ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ನಾವು ಡೇಟಾದಿಂದ ಸುತ್ತುವರೆದಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ಪ್ರತಿದಿನ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಬಳಕೆ, ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ಖರೀದಿಗಳು, ನಾವು ವೀಕ್ಷಿಸುವ ಸುದ್ದಿ ಫೀಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ವಿಷಯಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗಿನ ನಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ನಾವು ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ, ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ, ಗುಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಆದರೆ ಮೊದಲು ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಇಡೋಣ.
ಪ್ರತಿದಿನ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ಸ್ಕೋರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ವೀಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ 2.5 ಕ್ವಿಂಟಿಲಿಯನ್ ಬೈಟ್ಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.
1 ರಿಂದ 10 ರ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸೇವೆ, ಮೆನು, ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳುವ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ನಿಮ್ಮ ಊಟದ ಅನುಭವವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಕೇಳುವ ಸಂದರ್ಶನಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನೀವು ಉತ್ತರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವು ಯಾವ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?
- ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ?
- ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು?
ವಿಷಯದ ಸ್ವರೂಪ, ನಿಮ್ಮ ಬಜೆಟ್, ಸಮಯ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನೀವು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ, ಸರಿ?
ಈಗ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ.
ಕ್ವಾಂಟಿಟೇಟಿವ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಏಕೈಕ ರೀತಿಯ ದತ್ತಾಂಶವೆಂದರೆ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಬಳಕೆಗಾಗಿ.
ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಎಣಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಡೇಟಾದ ಮೌಲ್ಯ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಂಕಗಣಿತದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಈ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಎಷ್ಟು, ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಗಣಿತದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಸಮಯ, ಎತ್ತರ, ತೂಕ, ಬೆಲೆ, ವೆಚ್ಚ, ಲಾಭ, ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ದೂರದಂತಹ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು ಶೇಕಡಾವಾರು, ಸಂಖ್ಯೆ, ಪುಟ ಲೋಡ್ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇತರ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಬಹುದು.
ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಜನರು ಖರೀದಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದು ಖರೀದಿಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಕಾರುಗಳ ಮೇಲಿನ ಗುಣಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯು ಅದು ಹೊಂದಿರುವ ಅಶ್ವಶಕ್ತಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
ಕ್ವಾಂಟಿಟೇಟಿವ್ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು?
ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು: ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ. ಇವೆರಡರ ನಡುವಿನ ಮುಖ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:
ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಡೇಟಾ
ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುವ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಖ್ಯಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಕೊಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಎಣಿಸಿದಾಗ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೂರು ಮಕ್ಕಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಮಕ್ಕಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವರು 3.2 ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡುವವರ ಪ್ರಮಾಣವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಖ್ಯಾ ಡೇಟಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ; ನೀವು ಒಂದು ದಿನದಲ್ಲಿ 150 ಭೇಟಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಆದರೆ 150.6 ಅಲ್ಲ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಬಳಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಾರ್ಟ್ಗಳೆಂದರೆ ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು, ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಲಿ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು.
ನಿರಂತರ ಡೇಟಾ
ವಿಲೋಮವಾಗಿ, ನಿರಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ನ ತುಂಡಿನ ಉದ್ದವು ಸೆಂಟಿಮೀಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಡಿಗ್ರಿ ಸೆಲ್ಸಿಯಸ್ನಲ್ಲಿನ ತಾಪಮಾನವು ಈ ರೀತಿಯ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಎರಡು ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಅಳತೆಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಬಹುದು.
ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ನಿರಂತರ ಡೇಟಾವು ಸ್ಥಿರ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿಲ್ಲ; ಇದು ಯಾವುದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ನಿರಂತರ ಡೇಟಾವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೋಣೆಯ ಉಷ್ಣತೆಯು ಹಗಲಿನಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಿರಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಒಂದು ಸಾಲಿನ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ Vs ಗುಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು. ಇದು ಮೊತ್ತಗಳು, ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೇಳಬಹುದು (ಅಂದರೆ, ಮೊತ್ತ, ಅವಧಿ, ಉದ್ದ, ಬೆಲೆ ಅಥವಾ ಗಾತ್ರ).
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವು ಬಹಳಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಕಾರಣ ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾ ಇದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಗುಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ.
ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ವಿವರಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ವೀಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು. ಗುಣವಾಚಕಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಪದಗಳನ್ನು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ನೋಟ, ಬಣ್ಣ, ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಕೋಣೆ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕಿಂತ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ವಾದಿಸಬಹುದು.
ಆ ಮಾಹಿತಿಯು ಗುಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿನ ಹೊಳಪನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು, ನೀವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು (ಬೆಳಕಿನ ಮೀಟರ್ನಂತಹ) ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು 5 ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಧಾನಗಳು
1. ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿ
ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಹಕ್ಕು ಪಡೆಯಲು ಸಂಶೋಧಕರನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅವರು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಗುಂಪಿನ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಅದರ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಗಾಗಿ, ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ವರ್ಗಗಳಿವೆ.
- ಸರಳವಾದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ: ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ: ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಯಾವುದೇ ಸದಸ್ಯರನ್ನು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೊದಲ ಘಟಕವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಹತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರಂತೆ ಇತರ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ: ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪವಿಭಾಗದಿಂದ ಪ್ರತಿ ಘಟಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಕೇವಲ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಜನರು ಅಥವಾ ಗಂಡು ಅಥವಾ ಹೆಣ್ಣುಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿನ ಜನರನ್ನು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಮೆಚ್ಚಿಕೊಂಡಾಗ ಇದು ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
2. ಇಂಟರ್ವ್ಯೂ
ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಜನರನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ನಡೆಸಲಾಗುವ ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಘಟಿತವಾಗಿವೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ನಿಗದಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಬೇರೇನೂ ಇಲ್ಲ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ವರ್ಗಗಳ ಸಂದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಟೆಲಿಫೋನ್ ಇಂಟರ್ವ್ಯೂಗಳು: ಟೆಲಿಫೋನ್ ಇಂಟರ್ವ್ಯೂಗಳು ಹಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ತಂತ್ರಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿವೆ. ಆದರೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್, ಸ್ಕೈಪ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಆನ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ವೀಡಿಯೊ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸಿಂಗ್ ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಸಂದರ್ಶನಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಸೇವೆಗಳು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿವೆ.
- ವ್ಯಕ್ತಿಗತ ಸಂದರ್ಶನಗಳು: ನೇರವಾಗಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಆಳವಾದ ವಿಚಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತನಿಖೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದರಿಂದ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಸಾಕ್ಷರತೆಯ ಮಟ್ಟವು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಮುಖಾಮುಖಿ (F2F) ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಮೌಖಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಹಲವು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಮುಖಾಮುಖಿ ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.
- ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಅಸಿಸ್ಟೆಡ್ ಪರ್ಸನಲ್ ಇಂಟರ್ವ್ಯೂಯಿಂಗ್ (CAPI): ಸಂದರ್ಶನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸಂದರ್ಶಕರು ಡೆಸ್ಕ್ಟಾಪ್ ಅಥವಾ ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮುಖಾಮುಖಿ ಸಂದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚೇನೂ ಅಲ್ಲ. ಸಂದರ್ಶಕರು ಒಂದು ಟನ್ ಕಾಗದದ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, CAPI ಡೇಟಾವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಸಮಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
3. ಅವಲೋಕನಗಳು
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಇದು ಸುಲಭವಾದ ಮತ್ತು ಜಟಿಲವಲ್ಲದ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಅವಲೋಕನಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆಯಲ್ಲಿ ಹಾಜರಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಈವೆಂಟ್ಗೆ ಹಾಜರಾಗುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಸುವಂತಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವೀಕ್ಷಣಾ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು "ಏನು" ಮತ್ತು "ಏಕೆ" ಮತ್ತು "ಹೇಗೆ" ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ವೀಕ್ಷಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಇಂದ್ರಿಯಗಳಿಗೆ ಕರೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಗುಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗುಣಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಗಿಂತ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ರಚನಾತ್ಮಕ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ರಚನಾತ್ಮಕ ವೀಕ್ಷಣೆ: ನೈಸರ್ಗಿಕ ಅಥವಾ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ವೀಕ್ಷಣೆಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಈ ರೀತಿಯ ವೀಕ್ಷಣಾ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಅವಲೋಕನದಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ವೀಕ್ಷಿಸುವ ಬದಲು ಆಸಕ್ತಿಯ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ನಡವಳಿಕೆಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಗಮನವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ನೋಡುತ್ತಿರುವ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಹಾಕಲು ಇದು ಅವರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅವಲೋಕನಗಳು ವೀಕ್ಷಕರಿಗೆ ತೀರ್ಪು ನೀಡಲು ಕರೆ ನೀಡಿದಾಗ ಇದನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ಕೋಡಿಂಗ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಗುರಿ ನಡವಳಿಕೆಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು.
4. ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು
ಸಮೀಕ್ಷೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಿದ ಆನ್ಲೈನ್ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡುವವರ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಬಹುಪಾಲು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ರೇಟಿಂಗ್ ಸ್ಕೇಲ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವವರ ವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತವೆ.
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಶೈಲಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ: ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಧಾರಿತ ಅಥವಾ ಆನ್ಲೈನ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ ಸಮೀಕ್ಷೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಾಗ, ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರು ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಲಿಂಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅದನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಅವರು ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತ ಆನ್ಲೈನ್ ಸಮೀಕ್ಷೆ ವೇದಿಕೆಗೆ ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತಾರೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣದ ದಕ್ಷತೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಡೆಸ್ಕ್ಟಾಪ್, ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್, ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್ ಅಥವಾ ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವವರು ತಮಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾದಾಗ ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಮುಕ್ತರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಇದು ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಯ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.
- ಮೇಲ್ ಆಧಾರಿತ: ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಮೇಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ವಿವಿಧ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ತಲುಪಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಪೋಸ್ಟಲ್ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕವರ್ ಪೇಜ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಪೂರ್ವ-ಪಾವತಿಸಿದ ರಿಟರ್ನ್ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾಪನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಇತರ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ತಂತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಮೇಲ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಂಥನ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಮಂಥನ ದರವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
5. ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ರಿವ್ಯೂ
ಪ್ರಸ್ತುತ ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ನಂತರ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ದಾಖಲೆಗಳು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನಿಂದ ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ವಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಪೂರಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಪೂರಕ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ದಾಖಲೆ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
- ಸಾರ್ವಜನಿಕ ದಾಖಲೆಗಳು: ಈ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತನಿಖೆಗಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಧಿಕೃತ, ಮುಂದುವರಿದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಾರ್ಷಿಕ ವರದಿಗಳು, ನೀತಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಘಟನೆಗಳು, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಆಟದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ.
- ವೈಯಕ್ತಿಕ ದಾಖಲೆಗಳು: ಈ ರೀತಿಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಜನರ ನಡವಳಿಕೆಗಳು, ನಡವಳಿಕೆ, ಆರೋಗ್ಯ, ಮೈಕಟ್ಟು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಖಾಸಗಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ತೂಕ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಶಾಲೆಗೆ ಹೋಗಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಯಾಣದ ಸಮಯ ಇತ್ಯಾದಿ.
- ಭೌತಿಕ ಪುರಾವೆ: ಭೌತಿಕ ಪುರಾವೆಗಳು ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಗಳು ಹಣ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹಿಂದಿನ ಯಶಸ್ಸಿನ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತವೆ.
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಇದು ಏನನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ ಕೆಲವು ನಿದರ್ಶನಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಹೊಸ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು 83 ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.
- ಕಳೆದ ವರ್ಷ, ನನ್ನ ಚಿಕ್ಕಮ್ಮ 18 ಪೌಂಡ್ಗಳನ್ನು ಚೆಲ್ಲಿದರು.
- ಐಟಂ X ನ ಬೆಲೆ $1,000 ಆಗಿದೆ.
- ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ 500 ಮಂದಿ ಭಾಗವಹಿಸಿದ್ದರು.
- ಈ ವರ್ಷ, ಅವಳು ಹತ್ತು ರಜಾದಿನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾಳೆ.
- ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ, ನಾನು ನನ್ನ ಫೋನ್ ಅನ್ನು ಆರು ಬಾರಿ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
- ಕಳೆದ ವರ್ಷ, ನನ್ನ ಚಿಕ್ಕವನು 3 ಇಂಚುಗಳಷ್ಟು ಬೆಳೆದನು.
- ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಆದಾಯದಲ್ಲಿ 30% ಏರಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
- 54% ಅಮೆರಿಕನ್ನರು ಮಾಲ್ನಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
- 150 ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರು ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಹಿಟ್ ಎಂದು ಅವರು ಭಾವಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ನಡೆಸುವುದು: ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
- ಕನಿಷ್ಠ ಪಕ್ಷಪಾತ: ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಿವೆ. ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಅಂಶದಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.
- ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು: ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿದ್ದರಿಂದ, ಅವು ಸಾಕಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿವೆ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿ: ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯು ವಿವರಣಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಸಂಶೋಧಕರು ತಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾತ್ರ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ.
- ಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ: ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಳಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರಕಾರವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಾಗ, ಸಂಶೋಧನೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಶೋಧಕರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವು ವಿಭಿನ್ನ ಚಿಂತನೆಯ ಬಗ್ಗೆ, ಒಮ್ಮುಖ ತಾರ್ಕಿಕವಲ್ಲ. ಇದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಸಂಗತಿಗಳಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ, ತರ್ಕ ಮತ್ತು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ.
ಚಾರ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವ ಏಕೈಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ, ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಕೊರತೆಯಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನದ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠತೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಆದರೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಅಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಬಹುದು. ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ತಂತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆಯೇ, ನೀವು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ, ಮೌಲ್ಯಯುತ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ