Ghidul dumneavoastră pentru metodele de analiză calitativă și cantitativă a datelor

Care este primul lucru care ne vine în minte atunci când vedem date? Primul instinct este acela de a găsi modele, conexiuni și relații. Ne uităm la date pentru a le găsi un sens.

În mod similar, în cercetare, odată ce datele sunt colectate, următorul pas este de a obține informații din ele. De exemplu, dacă un brand de îmbrăcăminte încearcă să identifice cele mai recente tendințe în rândul femeilor tinere, brandul va ajunge mai întâi la femei tinere și le va pune întrebări relevante pentru obiectivul cercetării. După ce a colectat aceste informații, marca va analiza acele date pentru a identifica tipare – de exemplu, poate descoperi că majoritatea femeilor tinere ar dori să vadă mai multă varietate de blugi.

Analiza datelor este modul în care cercetătorii trec de la o masă de date la perspective semnificative. Există multe metode diferite de analiză a datelor, în funcție de tipul de cercetare. Iată câteva metode pe care le puteți folosi pentru a analiza datele cantitative și calitative.

Este dificil să analizați date proaste. Asigurați-vă că colectați date de înaltă calitate cu ajutorul blogului nostru „4 tehnici de colectare a datelor: Care este cea potrivită pentru dumneavoastră?”.

Analiza datelor cantitative

Pregătirea datelor

Prima etapă a analizei datelor este pregătirea datelor, unde scopul este de a converti datele brute în ceva semnificativ și ușor de citit. Aceasta include patru etape:

Etapa 1: Validarea datelor

Scopul validării datelor este de a afla, pe cât posibil, dacă colectarea datelor a fost făcută conform standardelor prestabilite și fără nicio prejudecată. Este un proces în patru etape, care include…

• Fraudă, pentru a deduce dacă fiecare respondent a fost efectiv intervievat sau nu.
• Screening, pentru a se asigura că respondenții au fost aleși conform criteriilor de cercetare.
• Procedură, pentru a verifica dacă procedura de colectare a datelor a fost respectată în mod corespunzător.
• Completitudine, pentru a se asigura că intervievatorul a adresat respondentului toate întrebările, mai degrabă decât doar câteva dintre cele solicitate.

Pentru a face acest lucru, cercetătorii ar trebui să aleagă un eșantion aleatoriu de sondaje completate și să valideze datele colectate. (Rețineți că acest lucru poate fi consumator de timp pentru sondajele cu multe răspunsuri.) De exemplu, imaginați-vă un sondaj cu 200 de respondenți împărțiți în 2 orașe. Cercetătorul poate alege un eșantion de 20 de respondenți aleatori din fiecare oraș. După aceasta, cercetătorul îi poate contacta prin e-mail sau telefonic și le poate verifica răspunsurile la un anumit set de întrebări.

Consultați 18 validări de date care vor preveni ca datele proaste să se strecoare în setul dvs. de date în primul rând.

Pasul 2: Editarea datelor

În mod obișnuit, seturile mari de date includ erori. De exemplu, respondenții pot completa incorect câmpurile sau le pot sări din greșeală. Pentru a se asigura că nu există astfel de erori, cercetătorul ar trebui să efectueze verificări de bază ale datelor, să verifice dacă există valori aberante și să editeze datele de cercetare brute pentru a identifica și elimina orice puncte de date care ar putea împiedica acuratețea rezultatelor.

De exemplu, o eroare ar putea fi câmpurile care au fost lăsate goale de către respondenți. În timp ce editați datele, este important să vă asigurați că eliminați sau completați toate câmpurile goale. (Iată 4 metode de tratare a datelor lipsă.)

Etapa 3: Codificarea datelor

Aceasta este una dintre cele mai importante etape în pregătirea datelor. Se referă la gruparea și atribuirea de valori răspunsurilor din sondaj.

De exemplu, dacă un cercetător a intervievat 1.000 de persoane și acum dorește să afle vârsta medie a respondenților, cercetătorul va crea găleți de vârstă și va clasifica vârsta fiecăruia dintre respondenți în funcție de aceste coduri. (De exemplu, respondenții cu vârste cuprinse între 13-15 ani vor avea vârsta lor codificată ca 0, 16-18 ca 1, 18-20 ca 2, etc.)

Apoi, în timpul analizei, cercetătorul poate avea de-a face cu tranșe de vârstă simplificate, mai degrabă decât cu o gamă masivă de vârste individuale.

Metode de analiză a datelor cantitative

După acești pași, datele sunt gata pentru analiză. Cele două metode de analiză a datelor cantitative cel mai frecvent utilizate sunt statistica descriptivă și statistica inferențială.

Statistica descriptivă

În mod obișnuit, statistica descriptivă (cunoscută și sub numele de analiză descriptivă) este primul nivel de analiză. Aceasta îi ajută pe cercetători să rezume datele și să găsească modele. Câteva statistici descriptive utilizate în mod obișnuit sunt:

• Media: media numerică a unui set de valori.
• Mediana: punctul median al unui set de valori numerice.
• Modul: cea mai frecventă valoare dintre un set de valori.
• Procentaj: utilizat pentru a exprima modul în care o valoare sau un grup de respondenți din cadrul datelor se raportează la un grup mai mare de respondenți.
• Frecvență: numărul de ori în care se găsește o valoare.
• Interval: cea mai mare și cea mai mică valoare dintr-un set de valori.

Statistica descriptivă furnizează numere absolute. Cu toate acestea, ele nu explică rațiunea sau raționamentul din spatele acelor numere. Înainte de a aplica statistici descriptive, este important să vă gândiți care dintre ele este cea mai potrivită pentru întrebarea dvs. de cercetare și pentru ceea ce doriți să arătați. De exemplu, un procent este o modalitate bună de a arăta distribuția pe sexe a respondenților.

Statisticile descriptive sunt cele mai utile atunci când cercetarea este limitată la eșantion și nu trebuie să fie generalizată la o populație mai mare. De exemplu, dacă comparați procentul de copii vaccinați în două sate diferite, atunci statistica descriptivă este suficientă.

Din moment ce analiza descriptivă este folosită mai ales pentru analiza unei singure variabile, este adesea numită analiză univariată.

Analiza datelor calitative

Analiza datelor calitative funcționează puțin diferit de cea a datelor cantitative, în primul rând pentru că datele calitative sunt alcătuite din cuvinte, observații, imagini și chiar simboluri. Derivarea unui înțeles absolut din astfel de date este aproape imposibilă; prin urmare, acestea sunt utilizate mai ales pentru cercetări exploratorii. În timp ce în cercetarea cantitativă există o distincție clară între etapa de pregătire și cea de analiză a datelor, analiza pentru cercetarea calitativă începe adesea imediat ce datele sunt disponibile.

Pregătirea datelor și analiza de bază a datelor

Analiza și pregătirea se desfășoară în paralel și includ următoarele etape:

1. Familiarizarea cu datele: Deoarece majoritatea datelor calitative sunt doar cuvinte, cercetătorul ar trebui să înceapă prin a citi datele de mai multe ori pentru a se familiariza cu ele și pentru a începe să caute observații sau modele de bază. Aceasta include, de asemenea, transcrierea datelor.
2. Revizuirea obiectivelor cercetării: Aici, cercetătorul revizuiește obiectivul cercetării și identifică întrebările la care se poate răspunde prin intermediul datelor colectate.
3. Dezvoltarea unui cadru: Cunoscută și sub numele de codificare sau indexare, aici cercetătorul identifică idei generale, concepte, comportamente sau fraze și le atribuie coduri. De exemplu, codificarea vârstei, a sexului, a statutului socio-economic și chiar a unor concepte precum răspunsul pozitiv sau negativ la o întrebare. Codificarea este utilă în structurarea și etichetarea datelor.
4. Identificarea modelelor și conexiunilor: Odată ce datele sunt codificate, cercetarea poate începe să identifice teme, căutând răspunsurile cele mai comune la întrebări, identificând date sau modele care pot răspunde la întrebările de cercetare și găsind domenii care pot fi explorate în continuare.

Metode de analiză a datelor calitative

Sunt disponibile mai multe metode de analiză a datelor calitative. Cele mai frecvent utilizate metode de analiză a datelor sunt:

• Analiza de conținut: Aceasta este una dintre cele mai comune metode de analiză a datelor calitative. Este utilizată pentru a analiza informațiile documentate sub formă de texte, media sau chiar obiecte fizice. Când se utilizează această metodă depinde de întrebările de cercetare. Analiza de conținut este de obicei folosită pentru a analiza răspunsurile de la persoanele intervievate.
• Analiza narativă: Această metodă este utilizată pentru a analiza conținutul din diverse surse, cum ar fi interviuri ale respondenților, observații de pe teren sau sondaje. Se concentrează pe utilizarea poveștilor și experiențelor împărtășite de oameni pentru a răspunde la întrebările cercetării.
• Analiza discursului: Ca și analiza narativă, analiza discursului este folosită pentru a analiza interacțiunile cu oamenii. Cu toate acestea, se concentrează pe analiza contextului social în care a avut loc comunicarea dintre cercetător și respondent. Analiza discursului analizează, de asemenea, mediul de zi cu zi al respondentului și utilizează aceste informații în timpul analizei.
• Teoria fundamentată: Aceasta se referă la utilizarea datelor calitative pentru a explica de ce s-a întâmplat un anumit fenomen. Aceasta face acest lucru prin studierea unei varietăți de cazuri similare în diferite medii și utilizarea datelor pentru a deriva explicații cauzale. Cercetătorii pot modifica explicațiile sau pot crea altele noi pe măsură ce studiază mai multe cazuri până când ajung la o explicație care se potrivește tuturor cazurilor.

Aceste metode sunt cele mai frecvent utilizate. Cu toate acestea, sunt disponibile și alte metode de analiză a datelor, cum ar fi analiza conversațională.

Analiza datelor este, probabil, cea mai importantă componentă a cercetării. O analiză slabă produce rezultate inexacte care nu numai că împiedică autenticitatea cercetării, dar face ca rezultatele să nu poată fi utilizate. Este imperativ să vă alegeți cu atenție metodele de analiză a datelor pentru a vă asigura că descoperirile dvs. sunt pătrunzătoare și acționabile.

Header photo by Brittany Colette on Unsplash

.