμοποιούνται
• Αλληλεπίδραση όπως σχόλια, προβολές σελίδας κ.λπ.
• Χρόνος φόρτωσης
• Αριθμός δυνητικών πελατών που δημιουργήθηκαν

Παράδειγμα 3: (Πανεπιστημιακή περιοχή)

Ποιοτικα δεδομενα

• Μεγάλα και πυκνά δέντρα
• Φωτεινα χρωματα
• Αρχιτεκτονική επόμενης γενιάς
• Έξυπνα φώτα και ανεμιστήρες
• Μεγάλες αίθουσες διδασκαλίας
• Δροσερός προβολέας
• Ποιοτικά βιβλία

Ποσοτικά δεδομένα

• Αριθμός αιθουσών διδασκαλίας
• Αριθμός μπλοκ
• Αριθμός αεραγωγών AC
• Ένα τετραγωνικό μέτρο του χώρου στάθμευσης
• Μέγεθος τάξης
• Αριθμός πάγκων
• Αριθμός ορόφων

Ποιοτικά Δεδομένα Vs. Ποσοτικά Δεδομένα: Τύποι

Τύποι Ποιοτικών Δεδομένων

Οι στατιστικολόγοι και οι ερευνητές κατηγοριοποιούν τα ποιοτικά δεδομένα σε τρεις τύπους:

• Δυαδικά δεδομένα: Όταν αναφέρετε ένα στοιχείο ως καλό ή κακό, σκληρό ή μαλακό, σωστό ή λάθος, φρέσκο ​​ή παλιό κ.λπ., είναι γνωστό ως δυαδικά δεδομένα. Με άλλα λόγια, είναι ποιοτικά δεδομένα που μπορείτε να τα χαρακτηρίσετε μέσω αμοιβαία αποκλειόμενων χαρακτηριστικών, πράγμα που σημαίνει ότι δεν μπορούν να συμβούν ταυτόχρονα. Οι στατιστικολόγοι χρησιμοποιούν αυτά τα δεδομένα για να δημιουργήσουν ένα μοντέλο που προβλέπει τη φύση αυτού του στοιχείου.
• Ονομαστικά δεδομένα: Ονομάζονται επίσης δεδομένα με ετικέτα, ονομαστική κλίμακα ή ονομασμένα δεδομένα. Αυτός είναι ένας τύπος δεδομένων που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να ονομάσετε κάτι χωρίς να αναφέρετε καμία αριθμητική τιμή.

  Για παράδειγμα, εάν σχηματίσετε μια ομάδα στοιχείων ανά χρώμα, μπορείτε να επισημάνετε απευθείας κάθε στοιχείο σύμφωνα με τα χρώματά του. Οι ερευνητές χρησιμοποιούν αυτά τα ονομαστικά δεδομένα για να διαφοροποιήσουν το σύνολο των πληροφοριών, όπως το χρώμα. Αυτός ο τύπος μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί από στατιστικολόγους και ερευνητές για να δημιουργήσουν μια έρευνα πολλαπλών επιλογών για να γνωρίζουν ποια είναι καλή.

• Τακτικά δεδομένα: Τα τακτικά δεδομένα είναι ένας τύπος ποιοτικών δεδομένων που κατηγοριοποιούνται σε μια συγκεκριμένη κλίμακα ή σειρά. Είναι ένα ουσιαστικό βήμα προς τη συλλογή δεδομένων.

  Για παράδειγμα, όταν ένας ανταποκρινόμενος εισάγει το επίπεδο ευτυχίας υπηρεσίας σε κλίμακα 1-10, συλλέγει δεδομένα σύμφωνα με τις εισροές. Εδώ, δεν υπάρχει τυπική κλίμακα όπου μπορεί να μετρηθεί η διαφορά μεταξύ του καθενός. Μερικά παραδείγματα είναι η κλίμακα Likert, η κλίμακα διαστήματος κ.λπ.

Τύποι Ποσοτικών Δεδομένων

Τα ποσοτικά δεδομένα χωρίζονται σε δύο βασικούς τύπους – διακριτά και συνεχή δεδομένα. Ας τους καταλάβουμε έναν έναν.

Διακριτά Δεδομένα

Τα διακριτά δεδομένα είναι ο τύπος ποσοτικών δεδομένων που περιέχει μόνο μέτρηση αριθμών. Αυτό δεν περιλαμβάνει κανένα είδος μέτρησης όπως μήκος, βάρος, ύψος κ.λπ.

Για παράδειγμα, αριθμός μαθητών, αριθμός ημερών, αριθμός ανεμιστήρων οροφής, ηλικία ενός ατόμου και πολλά άλλα.

Κατά τον εντοπισμό διακριτών δεδομένων, πρέπει να χρησιμοποιήσετε διάφορες ερωτήσεις για να διαφοροποιήσετε, όπως:

• Μπορεί να μετρηθεί;
• Μπορεί να χωριστεί;
• Μπορεί να μετρηθεί;

Και ούτω καθεξής…

Τα διακριτά δεδομένα είναι επίσης γνωστά ως δεδομένα χαρακτηριστικών που δεν μπορούν να χωριστούν σε μικρότερα μέρη. Μπορείτε να πείτε ότι είναι είτε μετρήσιμα πεπερασμένο ή άπειρο.

Παράδειγμα: Τα μετρήσιμα πεπερασμένα δεδομένα είναι το αυθαίρετο σύνολο των A = {1,2,3,4,….,n; όπου n είναι ένας αριθμός μικρότερος από το άπειρο}. Τα μετρήσιμα άπειρα δεδομένα είναι το αυθαίρετο σύνολο B = { 1,2,3,….}.

Συνεχή Δεδομένα

Είναι ένας τύπος ποσοτικών δεδομένων που μπορεί να τοποθετηθεί σε μια κλίμακα μέτρησης, πράγμα που σημαίνει ότι παίρνει αριθμητικές τιμές που μπορούν να χωριστούν σε μικρότερα μέρη. Μπορείτε να αναφέρετε τα συνεχή δεδομένα ως αμέτρητα πεπερασμένα και αμέτρητα άπειρα.

Για παράδειγμα, το CGPA των μαθητών μετριέται σε μια κλίμακα 10 βαθμών. Εδώ, μπορείτε να πείτε ότι ένας μαθητής μπορεί να βαθμολογήσει από 0 έως 10 βαθμούς, συμπεριλαμβανομένων των 8,5, 1,57, 4,65, 2,68, 9,8, κ.λπ. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να ταξινομηθούν ως μη μετρήσιμα πεπερασμένα συνεχή δεδομένα, καθώς έχουν ένα ανώτερο και κατώτερο όριο.

Ομοίως, μπορείτε να πάρετε το παράδειγμα αμέτρητα άπειρα δεδομένα. Είναι το σύνολο των πραγματικών αριθμών, R = {….,-1,0,1,….}. Σε αυτό το σενάριο, τα δεδομένα δεν έχουν ούτε ανώτερο όριο ούτε κατώτερο όριο.

Τα συνεχή δεδομένα χωρίζονται και πάλι σε δύο τύπους:

Δεδομένα διαστήματος

Δεδομένα αναλογίας

Τα δεδομένα διαστήματος είναι μια απλή τεχνική που μπορεί να μετρηθεί κατά μήκος μιας κλίμακας όπου κάθε σημείο τοποθετείται στην ίδια απόσταση το ένα από το άλλο. Από την άλλη πλευρά, τα δεδομένα αναλογίας είναι η επέκταση των δεδομένων διαστήματος. Έχει την απόλυτη χρήση όταν μιλάμε για την ακριβή μέτρηση δεδομένων. Τα δεδομένα αναλογίας λένε για τη σειρά, την ακριβή απόσταση και πολλά άλλα.

Τρόποι για τη δημιουργία ποιοτικών και ποσοτικών δεδομένων

Πριν προχωρήσουμε βαθύτερα στις διάφορες μεθόδους συλλογής δεδομένων για ποιοτικά και ποσοτικά δεδομένα, ας προσπαθήσουμε να κατανοήσουμε πρώτα τους τύπους συλλογής δεδομένων.

Οι μέθοδοι συλλογής δεδομένων είναι οι εξής:

• Έρευνες, ερωτηματολόγια και κουίζ
• Συνεντεύξεις
• Ομάδες εστίασης
• Άμεσες παρατηρήσεις
• Εγγραφα

Οι μέθοδοι συλλογής δεδομένων μπορούν να ταξινομηθούν σε ποσοτικούς και ποιοτικούς τύπους δεδομένων.

Μέθοδοι συλλογής ποιοτικών δεδομένων

• Ερωτηματολόγια και έρευνες ανοιχτού τύπου: Είναι η πιο χρησιμοποιούμενη μέθοδος συλλογής ή συλλογής δεδομένων μέσω διαφορετικών ερωτηματολογίων και ερευνών ανοιχτού τύπου. Επιτρέπει στους ερωτηθέντες να δίνουν απαντήσεις πολύ πιο ευέλικτα. Δεν περιέχει προκαθορισμένες απαντήσεις ή επιλογές που επιτρέπουν στον χρήστη να γράφει ελεύθερα.
• Συνεντεύξεις 1 προς 1: Αυτή ονομάζεται επίσης συνέντευξη πρόσωπο με πρόσωπο, η οποία χρησιμοποιείται ως ένας κοινός τύπος μεθόδου συλλογής δεδομένων για ποιοτικά δεδομένα. Εδώ, μπορείτε εύκολα να συλλέξετε δεδομένα από τη συνέντευξη. Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται ειδικά όταν θέλετε να συλλέξετε εξαιρετικά εξατομικευμένα δεδομένα.
• Ομάδες εστίασης: Η ομάδα εστίασης είναι επίσης μια μέθοδος συνέντευξης. Αλλά αντί για μια συνέντευξη 1 προς 1, φέρει μια ομαδική συζήτηση. Εδώ, οι πόροι δεν είναι περιορισμένοι από άποψη χρημάτων, χρόνου κλπ. Είναι πολύ βολικό.
  Για παράδειγμα, εάν πραγματοποιήσετε μια μελέτη για την αποκατάσταση εφήβων χρηστών ναρκωτικών, όλα τα μέλη της ομάδας πρέπει να είναι έφηβοι που αναρρώνουν από τον εθισμό στα ναρκωτικά.
• Άμεση παρατήρηση: Αυτός είναι ο πιο παθητικός τρόπος συλλογής δεδομένων. Ο συλλέκτης δεδομένων αντικαθιστά τον συμμετέχοντα, παρατηρεί προσεκτικά τη ρύθμιση και καταγράφει τον ήχο ή το βίντεο και φωτογραφίες. Αυτό οδηγεί σε μεροληψία στη φύση, καθώς περιλαμβάνει άμεση παρατήρηση.

Μέθοδοι συλλογής ποσοτικών δεδομένων

• Διαδικτυακά κουίζ και έρευνες κλειστού τύπου: Αυτή η μέθοδος βασίζεται σε ερωτήσεις που επιτρέπουν στους ερωτηθέντες να επιλέξουν από τις επιλογές. Χωρίζεται σε τύπους – κατηγορικούς και αναλογίες/διαστήματα.

Οι κατηγορικές ερωτήσεις μπορούν να κατηγοριοποιηθούν ως διχοτομικές (ναι ή όχι), ερωτήσεις πλαισίου ελέγχου και ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συγκριτικά, οι ερωτήσεις διαστήματος αποτελούνται από κλίμακα Likert, ερωτήσεις μήτρας, κλίμακα βαθμολογίας κ.λπ.

Πλεονεκτήματα των ποσοτικών δεδομένων έναντι των ποιοτικών δεδομένων

Τα ποσοτικά δεδομένα έχουν πολλά πλεονεκτήματα σε σχέση με τα ποιοτικά δεδομένα, επειδή μπορείτε εύκολα να μετρήσετε και να προετοιμάσετε ένα γράφημα ή μια αναφορά από αυτά. Χρειάζεται επίσης λιγότερος χρόνος σε σύγκριση με τα ποιοτικά δεδομένα. Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται όταν δεν ξέρετε τι να περιμένετε.

Ας κατανοήσουμε τα πλεονεκτήματα των ποσοτικών σε σχέση με τα ποιοτικά δεδομένα:

• Πιο επιστημονικό
• Ευαίσθητο στον έλεγχο
• Λιγότερο αντικειμενικό
• Εστιασμένος
• Μπορεί να αντιμετωπίσει μεγαλύτερα δείγματα
• Τακτοποιημένα με απλή μέθοδο
• Επαναληπτός
• Σχετικό
• Δομημένος
• Γενικεύσιμο
• Σταθερός
• Γρήγορο και εξοικονομεί χρόνο
• Χρήσιμο για ποιοτική λήψη αποφάσεων
• Πιο αποδεκτά δεδομένα
• Εξαιρετικά προσβάσιμο
• Μπορεί να χρησιμοποιήσει τυχαία δείγματα
• Δεν απαιτεί άμεση παρατήρηση

συμπέρασμα

Τα ποιοτικά δεδομένα είναι δύσκολο να αναλυθούν σε σύγκριση με τα ποσοτικά δεδομένα. Χρησιμοποιεί κοινές προσεγγίσεις όπως η ποιοτική ανάλυση περιεχομένου, η θεματική ανάλυση και η ανάλυση λόγου. Τα ποσοτικά δεδομένα, από την άλλη πλευρά, βασίζονται σε αριθμούς ή τιμές που χρησιμοποιούν SPSS, R ή Excel για να υπολογίσουν πράγματα όπως ο μέσος όρος βαθμολογίας, ο αριθμός των φορών που τίθεται μια συγκεκριμένη ερώτηση, η εγκυρότητα κ.λπ. Τα αποτελέσματα αναφέρονται σε πίνακες ή γραφικές παραστάσεις.

Αυτή η ανάρτηση θα σας βοηθήσει να κατανοήσετε τη διαφορά μεταξύ ποιοτικών και ποσοτικών δεδομένων και τι να επιλέξετε για ποια εφαρμογή.