Alles wat we digitaal doen, van surfen op internet tot het doen van een aankoop, laat een gegevensspoor achter. En data-analisten zijn altijd bezig met het onderzoeken en onderzoeken van dat spoor, op zoek naar manieren om data te gebruiken om betere beslissingen te nemen. Verschillende soorten gegevens bepalen steeds meer van onze online interacties, waarbij kwalitatieve gegevens (QD), of gegevens die kunnen worden beschreven in beschrijvingen en sentimenten, een van de meest voorkomende en bekende zijn. Deze gids gaat dieper in op wat kwalitatieve gegevens (QD) zijn, enkele voorbeelden en hulpmiddelen die kunnen helpen, wat kwalitatieve analyse is, en een duidelijke vergelijking van kwalitatieve gegevens versus kwantitatieve gegevens. Laten we in detail treden.
Wat zijn kwalitatieve gegevens?
In plaats van numerieke getallen zijn kwalitatieve gegevens beschrijvend en uitgedrukt in termen van gevoelens. Omdat het de gegevens verklaart, kan kwalitatieve gegevensanalyse niet worden opgeteld of gemeten. Het verwijst naar de termen of labels die worden gebruikt om specifieke eigenschappen of attributen te definiëren.
QD is informatie die niet kan worden opgeteld, gekwantificeerd of eenvoudig numeriek kan worden vermeld. Het is afgeleid van tekst, stem en afbeeldingen en wordt verspreid via datavisualisatietechnieken zoals woordwolken, conceptkaarten, grafische databases, tijdlijnen en infographics.
Het doel van kwalitatieve data-analyse is om erachter te komen welke acties mensen ondernemen en wat hen motiveert om die activiteiten uit te voeren. Het verzamelen en verwerken van dit soort gegevens kan tijdrovend zijn, omdat de analist moet reflecteren. Een kwalitatief onderzoeker of kwalitatief analist is echter iemand die met QD werkt. Veel onderzoekssectoren, waaronder de gezondheidszorg, het bedrijfsleven en marketing, gebruiken (QDA) software. QD wordt in de statistiek categorische gegevens genoemd.
Soorten kwalitatieve gegevens
Aangezien we de betekenis van QD beperken, moet u zich ervan bewust zijn dat er verschillende gegevenscategorieën zijn. Data-analisten verdelen QD vaak in drie categorieën:
#1. Binaire data
Binaire gegevens worden numeriek weergegeven door een combinatie van nullen en enen. Deze binaire gegevens zijn het enige type gegevens dat een computer direct kan begrijpen en uitvoeren. Daarom gebruiken data-analisten binaire data om statistische modellen te bouwen die voorspellen hoe vaak het onderzoeksonderwerp positief of negatief zal zijn, omhoog of omlaag, goed of fout - op een schaal van nul.
#2. Nominale gegevens
Nominale gegevens, ook wel 'benoemde, gelabelde gegevens' of 'nominaal geschaalde gegevens' genoemd, verwijzen naar alle soorten gegevens die worden gebruikt om iets te labelen zonder er een numerieke waarde aan toe te kennen. De nominale gegevens worden door gegevensanalisten gebruikt om statistisch significante verschillen tussen collecties van QD te ontdekken.
#3. Ordinale gegevens
Ordinale gegevens zijn QD die in een bepaalde volgorde of op een variërende schaal zijn gecategoriseerd. De volgorde van de kwalitatieve informatie telt meer dan het verschil tussen elke categorie wanneer onderzoekers ordinale gegevens gebruiken. Ordinale gegevens kunnen door gegevensanalisten worden gebruikt om grafieken te maken, terwijl onderzoekers deze kunnen gebruiken om groepen te categoriseren op basis van leeftijd, geslacht of klasse.
Belang van kwalitatieve gegevens
QD is nuttig bij het bepalen van de frequentie van specifieke eigenschappen of attributen. Het stelt statistici of onderzoekers ook in staat om parameters te definiëren voor het observeren van grotere datasets. Het geeft waarnemers de mogelijkheid om de wereld om hen heen te kwantificeren.
QD gaat over de gevoelens of opvattingen van mensen en hoe zij zich voelen. Terwijl deze opvattingen en gevoelens zijn gedocumenteerd in meetbare gegevens. Het helpt marktonderzoekers de taal van hun consumenten te begrijpen en de studie-uitdaging succesvol en efficiënt aan te gaan.
Voorbeelden van kwalitatieve gegevens
Vandaag hebt u hoogstwaarschijnlijk QD gebruikt. Dit soort gegevens vindt u in uw dagelijkse werk en in statistieken overal op internet. Hier zijn enkele voorbeelden van kwalitatieve gegevens in beschrijvingen, onderzoek, werk en statistieken.
Kwalitatieve gegevensvoorbeelden in beschrijvingen
Om zijn theorieën en hypothesen te ondersteunen, heeft kwalitatieve data-analyse een beschrijvende context nodig. Hier volgen enkele basisvoorbeelden van beschrijvende kwalitatieve gegevens:
- De tengere vrouw heeft golvend haar en helderblauwe ogen.
- De kleine zwarte kamer werd doorboord door een oogverblindend wit licht.
- De mollige vis sprong uit het heldere water.
- De pluizige bruine hond klom over het hoge witte hek.
- Een zachte wolk dreef door een helderblauwe lucht.
Kwalitatieve gegevensvoorbeelden in onderzoek
Analisten kunnen hypothesen en modellen construeren met behulp van QD-onderzoeksmethoden en contextuele kennis. Deze open en gesloten vragen helpen je de logica achter je motieven, frustraties en acties in elke situatie te begrijpen.
Hier zijn een paar voorbeelden van het verzamelen van kwalitatieve gegevens in onderzoek:
- In welk land werk je?
- Wat was uw meest recente functie?
- Wat is uw positie in de zoekmachine?
- Hoe zou u uw aankoop beoordelen: uitstekend, verschrikkelijk of uitstekend?
Kwalitatieve gegevensvoorbeelden op het werk
Kwalitatieve observaties worden gebruikt door professionals in verschillende branches in hun werk en studie. Voorbeelden van dit soort gegevens op de werkplek zijn:
- Een manager geeft constructieve feedback over de capaciteiten van een medewerker. “Je inzet is solide en je hebt een goed begrip van de productkennis; wees geduldig."
- Een rechter maakt het vonnis bekend in de rechtszaal. "De man werd niet schuldig bevonden en is nu vrij om te gaan."
- Een verkoopmedewerker verzamelt feedback van klanten. “De klant zei dat de check-out knop niet werkte.”
- Een docent geeft feedback aan een student. "Ik heb je een tien gegeven voor dit project vanwege je inzet en toewijding aan de zaak."
- Een digitale marketeer onderzoekt een herhaling van een sessie om beter te begrijpen hoe gebruikers omgaan met hun platform.
Kwalitatieve gegevensvoorbeelden in statistieken
QD kan waardevolle statistieken opleveren over elke sector, gebruikersgroep of product. Hier zijn enkele statistische voorbeelden van verzamelingen van kwalitatieve datasets:
- Om kledingmaattabellen te bepalen, gebruikt u de leeftijd, het gewicht en de lengte van een verzameling lichaamstypes.
- De herkomst, het geslacht en de locatie van een volkstelling.
- De naam, titel en beroep van deelnemers aan de conferentie om te helpen met vervolg-e-mails.
Kenmerken van kwalitatieve gegevens
QD heeft een breed scala aan kwaliteiten. Er zijn een paar kenmerken die opvallen tussen andere gegevens die moeten worden begrepen voor effectieve gegevensanalyse.
- Beschrijvend: karakteriseren of categoriseren op een niet-oordelende en objectieve manier.
- Gedetailleerd: een gedetailleerd verslag in woorden geven.
- Open-ended: het ontbreken van een vaste limiet of grens.
- Niet-numeriek: zonder cijfers.
- Subjectief: beïnvloed of gebaseerd op persoonlijke gevoelens, smaken of meningen.
Deze kenmerken kunnen u helpen de betekenis achter de vergelijking te begrijpen - of, bij gebrek aan een betere term, wat er achter de resultaten zit - in QD-samples.
Kwalitatieve versus kwantitatieve gegevens
Kwalitatieve versus kwantitatieve gegevens zijn heel verschillend, maar beide dragen in gelijke mate bij aan gegevensanalyse. Vandaar dat QD meestal numeriek van aard is. Het kan in een database worden ingevoerd en wiskundig en statistisch worden onderzocht. Kwantitatieve gegevens zijn typisch gestructureerd, maar QD is ongestructureerd.
Hoewel de informatie verkregen door middel van kwantitatieve versus kwalitatieve data-analyse complementair kan zijn, zijn de doelen voor het evalueren van elk type data en de tools die nodig zijn om inzicht te verkrijgen van elk verschillend. Een kwantitatieve data-analist vindt objectieve antwoorden op vragen over een evenement. Een kwalitatief onderzoeker zou daarentegen proberen subjectieve vragen te beantwoorden over de betekenis die mensen aan dezelfde ervaring toekennen.
Hier is de vergelijking tussen kwalitatieve (QD) versus kwantitatieve gegevens:
- QD is persoonlijk, gedetailleerd en emotioneel.
- Kwantitatieve gegevens zijn telbaar, meetbaar en numeriek verbonden.
- QD helpt ons te begrijpen waarom of hoe specifiek gedrag plaatsvond.
- Kwantitatieve gegevens kunnen ons vertellen hoeveel, hoeveel of hoe vaak iets is gebeurd.
- QD is subjectief en individueel.
- Kwantitatieve gegevens zijn constant en overal.
- Kwalitatieve onderzoeksbenaderingen omvatten observaties en diepte-interviews.
- Enquêtes en feitelijke metingen worden gebruikt in kwantitatieve onderzoeksmethodologieën.
- QD wordt bestudeerd door de gegevens te categoriseren en te categoriseren.
- Kwantitatieve gegevens worden geanalyseerd met behulp van statistische analyse.
Kwalitatieve gegevensanalyse
Kwalitatieve data-analyse kan worden geclassificeerd als deductief of inductief. Het analyseren van uw gegevens is van cruciaal belang, aangezien u tijd en geld hebt geïnvesteerd in het verzamelen ervan. Het is echter een noodzakelijke stap, omdat je na zoveel moeite niet in het ongewisse wilt blijven. Er zijn geen vaste regels voor het beoordelen van deze gegevens; het begint allemaal met het begrijpen van de twee basisbenaderingen.
Twee hoofdbenaderingen van kwalitatieve gegevensanalyse
#1. Deductieve benadering
De deductieve benadering van kwalitatieve gegevensanalyse houdt in dat kwalitatieve gegevens worden onderzocht met behulp van een vooraf ingestelde structuur die door de onderzoeker is bedacht. De vragen kunnen worden gebruikt als leidraad voor data-analyse door een onderzoeker. Deze methode is echter snel en eenvoudig en kan worden gebruikt wanneer een onderzoeker een goed beeld heeft van de waarschijnlijke reacties van de steekproefpopulatie.
#2. Inductieve aanpak
Integendeel, de inductieve QDA-benadering is niet afhankelijk van een vooropgezette structuur of vastgestelde basisregels/kader. Het is een meer tijdrovende en uitgebreide methode om kwalitatieve gegevens te analyseren. Wanneer een onderzoeker weinig of geen kennis heeft van het onderzochte fenomeen, wordt vaak een inductieve benadering toegepast.
Beste tools voor kwalitatieve gegevensanalyse
En zoals met alles, kunt u pas effectief zijn als u over de juiste tools beschikt. Hier zijn een paar tools voor kwalitatieve data-analyse die je in je toolbox zou moeten hebben:
#1. MAXQDA
MAXQDA is een van de data-analysetools die kwalitatieve, kwantitatieve en mixed-method-analyses kunnen uitvoeren. Hiermee kunt u gegevens invoeren uit verschillende bronnen, waaronder enquêtes, interviews en focusgroepen, om er maar een paar te noemen. Deze gegevens kunnen vervolgens worden getagd en geclassificeerd voor analyse.
#2. ATLAS.ti
ATLAS.ti is ook een van de robuuste softwaretools voor kwalitatieve gegevensanalyse die grote hoeveelheden tekstuele, grafische, audio- en videogegevens aankan. In tegenstelling tot andere software in deze categorie, zoals Quirkos, heeft het geleidelijk AI-technologie geïntegreerd.
#3. Eigenzinnig
Quirkos beschrijft zichzelf als een van de eenvoudige softwaretools voor het analyseren van kwalitatieve gegevens. Het is goedkoop en geliefd in de onderwijssector. Dit is echter de beste optie voor studenten en academici.
#4. Ontdoos
Dedoose is een volledig webgebaseerde tool voor kwalitatieve analyse. Het is ontwikkeld door UCLA-onderzoekers om zowel kwalitatieve als kwantitatieve gegevens te onderzoeken. Het kan gegevens importeren uit verschillende vormen, waaronder documenten, foto's, audio, video en spreadsheets.
#5. Taguette
Taguette is een gratis en open-source QD-analysetoepassing waarmee u uw gegevens kunt labelen voordat u deze exporteert voor analyse. Het is geweldig voor personen die een eenvoudige, gratis manier willen om hun gegevens te ordenen voor analyse.
Wat zijn kwalitatieve gegevens en voorbeelden?
QD beschrijft kenmerken of attributen. Het wordt verzameld door middel van vragenlijsten, interviews of observatie en wordt meestal gepresenteerd in verhalende vorm. Het kunnen aantekeningen zijn die zijn verzameld tijdens een focusgroep over de kwaliteit van de keuken in Cafe Mac, of het kunnen opmerkingen zijn uit een open vragenlijst.
Wat zijn kwantitatieve en kwalitatieve gegevens?
Alle informatie die kan worden gekwantificeerd, geteld of gemeten en waaraan een numerieke waarde kan worden toegekend, wordt beschouwd als kwantitatieve gegevens. QD is beschrijvend van karakter en wordt eerder verbaal dan numeriek uitgedrukt.
Wat zijn de drie soorten kwalitatieve gegevens?
Gegevens die kunnen worden gevoeld of beschreven, worden als kwalitatief beschouwd. Binaire, nominale en ordinale gegevens zijn de drie primaire vormen van QD. Er zijn talloze soorten QD, zoals gegevens uit studies, werk en statistieken.
Wat zijn 5 voorbeelden van kwalitatieve gegevens?
Hier zijn vijf voorbeelden van kwalitatieve gegevens:
- Opmerkingen over waarnemingen.
- Interviews die semi-gestructureerd zijn.
- Het onderzoek heeft een open karakter.
- Dagboeken of dagboeken bijgehouden door deelnemers.
- Portefeuilles van bewijs.
Wat zijn kwantitatieve gegevens en voorbeelden?
Kwantitatieve gegevens zijn informatie die numeriek kan worden geteld of gemeten. Er zijn twee soorten kwantitatieve gegevens: discrete gegevens en continue gegevens. Kwantitatieve gegevens omvatten lengte in voeten, leeftijd in jaren en gewicht in ponden.
Wat is het verschil tussen kwalitatief en kwantitatief met voorbeelden?
Kwantitatieve gegevens verwijzen naar numerieke gegevens en alles dat kan worden geteld of gekwantificeerd. QD is beschrijvend en verwijst naar dingen die kunnen worden gezien maar niet gemeten, zoals kleuren of gevoelens.
Wat zijn kwantitatieve en kwalitatieve gegevens en geef enkele voorbeelden van beide?
Kwantitatieve informatie wordt gewoonlijk data genoemd, hoewel het ook naar iets anders dan cijfers kan verwijzen. QD houdt een beschrijvende beoordeling in waarbij gebruik wordt gemaakt van ideewoorden in plaats van getallen. Kwalitatieve informatie omvat zaken als geslacht, landsnaam, diersoort en emotionele toestand. Numerieke grootheden zoals maten, kosten en gewicht zijn voorbeelden van kwantitatieve gegevens.
Conclusie
Het verzamelen van kwalitatieve consumentengegevens opent de deur naar een potentiële goudmijn aan groei voor uw bedrijf. Als je weet wat je ermee doet. QD onthult hoe uw klanten zich voelen en wat ze van u willen. Het onderzoeken van de ervaring van uw klant (CX) en de consument centraal stellen bij alles wat u doet, zal vrijwel zeker resulteren in een hoger resultaat. Deze gids heeft alles behandeld wat er te weten valt over de uitdrukking.
- VOORSPELLINGSMETHODEN: Definitieve gids voor prognoses
- GEGEVENSANALYSEPROCES: methoden, processen en typen
- Risicoanalyse: methoden, typen, proces, voorbeelden, voor- en nadelen
- Bedrijfsprognoses Definitie, methoden, voorbeelden, typen (bijgewerkt)
- MARKTONDERZOEKSMETHODEN: Top 10 effectieve onderzoeksmethoden voor elk bedrijf
- WEBSITE TRAFFIC ANALYZER: Top 20+ gratis tools in 2023
Referenties
