Kvalitativní a kvantitativní data – jaký je mezi nimi rozdíl?
Analýza dat je rozsáhlá, průzkumná a vyloženě složitá.
Ale když uděláme krok zpět a pokusíme se analýzu dat zjednodušit, rychle zjistíme, že se omezuje na dvě metodiky: Kvalitativní data a kvantitativní data. Tyto dva typy dat jsou zcela odlišné, přesto tvoří všechna data, která budou kdy analyzována.
Předtím, než se ponoříme do analýzy dat, je důležité pochopit klíčové rozdíly mezi kvalitativními a kvantitativními daty.
Jaký je rozdíl mezi kvantitativními a kvalitativními daty?
Kvantitativní data lze spočítat, změřit a vyjádřit pomocí čísel. Kvalitativní data jsou popisná a koncepční. Kvalitativní data lze kategorizovat na základě znaků a charakteristik.
Jeden typ dat je objektivní, věcný a průkazný. Druhý typ je subjektivní, interpretační a explorativní. Který tedy je který?
Když už máme rozdíly za sebou, pojďme se do jednotlivých typů dat ponořit na příkladech z reálného světa.
Co jsou kvalitativní data?
Kvalitativní data nejsou statistická a jsou obvykle nestrukturovaná nebo polostrukturovaná. Tato data se nemusí nutně měřit pomocí tvrdých čísel, která se používají k tvorbě grafů a tabulek. Místo toho jsou kategorizována na základě vlastností, atributů, štítků a dalších identifikátorů.
Kvalitativní data lze použít k položení otázky „proč“. Mají vyšetřovací charakter a jsou často otevřené, dokud není proveden další výzkum. Generování těchto dat z kvalitativního výzkumu slouží k teoretizování, interpretacím, vytváření hypotéz a prvotnímu porozumění.
Kvalitativní data lze generovat prostřednictvím:
- Texty a dokumenty
- Audio a videozáznamy
- Přepisy rozhovorů a ohniskových skupin
- Pozorování a poznámky
Překvapivě se za kvalitativní data považují také identifikační čísla, jako je číslo sociálního pojištění (SSN) nebo řidičský průkaz, protože jsou kategorická a jedinečná pro jednu osobu.
Příklady kvalitativních dat
Pro lepší pochopení kvalitativních dat si uveďme příklad knihovny. Následující charakteristiky této knihovny určují kvalitu informací, které o ní máme k dispozici:
- Vyrobena ze dřeva
- Vyrobena v Itálii
- Tmavě hnědá
- Zlaté knoflíky
- Hladký povrch
- Vyrobena z dubového dřeva
Při diskusi o kvalitativních datech hovoříme o vlastnostech konkrétního objektu. Kvalitativní údaje se získávají kvalitativní analýzou podrobných informací o dané věci.
V případě knihovny existuje mnoho způsobů, jak získat různé kvalitativní informace od různých pozorovatelů. Pokud někdo nemá k dispozici konkrétní údaje o knihovně, může předpokládat, že je vyrobena z týkového, nikoli dubového dřeva, a že má drsný, nikoli hladký povrch. Stejně tak můžeme diskutovat o tom, z jakého druhu dubu je vyrobena nebo z jaké části Itálie pochází.
Identifikátory kvalitativních dat mohou být subjektivní, což z analýzy kvalitativních dat činí složitý proces s mnoha možnostmi a strukturami.
Co jsou to kvantitativní data?
Na rozdíl od kvalitativních dat jsou kvantitativní data statistická a mají obvykle strukturovanou povahu – to znamená, že jsou pevnější a definovanější. Tento typ dat se měří pomocí čísel a hodnot, což z něj činí vhodnějšího kandidáta pro analýzu dat.
Když jsou kvalitativní data otevřená zkoumání, kvantitativní data jsou mnohem stručnější a uzavřenější. Lze je použít k položení otázek „kolik“ nebo „kolik“, po nichž následují průkazné informace.
Kvantitativní data lze získat prostřednictvím:
- Testů
- Experimentů
- Průzkumů
- Tržních zpráv
- Metrik
Typů kvantitativních dat a příkladů
Kvantitativní data lze rozdělit do dalších podkategorií. Tyto kategorie se nazývají diskrétní a spojitá data.
Diskrétní data
Diskrétní data jsou pouze data, která nelze rozdělit na menší části. Tento typ dat se skládá z celých čísel (kladných a záporných čísel, např. -100, 10, 100 atd.) a je konečný (to znamená, že dosahuje určité hranice).
Několik příkladů diskrétních dat by mohlo být, kolik máte v kapse drobných, kolik se loni prodalo iPhonů a jaká návštěvnost dnes přišla na vaše webové stránky.
Další důležitou poznámkou je, že diskrétní data mohou být technicky kategoriální. Například počet hráčů baseballu v týmu narozených v Mexiku je celistvý a diskrétní.
Kontinuální data
Kontinuální data jsou data, která lze donekonečna rozkládat na menší části, nebo data, která neustále kolísají.
Několik příkladů kontinuálních dat může být rychlost vašeho vlaku při ranním dojíždění do práce, doba, za kterou napíšete článek, vaše hmotnost a váš věk.
Který typ dat je pro analýzu dat lepší?
Teď, když jsme si rozebrali chléb kvalitativních a kvantitativních dat, je čas zvážit, který typ je pro analýzu dat lepší.
Kvalitativní data budou téměř vždy považována za nestrukturovaná nebo polostrukturovaná data. Tento typ dat je volně formátovaný s velmi malou strukturou. Z tohoto důvodu nelze kvalitativní data shromažďovat a analyzovat pomocí běžných metod.
Vytváření smyslu kvalitativních dat může být časově náročné a nákladné, ačkoli existují některé metody „strukturování“ těchto dat.
Například lze použít metadata k popisu souboru nestrukturovaných dat. Alt-text je typ metadat aplikovaných na obrazové soubory, která pomáhají vyhledávačům, jako jsou Google, Bing a Yahoo, při indexování relevantních obrázků.
Vznik databází NoSQL umožnil mnohem lépe zvládnout sběr a ukládání kvalitativních dat. Stále je však třeba stoupat vzhůru, než bude možné tato data zcela využít.
Kvantitativní data budou téměř vždy považována za strukturovaná data. Tento typ dat je formátován tak, aby je bylo možné rychle uspořádat a vyhledávat v relačních databázích. Asi nejběžnějším příkladem strukturovaných dat jsou čísla a hodnoty, které se nacházejí v tabulkových procesorech.
Protože kvantitativní data a strukturovaná data jdou ruku v ruce, jsou pro analýzu dat obecně preferována kvantitativní data.
Kvantitativní vs. kvalitativní výzkum
Kvantitativní výzkum je numerická a statistická analýza statistických a číselných dat (čísel a statistik). Naproti tomu kvalitativní výzkum se zabývá otevřenými a nečíselnými daty (pojmy, popisy, významy, slovy a dalšími).
Typy metod kvalitativního výzkumu
Kvalitativní metody výzkumu se zaměřují na kvalitativní metody sběru dat, které slouží ke studiu a pozorování cílové skupiny a vyvozování závěrů ze získaných dat. Tato výzkumná metoda se více opírá o subjektivní charakteristiky stanovené kvalitativními přístupy. Zde jsou uvedeny některé z běžně používaných kvalitativních výzkumných metod.
Fokusní skupiny
Výzkumná metoda focus group je jednou z nejpoužívanějších kvalitativních výzkumných metod při sběru dat. Fokusní skupina se skládá z určitého počtu respondentů (5-10), kteří působí jako shluk. Fokusní skupině můžete poslat online dotazník nebo dotazník, abyste získali jejich zpětnou vazbu nebo názor na určitý problém a zaznamenali jejich odpovědi pro rychlou analýzu dat.
Vytvoření a řízení fokusních skupin může být složitý a nákladný proces. Využívají ho společnosti, které mohou chtít uvést na trh nový produkt, aby prozkoumaly trh a získaly přehled o potřebách, preferencích a vlastnostech chování cílové skupiny.
Etnografický výzkum
Etnografický výzkum zahrnuje pozorování a studium témat výzkumu v určité geografické lokalitě. Tato geografická lokalita může sahat od malého celku až po velkou zemi na světě. Etnografický výzkum pomáhá studovat kultury, chování, trendy a bolesti v přirozeném prostředí. Opět se jedná o časově náročnou a náročnou výzkumnou metodu, kterou nelze omezit na určité období.
Případová studie
Případová studie je hloubková analýza používaná především v sociálních a pedagogických vědách. Může ji provést jakákoli organizace, velká i malá, aby vyvodila podrobné závěry k danému tématu. Případová studie je také jednou z nejjednodušších, ale časově nejnáročnějších výzkumných metod, která zahrnuje sběr dat z více zdrojů.
Narativní
Narativní výzkumná metoda spočívá v rozvíjení nebo vytváření příběhu. Sestavíte řadu událostí a vytvoříte vyprávění o sledovaném tématu. Tato metoda zkoumání ukazuje, jak může malá entita ovlivnit významnou událost a určit její vztah.
Fenomenologie
Fenomenologie je další výzkumnou metodou, která při kvalitativním sběru dat zohledňuje konkrétní událost nebo jev. Pomáhá pozorovateli pochopit, jak, proč a jaký jev se vyskytuje a jaký má dopad na danou problematiku. Fenomenologie využívá různé metody sběru dat, od dokumentů, videí, rozhovorů až po návštěvu místa, prožití jevu a popsání jeho vývoje a vývoje v čase.
Základní teorie
Základní teorie se zaměřuje na vysvětlení důvodů vzniku události. Velikost vzorku používaného pro zakotvenou teorii je obvykle nižší než sto subjektů a hodnotí, jak se něco děje v daném časovém okamžiku.
Typy kvantitativních výzkumných metod
Kvantitativní výzkumné metody naopak využívají kvantitativní přístupy pro sběr a analýzu dat. Jedná se o numerickou a statistickou výzkumnou metodu, která využívá čísla a statistiku pro rozumné a definitivní závěry. Zde jsou uvedeny některé z běžných kvantitativních výzkumných metod.
Korelační
Korelační výzkumná metoda studuje vztah mezi dvěma nebo více proměnnými, které jsou si podobné a vzájemně závislé. Ukazuje, jak jedna proměnná ovlivňuje druhou a naopak. Korelační výzkum využívá k analýze shromážděných dat matematickou analýzu. Výsledky mohou být prezentovány v grafu nebo vygenerovány ve statistice, která doplní výsledky výzkumu.
Experimentální
Experimentální výzkumná metoda je teoretický výzkumný přístup. Zaměřuje se na teorii, aby bylo možné rozlišit správná a nesprávná tvrzení. Tato výzkumná metoda pomáhá ověřit tvrzení a používá se hlavně v přírodních vědách.
Kazuálně-srovnávací
Kazuálně-srovnávací porovnává dvě proměnné, které spolu nesouvisejí. Jedna je závislá a druhá je nezávislá. Je také známý jako kvaziexperimentální výzkum a zjišťuje příčinný vztah mezi těmito proměnnými.
Průzkumný výzkum
Průzkumný výzkum je jednou z nejpoužívanějších výzkumných metod v oblastech od vzdělávání přes politiku až po ekonomii a další. Organizace jej používají ke zjišťování zpětné vazby o svých produktech od náhodných respondentů prostřednictvím průzkumů, dotazníků a dalších vstupních metod. Získaná data jsou následně analyzována za účelem získání kvantitativních výsledků.
Jak dobře víte, jaký je mezi nimi rozdíl?“
Chcete-li posílit své chápání kvalitativních a kvantitativních dat, zamyslete se nad několika způsoby ve svém životě, kde se mohou uplatnit oba typy.
Začněte sami se sebou jako s příkladem. Chcete-li získat kvalitativní údaje, uvažujte o identifikátorech, jako je barva vašeho oblečení, typ vlasů a tvar nosu. Pro získání kvantitativních dat zvažte měřitelné údaje, jako je vaše výška, váha, věk a velikost bot.
S pevným uchopením kvalitativních a kvantitativních dat můžete začít dávat smysl analýze velkých dat.