Qualitative vs. Quantitative Daten: 15 Hauptunterschiede

Forschung und Statistik sind zwei wichtige Dinge, die sich nicht gegenseitig ausschließen, da sie in den meisten Fällen Hand in Hand gehen. Die Rolle der Statistik in der Forschung besteht darin, als Werkzeug für die Planung der Forschung, die Analyse der Daten und die Schlussfolgerungen daraus zu dienen.

Andererseits sind Daten die Grundlage der Statistik, so dass die meisten Forschungsstudien zu großen Datenmengen führen. Diese Daten werden gemessen, gesammelt, berichtet und analysiert (sie sind also Informationen), woraufhin sie mit Hilfe von Diagrammen, Bildern oder anderen Analysewerkzeugen visualisiert werden können

In diesem Artikel werden wir uns mit Daten beschäftigen, einem sehr wichtigen Aspekt der Statistik und Forschung. Wir werden auf ihre Bedeutung, ihre Arten und die Arbeit mit ihnen in Forschung und Statistik eingehen.

Was sind Daten?

Daten sind eine Gruppe von Rohdaten oder Informationen, die zu Forschungs-, Referenz- oder Analysezwecken gesammelt werden. Sie sind einzelne Informationseinheiten, die in eine effiziente Form umgewandelt wurden, um sie leicht bewegen und/oder verarbeiten zu können.

Der Plural des Wortes Datum, das eine einzelne Menge oder Qualität eines Objekts oder Phänomens beschreibt. Es ist in verschiedenen Bereichen der Forschung, Wirtschaft und Statistik anwendbar.

Im Falle der Datenanalyse definieren wir sie als den Prozess der Inspektion, Bearbeitung, Umwandlung und Modellierung von Daten, um nützliche Informationen zu entdecken, die Schlussfolgerungen und Entscheidungsfindung unterstützen. Ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse ist die Kenntnis der verschiedenen Datentypen, die uns zur Verfügung stehen.

Es gibt zwei Arten von Daten, nämlich quantitative und qualitative Daten;

Was sind quantitative Daten?

Quantitative Daten sind die Art von Daten, deren Wert in Form von Zahlen oder Zählungen gemessen wird, wobei jedem Datensatz ein eindeutiger numerischer Wert zugeordnet ist. Dieser Datentyp wird auch als Numerische Daten bezeichnet und beschreibt numerische Variablen.

Sie werden in der Forschung und vor allem in der Statistik vielfältig verwendet, da sie mit den meisten statistischen Analysemethoden kompatibel sind. Es gibt verschiedene Methoden zur Analyse quantitativer Daten, je nach ihrem Typ.

Quantitative Daten werden in zwei Typen unterteilt, nämlich in diskrete Daten und kontinuierliche Daten. Kontinuierliche Daten werden dann weiter in Intervalldaten und Verhältnisdaten unterteilt.

Was sind qualitative Daten?

Qualitative Daten sind die Art von Daten, die Informationen beschreiben. Es handelt sich um einen deskriptiven statistischen Datentyp, d.h. es sind Daten, die nicht mit Zahlen, sondern mit Gruppen und Kategorien ausgedrückt werden.

Sie werden auch als kategoriale Daten bezeichnet. Dieser Datentyp ist in der Forschung weitgehend relevant, in der Statistik aber wegen seiner Inkompatibilität mit den meisten statistischen Verfahren nur bedingt einsetzbar.

Qualitative Daten werden in zwei Kategorien unterteilt, nämlich in nominale Daten und ordinale Daten. Nominale Daten benennen oder definieren Variablen, während ordinale Daten sie skalieren.

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Hier sind die 15 Hauptunterschiede zwischen quantitativen & qualitativen Daten;

• Definitionen

Quantitative Daten sind eine Gruppe von quantifizierbaren Informationen, die für mathematische Berechnungen und statistische Analysen verwendet werden können, die reale Entscheidungen informieren, während qualitative Daten eine Gruppe von Daten sind, die Informationen beschreiben.

Quantitative Daten sind eine Kombination von numerischen Werten, die relevante Informationen darstellen. Qualitative Daten hingegen verwenden einen beschreibenden Ansatz zur Darstellung von Informationen.

• Ein anderer Name

Quantitative Daten werden auch als numerische Daten bezeichnet, während qualitative Daten auch als kategorische Daten bezeichnet werden. Das liegt daran, dass quantitative Daten in Form von Zahlen oder Zählungen gemessen werden.Bei qualitativen Daten werden sie in Kategorien eingeteilt.

• Typen

Quantitative Daten gibt es in zwei Arten: diskrete Daten und kontinuierliche Daten. Kontinuierliche Daten werden weiter unterteilt in Intervalldaten und Verhältnisdaten.

Qualitative Daten wiederum werden ebenfalls in zwei Typen unterteilt, nämlich in nominale Daten und ordinale Daten. In einigen Fällen werden jedoch auch Ordinaldaten als quantitativ eingestuft.

• Beispiele

Einige Beispiele für quantitative Daten sind die Likert-Skala, der Intervallverkauf usw. Die Likert-Skala ist ein häufig verwendetes Beispiel für ordinale Daten und es gibt verschiedene Typen – 5-Punkte- bis 7-Punkte-Likert-Skala.

Einige Beispiele für qualitative Daten sind Name, Geschlecht, Telefonnummer usw. Diese Daten können durch offene Fragen, Multiple-Choice-Fragen oder geschlossene offene Fragen erhoben werden.

• Charakteristika

Zu den Charakteristika quantitativer Daten gehören die folgenden; sie nehmen den numerischen Wert mit numerischen Eigenschaften an, sie haben eine standardisierte Ordnungsskala, sie werden mit Hilfe von Streudiagrammen und Punktdiagrammen visualisiert usw.

Qualitative Daten hingegen können numerische Werte annehmen, haben aber keine numerischen Eigenschaften, haben keine standardisierte Ordnungsskala und werden mit Hilfe von Balken- und Kreisdiagrammen visualisiert.

• Analyse

Die quantitative Datenanalyse wird in zwei Gruppen eingeteilt, nämlich in die deskriptive und die inferentielle Statistik. Zu den Methoden gehören Maße der zentralen Tendenz, Rasenanalyse, Textanalyse, Conjoint-Analyse, Trendanalyse usw.

Quantitative Datenanalysemethoden sind jedoch einfach, wobei nur Mittelwert- und Mediananalysen durchgeführt werden können. In einigen Fällen werden bei der ordinalen Datenanalyse univariate Statistiken, bivariate Statistiken, Regressionsanalysen usw. verwendet, die die Berechnung einiger Mittelwert- und Standardabweichungsanalysen weitgehend ersetzen.

• Werkzeuge

Bei der Erhebung qualitativer Daten verwenden die Forscher Werkzeuge wie Umfragen, Interviews, Fokusgruppen und Beobachtungen, während qualitative Daten in der Regel durch Umfragen und Interviews in einigen Fällen erhoben werden. Bei der Berechnung der durchschnittlichen Körpergröße von Schülern in einer Klasse können die Schüler beispielsweise zu ihrer Körpergröße befragt werden, anstatt die Körpergröße erneut zu messen.

• Erhebungsmethoden

Quantitative Daten werden durch geschlossene Methoden erhoben, während bei qualitativen Daten offene Fragen, Multiple-Choice-Fragen, geschlossene und geschlossene offene Ansätze verwendet werden. Dies gibt qualitativen Daten einen breiteren Erhebungsmodus.

• Verwendung

Quantitative Daten werden vor allem für statistische Berechnungen verwendet, bei denen arithmetische Operationen zum Einsatz kommen. Um den CGPA eines Schülers zu berechnen, muss zum Beispiel der Durchschnitt aller Noten ermittelt werden.

Quantitative Daten hingegen befassen sich mit beschreibenden Informationen, ohne sie zu addieren oder eine Operation mit ihnen durchzuführen. Sie werden vor allem zur Erfassung persönlicher Informationen verwendet.

• Vorteile

Quantitative Daten sind mit den meisten statistischen Analysemethoden kompatibel und werden daher meist von Forschern verwendet. Qualitative Daten hingegen sind nur mit Median und Modus kompatibel, was ihre Anwendungsmöglichkeiten einschränkt.

Allerdings werden in einigen Fällen alternative Tests für ordinale Daten durchgeführt. So werden z.B. die univariate Statistik, die bivariate Statistik, die Regressionsanalyse usw. als Alternativen verwendet.

• Nachteile:

Obwohl sie für die meisten statistischen Analysen sehr gut geeignet ist, kann ihr standardisiertes Umfeld die richtige Untersuchung einschränken. Quantitative Forschung basiert strikt auf der Sichtweise des Forschers und schränkt damit die Meinungsfreiheit der Befragten ein.

Das ist bei der qualitativen Forschung nicht der Fall. Nominale Daten erfassen die menschlichen Emotionen bis zu einem gewissen Grad durch offene Fragen. Dies kann jedoch dazu führen, dass der Forscher mit irrelevanten Daten konfrontiert wird.

• Fragemuster: Quantitative Forschungsfragen haben immer vorgegebene Antworten. Dies ist bei qualitativen Daten nicht immer der Fall.

Qualitatives Fragebeispiel

In welches der folgenden Intervalle fällt Ihre Körpergröße in Zentimetern?

• 100-150
• 150-200
• 200-250

Dies ist ein Beispiel für Intervalldaten.

Quantitative Frage Beispiel 2

Geben Sie bitte unten Ihre nationale Kennziffer ein.

Dies ist ein Beispiel für Nenndaten.

• Beispiele: Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für quantitative und qualitative Daten.

Beispiele für quantitative Daten

• Mittlere Höhe in einer Klasse
• Messung physikalischer Objekte
• Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt
• Zufallszahlen Zahlengenerierung
• Berechnung des Notendurchschnitts der Schüler

Qualitative Datenbeispiele

• Likert-Skala
• Daten aus einer Umfrage zur Wettbewerbsanalyse.
• Antworten auf ein mündliches Vorstellungsgespräch.
• Biografische Daten von Studenten.
• Telefonnummer
• Statistische Kompatibilität

Quantitative Daten sind mit den meisten statistischen Methoden kompatibel, aber qualitative Daten sind es nicht. Dies kann für Forscher bei der Datenanalyse zu Problemen führen.

Dies ist einer der Gründe, warum Forscher bevorzugt quantitative Daten für die Forschung verwenden.

• Benutzerfreundlichkeit

Quantitative Datenerhebungsmethoden sind im Vergleich zu qualitativen Daten benutzerfreundlicher. Obwohl offene Fragen den Forschern dringend benötigte Informationen liefern können, kann es für die Befragten stressig werden.

Die Befragten verbringen gerne so wenig Zeit wie möglich mit dem Ausfüllen von Umfragen, und wenn es zu viel Zeit in Anspruch nimmt, brechen sie es vielleicht ab.

Gibt es Ähnlichkeiten zwischen quantitativen & qualitativen Daten?

• Ordnung

Bei quantitativen und qualitativen Daten gibt es eine Ordnung oder Skala. Das heißt, während ordinale Daten manchmal zu den quantitativen Daten gezählt werden. Qualitative Daten haben jedoch keine standardisierte Skala.

• Verwendung

Quantitative und qualitative Daten werden beide für die Forschung und statistische Analyse verwendet. Obwohl sie mit unterschiedlichen Ansätzen arbeiten, können sie beide für dieselbe Sache verwendet werden. Betrachten wir zwei Organisationen, die die Kaufkraft ihrer Zielgruppe mit der folgenden Methode untersuchen.

Organisation A

Wie hoch ist Ihr monatliches Einkommen? ____

Organisation B

In welches Intervall fällt Ihr monatliches Einkommen?

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

Bei dem ersten Beispiel handelt es sich um eine qualitative Datenerhebung, bei dem zweiten um eine quantitative Datenerhebung.

• Quantitativer Wert

Sowohl quantitative Daten als auch qualitative Daten haben einen numerischen Wert. Qualitative Daten nehmen numerische Werte wie Telefonnummer, Postleitzahl, nationale Identifikationsnummer usw. an. Der Unterschied besteht jedoch darin, dass bei qualitativen Daten keine arithmetischen Operationen durchgeführt werden können.

• Erhebungsinstrumente

Sowohl qualitative als auch quantitative Daten können durch Erhebungen/Fragebögen und Interviews erhoben werden. Obwohl sie mit unterschiedlichen Ansätzen arbeiten, verwenden sie ähnliche Instrumente.

Wann ist quantitativen Daten der Vorzug vor qualitativen Daten zu geben

Die verschiedenen Arten von Daten haben ihre Nützlichkeit und Vorteile gegenüber den anderen. Diese Vorteile sind der Grund, warum sie in manchen Fällen je nach Zweck der Datenerhebung den anderen vorgezogen werden. Hier sind einige Fälle, in denen quantitative Daten den qualitativen Daten vorgezogen werden sollten.

• Bei der Durchführung wissenschaftlicher Forschung

Quantitative Daten sind für die wissenschaftliche Forschung besser geeignet, da sie mit den meisten statistischen Analysemethoden kompatibel sind. Sie haben auch numerische Eigenschaften, die die Durchführung von arithmetischen Operationen mit ihnen ermöglichen.

• Bei der Wiederholung der Forschung

Quantitative Forschung hat ein standardisiertes Verfahren. Daher ist es einfach, frühere Forschungen zu wiederholen, darauf aufzubauen und sogar Forschungsabläufe zu verändern.

• Beim Umgang mit großen Daten

Große Datensätze lassen sich am besten mit quantitativen Daten analysieren. Deshalb wandeln manche Forscher qualitative Daten vor der Analyse in quantitative Daten um.

Das nennt man Quantifizierung von qualitativen Daten. Auf diese Weise müssen sie nicht eine große Menge von Texten für die Analyse durchforsten.

• Bei laborgestützter Forschung

Da es sich um ein standardisiertes Analyseverfahren handelt, ist es die am besten geeignete Datenart für die Laboranalyse.

• Beim Umgang mit sensiblen Daten

Forschungen, die sensible Daten beinhalten, werden am besten mit quantitativen Daten bearbeitet. Dies hilft, Fälle von Voreingenommenheit aufgrund von Vertrautheit oder das Durchsickern sensibler Informationen zu vermeiden.

Wann sollte man qualitative Daten quantitativen vorziehen

Obwohl sie mit den meisten statistischen Analysemethoden nicht kompatibel sind, sind qualitative Daten in bestimmten Fällen vorzuziehen. Sie werden vor allem dann bevorzugt, wenn Daten für reale Forschungsprozesse gesammelt werden. Hier sind einige Fälle, in denen qualitative Daten den quantitativen Daten vorgezogen werden sollten.

• Bei der Kundenerfahrungsforschung

Der Hauptzweck der Kundenerfahrungsforschung besteht darin, zu erfahren, wie die Kunden den Service einer Organisation empfinden, und Informationen darüber zu erhalten, was sie tun können, um ihren Service zu verbessern. Um dies zu erreichen, müssen die Unternehmen die menschlichen Gefühle und Emotionen bewerten. Dies ist etwas, das nur mit qualitativen Daten möglich ist.

• Bewerbungsgespräche

Besonders in dieser sich ständig verändernden Arbeitsplatzkultur sind Personalverantwortliche heute mehr an der Einstellung, der emotionalen Intelligenz usw. der Bewerber interessiert als an den Fähigkeiten, die sie zu bieten haben. Damit sie diese Eigenschaften richtig einschätzen können, sollten in einem Gespräch qualitative Daten über den Bewerber gesammelt werden.

• Wettbewerbsanalyse

Unternehmen führen eine Wettbewerbsanalyse durch, um die Beliebtheit ihrer Konkurrenten zu bewerten und festzustellen, was sie getan haben, um diese Beliebtheit zu erlangen. Quantitative Daten geben hierüber keine detaillierten Informationen, im Gegensatz zu qualitativen Daten.

• Sicherheitsfragen

Viele webbasierte Unternehmen stellen persönliche Fragen wie „Wie heißt Ihr Haustier?“ oder „Wie lautet der Mädchenname Ihrer Mutter?“, um die Sicherheit des Benutzerkontos zu erhöhen. Zahlen sind in der Regel schwer zu merken, weshalb es manchen Menschen schwerfällt, sich ihre Telefonnummer bis heute zu merken. Persönliche Fragen (qualitative Daten) wie diese sind schwer zu vergessen und eignen sich daher besser für Sicherheitsfragen.

• Dating-Websites

Dating-Websites sammeln persönliche Informationen (in der Regel nominale Daten) von Nutzern, um sie richtig mit ihrem Typ zusammenzubringen.

Welches ist das beste Instrument, um quantitative und qualitative Daten zu sammeln?

Formplus als Datenerfassungstool wurde mit dem Gedanken entwickelt, dass die richtige Datenerfassung der erste Schritt zu einer effizienten und zuverlässigen Forschung ist. Aus diesem Grund haben die Hersteller der Formplus-Formularerstellungssoftware die notwendigen Funktionen hinzugefügt, um Ihnen bei der Erfassung Ihrer Daten zu helfen.

Quantitative und qualitative Daten lassen sich am besten mit Formplus erfassen, weil es Ihnen nicht nur hilft, die richtigen Daten zu sammeln, sondern sie auch für die Analyse zu ordnen. Bei der Datenvalidierung müssen Sie sich nicht mehr mit schwer lesbaren Daten herumschlagen.

Alle Daten werden den entsprechenden Variablen richtig zugeordnet, so dass es einfach ist, fehlende oder inkonsistente Daten zu identifizieren.

Erfassen von Online-Daten mit Umfragen & Fragebogen

So erfassen Sie qualitative und quantitative Daten mit den Formplus-Umfragetools

Um qualitative Daten mit dem Formplus-Builder zu erfassen, gehen Sie folgendermaßen vor:

Schritt 1: Registrieren oder anmelden

• Besuchen Sie www.formpl.us auf Ihrem Desktop oder Mobilgerät.
• Melde dich über deine E-Mail, Google oder Facebook in weniger als 30 Sekunden an…

Schritt 2: Mit dem Erstellen von Formularen beginnen: Formplus bietet Ihnen eine kostenlose 21-Tage-Testversion, mit der Sie alle Funktionen testen und mit der Erfassung quantitativer Daten aus Online-Umfragen beginnen können. Der Preisplan beginnt nach Ablauf der Testphase bei 20 $ monatlich, mit angemessenen Rabatten für Bildungs- und Nichtregierungsorganisationen.

• Klicken Sie auf die Schaltfläche Formular erstellen, um mit der kostenlosen Erstellung von Formularen zu beginnen.
• Sie können auch auf die Schaltfläche „Jetzt aktualisieren“ klicken, um auf einen Preisplan zu 20 $ monatlich zu aktualisieren.

Schritt 3: Qualitative Daten erfassen

Wir werden ein Beispielformular zur Erfassung qualitativer Daten erstellen, das den Namen (nominale Daten) und den Glücksgrad (ordinale Daten) eines Befragten eingibt.

• Bearbeiten Sie den Titel des Formulars und klicken Sie auf den Eingabebereich des Menüs zur Formularerstellung.
• Die Eingabeabschnitte ermöglichen das Einfügen von Merkmalen wie kleine Texte für Namen, Zahlen, Datum, E-Mail, langer Text für allgemeines Feedback. Klicken Sie auf die Registerkarte Name und bearbeiten Sie sie in den Einstellungen

• Klicken Sie auf den Abschnitt Auswahlmöglichkeiten im Menü des Formularerstellers. Klicken Sie dann auf die Registerkarte Radio.
• Die Auswahloptionen lassen die Befragten aus verschiedenen Optionen wählen. Verwenden Sie die Radioauswahl, um die Befragten aufzufordern, eine einzelne Option aus einer Auswahlliste auszuwählen.

Schritt 4: Erfassen quantitativer Daten

Wir werden ein Beispielformular für die Erfassung quantitativer Daten erstellen, das die von einem Studenten angebotenen Kurse und seine Punktzahl eingibt und dann seine Durchschnittspunktzahl ausgibt.

• Klicken Sie auf den Abschnitt Erweiterte Eingaben im Erstellermenü und dann auf die Registerkarte Tabelle.

• Klicken Sie auf die Registerkarte Beschrifteter Text im Abschnitt Eingaben, um das Ergebnis unserer quantitativen Datenberechnung auszugeben.

• Klicken Sie auf Berechnungen hinzufügen in der Registerkarte Erweiterte Eingaben und verwenden Sie die Formel Score/COUNT(), um die durchschnittliche Punktzahl zu berechnen.

Auf der Registerkarte Berechnungen hinzufügen können Sie arithmetische Operationen mit numerischen Daten durchführen.

Fazit

Qualitative und quantitative Daten haben ihre wesentlichen Unterschiede und Gemeinsamkeiten, und es ist sehr wichtig, sie zu verstehen, da dies bei der Auswahl des besten Datentyps für die Arbeit mit ihnen hilft. Es hilft auch bei der richtigen Identifizierung, damit die Daten nicht falsch kategorisiert werden.

Diese beiden Datentypen haben auch ihre einzigartigen Vorteile gegenüber den anderen, weshalb Forscher einen bestimmten Datentyp für die Forschung und den anderen für eine andere Forschung verwenden. Allerdings sind quantitative Daten im Vergleich zu qualitativen Daten nach wie vor der beliebtere Datentyp.

Wie wir in diesem Artikel getan haben, ist das Verständnis der Datentypen der erste Schritt zur richtigen Verwendung.