Kaundan[Itago][Ipakita]
Gilibutan kami sa mga datos, nga nagkaanam ka hinungdanon matag adlaw. Nagkadaghan ang atong mga interaksyon sa kalikopan ang gihulma sa lain-laing porma sa datos, apil ang atong paggamit sa internet, pagpalit og mga sakyanan, mga news feed nga atong gitan-aw, ug uban pang mga butang.
Atong ipasabut ang quantitative data sa kini nga post, maghatag mga higayon sa quantitative data, hisgutan kung giunsa ang kwalitatibo ug quantitative data magkalainlain, ug daghan pa.
Apan unahon nato ang usa ka lakang pabalik.
Kada adlaw, 2.5 quintillion bytes sa datos—lakip ang mga resulta sa pagsulay, mga marka sa katagbawan sa kustomer, ug mga tweet—ang gihimo. Apan dili tanan nga piraso sa datos gihimo nga managsama.
Usa ka poll nga naghangyo kanimo sa pagranggo sa serbisyo, menu, palibot, ug pagpresyo sa sukdanan nga 1 hangtod 10 nagpatunghag lahi nga datos kaysa usa ka interbyu nga naghangyo kanimo sa paghulagway sa imong kasinatian sa pagpangaon.
Kini hinungdanon alang sa mga analista nga kanunay nga nagtrabaho kauban ang mga set sa datos aron mailhan ang lainlaing mga porma sa datos ug masabtan kung giunsa ang matag usa makaapekto sa imong pagtuon.
Ang proseso sa pagsusi sa datos kanunay nga nagsugod sa usa ka piho nga pangutana nga imong gisulayan pagtubag, sama sa:
- Unsa ang epekto sa demograpiko sa pamatasan sa mga konsumedor?
- Ang usa ka partikular nga mamiminaw motubag ba nga paborable sa usa ka pagbag-o sa usa ka produkto o serbisyo?
- Sa unsang paagi mawagtang ang mga bottleneck sa operasyon aron madugangan ang kahusayan?
Kinahanglan nimo nga magtigum ug magtimbang-timbang sa quantitative data, depende sa kinaiyahan sa hilisgutan, imong badyet, oras, ug magamit nga mga kapanguhaan. Abi nakog nakasabot ka, no?
Magsugod ta karon.
Unsa ang Quantitative Data?
Ang bisan unsang koleksyon sa datos nga mahimong mailhan ug masusi sa quantitatively gikonsiderar nga quantitative data.
Ang bugtong matang sa datos nga masukod sa tumong mao ang quantitative data, nga naghimo niini nga labing importante klase nga datos para gamiton sa matematika ug estadistika.
Gitawag kini nga kantidad sa datos kung kini gipahayag ingon mga ihap o numero, nga ang matag set sa datos adunay usa ka piho nga kantidad sa numero nga gihatag niini.
Ang bisan unsang masukod nga impormasyon nga magamit sa mga kalkulasyon sa estadistika ug kalkulasyon base sa aritmetika giisip nga kini nga klase sa datos tungod kay magamit kini aron suportahan ang mga hukom sa tinuud nga kalibutan.
Pila, unsa ka subsob, ug pila ang pipila ka mga pananglitan sa mga pangutana nga matubag niini. Ang mga pamaagi sa matematika mahimong magamit aron dali nga mapamatud-an ug masusi kini nga datos.
Ang quantitative data sama sa oras, gitas-on, gibug-aton, presyo, gasto, ganansya, temperatura, ug distansya mao ang kasagarang gigamit sa usa ka data analyst.
Mahimo kining ipahayag isip porsyento, numero, oras sa pagkarga sa panid, o uban pang metric sa natad sa pagdumala sa produkto, disenyo sa kasinatian sa user, o software engineering.
Pila ka mga tawo ang mipalit sa usa ka butang usa ka pananglitan sa quantitative data sa konteksto sa pagpalit. Ang kwalitatibo nga datos sa mga sakyanan mahimong maglakip sa gidaghanon sa horsepower nga anaa niini.
Unsa ang mga matang sa Quantitative Data?
Ang datos nga mahimong ma-quantified gitawag nga quantitative data, bisan pa, kung giunsa ang pag-quantify sa datos magkalainlain depende sa klase sa pagkolekta sa datos nga magamit. Ang quantitative data mahimong bahinon sa duha ka batakang grupo: discrete ug padayon. Ang mga nag-unang kalainan tali sa duha mao ang mosunod:
Discrete nga Data
Ang quantitative nga impormasyon nga discrete mahimo lamang nga adunay usa ka piho nga han-ay sa numeric values. Kini nga mga kantidad dili madugta tungod kay kini gitakda.
Kung adunay bisan unsa nga maihap, makuha ang discrete data. Ang tulo ka mga anak sa usa ka tawo, pananglitan, mahimong usa ka pananglitan sa discrete data.
Gitakda ang gidaghanon sa mga bata; dili sila, pananglitan, adunay 3.2 ka anak.
Ang gidaghanon sa mga bisita sa imong website maoy laing pananglitan sa discrete numeric data; makadawat ka ug 150 ka pagbisita sa usa ka adlaw, pero dili 150.6. Ang labing kasagaran nga mga tsart nga gigamit sa pagpakita sa mga discrete data mao ang mga pie chart, bar chart, ug tally chart.
Padayon nga Data
Sa kabaliktaran, ang padayon nga datos mahimong bahinon hangtod sa hangtod sa gagmay nga mga sangkap. Ang gitas-on sa usa ka piraso sa hilo sa sentimetro o ang temperatura sa degrees Celsius mao ang duha ka pananglitan niini nga matang sa quantitative data nga mahimong ipakita sa sukod sa pagsukod.
Sa esensya, ang padayon nga datos dili limitado sa mga piho nga kantidad; kini makakuha sa bisan unsa nga bili. Ang padayon nga datos mahimo usab nga mausab sa paglabay sa panahon; pananglitan, ang temperatura sa kwarto mausab sa maadlaw.
Ang usa ka line graph kasagarang gigamit sa pag-ilustrar sa padayon nga datos.
Quantitative Data Vs Qualitative Data
Atong makita nga ang quantitative data mahimong masukod. Naghisgot kini sa mga kantidad, mga kantidad, ug mga numero. Kini nga matang sa impormasyon mahimong ipahayag sa numero (ie, kantidad, gidugayon, gitas-on, presyo, o gidak-on).
Ang quantitative data adunay daghang mga kredibilidad ug nakita nga dili mapihigon ug kasaligan tungod kay kini gihimo pinaagi sa mga estadistika. Bisan pa, adunay usa pa ka hinungdanon nga tipo sa datos. Sa partikular, qualitative data.
Kini nga impormasyon kay nag-una nga deskriptibo sa kinaiyahan. Sa kadaghanan nga mga kaso, dili kini direkta nga masukod apan mahimong mahibal-an pinaagi sa obserbasyon. Ang mga adjectives ug uban pang deskriptibo nga termino gigamit sa paghulagway sa hitsura, kolor, texture, ug uban pang mga kabtangan sa qualitative data.
Pananglitan, mahimo kang makiglalis nga ang usa ka lawak mas hayag kay sa lain.
Ang maong impormasyon kay qualitative. Aron masukod gyud ang kahayag sa kwarto ug hatagan kini og numerical nga numero, mahimo usab nimo gamiton ang mga kagamitan ug kagamitan sa siyensya (sama sa light meter). Makuha nimo ang quantifiable data pinaagi sa pagbuhat niini.
5 Labing Maayo nga Pamaagi sa Pagkolekta sa Kuntitatibo nga Data
1. Probability Sampling
Usa ka tukma nga sampling nga teknik nga naggamit sa usa ka matang sa random nga pagpili ug makapahimo sa mga tigdukiduki sa paghimo sa usa ka kalagmitan nga pag-angkon base sa impormasyon nga natigum nga random gikan sa gituyo nga mamiminaw.
Ang probability sampling nagtanyag sa mga tigdukiduki og oportunidad sa pagkolekta og mga datos gikan sa mga indibidwal nga kasagaran sa grupo nga interesado sila sa pag-imbestigar, nga usa sa pinakanindot nga bahin niini.
Dugang pa, ang datos gikuha nga random gikan sa gipili nga sample, nga nagwagtang sa kahigayonan sa sampling bias.
Alang sa probability sampling, adunay tulo ka nag-unang mga kategoriya.
- Simple random sampling: Ang gituyo nga populasyon mas kanunay nga gipili aron irepresentar sa sample.
- Systematic random sampling: Bisan kinsa nga miyembro sa gitinguha nga populasyon irepresentar sa sample, apan ang una nga yunit lamang ang gipili nga random; ang ubang mga yunit gipili nga daw usa sa napulo ka tawo sa listahan.
- Stratified random sampling: Samtang nagmugna og sample, nagtugot sa pagpili sa matag unit gikan sa usa ka piho nga subset sa gituyo nga mamiminaw. Makatabang kung ang mga tigdukiduki mapili bahin sa pag-apil sa usa ka grupo sa mga tawo sa sample, sama sa mga managers o executive, mga tawo nga nagtrabaho sa usa ka industriya, o mga lalaki o babaye.
2. Mga interbyu
Ang mga tawo kasagarang giinterbyu isip kabahin sa proseso sa pagkolekta sa datos. Ang mga interbyu, bisan pa, nga gihimo aron sa pagkolekta sa quantitative data mas organisado, nga ang mga tigdukiduki nangutana lamang sa gireseta nga hugpong sa mga pangutana ug wala nay lain.
Adunay tulo ka nag-unang mga kategorya sa mga interbyu nga gigamit sa pagkolekta sa datos.
- Mga interbyu sa telepono: Ang mga interbyu sa telepono nagdominar sa mga tsart sa mga pamaagi sa pagkolekta sa datos sulod sa daghang katuigan. Apan ang paggamit sa internet, Skype, o uban pang online komperensya sa video Ang mga serbisyo sa pagpahigayon sa mga interbyu sa video miuswag pag-ayo sa bag-ohay nga mga tuig.
- In-person nga mga interbyu: Ang direktang pagkolekta sa datos sa partisipante usa ka gisulayan-ug-tinuod nga paagi sa pagtigom og impormasyon. Nakatabang kini sa pagtigom og taas nga kalidad nga datos tungod kay naghatag kini og lugar alang sa lawom nga mga pangutana ug dugang nga pagsusi aron makakuha og komprehensibo ug edukasyonal nga impormasyon. Ang lebel sa literasiya sa partisipante dili importante tungod kay ang mga surbey sa nawong-sa-nawong (F2F) naghatag ug daghang posibilidad sa pag-obserbar ug pagtigom sa dili-berbal nga datos o sa pag-imbestigar sa mga komplikado ug wala masulbad nga mga hilisgutan. Bisan kung kini mahimo nga usa ka gasto ug makahurot sa oras nga pamaagi, ang mga interbyu nga nawong-sa-nawong kanunay adunay mas daghang rate sa pagtubag.
- Computer-Assisted Personal Interviewing (CAPI): Kini mao ang walay labaw pa kay sa usa ka kahimtang nga ikatandi sa usa ka nawong-sa-nawong pakighinabi diin ang tig-interbyu adunay usa ka desktop o laptop uban kaniya sa pag-upload sa mga datos nga nakolekta atol sa interbyu diretso sa database. Tungod sa tig-interbyu nga dili kinahanglan nga magdala usa ka tonelada nga papeles ug mga pangutana, ang CAPI labi nga nagpamenos sa oras nga gikinahanglan sa pag-update ug pag-analisar sa datos.
3. Mga obserbasyon
Ingon sa gipasabut sa ngalan, kini usa ka labi ka dali ug dili komplikado nga pamaagi alang sa pagkolekta sa mga datos nga kantidad.
Sa kini nga pamaagi, ang mga tigdukiduki nagtigum sa quantitative data pinaagi sa mga pamaagi nga obserbasyon gamit ang mga pamaagi sama sa pag-ihap sa gidaghanon sa mga tawo nga naa sa usa ka panghitabo sa usa ka piho nga oras ug usa ka piho nga lugar o ang gidaghanon sa mga indibidwal nga nagtambong sa kalihokan sa usa ka piho nga lugar.
Ang mga tigdukiduki kanunay nga naggamit sa usa ka naturalistic nga pamaagi sa obserbasyon aron makakuha og quantitative data, nga nanawagan alang sa maayo kaayo nga obserbasyon nga mga abilidad ug mga pagbati aron makakuha og datos nga quantitative lang mahitungod sa "unsa" ug dili usab mahitungod sa "ngano" ug "unsaon."
Ang pagkolekta sa kwalitatibo ug quantitative nga datos gihimo pinaagi sa naturalistic nga obserbasyon. Ang structured nga obserbasyon kasagarang gigamit sa pagtigom sa quantitative nga impormasyon kay sa qualitative nga impormasyon, bisan pa.
- Structured nga obserbasyon: Sukwahi sa naturalistiko o partisipante nga obserbasyon, kini nga porma sa pamaagi sa obserbasyon nagkinahanglan sa tigdukiduki sa pagpahigayon sa hingpit nga obserbasyon sa usa o labaw pa nga piho nga kinaiya sa usa ka mas lapad o kontrolado nga konteksto. Sa usa ka structured nga obserbasyon, gipunting sa mga tigdukiduki ang ilang pagtagad sa pipila lamang ka importante nga kinaiya sa interes kay sa pagtan-aw sa tanan. Makapahimo kini kanila sa pagbutang sa mga kinaiya nga ilang nakita sa mga numero. Usahay gitawag kini nga "coding" kung ang mga obserbasyon nanawagan sa mga tigpaniid nga maghimo usa ka hukom. Aron mahimo kini, usa ka hugpong sa mga target nga pamatasan kinahanglan nga tukma nga gihubit.
4. Mga surbey
Ang mga online nga survey nga gihimo gamit ang software sa survey hinungdanon alang sa pagkolekta sa datos online para sa parehas nga quantitative ug qualitative nga panukiduki. Ang mga survey gihimo sa paagi nga nagpamatuod sa mga aksyon ug pagsalig sa mga responders.
Ang kadaghanan sa quantitative nga mga survey kanunay naglakip sa mga checklist ug rating scale nga mga butang tungod kay kini naghimo sa pagsukod sa mga kinaiya ug kinaiya sa mga respondents nga mas sayon.
Duha ka importante nga mga estilo sa survey ang gigamit sa pagtigom og impormasyon online para sa quantitative market research.
- Web-based: Para sa internet-based o online research, usa kini sa pinakasikat ug kasaligang mga teknik. Kung motubag sa usa ka survey nga nakabase sa web, ang respondent makadawat usa ka email nga adunay usa ka link sa survey, nga kung gi-klik modala sila sa usa ka luwas nga plataporma sa online nga survey diin makompleto nila ang survey. Gipaboran sa mga tigdukiduki ang mga surbey nga nakabase sa web tungod kay mas episyente sila sa oras ug salapi, mas paspas, ug adunay daghang mamiminaw. Gamit ang desktop, laptop, tablet, o mobile device, ang mga respondents libre sa pagkompleto sa survey kung kini sayon alang kanila ug kini ang nag-unang bentaha sa usa ka web-based nga questionnaire.
- Mail-based: Ang surbey gipadala ngadto sa dakong bahin sa sample nga populasyon pinaagi sa koreyo, nga nagtugot sa tigdukiduki nga makaabot sa lain-laing mga mamiminaw. Ang postal questionnaire kasagaran anaa sa usa ka pakete nga adunay cover page nga nagpahibalo sa mga mamiminaw mahitungod sa matang sa pagtuon nga gihimo ug ngano, ingon man sa usa ka pre-paid return, sa pagkolekta sa datos online. Bisan kung ang mail adunay mas dako nga churn rate kaysa sa ubang quantitative data collecting techniques, lakip ang mga insentibo ug mga pahinumdom sa paghuman sa survey makatabang sa pagpaubos sa churn rate.
5. Pagrepaso sa Dokumentasyon
Human sa pag-analisar sa kasamtangang mga papeles, ang pagrepaso sa dokumento maoy usa ka teknik nga gigamit sa pagtigom ug datos. Tungod kay ang mga dokumento makontrol ug ang praktikal nga kapanguhaan aron makakuha og tukma nga datos gikan sa nangagi, kini usa ka episyente ug malampuson nga pamaagi sa pagkolekta sa datos.
Ang pagrepaso sa dokumento nahimong usa sa mapuslanong mga teknik sa pagtigom sa quantitative research data, dugang sa pagpalig-on ug pagsuporta sa pagtuon pinaagi sa pagtanyag ug supplemental research data.
Alang sa katuyoan sa pagtigum sa dugang nga quantitative nga datos sa panukiduki, tulo ka panguna nga mga kategorya sa dokumento ang gisusi.
- Pampublikong mga dokumento: Ang opisyal, nagpadayon nga mga rekord sa usa ka organisasyon gisusi alang sa dugang nga imbestigasyon isip kabahin niini nga pagrepaso sa dokumento. Pananglitan, ang tinuig nga mga taho, mga giya sa palisiya, mga panghitabo sa estudyante, mga kalihokan sa dula sa unibersidad, ug uban pa.
- Personal nga mga Rekord: Kini nga matang sa pagtuki sa dokumento nagsusi sa pribadong mga taho sa mga kinaiya sa mga tawo, panggawi, panglawas, lawas, ug uban pa nga sukwahi sa mga rekord sa publiko. Pananglitan, ang gidak-on ug gibug-aton sa mga estudyante, ang oras sa pagbiyahe sa mga estudyante aron makaadto sa eskuylahan, ug uban pa.
- Pisikal nga Pamatuod: Ang pisikal nga pruweba o mga rekord nagsulti sa nangaging mga kalampusan sa usa ka tawo o sa usa ka organisasyon sa natad sa salapi ug scalable nga pagtubo.
Kwartitatibo nga mga Ehemplo
Ania ang pipila ka mga higayon sa quantitative data aron matabangan ka nga hingpit nga masabtan kung unsa ang gipasabut niini:
- Ang pinakabag-o nga mobile application na-download na sa 83 ka indibidwal.
- Sa miaging tuig, ang akong iyaan miubos ug 18 ka libra.
- Ang bili sa butang X kay $1,000.
- Ang kalihokan gitambongan sa 500 ka mga partisipante.
- Karong tuiga, siya adunay napulo ka holiday.
- Sa usa ka quarter, gi-upgrade nako ang akong telepono unom ka beses.
- Sa miaging tuig, nitubo ang akong anak og 3 ka pulgada.
- Ang pagdugang sa usa ka bag-ong produkto moresulta sa 30% nga pagtaas sa kita.
- Ang 54% sa mga Amerikano miingon nga mas gusto nila ang pagpalit online kaysa sa usa ka mall.
- 150 ka mga respondents miingon nga wala sila maghunahuna nga ang bag-ong bahin sa produkto mahimong hit.
bentaha
- Pagpahigayon ug lawom nga pagtuon: Lagmit kaayo nga ang panukiduki mahimong bug-os, tungod kay ang quantitative data mahimong masusi sa istatistika.
- Minimum nga pagpihig: Adunay mga panahon nga ang personal nga pagpihig nakatampo sa panukiduki ug hinungdan sa dili tukma nga mga sangputanan. Ang personal nga pagpihig gipakunhod pag-ayo pinaagi sa numerical nga aspeto sa quantitative data.
- Mga resulta nga tukma: Tungod kay ang mga resulta kay tumong sa kinaiyahan, sila tukma kaayo.
disadvantages
- Gipugngan nga impormasyon: Tungod kay ang quantitative data dili deskriptibo, lisud alang sa mga tigdukiduki nga maghimog mga konklusyon gikan lamang sa datos nga ilang nahipos.
- Depende sa klase sa pangutana: Ang tipo sa pangutana nga gigamit sa pagtigom sa quantitative data makaapekto sa bias sa mga resulta. Samtang nagtigum sa quantitative data, ang pagsabot sa tigdukiduki sa mga tumong ug tumong sa panukiduki mahinungdanon.
Panapos
Ang quantitative data kay mahitungod sa divergent nga panghunahuna, dili convergent nga pangatarungan. Kini naghisgot sa numerical, lohika, ug tumong nga panglantaw pinaagi sa pagbutang sa empasis sa numerical ug kanunay nga mga kamatuoran.
Ang bugtong matang sa datos nga makahimo sa pagpakita sa analytical nga mga konklusyon sa mga tsart ug mga graph, ang quantitative data research mao ang bug-os.
Ang pag-analisa sa datos siguradong usa ka hinungdanon nga lakang nga, kung kulang, dili lamang makompromiso ang pagkamatinud-anon ug pagkakasaligan sa imong pagtuon apan mahimo usab nga dili lig-on ang mga konklusyon. Ang maayo nga datos makatabang kanimo sa paghimo og tukma nga mga resulta.
Busa, bisan unsa pa ang teknik, imong gigamit sa pagkolekta sa quantitative data, siguroha nga ang impormasyon adunay taas nga kalidad nga kalidad aron makahatag og bililhon ug mapuslanon nga mga panabut.
Leave sa usa ka Reply