Dane jakościowe a dane ilościowe – na czym polega różnica?
Analiza danych jest szeroka, odkrywcza i wręcz skomplikowana.
Ale kiedy zrobimy krok wstecz i spróbujemy uprościć analizę danych, szybko zauważymy, że sprowadza się ona do dwóch metodologii: Danych jakościowych i danych ilościowych. Te dwa typy danych są zupełnie różne, a jednak tworzą wszystkie dane, które kiedykolwiek będą analizowane.
Przed przystąpieniem do analizy danych ważne jest zrozumienie kluczowych różnic między danymi jakościowymi i ilościowymi.
Jaka jest różnica między danymi ilościowymi a jakościowymi?
Dane ilościowe można policzyć, zmierzyć i wyrazić za pomocą liczb. Dane jakościowe są opisowe i konceptualne. Dane jakościowe mogą być kategoryzowane na podstawie cech i właściwości.
Jeden rodzaj danych jest obiektywny, do punktu i rozstrzygający. Drugi typ jest subiektywny, interpretacyjny i odkrywczy. Więc, który jest który?
Teraz, gdy już poznaliśmy różnice, przyjrzyjmy się każdemu typowi danych na rzeczywistych przykładach.
Co to są dane jakościowe?
Dane jakościowe są niestatystyczne i zazwyczaj niestrukturalne lub półstrukturalne. Dane te niekoniecznie są mierzone za pomocą twardych liczb używanych do tworzenia wykresów i diagramów. Zamiast tego są one kategoryzowane na podstawie właściwości, atrybutów, etykiet i innych identyfikatorów.
Dane ilościowe mogą być używane do zadawania pytań „dlaczego”. Mają one charakter dochodzeniowy i często są otwarte do czasu przeprowadzenia dalszych badań. Generowanie tych danych z badań jakościowych jest wykorzystywane do teoretyzowania, interpretowania, rozwijania hipotez i wstępnego rozumienia.
Dane jakościowe mogą być generowane poprzez:
- Teksty i dokumenty
- Nagrania dźwiękowe i wideo
- Stenogramy wywiadów i grup fokusowych
- Obserwacje i notatki
Zaskakująco dużo, numery identyfikacyjne, takie jak numer ubezpieczenia społecznego (SSN) lub prawo jazdy, są również uważane za jakościowe, ponieważ są kategoryczne i unikalne dla jednej osoby.
Przykłady danych jakościowych
Aby lepiej zrozumieć dane jakościowe, weźmy przykład regału z książkami. Następujące cechy tego regału określają jakość informacji, które są dla nas dostępne na jego temat:
- Wykonany z drewna
- Zbudowany we Włoszech
- Głęboki brąz
- Złote gałki
- Gładkie wykończenie
- Wykonany z drewna dębowego
Przy omawianiu danych jakościowych mówimy o cechach konkretnego obiektu. Dane jakościowe uzyskuje się w wyniku jakościowej analizy szczegółowych informacji dotyczących rozpatrywanej sprawy.
W przypadku regału z książkami istnieje wiele sposobów na uzyskanie różnych informacji jakościowych od różnych obserwatorów. Jeśli ktoś nie ma szczegółowych informacji na temat regału, może założyć, że jest on wykonany z drewna tekowego, a nie dębowego i że ma szorstką powierzchnię, a nie gładką. Podobnie możemy dyskutować o tym, z jakiego rodzaju dębu jest wykonany lub z jakiej części Włoch pochodzi.
Tak więc identyfikatory danych jakościowych mogą być subiektywne, co sprawia, że analiza danych jakościowych jest złożonym procesem o licznych możliwościach i strukturach.
Czym są dane ilościowe?
W przeciwieństwie do danych jakościowych, dane ilościowe mają charakter statystyczny i są zazwyczaj ustrukturyzowane – co oznacza, że są bardziej sztywne i zdefiniowane. Ten typ danych jest mierzony za pomocą liczb i wartości, co czyni go bardziej odpowiednim kandydatem do analizy danych.
Gdy dane jakościowe są otwarte na eksplorację, dane ilościowe są o wiele bardziej zwięzłe i zamknięte. Można je wykorzystać do zadawania pytań „ile” lub „jak wiele”, po których następuje rozstrzygająca informacja.
Dane ilościowe mogą być generowane poprzez:
- Testy
- Eksperymenty
- Badania
- Raporty rynkowe
- Metryka
Typy danych ilościowych i przykłady
Dane ilościowe można podzielić na dalsze podkategorie. Kategorie te nazywane są danymi dyskretnymi i ciągłymi.
Dane dyskretne
Dane dyskretne to po prostu dane, które nie mogą być podzielone na mniejsze części. Ten typ danych składa się z liczb całkowitych (dodatnich i ujemnych, np. -100, 10, 100, i tak dalej) i jest skończony (co oznacza, że osiąga limit).
Kilka przykładów danych dyskretnych byłoby to, ile zmian masz w kieszeni, ile iPhone’ów zostało sprzedanych w zeszłym roku, i jak duży ruch przyszedł do witryny dzisiaj.
Inną ważną uwagą jest to, że dane dyskretne mogą technicznie być kategoryczne. Na przykład liczba graczy baseballowych w drużynie urodzonych w Meksyku jest całkowita i dyskretna.
Dane ciągłe
Dane ciągłe to dane, które można w nieskończoność dzielić na mniejsze części lub dane, które stale się zmieniają.
Kilka przykładów danych ciągłych to prędkość twojego pociągu podczas porannego dojazdu do pracy, czas potrzebny na napisanie artykułu, twoja waga i twój wiek.
Który typ danych jest lepszy do analizy danych?
Teraz, gdy już rozbiliśmy chleb i masło danych jakościowych i ilościowych, nadszedł czas, aby rozważyć, który typ jest lepszy do analizy danych.
Dane ilościowe prawie zawsze będą uważane za dane nieustrukturyzowane lub półstrukturalne. Ten typ danych jest luźno sformatowany z bardzo małą ilością struktury. Z tego powodu, dane jakościowe nie mogą być zbierane i analizowane przy użyciu konwencjonalnych metod.
Nadawanie sensu danym jakościowym może być czasochłonne i kosztowne, chociaż istnieją pewne metody „strukturyzacji” tych danych.
Na przykład, można zastosować metadane do opisu pliku danych nieustrukturyzowanych. Alt-tekst jest rodzajem metadanych stosowanych do plików graficznych, aby pomóc wyszukiwarkom takim jak Google, Bing i Yahoo w indeksowaniu odpowiednich obrazów.
Powstanie baz danych NoSQL sprawiło, że gromadzenie i przechowywanie danych jakościowych stało się o wiele łatwiejsze. Jednak nadal jest to wspinaczka w górę, zanim będzie można całkowicie wykorzystać te dane.
Dane ilościowe prawie zawsze będą uważane za dane ustrukturyzowane. Ten typ danych jest sformatowany w taki sposób, że może być szybko zorganizowany i przeszukiwany w relacyjnych bazach danych. Być może najczęstszym przykładem danych ustrukturyzowanych są liczby i wartości znalezione w arkuszach kalkulacyjnych.
Ponieważ dane ilościowe i dane ustrukturyzowane idą w parze, dane ilościowe są generalnie preferowane do analizy danych.
Badania ilościowe vs. badania jakościowe
Badania ilościowe to numeryczna i statystyczna analiza danych statystycznych i liczbowych (liczb i statystyk). Z drugiej strony, badania jakościowe zajmują się danymi otwartymi i nienumerycznymi (pojęcia, opisy, znaczenia, słowa i inne).
Typy jakościowych metod badawczych
Jakościowe metody badawcze skupiają się na jakościowych metodach zbierania danych w celu zbadania i obserwacji grupy docelowej i wyciągnięcia wniosków z zebranych danych. Ta metoda badawcza opiera się bardziej na subiektywnych cechach określonych przez podejścia jakościowe. Oto niektóre z powszechnie stosowanych metod badań jakościowych.
Grupy fokusowe
Metoda badawcza grupy fokusowej jest jedną z najczęściej stosowanych metod badań jakościowych w gromadzeniu danych. Grupa fokusowa składa się z określonej liczby respondentów (5-10), którzy działają jako klaster. Możesz wysłać ankietę online lub kwestionariusz do grupy fokusowej, aby uzyskać ich opinie lub opinie na temat konkretnego zagadnienia i nagrać ich odpowiedzi w celu szybkiej analizy danych.
Formowanie i zarządzanie grupami fokusowymi może być złożonym i kosztownym procesem. Jest on używany przez firmy, które mogą chcieć wprowadzić na rynek nowy produkt, aby zbadać rynek i uzyskać wgląd w ich potrzeby, preferencje i cechy behawioralne grupy docelowej.
Badania etnograficzne
Badania etnograficzne obejmują obserwację i badanie tematów badawczych w określonej lokalizacji geograficznej. Ta lokalizacja geograficzna może obejmować od małej jednostki do dużego kraju na świecie. Badania etnograficzne pomagają badać kultury, zachowania, trendy i punkty bólu w naturalnym otoczeniu. Ponownie, jest to czasochłonna i wymagająca metoda badawcza i nie może być ograniczona do konkretnego okresu.
Studium przypadku
Studium przypadku jest dogłębną analizą stosowaną głównie w naukach społecznych i edukacyjnych. Może być wykonane przez każdą organizację, dużą lub małą, w celu wyciągnięcia szczegółowych wniosków na dany temat. Studium przypadku jest również jedną z najprostszych, ale najbardziej czasochłonnych metod badawczych, które obejmują zbieranie danych z wielu źródeł.
Narracyjna
Narracyjna metoda badawcza polega na rozwijaniu lub tworzeniu historii. Składasz razem serię wydarzeń i tworzysz narrację wokół obserwowanego tematu. Ta metoda badawcza pokazuje, jak mała jednostka może wpłynąć na znaczące wydarzenie i określić jego związek.
Fenomenologia
Fenomenologia jest kolejną metodą badawczą, która bierze pod uwagę konkretne wydarzenie lub zjawisko w celu gromadzenia danych jakościowych. Pomaga ona obserwatorowi zrozumieć, jak, dlaczego i jakie zjawisko występuje oraz jaki jest jego wpływ na omawiane zagadnienie. Fenomenologia wykorzystuje różne metody zbierania danych, od dokumentów, nagrań wideo, wywiadów po odwiedzenie miejsca, doświadczenie zjawiska i opisanie, w jaki sposób ewoluowało ono i rozwijało się w czasie.
Teoria ugruntowana
Teoria ugruntowana skupia się na wyjaśnieniu powodów, które stoją za wystąpieniem zdarzenia. Wielkość próby używanej w teorii ugruntowanej jest zwykle mniejsza niż sto osób i ocenia, jak coś się dzieje w danym punkcie w czasie.
Typy ilościowych metod badawczych
Jakościowe metody badawcze, z drugiej strony, wykorzystują ilościowe podejścia do zbierania i analizy danych. Jest to numeryczna i statystyczna metoda badawcza, która wykorzystuje liczby i statystyki do rozsądnych i pewnych dedukcji. Oto niektóre z powszechnych ilościowych metod badawczych.
Korelacyjne
Korelacyjna metoda badawcza bada związek między dwoma lub więcej zmiennymi, które są podobne i współzależne. Pokazuje ona, jak jedna zmienna wpływa na drugą i odwrotnie. Badania korelacyjne wykorzystują analizę matematyczną do analizy zebranych danych. Wyniki mogą być przedstawione w postaci wykresu lub wygenerowane w statystyce, aby uzupełnić wyniki badań.
Eksperymentalna
Eksperymentalna metoda badawcza jest teoretycznym podejściem badawczym. Skupia się na teorii, aby odróżnić dobre i złe stwierdzenia. Ta metoda badawcza pomaga zweryfikować argument i jest stosowana głównie w naukach przyrodniczych.
Równawcza
Równawcza porównuje dwie zmienne, które nie są ze sobą powiązane. Jedna z nich jest zależna, a druga jest niezależna. Znany również jako badania quasi-eksperymentalne, określa związek przyczynowo-skutkowy między tymi zmiennymi.
Badania ankietowe
Badania ankietowe są jedną z najczęściej stosowanych metod badawczych w obszarach od edukacji do polityki do ekonomii i więcej. Organizacje wykorzystują je do zbierania informacji zwrotnych na temat swoich produktów od przypadkowych respondentów poprzez ankiety, kwestionariusze i inne metody wprowadzania danych. Zebrane dane są następnie analizowane w celu uzyskania wyników ilościowych.
Jak dobrze znasz różnicę?
Aby wzmocnić swoje zrozumienie danych jakościowych i ilościowych, pomyśl o kilku sposobach w swoim życiu, w których obie te metody mogą być zastosowane.
Zacznij od siebie jako przykładu. Aby uzyskać dane jakościowe, rozważ identyfikatory, takie jak kolor ubrania, rodzaj włosów i kształt nosa. W przypadku danych ilościowych, rozważ mierzalne elementy, takie jak wzrost, waga, wiek i rozmiar buta.
Z mocnym ujęciem danych jakościowych i ilościowych, możesz zacząć nadawać sens analityce big data.
.