私たちはデータに囲まれており、データは日々ますます重要になっています。 私たちの環境との相互作用の多くは、インターネットの使用、自動車の購入、私たちが閲覧するニュースフィードなど、さまざまな形式のデータによって形作られています。
この投稿では、定量的データを定義し、定量的データのインスタンスを示し、定性的データと定量的データがどのように変化するかなどについて説明します。
しかし、最初に一歩後退しましょう。
毎日、テスト結果、顧客満足度スコア、ツイートなど、2.5兆バイトのデータが生成されます。 しかし、すべてのデータが同じように作成されるわけではありません。
サービス、メニュー、環境、価格を1から10のスケールでランク付けするように求める世論調査では、食事の経験を説明するように求めるインタビューとは異なるデータが生成されます。
データセットを頻繁に使用するアナリストは、さまざまな形式のデータを区別し、それぞれが研究にどのように影響するかを理解することが重要です。
データを掘り下げるプロセスは、多くの場合、次のような回答しようとしている特定の質問から始まります。
- 人口統計は消費者行動にどのような影響を及ぼしますか?
- 特定のオーディエンスは、製品またはサービスの変更に好意的に反応しますか?
- 効率を上げるために、運用上のボトルネックをどのように排除できますか?
主題の性質、予算、時間、およびアクセス可能なリソースに応じて、定量的なデータを収集して評価する必要があります。 分かりますよね?
さあ始めましょう。
定量的データとは何ですか?
定量的に識別および評価できるデータのコレクションは、定量的データと見なされます。
客観的に測定できる唯一の種類のデータは定量的データであり、最も適切なものになります データの種類 数学と統計の両方で使用します。
カウントまたは数値として表される場合、データの値と呼ばれ、各データセットには特定の数値が割り当てられます。
統計計算や算術計算に利用できる測定可能な情報は、実世界での判断をサポートするために使用できるため、このタイプのデータと見なされます。
答えることができるクエリの例はいくつ、どれくらいの頻度で、いくつありますか。 数学的手法を使用して、このデータを簡単に検証および評価できます。
時間、身長、体重、価格、コスト、利益、気温、距離などの定量的データは、データアナリストが通常使用するものです。
これは、パーセンテージ、数値、ページの読み込み時間、または製品管理、ユーザーエクスペリエンスの設計、ソフトウェアエンジニアリングの分野におけるその他の指標として表すことができます。
特定のアイテムを購入した人の数は、購入のコンテキストでの定量的データの例です。 車の定性的データには、車が所有する馬力の量が含まれる可能性があります。
定量的データの種類は何ですか?
定量化できるデータは定量的データと呼ばれますが、そのデータの定量化方法は、手元にあるデータ収集の種類によって異なります。 定量的データは、離散と連続のXNUMXつの基本的なグループに分けることができます。 XNUMXつの主なバリエーションは次のとおりです。
離散データ
離散的な定量的情報は、特定の範囲の数値しか持つことができません。 これらの値は固定されているため、分解できません。
何かがカウントされるたびに、離散データが取得されます。 たとえば、ある人のXNUMX人の子供は、離散データの例になります。
子の数が設定されています。 たとえば、3.2人の子供を持つことはできません。
Webサイトへの訪問者の数は、離散数値データのもう150つの例です。 150.6日にXNUMX回の訪問を受け取ることができますが、XNUMXを受け取ることはできません。 離散データを表示するために使用される最も一般的なグラフは、円グラフ、棒グラフ、および集計グラフです。
連続データ
逆に、連続データは無期限に小さなコンポーネントに分割できます。 弦の長さ(センチメートル)または温度(摂氏)は、測定スケールで表示できるこの種の定量的データのXNUMXつの例です。
本質的に、連続データは固定値に制限されません。 任意の値を取ることができます。 連続データも時間の経過とともに変化する可能性があります。 たとえば、部屋の温度は日中に変化します。
折れ線グラフは通常、連続データを示すために使用されます。
定量的データと定性的データ
定量的なデータが測定できることがわかります。 金額、値、および数値を扱います。 このタイプの情報は、数値で表すことができます(つまり、金額、期間、長さ、価格、またはサイズ)。
定量的データには多くの信頼性があり、統計を通じて生成されるため、偏りがなく信頼できると見なされています。 ただし、さらに別の重要なタイプのデータがあります。 具体的には、定性的データ。
この情報は、主に説明的な性質のものです。 ほとんどの場合、直接測定することはできませんが、観察によって学ぶことができます。 形容詞およびその他の説明用語は、定性的データの外観、色、テクスチャ、およびその他のプロパティを説明するために使用されます。
たとえば、一方の部屋がもう一方の部屋よりも明るいと主張することができます。
その情報は定性的です。 部屋の明るさを実際に測定して数値を割り当てるために、科学的な機器や装置(露出計など)を使用することもできます。 あなたはそれを行うことによって定量化可能なデータを取得します。
定量的データを収集するための5つの最良の方法
1.確率サンプリング
ある種のランダムな選択を利用し、研究者が対象読者からランダムに収集された情報に基づいて確率を主張できるようにする正確なサンプリング手法。
確率サンプリングは、調査対象のグループの典型的な個人からデータを収集する機会を研究者に提供します。これは、その最も優れた機能のXNUMXつです。
さらに、データは選択されたサンプルからランダムに抽出されたため、サンプリングバイアスの可能性がなくなります。
確率サンプリングの場合、XNUMXつの主要なカテゴリがあります。
- 単純ランダムサンプリング:対象の母集団は、サンプルで表されるように、より頻繁に選択されます。
- 体系的なランダムサンプリング:目的の母集団の任意のメンバーがサンプルに表示されますが、最初のユニットのみがランダムに選択されます。 他のユニットは、リストのXNUMX人にXNUMX人のように選択されます。
- 層化ランダムサンプリング:サンプルの作成中に、対象読者の特定のサブセットから各ユニットを選択できます。 研究者が、マネージャーや幹部、特定の業界で働く人々、男性や女性など、特定のグループの人々をサンプルに含めることに気を配っている場合に役立ちます。
2。 インタビュー
人々は通常、データ収集プロセスの一環としてインタビューを受けます。 ただし、定量的データを収集するために実施されるインタビューはより組織化されており、研究者は所定の一連の質問のみを行い、他には何も質問しません。
データの収集に使用されるインタビューには、主にXNUMXつのカテゴリがあります。
- 電話インタビュー:電話インタビューは、長年にわたってデータ収集手法のチャートを支配していました。 しかし、インターネット、Skype、またはその他のオンラインを利用する ビデオ会議 近年、ビデオインタビューを実施するサービスが大幅に増加しています。
- 対面インタビュー:直接参加者データ収集は、情報を収集するための実証済みの方法です。 包括的で教育的な情報を取得するための詳細な問い合わせと追加の調査の余地があるため、高品質のデータを収集するのに役立ちます。 対面(F2F)調査は、非言語データを観察および収集したり、複雑で未解決のトピックを調査したりするための多くの可能性を提供するため、参加者のリテラシーのレベルは重要ではありません。 費用と時間のかかるアプローチかもしれませんが、対面の面接では回答率が高くなることがよくあります。
- コンピューター支援個人インタビュー(CAPI):インタビュー中に収集されたデータをデータベースに直接アップロードするために、インタビュアーがデスクトップまたはラップトップを持っている対面インタビューに匹敵する設定にすぎません。 インタビュアーが大量の書類や質問票を携帯する必要がないため、CAPIはデータの更新と分析に必要な時間を大幅に短縮します。
3.観察
名前が示すように、それは定量的データを収集するためのかなり簡単で単純な手法です。
このアプローチでは、研究者は、特定の時間に特定のイベントに出席する人の数、特定の会場、または定義された場所でイベントに参加する個人の数を数えるなどのアプローチを利用して、系統的な観察によって定量的データを収集します。
研究者は、自然主義的な観察戦略を頻繁に使用して定量的データを取得します。これは、「理由」や「方法」ではなく、「何」についてのみ定量的なデータを取得するために、優れた観察能力と感覚を必要とします。
定性的データと定量的データの両方の収集は、自然観察によって行われます。 ただし、構造化された観察は、定性的な情報ではなく、定量的な情報を収集するために主に使用されます。
- 構造化された観察:自然観察または参与観察とは対照的に、この形式の観察方法では、研究者は、より広範囲または制御された状況でXNUMXつ以上の特定の行動を徹底的に観察する必要があります。 構造化された観察では、研究者はすべてを監視するのではなく、関心のあるいくつかの重要な行動にのみ注意を向けます。 それは彼らが見ている行動を数字に入れることを可能にします。 観察が観察者に判断を求める場合、これは「コーディング」と呼ばれることもあります。 これを行うには、一連のターゲット動作を正確に定義する必要があります。
4。 調査
調査ソフトウェアを使用して行われるオンライン調査は、定量的調査と定性的調査の両方のデータをオンラインで収集するために不可欠です。 調査は、回答者の行動と自信を検証する方法で作成されます。
定量的調査の大部分には、回答者の態度や行動の測定が容易になるため、チェックリストや評価尺度の項目が含まれていることがよくあります。
定量的市場調査のためにオンラインで情報を収集するために、XNUMXつの重要な調査スタイルが利用されています。
- Webベース:インターネットベースまたはオンライン調査の場合、これは最も一般的で信頼性の高い手法のXNUMXつです。 Webベースの調査に回答すると、回答者は調査へのリンクが記載された電子メールを受け取ります。これをクリックすると、調査を完了することができる安全なオンライン調査プラットフォームに移動します。 研究者は、時間とお金の効率が高く、スピードが速く、対象者が多いため、Webベースの調査を好みます。 デスクトップ、ラップトップ、タブレット、またはモバイルデバイスを使用して、回答者は都合のよいときにいつでも自由に調査に回答できます。これがWebベースのアンケートの主な利点です。
- メールベース:調査はサンプル母集団の大部分にメールで送信されるため、研究者はさまざまな対象者にリーチできます。 郵便アンケートは通常、行われている調査の種類と、オンラインでデータを収集する理由、および前払いの返品について聴衆に通知する表紙が付いたパケットで提供されます。 メールの解約率が他の定量的データ収集手法よりも高い場合でも、調査を終了するためのインセンティブやリマインダーなど、解約率を大幅に下げるのに役立ちます。
5.ドキュメントレビュー
現在の論文を分析した後、ドキュメントレビューはデータを収集するために使用される手法です。 ドキュメントは制御可能であり、過去から正確なデータを取得するための実用的なリソースであるため、データ収集の効率的で成功した方法です。
ドキュメントレビューは、補足的な調査データを提供することで調査を強化およびサポートすることに加えて、定量的な調査データを収集するための有用な手法のXNUMXつになっています。
補足的な定量的研究データを収集する目的で、XNUMXつの主要な文書カテゴリーが検討されています。
- 公開文書:組織の公式の継続的な記録は、この文書レビューの一部として追加の調査のために調べられます。 たとえば、年次報告書、ポリシーガイド、学生イベント、大学のゲーム活動などです。
- 個人記録:この種の文書分析は、公的記録とは対照的に、人々の行動、行動、健康、体格などの私的報告を調べます。 たとえば、生徒のサイズと体重、生徒が学校に行くのにかかる移動時間などです。
- 物理的証拠:物理的証拠または記録は、お金とスケーラブルな成長の観点から、個人または組織の過去の成功を物語っています。
定量的な例
これが何を指しているのかを完全に把握するのに役立つ定量的データのいくつかの例を次に示します。
- 最新のモバイルアプリケーションは83人の個人によってダウンロードされました。
- 昨年、私の叔母は18ポンドを流しました。
- アイテムXのコストは$1,000です。
- イベントには500人の参加者がありました。
- 今年、彼女にはXNUMXの休日があります。
- 四半期に、私は自分の電話をXNUMX回アップグレードしました。
- 昨年、私の若者は3インチ成長しました。
- 新製品の追加により、収益が30%増加します。
- アメリカ人の54%は、モールよりもオンラインで購入したいと述べています。
- 150人の回答者は、新製品の機能がヒットするとは思わないと述べました。
Advantages
- 詳細な調査を実施する:定量的データを統計的に調べることができるため、調査が徹底される可能性が非常に高くなります。
- 最小の偏見:個人的な偏見が研究に貢献し、不正確な結果を引き起こす場合があります。 個人的な偏見は、定量的データの数値的側面によって大幅に減少します。
- 正確な結果:結果は本質的に客観的であったため、非常に正確でした。
デメリット
- 制限された情報:定量的データは説明的ではないため、研究者が収集したデータのみから結論を引き出すことは困難です。
- 質問の種類によって異なります:定量的データの収集に使用される質問の種類は、結果のバイアスに影響します。 定量的データを収集する一方で、研究者が研究の目的と目標を理解することは非常に重要です。
まとめ
定量的データは、収束的な推論ではなく、発散的な思考に関するものです。 それは、数値的で一定の事実に重点を置くことによって、数値的、論理的、および客観的な視点を扱います。
チャートやグラフで分析的な結論を表示できる唯一のデータの種類である定量的データ調査は徹底的です。
データ分析は確かに重要なステップであり、不足していると、研究の客観性と信頼性を損なうだけでなく、結論を不安定にする可能性があります。 優れたデータは、正確な結果を生み出すのに役立ちます。
したがって、手法に関係なく、定量的なデータを収集するために使用し、情報が価値のある有用な洞察を生み出すのに十分な品質であることを確認します。
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