Quantitative vs. qualitative Informationen
Die Konzentration auf statistische Signifikanz und hohe Datenqualität wird sicher sein, dass Ihre Ergebnisse und Schlussfolgerungen legitim sind. Es kann Ihnen sogar ermöglichen, Ihre Schlussfolgerungen auf Populationen zu verallgemeinern. Da quantitative Informationen immer numerisch sind, werden sie oft geordnet, gesammelt hinzugefügt und die Häufigkeit einer Bemerkung kann gezählt werden. Daher können alle deskriptiven Statistiken unter Verwendung von quantitativem Wissen berechnet werden. Statistiken, die beschreiben oder zusammenfassen, könnten für quantitatives Wissen und in geringerem Maße für qualitatives Wissen erstellt werden.
Forscher in der quantitativen Analyse verwenden messbare Daten, um Informationen zu formulieren und die Forschungsstichprobe aufzudecken. Qualitatives Wissen wird in Nominaldaten und ordinales Wissen aufgeteilt. Nominaldaten sind qualitative Daten, die verwendet werden, um explizite Variablen zu gruppieren, ohne ihnen einen quantitativen Wert zuzuweisen. Ordinale Daten sind qualitative Informationen, bei denen Variablen ein quantitativer Wert beigemessen wird. Darüber hinaus sind qualitative Daten von einem Beobachter zum anderen subjektiv und dynamisch.
Forscher, die eine Fallstudie analysieren, würden möglicherweise verschiedene Methoden anwenden, um Erkenntnisse zu sammeln. Sie können Fragebögen, Interviews oder Gruppendiskussionen nutzen. Die meisten im Interview verwendeten Fragen sind spontan und ungeplant. Sie konzentrieren sich darauf, die Perspektiven und Erfahrungen einer Person zu verstehen. Diese Art der Methode ist hilfreich, um ein detailliertes Verständnis der Thematik zu erlangen. Allerdings macht es die Verarbeitung der gesammelten Informationen zeitaufwändig und etwas schwierig.
Ein unklarer Fragebogen kann zu verzerrten Forschungsergebnissen führen. Quantitative Daten beziehen sich auf alle Daten, die quantifiziert, gezählt oder gemessen und mit einem numerischen Wert versehen werden können. Qualitative Informationen sind beschreibender Natur und werden sprachlich eher als Zahlenwerte ausgedrückt. Während dieser Veröffentlichung haben wir https://athenrymusicschool.net/forums/forum/instruments-for-sale/ quantitatives und qualitatives Wissen definiert und erklärt, wie sie sich unterscheiden. Worauf es wirklich hinausläuft, ganz einfach ausgedrückt, ist, dass quantitative Daten in Bezug auf Zahlen zählbar oder messbar sind, während qualitatives Wissen in Bezug auf Sprache beschreibend ist.
Qualitatives Wissen zu sammeln ist teuer und zeitintensiv, warum also überhaupt? Abgesehen davon, dass sie die Recherche in Gang setzen, indem sie Ihnen helfen, eine Spekulation zu bestimmen, können qualitative Daten Ihnen helfen, auf Kurs zu bleiben, wenn Sie Umfrageinformationen verwenden, um Ihre Kundenexpertise zu verbessern. Sie können beispielsweise qualitative Codierung oder Metadaten verwenden, um eine qualitative Antwort in kleinere Teile zu zerlegen, die einfacher zu verstehen, zu verwalten und zu bearbeiten sind. Leistungsstarke Wissensanalyseinstrumente wie Chattermill verwenden solche Strategien, um qualitative Informationen aufzubereiten und eine zusammenhängende Kundengeschichte zu erzählen.
Für einen Befragten ist es viel einfacher, eine Menge auszuwählen, als eine Antwort zu schreiben. Allerdings fehlt diesen Informationen das Warum und Wie diese qualitativen Daten liefern. Im Gegensatz dazu ist qualitatives Wissen eher konzeptionell und deskriptiv – es wird tendenziell beobachtet und aufgezeichnet. Beispielsweise würde eine schriftliche Umfrageantwort, in der die Meinungen eines Kunden zu Ihrem neuen Produkt aufgeführt sind, als qualitative Information angesehen werden. Die Daten, bei denen die Klassifizierung von Objekten vom Standard oder den Attributen abhängt, werden als qualitative Informationen bezeichnet. Im Gegensatz dazu werden die Informationen, die gezählt oder in Zahlen ausgedrückt werden können, als quantitatives Wissen bezeichnet.
In einfachen Worten bezieht sich qualitativ auf Merkmale, die nicht auf einen numerischen Wert angewendet werden können. Es zielt darauf ab, Variablen durch ihr Aussehen, ihre Art oder ihren Ort zu beschreiben. Qualitative Forschungsvariablen können schwer miteinander abgeglichen werden. Wenn ein Prüfer beispielsweise die Farbe von Schmetterlingsflügeln maß, wie kann sich Rot mit Blau vergleichen?
Es ist für den Verbraucher nicht einfach, während des Trainings auf den Bildschirm eines Telefons zu tippen, obwohl er das möchte. Ein Teilnehmer fragt sogar, ob er stattdessen die Sprachsteuerung verwenden würde. Es dauerte tatsächlich, die Kunden mit der App zu beobachten, um das Problem zu ermitteln, aber jetzt wissen Sie, was Sie beheben müssen.
Aus diesem Grund sind qualitative Informationen minderwertig, wenn es sich um die einzigen Daten innerhalb der Forschung handelt. Es ist anstrengend, ohne qualitatives und quantitatives Wissen eine erfolgreiche Wissensevaluation durchzuführen. Sie haben jeweils ihre Vor- und Nachteile und ergänzen sich selten. Den Unterschied zwischen quantitativen und qualitativen Daten zu verstehen, gehört zu den allerersten Schritten auf dem Weg zu einem qualifizierten Wissen. Wenn Sie einen Beruf im Datenbereich in Betracht ziehen, finden Sie am Ende dieser Veröffentlichung Hyperlinks zu einigen nützlichen Artikeln.
