اسان ڊيٽا سان گھريل آهيون، جيڪو هر روز وڌيڪ ۽ وڌيڪ اهم ٿي رهيو آهي. ماحول سان اسان جا وڌيڪ ۽ وڌيڪ لاڳاپا ڊيٽا جي مختلف شڪلن جي ذريعي ترتيب ڏئي رهيا آهن، جنهن ۾ اسان جي انٽرنيٽ جو استعمال، گاڏين جي خريداري، خبرون فيڊ جيڪي اسان ڏسون ٿا، ۽ ٻيون ڪيتريون ئي شيون.
اسان هن پوسٽ ۾ مقداري ڊيٽا جي وضاحت ڪنداسين، مقدار جي ڊيٽا جا مثال ڏينداسين، بحث ڪنداسين ته ڪئين معيار ۽ مقداري ڊيٽا مختلف آهن، ۽ گهڻو ڪجهه.
پر اچو ته پهرين هڪ قدم پوئتي هلون.
هر روز، ڊيٽا جا 2.5 ڪوئنٽيلين بائيٽ- بشمول ٽيسٽ جا نتيجا، گراهڪ جي اطمينان جا اسڪور، ۽ ٽوئيٽس- تيار ڪيا ويا آهن. پر ڊيٽا جو هر ٽڪرو برابر نه ٺاهيو ويو آهي.
هڪ سروي توهان کان پڇي ٿو ته خدمت، مينيو، ماحول، ۽ قيمتن جي درجه بندي 1 کان 10 جي پيماني تي، هڪ انٽرويو کان مختلف ڊيٽا پيدا ڪري ٿو جيڪو توهان کان توهان جي ڊائننگ تجربو بيان ڪرڻ لاء پڇي ٿو.
اهو تجزيه نگارن لاءِ انتهائي اهم آهي جيڪي ڊيٽا جي سيٽن سان گڏ ڪم ڪن ٿا اڪثر ڊيٽا جي مختلف شڪلن جي وچ ۾ فرق ڪرڻ ۽ اهو سمجهڻ ته هر هڪ توهان جي مطالعي کي ڪيئن متاثر ڪري سگهي ٿو.
ڊيٽا ۾ داخل ٿيڻ جو عمل اڪثر هڪ مخصوص سوال سان شروع ٿئي ٿو جيڪو توهان جواب ڏيڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهيو، جهڙوڪ:
- صارفين جي رويي تي ڊيموگرافڪ ڇا اثر آهي؟
- ڇا ھڪڙو خاص سامعين ھڪڙو پراڊڪٽ يا خدمت ۾ تبديليءَ لاءِ مناسب جواب ڏيندو؟
- ڪارڪردگي وڌائڻ لاءِ آپريشنل رڪاوٽون ڪيئن ختم ڪري سگھجن ٿيون؟
توهان کي مقدار جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ جائزو وٺڻ جي ضرورت پوندي، موضوع جي نوعيت تي منحصر ڪري، توهان جي بجيٽ، وقت، ۽ رسائي وسيلن. مان سمجهان ٿو ته توهان سمجهي رهيا آهيو، صحيح؟
اچو ته هاڻي شروع ڪريون.
مقداري ڊيٽا ڇا آهي؟
ڊيٽا جو ڪو به مجموعو جيڪو سڃاڻپ ڪري سگهجي ٿو ۽ مقدار جي لحاظ سان اندازو لڳايو وڃي ٿو مقدار جي ڊيٽا.
ڊيٽا جو واحد قسم جيڪو مقصد سان ماپي سگهجي ٿو مقدار جي ڊيٽا آهي، ان کي سڀ کان وڌيڪ مناسب بڻائي ٿو ڊيٽا جو قسم ٻنهي رياضي ۽ شماريات ۾ استعمال لاء.
اهو حوالو ڏنو ويو آهي ڊيٽا جي قدر جڏهن ان کي ڳڻپ يا انگن جي طور تي ظاهر ڪيو ويندو آهي، هر ڊيٽا سيٽ سان ان کي مقرر ڪيل مخصوص عددي قدر آهي.
ڪا به ماپبل معلومات جيڪا شمارياتي حسابن ۽ حسابن ۾ استعمال ٿي سگهي ٿي رياضي جي بنياد تي ان قسم جي ڊيٽا سمجهي ويندي آهي ڇاڪاڻ ته اها حقيقي دنيا ۾ فيصلن جي حمايت ڪرڻ لاءِ استعمال ٿي سگهي ٿي.
ڪيترا، ڪيترا ڀيرا، ۽ ڪيترا سوالن جا ڪجھ مثال آھن جن جا جواب ڏئي سگھن ٿا. رياضياتي طريقا استعمال ڪري سگھجن ٿا آساني سان تصديق ڪرڻ ۽ ان ڊيٽا جو جائزو وٺڻ لاءِ.
مقدار جي ڊيٽا جهڙوڪ وقت، اونچائي، وزن، قيمت، قيمت، منافعو، درجه حرارت، ۽ فاصلو اهي آهن جيڪي ڊيٽا تجزيه نگار عام طور تي ڪم ڪن ٿا.
اهو هڪ سيڪڙو، هڪ نمبر، هڪ صفحي جي لوڊ وقت، يا پيداوار جي انتظام، صارف تجربو ڊيزائن، يا سافٽ ويئر انجنيئرنگ جي شعبن ۾ ٻين ميٽرڪس جي طور تي ظاهر ڪري سگهجي ٿو.
ڪيترا ماڻهو خريد ڪيا هڪ خاص شيءِ خريد ڪرڻ جي سلسلي ۾ مقداري ڊيٽا جو هڪ مثال آهي. ڪارن تي قابليت واري ڊيٽا شامل ٿي سگھي ٿي گھوڙي جي طاقت جو مقدار ان وٽ آھي.
مقداري ڊيٽا جا ڪهڙا قسم آهن؟
ڊيٽا جيڪا مقدار ڪري سگهجي ٿي ان کي مقدار جي ڊيٽا طور حوالو ڏنو ويو آهي، جڏهن ته، انهي ڊيٽا کي ڪيئن مقدار ۾ طئي ڪيو ويندو آهي، ان جي لحاظ سان هٿ ۾ ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي ترتيب تي منحصر آهي. مقدار جي ڊيٽا کي ٻن بنيادي گروپن ۾ ورهائي سگھجي ٿو: الڳ ۽ مسلسل. ٻنھي جي وچ ۾ بنيادي فرق ھيٺ ڏنل آھن:
ڌار ڌار ڊيٽا
مقدار جي معلومات جيڪا الڳ آهي صرف عددي قدرن جي مخصوص حد رکي سگهي ٿي. انهن قدرن کي ختم نه ٿو ڪري سگهجي ڇاڪاڻ ته اهي مقرر ٿيل آهن.
جڏهن به ڪجهه ڳڻيو ويندو آهي، ڊسڪ ڊيٽا حاصل ڪئي ويندي آهي. هڪ شخص جا ٽي ٻار، مثال طور، ڌار ڌار ڊيٽا جو هڪ مثال هوندو.
ٻارن جو تعداد مقرر ڪيو ويو آهي؛ اهي نه ٿا ڪري سگهن، مثال طور، 3.2 ٻار آهن.
توهان جي ويب سائيٽ تي سنڌين جو تعداد جدا جدا عددي ڊيٽا جو هڪ ٻيو مثال آهي؛ توهان هڪ ڏينهن ۾ 150 دورو حاصل ڪري سگهو ٿا، پر 150.6 نه. سڀ کان وڌيڪ عام چارٽ استعمال ٿيل ڊيٽا کي ڊسپلي ڪرڻ لاء پائي چارٽ، بار چارٽ، ۽ ٽيلي چارٽ آهن.
مسلسل ڊيٽا
ان جي ابتڙ، مسلسل ڊيٽا کي اڻڄاتل طور تي ننڍن حصن ۾ ورهائي سگهجي ٿو. سينٽي ميٽرن ۾ تار جي هڪ ٽڪري جي ڊيگهه يا درجا سينٽي گريڊ ۾ درجه حرارت هن قسم جي مقداري ڊيٽا جا ٻه مثال آهن جيڪي ماپي ماپ تي ڏيکاري سگهجن ٿيون.
جوهر ۾، مسلسل ڊيٽا مقرر ڪيل قدرن تائين محدود نه آهي؛ اهو ڪنهن به قدر وٺي سگهي ٿو. مسلسل ڊيٽا به وقت سان تبديل ڪري سگهو ٿا؛ مثال طور، ڪمري جو گرمي پد ڏينهن ۾ تبديل ٿيندو.
هڪ لڪير گراف عام طور تي مسلسل ڊيٽا کي بيان ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي.
مقداري ڊيٽا بمقابله قابليت واري ڊيٽا
اسان ڏسي سگهون ٿا ته مقدار جي ڊيٽا کي ماپ ڪري سگهجي ٿو. اهو مقدار، قدر، ۽ انگن سان واسطو رکي ٿو. هن قسم جي معلومات کي عددي طور تي بيان ڪري سگهجي ٿو (يعني، رقم، مدت، ڊيگهه، قيمت، يا سائيز).
مقدار جي ڊيٽا وٽ تمام گهڻيون اعتبار آهن ۽ ڏٺو وڃي ٿو غيرجانبدار ۽ قابل اعتماد آهي ڇاڪاڻ ته اها انگن اکرن ذريعي پيدا ڪئي وئي آهي. بهرحال، اتي اڃا تائين هڪ ٻيو اهم قسم جي ڊيٽا آهي. خاص طور تي، معيار جي ڊيٽا.
هي معلومات بنيادي طور تي وضاحتي فطرت ۾ آهي. اڪثر ڪيسن ۾، اهو سڌو سنئون نه ٿو ماپي سگهجي، پر مشاهدي سان سکيو وڃي ٿو. صفتون ۽ ٻيا تشريحاتي اصطلاح استعمال ڪيا ويندا آھن بيان ڪرڻ لاءِ ظاھر، رنگ، بناوت، ۽ ٻين ملڪيتن کي ڪيفيت واري ڊيٽا ۾.
مثال طور، توهان بحث ڪري سگهو ٿا ته هڪ ڪمرو ٻئي کان وڌيڪ روشن آهي.
اها معلومات ڪيفيت واري آهي. واقعي ڪمري ۾ چمڪ کي ماپڻ ۽ ان کي عددي نمبر مقرر ڪرڻ لاءِ، توهان سائنسي سامان ۽ اپريٽس (جهڙوڪ لائيٽ ميٽر) پڻ استعمال ڪري سگهو ٿا. توھان حاصل ڪري سگھوٿا مقدار جي قابل ڊيٽا ان کي ڪندي.
مقداري ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ 5 بهترين طريقا
1. امڪاني نموني
ھڪڙي نموني نموني جي ٽيڪنڪ جيڪا ڪجھ قسم جي بي ترتيب واري چونڊ کي استعمال ڪري ٿي ۽ تحقيق ڪندڙن کي امڪاني دعوي ڪرڻ جي قابل بنائي ٿي معلومات جي بنياد تي بي ترتيب ٿيل سامعين کان گڏ ڪيل معلومات جي بنياد تي.
امڪاني نموني پيش ڪري ٿو محققن کي انهن ماڻهن کان ڊيٽا گڏ ڪرڻ جو موقعو جيڪي عام طور تي گروپ جا آهن اهي تحقيق ڪرڻ ۾ دلچسپي رکن ٿا، جيڪا هن جي بهترين خاصيتن مان هڪ آهي.
اضافي طور تي، ڊيٽا بي ترتيب سان ٺهيل نموني مان ٺهيل هئي، جيڪا نموني جي تعصب جو موقعو ختم ڪري ٿي.
امڪاني نموني لاءِ، ٽي مکيه ڀاڱا آهن.
- سادي بي ترتيب نموني: گهربل آبادي کي نموني ۾ نمائندگي ڪرڻ لاء گهڻو ڪري چونڊيو ويو آهي.
- سسٽماتي بي ترتيب نموني: گهربل آبادي جي ڪنهن به ميمبر کي نموني ۾ نمائندگي ڪيو ويندو، پر صرف پهرين يونٽ بي ترتيب تي چونڊيو ويندو آهي؛ ٻئي يونٽ چونڊيا ويا آهن ڄڻ ته ڏهن ماڻهن مان هڪ فهرست تي.
- ترتيب ڏنل بي ترتيب نموني: نموني ٺاهڻ دوران، هر يونٽ کي چونڊڻ جي اجازت ڏئي ٿو مخصوص سامعين جي مخصوص سبسٽ مان. اهو مددگار آهي جڏهن محقق نموني ۾ ماڻهن جي هڪ خاص گروپ کي شامل ڪرڻ جي باري ۾ چونڊيندا آهن، جهڙوڪ صرف مينيجرز يا عملدار، ماڻهن کي ڏنل صنعت ۾ ڪم ڪندڙ، يا مرد يا عورتون.
2. انٽرويو
ماڻهو عام طور تي انٽرويو ڪيا ويندا آهن ڊيٽا گڏ ڪرڻ واري عمل جي حصي جي طور تي. جيتوڻيڪ انٽرويو، جيڪي مقداري ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ ڪيا ويندا آهن، اهي وڌيڪ منظم هوندا آهن، جن ۾ محقق صرف سوالن جو مقرر ڪيل سيٽ پڇندا آهن ۽ ٻيو ڪجهه به نه.
ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ استعمال ٿيل انٽرويو جا ٽي مکيه ڀاڱا آهن.
- ٽيليفون انٽرويو: ٽيليفون انٽرويو ڪيترن ئي سالن تائين ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي ٽيڪنڪ جي چارٽ تي غلبہ ڪيو. پر انٽرنيٽ، Skype، يا ٻيون آن لائن استعمال ڪندي ويڊيو ڪانفرنس ويڊيو انٽرويوز کي منظم ڪرڻ جي خدمتن کي تازو سالن ۾ خاص طور تي وڌايو ويو آهي.
- ذاتي طور تي انٽرويو: سڌو حصو وٺندڙ ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي معلومات گڏ ڪرڻ جو هڪ آزمائشي ۽ صحيح طريقو آهي. اهو اعليٰ معيار جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو ڇاڪاڻ ته اهو جامع ۽ تعليمي معلومات حاصل ڪرڻ لاءِ گہرا پڇا ڳاڇا ۽ اضافي جاچ لاءِ ڪمرو ڏئي ٿو. حصو وٺندڙن جي خواندگي جي سطح غير اهم آهي ڇو ته منهن-کي-منهن (F2F) سروي غير زباني ڊيٽا کي مشاهدو ڪرڻ ۽ گڏ ڪرڻ يا پيچيده ۽ غير حل ٿيل عنوانن جي تحقيق ڪرڻ جا ڪيترائي امڪان مهيا ڪن ٿا. جيتوڻيڪ اهو ٿي سگهي ٿو هڪ قيمتي ۽ وقت سازي وارو طريقو، منهن ڏيڻ وارا انٽرويو اڪثر ڪري جوابي شرحن کان وڌيڪ هوندا آهن.
- ڪمپيوٽر جي مدد سان پرسنل انٽرويونگ (CAPI): اهو هڪ سيٽنگ کان سواءِ ٻيو ڪجهه به ناهي جيڪو هڪ سامهون ٿيندڙ انٽرويو جي مقابلي ۾ هجي جتي انٽرويو وٺندڙ وٽ ڊيسڪ ٽاپ يا ليپ ٽاپ هجي ته جيئن انٽرويو دوران گڏ ڪيل ڊيٽا کي سڌو ڊيٽابيس ۾ اپ لوڊ ڪري سگهجي. انٽرويو وٺندڙ کي هڪ ٽين ڪاغذن ۽ سوالنامي کڻڻ جي ضرورت نه هجڻ جي ڪري، CAPI ڊيٽا کي اپڊيٽ ڪرڻ ۽ تجزيو ڪرڻ لاءِ گهربل وقت گھٽائي ٿو.
3. مشاهدو
جيئن ته نالي جو مطلب آهي، اهو مقدار جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاء هڪ بلڪه آسان ۽ غير پيچيده ٽيڪنڪ آهي.
هن طريقي ۾، محقق مقداري ڊيٽا گڏ ڪن ٿا طريقن جي مشاهدي ذريعي طريقن کي استعمال ڪندي جيئن ته هڪ خاص وقت تي ڏنل واقعن تي موجود ماڻهن جو تعداد ۽ هڪ مخصوص جڳهه يا مقرر ڪيل جڳهه تي واقعي ۾ شرڪت ڪندڙ ماڻهن جو تعداد.
تحقيق ڪندڙ مقداري ڊيٽا حاصل ڪرڻ لاءِ اڪثر قدرتي مشاهدي واري حڪمت عملي استعمال ڪندا آهن، جيڪا ڊيٽا حاصل ڪرڻ لاءِ بهترين مشاهداتي صلاحيتن ۽ حواس کي سڏيندي آهي جيڪا صرف ”ڇا“ جي باري ۾ مقداري هجي ۽ نه ”ڇو“ ۽ ”ڪيئن“ بابت.
ٻنهي کيفيت ۽ مقداري ڊيٽا جو مجموعو قدرتي مشاهدي ذريعي ڪيو ويندو آهي. منظم مشاهدو گهڻو ڪري استعمال ڪيو ويندو آهي مقداري معلومات گڏ ڪرڻ بجاءِ ڪيفيت واري معلومات، جيتوڻيڪ.
- تعمير ٿيل مشاهدو: قدرتياتي يا شرڪت ڪندڙ مشاهدي جي ابتڙ، مشاهدي جي طريقي جي هن شڪل کي محقق کي وڌيڪ وسيع يا ڪنٽرول ٿيل حوالي سان هڪ يا وڌيڪ مخصوص رويي جو مڪمل مشاهدو ڪرڻ جي ضرورت آهي. هڪ منظم مشاهدي ۾، محقق انهن جي توجه کي محدود ڪن ٿا صرف چند اهم رويي جي دلچسپي جي بجاءِ هر شي کي ڏسڻ جي. اهو انهن کي انهن رويي کي رکڻ جي قابل بنائي ٿو جيڪي اهي انگن ۾ ڏسي رهيا آهن. اهو ڪڏهن ڪڏهن "ڪوڊنگ" طور حوالو ڏنو ويندو آهي جڏهن مشاهدو مبصرن کي فيصلو ڪرڻ لاء سڏيندو آهي. هن کي ڪرڻ لاء، ٽارگيٽ رويي جو هڪ سيٽ واضح طور تي بيان ڪيو وڃي.
4. سروي
سروي سافٽ ويئر سان ڪيل آن لائين سروي ضروري آهن آن لائن ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ مقداري ۽ ڪيفيت واري تحقيق لاءِ. سروي هڪ طريقي سان ٺاهيا ويا آهن جيڪي جواب ڏيڻ وارن جي عملن ۽ اعتماد جي تصديق ڪن ٿا.
مقداري سروي جي اڪثريت ۾ اڪثر ڪري چيڪ لسٽون ۽ درجه بندي اسڪيل شيون شامل هونديون آهن ڇاڪاڻ ته اهي جواب ڏيڻ وارن جي رويي ۽ رويي کي ماپڻ آسان بڻائيندا آهن.
مقداري مارڪيٽ ريسرچ لاءِ آن لائن معلومات گڏ ڪرڻ لاءِ ٻه اهم سروي جا انداز استعمال ڪيا ويا آهن.
- ويب تي ٻڌل: انٽرنيٽ تي ٻڌل يا آن لائن تحقيق لاء، هي هڪ تمام مشهور ۽ قابل اعتماد ٽيڪنالاجي آهي. جڏهن ويب تي ٻڌل سروي جو جواب ڏيندو، جواب ڏيڻ وارو سروي جي لنڪ سان هڪ اي ميل وصول ڪندو، جنهن تي ڪلڪ ڪيو ويندو انهن کي هڪ محفوظ آن لائن سروي پليٽ فارم ڏانهن وٺي ويندو جتي اهي سروي مڪمل ڪري سگهن ٿا. محقق ويب تي ٻڌل سروي کي پسند ڪن ٿا ڇاڪاڻ ته اهي وڌيڪ وقت ۽ پئسا موثر، تيز رفتار، ۽ هڪ وڏو سامعين آهن. هڪ ڊيسڪ ٽاپ، ليپ ٽاپ، ٽيبليٽ، يا موبائيل ڊيوائس استعمال ڪندي، جوابدار سروي کي مڪمل ڪرڻ لاءِ آزاد آهن جڏهن ته اهو انهن لاءِ آسان آهي ۽ اهو ويب تي ٻڌل سوالنامي جو بنيادي فائدو آهي.
- ميل جي بنياد تي: سروي ميل ذريعي نموني جي آبادي جي وڏي حصي ڏانهن موڪلي وئي آهي، محقق کي مختلف سامعين تائين پهچڻ جي اجازت ڏئي ٿي. پوسٽل سوالنامي عام طور تي هڪ پيڪٽ ۾ هڪ ڍڪ واري صفحي سان گڏ اچي ٿو جيڪو سامعين کي ڄاڻ ڏئي ٿو ته مطالعي جي ڪهڙي قسم جي باري ۾ ڪيو پيو وڃي ۽ ڇو، انهي سان گڏ اڳ ۾ ادا ڪيل واپسي، آن لائن ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاء. ايستائين جو ميل وٽ ٻين مقداري ڊيٽا گڏ ڪرڻ واري ٽيڪنڪ جي ڀيٽ ۾ وڏي چرن جي شرح آهي، بشمول سروي کي ختم ڪرڻ لاءِ ترغيب ۽ ياد ڏياريندڙ خاص طور تي چرن جي شرح کي گهٽائڻ ۾ مدد ڪري ٿي.
5. دستاويزن جو جائزو
موجوده ڪاغذن جي تجزيو ڪرڻ کان پوء، دستاويزن جو جائزو ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاء استعمال ٿيل ٽيڪنڪ آهي. ڇاڪاڻ ته دستاويز قابل ڪنٽرول ۽ عملي وسيلا آهن ماضي کان صحيح ڊيٽا حاصل ڪرڻ لاءِ، اهو ڊيٽا گڏ ڪرڻ جو هڪ موثر ۽ ڪامياب طريقو آهي.
دستاويزي جائزو مقداري تحقيقي ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ مفيد ٽيڪنالاجي مان هڪ بڻجي ويو آهي، اضافي طور تي اضافي تحقيقي ڊيٽا پيش ڪندي مطالعي کي مضبوط ڪرڻ ۽ سپورٽ ڪرڻ.
ضمني مقداري تحقيقي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي مقصد لاءِ، ٽن مکيه دستاويزن جي درجي کي جانچيو پيو وڃي.
- عوامي دستاويز: هن دستاويز جي جائزي جي حصي جي طور تي، سرڪاري، هڪ تنظيم جي جاري رڪارڊ کي اضافي تحقيق لاء جانچيو ويندو آهي. مثال طور، سالانه رپورٽون، پاليسي گائيڊ، شاگردن جا واقعا، يونيورسٽي جي راندين جون سرگرميون، وغيره.
- ذاتي رڪارڊ: هن قسم جي دستاويزن جي تجزيي کي جانچيندو آهي نجي رپورٽن جي ماڻهن جي رويي، رويي، صحت، جسماني وغيره وغيره جي عوامي رڪارڊ جي مخالفت. مثال طور، شاگردن جو قد ۽ وزن، اسڪول وڃڻ لاءِ شاگردن جو سفر جو وقت وغيره.
- جسماني ثبوت: جسماني ثبوت يا رڪارڊ هڪ شخص يا تنظيم جي ماضي جي ڪاميابين کي پئسا ۽ اسپيبلبل ترقي جي لحاظ کان ڳالهائيندو آهي.
مقدار جا مثال
هتي مقداري ڊيٽا جا ڪجھ مثال آهن توهان کي مڪمل طور تي سمجهڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ ته هي ڇا ڏانهن اشارو ڪري ٿو:
- جديد ترين موبائل ايپليڪيشن 83 ماڻهن طرفان ڊائون لوڊ ڪئي وئي آهي.
- گذريل سال، منهنجي چاچي 18 پائونڊ وڌو.
- شين جي قيمت X $ 1,000 آهي.
- تقريب ۾ 500 شرڪت ڪندڙن شرڪت ڪئي.
- هن سال، هن کي ڏهه موڪلون آهن.
- هڪ چوٿين ۾، مون پنهنجي فون کي ڇهه ڀيرا اپڊيٽ ڪيو.
- گذريل سال، منهنجو نوجوان 3 انچ وڌي ويو.
- نئين پيداوار جي اضافي جي نتيجي ۾ آمدني ۾ 30٪ اضافو ٿيندو.
- 54 سيڪڙو آمريڪن چيو ته اهي هڪ مال جي ڀيٽ ۾ آن لائن خريد ڪندا.
- 150 جواب ڏيڻ وارن چيو ته اهي نه ٿا سمجهن ته نئين پراڊڪٽ جي خاصيت هڪ هٽ هوندي.
فائدن
- عميق مطالعو ڪريو: اهو تمام گهڻو امڪان آهي ته تحقيق مڪمل ٿي ويندي، ڇاڪاڻ ته مقدار جي ڊيٽا کي شمارياتي طور تي جانچي سگهجي ٿو.
- گھٽ ۾ گھٽ تعصب: اهڙا وقت آهن جڏهن ذاتي تعصب تحقيق ۾ حصو وٺندا آهن ۽ غلط نتيجن جو سبب بڻجن ٿا. ذاتي تعصب مقدار جي انگن اکرن جي انگن اکرن جي لحاظ کان تمام گهڻو گهٽجي ويو آهي.
- نتيجا جيڪي درست آهن: جيئن ته نتيجا فطرت ۾ مقصد هئا، اهي بلڪل صحيح هئا.
وڌڻ
- محدود معلومات: جيئن ته مقداري ڊيٽا وضاحتي نه آهي، اهو محققن لاءِ مشڪل آهي ته هو صرف انهن ڊيٽا مان نتيجو ڪڍن جيڪي انهن گڏ ڪيا آهن.
- سوال جي قسم تي منحصر آهي: مقدار جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاء استعمال ٿيل سوال جو قسم نتيجن ۾ تعصب کي متاثر ڪري ٿو. مقداري ڊيٽا گڏ ڪرڻ دوران، محقق جي تحقيق جي مقصدن ۽ مقصدن کي سمجهڻ انتهائي اهم آهي.
ٿڪل
مقداري ڊيٽا مختلف سوچن جي باري ۾ آهي، متضاد استدلال نه. اهو عددي، منطقي ۽ مقصدي نقطه نظر سان عددي ۽ مسلسل حقيقتن تي زور ڏئي ٿو.
صرف ڊيٽا جو قسم جيڪو چارٽ ۽ گراف ۾ تجزياتي نتيجن کي ظاهر ڪرڻ جي قابل ٿي سگھي ٿو، مقدار جي ڊيٽا جي تحقيق مڪمل آهي.
ڊيٽا جو تجزيو يقيني طور تي هڪ اهم قدم آهي، جنهن جي کوٽ هجي، نه رڳو توهان جي مطالعي جي معقوليت ۽ صداقت کي سمجهوتو ڪري سگهي ٿو پر نتيجن کي به غير مستحڪم بڻائي ٿو. سٺي ڊيٽا توهان کي درست نتيجا پيدا ڪرڻ ۾ مدد ڪندي.
تنهن ڪري، ٽيڪنڪ جي قطع نظر، توهان مقداري ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ استعمال ڪريو ٿا، پڪ ڪريو ته معلومات اعليٰ معيار جي آهي ته جيئن قيمتي ۽ ڪارائتي معلومات حاصل ڪري سگهجي.
جواب ڇڏي وڃو