สารบัญ[ซ่อน][แสดง]
เราถูกรายล้อมไปด้วยข้อมูลที่มีความสำคัญมากขึ้นทุกวัน ปฏิสัมพันธ์ของเรากับสิ่งแวดล้อมมากขึ้นเรื่อยๆ ถูกกำหนดโดยข้อมูลรูปแบบต่างๆ รวมถึงการใช้อินเทอร์เน็ต การซื้อรถยนต์ ฟีดข่าวที่เราดู และอื่นๆ อีกมากมาย
เราจะกำหนดข้อมูลเชิงปริมาณในโพสต์นี้ ยกตัวอย่างข้อมูลเชิงปริมาณ อภิปรายว่าข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณแตกต่างกันอย่างไร และอื่นๆ อีกมากมาย
แต่ขอย้อนกลับไปก่อน
ทุกๆ วันจะมีการสร้างข้อมูล 2.5 quintillion ซึ่งรวมถึงผลการทดสอบ คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า และทวีต แต่ไม่ใช่ว่าข้อมูลทุกชิ้นจะถูกสร้างขึ้นมาเท่ากัน
แบบสำรวจที่ขอให้คุณจัดอันดับบริการ เมนู สภาพแวดล้อม และราคาในระดับ 1 ถึง 10 จะสร้างข้อมูลที่แตกต่างจากการสัมภาษณ์ที่ขอให้คุณอธิบายประสบการณ์การรับประทานอาหารของคุณ
เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ที่ทำงานกับชุดข้อมูลบ่อยๆ ในการแยกแยะระหว่างรูปแบบข้อมูลต่างๆ และทำความเข้าใจว่าแต่ละรูปแบบจะส่งผลต่อการศึกษาของคุณอย่างไร
กระบวนการเจาะลึกข้อมูลมักเริ่มต้นด้วยคำถามเฉพาะที่คุณพยายามจะตอบ เช่น:
- ข้อมูลประชากรมีผลกระทบต่อพฤติกรรมผู้บริโภคอย่างไร?
- ผู้ชมกลุ่มหนึ่งจะตอบสนองต่อการปรับเปลี่ยนผลิตภัณฑ์หรือบริการหรือไม่?
- จะสามารถขจัดปัญหาคอขวดในการปฏิบัติงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างไร?
คุณจะต้องรวบรวมและประเมินข้อมูลเชิงปริมาณ ขึ้นอยู่กับลักษณะของเรื่อง งบประมาณ เวลา และทรัพยากรที่สามารถเข้าถึงได้ ฉันคิดว่าคุณเข้าใจใช่ไหม
มาเริ่มกันเลย
ข้อมูลเชิงปริมาณคืออะไร?
การรวบรวมข้อมูลใดๆ ที่สามารถระบุและประเมินผลในเชิงปริมาณถือเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ
ข้อมูลประเภทเดียวที่สามารถวัดได้อย่างเป็นรูปธรรมคือข้อมูลเชิงปริมาณ ทำให้มีความเกี่ยวข้องมากที่สุด ประเภทของข้อมูล เพื่อใช้ทั้งในวิชาคณิตศาสตร์และสถิติ
ค่านี้เรียกว่าค่าของข้อมูลเมื่อแสดงเป็นจำนวนหรือตัวเลข โดยชุดข้อมูลแต่ละชุดมีค่าตัวเลขเฉพาะที่กำหนด
ข้อมูลที่วัดได้ใดๆ ที่สามารถใช้ในการคำนวณทางสถิติและการคำนวณตามเลขคณิตถือเป็นข้อมูลประเภทนี้ เนื่องจากสามารถใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินในโลกแห่งความเป็นจริง
ตัวอย่างคำถามที่สามารถตอบได้มีกี่ตัวอย่าง บ่อยแค่ไหน และมีกี่ตัวอย่าง สามารถใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์เพื่อตรวจสอบและประเมินข้อมูลนี้ได้อย่างง่ายดาย
ข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น เวลา ส่วนสูง น้ำหนัก ราคา ต้นทุน กำไร อุณหภูมิ และระยะทาง เป็นสิ่งที่นักวิเคราะห์ข้อมูลมักใช้งาน
สามารถแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ ตัวเลข เวลาในการโหลดหน้าเว็บ หรือเมตริกอื่นๆ ในด้านการจัดการผลิตภัณฑ์ การออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ หรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์
จำนวนผู้ที่ซื้อสินค้าบางรายการเป็นตัวอย่างของข้อมูลเชิงปริมาณในบริบทของการจัดซื้อ ข้อมูลเชิงคุณภาพเกี่ยวกับรถยนต์อาจรวมถึงปริมาณแรงม้าที่มีอยู่
ข้อมูลเชิงปริมาณมีกี่ประเภท
ข้อมูลที่สามารถวัดปริมาณได้จะเรียกว่าข้อมูลเชิงปริมาณ อย่างไรก็ตาม วิธีการหาปริมาณข้อมูลนั้นแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับประเภทของการรวบรวมข้อมูลในมือ ข้อมูลเชิงปริมาณสามารถแบ่งออกเป็นสองกลุ่มพื้นฐาน: ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่อง รูปแบบหลักระหว่างทั้งสองมีดังนี้:
ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่อง
ข้อมูลเชิงปริมาณที่ไม่ต่อเนื่องสามารถมีค่าตัวเลขได้เฉพาะช่วงเท่านั้น ค่าเหล่านี้ไม่สามารถย่อยสลายได้เนื่องจากได้รับการแก้ไขแล้ว
เมื่อใดก็ตามที่มีการนับสิ่งใด ๆ จะได้รับข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น ลูกสามคนของบุคคลนั้น จะเป็นตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง
มีการกำหนดจำนวนลูก ตัวอย่างเช่นพวกเขาไม่สามารถมีลูก 3.2 คนได้
จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ของคุณเป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของข้อมูลตัวเลขที่ไม่ต่อเนื่อง คุณสามารถรับการเข้าชมได้ 150 ครั้งในหนึ่งวัน แต่ไม่ใช่ 150.6 แผนภูมิที่ใช้บ่อยที่สุดในการแสดงข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่อง ได้แก่ แผนภูมิวงกลม แผนภูมิแท่ง และแผนภูมิการนับ
ข้อมูลต่อเนื่อง
ในทางกลับกัน ข้อมูลต่อเนื่องสามารถแบ่งออกเป็นส่วนประกอบย่อยๆ ได้ไม่จำกัด ความยาวของเส้นเชือกในหน่วยเซนติเมตรหรืออุณหภูมิในหน่วยองศาเซลเซียสคือสองตัวอย่างของข้อมูลเชิงปริมาณที่สามารถแสดงบนมาตราส่วนการวัดได้
โดยพื้นฐานแล้ว ข้อมูลต่อเนื่องไม่ได้จำกัดอยู่ที่ค่าคงที่ มันสามารถใช้ค่าใดก็ได้ ข้อมูลอย่างต่อเนื่องสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา เช่น อุณหภูมิห้องจะเปลี่ยนแปลงในระหว่างวัน
โดยทั่วไปแล้ว กราฟเส้นจะใช้เพื่อแสดงข้อมูลต่อเนื่อง
ข้อมูลเชิงปริมาณกับข้อมูลเชิงคุณภาพ
เราจะเห็นว่าข้อมูลเชิงปริมาณสามารถวัดได้ มันเกี่ยวข้องกับจำนวน ค่า และตัวเลข ข้อมูลประเภทนี้สามารถระบุเป็นตัวเลขได้ (เช่น จำนวน ระยะเวลา ความยาว ราคา หรือขนาด)
ข้อมูลเชิงปริมาณมีความน่าเชื่อถือมากมาย และถูกมองว่าไม่มีอคติและเชื่อถือได้ เนื่องจากมีการสร้างผ่านสถิติ อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อมูลที่สำคัญอีกประเภทหนึ่ง โดยเฉพาะข้อมูลเชิงคุณภาพ
ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลเชิงพรรณนาเป็นหลัก ในกรณีส่วนใหญ่ไม่สามารถวัดได้โดยตรงแต่สามารถเรียนรู้ได้จากการสังเกต คำคุณศัพท์และคำอธิบายอื่นๆ ใช้เพื่ออธิบายลักษณะที่ปรากฏ สี พื้นผิว และคุณสมบัติอื่นๆ ในข้อมูลเชิงคุณภาพ
ตัวอย่างเช่น คุณอาจโต้แย้งว่าห้องหนึ่งสว่างกว่าอีกห้องหนึ่ง
ข้อมูลนั้นมีคุณภาพ หากต้องการวัดความสว่างในห้องจริง ๆ และกำหนดเป็นตัวเลข คุณสามารถใช้อุปกรณ์และอุปกรณ์ทางวิทยาศาสตร์ (เช่น เครื่องวัดแสง) คุณได้รับข้อมูลเชิงปริมาณโดยการทำ
5 วิธีที่ดีที่สุดในการเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ
1. การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น
เทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่แม่นยำซึ่งใช้การสุ่มตัวอย่างบางประเภทและช่วยให้นักวิจัยสามารถอ้างสิทธิ์ความน่าจะเป็นตามข้อมูลที่รวบรวมแบบสุ่มจากกลุ่มเป้าหมาย
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเปิดโอกาสให้นักวิจัยได้รวบรวมข้อมูลจากบุคคลที่เป็นแบบอย่างของกลุ่มที่พวกเขาสนใจในการตรวจสอบ ซึ่งเป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุด
นอกจากนี้ ข้อมูลจะถูกสุ่มจากตัวอย่างที่เลือก ซึ่งช่วยลดโอกาสของการสุ่มตัวอย่าง
สำหรับการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น มีสามประเภทหลัก
- การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย: ประชากรที่ตั้งใจไว้จะถูกเลือกบ่อยกว่าเพื่อแสดงในกลุ่มตัวอย่าง
- การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ: สมาชิกใดๆ ของประชากรที่ต้องการจะถูกแสดงในตัวอย่าง แต่สุ่มเลือกเฉพาะหน่วยแรกเท่านั้น หน่วยอื่น ๆ จะถูกเลือกราวกับว่าเป็นหนึ่งในสิบคนในรายการ
- การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: ขณะสร้างตัวอย่าง อนุญาตให้เลือกแต่ละหน่วยจากกลุ่มย่อยเฉพาะของกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการ จะเป็นประโยชน์เมื่อนักวิจัยเลือกจะรวมกลุ่มคนบางกลุ่มไว้ในกลุ่มตัวอย่าง เช่น เฉพาะผู้จัดการหรือผู้บริหาร คนที่ทำงานในอุตสาหกรรมที่กำหนด หรือเพศชายหรือเพศหญิง
2 สัมภาษณ์
ผู้คนมักถูกสัมภาษณ์เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการรวบรวมข้อมูล อย่างไรก็ตาม การสัมภาษณ์ที่ดำเนินการเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณนั้นมีความเป็นระเบียบมากขึ้น โดยนักวิจัยจะถามคำถามเฉพาะชุดคำถามที่กำหนดไว้เท่านั้น
การสัมภาษณ์มีสามประเภทหลักที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูล
- การสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์: การสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์มีบทบาทสำคัญในแผนภูมิของเทคนิคการรวบรวมข้อมูลเป็นเวลาหลายปี แต่การใช้อินเทอร์เน็ต สไกป์ หรือออนไลน์อื่นๆ การประชุมทางวิดีโอ บริการสัมภาษณ์ทางวิดีโอเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
- การสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัว: การรวบรวมข้อมูลผู้เข้าร่วมโดยตรงเป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลที่ได้รับการพิสูจน์แล้วและเป็นความจริง ช่วยในการรวบรวมข้อมูลคุณภาพสูงเนื่องจากมีพื้นที่สำหรับการสอบถามเชิงลึกและการตรวจสอบเพิ่มเติมเพื่อรับข้อมูลที่ครอบคลุมและให้ความรู้ ระดับการรู้หนังสือของผู้เข้าร่วมนั้นไม่สำคัญ เนื่องจากการสำรวจแบบตัวต่อตัว (F2F) ให้โอกาสมากมายในการสังเกตและรวบรวมข้อมูลที่ไม่ใช่คำพูด หรือเพื่อตรวจสอบหัวข้อที่ซับซ้อนและยังไม่ได้แก้ไข แม้ว่าอาจเป็นวิธีการที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน แต่การสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวมักมีอัตราการตอบกลับที่สูงกว่า
- การสัมภาษณ์ส่วนตัวโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย (CAPI): ไม่มีอะไรมากไปกว่าการตั้งค่าที่เทียบได้กับการสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวที่ผู้สัมภาษณ์มีเดสก์ท็อปหรือแล็ปท็อปกับเขาเพื่ออัปโหลดข้อมูลที่รวบรวมระหว่างการสัมภาษณ์ลงในฐานข้อมูลโดยตรง เนื่องจากผู้สัมภาษณ์ไม่ต้องพกเอกสารและแบบสอบถามจำนวนมาก CAPI จึงช่วยลดเวลาที่จำเป็นในการอัปเดตและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมาก
3. การสังเกต
ตามความหมายของชื่อ มันเป็นเทคนิคที่ค่อนข้างง่ายและไม่ซับซ้อนสำหรับการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ
ในแนวทางนี้ นักวิจัยรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณโดยการสังเกตอย่างเป็นระบบโดยใช้วิธีการต่างๆ เช่น การนับจำนวนบุคคลที่อยู่ในเหตุการณ์ที่กำหนด ณ เวลาหนึ่งและสถานที่เฉพาะ หรือจำนวนบุคคลที่เข้าร่วมงานในจุดที่กำหนด
นักวิจัยมักใช้กลยุทธ์การสังเกตแบบธรรมชาติเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงปริมาณ ซึ่งต้องใช้ความสามารถและประสาทสัมผัสในการสังเกตที่ยอดเยี่ยม เพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็นเชิงปริมาณเกี่ยวกับ "อะไร" เท่านั้น ไม่ใช่แค่เกี่ยวกับ "ทำไม" และ "อย่างไร" ด้วย
การรวบรวมข้อมูลทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณทำได้โดยการสังเกตแบบธรรมชาติ การสังเกตแบบมีโครงสร้างส่วนใหญ่จะใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณมากกว่าข้อมูลเชิงคุณภาพ
- การสังเกตแบบมีโครงสร้าง: ตรงกันข้ามกับการสังเกตแบบธรรมชาติหรือแบบมีส่วนร่วม วิธีการสังเกตรูปแบบนี้ต้องการให้ผู้วิจัยทำการสังเกตอย่างละเอียดเกี่ยวกับพฤติกรรมที่ระบุตั้งแต่หนึ่งอย่างขึ้นไปในบริบทที่กว้างขวางหรือควบคุมได้ ในการสังเกตแบบมีโครงสร้าง นักวิจัยจำกัดความสนใจเฉพาะพฤติกรรมสำคัญๆ ที่น่าสนใจเพียงไม่กี่อย่างเท่านั้น แทนที่จะดูทุกอย่าง ช่วยให้พวกเขาใส่พฤติกรรมที่พวกเขาเห็นเป็นตัวเลขได้ บางครั้งเรียกว่า "การเข้ารหัส" เมื่อการสังเกตเรียกร้องให้ผู้สังเกตการณ์ทำการตัดสิน ในการทำเช่นนี้ ต้องกำหนดชุดของพฤติกรรมเป้าหมายอย่างแม่นยำ
4. แบบสำรวจ
แบบสำรวจออนไลน์ที่สร้างด้วยซอฟต์แวร์สำรวจเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรวบรวมข้อมูลออนไลน์สำหรับการวิจัยทั้งเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ แบบสำรวจถูกสร้างขึ้นในลักษณะที่ตรวจสอบการกระทำและความมั่นใจของผู้ตอบ
แบบสำรวจเชิงปริมาณส่วนใหญ่มักรวมรายการตรวจสอบและรายการระดับการให้คะแนน เนื่องจากทำให้การวัดทัศนคติและพฤติกรรมของผู้ตอบแบบสอบถามทำได้ง่ายขึ้น
มีการใช้รูปแบบการสำรวจที่สำคัญสองรูปแบบเพื่อรวบรวมข้อมูลออนไลน์สำหรับการวิจัยตลาดเชิงปริมาณ
- บนเว็บ: สำหรับการค้นคว้าทางอินเทอร์เน็ตหรือออนไลน์ นี่เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมและเชื่อถือได้มากที่สุด เมื่อตอบแบบสำรวจบนเว็บ ผู้ตอบจะได้รับอีเมลพร้อมลิงก์ไปยังแบบสำรวจ ซึ่งเมื่อคลิกแล้วจะนำพวกเขาไปยังแพลตฟอร์มการสำรวจออนไลน์ที่ปลอดภัยซึ่งพวกเขาสามารถกรอกแบบสำรวจได้ นักวิจัยชื่นชอบการสำรวจทางเว็บเพราะใช้เวลาและเงินอย่างมีประสิทธิภาพ รวดเร็วกว่า และมีผู้ชมจำนวนมากขึ้น เมื่อใช้เดสก์ท็อป แล็ปท็อป แท็บเล็ต หรืออุปกรณ์เคลื่อนที่ ผู้ตอบสามารถตอบแบบสำรวจได้ฟรีเมื่อใดก็ได้ตามสะดวก และนี่คือข้อได้เปรียบหลักของแบบสอบถามทางเว็บ
- ทางไปรษณีย์: แบบสำรวจจะถูกส่งไปยังกลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่ทางไปรษณีย์ ทำให้ผู้วิจัยสามารถเข้าถึงผู้ชมที่หลากหลาย แบบสอบถามทางไปรษณีย์มักจะมาในแพ็คเก็ตที่มีใบปะหน้าซึ่งแจ้งผู้ชมเกี่ยวกับประเภทของการศึกษาที่กำลังทำ และเหตุผลในการรวบรวมข้อมูลออนไลน์ รวมถึงการส่งคืนแบบชำระเงินล่วงหน้า แม้ว่าอีเมลจะมีอัตราการหยุดใช้งานมากกว่าเทคนิคการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณอื่นๆ รวมถึงสิ่งจูงใจและการเตือนให้ตอบแบบสำรวจเสร็จก็ช่วยลดอัตราการหยุดทำงานลงได้อย่างมาก
5. การตรวจสอบเอกสาร
หลังจากวิเคราะห์เอกสารปัจจุบันแล้ว การตรวจทานเอกสารเป็นเทคนิคที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูล เนื่องจากเอกสารสามารถควบคุมได้และเป็นทรัพยากรที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อให้ได้ข้อมูลในอดีตที่ถูกต้อง จึงเป็นวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและประสบความสำเร็จ
การตรวจสอบเอกสารได้กลายเป็นเทคนิคที่มีประโยชน์อย่างหนึ่งในการรวบรวมข้อมูลการวิจัยเชิงปริมาณ นอกเหนือจากการสนับสนุนและสนับสนุนการศึกษาโดยนำเสนอข้อมูลการวิจัยเพิ่มเติม
เพื่อวัตถุประสงค์ในการรวบรวมข้อมูลการวิจัยเชิงปริมาณเพิ่มเติม เอกสารหลักสามประเภทกำลังถูกตรวจสอบ
- เอกสารสาธารณะ: บันทึกที่เป็นทางการและต่อเนื่องขององค์กรจะได้รับการตรวจสอบเพื่อการสอบสวนเพิ่มเติมซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการตรวจสอบเอกสารนี้ เช่น รายงานประจำปี คู่มือนโยบาย กิจกรรมนักศึกษา กิจกรรมเกมมหาวิทยาลัย ฯลฯ
- บันทึกส่วนตัว: การวิเคราะห์เอกสารประเภทนี้จะตรวจสอบรายงานส่วนตัวเกี่ยวกับพฤติกรรม ความประพฤติ สุขภาพ ร่างกาย ฯลฯ ของผู้คน เมื่อเทียบกับบันทึกสาธารณะ เช่น ขนาดและน้ำหนักของนักเรียน เวลาเดินทางไปโรงเรียน เป็นต้น
- หลักฐานทางกายภาพ: หลักฐานหรือบันทึกทางกายภาพพูดถึงความสำเร็จในอดีตของบุคคลหรือองค์กรในแง่ของเงินและการเติบโตที่ปรับขนาดได้
ตัวอย่างเชิงปริมาณ
ต่อไปนี้คือตัวอย่างข้อมูลเชิงปริมาณบางส่วนที่จะช่วยให้คุณเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าสิ่งนี้หมายถึงอะไร:
- แอปพลิเคชั่นมือถือใหม่ล่าสุดได้รับการดาวน์โหลดโดย 83 คน
- ปีที่แล้วป้าของฉันลดน้ำหนักได้ 18 ปอนด์
- ราคาของรายการ X คือ $1,000
- มีผู้เข้าร่วมกิจกรรม 500 คน
- ปีนี้เธอมีวันหยุดสิบวัน
- ในสี่ส่วน ฉันอัพเกรดโทรศัพท์หกครั้ง
- ปีที่แล้ว ลูกของฉันโตขึ้น 3 นิ้ว
- การเพิ่มผลิตภัณฑ์ใหม่จะทำให้รายรับเพิ่มขึ้น 30%
- 54% ของชาวอเมริกันกล่าวว่าพวกเขาชอบซื้อของออนไลน์มากกว่าที่ห้างสรรพสินค้า
- ผู้ตอบแบบสอบถาม 150 คนกล่าวว่าพวกเขาไม่คิดว่าคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ใหม่นี้จะได้รับความนิยม
ข้อดี
- ดำเนินการศึกษาเชิงลึก: มีความเป็นไปได้สูงที่การวิจัยจะละเอียดถี่ถ้วน เนื่องจากสามารถตรวจสอบข้อมูลเชิงปริมาณได้ทางสถิติ
- อคติขั้นต่ำ: มีบางครั้งที่อคติส่วนบุคคลมีส่วนในการวิจัยและทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ความลำเอียงส่วนบุคคลลดลงอย่างมากโดยแง่มุมเชิงตัวเลขของข้อมูลเชิงปริมาณ
- ผลลัพธ์ที่แม่นยำ: เนื่องจากผลลัพธ์มีลักษณะที่เป็นรูปธรรม จึงค่อนข้างแม่นยำ
ข้อเสีย
- ข้อมูลที่จำกัด: เนื่องจากข้อมูลเชิงปริมาณไม่ใช่ข้อมูลเชิงพรรณนา จึงเป็นเรื่องยากสำหรับนักวิจัยที่จะสรุปเฉพาะจากข้อมูลที่รวบรวมได้เท่านั้น
- ขึ้นอยู่กับประเภทของคำถาม: ประเภทคำถามที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณจะส่งผลต่อความเอนเอียงในผลลัพธ์ ในขณะที่รวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ ความเข้าใจของผู้วิจัยเกี่ยวกับวัตถุประสงค์และเป้าหมายของการวิจัยเป็นสิ่งสำคัญ
สรุป
ข้อมูลเชิงปริมาณเกี่ยวกับการคิดแบบแยกส่วน ไม่ใช่การใช้เหตุผลแบบบรรจบกัน มันเกี่ยวข้องกับมุมมองเชิงตัวเลข ตรรกศาสตร์ และวัตถุประสงค์ โดยเน้นที่ข้อเท็จจริงที่เป็นตัวเลขและคงที่
ข้อมูลชนิดเดียวที่สามารถแสดงข้อสรุปเชิงวิเคราะห์ในแผนภูมิและกราฟได้ การวิจัยข้อมูลเชิงปริมาณนั้นละเอียดถี่ถ้วน
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งหากขาดหายไป ไม่เพียงแต่จะกระทบต่อความเที่ยงธรรมและความถูกต้องของการศึกษาของคุณเท่านั้น แต่ยังทำให้ข้อสรุปไม่เสถียรอีกด้วย ข้อมูลที่ดีจะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะใช้เทคนิคใดก็ตามในการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีคุณภาพสูงเพียงพอที่จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและมีประโยชน์
เขียนความเห็น