Web'de gezinmekten satın almaya kadar dijital olarak yaptığımız her şey bir veri izi bırakır. Ve veri analistleri her zaman bu izi araştırıyor ve inceliyor, daha iyi kararlar vermek için verileri kullanmanın yollarını arıyor. Nitel veriler (QD) veya en yaygın ve iyi bilinenlerden biri olan açıklamalar ve duygularla açıklanabilen verilerle, farklı türde veriler çevrimiçi etkileşimlerimizi giderek daha fazla tanımlıyor. Bu kılavuz, nitel verilerin (QD) ne olduğuna, yardımcı olacak bazı örneklere ve araçlara, nitel analizin ne olduğuna ve nitel veriler ile nicel verilerin net bir karşılaştırmasına derinlemesine bir bakış atıyor. Detaya girelim.
Niteliksel Veri Nedir?
Sayısal sayılar yerine nitel veriler betimleyicidir ve duygularla ifade edilir. Nitel veri analizi, verileri açıkladığı için sayılamaz veya ölçülemez. Belirli özellikleri veya nitelikleri tanımlamak için kullanılan terimleri veya etiketleri ifade eder.
QD, sayısal olarak sayılamayan, ölçülemeyen veya kolayca ifade edilemeyen bilgidir. Metin, ses ve görüntülerden türetilir ve kelime bulutları, kavram haritaları, grafik veritabanları, zaman çizelgeleri ve infografikler gibi veri görselleştirme teknikleri aracılığıyla yayılır.
Nitel veri analizinin amacı, insanların hangi eylemleri gerçekleştirdiğini ve onları bu etkinlikleri yapmaya neyin motive ettiğini bulmaktır. Bu tür verileri toplamak ve bunlarla çalışmak, analistin derinlemesine düşünmesini gerektirdiğinden zaman alıcı olabilir. Ancak nitel araştırmacı veya nitel analist, QD ile çalışan kişidir. Sağlık, ticaret ve pazarlama dahil olmak üzere birçok araştırma sektörü (QDA) yazılımı kullanır. QD, istatistikte kategorik veri olarak adlandırılır.
Niteliksel Veri Türleri
QD'nin önemini daraltırken, birkaç veri kategorisi olduğunun farkında olmalısınız. Veri analistleri genellikle QD'yi üç kategoriye ayırır:
1 numara. Ikili veri
İkili veriler, sayısal olarak sıfırlar ve birlerin bir kombinasyonu ile temsil edilir. Bu İkili veri, bir bilgisayarın doğrudan anlayabileceği ve çalıştırabileceği tek veri türüdür. Bu nedenle, veri analistleri, araştırma konusunun sıfır ölçeğinde ne sıklıkta olumlu veya olumsuz, yukarı veya aşağı, doğru veya yanlış olacağını tahmin eden istatistiksel modeller oluşturmak için ikili verileri kullanır.
2 numara. Nominal veri
Genellikle "adlandırılmış, etiketlenmiş veriler" veya "nominal ölçekli veriler" olarak bilinen nominal veriler, sayısal bir değer atamadan bir şeyi etiketlemek için kullanılan her türlü veriyi ifade eder. Nominal veriler, veri analistleri tarafından QD koleksiyonları arasındaki istatistiksel olarak anlamlı farklılıkları keşfetmek için kullanılır.
3 numara. Sıra verileri
Sıralı veriler, belirli bir sırayla veya değişen bir ölçekte kategorize edilmiş QD'dir. Araştırmacılar sıralı verileri kullandıklarında nitel bilgilerin sırası, her bir kategori arasındaki farktan daha önemlidir. Sıralı veriler, veri analistleri tarafından grafikler oluşturmak için kullanılabilirken, araştırmacılar bunu yaş, cinsiyet veya sınıfa göre grupları kategorize etmek için kullanabilir.
Niteliksel Verilerin Önemi
QD, belirli özelliklerin veya niteliklerin sıklığını belirlemede yararlıdır. Ayrıca, istatistikçilerin veya araştırmacıların daha büyük veri kümelerini gözlemlemek için parametreler tanımlamasına olanak tanır. Gözlemcilere çevrelerindeki dünyayı ölçme yeteneği verir.
QD, insanların duyguları veya görüşleri ve nasıl hissettikleri ile ilgilidir. Oysa bu görüşler ve duygular ölçülebilir verilerle belgelenmiştir. Pazar araştırmacılarının, tüketicilerinin dilini anlamalarına ve çalışma zorluklarıyla başarılı ve verimli bir şekilde başa çıkmalarına yardımcı olur.
Nitel Veri Örnekleri
Bugün, büyük olasılıkla QD kullandınız. Bu tür veriler günlük işinizde ve internetin her yerindeki istatistiklerde bulunabilir. Açıklamalar, araştırma, çalışma ve istatistiklerdeki bazı nitel veri örnekleri aşağıda verilmiştir.
Açıklamalarda Niteliksel Veri Örnekleri
Nitel veri analizi, teorilerini ve hipotezlerini desteklemek için tanımlayıcı bağlam gerektirir. İşte bazı temel tanımlayıcı nitel veri örnekleri:
- Minyon kadının dalgalı saçları ve parlak mavi gözleri var.
- Küçük siyah oda göz kamaştırıcı beyaz bir ışıkla delindi.
- Tombul balık temiz sudan sıçradı.
- Kabarık kahverengi köpek yüksek beyaz çite tırmandı.
- Parlak mavi gökyüzünde yumuşak bir bulut süzülüyordu.
Araştırmada Nitel Veri Örnekleri
Analistler, QD araştırma yöntemlerini ve bağlamsal bilgiyi kullanarak hipotezler ve modeller oluşturabilirler. Bu açık uçlu ve kapalı uçlu sorular, her durumda güdülerinizin, hayal kırıklıklarınızın ve eylemlerinizin ardındaki mantığı anlamanıza yardımcı olacaktır.
Araştırmada toplanan nitel verilere birkaç örnek:
- Hangi ülkede çalışıyorsun?
- En son pozisyonun neydi?
- Arama motoru sıralamanız nedir?
- Satın alma işleminizi nasıl derecelendirirsiniz: mükemmel, berbat veya olağanüstü?
İş Yerinde Niteliksel Veri Örnekleri
Niteliksel gözlemler, çeşitli sektörlerdeki profesyoneller tarafından işlerinde ve çalışmalarında kullanılır. İşyerinde, bu tür verilerin örnekleri şunları içerir:
- Bir yönetici, bir çalışanın yetenekleri hakkında yapıcı geri bildirim sağlar. “Çabalarınız sağlam ve ürün bilgisi konusunda iyi bir anlayışa sahipsiniz; sabırlı ol."
- Bir yargıç mahkeme salonuna kararını duyurur. Adam suçsuz bulundu ve şimdi serbest" dedi.
- Bir satış çalışanı müşteri geri bildirimlerini toplar. "Müşteri, ödeme düğmesinin çalışmadığını söyledi."
- Bir eğitmen bir öğrenciye geri bildirim sağlar. "Amaca bağlılığınız ve bağlılığınız nedeniyle size bu projeden A verdim."
- Bir dijital pazarlamacı, kullanıcıların platformlarıyla nasıl etkileşime girdiğini daha iyi anlamak için bir oturum tekrarını inceliyor.
İstatistikte Niteliksel Veri Örnekleri
QD, herhangi bir sektör, kullanıcı grubu veya ürün hakkında değerli istatistikler sağlayabilir. Niteliksel veri seti koleksiyonlarına ilişkin bazı istatistik örnekleri aşağıda verilmiştir:
- Giysi beden çizelgelerini belirlemek için bir vücut tipi koleksiyonunun yaşını, kilosunu ve boyunu kullanın.
- Bir nüfus sayımı okumasının kökeni, cinsiyeti ve yeri.
- Takip e-postalarına yardımcı olmak için konferans katılımcılarının adı, unvanı ve mesleği.
Niteliksel Verilerin Özellikleri
QD'nin çok çeşitli nitelikleri vardır. Etkili veri analizi için anlaşılması gereken diğer veriler arasında öne çıkan birkaç özellik vardır.
- Tanımlayıcı: yargılamadan ve nesnel bir şekilde karakterize etme veya kategorize etme.
- Ayrıntılı: kelimelerle ayrıntılı bir hesap sağlamak için.
- Açık uçlu: sabit bir sınır veya sınırdan yoksun.
- Sayısal olmayan: sayılardan yoksun.
- Sübjektif: etkilenen veya kişisel duygulara, zevklere veya görüşlere dayalı.
Bu özellikler, QD numunelerinde denklemin arkasındaki anlamı veya daha iyi bir terim olmadığı için sonuçların arkasında ne olduğunu anlamanıza yardımcı olabilir.
Nitel ve Nicel Veriler
Nitel ve nicel veriler çok farklıdır, ancak her ikisi de veri analizine eşit derecede katkıda bulunur. Bu nedenle, QD genellikle doğası gereği sayısaldır. Bir veri tabanına girilip matematiksel ve istatistiksel olarak incelenebilir. Nicel veriler tipik olarak yapılandırılmıştır, ancak QD yapılandırılmamıştır.
Nicel ve nitel veri analizi yoluyla elde edilen bilgiler tamamlayıcı olabilse de, her bir veri türünü değerlendirmenin amaçları ve her birinden içgörü elde etmek için gereken araçlar farklıdır. Nicel bir veri analisti, bir olayla ilgili sorulara nesnel cevaplar bulur. Öte yandan nitel bir araştırmacı, insanların aynı deneyime yükledikleri anlamla ilgili öznel soruları yanıtlamayı amaçlayacaktır.
Niteliksel (QD) ve niceliksel veriler arasındaki karşılaştırma şöyledir:
- QD kişiselleştirilmiş, ayrıntılı ve duygusaldır.
- Nicel veriler sayılabilir, ölçülebilir ve sayısal olarak bağlantılıdır.
- QD, belirli davranışların neden veya nasıl meydana geldiğini anlamamıza yardımcı olur.
- Nicel veriler bize bir şeyin kaç tane, ne kadar veya ne sıklıkta olduğunu söyleyebilir.
- QD öznel ve bireyseldir.
- Nicel veriler sabittir ve her yerdedir.
- Nitel araştırma yaklaşımları, gözlemleri ve derinlemesine görüşmeleri içerir.
- Nicel araştırma metodolojilerinde anketler ve olgusal ölçümler kullanılır.
- QD, verileri kategorize ederek ve kategorize ederek incelenir.
- Nicel veriler, istatistiksel analiz kullanılarak analiz edilir.
Niteliksel Veri Analizi
Niteliksel veri analizi, tümdengelim veya tümevarım olarak sınıflandırılabilir. Verilerinizi toplamak için zaman ve para harcadığınız için verilerinizi analiz etmek çok önemlidir. Ancak, bu kadar çaba sarf ettikten sonra karanlıkta kalmak istemediğiniz için gerekli bir adımdır. Bu verileri değerlendirmek için katı ve hızlı kurallar yoktur; her şey onun iki temel yaklaşımını kavramakla başlar.
Nitel Veri Analizinde İki Ana Yaklaşım
1 numara. Tümdengelim Yaklaşımı
Tümdengelimli nitel veri analizi yaklaşımı, nitel verilerin araştırmacı tarafından geliştirilen önceden belirlenmiş bir yapı kullanılarak incelenmesini gerektirir. Sorular, bir araştırmacı tarafından veri analizi için bir rehber olarak kullanılabilir. Bununla birlikte, bu yöntem hızlı ve basittir ve bir araştırmacı, örneklem popülasyonundan olası yanıtlar hakkında iyi bir fikir sahibi olduğunda kullanılabilir.
2 numara. Tümevarım Yaklaşımı
Aksine, tümevarımsal KDA yaklaşımı, önceden tasarlanmış bir yapıya veya belirlenmiş temel kurallara/çerçeveye bağlı değildir. Nitel verileri analiz etmek için daha fazla zaman alan ve kapsamlı bir yöntemdir. Bir araştırmacının araştırılan fenomen hakkında çok az bilgisi olduğunda veya hiç bilgisi olmadığında, sıklıkla tümevarımsal bir yaklaşım uygulanır.
En İyi Niteliksel Veri Analizi Araçları
Ve her şeyde olduğu gibi, doğru araçlara sahip olmadığınız sürece etkili olamazsınız. Araç kutunuzda olması gereken niteliksel veri analizi için birkaç araç:
1 numara. MAXQDA
MAXQDA nitel, nicel ve karma yöntem analizleri yapabilen veri analiz araçlarından biridir. Birkaçından bahsetmek gerekirse, anketler, görüşmeler ve odak grupları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri girmenize olanak tanır. Ancak, bu veriler daha sonra analiz için etiketlenebilir ve sınıflandırılabilir.
2 numara. ATLAS.ti
ATLAS.ti aynı zamanda çok büyük miktarda metin, grafik, ses ve video verisini işleyebilen sağlam nitel veri analizi yazılım araçlarından biridir. Quirkos gibi bu kategorideki diğer yazılımların aksine, yavaş yavaş yapay zeka teknolojisini bünyesine kattı.
3 numara. Quirkos
Quirkos, kendisini nitel verileri analiz etmek için kullanılan basit yazılım araçlarından biri olarak tanımlar. Ucuzdur ve eğitim sektöründe çok sevilir. Ancak, bu öğrenciler ve akademisyenler için en iyi seçenektir.
#4. dedoose
Dedoose tamamen web tabanlı bir kalitatif analiz aracıdır. UCLA araştırmacıları tarafından hem nitel hem de nicel verileri incelemek için geliştirilmiştir. Belgeler, fotoğraflar, ses, video ve elektronik tablolar dahil olmak üzere çeşitli formlardan veri alabilir.
# 5. taguet
Taguette, verilerinizi analiz için dışa aktarmadan önce etiketlemenizi sağlayan ücretsiz ve açık kaynaklı bir QD analiz uygulamasıdır. Verilerini analiz için düzenlemenin basit ve ücretsiz bir yolunu isteyen kişiler için harikadır.
Niteliksel Veri Nedir ve Örnekler?
QD, özellikleri veya nitelikleri açıklar. Anketler, görüşmeler veya gözlem yoluyla toplanır ve tipik olarak anlatı biçiminde sunulur. Cafe Mac'teki mutfağın kalitesi üzerine bir odak grubu sırasında toplanan notlar veya açık uçlu bir anketten alınan yorumlar olabilir.
Nicel ve Niteliksel Veri Nedir?
Ölçülebilen, sayılabilen veya ölçülebilen ve sayısal bir değer atanabilen herhangi bir bilgi, nicel veri olarak kabul edilir. QD karakter olarak tanımlayıcıdır ve sayısal olarak değil sözlü olarak ifade edilir.
Üç Niteliksel Veri Türü Nelerdir?
Hissedilebilen veya tanımlanabilen veriler niteliksel olarak kabul edilir. İkili, nominal ve sıralı veriler, QD'nin üç ana biçimidir. Çalışmalardan, çalışmalardan ve istatistiklerden elde edilen veriler gibi çok sayıda QD türü vardır.
5 Niteliksel Veri Örneği Nelerdir?
İşte beş nitel veri örneği:
- Gözlemler Üzerine Notlar.
- Yarı yapılandırılmış görüşmeler.
- Anket açık uçludur.
- Katılımcılar tarafından tutulan günlükler veya günlükler.
- Kanıt portföyleri.
Nicel Veri Nedir ve Örnekler?
Nicel veriler, sayısal olarak sayılabilen veya ölçülebilen bilgilerdir. İki tür nicel veri vardır: kesikli veri ve sürekli veri. Nicel veriler fit olarak boy, yıl olarak yaş ve pound olarak ağırlık içerir.
Örneklerle Kalitatif ve Kantitatif Arasındaki Fark Nedir?
Nicel veriler, sayısal verileri ve sayılabilen veya ölçülebilen her şeyi ifade eder. QD tanımlayıcıdır ve renkler veya duygular gibi görülebilen ancak ölçülemeyen şeyleri ifade eder.
Nicel ve Niteliksel Veri Nedir ve Her İkisine de Birkaç Örnek Veriniz?
Nicel bilgi, sayılardan başka herhangi bir şeyi de ifade edebilmesine rağmen, genellikle veri olarak adlandırılır. QD, sayılardan ziyade fikir sözcüklerini kullanan tanımlayıcı bir değerlendirme gerektirir. Niteliksel bilgiler cinsiyet, ulus adı, hayvan türleri ve duygusal durum gibi şeyleri içerir. Ölçüler, maliyet ve ağırlık gibi sayısal nicelikler, nicel verilere örnektir.
Sonuç
Nitelikli tüketici verilerinin toplanması, şirketiniz için potansiyel bir büyüme altın madeninin kapısını açar. Eğer onunla ne yaptığını biliyorsan. QD, müşterilerinizin nasıl hissettiğini ve sizden ne istediklerini ortaya çıkarır. Müşterinizin deneyimini (CX) incelemek ve tüketiciyi yaptığınız her şeyin merkezine koymak, neredeyse kesinlikle daha yüksek bir sonuçla sonuçlanacaktır. Bu kılavuz, ifade hakkında bilinmesi gereken her şeyi kapsıyor.
- TAHMİN YÖNTEMLERİ: Kesin Tahmin Rehberi
- VERİ ANALİZ SÜRECİ: Yöntemler, İşlemler ve Türler
- Risk Analizi: Yöntemler, Türler, Süreç, Örnekler, Artılar ve Eksiler
- İş Tahmini Tanımı, Yöntemleri, Örnekleri, Türleri (Güncellendi)
- PAZAR ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ: Herhangi Bir İşletme İçin En Etkili 10 Araştırma Yöntemi
- WEB SİTESİ TRAFİK ANALİZCİSİ: 20'te En İyi 2023'den Fazla Ücretsiz Araç
Referanslar
