Table of Contents[Ferstopje][Toanje]
Wy wurde omjûn troch gegevens, dy't elke dei hieltyd wichtiger wurde. Hieltyd mear fan ús ynteraksjes mei it miljeu wurde foarme troch ferskate foarmen fan gegevens, ynklusyf ús gebrûk fan it ynternet, oankeapen fan auto's, nijsfeeds dy't wy sjogge, en in protte oare dingen.
Wy sille kwantitative gegevens definiearje yn dizze post, eksimplaren jaan fan kwantitative gegevens, beprate hoe't kwalitative en kwantitative gegevens ferskille, en folle mear.
Mar litte wy earst in stap werom dwaan.
Elke dei wurde 2.5 quintillion bytes oan gegevens - ynklusyf testresultaten, skoares foar klanttefredenheid en tweets - produsearre. Mar net elk stik gegevens is gelyk oanmakke.
In fraachpetear dy't jo freget om de tsjinst, menu, omjouwing en prizen te rangearjen op in skaal fan 1 oant 10 produseart oare gegevens dan in ynterview dat jo freget om jo dinerûnderfining te beskriuwen.
It is krúsjaal foar analisten dy't faak wurkje mei datasets om te ûnderskieden tusken ferskate foarmen fan gegevens en te begripen hoe't elk jo stúdzje kin beynfloedzje.
It proses fan ferdjipjen yn gegevens begjint faak mei in spesifike fraach dy't jo besykje te beantwurdzjen, lykas:
- Hokker ynfloed hawwe demografy op konsumintegedrach?
- Sil in bepaald publyk geunstich reagearje op in wiziging yn in produkt of tsjinst?
- Hoe kinne operasjonele knyppunten wurde elimineare om effisjinsje te ferheegjen?
Jo moatte kwantitative gegevens sammelje en evaluearje, ôfhinklik fan 'e aard fan it ûnderwerp, jo budzjet, tiid en tagonklike boarnen. Ik tink dat jo begripe, krekt?
Litte wy no begjinne.
Wat is kwantitative gegevens?
Elke kolleksje fan gegevens dy't kin wurde identifisearre en evaluearre kwantitatyf wurdt beskôge as kwantitative gegevens.
De ienige soarte fan gegevens dy't objektyf mjitten wurde kin is kwantitative gegevens, wêrtroch't it de meast relevante is soarte fan gegevens foar gebrûk yn sawol wiskunde as statistyk.
It wurdt oantsjutten as de wearde fan gegevens as it wurdt útdrukt as tellen of sifers, wêrby't elke gegevensset in spesifike numerike wearde hat tawiisd.
Elke mjitbere ynformaasje dy't kin wurde brûkt yn statistyske berekkeningen en berekkeningen basearre op arithmetyk wurdt beskôge as dit soarte gegevens, om't it kin wurde brûkt om oardielen yn 'e echte wrâld te stypjen.
Hoefolle, hoe faak en hoefolle binne guon foarbylden fan fragen dy't it kin beantwurdzje. Wiskundige metoaden kinne brûkt wurde om dizze gegevens maklik te ferifiearjen en te beoardieljen.
Kwantitative gegevens lykas tiid, hichte, gewicht, priis, kosten, winst, temperatuer, en ôfstân binne wat in gegevens analyst typysk wurket mei.
It kin wurde útdrukt as in persintaazje, in nûmer, in side-laadtiid, of oare metriken op it mêd fan produktbehear, ûntwerp fan brûkersûnderfining, of software-engineering.
Hoefolle minsken kochten in bepaald item is in foarbyld fan kwantitative gegevens yn 'e kontekst fan oankeap. Kwalitative gegevens oer auto's kinne it bedrach fan hynstekrêft omfetsje dat it hat.
Wat binne de soarten kwantitative gegevens?
Gegevens dy't kinne wurde kwantifisearre wurde oantsjutten as kwantitative gegevens, lykwols, hoe't dy gegevens wurde kwantifisearre ferskilt ôfhinklik fan it soarte fan gegevenssammeling by de hân. Kwantitative gegevens kinne wurde ferdield yn twa basisgroepen: diskrete en trochgeande. De wichtichste fariaasjes tusken de twa binne as folget:
Diskrete gegevens
Kwantitative ynformaasje dy't diskret is kin allinich in spesifyk berik fan numerike wearden hawwe. Dizze wearden kinne net ûntbrutsen wurde, om't se fêst binne.
Elke kear as wat wurdt teld, wurde diskrete gegevens krigen. De trije bern fan in persoan soene bygelyks in foarbyld wêze fan diskrete gegevens.
It oantal bern wurdt ynsteld; sy kinne bygelyks net 3.2 bern hawwe.
It oantal besikers op jo webside is in oar foarbyld fan diskrete numerike gegevens; do kinst ûntfange 150 besites op in dei, mar net 150.6. De meast foarkommende diagrammen dy't brûkt wurde om diskrete gegevens te werjaan binne taartdiagrammen, staafdiagrammen en tally charts.
Trochrinnende Data
Omkeard kinne trochgeande gegevens ûnbepaald wurde ferdield yn lytsere komponinten. De lingte fan in stik snaar yn sintimeter of de temperatuer yn graden Celsius is twa foarbylden fan dit soarte fan kwantitative gegevens dy't werjûn wurde kinne op in mjitskaal.
Yn wêzen binne trochgeande gegevens net beheind ta fêste wearden; it kin elke wearde nimme. Trochrinnende gegevens kinne ek feroarje oer de tiid; bygelyks, de keamer syn temperatuer sil feroarje oerdeis.
In linegrafyk wurdt typysk brûkt om trochgeande gegevens te yllustrearjen.
Kwantitative gegevens vs kwalitative gegevens
Wy kinne sjen dat kwantitative gegevens kinne wurde mjitten. It giet om bedraggen, wearden en nûmers. Dit soarte fan ynformaasje kin numeryk oanjûn wurde (dws bedrach, doer, lingte, priis, of grutte).
Kwantitative gegevens hawwe in protte leauwensweardigens en wurde sjoen as unbiased en betrouber, om't se wurde produsearre troch statistiken. D'r is lykwols noch in oare krúsjale soart gegevens. Spesifyk, kwalitative gegevens.
Dizze ynformaasje is primêr beskriuwend fan aard. Yn 'e measte gefallen kin it net direkt mjitten wurde, mar kin wurde leard troch observaasje. Adjektiven en oare beskriuwende termen wurde brûkt om it uterlik, kleur, tekstuer en oare eigenskippen yn kwalitative gegevens te beskriuwen.
Jo kinne bygelyks stelle dat de iene keamer helderder is as de oare.
Dy ynformaasje is kwalitatyf. Om de helderheid yn 'e keamer echt te mjitten en it in numerike nûmer ta te jaan, kinne jo ek wittenskiplike apparatuer en apparaten brûke (lykas in ljochtmeter). Jo krije kwantifisearre gegevens troch it te dwaan.
5 Bêste metoaden om kwantitative gegevens te sammeljen
1. Wierskynlik Sampling
In krekte samplingtechnyk dy't gebrûk makket fan in soarte fan willekeurige seleksje en ûndersikers mooglik makket om in kâns te meitsjen op basis fan willekeurich sammele ynformaasje fan it bedoelde publyk.
Wierskynlik sampling biedt ûndersikers de kâns om gegevens te sammeljen fan yndividuen dy't typysk binne foar de groep dy't se ynteressearre binne yn te ûndersiikjen, dat is ien fan har moaiste funksjes.
Derneist waarden de gegevens willekeurich lutsen út 'e keazen stekproef, wat de kâns op sampling-bias elimineert.
Foar kâns sampling binne d'r trije haadkategoryen.
- Ienfâldige willekeurige sampling: De bedoelde populaasje wurdt faker selektearre om fertsjintwurdige te wurden yn 'e stekproef.
- Systematyske willekeurige sampling: Elk lid fan 'e winske populaasje soe yn' e stekproef fertsjintwurdige wurde, mar allinich de earste ienheid wurdt willekeurich keazen; de oare ienheden wurde keazen as ien op de tsien persoanen op de list.
- Stratifisearre willekeurige sampling: By it meitsjen fan in stekproef, kinne jo elke ienheid kieze út in spesifike subset fan it bedoelde publyk. It is nuttich as de ûndersikers kieskeurich binne oer it opnimmen fan in bepaalde groep minsken yn 'e stekproef, lykas gewoan managers of direkteuren, minsken dy't wurkje yn in bepaalde yndustry, of manlju of froulju.
2. Interviews
Minsken wurde typysk ynterviewd as ûnderdiel fan in proses foar it sammeljen fan gegevens. De ynterviews dy't lykwols útfierd wurde om kwantitative gegevens te sammeljen binne mear organisearre, mei't de ûndersikers allinich de foarskreaune set fragen stelle en neat oars.
D'r binne trije haadkategoryen ynterviews dy't brûkt wurde om gegevens te sammeljen.
- Tillefoanyske ynterviews: Tillefoanyske ynterviews dominearren in protte jierren de charts fan techniken foar it sammeljen fan gegevens. Mar it brûken fan it ynternet, Skype, of oare online Fideo gearkomst tsjinsten foar it fieren fan fideo-ynterviews is de lêste jierren signifikant tanommen.
- Yn-persoan ynterviews: Direkte datasammeling fan dielnimmers is in beproefde metoade foar it sammeljen fan ynformaasje. It helpt by it sammeljen fan gegevens fan hege kwaliteit, om't it romte jout foar yngeande fragen en ekstra probearjen om wiidweidige en edukative ynformaasje te krijen. It nivo fan geletterdheid fan 'e dielnimmers is ûnbelangryk, om't face-to-face (F2F) enkêtes in protte mooglikheden jouwe om net-ferbale gegevens te observearjen en te sammeljen of om yngewikkelde en net oploste ûnderwerpen te ûndersykjen. Hoewol it in kostbere en tiidslinende oanpak kin wêze, hawwe face-to-face ynterviews faak gruttere antwurdsifers.
- Computer-Assisted Personal Interviewing (CAPI): It is neat mear as in ynstelling dy't te fergelykjen is mei in face-to-face ynterview wêr't de ynterviewer in buroblêd of laptop by him hat om de gegevens sammele tidens it ynterview direkt yn 'e database te uploaden. Trochdat de ynterviewer net in ton papierwurk en fragelisten hoecht te dragen, ferminderet CAPI de tiid dy't nedich is om de gegevens te aktualisearjen en te analysearjen signifikant.
3. Observaasjes
Lykas de namme al fermoeden docht, is it in frij maklike en ûnkomplisearre technyk foar it sammeljen fan kwantitative gegevens.
Yn dizze oanpak sammelje ûndersikers kwantitative gegevens troch metodyske observaasjes mei help fan oanpakken lykas it tellen fan it oantal persoanen oanwêzich by in bepaald evenemint op in bepaalde tiid en in spesifyk plak as it oantal yndividuen dat it evenemint bywenje op in definiearre plak.
De ûndersikers brûke faak in naturalistyske observaasjestrategy om kwantitative gegevens te krijen, dy't easkje poerbêste observaasjefeardigens en sintugen om gegevens te krijen dy't kwantitatyf binne krekt oer it "wat" en net ek oer it "wêrom" en "hoe."
It sammeljen fan sawol kwalitative as kwantitative gegevens wurdt dien troch naturalistyske observaasje. Strukturearre observaasje wurdt lykwols meast brûkt om kwantitative ynformaasje te sammeljen ynstee fan kwalitative ynformaasje.
- Strukturearre observaasje: Yn tsjinstelling ta naturalistyske of dielnimmende observaasje fereasket dizze foarm fan observaasjemetoade de ûndersiker om yngeande observaasjes fan ien of mear spesifisearre gedrach te fieren yn in mear wiidweidige of kontroleare kontekst. Yn in strukturearre observaasje beheine de ûndersikers har oandacht foar mar in pear kaaigedrach fan belang ynstee fan alles te sjen. It stelt se yn steat om it gedrach dat se sjogge yn sifers te setten. It wurdt soms oantsjutten as "kodearjen" as de observaasjes de waarnimmers oproppe om in oardiel te meitsjen. Om dit te dwaan, moat in set fan doelgedrach krekt definieare wurde.
4. Undersiken
Online enkêtes makke mei enkêtesoftware binne essensjeel foar it sammeljen fan gegevens online foar sawol kwantitatyf as kwalitatyf ûndersyk. De enkêtes wurde makke op in manier dy't de aksjes en it fertrouwen fan 'e responders validearret.
De mearderheid fan kwantitative enkêtes omfettet faak checklists en items op beoardielingskaal, om't se it mjitten fan 'e hâlding en gedrach fan respondinten makliker meitsje.
Twa wichtige enkêtestilen wurde brûkt om ynformaasje online te sammeljen foar kwantitatyf merkûndersyk.
- Web-basearre: Foar ynternet-basearre as online ûndersyk, dit is ien fan de meast populêre en betroubere techniken. By it reagearjen op in web-basearre enkête, sil de respondint in e-post krije mei in keppeling nei de enkête, dy't as se klikke sil liede nei in feilich online enkêteplatfoarm wêr't se de enkête kinne foltôgje. Undersikers favorisearje web-basearre enkêtes om't se mear tiid en jild effisjint binne, flugger en in grutter publyk hawwe. Mei help fan in buroblêd, laptop, tablet, of mobyl apparaat, binne respondinten frij om de enkête yn te foljen as it har handich is en dit is it wichtichste foardiel fan in web-basearre fragelist.
- Mail-basearre: De enkête wurdt maild nei in grut diel fan 'e stekproefpopulaasje fia post, wêrtroch't de ûndersiker in ferskaat oan publyk kin berikke. De postfragelist komt normaal yn in pakket mei in omslach dy't it publyk ynformearret oer it soarte fan stúdzje dat wurdt dien en wêrom, lykas in pre-betelle rendemint, om gegevens online te sammeljen. Sels as de post in gruttere churn rate hat dan oare kwantitative techniken foar it sammeljen fan gegevens, ynklusyf stimulâns en herinneringen om de enkête te foltôgjen, helpt om it churn rate signifikant te ferleegjen.
5. Dokumintaasje Review
Nei it analysearjen fan 'e hjoeddeistige papieren is dokumintbeoardieling in technyk dy't brûkt wurdt om gegevens te sammeljen. Om't dokuminten kontrolearber binne en de praktyske boarne om krekte gegevens út it ferline te krijen, is it in effisjinte en suksesfolle metoade foar it sammeljen fan gegevens.
Beoardieling fan dokuminten is ien fan 'e nuttige techniken wurden foar it sammeljen fan kwantitative ûndersyksgegevens, neist it fersterkjen en stypjen fan 'e stúdzje troch oanfoljende ûndersyksgegevens oan te bieden.
Foar it sammeljen fan oanfoljende kwantitative ûndersyksgegevens wurde trije haadkategoryen fan dokuminten ûndersocht.
- Iepenbiere dokuminten: De offisjele, trochgeande records fan in organisaasje wurde ûndersocht foar oanfoljend ûndersyk as ûnderdiel fan dizze dokumintevaluaasje. Bygelyks jierferslaggen, beliedsgidsen, studinteveneminten, universitêre spielaktiviteiten, ensfh.
- Persoanlike records: Dit soarte fan dokumint analyze ûndersiket privee rapporten fan minsken syn gedrach, gedrach, sûnens, fysyk, ensfh yn tsjinstelling ta iepenbiere records. Bygelyks de grutte en it gewicht fan 'e learlingen, de reistiid dy't studinten nimme om nei skoalle te gean, ensfh.
- Fysike bewiis: Fysike bewiis of records sprekke ta de ferline súksessen fan in persoan as in organisaasje yn termen fan jild en skalberbere groei.
Kwantitative foarbylden
Hjir binne in pear eksimplaren fan kwantitative gegevens om jo te helpen folslein te begripen wêr't dit nei ferwiist:
- De nijste mobile applikaasje is ynladen troch 83 persoanen.
- Ferline jier hat myn muoike 18 kilo ôfsketten.
- De kosten fan item X binne $ 1,000.
- It evenemint waard bywenne troch 500 dielnimmers.
- Dit jier hat se tsien fakânsjes.
- Yn in kertier haw ik myn telefoan seis kear opwurdearre.
- Ferline jier groeide myn jonkje mei 3 inch.
- De tafoeging fan in nij produkt sil resultearje yn in tanimming fan 30% yn omset.
- 54% fan 'e Amerikanen sei dat se leaver online keapje dan yn in winkelsintrum.
- 150 respondinten seine dat se net tinke dat de nije produktfunksje in hit soe wêze.
foardielen
- Utfiere yngeande stúdzje: It is heul wierskynlik dat it ûndersyk yngeand sil wêze, om't kwantitative gegevens statistysk kinne wurde ûndersocht.
- Minimale bias: D'r binne tiden dat persoanlike bias bydraacht oan ûndersyk en ûnkrekte resultaten feroarsaket. Persoanlike bias wurdt gâns fermindere troch it numerike aspekt fan kwantitative gegevens.
- Resultaten dy't krekt binne: Om't de resultaten objektyf fan aard wiene, wiene se frij akkuraat.
neidielen
- Beheinde ynformaasje: Om't kwantitative gegevens net beskriuwend binne, is it útdaagjend foar ûndersikers om allinich konklúzjes te lûken út 'e gegevens dy't se hawwe sammele.
- Hinget ôf fan it fraachtype: It fraachtype dat brûkt wurdt om kwantitative gegevens te sammeljen hat ynfloed op de bias yn 'e resultaten. By it sammeljen fan kwantitative gegevens is it begryp fan 'e ûndersiker fan' e doelstellingen en doelen fan it ûndersyk krúsjaal.
Konklúzje
Kwantitative gegevens geane oer divergent tinken, net konvergente redenearring. It behannelet it numerike, logika en objektive eachpunt troch de klam te lizzen op numerike en konstante feiten.
De ienige soart gegevens dy't yn steat wêze kinne om analytyske konklúzjes yn diagrammen en grafiken te werjaan, kwantitatyf gegevensûndersyk is yngeand.
Gegevensanalyse is grif in krúsjale stap dy't, as it ûntbrekt, net allinich de objektiviteit en autentisiteit fan jo stúdzje kin kompromittearje, mar ek de konklúzjes ynstabyl meitsje. Goede gegevens sille jo helpe om krekte resultaten te produsearjen.
Dêrom, nettsjinsteande de technyk, brûke jo om kwantitative gegevens te sammeljen, soargje derfoar dat de ynformaasje fan heech genôch kwaliteit is om weardefolle en nuttige ynsjoggen te leverjen.
Leave a Reply