Анализа података је техника у којој се статистичке или логичке методе користе за илустрацију и процену података.
Ова анализа укључује потпуни резиме информација које се даље користе за прикупљање и представљање крајњег резултата тако да саопштавају битне налазе или опције.
Али овај процес захтева да направите разлику између података које сте прикупили. А да би се поједноставио процес анализе података, неопходно је разумети две методологије – квалитативне податке и квантитативне податке.
Квалитативни и квантитативни подаци су нешто што се ствара, посматра, потврђује и прикупља.
Можете прегледати податке у облику бројки, чињеница, мерења, записа, бележница, видео записа, слика итд., у дигиталном или недигиталном формату.
Међутим, постоје многе разлике између њих. А да бисте изабрали један међу њима у својим пројектима, морате разумети сваки од њих посебно и по чему се разликују.
Дакле, хајде да научимо о разликама између квалитативних и квантитативних података.
Преглед садржаја
Квалитативни наспрам квантитативних података: шта су они?
Да бисте боље разумели ове термине, прво се фокусирајте на ово – први је интерпретативан, истраживачки и субјективан, док је други коначан, објективан и прецизан.
Квалитативни подаци
Квалитативни подаци су једноставне информације које се не могу измерити, изразити бројевима или пребројати. Информације се прикупљају из звука, слика, текста итд., и деле се помоћу алата за визуелизацију, као што су концепт мапе, временске линије, инфографике и још много тога.
На пример, када корисник посети вашу веб локацију и дода неке од производа у корпу, али напусти корпу за куповину, ваш посао је да истражите „зашто“ и „како“, на пример зашто је посетилац напустио корпу за куповину и како се корисник осећа о вашој веб локацији или производима. Овде је „квалитет“ у главном оквиру; стога, морате добити увид из квалитативних података.
У горњем примеру, нису вам потребни бројеви да бисте сазнали разлог таквог понашања корисника, већ да бисте их питали о узроку и њиховим искуствима. Другим речима, квалитативни подаци су ознака или термин који се користи за описивање карактеристика одређених ствари, као што је означавање укуса сладоледа као чоколаде или описивање мора као плавог.
Квалитативни подаци су нестатистички облик и обично су полуструктурирани или неструктурирани, што значи да за ову врсту података није потребно да добијете чврсте бројеве путем графикона и графикона. Уместо тога, карактеришу их њихови облици, ознаке, атрибути, својства и други идентификатори.
Може се генерисати кроз документе, текстове, видео снимке, аудио снимке, фокус групе, транскрипте интервјуа, белешке и запажања. Међутим, идентификациони бројеви као што су бројеви возачке дозволе или бројеви социјалног осигурања спадају у квалитативне податке јер су јединствени и категорични за једну особу.
Примери: златне дугмад, глатка завршна обрада, тамно браон, укус америчких орашастих плодова, направљени у Италији, зелене кошуље, плави океан, прелепе слике, итд.
Квантитативни подаци
Квантитативни подаци су једноставна информација која се може мерити или пребројати у нумеричким вредностима. Ово се може назвати било којим мерљивим подацима које истраживачи користе да би добили статистичку анализу и математичке прорачуне како би донели квалитетне одлуке на основу извођења.
Ове врсте података одговарају на питања попут „колико?“, „колико често?“ и колико?’. Квантитативни подаци се могу лако проверити и проценити коришћењем математичких техника. Хајде да разумемо на примеру:
Особа пита продавца: „Колико кошта тај штампач?“
Квантитативно је питање прикупљања података као што је цена за различите уређаје. Вредности су повезане са највећим мерним параметрима као што су килограми за тежину, фунти, долари за цену и још много тога.
Квантитативни подаци се прикупљају за статистичку анализу путем анкета, упитника, анкета, итд. Једноставно речено, можете рећи да се информације које се могу „квантифицирати” називају квантитативним подацима. Структуриран је по природи и може се израчунати коришћењем статистике и извештаја, што значи да је дефинисан и ригидан.
Квантитативни подаци су много ближи и сажетији и могу се генерисати путем тестова, анкета, експеримената, метрика, тржишних извештаја и још много тога.
Примери: Тежина у килограмима, број недеља у месецу, висина у инчима или стопама, раздаљина у километрима или миљама, старост у годинама или месецима, приход у доларима, дужина у центиметрима итд.
Квалитативни наспрам квантитативних података: разлике
Квалитативни и квантитативни подаци – оба имају исто место у свакој области. Да бисмо их боље разумели, морамо да видимо где се разликују према својим критеријумима, функцијама, природи и још много тога.
Хајде да прво разумемо неке основне разлике:
- Подаци у којима класификација објеката зависи од квалитета или атрибута називају се квалитативни подаци. Насупрот томе, подаци који се могу пребројати или изразити бројевима називају се квантитативним подацима.
- Квалитативни подаци се ослањају на разумевање између особа, емоција, боје итд. С друге стране, квантитативни подаци се ослањају на вредности, где ћете добити резултате у статистици за доношење одлука.
- У квалитативним подацима прикупљају се вербалне информације, али у квантитативним подацима се прикупљају мерљиве информације.
- Квалитативни подаци развијају почетно разумевање, али квантитативни подаци препоручују коначну акцију.
До сада смо разумели главни концепт који стоји иза оба типа података. Сада ћемо копати у неке кључне разлике између њих.
Идемо!
КритеријумиКвалитативни подациКвантитативни подациДефиницијаКвалитативна анализа података је једноставна техника која се користи за развијање разумевања друштвених и хуманих наука да би се добио крајњи резултат. Квантитативна анализа података је техника која се користи за генерисање чврстих чињеница и нумеричких информација путем логичких и математичких техника. ДатаСадржи податке као што су вера, националност, боја одређених ствари, укус, пол и још много тога. Садржи тежину, масу, величину, висину, цену и још много тога. Приступ прати субјективну анализу која је укључена у нестатистичке податке који не може се израчунати. Следи објективна анализа која се лако може израчунати помоћу математичких извођења. Анализа Анализа се односи на то зашто се развој дешава, како се корисник осећа, зашто је колица напуштена, итд. Анализа овде објашњава број или количину развоја, као што је стопа напуштања корпе. Узорак Овде је узорак нерепрезентативан и мали цео процес. Узорак је масиван и може се генерализовати. Методе прикупљања Квалитативни подаци се могу прикупити коришћењем писаних докумената, интервјуа, запажања итд. Квантитативни подаци се прикупљају експериментима, интервјуима, запажањима, анкетама, анкетама итд. Тип податакаТо је текст -засновано.Засновано је на бројевима.РезултатиРезултати су агрегирани за анализу података или једноставно дати.Овде резултати зависе од варијације кроз графиконе и графиконе. ЕлементиРечи, објекти, слике итд.Нумеричке и графичке информације
Примери из стварног живота
Пример 1: (канцеларијски простор)
Канцеларијски простор се односи на оба типа података у зависности од функција сваког елемента.
Квалитативни подаци
- Велика и пространа
- Одлично природно светло
- Велика остава
- Фонтана хладне воде
- Боје за зидове које упадају у очи
- Лепи рамови за слике
- Велики простор за игре у затвореном простору
Квантитативни подаци
- 12000 квадратних стопа површине
- Број спратова
- Број прозора
- Број врата
- Број ЛЕД диода
- Број система
Пример 2: (чланак на веб страници)
Квалитативни подаци
- Природа чланка
- Квалитет чланка као што су правопис, граматика, интерпункција итд.
- Како се читаоци осећају о томе
- Колико добро описује тему и термине
- Квалитет коришћених видео записа и звука
Квантитативни подаци
- Број речи
- Број коришћених слика
- Ангажовање попут коментара, приказа страница итд.
- Време учитавања
- Број генерисаних потенцијалних клијената
Пример 3: (универзитетско подручје)
Квалитативни подаци
- Велика и густа стабла
- Светле боје
- Архитектура следеће генерације
- Паметна светла и вентилатори
- Велике учионице
- Цоол пројектор
- Квалитетне књиге
Квантитативни подаци
- Број учионица
- Број блокова
- Број отвора за вентилацију
- Квадратни метар паркинга
- Величина учионице
- Број клупа
- Број спратова
Квалитативни подаци вс. Квантитативни подаци: Врсте
Врсте квалитативних података
Статистичари и истраживачи категоризују квалитативне податке у три типа:
- Бинарни подаци: Када неку ставку називате добрим или лошим, тврдим или меким, исправним или погрешним, свежим или застарелим, итд., то је познато као бинарни подаци. Другим речима, то су квалитативни подаци које можете окарактерисати кроз међусобно искључиве особине, што значи да се не могу десити истовремено. Статистичари користе ове податке да креирају модел који предвиђа природу те ставке.
- Називни подаци: Називају се и означени, називни подаци или именовани подаци. Ово је врста података коју можете користити да именујете нешто без помињања било какве нумеричке вредности.
На пример, ако формирате групу ставки по боји, можете директно означити сваку ставку према њеним бојама. Истраживачи користе ове номиналне податке да би разликовали скуп информација, као што је боја. Ову врсту могу користити и статистичари и истраживачи да креирају анкету са вишеструким избором како би знали која је добра.
- Редни подаци: Редни подаци су врста квалитативних података који су категорисани на одређеној скали или редоследу. То је суштински корак ка прикупљању података.
На пример, када одговорни унесе ниво задовољства услугом на скали од 1-10, он прикупља податке у складу са уносима. Овде не постоји стандардна скала на којој се може мерити разлика између сваког од њих. Неки примери су Ликертова скала, интервална скала итд.
Врсте квантитативних података
Квантитативни подаци се деле на два главна типа – дискретни и континуирани подаци. Хајде да их разумемо једног по једног.
Дискретни подаци
Дискретни подаци су тип квантитативних података који садрже само бројање бројева. Ово не укључује било коју врсту мерења као што су дужина, тежина, висина итд.
На пример, број ученика, број дана, број плафонских вентилатора, старост појединца и још много тога.
Док идентификујете дискретне податке, морате да користите неколико питања да бисте их разликовали као што су:
- Може ли се избројати?
- Може ли се поделити?
- Може ли се измерити?
И тако даље…
Дискретни подаци су такође познати као подаци о атрибутима који се не могу разбити на мање делове. Можете рећи да је или пребројиво коначан или бесконачан.
Пример: Пребројиво коначни податак је произвољан скуп од А = {1,2,3,4,….,н; где је н број мањи од бесконачности}. Пребројиво бесконачан податак је произвољан скуп Б = { 1,2,3,….}.
Континуирани подаци
То је квантитативни тип података који се може поставити на мерну скалу, што значи да поприма нумеричке вредности које се могу поделити на мање делове. Континуалне податке можете позвати као небројиво коначне и небројиво бесконачне.
На пример, ЦГПА ученика се мери на скали од 10 поена. Овде можете рећи да ученик може постићи између 0 и 10 поена, укључујући 8,5, 1,57, 4,65, 2,68, 9,8, итд. Ови подаци се могу класификовати као небројено коначни континуирани подаци јер имају горњу и доњу границу.
Слично, можете узети пример небројено бесконачних података. То је скуп реалних бројева, Р = {….,-1,0,1,….}. У овом сценарију, подаци немају ни горњу ни доњу границу.
Континуирани подаци се поново деле на два типа:
Подаци о интервалима су једноставна техника која се може мерити дуж скале где су све тачке постављене на истој удаљености једна од друге. С друге стране, подаци о односу су проширење интервалних података. Има крајњу употребу када говоримо о тачном мерењу података. Подаци о односу говоре о редоследу, тачној удаљености и још много тога.
Начини генерисања квалитативних и квантитативних података
Пре него што уђемо дубље у различите методе прикупљања података за квалитативне и квантитативне податке, покушајмо прво да разумемо врсте прикупљања података.
Методе прикупљања података су следеће:
- Анкете, упитници и квизови
- Интервјуи
- Фокус групе
- Директна запажања
- Документи
Методе прикупљања података могу се класификовати на квантитативне и квалитативне типове података.
Методе прикупљања квалитативних података
- Упитници и анкете отвореног типа: То је најчешће коришћени метод за прикупљање или прикупљање података путем различитих упитника и анкета отвореног типа. Омогућава испитаницима да дају одговоре много флексибилније. Не садржи никакве унапред дефинисане одговоре или опције које омогућавају кориснику да слободно пише.
- Интервјуи 1-на-1: Ово се такође назива интервју лицем у лице који се користи као уобичајена метода прикупљања података за квалитативне податке. Овде можете лако прикупити податке из интервјуа. Ова техника се посебно користи када желите да прикупите високо персонализоване податке.
- Фокус групе: Фокус група је такође метода интервјуа. Али уместо интервјуа 1 на 1, он носи групну дискусију. Овде ресурси нису ограничени у смислу новца, времена итд. То је веома згодно.
На пример, ако спроводите студију о рехабилитацији тинејџера корисника дрога, сви чланови групе морају бити тинејџери који се опорављају од зависности од дроге. - Директно посматрање: Ово је најпасивнији начин прикупљања података. Сакупљач података заузима место учесника, пажљиво посматра поставку и снима аудио или видео и фотографије. Ово доводи до пристрасности у природи јер укључује директно посматрање.
Методе прикупљања квантитативних података
- Онлине квизови и затворене анкете: Овај метод се заснива на питањима која омогућавају испитаницима да бирају између опција. Подељен је на типове – категоричке и однос/интервали.
Категоријска питања се могу категорисати као дихотомна (да или не), питања у пољу за потврду и питања са више одговора. За поређење, интервална питања се састоје од Ликертове скале, матричних питања, скале оцењивања итд.
Предности квантитативних података у односу на квалитативне податке
Квантитативни подаци имају многе предности у односу на квалитативне податке јер можете лако да измерите и припремите графикон или извештај. Такође је потребно мање времена у поређењу са квалитативним подацима. Ова техника се користи када не знате шта да очекујете.
Хајде да разумемо предности квантитативних у односу на квалитативне податке:
- Више научних
- Контрола осетљива
- Мање објективан
- Фокусирано
- Може да ради са већим узорцима
- Уређено на једноставан начин
- Поновљиво
- Хумани
- Структурирано
- Генерализабле
- Доследан
- Брзо и штеди време
- Корисно за квалитетно доношење одлука
- Прихватљивији подаци
- Високо доступан
- Може користити насумичне узорке
- Не захтева директно посматрање
Закључак
Квалитативне податке је тешко анализирати у поређењу са квантитативним подацима. Користи уобичајене приступе као што су квалитативна анализа садржаја, тематска анализа и анализа дискурса. Квантитативни подаци се, с друге стране, заснивају на бројевима или вредностима које користе СПСС, Р или Екцел за израчунавање ствари као што су просечни резултати, број постављања одређеног питања, валидност итд. Резултати се приказују у табелама или графова.
Овај пост би требало да вам помогне да разумете разлику између квалитативних и квантитативних података и шта да изаберете за коју примену.