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Estamos cercados de dados, que se tornam cada vez mais significativos a cada dia. Cada vez mais nossas interações com o meio ambiente estão sendo moldadas por várias formas de dados, incluindo nosso uso da internet, compras de automóveis, feeds de notícias que visualizamos e muitas outras coisas.
Vamos definir dados quantitativos neste post, dar exemplos de dados quantitativos, discutir como os dados qualitativos e quantitativos variam e muito mais.
Mas vamos primeiro dar um passo para trás.
Todos os dias, 2.5 quintilhões de bytes de dados – incluindo resultados de testes, pontuações de satisfação do cliente e tweets – são produzidos. Mas nem todos os dados são criados iguais.
Uma pesquisa solicitando que você classifique o serviço, cardápio, ambiente e preços em uma escala de 1 a 10 produz dados diferentes de uma entrevista solicitando que você descreva sua experiência gastronômica.
É crucial para os analistas que trabalham com conjuntos de dados com frequência distinguir entre diferentes formas de dados e compreender como cada um pode afetar seu estudo.
O processo de investigar dados frequentemente começa com uma pergunta específica que você está tentando responder, como:
- Qual o impacto da demografia no comportamento do consumidor?
- Um público específico responderá favoravelmente a uma modificação em um produto ou serviço?
- Como os gargalos operacionais podem ser eliminados para aumentar a eficiência?
Você precisará coletar e avaliar dados quantitativos, dependendo da natureza do assunto, seu orçamento, tempo e recursos acessíveis. Acho que você entendeu, né?
Vamos começar agora.
O que são Dados Quantitativos?
Qualquer coleção de dados que possa ser identificada e avaliada quantitativamente é considerada dados quantitativos.
O único tipo de dados que pode ser medido objetivamente são os dados quantitativos, tornando-os os mais pertinentes. tipo de dados para uso em matemática e estatística.
É referido como o valor dos dados quando expresso como contagens ou números, com cada conjunto de dados tendo um valor numérico específico atribuído a ele.
Qualquer informação mensurável que possa ser utilizada em cálculos estatísticos e cálculos baseados em aritmética é considerada esse tipo de dado, pois pode ser usada para apoiar julgamentos no mundo real.
Quantos, com que frequência e quantos são alguns exemplos de consultas que ele pode responder. Métodos matemáticos podem ser usados para verificar e avaliar facilmente esses dados.
Dados quantitativos como tempo, altura, peso, preço, custo, lucro, temperatura e distância são com os quais um analista de dados normalmente trabalha.
Pode ser expresso como uma porcentagem, um número, o tempo de carregamento da página ou outras métricas nas áreas de gerenciamento de produtos, design de experiência do usuário ou engenharia de software.
Quantas pessoas compraram um determinado item é um exemplo de dados quantitativos no contexto da compra. Dados qualitativos sobre carros podem incluir a quantidade de cavalos de potência que possui.
Quais são os tipos de dados quantitativos?
Os dados que podem ser quantificados são chamados de dados quantitativos, no entanto, a forma como esses dados são quantificados varia dependendo do tipo de coleta de dados disponível. Os dados quantitativos podem ser divididos em dois grupos básicos: discretos e contínuos. As principais variações entre os dois são as seguintes:
Dados discretos
As informações quantitativas discretas só podem ter um intervalo específico de valores numéricos. Esses valores não podem ser decompostos, pois são fixos.
Sempre que algo é contado, são obtidos dados discretos. Os três filhos de uma pessoa, por exemplo, seriam um exemplo de dados discretos.
O número de filhos é definido; não podem, por exemplo, ter 3.2 filhos.
A quantidade de visitantes do seu site é outro exemplo de dados numéricos discretos; você pode receber 150 visitas em um dia, mas não 150.6. Os gráficos mais comuns usados para exibir dados discretos são gráficos de pizza, gráficos de barras e gráficos de contagem.
Dados contínuos
Inversamente, dados contínuos podem ser divididos indefinidamente em componentes menores. O comprimento de um pedaço de barbante em centímetros ou a temperatura em graus Celsius são dois exemplos desse tipo de dados quantitativos que podem ser mostrados em uma escala de medição.
Em essência, dados contínuos não são restritos a valores fixos; pode assumir qualquer valor. Os dados contínuos também podem mudar ao longo do tempo; por exemplo, a temperatura da sala mudará durante o dia.
Um gráfico de linhas é normalmente usado para ilustrar dados contínuos.
Dados Quantitativos vs Dados Qualitativos
Podemos ver que os dados quantitativos podem ser medidos. Ele lida com quantidades, valores e números. Esse tipo de informação pode ser expresso numericamente (ou seja, quantidade, duração, duração, preço ou tamanho).
Os dados quantitativos têm muita credibilidade e são vistos como imparciais e confiáveis porque são produzidos por meio de estatísticas. No entanto, há ainda outro tipo crucial de dados. Especificamente, dados qualitativos.
Esta informação é principalmente de natureza descritiva. Na maioria dos casos, não pode ser medido diretamente, mas pode ser aprendido pela observação. Adjetivos e outros termos descritivos são usados para descrever a aparência, cor, textura e outras propriedades em dados qualitativos.
Por exemplo, você pode argumentar que um quarto é mais claro que o outro.
Essa informação é qualitativa. Para realmente medir o brilho da sala e atribuir-lhe um número numérico, você também pode empregar equipamentos e aparelhos científicos (como um medidor de luz). Você obtém dados quantificáveis fazendo isso.
5 melhores métodos para coletar dados quantitativos
1. Amostragem de probabilidade
Uma técnica de amostragem precisa que faz uso de algum tipo de seleção aleatória e permite que os pesquisadores façam uma afirmação de probabilidade com base em informações coletadas aleatoriamente do público-alvo.
A amostragem probabilística oferece aos pesquisadores a oportunidade de coletar dados de indivíduos típicos do grupo que estão interessados em investigar, o que é uma de suas melhores características.
Além disso, os dados foram extraídos aleatoriamente da amostra escolhida, o que elimina a chance de viés de amostragem.
Para amostragem probabilística, existem três categorias principais.
- Amostragem aleatória simples: A população pretendida é mais frequentemente selecionada para ser representada na amostra.
- Amostragem aleatória sistemática: Qualquer membro da população desejada seria representado na amostra, mas apenas a primeira unidade é escolhida aleatoriamente; as outras unidades são escolhidas como se uma em cada dez pessoas da lista.
- Amostragem aleatória estratificada: Ao criar uma amostra, permite escolher cada unidade de um subconjunto específico do público-alvo. É útil quando os pesquisadores são exigentes em incluir um determinado grupo de pessoas na amostra, como apenas gerentes ou executivos, pessoas que trabalham em um determinado setor ou homens ou mulheres.
2. Entrevistas
As pessoas geralmente são entrevistadas como parte de um processo de coleta de dados. As entrevistas, no entanto, que são realizadas para coletar dados quantitativos são mais organizadas, com os pesquisadores fazendo apenas o conjunto de perguntas prescrito e nada mais.
Existem três categorias principais de entrevistas usadas para coletar dados.
- Entrevistas por telefone: As entrevistas por telefone dominaram os gráficos das técnicas de coleta de dados por muitos anos. Mas utilizar a internet, Skype ou outro vídeo conferência serviços para realizar entrevistas em vídeo aumentou significativamente nos últimos anos.
- Entrevistas pessoais: A coleta direta de dados dos participantes é um método testado e comprovado de coleta de informações. Ele ajuda na coleta de dados de alta qualidade, pois oferece espaço para consultas aprofundadas e sondagens adicionais para obter informações abrangentes e educacionais. O nível de alfabetização do participante não é importante, pois pesquisas presenciais (F2F) oferecem muitas possibilidades para observar e coletar dados não verbais ou investigar tópicos complicados e não resolvidos. Embora possa ser uma abordagem cara e demorada, as entrevistas presenciais geralmente têm maiores taxas de resposta.
- Entrevista pessoal assistida por computador (CAPI): nada mais é do que uma configuração comparável a uma entrevista presencial em que o entrevistador tem um desktop ou laptop com ele para carregar os dados coletados durante a entrevista diretamente no banco de dados. Como o entrevistador não precisa carregar uma tonelada de papéis e questionários, o CAPI reduz significativamente o tempo necessário para atualizar e analisar os dados.
3. Observações
Como o nome indica, é uma técnica bastante fácil e descomplicada para coletar dados quantitativos.
Nesta abordagem, os pesquisadores coletam dados quantitativos por observações metódicas utilizando abordagens como a contagem do número de pessoas presentes em um determinado evento em um determinado momento e um local específico ou o número de indivíduos presentes no evento em um local definido.
Os pesquisadores costumam usar uma estratégia de observação naturalista para adquirir dados quantitativos, o que exige excelentes habilidades e sentidos de observação para obter dados quantitativos apenas sobre o “o quê” e não também sobre o “por que” e “como”.
A coleta de dados qualitativos e quantitativos é feita por meio da observação naturalística. A observação estruturada é empregada principalmente para coletar informações quantitativas em vez de informações qualitativas.
- Observação estruturada: Em contraste com a observação naturalista ou participante, esta forma de método de observação requer que o pesquisador conduza observações completas de um ou mais comportamentos especificados em um contexto mais extenso ou controlado. Em uma observação estruturada, os pesquisadores concentram sua atenção apenas em alguns comportamentos-chave de interesse, em vez de observar tudo. Isso lhes permite colocar os comportamentos que estão vendo em números. Às vezes, é chamado de “codificação” quando as observações exigem que os observadores façam um julgamento. Para fazer isso, um conjunto de comportamentos-alvo deve ser definido com precisão.
4. pesquisas
As pesquisas on-line feitas com software de pesquisa são essenciais para coletar dados on-line para pesquisas quantitativas e qualitativas. As pesquisas são criadas de forma a validar as ações e a confiança dos respondentes.
A maioria das pesquisas quantitativas frequentemente inclui listas de verificação e itens de escala de classificação porque facilitam a medição das atitudes e comportamentos dos entrevistados.
Dois estilos de pesquisa importantes são utilizados para coletar informações on-line para pesquisas de mercado quantitativas.
- Baseado na Web: Para pesquisas baseadas na Internet ou online, esta é uma das técnicas mais populares e confiáveis. Ao responder a uma pesquisa baseada na web, o respondente receberá um e-mail com um link para a pesquisa, que, quando clicado, o levará a uma plataforma de pesquisa online segura, onde poderá concluir a pesquisa. Os pesquisadores preferem pesquisas baseadas na web porque são mais eficientes em termos de tempo e dinheiro, mais rápidas e têm um público maior. Usando um desktop, laptop, tablet ou dispositivo móvel, os entrevistados são livres para preencher a pesquisa sempre que for conveniente para eles e essa é a principal vantagem de um questionário baseado na web.
- Baseado em correio: A pesquisa é enviada por correio para uma grande parte da população da amostra, permitindo que o pesquisador alcance uma variedade de públicos. O questionário postal geralmente vem em um pacote com uma página de rosto que informa o público sobre o tipo de estudo que está sendo feito e o porquê, além de um retorno pré-pago, para coletar dados online. Mesmo que o e-mail tenha uma taxa de rotatividade maior do que outras técnicas de coleta de dados quantitativos, incluindo incentivos e lembretes para concluir a pesquisa, isso ajuda a reduzir significativamente a taxa de rotatividade.
5. Revisão da Documentação
Após a análise dos trabalhos atuais, a revisão de documentos é uma técnica utilizada para coletar dados. Como os documentos são controláveis e o recurso prático para obter dados precisos do passado, é um método eficiente e bem-sucedido de coleta de dados.
A revisão de documentos tornou-se uma das técnicas úteis para coletar dados quantitativos de pesquisa, além de reforçar e apoiar o estudo, oferecendo dados complementares de pesquisa.
Com o objetivo de coletar dados quantitativos suplementares de pesquisa, três categorias principais de documentos estão sendo examinadas.
- Documentos públicos: Os registros oficiais e contínuos de uma organização são examinados para investigação adicional como parte desta revisão de documentos. Por exemplo, relatórios anuais, guias de políticas, eventos estudantis, atividades de jogos universitários, etc.
- Registros pessoais: Este tipo de análise de documentos examina relatórios privados de comportamentos, conduta, saúde, físico, etc. das pessoas, em oposição aos registros públicos. Por exemplo, o tamanho e o peso dos alunos, o tempo de viagem que os alunos levam para ir à escola, etc.
- Prova Física: Prova física ou registros falam sobre os sucessos passados de uma pessoa ou organização em termos de dinheiro e crescimento escalável.
Exemplos quantitativos
Aqui estão alguns exemplos de dados quantitativos para ajudá-lo a entender completamente a que isso se refere:
- O mais novo aplicativo móvel foi baixado por 83 indivíduos.
- No ano passado, minha tia emagreceu 18 quilos.
- O custo do item X é $ 1,000.
- O evento contou com a presença de 500 participantes.
- Este ano, ela tem dez feriados.
- Em um trimestre, atualizei meu telefone seis vezes.
- No ano passado, meu filho cresceu 3 polegadas.
- A adição de um novo produto resultará em um aumento de 30% na receita.
- 54% dos americanos disseram que preferem comprar online do que em um shopping.
- 150 entrevistados disseram que não acham que o novo recurso do produto seria um sucesso.
Vantagens
- Realizar estudo aprofundado: É muito provável que a pesquisa seja completa, pois os dados quantitativos podem ser examinados estatisticamente.
- Viés mínimo: Há momentos em que o viés pessoal contribui para a pesquisa e causa resultados imprecisos. O viés pessoal é muito diminuído pelo aspecto numérico dos dados quantitativos.
- Resultados que são precisos: Como os resultados eram de natureza objetiva, eles eram bastante precisos.
Desvantagens
- Informações restritas: Como os dados quantitativos não são descritivos, é desafiador para os pesquisadores tirar conclusões apenas dos dados coletados.
- Depende do tipo de pergunta: O tipo de pergunta usado para coletar dados quantitativos afeta o viés nos resultados. Ao coletar dados quantitativos, a compreensão do pesquisador sobre os objetivos e metas da pesquisa é crucial.
Conclusão
Dados quantitativos são sobre pensamento divergente, não raciocínio convergente. Ele lida com o ponto de vista numérico, lógico e objetivo, colocando ênfase em fatos numéricos e constantes.
O único tipo de dados que pode ser capaz de exibir conclusões analíticas em tabelas e gráficos, a pesquisa de dados quantitativos é completa.
A análise de dados é certamente uma etapa crucial que, se faltar, pode não apenas comprometer a objetividade e autenticidade do seu estudo, mas também tornar as conclusões instáveis. Bons dados ajudarão você a produzir resultados precisos.
Portanto, independentemente da técnica que você usa para coletar dados quantitativos, certifique-se de que as informações sejam de qualidade alta o suficiente para gerar insights valiosos e úteis.
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