Todo lo que hacemos digitalmente, desde navegar por la web hasta realizar una compra, deja un rastro de datos. Y los analistas de datos siempre están investigando y examinando ese rastro, buscando formas de usar los datos para hacer mejores juicios. Diferentes tipos de datos están definiendo cada vez más nuestras interacciones en línea, con datos cualitativos (QD), o datos que pueden describirse en descripciones y sentimientos, siendo uno de los más frecuentes y conocidos. Esta guía analiza en profundidad qué son los datos cualitativos (QD), algunos ejemplos y herramientas que ayudarán, qué es el análisis cualitativo y una comparación clara de los datos cualitativos frente a los datos cuantitativos. Entremos en detalles.
¿Qué son los datos cualitativos?
En lugar de números numéricos, los datos cualitativos son descriptivos y se expresan en términos de sentimientos. Debido a que explica los datos, el análisis de datos cualitativos no puede contarse ni medirse. Se refiere a los términos o etiquetas que se utilizan para definir rasgos o atributos específicos.
QD es información que no se puede contar, cuantificar o expresar fácilmente numéricamente. Se deriva de texto, voz e imágenes y se difunde a través de técnicas de visualización de datos como nubes de palabras, mapas conceptuales, bases de datos gráficas, líneas de tiempo e infografías.
El objetivo del análisis de datos cualitativos es averiguar qué acciones toman las personas y qué las motiva a realizar esas actividades. Recopilar y trabajar con este tipo de datos puede llevar mucho tiempo porque requiere que el analista reflexione. Sin embargo, un investigador cualitativo o analista cualitativo es alguien que trabaja con QD. Muchos sectores de investigación, incluidos el cuidado de la salud, los negocios y el marketing, usan software (QDA). QD se conoce como datos categóricos en estadísticas.
Tipos de datos cualitativos
A medida que reducimos la importancia de QD, debe tener en cuenta que existen varias categorías de datos. Los analistas de datos dividen con frecuencia QD en tres categorías:
#1. Datos binarios
Los datos binarios se representan numéricamente mediante una combinación de ceros y unos. Estos datos binarios son el único tipo de datos que una computadora puede comprender y ejecutar directamente. Por lo tanto, los analistas de datos utilizan datos binarios para construir modelos estadísticos que pronostican con qué frecuencia el sujeto de la investigación será positivo o negativo, positivo o negativo, correcto o incorrecto, en una escala de cero.
#2. Datos nominales
Los datos nominales, a menudo conocidos como "datos con nombre y etiquetados" o "datos nominales a escala", se refieren a cualquier tipo de datos utilizados para etiquetar algo sin asignarle un valor numérico. Los datos nominales son utilizados por analistas de datos para descubrir distinciones estadísticamente significativas entre colecciones de QD.
#3. datos ordinales
Los datos ordinales son QD que se han categorizado en un cierto orden o en una escala de rango. El orden de la información cualitativa cuenta más que la diferencia entre cada categoría cuando los investigadores emplean datos ordinales. Los analistas de datos pueden usar los datos ordinales para crear gráficos, mientras que los investigadores pueden usarlos para categorizar grupos según la edad, el género o la clase.
Importancia de los datos cualitativos
QD es útil para determinar la frecuencia de rasgos o atributos específicos. Además, permite a los estadísticos o investigadores definir parámetros para observar conjuntos de datos más grandes. Da a los observadores la capacidad de cuantificar el mundo que les rodea.
QD se trata de los sentimientos o puntos de vista de las personas y cómo se sienten. Mientras que estas opiniones y sentimientos están documentados en datos cuantificables. Ayuda a los investigadores de mercado a comprender el idioma de sus consumidores y a enfrentar el desafío del estudio con éxito y eficiencia.
Ejemplos de datos cualitativos
Hoy, lo más probable es que hayas usado QD. Este tipo de datos se pueden encontrar en su trabajo diario y en las estadísticas de Internet. Estos son algunos ejemplos de datos cualitativos en descripciones, investigaciones, trabajos y estadísticas.
Ejemplos de datos cualitativos en las descripciones
Para respaldar sus teorías e hipótesis, el análisis de datos cualitativos requiere un contexto descriptivo. Aquí hay algunos ejemplos básicos de datos cualitativos descriptivos:
- La pequeña mujer tiene cabello ondulado y ojos azules brillantes.
- La pequeña habitación negra fue atravesada por una deslumbrante luz blanca.
- El pez regordete saltó del agua clara.
- El perro marrón esponjoso escaló la alta valla blanca.
- Una nube suave flotaba a través de un cielo azul brillante.
Ejemplos de datos cualitativos en la investigación
Los analistas pueden construir hipótesis y modelos utilizando métodos de investigación QD y conocimiento contextual. Estas preguntas abiertas y cerradas lo ayudarán a comprender la lógica detrás de sus motivos, frustraciones y acciones en cualquier situación.
Aquí hay algunos ejemplos de recopilación de datos cualitativos en la investigación:
- ¿En qué país trabajas?
- ¿Cuál fue su puesto más reciente?
- ¿Cuál es su ranking en los motores de búsqueda?
- ¿Cómo clasificaría su compra: excelente, terrible o excepcional?
Ejemplos de datos cualitativos en el trabajo
Las observaciones cualitativas son utilizadas por profesionales en una variedad de industrias en su trabajo y estudio. En el lugar de trabajo, los ejemplos de este tipo de datos incluyen:
- Un gerente proporciona retroalimentación constructiva sobre las habilidades de un empleado. “Sus esfuerzos son sólidos y tiene una buena comprensión del conocimiento del producto; sea paciente."
- Un juez anuncia el veredicto a la sala del tribunal. “El hombre fue declarado no culpable y ahora está libre para irse”.
- Un empleado de ventas recopila comentarios de los clientes. “El cliente dijo que el botón de pago no funcionaba”.
- Un instructor proporciona retroalimentación a un estudiante. “Le di una A en este proyecto debido a su compromiso y dedicación a la causa”.
- Un especialista en marketing digital examina la reproducción de una sesión para comprender mejor cómo interactúan los usuarios con su plataforma.
Ejemplos de datos cualitativos en estadística
QD puede proporcionar valiosas estadísticas sobre cualquier sector, grupo de usuarios o producto. Aquí hay algunos ejemplos estadísticos de colecciones de conjuntos de datos cualitativos:
- Para determinar las tablas de tallas de ropa, use la edad, el peso y la altura de una colección de tipos de cuerpo.
- El origen, género y ubicación de una lectura del censo.
- El nombre, cargo y ocupación de los asistentes a la conferencia para ayudar con los correos electrónicos de seguimiento.
Características de los datos cualitativos
QD tiene una amplia gama de calidades. Hay algunas características que se destacan entre otros datos que deben entenderse para un análisis de datos efectivo.
- Descriptivo: caracterizar o categorizar de manera imparcial y objetiva.
- Hay una: proporcionar un relato detallado en palabras.
- Abierto: que carece de un límite o límite fijo.
- No numérico: desprovisto de números.
- Subjetivo: afectado o basado en sentimientos, gustos u opiniones personales.
Estas características pueden ayudarlo a comprender el significado detrás de la ecuación (o, a falta de un término mejor, qué hay detrás de los resultados) en las muestras QD.
Datos Cualitativos vs. Cuantitativos
Los datos cualitativos frente a los cuantitativos son muy diferentes, pero ambos contribuyen por igual al análisis de datos. Por lo tanto, QD suele ser de naturaleza numérica. Puede introducirse en una base de datos y examinarse matemática y estadísticamente. Los datos cuantitativos suelen estar estructurados, pero QD no está estructurado.
Aunque la información obtenida a través del análisis de datos cuantitativos frente a los cualitativos puede ser complementaria, los objetivos para evaluar cada tipo de datos y las herramientas necesarias para obtener información de cada uno son distintos. Un analista de datos cuantitativos encuentra respuestas objetivas a consultas sobre un evento. Un investigador cualitativo, por otro lado, intentaría responder preguntas subjetivas sobre el significado que las personas atribuyen a la misma experiencia.
Aquí está la comparación entre datos cualitativos (QD) y cuantitativos:
- QD es personalizado, detallado y emocional.
- Los datos cuantitativos son contables, medibles y están conectados numéricamente.
- QD nos ayuda a comprender por qué o cómo ocurrieron comportamientos específicos.
- Los datos cuantitativos pueden decirnos cuántos, cuánto o con qué frecuencia sucedió algo.
- QD es subjetivo e individual.
- Los datos cuantitativos son constantes y están en todas partes.
- Los enfoques de investigación cualitativa incluyen observaciones y entrevistas en profundidad.
- Las encuestas y las mediciones fácticas se utilizan en metodologías de investigación cuantitativa.
- QD se estudia categorizando y categorizando los datos.
- Los datos cuantitativos se analizan mediante análisis estadístico.
Análisis Cualitativo de Datos
El análisis de datos cualitativos se puede clasificar como deductivo o inductivo. Analizar sus datos es fundamental ya que ha invertido tiempo y dinero en recopilarlos. Sin embargo, es un paso necesario ya que no querrás quedarte en la oscuridad después de tanto esfuerzo. No existen reglas estrictas y rápidas para evaluar estos datos; todo comienza con la comprensión de sus dos enfoques básicos.
Dos enfoques principales para el análisis de datos cualitativos
#1. Enfoque deductivo
El enfoque de análisis de datos cualitativos deductivos implica examinar datos cualitativos utilizando una estructura preestablecida ideada por el investigador. Las preguntas se pueden utilizar como una guía para el análisis de datos por parte de un investigador. Sin embargo, este método es rápido y simple, y se puede utilizar cuando un investigador tiene una buena idea de las respuestas probables de la muestra de población.
#2. Enfoque inductivo
Por el contrario, el enfoque inductivo de QDA no depende de una estructura preconcebida ni de reglas/marcos básicos establecidos. Es un método extenso y que consume más tiempo para analizar datos cualitativos. Cuando un investigador tiene poco o ningún conocimiento sobre el fenómeno investigado, con frecuencia se aplica un enfoque inductivo.
Las mejores herramientas de análisis de datos cualitativos
Y, como con cualquier cosa, no puede ser efectivo a menos que tenga las herramientas correctas. Aquí hay algunas herramientas para el análisis de datos cualitativos que debe tener en su caja de herramientas:
#1. MAXQDA
MAXQDA es una de las herramientas de análisis de datos que puede realizar análisis cualitativos, cuantitativos y de métodos mixtos. Le permite ingresar datos de una variedad de fuentes, incluidas encuestas, entrevistas y grupos focales, por mencionar algunos. Sin embargo, estos datos se pueden etiquetar y clasificar para su análisis.
#2. ATLAS.ti
ATLAS.ti es también una de las sólidas herramientas de software de análisis de datos cualitativos que puede manejar grandes cantidades de datos textuales, gráficos, de audio y de video. A diferencia de otros software de esta categoría, como Quirkos, ha ido incorporando tecnología de IA.
#3. Peculiaridades
Quirkos se describe a sí mismo como una de las herramientas de software simples para analizar datos cualitativos. Es económico y apreciado en el sector educativo. Sin embargo, esta es la mejor opción para estudiantes y académicos.
#4. dedoose
Dedoose es una herramienta de análisis cualitativo completamente basada en la web. Fue desarrollado por investigadores de la UCLA para examinar datos tanto cualitativos como cuantitativos. Puede importar datos de una variedad de formularios, incluidos documentos, fotos, audio, video y hojas de cálculo.
#5. taguette
Taguette es una aplicación de análisis QD gratuita y de código abierto que le permite etiquetar sus datos antes de exportarlos para su análisis. Es excelente para las personas que desean una forma simple y gratuita de organizar sus datos para el análisis.
¿Qué son los datos cualitativos y ejemplos?
QD describe características o atributos. Se recopila mediante cuestionarios, entrevistas u observación y, por lo general, se presenta en forma narrativa. Pueden ser notas recopiladas durante un grupo de enfoque sobre la calidad de la cocina en Cafe Mac, o pueden ser comentarios de un cuestionario abierto.
¿Qué son los datos cuantitativos y cualitativos?
Cualquier información que pueda cuantificarse, contarse o medirse y asignarse un valor numérico se considera dato cuantitativo. QD es de carácter descriptivo y se expresa verbalmente en lugar de numéricamente.
¿Cuáles son los tres tipos de datos cualitativos?
Los datos que se pueden sentir o describir se consideran cualitativos. Los datos binarios, nominales y ordinales son las tres formas principales de QD. Existen numerosos tipos de QD, como datos de estudios, trabajo y estadísticas.
¿Cuáles son 5 ejemplos de datos cualitativos?
Aquí hay cinco ejemplos de datos cualitativos:
- Notas sobre las observaciones.
- Entrevistas semiestructuradas.
- La encuesta es abierta.
- Diarios o diarios llevados por los participantes.
- Carteras de prueba.
¿Qué son los datos cuantitativos y ejemplos?
Los datos cuantitativos son información que se puede contar o medir numéricamente. Hay dos tipos de datos cuantitativos: datos discretos y datos continuos. Los datos cuantitativos incluyen la altura en pies, la edad en años y el peso en libras.
¿Cuál es la diferencia entre cualitativo y cuantitativo con ejemplos?
Los datos cuantitativos se refieren a datos numéricos y cualquier cosa que se pueda contar o cuantificar. QD es descriptivo y se refiere a cosas que pueden verse pero no medirse, como los colores o los sentimientos.
¿Qué son los datos cuantitativos y cualitativos y dar algunos ejemplos de ambos?
La información cuantitativa se conoce comúnmente como datos, aunque también puede referirse a cualquier otra cosa que no sean números. QD implica una evaluación descriptiva que utiliza palabras de ideas en lugar de números. La información cualitativa incluye cosas como el género, el nombre de la nación, la especie animal y la condición emocional. Las cantidades numéricas, como las medidas, el costo y el peso, son ejemplos de datos cuantitativos.
Conclusión
La recopilación de datos cualitativos de los consumidores abre la puerta a una potencial mina de oro de crecimiento para su empresa. Si sabes lo que estás haciendo con él. QD revela cómo se sienten tus clientes y qué quieren de ti. Examinar la experiencia de su cliente (CX) y poner al consumidor en el centro de todo lo que hace casi seguramente dará como resultado un resultado final más alto. Esta guía ha cubierto todo lo que hay que saber sobre la frase.
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Referencias
