Date calitative vs. cantitative: 15 diferențe cheie

Cercetarea și statistica sunt două lucruri importante care nu se exclud reciproc, deoarece merg mână în mână în majoritatea cazurilor. Rolul statisticii în cercetare este de a funcționa ca un instrument de proiectare a cercetării, de analiză a datelor și de a trage concluzii de acolo.

Pe de altă parte, baza statisticii sunt datele, ceea ce face ca majoritatea studiilor de cercetare să rezulte în volume mari de date. Aceste date sunt măsurate, colectate și raportate și analizate (ceea ce le face să fie informații), după care pot fi vizualizate cu ajutorul graficelor, imaginilor sau al altor instrumente de analiză

În acest articol, vom discuta despre date, un aspect foarte important al statisticii și al cercetării. Ne vom referi la semnificația, tipurile și lucrul cu ele în cercetare și statistică.

Ce sunt datele?

Datele sunt un grup de fapte sau informații brute colectate pentru cercetare, referință sau analiză. Ele sunt unități individuale de informații care au fost transformate într-o formă eficientă, pentru a fi ușor de deplasat și/sau prelucrat.

Pluralul cuvântului Datum, care descrie o cantitate sau o calitate unică a unui obiect sau fenomen. Se aplică în diferite domenii de cercetare, afaceri și statistică.

În cazul analizei datelor, o definim ca fiind procesul de inspectare, editare, transformare și modelare a datelor pentru a descoperi informații utile, pentru a informa concluzia și pentru a sprijini luarea deciziilor. O parte importantă a efectuării analizei datelor este cunoașterea diferitelor tipuri de date pe care le avem.

Există două tipuri de date, și anume; date cantitative și date calitative;

Ce sunt datele cantitative?

Datele cantitative sunt acel tip de date a căror valoare este măsurată sub formă de numere sau numărători, cu o valoare numerică unică asociată fiecărui set de date. Cunoscut și sub denumirea de date numerice, acest tip de date descrie variabile numerice.

Aceasta are diverse utilizări în cercetare și mai ales în statistică datorită compatibilității sale cu majoritatea metodelor de analiză statistică. Există diferite metode de analiză a datelor cantitative în funcție de tipul acestora.

Datele cantitative sunt împărțite în două tipuri, și anume; date discrete și date continue. Datele continue se împart apoi în date de interval și date de raport.

Ce sunt datele calitative?

Datele calitative sunt tipul de date care descriu informații. Este un tip de date statistice descriptive, ceea ce face ca acestea să fie date care sunt exprimate cu grupuri și categorii mai degrabă decât cu numere.

Este cunoscută și sub denumirea de date categorice. Acest tip de date este relevant în mare măsură în cercetare, cu o utilizare limitată în statistică din cauza incompatibilității sale cu majoritatea metodelor statistice.

Datele calitative sunt împărțite în două categorii, și anume; date nominale și date ordinale. Datele nominale denumesc sau definesc variabilele, în timp ce datele ordinale le eșalonează.

Premium Data Collection Tool

Iată cele 15 diferențe cheie între datele cantitative & și cele calitative;

• Definiții

Datele cantitative sunt un grup de informații cuantificabile care pot fi folosite pentru calcule matematice și analize statistice care informează deciziile din viața reală, în timp ce datele calitative sunt un grup de date care descriu informații.

Datele cantitative sunt o combinație de valori numerice care descriu informații relevante. Datele calitative, pe de altă parte, utilizează o abordare descriptivă în vederea exprimării informațiilor.

• O altă denumire

Datele cantitative sunt cunoscute și sub denumirea de date numerice, în timp ce datele calitative sunt cunoscute și sub denumirea de date categoriale. Acest lucru se datorează faptului că datele cantitative sunt măsurate sub formă de numere sau numărători. în cazul datelor calitative, acestea sunt grupate în categorii.

• Tipuri

Datele cantitative sunt de două tipuri și anume; date discrete și date continue. Datele continue se împart la rândul lor în date de interval și date de raport.

Datele calitative, pe de altă parte, sunt, de asemenea, împărțite în două tipuri, și anume; date nominale și date ordinale. Cu toate acestea, datele ordinale sunt clasificate ca fiind cantitative în unele cazuri.

• Exemple

Câteva exemple de date cantitative includ scara Likert, vânzarea pe intervale etc. Scala Likert este un exemplu utilizat în mod obișnuit de date ordinale și este de diferite tipuri – scala Likert cu 5 puncte până la 7 puncte.

Câteva exemple de date calitative includ numele, sexul, numărul de telefon etc. Aceste date pot fi colectate prin întrebări deschise, întrebări cu alegere multiplă sau întrebări închise cu răspuns deschis.

• Caracteristici

Caracteristicile datelor cantitative includ următoarele; iau valoarea numerică cu proprietăți numerice, au o scală de ordine standardizată, sunt vizualizate folosind diagrame de dispersie și diagrame cu puncte etc.

Datele calitative, pe de altă parte, pot lua valori numerice, dar fără proprietăți numerice, nu au o scară de ordine standardizată Și se vizualizează folosind un grafic cu bare și un grafic circular.

• Analiză

Analiza datelor cantitative se grupează în două, și anume; statistică descriptivă și statistică inferențială. Metodele includ măsuri ale tendinței centrale, analiza gazonului, analiza textului, analiza comună, analiza tendințelor etc.

Metodele de analiză cantitativă a datelor sunt totuși simple, unde se poate efectua doar analiza mediei și a medianei. În unele cazuri, analiza datelor ordinale utilizează statistici univariate, statistici bivariate, analiza de regresie etc., care sunt substitute apropiate pentru calcularea unor analize ale mediei și abaterii standard.

• Instrumente

În timpul colectării datelor calitative, cercetătorii folosesc instrumente precum sondaje, interviuri, focus-grupuri și observații, în timp ce datele calitative sunt de obicei colectate prin sondaje și interviuri în câteva cazuri. De exemplu, atunci când se calculează înălțimea medie a elevilor dintr-o clasă, elevii pot fi intervievați cu privire la care este înălțimea lor în loc să se măsoare din nou înălțimile.

• Metode de colectare

Datele cantitative sunt colectate prin metode închise, în timp ce datele calitative utilizează întrebări deschise, întrebări cu alegere multiplă, întrebări închise și întrebări închise cu răspuns deschis. Acest lucru conferă datelor calitative un mod de colectare mai larg.

• Utilizare

Datele cantitative sunt utilizate în principal pentru a efectua calcule statistice care implică utilizarea operațiilor aritmetice. Calcularea CGPA a unui student, de exemplu, va necesita găsirea mediei tuturor notelor.

Datele cantitative, pe de altă parte, se ocupă de informații descriptive fără a adăuga sau a efectua vreo operațiune cu acestea. Se utilizează în principal pentru a colecta informații personale.

• Avantaje

Datele cantitative sunt compatibile cu majoritatea metodelor de analiză statistică și, ca atare, sunt folosite mai ales de cercetători. Datele calitative, pe de altă parte, sunt compatibile doar cu mediana și modul, ceea ce le face să aibă aplicații restrânse.

Deși, în unele cazuri, se efectuează teste alternative pe date ordinale. De exemplu, se utilizează ca alternative statistica univariată, statistica bivariată, analiza de regresie etc.

• Dezavantaje:

Deși foarte aplicabil în majoritatea analizelor statistice, mediul său standardizat poate limita investigarea adecvată. Cercetarea cantitativă se bazează strict pe punctul de vedere al cercetătorului, limitând astfel libertatea de exprimare din partea respondentului.

Nu este cazul cercetării calitative. Datele nominale surprind într-o oarecare măsură emoțiile umane prin intermediul întrebărilor cu răspuns deschis. Cu toate acestea, acest lucru îl poate determina pe cercetător să se confrunte cu date irelevante.

• Exemple de întrebări: Întrebările cercetării cantitative au întotdeauna răspunsuri prestabilite. Acest lucru nu este întotdeauna cazul în cazul datelor calitative.

Exemplu de întrebare calitativă

În care dintre următoarele intervale se încadrează înălțimea dumneavoastră în centimetri?

• 100-150
• 150-200
• 200-250

Acesta este un exemplu de date de interval.

Exemplu de întrebare cantitativă 2

Vă rugăm să introduceți mai jos numărul dvs. național de identificare.

Acesta este un exemplu de date nominale.

• Exemple: Mai jos sunt prezentate câteva exemple de date cantitative și date calitative.

Exemple de date cantitative

• Înălțimea medie într-o clasă
• Măsurarea obiectelor fizice
• Probabilitatea de apariție a unui eveniment
• Aleatoriu generare de numere aleatoare
• Calcularea CGPA a unui student

Exemple de date calitative

• Scala Likert
• Date colectate dintr-un sondaj de analiză a concurenței.
• Răspunsuri la un interviu oral la locul de muncă.
• Date biografice ale studenților.
• Numărul de telefon
• Compatibilitate statistică

Datele cantitative sunt compatibile cu majoritatea metodelor statistice, dar datele calitative nu sunt. Acest lucru poate ridica probleme pentru cercetători atunci când efectuează analiza datelor.

Acest lucru este o parte din motivul pentru care cercetătorii preferă să folosească date cantitative pentru cercetare.

• Facilitatea de utilizare

Metodele de colectare a datelor cantitative sunt mai ușor de utilizat în comparație cu cele ale datelor calitative. Deși întrebările deschise pot oferi cercetătorilor informațiile de care au atâta nevoie, acestea pot deveni stresante pentru respondenți.

Răspunzătorilor le place să petreacă cât mai puțin timp posibil pentru a completa sondajele, iar atunci când le ia timp, aceștia pot renunța la ele.

Există asemănări între datele cantitative & și cele calitative?

• Ordine

Atât datele cantitative, cât și cele calitative au o ordine sau o scară. Asta în timp ce datele ordinale sunt uneori clasificate în categoria datelor cantitative. Cu toate acestea, datele calitative nu au o scară standardizată.

• Utilizări

Datele cantitative și calitative sunt ambele utilizate pentru cercetare și analiză statistică. Deși, prin abordări diferite, ambele pot fi folosite pentru același lucru. Luați în considerare două organizații care investighează puterea de cumpărare a publicului său țintă prin metoda de mai jos.

Organizația A

Care este venitul dvs. lunar? ____

Organizația B

În ce interval se încadrează venitul dumneavoastră lunar?

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

Primul este un exemplu de colectare de date calitative, în timp ce al doilea este un exemplu de colectare de date cantitative.

• Valoare cantitativă

Atât datele cantitative, cât și cele calitative iau o valoare numerică. Datele calitative iau valori numerice, cum ar fi numărul de telefon, codul poștal, numărul național de identificare etc. Cu toate acestea, diferența constă în faptul că operațiile aritmetice nu pot fi efectuate pe datele calitative.

• Instrumente de colectare

Atât datele calitative, cât și cele cantitative pot fi colectate prin sondaje/chestionare și interviuri. Deși prin abordări diferite, acestea utilizează instrumente similare.

Când să alegeți datele cantitative în locul celor calitative

Diferitele tipuri de date au utilitatea și avantajele lor față de celelalte. Aceste avantaje sunt motivul pentru care sunt alese în detrimentul celuilalt în unele cazuri, în funcție de scopul colectării datelor. Iată câteva cazuri în care datele cantitative ar trebui alese în detrimentul celor calitative.

• Când se efectuează cercetări științifice

Datele cantitative sunt mai potrivite pentru cercetările științifice datorită compatibilității lor cu majoritatea metodelor de analiză statistică. De asemenea, are proprietăți numerice care permit efectuarea de operații aritmetice asupra lor.

• În cazul replicării cercetării

Pentru cercetarea cantitativă există o procedură standardizată. Prin urmare, este ușor de replicat cercetările anterioare, de construit pe baza lor și chiar de editat procedurile de cercetare.

• Când se tratează date mari

Seturile mari de date sunt cel mai bine analizate folosind date cantitative. Acesta este motivul pentru care unii cercetători transformă datele calitative în date cantitative înainte de analiză.

Se numește cuantificarea datelor calitative. În acest fel, ei nu trebuie să fie nevoiți să măture un șir mare de texte pentru analiză.

• În timpul cercetărilor de laborator

Datorită procedurii sale standard de analiză, este cel mai potrivit tip de date pentru analiza de laborator.

• În cazul în care se tratează date sensibile

Cercetarea care implică date sensibile este cel mai bine procesată cu ajutorul datelor cantitative. Acest lucru ajută la eliminarea cazurilor de părtinire din cauza familiarității sau a scurgerii de informații sensibile.

Când să alegeți datele calitative în locul celor cantitative

Deși nu sunt compatibile cu majoritatea metodelor de analiză statistică, datele calitative sunt de preferat în anumite cazuri. Se preferă mai ales atunci când se colectează date pentru procesele de cercetare din viața reală. Iată câteva cazuri în care datele calitative ar trebui alese în locul celor cantitative.

• În timpul cercetării experienței clienților

Scopul principal al cercetării experienței clienților este de a afla ce părere au clienții despre serviciile unei organizații și de a obține informații despre ce pot face pentru a le îmbunătăți. Prin urmare, pentru a realiza acest lucru, organizațiile trebuie să evalueze sentimentele și emoțiile umane. Acesta este un lucru care poate fi realizat numai cu ajutorul datelor calitative.

• Interviurile de angajare

În special cu această cultură a locului de muncă în continuă schimbare, recrutorii sunt acum mai interesați de atitudinea candidatului, de inteligența emoțională etc. decât de competențele pe care le are de oferit. Pentru ca aceștia să evalueze în mod corespunzător aceste trăsături, ar trebui să se colecteze date calitative despre candidat prin intermediul unui interviu.

• Analiza competitivă

Organizațiile efectuează o analiză competitivă pentru a evalua popularitatea competitorilor lor și ce au făcut aceștia pentru a câștiga o astfel de popularitate. Datele cantitative nu oferă informații detaliate despre acest lucru, spre deosebire de modul în care o fac cele calitative.

• Întrebări de securitate

Multe companii bazate pe web pun întrebări personale de genul: „Care este numele animalului tău de companie?” sau „Care este numele de fată al mamei tale?” ca mijloc de securitate suplimentară a contului utilizatorului. Numerele sunt, de obicei, greu de memorat, motiv pentru care unele persoane să găsească dificultăți în a-și memora numărul de telefon până în prezent. Întrebările personale (date calitative) de acest tip sunt greu de uitat și, prin urmare, sunt mai bune pentru întrebările de securitate.

• Site de întâlniri

Site-urile de întâlniri colectează informații personale (de obicei date nominale) ale utilizatorilor pentru a-i potrivi în mod corespunzător cu tipul lor.

Care este cel mai bun instrument pentru a colecta date cantitative și calitative?

Formplus, ca instrument de colectare a datelor, a fost construit pornind de la ideea că o colectare adecvată a datelor este primul pas către o cercetare eficientă și fiabilă. Prin urmare, creatorii software-ului Formplus formator de formulare au adăugat caracteristicile necesare pentru a vă ajuta să colectați datele.

Datele cantitative și calitative sunt cel mai bine colectate cu Formplus, deoarece nu numai că vă ajută să colectați date adecvate, dar și să le aranjați pentru analiză. Nu mai trebuie să vă confruntați cu date care sunt greu de citit atunci când efectuați procesul de validare a datelor.

Care date sunt corelate în mod corespunzător cu variabilele corespunzătoare, ceea ce facilitează identificarea datelor lipsă sau inconsistente.

Colectați date online cu ajutorul sondajelor & Chestionar

Cum să colectați date calitative și cantitative cu instrumentele de sondaj Formplus

Pentru a colecta date calitative folosind Formplus builder, urmați acești pași:

Pasul 1: Înregistrați-vă sau Înscrieți-vă

• Vizitați www.formpl.us pe desktop sau pe dispozitivul dvs. mobil.
• Înregistrează-te prin e-mail, Google sau Facebook în mai puțin de 30 de secunde…

Pasul 2: Începeți să creați formulare: Formplus vă oferă o perioadă de probă gratuită de 21 de zile pentru a testa toate caracteristicile și pentru a începe să colectați date cantitative din sondaje online. Planul de tarifare începe după expirarea perioadei de probă la 20 $ lunar, cu reduceri rezonabile pentru Educație și Organizații Non-Guvernamentale.

• Click pe butonul Create form pentru a începe să creați formulare gratuit.
• De asemenea, puteți face clic pe butonul Upgrade Now pentru a trece la un plan de tarifare la 20 $ lunar.

Pasul 3: Colectarea datelor calitative

Vom crea un exemplu de formular de colectare a datelor calitative care introduce numele (date nominale) și nivelul de fericire (date ordinale) al unui respondent.

• Editați titlul formularului și faceți clic pe secțiunea de introducere a datelor din meniul Form Builder.
• Secțiunile de intrare vă permit să inserați caracteristici cum ar fi texte mici pentru nume, numere, dată, e-mail, text lung pentru feedback general. Faceți clic pe fila Name (Nume) și editați în setări

• Click pe secțiunea choice options (Opțiuni de alegere) din meniul form builder. Apoi, faceți clic pe fila Radio.
• opțiunile de alegere permit respondenților să aleagă din diferite opțiuni. Folosiți opțiunea Radio choice pentru a le cere respondenților dvs. să aleagă o singură opțiune dintr-o listă scurtă.

Pasul 4: Colectarea datelor cantitative

Vom crea un exemplu de formular de colectare a datelor cantitative care introduce cursurile oferite de un student și punctajul acestuia, apoi emite scorul mediu.

• Click pe secțiunea Advanced inputs (Intrări avansate) din meniul constructorului, apoi click pe fila Table (Tabel).

• Click pe fila Labeled Text din secțiunea de intrări pentru a scoate rezultatul calculului nostru de date cantitative.

• Click pe Add Calculations în fila Advanced inputs și folosiți formula Score/COUNT() pentru a calcula scorul mediu.

Fila Add Calculations vă permite să efectuați operații aritmetice asupra datelor numerice.

Concluzie

Datele calitative și cantitative au diferențele și asemănările lor esențiale, iar înțelegerea acestora este foarte importantă, deoarece ajută la alegerea celui mai bun tip de date cu care să se lucreze. De asemenea, ajută la o identificare corectă, pentru a nu clasifica eronat datele.

Aceste două tipuri de date au, de asemenea, avantajele lor unice față de celălalt, motiv pentru care cercetătorii folosesc un anumit tip de date pentru cercetare și îl folosesc pe celălalt pentru o altă cercetare. Cu toate acestea, datele cantitative rămân cel mai popular tip de date în comparație cu cele calitative.

Așa cum am făcut în acest articol, înțelegerea tipurilor de date reprezintă primul pas către o utilizare adecvată.