Мазмұны[Жасыру][Көрсету]
Бізді деректер қоршап жатыр, ол күн сайын маңыздырақ болып келеді. Қоршаған ортамен қарым-қатынасымыздың барған сайын әртүрлі түрлері, соның ішінде интернетті пайдалану, автокөлік сатып алу, біз қарайтын жаңалықтар арналары және басқа да көптеген нәрселер арқылы қалыптасады.
Біз осы постта сандық деректерді анықтаймыз, сандық деректердің мысалдарын береміз, сапалық және сандық деректер қалай өзгеретінін талқылаймыз және т.б.
Бірақ алдымен бір қадам артқа шегінейік.
Күн сайын сынақ нәтижелерін, тұтынушылардың қанағаттану ұпайларын және твиттерді қоса алғанда, 2.5 квинтиллион байт деректер шығарылады. Бірақ деректердің әрбір бөлігі бірдей жасалмайды.
Қызметті, мәзірді, қоршаған ортаны және бағаны 1-ден 10-ға дейінгі шкала бойынша бағалауды сұрайтын сауалнама ас ішу тәжірибеңізді сипаттауды сұрайтын сұхбаттан басқа деректерді береді.
Деректер жиынтығымен жиі жұмыс істейтін талдаушылар үшін деректердің әртүрлі нысандарын ажырату және олардың әрқайсысы зерттеуіңізге қалай әсер ететінін түсіну өте маңызды.
Деректерді зерттеу процесі жиі сіз жауап беруге тырысып жатқан нақты сұрақтан басталады, мысалы:
- Демография тұтынушылардың мінез-құлқына қандай әсер етеді?
- Белгілі бір аудитория өнімдегі немесе қызметтегі өзгерістерге жақсы жауап бере ме?
- Тиімділікті арттыру үшін операциялық кедергілерді қалай жоюға болады?
Тақырыптың сипатына, бюджетіңізге, уақытыңызға және қол жетімді ресурстарға байланысты сандық деректерді жинап, бағалауыңыз қажет. Менің ойымша, сіз түсінесіз, солай ма?
Енді бастайық.
Сандық деректер дегеніміз не?
Сандық түрде анықтауға және бағалауға болатын кез келген деректер жинағы сандық деректер болып саналады.
Объективті түрде өлшенетін деректердің жалғыз түрі сандық деректер болып табылады, бұл оны ең орынды етеді мәліметтер типі математикада да, статистикада да қолдануға арналған.
Ол деректердің мәні деп аталады, егер ол әр деректер жиынына тағайындалған белгілі бір сандық мәнге ие болатын сандар немесе сандар түрінде көрсетілген.
Статистикалық есептеулерде және арифметикаға негізделген есептеулерде пайдалануға болатын кез келген өлшенетін ақпарат деректердің бұл түрі болып саналады, өйткені олар нақты әлемде пайымдауларды қолдау үшін пайдаланылуы мүмкін.
Қанша, қаншалықты жиі және қанша сұраққа жауап бере алады. Бұл деректерді оңай тексеру және бағалау үшін математикалық әдістерді қолдануға болады.
Уақыт, биіктік, салмақ, баға, құн, пайда, температура және қашықтық сияқты сандық деректер деректер талдаушысы әдетте жұмыс істейді.
Оны пайыз, сан, бетті жүктеу уақыты немесе өнімді басқару, пайдаланушы тәжірибесі дизайны немесе бағдарламалық жасақтама жасау салаларындағы басқа көрсеткіштер ретінде көрсетуге болады.
Белгілі бір затты қанша адам сатып алғаны сатып алу контекстіндегі сандық деректердің мысалы болып табылады. Автокөліктер туралы сапалы деректер оның иелігіндегі ат күшін қамтуы мүмкін.
Сандық мәліметтердің қандай түрлері бар?
Санды анықтауға болатын деректер сандық деректер деп аталады, дегенмен бұл деректердің сандық мөлшері қолдағы деректер жинау түріне байланысты өзгереді. Сандық деректерді екі негізгі топқа бөлуге болады: дискретті және үздіксіз. Екеуінің негізгі вариациялары келесідей:
Дискретті деректер
Дискретті сандық ақпарат тек сандық мәндердің белгілі бір ауқымына ие болуы мүмкін. Бұл мәндерді бөлу мүмкін емес, өйткені олар бекітілген.
Кез келген нәрсе есептелсе, дискретті деректер алынады. Адамның үш баласы, мысалы, дискретті деректердің мысалы болар еді.
Балалар саны белгіленеді; олар, мысалы, 3.2 балалы бола алмайды.
Веб-сайтыңызға келушілер саны дискретті сандық деректердің тағы бір мысалы болып табылады; бір күнде 150 келуді қабылдауға болады, бірақ 150.6 емес. Дискретті деректерді көрсету үшін қолданылатын ең көп таралған диаграммалар дөңгелек диаграммалар, бағаналы диаграммалар және кестелік диаграммалар болып табылады.
Үздіксіз деректер
Керісінше, үздіксіз деректерді шағын құрамдас бөліктерге шектеусіз бөлуге болады. Сантиметрдегі жіптің ұзындығы немесе градус Цельсийдегі температура өлшеу шкаласында көрсетілуі мүмкін сандық деректердің осы түрінің екі мысалы болып табылады.
Негізінде үздіксіз деректер тұрақты мәндермен шектелмейді; ол кез келген мәнді қабылдай алады. Үздіксіз деректер уақыт өте келе өзгеруі мүмкін; мысалы, бөлме температурасы күндіз өзгереді.
Үздіксіз деректерді суреттеу үшін әдетте сызықтық график қолданылады.
Сандық деректер және сапалық деректер
Біз сандық деректерді өлшеуге болатынын көреміз. Ол сомалармен, мәндермен және сандармен айналысады. Ақпараттың бұл түрі сандық түрде көрсетілуі мүмкін (яғни, көлемі, ұзақтығы, ұзақтығы, бағасы немесе өлшемі).
Сандық деректердің сенімділігі көп және олар статистика арқылы жасалғандықтан бейтарап және сенімді болып саналады. Дегенмен, деректердің тағы бір маңызды түрі бар. Атап айтқанда, сапалы деректер.
Бұл ақпарат негізінен сипаттамалық сипатта болады. Көп жағдайда оны тікелей өлшеу мүмкін емес, бірақ бақылау арқылы білуге болады. Сын есімдер және басқа да анықтауыш терминдер сапалық деректердегі сыртқы түрін, түсін, құрылымын және басқа да қасиеттерін сипаттау үшін қолданылады.
Мысалы, сіз бір бөлменің екіншісіне қарағанда жарық екеніне дауласуға болады.
Бұл ақпарат сапалы. Бөлмедегі жарықтылықты шынымен өлшеп, оған сандық нөмір тағайындау үшін ғылыми жабдық пен аппаратты (мысалы, жарық өлшегіш) пайдалануға болады. Сіз мұны орындау арқылы сандық деректерді аласыз.
Сандық деректерді жинаудың 5 ең жақсы әдісі
1. Ықтималдық таңдау
Кездейсоқ таңдаудың қандай да бір түрін қолданатын және зерттеушілерге болжалды аудиториядан кездейсоқ жиналған ақпарат негізінде ықтималдық туралы мәлімдеме жасауға мүмкіндік беретін нақты іріктеу әдісі.
Ықтималдық таңдау зерттеушілерге зерттеуге қызығушылық танытатын топқа тән адамдардан деректерді жинау мүмкіндігін ұсынады, бұл оның ең жақсы ерекшеліктерінің бірі.
Сонымен қатар, деректер таңдалған үлгіден кездейсоқ түрде алынды, бұл таңдаудың ауытқу мүмкіндігін болдырмайды.
Ықтималдық таңдау үшін үш негізгі категория бар.
- Қарапайым кездейсоқ іріктеу: болжамды жиынтық іріктеуде ұсынылу үшін жиі таңдалады.
- Жүйелі кездейсоқ іріктеу: қалаған топтаманың кез келген мүшесі іріктеуде көрсетіледі, бірақ тек бірінші бірлік кездейсоқ таңдалады; қалған бірліктер тізімдегі әрбір он адамның бірі сияқты таңдалады.
- Стратификацияланған кездейсоқ іріктеу: үлгіні жасау кезінде әр бірлікті жоспарланған аудиторияның белгілі бір жиынынан таңдауға мүмкіндік береді. Зерттеушілер үлгіге тек менеджерлер немесе басшылар, белгілі бір салада жұмыс істейтін адамдар немесе ерлер немесе әйелдер сияқты белгілі бір адамдар тобын қосуды таңдаған кезде пайдалы.
2. Сұхбат
Адамдар әдетте деректер жинау процесінің бөлігі ретінде сұхбат алады. Дегенмен, сандық деректерді жинау үшін жүргізілетін сұхбаттар неғұрлым ұйымдастырылған, зерттеушілер тек белгіленген сұрақтар жинағын ғана қояды, басқа ештеңе жоқ.
Деректерді жинау үшін қолданылатын сұхбаттың үш негізгі санаты бар.
- Телефонмен сұхбат: телефонмен сұхбат көп жылдар бойы деректер жинау әдістерінің диаграммаларында басым болды. Бірақ интернетті, Skype немесе басқа желіні пайдалану бейне конференциялар соңғы жылдары бейне сұхбат жүргізу қызметтері айтарлықтай өсті.
- Жеке сұхбат: Тікелей қатысушы деректерін жинау ақпарат жинаудың сыналған және шынайы әдісі болып табылады. Ол жоғары сапалы деректерді жинауға көмектеседі, өйткені ол жан-жақты және білім беру ақпаратын алу үшін терең сұраулар мен қосымша зерттеулерге орын береді. Қатысушының сауаттылық деңгейі маңызды емес, өйткені бетпе-бет (F2F) сауалнамалар ауызша емес деректерді бақылауға және жинауға немесе күрделі және шешілмеген тақырыптарды зерттеуге көптеген мүмкіндіктер береді. Бұл қымбат және көп уақытты қажет ететін тәсіл болса да, бетпе-бет сұхбатта жиі жауап беру жылдамдығы жоғары болады.
- Компьютер көмегімен жеке сұхбат алу (CAPI): Бұл сұхбаттасу кезінде жиналған деректерді тікелей дерекқорға жүктеп салу үшін сұхбат алушының жанында жұмыс үстелі немесе ноутбук болатын бетпе-бет сұхбатпен салыстыруға болатын параметрден басқа ештеңе емес. Интервьюерге көптеген құжаттар мен сауалнамаларды алып жүрудің қажеті жоқ болғандықтан, CAPI деректерді жаңарту және талдау үшін қажетті уақытты айтарлықтай қысқартады.
3. Бақылаулар
Аты айтып тұрғандай, бұл сандық деректерді жинауға арналған өте оңай және күрделі емес әдіс.
Бұл тәсілде зерттеушілер белгілі бір уақытта және белгілі бір жерде іс-шараға қатысқан адамдардың санын немесе белгілі бір жерде іс-шараға қатысатын адамдар санын санау сияқты тәсілдерді пайдалана отырып, әдістемелік бақылаулар арқылы сандық деректерді жинайды.
Зерттеушілер сандық деректерді алу үшін натуралистік бақылау стратегиясын жиі пайдаланады, бұл «неге» және «қалай» туралы емес, тек «не» туралы сандық деректерді алу үшін тамаша бақылау қабілеттері мен сезімдерді қажет етеді.
Сапалық және сандық мәліметтерді жинау натуралистік бақылау арқылы жүзеге асырылады. Құрылымдық бақылау негізінен сапалы ақпараттан гөрі сандық ақпаратты жинау үшін қолданылады.
- Құрылымдық бақылау: Натуралистік немесе қатысушы бақылаудан айырмашылығы, бақылау әдісінің бұл түрі зерттеушіден кеңірек немесе бақыланатын контексте бір немесе бірнеше көрсетілген мінез-құлыққа мұқият бақылау жүргізуді талап етеді. Құрылымдық бақылауда зерттеушілер барлығын бақылап емес, қызығушылық тудыратын бірнеше негізгі мінез-құлыққа назар аударады. Бұл оларға өздері көрген мінез-құлықтарды сандарға қоюға мүмкіндік береді. Бақылаулар бақылаушыларды пайымдауға шақырған кезде оны кейде «кодтау» деп атайды. Ол үшін мақсатты мінез-құлық жиынтығы дәл анықталуы керек.
4. Сауалнамалар
Сауалнама бағдарламалық құралымен жасалған онлайн сауалнамалар сандық және сапалы зерттеулер үшін онлайн деректер жинау үшін өте маңызды. Сауалнамалар жауап берушілердің әрекеттері мен сенімділігін растайтын жолмен жасалады.
Сандық сауалнамалардың көпшілігі жиі бақылау парақтарын және бағалау шкаласы элементтерін қамтиды, өйткені олар респонденттердің көзқарастары мен мінез-құлқын өлшеуді жеңілдетеді.
Сауалнаманың екі маңызды стилі нарықты сандық зерттеу үшін онлайн ақпарат жинау үшін пайдаланылады.
- Веб-негізделген: Интернетке негізделген немесе онлайн зерттеу үшін бұл ең танымал және сенімді әдістердің бірі. Веб-негізделген сауалнамаға жауап берген кезде респондент сауалнамаға сілтемесі бар электрондық хат алады, оны басқан кезде олар сауалнаманы толтыра алатын қауіпсіз онлайн сауалнама платформасына апарады. Зерттеушілер веб-сауалнамаларды жақсы көреді, өйткені олар уақыт пен ақшаны тиімдірек етеді, жылдамырақ және аудиториясы көп. Жұмыс үстелін, ноутбукты, планшетті немесе мобильді құрылғыны пайдалана отырып, респонденттер өздеріне ыңғайлы кез келген уақытта сауалнаманы толтыра алады және бұл веб-сауалнаманың басты артықшылығы болып табылады.
- Поштаға негізделген: сауалнама іріктеу популяциясының үлкен бөлігіне пошта арқылы жіберіледі, бұл зерттеушіге әртүрлі аудиторияларға қол жеткізуге мүмкіндік береді. Пошта сауалнамасы әдетте аудиторияға жүргізіліп жатқан зерттеу түрі және неліктен, сондай-ақ алдын ала төленген қайтару туралы ақпаратты онлайн режимінде жинау туралы хабардар ететін мұқаба беті бар пакетте келеді. Сауалнаманы аяқтау үшін ынталандырулар мен еске салғыштарды қоса алғанда, басқа сандық деректерді жинау әдістеріне қарағанда поштаның жоғалу жылдамдығы жоғары болса да, жоғалу жылдамдығын айтарлықтай төмендетуге көмектеседі.
5. Құжаттаманы шолу
Ағымдағы құжаттарды талдағаннан кейін құжатты шолу деректерді жинау үшін қолданылатын әдіс болып табылады. Құжаттар бақыланатындықтан және өткеннен нақты деректерді алудың практикалық ресурсы болғандықтан, бұл деректерді жинаудың тиімді және сәтті әдісі.
Құжаттарды шолу қосымша зерттеу деректерін ұсына отырып, зерттеуді күшейту және қолдаудан басқа, сандық зерттеу деректерін жинаудың пайдалы әдістерінің біріне айналды.
Қосымша сандық зерттеу деректерін жинау мақсатында құжаттардың үш негізгі категориясы зерттелуде.
- Қоғамдық құжаттар: Ұйымның ресми, үздіксіз жазбалары осы құжатты қарау аясында қосымша тергеу үшін зерттеледі. Мысалы, жылдық есептер, саяси нұсқаулықтар, студенттік іс-шаралар, университеттік ойын іс-шаралары және т.б.
- Жеке жазбалар: Құжатты талдаудың бұл түрі қоғамдық жазбаларға қарағанда адамдардың мінез-құлқы, жүріс-тұрысы, денсаулығы, дене бітімі және т.б. туралы жеке есептерді зерттейді. Мысалы, оқушылардың көлемі мен салмағы, студенттердің мектепке бару үшін кететін уақыты және т.б.
- Физикалық дәлелдеу: Физикалық дәлелдер немесе жазбалар адамның немесе ұйымның ақша және ауқымды өсу тұрғысынан өткен табыстары туралы айтады.
Сандық мысалдар
Мұнда нені білдіретінін толық түсінуге көмектесетін сандық деректердің бірнеше мысалдары берілген:
- Ең жаңа мобильді қосымшаны 83 адам жүктеп алған.
- Өткен жылы тәтем 18 келі салмақ тастады.
- X элементінің құны 1,000 доллар.
- Шараға 500 қатысушы қатысты.
- Биыл оның он мерекесі бар.
- Тоқсанында мен телефонымды алты рет жаңарттым.
- Өткен жылы балам 3 сантиметрге өсті.
- Жаңа өнімді қосу кірістің 30% өсуіне әкеледі.
- Америкалықтардың 54%-ы сауда орталығында емес, интернет арқылы сатып алуды жөн көрді.
- 150 респондент жаңа өнім мүмкіндігі хит болады деп ойламайтындарын айтты.
артықшылықтары
- Тереңдетілген зерттеу жүргізіңіз: Зерттеудің мұқият болуы әбден мүмкін, өйткені сандық деректерді статистикалық тексеруге болады.
- Минималды бейімділік: Жеке көзқарас зерттеуге ықпал ететін және дұрыс емес нәтижелерді тудыратын кездер болады. Жеке бейімділік сандық деректердің сандық аспектілері арқылы әлдеқайда азаяды.
- Нақты нәтижелер: Нәтижелер объективті сипатта болғандықтан, олар өте дәл болды.
кемшіліктері
- Шектеулі ақпарат: Сандық деректер сипаттама болғандықтан, зерттеушілерге тек жинаған деректерден қорытынды жасау қиынға соғады.
- Сұрақ түріне байланысты: Сандық деректерді жинау үшін пайдаланылатын сұрақ түрі нәтижелердің ауытқуына әсер етеді. Сандық деректерді жинау кезінде зерттеушінің зерттеудің мақсаттары мен мақсаттарын түсінуі өте маңызды.
қорытынды
Сандық деректер конвергентті пайымдау емес, дивергентті ойлау туралы. Ол сандық және тұрақты фактілерге баса назар аудару арқылы сандық, логикалық және объективті көзқараспен айналысады.
Диаграммалар мен графиктерде аналитикалық қорытындыларды көрсетуге қабілетті деректердің жалғыз түрі, сандық деректерді зерттеу мұқият.
Деректерді талдау, әрине, маңызды қадам болып табылады, ол жетіспесе, сіздің зерттеуіңіздің объективтілігі мен шынайылығына нұқсан келтіріп қана қоймай, сонымен қатар қорытындыларды тұрақсыз етеді. Жақсы деректер сізге дәл нәтижелерге қол жеткізуге көмектеседі.
Сондықтан, техникаға қарамастан, сандық деректерді жинау үшін пайдаланасыз, құнды және пайдалы түсініктер алу үшін ақпараттың жеткілікті жоғары сапалы екеніне көз жеткізіңіз.
пікір қалдыру