Tutto ciò che facciamo digitalmente, dalla navigazione sul Web all'acquisto, lascia una traccia di dati. E gli analisti di dati sono sempre alla ricerca e al vaglio di quel percorso, alla ricerca di modi per utilizzare i dati per formulare giudizi migliori. Diversi tipi di dati stanno definendo sempre più le nostre interazioni online, con dati qualitativi (QD), o dati che possono essere descritti in descrizioni e sentimenti, essendo uno dei più diffusi e conosciuti. Questa guida approfondisce cosa sono i dati qualitativi (QD), alcuni esempi e strumenti utili, cos'è l'analisi qualitativa e un chiaro confronto tra dati qualitativi e dati quantitativi. Entriamo nel dettaglio.
Cosa sono i dati qualitativi?
Invece di numeri numerici, i dati qualitativi sono descrittivi ed espressi in termini di sentimenti. Poiché spiega i dati, l'analisi qualitativa dei dati non può essere conteggiata o misurata. Si riferisce ai termini o alle etichette utilizzate per definire tratti o attributi specifici.
QD è un'informazione che non può essere conteggiata, quantificata o facilmente dichiarata numericamente. È derivato da testo, voce e immagini ed è diffuso tramite tecniche di visualizzazione dei dati come nuvole di parole, mappe concettuali, database di grafici, linee temporali e infografiche.
L'obiettivo dell'analisi qualitativa dei dati è scoprire quali azioni intraprendono le persone e cosa le motiva a svolgere tali attività. La raccolta e l'utilizzo di questo tipo di dati può richiedere molto tempo perché richiede all'analista di riflettere. Tuttavia, un ricercatore qualitativo o un analista qualitativo è qualcuno che lavora con QD. Molti settori di ricerca, tra cui sanità, affari e marketing, utilizzano software (QDA). QD è indicato come dati categorici nelle statistiche.
Tipi di dati qualitativi
Mentre restringiamo il significato di QD, dovresti essere consapevole che ci sono diverse categorie di dati. Gli analisti di dati dividono spesso la QD in tre categorie:
#1. Dati binari
I dati binari sono rappresentati numericamente da una combinazione di zeri e uno. Questi dati binari sono l'unico tipo di dati che un computer può comprendere ed eseguire direttamente. Pertanto, gli analisti di dati utilizzano i dati binari per costruire modelli statistici che prevedono la frequenza con cui il soggetto della ricerca sarà positivo o negativo, su o giù, corretto o sbagliato, su una scala pari a zero.
#2. Dati nominali
I dati nominali, spesso noti come "dati con nome, etichettati" o "dati nominali in scala", si riferiscono a qualsiasi tipo di dati utilizzati per etichettare qualcosa senza assegnargli un valore numerico. I dati nominali vengono utilizzati dagli analisti di dati per scoprire distinzioni statisticamente significative tra raccolte di QD.
#3. Dati ordinali
I dati ordinali sono QD che sono stati classificati in un certo ordine o su una scala di intervallo. L'ordine delle informazioni qualitative conta più della differenza tra ciascuna categoria quando i ricercatori utilizzano dati ordinali. I dati ordinali possono essere utilizzati dagli analisti di dati per creare grafici, mentre i ricercatori possono utilizzarli per classificare i gruppi in base all'età, al sesso o alla classe.
Importanza dei dati qualitativi
QD è utile per determinare la frequenza di tratti o attributi specifici. Inoltre, consente agli statistici o ai ricercatori di definire parametri per l'osservazione di set di dati più grandi. Offre agli osservatori la capacità di quantificare il mondo che li circonda.
QD riguarda i sentimenti o le opinioni delle persone e come si sentono. Considerando che, questi punti di vista e sentimenti sono documentati in dati quantificabili. Aiuta i ricercatori di mercato a comprendere il linguaggio dei loro consumatori e ad affrontare la sfida dello studio con successo ed efficienza.
Esempi di dati qualitativi
Oggi, molto probabilmente hai usato QD. Questo tipo di dati può essere trovato nel tuo lavoro quotidiano e nelle statistiche su Internet. Ecco alcuni esempi di dati qualitativi in descrizioni, ricerche, lavori e statistiche.
Esempi di dati qualitativi nelle descrizioni
Per supportare le sue teorie e ipotesi, l'analisi qualitativa dei dati richiede un contesto descrittivo. Ecco alcuni esempi di dati qualitativi descrittivi di base:
- La donna minuta ha i capelli mossi e gli occhi azzurri.
- La piccola stanza nera era attraversata da una luce bianca abbagliante.
- Il grasso pesce balzò dall'acqua limpida.
- Il soffice cane marrone scavalcò l'alto recinto bianco.
- Una dolce nuvola fluttuava attraverso un cielo blu brillante.
Esempi di dati qualitativi nella ricerca
Gli analisti possono costruire ipotesi e modelli utilizzando metodi di ricerca QD e conoscenze contestuali. Queste domande aperte e chiuse ti aiuteranno a capire la logica dietro le tue motivazioni, frustrazioni e azioni in ogni situazione.
Ecco alcuni esempi di raccolta di dati qualitativi nella ricerca:
- In quale paese lavori?
- Qual è stata la tua posizione più recente?
- Qual è il tuo posizionamento sui motori di ricerca?
- Come classificheresti il tuo acquisto: eccellente, terribile o eccezionale?
Esempi di dati qualitativi al lavoro
Le osservazioni qualitative sono utilizzate da professionisti in una varietà di settori nel loro lavoro e studio. Sul posto di lavoro, esempi di questo tipo di dati includono:
- Un manager fornisce un feedback costruttivo sulle capacità di un dipendente. “I tuoi sforzi sono solidi e hai una buona conoscenza della conoscenza del prodotto; Sii paziente."
- Un giudice annuncia il verdetto in aula. "L'uomo è stato dichiarato non colpevole ed è ora libero di andare".
- Un addetto alle vendite raccoglie il feedback dei clienti. "Il cliente ha detto che il pulsante di check-out non ha funzionato."
- Un istruttore fornisce feedback a uno studente. "Ti ho dato una A su questo progetto per il tuo impegno e la tua dedizione alla causa."
- Un marketer digitale esamina il replay di una sessione per capire meglio come gli utenti interagiscono con la loro piattaforma.
Esempi di dati qualitativi in statistica
QD può fornire preziose statistiche su qualsiasi settore, gruppo di utenti o prodotto. Ecco alcuni esempi statistici di raccolte di set di dati qualitativi:
- Per determinare le tabelle delle taglie dei vestiti, usa l'età, il peso e l'altezza di una raccolta di tipi di corporatura.
- Origine, sesso e posizione di una lettura del censimento.
- Il nome, il titolo e l'occupazione dei partecipanti alla conferenza per aiutare con le e-mail di follow-up.
Caratteristiche dei dati qualitativi
QD ha una vasta gamma di qualità. Ci sono alcune caratteristiche che si distinguono tra gli altri dati che dovrebbero essere compresi per un'analisi dei dati efficace.
- Descrittivo: caratterizzare o categorizzare in modo non giudicante e oggettivo.
- Dettagliato: fornire un resoconto dettagliato a parole.
- Senza limiti precisi: privo di un limite fisso o confine.
- Non numerico: privo di numeri.
- Soggettivo: influenzato o basato su sentimenti, gusti o opinioni personali.
Queste caratteristiche possono aiutarti a comprendere il significato dietro l'equazione o, in mancanza di un termine migliore, cosa c'è dietro i risultati nei campioni QD.
Dati qualitativi e quantitativi
I dati qualitativi e quantitativi sono molto diversi, ma entrambi contribuiscono allo stesso modo all'analisi dei dati. Quindi, QD è solitamente di natura numerica. Può essere inserito in un database ed esaminato matematicamente e statisticamente. I dati quantitativi sono tipicamente strutturati, ma QD non è strutturato.
Sebbene le informazioni ottenute attraverso l'analisi quantitativa e qualitativa dei dati possano essere complementari, gli obiettivi per valutare ciascun tipo di dati e gli strumenti necessari per acquisire informazioni da ciascuno sono distinti. Un analista di dati quantitativi trova risposte obiettive alle domande riguardanti un evento. Un ricercatore qualitativo, d'altra parte, mirerebbe a rispondere a domande soggettive sul significato che le persone attribuiscono alla stessa esperienza.
Ecco il confronto tra dati qualitativi (QD) e quantitativi:
- QD è personalizzato, dettagliato ed emotivo.
- I dati quantitativi sono numerabili, misurabili e collegati numericamente.
- QD ci aiuta a capire perché o come si sono verificati comportamenti specifici.
- I dati quantitativi possono dirci quanti, quanto o con quale frequenza è successo qualcosa.
- QD è soggettivo e individuale.
- I dati quantitativi sono costanti e ovunque.
- Gli approcci di ricerca qualitativa includono osservazioni e interviste in profondità.
- Indagini e misurazioni fattuali sono utilizzate nelle metodologie di ricerca quantitativa.
- La QD viene studiata categorizzando e categorizzando i dati.
- I dati quantitativi vengono analizzati utilizzando l'analisi statistica.
Analisi qualitativa dei dati
L'analisi qualitativa dei dati può essere classificata come deduttiva o induttiva. L'analisi dei dati è fondamentale poiché hai investito tempo e denaro per raccoglierli. Tuttavia, è un passaggio necessario poiché non vuoi essere lasciato all'oscuro dopo aver fatto così tanti sforzi. Non ci sono regole ferree per valutare questi dati; tutto inizia con la comprensione dei suoi due approcci di base.
Due principali approcci all'analisi qualitativa dei dati
#1. Approccio deduttivo
L'approccio di analisi dei dati qualitativi deduttivi comporta l'esame dei dati qualitativi utilizzando una struttura preimpostata ideata dal ricercatore. Le domande possono essere utilizzate come guida per l'analisi dei dati da parte di un ricercatore. Tuttavia, questo metodo è rapido e semplice e può essere utilizzato quando un ricercatore ha un buon senso delle probabili risposte della popolazione campione.
#2. Approccio induttivo
Al contrario, l'approccio QDA induttivo non dipende da una struttura precostituita o da regole/quadri di base stabiliti. È un metodo più lungo ed esteso per analizzare i dati qualitativi. Quando un ricercatore ha poca o nessuna conoscenza del fenomeno indagato, viene spesso applicato un approccio induttivo.
I migliori strumenti di analisi qualitativa dei dati
E, come con qualsiasi cosa, non puoi essere efficace se non hai gli strumenti giusti. Ecco alcuni strumenti per l'analisi qualitativa dei dati che dovresti avere nella tua cassetta degli attrezzi:
#1. MAXQDA
MAXQDA è uno degli strumenti di analisi dei dati in grado di eseguire analisi qualitative, quantitative e con metodi misti. Ti consente di inserire dati da una varietà di fonti, inclusi sondaggi, interviste e focus group, solo per citarne alcuni. Tuttavia, questi dati possono essere etichettati e classificati per l'analisi.
#2. ATLAS.ti
ATLAS.ti è anche uno dei solidi strumenti software di analisi qualitativa dei dati in grado di gestire grandi quantità di dati testuali, grafici, audio e video. A differenza di altri software di questa categoria, come Quirkos, ha gradualmente incorporato la tecnologia AI.
#3. Stranezze
Quirkos si descrive come uno dei semplici strumenti software per l'analisi dei dati qualitativi. È poco costoso e ben voluto nel settore educativo. Tuttavia, questa è l'opzione migliore per studenti e accademici.
#4. Dedoose
Dedoose è uno strumento di analisi qualitativa completamente web-based. È stato sviluppato dai ricercatori dell'UCLA per esaminare dati sia qualitativi che quantitativi. Può importare dati da una varietà di moduli, inclusi documenti, foto, audio, video e fogli di calcolo.
#5. Taguette
Taguette è un'applicazione di analisi QD gratuita e open source che ti consente di contrassegnare i tuoi dati prima di esportarli per l'analisi. È ottimo per le persone che desiderano un modo semplice e gratuito per organizzare i propri dati per l'analisi.
Cosa sono i dati qualitativi e gli esempi?
QD descrive caratteristiche o attributi. Viene raccolto da questionari, interviste o osservazioni ed è tipicamente presentato in forma narrativa. Potrebbero essere appunti raccolti durante un focus group sulla qualità della cucina al Cafe Mac, o potrebbero essere commenti di un questionario a risposta aperta.
Cosa sono i dati quantitativi e qualitativi?
Qualsiasi informazione che può essere quantificata, contata o misurata e assegnata a un valore numerico è considerata un dato quantitativo. QD ha un carattere descrittivo ed è espresso verbalmente piuttosto che numericamente.
Quali sono i tre tipi di dati qualitativi?
I dati che possono essere sentiti o descritti sono considerati qualitativi. I dati binari, nominali e ordinali sono le tre forme principali di QD. Esistono numerosi tipi di QD, come i dati di studi, lavoro e statistiche.
Quali sono 5 esempi di dati qualitativi?
Ecco cinque esempi di dati qualitativi:
- Note sulle osservazioni.
- Interviste semi-strutturate.
- Il sondaggio è a risposta aperta.
- Riviste o diari tenuti dai partecipanti.
- Portafogli di prova.
Cosa sono i dati quantitativi e gli esempi?
I dati quantitativi sono informazioni che possono essere contate o misurate numericamente. Esistono due tipi di dati quantitativi: dati discreti e dati continui. I dati quantitativi includono altezza in piedi, età in anni e peso in libbre.
Qual è la differenza tra qualitativo e quantitativo con esempi?
I dati quantitativi si riferiscono a dati numerici e a tutto ciò che può essere contato o quantificato. QD è descrittivo e si riferisce a cose che possono essere viste ma non misurate, come colori o sentimenti.
Cosa sono i dati quantitativi e qualitativi e fornisci alcuni esempi di entrambi?
Le informazioni quantitative sono comunemente indicate come dati, sebbene possano anche riferirsi a qualsiasi cosa diversa dai numeri. QD comporta una valutazione descrittiva che utilizza parole idea piuttosto che numeri. Le informazioni qualitative includono cose come sesso, nome della nazione, specie animali e condizione emotiva. Quantità numeriche come misure, costo e peso sono esempi di dati quantitativi.
Conclusione
La raccolta di dati qualitativi sui consumatori apre le porte a una potenziale miniera d'oro di crescita per la tua azienda. Se sai cosa ci stai facendo. QD rivela come si sentono i tuoi clienti e cosa vogliono da te. Esaminare l'esperienza del cliente (CX) e mettere il consumatore al centro di tutto ciò che fai quasi sicuramente si tradurrà in una linea di fondo più elevata. Questa guida ha trattato tutto ciò che c'è da sapere sulla frase.
- METODI DI PREVISIONE: Guida Definitiva alla Previsione
- PROCESSO DI ANALISI DEI DATI: metodi, processi e tipi
- Analisi del rischio: metodi, tipi, processo, esempi, pro e contro
- Definizione, metodi, esempi, tipi di previsioni aziendali (aggiornato)
- METODI DI RICERCA DI MERCATO: I 10 migliori metodi di ricerca efficaci per qualsiasi azienda
- ANALIZZATORE DEL TRAFFICO DEL SITO WEB: I 20+ migliori strumenti gratuiti nel 2023
Riferimenti
