విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
మేము డేటాతో చుట్టుముట్టాము, ఇది ప్రతిరోజూ మరింత ముఖ్యమైనది. మన ఇంటర్నెట్ వినియోగం, ఆటోమొబైల్ కొనుగోళ్లు, మనం చూసే వార్తల ఫీడ్లు మరియు అనేక ఇతర విషయాలతో సహా అనేక రకాల డేటా ద్వారా పర్యావరణంతో మా పరస్పర చర్యలు రూపొందించబడుతున్నాయి.
మేము ఈ పోస్ట్లో పరిమాణాత్మక డేటాను నిర్వచిస్తాము, పరిమాణాత్మక డేటా యొక్క ఉదాహరణలను ఇస్తాము, గుణాత్మక మరియు పరిమాణాత్మక డేటా ఎలా మారుతుందో చర్చిస్తాము మరియు మరెన్నో.
అయితే ముందుగా ఒక అడుగు వెనక్కి వేద్దాం.
ప్రతి రోజు, 2.5 క్విన్టిలియన్ బైట్ల డేటా-పరీక్ష ఫలితాలు, కస్టమర్ సంతృప్తి స్కోర్లు మరియు ట్వీట్లతో సహా-ఉత్పత్తి చేయబడుతుంది. కానీ డేటా యొక్క ప్రతి భాగం సమానంగా సృష్టించబడదు.
సేవ, మెనూ, పర్యావరణం మరియు ధరలను 1 నుండి 10 స్కేల్లో ర్యాంక్ చేయమని మిమ్మల్ని అడుగుతున్న పోల్, మీ భోజన అనుభవాన్ని వివరించమని మిమ్మల్ని అడిగే ఇంటర్వ్యూ కంటే భిన్నమైన డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
డేటా సెట్లతో తరచుగా పని చేసే విశ్లేషకులు వివిధ రకాల డేటా మధ్య తేడాను గుర్తించడం మరియు ప్రతి ఒక్కటి మీ అధ్యయనాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేయగలదో అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం.
డేటాను లోతుగా పరిశోధించే ప్రక్రియ తరచుగా మీరు సమాధానం ఇవ్వడానికి ప్రయత్నిస్తున్న నిర్దిష్ట ప్రశ్నతో ప్రారంభమవుతుంది, ఉదాహరణకు:
- వినియోగదారు ప్రవర్తనపై జనాభా గణాంకాలు ఎలాంటి ప్రభావం చూపుతాయి?
- ఉత్పత్తి లేదా సేవలో సవరణకు నిర్దిష్ట ప్రేక్షకులు అనుకూలంగా స్పందిస్తారా?
- సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి కార్యాచరణ అడ్డంకులను ఎలా తొలగించవచ్చు?
మీరు విషయం యొక్క స్వభావం, మీ బడ్జెట్, సమయం మరియు ప్రాప్యత చేయగల వనరులపై ఆధారపడి పరిమాణాత్మక డేటాను సేకరించి, మూల్యాంకనం చేయాలి. మీరు అర్థం చేసుకున్నారని నేను అనుకుంటున్నాను, సరియైనదా?
ఇప్పుడు ప్రారంభిద్దాం.
క్వాంటిటేటివ్ డేటా అంటే ఏమిటి?
పరిమాణాత్మకంగా గుర్తించబడే మరియు మూల్యాంకనం చేయగల ఏదైనా డేటా సేకరణ పరిమాణాత్మక డేటాగా పరిగణించబడుతుంది.
నిష్పాక్షికంగా కొలవగల ఏకైక డేటా పరిమాణాత్మక డేటా, ఇది చాలా సందర్భోచితమైనది డేటా రకం గణితం మరియు గణాంకాలు రెండింటిలోనూ ఉపయోగం కోసం.
ఇది గణనలు లేదా సంఖ్యలుగా వ్యక్తీకరించబడినప్పుడు డేటా విలువగా సూచించబడుతుంది, ప్రతి డేటా సెట్కు నిర్దిష్ట సంఖ్యా విలువను కేటాయించారు.
గణాంక గణనలు మరియు అంకగణితం ఆధారంగా గణనలలో ఉపయోగించబడే ఏదైనా కొలవగల సమాచారం ఈ రకమైన డేటాగా పరిగణించబడుతుంది, ఎందుకంటే ఇది వాస్తవ ప్రపంచంలో తీర్పులకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
ఎన్ని, ఎంత తరచుగా మరియు ఎన్ని ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వగల కొన్ని ఉదాహరణలు. ఈ డేటాను సులభంగా ధృవీకరించడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి గణిత పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు.
సమయం, ఎత్తు, బరువు, ధర, ధర, లాభం, ఉష్ణోగ్రత మరియు దూరం వంటి పరిమాణాత్మక డేటా డేటా విశ్లేషకుడు సాధారణంగా పని చేస్తుంది.
ఇది ఉత్పత్తి నిర్వహణ, వినియోగదారు అనుభవ రూపకల్పన లేదా సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ రంగాలలో శాతం, సంఖ్య, పేజీ లోడ్ సమయం లేదా ఇతర కొలమానాలుగా వ్యక్తీకరించబడుతుంది.
ఒక నిర్దిష్ట వస్తువును ఎంత మంది వ్యక్తులు కొనుగోలు చేసారు అనేది కొనుగోలు సందర్భంలో పరిమాణాత్మక డేటాకు ఉదాహరణ. కార్లపై గుణాత్మక డేటా అది కలిగి ఉన్న హార్స్పవర్ మొత్తాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
క్వాంటిటేటివ్ డేటా రకాలు ఏమిటి?
పరిమాణాత్మక డేటాగా సూచించబడే డేటాను పరిమాణాత్మక డేటాగా సూచిస్తారు, అయితే, ఆ డేటా ఎలా లెక్కించబడుతుంది అనేది చేతిలో ఉన్న డేటా సేకరణను బట్టి మారుతుంది. పరిమాణాత్మక డేటాను రెండు ప్రాథమిక సమూహాలుగా విభజించవచ్చు: వివిక్త మరియు నిరంతర. రెండింటి మధ్య ప్రధాన వైవిధ్యాలు క్రింది విధంగా ఉన్నాయి:
వివిక్త డేటా
వివిక్తమైన పరిమాణాత్మక సమాచారం నిర్దిష్ట శ్రేణి సంఖ్యా విలువలను మాత్రమే కలిగి ఉంటుంది. ఈ విలువలు స్థిరంగా ఉన్నందున వాటిని విచ్ఛిన్నం చేయడం సాధ్యం కాదు.
ఏదైనా లెక్కించబడినప్పుడు, వివిక్త డేటా పొందబడుతుంది. ఒక వ్యక్తి యొక్క ముగ్గురు పిల్లలు, ఉదాహరణకు, వివిక్త డేటాకు ఉదాహరణ.
పిల్లల సంఖ్య సెట్ చేయబడింది; ఉదాహరణకు, వారికి 3.2 మంది పిల్లలు ఉండలేరు.
మీ వెబ్సైట్కి సందర్శకుల సంఖ్య వివిక్త సంఖ్యా డేటాకు మరొక ఉదాహరణ; మీరు ఒక రోజులో 150 సందర్శనలను అందుకోవచ్చు, కానీ 150.6 కాదు. వివిక్త డేటాను ప్రదర్శించడానికి ఉపయోగించే అత్యంత సాధారణ చార్ట్లు పై చార్ట్లు, బార్ చార్ట్లు మరియు టాలీ చార్ట్లు.
నిరంతర డేటా
విలోమంగా, నిరంతర డేటాను నిరవధికంగా చిన్న భాగాలుగా విభజించవచ్చు. సెంటీమీటర్లలో స్ట్రింగ్ ముక్క యొక్క పొడవు లేదా డిగ్రీల సెల్సియస్ ఉష్ణోగ్రత ఈ రకమైన పరిమాణాత్మక డేటాకు రెండు ఉదాహరణలు, వీటిని కొలిచే స్కేల్లో చూపవచ్చు.
సారాంశంలో, నిరంతర డేటా స్థిర విలువలకు పరిమితం కాదు; ఇది ఏదైనా విలువను తీసుకోవచ్చు. నిరంతర డేటా కూడా కాలక్రమేణా మారవచ్చు; ఉదాహరణకు, గది ఉష్ణోగ్రత రోజులో మారుతుంది.
నిరంతర డేటాను వివరించడానికి లైన్ గ్రాఫ్ సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
క్వాంటిటేటివ్ డేటా Vs క్వాలిటేటివ్ డేటా
పరిమాణాత్మక డేటాను కొలవవచ్చని మనం చూడవచ్చు. ఇది మొత్తాలు, విలువలు మరియు సంఖ్యలతో వ్యవహరిస్తుంది. ఈ రకమైన సమాచారాన్ని సంఖ్యాపరంగా పేర్కొనవచ్చు (అంటే, మొత్తం, వ్యవధి, పొడవు, ధర లేదా పరిమాణం).
పరిమాణాత్మక డేటా చాలా విశ్వసనీయతలను కలిగి ఉంది మరియు ఇది గణాంకాల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడినందున నిష్పాక్షికంగా మరియు ఆధారపడదగినదిగా పరిగణించబడుతుంది. అయితే, మరో కీలకమైన డేటా రకం ఉంది. ప్రత్యేకంగా, గుణాత్మక డేటా.
ఈ సమాచారం ప్రధానంగా వివరణాత్మక స్వభావం కలిగి ఉంటుంది. చాలా సందర్భాలలో, ఇది నేరుగా కొలవబడదు కానీ పరిశీలన ద్వారా నేర్చుకోవచ్చు. గుణాత్మక డేటాలోని రూపాన్ని, రంగును, ఆకృతిని మరియు ఇతర లక్షణాలను వివరించడానికి విశేషణాలు మరియు ఇతర వివరణాత్మక పదాలు ఉపయోగించబడతాయి.
ఉదాహరణకు, ఒక గది మరొకదాని కంటే ప్రకాశవంతంగా ఉందని మీరు వాదించవచ్చు.
ఆ సమాచారం గుణాత్మకమైనది. గదిలోని ప్రకాశాన్ని నిజంగా కొలవడానికి మరియు దానికి సంఖ్యా సంఖ్యను కేటాయించడానికి, మీరు శాస్త్రీయ పరికరాలు మరియు ఉపకరణాన్ని (లైట్ మీటర్ వంటివి) కూడా ఉపయోగించవచ్చు. మీరు దీన్ని చేయడం ద్వారా లెక్కించదగిన డేటాను పొందుతారు.
పరిమాణాత్మక డేటాను సేకరించడానికి 5 ఉత్తమ పద్ధతులు
1. సంభావ్యత నమూనా
ఒక ఖచ్చితమైన నమూనా సాంకేతికత, ఇది ఒక విధమైన యాదృచ్ఛిక ఎంపికను ఉపయోగించుకుంటుంది మరియు ఉద్దేశించిన ప్రేక్షకుల నుండి యాదృచ్ఛికంగా సేకరించిన సమాచారం ఆధారంగా సంభావ్యత దావా చేయడానికి పరిశోధకులను అనుమతిస్తుంది.
ప్రాబబిలిటీ నమూనా పరిశోధకులకు పరిశోధన చేయడానికి ఆసక్తి ఉన్న సమూహం యొక్క విలక్షణమైన వ్యక్తుల నుండి డేటాను సేకరించే అవకాశాన్ని అందిస్తుంది, ఇది దాని అత్యుత్తమ లక్షణాలలో ఒకటి.
అదనంగా, ఎంచుకున్న నమూనా నుండి డేటా యాదృచ్ఛికంగా డ్రా చేయబడింది, ఇది నమూనా పక్షపాతం యొక్క అవకాశాన్ని తొలగిస్తుంది.
సంభావ్యత నమూనా కోసం, మూడు ప్రధాన వర్గాలు ఉన్నాయి.
- సాధారణ యాదృచ్ఛిక నమూనా: నమూనాలో ప్రాతినిధ్యం వహించడానికి ఉద్దేశించిన జనాభా మరింత తరచుగా ఎంపిక చేయబడుతుంది.
- క్రమబద్ధమైన యాదృచ్ఛిక నమూనా: కావలసిన జనాభాలో ఎవరైనా సభ్యుడు నమూనాలో ప్రాతినిధ్యం వహిస్తారు, కానీ మొదటి యూనిట్ మాత్రమే యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేయబడుతుంది; జాబితాలోని ప్రతి పది మందిలో ఒకరి వలె ఇతర యూనిట్లు ఎంపిక చేయబడతాయి.
- స్ట్రాటిఫైడ్ యాదృచ్ఛిక నమూనా: నమూనాను సృష్టిస్తున్నప్పుడు, ఉద్దేశించిన ప్రేక్షకుల నిర్దిష్ట ఉపసమితి నుండి ప్రతి యూనిట్ను ఎంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. కేవలం మేనేజర్లు లేదా ఎగ్జిక్యూటివ్లు, ఇచ్చిన పరిశ్రమలో పని చేసే వ్యక్తులు లేదా మగవారు లేదా ఆడవారు వంటి నిర్దిష్ట వ్యక్తుల సమూహాన్ని శాంపిల్లో చేర్చడం గురించి పరిశోధకులు ఇష్టపడినప్పుడు ఇది సహాయకరంగా ఉంటుంది.
2. ఇంటర్వ్యూ
డేటా సేకరణ ప్రక్రియలో భాగంగా వ్యక్తులు సాధారణంగా ఇంటర్వ్యూ చేయబడతారు. అయితే, పరిమాణాత్మక డేటాను సేకరించడానికి నిర్వహించబడే ఇంటర్వ్యూలు మరింత వ్యవస్థీకృతంగా ఉంటాయి, పరిశోధకులు నిర్దేశించిన ప్రశ్నలను మాత్రమే అడుగుతారు మరియు మరేమీ లేదు.
డేటాను సేకరించేందుకు ఉపయోగించే ఇంటర్వ్యూలలో మూడు ప్రధాన వర్గాలు ఉన్నాయి.
- టెలిఫోన్ ఇంటర్వ్యూలు: టెలిఫోన్ ఇంటర్వ్యూలు చాలా సంవత్సరాలుగా డేటా సేకరణ టెక్నిక్ల చార్ట్లలో ఆధిపత్యం చెలాయిస్తున్నాయి. కానీ ఇంటర్నెట్, స్కైప్ లేదా ఇతర ఆన్లైన్ని ఉపయోగించడం వీడియో కాన్ఫరెన్సింగ్ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో వీడియో ఇంటర్వ్యూలను నిర్వహించే సేవలు గణనీయంగా పెరిగాయి.
- వ్యక్తిగత ఇంటర్వ్యూలు: ప్రత్యక్షంగా పాల్గొనేవారి డేటా సేకరణ అనేది సమాచారాన్ని సేకరించడానికి ప్రయత్నించిన మరియు నిజమైన పద్ధతి. ఇది సమగ్రమైన మరియు విద్యాసంబంధమైన సమాచారాన్ని పొందడానికి లోతైన విచారణలు మరియు అదనపు విచారణకు స్థలాన్ని ఇస్తుంది కాబట్టి ఇది అధిక-నాణ్యత డేటాను సేకరించడంలో సహాయపడుతుంది. ముఖాముఖి (F2F) సర్వేలు అశాబ్దిక డేటాను పరిశీలించడానికి మరియు సేకరించడానికి లేదా సంక్లిష్టమైన మరియు పరిష్కరించని అంశాలను పరిశోధించడానికి అనేక అవకాశాలను అందిస్తాయి కాబట్టి పాల్గొనేవారి అక్షరాస్యత స్థాయి ముఖ్యం కాదు. ఇది ఖరీదైన మరియు సమయం తీసుకునే విధానం అయినప్పటికీ, ముఖాముఖి ఇంటర్వ్యూలు తరచుగా ఎక్కువ ప్రతిస్పందన రేట్లు కలిగి ఉంటాయి.
- కంప్యూటర్-సహాయక వ్యక్తిగత ఇంటర్వ్యూ (CAPI): ఇంటర్వ్యూ సమయంలో సేకరించిన డేటాను నేరుగా డేటాబేస్లోకి అప్లోడ్ చేయడానికి ఇంటర్వ్యూ చేసే వ్యక్తి డెస్క్టాప్ లేదా ల్యాప్టాప్ని కలిగి ఉన్న ముఖాముఖి ఇంటర్వ్యూతో పోల్చదగిన సెట్టింగ్ తప్ప మరేమీ కాదు. ఇంటర్వ్యూ చేసే వ్యక్తి టన్ను వ్రాతపని మరియు ప్రశ్నాపత్రాలను తీసుకువెళ్లనవసరం లేనందున, CAPI డేటాను నవీకరించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి అవసరమైన సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
3. పరిశీలనలు
పేరు సూచించినట్లుగా, పరిమాణాత్మక డేటాను సేకరించేందుకు ఇది చాలా సులభమైన మరియు సంక్లిష్టమైన సాంకేతికత.
ఈ విధానంలో, పరిశోధకులు ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో ఇచ్చిన ఈవెంట్లో హాజరైన వ్యక్తుల సంఖ్య మరియు నిర్దిష్ట వేదిక లేదా నిర్వచించిన ప్రదేశంలో ఈవెంట్కు హాజరయ్యే వ్యక్తుల సంఖ్య వంటి విధానాలను ఉపయోగించి పద్దతి పరిశీలనల ద్వారా పరిమాణాత్మక డేటాను సేకరిస్తారు.
పరిశోధకులు తరచుగా పరిమాణాత్మక డేటాను పొందేందుకు సహజమైన పరిశీలన వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తారు, ఇది "ఏమి" మరియు "ఎందుకు" మరియు "ఎలా" గురించి కాకుండా పరిమాణాత్మకమైన డేటాను పొందడానికి అద్భుతమైన పరిశీలనా సామర్థ్యాలు మరియు ఇంద్రియాలను కోరుతుంది.
గుణాత్మక మరియు పరిమాణాత్మక డేటా రెండింటి సేకరణ సహజ పరిశీలన ద్వారా జరుగుతుంది. అయితే గుణాత్మక సమాచారం కంటే పరిమాణాత్మక సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు నిర్మాణాత్మక పరిశీలన ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతుంది.
- నిర్మాణాత్మక పరిశీలన: సహజమైన లేదా భాగస్వామ్య పరిశీలనకు భిన్నంగా, ఈ రకమైన పరిశీలన పద్ధతికి పరిశోధకుడు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పేర్కొన్న ప్రవర్తనలను మరింత విస్తృతమైన లేదా నియంత్రిత సందర్భంలో క్షుణ్ణంగా పరిశీలించడం అవసరం. నిర్మాణాత్మక పరిశీలనలో, పరిశోధకులు తమ దృష్టిని అన్నింటినీ చూడటం కంటే ఆసక్తిని కలిగించే కొన్ని కీలక ప్రవర్తనలకు మాత్రమే పరిమితం చేస్తారు. ఇది వారు చూస్తున్న ప్రవర్తనలను సంఖ్యలుగా ఉంచడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది. పరిశీలనలు పరిశీలకులు తీర్పు ఇవ్వమని పిలిచినప్పుడు దీనిని కొన్నిసార్లు "కోడింగ్" అని పిలుస్తారు. దీన్ని చేయడానికి, లక్ష్య ప్రవర్తనల సమితిని ఖచ్చితంగా నిర్వచించాలి.
4. సర్వేలు
పరిమాణాత్మక మరియు గుణాత్మక పరిశోధనల కోసం ఆన్లైన్లో డేటాను సేకరించేందుకు సర్వే సాఫ్ట్వేర్తో చేసిన ఆన్లైన్ సర్వేలు అవసరం. ప్రతిస్పందించేవారి చర్యలు మరియు విశ్వాసాన్ని ధృవీకరించే విధంగా సర్వేలు సృష్టించబడ్డాయి.
మెజారిటీ పరిమాణాత్మక సర్వేలు తరచుగా చెక్లిస్ట్లు మరియు రేటింగ్ స్కేల్ ఐటెమ్లను కలిగి ఉంటాయి, ఎందుకంటే అవి ప్రతివాదుల వైఖరి మరియు ప్రవర్తనలను సులభతరం చేస్తాయి.
పరిమాణాత్మక మార్కెట్ పరిశోధన కోసం ఆన్లైన్లో సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు రెండు ముఖ్యమైన సర్వే శైలులు ఉపయోగించబడతాయి.
- వెబ్ ఆధారిత: ఇంటర్నెట్ ఆధారిత లేదా ఆన్లైన్ పరిశోధన కోసం, ఇది అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన మరియు నమ్మదగిన పద్ధతుల్లో ఒకటి. వెబ్ ఆధారిత సర్వేకు ప్రతిస్పందిస్తున్నప్పుడు, ప్రతివాది సర్వేకు లింక్తో ఇమెయిల్ను స్వీకరిస్తారు, అది క్లిక్ చేసినప్పుడు వారు సర్వేను పూర్తి చేయగల సురక్షితమైన ఆన్లైన్ సర్వే ప్లాట్ఫారమ్కు దారి తీస్తుంది. పరిశోధకులు వెబ్ ఆధారిత సర్వేలను ఇష్టపడతారు ఎందుకంటే అవి ఎక్కువ సమయం మరియు డబ్బు సమర్ధవంతంగా ఉంటాయి, వేగంగా ఉంటాయి మరియు ఎక్కువ మంది ప్రేక్షకులను కలిగి ఉంటాయి. డెస్క్టాప్, ల్యాప్టాప్, టాబ్లెట్ లేదా మొబైల్ పరికరాన్ని ఉపయోగించి, ప్రతివాదులు తమకు అనుకూలమైనప్పుడు సర్వేను పూర్తి చేయడానికి ఉచితం మరియు ఇది వెబ్ ఆధారిత ప్రశ్నాపత్రం యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం.
- మెయిల్ ఆధారిత: సర్వే నమూనా జనాభాలో ఎక్కువ భాగానికి మెయిల్ ద్వారా మెయిల్ చేయబడుతుంది, పరిశోధకుడు విభిన్న ప్రేక్షకులను చేరుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. పోస్టల్ ప్రశ్నాపత్రం సాధారణంగా కవర్ పేజీతో కూడిన ప్యాకెట్లో వస్తుంది, ఇది ఆన్లైన్లో డేటాను సేకరించడానికి ఎలాంటి అధ్యయనం జరుగుతోంది మరియు ఎందుకు, అలాగే ప్రీ-పెయిడ్ రిటర్న్ గురించి ప్రేక్షకులకు తెలియజేస్తుంది. సర్వేను పూర్తి చేయడానికి ప్రోత్సాహకాలు మరియు రిమైండర్లతో సహా ఇతర పరిమాణాత్మక డేటా సేకరణ పద్ధతుల కంటే మెయిల్ ఎక్కువ చూర్ణం రేటును కలిగి ఉన్నప్పటికీ, చర్న్ రేటును గణనీయంగా తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది.
5. డాక్యుమెంటేషన్ సమీక్ష
ప్రస్తుత పేపర్లను విశ్లేషించిన తర్వాత, డాక్యుమెంట్ రివ్యూ అనేది డేటాను సేకరించేందుకు ఉపయోగించే టెక్నిక్. పత్రాలు నియంత్రించదగినవి మరియు గతం నుండి ఖచ్చితమైన డేటాను పొందేందుకు ఆచరణాత్మక వనరు అయినందున, ఇది డేటా సేకరణ యొక్క సమర్థవంతమైన మరియు విజయవంతమైన పద్ధతి.
అనుబంధ పరిశోధన డేటాను అందించడం ద్వారా అధ్యయనాన్ని బలోపేతం చేయడం మరియు మద్దతు ఇవ్వడంతో పాటు, పరిమాణాత్మక పరిశోధన డేటాను సేకరించడానికి డాక్యుమెంట్ సమీక్ష ఉపయోగకరమైన పద్ధతుల్లో ఒకటిగా మారింది.
సప్లిమెంటరీ క్వాంటిటేటివ్ రీసెర్చ్ డేటాను సేకరించే ఉద్దేశ్యంతో, మూడు ప్రధాన డాక్యుమెంట్ కేటగిరీలు పరిశీలించబడుతున్నాయి.
- పబ్లిక్ డాక్యుమెంట్లు: ఈ డాక్యుమెంట్ రివ్యూలో భాగంగా అదనపు పరిశోధన కోసం ఒక సంస్థ యొక్క అధికారిక, కొనసాగుతున్న రికార్డులు పరిశీలించబడతాయి. ఉదాహరణకు, వార్షిక నివేదికలు, విధాన మార్గదర్శకాలు, విద్యార్థి ఈవెంట్లు, విశ్వవిద్యాలయ ఆట కార్యకలాపాలు మొదలైనవి.
- వ్యక్తిగత రికార్డులు: ఈ రకమైన డాక్యుమెంట్ విశ్లేషణ పబ్లిక్ రికార్డ్లకు విరుద్ధంగా వ్యక్తుల ప్రవర్తనలు, ప్రవర్తన, ఆరోగ్యం, శరీరాకృతి మొదలైన వాటికి సంబంధించిన ప్రైవేట్ నివేదికలను పరిశీలిస్తుంది. ఉదాహరణకు, విద్యార్థుల పరిమాణం మరియు బరువు, విద్యార్థులు పాఠశాలకు వెళ్లడానికి తీసుకునే ప్రయాణ సమయం మొదలైనవి.
- భౌతిక రుజువు: భౌతిక రుజువు లేదా రికార్డులు డబ్బు మరియు స్కేలబుల్ వృద్ధి పరంగా వ్యక్తి లేదా సంస్థ యొక్క గత విజయాలను తెలియజేస్తాయి.
పరిమాణాత్మక ఉదాహరణలు
ఇది దేనిని సూచిస్తుందో పూర్తిగా గ్రహించడంలో మీకు సహాయపడటానికి పరిమాణాత్మక డేటా యొక్క కొన్ని ఉదాహరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
- సరికొత్త మొబైల్ అప్లికేషన్ను 83 మంది వ్యక్తులు డౌన్లోడ్ చేసుకున్నారు.
- గత సంవత్సరం, మా అత్త 18 పౌండ్లను తగ్గించింది.
- ఐటెమ్ X ధర $1,000.
- ఈ కార్యక్రమంలో 500 మంది పాల్గొన్నారు.
- ఈ సంవత్సరం, ఆమెకు పది సెలవులు ఉన్నాయి.
- త్రైమాసికంలో, నేను నా ఫోన్ని ఆరుసార్లు అప్గ్రేడ్ చేసాను.
- గత సంవత్సరం, నా యువకుడు 3 అంగుళాలు పెరిగాడు.
- కొత్త ఉత్పత్తిని జోడించడం వల్ల ఆదాయంలో 30% పెరుగుదల ఉంటుంది.
- 54% మంది అమెరికన్లు మాల్లో కాకుండా ఆన్లైన్లో కొనుగోలు చేయాలని అన్నారు.
- 150 మంది ప్రతివాదులు కొత్త ఉత్పత్తి ఫీచర్ హిట్ అవుతుందని తాము భావించడం లేదని చెప్పారు.
ప్రయోజనాలు
- లోతైన అధ్యయనం నిర్వహించండి: పరిమాణాత్మక డేటాను గణాంకపరంగా పరిశీలించవచ్చు కాబట్టి, పరిశోధన పూర్తిగా జరిగే అవకాశం ఉంది.
- కనిష్ట పక్షపాతం: వ్యక్తిగత పక్షపాతం పరిశోధనకు దోహదపడే మరియు సరికాని ఫలితాలను కలిగించే సందర్భాలు ఉన్నాయి. పరిమాణాత్మక డేటా యొక్క సంఖ్యాపరమైన అంశం ద్వారా వ్యక్తిగత పక్షపాతం చాలా వరకు తగ్గిపోతుంది.
- ఖచ్చితమైన ఫలితాలు: ఫలితాలు ఆబ్జెక్టివ్గా ఉన్నందున, అవి చాలా ఖచ్చితమైనవి.
ప్రతికూలతలు
- పరిమితం చేయబడిన సమాచారం: పరిమాణాత్మక డేటా వివరణాత్మకమైనది కానందున, పరిశోధకులు వారు సేకరించిన డేటా నుండి మాత్రమే తీర్మానాలు చేయడం సవాలుగా ఉంది.
- ప్రశ్న రకంపై ఆధారపడి ఉంటుంది: పరిమాణాత్మక డేటాను సేకరించేందుకు ఉపయోగించే ప్రశ్న రకం ఫలితాల్లో పక్షపాతాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. పరిమాణాత్మక డేటాను సేకరిస్తున్నప్పుడు, పరిశోధన యొక్క లక్ష్యాలు మరియు లక్ష్యాల గురించి పరిశోధకుడికి అవగాహన కీలకం.
ముగింపు
పరిమాణాత్మక డేటా అనేది భిన్నమైన ఆలోచన గురించి, కన్వర్జెంట్ రీజనింగ్ కాదు. ఇది సంఖ్యాపరమైన మరియు స్థిరమైన వాస్తవాలపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా సంఖ్యా, తర్కం మరియు లక్ష్యం దృక్కోణంతో వ్యవహరిస్తుంది.
చార్ట్లు మరియు గ్రాఫ్లలో విశ్లేషణాత్మక ముగింపులను ప్రదర్శించగల ఏకైక డేటా రకం, పరిమాణాత్మక డేటా పరిశోధన క్షుణ్ణంగా ఉంటుంది.
డేటా విశ్లేషణ ఖచ్చితంగా ఒక కీలకమైన దశ, ఇది లోపిస్తే, మీ అధ్యయనం యొక్క నిష్పాక్షికత మరియు ప్రామాణికతను రాజీ చేయడమే కాకుండా తీర్మానాలను అస్థిరంగా చేస్తుంది. ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందించడంలో మంచి డేటా మీకు సహాయం చేస్తుంది.
అందువల్ల, సాంకేతికతతో సంబంధం లేకుండా, మీరు పరిమాణాత్మక డేటాను సేకరించడానికి ఉపయోగిస్తారు, విలువైన మరియు ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను అందించడానికి సమాచారం తగినంత అధిక నాణ్యతతో ఉందని నిర్ధారించుకోండి.
సమాధానం ఇవ్వూ