Cuprins[Ascunde][Spectacol]
Suntem înconjurați de date, care devin din ce în ce mai semnificative în fiecare zi. Din ce în ce mai multe dintre interacțiunile noastre cu mediul sunt modelate de diverse forme de date, inclusiv utilizarea internetului, achizițiile de automobile, fluxurile de știri pe care le vedem și multe alte lucruri.
Vom defini datele cantitative în această postare, vom oferi exemple de date cantitative, vom discuta despre cum variază datele calitative și cantitative și multe altele.
Dar mai întâi să facem un pas înapoi.
În fiecare zi, sunt produși 2.5 chintilioane de octeți de date, inclusiv rezultatele testelor, scorurile de satisfacție a clienților și tweet-uri. Dar nu toate datele sunt create egale.
Un sondaj care vă cere să clasați serviciul, meniul, mediul și prețurile pe o scară de la 1 la 10 produce date diferite față de un interviu care vă cere să vă descrieți experiența culinară.
Este esențial pentru analiștii care lucrează frecvent cu seturi de date să facă distincția între diferitele forme de date și să înțeleagă modul în care fiecare ar putea afecta studiul dumneavoastră.
Procesul de aprofundare a datelor începe frecvent cu o întrebare specifică la care încercați să răspundeți, cum ar fi:
- Ce impact are demografia asupra comportamentului consumatorilor?
- Va răspunde favorabil un anumit public la o modificare a unui produs sau serviciu?
- Cum pot fi eliminate blocajele operaționale pentru a crește eficiența?
Va trebui să aduni și să evaluezi date cantitative, în funcție de natura subiectului, bugetul, timpul și resursele accesibile. Cred că înțelegi, nu?
Să începem acum.
Ce sunt datele cantitative?
Orice colecție de date care pot fi identificate și evaluate cantitativ este considerată date cantitative.
Singurul tip de date care poate fi măsurat în mod obiectiv sunt datele cantitative, ceea ce le face cele mai pertinente tipul de date pentru utilizare atât în matematică, cât și în statistică.
Este denumită valoarea datelor atunci când este exprimată ca numărători sau numere, fiecare set de date având o anumită valoare numerică atribuită.
Orice informație măsurabilă care poate fi utilizată în calcule statistice și calcule bazate pe aritmetică este considerată a fi acest tip de date, deoarece poate fi folosită pentru a susține judecăți în lumea reală.
Câte, cât de des și câte sunt câteva exemple de întrebări la care poate răspunde. Metodele matematice pot fi utilizate pentru a verifica și evalua cu ușurință aceste date.
Datele cantitative precum timpul, înălțimea, greutatea, prețul, costul, profitul, temperatura și distanța sunt cele cu care lucrează de obicei un analist de date.
Acesta poate fi exprimat ca procent, număr, timp de încărcare a paginii sau alte valori în domeniile managementului produsului, proiectării experienței utilizatorului sau ingineriei software.
Câte persoane au achiziționat un anumit articol este un exemplu de date cantitative în contextul achiziției. Datele calitative despre mașini ar putea include cantitatea de cai putere pe care o posedă.
Care sunt tipurile de date cantitative?
Datele care pot fi cuantificate sunt denumite date cantitative, cu toate acestea, modul în care aceste date sunt cuantificate variază în funcție de tipul de colectare a datelor la îndemână. Datele cantitative pot fi împărțite în două grupe de bază: discrete și continue. Principalele variații între cele două sunt următoarele:
Date discrete
Informațiile cantitative care sunt discrete pot avea doar un interval specific de valori numerice. Aceste valori nu pot fi descompuse deoarece sunt fixe.
Ori de câte ori se numără ceva, se obțin date discrete. Cei trei copii ai unei persoane, de exemplu, ar fi un exemplu de date discrete.
Numărul de copii este stabilit; nu pot avea, de exemplu, 3.2 copii.
Numărul de vizitatori pe site-ul dvs. este un alt exemplu de date numerice discrete; poti primi 150 de vizite intr-o zi, dar nu 150.6. Cele mai frecvente diagrame utilizate pentru afișarea datelor discrete sunt diagramele circulare, diagramele cu bare și diagramele de contorizare.
Date continue
Invers, datele continue pot fi împărțite la infinit în componente mai mici. Lungimea unei bucăți de sfoară în centimetri sau temperatura în grade Celsius sunt două exemple de acest tip de date cantitative care pot fi afișate pe o scară de măsurare.
În esență, datele continue nu sunt limitate la valori fixe; poate lua orice valoare. Datele continue se pot schimba, de asemenea, în timp; de exemplu, temperatura camerei se va schimba în timpul zilei.
Un grafic cu linii este de obicei folosit pentru a ilustra datele continue.
Date cantitative vs date calitative
Putem vedea că datele cantitative pot fi măsurate. Se ocupă de sume, valori și numere. Acest tip de informații pot fi exprimate numeric (adică, cantitatea, durata, lungimea, prețul sau dimensiunea).
Datele cantitative au o mulțime de credibilitate și sunt văzute ca fiind imparțial și de încredere, deoarece sunt produse prin statistici. Cu toate acestea, există încă un alt tip crucial de date. Mai exact, date calitative.
Aceste informații sunt în primul rând de natură descriptivă. În cele mai multe cazuri, nu poate fi măsurat direct, dar poate fi învățat prin observare. Adjectivele și alți termeni descriptivi sunt folosiți pentru a descrie aspectul, culoarea, textura și alte proprietăți în datele calitative.
De exemplu, ați putea argumenta că o cameră este mai luminoasă decât cealaltă.
Aceste informații sunt calitative. Pentru a măsura cu adevărat luminozitatea în cameră și a-i atribui un număr numeric, puteți utiliza, de asemenea, echipamente și aparate științifice (cum ar fi un luminometru). Obțineți date cuantificabile făcând asta.
Cele mai bune 5 metode de colectare a datelor cantitative
1. Eșantionare probabilă
O tehnică precisă de eșantionare care utilizează un fel de selecție aleatorie și permite cercetătorilor să facă o afirmație de probabilitate bazată pe informațiile colectate aleatoriu de la publicul vizat.
Eșantionarea probabilă oferă cercetătorilor posibilitatea de a colecta date de la indivizi tipici grupului pe care sunt interesați să-l investigheze, ceea ce este una dintre cele mai bune caracteristici ale acestuia.
În plus, datele au fost extrase aleatoriu din eșantionul ales, ceea ce elimină șansa de părtinire a eșantionării.
Pentru eșantionarea probabilă, există trei categorii principale.
- Eșantionare aleatorie simplă: populația vizată este selectată mai frecvent pentru a fi reprezentată în eșantion.
- Eșantionare aleatorie sistematică: Orice membru al populației dorite ar fi reprezentat în eșantion, dar numai prima unitate este aleasă la întâmplare; celelalte unități sunt alese ca și cum una din zece persoane de pe listă.
- Eșantionare aleatorie stratificată: în timpul creării unui eșantion, permite alegerea fiecărei unități dintr-un anumit subset al publicului vizat. Este util atunci când cercetătorii sunt pretențioși să includă un anumit grup de oameni în eșantion, cum ar fi doar manageri sau directori, oameni care lucrează într-o anumită industrie sau bărbați sau femei.
2. Interviuri
Oamenii sunt de obicei intervievați ca parte a unui proces de colectare a datelor. Cu toate acestea, interviurile care sunt efectuate pentru a culege date cantitative sunt mai organizate, cercetătorii punând doar setul de întrebări prescris și nimic altceva.
Există trei categorii principale de interviuri utilizate pentru a colecta date.
- Interviuri telefonice: Interviurile telefonice au dominat graficele tehnicilor de culegere a datelor timp de mulți ani. Dar utilizând internetul, Skype sau altele online videoconferinta serviciile de realizare a interviurilor video au crescut semnificativ în ultimii ani.
- Interviuri în persoană: Colectarea directă a datelor participanților este o metodă testată și adevărată de culegere a informațiilor. Ajută la colectarea de date de înaltă calitate, deoarece oferă loc pentru anchete aprofundate și sondaje suplimentare pentru a obține informații complete și educaționale. Nivelul de alfabetizare al participantului este neimportant, deoarece sondajele față în față (F2F) oferă multe posibilități de a observa și a aduna date non-verbale sau de a investiga subiecte complicate și nerezolvate. Deși ar putea fi o abordare costisitoare și consumatoare de timp, interviurile față în față au frecvent rate de răspuns mai mari.
- Interviul personal asistat de computer (CAPI): nu este altceva decât o setare comparabilă cu un interviu față în față în care intervievatorul are cu el un desktop sau un laptop pentru a încărca datele colectate în timpul interviului direct în baza de date. Datorită faptului că intervievatorul nu trebuie să aibă o tonă de documente și chestionare, CAPI reduce semnificativ timpul necesar pentru actualizarea și analiza datelor.
3. Observații
După cum sugerează și numele, este o tehnică destul de ușoară și necomplicată pentru colectarea datelor cantitative.
În această abordare, cercetătorii adună date cantitative prin observații metodice utilizând abordări precum numărarea numărului de persoane prezente la un anumit eveniment la un anumit moment și un anumit loc sau numărul de persoane care participă la eveniment într-un loc definit.
Cercetătorii folosesc frecvent o strategie de observație naturalistă pentru a obține date cantitative, ceea ce necesită abilități și simțuri excelente de observație pentru a obține date cantitative doar despre „ce” și nu și despre „de ce” și „cum”.
Colectarea datelor atât calitative, cât și cantitative se face prin observație naturalistă. Totuși, observația structurată este folosită mai ales pentru a culege informații cantitative, mai degrabă decât informații calitative.
- Observația structurată: Spre deosebire de observația naturalistă sau participantă, această formă de metodă de observare necesită ca cercetătorul să efectueze observații amănunțite ale unuia sau mai multor comportamente specificate într-un context mai extins sau controlat. Într-o observație structurată, cercetătorii își îngustează atenția doar la câteva comportamente cheie de interes, în loc să urmărească totul. Le permite să pună în cifre comportamentele pe care le văd. Este uneori denumită „codificare” atunci când observațiile solicită observatorilor să emită o judecată. Pentru a face acest lucru, un set de comportamente țintă trebuie definite cu precizie.
4. Sondaje
Sondajele online realizate cu software pentru sondaje sunt esențiale pentru culegerea de date online atât pentru cercetarea cantitativă, cât și pentru cea calitativă. Sondajele sunt create într-un mod care validează acțiunile și încrederea respondenților.
Majoritatea anchetelor cantitative includ frecvent liste de verificare și elemente ale scalei de evaluare, deoarece facilitează măsurarea atitudinilor și comportamentelor respondenților.
Două stiluri importante de sondaj sunt utilizate pentru a culege informații online pentru cercetări cantitative de piață.
- Bazat pe web: pentru cercetarea pe internet sau online, aceasta este una dintre cele mai populare și de încredere tehnici. Când răspunde la un sondaj bazat pe web, respondentul va primi un e-mail cu un link către sondaj, care, atunci când face clic, îl va conduce către o platformă de sondaj online sigură unde poate completa sondajul. Cercetătorii preferă sondajele bazate pe web, deoarece sunt mai eficiente în timp și bani, mai rapide și au un public mai mare. Folosind un desktop, laptop, tabletă sau dispozitiv mobil, respondenții sunt liberi să completeze sondajul ori de câte ori le este convenabil și acesta este principalul avantaj al unui chestionar bazat pe web.
- Pe bază de poștă: Sondajul este trimis prin poștă unei mari părți a populației eșantionului, permițând cercetătorului să ajungă la o varietate de public. Chestionarul poștal vine de obicei într-un pachet cu o pagină de copertă care informează publicul despre tipul de studiu efectuat și de ce, precum și o returnare preplătită, pentru a colecta date online. Chiar dacă e-mailul are o rată de abandon mai mare decât alte tehnici de colectare a datelor cantitative, inclusiv stimulente și mementouri pentru a finaliza sondajul ajută la scăderea semnificativă a ratei de pierdere.
5. Revizuirea documentației
După analizarea lucrărilor curente, revizuirea documentelor este o tehnică folosită pentru a culege date. Deoarece documentele sunt controlabile și resursa practică pentru a obține date exacte din trecut, este o metodă eficientă și de succes de colectare a datelor.
Analiza documentelor a devenit una dintre tehnicile utile pentru colectarea datelor cantitative de cercetare, pe lângă sprijinirea și sprijinirea studiului prin oferirea de date suplimentare de cercetare.
În scopul colectării datelor suplimentare de cercetare cantitativă, sunt examinate trei categorii principale de documente.
- Documente publice: înregistrările oficiale ale unei organizații sunt examinate pentru investigații suplimentare, ca parte a acestei revizuiri a documentelor. De exemplu, rapoarte anuale, ghiduri de politici, evenimente studențești, activități de jocuri universitare etc.
- Înregistrări personale: Acest tip de analiză a documentelor examinează rapoartele private despre comportamentul oamenilor, comportamentul, sănătatea, fizicul etc., spre deosebire de înregistrările publice. De exemplu, dimensiunea și greutatea elevilor, timpul de călătorie pe care elevii îl folosesc pentru a merge la școală etc.
- Dovada fizică: dovezile sau înregistrările fizice vorbesc despre succesele trecute ale unei persoane sau ale unei organizații în termeni de bani și creștere scalabilă.
Exemple cantitative
Iată câteva exemple de date cantitative pentru a vă ajuta să înțelegeți pe deplin la ce se referă aceasta:
- Cea mai nouă aplicație mobilă a fost descărcată de 83 de persoane.
- Anul trecut, mătușa mea a pierdut 18 kilograme.
- Costul articolului X este de 1,000 USD.
- La eveniment au participat 500 de participanți.
- Anul acesta, are zece sărbători.
- Într-un sfert, mi-am actualizat telefonul de șase ori.
- Anul trecut, copilul meu a crescut cu 3 inci.
- Adăugarea unui nou produs va duce la o creștere cu 30% a veniturilor.
- 54% dintre americani au spus că preferă să cumpere online decât la un mall.
- 150 de respondenți au spus că nu cred că noua caracteristică a produsului ar fi un succes.
Avantaje
- Efectuați un studiu aprofundat: este foarte probabil ca cercetarea să fie amănunțită, deoarece datele cantitative pot fi examinate statistic.
- Prejudecăți minime: există momente când părtinirea personală contribuie la cercetare și provoacă rezultate inexacte. Prejudecățile personale sunt mult diminuate de aspectul numeric al datelor cantitative.
- Rezultate care sunt precise: deoarece rezultatele au fost de natură obiectivă, au fost destul de precise.
Dezavantaje
- Informații restricționate: Deoarece datele cantitative nu sunt descriptive, este o provocare pentru cercetători să tragă concluzii numai din datele pe care le-au adunat.
- Depinde de tipul de întrebare: tipul de întrebare utilizat pentru a colecta date cantitative afectează părtinirea rezultatelor. În timpul colectării datelor cantitative, înțelegerea de către cercetător a obiectivelor și scopurilor cercetării este crucială.
Concluzie
Datele cantitative sunt despre gândire divergentă, nu raționament convergent. Se ocupă de punctul de vedere numeric, logic și obiectiv punând accent pe fapte numerice și constante.
Singurul tip de date care poate fi capabil să afișeze concluzii analitice în diagrame și grafice, cercetarea datelor cantitative este amănunțită.
Analiza datelor este cu siguranță un pas crucial care, dacă lipsește, poate nu numai să compromită obiectivitatea și autenticitatea studiului dvs., ci și să facă concluziile instabile. Datele bune vă vor ajuta să obțineți rezultate precise.
Prin urmare, indiferent de tehnică, utilizați pentru a colecta date cantitative, asigurați-vă că informațiile sunt de o calitate suficient de înaltă pentru a oferi informații valoroase și utile.
Lasă un comentariu