Qualitativ vs. Quantitative Daten für Anfänger

Datenanalyse ist eine Technik, bei der statistische oder logische Methoden zur Veranschaulichung und Auswertung von Daten eingesetzt werden.

Diese Analyse umfasst eine vollständige Zusammenfassung der Informationen, die weiter verwendet werden, um das Endergebnis zu sammeln und darzustellen, damit es die wesentlichen Erkenntnisse oder Optionen kommuniziert.

Dieser Prozess erfordert jedoch, dass Sie zwischen den von Ihnen gesammelten Daten unterscheiden. Und um den Datenanalyseprozess zu vereinfachen, ist es wichtig, die beiden Methoden zu verstehen – qualitative Daten und quantitative Daten.

Qualitative und quantitative Daten werden erstellt, beobachtet, validiert und gesammelt.

Sie können die Daten in Form von Zahlen, Fakten, Messungen, Aufzeichnungen, Notizbüchern, Videos, Bildern usw. in digitaler oder nicht digitaler Form anzeigen.

Es gibt jedoch viele Unterschiede zwischen den beiden. Und um einen davon in Ihren Projekten auszuwählen, müssen Sie jeden von ihnen separat verstehen und wissen, wie sie sich unterscheiden.

Lernen wir also die Unterschiede zwischen qualitativen und quantitativen Daten kennen.

Qualitative vs. quantitative Daten: Was sind sie?

Um diese Begriffe besser zu verstehen, konzentrieren Sie sich zunächst darauf – ersterer ist interpretativ, explorativ und subjektiv, während letzterer schlüssig, objektiv und auf den Punkt gebracht ist.

Qualitative Daten

Qualitative Daten sind einfache Informationen, die nicht gemessen, in Zahlen ausgedrückt oder gezählt werden können. Die Informationen werden aus Audio, Bildern, Text usw. gesammelt und über Visualisierungstools wie Concept Maps, Zeitleisten, Infografiken und mehr geteilt.

Wenn beispielsweise ein Benutzer Ihre Website besucht und einige der Produkte in den Einkaufswagen legt, aber den Einkaufswagen verlässt, besteht Ihre Arbeit darin, das „Warum“ und „Wie“ zu untersuchen, z. B. warum der Besucher den Einkaufswagen verlassen hat und wie sich ein Benutzer fühlt über Ihre Website oder Produkte. Hier steht „Qualität“ im Vordergrund; Daher müssen Sie Erkenntnisse aus den qualitativen Daten gewinnen.

Im obigen Beispiel braucht man keine Zahlen, um den Grund für ein solches Nutzerverhalten zu kennen, sondern um sie nach der Ursache und ihren Erfahrungen zu fragen. Mit anderen Worten, qualitative Daten sind eine Bezeichnung oder ein Begriff, der zur Beschreibung von Eigenschaften bestimmter Dinge verwendet wird, z. B. die Bezeichnung eines Eiscremegeschmacks als Schokolade oder die Beschreibung des Meeres als blau.

Qualitative Daten sind eine nicht statistische Form und sind typischerweise halbstrukturiert oder unstrukturiert, was bedeutet, dass Sie für diese Art von Daten keine harten Zahlen durch Grafiken und Diagramme erhalten müssen. Stattdessen werden sie durch ihre Formulare, Bezeichnungen, Attribute, Eigenschaften und andere Kennungen gekennzeichnet.

Es kann durch Dokumente, Texte, Videoaufzeichnungen, Audioaufzeichnungen, Fokusgruppen, Interviewtranskripte, Notizen und Beobachtungen generiert werden. Identifikationsnummern wie Führerscheinnummern oder Sozialversicherungsnummern fallen jedoch unter qualitative Daten, da sie eindeutig und kategorisch für eine Person sind.

Beispiele: Goldene Knöpfe, glatte Oberfläche, tiefes Braun, amerikanischer Nussgeschmack, in Italien gebaut, grüne Hemden, blaues Meer, schöne Bilder und so weiter.

Quantitative Daten

Quantitative Daten sind einfache Informationen, die in Zahlenwerten gemessen oder gezählt werden können. Dies kann als quantifizierbare Daten bezeichnet werden, die Forscher verwenden, um statistische Analysen und mathematische Berechnungen zu erhalten, um auf der Grundlage der Ableitungen Qualitätsentscheidungen zu treffen.

Diese Arten von Daten beantworten Fragen wie „wie viele?“, „wie oft?“. und wie viel?‘. Quantitative Daten lassen sich leicht mit mathematischen Techniken verifizieren und auswerten. Lassen Sie uns anhand eines Beispiels verstehen:

Eine Person fragt den Ladenbesitzer: „Wie viel kostet dieser Drucker?“

Es ist eine quantitative Frage, Daten wie den Preis für verschiedene Geräte zu sammeln. Werte sind mit den meisten Messparametern wie Kilogramm für Gewicht, Pfund, Dollar für Kosten und mehr verbunden.

Quantitative Daten werden für statistische Analysen über Umfragen, Fragebögen, Umfragen usw. gesammelt. Vereinfacht kann man sagen, dass die Informationen, die „quantifiziert“ werden können, quantitative Daten genannt werden. Es hat einen strukturierten Charakter und kann anhand von Statistiken und Berichten berechnet werden, was bedeutet, dass es definiert und starr ist.

Quantitative Daten sind viel geschlossener und prägnanter als sie durch Tests, Umfragen, Experimente, Metriken, Marktberichte und mehr generiert werden können.

Beispiele: Gewicht in Kilogramm, Anzahl der Wochen in einem Monat, Größe in Zoll oder Fuß, Entfernung in Kilometern oder Meilen, Alter in Jahren oder Monaten, Umsatz in Dollar, Länge in Zentimetern und so weiter.

Qualitative vs. quantitative Daten: Unterschiede

Qualitative und quantitative Daten – beide haben in allen Bereichen den gleichen Stellenwert. Um sie besser zu verstehen, müssen wir sehen, wo sie sich in Bezug auf ihre Kriterien, Funktionen, Art und mehr unterscheiden.

Lassen Sie uns zuerst einige grundlegende Unterschiede verstehen:

• Die Daten, bei denen die Klassifizierung von Objekten von der Qualität oder den Attributen abhängt, werden als qualitative Daten bezeichnet. Im Gegensatz dazu werden die Daten, die gezählt oder in Zahlen ausgedrückt werden können, als quantitative Daten bezeichnet.
• Qualitative Daten beruhen auf dem Verständnis zwischen Personen, Emotionen, Farben usw. Andererseits beruhen quantitative Daten auf Werten, bei denen Sie die Ergebnisse in Statistiken erhalten, um Entscheidungen zu treffen.
• Bei qualitativen Daten werden verbale Informationen gesammelt, aber bei quantitativen Daten werden messbare Informationen gesammelt.
• Qualitative Daten entwickeln ein anfängliches Verständnis, aber quantitative Daten empfehlen eine endgültige Aktion.

Bis jetzt haben wir das Hauptkonzept hinter beiden Datentypen verstanden. Jetzt werden wir uns mit einigen wichtigen Unterschieden zwischen den beiden befassen.

Auf geht’s!

KriterienQualitative DatenQuantitative DatenDefinitionQualitative Datenanalyse ist eine einfache Technik, die verwendet wird, um ein Verständnis der Sozial- und Geisteswissenschaften zu entwickeln, um das Endergebnis zu erhalten. Quantitative Datenanalyse ist eine Technik, die verwendet wird, um harte Fakten und numerische Informationen durch logische und mathematische Techniken zu generieren. DatenEs enthält Daten wie Religion, Nationalität, die Farbe bestimmter Dinge, Geschmack, Geschlecht und mehr. Es enthält Gewicht, Masse, Größe, Größe, Preis und mehr. Ansatz Es folgt einer subjektiven Analyse, die in nicht statistischen Daten enthalten ist kann nicht berechnet werden. Es folgt eine objektive Analyse, die durch mathematische Ableitungen leicht berechnet werden kann. AnalyseDie Analyse bezieht sich darauf, warum eine Entwicklung stattfindet, wie sich ein Benutzer fühlt, warum der Warenkorb abgebrochen wird usw. Die Analyse hier erklärt die Anzahl oder Quantität der Entwicklung, ebenso wie die Warenkorbabbruchrate.StichprobeHier ist die Stichprobe nicht repräsentativ und durchweg klein des gesamten Prozesses. Die Stichprobe ist umfangreich und kann verallgemeinert werden. Erhebungsmethoden Qualitative Daten können anhand schriftlicher Dokumente, Interviews, Beobachtungen usw. erhoben werden. Quantitative Daten werden anhand von Experimenten, Interviews, Beobachtungen, Erhebungen, Umfragen usw. erhoben. Datentyp Es ist Text -basiert.Es ist zahlenbasiert.ErgebnisseDie Ergebnisse werden zur Analyse der Daten aggregiert oder einfach übertragen.Hier hängen die Ergebnisse von der Variation durch Grafiken und Diagramme ab. ElementeWörter, Objekte, Bilder usw.Numerische und grafische Informationen

Beispiele aus der Praxis

Beispiel 1: (Büroraum)

Büroraum bezieht sich auf beide Datentypen, abhängig von den Funktionen jedes Elements.

Qualitative Daten

• Groß und geräumig
• Tolles natürliches Licht
• Großer Speisekammerbereich
• Kühler Wasserbrunnen
• Auffällige Wandfarben
• Schöne Bilderrahmen
• Großer Raum für Indoor-Spiele

Quantitative Daten

• 12000 Quadratmeter Nutzfläche
• Anzahl der Etagen
• Anzahl der Fenster
• Anzahl der Türen
• Anzahl der LEDs
• Anzahl der Systeme

Beispiel 2: (Artikel auf einer Website)

Qualitative Daten

• Art des Artikels
• Qualität des Artikels wie Rechtschreibung, Grammatik, Zeichensetzung etc.
• Wie Leser darüber denken
• Wie gut es das Thema und die Begriffe beschreibt
• Qualität der verwendeten Videos und Audios

Quantitative Daten

• Wortzahl
• Anzahl der verwendeten Bilder
• Engagement wie Kommentare, Seitenaufrufe usw.
• Ladezeit
• Anzahl der generierten Leads

Beispiel 3: (Hochschulbereich)

Qualitative Daten

• Große und dichte Bäume
• Helle Farben
• Architektur der nächsten Generation
• Intelligente Lichter und Ventilatoren
• Große Klassenzimmer
• Cooler Beamer
• Qualitätsbücher

Quantitative Daten

• Anzahl der Klassenzimmer
• Anzahl der Blöcke
• Anzahl der Lüftungsschlitze
• Ein Quadratmeter des Parkplatzes
• Klassengröße
• Anzahl Bänke
• Anzahl der Etagen

Qualitative Daten vs. Quantitative Daten: Typen

Arten qualitativer Daten

Statistiker und Forscher kategorisieren qualitative Daten in drei Typen:

• Binäre Daten: Wenn Sie ein Element als gut oder schlecht, hart oder weich, richtig oder falsch, frisch oder veraltet usw. bezeichnen, werden es als binäre Daten bezeichnet. Mit anderen Worten, es handelt sich um qualitative Daten, die Sie durch sich gegenseitig ausschließende Merkmale charakterisieren können, was bedeutet, dass sie nicht gleichzeitig auftreten können. Statistiker verwenden diese Daten, um ein Modell zu erstellen, das die Art dieses Elements vorhersagt.
• Nominaldaten: Sie werden auch als beschriftete, nominalskalierte oder benannte Daten bezeichnet. Dies ist eine Art von Daten, die Sie verwenden können, um etwas zu benennen, ohne einen numerischen Wert zu nennen.

  Wenn Sie beispielsweise eine Gruppe von Artikeln nach Farbe bilden, können Sie jeden Artikel direkt entsprechend seiner Farbe kennzeichnen. Forscher verwenden diese nominalen Daten, um zwischen den Informationen, wie z. B. Farbe, zu unterscheiden. Dieser Typ kann auch von Statistikern und Forschern verwendet werden, um eine Multiple-Choice-Umfrage zu erstellen, um zu wissen, welche gut ist.

• Ordinale Daten: Ordinale Daten sind eine Art qualitativer Daten, die in einer bestimmten Skala oder Reihenfolge kategorisiert sind. Es ist ein wesentlicher Schritt zur Erhebung von Daten.

  Wenn ein Responder beispielsweise das Service-Zufriedenheitsniveau auf einer Skala von 1 bis 10 eingibt, sammelt er Daten gemäß den Eingaben. Hier gibt es keine Standardskala, an der der Unterschied zwischen den einzelnen gemessen werden kann. Einige Beispiele sind die Likert-Skala, die Intervallskala usw.

Arten quantitativer Daten

Quantitative Daten werden in zwei Haupttypen unterteilt – diskrete und kontinuierliche Daten. Lassen Sie uns sie nacheinander verstehen.

Diskrete Daten

Diskrete Daten sind die Art quantitativer Daten, die nur Zahlenzählungen enthalten. Dies beinhaltet keine Art von Messungen wie Länge, Gewicht, Größe usw.

Beispielsweise die Anzahl der Schüler, die Anzahl der Tage, die Anzahl der Deckenventilatoren, das Alter einer Person und mehr.

Beim Identifizieren diskreter Daten müssen Sie mehrere Fragen verwenden, um zu differenzieren, wie zum Beispiel:

• Kann es gezählt werden?
• Kann es geteilt werden?
• Kann es gemessen werden?

Usw…

Diskrete Daten werden auch als Attributdaten bezeichnet, die nicht in kleinere Teile zerlegt werden können. Man kann sagen, dass es entweder abzählbar endlich oder unendlich ist.

Beispiel: Die abzählbar endlichen Daten sind die beliebige Menge von A = {1,2,3,4,….,n; wobei n eine Zahl kleiner als unendlich ist}. Die abzählbar unendlichen Daten sind die beliebige Menge B = { 1,2,3,….}.

Kontinuierliche Daten

Es handelt sich um einen quantitativen Datentyp, der auf einer Messskala platziert werden kann, was bedeutet, dass dieser numerische Werte annimmt, die in kleinere Teile zerlegt werden können. Sie können kontinuierliche Daten als überabzählbar endlich und überabzählbar unendlich bezeichnen.

Beispielsweise wird der CGPA von Schülern auf einer 10-Punkte-Skala gemessen. Hier können Sie sagen, dass ein Schüler zwischen 0 und 10 Punkten erzielen kann, darunter 8,5, 1,57, 4,65, 2,68, 9,8 usw. Diese Daten können als überzählig endliche kontinuierliche Daten klassifiziert werden, da sie eine obere und eine untere Grenze haben.

In ähnlicher Weise können Sie das Beispiel von unabzählbar unendlichen Daten nehmen. Es ist die Menge der reellen Zahlen, R = {….,-1,0,1,….}. In diesem Szenario haben die Daten weder eine Obergrenze noch eine Untergrenze.

Kontinuierliche Daten werden wiederum in zwei Typen unterteilt:

Intervalldaten

Verhältnisdaten

Intervalldaten sind eine einfache Technik, die entlang einer Skala gemessen werden kann, bei der jeder Punkt im gleichen Abstand voneinander platziert ist. Andererseits sind Verhältnisdaten die Erweiterung von Intervalldaten. Es hat den ultimativen Nutzen, wenn wir über die genaue Datenmessung sprechen. Verhältnisdaten geben Aufschluss über die Reihenfolge, die genaue Entfernung und mehr.

Möglichkeiten zur Generierung qualitativer und quantitativer Daten

Bevor wir näher auf die verschiedenen Datenerhebungsmethoden für qualitative und quantitative Daten eingehen, versuchen wir zunächst, die Arten der Datenerhebung zu verstehen.

Die Datenerhebungsmethoden sind wie folgt:

• Umfragen, Fragebögen und Quiz
• Vorstellungsgespräche
• Schwerpunktgruppen
• Direkte Beobachtungen
• Unterlagen

Datenerhebungsmethoden können in quantitative und qualitative Datentypen eingeteilt werden.

Qualitative Datenerhebungsmethoden

• Fragebögen und offene Umfragen: Dies ist die am häufigsten verwendete Methode, um Daten durch verschiedene Fragebögen und offene Umfragen zu sammeln oder zu sammeln. Es ermöglicht den Befragten, Antworten viel flexibler zu geben. Es enthält keine vordefinierten Antworten oder Optionen, die es einem Benutzer ermöglichen, frei zu schreiben.
• 1-on-1-Interviews: Dies wird auch als Face-to-Face-Interview bezeichnet, das als gängige Art der Datenerhebungsmethode für qualitative Daten verwendet wird. Hier können Sie ganz einfach Daten aus dem Interview sammeln. Diese Technik kommt insbesondere dann zum Einsatz, wenn Sie stark personalisierte Daten erheben möchten.
• Fokusgruppen: Fokusgruppen sind ebenfalls eine Interviewmethode. Aber statt eines 1-on-1-Interviews führt es eine Gruppendiskussion. Hier sind die Ressourcen in Bezug auf Geld, Zeit usw. nicht begrenzt. Es ist sehr praktisch.
  Wenn Sie beispielsweise eine Studie über die Rehabilitation jugendlicher Drogenkonsumenten durchführen, müssen alle Mitglieder der Gruppe Teenager sein, die sich von der Drogenabhängigkeit erholen.
• Direkte Beobachtung: Dies ist die passivste Art der Datenerfassung. Der Datensammler tritt an die Stelle des Teilnehmers, beobachtet die Umgebung genau und nimmt neben Audio oder Video auch Fotos auf. Dies führt zu Verzerrungen in der Natur, da es sich um direkte Beobachtung handelt.

Quantitative Datenerhebungsmethoden

• Online-Quiz und geschlossene Umfragen: Diese Methode basiert auf Fragen, bei denen die Befragten aus den Optionen wählen können. Es ist in Typen unterteilt – kategorisch und Verhältnis/Intervalle.

Kategoriale Fragen können als dichotome (Ja oder Nein), Checkbox-Fragen und Multiple-Choice-Fragen kategorisiert werden. Im Vergleich dazu bestehen Intervallfragen aus Likert-Skala, Matrixfragen, Bewertungsskala usw.

Vorteile quantitativer Daten gegenüber qualitativen Daten

Quantitative Daten haben viele Vorteile gegenüber qualitativen Daten, da Sie leicht messen und ein Diagramm oder einen Bericht daraus erstellen können. Es dauert auch weniger Zeit im Vergleich zu den qualitativen Daten. Diese Technik wird verwendet, wenn Sie nicht wissen, was Sie erwartet.

Lassen Sie uns die Vorteile quantitativer gegenüber qualitativen Daten verstehen:

• Wissenschaftlicher
• Steuerung empfindlich
• Weniger objektiv
• Fokussiert
• Kann mit größeren Stichproben umgehen
• Angeordnet in einer einfachen Methode
• Wiederholbar
• Zuordenbar
• Strukturiert
• Verallgemeinerbar
• Konsistent
• Schnell und zeitsparend
• Nützlich für Qualitätsentscheidungen
• Akzeptablere Daten
• Gut erreichbar
• Kann Stichproben verwenden
• Erfordert keine direkte Beobachtung

Fazit

Qualitative Daten sind im Vergleich zu quantitativen Daten schwer zu analysieren. Es verwendet gängige Ansätze wie qualitative Inhaltsanalyse, thematische Analyse und Diskursanalyse. Quantitative Daten hingegen basieren auf Zahlen oder Werten, die SPSS, R oder Excel verwenden, um Dinge wie durchschnittliche Punktzahlen, die Häufigkeit, mit der eine bestimmte Frage gestellt wird, Gültigkeit usw. zu berechnen. Die Ergebnisse werden in Tabellen oder angegeben Grafiken.

Dieser Beitrag soll Ihnen helfen, den Unterschied zwischen qualitativen und quantitativen Daten zu verstehen und zu verstehen, was Sie für welche Anwendung wählen sollten.