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Siamo circondati da dati, che stanno diventando ogni giorno sempre più significativi. Sempre più interazioni con l'ambiente sono modellate da varie forme di dati, incluso l'uso di Internet, gli acquisti di automobili, i feed di notizie che vediamo e molte altre cose.
Definiremo i dati quantitativi in questo post, forniremo istanze di dati quantitativi, discuteremo di come variano i dati qualitativi e quantitativi e molto altro.
Ma prima facciamo un passo indietro.
Ogni giorno vengono prodotti 2.5 quintilioni di byte di dati, inclusi i risultati dei test, i punteggi di soddisfazione dei clienti e i tweet. Ma non tutti i dati sono uguali.
Un sondaggio che ti chiede di classificare il servizio, il menu, l'ambiente e i prezzi su una scala da 1 a 10 produce dati diversi rispetto a un'intervista che ti chiede di descrivere la tua esperienza culinaria.
È fondamentale per gli analisti che lavorano frequentemente con set di dati distinguere tra diverse forme di dati e comprendere come ciascuna potrebbe influenzare il tuo studio.
Il processo di approfondimento dei dati inizia spesso con una domanda specifica a cui stai tentando di rispondere, ad esempio:
- Che impatto hanno i dati demografici sul comportamento dei consumatori?
- Un particolare pubblico risponderà favorevolmente a una modifica di un prodotto o servizio?
- Come eliminare i colli di bottiglia operativi per aumentare l'efficienza?
Dovrai raccogliere e valutare dati quantitativi, a seconda della natura dell'argomento, del budget, del tempo e delle risorse accessibili. Penso che tu capisca, vero?
Iniziamo ora.
Che cosa sono i dati quantitativi?
Qualsiasi raccolta di dati che possono essere identificati e valutati quantitativamente è considerata dati quantitativi.
L'unico tipo di dati che possono essere misurati oggettivamente sono i dati quantitativi, il che li rende i più pertinenti tipo di dati utilizzabile sia in matematica che in statistica.
Viene indicato come valore dei dati quando è espresso come conteggi o numeri, a ciascun set di dati è assegnato un valore numerico specifico.
Qualsiasi informazione misurabile che può essere utilizzata in calcoli statistici e calcoli basati sull'aritmetica è considerata questo tipo di dati poiché può essere utilizzata per supportare giudizi nel mondo reale.
Quante, con quale frequenza e quanti sono alcuni esempi di domande a cui può rispondere. I metodi matematici possono essere utilizzati per verificare e valutare facilmente questi dati.
Dati quantitativi come tempo, altezza, peso, prezzo, costo, profitto, temperatura e distanza sono quelli con cui normalmente lavora un analista di dati.
Può essere espresso come percentuale, numero, tempo di caricamento della pagina o altre metriche nei campi della gestione del prodotto, della progettazione dell'esperienza utente o dell'ingegneria del software.
Quante persone hanno acquistato un determinato articolo è un esempio di dati quantitativi nel contesto dell'acquisto. I dati qualitativi sulle auto potrebbero includere la quantità di potenza che possiede.
Quali sono i tipi di dati quantitativi?
I dati che possono essere quantificati sono indicati come dati quantitativi, tuttavia, il modo in cui tali dati vengono quantificati varia a seconda del tipo di raccolta di dati in corso. I dati quantitativi possono essere suddivisi in due gruppi fondamentali: discreti e continui. Le principali variazioni tra i due sono le seguenti:
Dati discreti
Le informazioni quantitative discrete possono avere solo un intervallo specifico di valori numerici. Questi valori non possono essere scomposti poiché sono fissi.
Ogni volta che viene contato qualcosa, si ottengono dati discreti. I tre figli di una persona, ad esempio, sarebbero un esempio di dati discreti.
Il numero di bambini è impostato; non possono, ad esempio, avere 3.2 figli.
La quantità di visitatori del tuo sito web è un altro esempio di dati numerici discreti; puoi ricevere 150 visite in un giorno, ma non 150.6. I grafici più comuni utilizzati per visualizzare dati discreti sono grafici a torta, grafici a barre e grafici di conteggio.
Dati continui
Al contrario, i dati continui possono essere divisi indefinitamente in componenti più piccoli. La lunghezza di un pezzo di spago in centimetri o la temperatura in gradi Celsius sono due esempi di questo tipo di dati quantitativi che possono essere visualizzati su una scala di misurazione.
In sostanza, i dati continui non sono vincolati a valori fissi; può assumere qualsiasi valore. I dati continui possono anche cambiare nel tempo; ad esempio, la temperatura della stanza cambierà durante il giorno.
Un grafico a linee viene in genere utilizzato per illustrare dati continui.
Dati quantitativi vs dati qualitativi
Possiamo vedere che i dati quantitativi possono essere misurati. Si occupa di importi, valori e numeri. Questo tipo di informazioni può essere indicato numericamente (ad es. importo, durata, lunghezza, prezzo o dimensione).
I dati quantitativi hanno molta credibilità e sono visti come imparziali e affidabili perché sono prodotti attraverso le statistiche. Tuttavia, c'è ancora un altro tipo cruciale di dati. In particolare, dati qualitativi.
Queste informazioni sono principalmente di natura descrittiva. Nella maggior parte dei casi, non può essere misurato direttamente ma può essere appreso dall'osservazione. Aggettivi e altri termini descrittivi vengono utilizzati per descrivere l'aspetto, il colore, la trama e altre proprietà nei dati qualitativi.
Ad esempio, potresti sostenere che una stanza è più luminosa dell'altra.
Questa informazione è qualitativa. Per misurare realmente la luminosità nella stanza e assegnarle un numero numerico, puoi anche utilizzare apparecchiature e apparecchiature scientifiche (come un esposimetro). In questo modo ottieni dati quantificabili.
5 migliori metodi per raccogliere dati quantitativi
1. Campionamento di probabilità
Una tecnica di campionamento precisa che fa uso di una sorta di selezione casuale e consente ai ricercatori di fare un'affermazione di probabilità basata su informazioni raccolte casualmente dal pubblico previsto.
Il campionamento delle probabilità offre ai ricercatori l'opportunità di raccogliere dati da individui che sono tipici del gruppo su cui sono interessati a indagare, che è una delle sue caratteristiche migliori.
Inoltre, i dati sono stati estratti in modo casuale dal campione scelto, il che elimina la possibilità di errori di campionamento.
Per il campionamento probabilistico, ci sono tre categorie principali.
- Campionamento casuale semplice: la popolazione prevista viene selezionata più frequentemente per essere rappresentata nel campione.
- Campionamento casuale sistematico: qualsiasi membro della popolazione desiderata sarebbe rappresentato nel campione, ma solo la prima unità viene scelta a caso; le altre unità sono scelte come se una persona su dieci nell'elenco.
- Campionamento casuale stratificato: durante la creazione di un campione, consente di scegliere ciascuna unità da un sottoinsieme specifico del pubblico previsto. È utile quando i ricercatori sono esigenti nell'includere un certo gruppo di persone nel campione, come solo manager o dirigenti, persone che lavorano in un determinato settore o uomini o donne.
2. interviste
Le persone vengono generalmente intervistate come parte di un processo di raccolta dei dati. Le interviste, invece, che vengono svolte per raccogliere dati quantitativi sono più organizzate, con i ricercatori che pongono solo la serie di domande prescritte e nient'altro.
Esistono tre categorie principali di interviste utilizzate per raccogliere dati.
- Interviste telefoniche: le interviste telefoniche hanno dominato le classifiche delle tecniche di raccolta dati per molti anni. Ma utilizzando Internet, Skype o altro online videoconferenza servizi per condurre interviste video è notevolmente aumentato negli ultimi anni.
- Interviste di persona: la raccolta diretta dei dati dei partecipanti è un metodo collaudato per raccogliere informazioni. Aiuta a raccogliere dati di alta qualità poiché offre spazio per indagini approfondite e ulteriori sondaggi per ottenere informazioni complete ed educative. Il livello di alfabetizzazione del partecipante non è importante poiché i sondaggi faccia a faccia (F2F) offrono molte possibilità per osservare e raccogliere dati non verbali o per indagare su argomenti complicati e irrisolti. Sebbene possa essere un approccio costoso e dispendioso in termini di tempo, le interviste faccia a faccia hanno spesso tassi di risposta maggiori.
- Computer-Assisted Personal Interviewing (CAPI): non è altro che un'impostazione paragonabile a un colloquio faccia a faccia in cui l'intervistatore ha un desktop o un laptop con sé per caricare i dati raccolti durante l'intervista direttamente nel database. Poiché l'intervistatore non deve portare con sé un sacco di scartoffie e questionari, CAPI riduce significativamente il tempo necessario per aggiornare e analizzare i dati.
3. Osservazioni
Come suggerisce il nome, è una tecnica piuttosto semplice e semplice per raccogliere dati quantitativi.
In questo approccio, i ricercatori raccolgono dati quantitativi mediante osservazioni metodiche utilizzando approcci come il conteggio del numero di persone presenti a un determinato evento in un determinato momento e in un luogo specifico o il numero di persone che partecipano all'evento in un luogo definito.
I ricercatori utilizzano spesso una strategia di osservazione naturalistica per acquisire dati quantitativi, che richiedono eccellenti capacità di osservazione e sensi per ottenere dati quantitativi solo sul "cosa" e non anche sul "perché" e sul "come".
La raccolta di dati sia qualitativi che quantitativi avviene attraverso l'osservazione naturalistica. Tuttavia, l'osservazione strutturata è principalmente impiegata per raccogliere informazioni quantitative piuttosto che informazioni qualitative.
- Osservazione strutturata: in contrasto con l'osservazione naturalistica o partecipativa, questa forma di metodo di osservazione richiede al ricercatore di condurre osservazioni approfondite di uno o più comportamenti specificati in un contesto più ampio o controllato. In un'osservazione strutturata, i ricercatori restringono la loro attenzione solo ad alcuni comportamenti chiave di interesse piuttosto che guardare tutto. Consente loro di mettere in numeri i comportamenti che vedono. A volte viene indicato come "codifica" quando le osservazioni richiedono agli osservatori di esprimere un giudizio. Per fare ciò, è necessario definire con precisione un insieme di comportamenti target.
4. indagini
I sondaggi online realizzati con il software di rilevamento sono essenziali per la raccolta di dati online per la ricerca sia quantitativa che qualitativa. I sondaggi sono creati in modo da convalidare le azioni e la fiducia dei partecipanti.
La maggior parte dei sondaggi quantitativi include spesso liste di controllo e voci di scale di valutazione perché facilitano la misurazione degli atteggiamenti e dei comportamenti degli intervistati.
Due importanti stili di indagine vengono utilizzati per raccogliere informazioni online per ricerche di mercato quantitative.
- Basato sul Web: per la ricerca basata su Internet o online, questa è una delle tecniche più popolari e affidabili. Quando risponde a un sondaggio basato sul Web, l'intervistato riceverà un'e-mail con un collegamento al sondaggio, che, se cliccato, lo condurrà a una piattaforma di sondaggio online sicura dove può completare il sondaggio. I ricercatori preferiscono i sondaggi basati sul Web perché sono più efficienti in termini di tempo e denaro, più veloci e hanno un pubblico più ampio. Utilizzando un desktop, un laptop, un tablet o un dispositivo mobile, gli intervistati sono liberi di completare il sondaggio ogni volta che è loro conveniente e questo è il principale vantaggio di un questionario basato sul web.
- Basato sulla posta: il sondaggio viene inviato per posta a un'ampia parte della popolazione del campione, consentendo al ricercatore di raggiungere una varietà di destinatari. Il questionario postale di solito arriva in un pacchetto con una copertina che informa il pubblico sul tipo di studio svolto e sul perché, oltre a una dichiarazione prepagata, per raccogliere dati online. Anche se la posta ha un tasso di abbandono maggiore rispetto ad altre tecniche di raccolta di dati quantitativi, inclusi incentivi e promemoria per completare il sondaggio aiuta a ridurre significativamente il tasso di abbandono.
5. Revisione della documentazione
Dopo aver analizzato i documenti attuali, la revisione dei documenti è una tecnica utilizzata per raccogliere dati. Poiché i documenti sono controllabili e rappresentano la risorsa pratica per ottenere dati accurati dal passato, è un metodo di raccolta dati efficiente e di successo.
La revisione dei documenti è diventata una delle tecniche utili per raccogliere dati di ricerca quantitativi, oltre a rafforzare e supportare lo studio offrendo dati di ricerca supplementari.
Al fine di raccogliere dati supplementari di ricerca quantitativa, sono allo studio tre categorie principali di documenti.
- Documenti pubblici: i registri ufficiali e continui di un'organizzazione vengono esaminati per ulteriori indagini nell'ambito di questa revisione del documento. Ad esempio, relazioni annuali, guide politiche, eventi per studenti, attività di gioco universitarie, ecc.
- Registri personali: questo tipo di analisi dei documenti esamina i rapporti privati sui comportamenti, la condotta, la salute, il fisico, ecc. delle persone in contrapposizione ai registri pubblici. Ad esempio, le dimensioni e il peso degli alunni, il tempo di viaggio che gli studenti impiegano per andare a scuola, ecc.
- Prova fisica: la prova fisica o le registrazioni parlano dei successi passati di una persona o di un'organizzazione in termini di denaro e crescita scalabile.
Esempi quantitativi
Ecco alcuni esempi di dati quantitativi per aiutarti a comprendere appieno a cosa si riferisce:
- L'ultima applicazione mobile è stata scaricata da 83 persone.
- L'anno scorso, mia zia ha perso 18 sterline.
- Il costo dell'articolo X è di $ 1,000.
- All'evento hanno partecipato 500 partecipanti.
- Quest'anno ha dieci vacanze.
- In un quarto, ho aggiornato il mio telefono sei volte.
- L'anno scorso, mio figlio è cresciuto di 3 pollici.
- L'aggiunta di un nuovo prodotto comporterà un aumento del 30% dei ricavi.
- Il 54% degli americani ha affermato che preferirebbe acquistare online piuttosto che in un centro commerciale.
- 150 intervistati hanno affermato di non pensare che la nuova funzionalità del prodotto sarebbe un successo.
Vantaggi
- Condurre uno studio approfondito: è molto probabile che la ricerca sia approfondita, poiché i dati quantitativi possono essere esaminati statisticamente.
- Distorsioni minime: ci sono momenti in cui le distorsioni personali contribuiscono alla ricerca e provocano risultati imprecisi. Il pregiudizio personale è molto diminuito dall'aspetto numerico dei dati quantitativi.
- Risultati accurati: poiché i risultati erano di natura oggettiva, erano abbastanza accurati.
Svantaggi
- Informazioni limitate: poiché i dati quantitativi non sono descrittivi, è difficile per i ricercatori trarre conclusioni solo dai dati che hanno raccolto.
- Dipende dal tipo di domanda: il tipo di domanda utilizzato per raccogliere dati quantitativi influisce sulla distorsione nei risultati. Durante la raccolta di dati quantitativi, la comprensione da parte del ricercatore degli obiettivi e degli obiettivi della ricerca è fondamentale.
Conclusione
I dati quantitativi riguardano il pensiero divergente, non il ragionamento convergente. Si occupa del punto di vista numerico, logico e oggettivo ponendo l'accento su fatti numerici e costanti.
L'unico tipo di dati in grado di visualizzare conclusioni analitiche in grafici e grafici, la ricerca sui dati quantitativi è approfondita.
L'analisi dei dati è sicuramente un passaggio cruciale che, se carente, può non solo compromettere l'obiettività e l'autenticità del tuo studio ma anche rendere instabili le conclusioni. I buoni dati ti aiuteranno a produrre risultati accurati.
Pertanto, indipendentemente dalla tecnica che utilizzi per raccogliere dati quantitativi, assicurati che le informazioni siano di qualità sufficientemente elevata da fornire informazioni preziose e utili.
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