Что такое количественные данные? (С методами, преимуществами и примерами)
Обновлено 28 марта 2022 г. | Опубликовано 29 июня 2021 г.
Обновлено 28 марта 2022 г.
Опубликовано 29 июня 2021 г.
Многие специалисты, в том числе исследователи, экономисты и бизнес-лидеры, полагаются на данные, которые помогают им принимать решения. Прежде чем они смогут это сделать, им необходимо собрать и проанализировать данные. Одним из основных типов данных являются количественные данные. В этом руководстве мы обсуждаем количественные данные, включая преимущества количественных исследований, типы количественных данных и способы их сбора.
Что такое количественные данные?
Количественные данные — это данные, представленные в виде числовых значений. Поскольку каждое значение в наборе данных имеет числовое значение, это позволяет выполнять с ним математические вычисления. Количественные данные призваны ответить на такие вопросы, как:
Как много?
Сколько?
Как часто?
Существует два основных типа данных, в том числе количественные и качественные. В то время как количественные данные измеряют вещи в числовой форме, качественные данные измеряют характеристики. Например, в коробке с мелками количество мелков является количественным показателем, а каждый отдельный цвет — качественным. Вы можете найти обе формы данных в исследованиях, но они имеют разное применение и преимущества.
Преимущества количественных данных
Основным преимуществом использования количественных данных является их объективность. Он опирается на конкретные цифры и меньшее количество переменных. Это может помочь устранить предвзятость в исследовании и сделать выводы более точными. Еще одним преимуществом является то, что часто легче получить большие размеры выборки. Качественные исследования данных часто предполагают более глубокое взаимодействие с людьми на личном уровне. Однако количественные данные требуют только числовых ответов. Часто гораздо проще разослать опрос тысячам людей, чем провести с ними интервью.
Это также делает количественные исследования данных, как правило, более рентабельными и быстрыми. Например, часто требуется больше денег для организации интервью с респондентами, чем для предоставления им вопросника. Существует также стоимость времени, которое исследователи тратят на рассмотрение.
Типы количественных данных
Общие типы количественных данных включают в себя:
Счетчики
Счетчики — это когда вы подсчитываете количество чего-то в пределах заданной области. Часто это один из самых простых типов количественных данных для получения, поскольку он может не требовать каких-либо специальных инструментов. Например, количество людей в комнате или количество винограда в миске — это две вещи, на которые можно рассчитывать при получении количественных данных.
Измерения
Измерение чего-либо также дает вам количественные данные. Это включает в себя, если вы измеряете физическую форму объекта, такую как его длина или ширина, или измеряете время, которое занимает процесс. К другим типам измерений относятся:
Скорость
Температура
Высота
Расстояние
Прогнозы
Прогноз — это когда вы делаете оценку будущего подсчета или измерения на основе предыдущих данных. Например, если у вас есть растение высотой 12 дюймов через четыре недели, вы можете предположить, что через пять недель оно вырастет до 15 дюймов. Даже если у вас еще нет фактической информации, вы можете выполнять расчеты с этим прогнозом, превращая его в количественные данные.
Сенсорное измерение
Сенсорная информация, которую вы представляете с помощью числового измерения, является количественными данными. Например, вы можете измерить децибелы, чтобы определить громкость звука. Другой пример — цифровые камеры, использующие датчики для преобразования электромагнитной информации в числовые данные.
Численное представление качественных данных
Иногда для выполнения математических операций с качественными данными вам может понадобиться присвоить им числовые значения. Например, вы можете попросить клиентов оценить ваш продукт по шкале. Хотя мнение человека не является числовым, присвоение ему числового значения позволяет выполнять такие задачи, как определение среднего мнения о продукте.
Количественные методы сбора данных
Ниже приведены наиболее распространенные методы сбора количественных данных:
Наблюдения
Сбор данных с помощью наблюдений, пожалуй, самый простой метод. Вы можете что-то наблюдать и записывать данные. Например, вы можете наблюдать за высотой растения и измерять ее в течение месяца. Вам не нужно производить никаких расчетов. Вы просто документируете то, что видите.
Эксперименты
Использование экспериментов для сбора количественных данных включает создание гипотезы и разработку системы для ее проверки. Человек, проводящий эксперимент, обычно хочет ответить на вопрос и собирает данные, которые помогут ему ответить на него. Например, кто-то может захотеть узнать, лучше ли растут растения под белыми или желтыми лампочками. Затем они выращивали два растения, по одному под каждым типом луковиц, и измеряли результаты.
Опросы
Опрос – это набор вопросов, заданных аудитории. Администраторы опросов используют вопросы с несколькими вариантами ответов, чтобы количественно оценить ответы своей аудитории. В некоторых вопросах респонденту может быть задано числовое значение, в то время как в других администратор опроса может присвоить числовое значение. Например, в опросе респондентов могут попросить оценить свой опыт по шкале. Другой вариант — предоставить респондентам такие варианты, как «плохо», «удовлетворительно», «хорошо» и «отлично», причем каждый вариант имеет числовое значение. В этом случае «плохо» равно единице, а «хорошо» равно трем.
Интервью
Интервью похожи на опросы, но обычно проводятся в небольших группах, часто один на один. Одним из преимуществ использования интервью является то, что интервьюер может задавать более подробные вопросы, которые может быть сложно объяснить в ходе опроса. В то же время респонденты могут давать более развернутые ответы. Однако для проведения интервью также может потребоваться больше времени, чем для проведения опроса.
Количественные методы анализа данных
Чтобы выполнить анализ своих данных, исследователи и аналитики используют следующие методы:
Кросстабуляция
Кросс-табуляция — это метод, который анализирует взаимосвязь между несколькими переменными. Также известный как перекрестные таблицы, это один из распространенных методов анализа при работе с количественными данными. С помощью перекрестной таблицы вы можете сравнить результаты одной переменной с каждой из других.
Например, политическая кампания может провести опрос, чтобы узнать, какого кандидата избиратели, скорее всего, выберут на предстоящих выборах. Объединив всех респондентов вместе, они обнаруживают, что их кандидат получает 50% голосов, а их оппонент получает остальные 50%. Однако с помощью перекрестного анализа они могут увидеть, как разные демографические группы отреагировали на опрос. Они могут обнаружить, что их кандидат не так хорошо работает со студентами колледжа, и решат сосредоточить больше рекламных кампаний на этой возрастной группе.
Анализ тренда
Анализ тенденций — это когда вы просматриваете данные, собранные за определенный период времени. Это позволяет увидеть, как все изменилось за этот период. Например, в ходе опроса жителей штата можно спросить, что они думают об их губернаторе, а затем задавать один и тот же вопрос снова каждый месяц в течение года. Если есть существенное изменение данных, можно определить, что повлияло на сдвиг.
Совместный анализ
Цель совместного анализа — лучше понять, как люди принимают сложные решения. Он присваивает значения различным характеристикам и просит респондентов оценить их.
Например, компания, продающая компьютеры, может использовать совместный анализ, чтобы определить, какие функции следует предоставить их компьютеру. Он выбирает несколько характеристик, таких как размер жесткого диска, вес, размер экрана и доступная оперативная память. Затем он добавляет реалистичные уровни для каждой из этих характеристик, включая 500 гигабайт, один терабайт и два терабайта для размера жесткого диска. В ходе опроса исследователи дают респондентам на выбор разные ноутбуки, каждый из которых представляет собой определенную комбинацию характеристик. После сбора данных бизнес может увидеть, какие функции клиенты отдают предпочтение другим.