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Estamos rodeados de datos, que cada día son más significativos. Cada vez más, nuestras interacciones con el medio ambiente están siendo moldeadas por diversas formas de datos, incluido nuestro uso de Internet, las compras de automóviles, las noticias que vemos y muchas otras cosas.
Definiremos datos cuantitativos en esta publicación, daremos ejemplos de datos cuantitativos, discutiremos cómo varían los datos cualitativos y cuantitativos, y mucho más.
Pero primero demos un paso atrás.
Todos los días se producen 2.5 quintillones de bytes de datos, incluidos resultados de pruebas, puntuaciones de satisfacción del cliente y tweets. Pero no todos los datos se crean de la misma manera.
Una encuesta que le pide que clasifique el servicio, el menú, el entorno y el precio en una escala del 1 al 10 produce datos diferentes a los de una entrevista que le pide que describa su experiencia gastronómica.
Es fundamental que los analistas que trabajan con conjuntos de datos con frecuencia distingan entre diferentes formas de datos y comprendan cómo cada una podría afectar su estudio.
El proceso de profundizar en los datos suele comenzar con una pregunta específica que intenta responder, como:
- ¿Qué impacto tiene la demografía en el comportamiento del consumidor?
- ¿Una audiencia en particular responderá favorablemente a una modificación en un producto o servicio?
- ¿Cómo se pueden eliminar los cuellos de botella operativos para aumentar la eficiencia?
Deberá recopilar y evaluar datos cuantitativos, según la naturaleza del tema, su presupuesto, tiempo y recursos accesibles. Creo que lo entiendes, ¿verdad?
Comencemos ahora.
¿Qué son los datos cuantitativos?
Cualquier colección de datos que pueda identificarse y evaluarse cuantitativamente se considera datos cuantitativos.
El único tipo de datos que se puede medir objetivamente son los datos cuantitativos, por lo que son los más pertinentes tipo de datos para su uso tanto en matemáticas como en estadística.
Se le conoce como el valor de los datos cuando se expresa como conteos o números, y cada conjunto de datos tiene asignado un valor numérico específico.
Cualquier información medible que pueda utilizarse en cálculos estadísticos y cálculos basados en la aritmética se considera este tipo de datos, ya que puede utilizarse para respaldar juicios en el mundo real.
Cuántas, con qué frecuencia y cuántas son algunos ejemplos de consultas que puede responder. Se pueden utilizar métodos matemáticos para verificar y evaluar fácilmente estos datos.
Los datos cuantitativos como el tiempo, la altura, el peso, el precio, el costo, la ganancia, la temperatura y la distancia son con lo que normalmente trabaja un analista de datos.
Se puede expresar como un porcentaje, un número, el tiempo de carga de la página u otras métricas en los campos de la gestión de productos, el diseño de la experiencia del usuario o la ingeniería de software.
Cuántas personas compraron un determinado artículo es un ejemplo de datos cuantitativos en el contexto de la compra. Los datos cualitativos sobre los automóviles podrían incluir la cantidad de caballos de fuerza que posee.
¿Cuáles son los tipos de datos cuantitativos?
Los datos que se pueden cuantificar se denominan datos cuantitativos; sin embargo, la forma en que se cuantifican esos datos varía según el tipo de recopilación de datos disponible. Los datos cuantitativos se pueden dividir en dos grupos básicos: discretos y continuos. Las principales variaciones entre los dos son las siguientes:
Datos discretos
La información cuantitativa que es discreta solo puede tener un rango específico de valores numéricos. Estos valores no se pueden descomponer ya que son fijos.
Siempre que se cuenta algo, se obtienen datos discretos. Los tres hijos de una persona, por ejemplo, serían un ejemplo de datos discretos.
Se fija el número de hijos; no pueden, por ejemplo, tener 3.2 hijos.
La cantidad de visitantes a su sitio web es otro ejemplo de datos numéricos discretos; puedes recibir 150 visitas en un día, pero no 150.6. Los gráficos más comunes utilizados para mostrar datos discretos son gráficos circulares, gráficos de barras y gráficos de conteo.
Datos continuos
A la inversa, los datos continuos se pueden dividir indefinidamente en componentes más pequeños. La longitud de un trozo de cuerda en centímetros o la temperatura en grados Celsius son dos ejemplos de este tipo de datos cuantitativos que se pueden mostrar en una escala de medición.
En esencia, los datos continuos no están restringidos a valores fijos; puede tomar cualquier valor. Los datos continuos también pueden cambiar con el tiempo; por ejemplo, la temperatura de la habitación cambiará durante el día.
Un gráfico de líneas se usa típicamente para ilustrar datos continuos.
Datos cuantitativos frente a datos cualitativos
Podemos ver que los datos cuantitativos se pueden medir. Se trata de cantidades, valores y números. Este tipo de información se puede indicar numéricamente (es decir, cantidad, duración, longitud, precio o tamaño).
Los datos cuantitativos tienen mucha credibilidad y se consideran imparciales y confiables porque se producen a través de estadísticas. Sin embargo, existe otro tipo crucial de datos. Específicamente, datos cualitativos.
Esta información es principalmente de naturaleza descriptiva. En la mayoría de los casos, no se puede medir directamente, pero se puede aprender mediante la observación. Los adjetivos y otros términos descriptivos se utilizan para describir la apariencia, el color, la textura y otras propiedades en los datos cualitativos.
Por ejemplo, podría argumentar que una habitación es más luminosa que la otra.
Esa información es cualitativa. Para medir realmente el brillo en la habitación y asignarle un número numérico, también puede emplear equipos y aparatos científicos (como un medidor de luz). Obtienes datos cuantificables al hacerlo.
Los 5 mejores métodos para recopilar datos cuantitativos
1. Muestreo de probabilidad
Una técnica de muestreo precisa que hace uso de algún tipo de selección aleatoria y permite a los investigadores hacer una afirmación de probabilidad basada en información recopilada al azar de la audiencia prevista.
El muestreo probabilístico ofrece a los investigadores la oportunidad de recopilar datos de individuos que son típicos del grupo que les interesa investigar, que es una de sus mejores características.
Además, los datos se extrajeron al azar de la muestra elegida, lo que elimina la posibilidad de sesgo de muestreo.
Para el muestreo probabilístico, hay tres categorías principales.
- Muestreo aleatorio simple: la población prevista se selecciona con mayor frecuencia para estar representada en la muestra.
- Muestreo aleatorio sistemático: cualquier miembro de la población deseada estaría representado en la muestra, pero solo la primera unidad se elige al azar; las otras unidades se eligen como si fueran una de cada diez personas de la lista.
- Muestreo aleatorio estratificado: al crear una muestra, permite elegir cada unidad de un subconjunto específico de la audiencia prevista. Es útil cuando los investigadores son exigentes con la inclusión de un determinado grupo de personas en la muestra, como solo gerentes o ejecutivos, personas que trabajan en una industria determinada, hombres o mujeres.
2. Entrevistas
Las personas suelen ser entrevistadas como parte de un proceso de recopilación de datos. Sin embargo, las entrevistas que se llevan a cabo para recopilar datos cuantitativos están más organizadas, y los investigadores solo hacen el conjunto prescrito de preguntas y nada más.
Hay tres categorías principales de entrevistas que se utilizan para recopilar datos.
- Entrevistas telefónicas: Las entrevistas telefónicas dominaron las listas de técnicas de recopilación de datos durante muchos años. Pero utilizando Internet, Skype u otros servicios en línea videoconferencia Los servicios para realizar entrevistas en video se han incrementado significativamente en los últimos años.
- Entrevistas en persona: la recopilación directa de datos de los participantes es un método probado y verdadero para recopilar información. Ayuda a recopilar datos de alta calidad, ya que da lugar a consultas en profundidad y sondeos adicionales para obtener información completa y educativa. El nivel de alfabetización del participante no es importante ya que las encuestas cara a cara (F2F) brindan muchas posibilidades para observar y recopilar datos no verbales o para investigar temas complicados y no resueltos. Aunque puede ser un enfoque costoso y lento, las entrevistas cara a cara suelen tener mayores tasas de respuesta.
- Entrevista personal asistida por computadora (CAPI): no es más que un entorno comparable a una entrevista cara a cara donde el entrevistador tiene una computadora de escritorio o portátil para cargar los datos recopilados durante la entrevista directamente en la base de datos. Debido a que el entrevistador no tiene que cargar con una tonelada de papeleo y cuestionarios, CAPI reduce significativamente el tiempo necesario para actualizar y analizar los datos.
3. Observaciones
Como su nombre lo indica, es una técnica bastante fácil y sin complicaciones para recopilar datos cuantitativos.
En este enfoque, los investigadores recopilan datos cuantitativos mediante observaciones metódicas que utilizan enfoques como contar la cantidad de personas presentes en un evento determinado en un momento determinado y en un lugar específico o la cantidad de personas que asisten al evento en un lugar definido.
Los investigadores utilizan con frecuencia una estrategia de observación naturalista para adquirir datos cuantitativos, lo que requiere excelentes habilidades y sentidos de observación para obtener datos que sean cuantitativos solo sobre el "qué" y no también sobre el "por qué" y el "cómo".
La recopilación de datos tanto cualitativos como cuantitativos se realiza a través de la observación naturalista. Sin embargo, la observación estructurada se emplea principalmente para recopilar información cuantitativa en lugar de información cualitativa.
- Observación estructurada: en contraste con la observación naturalista o participante, esta forma de método de observación requiere que el investigador realice observaciones exhaustivas de uno o más comportamientos específicos en un contexto más extenso o controlado. En una observación estructurada, los investigadores limitan su atención a solo unos pocos comportamientos clave de interés en lugar de observar todo. Les permite poner los comportamientos que están viendo en números. A veces se denomina "codificación" cuando las observaciones requieren que los observadores emitan un juicio. Para hacer esto, se debe definir con precisión un conjunto de comportamientos objetivo.
4. Encuestas
Las encuestas en línea realizadas con software de encuestas son esenciales para recopilar datos en línea para la investigación tanto cuantitativa como cualitativa. Las encuestas se crean de una manera que valida las acciones y la confianza de los encuestados.
La mayoría de las encuestas cuantitativas incluyen con frecuencia listas de verificación y elementos de escala de calificación porque facilitan la medición de las actitudes y comportamientos de los encuestados.
Se utilizan dos estilos de encuesta importantes para recopilar información en línea para la investigación de mercado cuantitativa.
- Basado en la web: para la investigación en línea o basada en Internet, esta es una de las técnicas más populares y confiables. Al responder a una encuesta basada en la web, el encuestado recibirá un correo electrónico con un enlace a la encuesta, que al hacer clic lo llevará a una plataforma segura de encuestas en línea donde podrá completar la encuesta. Los investigadores prefieren las encuestas basadas en la web porque son más eficientes en términos de tiempo y dinero, más rápidas y tienen una audiencia más amplia. Usando una computadora de escritorio, computadora portátil, tableta o dispositivo móvil, los encuestados pueden completar la encuesta cuando sea conveniente para ellos y esta es la principal ventaja de un cuestionario basado en la web.
- Por correo: la encuesta se envía por correo a una gran parte de la población de la muestra, lo que permite al investigador llegar a una variedad de audiencias. El cuestionario postal generalmente viene en un paquete con una portada que informa a la audiencia sobre el tipo de estudio que se está realizando y por qué, así como una devolución prepaga para recopilar datos en línea. Incluso si el correo tiene una tasa de abandono mayor que otras técnicas de recopilación de datos cuantitativos, incluir incentivos y recordatorios para terminar la encuesta ayuda a reducir significativamente la tasa de abandono.
5. Revisión de la documentación
Después de analizar los documentos actuales, la revisión de documentos es una técnica utilizada para recopilar datos. Debido a que los documentos son controlables y el recurso práctico para obtener datos precisos del pasado, es un método eficiente y exitoso de recopilación de datos.
La revisión de documentos se ha convertido en una de las técnicas útiles para recopilar datos de investigación cuantitativos, además de reforzar y apoyar el estudio al ofrecer datos de investigación complementarios.
Con el fin de recopilar datos de investigación cuantitativos complementarios, se examinan tres categorías principales de documentos.
- Documentos públicos: los registros oficiales continuos de una organización se examinan para una investigación adicional como parte de esta revisión de documentos. Por ejemplo, informes anuales, guías de políticas, eventos estudiantiles, actividades de juegos universitarios, etc.
- Registros personales: este tipo de análisis de documentos examina los informes privados sobre el comportamiento, la conducta, la salud, el físico, etc. de las personas, a diferencia de los registros públicos. Por ejemplo, el tamaño y el peso de los alumnos, el tiempo de viaje que los estudiantes toman para ir a la escuela, etc.
- Prueba física: la prueba física o los registros hablan de los éxitos pasados de una persona u organización en términos de dinero y crecimiento escalable.
Ejemplos cuantitativos
Aquí hay algunos ejemplos de datos cuantitativos para ayudarlo a comprender completamente a qué se refiere:
- La aplicación móvil más reciente ha sido descargada por 83 personas.
- El año pasado, mi tía perdió 18 libras.
- El costo del artículo X es $1,000.
- Al evento asistieron 500 participantes.
- Este año tiene diez vacaciones.
- En un trimestre, actualicé mi teléfono seis veces.
- El año pasado, mi hijo creció 3 pulgadas.
- La adición de un nuevo producto resultará en un aumento del 30% en los ingresos.
- El 54 % de los estadounidenses dijeron que preferirían comprar en línea que en un centro comercial.
- 150 encuestados dijeron que no creen que la característica del nuevo producto sea un éxito.
Ventajas
- Realizar un estudio en profundidad: es muy probable que la investigación sea exhaustiva, ya que los datos cuantitativos se pueden examinar estadísticamente.
- Sesgo mínimo: hay momentos en que el sesgo personal contribuye a la investigación y provoca resultados inexactos. El sesgo personal se ve muy disminuido por el aspecto numérico de los datos cuantitativos.
- Resultados que son precisos: dado que los resultados fueron de naturaleza objetiva, fueron bastante precisos.
Desventajas
- Información restringida: dado que los datos cuantitativos no son descriptivos, es un desafío para los investigadores sacar conclusiones solo de los datos que han recopilado.
- Depende del tipo de pregunta: el tipo de pregunta utilizado para recopilar datos cuantitativos afecta el sesgo en los resultados. Al recopilar datos cuantitativos, la comprensión del investigador de los objetivos y metas de la investigación es crucial.
Conclusión
Los datos cuantitativos tienen que ver con el pensamiento divergente, no con el razonamiento convergente. Se ocupa del punto de vista numérico, lógico y objetivo poniendo el énfasis en los hechos numéricos y constantes.
El único tipo de datos que puede ser capaz de mostrar conclusiones analíticas en cuadros y gráficos, la investigación de datos cuantitativos es exhaustiva.
El análisis de datos es sin duda un paso crucial que, si no se realiza, no solo puede comprometer la objetividad y la autenticidad de su estudio, sino también hacer que las conclusiones sean inestables. Buenos datos le ayudarán a producir resultados precisos.
Por lo tanto, independientemente de la técnica que utilice para recopilar datos cuantitativos, asegúrese de que la información sea de calidad suficiente para generar información valiosa y útil.
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