定性的データと定量的データ：15の重要な違い

研究と統計は、ほとんどの場合両立するものであり、相互に排他的ではない2つの重要なものである。 研究における統計の役割は、研究を設計し、データを分析し、そこから結論を導き出すための道具として機能することです。

一方、統計の基本はデータであり、ほとんどの研究調査の結果、大量のデータが得られます。 このデータを測定、収集、報告し、分析（情報化）して、グラフや画像などの分析ツールで可視化するのです」

「今回は、統計や研究で非常に重要なデータについて説明します。 その意味や種類、研究や統計における作業について触れていきます。

データとは何か？

データとは、研究、参照、または分析のために集められた生の事実または情報のグループです。 これらは、簡単に移動および/または処理できるように、効率的な形式に変換された情報の個々の単位です。

Datumという単語の複数形で、オブジェクトや現象の単一の量または品質を表します。 研究、ビジネス、統計のさまざまな分野で応用できる。

データ分析の場合、データを検査、編集、変換、モデル化して有用な情報を発見し、結論を知らせ、意思決定を支援するプロセスであると定義している。 データ分析を行う上で重要なのは、持っているデータの種類を知ることです。

データには、定量的データと定性的データの 2 種類があります。

定量的データとは、値が数値またはカウントの形で測定されるデータの種類で、各データセットに一意の数値が関連付けられています。 数値データとしても知られ、このデータ型は数値変数を記述します。

ほとんどの統計解析手法と互換性があるため、研究、特に統計学においてさまざまな用途がある。 定量的データは、離散的データと連続的データの2種類に分けられる。 連続データはさらに、区間データと比率データに分けられる。

質的データとは

質的データとは、情報を記述するデータの種類です。 その内容は記述的統計データ型であり、数値ではなくグループやカテゴリーで表現されるデータとなります。

カテゴリカルデータとも呼ばれる。 このデータ型は、ほとんどの統計手法と相性が悪いため、統計での使用は制限されていますが、研究においてはかなりの程度関係があります。

定性的データは、名目データと順序データの2つのカテゴリーに分けられる。 名目データは変数に名前をつけたり定義したりするもので、序数データはそれを尺度化したものである。

プレミアム データ コレクション ツール

以下は、定量データ & 定性データの主な違いです。

• 定義

定量データは数学計算と統計分析に使用でき、現実の意思決定に役立つ定量情報グループで、定性データは情報を説明するデータグループです。

定量的データとは、関連する情報を描写する数値の組み合わせのことです。 一方、質的データは、情報を表現するための記述的なアプローチを使用します。

• 別名

量的データは数値的データ、定性的データはカテゴリー的データとしても知られています。 これは、定量的データは数値またはカウントの形で測定されるからです。定性的データについては、それらはカテゴリにグループ化されます。

• Types

定量データには、離散データと連続データの2種類があります。 連続データはさらに区間データと比率データに分けられる。

一方、定量的データもまた、名目データと順序データの2種類に分けられる。 ただし、順序データも量的データに分類される場合がある。

• 例

定量的データの例としては、リッカート尺度、間隔販売などがある。 リカートスケールは、一般的に使用される順序データの例であり、5ポイントから7ポイントのリカートスケールの異なるタイプがあります。

質的データの例としては、名前、性別、電話番号などがあります。 このデータは、自由形式の質問、多肢選択式または閉じた自由形式の質問によって収集することができます。

• Characteristics

定量データの特徴としては、数値の特性を持つ数値を取る、標準化された順序尺度を持つ、散布図や点描画などを使って可視化する、などが挙げられます。

一方、定量的データは、数値を取るが数値の性質がなく、標準化された順序尺度を持たず、棒グラフや円グラフを使って視覚化される。

• Analysis

定量データ分析は、記述統計と推測統計の2つに分類されます。 その方法には、中心傾向の測定、縄文分析、テキスト分析、コンジョイント分析、傾向分析などがある。

定量的データ分析の方法は、しかし、平均値と中央値分析しか実行できない、簡単なものです。 場合によっては、順序データ分析では一変量統計、二変量統計、回帰分析などを使用し、いくつかの平均と標準偏差分析を計算するのに近い代用品となる。

• Tools

質的データの収集では、研究者は調査、インタビュー、フォーカスグループ、観察などのツールを使用し、定性的データは通常、いくつかのケースで調査やインタビューを通じて収集されます。 たとえば、クラスの生徒の平均身長を計算する場合、生徒の身長を改めて測定する代わりに、生徒の身長がどれくらいなのかをインタビューすることがあります。

• 収集方法

定性的データは自由形式の質問、多肢選択式の質問、閉鎖的自由形式、閉鎖的自由形式のアプローチを用いるのに対し、定量的データは閉鎖的方法を通じて収集されます。 これにより、質的データはより広範な収集モードとなります。

• Usage

Quantitative data is mostly used to carry out statistical calculations involving the use of arithmetic operations.定量的データは、統計的計算を行うために使われます。 たとえば、ある学生の CGPA を計算するには、すべての成績の平均を求める必要があります。

一方、定量的データは、記述的な情報を扱い、足し算や演算は一切行いません。 主に個人情報の収集に使われる。

• Advantages

定量的データは、ほとんどの統計分析手法と互換性があるので、主に研究者によって使用されます。 一方、定性的データは中央値と最頻値しか対応しておらず、用途が限定されます。

ただし、順序データに対して代替検定を行う場合もある。 例えば、一変量統計、二変量統計、回帰分析などを代替とする。

• デメリットがある。

ほとんどの統計分析に適用できるが、その標準化された環境は、適切な調査を制限する可能性がある。 量的調査は、研究者の視点に厳格に基づくため、回答者側の表現の自由が制限される。

質的調査の場合はそうではありません。 名目データは、自由形式の質問を通して、ある程度人間の感情をとらえることができます。 しかし、そのために、研究者は無関係なデータを扱うことになるかもしれない。

• 質問のサンプル。 量的調査の質問には、常にあらかじめ答えが用意されている。 質的なデータでは必ずしもそうとは限りません。

質的質問例

あなたの身長は次のどの区間に該当しますか（センチメートル単位）？

• 100-150
• 150-200
• 200-250

これは区間データの例です。

定量的な質問例2

以下にあなたの国民識別番号を入力してください。

これは名目上のデータの例です。

• 例題です。 以下は、量的データと質的データの例です。

量的データの例

• あるクラスの平均身長
• 物理的物体の測定
• ある出来事が起こる確率
• ランダムな 数字生成
• 学生のCGPAの計算

定性的データ例

• リッカート尺度
• 競合分析調査から収集したデータです。
• Oral-job interviewの回答。
• 学生のバイオデータ。
• 電話番号
• 統計的互換性

定量データはほとんどの統計手法と互換性がありますが、定性的データはそうではありません。 このことは、研究者がデータ分析を行う際に問題となることがあります。

これが、研究者が研究に定量的データの使用を好む理由の1つです。

• User-friendliness

質的データの収集方法は、質的データの収集方法と比較して、よりユーザーフレンドリーである。 自由形式の質問は、研究者が必要とする情報を与えるかもしれませんが、回答者にとってはストレスになるかもしれません。

回答者はアンケートに答えるのにできるだけ時間をかけたくないので、時間がかかると断念することがあります。

量的データ&質的データとの類似点はありますか？

• 順序

量的データも質的データも、順序や尺度をもっています。 つまり、順序データは定量的データに分類されることがあります。 しかし、質的データには、標準化された尺度はありません。

• 用途

量的データと質的データは、どちらも研究や統計分析に利用されます。 しかし、異なるアプローチを通じて、どちらも同じことに使用することができます。 以下の方法によって、ターゲット層の購買力を調査している2つの組織を考えてみましょう。

組織A

あなたの月収はいくらですか？ ____

組織B

あなたの月収はどの区間に入りますか？

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

前者は定性的なデータ収集例、後者は定量的データ収集例であります。

• Quantitative Value

量的データも質的データも数値が入ります。 質的データは、電話番号、郵便番号、国民ID番号などのような数値をとります。 しかし、質的データは算術演算ができない点が異なります。

• 収集ツール

質的データと量的データは、調査/アンケートやインタビューを通じて収集することができます。 アプローチは異なりますが、同じようなツールを使用します。

When to Choose Quantitative Over Qualitative Data

異なるタイプのデータには、それぞれ有用性があり、他よりも優れている点があります。 これらの利点は、データ収集の目的に応じて、場合によっては他のものより選択される理由です。 ここでは、質的データよりも量的データを選択すべきケースをいくつか紹介します。

• 科学的研究を行う場合

定量データは、ほとんどの統計解析手法と互換性があるため、科学的研究に適している。 また、その上で算術演算を行うことができる数値的な特性も持っています。

• When replicating research

Quantitative research has a standardized procedure to it. したがって、過去の研究を再現し、それを基にし、研究手順を編集することさえ容易である。

• 大規模なデータを扱う場合

大規模なデータセットは、定量的データを使用して分析するのが最善です。 そのため、研究者の中には、質的データを量的データに変えてから分析する人もいます。

これは、質的データの定量化と呼ばれています。 こうすれば、分析のために大量のテキストの羅列を一掃する必要がない。

• 実験室ベースの研究

その標準的な分析手順により、実験室での分析に最も適したデータ型である。

• 機密データを扱う場合

機密データを含む研究は、定量データを使用して処理するのが最も適しています。 これは、馴れ合いや機密情報の漏洩によるバイアスのケースを排除するのに役立ちます。

When to Choose Qualitative Over Quantitative Data

ほとんどの統計分析法と相性が悪いですが、定性的データは特定のケースで望ましいと言えます。 現実の研究過程でデータを収集する場合に、主に好まれます。 ここでは、定量的データよりも定性的データを選択すべきケースをいくつか紹介します。

• 顧客経験調査

顧客経験調査の主な目的は、顧客が組織のサービスについてどう感じているかを知り、サービスを改善するために何ができるのかについての情報を得ることである。 したがって、これを達成するために、組織は人間の気持ちや感情を評価する必要があります。 これは、定性的なデータでしかできないことです。

• 就職面接

特にこの変化し続ける職場文化では、採用担当者は、応募者のスキルよりも態度や感情知能などに興味を持つようになりました。 彼らがこれらの特性を適切に評価するためには、面接を通じて応募者に関する定性的データを収集する必要があります。

• 競合分析

組織は競合分析を行い、競合の人気と、その人気を得るために何を行ったかを評価します。 定量的なデータでは、定性的なデータとは異なり、これに関する詳細な情報を得ることはできません。

• セキュリティに関する質問

多くのWebベースの企業は、ユーザーのアカウントのセキュリティを強化する手段として、「ペットの名前は何ですか」または「母親の旧姓は何ですか」のような個人的な質問をします。 また、電話番号も覚えるのが大変なため、現在でも自分の電話番号を覚えていない人がいます。 このような個人的な質問（定性データ）は忘れにくいので、セキュリティのための質問として適しています。

• Dating website

出会い系サイトでは、ユーザーの個人情報（通常はノミナルデータ）を収集して、ユーザーのタイプに適切にマッチングさせるようにしています。

量的および質的データを収集するための最適なツールは何ですか？

データ収集ツールとしてのFormplusは、適切なデータ収集が効率的で信頼できる研究の第一歩であるという考えに基づいて構築されています。 そのため、フォーム作成ソフトFormplusのメーカーは、データ収集を支援するために必要な機能を追加しています。

定量的・定性的データの収集にはFormplusが最適です。Formplusは、適切なデータを収集するだけでなく、分析のためのデータ整理も支援するからです。 データの検証を行う際に、読みにくいデータを扱う必要はもうありません。

各データは、対応する変数と適切にマッチングされるので、欠損や矛盾したデータの特定が容易になります。

アンケートでオンラインデータを収集する & アンケート

Formplus Survey Tools で定性・定量データを収集する方法

Formplus builder を使用して定性データを収集するには、次のステップに従ってください。

Step 1: Register or Sign up

• デスクトップまたはモバイル デバイスで www.formpl.us にアクセスします。
• 電子メール、Google、または Facebook から 30 秒以内にサインアップします…

ステップ 2: フォームの作成を開始します。 Formplus では、21 日間の無料トライアルですべての機能を試し、オンライン調査から定量的なデータの収集を開始することができます。 トライアル終了後の料金プランは、月額20ドルで、教育機関や非政府組織向けの割引があります。

• フォームの作成ボタンをクリックして、無料でフォームの作成を開始します。
• また、「今すぐアップグレード」ボタンをクリックすると、月額20ドルの料金プランにアップグレードすることができます。

Step 3: 定性的データを収集する

回答者の名前（名義データ）と幸福度（順序データ）を入力するサンプル定性データ収集フォームを作成することにします。

• フォームタイトルを編集し、フォームビルダーメニューの入力欄をクリックします。
• 入力セクションでは、名前、数字、日付、電子メール、一般的なフィードバックのための長いテキストなどの機能を挿入することができます。 名前タブをクリックして、設定で編集

• フォームビルダーメニューの選択オプションのセクションをクリックします。 次に、[ラジオ]タブをクリックします。
• 選択オプションでは、回答者はさまざまなオプションから選択することができます。

Step 4: 定量データの収集

ここでは、学生が提供したコースとそのスコアを入力し、その平均スコアを出力する定量データ収集フォームのサンプルを作成します。

• ビルダーメニューの「高度な入力」セクションをクリックし、「表」タブをクリックします。

• 入力セクションのラベル付きテキストタブをクリックし、定量データの計算結果を出力します。

• 高度な入力タブの「計算を追加」をクリックし、数式Score/COUNT()で平均点を計算します。

［計算の追加］タブでは、数値データに対して算術演算を行うことができます。

結論

定性的データと定量的データには、重要な相違点と類似点があり、それらを理解することは、扱うのに最適なデータ型を選択するのに役立つため、非常に重要です。 また、データを誤って分類しないよう、適切に識別することにも役立ちます。

これら2つのデータ型には、他よりも優れた独自の利点もあります。 しかし、定性的データと比較すると、定量的データの方がより一般的なデータ型であることに変わりはない。

この記事で行ったように、データ型を理解することが、適切な使用法への第一歩となります。