Kvalitativní vs. kvantitativní data:15 klíčových rozdílů

Výzkum a statistika jsou dvě důležité věci, které se vzájemně nevylučují, protože ve většině případů jdou ruku v ruce. Úkolem statistiky ve výzkumu je fungovat jako nástroj při navrhování výzkumu, analýze dat a vyvozování závěrů z nich.

Na druhé straně základem statistiky jsou data, díky čemuž je výsledkem většiny výzkumných studií velké množství údajů. Tato data jsou měřena, shromažďována a vykazována a analyzována (což z nich činí informace), načež mohou být vizualizována pomocí grafů, obrázků nebo jiných analytických nástrojů

V tomto článku se budeme zabývat daty, velmi důležitým aspektem statistiky a výzkumu. Dotkneme se jejich významu, typů a práce s nimi ve výzkumu a statistice.

Co jsou to data?

Data jsou skupinou nezpracovaných faktů nebo informací shromážděných za účelem výzkumu, reference nebo analýzy. Jsou to jednotlivé jednotky informací, které byly převedeny do efektivní formy pro snadný pohyb a/nebo zpracování.

Jedná se o množné číslo slova Datum, které popisuje jednotlivé množství nebo kvalitu předmětu nebo jevu. Uplatňuje se v různých oblastech výzkumu, obchodu a statistiky.

V případě analýzy dat ji definujeme jako proces kontroly, úpravy, transformace a modelování dat s cílem objevit užitečné informace, informovat o závěrech a podpořit rozhodování. Důležitou součástí provádění analýzy dat je znalost různých typů dat, které máme k dispozici.

Existují dva typy dat, a to; kvantitativní a kvalitativní data;

Co jsou to kvantitativní data?

Kvantitativní data jsou typem dat, jejichž hodnota je měřena ve formě čísel nebo počtů, přičemž ke každému souboru dat je přiřazena jedinečná číselná hodnota. Tento typ dat, známý také jako numerická data, popisuje číselné proměnné.

Má různé využití ve výzkumu a především ve statistice, protože je kompatibilní s většinou metod statistické analýzy. Existují různé metody analýzy kvantitativních dat v závislosti na jejich typu.

Kvantitativní data se dělí na dva typy, a to: diskrétní data a spojitá data. Spojitá data se pak dále dělí na data intervalová a data poměrová.

Co jsou to kvalitativní data?

Kvalitativní data jsou typem dat, která popisují informace. Jedná se o popisný typ statistických dat, takže jde o data, která jsou vyjádřena spíše pomocí skupin a kategorií než čísel.

Jsou také známá jako kategoriální data. Tento typ dat je relevantní ve velké míře ve výzkumu s omezeným využitím ve statistice kvůli jeho nekompatibilitě s většinou statistických metod.

Kategoriální data se dělí do dvou kategorií, a to: nominální data a ordinální data. Nominální data pojmenovávají nebo definují proměnné, zatímco ordinální data je škálují.

Prémiový nástroj pro sběr dat

Tady je 15 klíčových rozdílů mezi kvantitativními & kvalitativními daty;

• Definice

Kvantitativní data jsou skupinou kvantifikovatelných informací, které lze použít pro matematické výpočty a statistickou analýzu, jež slouží k rozhodování v reálném životě, zatímco kvalitativní data jsou skupinou dat, která popisují informace.

Kvantitativní data jsou kombinací číselných hodnot, které zobrazují relevantní informace. Kvalitativní data naproti tomu používají popisný přístup k vyjádření informací.

• Jiný název

Kvantitativní data jsou známá také jako číselná data, zatímco kvalitativní data jsou známá také jako kategoriální data. Je to proto, že kvantitativní data jsou měřena ve formě čísel nebo počtů. u kvalitativních dat se seskupují do kategorií.

• Typy

Kvantitativní data jsou dvou typů, a to: diskrétní data a spojitá data. Spojitá data se dále dělí na data intervalová a data poměrová.

Kvalitativní data se na druhé straně rovněž dělí na dva typy, a to; nominální data a ordinální data. V některých případech se však ordinální data klasifikují jako kvantitativní.

• Příklady

Mezi příklady kvantitativních dat patří Likertova stupnice, intervalový prodej atd. Likertova stupnice je běžně používaným příkladem ordinálních dat a je různých typů – 5bodová až 7bodová Likertova stupnice.

Mezi příklady kvalitativních dat patří jméno, pohlaví, telefonní číslo atd. Tyto údaje lze shromažďovat prostřednictvím otevřených otázek, otázek s výběrem odpovědí nebo uzavřených otevřených otázek.

• Charakteristiky

Mezi charakteristiky kvantitativních dat patří následující; nabývají číselné hodnoty s číselnými vlastnostmi, mají standardizovanou stupnici pořadí, vizualizují se pomocí rozptylových grafů a bodových grafů atd.

Kvalitativní data naproti tomu mohou nabývat číselných hodnot, ale bez číselných vlastností, nemají standardizovanou stupnici pořadí A vizualizují se pomocí sloupcového a kruhového grafu.

• Analýza

Kvantitativní analýza dat se dělí do dvou skupin, a to na; popisnou a inferenční statistiku. Mezi tyto metody patří míry centrální tendence, analýza drnu, analýza textu, konjunkturální analýza, analýza trendů atd.

Metody kvantitativní analýzy dat jsou však jednoduché, kdy lze provádět pouze analýzu průměru a mediánu. V některých případech analýzy ordinálních dat se používají jednorozměrné statistiky, dvourozměrné statistiky, regresní analýza atd. které jsou blízkou náhradou výpočtu některých analýz průměrů a směrodatných odchylek.

• Nástroje

Při sběru kvalitativních údajů používají výzkumníci nástroje, jako jsou průzkumy, rozhovory, ohniskové skupiny a pozorování, přičemž kvalitativní údaje se obvykle sbírají prostřednictvím průzkumů a rozhovorů v několika případech. Například při zjišťování průměrné výšky žáků ve třídě mohou být žáci dotazováni na to, jaká je jejich výška, namísto opětovného měření výšky.

• Metody sběru

Kvantitativní údaje se sbírají prostřednictvím uzavřených metod, zatímco kvalitativní údaje využívají otevřené otázky, otázky s výběrem odpovědí, uzavřené otázky a uzavřené otázky s otevřeným koncem. Kvalitativní data tak mají širší způsob sběru.

• Využití

Kvantitativní údaje se většinou používají k provádění statistických výpočtů zahrnujících použití aritmetických operací. Například výpočet CGPA studenta bude vyžadovat zjištění průměru všech známek.

Kvantitativní data naproti tomu pracují s popisnými informacemi, aniž by se s nimi sčítalo nebo prováděly nějaké operace. Používá se především ke shromažďování osobních informací.

• Výhody

Kvantitativní data jsou kompatibilní s většinou metod statistické analýzy a jako taková jsou většinou využívána výzkumníky. Kvalitativní data jsou naproti tomu kompatibilní pouze s mediánem a modem, takže jejich použití je omezené.

I když v některých případech se na ordinálních datech provádějí alternativní testy. Jako alternativy se používají například jednorozměrná statistika, dvourozměrná statistika, regresní analýza atd.

• Nevýhody:
  • Nevýhodou je, že v případě, že se jedná o ordinální data, je možné je použít i v jiných případech:

  Ačkoli je velmi dobře použitelná ve většině statistických analýz, její standardizované prostředí může omezovat správné zkoumání. Kvantitativní výzkum je striktně založen na pohledu výzkumníka, čímž omezuje svobodu vyjádření na straně respondenta.

  To však není případ kvalitativního výzkumu. Nominální data zachycují lidské emoce do určité míry prostřednictvím otevřených otázek. To však může způsobit, že se výzkumník bude zabývat irelevantními údaji.

  • Vzorky otázek: Otázky kvantitativního výzkumu mají vždy přednastavené odpovědi. U kvalitativních dat tomu tak vždy není.

  Příklad kvantitativní otázky

  Do kterého z následujících intervalů spadá vaše výška v centimetrech?

  • 100-150
  • 150-200
  • 200-250

  Toto je příklad intervalového údaje.

  Příklad kvantitativní otázky 2

  Níže laskavě zadejte své národní identifikační číslo.

  Toto je příklad nominálních údajů.

  • Příklady: Níže jsou uvedeny některé příklady kvantitativních údajů a kvalitativních údajů.

  Příklady kvantitativních dat

  • Průměrná výška ve třídě
  • Měření fyzikálních objektů
  • Pravděpodobnost výskytu události
  • Náhodné. generování čísel
  • Výpočet CGPA studenta

  Příklady kvalitativních dat

  • Likertova škála
  • Data získaná z průzkumu analýzy konkurence.
  • Odpovědi z ústních pracovních pohovorů.
  • Biodata studentů.
  • Telefonní číslo
  • Statistická kompatibilita

  Kvantitativní údaje jsou kompatibilní s většinou statistických metod, ale kvalitativní údaje nikoli. To může pro výzkumné pracovníky představovat problém při provádění analýzy dat.

  To je jeden z důvodů, proč výzkumníci při výzkumu raději používají kvantitativní data.

  • Uživatelská přívětivost

  Kvantitativní metody sběru dat jsou ve srovnání s kvalitativními daty uživatelsky přívětivější. Otevřené otázky sice mohou výzkumníkům poskytnout tolik potřebné informace, ale pro respondenty mohou být stresující.

  Respondeenti rádi tráví vyplňováním dotazníků co nejméně času, a když je to zdlouhavé, mohou od toho upustit.

  Existují nějaké podobnosti mezi kvantitativními & kvalitativními daty?

  • Řád

  Kvantitativní i kvalitativní data mají svůj řád nebo měřítko. To znamená, že zatímco ordinální data jsou někdy zařazována pod kvantitativní data. Kvalitativní data však nemají standardizovanou stupnici.

  • Použití

  Kvantitativní i kvalitativní data se používají pro výzkum a statistickou analýzu. Ačkoli prostřednictvím různých přístupů mohou být obě použita pro stejnou věc. Uvažujme dvě organizace, které zkoumají kupní sílu své cílové skupiny pomocí níže uvedené metody.

  Organizace A

  Jaký je váš měsíční příjem? ____

  Organizace B

  Do jakého intervalu spadá váš měsíční příjem?

  • 1000 € – 5000 €
  • 5001 € – 10000 €
  • 10001 € – 15000 €

  První příklad je kvalitativní sběr dat, zatímco druhý je kvantitativní sběr dat.

  • Kvantitativní hodnota

  Kvantitativní i kvalitativní údaje nabývají číselné hodnoty. Kvalitativní údaje nabývají číselných hodnot, jako je telefonní číslo, poštovní směrovací číslo, národní identifikační číslo atd. Rozdíl je však v tom, že s kvalitativními údaji nelze provádět aritmetické operace.

  • Nástroje sběru

  Kvalitativní i kvantitativní údaje lze sbírat prostřednictvím průzkumů/dotazníků a rozhovorů. Ačkoli prostřednictvím různých přístupů, používají podobné nástroje.

  Kdy zvolit kvantitativní data před kvalitativními

  Různé typy dat mají svou užitečnost a výhody oproti jiným. Tyto výhody jsou důvodem, proč jsou v některých případech voleny před ostatními v závislosti na účelu sběru dat. Zde jsou uvedeny některé případy, kdy by měla být zvolena kvantitativní data před kvalitativními.

  • Při provádění vědeckého výzkumu

  Kvantitativní data jsou pro vědecký výzkum vhodnější díky své kompatibilitě s většinou metod statistické analýzy. Mají také numerické vlastnosti, které umožňují provádět nad nimi aritmetické operace.

  • Při replikaci výzkumu

  Kvantitativní výzkum má standardizovaný postup. Proto je snadné replikovat minulý výzkum, navazovat na něj a dokonce upravovat výzkumné postupy.

  • Při práci s velkými daty

  Velké soubory dat se nejlépe analyzují pomocí kvantitativních dat. Proto někteří výzkumníci před analýzou převádějí kvalitativní data na data kvantitativní.

  Říká se tomu kvantifikace kvalitativních dat. Tímto způsobem se nemusí při analýze probírat velkým řetězcem textů.

  • Při laboratorním výzkumu

  Díky standardnímu postupu analýzy je to nejvhodnější typ dat pro laboratorní analýzu.

  • Při práci s citlivými údaji

  Výzkumy, které zahrnují citlivé údaje, se nejlépe zpracovávají pomocí kvantitativních údajů. To pomáhá eliminovat případy zkreslení v důsledku známosti nebo úniku citlivých informací.

  Kdy zvolit kvalitativní data namísto kvantitativních

  Ačkoli nejsou kompatibilní s většinou metod statistické analýzy, je v určitých případech vhodnější použít kvalitativní data. Většinou se jim dává přednost při sběru dat pro výzkumné procesy v reálném životě. Zde jsou uvedeny některé případy, kdy je třeba zvolit kvalitativní data namísto kvantitativních.

  • Při výzkumu zákaznické zkušenosti

  Hlavním účelem výzkumu zákaznické zkušenosti je zjistit, jak zákazníci vnímají služby organizace, a získat informace o tom, co mohou udělat pro zlepšení svých služeb. K dosažení tohoto cíle proto organizace potřebují vyhodnotit lidské pocity a emoce. To je něco, co lze provést pouze pomocí kvalitativních údajů.

  • Pracovní pohovory

  Zejména s ohledem na stále se měnící pracovní kulturu se dnes personalisté více zajímají o přístup uchazeče, jeho emoční inteligenci atd. než o dovednosti, které může nabídnout. Aby mohli tyto vlastnosti správně posoudit, měli by prostřednictvím pohovoru získat kvalitativní údaje o uchazeči.

  • Konkurenční analýza

  Organizace provádějí konkurenční analýzu, aby posoudily oblíbenost své konkurence a to, co udělala pro získání této oblíbenosti. Kvantitativní údaje o tom neposkytují podrobné informace na rozdíl od toho, jak je poskytují kvalitativní údaje.

  • Bezpečnostní otázky

  Mnohé webové společnosti kladou osobní otázky typu „Jak se jmenuje váš domácí mazlíček?“ nebo „Jak se jmenuje vaše matka za svobodna?“ jako prostředek dodatečného zabezpečení uživatelského účtu. Čísla se obvykle špatně pamatují, a proto je pro některé lidi obtížné zapamatovat si své dosavadní telefonní číslo. Osobní otázky (kvalitativní údaje), jako je tato, se těžko zapomínají, a proto jsou pro bezpečnostní otázky vhodnější.

  • Dating website

  Seznamovací weby shromažďují osobní informace (obvykle jmenovité údaje) uživatelů, aby jim mohly správně přiřadit jejich typ.

  Jaký je nejlepší nástroj pro sběr kvantitativních a kvalitativních údajů?

  Formplus jako nástroj pro sběr dat byl vytvořen s myšlenkou, že správný sběr dat je prvním krokem k efektivnímu a spolehlivému výzkumu. Proto tvůrci softwaru pro tvorbu formulářů Formplus přidali potřebné funkce, které vám pomohou při sběru dat.

  Kvantitativní a kvalitativní data se nejlépe shromažďují pomocí Formplus, protože vám pomůže nejen správně shromáždit data, ale také je uspořádat pro analýzu. Při provádění procesu validace dat se již nemusíte potýkat s obtížně čitelnými údaji.

  Každý údaj je správně přiřazen k odpovídajícím proměnným, což usnadňuje identifikaci chybějících nebo nekonzistentních údajů.

  Sběr online dat pomocí průzkumů & Dotazník

  Jak sbírat kvalitativní a kvantitativní data pomocí nástrojů pro průzkumy Formplus

  Pro sběr kvalitativních dat pomocí nástroje Formplus builder postupujte podle následujících kroků:

  Krok 1: Zaregistrujte se nebo se zaregistrujte

  • Navštivte stránku www.formpl.us na počítači nebo mobilním zařízení.
  • Zaregistrujte se prostřednictvím e-mailu, Google nebo Facebooku za méně než 30 sekund…

  Krok 2: Začněte vytvářet formuláře: Formplus vám poskytuje 21denní zkušební verzi zdarma, abyste si mohli vyzkoušet všechny funkce a začít sbírat kvantitativní data z online průzkumů. Cenový plán začíná po vypršení zkušební doby na 20 USD měsíčně s přiměřenými slevami pro vzdělávací a nevládní organizace.

  • Klikněte na tlačítko Vytvořit formulář a začněte vytvářet formuláře zdarma.
  • Můžete také kliknout na tlačítko Upgrade Now a přejít na cenový plán za 20 USD měsíčně.

  Krok 3: Sběr kvalitativních dat

  Vytvoříme vzorový formulář pro sběr kvalitativních dat, který zadává jméno (nominální data) a úroveň štěstí (ordinální data) respondenta.

  • Upravte název formuláře a klikněte na vstupní část nabídky pro tvorbu formuláře.
  • Ve vstupních sekcích můžete vkládat funkce, jako jsou malé texty pro jména, čísla, datum, e-mail, dlouhý text pro obecnou zpětnou vazbu. Klikněte na záložku Název a upravte v nastavení
  • Klikněte na sekci Možnosti volby v nabídce nástroje pro sestavení formuláře. Poté klikněte na kartu Rádio.
  • Možnosti výběru umožňují respondentům vybrat si z různých možností. Pomocí volby Radio můžete respondenty požádat, aby vybrali jednu možnost z užšího seznamu.

  Krok 4: Sběr kvantitativních dat

  Vytvoříme vzorový formulář pro sběr kvantitativních dat, do kterého se zadají nabízené předměty studenta a jeho skóre a poté se vypíše jeho průměrné skóre.

  • Klikněte v nabídce sestavovatele na část Rozšířené vstupy a poté klikněte na kartu Tabulka.
  • Klikněte na záložku Označený text v sekci vstupů a vypište výsledek našeho výpočtu kvantitativních údajů.
  • Klikněte na tlačítko Přidat výpočty v záložce Rozšířené vstupy a použijte vzorec Skóre/COUNT() pro výpočet průměrného skóre.

  Karta Přidat výpočty umožňuje provádět aritmetické operace s číselnými daty.

  Závěr

  Kvantitativní a kvantitativní data mají své klíčové rozdíly a podobnosti a jejich pochopení je velmi důležité, protože pomáhá při výběru nejlepšího typu dat pro práci. Pomáhá také při správné identifikaci, aby nedošlo k chybné kategorizaci dat.

  Tyto dva typy dat mají také své jedinečné výhody oproti druhému, což je důvod, proč výzkumníci používají určitý typ dat pro výzkum a jiný pro jiný výzkum. Kvantitativní údaje však zůstávají oblíbenějším typem údajů ve srovnání s kvalitativními údaji.

  Jak jsme učinili v tomto článku, pochopení typů dat je prvním krokem ke správnému používání.