Зміст[Сховати][Показати]
Ми оточені даними, які з кожним днем стають все більш значними. Все більше й більше нашої взаємодії з навколишнім середовищем формується різними формами даних, зокрема використанням Інтернету, покупками автомобілів, стрічками новин, які ми переглядаємо, та багатьма іншими речами.
У цій публікації ми визначимо кількісні дані, наведемо приклади кількісних даних, обговоримо, як якісні та кількісні дані відрізняються, і багато іншого.
Але давайте спочатку зробимо крок назад.
Щодня створюється 2.5 квінтильйона байтів даних, включаючи результати тестів, оцінки задоволеності клієнтів і твіти. Але не всі дані однакові.
Опитування, у якому вас просять оцінити сервіс, меню, середовище та ціни за шкалою від 1 до 10, дає інші дані, ніж інтерв’ю, у якому вас просять описати ваші враження від ресторану.
Для аналітиків, які часто працюють із наборами даних, дуже важливо розрізняти різні форми даних і розуміти, як кожна з них може вплинути на ваше дослідження.
Процес заглиблення в дані часто починається з конкретного запитання, на яке ви намагаєтеся відповісти, наприклад:
- Як демографічні показники впливають на поведінку споживачів?
- Чи позитивно відреагує певна аудиторія на модифікацію продукту чи послуги?
- Як можна усунути операційні вузькі місця для підвищення ефективності?
Вам потрібно буде зібрати та оцінити кількісні дані залежно від характеру теми, вашого бюджету, часу та доступних ресурсів. Думаю, ти розумієш, правда?
Давайте почнемо зараз.
Що таке кількісні дані?
Будь-який набір даних, який можна ідентифікувати та кількісно оцінити, вважається кількісним даним.
Єдиний тип даних, який можна об’єктивно виміряти, – це кількісні дані, що робить їх найбільш доречними тип даних для використання як у математиці, так і в статистиці.
Він називається значенням даних, коли він виражений у вигляді підрахунків або чисел, причому кожному набору даних присвоєно певне числове значення.
Будь-яка вимірювана інформація, яка може бути використана в статистичних розрахунках і розрахунках на основі арифметики, вважається цим типом даних, оскільки вона може використовуватися для підтримки суджень у реальному світі.
Скільки, як часто та скільки є прикладами запитів, які він може відповісти. Для легкої перевірки та оцінки цих даних можна використовувати математичні методи.
З кількісними даними, такими як час, зріст, вага, ціна, вартість, прибуток, температура та відстань, зазвичай працює аналітик даних.
Його можна виразити у відсотках, числах, часу завантаження сторінки або інших показниках у сферах управління продуктами, дизайну взаємодії з користувачем або розробки програмного забезпечення.
Скільки людей придбали певний товар є прикладом кількісних даних у контексті покупки. Якісні дані про автомобілі можуть включати кількість кінських сил, якими вони володіють.
Які є типи кількісних даних?
Дані, які можна визначити кількісно, називаються кількісними даними, однак спосіб кількісного визначення цих даних залежить від типу збору даних. Кількісні дані можна розділити на дві основні групи: дискретні та безперервні. Основні відмінності між ними:
Дискретні дані
Кількісна інформація, яка є дискретною, може мати лише певний діапазон числових значень. Ці значення не можна розкласти, оскільки вони фіксовані.
Щоразу, коли щось підраховується, отримують дискретні дані. Наприклад, троє дітей людини можуть бути прикладом дискретних даних.
Кількість дітей встановлюється; вони не можуть, наприклад, мати 3.2 дитини.
Кількість відвідувачів вашого веб-сайту є ще одним прикладом дискретних числових даних; Ви можете отримати 150 відвідувань в день, але не 150.6. Найпоширенішими діаграмами, які використовуються для відображення дискретних даних, є секторні діаграми, стовпчасті діаграми та розрахункові діаграми.
Безперервні дані
І навпаки, безперервні дані можна нескінченно ділити на менші компоненти. Довжина шматка струни в сантиметрах або температура в градусах Цельсія є двома прикладами такого роду кількісних даних, які можна показати на вимірювальній шкалі.
По суті, безперервні дані не обмежені фіксованими значеннями; воно може приймати будь-яке значення. Безперервні дані також можуть змінюватися з часом; наприклад, температура в кімнаті буде змінюватися протягом дня.
Лінійний графік зазвичай використовується для ілюстрації безперервних даних.
Кількісні дані проти якісних даних
Ми бачимо, що кількісні дані можна виміряти. Він має справу з сумами, значеннями та числами. Цей тип інформації можна вказати числово (тобто кількість, тривалість, довжина, ціна або розмір).
Кількісні дані заслуговують на довіру та вважаються неупередженими та надійними, оскільки отримані за допомогою статистики. Однак є ще один важливий тип даних. Зокрема, якісні дані.
Ця інформація має переважно описовий характер. У більшості випадків його неможливо безпосередньо виміряти, але можна дізнатися шляхом спостереження. Прикметники та інші описові терміни використовуються для опису зовнішнього вигляду, кольору, текстури та інших властивостей якісних даних.
Наприклад, ви можете стверджувати, що одна кімната світліша за іншу.
Ця інформація є якісною. Щоб справді виміряти яскравість у кімнаті та призначити їй числове число, ви також можете використовувати наукове обладнання та прилади (наприклад, люксметр). Роблячи це, ви отримуєте кількісно вимірювані дані.
5 найкращих методів збору кількісних даних
1. Ймовірнісна вибірка
Техніка точної вибірки, яка використовує певний тип випадкового відбору та дозволяє дослідникам зробити твердження про ймовірність на основі інформації, випадково зібраної від цільової аудиторії.
Імовірнісна вибірка дає дослідникам можливість збирати дані від осіб, які є типовими для групи, яку вони цікавлять, що є однією з її найкращих особливостей.
Крім того, дані були взяті випадковим чином з обраної вибірки, що виключає ймовірність зміщення вибірки.
Для ймовірнісної вибірки існує три основні категорії.
- Проста випадкова вибірка: передбачувана сукупність частіше відбирається для представлення у вибірці.
- Систематична випадкова вибірка: будь-який член бажаної сукупності буде представлений у вибірці, але лише перша одиниця вибирається випадковим чином; інші одиниці обираються так, ніби одна з десяти осіб у списку.
- Стратифікована випадкова вибірка: під час створення вибірки дозволяє вибрати кожну одиницю з певної підмножини цільової аудиторії. Це корисно, коли дослідники вибагливі щодо включення певної групи людей до вибірки, наприклад, просто менеджерів або керівників, людей, які працюють у певній галузі, або чоловіків чи жінок.
2 Інтерв'ю
Людей зазвичай опитують у рамках процесу збору даних. Однак інтерв’ю, які проводяться для збору кількісних даних, є більш організованими, коли дослідники ставлять лише встановлений набір запитань і нічого більше.
Для збору даних використовуються три основні категорії інтерв’ю.
- Телефонні інтерв’ю: телефонні інтерв’ю домінували в списку методів збору даних протягом багатьох років. Але використовуючи Інтернет, Skype або інший онлайн відео-конференція послуги з проведення відеоінтерв'ю значно зросли за останні роки.
- Особисті інтерв’ю: Збір даних прямих учасників є перевіреним і надійним методом збору інформації. Це допомагає збирати високоякісні дані, оскільки дає можливість для поглиблених запитів і додаткового зондування для отримання вичерпної та навчальної інформації. Рівень грамотності учасника не має значення, оскільки особисті опитування (F2F) надають багато можливостей спостерігати та збирати невербальні дані або досліджувати складні та невирішені теми. Хоча це може бути дорогим і трудомістким підходом, особисті інтерв’ю часто дають більшу кількість відповідей.
- Персональне інтерв’ю за допомогою комп’ютера (CAPI): це не що інше, як налаштування, яке можна порівняти з інтерв’ю віч-на-віч, коли інтерв’юер має при собі настільний комп’ютер або ноутбук для завантаження даних, зібраних під час інтерв’ю, прямо в базу даних. Завдяки тому, що інтерв’юеру не потрібно носити з собою тонни документів і анкет, CAPI значно скорочує час, необхідний для оновлення та аналізу даних.
3. Зауваження
Як випливає з назви, це досить легкий і нескладний метод збору кількісних даних.
У цьому підході дослідники збирають кількісні дані шляхом методичних спостережень із застосуванням таких підходів, як підрахунок кількості осіб, присутніх на даному заході в певний час і в певному місці, або кількість осіб, які відвідують захід у визначеному місці.
Дослідники часто використовують натуралістичну стратегію спостереження для отримання кількісних даних, яка вимагає відмінних спостережливих здібностей і чуття, щоб отримати кількісні дані лише про те, «що», а не про «чому» і «як».
Збір як якісних, так і кількісних даних здійснюється шляхом натуралістичного спостереження. Проте структуроване спостереження здебільшого використовується для збору кількісної інформації, а не якісної.
- Структуроване спостереження: на відміну від натуралістичного спостереження або спостереження за участю, ця форма методу спостереження вимагає від дослідника проведення ретельних спостережень за однією чи декількома визначеними формами поведінки в більш широкому або контрольованому контексті. У структурованому спостереженні дослідники звужують свою увагу лише на кількох ключових цікавих поведінках, а не спостерігають за всім. Це дає їм змогу оцінити поведінку, яку вони бачать, у цифрах. Його іноді називають «кодуванням», коли спостереження вимагають від спостерігачів зробити судження. Для цього має бути точно визначений набір цільової поведінки.
4. Опитування
Онлайн-опитування, проведені за допомогою програмного забезпечення для опитування, необхідні для збору даних онлайн як для кількісних, так і для якісних досліджень. Опитування створено таким чином, щоб перевірити дії та впевненість респондентів.
Більшість кількісних опитувань часто включають контрольні списки та пункти рейтингової шкали, оскільки вони спрощують вимірювання ставлення та поведінки респондентів.
Для збору інформації в Інтернеті для кількісного дослідження ринку використовуються два важливі стилі опитування.
- Веб-дослідження: це один із найпопулярніших і найнадійніших методів для Інтернет-досліджень. Відповідаючи на веб-опитування, респондент отримає електронний лист із посиланням на опитування, натиснувши яке, він переведе його на безпечну платформу онлайн-опитування, де він зможе заповнити опитування. Дослідники віддають перевагу веб-опитуванням, оскільки вони ефективніші за часом і коштами, швидші та мають більшу аудиторію. Використовуючи настільний комп’ютер, ноутбук, планшет або мобільний пристрій, респонденти можуть вільно заповнювати опитування, коли їм це зручно, і це головна перевага веб-анкет.
- Поштою: опитування надсилається значній частині вибіркової сукупності поштою, що дозволяє досліднику охопити різноманітну аудиторію. Поштова анкета зазвичай надходить у пакеті з титульною сторінкою, яка інформує аудиторію про тип дослідження, яке проводиться та чому, а також попередньо оплачену повернення для збору даних онлайн. Навіть якщо пошта має більший рівень відтоку, ніж інші методи збору кількісних даних, зокрема стимули та нагадування про завершення опитування допомагають значно знизити рівень відтоку.
5. Огляд документації
Після аналізу поточних документів для збору даних використовується огляд документів. Оскільки документи можна контролювати та є практичним ресурсом для отримання точних даних з минулого, це ефективний і успішний метод збору даних.
Огляд документів став одним із корисних методів для збору кількісних даних дослідження, на додаток до підтримки та підтримки дослідження, пропонуючи додаткові дані дослідження.
З метою збору додаткових кількісних даних досліджуються три основні категорії документів.
- Загальнодоступні документи: Офіційні, поточні записи організації вивчаються для додаткового дослідження в рамках перевірки цього документа. Наприклад, річні звіти, посібники з політики, студентські заходи, університетські ігри тощо.
- Особисті записи: цей вид аналізу документів вивчає приватні звіти про поведінку людей, поведінку, здоров’я, фізичний стан тощо на відміну від публічних записів. Наприклад, розмір і вага учнів, час, який учні витрачають на дорогу до школи тощо.
- Фізичні докази: фізичні докази або записи говорять про минулі успіхи людини чи організації з точки зору грошей і масштабованого зростання.
Кількісні приклади
Ось кілька прикладів кількісних даних, які допоможуть вам повністю зрозуміти, про що йдеться:
- Новітній мобільний додаток завантажили 83 особи.
- Минулого року моя тітка схудла на 18 фунтів.
- Вартість предмета X становить 1,000 доларів США.
- Захід відвідало 500 учасників.
- Цього року у неї десять свят.
- За квартал я шість разів оновлював свій телефон.
- Минулого року мій молодняк виріс на 3 дюйми.
- Додавання нового продукту призведе до збільшення доходу на 30%.
- 54% американців сказали, що вони радше купуватимуть онлайн, ніж у торговому центрі.
- 150 респондентів сказали, що вони не думають, що нова функція продукту стане хітом.
Переваги
- Проведіть поглиблене дослідження: дуже ймовірно, що дослідження буде ретельним, оскільки кількісні дані можна перевірити статистично.
- Мінімальна упередженість: бувають випадки, коли особиста упередженість сприяє дослідженню та спричиняє неточні результати. Особисте упередження значно зменшується числовим аспектом кількісних даних.
- Точні результати: оскільки результати були об’єктивними за своєю природою, вони були досить точними.
Недоліки
- Інформація з обмеженим доступом: оскільки кількісні дані не є описовими, дослідникам складно робити висновки лише на основі зібраних даних.
- Залежить від типу запитання: тип запитання, який використовується для збору кількісних даних, впливає на упередженість результатів. Під час збору кількісних даних вирішальним є розуміння дослідником цілей і цілей дослідження.
Висновок
Кількісні дані стосуються дивергентного мислення, а не конвергентного міркування. Він має справу з чисельною, логічною та об’єктивною точкою зору, роблячи акцент на числові та постійні факти.
Єдиний тип даних, який може бути здатний відображати аналітичні висновки в діаграмах і графіках, кількісне дослідження даних є ретельним.
Аналіз даних, безумовно, є вирішальним кроком, відсутність якого може не тільки поставити під загрозу об’єктивність і автентичність вашого дослідження, але й зробити висновки нестабільними. Хороші дані допоможуть отримати точні результати.
Тому, незалежно від техніки, яку ви використовуєте для збору кількісних даних, переконайтеся, що інформація достатньо високої якості, щоб дати цінну та корисну інформацію.
залишити коментар