Содержание[Скрывать][Показывать]
Нас окружают данные, которые с каждым днем становятся все более значимыми. Все больше и больше нашего взаимодействия с окружающей средой определяется различными формами данных, в том числе использованием Интернета, покупками автомобилей, новостными лентами, которые мы просматриваем, и многими другими вещами.
В этом посте мы дадим определение количественным данным, приведем примеры количественных данных, обсудим, как различаются качественные и количественные данные, и многое другое.
Но давайте сначала сделаем шаг назад.
Каждый день создается 2.5 квинтиллиона байтов данных, включая результаты тестов, оценки удовлетворенности клиентов и твиты. Но не все данные одинаковы.
Опрос, в котором вас просят оценить обслуживание, меню, обстановку и цены по шкале от 1 до 10, дает другие данные, чем интервью, в котором вас просят описать ваш обеденный опыт.
Для аналитиков, которые часто работают с наборами данных, крайне важно различать разные формы данных и понимать, как каждая из них может повлиять на ваше исследование.
Процесс изучения данных часто начинается с конкретного вопроса, на который вы пытаетесь ответить, например:
- Какое влияние демография оказывает на поведение потребителей?
- Будет ли конкретная аудитория положительно реагировать на изменение продукта или услуги?
- Как можно устранить узкие места в работе, чтобы повысить эффективность?
Вам нужно будет собрать и оценить количественные данные, в зависимости от характера предмета, вашего бюджета, времени и доступных ресурсов. Я думаю, ты понимаешь, да?
Давайте начнем сейчас.
Что такое количественные данные?
Любой набор данных, которые можно идентифицировать и количественно оценить, считается количественными данными.
Единственный тип данных, которые можно измерить объективно, — это количественные данные, что делает их наиболее уместными. тип данных для использования как в математике, так и в статистике.
Это называется значением данных, когда оно выражается в виде количества или чисел, причем каждому набору данных присваивается определенное числовое значение.
Любая измеримая информация, которая может быть использована в статистических расчетах и расчетах на основе арифметики, считается данным этого типа, поскольку ее можно использовать для обоснования суждений в реальном мире.
Сколько, как часто и сколько примеров запросов, на которые он может ответить. Для простой проверки и оценки этих данных можно использовать математические методы.
Количественные данные, такие как время, рост, вес, цена, стоимость, прибыль, температура и расстояние, — это то, с чем обычно работает аналитик данных.
Это может быть выражено в процентах, числах, времени загрузки страницы или других показателях в области управления продуктом, дизайна взаимодействия с пользователем или разработки программного обеспечения.
Количество людей, купивших определенный товар, является примером количественных данных в контексте покупки. Качественные данные об автомобилях могут включать количество лошадиных сил, которыми они обладают.
Какие существуют типы количественных данных?
Данные, которые могут быть определены количественно, называются количественными данными, однако способ количественной оценки этих данных зависит от вида собираемых данных. Количественные данные можно разделить на две основные группы: дискретные и непрерывные. Основные различия между ними следующие:
Дискретные данные
Дискретная количественная информация может иметь только определенный диапазон числовых значений. Эти значения не могут быть декомпозированы, поскольку они фиксированы.
Всякий раз, когда что-либо подсчитывается, получаются дискретные данные. Например, трое детей человека могут быть примером дискретных данных.
Устанавливается количество детей; они не могут, например, иметь 3.2 ребенка.
Количество посетителей вашего веб-сайта — еще один пример дискретных числовых данных; вы можете получить 150 посещений в день, но не 150.6. Наиболее распространенными диаграммами, используемыми для отображения дискретных данных, являются круговые диаграммы, гистограммы и итоговые диаграммы.
Непрерывные данные
И наоборот, непрерывные данные можно бесконечно делить на более мелкие компоненты. Длина отрезка веревки в сантиметрах или температура в градусах Цельсия — вот два примера такого рода количественных данных, которые можно отобразить на измерительной шкале.
По сути, непрерывные данные не ограничены фиксированными значениями; он может принимать любое значение. Непрерывные данные также могут меняться со временем; например, температура в комнате будет меняться в течение дня.
Линейный график обычно используется для иллюстрации непрерывных данных.
Количественные данные против качественных данных
Мы видим, что количественные данные можно измерить. Он имеет дело с суммами, значениями и числами. Этот тип информации может быть указан в числовом виде (т. е. количество, продолжительность, длина, цена или размер).
Количественные данные заслуживают большого доверия и считаются беспристрастными и надежными, поскольку они получены с помощью статистики. Однако есть еще один важный тип данных. В частности, качественные данные.
Эта информация носит преимущественно описательный характер. В большинстве случаев его нельзя измерить напрямую, но можно узнать путем наблюдения. Прилагательные и другие описательные термины используются для описания внешнего вида, цвета, текстуры и других свойств качественных данных.
Например, вы можете утверждать, что одна комната ярче другой.
Эта информация является качественной. Чтобы действительно измерить яркость в комнате и присвоить ей числовое значение, вы также можете использовать научное оборудование и аппаратуру (например, люксметр). Вы получаете количественные данные, делая это.
5 лучших методов сбора количественных данных
1. Вероятностная выборка
Метод точной выборки, который использует своего рода случайный отбор и позволяет исследователям делать утверждения о вероятности на основе информации, полученной случайным образом от предполагаемой аудитории.
Вероятностная выборка дает исследователям возможность собирать данные от лиц, типичных для интересующей их группы, что является одной из ее лучших особенностей.
Кроме того, данные были выбраны случайным образом из выбранной выборки, что исключает вероятность смещения выборки.
Существует три основных категории вероятностной выборки.
- Простая случайная выборка: предполагаемая совокупность чаще выбирается для включения в выборку.
- Систематическая случайная выборка: в выборке будет представлен любой член желаемой совокупности, но случайным образом выбирается только первая единица; остальные единицы выбираются так, как если бы каждый десятый человек в списке.
- Стратифицированная случайная выборка: при создании выборки позволяет выбрать каждую единицу из определенного подмножества целевой аудитории. Это полезно, когда исследователи придирчиво относятся к включению в выборку определенной группы людей, например, просто менеджеров или руководителей, людей, работающих в данной отрасли, мужчин или женщин.
2. Интервью
Люди обычно опрашиваются как часть процесса сбора данных. Однако интервью, проводимые для сбора количественных данных, более организованы: исследователи задают только предписанный набор вопросов и ничего больше.
Для сбора данных используются три основные категории интервью.
- Интервью по телефону. В течение многих лет телефонные интервью доминировали в списках методов сбора данных. Но используя Интернет, Skype или другие видео-конференция услуги по проведению видеоинтервью значительно увеличились за последние годы.
- Личные интервью: непосредственный сбор данных об участниках — проверенный метод сбора информации. Это помогает в сборе высококачественных данных, поскольку дает возможность для углубленных исследований и дополнительных исследований, чтобы получить исчерпывающую и познавательную информацию. Уровень грамотности участника не имеет значения, поскольку опросы лицом к лицу (F2F) предоставляют множество возможностей для наблюдения и сбора невербальных данных или для изучения сложных и нерешенных тем. Хотя это может быть дорогостоящим и трудоемким подходом, личные интервью часто дают больше ответов.
- Компьютерное личное интервью (CAPI): это не что иное, как настройка, сравнимая с личным интервью, когда у интервьюера есть настольный компьютер или ноутбук, чтобы загрузить данные, собранные во время интервью, прямо в базу данных. Благодаря тому, что интервьюеру не нужно носить с собой тонны документов и анкет, CAPI значительно сокращает время, необходимое для обновления и анализа данных.
3. Наблюдения
Как следует из названия, это довольно простой и несложный метод сбора количественных данных.
В этом подходе исследователи собирают количественные данные путем методических наблюдений с использованием таких подходов, как подсчет количества людей, присутствующих на данном мероприятии в определенное время и в определенном месте, или количество людей, присутствовавших на мероприятии в определенном месте.
Исследователи часто используют натуралистическую стратегию наблюдения для получения количественных данных, которая требует превосходных наблюдательных способностей и чувств, чтобы получить количественные данные только о том, «что», а не о «почему» и «как».
Сбор как качественных, так и количественных данных осуществляется путем натуралистического наблюдения. Однако структурированное наблюдение в основном используется для сбора количественной, а не качественной информации.
- Структурированное наблюдение: в отличие от естественного или включенного наблюдения, эта форма метода наблюдения требует от исследователя тщательного наблюдения за одним или несколькими определенными видами поведения в более обширном или контролируемом контексте. В структурированном наблюдении исследователи сужают свое внимание только до нескольких ключевых моделей поведения, а не наблюдают за всем. Это позволяет им выражать наблюдаемое поведение в цифрах. Иногда его называют «кодированием», когда наблюдения требуют от наблюдателей вынесения суждения. Для этого необходимо точно определить набор целевых моделей поведения.
4. Обзоры
Онлайн-опросы, проводимые с помощью программного обеспечения для опросов, необходимы для сбора данных в Интернете как для количественных, так и для качественных исследований. Опросы создаются таким образом, чтобы подтвердить действия и уверенность респондентов.
Большинство количественных опросов часто включают контрольные списки и элементы шкалы оценок, потому что они облегчают измерение отношения и поведения респондентов.
Два важных стиля опроса используются для сбора информации в Интернете для количественного исследования рынка.
- Интернет: для интернет-исследований или онлайн-исследований это один из самых популярных и надежных методов. При ответе на веб-опрос респондент получит электронное письмо со ссылкой на опрос, при нажатии на которую он перейдет на безопасную онлайн-платформу для опроса, где он сможет заполнить опрос. Исследователи предпочитают веб-опросы, потому что они более эффективны по времени и деньгам, быстрее и имеют большую аудиторию. Используя настольный компьютер, ноутбук, планшет или мобильное устройство, респонденты могут заполнить анкету в любое удобное для них время, и это является основным преимуществом веб-анкеты.
- Рассылка по почте: опрос рассылается по почте большой части выборки, что позволяет исследователю охватить самые разные аудитории. Почтовая анкета обычно поставляется в пакете с титульной страницей, которая информирует аудиторию о том, какое исследование проводится и почему, а также о предварительно оплаченном возврате для сбора данных в Интернете. Даже если почта имеет более высокий уровень оттока, чем другие методы сбора количественных данных, в том числе поощрения и напоминания о завершении опроса помогают значительно снизить уровень оттока.
5. Обзор документации
После анализа текущих документов обзор документов — это метод, используемый для сбора данных. Поскольку документы поддаются контролю и являются практическим ресурсом для получения точных данных из прошлого, это эффективный и успешный метод сбора данных.
Обзор документов стал одним из полезных методов сбора количественных данных исследования, в дополнение к поддержке и поддержке исследования путем предоставления дополнительных данных исследования.
В целях сбора дополнительных количественных данных исследования изучаются три основные категории документов.
- Публичные документы: официальные, непрерывные записи организации изучаются для дополнительного расследования в рамках этого обзора документов. Например, годовые отчеты, руководства по политике, студенческие мероприятия, университетские игры и т. д.
- Личные записи: этот вид анализа документов исследует частные отчеты о поведении, поведении, здоровье, телосложении и т. д. людей, а не общедоступные записи. Например, размер и вес учеников, время, которое учащиеся тратят на дорогу до школы, и т. д.
- Физические доказательства: физические доказательства или записи говорят о прошлых успехах человека или организации с точки зрения денег и масштабируемого роста.
Количественные примеры
Вот несколько примеров количественных данных, которые помогут вам полностью понять, к чему это относится:
- Новейшее мобильное приложение скачали 83 человека.
- В прошлом году моя тетя сбросила 18 фунтов.
- Стоимость товара X составляет 1,000 долларов.
- В мероприятии приняли участие 500 участников.
- В этом году у нее десять выходных.
- За квартал я обновлял свой телефон шесть раз.
- В прошлом году мой малыш вырос на 3 дюйма.
- Добавление нового продукта приведет к увеличению дохода на 30%.
- 54 % американцев заявили, что предпочитают покупать в Интернете, а не в торговом центре.
- 150 респондентов заявили, что не думают, что новая функция продукта станет хитом.
Преимущества
- Провести углубленное исследование: Весьма вероятно, что исследование будет тщательным, поскольку количественные данные могут быть проверены статистически.
- Минимальная предвзятость: бывают случаи, когда личная предвзятость способствует исследованию и приводит к неточным результатам. Личная предвзятость значительно уменьшается числовым аспектом количественных данных.
- Точные результаты: поскольку результаты были объективными по своей природе, они были достаточно точными.
Недостатки бонуса без депозита
- Информация ограниченного доступа: поскольку количественные данные не являются описательными, исследователям сложно делать выводы только на основе собранных ими данных.
- Зависит от типа вопроса: тип вопроса, используемый для сбора количественных данных, влияет на систематическую ошибку в результатах. При сборе количественных данных решающее значение имеет понимание исследователем целей и задач исследования.
Заключение
Количественные данные касаются дивергентного мышления, а не конвергентного мышления. Он имеет дело с числовой, логической и объективной точкой зрения, делая акцент на числовых и постоянных фактах.
Единственный тип данных, который может отображать аналитические выводы в виде диаграмм и графиков, — это тщательное исследование количественных данных.
Анализ данных, безусловно, является важным шагом, который, если его не выполнить, может не только поставить под угрозу объективность и достоверность вашего исследования, но и сделать выводы нестабильными. Хорошие данные помогут вам получить точные результаты.
Поэтому, независимо от метода, который вы используете для сбора количественных данных, убедитесь, что информация достаточно высокого качества, чтобы получить ценные и полезные идеи.
Оставьте комментарий