Dati qualitativi vs. dati quantitativi: 15 differenze chiave

Ricerca e statistica sono due cose importanti che non si escludono a vicenda, poiché vanno di pari passo nella maggior parte dei casi. Il ruolo della statistica nella ricerca è quello di funzionare come uno strumento per progettare la ricerca, analizzare i dati e trarne delle conclusioni.

D’altra parte, la base della statistica sono i dati, rendendo la maggior parte degli studi di ricerca il risultato di grandi volumi di dati. Questi dati vengono misurati, raccolti e riportati, e analizzati (rendendoli informazioni), dopodiché possono essere visualizzati utilizzando grafici, immagini o altri strumenti di analisi

In questo articolo, parleremo dei dati, un aspetto molto importante della statistica e della ricerca. Toccheremo il suo significato, i tipi e il lavoro con essi nella ricerca e nella statistica.

Che cosa sono i dati?

I dati sono un gruppo di fatti grezzi o informazioni raccolte per la ricerca, il riferimento o l’analisi. Sono unità individuali di informazioni che sono state trasformate in una forma efficiente, per un facile movimento e/o elaborazione.

Il plurale della parola Datum, che descrive una singola quantità o qualità di un oggetto o fenomeno. È applicabile in diversi campi della ricerca, degli affari e della statistica.

Nel caso dell’analisi dei dati, la definiamo come il processo di ispezione, modifica, trasformazione e modellazione dei dati per scoprire informazioni utili, informare le conclusioni e sostenere il processo decisionale. Una parte importante dell’esecuzione dell’analisi dei dati è conoscere i diversi tipi di dati che abbiamo.

Ci sono due tipi di dati, cioè i dati quantitativi e qualitativi;

Che cosa sono i dati quantitativi?

I dati quantitativi sono il tipo di dati il cui valore è misurato sotto forma di numeri o conteggi, con un unico valore numerico associato ad ogni serie di dati. Conosciuto anche come dati numerici, questo tipo di dati descrive le variabili numeriche.

Ha vari usi nella ricerca e soprattutto nella statistica a causa della sua compatibilità con la maggior parte dei metodi di analisi statistica. Ci sono diversi metodi di analisi dei dati quantitativi a seconda del loro tipo.

I dati quantitativi sono divisi in due tipi, cioè: dati discreti e dati continui. I dati continui sono poi ulteriormente divisi in dati di intervallo e dati di rapporto.

Che cosa sono i dati qualitativi?

I dati quantitativi sono il tipo di dati che descrivono le informazioni. È un tipo di dati statistici descrittivi, il che li rende dati che sono espressi con gruppi e categorie piuttosto che con numeri.

È anche conosciuto come dati categorici. Questo tipo di dati è rilevante in larga misura nella ricerca con un uso limitato nella statistica a causa della sua incompatibilità con la maggior parte dei metodi statistici.

I dati qualitativi si dividono in due categorie, cioè: dati nominali e dati ordinali. I dati nominali nominano o definiscono le variabili, mentre i dati ordinali le misurano.

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Ecco le 15 differenze chiave tra dati quantitativi &qualitativi;

• Definizioni

I dati quantitativi sono un gruppo di informazioni quantificabili che possono essere usate per calcoli matematici e analisi statistiche che informano le decisioni della vita reale mentre i dati qualitativi sono un gruppo di dati che descrivono informazioni.

I dati quantitativi sono una combinazione di valori numerici che descrivono informazioni rilevanti. I dati qualitativi, d’altra parte, usano un approccio descrittivo per esprimere le informazioni.

• Un altro nome

I dati quantitativi sono anche conosciuti come dati numerici mentre i dati qualitativi sono anche conosciuti come dati categorici. Questo perché i dati quantitativi sono misurati sotto forma di numeri o conteggi.Per i dati qualitativi, sono raggruppati in categorie.

• Tipi

I dati quantitativi sono di due tipi: dati discreti e dati continui. I dati continui si dividono ulteriormente in dati di intervallo e dati di rapporto.

I dati quantitativi, d’altra parte, sono anch’essi divisi in due tipi: dati nominali e dati ordinali. Tuttavia, i dati ordinali sono classificati come quantitativi in alcuni casi.

• Esempi

Alcuni esempi di dati quantitativi includono la scala Likert, la vendita a intervalli ecc. La scala Likert è un esempio comunemente usato di dati ordinali ed è di diversi tipi – scala Likert da 5 punti a 7 punti.

Alcuni esempi di dati qualitativi includono nome, sesso, numero di telefono ecc. Questi dati possono essere raccolti attraverso domande aperte, a scelta multipla o chiuse.

• Caratteristiche

Le caratteristiche dei dati quantitativi sono le seguenti: prendono il valore numerico con proprietà numeriche, hanno una scala d’ordine standardizzata, vengono visualizzati usando scatter plot, dot plot, ecc.

I dati quantitativi, d’altra parte, possono assumere valori numerici ma senza proprietà numeriche, non hanno una scala d’ordine standardizzata e vengono visualizzati utilizzando un grafico a barre e un grafico a torta.

• Analisi

L’analisi dei dati quantitativi è raggruppata in due, cioè: statistiche descrittive e inferenziali. I metodi includono misure di tendenza centrale, analisi delle zolle, analisi del testo, analisi congiunta, analisi delle tendenze, ecc.

I metodi di analisi dei dati quantitativi sono comunque semplici, dove solo l’analisi della media e della mediana può essere eseguita. In alcuni casi, l’analisi dei dati ordinali usa statistiche univariate, statistiche bivariate, analisi di regressione, ecc. che sono sostitutivi vicini al calcolo di alcune analisi di media e deviazione standard.

• Strumenti

Durante la raccolta di dati qualitativi, i ricercatori usano strumenti come sondaggi, interviste, focus group e osservazioni, mentre i dati qualitativi sono solitamente raccolti attraverso sondaggi e interviste in pochi casi. Per esempio, quando si calcola l’altezza media degli studenti in una classe, gli studenti possono essere intervistati su quale sia la loro altezza invece di misurare nuovamente le altezze.

• Metodi di raccolta

I dati quantitativi sono raccolti attraverso metodi a risposta chiusa, mentre i dati qualitativi usano domande aperte, domande a scelta multipla, approccio chiuso e chiuso aperto. Questo dà ai dati qualitativi una modalità di raccolta più ampia.

• Utilizzo

I dati quantitativi sono per lo più utilizzati per effettuare calcoli statistici che implicano l’uso di operazioni aritmetiche. Calcolare il CGPA di uno studente, per esempio, richiederà di trovare la media di tutti i voti.

I dati quantitativi, d’altra parte, si occupano di informazioni descrittive senza aggiungere o eseguire alcuna operazione con esse. È usato principalmente per raccogliere informazioni personali.

• Svantaggi

I dati quantitativi sono compatibili con la maggior parte dei metodi di analisi statistica e come tali sono usati principalmente dai ricercatori. I dati qualitativi, invece, sono compatibili solo con la mediana e la modalità, il che li rende di applicazione limitata.

Anche se, in alcuni casi, si effettuano test alternativi su dati ordinali. Per esempio, usiamo come alternative la statistica univariata, la statistica bivariata, l’analisi di regressione ecc.

• Svantaggi:

Anche se molto applicabile nella maggior parte delle analisi statistiche, il suo ambiente standardizzato può limitare l’indagine corretta. La ricerca quantitativa è strettamente basata sul punto di vista del ricercatore, limitando così la libertà di espressione da parte dell’intervistato.

Questo non è il caso della ricerca qualitativa. I dati nominativi catturano le emozioni umane in una certa misura attraverso domande aperte. Questo può, tuttavia, far sì che il ricercatore abbia a che fare con dati irrilevanti.

• Campioni di domande: Le domande della ricerca quantitativa hanno sempre risposte predefinite. Questo non è sempre il caso dei dati qualitativi.

Esempio di domanda quantitativa

In quale dei seguenti intervalli rientra la tua altezza in centimetri?

• 100-150
• 150-200
• 200-250

Questo è un esempio di dati di intervallo.

Esempio di domanda quantitativa 2

Inserisci gentilmente il tuo numero di identificazione nazionale qui sotto.

Questo è un esempio di dati nominali.

• Esempi: Qui sotto ci sono alcuni esempi di dati quantitativi e qualitativi.

Esempi di dati quantitativi

• Altezza media in una classe
• Misurazione di oggetti fisici
• La probabilità che un evento si verifichi
• Generazione casuale di numeri generazione di numeri a caso
• Calcolo del CGPA dello studente

Esempi di dati qualitativi

• Scala Likert
• Dati raccolti da un sondaggio di analisi della concorrenza.
• Risposte di un’intervista orale.
• Dati anagrafici degli studenti.
• Numero di telefono
• Compatibilità statistica

I dati quantitativi sono compatibili con la maggior parte dei metodi statistici, ma i dati qualitativi no. Questo può porre problemi ai ricercatori quando eseguono l’analisi dei dati.

Questa è una delle ragioni per cui i ricercatori preferiscono usare dati quantitativi per la ricerca.

• Facilità d’uso

I metodi di raccolta dei dati quantitativi sono più facili da usare rispetto a quelli dei dati qualitativi. Anche se le domande aperte possono dare ai ricercatori le informazioni di cui hanno bisogno, possono risultare stressanti per gli intervistati.

Gli intervistati amano passare il minor tempo possibile a compilare i sondaggi, e quando questo richiede tempo, possono abbandonarlo.

Ci sono delle similitudini tra i dati quantitativi &qualitativi?

• Ordine

I dati quantitativi e qualitativi hanno un ordine o una scala. Questo è mentre i dati ordinali sono a volte classificati sotto i dati quantitativi. I dati qualitativi, tuttavia, non hanno una scala standardizzata.

• Usi

I dati quantitativi e qualitativi sono entrambi utilizzati per la ricerca e l’analisi statistica. Anche se, attraverso approcci diversi, possono essere usati entrambi per la stessa cosa. Consideriamo due organizzazioni che indagano sul potere d’acquisto del loro pubblico di riferimento attraverso il metodo seguente.

Organizzazione A

Qual è il tuo reddito mensile? ____

Organizzazione B

In quale intervallo rientra il suo reddito mensile?

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

Il primo è un esempio di raccolta dati qualitativa mentre il secondo è un esempio di raccolta dati quantitativa.

• Valore quantitativo

Sia i dati quantitativi che quelli qualitativi hanno un valore numerico. I dati qualitativi prendono valori numerici come numero di telefono, codice postale, numero di identificazione nazionale, ecc. La differenza, tuttavia, è che le operazioni aritmetiche non possono essere eseguite sui dati qualitativi.

• Strumenti di raccolta

I dati qualitativi e quantitativi possono essere raccolti attraverso indagini/questionari e interviste. Anche se attraverso approcci diversi, usano strumenti simili.

Quando scegliere i dati quantitativi rispetto a quelli qualitativi

I diversi tipi di dati hanno la loro utilità e vantaggi rispetto agli altri. Questi vantaggi sono il motivo per cui vengono scelti rispetto all’altro in alcuni casi a seconda dello scopo della raccolta dei dati. Ecco alcuni casi in cui i dati quantitativi dovrebbero essere scelti rispetto a quelli qualitativi.

• Quando si conduce una ricerca scientifica

I dati quantitativi sono più adatti alla ricerca scientifica grazie alla loro compatibilità con la maggior parte dei metodi di analisi statistica. Ha anche proprietà numeriche che permettono di eseguire operazioni aritmetiche su di esso.

• Quando si replica la ricerca

La ricerca quantitativa ha una procedura standardizzata. Quindi, è facile replicare la ricerca passata, costruire su di essa e persino modificare le procedure di ricerca.

• Quando si ha a che fare con grandi dati

I grandi insiemi di dati sono meglio analizzati usando dati quantitativi. Questo è il motivo per cui alcuni ricercatori trasformano i dati qualitativi in dati quantitativi prima dell’analisi.

Si chiama quantificazione dei dati qualitativi. In questo modo, non devono spazzare una grande serie di testi per l’analisi.

• Durante le ricerche di laboratorio

Per la sua procedura standard di analisi, è il tipo di dati più adatto alle analisi di laboratorio.

• Quando si tratta di dati sensibili

Le ricerche che coinvolgono dati sensibili sono meglio elaborate utilizzando dati quantitativi. Questo aiuta ad eliminare i casi di distorsione dovuti alla familiarità o alla fuga di informazioni sensibili.

Quando scegliere dati qualitativi piuttosto che quantitativi

Anche se non sono compatibili con la maggior parte dei metodi di analisi statistica, i dati qualitativi sono preferibili in certi casi. Si preferisce soprattutto quando si raccolgono dati per processi di ricerca della vita reale. Ecco alcuni casi in cui i dati qualitativi dovrebbero essere scelti rispetto ai dati quantitativi.

• Durante la ricerca sull’esperienza del cliente

Lo scopo principale della ricerca sull’esperienza del cliente è sapere come i clienti si sentono riguardo al servizio di un’organizzazione e ottenere informazioni su cosa possono fare per migliorare il servizio. Quindi, per raggiungere questo obiettivo, le organizzazioni hanno bisogno di valutare i sentimenti e le emozioni umane. Questo è qualcosa che può essere fatto solo con dati qualitativi.

• I colloqui di lavoro

Soprattutto con questa cultura del lavoro in continuo cambiamento, i reclutatori sono ora più interessati all’atteggiamento del candidato, all’intelligenza emotiva, ecc. che alle competenze che ha da offrire. Per poter valutare correttamente questi tratti, i dati qualitativi sul candidato dovrebbero essere raccolti attraverso un’intervista.

• Analisi della concorrenza

Le organizzazioni eseguono l’analisi della concorrenza per valutare la popolarità della loro concorrenza e cosa hanno fatto per ottenere tale popolarità. I dati quantitativi non danno informazioni dettagliate su questo a differenza di quelli qualitativi.

• Domande di sicurezza

Molte aziende basate sul web fanno domande personali come, “Qual è il nome del tuo animale domestico?” o “Qual è il nome da nubile di tua madre?” come mezzo di sicurezza extra sull’account dell’utente. I numeri sono di solito difficili da memorizzare, motivo per cui alcune persone hanno difficoltà a memorizzare il loro numero di telefono fino ad oggi. Domande personali (dati qualitativi) come questa sono difficili da dimenticare e quindi meglio per le domande di sicurezza.

• Sito di incontri

I siti di incontri raccolgono informazioni personali (di solito dati nominali) degli utenti per abbinarli correttamente al loro tipo.

Qual è lo strumento migliore per raccogliere dati quantitativi e qualitativi?

Formplus come strumento di raccolta dati è stato costruito con l’idea che una corretta raccolta dei dati è il primo passo verso una ricerca efficiente e affidabile. Pertanto, i creatori di Formplus hanno aggiunto le caratteristiche necessarie per aiutarvi a raccogliere i vostri dati.

I dati quantitativi e qualitativi vengono raccolti al meglio con Formplus, perché non solo vi aiuta a raccogliere dati corretti, ma anche a organizzarli per l’analisi. Non dovrete più avere a che fare con dati difficili da leggere quando eseguite il processo di convalida dei dati.

Ogni dato è correttamente abbinato alle variabili corrispondenti, rendendo facile identificare i dati mancanti o incoerenti.

Raccogliere dati online con i sondaggi & Questionario

Come raccogliere dati qualitativi e quantitativi con gli strumenti di indagine Formplus

Per raccogliere dati qualitativi utilizzando il costruttore Formplus, segui questi passi:

Passo 1: Registrati o Iscriviti

• Visita www.formpl.us sul tuo desktop o dispositivo mobile.
• Iscriviti attraverso la tua Email, Google o Facebook in meno di 30 secondi…

Step 2: Inizia a creare moduli: Formplus ti dà una prova gratuita di 21 giorni per testare tutte le caratteristiche e iniziare a raccogliere dati quantitativi dai sondaggi online. Il piano tariffario inizia dopo la scadenza della prova a $20 mensili, con sconti ragionevoli per le organizzazioni educative e non governative.

• Clicca sul pulsante Crea modulo per iniziare a creare moduli gratuitamente.
• Puoi anche cliccare sul pulsante Aggiorna ora per passare a un piano tariffario a 20 dollari mensili.

Passo 3: Raccogliere dati qualitativi

Creeremo un modulo campione di raccolta dati qualitativi che inserisce il nome (dati nominali) e il livello di felicità (dati ordinali) di un intervistato.

• Modifica il titolo del modulo e clicca sulla sezione input del menu del costruttore del modulo.
• Le sezioni di input ti permettono di inserire caratteristiche come piccoli testi per nomi, numeri, data, email, testo lungo per un feedback generale. Clicca sulla scheda Nome e modifica nelle impostazioni

• Clicca sulla sezione opzioni di scelta del menu del costruttore del modulo. Poi, clicca sulla scheda Radio.
• le opzioni di scelta permettono agli intervistati di scegliere tra diverse opzioni. Usa la scelta Radio per chiedere ai tuoi intervistati di scegliere una singola opzione da una lista ristretta.

Passo 4: Raccogliere dati quantitativi

Creeremo un modulo campione di raccolta dati quantitativi che inserisce i corsi offerti da uno studente e il suo punteggio, quindi produce il suo punteggio medio.

• Clicca sulla sezione Advanced inputs del menu builder, poi clicca sulla scheda Table.

• Clicca sulla scheda Labeled Text nella sezione input per produrre il risultato del nostro calcolo dei dati quantitativi.

• Clicca su Add Calculations nella scheda Advanced inputs e usa la formula Score/COUNT() per calcolare il punteggio medio.

La scheda Aggiungi calcoli ti permette di eseguire operazioni aritmetiche su dati numerici.

Conclusione

I dati quantitativi e quantitativi hanno le loro differenze e somiglianze chiave, e comprenderli è molto importante perché aiuta a scegliere il miglior tipo di dati con cui lavorare. Aiuta anche nella corretta identificazione, in modo da non sbagliare la classificazione dei dati.

Questi due tipi di dati hanno anche i loro vantaggi unici sull’altro, ed è per questo che i ricercatori usano un particolare tipo di dati per la ricerca e usano l’altro per un’altra ricerca. Tuttavia, i dati quantitativi rimangono il tipo di dati più popolare rispetto ai dati qualitativi.

Come abbiamo fatto in questo articolo, capire i tipi di dati è il primo passo verso un uso corretto.