داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟

داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟

داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟ ، اگر در حال خواندن این مطلب هستید، احتمالاً از قبل اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها را می دانید. و شما از قبل می دانید که می تواند فوق العاده پیچیده باشد.

در ساده ترین حالت، داده ها را می توان به دو دسته مختلف تقسیم کرد: داده های کمی و داده های کیفی. اما تفاوت این دو چیست؟ و چه زمانی باید از آنها استفاده کرد؟ و چگونه می توان از آنها در کنار هم استفاده کرد؟

بنابراین بیایید با توضیح کامل شباهت‌ها و تفاوت‌های بین داده‌های کمی و کیفی و اینکه چگونه آنها برای موفقیت هر تحقیق و تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار مهم هستند، پیچیدگی‌ها را رفع کنیم. دانستن هر دو روش می‌تواند به شما در درک بهتر داده‌هایتان و در نهایت درک بهتر مشتریانتان کمک کند.

خوراکی های کلیدی:

. داده‌های کمی به هر اطلاعاتی اطلاق می‌شود که بتوان آن را کمی‌سازی، شمارش یا اندازه‌گیری کرد و به آن مقدار عددی داد. داده های کیفی ماهیت توصیفی دارند و به جای مقادیر عددی، بر حسب زبان بیان می شوند.
. تحقیق کمی مبتنی بر داده های عددی است. تحقیقات کیفی بر کیفیت های کاربران تمرکز می کند – «چرا» پشت اعداد.
. انجام یک تجزیه و تحلیل داده موفق بدون داده های کمی و کیفی دشوار است. هر دو مزایا و معایب خود را دارند و اغلب مکمل یکدیگر هستند.

داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟
داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟ – تزیسمی

فهرست مطالب

داده های کمی چیست؟- داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟

کیفی هستند و از نظر رویکرد و نوع داده هایی که جمع آوری می کنند متفاوت هستند.

داده های کمی به هر اطلاعاتی اشاره دارد که می تواند کمیت شود – یعنی اعداد. اگر بتوان آن را شمرد یا اندازه گرفت و یک مقدار عددی به آن داد، ماهیت کمی دارد. آن را به عنوان یک چوب اندازه گیری در نظر بگیرید.

متغیرهای کمی می توانند به شما بگویند “چند”، “چند” یا “چند وقت”.

چند نمونه از داده های کمی:

. چند نفر در وبینار هفته گذشته شرکت کردند؟
. شرکت ما در سال گذشته چقدر درآمد داشته است؟
. هر چند وقت یکبار خشم مشتری روی این برنامه کلیک می کند؟

برای تجزیه و تحلیل این سؤالات تحقیق و درک این داده های کمی، معمولاً از شکلی از تجزیه و تحلیل آماری استفاده می کنید – جمع آوری، ارزیابی و ارائه مقادیر زیادی از داده ها برای کشف الگوها و روندها. داده های کمی برای این نوع تجزیه و تحلیل مفید است زیرا عددی است و تجزیه و تحلیل ریاضی آن آسان تر است.

در حال حاضر کامپیوترها بر تجزیه و تحلیل آماری حکومت می کنند، حتی اگر روش های سنتی سال ها مورد استفاده قرار گرفته باشند. اما حجم داده های امروزی آمار را ارزشمندتر و مفیدتر از همیشه می کند. وقتی اکنون به تجزیه و تحلیل آماری فکر می کنید، به رایانه ها و الگوریتم های قدرتمندی فکر می کنید که بسیاری از ابزارهای نرم افزاری را که امروزه استفاده می کنید، تامین می کنند.

روش‌های رایج جمع‌آوری داده‌های کمی، نظرسنجی، آزمایش، نظرسنجی و غیره است.

تحقیق کمی چیست؟

همه چیز در مورد اعداد است. تحقیق کمی مبتنی بر جمع آوری و تفسیر داده های عددی است. بر روی اندازه گیری (با استفاده از آمار استنباطی) و تعمیم نتایج تمرکز دارد.

از نظر داده‌های تجربه دیجیتال، همه چیز را بر حسب اعداد (یا داده‌های مجزا) قرار می‌دهد – مانند تعداد کاربرانی که روی دکمه کلیک می‌کنند، نرخ پرش، زمان حضور در سایت و موارد دیگر.

چند نمونه از تحقیقات کمی:

. میزان سرمایه گذاری در این سرویس چقدر است؟
. میانگین تعداد دفعاتی که یک دکمه کلیک شده است چقدر است؟
. واقعاً چند مشتری روی این دکمه کلیک می کنند؟

اساساً، تحقیقات کمی راهی آسان برای دیدن آنچه در منظره 20000 فوتی در حال وقوع است است.

هر مجموعه داده (یا اقدام مشتری، اگر هنوز از تجربه دیجیتال صحبت می کنیم) دارای یک مقدار عددی مرتبط با آن است و اطلاعات قابل اندازه گیری است که می تواند برای محاسبه تجزیه و تحلیل آماری استفاده شود تا بتوان تصمیم گیری کرد.

می توانید از عملیات آماری برای کشف الگوهای بازخورد (با هر اندازه نمونه نماینده) در داده های مورد بررسی استفاده کنید. نتایج را می توان برای پیش بینی ها، یافتن میانگین ها، آزمایش علل و اثرات، و تعمیم نتایج به مجموعه های داده های قابل اندازه گیری بزرگتر استفاده کرد.

بر خلاف روش شناسی کیفی، تحقیقات کمی یافته های عینی تری را ارائه می دهد، زیرا آنها بر اساس داده های عددی قابل اعتمادتر هستند.

داده های کیفی چیست؟

برخلاف داده‌های کمی، داده‌های کیفی توصیفی هستند و به جای مقادیر عددی، بر حسب زبان بیان می‌شوند.

تجزیه و تحلیل داده های کیفی اطلاعات را توصیف می کند و قابل اندازه گیری یا شمارش نیست. به کلمات یا برچسب هایی اشاره دارد که برای توصیف ویژگی ها یا صفات خاص استفاده می شود.

برای پاسخ به “چرا؟” به داده های کیفی روی می آورید. یا “چطور؟” سوالات اغلب برای بررسی مطالعات پایان باز استفاده می شود و به شرکت کنندگان (یا مشتریان) اجازه می دهد تا احساسات و اقدامات واقعی خود را بدون راهنمایی نشان دهند.

اگر بخواهید از کسی بپرسید که چرا کاری را انجام داده است، داده های کیفی را به عنوان نوع داده ای در نظر بگیرید. روش‌های رایج جمع‌آوری داده‌ها، مصاحبه‌های عمیق، گروه‌های متمرکز یا مشاهده هستند.

تحقیق کیفی چیست؟

تحقیقات کیفی صرفاً به جمع آوری داده ها کمک نمی کند. این فرصتی برای درک روندها و معانی اعمال طبیعی می دهد. انعطاف پذیر و تکراری است.

تحقیقات کیفی بر کیفیت های کاربران تمرکز می کند – اقداماتی که اعداد را هدایت می کنند. تحقیق توصیفی است. رویکرد کیفی نیز ذهنی است.

به جای اندازه‌گیری آن، بر توصیف یک عمل متمرکز است.

چند نمونه از تحقیقات کیفی:

. گل آفتابگردان بوی تازه ای داشت که دفتر را پر کرده بود.
. تمام نان شیرینی‌هایی که لقمه‌هایی از آن‌ها گرفته شده بود، پنیر خامه‌ای داشتند.
. مرد موهای بلوند با کلاه آبی داشت.

داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟
داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟ – تزیسمی

تفاوت بین داده های کیفی و کمی چیست؟

وقتی نوبت به انجام تحقیقات داده‌ها می‌رسد، به جمع‌آوری، فرضیه‌ها و روش‌های تحلیل متفاوتی نیاز دارید، بنابراین درک تفاوت‌های کلیدی بین داده‌های کمی و کیفی مهم است:

. داده های کمی مبتنی بر اعداد، قابل شمارش یا اندازه گیری هستند. داده های کیفی مبتنی بر تفسیر، توصیفی و مرتبط با زبان هستند.
. داده های کمی به ما می گوید که چه تعداد، چه مقدار یا چند بار در محاسبات انجام می شود. داده‌های کیفی می‌توانند به ما کمک کنند تا بفهمیم چرا، چگونه، یا در پس رفتارهای خاص چه اتفاقی افتاده است.
. داده های کمی ثابت و جهانی هستند. داده های کیفی ذهنی و منحصر به فرد هستند.
. روش تحقیق کمی اندازه گیری و شمارش است. روش تحقیق کیفی، مصاحبه و مشاهده است.
. داده های کمی با استفاده از تجزیه و تحلیل آماری تجزیه و تحلیل می شوند. داده های کیفی با گروه بندی داده ها به دسته ها و مضامین تجزیه و تحلیل می شوند.

مزایا و معایب داده های کمی چیست؟

هر نوع مجموعه داده مزایا و معایب خاص خود را دارد.

مزایای داده های کمی

. جمع آوری آن نسبتاً سریع و آسان است و نتیجه گیری از آن آسان تر است.
. هنگامی که داده های کمی را جمع آوری می کنید، نوع نتایج به شما می گوید که کدام آزمون های آماری برای استفاده مناسب هستند.
. در نتیجه، تفسیر داده‌های شما و ارائه آن یافته‌ها ساده است و کمتر در معرض خطا و ذهنیت است.

مزیت دیگر این است که می توانید آن را تکرار کنید. تکرار یک مطالعه امکان پذیر است زیرا مجموعه داده های شما برای کاربردهای بعدی قابل اندازه گیری و ملموس است.

معایب داده های کمی

. داده های کمی همیشه داستان کامل را به شما نمی گویند (بدون توجه به دیدگاه).
. با اطلاعات متزلزل، می تواند بی نتیجه باشد.
. تحقیقات کمی می تواند محدود باشد، که می تواند منجر به نادیده گرفتن موضوعات و روابط گسترده تر شود.
. با تمرکز صرف بر روی اعداد، خطر از دست دادن اطلاعات تمرکز بزرگتر وجود دارد که می تواند مفید باشد.

مزایا و معایب داده های کیفی چیست؟

مزایای داده های کیفی

. داده های کیفی بینش های غنی و عمیقی را ارائه می دهد و به شما امکان می دهد زمینه را بررسی کنید.
. برای اهداف اکتشافی عالی است.
. تحقیقات کیفی یک عنصر پیش بینی کننده برای داده های پیوسته ارائه می دهد.

معایب داده های کیفی

. این یک شکل آماری معرف جمع‌آوری داده نیست زیرا به تجربه میزبان (که می‌تواند داده‌ها را از دست بدهد) متکی است.
. همچنین می‌تواند به چندین جلسه داده نیاز داشته باشد که می‌تواند منجر به نتایج گمراه‌کننده شود.

نکته اصلی این است که انجام یک تجزیه و تحلیل داده موفق بدون هر دو دشوار است. هر دو مزایا و معایب خود را دارند و به نوعی مکمل یکدیگر هستند.

روش های جمع آوری داده های کمی و کیفی چیست؟

برای تجزیه و تحلیل هر دو نوع داده، البته ابتدا باید اطلاعات را جمع آوری کنید.

روش‌های تحقیق کیفی انعطاف‌پذیرتر هستند و از سؤالات باز استفاده می‌کنند. روش های جمع آوری داده های کمی بر رویکردهای بسیار کنترل شده و اطلاعات عددی تمرکز دارند.

روش های جمع آوری داده های کمی

نظرسنجی ها
نظرسنجی یکی از رایج ترین روش های تحقیق با داده های کمی است که شامل پرسش از گروه بزرگی از افراد می شود. سؤالات معمولاً بسته هستند و برای همه شرکت کنندگان یکسان است. پرسشنامه نامشخص می تواند منجر به تحریف نتایج تحقیق شود.

نظرسنجی ها
مشابه نظرسنجی ها، نظرسنجی ها داده های کمی را به دست می دهند. به این معنا که شما از تعدادی از افراد نظرسنجی می‌کنید و مقدار عددی را برای تعداد پاسخ‌دهندگان به هر پاسخ اعمال می‌کنید.

آزمایش
آزمایش یکی دیگر از روش های رایج است که معمولاً شامل یک گروه کنترل و یک گروه آزمایش می شود. آزمایش کنترل شده است و شرایط را می توان بر اساس آن دستکاری کرد. شما می توانید هر نوع رکوردی را که مربوط به آزمایش باشد بررسی کنید، بنابراین داده ها گسترده است.

یا می توانید آن را با هم ترکیب کنید – از روش های ترکیبی هر دو برای ترکیب داده های کمی و کیفی استفاده کنید.

بهترین روش‌های هر یک به نگاه کردن به اطلاعات زیر دریچه‌ای وسیع‌تر کمک می‌کند تا دیدگاهی منحصربه‌فرد داشته باشید. استفاده از هر دو روش مفید است زیرا آنها داده های غنی و قابل اعتماد را جمع آوری می کنند، که می تواند بیشتر آزمایش و تکرار شود.

آزمایش‌های کنترل‌شده، آزمایش‌های A/B، آزمایش‌های کور و بسیاری دیگر در این دسته قرار می‌گیرند.

روش های جمع آوری داده های کیفی

مصاحبه ها
مصاحبه رایج ترین روش تحقیق کیفی است. این روش شامل تعامل شخصی (چه در زندگی واقعی یا مجازی) با یک شرکت کننده است. بیشتر برای بررسی نگرش ها و نظرات در مورد مسائل خاص استفاده می شود.

مصاحبه روش های بسیار محبوبی برای جمع آوری داده ها در طراحی محصول است.

گروه های متمرکز
تجزیه و تحلیل داده ها توسط گروه متمرکز روش دیگری است که در آن شرکت کنندگان توسط میزبان برای جمع آوری داده ها هدایت می شوند. در یک گروه (چه به صورت حضوری یا آنلاین)، هر یک از اعضا نظر خود را به اشتراک می‌گذارند و

داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟
داده های کیفی در مقابل داده های کمی: تفاوت چیست؟ – تزیسمی

نمونه ای از تفاوت بین داده های کمی و کیفی چیست؟

به احتمال زیاد امروز به تنهایی با داده های کمی و کیفی مواجه شده اید. برای یادگیرنده بصری، در اینجا چند نمونه از داده های کمی و کیفی آورده شده است:

نمونه داده های کمی

. مشتری 13 بار روی دکمه کلیک کرده است.
. مهندس امروز 34 بلیط پشتیبانی را حل و فصل کرده است.
. این تیم در این ماه 7 ارتقا را تکمیل کرده است.
. در این ماه 14 کارتن تخم مرغ خریداری شد.

نمونه داده های کیفی

. مدیر من موهای قهوه ای مجعد و چشمان آبی دارد.
. همکار من بامزه، پر سر و صدا و شنونده خوبی است.
. مشتری چهره بسیار صمیمی و خنده ای مسری دارد.
. تخم مرغ خوشمزه بود

تفاوت اساسی این است که یک نوع داده به اصول اولیه و دیگری به صورت توصیفی پاسخ می دهد.

این برای کیفیت و تجزیه و تحلیل داده ها چه معنایی دارد؟ اگر فقط داده‌های کمی را تجزیه و تحلیل کرده باشید، دلایل اصلی را در پس آنچه که مجموعه داده‌ها را معنادار می‌کند، از دست خواهید داد. برای اینکه واقعاً از داده ها یاد بگیرید و واقعاً از مشتریان خود یاد بگیرید، به هر دو نیاز دارید.

کدام نوع برای تجزیه و تحلیل داده ها بهتر است؟

بنابراین چگونه تعیین می کنید که کدام نوع برای تجزیه و تحلیل داده ها بهتر است؟

داده های کمی ساختار یافته و پاسخگو هستند. این نوع داده ها به گونه ای قالب بندی شده اند که می توان آنها را سازماندهی، مرتب کرد و جستجو کرد. به این داده‌ها به‌عنوان اعداد و مقادیر موجود در صفحات گسترده فکر کنید – در نهایت، شما به فرمول Excel اعتماد خواهید کرد.

داده های کیفی بدون ساختار در نظر گرفته می شوند. این نوع داده ها به صورت ذهنی، فردی و شخصی شکل بندی شده اند (و شناخته شده اند). هر چیزی می رود. به همین دلیل، اگر داده های کیفی تنها داده در مطالعه باشد، پایین تر است. با این حال، هنوز هم ارزشمند است.

از آنجایی که داده های کمی دقیق تر هستند، معمولاً برای تجزیه و تحلیل داده ها ترجیح داده می شوند. اعداد دروغ نمی گویند اما برای تجزیه و تحلیل کامل آماری، استفاده از هر دو روش کیفی و کمی بهترین نتایج را به همراه دارد.

یک دیدگاه ثبت کنید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *