Для исследователя рынка сбор качественных данных помогает ответить на такие вопросы, как, кто их клиенты, какие вопросы или проблемы они испытывают, и где им нужно сосредоточить свое внимание, чтобы проблемы или вопросы были решены. Давайте поговорим об этом.
Индекс содержания
- Качественные данные: Определение
- Примеры качественных данных
- Важность качественных данных
- Методы сбора качественных данных - типы качественных данных
- Анализ качественных данных
- 5 шагов к анализу качественных данных
- Преимущества качественных данных
- Недостатки качественных данных
Качественные данные: Определение
Качественные данные определяются как данные, которые приближают и характеризуют.
Качественные данные можно наблюдать и записывать. Этот тип данных является нечисловым по своей природе. Этот тип данных собирается с помощью методов наблюдения, интервью один на один, проведения фокус-групп и подобных методов. Качественные данные в статистике также известны как категориальные данные - данные, которые можно расположить категориально на основе признаков и свойств вещи или явления.
Примеры качественных данных
Качественные данные также называют категориальными, поскольку эти данные могут быть сгруппированы по категориям.
Например, представьте, что студент читает параграф из книги во время одного из занятий. Учитель, который слушает чтение, дает обратную связь о том, как ребенок прочитал этот абзац. Если учитель дает обратную связь на основе беглости, интонации, броска слов, четкости произношения, не выставляя оценку ребенку, это считается примером качественных данных.
Понять разницу между качественными и количественными данными довольно просто. Качественные данные не включают числа в определение признаков, в то время как количественные данные - это все о числах.
- Пирог оранжевого, синего и черного цвета (качественные данные).
- У женщин коричневые, черные, светлые и рыжие волосы (качественные).
Количественные данные - это любая количественная информация, которая может быть использована для математических расчетов или статистического анализа. Эта форма данных помогает принимать решения в реальной жизни на основе математических выкладок. Количественные данные используются для ответа на такие вопросы, как сколько? Как часто? Сколько? Эти данные могут быть подтверждены и проверены.
Чтобы лучше понять концепцию качественных и количественных данных, лучше всего рассмотреть примеры конкретных наборов данных и то, как их можно определить. Ниже приведены примеры количественных данных.
- В корзине хранятся четыре пирожных и три кекса (количественные показатели).
- Один стакан шипучего напитка содержит 97,5 калорий (количественные показатели).
Важность качественных данных
Количественные данные важны для определения конкретной частоты признаков или характеристик. Они позволяют статистикам или исследователям формировать параметры, с помощью которых можно наблюдать за более крупными наборами данных. Они обеспечивают средства, с помощью которых наблюдатели могут количественно оценить окружающий мир.
Количественные данные - это эмоции или восприятие людей, а также то, что они чувствуют. В количественных данных эти восприятия и эмоции документируются. Это помогает исследователям рынка понять язык потребителей и решить проблему эффективно и результативно.
Методы сбора количественных данных - типы качественных данных
Сбор количественных данных носит исследовательский характер; он предполагает углубленный анализ и исследование. Методы сбора таких данных в основном направлены на получение понимания, рассуждений и мотивов; следовательно, они углубляют исследование. Поскольку эти данные нельзя измерить, исследователи предпочитают методы или инструменты сбора данных, которые структурированы в ограниченной степени.
Вот методы сбора качественных данных:
1. Интервью один на один: Это один из наиболее часто используемых инструментов сбора данных для качественных исследований, в основном благодаря личностному подходу. Интервьюер или исследователь собирает данные непосредственно у опрашиваемого один на один. Интервью может быть неформальным и неструктурированным - разговорным. В основном открытые вопросы задаются спонтанно, интервьюер позволяет течению интервью диктовать вопросы, которые необходимо задать.
2. Фокус-группы: Проводится в условиях групповой дискуссии. В группе не более 6-10 человек, и назначается модератор, который руководит текущей дискуссией.
В зависимости от данных, которые сортируются, члены группы могут иметь что-то общее. Например, исследователь, проводящий исследование бегунов на лыжах, выберет спортсменов, которые занимаются бегом на лыжах или были бегунами на лыжах и обладают достаточными знаниями по данному вопросу.
3. Ведение записей: В этом методе в качестве источника данных используются уже существующие надежные документы и аналогичные источники информации. Эти данные могут быть использованы в новом исследовании. Это похоже на посещение библиотеки. Там можно просмотреть книги и другие справочные материалы, чтобы собрать необходимые данные, которые могут быть использованы в исследовании.
4. Процесс наблюдения: При этом методе сбора данных исследователь погружается в обстановку, в которой находятся его респонденты, внимательно наблюдает за участниками и делает записи. Это известно как процесс наблюдения.
Помимо ведения записей, могут использоваться и другие методы документирования, такие как видео- и аудиозапись, фотография и другие подобные методы.
5. Продольные исследования: Этот метод сбора данных осуществляется на одном и том же источнике данных неоднократно в течение длительного периода. Это метод наблюдательных исследований, которые продолжаются в течение нескольких лет, а в некоторых случаях могут продолжаться даже десятилетия. Этот метод сбора данных направлен на поиск корреляций путем эмпирического изучения субъектов с общими чертами.
6. Тематические исследования: В этом методе данные собираются путем углубленного анализа тематических исследований. Универсальность этого метода проявляется в том, что его можно использовать для анализа как простых, так и сложных предметов. Сильной стороной этого метода является то, насколько разумно он использует комбинацию одного или нескольких методов сбора качественных данных для получения выводов.
Узнайте больше: Методы качественных исследований
Качественный анализ данных
Анализ данных жизненно важен, поскольку вы потратили время и деньги на их сбор. Это очень важный процесс, поскольку вы не хотите оказаться в неведении, даже приложив столько усилий. Однако для анализа этих данных не существует определенных правил; все начинается с понимания двух основных подходов.
Два основных подхода к анализу качественных данных
- Дедуктивный подход
Дедуктивный подход предполагает анализ качественных данных на основе структуры, заранее определенной исследователем. Исследователь может использовать вопросы в качестве руководства для анализа данных. Этот подход является быстрым и простым и может быть использован, когда исследователь имеет четкое представление о вероятных ответах, которые он/она собирается получить от выборочной совокупности.
- Индуктивный подход
Индуктивный подход, напротив, не основан на заранее определенной структуре или установленных правилах/рамках. Это более трудоемкий и тщательный подход к анализу качественных данных. Индуктивный подход часто используется в тех случаях, когда исследователь имеет очень слабое представление о феномене исследования или не имеет о нем никакого представления.
Узнайте больше: Анализ данных в исследованиях
5 шагов к качественному анализу данных
Как бы вы ни анализировали качественные данные, полученные в ходе индивидуального интервью или опроса, эти простые шаги обеспечат надежный анализ данных.
Шаг 1: упорядочить данные
После того как вы собрали все данные, они в значительной степени неструктурированы и иногда не имеют смысла при беглом взгляде. Поэтому вам, как исследователю, необходимо сначала расшифровать собранные данные. Первым шагом в анализе данных является их систематическое упорядочивание. Упорядочение данных означает преобразование всех данных в текстовый формат. Вы можете либо экспортировать данные в электронную таблицу, либо набрать их вручную, либо выбрать любой из компьютерных инструментов анализа качественных данных.
Шаг 2: Организовать все данные
После преобразования и упорядочивания данных следующим шагом будет их систематизация. Возможно, у вас имеется большое количество информации, которую необходимо упорядочить. Один из лучших способов упорядочить данные - вернуться к целям исследования, а затем упорядочить данные в соответствии с поставленными вопросами. Расположите цели исследования в таблице так, чтобы они были визуально понятны. Любой ценой избегайте соблазна работать с неорганизованными данными. В итоге вы потеряете время и не получите убедительных результатов.
Шаг 3: Установите код для собранных данных
Установив правильные коды для собранных данных, вы сделаете шаг вперед. Кодирование - это один из лучших способов сжатия огромного объема собранной информации. Кодирование качественных данных означает категоризацию и присвоение свойств и закономерностей собранным данным.
Кодирование важно при анализе данных, поскольку вы можете вывести теории из соответствующих результатов исследования. После присвоения кодов вашим данным вы можете начать опираться на шаблоны, чтобы получить глубокое понимание данных, которое поможет принять обоснованные решения.
Шаг 4: Валидация данных
Валидация данных - один из важнейших этапов качественного анализа данных для успешного исследования. Поскольку данные являются неотъемлемой частью исследования, крайне важно убедиться в том, что они не являются ошибочными. Обратите внимание, что проверка данных - это не просто один из этапов анализа; это повторяющийся шаг, который необходимо выполнять на протяжении всего процесса исследования. Есть две стороны проверки данных:
- Точность дизайна или методов исследования.
- Надежность - это степень, в которой методы постоянно дают точные данные.
Шаг 5: Завершение процесса анализа
Важно сделать окончательный вывод, что означает систематическое представление ваших данных, отчет, который можно легко использовать. В отчете должен быть указан метод, который вы, как исследователь, использовали для проведения исследования, положительные и отрицательные результаты, а также ограничения исследования. В отчете вы также должны изложить предложения/выводы из ваших выводов и любые связанные с ними области для будущих исследований.
Преимущества
1. Это помогает углубленному анализу: Собранные данные дают исследователям возможность провести детальный анализ, например, тематический анализ предметов. В процессе сбора данных исследователи стремятся прощупать участников и могут собрать обширную информацию, задавая правильные вопросы. Собранные данные используются для составления серии вопросов и ответов.
2. Понять, что думают клиенты: Эти данные помогают исследователям рынка понять образ мыслей своих клиентов. Использование качественных данных позволяет компаниям понять, почему клиент приобрел тот или иной продукт. Понимание языка покупателей помогает исследователям рынка делать выводы из собранных данных более систематически.
3. Богатые данные: Собранные данные также могут быть использованы для проведения будущих исследований. Поскольку вопросы, задаваемые для сбора качественных данных, являются открытыми, респонденты могут свободно выражать свое мнение, что позволяет получить больше информации.
Недостатки
1. Затраты времени: Поскольку сбор таких данных требует больше времени, их изучает меньшее количество людей, чем сбор количественных данных. Если время и бюджет не позволяют, в исследование включается меньший размер выборки.
2. Нелегко обобщить: Поскольку изучается меньшее количество людей, трудно обобщить результаты по этой популяции.
3. Зависит от навыков исследователя: Этот тип данных собирается посредством интервью один на один, наблюдений, фокус-групп и т.д. Он полагается на навыки и опыт исследователя для сбора информации из выборки.
Это обычно описательные данные и их сложнее анализировать, чем количественные данные. Теперь вы должны решить, какой вариант лучше всего подходит для вашего исследовательского проекта; помните, что для получения и анализа качественных данных нам потребуется немного больше времени, поэтому учтите это при планировании.
Хотите создать свой собственный опрос?
- это программное обеспечение для проведения онлайн-опросов, которое поможет вам разработать ваши исследовательские проекты с помощью передовых инструментов и отчетов. Она идеально подходит для получения качественных данных благодаря различным типам вопросов и логике.
Решайте свои исследовательские задачи с помощью простых в создании опросов, которые позволяют получать сложные данные в режиме реального времени. Используйте пользовательскую логику "наведи и нажми", расширенные типы вопросов и интеграции и создавайте зрелые, сложные модели исследований на основе выбора, потребительские и другие.
Переложите тяжелую работу на и сосредоточьтесь на главном. Наши опытные команды проводят интуитивный анализ для улучшения критических выводов и помогают превратить понимание в действие. От разработки дизайна исследования до создания сложных сценариев, от управления аналитикой до составления отчетов - работайте с командой профессионалов, которая станет продолжением вашего бренда.
- questionpro
Поделиться
