Что такое качественные данные? Примеры и типы
29 октября 2021 г.
Качественные данные — это информация об объекте или субъекте, которую вы можете увидеть или ощутить. Он используется исследователями рынка и статистиками для установления критериев исследований и понимания поведения клиентов. В этой статье мы опишем различные типы качественных данных с примерами.
Что такое качественные данные?
Качественные данные, также называемые «категориальными данными», используются для классификации и описания чего-либо с помощью прилагательных и наречий. Качественные данные включают такие физические характеристики, как:
Цвет
Форма
Размер
Текстура или ощущение
Запах
Вкус
Как собираются качественные данные?
Качественные данные полезны во многих типах исследований, и вы можете собирать качественные данные с помощью следующих методов:
Наблюдение
Телефонные, видео или личные интервью
Цифровые или бумажные опросы или анкеты
Фокус группы
Интернет-форумы или сообщества
Существующие документы или записи
Видео и аудио записи
Тематические исследования
Чем качественные данные отличаются от количественных?
Качественные данные являются наблюдательными и описательными, тогда как количественные данные являются числовыми и измеримыми. Исследователи часто используют качественные и количественные данные вместе при проведении исследований или анализов. Они могут собирать количественные данные, которые соответствуют определенным параметрам качественных данных.
Типы качественных данных
Исследователи и статистики часто делят качественные данные на три типа:
1. Двоичные данные
Двоичные данные — это качественные данные, которые можно охарактеризовать одним из двух взаимоисключающих (то есть, они не могут происходить одновременно) признаков. Например, что-то может быть хорошим или плохим, правильным или неправильным, жестким или мягким. Исследователи могут использовать двоичные данные для создания статистических моделей, которые предсказывают, как часто объект исследования может быть хорошим или плохим, правильным или неправильным, жестким или мягким.
2. Номинальные данные
Номинальные данные, также называемые «именованными или маркированными данными» или «номинальной шкалой», — это любой тип данных, который вы можете использовать для обозначения чего-либо, не присваивая ему числовое значение. Вы собираете номинальные данные, например, если классифицируете группу переменных по цвету. Статистики могут использовать номинальные данные для определения статистически значимых различий между наборами качественных данных, таких как цвет. Исследователи могут использовать номинальные данные для создания ответов на опрос с множественным выбором или для профилирования респондентов.
3. Порядковые данные
Порядковые данные — это качественные данные, классифицированные в определенном порядке или по шкале. Когда исследователи используют порядковые данные, порядок качественной информации имеет большее значение, чем разница между каждой категорией. Например, ответы на опросы по шкале от удовлетворенности до беспристрастности или неудовлетворенности являются порядковыми. Статистики могут использовать порядковые данные при создании диаграмм, в то время как исследователи могут использовать их для классификации переменных или субъектов по группам, таким как дети, подростки, взрослые и пожилые люди.
Примеры качественных данных
Вы можете найти несколько примеров качественных данных в своей повседневной работе, особенно в области исследований и статистики.
Качественные данные в описаниях
Основные примеры качественных данных включают:
У мужчины светлые волосы и зеленые глаза.
Женщина занимается верховой ездой.
Комната была темной и сырой, с темно-бордовыми обоями.
Белые цветы пахли абрикосом и ванилью.
У пушистого оранжевого кота были острые когти.
Желтые и красные конфеты были овальными и жевательными.
Чернильный кофе был очень горячим.
Напротив большого вечнозеленого леса росла небольшая группа лиственных деревьев.
Канадская бизнесвумен была одета в синий замшевый костюм.
Белый кожаный диван был прохладным и гладким.
Качественные данные в действии
Профессионалы различных отраслей промышленности используют качественные наблюдения в своей работе и исследованиях. Примеры включают:
Ученый описывает, что происходит во время эксперимента: «Раствор стал красным, когда мы добавили уксус».
Психолог наблюдает и записывает поведение пациентки: «Ребенок был вялым, не интересовался своими игрушками. Она громко кричала, когда к ней подошла коричневая собака».
Исследователь рынка собирает мнения и демографические данные с помощью опросов и фокус-групп. «Какова ваша возрастная группа?» или «Что вам больше всего понравилось на конференции?»
Журналист берет интервью у субъекта, задавая открытые вопросы, чтобы узнать его мнение о теме или событии. — Что вы думаете о новом здании суда?
Археолог исследует и описывает артефакты и анализирует культуру, которой они принадлежали. «Большая глиняная урна зеленого, синего и коричневого цветов. Вероятно, египтяне использовали ее для переноски воды из реки в свои дома».
Зоолог наблюдает и анализирует поведение животных: «Зебры занимались взаимным уходом за собой, а затем быстро ускакали в лес, когда их напугал звук слона».
Медицинский исследователь оценивает образ жизни и поведение пациентов с определенным заболеванием, чтобы определить факторы риска: «Большинство пациентов с сердечными заболеваниями — мужчины среднего возраста с избыточным весом и высоким уровнем стресса в жизни».
Книжный критик оценивает качество работы и пишет рецензию на основе своих наблюдений. «Автор умеет уловить внешние угрозы, с которыми сталкиваются персонажи во время урагана, а также сложную динамику отношений, которая мешает им работать вместе, чтобы выжить».
Учитель дает учащимся обратную связь об их навыках чтения. «У вас четкое произношение, и вы говорите плавным, мягким тоном».
Качественные данные в исследованиях
Качественные данные позволяют исследователям описывать и объяснять свои предметы и использовать эту информацию для создания теорий и моделей. Примеры сбора качественных данных в исследованиях включают:
Открытые вопросы, такие как «Какова ваша страна происхождения?»
Закрытые вопросы, такие как «Какой у вас самый высокий уровень образования: степень бакалавра, степень магистра или докторская степень?»
Анализ конкурентов, когда компания отправляет опрос своей целевой аудитории, чтобы определить, как они оцениваются по сравнению с конкурентами, и улучшить свой маркетинговый план.
«Какую программную платформу вы используете чаще всего: Swift, Sky Computing, Harvester или ScanWave?»Анкеты и опросы для сбора данных, например: «Как вы оцениваете обслуживание клиентов в отеле? Плохое, ниже среднего, среднее, выше среднего или исключительное».
Качественные данные в статистике
Качественные данные могут предоставить компаниям и правительствам важную статистику о клиентах, населении и продуктах. Примеры сбора качественных данных для статистических целей включают:
Демографические и политические предпочтения избирателей во время выборов, чтобы определить, какой тип избирателей предпочитает какого кандидата.
Происхождение, пол и другие демографические данные иммигрантов, чтобы правительство могло классифицировать их население в стране.
Имя, пол и профессия людей, посещающих мероприятие, для классификации аудитории организатора.
Пол, раса и возрастной диапазон сотрудников, работающих в компании, определяют разнообразие.