Við erum umkringd gögnum, sem verða mikilvægari og mikilvægari með hverjum deginum. Sífellt fleiri samskipti okkar við umhverfið mótast af ýmiss konar gögnum, þar á meðal netnotkun okkar, bílakaupum, fréttastraumum sem við skoðum og margt fleira.
Við munum skilgreina megindleg gögn í þessari færslu, gefa tilvik um megindleg gögn, ræða hvernig eigindleg og megindleg gögn eru mismunandi og margt fleira.
En stígum fyrst skref til baka.
Á hverjum degi eru framleidd 2.5 quinbilljón bæti af gögnum — þar á meðal prófniðurstöður, einkunnir fyrir ánægju viðskiptavina og tíst —. En ekki eru öll gögn búin til jafn.
Könnun sem biður þig um að raða þjónustu, matseðli, umhverfi og verðlagningu á kvarðanum 1 til 10 gefur frá sér önnur gögn en viðtal þar sem þú ert beðin um að lýsa matarupplifun þinni.
Það er mikilvægt fyrir sérfræðingar sem vinna oft með gagnasöfn að greina á milli mismunandi gagnaforma og skilja hvernig hver þeirra gæti haft áhrif á rannsóknina þína.
Ferlið við að kafa ofan í gögn byrjar oft með ákveðinni spurningu sem þú ert að reyna að svara, eins og:
- Hvaða áhrif hefur lýðfræði á neytendahegðun?
- Mun tiltekinn markhópur bregðast vel við breytingum á vöru eða þjónustu?
- Hvernig er hægt að útrýma rekstrarlegum flöskuhálsum til að auka skilvirkni?
Þú þarft að safna og meta megindleg gögn, allt eftir eðli viðfangsefnisins, fjárhagsáætlun þinni, tíma og aðgengilegum tilföngum. Ég held að þú skiljir, ekki satt?
Við skulum byrja núna.
Hvað eru magngögn?
Sérhvert safn gagna sem hægt er að bera kennsl á og meta með megindlegum hætti telst megindleg gögn.
Eina tegund gagna sem hægt er að mæla hlutlægt eru megindleg gögn, sem gera þau að þeim mikilvægustu tegund gagna til notkunar bæði í stærðfræði og tölfræði.
Það er vísað til sem gildi gagna þegar það er gefið upp sem talningar eða tölur, þar sem hverju gagnasetti er úthlutað tilteknu tölugildi.
Allar mælanlegar upplýsingar sem hægt er að nýta í tölfræðilegum útreikningum og útreikningum á grundvelli talna eru taldar vera þessa tegund gagna þar sem hægt er að nota þær til að styðja dóma í raunheiminum.
Hversu margar, hversu oft og hversu margar eru nokkur dæmi um fyrirspurnir sem það getur svarað. Hægt er að nota stærðfræðiaðferðir til að sannreyna og meta þessi gögn auðveldlega.
Magngögn eins og tími, hæð, þyngd, verð, kostnaður, hagnaður, hitastig og fjarlægð eru það sem gagnafræðingur vinnur venjulega með.
Það er hægt að gefa upp sem prósentu, tölu, hleðslutíma síðu eða aðrar mælikvarðar á sviði vörustjórnunar, hönnun notendaupplifunar eða hugbúnaðarverkfræði.
Hversu margir keyptu tiltekna vöru er dæmi um magngögn í tengslum við innkaup. Eigindleg gögn um bíla gætu falið í sér hversu mikið hestöfl þeir búa yfir.
Hverjar eru tegundir magngagna?
Gögn sem hægt er að mæla er vísað til sem megindleg gögn, en hvernig þau gögn eru magngreind er mismunandi eftir því hvers konar gagnasöfnun er fyrir hendi. Magngögnum má skipta í tvo grunnhópa: stakar og samfelldar. Helstu afbrigðin á milli þessara tveggja eru sem hér segir:
Stöðug gögn
Magnupplýsingar sem eru stakar geta aðeins haft ákveðið úrval af tölugildum. Ekki er hægt að sundra þessum gildum þar sem þau eru föst.
Alltaf þegar eitthvað er talið fást stakur gögn. Þrjú börn einstaklings, til dæmis, væru dæmi um stak gögn.
Fjöldi barna er stilltur; þau geta td ekki eignast 3.2 börn.
Fjöldi gesta á vefsíðuna þína er annað dæmi um stakar tölulegar upplýsingar; þú getur fengið 150 heimsóknir á dag en ekki 150.6. Algengustu töflurnar sem notaðar eru til að birta stakar gögn eru kökurit, súlurit og talningarrit.
Stöðug gögn
Á hinn bóginn er hægt að skipta samfelldum gögnum endalaust í smærri hluti. Lengd strengs í sentimetrum eða hitastigið í gráðum á Celsíus eru tvö dæmi um svona magngögn sem hægt er að sýna á mælikvarða.
Í meginatriðum eru samfelld gögn ekki bundin við föst gildi; það getur tekið hvaða gildi sem er. Stöðug gögn geta einnig breyst með tímanum; td mun hitastig herbergisins breytast yfir daginn.
Línurit er venjulega notað til að sýna samfelld gögn.
Megindleg gögn vs eigindleg gögn
Við sjáum að hægt er að mæla megindleg gögn. Það fjallar um upphæðir, gildi og tölur. Þessa tegund upplýsinga er hægt að tilgreina tölulega (þ.e. magn, lengd, lengd, verð eða stærð).
Megindleg gögn hafa mikinn trúverðugleika og er litið svo á að þau séu óhlutdræg og áreiðanleg vegna þess að þau eru framleidd með tölfræði. Hins vegar er enn önnur mikilvæg tegund gagna. Nánar tiltekið eigindleg gögn.
Þessar upplýsingar eru fyrst og fremst lýsandi í eðli sínu. Í flestum tilfellum er ekki hægt að mæla það beint en hægt er að læra það með athugun. Lýsingarorð og önnur lýsandi hugtök eru notuð til að lýsa útliti, lit, áferð og öðrum eiginleikum í eigindlegum gögnum.
Til dæmis gætirðu haldið því fram að annað herbergið sé bjartara en hitt.
Þær upplýsingar eru eigindlegar. Til að raunverulega mæla birtustigið í herberginu og úthluta því tölulegu númeri geturðu líka notað vísindalegan búnað og búnað (svo sem ljósmæli). Þú færð mælanlegar upplýsingar með því að gera það.
5 bestu aðferðir til að safna megindlegum gögnum
1. Líkindasýni
Nákvæm sýnatökutækni sem notar einhvers konar slembival og gerir rannsakendum kleift að gera líkindakröfu byggða á upplýsingum sem safnað er af handahófi frá tilætluðum markhópi.
Líkindaúrtak gefur rannsakendum tækifæri til að safna gögnum frá einstaklingum sem eru dæmigerðir fyrir hópinn sem þeir hafa áhuga á að rannsaka, sem er einn af bestu eiginleikum hans.
Að auki voru gögnin dregin af handahófi úr valinu úrtaki, sem útilokar líkurnar á hlutdrægni úrtaks.
Fyrir líkindaúrtak eru þrír meginflokkar.
- Einfalt slembiúrtak: Æskilegt þýði er oftar valið til að vera fulltrúi í úrtakinu.
- Kerfisbundið slembiúrtak: Sérhver meðlimur viðkomandi þýðis myndi eiga fulltrúa í úrtakinu, en aðeins fyrsta einingin er valin af handahófi; aðrar einingar eru valdar eins og einn af hverjum tíu á listanum.
- Lagskipt slembiúrtak: Meðan þú býrð til sýnishorn, gerir það kleift að velja hverja einingu úr tilteknu undirhópi fyrirhugaðs markhóps. Það er gagnlegt þegar rannsakendur eru vandlátir við að taka tiltekinn hóp fólks með í úrtakið, svo sem bara stjórnendur eða stjórnendur, fólk sem starfar í tiltekinni atvinnugrein, eða karlar eða konur.
2. Viðtöl
Venjulega er rætt við fólk sem hluti af gagnaöflunarferli. Viðtölin, sem tekin eru til að safna megindlegum gögnum, eru hins vegar skipulagðari, þar sem rannsakendur spyrja aðeins tilskildra spurninga og ekkert annað.
Það eru þrír meginflokkar viðtala sem notaðir eru til að afla gagna.
- Símaviðtöl: Símaviðtöl voru allsráðandi á töflunum yfir gagnaöflunartækni í mörg ár. En með því að nota internetið, Skype eða annað á netinu vídeó fundur þjónusta við að taka myndbandsviðtöl hefur aukist mikið undanfarin ár.
- Persónuviðtöl: Bein gagnasöfnun þátttakenda er reynd aðferð til að afla upplýsinga. Það hjálpar til við að safna hágæða gögnum þar sem það gefur pláss fyrir ítarlegar fyrirspurnir og frekari könnun til að fá yfirgripsmiklar og fræðandi upplýsingar. Læsisstig þátttakandans skiptir ekki máli þar sem augliti til auglitis (F2F) kannanir veita marga möguleika til að fylgjast með og safna gögnum án orða eða til að rannsaka flókin og óleyst efni. Þó að það gæti verið kostnaðarsamt og tímafrekt nálgun, hafa augliti til auglitis viðtöl oft hærra svarhlutfall.
- Tölvustýrð persónuleg viðtal (CAPI): Þetta er ekkert annað en stilling sem er sambærileg við augliti til auglitis viðtals þar sem viðmælandinn hefur borðtölvu eða fartölvu meðferðis til að hlaða gögnum sem safnað var í viðtalinu beint inn í gagnagrunninn. Vegna þess að viðmælandinn þarf ekki að hafa fullt af pappírsvinnu og spurningalistum, dregur CAPI verulega úr þeim tíma sem þarf til að uppfæra og greina gögnin.
3. Athuganir
Eins og nafnið gefur til kynna er það frekar auðveld og óflókin tækni til að safna megindlegum gögnum.
Í þessari nálgun safna vísindamenn megindlegum gögnum með aðferðafræðilegum athugunum með því að nota aðferðir eins og að telja fjölda einstaklinga sem eru viðstaddir tiltekinn viðburð á ákveðnum tíma og ákveðnum vettvangi eða fjölda einstaklinga sem sækja viðburðinn á tilteknum stað.
Rannsakendur nota oft náttúrufræðilega athugunarstefnu til að afla megindlegra gagna, sem kallar á framúrskarandi athugunarhæfileika og skynfæri til að fá gögn sem eru megindleg bara um „hvað“ en ekki líka um „af hverju“ og „hvernig.
Söfnun bæði eigindlegra og megindlegra gagna fer fram með náttúrufræðilegri athugun. Skipulögð athugun er þó aðallega notuð til að safna megindlegum upplýsingum frekar en eigindlegum upplýsingum.
- Skipulögð athugun: Öfugt við náttúrufræðilega eða þátttakendaathugun, krefst þessi form athugunaraðferðar þess að rannsakandinn framkvæmi ítarlegar athuganir á einni eða fleiri tilgreindri hegðun í víðtækara eða stýrðara samhengi. Í skipulagðri athugun draga rannsakendur athygli sína að aðeins fáum lykilhegðun sem vekja áhuga frekar en að horfa á allt. Það gerir þeim kleift að setja hegðunina sem þeir sjá í tölur. Það er stundum nefnt „kóðun“ þegar athuganirnar kalla á áheyrnarfulltrúana til að dæma. Til að gera þetta verður að skilgreina hóp markhegðunar nákvæmlega.
4. Kannanir
Netkannanir sem gerðar eru með könnunarhugbúnaði eru nauðsynlegar til að safna gögnum á netinu fyrir bæði megindlegar og eigindlegar rannsóknir. Kannanir eru búnar til á þann hátt sem staðfestir aðgerðir og sjálfstraust svarenda.
Meirihluti megindlegra kannana inniheldur oft gátlista og atriði í einkunnakvarða vegna þess að þeir gera það auðveldara að mæla viðhorf og hegðun svarenda.
Tveir mikilvægir könnunarstílar eru notaðir til að safna upplýsingum á netinu fyrir megindlegar markaðsrannsóknir.
- Vefbundið: Fyrir rannsóknir á netinu eða á netinu er þetta ein vinsælasta og áreiðanlegasta tæknin. Þegar svarað er við vefkönnun mun svarandinn fá tölvupóst með hlekk á könnunina, sem þegar smellt er á hann leiðir hann á öruggan netkönnunarvettvang þar sem hann getur svarað könnuninni. Rannsakendur eru hlynntir nettengdum könnunum vegna þess að þær eru tíma- og peningahagkvæmari, hraðari og hafa stærri markhóp. Með því að nota borðtölvu, fartölvu, spjaldtölvu eða fartæki er svarendum frjálst að svara könnuninni hvenær sem þeim hentar og þetta er helsti kosturinn við spurningalista á netinu.
- Pósttengd: Könnunin er send til stórs hluta úrtaksþýðisins með pósti, sem gerir rannsakanda kleift að ná til margvíslegra markhópa. Póstspurningalistinn kemur venjulega í pakka með forsíðu sem upplýsir áhorfendur um hvers konar rannsókn er unnin og hvers vegna, auk fyrirframgreidds skila, að safna gögnum á netinu. Jafnvel þó að pósturinn hafi meiri straumhraða en önnur megindleg gagnasöfnunaraðferð, þar á meðal hvatning og áminningar um að klára könnunina, hjálpar til við að lækka affallshlutfallið verulega.
5. Skjalaskoðun
Eftir að hafa greint núverandi pappíra er skjalaskoðun tækni sem notuð er til að safna gögnum. Vegna þess að skjöl eru stjórnanleg og hagnýt úrræði til að afla nákvæmra gagna frá fortíðinni, er það skilvirk og árangursrík aðferð við gagnasöfnun.
Skjalarýni er orðin ein af gagnlegum aðferðum til að safna megindlegum rannsóknargögnum, auk þess að styrkja og styðja rannsóknina með því að bjóða upp á viðbótarrannsóknargögn.
Í þeim tilgangi að afla viðbótar megindlegra rannsóknargagna er verið að skoða þrjá megin skjalaflokka.
- Opinber skjöl: Opinberar, áframhaldandi skrár stofnunar eru skoðaðar til frekari rannsóknar sem hluti af þessari skjalaskoðun. Til dæmis, ársskýrslur, stefnuleiðbeiningar, nemendaviðburðir, háskólaleikir osfrv.
- Persónulegar skrár: Þessi tegund skjalagreiningar skoðar einkaskýrslur um hegðun fólks, hegðun, heilsu, líkamsbyggingu osfrv., öfugt við opinberar skrár. Til dæmis stærð og þyngd nemenda, ferðatími nemenda til að fara í skólann o.s.frv.
- Líkamleg sönnun: Líkamleg sönnun eða skrár tala um fyrri árangur einstaklings eða stofnunar hvað varðar peninga og stigstærðan vöxt.
Magnbundin dæmi
Hér eru nokkur dæmi um megindleg gögn til að hjálpa þér að skilja að fullu hvað þetta vísar til:
- Nýjasta farsímaforritinu hefur verið hlaðið niður af 83 einstaklingum.
- Í fyrra lét frænka mín 18 pund.
- Kostnaður við hlut X er $1,000.
- Viðburðinn sóttu 500 þátttakendur.
- Í ár hefur hún tíu frí.
- Á fjórðungi uppfærði ég símann minn sex sinnum.
- Á síðasta ári stækkaði ungviðið mitt um 3 tommur.
- Viðbót á nýrri vöru mun leiða til 30% hækkunar á tekjum.
- 54% Bandaríkjamanna sögðust frekar vilja kaupa á netinu en í verslunarmiðstöð.
- 150 svarendur sögðust ekki telja að nýja vörueiginleikinn myndi slá í gegn.
Kostir
- Framkvæma ítarlega rannsókn: Mjög líklegt er að rannsóknin verði ítarleg þar sem hægt er að skoða megindleg gögn tölfræðilega.
- Lágmarks hlutdrægni: Það eru tímar þegar persónuleg hlutdrægni stuðlar að rannsóknum og veldur ónákvæmum niðurstöðum. Persónuleg hlutdrægni minnkar mikið vegna tölulegrar hliðar megindlegra gagna.
- Niðurstöður sem eru nákvæmar: Þar sem niðurstöðurnar voru hlutlægar í eðli sínu voru þær nokkuð nákvæmar.
Ókostir
- Takmarkaðar upplýsingar: Þar sem megindleg gögn eru ekki lýsandi er það krefjandi fyrir rannsakendur að draga ályktanir eingöngu út frá þeim gögnum sem þeir hafa safnað.
- Fer eftir tegund spurninga: Spurningategundin sem notuð er til að safna megindlegum gögnum hefur áhrif á hlutdrægni í niðurstöðum. Á meðan megindlegum gögnum er safnað er skilningur rannsakandans á markmiðum og markmiðum rannsóknarinnar afgerandi.
Niðurstaða
Megindleg gögn snúast um ólíka hugsun, ekki samleitna rökhugsun. Það fjallar um töluleg, rökfræði og hlutlæg sjónarmið með því að leggja áherslu á tölulegar og stöðugar staðreyndir.
Eina gagnategundin sem getur verið fær um að birta greiningarályktanir í töflum og línuritum, megindlegar gagnarannsóknir eru ítarlegar.
Gagnagreining er vissulega mikilvægt skref sem, ef það skortir, getur ekki aðeins dregið úr hlutlægni og áreiðanleika rannsóknarinnar heldur einnig gert niðurstöðurnar óstöðugar. Góð gögn munu hjálpa þér að skila nákvæmum niðurstöðum.
Þess vegna, óháð tækninni, notar þú til að safna megindlegum gögnum, ganga úr skugga um að upplýsingarnar séu nógu hágæða til að gefa dýrmæta og gagnlega innsýn.
Skildu eftir skilaboð