Количественные данные: Что это такое, типы и примеры

Когда мы задаем вопросы типа "Сколько?", "Как часто? ", "Сколько? ", мы обращаемся к количественным данным. Эти данные можно проверить и удобно оценить с помощью математических методов.

В настоящее время онлайн-опросы являются лучшим решением для получения данных таким способом. Вы можете охватить больше людей за меньшее время и обеспечить более честные результаты для последующего анализа. Давайте поговорим об этом.

Индекс содержания

1. Количественные данные: Определение
2. Типы количественных данных с примерами
3. Количественные данные: Методы сбора
4. Количественные данные: Методы анализа

Что такое количественные данные?

Количественные данные - это данные в виде подсчетов или чисел, где каждый набор данных имеет уникальное числовое значение. Эти данные - любая количественная информация, которую исследователи могут использовать для математических расчетов и статистического анализа, чтобы принимать реальные решения на основе этих математических выкладок.

Например, существуют величины, соответствующие различным параметрам. Например, "Сколько стоил этот ноутбук?" - это вопрос, который позволяет собрать количественные данные. Величины связаны с большинством измерительных параметров, таких как фунты или килограммы для веса, доллары для стоимости и т.д.

Это делает измерение различных параметров контролируемым благодаря простоте математических вычислений, с которыми они связаны. Для статистического анализа их обычно собирают с помощью опросов, анкет или вопросников, рассылаемых определенной части населения. Исследователи могут установить полученные результаты по всей популяции.

Типы количественных данных с примерами

Самые распространенные типы количественных данных приведены ниже:

• Counter: Count приравнивается к сущностям. Например, количество людей, загрузивших определенное приложение из App Store.
• Измерение физических объектов: Вычисление измерения любой физической вещи. Например, руководитель отдела кадров тщательно измеряет размер каждой кабинки, выделенной для вновь принятых сотрудников.
• Сенсорный расчет: Механизм естественного "ощущения" измеряемых параметров для создания постоянного источника информации. Например, цифровая камера преобразует электромагнитную информацию в строку числовых данных.
• Прогнозирование данных: Прогноз будущих данных может быть сделан с помощью алгоритмов и других инструментов математического анализа. Например, маркетолог с помощью тщательного анализа предскажет увеличение продаж после запуска нового продукта.
• Квантификация качественных сущностей: Определите числа для качественной информации. Например, попросить респондентов онлайн-опроса оценить вероятность рекомендации по шкале 0-10.

Количественные данные: Методы сбора

Поскольку количественные данные имеют форму цифр, математический и статистический анализ этих цифр может привести к получению убедительных результатов.

Существует два основных метода сбора количественных данных:

Опросы: Традиционно опросы проводились с использованием бумажных методов и постепенно перешли в онлайн-среду. Закрытые вопросы составляют основную часть таких опросов, поскольку они более эффективны при сборе данных. Опрос включает варианты ответов, которые, по их мнению, являются наиболее подходящими для конкретного вопроса. Опросы являются неотъемлемой частью сбора отзывов от аудитории, превышающей обычный размер. Важнейшим фактором опросов является то, что собранные ответы должны быть такими, чтобы их можно было обобщить на все население без существенных расхождений. Исходя из времени, затрачиваемого на заполнение опросов, они классифицируются следующим образом -

• Продольные исследования: Тип наблюдательного исследования, в котором исследователь рынка проводит опросы от определенного периода времени до другого, то есть в течение значительного периода времени, называется продольным исследованием. Такое исследование часто проводится для анализа тенденций или исследований, где основной целью является сбор и анализ закономерностей в данных.
• Поперечные исследования: Тип наблюдательного исследования, в котором исследователь рынка проводит опросы в определенный период времени по целевой выборке, называется поперечным исследованием. В этом типе исследования используется анкета для изучения конкретного субъекта из выборки в определенный период времени.

Узнайте больше: Поперечный и продольный опрос

Для проведения опроса с целью сбора количественных данных необходимо следовать следующим принципам.

• Основные уровни измерения - номинальная, порядковая, интервальная и пропорциональная шкалы: Существует четыре шкалы измерения, которые являются основополагающими для создания вопроса с множественным выбором в опросе при сборе количественных данных. Это номинальная, порядковая, интервальная и шкала отношений, без основ которых невозможно создать вопросы с множественным выбором.
• Использование различных типов вопросов: Для сбора количественных данных в опросе необходимо использовать закрытые вопросы. Они могут представлять собой смесь нескольких типов вопросов, включая вопросы с несколькими вариантами ответов, такие как вопросы по семантической дифференциальной шкале, вопросы по рейтинговой шкале и т.д., которые могут помочь собрать данные, поддающиеся анализу и осмыслению.
• Распространение опроса и сбор данных опроса: Выше мы рассмотрели процесс создания опроса вместе с дизайном опроса для сбора количественных данных. Распространение опроса для сбора данных является другим важным аспектом процесса опроса. Существуют различные способы распространения опроса. Некоторые из наиболее часто используемых методов:

• • Электронная почта: Отправка опроса по электронной почте является наиболее часто используемым и наиболее эффективным методом распространения опроса. Вы можете использовать функцию управления электронной почтой для рассылки и сбора ответов на опрос.
  • Покупать респондентов: Еще одним эффективным способом распространения опроса и сбора количественных данных является использование выборки. Поскольку респонденты хорошо осведомлены, а также готовы участвовать в исследованиях, количество ответов значительно выше.
  • Встроить опрос в веб-сайт: Встраивание опроса в веб-сайт увеличивает количество ответов, поскольку респондент уже находится в непосредственной близости от бренда, когда появляется опрос.
  • Распространение в социальных сетях: Использование социальных сетей для распространения опроса помогает собрать большее количество ответов от людей, которые знают о бренде.
  • QR-код: QR-коды хранят URL-адрес опроса. Вы можете напечатать/опубликовать этот код в журналах, на вывесках, визитных карточках или практически на любом предмете/средстве.
  • SMS-опрос: Быстрым и эффективным по времени способом проведения опроса для сбора большого количества ответов является SMS-опрос.
  • Приложение : Приложение позволяет быстро распространять опросы, а ответы можно собирать как онлайн, так и офлайн.
  • API-интеграция: Вы можете использовать API-интеграцию платформы , чтобы потенциальные респонденты могли принять участие в вашем опросе.

Опросы один на один: Этот метод сбора количественных данных также традиционно проводился лицом к лицу, но в настоящее время перешел на телефонные и онлайн-платформы. Интервью дают маркетологу возможность собрать обширные данные от участников. Количественные интервью в значительной степени структурированы и играют ключевую роль в сборе информации. Существует три основных раздела таких онлайн-интервью:

• Опрос лицом к лицу: Интервьюер может подготовить список важных вопросов для интервью в дополнение к уже заданным вопросам анкеты. Таким образом, опрашиваемые предоставляют исчерпывающую информацию по обсуждаемой теме. Интервьюеру удается установить личный контакт с опрашиваемым, что помогает ему/ей собрать больше подробностей по теме, благодаря чему улучшаются и ответы. Интервьюеры также могут попросить интервьюируемых объяснить непонятные ответы.
• Онлайн/телефонные интервью: Телефонные интервью уже не в новинку, но количественные интервью также перешли в онлайн-среду, такую как Skype или Zoom. Независимо от расстояния между интервьюером и интервьюируемым и их часовых поясов, общение становится одним щелчком мыши при проведении онлайн-интервью. В случае телефонного интервью, собеседование - это всего лишь телефонный звонок.

• Личное интервью с помощью компьютера: Это метод интервью один на один, при котором интервьюер вводит все собранные данные непосредственно в ноутбук или любое другое подобное устройство. Время обработки сокращается, а также интервьюерам не нужно носить с собой физические анкеты, они просто вводят ответы в ноутбук.

Все вышеперечисленные методы сбора количественных данных могут быть достигнуты с помощью опросов, анкет и онлайн-опросов.

Узнайте об этом: Количественные исследования

Количественные данные: Методы анализа

Сбор данных составляет основную часть исследовательского процесса. Однако эти данные необходимо проанализировать, чтобы придать им смысл. Существует несколько методов анализа количественных данных, собранных в ходе опросов. К ним относятся:

• Кросс-табуляция: Кросс-табуляция является наиболее широко используемым методом количественного анализа данных. Это предпочтительный метод, поскольку он использует базовую табличную форму для проведения выводов между различными наборами данных в исследовании. Он содержит данные, которые являются взаимоисключающими или имеют определенную связь друг с другом.
• Анализ тенденций: Анализ тенденций - это метод статистического анализа, который позволяет рассмотреть количественные данные, собранные за длительный период времени. Этот метод анализа данных помогает собрать информацию об изменениях данных с течением времени и позволяет понять изменение переменных, если одна переменная остается неизменной.
• Анализ MaxDiff: Анализ MaxDiff - это метод количественного анализа данных, который используется для оценки предпочтений покупателей в отношении покупки и того, какие параметры стоят выше других в этом процессе. В упрощенном виде этот метод также называют методом "лучшее-худшее". Этот метод очень похож на конджойнт-анализ, но гораздо проще в реализации и может использоваться как взаимозаменяемый.
• Конджойнт-анализ: Как и вышеописанный метод, конджойнт-анализ - это аналогичный метод количественного анализа данных, который анализирует параметры, лежащие в основе решения о покупке. Этот метод обладает способностью собирать и анализировать расширенные метрики, которые дают глубокое понимание решений о покупке, а также параметров, которые занимают наиболее важное место.
• TURF-анализ: TURF-анализ или Total Unduplicated Reach and Basic Frequency Analysis - это методология количественного анализа данных, которая оценивает общий охват рынка продуктом или услугой или их сочетанием. Этот метод используется организациями для понимания частоты и путей, по которым их сообщения достигают клиентов и потенциальных клиентов, что помогает им скорректировать свои стратегии выхода на рынок.
• Анализ разрывов: Анализ разрывов использует матрицу "бок о бок" для отображения данных, которые помогают измерить разницу между ожидаемыми и фактическими показателями. Этот анализ данных помогает измерить разрыв в производительности и то, что необходимо сделать для устранения этого разрыва.
• SWOT-анализ: SWOT-анализ - это метод количественного анализа данных, который присваивает числовые значения для обозначения сильных и слабых сторон, возможностей и угроз организации, продукта или услуги, что в свою очередь дает целостную картину о конкуренции. Этот метод помогает создавать эффективные бизнес-стратегии.
• Анализ текста: Анализ текста - это передовой статистический метод, при котором интеллектуальные инструменты осмысливают и количественно оценивают или преобразуют качественные и открытые данные в легко понятные. Этот метод используется, когда исходные данные опроса неструктурированы, но должны быть приведены в структуру, имеющую смысл.

Узнайте больше: MaxDiff Analysis vs Conjoint Analysis

Шаги проведения анализа количественных данных

Для количественных данных необработанная информация должна быть представлена в осмысленном виде с использованием методов анализа данных. Эти данные должны быть проанализированы, чтобы найти доказательные данные, которые помогут в процессе исследования.

• Соотнесите шкалы измерения с переменными: Соотнесите шкалы измерения, такие как номинальная, ординальная, интервальная и пропорциональная, с переменными. Этот шаг важен для того, чтобы расположить данные в правильном порядке. Данные можно ввести в лист excel, чтобы организовать их в определенном формате.
• Связать описательную статистику с данными: Связать описательную статистику с имеющимися данными. В необработанных данных бывает трудно установить закономерность. Некоторые широко используемые описательные статистики:
  1. 1. Mean - среднее значение для конкретной переменной
     2. Median - середина шкалы значений для переменной
     3. Mode - для переменной наиболее распространенное значение
     4. Frequency - количество раз, когда определенное значение наблюдается в шкале
     5. Минимальное и максимальное значения - наименьшее и наибольшее значения для шкалы
     6. Проценты - формат для выражения баллов и набора значений для переменных
• Выберите шкалу измерения: Для получения описательной статистики переменной важно определиться со шкалой измерения. Например, номинальный показатель переменной никогда не будет иметь среднего значения или медианы, поэтому описательная статистика будет соответственно различной. Описательной статистики достаточно в ситуациях, когда результаты не нужно обобщать на население.
• Выбор подходящих таблиц для представления данных и анализ собранных данных: После выбора подходящей шкалы измерения исследователи могут использовать табличный формат для представления данных. Эти данные могут быть проанализированы с помощью различных методов, таких как кросс-табуляция или TURF.

Узнайте больше: Анализ данных в исследованиях

Примеры количественных данных

Следующие примеры количественных данных помогут понять, о чем именно идет речь:

• Я обновлял свой телефон 6 раз за квартал.
• Мой подросток вырос на 3 дюйма в прошлом году.
• 83 человека скачали последнее мобильное приложение.
• Моя тетя потеряла 18 фунтов в прошлом году.
• 150 респондентов придерживались мнения, что новая функция продукта не будет успешной.
• При включении нового продукта доход увеличится на 30%.
• 500 человек посетили семинар.
• 54% людей предпочитают делать покупки онлайн, а не ходить в торговый центр.
• У нее 10 праздников в этом году.
• Продукт X стоит 1000 долларов.

Как вы можете видеть в приведенных выше 10 примерах, каждому параметру присвоено числовое значение, и это известно как количественные данные.

Преимущества количественных данных

Некоторые из преимуществ количественных данных:

• Проведение углубленного исследования: Поскольку количественные данные можно подвергнуть статистическому анализу, высока вероятность того, что исследование будет подробным.
• Минимальная предвзятость: В исследованиях бывают случаи личной предвзятости, что приводит к неверным результатам. Благодаря численной природе количественных данных личная предвзятость в значительной степени снижается.
• Точные результаты: Поскольку полученные результаты объективны по своей природе, они чрезвычайно точны.

Узнайте больше: Предел ошибки

Недостатки количественных данных

Некоторые из недостатков количественных данных следующие:

• Ограниченная информация: Поскольку количественные данные не являются описательными, исследователям становится трудно принимать решения, основываясь только на собранной информации.
• Зависит от типов вопросов: Предвзятость результатов зависит от типов вопросов, включенных для сбора количественных данных. Знание исследователем вопросов и цели исследования чрезвычайно важно при сборе количественных данных.

Различия между количественными и качественными данными

Существуют некоторые резкие различия между количественными и качественными данными. К ним относятся:

Использование количественных данных в расследовании - одна из лучших стратегий, гарантирующих надежные результаты, позволяющие принимать лучшие решения. В целом, количественные данные - это основа статистического анализа. Данные, которые можно измерить и проверить, дают нам информацию о величинах, то есть информацию, которую можно измерить и записать цифрами. Количественные данные определяют число, в то время как качественные данные являются описательными.

- это программное обеспечение, созданное для сбора количественных данных с помощью мощной платформы с предварительно загруженными анкетами. Кроме того, вы сможете анализировать свои данные с помощью расширенных инструментов анализа, таких как перекрестные таблицы, шкалы Лайкерта, инфографика и многое другое.

Начните использовать нашу платформу прямо сейчас!