Mọi thứ chúng ta làm bằng kỹ thuật số, từ duyệt web đến mua hàng, đều để lại dấu vết dữ liệu. Và các nhà phân tích dữ liệu luôn nghiên cứu và xem xét kỹ lưỡng dấu vết đó, tìm cách sử dụng dữ liệu để đưa ra những đánh giá tốt hơn. Các loại dữ liệu khác nhau đang xác định ngày càng nhiều các tương tác trực tuyến của chúng ta, với dữ liệu định tính (QĐ) hoặc dữ liệu có thể được mô tả dưới dạng mô tả và cảm xúc, là một trong những loại phổ biến và nổi tiếng nhất. Hướng dẫn này xem xét kỹ dữ liệu định tính (QĐ) là gì, một số ví dụ và công cụ sẽ trợ giúp, phân tích định tính là gì và so sánh rõ ràng dữ liệu định tính với dữ liệu định lượng. Hãy đi vào chi tiết.
Dữ liệu định tính là gì?
Thay vì các con số, dữ liệu định tính được mô tả và thể hiện dưới dạng cảm xúc. Bởi vì nó giải thích dữ liệu, phân tích dữ liệu định tính không thể được kiểm đếm hoặc đo lường. Nó đề cập đến các thuật ngữ hoặc nhãn được sử dụng để xác định các đặc điểm hoặc thuộc tính cụ thể.
QD là thông tin không thể kiểm đếm, định lượng hoặc dễ dàng xác định bằng số. Nó có nguồn gốc từ văn bản, giọng nói và hình ảnh và được phổ biến thông qua các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu như đám mây từ, bản đồ khái niệm, cơ sở dữ liệu đồ thị, mốc thời gian và đồ họa thông tin.
Mục tiêu của phân tích dữ liệu định tính là tìm ra những hành động mà mọi người thực hiện và điều gì thúc đẩy họ thực hiện những hoạt động đó. Việc thu thập và làm việc với loại dữ liệu này có thể tốn nhiều thời gian vì nó yêu cầu nhà phân tích phải phản ánh. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu định tính hoặc nhà phân tích định tính là người làm việc với QD. Nhiều lĩnh vực nghiên cứu, bao gồm chăm sóc sức khỏe, kinh doanh và tiếp thị, sử dụng phần mềm (QDA). QD được gọi là dữ liệu phân loại trong thống kê.
Các loại dữ liệu định tính
Khi chúng tôi thu hẹp tầm quan trọng của QD, bạn nên lưu ý rằng có một số loại dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu thường chia QD thành ba loại:
#1. Dữ liệu nhị phân
Dữ liệu nhị phân được biểu thị bằng số bằng sự kết hợp của số không và số một. Dữ liệu nhị phân này là loại dữ liệu duy nhất mà máy tính có thể hiểu và thực thi trực tiếp. Do đó, các nhà phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu nhị phân để xây dựng các mô hình thống kê dự báo tần suất đối tượng nghiên cứu sẽ tích cực hay tiêu cực, tăng hay giảm, đúng hay sai—trên thang điểm không.
#2. Dữ liệu ẩn danh
Dữ liệu danh nghĩa, thường được gọi là “dữ liệu được đặt tên, được gắn nhãn” hoặc “dữ liệu được chia tỷ lệ danh nghĩa”, đề cập đến bất kỳ loại dữ liệu nào được sử dụng để gắn nhãn cho thứ gì đó mà không gán giá trị số cho dữ liệu đó. Dữ liệu danh nghĩa được các nhà phân tích dữ liệu sử dụng để khám phá sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các bộ sưu tập của QD.
#3. dữ liệu thông thường
Dữ liệu thứ tự là QD đã được phân loại theo một thứ tự nhất định hoặc trên một thang đo khác nhau. Thứ tự của thông tin định tính được tính nhiều hơn sự khác biệt giữa mỗi loại khi các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ tự. Dữ liệu thông thường có thể được các nhà phân tích dữ liệu sử dụng để tạo biểu đồ, trong khi các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu này để phân loại các nhóm dựa trên độ tuổi, giới tính hoặc lớp học.
Tầm quan trọng của dữ liệu định tính
QD rất hữu ích trong việc xác định tần suất xuất hiện của các đặc điểm hoặc thuộc tính cụ thể. Ngoài ra, nó cho phép các nhà thống kê hoặc nhà nghiên cứu xác định các tham số để quan sát các tập dữ liệu lớn hơn. Nó cung cấp cho người quan sát khả năng định lượng thế giới xung quanh họ.
QD là về cảm xúc hoặc quan điểm của mọi người và cách họ cảm nhận. Trong khi đó, những quan điểm và cảm xúc này được ghi lại trong dữ liệu có thể định lượng được. Nó hỗ trợ các nhà nghiên cứu thị trường hiểu được ngôn ngữ của người tiêu dùng và giải quyết thách thức nghiên cứu một cách thành công và hiệu quả.
Ví dụ về dữ liệu định tính
Hôm nay, rất có thể bạn đã sử dụng QD. Loại dữ liệu này có thể được tìm thấy trong công việc hàng ngày của bạn và trong các số liệu thống kê trên internet. Dưới đây là một số ví dụ về dữ liệu định tính trong mô tả, nghiên cứu, công việc và thống kê.
Ví dụ về Dữ liệu Định tính trong Mô tả
Để hỗ trợ các lý thuyết và giả thuyết của nó, phân tích dữ liệu định tính yêu cầu bối cảnh mô tả. Dưới đây là một số ví dụ dữ liệu định tính mô tả cơ bản:
- Người phụ nữ nhỏ nhắn có mái tóc gợn sóng và đôi mắt xanh sáng.
- Căn phòng nhỏ màu đen bị ánh sáng trắng chói mắt xuyên qua.
- Những con cá mập mạp nhảy lên khỏi mặt nước trong vắt.
- Con chó lông xù màu nâu trèo qua hàng rào cao màu trắng.
- Một đám mây nhẹ nhàng trôi trên bầu trời trong xanh.
Ví dụ dữ liệu định tính trong nghiên cứu
Các nhà phân tích có thể xây dựng các giả thuyết và mô hình bằng cách sử dụng phương pháp nghiên cứu QD và kiến thức theo ngữ cảnh. Những câu hỏi đóng và mở này sẽ giúp bạn hiểu logic đằng sau động cơ, sự thất vọng và hành động của bạn trong mọi tình huống.
Dưới đây là một số ví dụ về thu thập dữ liệu định tính trong nghiên cứu:
- Bạn làm việc ở nước nào?
- Vị trí gần đây nhất của bạn là gì?
- Xếp hạng công cụ tìm kiếm của bạn là gì?
- Bạn xếp hạng giao dịch mua hàng của mình như thế nào: xuất sắc, tệ hại hay xuất sắc?
Ví dụ về dữ liệu định tính tại nơi làm việc
Các quan sát định tính được các chuyên gia trong nhiều ngành khác nhau sử dụng trong công việc và nghiên cứu của họ. Tại nơi làm việc, các ví dụ về loại dữ liệu này bao gồm:
- Người quản lý cung cấp phản hồi mang tính xây dựng về khả năng của nhân viên. “Nỗ lực của bạn rất vững chắc và bạn hiểu rõ về kiến thức sản phẩm; chỉ cần kiên nhẫn."
- Một thẩm phán công bố phán quyết trong phòng xử án. “Người đàn ông được cho là vô tội và hiện được tự do ra đi.”
- Một nhân viên bán hàng thu thập phản hồi của khách hàng. “Khách hàng nói rằng nút thanh toán không hoạt động.”
- Một người hướng dẫn cung cấp thông tin phản hồi cho một sinh viên. “Tôi đã cho bạn điểm A trong dự án này vì sự cam kết và cống hiến của bạn cho sự nghiệp.”
- Nhà tiếp thị kỹ thuật số kiểm tra phát lại phiên để hiểu rõ hơn cách người dùng tương tác với nền tảng của họ.
Ví dụ dữ liệu định tính trong thống kê
QD có thể cung cấp số liệu thống kê có giá trị về bất kỳ lĩnh vực, nhóm người dùng hoặc sản phẩm nào. Dưới đây là một số ví dụ thống kê về bộ sưu tập tập dữ liệu định tính:
- Để xác định biểu đồ kích cỡ quần áo, hãy sử dụng độ tuổi, cân nặng và chiều cao của bộ sưu tập các loại cơ thể.
- Nguồn gốc, giới tính và địa điểm của kết quả điều tra dân số.
- Tên, chức danh và nghề nghiệp của những người tham dự hội nghị để trợ giúp với các email tiếp theo.
Đặc điểm của dữ liệu định tính
QD có nhiều phẩm chất. Có một vài đặc điểm nổi bật giữa các dữ liệu khác cần được hiểu để phân tích dữ liệu hiệu quả.
- Mô tả: đặc trưng hoặc phân loại một cách không phán xét và khách quan.
- Chi tiết: để cung cấp tài khoản chi tiết bằng chữ.
- Mở kết thúc: thiếu một giới hạn hoặc ranh giới cố định.
- phi số: không có số.
- Chủ quan: bị ảnh hưởng hoặc dựa trên cảm xúc, sở thích hoặc ý kiến cá nhân.
Những đặc điểm này có thể giúp bạn hiểu ý nghĩa đằng sau phương trình—hoặc, nếu không có thuật ngữ tốt hơn, điều gì đằng sau kết quả—trong các mẫu QD.
Dữ liệu định tính và định lượng
Dữ liệu định tính và định lượng khác nhau nhiều, nhưng cả hai đều đóng góp như nhau cho phân tích dữ liệu. Do đó, QD thường có bản chất là số. Nó có thể được nhập vào cơ sở dữ liệu và được kiểm tra bằng toán học và thống kê. Dữ liệu định lượng thường có cấu trúc, nhưng QD không có cấu trúc.
Mặc dù thông tin thu được thông qua phân tích dữ liệu định lượng và định tính có thể bổ sung cho nhau, nhưng mục đích đánh giá từng loại dữ liệu và các công cụ cần thiết để thu được thông tin chi tiết từ mỗi loại là khác nhau. Một nhà phân tích dữ liệu định lượng tìm câu trả lời khách quan cho các câu hỏi liên quan đến một sự kiện. Mặt khác, một nhà nghiên cứu định tính sẽ nhằm mục đích trả lời các câu hỏi chủ quan về ý nghĩa mà mọi người gán cho cùng một trải nghiệm.
Dưới đây là so sánh giữa dữ liệu định tính (QĐ) và dữ liệu định lượng:
- QD được cá nhân hóa, chi tiết và đầy cảm xúc.
- Dữ liệu định lượng có thể đếm được, đo lường được và được kết nối bằng số.
- QD giúp chúng tôi hiểu tại sao hoặc làm thế nào các hành vi cụ thể xảy ra.
- Dữ liệu định lượng có thể cho chúng ta biết có bao nhiêu, bao nhiêu hoặc mức độ thường xuyên xảy ra.
- QD mang tính chủ quan và cá nhân.
- Dữ liệu định lượng là không đổi và ở khắp mọi nơi.
- Phương pháp tiếp cận nghiên cứu định tính bao gồm quan sát và phỏng vấn sâu.
- Khảo sát và đo lường thực tế được sử dụng trong các phương pháp nghiên cứu định lượng.
- QD được nghiên cứu bằng cách phân loại và phân loại dữ liệu.
- Dữ liệu định lượng được phân tích bằng phân tích thống kê.
Phân tích dữ liệu định tính
Phân tích dữ liệu định tính có thể được phân loại là suy diễn hoặc quy nạp. Phân tích dữ liệu của bạn là rất quan trọng vì bạn đã đầu tư thời gian và tiền bạc vào việc thu thập dữ liệu đó. Tuy nhiên, đó là một bước cần thiết vì bạn không muốn bị bỏ lại trong bóng tối sau khi đã nỗ lực rất nhiều. Không có quy tắc cứng và nhanh để đánh giá dữ liệu này; tất cả bắt đầu với việc hiểu hai cách tiếp cận cơ bản của nó.
Hai cách tiếp cận chính để phân tích dữ liệu định tính
#1. Phương pháp suy diễn
Phương pháp phân tích dữ liệu định tính suy diễn đòi hỏi phải kiểm tra dữ liệu định tính bằng cách sử dụng cấu trúc định sẵn do nhà nghiên cứu nghĩ ra. Các câu hỏi có thể được sử dụng như một hướng dẫn để phân tích dữ liệu của một nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, phương pháp này nhanh chóng và đơn giản, và nó có thể được sử dụng khi nhà nghiên cứu có ý thức tốt về các phản ứng có thể xảy ra từ dân số mẫu.
#2. Cách tiếp cận quy nạp
Ngược lại, cách tiếp cận QDA quy nạp không phụ thuộc vào cấu trúc định trước hoặc quy tắc/khuôn khổ cơ bản được thiết lập. Đó là một phương pháp phân tích dữ liệu định tính tốn nhiều thời gian và rộng rãi hơn. Khi một nhà nghiên cứu có ít hoặc không có kiến thức về hiện tượng được điều tra, phương pháp quy nạp thường được áp dụng.
Công cụ phân tích dữ liệu định tính tốt nhất
Và, giống như bất cứ điều gì, bạn không thể làm việc hiệu quả trừ khi bạn có các công cụ phù hợp. Dưới đây là một vài công cụ để phân tích dữ liệu định tính mà bạn nên có trong hộp công cụ của mình:
#1. MAXQĐA
MAXQDA là một trong những công cụ phân tích dữ liệu có thể thực hiện các phân tích định tính, định lượng và theo phương pháp hỗn hợp. Nó cho phép bạn nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các cuộc khảo sát, phỏng vấn và các nhóm tiêu điểm, v.v. Tuy nhiên, dữ liệu này sau đó có thể được gắn thẻ và phân loại để phân tích.
#2. ATLAS.ti
ATLAS.ti cũng là một trong những công cụ phần mềm phân tích dữ liệu định tính mạnh mẽ có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu văn bản, đồ họa, âm thanh và video. Không giống như các phần mềm khác trong danh mục này, chẳng hạn như Quirkos, nó đã dần dần tích hợp công nghệ AI.
#3. kỳ quặc
Quirkos tự mô tả mình là một trong những công cụ phần mềm đơn giản để phân tích dữ liệu định tính. Nó không tốn kém và được ưa chuộng trong lĩnh vực giáo dục. Tuy nhiên, đây là lựa chọn tốt nhất cho sinh viên và học giả.
#4. phá hoại
Dedoose là một công cụ phân tích định tính hoàn toàn dựa trên web. Nó được phát triển bởi các nhà nghiên cứu của UCLA để kiểm tra cả dữ liệu định tính và định lượng. Nó có thể nhập dữ liệu từ nhiều dạng khác nhau, bao gồm tài liệu, ảnh, âm thanh, video và bảng tính.
#5. Taguette
Taguette là một ứng dụng phân tích QD mã nguồn mở và miễn phí cho phép bạn gắn thẻ dữ liệu của mình trước khi xuất dữ liệu để phân tích. Thật tuyệt vời cho những cá nhân muốn có một cách đơn giản, miễn phí để sắp xếp dữ liệu của họ để phân tích.
Dữ liệu Định tính và Ví dụ là gì?
QD mô tả các đặc điểm hoặc thuộc tính. Nó được thu thập bằng bảng câu hỏi, phỏng vấn hoặc quan sát và thường được trình bày dưới dạng tường thuật. Đó có thể là những ghi chú được thu thập trong một nhóm tập trung về chất lượng ẩm thực tại Cafe Mac, hoặc đó có thể là những nhận xét từ một bảng câu hỏi mở.
Dữ liệu định lượng và định tính là gì?
Bất kỳ thông tin nào có thể được định lượng, đếm hoặc đo lường và gán một giá trị số được coi là dữ liệu định lượng. QD mang tính chất mô tả và được thể hiện bằng lời hơn là bằng số.
Ba loại dữ liệu định tính là gì?
Dữ liệu có thể được cảm nhận hoặc mô tả được coi là định tính. Dữ liệu nhị phân, danh nghĩa và thứ tự là ba dạng chính của QD. Có rất nhiều loại QD, chẳng hạn như dữ liệu từ các nghiên cứu, công việc và số liệu thống kê.
5 ví dụ về dữ liệu định tính là gì?
Dưới đây là năm ví dụ về dữ liệu định tính:
- Ghi chú về Quan sát.
- Phỏng vấn bán cấu trúc.
- Cuộc khảo sát là kết thúc mở.
- Các tạp chí hoặc nhật ký được giữ bởi những người tham gia.
- Danh mục chứng minh.
Dữ liệu định lượng và ví dụ là gì?
Dữ liệu định lượng là thông tin có thể được đếm hoặc đo bằng số. Có hai loại dữ liệu định lượng: dữ liệu rời rạc và dữ liệu liên tục. Dữ liệu định lượng bao gồm chiều cao tính bằng feet, tuổi tính bằng năm và cân nặng tính bằng pound.
Sự khác biệt giữa định tính và định lượng với các ví dụ là gì?
Dữ liệu định lượng đề cập đến dữ liệu số và bất kỳ thứ gì có thể được đếm hoặc định lượng. QD mang tính mô tả và nó đề cập đến những thứ có thể được nhìn thấy nhưng không được đo lường, chẳng hạn như màu sắc hoặc cảm giác.
Dữ liệu định lượng và định tính là gì và đưa ra một số ví dụ về cả hai?
Thông tin định lượng thường được gọi là dữ liệu, mặc dù nó cũng có thể đề cập đến bất kỳ thứ gì khác ngoài các con số. QD đòi hỏi một đánh giá mô tả bằng cách sử dụng các từ ý tưởng hơn là các con số. Thông tin định tính bao gồm những thứ như giới tính, tên quốc gia, loài động vật và tình trạng cảm xúc. Các đại lượng số như thước đo, chi phí và trọng lượng là những ví dụ về dữ liệu định lượng.
Kết luận
Việc thu thập dữ liệu định tính về người tiêu dùng sẽ mở ra cánh cửa dẫn đến một mỏ vàng tăng trưởng tiềm năng cho công ty của bạn. Nếu bạn biết bạn đang làm gì với nó. QD tiết lộ cảm giác của khách hàng và những gì họ muốn từ bạn. Kiểm tra trải nghiệm khách hàng (CX) của bạn và đặt người tiêu dùng làm trung tâm của mọi việc bạn làm gần như chắc chắn sẽ mang lại lợi nhuận cao hơn. Hướng dẫn này đã bao gồm mọi thứ cần biết về cụm từ.
- CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO: Hướng dẫn Cuối cùng để Dự báo
- QUÁ TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Phương pháp, Quy trình và Loại
- Phân tích rủi ro: Phương pháp, loại, quy trình, ví dụ, ưu và nhược điểm
- Định nghĩa Dự báo Kinh doanh, Phương pháp, Ví dụ, Loại (Cập nhật)
- PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG: Top 10 Phương pháp Nghiên cứu Hiệu quả Cho Mọi Doanh nghiệp
- CÔNG CỤ PHÂN TÍCH LƯU LƯỢNG TRANG WEB: Hơn 20 công cụ miễn phí hàng đầu năm 2023
dự án
