Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
Մեզ շրջապատում են տվյալներ, որոնք օրեցօր ավելի ու ավելի նշանակալից են դառնում։ Շրջակա միջավայրի հետ մեր փոխազդեցությունների ավելի ու ավելի շատ ձևեր են ձևավորվում տվյալների տարբեր ձևերով, ներառյալ ինտերնետի օգտագործումը, մեքենաների գնումները, նորությունների հոսքերը, որոնք մենք դիտում ենք և շատ այլ բաներ:
Այս գրառման մեջ մենք կսահմանենք քանակական տվյալները, կտանք քանակական տվյալների օրինակներ, կքննարկենք, թե ինչպես են տարբերվում որակական և քանակական տվյալները և շատ ավելին:
Բայց նախ եկեք մի քայլ հետ գնանք։
Ամեն օր արտադրվում է 2.5 կվինտիլիոն բայթ տվյալներ՝ ներառյալ թեստի արդյունքները, հաճախորդների գոհունակության միավորները և թվիթերը: Բայց ոչ բոլոր տվյալներն են ստեղծվում հավասար:
Հարցումը, որը պահանջում է ձեզ դասակարգել ծառայությունը, ճաշացանկը, միջավայրը և գները 1-ից 10 սանդղակով, տարբեր տվյալներ է տալիս, քան հարցազրույցը, որը պահանջում է նկարագրել ձեր ճաշի փորձը:
Շատ կարևոր է, որ վերլուծաբանները, ովքեր հաճախ աշխատում են տվյալների հավաքածուների հետ, տարբերակել տվյալների տարբեր ձևերը և հասկանալ, թե ինչպես կարող է յուրաքանչյուրն ազդել ձեր ուսումնասիրության վրա:
Տվյալների մեջ խորանալու գործընթացը հաճախ սկսվում է կոնկրետ հարցից, որին փորձում եք պատասխանել, օրինակ՝
- Ի՞նչ ազդեցություն ունի ժողովրդագրությունը սպառողների վարքի վրա:
- Արդյո՞ք որոշակի լսարանը բարենպաստ կերպով կարձագանքի ապրանքի կամ ծառայության փոփոխությանը:
- Ինչպե՞ս կարելի է վերացնել գործառնական խոչընդոտները՝ արդյունավետությունը բարձրացնելու համար:
Դուք պետք է հավաքեք և գնահատեք քանակական տվյալներ՝ կախված թեմայի բնույթից, ձեր բյուջեից, ժամանակից և հասանելի ռեսուրսներից: Կարծում եմ հասկանում ես, չէ՞:
Եկեք հիմա սկսենք:
Ի՞նչ է քանակական տվյալները:
Տվյալների ցանկացած հավաքածու, որը կարող է նույնականացվել և քանակապես գնահատվել, համարվում է քանակական տվյալ:
Տվյալների միակ տեսակը, որը կարելի է օբյեկտիվորեն չափել, քանակական տվյալներն են, որոնք այն դարձնում են առավել տեղին տվյալների տեսակը ինչպես մաթեմատիկայի, այնպես էլ վիճակագրության մեջ օգտագործելու համար:
Այն կոչվում է տվյալների արժեք, երբ այն արտահայտվում է որպես թվեր կամ թվեր, որոնցից յուրաքանչյուրը ունի որոշակի թվային արժեք:
Ցանկացած չափելի տեղեկատվություն, որը կարող է օգտագործվել վիճակագրական հաշվարկներում և թվաբանության վրա հիմնված հաշվարկներում, համարվում է տվյալ տեսակի տվյալ, քանի որ այն կարող է օգտագործվել իրական աշխարհում դատողություններն աջակցելու համար:
Քանի՞, որքա՞ն հաճախակի և քանի՞ հարցումների օրինակ կարող է լինել այն: Այս տվյալները հեշտությամբ ստուգելու և գնահատելու համար կարող են օգտագործվել մաթեմատիկական մեթոդներ:
Քանակական տվյալները, ինչպիսիք են ժամանակը, բարձրությունը, քաշը, գինը, արժեքը, շահույթը, ջերմաստիճանը և հեռավորությունը, դրանք են, որոնց հետ սովորաբար աշխատում է տվյալների վերլուծաբանը:
Այն կարող է արտահայտվել որպես տոկոս, թիվ, էջի բեռնման ժամանակ կամ այլ չափումներ՝ արտադրանքի կառավարման, օգտագործողի փորձի նախագծման կամ ծրագրային ապահովման ճարտարագիտության ոլորտներում:
Քանի մարդ է գնել որոշակի ապրանք, գնման համատեքստում քանակական տվյալների օրինակ է: Մեքենաների որակական տվյալները կարող են ներառել ձիաուժի չափը:
Որո՞նք են քանակական տվյալների տեսակները:
Տվյալները, որոնք կարող են քանակականացվել, կոչվում են քանակական տվյալներ, սակայն, թե ինչպես են այդ տվյալները քանակականացվում, կախված է ձեռքի տակ գտնվող տվյալների հավաքագրման տեսակից: Քանակական տվյալները կարելի է բաժանել երկու հիմնական խմբի՝ դիսկրետ և շարունակական։ Երկուսի միջև հիմնական տատանումները հետևյալն են.
Դիսկրետ տվյալներ
Քանակական տեղեկատվությունը, որը դիսկրետ է, կարող է ունենալ միայն թվային արժեքների որոշակի շրջանակ: Այս արժեքները չեն կարող քայքայվել, քանի որ դրանք ֆիքսված են:
Ամեն անգամ, երբ ինչ-որ բան հաշվվում է, դիսկրետ տվյալներ են ստացվում: Մարդու երեք երեխաները, օրինակ, կլինեին դիսկրետ տվյալների օրինակ:
Երեխաների թիվը սահմանվում է. նրանք չեն կարող, օրինակ, 3.2 երեխա ունենալ։
Ձեր կայքի այցելուների քանակը դիսկրետ թվային տվյալների ևս մեկ օրինակ է. օրական կարող ես ստանալ 150 այցելություն, բայց ոչ 150.6։ Ամենատարածված գծապատկերները, որոնք օգտագործվում են դիսկրետ տվյալների ցուցադրման համար, կարկանդակ գծապատկերներն են, գծապատկերները և հաշվարկային գծապատկերները:
Շարունակական տվյալներ
Հակառակը, շարունակական տվյալները կարող են անորոշ ժամանակով բաժանվել ավելի փոքր բաղադրիչների: Լարի կտորի երկարությունը սանտիմետրերով կամ ջերմաստիճանը Ցելսիուսի աստիճաններով այս տեսակի քանակական տվյալների երկու օրինակ են, որոնք կարող են ցուցադրվել չափման սանդղակով:
Ըստ էության, շարունակական տվյալները սահմանափակված չեն ֆիքսված արժեքներով. այն կարող է վերցնել ցանկացած արժեք: Շարունակական տվյալները կարող են նաև փոխվել ժամանակի ընթացքում. Օրինակ, սենյակի ջերմաստիճանը կփոխվի օրվա ընթացքում:
Գծային գրաֆիկը սովորաբար օգտագործվում է շարունակական տվյալները պատկերելու համար:
Քանակական տվյալներ ընդդեմ որակական տվյալների
Մենք կարող ենք տեսնել, որ քանակական տվյալները կարող են չափվել: Այն գործ ունի գումարների, արժեքների և թվերի հետ: Այս տեսակի տեղեկատվությունը կարող է թվային ձևակերպվել (այսինքն՝ գումարը, տևողությունը, երկարությունը, գինը կամ չափը):
Քանակական տվյալները շատ վստահելի են և դիտվում են որպես անաչառ և հուսալի, քանի որ դրանք ստացվում են վիճակագրության միջոցով: Այնուամենայնիվ, կա ևս մեկ կարևոր տիպի տվյալ. Կոնկրետ որակական տվյալներ.
Այս տեղեկատվությունը հիմնականում նկարագրական բնույթ ունի: Շատ դեպքերում այն չի կարող ուղղակիորեն չափվել, բայց կարելի է սովորել դիտարկման միջոցով: Ածականներ և այլ նկարագրական տերմիններ օգտագործվում են որակական տվյալների արտաքին տեսքը, գույնը, հյուսվածքը և այլ հատկությունները նկարագրելու համար:
Օրինակ, դուք կարող եք վիճել, որ մի սենյակն ավելի լուսավոր է, քան մյուսը:
Այդ տեղեկությունը որակական է։ Սենյակի պայծառությունը իսկապես չափելու և դրան թվային թիվ նշանակելու համար կարող եք նաև օգտագործել գիտական սարքավորումներ և ապարատներ (օրինակ՝ լուսաչափ): Դրանով դուք ստանում եք քանակական տվյալներ:
Քանակական տվյալների հավաքագրման 5 լավագույն մեթոդները
1. Հավանականության նմուշառում
Նմուշառման ճշգրիտ տեխնիկա, որն օգտագործում է պատահական ընտրության մի տեսակ և հետազոտողներին հնարավորություն է տալիս հավանականության պահանջ ներկայացնել՝ հիմնվելով նախատեսված լսարանից պատահականորեն հավաքված տեղեկատվության վրա:
Հավանականության ընտրանքը հետազոտողներին հնարավորություն է տալիս հավաքել տվյալներ այն անհատներից, որոնք բնորոշ են այն խմբին, ում հետաքննությամբ հետաքրքրված են, ինչը նրա լավագույն հատկանիշներից մեկն է:
Բացի այդ, տվյալները ընտրված ընտրանքից ընտրվել են պատահականորեն, ինչը բացառում է ընտրանքային կողմնակալության հնարավորությունը:
Հավանականության ընտրանքի համար կան երեք հիմնական կատեգորիաներ.
- Պարզ պատահական ընտրանք. նախատեսված բնակչությունն ավելի հաճախ ընտրվում է ընտրանքում ներկայացված լինելու համար:
- Համակարգված պատահական ընտրանք. ցանկալի պոպուլյացիայի ցանկացած անդամ կներկայացվի ընտրանքում, սակայն պատահականության սկզբունքով ընտրվում է միայն առաջին միավորը. մյուս միավորներն ընտրվում են այնպես, կարծես ցուցակի յուրաքանչյուր տասը հոգուց մեկը:
- Շերտավորված պատահական նմուշառում. Նմուշ ստեղծելիս թույլ է տալիս ընտրել յուրաքանչյուր միավոր նախատեսված լսարանի որոշակի ենթաբազմությունից: Օգտակար է, երբ հետազոտողները բծախնդիր են ընտրանքի մեջ մարդկանց որոշակի խմբի ընդգրկելու հարցում, ինչպիսիք են պարզապես մենեջերները կամ ղեկավարները, տվյալ ոլորտում աշխատող մարդիկ կամ տղամարդիկ կամ կանայք:
2. Հարցազրույցներ
Մարդիկ սովորաբար հարցազրույցներ են անցկացնում որպես տվյալների հավաքագրման գործընթացի մաս: Հարցազրույցները, սակայն, որոնք իրականացվում են քանակական տվյալների հավաքագրման նպատակով, ավելի կազմակերպված են, հետազոտողները տալիս են միայն սահմանված հարցերը և ուրիշ ոչինչ:
Տվյալներ հավաքելու համար օգտագործվում են հարցազրույցների երեք հիմնական կատեգորիա:
- Հեռախոսային հարցազրույցներ. Հեռախոսային հարցազրույցները երկար տարիներ գերիշխում էին տվյալների հավաքագրման տեխնիկայի գծապատկերներում: Բայց օգտագործելով ինտերնետը, Skype-ը կամ այլ առցանց վիդեո կոնֆերանսներ Վերջին տարիներին զգալիորեն աճել են տեսազրույցների անցկացման ծառայությունները:
- Անձնական հարցազրույցներ. անմիջական մասնակցի տվյալների հավաքագրումը տեղեկատվություն հավաքելու փորձված և իրական մեթոդ է: Այն օգնում է հավաքել բարձրորակ տվյալներ, քանի որ այն հնարավորություն է տալիս խորը հարցումների և լրացուցիչ ուսումնասիրությունների համար՝ համապարփակ և կրթական տեղեկատվություն ստանալու համար: Մասնակիցների գրագիտության մակարդակը կարևոր չէ, քանի որ դեմ առ դեմ (F2F) հարցումները բազմաթիվ հնարավորություններ են տալիս դիտարկելու և հավաքելու ոչ բանավոր տվյալներ կամ ուսումնասիրելու բարդ և չլուծված թեմաներ: Թեև դա կարող է ծախսատար և ժամանակատար մոտեցում լինել, դեմ առ դեմ հարցազրույցները հաճախ ունենում են ավելի մեծ արձագանքների տեմպեր:
- Համակարգչային օգնությամբ անհատական հարցազրույց (CAPI). Սա ոչ այլ ինչ է, քան մի պարամետր, որը համեմատելի է դեմ առ դեմ հարցազրույցի հետ, որտեղ հարցազրուցավարն իր հետ ունի աշխատասեղան կամ նոութբուք՝ հարցազրույցի ընթացքում հավաքագրված տվյալները անմիջապես տվյալների բազա վերբեռնելու համար: Քանի որ հարցազրուցավարը ստիպված չէ կրել մեծ թվով փաստաթղթեր և հարցաթերթիկներ, CAPI-ն զգալիորեն կրճատում է տվյալները թարմացնելու և վերլուծելու համար անհրաժեշտ ժամանակը:
3. Դիտարկումներ
Ինչպես անունն է ենթադրում, դա քանակական տվյալներ հավաքելու բավականին հեշտ և ոչ բարդ տեխնիկա է:
Այս մոտեցմամբ հետազոտողները քանակական տվյալներ են հավաքում մեթոդական դիտարկումների միջոցով՝ օգտագործելով այնպիսի մոտեցումներ, ինչպիսիք են՝ հաշվելով տվյալ միջոցառմանը ներկա մարդկանց թիվը որոշակի ժամանակ և կոնկրետ վայրում կամ միջոցառմանը ներկա գտնվող անձանց թիվը սահմանված վայրում:
Հետազոտողները հաճախ օգտագործում են նատուրալիստական դիտարկման ռազմավարություն՝ քանակական տվյալներ ձեռք բերելու համար, ինչը պահանջում է հիանալի դիտողական ունակություններ և զգայարաններ՝ քանակական տվյալներ ստանալու համար, որոնք վերաբերում են միայն «ինչին», այլ ոչ թե «ինչու» և «ինչպես»:
Ինչպես որակական, այնպես էլ քանակական տվյալների հավաքագրումը կատարվում է բնագիտական դիտարկման միջոցով։ Այնուամենայնիվ, կառուցվածքային դիտարկումը հիմնականում օգտագործվում է քանակական, այլ ոչ թե որակական տեղեկատվության հավաքագրման համար:
- Կառուցվածքային դիտարկում. Ի տարբերություն նատուրալիստական կամ մասնակցային դիտարկման, դիտարկման մեթոդի այս ձևը հետազոտողից պահանջում է մանրամասն դիտարկումներ կատարել մեկ կամ մի քանի կոնկրետ վարքագծի վերաբերյալ ավելի ընդարձակ կամ վերահսկվող համատեքստում: Կառուցվածքային դիտարկման ժամանակ հետազոտողները իրենց ուշադրությունը կենտրոնացնում են միայն մի քանի հիմնական հետաքրքրությունների վրա, այլ ոչ թե ամեն ինչ դիտելու: Դա նրանց հնարավորություն է տալիս թվերի մեջ դնել այն վարքագիծը, որը նրանք տեսնում են: Այն երբեմն կոչվում է «կոդավորում», երբ դիտարկումները կոչ են անում դիտորդներին դատողություններ անել: Դա անելու համար թիրախային վարքագծի մի շարք պետք է հստակ սահմանվի:
4. Հարցումներ
Հարցումների ծրագրային ապահովման միջոցով արված առցանց հարցումները կարևոր են թե՛ քանակական, թե՛ որակական հետազոտության համար առցանց տվյալների հավաքագրման համար: Հարցումները ստեղծվել են այնպես, որ վավերացնեն պատասխանողների գործողություններն ու վստահությունը:
Քանակական հարցումների մեծամասնությունը հաճախ ներառում է ստուգաթերթեր և գնահատման սանդղակի կետեր, քանի որ դրանք հեշտացնում են հարցվողների վերաբերմունքը և վարքագիծը:
Հետազոտության երկու կարևոր ոճ օգտագործվում է շուկայի քանակական հետազոտության համար առցանց տեղեկատվություն հավաքելու համար:
- Վեբ վրա հիմնված. ինտերնետի վրա հիմնված կամ առցանց հետազոտության համար սա ամենահայտնի և հուսալի մեթոդներից մեկն է: Վեբ վրա հիմնված հարցմանը պատասխանելիս հարցվողը նամակ կստանա՝ հարցմանը հղումով, որը սեղմելուց հետո նրան կբերի անվտանգ առցանց հարցման հարթակ, որտեղ նրանք կարող են լրացնել հարցումը: Հետազոտողները նախընտրում են վեբ վրա հիմնված հարցումները, քանի որ դրանք ավելի արդյունավետ են ժամանակի և փողի վրա, ավելի արագ և ունեն ավելի մեծ լսարան: Օգտագործելով աշխատասեղան, նոութբուք, պլանշետ կամ շարժական սարք, հարցվողներն ազատ են լրացնել հարցումը, երբ դա իրենց հարմար է, և դա վեբ վրա հիմնված հարցաշարի հիմնական առավելությունն է:
- Փոստի վրա հիմնված հարցումը փոստով ուղարկվում է ընտրանքային բնակչության զգալի մասին՝ թույլ տալով հետազոտողին հասնել տարբեր լսարանների: Փոստային հարցաթերթիկը սովորաբար գալիս է փաթեթի մեջ՝ ծածկի էջով, որը լսարանին տեղեկացնում է կատարվող ուսումնասիրության և ինչու, ինչպես նաև կանխավճարային վերադարձի, առցանց տվյալների հավաքագրման մասին: Նույնիսկ եթե փոստն ավելի մեծ արագություն ունի, քան քանակական տվյալների հավաքագրման այլ մեթոդները, ներառյալ հարցումն ավարտելու խթաններն ու հիշեցումները, օգնում է էականորեն նվազեցնել խափանումների արագությունը:
5. Փաստաթղթերի վերանայում
Ընթացիկ փաստաթղթերը վերլուծելուց հետո փաստաթղթերի վերանայումը տվյալների հավաքագրման տեխնիկա է: Քանի որ փաստաթղթերը վերահսկելի են և անցյալից ճշգրիտ տվյալներ ստանալու գործնական ռեսուրս, դա տվյալների հավաքագրման արդյունավետ և հաջող մեթոդ է:
Փաստաթղթերի վերանայումը դարձել է քանակական հետազոտական տվյալների հավաքագրման օգտակար մեթոդներից մեկը՝ ի լրումն ուսումնասիրության խթանման և աջակցության՝ առաջարկելով լրացուցիչ հետազոտական տվյալներ:
Լրացուցիչ քանակական հետազոտական տվյալների հավաքագրման նպատակով ուսումնասիրվում են փաստաթղթերի երեք հիմնական կատեգորիաներ.
- Հանրային փաստաթղթեր. Կազմակերպության պաշտոնական, շարունակական գրառումները հետազոտվում են լրացուցիչ հետաքննության համար՝ որպես այս փաստաթղթի վերանայման մաս: Օրինակ՝ տարեկան հաշվետվություններ, քաղաքականության ուղեցույցներ, ուսանողական միջոցառումներ, համալսարանական խաղերի գործողություններ և այլն:
- Անձնական գրառումներ. Փաստաթղթերի այս տեսակի վերլուծությունը ուսումնասիրում է մարդկանց վարքագծի, վարքագծի, առողջության, կազմվածքի և այլնի մասնավոր հաշվետվությունները՝ ի տարբերություն հանրային գրառումների: Օրինակ՝ աշակերտների չափն ու քաշը, դպրոց գնալու համար ուսանողների ճանապարհորդության ժամանակը և այլն:
- Ֆիզիկական ապացույց. Ֆիզիկական ապացույցները կամ գրառումները խոսում են անձի կամ կազմակերպության անցյալի հաջողությունների մասին՝ փողի և մասշտաբային աճի առումով:
Քանակական օրինակներ
Ահա քանակական տվյալների մի քանի օրինակներ, որոնք կօգնեն ձեզ լիովին հասկանալ, թե ինչ է դա վերաբերում.
- Նորագույն բջջային հավելվածը ներբեռնել է 83 անհատ։
- Անցյալ տարի մորաքույրս 18 ֆունտ գցեց:
- X ապրանքի արժեքը 1,000 դոլար է:
- Միջոցառմանը մասնակցել է 500 մասնակից։
- Այս տարի նա տասը արձակուրդ ունի։
- Մեկ քառորդում ես վեց անգամ թարմացրի իմ հեռախոսը:
- Անցյալ տարի իմ երիտասարդը աճեց 3 դյույմով:
- Նոր արտադրանքի ավելացումը կհանգեցնի եկամուտների 30 տոկոս աճի:
- Ամերիկացիների 54%-ն ասել է, որ նախընտրում է գնել առցանց, քան առևտրի կենտրոնից:
- 150 հարցվածներ ասել են, որ չեն կարծում, որ նոր արտադրանքի հնարավորությունը հիթ կլինի:
Առավելությունները
- Իրականացնել խորը ուսումնասիրություն. Շատ հավանական է, որ հետազոտությունը լինի մանրակրկիտ, քանի որ քանակական տվյալները կարող են վիճակագրորեն ուսումնասիրվել:
- Նվազագույն կողմնակալություն. Կան դեպքեր, երբ անձնական կողմնակալությունը նպաստում է հետազոտությանը և առաջացնում ոչ ճշգրիտ արդյունքներ: Անձնական կողմնակալությունը զգալիորեն կրճատվում է քանակական տվյալների թվային առումով:
- Արդյունքներ, որոնք ճշգրիտ են. Քանի որ արդյունքներն իրենց բնույթով օբյեկտիվ էին, դրանք բավականին ճշգրիտ էին:
Թերությունները
- Սահմանափակ տեղեկատվություն. Քանի որ քանակական տվյալները նկարագրական չեն, հետազոտողների համար դժվար է եզրակացություններ անել միայն իրենց հավաքած տվյալներից:
- Կախված է հարցի տեսակից. Հարցի տեսակը, որն օգտագործվում է քանակական տվյալներ հավաքելու համար, ազդում է արդյունքների կողմնակալության վրա: Քանակական տվյալներ հավաքելիս հետազոտողի կողմից հետազոտության նպատակների և նպատակների ըմբռնումը շատ կարևոր է:
Եզրափակում
Քանակական տվյալները տարբերվող մտածողության մասին են, ոչ թե կոնվերգենտ դատողությունների: Այն վերաբերում է թվային, տրամաբանական և օբյեկտիվ տեսակետին` շեշտը դնելով թվային և հաստատուն փաստերի վրա:
Միակ տվյալների տեսակը, որը կարող է ի վիճակի լինել վերլուծական եզրակացություններ ցուցադրելու գծապատկերներում և գծապատկերներում, տվյալների քանակական հետազոտությունը մանրակրկիտ է:
Տվյալների վերլուծությունը, անշուշտ, կարևոր քայլ է, որի բացակայության դեպքում ոչ միայն կարող է վտանգել ձեր ուսումնասիրության օբյեկտիվությունն ու իսկությունը, այլև եզրակացությունները դարձնել անկայուն: Լավ տվյալները կօգնեն ձեզ ճշգրիտ արդյունքներ ստանալ:
Հետևաբար, անկախ տեխնիկայից, դուք օգտագործում եք քանակական տվյալներ հավաքելու համար, համոզվեք, որ տեղեկատվությունը բավականաչափ բարձր որակի է արժեքավոր և օգտակար պատկերացումներ տալու համար:
Թողնել գրառում