Web の閲覧から購入まで、私たちがデジタルで行うすべてのことは、データ トレイルを残します。 そして、データ アナリストは常にその軌跡を調査および精査し、データを使用してより良い判断を下す方法を探しています。 さまざまな種類のデータが、質的データ (QD)、または説明や感情で説明できるデータを使用して、ますます多くのオンライン インタラクションを定義しており、最も一般的でよく知られているデータの XNUMX つです。 このガイドでは、定性データ (QD) とは何か、役立つ例とツール、定性分析とは何か、定性データと定量データの明確な比較について詳しく説明します。 詳しく見ていきましょう。
定性データとは
数値の代わりに、定性的データは説明的であり、感情の観点から表現されます。 定性的データ分析はデータを説明するものであるため、集計したり測定したりすることはできません。 これは、特定の特性または属性を定義するために使用される用語またはラベルを指します。
QD は、集計、定量化、または簡単に数値化できない情報です。 テキスト、音声、画像から派生し、ワード クラウド、コンセプト マップ、グラフ データベース、タイムライン、インフォグラフィックなどのデータ視覚化手法を介して配布されます。
定性的なデータ分析の目的は、人々がどのような行動をとり、その行動を行う動機を明らかにすることです。 このタイプのデータの収集と処理は、分析者が反映する必要があるため、時間がかかる可能性があります。 ただし、質的研究者または質的分析者は、QD を扱う人です。 ヘルスケア、ビジネス、マーケティングなど、多くの研究分野で (QDA) ソフトウェアが使用されています。 QD は、統計ではカテゴリデータと呼ばれます。
定性的データの種類
QD の重要性を絞り込むと、いくつかのデータ カテゴリがあることに注意する必要があります。 データ アナリストは、QD を次の XNUMX つのカテゴリに分類することがよくあります。
＃1。 バイナリデータ
バイナリ データは、XNUMX と XNUMX の組み合わせで数値的に表されます。 このバイナリ データは、コンピュータが直接理解して実行できる唯一のデータ タイプです。 したがって、データ アナリストは、バイナリ データを利用して、調査対象がどのくらいの頻度で正または負、正または負になるか、正しいか間違っているかをゼロのスケールで予測する統計モデルを構築します。
＃2。 公称データ
名目データは、「名前付きラベル付きデータ」または「名義スケール データ」として知られることが多く、数値を割り当てずに何かにラベルを付けるために使用されるあらゆる種類のデータを指します。 公称データは、データ アナリストが QD のコレクション間の統計的に有意な違いを発見するために使用されます。
＃3。 順序データ
順序データは、特定の順序または範囲スケールで分類された QD です。 研究者が順序データを使用する場合、質的情報の順序は、各カテゴリ間の違いよりも重要です。 序数データは、データ アナリストがチャートを作成するために使用する場合があり、研究者はそれを使用して、年齢、性別、またはクラスに基づいてグループを分類する場合があります。
定性的データの重要性
QD は、特定の特性または属性の頻度を決定するのに役立ちます。 また、統計学者や研究者は、より大きなデータセットを観察するためのパラメーターを定義できます。 これにより、観察者は周囲の世界を定量化することができます。
QD は、人々の感情や見解、および彼らがどのように感じるかに関するものです。 一方、これらの見解や感情は、定量化可能なデータに記録されています。 これは、市場調査員が消費者の言語を理解し、調査の課題に効果的かつ効率的に対処するのに役立ちます。
定性的データの例
今日、あなたはおそらく QD を使っていたでしょう。 このタイプのデータは、日常業務やインターネット上の統計で見つけることができます。 説明、研究、仕事、統計における質的データの例をいくつか示します。
説明における定性的データの例
その理論と仮説を裏付けるために、質的データ分析には説明的な文脈が必要です。 以下に、基本的な記述的定性データの例をいくつか示します。
- 小柄な女性はウェーブのかかった髪と鮮やかな青い目をしています。
- 小さな黒い部屋は、まばゆいばかりの白い光に貫かれていました。
- ふっくらとした魚が澄んだ水から飛び出しました。
- ふかふかの茶色い犬が高い白い柵をよじ登った。
- 真っ青な空に優しい雲が浮かんでいました。
研究における定性データの例
アナリストは、QD 研究方法と文脈知識を使用して仮説とモデルを構築できます。 これらのオープンエンド型およびクローズドエンド型の質問は、あらゆる状況での動機、欲求不満、および行動の背後にある論理を理解するのに役立ちます.
以下に、研究で収集する定性データの例をいくつか示します。
- どこの国で働いていますか？
- 最近のポジションは？
- あなたの検索エンジンランキングは？
- 購入した商品をどのようにランク付けしますか: 優れた、ひどい、または傑出した?
職場での質的データの例
定性的な観察は、さまざまな業界の専門家が仕事や研究に使用しています。 職場では、このタイプのデータの例は次のとおりです。
- マネージャは、従業員の能力について建設的なフィードバックを提供します。 「あなたの努力は確かで、製品知識をよく理解しています。 ただ我慢して。"
- 裁判官が法廷で評決を発表します。 「その男は無罪であることが判明し、現在は自由に外出できます。」
- 営業担当者が顧客からのフィードバックを収集します。 「顧客は、チェックアウト ボタンが機能しないと言いました。」
- インストラクターが生徒にフィードバックを提供します。 「このプロジェクトに対するあなたのコミットメントと献身のおかげで、私はあなたに A を与えました。」
- デジタル マーケティング担当者は、ユーザーがプラットフォームとどのように対話するかをよりよく理解するために、セッション リプレイを調べます。
統計における質的データの例
QD は、あらゆるセクター、ユーザー グループ、または製品に関する貴重な統計を提供できます。 以下は、質的データ セット コレクションの統計の例です。
- 服のサイズ表を決定するには、体型のコレクションの年齢、体重、身長を使用します。
- 国勢調査の起源、性別、場所。
- フォローアップ メールに役立つ会議参加者の名前、役職、職業。
定性的データの特徴
QDにはさまざまな性質があります。 効果的なデータ分析のために理解する必要がある、他のデータの中で際立っている特徴がいくつかあります。
- 記述的: 判断力のない客観的な方法で特徴付けまたは分類すること。
- 詳しい: 詳細な説明を言葉で提供します。
- オープンエンド: 一定の制限または境界がありません。
- 非数値: 数字がない。
- 主観的: 個人的な感情、好み、または意見に影響を受ける、またはそれらに基づく。
これらの特性は、方程式の背後にある意味を理解するのに役立ちます。より適切な用語がない場合は、QD サンプルの結果の背後にあるものを理解するのに役立ちます。
質的データと量的データ
定性的データと定量的データは大きく異なりますが、どちらもデータ分析に等しく貢献します。 したがって、QD は通常、本質的に数値です。 データベースに入力して、数学的および統計的に調べることができます。 通常、定量データは構造化されていますが、QD は構造化されていません。
定量的データ分析と定性的データ分析によって得られた情報は補完的ですが、各タイプのデータを評価する目的と、それぞれから洞察を得るために必要なツールは異なります。 定量データ アナリストは、イベントに関する問い合わせに対する客観的な回答を見つけます。 一方、質的研究者は、人々が同じ経験に帰する意味についての主観的な質問に答えることを目指します.
以下は、定性的 (QD) データと定量的データの比較です。
- QD は、パーソナライズされ、詳細で、感情的です。
- 定量的データは、数えることができ、測定可能で、数値的に関連しています。
- QD は、特定の行動がなぜ、どのように発生したかを理解するのに役立ちます。
- 定量的データは、何かが何回、どれくらい、またはどのくらいの頻度で発生したかを教えてくれます。
- QD は主観的で個人的なものです。
- 定量データは一定でどこにでもあります。
- 定性調査のアプローチには、観察と詳細なインタビューが含まれます。
- 調査と事実の測定は、定量的調査方法論で使用されます。
- QDは、データを分類して分類することによって研究されます。
- 定量データは、統計分析を使用して分析されます。
定性的データ分析
定性的データ分析は、演繹的または帰納的に分類できます。 データの収集に時間とお金を費やしてきたので、データの分析は非常に重要です。 ただし、多大な労力を費やした後、暗闇に放置されたくないので、これは必要なステップです. このデータを評価するための厳格なルールはありません。 すべては、その XNUMX つの基本的なアプローチを理解することから始まります。
定性的データ分析への XNUMX つの主なアプローチ
＃1。 演繹的アプローチ
演繹定性データ分析アプローチでは、研究者が考案した事前設定された構造を使用して定性データを調べる必要があります。 質問は、研究者によるデータ分析のガイドとして使用できます。 ただし、この方法は迅速かつ簡単であり、研究者がサンプル母集団からの反応の可能性について十分な感覚を持っている場合に利用できます。
＃2。 帰納的アプローチ
それどころか、帰納的 QDA アプローチは、先入観のある構造や設定された基本ルール/フレームワークに依存しません。 これは、質的データを分析するための、より時間のかかる広範な方法です。 研究者が調査対象の現象についてほとんどまたはまったく知識がない場合、帰納的アプローチが頻繁に適用されます。
最高の定性的データ分析ツール
そして、何事もそうですが、適切なツールがなければ効果を発揮することはできません。 ツールボックスに入れておくべき定性的なデータ分析用のツールをいくつか紹介します。
＃1。 MAXQDA
MAXQDA は、定性分析、定量分析、および混合法分析を行うことができるデータ分析ツールの XNUMX つです。 調査、インタビュー、フォーカス グループなど、さまざまなソースからデータを入力できます。 ただし、このデータはタグ付けして分類し、分析することができます。
＃2。 ATLAS.ti
ATLAS.ti は、膨大な量のテキスト、グラフィック、オーディオ、およびビデオ データを処理できる堅牢な定性データ分析ソフトウェア ツールの XNUMX つでもあります。 Quirkos など、このカテゴリの他のソフトウェアとは異なり、AI テクノロジが徐々に組み込まれています。
＃3。 クルコス
Quirkos は、定性データを分析するためのシンプルなソフトウェア ツールの XNUMX つと自称しています。 安価で、教育分野で人気があります。 ただし、これは学生や学者にとって最良の選択肢です。
＃4。 デドゥース
Dedoose は、完全に Web ベースの定性分析ツールです。 定性的データと定量的データの両方を調べるために、UCLA の研究者によって開発されました。 ドキュメント、写真、オーディオ、ビデオ、スプレッドシートなど、さまざまなフォームからデータをインポートできます。
＃5。 タゲット
Taguette は無料でオープンソースの QD 分析アプリケーションで、分析用にエクスポートする前にデータにタグを付けることができます。 分析のためにデータを整理するためのシンプルで自由な方法が必要な個人に最適です。
定性データと例とは？
QD は特性または属性を表します。 アンケート、インタビュー、または観察によって収集され、通常は物語形式で提示されます。 それは、カフェ マックの料理の質に関するフォーカス グループで集められたメモかもしれませんし、自由回答形式のアンケートからのコメントかもしれません。
量的データと質的データとは
定量化、カウント、または測定して数値を割り当てることができる情報はすべて、定量的データと見なされます。 QD は記述的であり、数値ではなく口頭で表現されます。
XNUMX種類の定性データとは?
感じたり説明したりできるデータは定性的と見なされます。 バイナリ データ、名義データ、順序データは、QD の XNUMX つの主要な形式です。 研究、仕事、統計からのデータなど、さまざまな種類の QD があります。
質的データの 5 つの例とは?
XNUMX つの質的データの例を次に示します。
- 観察に関するメモ。
- 半構造化されたインタビュー。
- 調査は自由回答です。
- 参加者が保管する日誌または日記。
- 証拠のポートフォリオ。
定量データと例とは？
定量的データは、数値的にカウントまたは測定できる情報です。 量的データには、離散データと連続データの XNUMX 種類があります。 量的データには、身長 (フィート)、年齢 (年齢)、体重 (ポンド) が含まれます。
例による定性的と定量的の違いは何ですか?
定量的データとは、数値データと、カウントまたは定量化できるものすべてを指します。 QD は記述的であり、色や感情など、目に見えるが測定できないものを指します。
量的データと質的データとは何か、両方の例を挙げてください。
量的情報は一般的にデータと呼ばれますが、数値以外のものを指す場合もあります。 QD では、数字ではなくアイデア ワードを使用した記述的な評価が行われます。 定性的情報には、性別、国名、動物種、感情状態などがあります。 メジャー、コスト、重量などの数値は、量的データの例です。
まとめ
定性的な消費者データを収集することで、会社の潜在的な成長の宝庫への扉が開かれます。 あなたがそれで何をしているのか知っているなら。 QD は、クライアントがどのように感じ、何を望んでいるのかを明らかにします。 カスタマー エクスペリエンス (CX) を調査し、消費者をすべての中心に置くことで、ほぼ確実に収益が向上します。 このガイドでは、このフレーズについて知っておくべきことをすべて網羅しています。
- 予測方法：予測の決定的なガイド
- データ分析プロセス: 方法、プロセス、およびタイプ
- リスク分析：方法、種類、プロセス、例、長所と短所
- ビジネス予測の定義、方法、例、タイプ（更新）
- 市場調査方法：あらゆるビジネスに効果的な調査方法トップ10
- WEBSITE TRAFFIC ANALYZER: 20 年の上位 2023 以上の無料ツール
参考文献
