Kvalitative vs. kvantitative data: 15 vigtige forskelle

Forskning og statistik er to vigtige ting, der ikke udelukker hinanden, da de i de fleste tilfælde går hånd i hånd. Statistikkens rolle i forskning er at fungere som et værktøj til at designe forskning, analysere data og drage konklusioner derfra.

På den anden side er grundlaget for statistik data, hvilket gør, at de fleste forskningsundersøgelser resulterer i store mængder data. Disse data måles, indsamles og rapporteres og analyseres (hvilket gør dem til information), hvorefter de kan visualiseres ved hjælp af grafer, billeder eller andre analyseværktøjer

I denne artikel vil vi diskutere data, som er et meget vigtigt aspekt af statistik og forskning. Vi vil berøre dets betydning, typer og hvordan man arbejder med dem i forskning og statistik.

Hvad er data?

Data er en gruppe af rå fakta eller oplysninger, der er indsamlet med henblik på forskning, reference eller analyse. De er individuelle enheder af information, der er blevet omdannet til en effektiv form, så de er lette at flytte og/eller behandle.

flertal af ordet Datum, som beskriver en enkelt mængde eller kvalitet af en genstand eller et fænomen. Det er anvendeligt inden for forskellige områder inden for forskning, forretning og statistik.

Ved dataanalyse definerer vi det som processen med at inspicere, redigere, omdanne og modellere data for at finde nyttige oplysninger, informere konklusion og støtte beslutningstagning. En vigtig del af udførelsen af dataanalyse er at kende de forskellige typer af data, vi har.

Der findes to typer af data, nemlig; kvantitative og kvalitative data;

Hvad er kvantitative data?

Kvantitative data er den type data, hvis værdi måles i form af tal eller tællinger, og der er en unik numerisk værdi knyttet til hvert datasæt. Denne datatype, der også er kendt som numeriske data, beskriver numeriske variabler.

Det har forskellige anvendelser inden for forskning og især statistik, fordi det er kompatibelt med de fleste statistiske analysemetoder. Der findes forskellige metoder til analyse af kvantitative data afhængigt af deres type.

Kvantitative data er opdelt i to typer, nemlig diskrete data og kontinuerlige data. Kontinuerlige data opdeles derefter yderligere i intervaldata og ratiodata.

Hvad er kvalitative data?

Kvalitative data er den type data, der beskriver information. Det er en beskrivende statistisk datatype, hvilket gør det til en data, der udtrykkes med grupper og kategorier i stedet for tal.

Det er også kendt som kategoriske data. Denne datatype er i vid udstrækning relevant i forskning med begrænset anvendelse i statistik på grund af dens uforenelighed med de fleste statistiske metoder.

Kvalitative data er opdelt i to kategorier, nemlig; nominelle data og ordinale data. Nominelle data navngiver eller definerer variabler, mens ordinale data skalerer dem.

Premium Data Collection Tool

Her er de 15 vigtigste forskelle mellem kvantitative & kvalitative data;

• Definitioner

Kvantitative data er en gruppe af kvantificerbare oplysninger, der kan bruges til matematiske beregninger og statistiske analyser, som informerer beslutninger i det virkelige liv, mens kvalitative data er en gruppe af data, der beskriver oplysninger.

Kvantitative data er en kombination af numeriske værdier, som skildrer relevante oplysninger. Kvalitative data anvender på den anden side en beskrivende tilgang til at udtrykke oplysninger.

• Et andet navn

Kvantitative data er også kendt som numeriske data, mens kvalitative data også er kendt som kategoriske data. Det skyldes, at kvantitative data måles i form af tal eller tællinger. for kvalitative data grupperes de i kategorier.

• Typer

Kvantitative data er af to typer, nemlig; diskrete data og kontinuerlige data. Kontinuerlige data er yderligere opdelt i intervaldata og ratiodata.

Qualitative data er på den anden side også opdelt i to typer, nemlig; nominelle data og ordinale data. Ordinal data klassificeres dog i nogle tilfælde som kvantitative data.

• Eksempler

Nogle eksempler på kvantitative data omfatter Likert-skala, intervaludsalg osv. Likert-skalaen er et almindeligt anvendt eksempel på ordinale data og er af forskellige typer – 5-punkts til 7-punkts Likert-skala.

Nogle eksempler på kvalitative data omfatter navn, køn, telefonnummer osv. Disse data kan indsamles ved hjælp af åbne spørgsmål, multiple-choice-spørgsmål eller lukkede åbne spørgsmål.

• Karakteristika

Karakteristika ved kvantitative data omfatter følgende; de tager den numeriske værdi med numeriske egenskaber, de har en standardiseret ordningsskala, de visualiseres ved hjælp af scatter plots og dot plot osv.

Kvalitative data kan på den anden side tage numeriske værdier, men uden numeriske egenskaber, har ikke en standardiseret ordningsskala Og visualiseres ved hjælp af et søjlediagram og cirkeldiagram.

• Analyse

Analyse af kvantitative data grupperes i to, nemlig; deskriptiv og inferentiel statistik. Metoderne omfatter mål for central tendens, torveanalyse, tekstanalyse, conjoint-analyse, trendanalyse osv.

Metoderne til kvantitativ dataanalyse er dog ligetil, hvor der kun kan foretages middelværdi- og mediananalyse. I nogle tilfælde anvender ordinal dataanalyse univariate statistikker, bivariate statistikker, regressionsanalyse osv. som er nære substitutter for beregning af nogle middelværdi- og standardafvigelsesanalyser.

• Værktøjer

Ved indsamling af kvalitative data anvender forskerne værktøjer som undersøgelser, interviews, fokusgrupper og observationer, mens kvalitative data normalt indsamles gennem undersøgelser og interviews i nogle få tilfælde. Når man for eksempel beregner gennemsnitshøjden for eleverne i en klasse, kan eleverne blive interviewet om, hvad deres højde er, i stedet for at måle højderne igen.

• Indsamlingsmetoder

Kvantitative data indsamles ved hjælp af lukkede metoder, mens kvalitative data anvender åbne spørgsmål, multiple-choice-spørgsmål, lukkede spørgsmål og lukkede åbne metoder. Dette giver kvalitative data en bredere indsamlingsmetode.

• Anvendelse

Kvantitative data anvendes for det meste til at foretage statistiske beregninger, der indebærer brug af aritmetiske operationer. For at beregne en studerendes CGPA skal man f.eks. finde gennemsnittet af alle karakterer.

Kvantitative data omhandler på den anden side beskrivende oplysninger uden at tilføje eller udføre nogen operation med dem. Det bruges hovedsagelig til at indsamle personlige oplysninger.

• Fordele

Kvantitative data er kompatible med de fleste statistiske analysemetoder og anvendes som sådan mest af forskere. Kvalitative data er på den anden side kun kompatible med median og mode, hvilket gør, at de har begrænsede anvendelsesmuligheder.

Men i nogle tilfælde udføres der dog alternative test på ordinale data. For eksempel bruger vi univariate statistikker, bivariate statistikker, regressionsanalyser osv. som alternativer.

• Ulemper:

Selv om den er meget anvendelig i de fleste statistiske analyser, kan dens standardiserede miljø begrænse den korrekte undersøgelse. Kvantitativ forskning er strengt baseret på forskerens synspunkt, hvilket begrænser respondentens ytringsfrihed.

Det er ikke tilfældet for kvalitativ forskning. Nominelle data indfanger menneskelige følelser i et vist omfang gennem åbne spørgsmål. Dette kan dog medføre, at forskeren får at gøre med irrelevante data.

• Spørgsmålsprøver: Kvantitative forskningsspørgsmål har altid forudbestemte svar. Dette er ikke altid tilfældet med kvalitative data.

Kvalitativt spørgsmål eksempel

I hvilket af følgende intervaller ligger din højde i centimeter?

• 100-150
• 150-200
• 200-250

Dette er et eksempel på et intervaldata.

Kvantitativt spørgsmål eksempel 2

Vil du venligst indtaste dit nationale identifikationsnummer nedenfor.

Dette er et eksempel på nominelle data.

• Eksempler: Nedenfor findes nogle eksempler på kvantitative data og kvalitative data.

Eksempler på kvantitative data

• Middelhøjde i en klasse
• Måling af fysiske objekter
• Sandsynligheden for, at en begivenhed indtræffer
• Random talgenerering
• Beregning af elevers CGPA

Kvalitative dataeksempler

• Likert-skala
• Data indsamlet fra en konkurrenceanalyseundersøgelse.
• Svar fra mundtlige jobinterviews.
• Biodata om studerende.
• Telefonnummer
• Statistisk kompatibilitet

Kvantitative data er kompatible med de fleste statistiske metoder, men det er kvalitative data ikke. Dette kan skabe problemer for forskere, når de udfører dataanalyse.

Det er en del af grunden til, at forskere foretrækker at bruge kvantitative data til forskning.

• Brugervenlighed

Kvantitative dataindsamlingsmetoder er mere brugervenlige sammenlignet med kvalitative data. Selv om åbne spørgsmål kan give forskerne tiltrængte oplysninger, kan det blive stressende for respondenterne.

Respondenterne kan lide at bruge så lidt tid som muligt på at udfylde undersøgelser, og når det tager tid, opgiver de måske at udfylde dem.

Er der nogen ligheder mellem kvantitative & kvalitative data?

• Ordning

Både kvantitative og kvalitative data har en orden eller en skala. Det vil sige, at mens ordinale data nogle gange klassificeres under kvantitative data. Kvalitative data har dog ikke en standardiseret skala.

• Anvendelser

Kvantitative og kvalitative data anvendes begge til forskning og statistisk analyse. Selv om de gennem forskellige tilgange begge kan bruges til det samme, kan de begge bruges til det samme. Overvej to organisationer, der undersøger købekraften hos deres målgruppe ved hjælp af nedenstående metode.

Organisation A

Hvad er din månedlige indkomst? ____

Organisation B

I hvilket interval falder din månedlige indkomst?

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

Det første er et eksempel på kvalitativ dataindsamling, mens det andet er et eksempel på kvantitativ dataindsamling.

• Kvantitativ værdi

Både kvantitative data og kvalitative data tager en numerisk værdi. Kvalitative data tager numeriske værdier som f.eks. telefonnummer, postnummer, nationalt identifikationsnummer osv. Forskellen er dog, at der ikke kan udføres aritmetiske operationer på kvalitative data.

• Indsamlingsværktøjer

Både kvalitative og kvantitative data kan indsamles ved hjælp af undersøgelser/spørgeskemaer og interviews. Selv om det sker gennem forskellige tilgange, anvender de lignende værktøjer.

Hvornår skal man vælge kvantitative frem for kvalitative data

De forskellige datatyper har deres anvendelighed og fordele i forhold til den anden. Disse fordele er grunden til, at de i nogle tilfælde vælges frem for den anden, afhængigt af formålet med dataindsamlingen. Her er nogle tilfælde, hvor kvantitative data bør vælges frem for kvalitative data.

• Ved videnskabelig forskning

Kvantitative data er mere velegnede til videnskabelig forskning på grund af deres kompatibilitet med de fleste statistiske analysemetoder. De har også numeriske egenskaber, som gør det muligt at udføre aritmetiske operationer på dem.

• Ved gentagelse af forskning

Kvantitativ forskning har en standardiseret procedure. Derfor er det let at gentage tidligere forskning, bygge videre på den og endda redigere forskningsprocedurer.

• Ved behandling af store data

Store datasæt analyseres bedst ved hjælp af kvantitative data. Det er derfor, at nogle forskere omdanner kvalitative data til kvantitative data inden analysen.

Det kaldes kvantificering af kvalitative data. På den måde slipper de for at feje en stor række tekster igennem til analyse.

• Ved laboratoriebaseret forskning

På grund af dens standardprocedure for analyse er det den mest velegnede datatype til laboratorieanalyse.

• Ved behandling af følsomme data

Forskning, der involverer følsomme data, behandles bedst ved hjælp af kvantitative data. Dette bidrager til at eliminere tilfælde af skævhed på grund af kendskab eller lækage af følsomme oplysninger.

Når man skal vælge kvalitative frem for kvantitative data

Og selv om kvalitative data ikke er kompatible med de fleste statistiske analysemetoder, er kvalitative data at foretrække i visse tilfælde. Det er for det meste at foretrække, når der indsamles data til virkelige forskningsprocesser. Her er nogle tilfælde, hvor kvalitative data bør vælges frem for kvantitative data.

• Ved kundeoplevelsesundersøgelser

Det vigtigste formål med kundeoplevelsesundersøgelser er at vide, hvordan kunderne har det med en organisations service, og at få oplysninger om, hvad de kan gøre for at forbedre servicen. For at opnå dette er organisationer derfor nødt til at vurdere menneskelige følelser og emotioner. Dette er noget, der kun kan gøres med kvalitative data.

• Jobsamtaler

Særligt med denne stadigt skiftende arbejdsplads-kultur er rekrutteringsfolk nu mere interesserede i ansøgerens holdning, følelsesmæssige intelligens osv. end i de færdigheder, de har at tilbyde. For at de kan vurdere disse egenskaber korrekt, bør der indsamles kvalitative data om ansøgeren gennem et interview.

• Konkurrenceanalyse

Organisationer foretager konkurrenceanalyse for at vurdere deres konkurrenters popularitet, og hvad de har gjort for at opnå en sådan popularitet. Kvantitative data giver ikke detaljerede oplysninger om dette i modsætning til, hvordan kvalitative data gør.

• Sikkerhedsspørgsmål

Mange webbaserede virksomheder stiller personlige spørgsmål som f.eks. “Hvad hedder dit kæledyr?” eller “Hvad er din mors pigenavn?” som et middel til ekstra sikkerhed på brugerens konto. Tal er normalt svære at huske, hvilket er grunden til, at nogle mennesker har svært ved at huske deres telefonnummer til dato. Personlige spørgsmål (kvalitative data) som disse er svære at glemme og er derfor bedre som sikkerhedsspørgsmål.

• Datingwebsted

Datingwebsteder indsamler personlige oplysninger (normalt nominelle data) om brugere for at kunne matche dem korrekt med deres type.

Hvad er det bedste værktøj til at indsamle kvantitative og kvalitative data?

Formplus som et værktøj til dataindsamling blev bygget ud fra den tanke, at korrekt dataindsamling er det første skridt mod effektiv og pålidelig forskning. Derfor har skaberne af Formplus form builder software tilføjet nødvendige funktioner for at hjælpe dig med at indsamle dine data.

Kvantitative og kvalitative data indsamles bedst med Formplus, fordi det ikke kun hjælper dig med at indsamle korrekte data, men også med at arrangere dem med henblik på analyse. Du behøver ikke længere at håndtere data, der er vanskelige at læse, når du udfører datavalideringsprocessen.

Alle data er korrekt matchet til de tilsvarende variabler, hvilket gør det nemt at identificere manglende eller inkonsistente data.

Indsaml onlinedata med undersøgelser & Spørgeskema

Sådan indsamler du kvalitative og kvantitative data med Formplus Survey Tools

For at indsamle kvalitative data ved hjælp af Formplus builder skal du følge disse trin:

Stræk 1: Registrer eller tilmeld dig

• Besøg www.formpl.us på dit skrivebord eller din mobilenhed.
• Tilmeld dig via din e-mail, Google eller Facebook på mindre end 30 sekunder …

Stræk 2: Begynd at oprette formularer: Formplus giver dig en 21-dages gratis prøveperiode til at teste alle funktioner og begynde at indsamle kvantitative data fra onlineundersøgelser. Prisplanen starter efter udløbet af prøveperioden på 20 dollars om måneden med rimelige rabatter for uddannelses- og ikke-statslige organisationer.

• Klik på knappen Opret formular for at begynde at oprette formularer gratis.
• Du kan også klikke på knappen Opgrader nu for at opgradere til en prisplan til 20 $ om måneden.

Stræk 3: Indsamling af kvalitative data

Vi vil oprette en prøveformular til indsamling af kvalitative data, der indtaster navn (nominelle data) og lykke-niveau (ordinale data) for en respondent.

• Rediger formularens titel, og klik på input-sektionen i menuen Form builder.
• Inputsektionerne giver dig mulighed for at indsætte funktioner som f.eks. små tekster til navne, tal, dato, e-mail, lang tekst til generel feedback. Klik på fanen Navn, og rediger i indstillingerne

• Klik på afsnittet Valgmuligheder i menuen Form builder. Klik derefter på fanen Radio.
• Valgsmulighederne giver respondenterne mulighed for at vælge mellem forskellige muligheder. Brug radiovalg til at bede dine respondenter om at vælge en enkelt mulighed fra en liste.

Stræk 4: Indsamling af kvantitative data

Vi vil oprette en prøveformular til indsamling af kvantitative data, der indtaster de kurser, som en studerende har tilbudt, og deres score, og derefter udsender deres gennemsnitsscore.

• Klik på sektionen Avancerede input i buildermenuen, og klik derefter på fanen Tabel.

• Klik på fanen Mærket tekst i afsnittet Inputs for at outputte resultatet af vores kvantitative databeregning.

• Klik på Tilføj beregninger under fanen Avancerede input, og brug formlen Score/COUNT() til at beregne den gennemsnitlige score.

Fanen Tilføj beregninger giver dig mulighed for at udføre aritmetiske operationer på numeriske data.

Konklusion

Kvalitative og kvantitative data har deres vigtigste forskelle og ligheder, og det er meget vigtigt at forstå dem, da det hjælper med at vælge den bedste datatype at arbejde med. Det hjælper også til korrekt identifikation, så man ikke fejlkategoriserer data.

Disse to datatyper har også deres unikke fordele i forhold til den anden, hvilket er grunden til, at forskere bruger en bestemt datatype til forskning og bruger den anden til en anden forskning. Kvantitative data er dog fortsat den mere populære datatype sammenlignet med kvalitative data.

Som vi har gjort i denne artikel, er forståelsen af datatyperne det første skridt mod korrekt brug.