Kvalitativa och kvantitativa data: 15 viktiga skillnader

Forskning och statistik är två viktiga saker som inte utesluter varandra eftersom de i de flesta fall går hand i hand. Statistikens roll i forskningen är att fungera som ett verktyg för att utforma forskning, analysera data och dra slutsatser därifrån.

Å andra sidan är statistikens grund data, vilket gör att de flesta forskningsstudier resulterar i stora mängder data. Dessa data mäts, samlas in, rapporteras och analyseras (vilket gör dem till information), varefter de kan visualiseras med hjälp av grafer, bilder eller andra analysverktyg

I den här artikeln kommer vi att diskutera data, en mycket viktig aspekt av statistik och forskning. Vi kommer att beröra dess betydelse, typer och hur man arbetar med dem inom forskning och statistik.

Vad är data?

Data är en grupp rå fakta eller information som samlas in för forskning, referens eller analys. De är enskilda enheter av information som har omvandlats till en effektiv form för att lätt kunna flyttas och/eller bearbetas.

Plural av ordet Datum, som beskriver en enskild kvantitet eller kvalitet hos ett objekt eller fenomen. Det är tillämpbart inom olika områden inom forskning, affärsverksamhet och statistik.

I fallet med dataanalys definierar vi det som processen att inspektera, redigera, omvandla och modellera data för att upptäcka användbar information, informera slutsats och stödja beslutsfattande. En viktig del av att utföra dataanalys är att känna till de olika typer av data vi har.

Det finns två typer av data, nämligen; kvantitativa och kvalitativa data;

Vad är kvantitativa data?

Kvantitativa data är den typ av data vars värde mäts i form av siffror eller antal, med ett unikt numeriskt värde kopplat till varje datamängd. Denna datatyp, som även kallas numeriska data, beskriver numeriska variabler.

Den har olika användningsområden inom forskning och framför allt statistik eftersom den är kompatibel med de flesta statistiska analysmetoder. Det finns olika metoder för att analysera kvantitativa data beroende på deras typ.

Kvantitativa data delas in i två typer, nämligen; diskreta data och kontinuerliga data. Kontinuerliga data delas sedan vidare in i intervalldata och kvotdata.

Vad är kvalitativa data?

Kvalitativa data är den typ av data som beskriver information. Det är en deskriptiv statistisk datatyp, vilket gör att det är en data som uttrycks med grupper och kategorier snarare än med siffror.

Det är också känt som kategoriska data. Denna datatyp är relevant i stor utsträckning inom forskning med begränsad användning inom statistiken på grund av att den är oförenlig med de flesta statistiska metoder.

Kvalitativa data delas in i två kategorier, nämligen; nominella data och ordinala data. Nominella data namnger eller definierar variabler medan ordinala data skalar dem.

Premium Data Collection Tool

Här är de 15 viktigaste skillnaderna mellan kvantitativa & kvalitativa data;

• Definitioner

Kvantitativa data är en grupp kvantifierbar information som kan användas för matematiska beräkningar och statistiska analyser som informerar om beslut i det verkliga livet, medan kvalitativa data är en grupp data som beskriver information.

Kvantitativa data är en kombination av numeriska värden som beskriver relevant information. Kvalitativa data å andra sidan använder ett beskrivande tillvägagångssätt för att uttrycka information.

• Andra namn

Kvantitativa data kallas också för numeriska data medan kvalitativa data också kallas för kategoriska data. Detta beror på att kvantitativa data mäts i form av siffror eller antal. för kvalitativa data grupperas de i kategorier.

• Typer

Kvantitativa data är av två typer nämligen; diskreta data och kontinuerliga data. Kontinuerliga data delas vidare in i intervalldata och kvotdata.

Kvalitativa data är å andra sidan också indelade i två typer, nämligen; nominella data och ordinala data. Ordinaldata klassificeras dock i vissa fall som kvantitativa data.

• Exempel

Några exempel på kvantitativa data är Likertskala, intervallförsäljning osv. Likertskalan är ett vanligt förekommande exempel på ordinaldata och finns av olika typer – 5-punkts till 7-punkts Likertskala.

Några exempel på kvalitativa data är namn, kön, telefonnummer osv. Dessa uppgifter kan samlas in genom öppna frågor, flervalsfrågor eller slutna öppna frågor.

• Karakteristika

Karakteristika för kvantitativa data är bland annat följande; de tar det numeriska värdet med numeriska egenskaper, de har en standardiserad ordningsskala, de visualiseras med hjälp av spridningsdiagram och punktdiagram etc.

Kvalitativa data, å andra sidan, kan ta numeriska värden men utan numeriska egenskaper, har inte en standardiserad ordningsskala Och visualiseras med hjälp av ett stapeldiagram och cirkeldiagram.

• Analys

Analys av kvantitativa data delas in i två, nämligen; deskriptiv och inferentiell statistik. Metoderna omfattar mått på central tendens, torvanalys, textanalys, conjointanalys, trendanalys osv.

Metoderna för kvantitativ dataanalys är dock enkla, där endast medelvärde och mediananalys kan utföras. I vissa fall använder ordinal dataanalys univariat statistik, bivariat statistik, regressionsanalys etc. som är nära substitut för att beräkna någon medelvärde- och standardavvikelseanalys.

• Verktyg

Vid insamling av kvalitativa data använder forskarna verktyg som enkäter, intervjuer, fokusgrupper och observationer, medan kvalitativa data vanligen samlas in genom enkäter och intervjuer i några få fall. När man till exempel beräknar genomsnittslängden för eleverna i en klass kan eleverna intervjuas om vad deras längd är i stället för att mäta höjderna på nytt.

• Insamlingsmetoder

Kvantitativa data samlas in genom slutna metoder medan kvalitativa data använder sig av öppna frågor, flervalsfrågor, slutna och slutna öppna metoder. Detta ger kvalitativa data en bredare insamlingsmetod.

• Användning

Kvantitativa data används främst för att utföra statistiska beräkningar som innebär användning av aritmetiska operationer. För att till exempel beräkna en students CGPA krävs att man hittar genomsnittet av alla betyg.

Kvantitativa data behandlar å andra sidan beskrivande information utan att addera eller utföra någon operation med den. Det används främst för att samla in personlig information.

• Fördelar

Kvantitativa data är kompatibla med de flesta statistiska analysmetoder och används därför främst av forskare. Kvalitativa data är å andra sidan endast kompatibla med median och mode, vilket gör att de har begränsade användningsområden.

Och i vissa fall utförs alternativa tester på ordinala data. Till exempel använder vi univariat statistik, bivariat statistik, regressionsanalys etc. som alternativ.

• Nackdelar:

Och även om den är mycket användbar i de flesta statistiska analyser, kan dess standardiserade miljö begränsa den korrekta undersökningen. Kvantitativ forskning är strikt baserad på forskarens synvinkel, vilket begränsar yttrandefriheten hos respondenten.

Detta gäller inte för kvalitativ forskning. Nominella data fångar mänskliga känslor i viss mån genom öppna frågor. Detta kan dock leda till att forskaren får hantera irrelevanta uppgifter.

• Frågeexempel: Kvantitativa forskningsfrågor har alltid förutbestämda svar. Detta är inte alltid fallet när det gäller kvalitativa uppgifter.

Kvalitativt frågeexempel

I vilket av följande intervall ligger din längd i centimeter?

• 100-150
• 150-200
• 200-250

Detta är ett exempel på intervalldata.

Kvantitativ fråga exempel 2

Vänligen ange ditt nationella identifikationsnummer nedan.

Detta är ett exempel på nominell data.

• Exempel: Nedan följer några exempel på kvantitativa data och kvalitativa data.

Exempel på kvantitativa data

• Medelhöjd i en klass
• Mätning av fysiska objekt
• Sannolikheten för att en händelse ska inträffa
• Random. nummergenerering
• Beräkning av studentens CGPA

Kvalitativa dataexempel

• Likertskala
• Data som samlats in från en konkurrensanalysundersökning.
• Svar från muntliga intervjuer.
• Biologiska uppgifter om studenter.
• Telefonnummer
• Statistisk kompatibilitet

Kvantitativa data är kompatibla med de flesta statistiska metoder, men inte kvalitativa data. Detta kan innebära problem för forskare när de utför dataanalyser.

Detta är en del av anledningen till att forskare föredrar att använda kvantitativa data för forskning.

• Användarvänlighet

Metoder för insamling av kvantitativa data är mer användarvänliga jämfört med kvalitativa data. Även om öppna frågor kan ge forskarna välbehövlig information kan det bli stressigt för respondenterna.

Svaren gillar att spendera så lite tid som möjligt på att fylla i enkäter, och när det tar tid kan de avstå från det.

Är det några likheter mellan kvantitativa & kvalitativa data?

• Ordning

Både kvantitativa och kvalitativa uppgifter har en ordning eller skala. Det vill säga medan ordinala data ibland klassificeras under kvantitativa data. Kvalitativa data har dock ingen standardiserad skala.

• Användningar

Kvantitativa och kvalitativa data används båda för forskning och statistisk analys. Även om de genom olika tillvägagångssätt kan båda användas för samma sak. Tänk på två organisationer som undersöker köpkraften hos sin målgrupp med hjälp av nedanstående metod.

Organisation A

Vad är din månadsinkomst? ____

Organisation B

I vilket intervall ligger din månadsinkomst?

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

Det första exemplet är ett exempel på kvalitativ datainsamling medan det andra är ett exempel på kvantitativ datainsamling.

• Kvantitativt värde

Både kvantitativa data och kvalitativa data tar ett numeriskt värde. Kvalitativa data tar numeriska värden som telefonnummer, postnummer, nationellt identifikationsnummer osv. Skillnaden är dock att aritmetiska operationer inte kan utföras på kvalitativa data.

• Insamlingsverktyg

Både kvalitativa och kvantitativa data kan samlas in genom undersökningar/frågeformulär och intervjuer. Även om de sker genom olika tillvägagångssätt använder de liknande verktyg.

När man väljer kvantitativa framför kvalitativa data

De olika typerna av data har sin användbarhet och sina fördelar gentemot varandra. Dessa fördelar är anledningen till att de i vissa fall väljs framför den andra, beroende på syftet med datainsamlingen. Här är några fall där kvantitativa data bör väljas framför kvalitativa data.

• När man bedriver vetenskaplig forskning

Kvantitativa data är lämpligare för vetenskaplig forskning på grund av att de är kompatibla med de flesta statistiska analysmetoder. Den har också numeriska egenskaper som gör det möjligt att utföra aritmetiska operationer på den.

• När man replikerar forskning

Kvantitativ forskning har ett standardiserat förfarande. Därför är det lätt att replikera tidigare forskning, bygga vidare på den och till och med redigera forskningsförfaranden.

• När man hanterar stora data

Stora datamängder analyseras bäst med hjälp av kvantitativa data. Det är därför som vissa forskare omvandlar kvalitativa data till kvantitativa data före analysen.

Det kallas kvantifiering av kvalitativa data. På så sätt behöver de inte svepa igenom en stor sträng av texter för analys.

• Under laboratoriebaserad forskning

På grund av dess standardförfarande för analys är det den mest lämpliga datatypen för laboratorieanalys.

• När det gäller känsliga uppgifter

Forskning som inbegriper känsliga uppgifter behandlas bäst med kvantitativa uppgifter. Detta bidrar till att eliminera fall av bias på grund av förtrogenhet eller läckage av känslig information.

När man väljer kvalitativa framför kvantitativa data

Och även om kvalitativa data inte är kompatibla med de flesta statistiska analysmetoder är kvalitativa data att föredra i vissa fall. Det är oftast att föredra när man samlar in data för verkliga forskningsprocesser. Här är några fall där kvalitativa data bör väljas framför kvantitativa data.

• Under forskning om kundupplevelser

Det huvudsakliga syftet med forskning om kundupplevelser är att få veta hur kunderna upplever en organisations tjänster och få information om vad de kan göra för att förbättra tjänsterna. För att uppnå detta måste organisationer därför bedöma mänskliga känslor och känslor. Detta är något som endast kan göras med hjälp av kvalitativa data.

• Jobbintervjuer

Särskilt med denna ständigt föränderliga arbetsplatskultur är rekryterare numera mer intresserade av den sökandes attityd, känslomässiga intelligens etc. än de färdigheter de har att erbjuda. För att de ska kunna bedöma dessa egenskaper korrekt bör kvalitativa uppgifter om den sökande samlas in genom en intervju.

• Kompetensanalys

Organisationer utför konkurrensanalyser för att bedöma sina konkurrenters popularitet och vad de har gjort för att få denna popularitet. Kvantitativa data ger inte detaljerad information om detta till skillnad från hur kvalitativa data gör det.

• Säkerhetsfrågor

Många webbaserade företag ställer personliga frågor som ”Vad heter ditt husdjur?” eller ”Vad heter din mors flicknamn?” som ett sätt att öka säkerheten för användarens konto. Siffror är vanligtvis svåra att memorera, vilket är anledningen till att vissa människor har svårt att memorera sitt telefonnummer. Personliga frågor (kvalitativa uppgifter) som dessa är svåra att glömma och därför bättre för säkerhetsfrågor.

• Datingwebbplats

Datingwebbplatser samlar in personlig information (vanligtvis nominella uppgifter) om användare för att kunna matcha dem korrekt med deras typ.

Vad är det bästa verktyget för att samla in kvantitativa och kvalitativa uppgifter?

Formplus som verktyg för datainsamling byggdes med tanken att korrekt datainsamling är det första steget mot effektiv och tillförlitlig forskning. Därför har skaparna av Formplus programvara för formulärbyggare lagt till nödvändiga funktioner för att hjälpa dig att samla in dina data.

Kvantitativa och kvalitativa data samlas bäst in med Formplus eftersom det inte bara hjälper dig att samla in korrekta data utan också ordna dem för analys. Du behöver inte längre hantera data som är svåra att läsa när du utför datavalideringsprocessen.

Varje data matchas korrekt till motsvarande variabler, vilket gör det enkelt att identifiera saknade eller inkonsekventa data.

Samla in onlinedata med enkäter & Frågeformulär

Hur man samlar in kvalitativa och kvantitativa data med Formplus enkätverktyg

För att samla in kvalitativa data med hjälp av Formplus builder följer du de här stegen:

Steg 1: Registrera dig eller registrera dig

• Besök www.formpl.us på din stationära eller mobila enhet.
• Anmäl dig via e-post, Google eller Facebook på mindre än 30 sekunder…

Steg 2: Börja skapa formulär: Formplus ger dig en 21-dagars gratis provperiod för att testa alla funktioner och börja samla in kvantitativa data från onlineundersökningar. Prissättningsplanen börjar efter provningens utgång på 20 dollar per månad, med rimliga rabatter för utbildning och icke-statliga organisationer.

• Klicka på knappen Skapa formulär för att börja skapa formulär gratis.
• Du kan också klicka på knappen Uppgradera nu för att uppgradera till en prisplan på 20 dollar per månad.

Steg 3: Samla in kvalitativa data

Vi kommer att skapa ett exempel på ett formulär för insamling av kvalitativa data som anger namn (nominella data) och lyckonivå (ordinala data) för en respondent.

• Redigera formulärets titel och klicka på inmatningsavsnittet i menyn Form Builder.
• I inmatningssektionerna kan du infoga funktioner som små texter för namn, siffror, datum, e-post, lång text för allmän feedback. Klicka på fliken Namn och redigera i inställningarna

• Klicka på avsnittet Valmöjligheter i menyn för formulärbyggaren. Klicka sedan på fliken Radio.
• Valsalternativen låter respondenterna välja mellan olika alternativ. Använd radiovalet för att be dina respondenter att välja ett enda alternativ från en lista.

Steg 4: Samla in kvantitativa data

Vi kommer att skapa ett exempel på ett formulär för insamling av kvantitativa data som matar in de kurser som en student har erbjudits och deras poäng, och sedan ger ut deras genomsnittliga poäng.

• Klicka på avsnittet Avancerade inmatningar i menyn Builder och klicka sedan på fliken Tabell.

• Klicka på fliken Märkt text i avsnittet Inputs för att skriva ut resultatet av vår beräkning av kvantitativa data.

• Klicka på Lägg till beräkningar på fliken Avancerade ingångar och använd formeln Score/COUNT() för att beräkna den genomsnittliga poängen.

Fliken Lägg till beräkningar låter dig utföra aritmetiska operationer på numeriska data.

Slutsats

Kvalitativa och kvantitativa data har sina viktigaste skillnader och likheter, och det är mycket viktigt att förstå dem eftersom det hjälper till att välja den bästa datatypen att arbeta med. Det hjälper också till att identifiera data på rätt sätt, så att man inte felkategoriserar data.

Dessa två datatyper har också sina unika fördelar jämfört med varandra, vilket är anledningen till att forskare använder en viss datatyp för forskning och använder den andra för en annan forskning. Kvantitativa data förblir dock den mer populära datatypen jämfört med kvalitativa data.

Som vi har gjort i den här artikeln är förståelsen av datatyperna det första steget mot korrekt användning.