كل ما نقوم به رقميًا ، من تصفح الويب إلى الشراء ، يترك أثرًا للبيانات. ويقوم محللو البيانات دائمًا بالبحث والتدقيق في هذا المسار ، والبحث عن طرق لاستخدام البيانات لإصدار أحكام أفضل. تحدد الأنواع المختلفة من البيانات المزيد والمزيد من تفاعلاتنا عبر الإنترنت ، مع البيانات النوعية (QD) ، أو البيانات التي يمكن وصفها في الأوصاف والمشاعر ، كونها واحدة من أكثر تفاعلاتنا انتشارًا وشهرة. يلقي هذا الدليل نظرة عميقة على ماهية البيانات النوعية (QD) ، وبعض الأمثلة والأدوات التي ستساعد ، وما هو التحليل النوعي ، ومقارنة واضحة للبيانات النوعية مقابل البيانات الكمية. دعنا ندخل في التفاصيل.
ما هي البيانات النوعية؟
بدلاً من الأرقام العددية ، تكون البيانات النوعية وصفية ويتم التعبير عنها من حيث المشاعر. لأنه يشرح البيانات ، لا يمكن تدوين أو قياس تحليل البيانات النوعية. يشير إلى المصطلحات أو التسميات المستخدمة لتحديد سمات أو سمات معينة.
QD هي المعلومات التي لا يمكن حصرها أو تحديدها كميًا أو تحديدها بسهولة رقميًا. إنه مشتق من النص والصوت والصور ويتم نشره عبر تقنيات تصور البيانات مثل سحابات الكلمات وخرائط المفاهيم وقواعد بيانات الرسم البياني والجداول الزمنية والرسوم البيانية.
الهدف من تحليل البيانات النوعية هو معرفة الإجراءات التي يتخذها الأشخاص وما الذي يحفزهم على القيام بهذه الأنشطة. يمكن أن يستغرق جمع هذا النوع من البيانات والعمل معه وقتًا طويلاً لأنه يتطلب من المحلل التفكير. ومع ذلك ، فإن الباحث النوعي أو المحلل النوعي هو الشخص الذي يعمل مع QD. تستخدم العديد من قطاعات البحث ، بما في ذلك الرعاية الصحية والأعمال والتسويق ، برامج (QDA). يشار إلى QD بالبيانات الفئوية في الإحصاء.
أنواع البيانات النوعية
مع تضييق نطاق أهمية QD ، يجب أن تدرك أن هناك العديد من فئات البيانات. كثيرًا ما يقسم محللو البيانات QD إلى ثلاث فئات:
# 1. البيانات الثنائية
يتم تمثيل البيانات الثنائية عدديًا بواسطة مجموعة من الأصفار والآحاد. هذه البيانات الثنائية هي النوع الوحيد من البيانات التي يمكن للكمبيوتر فهمها وتنفيذها بشكل مباشر. ومن ثم ، يستخدم محللو البيانات البيانات الثنائية لبناء نماذج إحصائية تتنبأ بمدى تكرار أن يكون موضوع البحث إيجابيًا أو سلبيًا ، صعودًا أو هبوطًا ، صحيحًا أو خاطئًا - على مقياس من الصفر.
# 2. بيانات اسمية
تشير البيانات الاسمية ، التي تُعرف غالبًا باسم "البيانات المسماة والمسمى" أو "البيانات المحسوبة الاسمية" ، إلى أي نوع من البيانات المستخدمة لتسمية شيء ما دون تعيين قيمة رقمية له. يتم استخدام البيانات الاسمية من قبل محللي البيانات لاكتشاف فروق ذات دلالة إحصائية بين مجموعات QD.
# 3. البيانات ترتيبي
البيانات الترتيبية هي QD التي تم تصنيفها بترتيب معين أو على نطاق واسع. يحسب ترتيب المعلومات النوعية أكثر من الفرق بين كل فئة عندما يستخدم الباحثون البيانات الترتيبية. يمكن استخدام البيانات الترتيبية من قبل محللي البيانات لإنشاء مخططات ، بينما قد يستخدمها الباحثون لتصنيف المجموعات بناءً على العمر أو الجنس أو الطبقة.
أهمية البيانات النوعية
QD مفيد في تحديد وتيرة سمات أو سمات معينة. كما أنه يمكّن الإحصائيين أو الباحثين من تحديد معلمات لمراقبة مجموعات البيانات الأكبر. يمنح المراقبين القدرة على تحديد العالم من حولهم.
تتعلق QD بمشاعر الناس أو وجهات نظرهم وكيف يشعرون. في حين أن هذه الآراء والمشاعر موثقة في بيانات قابلة للقياس الكمي. يساعد الباحثين في السوق في فهم لغة المستهلكين والتعامل مع تحدي الدراسة بنجاح وكفاءة.
أمثلة على البيانات النوعية
اليوم ، من المرجح أنك استخدمت QD. يمكن العثور على هذا النوع من البيانات في وظيفتك اليومية وفي الإحصائيات عبر الإنترنت. فيما يلي بعض الأمثلة على البيانات النوعية في الوصف والبحث والعمل والإحصاء.
أمثلة البيانات النوعية في الأوصاف
لدعم نظرياته وفرضياته ، يتطلب تحليل البيانات النوعية سياقًا وصفيًا. فيما يلي بعض أمثلة البيانات الوصفية النوعية الأساسية:
- المرأة الصغيرة لديها شعر مموج وعيون زرقاء لامعة.
- الغرفة السوداء الصغيرة اخترقت بضوء أبيض مبهر.
- قفزت السمكة السمينة من الماء الصافي.
- تسلق الكلب البني الناعم السياج الأبيض المرتفع.
- طفت سحابة لطيفة عبر سماء زرقاء لامعة.
أمثلة البيانات النوعية في البحث
يمكن للمحللين بناء فرضيات ونماذج باستخدام أساليب بحث QD والمعرفة السياقية. ستساعدك هذه الأسئلة المفتوحة والمغلقة على فهم المنطق وراء دوافعك وإحباطاتك وأفعالك في أي موقف.
فيما يلي بعض الأمثلة على جمع البيانات النوعية في البحث:
- في اي بلد تعمل
- ما هو آخر منصب لك؟
- ما هو ترتيب محرك البحث الخاص بك؟
- كيف يمكنك ترتيب مشترياتك: ممتازة ، سيئة ، أم ممتازة؟
أمثلة البيانات النوعية في العمل
يتم استخدام الملاحظات النوعية من قبل المتخصصين في مجموعة متنوعة من الصناعات في عملهم ودراستهم. في مكان العمل ، تشمل الأمثلة على هذا النوع من البيانات ما يلي:
- يقدم المدير ملاحظات بناءة حول قدرات الموظف. "جهودك قوية ، ولديك فهم جيد لمعرفة المنتج ؛ كن صبورا."
- يعلن القاضي الحكم في قاعة المحكمة. "تم العثور على الرجل غير مذنب وهو الآن حر في الذهاب."
- يقوم موظف المبيعات بجمع ملاحظات العملاء. "قال العميل إن زر الدفع لا يعمل."
- يقدم مدرس ملاحظات للطالب. "لقد أعطيتك درجة A في هذا المشروع بسبب التزامك وتفانيك في هذه القضية."
- يقوم المسوق الرقمي بفحص إعادة الجلسة لفهم كيفية تفاعل المستخدمين مع النظام الأساسي الخاص بهم بشكل أفضل.
أمثلة البيانات النوعية في الإحصاء
يمكن أن توفر QD إحصاءات قيمة عن أي قطاع أو مجموعة مستخدمين أو منتج. فيما يلي بعض الأمثلة الإحصائية لمجموعات مجموعات البيانات النوعية:
- لتحديد مخططات حجم الملابس ، استخدم العمر والوزن والطول لمجموعة من أنواع الجسم.
- أصل قراءة التعداد والجنس والموقع.
- اسم وعنوان ومهنة الحاضرين في المؤتمر للمساعدة في متابعة رسائل البريد الإلكتروني.
خصائص البيانات النوعية
QD لديها مجموعة واسعة من الصفات. هناك بعض الخصائص التي تبرز وسط البيانات الأخرى التي يجب فهمها لتحليل البيانات بشكل فعال.
- وصفي: التوصيف أو التصنيف بطريقة موضوعية وغير قضائية.
- مفصل: لتقديم حساب مفصل بالكلمات.
- مفتوحة: تفتقر إلى حد أو حد ثابت.
- غير عددي: خالية من الأرقام.
- شخصي: تتأثر أو تستند إلى المشاعر أو الأذواق أو الآراء الشخصية.
يمكن أن تساعدك هذه الخصائص على فهم المعنى الكامن وراء المعادلة - أو ، في حالة عدم وجود مصطلح أفضل ، ما وراء النتائج - في عينات QD.
البيانات النوعية مقابل البيانات الكمية
تختلف البيانات النوعية مقابل البيانات الكمية كثيرًا ، لكن كلاهما يساهم بشكل متساوٍ في تحليل البيانات. ومن ثم ، فإن QD عادة ما تكون رقمية بطبيعتها. يمكن إدخالها في قاعدة بيانات وفحصها رياضيًا وإحصائيًا. عادة ما يتم تنظيم البيانات الكمية ، ولكن QD غير منظم.
على الرغم من أن المعلومات التي تم الحصول عليها من خلال التحليل الكمي مقابل البيانات النوعية يمكن أن تكون مكملة ، إلا أن أهداف تقييم كل نوع من البيانات والأدوات المطلوبة للحصول على نظرة ثاقبة من كل منهما مختلفة. يجد محلل البيانات الكمية إجابات موضوعية على الاستفسارات المتعلقة بحدث ما. من ناحية أخرى ، يهدف الباحث النوعي إلى الإجابة عن أسئلة ذاتية حول المعنى الذي يعزو الناس إليه نفس التجربة.
فيما يلي المقارنة بين البيانات النوعية (QD) مقابل البيانات الكمية:
- QD شخصية ومفصلة وعاطفية.
- البيانات الكمية قابلة للعد وقابلة للقياس ومتصلة عدديًا.
- تساعدنا QD في فهم سبب حدوث سلوكيات معينة وكيفية حدوثها.
- يمكن أن تخبرنا البيانات الكمية بعدد أو عدد أو عدد مرات حدوث شيء ما.
- QD شخصية وفردية.
- البيانات الكمية ثابتة وفي كل مكان.
- تشمل مناهج البحث النوعي الملاحظات والمقابلات المتعمقة.
- تستخدم المسوحات والقياسات الواقعية في منهجيات البحث الكمي.
- تتم دراسة QD من خلال تصنيف البيانات وتصنيفها.
- يتم تحليل البيانات الكمية باستخدام التحليل الإحصائي.
تحليل البيانات النوعية
يمكن تصنيف تحليل البيانات النوعي على أنه استنتاجي أو استقرائي. يعد تحليل بياناتك أمرًا بالغ الأهمية لأنك استثمرت الوقت والمال في جمعها. ومع ذلك ، فهي خطوة ضرورية لأنك لا تريد أن تترك في الظلام بعد بذل الكثير من الجهد. لا توجد قواعد صارمة وسريعة لتقييم هذه البيانات ؛ كل ذلك يبدأ بفهم نهجين أساسيين.
نهجان رئيسيان لتحليل البيانات النوعية
# 1. المنهج الاستنباطي
يستلزم نهج تحليل البيانات النوعية الاستنتاجي فحص البيانات النوعية باستخدام هيكل محدد مسبقًا ابتكره الباحث. يمكن استخدام الأسئلة كدليل لتحليل البيانات من قبل الباحث. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة سريعة وبسيطة ، ويمكن استخدامها عندما يكون لدى الباحث فكرة جيدة عن الاستجابات المحتملة من عينة السكان.
# 2. المنهج الاستقرائي
على العكس من ذلك ، لا يعتمد النهج الاستقرائي لتقييم الجودة الكمية على بنية مسبقة أو قواعد / إطار عمل محدد. إنها طريقة مستهلكة للوقت وأكثر شمولاً لتحليل البيانات النوعية. عندما يكون لدى الباحث معرفة قليلة أو معدومة حول الظاهرة التي تم التحقيق فيها ، يتم تطبيق النهج الاستقرائي بشكل متكرر.
أفضل أدوات تحليل البيانات النوعية
ومثل أي شيء آخر ، لا يمكنك أن تكون فعالاً ما لم تكن لديك الأدوات الصحيحة. فيما يلي بعض الأدوات لتحليل البيانات النوعية التي يجب أن تكون لديك في صندوق الأدوات الخاص بك:
# 1. MAXQDA
MAXQDA هي إحدى أدوات تحليل البيانات التي يمكنها إجراء التحليلات النوعية والكمية والطريقة المختلطة. يسمح لك بإدخال البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك الاستطلاعات والمقابلات ومجموعات التركيز ، على سبيل المثال لا الحصر. ومع ذلك ، يمكن بعد ذلك تمييز هذه البيانات وتصنيفها لتحليلها.
# 2. ATLAS.ti
يعد ATLAS.ti أيضًا أحد أدوات برامج تحليل البيانات النوعية القوية التي يمكنها التعامل مع كميات هائلة من البيانات النصية والرسومية والصوتية والفيديو. على عكس البرامج الأخرى في هذه الفئة ، مثل Quirkos ، فقد أدرجت تقنية الذكاء الاصطناعي تدريجياً.
# 3. كويركوس
يصف Quirkos نفسه بأنه أحد الأدوات البرمجية البسيطة لتحليل البيانات النوعية. إنه غير مكلف ومحبوب في القطاع التعليمي. ومع ذلك ، هذا هو أفضل خيار للطلاب والأكاديميين.
# 4. ديدوز
Dedoose هي أداة تحليل نوعي قائمة على الويب بالكامل. تم تطويره من قبل باحثي جامعة كاليفورنيا لفحص البيانات النوعية والكمية. يمكنه استيراد البيانات من مجموعة متنوعة من النماذج ، بما في ذلك المستندات والصور والصوت والفيديو وجداول البيانات.
# 5. تاجويت
Taguette هو تطبيق تحليل QD مجاني ومفتوح المصدر يتيح لك وضع علامة على بياناتك قبل تصديرها للتحليل. إنه أمر رائع للأفراد الذين يريدون طريقة بسيطة ومجانية لتنظيم بياناتهم لتحليلها.
ما هي البيانات النوعية والأمثلة؟
يصف QD الخصائص أو السمات. يتم جمعها عن طريق الاستبيانات أو المقابلات أو الملاحظة وعادة ما يتم تقديمها في شكل سردي. قد تكون ملاحظات تم جمعها خلال مجموعة مركزة حول جودة المأكولات في مقهى ماك ، أو قد تكون تعليقات من استبيان مفتوح.
ما هي البيانات الكمية والنوعية؟
تعتبر أي معلومات يمكن قياسها كميا أو عدها أو قياسها وتعيين قيمة رقمية لها بيانات كمية. QD وصفية في طبيعتها ويتم التعبير عنها شفهيًا وليس رقميًا.
ما هي الأنواع الثلاثة للبيانات النوعية؟
البيانات التي يمكن الشعور بها أو وصفها تعتبر نوعية. البيانات الثنائية والاسمية والترتيبية هي الأشكال الأساسية الثلاثة من QD. هناك أنواع عديدة من QD ، مثل البيانات من الدراسات والعمل والإحصاءات.
ما هي 5 أمثلة على البيانات النوعية؟
فيما يلي خمسة أمثلة للبيانات النوعية:
- ملاحظات على الملاحظات.
- المقابلات شبه المنظمة.
- الاستطلاع مفتوح العضوية.
- المجلات أو اليوميات التي يحتفظ بها المشاركون.
- حافظات الإثبات.
ما هي البيانات والأمثلة الكمية؟
البيانات الكمية هي المعلومات التي يمكن عدها أو قياسها عدديًا. هناك نوعان من البيانات الكمية: البيانات المنفصلة والبيانات المستمرة. تتضمن البيانات الكمية الطول بالأقدام والعمر بالسنوات والوزن بالجنيه.
ما هو الفرق بين النوعية والكمية مع الأمثلة؟
تشير البيانات الكمية إلى البيانات الرقمية وأي شيء يمكن عده أو قياسه كمياً. QD وصفي ، ويشير إلى الأشياء التي يمكن رؤيتها ولكن لا يمكن قياسها ، مثل الألوان أو المشاعر.
ما هي البيانات الكمية والنوعية وإعطاء بعض الأمثلة على كليهما؟
يشار إلى المعلومات الكمية عادة باسم البيانات ، على الرغم من أنها يمكن أن تشير أيضًا إلى أي شيء آخر غير الأرقام. يستلزم QD تقييمًا وصفيًا باستخدام كلمات الفكرة بدلاً من الأرقام. تتضمن المعلومات النوعية أشياء مثل الجنس واسم الأمة وأنواع الحيوانات والحالة العاطفية. الكميات العددية مثل المقاييس والتكلفة والوزن هي أمثلة على البيانات الكمية.
وفي الختام
يفتح جمع بيانات المستهلك النوعية الباب أمام منجم ذهب محتمل للنمو لشركتك. إذا كنت تعرف ما تفعله به. يكشف QD عن شعور عملائك وماذا يريدون منك. إن فحص تجربة عميلك (CX) ووضع المستهلك في قلب كل ما تفعله سيؤدي بالتأكيد إلى تحقيق أرباح أعلى. لقد غطى هذا الدليل كل ما يمكن معرفته عن العبارة.
- طرق التنبؤ: دليل نهائي للتنبؤ
- عملية تحليل البيانات: الطرق والعملية والأنواع
- تحليل المخاطر: الطرق والأنواع والعملية والأمثلة والإيجابيات والسلبيات
- تعريف توقعات الأعمال ، الطرق ، الأمثلة ، الأنواع (محدث)
- طرق بحث السوق: أفضل 10 طرق بحث فعالة لأي عمل
- محلل حركة مرور المواقع الإلكترونية: أفضل 20+ أداة مجانية في عام 2023
مراجع حسابات
