Alles, was wir digital tun, vom Surfen im Internet bis zum Kauf, hinterlässt eine Datenspur. Und Datenanalysten forschen und prüfen diese Spur ständig und suchen nach Möglichkeiten, Daten zu nutzen, um bessere Urteile zu fällen. Verschiedene Arten von Daten definieren immer mehr unserer Online-Interaktionen, wobei qualitative Daten (QD) oder Daten, die in Beschreibungen und Stimmungen beschrieben werden können, zu den am weitesten verbreiteten und bekanntesten gehören. Dieser Leitfaden wirft einen tiefen Blick darauf, was qualitative Daten (QD) sind, einige Beispiele und Tools, die helfen werden, was qualitative Analyse ist, und einen klaren Vergleich zwischen qualitativen Daten und quantitativen Daten. Lassen Sie uns ins Detail gehen.
Was sind qualitative Daten?
Anstelle von numerischen Zahlen sind qualitative Daten beschreibend und werden in Form von Gefühlen ausgedrückt. Da sie die Daten erklärt, kann die qualitative Datenanalyse nicht gezählt oder gemessen werden. Es bezieht sich auf die Begriffe oder Bezeichnungen, die verwendet werden, um bestimmte Merkmale oder Attribute zu definieren.
QD sind Informationen, die nicht gezählt, quantifiziert oder einfach numerisch angegeben werden können. Es wird aus Text, Sprache und Bildern abgeleitet und über Datenvisualisierungstechniken wie Wortwolken, Konzeptkarten, Diagrammdatenbanken, Zeitachsen und Infografiken verbreitet.
Das Ziel der qualitativen Datenanalyse ist es, herauszufinden, welche Handlungen Menschen durchführen und was sie dazu motiviert. Das Sammeln und Arbeiten mit dieser Art von Daten kann zeitaufwändig sein, da der Analyst reflektieren muss. Ein qualitativer Forscher oder qualitativer Analyst ist jedoch jemand, der mit QD arbeitet. Viele Forschungsbereiche, einschließlich Gesundheitswesen, Wirtschaft und Marketing, verwenden (QDA)-Software. QD wird in der Statistik als kategoriale Daten bezeichnet.
Arten qualitativer Daten
Da wir die Bedeutung von QD eingrenzen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass es mehrere Datenkategorien gibt. Datenanalysten unterteilen QD häufig in drei Kategorien:
#1. Binärdaten
Binäre Daten werden numerisch durch eine Kombination aus Nullen und Einsen dargestellt. Diese Binärdaten sind die einzige Art von Daten, die ein Computer direkt verstehen und ausführen kann. Daher verwenden Datenanalysten binäre Daten, um statistische Modelle zu erstellen, die vorhersagen, wie häufig das Forschungsobjekt positiv oder negativ, oben oder unten, richtig oder falsch sein wird – auf einer Skala von null.
#2. Nenndaten
Nominaldaten, oft bekannt als „benannte, gekennzeichnete Daten“ oder „nominale skalierte Daten“, beziehen sich auf jede Art von Daten, die verwendet werden, um etwas zu kennzeichnen, ohne ihm einen numerischen Wert zuzuweisen. Die nominalen Daten werden von Datenanalysten verwendet, um statistisch signifikante Unterschiede zwischen Sammlungen von QD zu entdecken.
#3. Ordinale Daten
Ordinale Daten sind QD, die in einer bestimmten Reihenfolge oder auf einer Rangskala kategorisiert wurden. Die Reihenfolge der qualitativen Informationen zählt mehr als der Unterschied zwischen den einzelnen Kategorien, wenn Forscher ordinale Daten verwenden. Ordinale Daten können von Datenanalysten zum Erstellen von Diagrammen verwendet werden, während Forscher sie verwenden können, um Gruppen nach Alter, Geschlecht oder Klasse zu kategorisieren.
Bedeutung qualitativer Daten
QD ist nützlich, um die Häufigkeit bestimmter Merkmale oder Attribute zu bestimmen. Außerdem ermöglicht es Statistikern oder Forschern, Parameter für die Beobachtung größerer Datensätze zu definieren. Es gibt Beobachtern die Möglichkeit, die Welt um sie herum zu quantifizieren.
Bei QD geht es um die Gefühle oder Ansichten von Menschen und wie sie sich fühlen. Wohingegen diese Ansichten und Gefühle in quantifizierbaren Daten dokumentiert werden. Es unterstützt Marktforscher dabei, die Sprache ihrer Konsumenten zu verstehen und die Studienherausforderung erfolgreich und effizient zu meistern.
Beispiele für qualitative Daten
Heute haben Sie höchstwahrscheinlich QD verwendet. Diese Art von Daten finden Sie in Ihrer täglichen Arbeit und in Statistiken im gesamten Internet. Hier sind einige Beispiele für qualitative Daten in Beschreibungen, Forschung, Arbeit und Statistiken.
Qualitative Datenbeispiele in Beschreibungen
Zur Untermauerung ihrer Theorien und Hypothesen erfordert die qualitative Datenanalyse einen beschreibenden Kontext. Hier sind einige grundlegende deskriptive qualitative Datenbeispiele:
- Die zierliche Frau hat welliges Haar und strahlend blaue Augen.
- Der kleine schwarze Raum wurde von einem blendend weißen Licht durchdrungen.
- Der pralle Fisch sprang aus dem klaren Wasser.
- Der flauschige braune Hund erklomm den hohen weißen Zaun.
- Eine sanfte Wolke schwebte durch einen strahlend blauen Himmel.
Qualitative Datenbeispiele in der Forschung
Analysten können Hypothesen und Modelle unter Verwendung von QD-Forschungsmethoden und Kontextwissen konstruieren. Diese offenen und geschlossenen Fragen helfen Ihnen, die Logik hinter Ihren Motiven, Frustrationen und Handlungen in jeder Situation zu verstehen.
Hier sind einige Beispiele für qualitative Datenerhebung in der Forschung:
- In welchem Land arbeiten Sie?
- Was war Ihre letzte Position?
- Wie ist Ihr Suchmaschinen-Ranking?
- Wie würden Sie Ihren Kauf einstufen: ausgezeichnet, schrecklich oder hervorragend?
Qualitative Datenbeispiele bei der Arbeit
Qualitative Beobachtungen werden von Fachleuten in einer Vielzahl von Branchen in Beruf und Studium eingesetzt. Am Arbeitsplatz sind Beispiele für diese Art von Daten:
- Ein Manager gibt konstruktives Feedback zu den Fähigkeiten eines Mitarbeiters. „Ihre Bemühungen sind solide und Sie haben ein gutes Verständnis der Produktkenntnisse; hab einfach Geduld."
- Ein Richter verkündet das Urteil im Gerichtssaal. „Der Mann wurde für nicht schuldig befunden und kann nun gehen.“
- Ein Vertriebsmitarbeiter sammelt Kundenfeedback. „Der Kunde sagte, der Check-out-Button funktionierte nicht.“
- Ein Lehrer gibt einem Schüler Feedback. „Ich habe Ihnen für dieses Projekt eine Eins gegeben, wegen Ihres Engagements und Ihrer Hingabe für die Sache.“
- Ein digitaler Vermarkter untersucht eine Sitzungswiedergabe, um besser zu verstehen, wie Benutzer mit ihrer Plattform interagieren.
Qualitative Datenbeispiele in der Statistik
QD kann wertvolle Statistiken zu jedem Sektor, jeder Benutzergruppe oder jedem Produkt liefern. Hier sind einige statistische Beispiele qualitativer Datensatzsammlungen:
- Um Kleidergrößentabellen zu bestimmen, verwenden Sie Alter, Gewicht und Größe einer Sammlung von Körpertypen.
- Herkunft, Geschlecht und Ort einer Volkszählung.
- Name, Titel und Beruf der Konferenzteilnehmer, um bei Folge-E-Mails zu helfen.
Merkmale qualitativer Daten
QD hat ein breites Spektrum an Qualitäten. Es gibt einige Merkmale, die sich von anderen Daten abheben, die für eine effektive Datenanalyse verstanden werden sollten.
- Repräsentative: nicht wertende und objektive Charakterisierung oder Kategorisierung.
- Detailliert: eine detaillierte Beschreibung in Worten liefern.
- Offen beendet: ohne eine feste Grenze oder Grenze.
- Nicht numerisch: ohne Zahlen.
- Subjektiv: beeinflusst oder basierend auf persönlichen Gefühlen, Vorlieben oder Meinungen.
Diese Eigenschaften können Ihnen helfen, die Bedeutung hinter der Gleichung – oder, in Ermangelung eines besseren Begriffs, was hinter den Ergebnissen steckt – in QD-Proben zu verstehen.
Qualitative vs. quantitative Daten
Qualitative vs. quantitative Daten sind sehr unterschiedlich, aber beide tragen gleichermaßen zur Datenanalyse bei. Daher ist QD normalerweise numerischer Natur. Es kann in eine Datenbank eingegeben und mathematisch-statistisch untersucht werden. Quantitative Daten sind typischerweise strukturiert, aber QD ist unstrukturiert.
Obwohl die durch quantitative und qualitative Datenanalyse gewonnenen Informationen komplementär sein können, sind die Ziele für die Bewertung jeder Art von Daten und die Werkzeuge, die erforderlich sind, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen, unterschiedlich. Ein quantitativer Datenanalyst findet objektive Antworten auf Anfragen zu einem Ereignis. Ein qualitativer Forscher hingegen würde darauf abzielen, subjektive Fragen über die Bedeutung zu beantworten, die Menschen derselben Erfahrung zuschreiben.
Hier ist der Vergleich zwischen qualitativen (QD) vs. quantitativen Daten:
- QD ist personalisiert, detailliert und emotional.
- Quantitative Daten sind zählbar, messbar und numerisch verbunden.
- QD hilft uns zu verstehen, warum oder wie bestimmte Verhaltensweisen aufgetreten sind.
- Quantitative Daten können uns sagen, wie viele, wie viel oder wie oft etwas passiert ist.
- QD ist subjektiv und individuell.
- Quantitative Daten sind konstant und überall.
- Qualitative Forschungsansätze umfassen Beobachtungen und Tiefeninterviews.
- Umfragen und faktische Messungen werden in quantitativen Forschungsmethoden verwendet.
- QD wird untersucht, indem die Daten kategorisiert und kategorisiert werden.
- Quantitative Daten werden mithilfe statistischer Analysen analysiert.
Qualitative Datenanalyse
Qualitative Datenanalyse kann als deduktiv oder induktiv klassifiziert werden. Die Analyse Ihrer Daten ist von entscheidender Bedeutung, da Sie Zeit und Geld in die Erfassung investiert haben. Dies ist jedoch ein notwendiger Schritt, da Sie nach so viel Aufwand nicht im Dunkeln tappen möchten. Es gibt keine festen Regeln für die Bewertung dieser Daten; Alles beginnt mit dem Verständnis seiner zwei grundlegenden Ansätze.
Zwei Hauptansätze zur qualitativen Datenanalyse
#1. Deduktive Vorgehensweise
Der Ansatz der deduktiven qualitativen Datenanalyse beinhaltet die Untersuchung qualitativer Daten anhand einer vorgegebenen Struktur, die vom Forscher entwickelt wurde. Die Fragen können als Leitfaden für die Datenanalyse durch einen Forscher verwendet werden. Diese Methode ist jedoch schnell und einfach und kann verwendet werden, wenn ein Forscher ein gutes Gespür für die wahrscheinlichen Antworten der Stichprobenpopulation hat.
#2. Induktiver Ansatz
Im Gegensatz dazu ist der induktive QDA-Ansatz nicht von einer vorgefassten Struktur oder festgelegten Grundregeln/Frameworks abhängig. Es ist eine zeitaufwändigere und umfangreichere Methode zur Analyse qualitativer Daten. Wenn ein Forscher wenig oder gar kein Wissen über das untersuchte Phänomen hat, wird häufig ein induktiver Ansatz angewendet.
Beste qualitative Datenanalyse-Tools
Und wie bei allem können Sie nur dann effektiv sein, wenn Sie die richtigen Werkzeuge haben. Hier sind ein paar Tools zur qualitativen Datenanalyse, die Sie in Ihrem Werkzeugkasten haben sollten:
#1. MAXQDA
MAXQDA ist eines der Datenanalyse-Tools, das qualitative, quantitative und Mixed-Method-Analysen durchführen kann. Sie können Daten aus einer Vielzahl von Quellen eingeben, darunter Umfragen, Interviews und Fokusgruppen, um nur einige zu nennen. Diese Daten können dann jedoch für die Analyse markiert und klassifiziert werden.
#2. ATLAS.ti
ATLAS.ti ist auch eines der robusten Softwaretools zur qualitativen Datenanalyse, das große Mengen an Text-, Grafik-, Audio- und Videodaten verarbeiten kann. Im Gegensatz zu anderer Software in dieser Kategorie, wie z. B. Quirkos, hat sie nach und nach KI-Technologie integriert.
#3. Macken
Quirkos beschreibt sich selbst als eines der einfachen Software-Tools zur Analyse qualitativer Daten. Es ist preiswert und im Bildungsbereich sehr beliebt. Dies ist jedoch die beste Option für Studenten und Akademiker.
#4. Entgiften
Dedoose ist ein vollständig webbasiertes qualitatives Analysetool. Es wurde von UCLA-Forschern entwickelt, um sowohl qualitative als auch quantitative Daten zu untersuchen. Es kann Daten aus einer Vielzahl von Formularen importieren, darunter Dokumente, Fotos, Audio, Video und Tabellenkalkulationen.
#5. Tagebuch
Taguette ist eine kostenlose Open-Source-QD-Analyseanwendung, mit der Sie Ihre Daten markieren können, bevor Sie sie zur Analyse exportieren. Es eignet sich hervorragend für Personen, die eine einfache und kostenlose Möglichkeit suchen, ihre Daten für die Analyse zu organisieren.
Was sind qualitative Daten und Beispiele?
QD beschreibt Eigenschaften oder Attribute. Es wird durch Fragebögen, Interviews oder Beobachtungen gesammelt und wird typischerweise in narrativer Form präsentiert. Das können Notizen sein, die während einer Fokusgruppe zur Qualität der Küche im Cafe Mac gesammelt wurden, oder es könnten Kommentare aus einem offenen Fragebogen sein.
Was sind quantitative und qualitative Daten?
Als quantitative Daten gelten alle Informationen, die quantifiziert, gezählt oder gemessen und einem numerischen Wert zugeordnet werden können. QD hat beschreibenden Charakter und wird eher verbal als numerisch ausgedrückt.
Was sind die drei Arten von qualitativen Daten?
Daten, die gefühlt oder beschrieben werden können, werden als qualitativ betrachtet. Binäre, nominale und ordinale Daten sind die drei primären Formen von QD. Es gibt zahlreiche Arten von QD, wie z. B. Daten aus Studium, Arbeit und Statistiken.
Was sind 5 Beispiele für qualitative Daten?
Hier sind fünf qualitative Datenbeispiele:
- Anmerkungen zu Beobachtungen.
- Interviews, die halbstrukturiert sind.
- Die Umfrage ist ergebnisoffen.
- Zeitschriften oder Tagebücher, die von den Teilnehmern geführt werden.
- Beweismappen.
Was sind quantitative Daten und Beispiele?
Quantitative Daten sind Informationen, die gezählt oder numerisch gemessen werden können. Es gibt zwei Arten von quantitativen Daten: diskrete Daten und kontinuierliche Daten. Quantitative Daten umfassen Körpergröße in Fuß, Alter in Jahren und Gewicht in Pfund.
Was ist der Unterschied zwischen qualitativ und quantitativ mit Beispielen?
Quantitative Daten beziehen sich auf numerische Daten und alles, was gezählt oder quantifiziert werden kann. QD ist beschreibend und bezieht sich auf Dinge, die zwar gesehen, aber nicht gemessen werden können, wie Farben oder Gefühle.
Was sind quantitative und qualitative Daten und geben Sie einige Beispiele für beides?
Quantitative Informationen werden allgemein als Daten bezeichnet, obwohl sie sich auch auf alles andere als Zahlen beziehen können. QD beinhaltet eine beschreibende Bewertung unter Verwendung von Ideenwörtern anstelle von Zahlen. Zu den qualitativen Informationen gehören Dinge wie Geschlecht, Name der Nation, Tierart und emotionaler Zustand. Numerische Größen wie Maße, Kosten und Gewicht sind Beispiele für quantitative Daten.
Zusammenfassung
Das Sammeln qualitativer Verbraucherdaten öffnet die Tür zu einer potenziellen Wachstumsgoldmine für Ihr Unternehmen. Wenn man weiß, was man damit macht. QD zeigt, wie sich Ihre Kunden fühlen und was sie von Ihnen wollen. Wenn Sie die Erfahrung Ihrer Kunden (CX) untersuchen und den Verbraucher in den Mittelpunkt all Ihrer Aktivitäten stellen, wird dies mit ziemlicher Sicherheit zu einem höheren Gewinn führen. Dieser Leitfaden hat alles abgedeckt, was es über den Ausdruck zu wissen gibt.
- PROGNOSEMETHODEN: Definitiver Leitfaden zur Prognose
- DATENANALYSEPROZESS: Methoden, Prozesse und Typen
- Risikoanalyse: Methoden, Typen, Prozess, Beispiele, Vor- und Nachteile
- Business Forecasting Definition, Methoden, Beispiele, Typen (aktualisiert)
- MARKTFORSCHUNGSMETHODEN: Die 10 effektivsten Forschungsmethoden für jedes Unternehmen
- WEBSITE TRAFFIC ANALYZER: Top 20+ kostenlose Tools im Jahr 2023
Bibliographie
