Качественный и количественный анализ: в чем разница?
Качественный и количественный анализ — это два метода анализа данных, которые могут помочь вам структурировать исследовательские проекты и получить полезные результаты. Люди во многих областях используют оба метода, в том числе маркетологи и академические ученые. Важно изучить различия между ними, чтобы вы могли решить, какой подход лучше всего подходит для вашего типа работы. В этой статье мы даем определение качественному и количественному анализу, описываем основные различия между ними и перечисляем некоторые важные преимущества использования обоих методов.
Что такое качественный анализ?
Качественный анализ помогает аналитикам данных интерпретировать мысли и субъективный опыт группы в конкретной ситуации. Исследователи обычно используют этот метод, чтобы выяснить, почему группа людей придерживается определенного мнения или воспринимает жизнь определенным образом, путем изучения их мотивов, эмоций и поведения. По этой причине качественный анализ обычно включает больше письменных описаний, чем числовой информации. Если аналитики могут получить доступ к определенной статистической информации, такой как возраст, пол или географическое местоположение респондентов, они могут использовать ее для получения дополнительной информации об ответах.
Что такое количественный анализ?
Количественный анализ использует статистическую информацию или другие математические процессы для оценки ситуации и лучшего понимания действий группы. Исследователи используют этот метод, когда им нужны осязаемые, существенные данные по определенной теме. По этой причине люди используют числовые данные для количественного анализа, который может либо подтвердить, либо опровергнуть исследовательский вопрос или гипотезу.
Качественный и количественный анализ
Качественный и количественный анализ имеют уникальные особенности, которые можно предложить в рамках исследовательского проекта. Вот несколько примеров различий между ними:
Исследовать вопрос
Качественные и количественные исследовательские вопросы имеют разные контексты, намерения и масштабы. Качественный анализ обычно отвечает на вопрос о чувствах человека по отношению к ситуации или объекту. Обычно вопрос исследования преднамеренно широк, чтобы люди могли давать разные ответы, основанные на их субъективном опыте. Вот несколько примеров вопросов качественного исследования:
Каков опыт молодых людей, которые переезжают из города в город на работу?
Как сейчас оценивают рынок труда профессионалы среднего звена, ранее стажировавшиеся в крупных корпорациях?
Что студенты колледжа думают о своих карьерных перспективах после окончания учебы?
Вопрос количественного исследования обычно отражает одну гипотезу, которая является узкой по объему, чтобы гарантировать, что числовые данные могут ее отразить. Например, они могут начинаться с таких фраз, как «сколько» или «в какой степени», чтобы подразумевать числовое значение. Вот несколько примеров вопросов количественного исследования:
Сколько людей начали работать на начальном уровне через год после окончания колледжа?
Какой процент людей, работающих дома, также имеет семейные обязанности?
Насколько работающее население города соответствует аналогичным данным 10-летней давности?
Сбор информации
Качественный и количественный анализы имеют разные методы сбора данных. Исследователи, использующие качественный анализ, обычно используют различные ресурсы для сбора информации, включая стенограммы, аудио- и видеозаписи, личные заметки или другие документы. Исследователь часто является активным участником сбора качественных данных и использует несколько методов для получения наиболее полных результатов. Вот несколько методов сбора качественных данных:
Фокус-группы: Исследовательская группа выбирает группу людей, чтобы задать вопросы по теме исследования. Они назначают модератора, который будет руководить группой в процессе повышения качества данных.
Интервью: обычно они неструктурированы, поэтому исследовательская группа может получить подробную информацию о точке зрения субъекта на тему исследования. Они сравнивают интервью, чтобы увидеть, кто разделяет ту же точку зрения.
Неконтролируемые наблюдения: исследовательская группа наблюдает за субъектами в их окружении, чтобы увидеть, как они реагируют или реагируют на это. В зависимости от типа наблюдения вы можете взаимодействовать с предметами и становиться частью окружающей среды.
Количественные данные в первую очередь включают числовые результаты исследования и их статистическое описание исследователем. Вот несколько методов сбора количественных данных:
Эксперименты: Исследовательские группы разрабатывают строго контролируемые научные эксперименты для проверки формальной гипотезы. Они используют данные этих тестов, чтобы найти статистическую информацию и сделать заключение.
Опросное исследование. Вы можете разрабатывать количественные опросы, задавая ряд конкретных вопросов с предварительно заданным списком ответов, например, вопросы с несколькими вариантами ответов. Это может быть полезным методом, если вы хотите более широкий выбор участников.
Контролируемые наблюдения: исследователи могут наблюдать за участниками, выполняющими какое-либо действие или задание в среде, которую они контролируют, чтобы записывать числовые данные. Например, исследователь может подсчитать, как часто человек проверяет время на своем телефоне.
Методы оценки
Качественная оценка исследует нечисловые ответы, в то время как количественная оценка использует цифры только для подтверждения или опровержения гипотезы. Например, исследователь собирает качественные данные посредством серии интервью, задавая участникам различные вопросы по теме исследования. После этого они группируют похожие ответы в отдельные категории и используют данные для ответа на более широкий вопрос. Исследователи, проводящие количественную оценку, просматривают электронные таблицы, графики, рассчитанные средние значения и другую числовую информацию, чтобы определить, подтверждают ли их данные теорию. Например, вы можете представить результаты эксперимента в виде графиков или таблиц, чтобы найти ценные закономерности и тенденции.
Процессы подачи заявок
Качественные и количественные исследовательские проекты имеют разные функции. Люди часто используют качественные исследования на ранних стадиях проекта для разработки гипотезы, которая может потребовать количественного анализа, чтобы определить, является ли она точной. Поскольку качественный анализ может иметь более широкий охват, он может предоставить исследователям информацию, необходимую для формирования гипотез и теорий. По этой причине некоторые люди используют оба метода в одном проекте, чтобы получить более полные результаты.
Например, исследователь косметического бренда проводит фокус-группу об эффективности продукта и узнает, что они предпочитают пудру для лица в сочетании с солнцезащитным кремом. В ходе будущего количественного исследования может быть задан вопрос, проверяет ли покупатель уровень солнцезащитного фактора на этикетке, когда покупает пудру для лица.
Продолжительность анализа
Качественные исследования требуют ручного сбора и анализа данных, что может занять много времени и потребовать много ресурсов. Каждое исследование требует различных параметров в зависимости от того, как вы хотите подойти к вопросу исследования. В количественных исследованиях исследователи могут использовать программное обеспечение и базы данных для сбора и расчета числовой информации. Обычно вы можете использовать одни и те же методы анализа для разных вопросов исследования.
Преимущества использования качественного анализа
Многие люди могли бы извлечь выгоду из использования стратегий качественного анализа в своей работе. Рассмотрим следующие примеры:
Дополнительная информация об участниках: Качественный анализ часто включает интерпретацию моделей мышления или изменений в отношении. Вы можете использовать эти данные для получения более точных сведений о группе людей, включая клиентскую базу.
Улучшение процесса. Качественный анализ можно использовать для изучения влияния конкретного процесса, например маркетинговой кампании, чтобы понять, хотите ли вы внести коррективы в будущем.
Гибкие методы. Качественные исследования часто требуют некоторой адаптации для обеспечения эффективности протоколов исследования. Например, исследователи могут адаптировать исследовательский вопрос, чтобы лучше отразить опыт и ответы участников исследования.
Целенаправленное понимание: поскольку качественные исследования часто носят всеобъемлющий характер, вы можете получить много значимой информации от небольшой группы людей. Это может оптимизировать затраты на сбор данных и исследования.
Множественные точки зрения: люди часто представляют информацию, которая может соответствовать нескольким категориям. Качественный анализ позволяет исследователям воспринимать сложные и нюансированные точки зрения и определять, как они образуют всеобъемлющее объяснение.
Преимущества использования количественного анализа
Люди также могут извлечь выгоду из использования стратегий количественного анализа для улучшения своей работы. Рассмотрим следующие примеры:
Объективное понимание: количественный анализ требует нейтральной точки зрения при сборе данных исследования, что дает вам больше объективных фактов, на которых вы можете основывать свой анализ. Объективность может помочь вам определить, какие шаги предпринять дальше в любом процессе.
Быстрое исследование: Исследовательские группы могут оптимизировать свой исследовательский процесс с помощью баз данных или соответствующего программного обеспечения. Вы также можете создавать программы сбора данных, которые работают для всех проектов, а не только для одного.
Нейтральные расчеты данных: некоторые программы для количественного анализа рандомизируют ввод данных для обеспечения объективности. В такой ситуации исследователи могут сосредоточиться на других аспектах проекта вместо того, чтобы разрабатывать собственную систему анализа.
Повторяемые результаты. Вы можете повторить одни и те же процедуры, чтобы увидеть, появляются ли те же результаты, что означает, что информация с большей вероятностью будет надежной и точной. Вы можете использовать эти результаты для продвижения услуги или улучшения существующей системы.
Широкий круг участников: поскольку количественные данные часто требуют меньше личной информации, вы можете использовать удаленную тактику для ее получения. Это включает в себя общение с людьми по телефону, создание онлайн-опроса или отправку его по электронной почте.