Minőségi vs. mennyiségi adatok:15 fő különbség

A kutatás és a statisztika két fontos dolog, amelyek nem zárják ki egymást, mivel a legtöbb esetben kéz a kézben járnak. A statisztikának a kutatásban az a szerepe, hogy eszközként funkcionáljon a kutatás megtervezésében, az adatok elemzésében és az abból levont következtetések levonásában.

Másrészt a statisztika alapja az adat, így a legtöbb kutatási tanulmány nagy mennyiségű adatot eredményez. Ezeket az adatokat mérik, gyűjtik és jelentik, valamint elemzik (így válnak információvá), majd grafikonok, képek vagy más elemzési eszközök segítségével megjeleníthetők

Ez a cikk az adatokról, a statisztika és a kutatás egyik nagyon fontos aspektusáról fog szólni. Érintjük a jelentését, típusait és a velük való munkát a kutatásban és a statisztikában.

Mi az adat?

Az adat a kutatás, hivatkozás vagy elemzés céljából gyűjtött nyers tények vagy információk csoportja. Olyan egyedi információegységek, amelyeket hatékony formába alakítottak át, a könnyű mozgatás és/vagy feldolgozás érdekében.

A Datum szó többes száma, amely egy tárgy vagy jelenség egyetlen mennyiségét vagy minőségét írja le. A kutatás, az üzleti élet és a statisztika különböző területein alkalmazható.

Az adatelemzés esetében az adatok vizsgálatának, szerkesztésének, átalakításának és modellezésének folyamataként definiáljuk, hogy hasznos információkat fedezzünk fel, tájékoztatva a következtetésekről és támogatva a döntéshozatalt. Az adatelemzés elvégzésének fontos része, hogy ismerjük a rendelkezésünkre álló különböző adattípusokat.

Az adatoknak két típusa van, nevezetesen; a mennyiségi és a minőségi adatok;

Mi a mennyiségi adat?

A kvantitatív adat az az adattípus, amelynek értéke számok vagy számlálások formájában mérhető, és minden adathalmazhoz egyedi számérték tartozik. Numerikus adatnak is nevezik, ez az adattípus numerikus változókat ír le.

A kutatásban és különösen a statisztikában számos felhasználási területe van, mivel kompatibilis a legtöbb statisztikai elemzési módszerrel. A mennyiségi adatok típusától függően különböző módszerek léteznek a mennyiségi adatok elemzésére.

A mennyiségi adatok két típusra oszthatók, nevezetesen; diszkrét adatokra és folytonos adatokra. A folytonos adatokat azután tovább osztják intervallumadatokra és arányadatokra.

Mi a kvalitatív adat?

A kvalitatív adat az információ leírására szolgáló adattípus. Ez egy leíró statisztikai adattípus, így olyan adatok, amelyeket nem számokkal, hanem csoportokkal és kategóriákkal fejeznek ki.

Kategorikus adatoknak is nevezik. Ez az adattípus nagymértékben releváns a kutatásban, korlátozottan használható a statisztikában a legtöbb statisztikai módszerrel való összeegyeztethetetlensége miatt.

A kvalitatív adatok két kategóriába sorolhatók, nevezetesen; nominális adatok és ordinális adatok. A nominális adatok megnevezik vagy meghatározzák a változókat, míg az ordinális adatok skálázzák azokat.

Prémium adatgyűjtő eszköz

Itt van a 15 legfontosabb különbség a mennyiségi & minőségi adatok között;

• Meghatározások

A mennyiségi adatok olyan számszerűsíthető információk csoportja, amelyek matematikai számításokhoz és statisztikai elemzéshez használhatók, amelyek valós életbeli döntésekhez nyújtanak információt, míg a minőségi adatok olyan adatok csoportja, amelyek információt írnak le.

A kvantitatív adatok olyan numerikus értékek kombinációja, amelyek releváns információkat ábrázolnak. A kvalitatív adatok ezzel szemben leíró megközelítést alkalmaznak az információk kifejezésére.

• Más név

A kvantitatív adatokat numerikus adatoknak, míg a kvalitatív adatokat kategorikus adatoknak is nevezik. Ennek oka, hogy a mennyiségi adatokat számok vagy számok formájában mérik. a minőségi adatok esetében kategóriákba sorolják őket.

• Típusok

A mennyiségi adatoknak két típusa van, nevezetesen; diszkrét adatok és folytonos adatok. A folytonos adatokat tovább osztják intervallumadatokra és arányadatokra.

A kvalitatív adatok másrészt szintén két típusra oszlanak, nevezetesen; nominális adatokra és ordinális adatokra. Az ordinális adatok azonban bizonyos esetekben kvantitatívnak minősülnek.

• Példák

A mennyiségi adatok néhány példája a Likert-skála, az intervallumérték stb. A Likert-skála az ordinális adatok általánosan használt példája, és különböző típusai vannak – 5 pontos és 7 pontos Likert-skála.

A minőségi adatok néhány példája közé tartozik a név, a nem, a telefonszám stb. Ezeket az adatokat nyílt végű kérdésekkel, feleletválasztós vagy zárt nyílt végű kérdésekkel lehet gyűjteni.

• Jellemzők

A mennyiségi adatok jellemzői közé tartoznak a következők; numerikus értéket vesz fel numerikus tulajdonságokkal, szabványosított sorrendű skálával rendelkezik, szórásdiagram és pontdiagram stb. segítségével kerül megjelenítésre.

A kvalitatív adatok ezzel szemben numerikus értékeket vehetnek fel, de numerikus tulajdonságok nélkül, nem rendelkezik szabványosított sorrendi skálával És oszlopdiagram és kördiagram segítségével vizualizálják.

• Analízis

A kvantitatív adatok elemzése két csoportba sorolható, nevezetesen; leíró és következtetési statisztikák. A módszerek közé tartoznak a központi tendenciamérések, a gyepanalízis, a szövegelemzés, a conjoint-elemzés, a trendelemzés stb.

A kvantitatív adatelemzési módszerek azonban egyszerűek, ahol csak átlag és medián elemzés végezhető. Bizonyos esetekben az ordinális adatelemzés egyváltozós statisztikát, kétváltozós statisztikát, regresszióelemzést stb. használ, amelyek közeli helyettesítői néhány átlag és szóráselemzés kiszámításának.

• eszközök

A kvalitatív adatok gyűjtése során a kutatók olyan eszközöket használnak, mint a felmérések, interjúk, fókuszcsoportok és megfigyelések, míg a kvalitatív adatokat általában felmérések és néhány esetben interjúk segítségével gyűjtik. Például egy osztályban a tanulók átlagos magasságának kiszámításakor a tanulókkal interjút készíthetnek arról, hogy milyen magasak, ahelyett, hogy újra megmérnék a magasságokat.

• Az adatgyűjtés módszerei

A kvantitatív adatokat zárt végű módszerekkel gyűjtik, míg a kvalitatív adatokat nyílt végű kérdésekkel, feleletválasztós kérdésekkel, zárt és zárt nyílt végű megközelítéssel. Ezáltal a kvalitatív adatok szélesebb körű gyűjtési módot kapnak.

• Használat

A kvantitatív adatokat többnyire számtani műveletekkel járó statisztikai számítások elvégzésére használják. Egy diák CGPA-jának kiszámításához például az összes jegy átlagát kell megkeresni.

A kvantitatív adatok ezzel szemben leíró információkkal foglalkoznak, anélkül, hogy összeadnának vagy bármilyen műveletet végeznének velük. Elsősorban személyes információk gyűjtésére használják.

• előnyök

A kvantitatív adatok kompatibilisek a legtöbb statisztikai elemzési módszerrel, és mint ilyeneket, leginkább a kutatók használják. A kvalitatív adatok ezzel szemben csak a mediánnal és a módussal kompatibilisek, így korlátozottan alkalmazhatók.

Bár egyes esetekben az ordinális adatokon alternatív teszteket végeznek. Például alternatívaként használjuk az egyváltozós statisztikát, a kétváltozós statisztikát, a regresszióelemzést stb.

• Hátrányok:

Bár nagyon jól alkalmazható a legtöbb statisztikai elemzésben, a standardizált környezet korlátozhatja a megfelelő vizsgálatot. A kvantitatív kutatás szigorúan a kutató nézőpontjára épül, így a válaszadó részéről korlátozza a véleménynyilvánítás szabadságát.

A kvalitatív kutatás esetében ez nem így van. A nominális adatok a nyílt végű kérdések révén bizonyos mértékig megragadják az emberi érzelmeket. Ez azonban arra késztetheti a kutatót, hogy irreleváns adatokkal foglalkozzon.

• Kérdésminták: A kvantitatív kutatási kérdésekre mindig vannak előre megadott válaszok. A kvalitatív adatok esetében ez nem mindig van így.

Kvalitatív kérdéspélda

Az alábbi intervallumok közül melyikbe esik az Ön magassága centiméterben kifejezve?

• 100-150
• 150-200
• 200-250

Ez egy intervallumos adatpélda.

Kvantitatív kérdés példa 2

Kérem, adja meg az alábbiakban a nemzeti azonosítószámát.

Ez egy nominális adatpélda.

• Példák: Az alábbiakban néhány példa a mennyiségi adatokra és a minőségi adatokra.

Kvantitatív adatok példái

• Egy osztály átlagos magassága
• Fizikai objektumok mérése
• Egy esemény bekövetkezésének valószínűsége
• Véletlenszerűség számgenerálás
• A diák CGPA-jának kiszámítása

Kvalitatív adatpéldák

• Likert-skála
• Egy versenyelemző felmérésből gyűjtött adatok.
• Munkahelyi interjúkból származó válaszok.
• Tanulók biológiai adatai.
• Telefonszám
• Statisztikai kompatibilitás

A kvantitatív adatok kompatibilisek a legtöbb statisztikai módszerrel, de a kvalitatív adatok nem. Ez problémákat vethet fel a kutatók számára az adatelemzés során.

Ez részben az oka annak, hogy a kutatók inkább a kvantitatív adatokat használják a kutatáshoz.

• Használóbarátság

A kvantitatív adatgyűjtési módszerek felhasználóbarátabbak a kvalitatív adatokhoz képest. Bár a nyílt végű kérdések megadhatják a kutatóknak a szükséges információkat, a válaszadók számára stresszes lehet.

A válaszadók szeretik a lehető legkevesebb időt tölteni a kérdőívek kitöltésével, és ha az időt vesz igénybe, esetleg lemondanak róla.

Vannak-e hasonlóságok a kvantitatív & kvalitatív adatok között?

• Sorrend

A mennyiségi és a minőségi adatoknak egyaránt van egy sorrendje vagy skálája. Vagyis míg a rendi adatokat néha a mennyiségi adatok közé sorolják. A kvalitatív adatoknak azonban nincs szabványosított skálája.

• Használatok

A kvantitatív és a kvalitatív adatokat egyaránt használják kutatásra és statisztikai elemzésre. Bár különböző megközelítések révén mindkettő felhasználható ugyanarra a célra. Tekintsünk két szervezetet, amelyek az alábbi módszerrel vizsgálják célközönségük vásárlóerejét.

A szervezet A

Milyen a havi jövedelme? ____

B szervezet

Melyik intervallumba esik az Ön havi jövedelme?

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

Az első egy kvalitatív adatgyűjtési példa, míg a második egy kvantitatív adatgyűjtési példa.

• Kvantitatív érték

A mennyiségi és a minőségi adatok egyaránt numerikus értéket vesznek fel. A kvalitatív adatok numerikus értékeket vesznek fel, mint például telefonszám, irányítószám, nemzeti azonosítószám stb. A különbség azonban az, hogy a kvalitatív adatokon nem lehet számtani műveleteket végezni.

• Az adatgyűjtés eszközei

A kvalitatív és kvantitatív adatok egyaránt gyűjthetők felmérések/kérdőívek és interjúk segítségével. Bár különböző megközelítéseken keresztül, de hasonló eszközöket használnak.

Mikor válasszuk a mennyiségi adatokat a minőségi adatokkal szemben

A különböző adattípusoknak megvan a maguk hasznossága és előnye a másikkal szemben. Ezek az előnyök azok, amelyek miatt bizonyos esetekben az adatgyűjtés céljától függően a másikkal szemben választják őket. Íme néhány eset, amikor a kvantitatív adatokat a kvalitatív adatokkal szemben kell választani.

• Tudományos kutatások végzésekor

A kvantitatív adatok a legtöbb statisztikai elemzési módszerrel való kompatibilitásuk miatt alkalmasabbak tudományos kutatásokra. Emellett numerikus tulajdonságokkal is rendelkezik, amelyek lehetővé teszik a rajta végzett számtani műveletek elvégzését.

• A kutatás megismétlésekor

A kvantitatív kutatásnak van egy szabványosított eljárása. Ezért a korábbi kutatásokat könnyű megismételni, építeni rájuk, sőt a kutatási eljárásokat is könnyű szerkeszteni.

• A nagyméretű adatok kezelésénél

A nagyméretű adathalmazok elemzése a legjobb a kvantitatív adatok segítségével. Ezért egyes kutatók az elemzés előtt a kvalitatív adatokat kvantitatív adatokká alakítják.

Ezt nevezik a kvalitatív adatok számszerűsítésének. Így nem kell nagy szövegrészleteket végigsöpörniük az elemzéshez.

• A laboratóriumi alapú kutatások során

A standard elemzési eljárás miatt ez a legalkalmasabb adattípus a laboratóriumi elemzésre.

• Az érzékeny adatok kezelésénél

Az érzékeny adatokat tartalmazó kutatásokat a legjobban a mennyiségi adatokkal lehet feldolgozni. Ez segít kiküszöbölni az ismertség vagy az érzékeny információk kiszivárgása miatti torzítások eseteit.

Mikor válasszuk a kvalitatív adatokat a kvantitatív adatokkal szemben

Bár a legtöbb statisztikai elemzési módszerrel nem kompatibilis, a kvalitatív adatok bizonyos esetekben előnyösebbek. Leginkább akkor részesítik előnyben, amikor valós kutatási folyamatokhoz gyűjtenek adatokat. Íme néhány eset, amikor a kvalitatív adatokat kell választani a kvantitatív adatokkal szemben.

• Az ügyfélélmény-kutatás során

Az ügyfélélmény-kutatás fő célja, hogy megtudjuk, hogyan vélekednek az ügyfelek egy szervezet szolgáltatásáról, és információt kapjunk arról, mit tehetnek a szolgáltatás javítása érdekében. Ezért ennek eléréséhez a szervezeteknek fel kell mérniük az emberi érzéseket és érzelmeket. Ezt csak kvalitatív adatokkal lehet elvégezni.

• Munkavállalói interjúk

Ezzel a folyamatosan változó munkahelyi kultúrával a toborzókat ma már jobban érdekli a pályázó hozzáállása, érzelmi intelligenciája stb. mint a képességei. Ahhoz, hogy ezeket a tulajdonságokat megfelelően értékelni tudják, kvalitatív adatokat kell gyűjteni a pályázóról egy interjún keresztül.

• Versenyelemzés

A szervezetek versenyelemzést végeznek, hogy felmérjék a versenytársak népszerűségét, és hogy mit tettek azért, hogy ilyen népszerűségre tegyenek szert. A kvantitatív adatok nem adnak erről részletes információt, ellentétben azzal, ahogyan a kvalitatívak teszik.

• Biztonsági kérdések

Néhány webes vállalat személyes kérdéseket tesz fel, mint például: “Mi a háziállata neve?” vagy “Mi az édesanyja leánykori neve?”, a felhasználói fiók extra biztonsága érdekében. A számokat általában nehéz megjegyezni, ezért van, akinek a mai napig nehezére esik megjegyezni a telefonszámát. Az ilyen személyes kérdéseket (minőségi adatokat) nehéz elfelejteni, ezért jobbak a biztonsági kérdéseknél.

• Társkereső honlap

A társkereső honlapok személyes adatokat (általában névleges adatokat) gyűjtenek a felhasználókról, hogy megfelelően össze tudják őket egyeztetni a típusukkal.

Melyik a legjobb eszköz a mennyiségi és minőségi adatok gyűjtésére?

AFormplus mint adatgyűjtő eszköz azzal a gondolattal készült, hogy a megfelelő adatgyűjtés az első lépés a hatékony és megbízható kutatás felé. Ezért a Formplus űrlapkészítő szoftver készítői olyan szükséges funkciókat adtak hozzá, amelyek segítik az adatgyűjtést.

A kvantitatív és kvalitatív adatok gyűjtése a Formplusszal a legjobb, mert nem csak a megfelelő adatgyűjtésben segít, hanem az elemzéshez való rendezésben is. Többé nem kell nehezen olvasható adatokkal foglalkoznia az adatérvényesítési folyamat elvégzésekor.

Minden adat megfelelően illeszkedik a megfelelő változókhoz, ami megkönnyíti a hiányzó vagy ellentmondásos adatok azonosítását.

Online adatok gyűjtése felmérésekkel & Kérdőív

Hogyan gyűjtsön kvalitatív és kvantitatív adatokat a Formplus felmérési eszközökkel

A kvalitatív adatok gyűjtéséhez a Formplus builder segítségével kövesse az alábbi lépéseket:

1. lépés: Regisztráció vagy regisztráció

• Látogasson el a www.formpl.us oldalra asztali vagy mobil eszközén.
• Regisztráljon az e-mailjén, a Google-on vagy a Facebookon keresztül kevesebb mint 30 másodperc alatt…

2. lépés: Kezdje el az űrlapok létrehozását: A Formplus 21 napos ingyenes próbaverziót biztosít az összes funkció kipróbálásához és az online felmérésekből származó mennyiségi adatok gyűjtésének megkezdéséhez. Az árazási terv a próbaidő lejárta után havi 20 $-ról indul, ésszerű kedvezményekkel az oktatási és a nem kormányzati szervezetek számára.

• Kattintson az űrlap létrehozása gombra, és kezdje el az űrlapok ingyenes létrehozását.
• Az Upgrade Now (Frissítés most) gombra kattintva havi 20 dolláros árcsomagra is frissíthet.

3. lépés: Minőségi adatok gyűjtése

Elkészítünk egy minta kvalitatív adatgyűjtő űrlapot, amely a válaszadó nevét (nominális adat) és boldogságszintjét (ordinális adat) adja meg.

• Módosítsuk az űrlap címét, és kattintsunk az űrlapkészítő menü beviteli szakaszára.
• A beviteli szakaszok lehetővé teszik az olyan funkciók beillesztését, mint például kis szövegek a nevekhez, számokhoz, dátumhoz, e-mailhez, hosszú szöveg az általános visszajelzésekhez. Kattintson a Név fülre és szerkessze a beállításokban

• Kattintson az űrlapkészítő menü Választási lehetőségek szakaszára. Ezután kattintson a Rádió fülre.
• a választási lehetőségek segítségével a válaszadók különböző lehetőségek közül választhatnak. A Rádió választás használatával arra kérheti a válaszadókat, hogy egyetlen lehetőséget válasszanak egy szűkített listából.

4. lépés: Kvantitatív adatok gyűjtése

Elkészítünk egy minta kvantitatív adatgyűjtő űrlapot, amely beírja a hallgató által kínált kurzusokat és a pontszámát, majd kiadja az átlagpontszámát.

• Kattintson az építő menü Speciális bemenetek szakaszára, majd kattintson a Táblázat fülre.

• Kattintson a Bemenetek rész Címkézett szöveg fülére, hogy kimenjen a mennyiségi adatszámításunk eredménye.

• Kattintsunk a Speciális bemenetek lapon a Számítások hozzáadása gombra, és használjuk a Score/COUNT() képletet az átlagos pontszám kiszámításához.

A Számítások hozzáadása lapon számtani műveleteket végezhetünk numerikus adatokon.

Következtetés

A kvalitatív és kvantitatív adatoknak valóban megvannak a legfontosabb különbségeik és hasonlóságaik, és ezek megértése nagyon fontos, mivel segít a legjobb adattípus kiválasztásában. Ez segít a megfelelő azonosításban is, hogy ne kategorizáljuk félre az adatokat.

Ez a két adattípus is rendelkezik egyedi előnyökkel a másikhoz képest, ami miatt a kutatók egy adott adattípust használnak a kutatáshoz, és a másikat egy másik kutatáshoz. A kvalitatív adatokhoz képest azonban továbbra is a kvantitatív adatok a népszerűbb adattípus.

Amint ebben a cikkben is tettük, az adattípusok megértése az első lépés a helyes használat felé.