Spis treści[Ukryć][Pokazać]
Otaczają nas dane, które z każdym dniem nabierają coraz większego znaczenia. Coraz więcej naszych interakcji z otoczeniem jest kształtowanych przez różne formy danych, w tym korzystanie z Internetu, zakupy samochodów, przeglądane kanały informacyjne i wiele innych.
W tym poście zdefiniujemy dane ilościowe, podamy przykłady danych ilościowych, omówimy różnice w danych jakościowych i ilościowych i wiele więcej.
Ale najpierw cofnijmy się.
Każdego dnia generowanych jest 2.5 tryliona bajtów danych — w tym wyniki testów, oceny zadowolenia klientów i tweety. Ale nie wszystkie dane są sobie równe.
Ankieta z prośbą o uszeregowanie usługi, menu, środowiska i cen w skali od 1 do 10 daje inne dane niż wywiad z prośbą o opisanie swoich doświadczeń kulinarnych.
Dla analityków, którzy często pracują z zestawami danych, niezwykle ważne jest rozróżnienie różnych form danych i zrozumienie, jak każda z nich może wpłynąć na badanie.
Proces zagłębiania się w dane często zaczyna się od konkretnego pytania, na które próbujesz odpowiedzieć, na przykład:
- Jaki wpływ na zachowania konsumentów mają dane demograficzne?
- Czy konkretna grupa odbiorców zareaguje pozytywnie na modyfikację produktu lub usługi?
- Jak wyeliminować operacyjne wąskie gardła, aby zwiększyć wydajność?
Będziesz musiał zebrać i ocenić dane ilościowe, w zależności od charakteru tematu, budżetu, czasu i dostępnych zasobów. Myślę, że rozumiesz, prawda?
Zacznijmy teraz.
Co to są dane ilościowe?
Każdy zbiór danych, które można zidentyfikować i ocenić ilościowo, jest uważany za dane ilościowe.
Jedynym rodzajem danych, które można obiektywnie zmierzyć, są dane ilościowe, co czyni je najistotniejszymi rodzaj danych do użytku zarówno w matematyce, jak i statystyce.
Nazywa się to wartością danych, gdy jest wyrażona jako zliczenia lub liczby, przy czym każdy zestaw danych ma przypisaną do niego określoną wartość liczbową.
Wszelkie mierzalne informacje, które można wykorzystać w obliczeniach statystycznych i obliczeniach opartych na arytmetyce, są uważane za tego typu dane, ponieważ mogą być wykorzystywane do wspierania osądów w świecie rzeczywistym.
Ile, jak często i ile to przykłady zapytań, na które może odpowiedzieć. Do łatwej weryfikacji i oceny tych danych można wykorzystać metody matematyczne.
Dane ilościowe, takie jak czas, wzrost, waga, cena, koszt, zysk, temperatura i odległość, są tym, z czym zwykle pracuje analityk danych.
Może być wyrażona jako wartość procentowa, liczba, czas ładowania strony lub inne wskaźniki z dziedziny zarządzania produktem, projektowania doświadczeń użytkownika lub inżynierii oprogramowania.
Ile osób kupiło daną rzecz jest przykładem danych ilościowych w kontekście zakupów. Dane jakościowe dotyczące samochodów mogą obejmować ilość posiadanych koni mechanicznych.
Jakie są rodzaje danych ilościowych?
Dane, które można określić ilościowo, są określane jako dane ilościowe, jednak sposób, w jaki te dane są określane ilościowo, różni się w zależności od rodzaju gromadzonych danych. Dane ilościowe można podzielić na dwie podstawowe grupy: dyskretne i ciągłe. Główne różnice między nimi są następujące:
Dane dyskretne
Informacje ilościowe, które są dyskretne, mogą mieć tylko określony zakres wartości liczbowych. Tych wartości nie można rozłożyć, ponieważ są ustalone.
Za każdym razem, gdy coś jest liczone, uzyskuje się dane dyskretne. Przykładem danych dyskretnych może być na przykład troje dzieci danej osoby.
Liczba dzieci jest ustawiona; nie mogą mieć np. 3.2 dzieci.
Liczba odwiedzających Twoją witrynę to kolejny przykład dyskretnych danych liczbowych; możesz otrzymać 150 wizyt dziennie, ale nie 150.6. Najpopularniejsze wykresy używane do wyświetlania danych dyskretnych to wykresy kołowe, wykresy słupkowe i wykresy zbiorcze.
Dane ciągłe
Odwrotnie, dane ciągłe można dzielić w nieskończoność na mniejsze składniki. Długość kawałka sznurka w centymetrach lub temperatura w stopniach Celsjusza to dwa przykłady tego rodzaju danych ilościowych, które można przedstawić na skali pomiarowej.
Zasadniczo dane ciągłe nie są ograniczone do stałych wartości; może mieć dowolną wartość. Dane ciągłe mogą się również zmieniać w czasie; na przykład temperatura w pomieszczeniu będzie się zmieniać w ciągu dnia.
Wykres liniowy jest zwykle używany do zilustrowania danych ciągłych.
Dane ilościowe a dane jakościowe
Widzimy, że dane ilościowe można zmierzyć. Zajmuje się kwotami, wartościami i liczbami. Ten rodzaj informacji można podać liczbowo (tj. ilość, czas trwania, długość, cena lub rozmiar).
Dane ilościowe mają dużą wiarygodność i są postrzegane jako bezstronne i niezawodne, ponieważ są generowane przez statystyki. Jest jednak jeszcze jeden kluczowy rodzaj danych. W szczególności dane jakościowe.
Informacje te mają przede wszystkim charakter opisowy. W większości przypadków nie można jej zmierzyć bezpośrednio, ale można się jej nauczyć przez obserwację. Przymiotniki i inne terminy opisowe są używane do opisywania wyglądu, koloru, tekstury i innych właściwości w danych jakościowych.
Na przykład możesz argumentować, że jeden pokój jest jaśniejszy od drugiego.
Te informacje są jakościowe. Aby naprawdę zmierzyć jasność w pomieszczeniu i przypisać mu numer, możesz również użyć aparatury naukowej i aparatury (takiej jak światłomierz). W ten sposób uzyskujesz wymierne dane.
5 najlepszych metod zbierania danych ilościowych
1. Próbkowanie prawdopodobieństwa
Precyzyjna technika próbkowania, która wykorzystuje pewien rodzaj losowego doboru i umożliwia badaczom sformułowanie twierdzenia prawdopodobieństwa na podstawie informacji zebranych losowo od zamierzonych odbiorców.
Próbkowanie prawdopodobieństwa daje naukowcom możliwość zbierania danych od osób, które są typowe dla grupy, którą są zainteresowani badaniem, co jest jedną z jej najlepszych cech.
Dodatkowo dane zostały pobrane losowo z wybranej próby, co eliminuje ryzyko błędu losowego.
W przypadku próbkowania prawdopodobieństwa istnieją trzy główne kategorie.
- Proste losowe pobieranie próbek: Zamierzona populacja jest częściej wybierana do reprezentowania w próbie.
- Systematyczne losowe pobieranie próbek: W próbie reprezentowany byłby dowolny członek pożądanej populacji, ale tylko pierwsza jednostka jest wybierana losowo; pozostałe jednostki wybiera się tak, jakby co dziesiąta osoba z listy.
- Losowe próbkowanie warstwowe: Tworząc próbkę, pozwala wybrać każdą jednostkę z określonego podzbioru docelowych odbiorców. Jest to pomocne, gdy badacze są wybredni co do włączania do próby określonej grupy osób, np. tylko menedżerów lub kadry kierowniczej, osób pracujących w danej branży, mężczyzn lub kobiet.
2. Wywiady
Wywiady są zwykle przeprowadzane w ramach procesu zbierania danych. Wywiady przeprowadzane w celu zebrania danych ilościowych są jednak bardziej zorganizowane, badacze zadają tylko określony zestaw pytań i nic więcej.
Istnieją trzy główne kategorie wywiadów wykorzystywanych do zbierania danych.
- Wywiady telefoniczne: Wywiady telefoniczne przez wiele lat dominowały na wykresach technik zbierania danych. Ale korzystając z Internetu, Skype'a lub innych online wideokonferencje usług do przeprowadzania wywiadów wideo znacznie wzrosła w ostatnich latach.
- Wywiady osobiste: Bezpośrednie zbieranie danych uczestników to wypróbowana i prawdziwa metoda zbierania informacji. Pomaga w gromadzeniu wysokiej jakości danych, ponieważ daje miejsce na dogłębne zapytania i dodatkowe badania w celu uzyskania wyczerpujących i edukacyjnych informacji. Poziom alfabetyzacji uczestnika jest nieistotny, ponieważ badania twarzą w twarz (F2F) dają wiele możliwości obserwacji i gromadzenia danych niewerbalnych lub badania skomplikowanych i nierozwiązanych tematów. Chociaż może to być podejście kosztowne i czasochłonne, wywiady twarzą w twarz często mają wyższy odsetek odpowiedzi.
- Wywiad osobisty wspomagany komputerowo (CAPI): To nic innego jak ustawienie, które można porównać do wywiadu twarzą w twarz, w którym ankieter ma przy sobie komputer stacjonarny lub laptop, aby przesłać dane zebrane podczas wywiadu bezpośrednio do bazy danych. Dzięki temu, że ankieter nie musi dźwigać tony papierkowej roboty i kwestionariuszy, CAPI znacznie skraca czas potrzebny na aktualizację i analizę danych.
3. Obserwacje
Jak sama nazwa wskazuje, jest to dość łatwa i nieskomplikowana technika gromadzenia danych ilościowych.
W tym podejściu badacze gromadzą dane ilościowe poprzez metodyczne obserwacje, wykorzystując takie podejścia, jak liczenie liczby osób obecnych na danym wydarzeniu w określonym czasie i określonym miejscu lub liczby osób uczestniczących w wydarzeniu w określonym miejscu.
Naukowcy często stosują naturalistyczną strategię obserwacji, aby uzyskać dane ilościowe, co wymaga doskonałych zdolności obserwacyjnych i zmysłów, aby uzyskać dane ilościowe dotyczące tylko „co”, a nie również „dlaczego” i „jak”.
Zbieranie danych zarówno jakościowych, jak i ilościowych odbywa się poprzez obserwację naturalistyczną. Obserwacja strukturalna jest jednak najczęściej wykorzystywana do zbierania informacji ilościowych, a nie jakościowych.
- Obserwacja ustrukturyzowana: W przeciwieństwie do obserwacji naturalistycznej lub uczestniczącej, ta forma obserwacji wymaga od badacza prowadzenia dokładnych obserwacji jednego lub więcej określonych zachowań w szerszym lub kontrolowanym kontekście. W ustrukturyzowanej obserwacji naukowcy zawężają swoją uwagę tylko do kilku kluczowych zachowań będących przedmiotem zainteresowania, zamiast obserwować wszystko. Pozwala im to pogrupować zachowania, które widzą. Czasami nazywa się to „kodowaniem”, gdy obserwacje wymagają od obserwatorów dokonania oceny. Aby to zrobić, zestaw zachowań docelowych musi być precyzyjnie zdefiniowany.
4. Ankiety
Ankiety internetowe przeprowadzane za pomocą oprogramowania ankietowego są niezbędne do gromadzenia danych online zarówno do badań ilościowych, jak i jakościowych. Ankiety są tworzone w sposób, który weryfikuje działania i zaufanie respondentów.
Większość badań ilościowych często zawiera listy kontrolne i pozycje skali ocen, ponieważ ułatwiają one pomiar postaw i zachowań respondentów.
Do zbierania informacji online do ilościowych badań rynku wykorzystywane są dwa ważne style ankiet.
- Internetowy: W przypadku badań internetowych lub online jest to jedna z najpopularniejszych i najbardziej niezawodnych technik. Odpowiadając na ankietę internetową, respondent otrzyma wiadomość e-mail z linkiem do ankiety, który po kliknięciu przeniesie go do bezpiecznej platformy ankiet online, gdzie może wypełnić ankietę. Badacze preferują ankiety internetowe, ponieważ są one bardziej efektywne pod względem czasu i pieniędzy, szybsze i mają większą publiczność. Korzystając z komputera stacjonarnego, laptopa, tabletu lub urządzenia mobilnego, respondenci mogą wypełnić ankietę w dogodnym dla nich momencie i jest to główna zaleta ankiety internetowej.
- Oparte na poczcie: Ankieta jest wysyłana pocztą do dużej części badanej populacji, umożliwiając badaczowi dotarcie do różnych odbiorców. Kwestionariusz pocztowy jest zwykle dostarczany w paczce ze stroną tytułową, która informuje odbiorców o rodzaju przeprowadzanego badania i dlaczego, a także o przedpłaconym zwrocie, należy zbierać dane online. Nawet jeśli poczta ma wyższy wskaźnik rezygnacji niż inne techniki gromadzenia danych ilościowych, w tym zachęty i przypomnienia o zakończeniu ankiety, pomagają znacznie obniżyć wskaźnik rezygnacji.
5. Przegląd dokumentacji
Po przeanalizowaniu aktualnych artykułów, przegląd dokumentów jest techniką stosowaną do zbierania danych. Ponieważ dokumenty są kontrolowane i stanowią praktyczny zasób do pozyskiwania dokładnych danych z przeszłości, jest to wydajna i skuteczna metoda gromadzenia danych.
Przegląd dokumentów stał się jedną z przydatnych technik gromadzenia danych ilościowych z badań, oprócz wzmacniania i wspierania badania poprzez oferowanie uzupełniających danych badawczych.
W celu zebrania uzupełniających danych z badań ilościowych, badane są trzy główne kategorie dokumentów.
- Dokumenty publiczne: Oficjalne, ciągłe zapisy organizacji są sprawdzane pod kątem dodatkowego dochodzenia w ramach tego przeglądu dokumentów. Na przykład raporty roczne, przewodniki polityczne, wydarzenia studenckie, gry uniwersyteckie itp.
- Osobiste akta: Ten rodzaj analizy dokumentów analizuje prywatne raporty dotyczące ludzkich zachowań, zachowania, zdrowia, budowy ciała itp., w przeciwieństwie do akt publicznych. Na przykład wielkość i waga uczniów, czas dojazdu do szkoły itp.
- Fizyczny dowód: Fizyczny dowód lub zapisy mówią o wcześniejszych sukcesach danej osoby lub organizacji w zakresie pieniędzy i skalowalnego wzrostu.
Przykłady ilościowe
Oto kilka przykładów danych ilościowych, które pomogą Ci w pełni zrozumieć, do czego to się odnosi:
- Najnowszą aplikację mobilną pobrały 83 osoby.
- W zeszłym roku moja ciocia zrzuciła 18 funtów.
- Koszt przedmiotu X to 1,000 USD.
- W wydarzeniu wzięło udział 500 uczestników.
- W tym roku ma dziesięć świąt.
- W ciągu kwartału sześć razy aktualizowałem swój telefon.
- W zeszłym roku moje dziecko urosło o 3 cale.
- Dodanie nowego produktu spowoduje 30% wzrost przychodów.
- 54% Amerykanów stwierdziło, że wolałoby kupować online niż w centrum handlowym.
- 150 respondentów stwierdziło, że nie sądzi, aby nowa funkcja produktu była hitem.
Zalety
- Przeprowadź dogłębne badanie: jest bardzo prawdopodobne, że badanie będzie dokładne, ponieważ dane ilościowe można zbadać statystycznie.
- Minimalne stronniczość: zdarzają się sytuacje, w których osobiste uprzedzenia przyczyniają się do badań i powodują niedokładne wyniki. Osobiste nastawienie jest znacznie zmniejszone przez liczbowy aspekt danych ilościowych.
- Wyniki, które są dokładne: Ponieważ wyniki miały charakter obiektywny, były dość dokładne.
Niedogodności
- Ograniczone informacje: Ponieważ dane ilościowe nie mają charakteru opisowego, badaczom trudno jest wyciągnąć wnioski wyłącznie z zebranych danych.
- Zależy od typu pytania: Typ pytania używany do zbierania danych ilościowych wpływa na stronniczość wyników. Podczas zbierania danych ilościowych kluczowe znaczenie ma zrozumienie przez badacza celów i celów badania.
Wnioski
Dane ilościowe dotyczą myślenia rozbieżnego, a nie zbieżnego rozumowania. Zajmuje się liczbowym, logicznym i obiektywnym punktem widzenia, kładąc nacisk na liczbowe i stałe fakty.
Jedyny rodzaj danych, który może być w stanie przedstawić wnioski analityczne na wykresach i wykresach, to dokładne badanie danych ilościowych.
Analiza danych jest z pewnością kluczowym krokiem, którego brak może nie tylko zagrozić obiektywności i autentyczności badania, ale także sprawić, że wnioski staną się niestabilne. Dobre dane pomogą Ci uzyskać dokładne wyniki.
Dlatego niezależnie od techniki, której używasz do zbierania danych ilościowych, upewnij się, że informacje są wystarczająco wysokiej jakości, aby dostarczyć cennych i przydatnych informacji.
Dodaj komentarz