Statistics-quantitative-data

統計-定性データと定量データ

定性的データ

定性データは、数字を使用して測定できない情報のセットです。 一般的には、言葉、主観的な物語で構成されています。 定性的データ分析の結果は、キーワードを強調表示し、情報と概念の詳細を抽出するという形でもたらされます。 たとえば、子供の現在の教育システムに関する親の認識に関する研究。 それらから収集された結果情報は物語形式である可能性があり、特定の分野で満足、不満足、または改善が必要であるなどの分析を推測する必要があります。

強さ

• より良い理解-定性的データにより、参加者の視点とニーズをよりよく理解できます。
• 説明の提供-定性データと定量データは、調査の結果を説明し、定量データの修正を測定できます。
• 行動パターンの識別の改善-質的データは詳細な情報を提供し、行動パターンの識別に役立ちます。

弱さ

• 短い到達可能性-本質的に主観的であるため、一般に、小さな人口は大きな人口を表すためにカバーされます。
• 時間の消費-質の高いデータは大きなデータを理解する必要があるため、時間がかかります。
• バイアスの可能性-主観的分析であること。評価者のバイアスは非常に実現可能です。

定量的データ

定量データは、人々のグループから収集された数値のセットであり、統計分析が含まれます。たとえば、参加者から満足度調査を実施し、1〜5のスケールで体験を評価するように依頼する場合。 あなたは評価を収集し、本質的に数値的であり、統計的手法を使用して参加者の満足度に関する結論を導き出します。

強さ

• *特定*定量的データは明確で、実施された調査に固有です。
• 高い信頼性適切に収集された場合、定量データは通常正確であり、したがって信頼性が高くなります。
• 簡単なコミュニケーション定量的なデータは、チャート、グラフなどを使用して簡単に伝えたり、詳細に説明したりできます。
• 既存のサポート調査の関連性を確認するために分析できる多くの大きなデータセットが既に存在する場合があります。

弱さ

• 制限付きオプション-回答者は制限付きオプションから選択する必要があります。
• 高複雑度-定性データは、正しいサンプルを取得するために複雑な手順を必要とする場合があります。
• 専門知識が必要-定性データの分析には、統計分析の特定の専門知識が必要です。