Якісний Vs. Кількісні дані для початківців

Аналіз даних — це техніка, у якій статистичні або логічні методи використовуються для ілюстрації та оцінки даних.

Цей аналіз передбачає повний підсумок інформації, яка надалі використовується для збору та представлення кінцевого результату, щоб передавати основні висновки або варіанти.

Але цей процес вимагає, щоб ви розрізняли дані, які ви зібрали. А щоб спростити процес аналізу даних, важливо розуміти дві методології – якісні та кількісні дані.

Якісні та кількісні дані – це те, що створюється, спостерігається, підтверджується та збирається.

Ви можете переглядати дані у формі цифр, фактів, вимірювань, записів, блокнотів, відео, зображень тощо в цифровому чи нецифровому форматі.

Однак між ними є багато відмінностей. І щоб вибрати один з них у своїх проектах, ви повинні розуміти кожен з них окремо і чим вони відрізняються.

Отже, давайте дізнаємося про відмінності між якісними та кількісними даними.

Якісні та кількісні дані: що це таке?

Щоб краще зрозуміти ці терміни, спершу зосередьтеся на цьому: перший є інтерпретаційним, дослідницьким і суб’єктивним, тоді як другий є переконливим, об’єктивним і по суті.

Якісні дані

Якісні дані — це проста інформація, яку неможливо виміряти, виразити в цифрах або порахувати. Інформація збирається з аудіо, зображень, тексту тощо та поширюється за допомогою інструментів візуалізації, таких як концептуальні карти, часові шкали, інфографіка тощо.

Наприклад, коли користувач відвідує ваш веб-сайт і додає деякі продукти в кошик, але залишає кошик для покупок, ваша робота полягає в дослідженні «чому» і «як», наприклад, чому відвідувач покинув кошик для покупок і що відчуває користувач про ваш сайт або продукти. Тут «якість» знаходиться в основному кадрі; отже, вам потрібно отримати уявлення з якісних даних.

У наведеному вище прикладі вам не потрібні цифри, щоб знати причину такої поведінки користувачів, але потрібно запитати їх про причину та їхній досвід. Іншими словами, якісні дані — це позначка або термін, який використовується для опису характеристик певних речей, наприклад, позначення смаку морозива як шоколадного або опису моря як синього.

Якісні дані є нестатистичною формою та зазвичай є напівструктурованими або неструктурованими, що означає, що для цього типу даних вам не потрібно отримувати чіткі цифри за допомогою графіків і діаграм. Натомість вони характеризуються своїми формами, мітками, атрибутами, властивостями та іншими ідентифікаторами.

Його можна створити за допомогою документів, текстів, відеозаписів, аудіозаписів, фокус-груп, стенограм інтерв’ю, нотаток і спостережень. Однак ідентифікаційні номери, такі як номери водійських прав або номери соціального страхування, належать до якісних даних, оскільки вони унікальні та категоричні для однієї особи.

Приклади: золотисті ручки, гладка обробка, темно-коричневий, смак американських горіхів, виготовлений в Італії, зелені сорочки, блакитний океан, красиві малюнки тощо.

Кількісні дані

Кількісні дані — це проста інформація, яку можна виміряти або порахувати в числових значеннях. Це можна назвати будь-якими кількісно визначеними даними, які дослідники використовують для статистичного аналізу та математичних розрахунків для прийняття якісних рішень на основі похідних даних.

Ці типи даних відповідають на такі запитання, як «скільки?», «як часто?» і «скільки?». Кількісні дані можна легко перевірити та оцінити за допомогою математичних методів. Розберемося на прикладі:

  Як отримати доступ до спільної папки VMWare в Ubuntu

Людина запитує власника магазину: «Скільки коштує цей принтер?»

Це кількісне питання для збору даних, таких як ціна для різних пристроїв. Значення пов’язані з найбільш вимірювальними параметрами, такими як кілограми для ваги, фунти, долари для вартості тощо.

Кількісні дані збираються для статистичного аналізу за допомогою опитувань, анкет, опитувань тощо. Простіше кажучи, можна сказати, що інформація, яку можна «кількісно визначити», називається кількісними даними. Він структурований за своєю природою і може бути розрахований за допомогою статистичних даних і звітів, що означає, що він визначений і жорсткий.

Кількісні дані набагато більш закриті та лаконічні, тому їх можна отримати за допомогою тестів, опитувань, експериментів, показників, ринкових звітів тощо.

Приклади: вага в кілограмах, кількість тижнів у місяці, зріст у дюймах або футах, відстань у кілометрах або милях, вік у роках або місяцях, дохід у доларах, довжина в сантиметрах тощо.

Якісні та кількісні дані: відмінності

Якісні та кількісні дані – обидва займають однакове місце в кожній галузі. Щоб краще зрозуміти кожен, нам потрібно побачити, чим вони відрізняються за своїми критеріями, функціями, природою тощо.

Давайте спочатку розберемося з деякими основними відмінностями:

  • Дані, в яких класифікація об’єктів залежить від якості або атрибутів, називаються якісними даними. Навпаки, дані, які можна порахувати або виразити в числах, називаються кількісними даними.
  • Якісні дані ґрунтуються на взаєморозумінні між людьми, емоціях, кольорі тощо. З іншого боку, кількісні дані ґрунтуються на значеннях, за якими ви отримаєте статистичні результати для прийняття рішень.
  • У якісних даних збирається словесна інформація, але в кількісних даних збирається вимірна інформація.
  • Якісні дані розвивають початкове розуміння, але кількісні дані рекомендують остаточну дію.

Наразі ми зрозуміли основну концепцію обох типів даних. Тепер ми розглянемо деякі ключові відмінності між ними.

Ось і ми!

КритеріїЯкісні даніВизначення кількісних данихЯкісний аналіз даних — це проста методика, яка використовується для розвитку розуміння соціальних і гуманітарних наук для отримання кінцевого результату.Кількісний аналіз даних — це техніка, яка використовується для отримання достовірних фактів і числової інформації за допомогою логічних і математичних методів. DataIt містить такі дані, як релігія, національність, колір певних речей, смак, стать тощо. Він містить вагу, масу, розмір, зріст, ціну тощо. Підхід. Це слідує суб’єктивному аналізу, який включає нестатистичні дані, які не можна обчислити. Це слідує об’єктивному аналізу, який можна легко обчислити за допомогою математичних виводів. АналізАналіз стосується того, чому відбувається розробка, як почувається користувач, чому кошик залишено тощо. Аналіз тут пояснює кількість або кількість розробок, як-от рівень залишення кошика. Зразок Тут вибірка нерепрезентативна та невелика в усьому весь процес. Вибірка велика і може бути узагальненою. Методи збору. Якісні дані можна зібрати за допомогою письмових документів, інтерв’ю, спостережень тощо. Кількісні дані збирають за допомогою експериментів, інтерв’ю, спостережень, опитувань, опитувань тощо. Тип даних Це текст -based.Це базується на числах.ResultsРезультати агрегуються для аналізу даних або просто передаються.Тут результати залежать від варіації на графіках і діаграмах. ЕлементиСлова, предмети, малюнки тощо. Числова та графічна інформація

Приклади з життя

Приклад 1: (Офісне приміщення)

Офісний простір стосується обох типів даних залежно від функцій кожного елемента.

Якісні дані

  • Великий і просторий
  • Чудове природне освітлення
  • Велика площа комори
  • Фонтан прохолодної води
  • Фарби для стін, що привертають увагу
  • Гарні рамки для картин
  • Великий простір для ігор в приміщенні

Кількісні дані

  • 12000 квадратних футів площі
  • Кількість поверхів
  • Кількість вікон
  • Кількість дверей
  • Кількість світлодіодів
  • Кількість систем

Приклад 2: (Стаття на сайті)

Якісні дані

  • Характер статті
  • Якість статті, як-от правопис, граматика, пунктуація тощо.
  • Як до цього ставляться читачі
  • Наскільки добре він описує тему та терміни
  • Якість використовуваних відео та аудіо
  Як налаштувати панель справ у Outlook

Кількісні дані

  • Підрахунок слів
  • Кількість використаних зображень
  • Залучення, як-от коментарі, перегляди сторінок тощо.
  • Час завантаження
  • Кількість згенерованих потенційних клієнтів

Приклад 3: (район університету)

Якісні дані

  • Великі і щільні дерева
  • Яскраві кольори
  • Архітектура нового покоління
  • Розумні світильники та вентилятори
  • Великі класи
  • Крутий проектор
  • Якісні книги

Кількісні дані

  • Кількість аудиторій
  • Кількість блоків
  • Кількість вентиляційних отворів
  • Квадратний метр паркувального простору
  • Розмір класної кімнати
  • Кількість лавок
  • Кількість поверхів

Якісні дані проти. Кількісні дані: види

Типи якісних даних

Статистики та дослідники поділяють якісні дані на три типи:

  • Двійкові дані: коли ви називаєте елемент хорошим чи поганим, жорстким чи м’яким, правильним чи неправильним, свіжим чи застарілим тощо, це називається двійковими даними. Іншими словами, це якісні дані, які ви можете охарактеризувати через взаємовиключні ознаки, що означає, що вони не можуть відбуватися одночасно. Статистики використовують ці дані для створення моделі, яка передбачає природу цього елемента.
  • Номінальні дані: їх також називають маркованими, номінальними масштабами або іменованими даними. Це тип даних, який можна використовувати, щоб назвати щось, не згадуючи жодного числового значення.

    Наприклад, якщо ви сформуєте групу елементів за кольором, ви можете безпосередньо позначити кожен елемент відповідно до його кольорів. Дослідники використовують ці номінальні дані для розрізнення набору інформації, наприклад кольору. Цей тип також може бути використаний статистиками та дослідниками для створення опитування з кількома варіантами відповідей, щоб дізнатися, який з них хороший.

  • Порядкові дані: Порядкові дані – це тип якісних даних, класифікованих за певною шкалою або порядком. Це важливий крок до збору даних.

    Наприклад, коли відповідач вводить рівень задоволення від обслуговування за шкалою від 1 до 10, він збирає дані відповідно до введених даних. Тут немає стандартної шкали, за якою можна було б виміряти різницю між кожним. Деякі приклади – шкала Лайкерта, інтервальна шкала тощо.

Типи кількісних даних

Кількісні дані поділяються на два основних типи – дискретні та безперервні дані. Давайте розберемося в них по черзі.

Дискретні дані

Дискретні дані — це тип кількісних даних, які містять лише підрахунок чисел. Це не стосується будь-яких типів вимірювань, таких як довжина, вага, зріст тощо.

Наприклад, кількість учнів, кількість днів, кількість стельових вентиляторів, вік людини тощо.

Під час ідентифікації дискретних даних вам потрібно використовувати кілька запитань, щоб диференціювати такі:

  • Чи можна порахувати?
  • Чи можна розділити?
  • Чи можна це виміряти?

І так далі…

Дискретні дані також відомі як дані атрибутів, які не можна розбити на менші частини. Ви можете сказати, що він або лічильно скінченний, або нескінченний.

Приклад: лічильно скінченні дані — це довільний набір A = {1,2,3,4,….,n; де n — число, менше нескінченності}. Зліченно нескінченними даними є довільний набір B = { 1,2,3,….}.

Безперервні дані

Це кількісний тип даних, який можна розмістити на шкалі вимірювання, що означає, що він приймає числові значення, які можна розбити на менші частини. Безперервні дані можна назвати незліченно скінченними та незліченно нескінченними.

Наприклад, CGPA студентів вимірюється за 10-бальною шкалою. Тут можна сказати, що студент може набрати від 0 до 10 балів, включаючи 8,5, 1,57, 4,65, 2,68, 9,8 тощо. Ці дані можна класифікувати як незліченно скінченні безперервні дані, оскільки вони мають верхню та нижню межі.

Подібним чином можна взяти приклад незліченної нескінченної кількості даних. Це набір дійсних чисел, R = {….,-1,0,1,….}. У цьому сценарії дані не мають ні верхньої, ні нижньої межі.

Безперервні дані знову поділяються на два типи:

  • Інтервальні дані
  • Дані співвідношення
  • Інтервальні дані — це простий метод, який можна виміряти за шкалою, де кожна точка розташована на однаковій відстані одна від одної. З іншого боку, дані співвідношення є розширенням інтервальних даних. Він має найбільше застосування, коли ми говоримо про точне вимірювання даних. Дані співвідношення говорять про порядок, точну відстань тощо.

      Як отримати новіше програмне забезпечення на Debian Stable

    Способи генерації якісних і кількісних даних

    Перш ніж глибше розбиратися в різних методах збору якісних і кількісних даних, давайте спочатку спробуємо зрозуміти типи збору даних.

    Методи збору даних такі:

    • Опитування, анкети та вікторини
    • Інтерв’ю
    • Фокус-групи
    • Безпосередні спостереження
    • Документи

    Методи збору даних можна класифікувати на кількісні та якісні типи даних.

    Якісні методи збору даних

    • Анкети та відкриті опитування: це найбільш використовуваний метод для збору даних за допомогою різних анкет та відкритих опитувань. Це дозволяє респондентам давати відповіді набагато гнучкіше. Він не містить попередньо визначених відповідей або варіантів, які дозволяють користувачеві вільно писати.
    • Індивідуальні інтерв’ю: це також називається особистим інтерв’ю, яке використовується як поширений тип методу збору даних для якісних даних. Тут ви можете легко зібрати дані з інтерв’ю. Ця техніка спеціально використовується, коли ви хочете зібрати дуже персоналізовані дані.
    • Фокус-групи: Фокус-група також є методом інтерв’ю. Але замість інтерв’ю 1-на-1 він проводить групову дискусію. Тут ресурси не обмежені в грошах, часі тощо. Це дуже зручно.
      Наприклад, якщо ви проводите дослідження з реабілітації підлітків-наркоманів, то всі члени групи мають бути підлітками, які виліковуються від наркотичної залежності.
    • Пряме спостереження: це найбільш пасивний спосіб збору даних. Збирач даних займає місце учасника, ретельно спостерігає за обстановкою та записує аудіо чи відео, а також фотографії. Це призводить до упередженості в природі, оскільки вона передбачає пряме спостереження.

    Методи збору кількісних даних

    • Онлайн-вікторини та закриті опитування: цей метод базується на запитаннях, які дозволяють респондентам вибирати з варіантів. Він поділяється на типи – категоріальний та коефіцієнт/інтервал.

    Категоричні запитання можна класифікувати як дихотомічні (так чи ні), запитання з прапорцями та запитання з кількома варіантами відповіді. Для порівняння інтервальні запитання складаються зі шкали Лайкерта, матричних питань, рейтингової шкали тощо.

    Переваги кількісних даних над якісними даними

    Кількісні дані мають багато переваг перед якісними, оскільки ви можете легко виміряти та підготувати діаграму чи звіт. Це також займає менше часу порівняно з якісними даними. Ця техніка використовується, коли ви не знаєте, чого очікувати.

    Давайте зрозуміємо переваги кількісних даних над якісними:

    • Більш науково
    • Чутливий контроль
    • Менш об’єктивний
    • Зосереджений
    • Може працювати з більшими зразками
    • Розташований простим методом
    • Повторювані
    • Відносний
    • Структурований
    • Узагальнений
    • Послідовний
    • Швидко та економить час
    • Корисно для прийняття якісних рішень
    • Більш прийнятні дані
    • Дуже доступний
    • Можна використовувати випадкові зразки
    • Не потребує безпосереднього спостереження

    Висновок

    Якісні дані важко аналізувати порівняно з кількісними. Він використовує загальні підходи, такі як якісний аналіз контенту, тематичний аналіз і аналіз дискурсу. З іншого боку, кількісні дані базуються на числах або значеннях, які використовують SPSS, R або Excel для обчислення таких речей, як середні бали, кількість поставлених запитань, валідність тощо. Результати подаються в таблицях або графіки.

    Ця публікація має допомогти вам зрозуміти різницю між якісними та кількісними даними та зрозуміти, що вибрати для якої програми.