Qualitativo vs. Dati quantitativi per principianti

di

L’analisi dei dati è una tecnica in cui vengono utilizzati metodi statistici o logici per illustrare e valutare i dati.

Questa analisi comporta un riepilogo completo delle informazioni che vengono ulteriormente utilizzate per raccogliere e presentare il risultato finale in modo che comunichi i risultati o le opzioni essenziali.

Ma questo processo richiede che tu distingua i dati che hai raccolto. E per semplificare il processo di analisi dei dati, è essenziale comprendere le due metodologie: dati qualitativi e dati quantitativi.

I dati qualitativi e quantitativi sono qualcosa che viene creato, osservato, convalidato e raccolto.

È possibile visualizzare i dati sotto forma di cifre, fatti, misurazioni, record, quaderni, video, immagini, ecc., in formato digitale o non.

Tuttavia, ci sono molte differenze tra i due. E per sceglierne uno nei tuoi progetti, devi capirli separatamente e come differiscono.

Quindi, impariamo le differenze tra dati qualitativi e quantitativi.

Dati qualitativi e quantitativi: cosa sono?

Per comprendere meglio questi termini, concentrati prima su questo: il primo è interpretativo, esplorativo e soggettivo, mentre il secondo è conclusivo, oggettivo e al punto.

Dati qualitativi

I dati qualitativi sono semplici informazioni che non possono essere misurate, espresse in numeri o contate. Le informazioni vengono raccolte da audio, immagini, testo, ecc. e condivise tramite strumenti di visualizzazione, come mappe concettuali, timeline, infografiche e altro ancora.

Ad esempio, quando un utente visita il tuo sito web e aggiunge alcuni prodotti al carrello ma abbandona il carrello degli acquisti, il tuo lavoro consiste nell’investigare “perché” e “come”, ad esempio perché il visitatore ha abbandonato il carrello e come si sente un utente sul tuo sito o sui tuoi prodotti. Qui, la “qualità” è nel frame principale; quindi, è necessario ottenere informazioni dai dati qualitativi.

Nell’esempio sopra, non è necessario alcun numero per conoscere il motivo alla base di tale comportamento degli utenti, ma per chiedere loro la causa e le loro esperienze. In altre parole, i dati qualitativi sono un’etichetta o un termine utilizzato per descrivere le caratteristiche di determinate cose, come etichettare un gusto di gelato come cioccolato o descrivere il mare come blu.

I dati qualitativi sono una forma non statistica e sono generalmente semi-strutturati o non strutturati, il che significa che questo tipo di dati non ha bisogno che tu ottenga numeri concreti attraverso grafici e grafici. Sono invece caratterizzati da forme, etichette, attributi, proprietà e altri identificatori.

Può essere generato attraverso documenti, testi, registrazioni video, registrazioni audio, focus group, trascrizioni di interviste, note e osservazioni. Tuttavia, i numeri di identificazione come i numeri di patente di guida o di previdenza sociale rientrano in dati qualitativi in ​​quanto sono univoci e categorici per una persona.

Esempi: manopole dorate, finitura liscia, marrone scuro, sapore di noci americane, costruite in Italia, camicie verdi, oceano blu, belle immagini e così via.

Dati quantitativi

I dati quantitativi sono semplici informazioni che possono essere misurate o contate in valori numerici. Questo può essere indicato come qualsiasi dato quantificabile che i ricercatori utilizzano per ottenere analisi statistiche e calcoli matematici per prendere decisioni di qualità basate sulle derivazioni.

Questi tipi di dati rispondono a domande come “quanti?”, “quanto spesso?” e quanto costa?’. I dati quantitativi possono essere facilmente verificati e valutati utilizzando tecniche matematiche. Capiamo con un esempio:

Una persona chiede al negoziante: “Quanto costa quella stampante?”

È una questione quantitativa per raccogliere dati come il prezzo per diversi dispositivi. I valori sono associati alla maggior parte dei parametri di misurazione come chilogrammi per peso, libbre, dollari per costo e altro.

I dati quantitativi vengono raccolti per l’analisi statistica tramite sondaggi, questionari, sondaggi, ecc. In parole povere, si può dire che le informazioni che possono essere “quantificate” sono chiamate dati quantitativi. È strutturato in natura e può essere calcolato utilizzando statistiche e report, il che significa che è definito e rigido.

I dati quantitativi sono molto più ristretti e concisi che possono essere generati attraverso test, sondaggi, esperimenti, metriche, rapporti di mercato e altro ancora.

Esempi: peso in chilogrammi, numero di settimane in un mese, altezza in pollici o piedi, distanza in chilometri o miglia, età in anni o mesi, entrate in dollari, lunghezza in centimetri e così via.

Dati qualitativi e quantitativi: differenze

Dati qualitativi e quantitativi: entrambi hanno lo stesso posto in ogni campo. Per capirli meglio, dobbiamo vedere dove differiscono in base ai loro criteri, funzioni, natura e altro.

Capiamo prima alcune differenze di base:

  • I dati in cui la classificazione degli oggetti dipende dalla qualità o dagli attributi sono chiamati dati qualitativi. Al contrario, i dati che possono essere contati o espressi in numeri sono chiamati dati quantitativi.
  • I dati qualitativi si basano sulla comprensione tra persone, emozioni, colore, ecc. D’altra parte, i dati quantitativi si basano sui valori, dove otterrai i risultati nelle statistiche per prendere decisioni.
  • Nei dati qualitativi vengono raccolte informazioni verbali, ma nei dati quantitativi vengono raccolte informazioni misurabili.
  • I dati qualitativi sviluppano una comprensione iniziale, ma i dati quantitativi raccomandano un’azione finale.

Finora abbiamo compreso il concetto principale alla base di entrambi i tipi di dati. Ora, analizzeremo alcune differenze chiave tra i due.

Eccoci qui!

Criteri Dati qualitativiDefinizione dei dati quantitativi L’analisi dei dati qualitativi è una tecnica semplice utilizzata per sviluppare una comprensione delle scienze sociali e umane per ottenere il risultato finale. L’analisi dei dati quantitativi è una tecnica utilizzata per generare fatti concreti e informazioni numeriche attraverso tecniche logiche e matematiche. DatiContiene dati come religione, nazionalità, colore di determinate cose, gusto, sesso e altro.Contiene peso, massa, dimensioni, altezza, prezzo e altro ancora.ApproccioSegue l’analisi soggettiva, che è coinvolta in dati non statistici che non può essere calcolato. Segue un’analisi oggettiva che può essere calcolata facilmente attraverso derivazioni matematiche. AnalisiL’analisi si riferisce al motivo per cui si verifica uno sviluppo, a come si sente un utente, al motivo per cui il carrello viene abbandonato, ecc. L’analisi qui spiega il numero o la quantità di sviluppo, come il tasso di abbandono del carrello. l’intero processo. Il campione è massiccio e può essere generalizzato. Metodi di raccolta I dati qualitativi possono essere raccolti utilizzando documenti scritti, interviste, osservazioni, ecc. I dati quantitativi vengono raccolti utilizzando esperimenti, interviste, osservazioni, sondaggi, sondaggi, ecc. Tipo di dati È testo -basato.È basato su numeri.RisultatiI risultati vengono aggregati per l’analisi dei dati o semplicemente conferiti.Qui, i risultati dipendono dalla variazione attraverso grafici e grafici. ElementiParole, oggetti, immagini, ecc.Informazioni numeriche e grafiche

Esempi di vita reale

Esempio 1: (Spazio ufficio)

Lo spazio ufficio si riferisce a entrambi i tipi di dati a seconda delle funzioni di ciascun elemento.

Dati qualitativi

  • Ampio e spazioso
  • Ottima luce naturale
  • Ampia zona dispensa
  • Fontana d’acqua fresca
  • Pitture murali accattivanti
  • Belle cornici
  • Ampio spazio per i giochi al coperto

Dati quantitativi

  • 12000 piedi quadrati di superficie
  • Numero di piani
  • Numero di finestre
  • Numero di porte
  • Numero di LED
  • Numero di sistemi

Esempio 2: (Articolo su un sito web)

Dati qualitativi

  • Natura dell’articolo
  • Qualità dell’articolo come ortografia, grammatica, punteggiatura, ecc.
  • Come si sentono i lettori al riguardo
  • Quanto bene descrive l’argomento e i termini
  • Qualità dei video e dell’audio utilizzati

Dati quantitativi

  • Conteggio parole
  • Numero di immagini utilizzate
  • Coinvolgimento come commenti, visualizzazioni di pagina, ecc.
  • Tempo di caricamento
  • Numero di lead generati

Esempio 3: (Area universitaria)

Dati qualitativi

  • Alberi grandi e fitti
  • Colori luminosi
  • Architettura di nuova generazione
  • Luci e ventilatori intelligenti
  • Aule grandi
  • Fantastico proiettore
  • Libri di qualità

Dati quantitativi

  • Numero di aule
  • Numero di blocchi
  • Numero di prese d’aria AC
  • Un metro quadrato di parcheggio
  • Dimensioni dell’aula
  • Numero di panchine
  • Numero di piani

Dati qualitativi vs. Dati quantitativi: tipi

Tipi di dati qualitativi

Statistici e ricercatori classificano i dati qualitativi in ​​tre tipi:

  • Dati binari: quando si fa riferimento a un elemento come buono o cattivo, rigido o morbido, giusto o sbagliato, nuovo o obsoleto, ecc., è noto come dati binari. In altre parole, sono dati qualitativi che puoi caratterizzare attraverso tratti che si escludono a vicenda, il che significa che non possono verificarsi contemporaneamente. Gli statistici utilizzano questi dati per creare un modello che prevede la natura di quell’elemento.
  • Dati nominali: sono anche chiamati dati etichettati, scala nominale o dati con nome. Questo è un tipo di dati che puoi usare per nominare qualcosa senza menzionare alcun valore numerico.

    Ad esempio, se si forma un gruppo di articoli in base al colore, è possibile etichettare direttamente ciascun articolo in base ai suoi colori. I ricercatori utilizzano questi dati nominali per differenziare l’insieme di informazioni, come il colore. Questo tipo può essere utilizzato anche da statistici e ricercatori per creare un sondaggio a scelta multipla per sapere quale è buono.

  • Dati ordinali: i dati ordinali sono un tipo di dati qualitativi classificati in base a una determinata scala o ordine. È un passaggio essenziale verso la raccolta dei dati.

    Ad esempio, quando un risponditore immette il livello di felicità del servizio su una scala da 1 a 10, raccoglie i dati in base agli input. Qui, non esiste una scala standard in cui è possibile misurare la differenza tra ciascuno. Alcuni esempi sono la scala Likert, la scala degli intervalli, ecc.

Tipi di dati quantitativi

I dati quantitativi sono divisi in due tipi principali: dati discreti e continui. Capiamoli uno per uno.

Dati discreti

I dati discreti sono il tipo di dati quantitativi che contengono solo il conteggio dei numeri. Ciò non comporta alcun tipo di misurazione come lunghezza, peso, altezza, ecc.

Ad esempio, numero di studenti, numero di giorni, numero di ventilatori a soffitto, età di un individuo e altro ancora.

Durante l’identificazione di dati discreti, è necessario utilizzare diverse domande per differenziare come:

  • Si può contare?
  • Si può dividere?
  • Si può misurare?

E così via…

I dati discreti sono anche noti come dati di attributo che non possono essere suddivisi in parti più piccole. Puoi dire che è numerabilmente finito o infinito.

Esempio: i dati numerabili finiti sono l’insieme arbitrario di A = {1,2,3,4,….,n; dove n è un numero minore di infinito}. I dati numerabili infiniti sono l’insieme arbitrario B = { 1,2,3,….}.

Dati continui

È un tipo di dati quantitativo che può essere posizionato su una scala di misurazione, il che significa che assume valori numerici che possono essere suddivisi in parti più piccole. Puoi riferirti ai dati continui come infinitamente finiti e infinitamente infiniti.

Ad esempio, il CGPA degli studenti viene misurato su una scala a 10 punti. Qui puoi dire che uno studente può ottenere un punteggio compreso tra 0 e 10, inclusi 8,5, 1,57, 4,65, 2,68, 9,8, ecc. Questi dati possono essere classificati come dati continui non numerabili poiché hanno un limite superiore e inferiore.

Allo stesso modo, puoi prendere l’esempio di dati infinitamente infiniti. È l’insieme dei numeri reali, R = {….,-1,0,1,….}. In questo scenario, i dati non hanno né un limite superiore né un limite inferiore.

I dati continui sono di nuovo divisi in due tipi:

  • Dati di intervallo
  • Dati di rapporto

    • I dati di intervallo sono una tecnica semplice che può essere misurata lungo una scala in cui ogni punto è posto alla stessa distanza l’uno dall’altro. D’altra parte, i dati del rapporto sono l’estensione dei dati dell’intervallo. Ha l’uso finale quando si parla della misurazione esatta dei dati. I dati del rapporto indicano l’ordine, la distanza esatta e altro ancora.

    Modi per generare dati qualitativi e quantitativi

    Prima di approfondire i diversi metodi di raccolta dei dati per i dati qualitativi e quantitativi, proviamo prima a capire i tipi di raccolta dei dati.

    Le modalità di raccolta dei dati sono le seguenti:

    • Sondaggi, questionari e quiz
    • Interviste
    • Focus group
    • Osservazioni dirette
    • Documenti

    I metodi di raccolta dei dati possono essere classificati in tipi di dati quantitativi e qualitativi.

    Metodi di raccolta dei dati qualitativi

    • Questionari e sondaggi aperti: è il metodo più utilizzato per raccogliere o raccogliere dati attraverso diversi questionari e sondaggi aperti. Consente agli intervistati di dare risposte in modo molto più flessibile. Non contiene risposte o opzioni predefinite che consentano a un utente di scrivere liberamente.
    • Interviste 1 contro 1: questa è anche chiamata intervista faccia a faccia che viene utilizzata come un tipo comune di metodo di raccolta dei dati per i dati qualitativi. Qui puoi facilmente raccogliere i dati dell’intervista. Questa tecnica viene utilizzata specialmente quando si desidera raccogliere dati altamente personalizzati.
    • Focus Group: anche il focus group è un metodo di intervista. Ma invece di un’intervista 1 contro 1, porta una discussione di gruppo. Qui, le risorse non sono limitate in termini di denaro, tempo, ecc. È molto utile.
      Ad esempio, se si effettua uno studio sulla riabilitazione dei tossicodipendenti adolescenti, tutti i membri del gruppo devono essere adolescenti che si stanno riprendendo dalla tossicodipendenza.
    • Osservazione diretta: questo è il modo più passivo di raccogliere dati. Il raccoglitore di dati prende il posto del partecipante, osserva attentamente l’impostazione e registra l’audio o il video anche le foto. Ciò porta a pregiudizi in natura in quanto implica l’osservazione diretta.

    Metodi di raccolta dei dati quantitativi

    • Quiz online e sondaggi chiusi: questo metodo si basa su domande che consentono agli intervistati di scegliere tra le opzioni. È diviso in tipi: categoriale e rapporto/intervalli.

    Le domande categoriali possono essere classificate come dicotomiche (sì o no), domande con casella di controllo e domande a scelta multipla. In confronto, le domande a intervallo consistono in una scala Likert, domande a matrice, scala di valutazione, ecc.

    Vantaggi dei dati quantitativi rispetto ai dati qualitativi

    I dati quantitativi presentano molti vantaggi rispetto ai dati qualitativi perché è possibile misurare e preparare facilmente un grafico o ricavarne un report. Richiede anche meno tempo rispetto ai dati qualitativi. Questa tecnica viene utilizzata quando non sai cosa aspettarti.

    Comprendiamo i vantaggi dei dati quantitativi rispetto a quelli qualitativi:

    • Più scientifico
    • Controllo sensibile
    • Meno obiettivo
    • focalizzata
    • Può gestire campioni più grandi
    • Organizzato in un metodo semplice
    • Ripetibile
    • Riconducibile
    • strutturato
    • Generalizzabile
    • Coerente
    • Veloce e fa risparmiare tempo
    • Utile per prendere decisioni di qualità
    • Dati più accettabili
    • Altamente raggiungibile
    • Può usare campioni casuali
    • Non richiede osservazione diretta

    Conclusione

    I dati qualitativi sono difficili da analizzare rispetto ai dati quantitativi. Utilizza approcci comuni come l’analisi qualitativa del contenuto, l’analisi tematica e l’analisi del discorso. I dati quantitativi, d’altra parte, si basano su numeri o valori che utilizzano SPSS, R o Excel per calcolare cose come i punteggi medi, il numero di volte in cui viene posta una particolare domanda, la validità, ecc. I risultati sono riportati in tabelle o grafici.

    Questo post dovrebbe aiutarti a capire la differenza tra dati qualitativi e quantitativi e cosa scegliere per quale applicazione.