Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen qualitativer und quantitativer Forschung?
Die Art der quantitativen Analyse, die den meisten Menschen zur Verfügung steht, basiert auf Einwohnerstatistiken, wobei die Anteile verschiedener Personenkategorien verwendet werden (z. B. 30% der Frauen, 10% der Arbeitslosen usw.). Eine solche Forschung hilft zu verstehen, was früher oder später passieren könnte. Allerdings berücksichtigen solche Untersuchungen nur wenige oder gar keine Details zu Emotionen oder Motivation. Beispielsweise hält ein Forscher einer Kosmetikmarke eine Spotlight-Gruppe über die Produktwirksamkeit ab und erfährt, dass sie Gesichtspuder in Kombination mit Sonnenschutzmitteln mag. In einer zukünftigen quantitativen Umfrage könnte gefragt werden, ob der Kunde nach dem Kauf von Gesichtspuder auf dem Etikett den Lichtschutzfaktor überprüft.
Es nutzt häufige Ansätze wie qualitative Inhaltsanalyse, thematische Bewertung und Diskursanalyse. Quantitative Informationen basieren jedoch auf Zahlen oder Werten, die SPSS, R oder Excel verwenden, um Dinge wie allgemeine Punktzahlen, die Häufigkeit, mit der eine bestimmte Frage angefordert wird, die Gültigkeit usw. zu berechnen. Datensortierungsstrategien können in quantitative und qualitative Datentypen kategorisiert werden.
Mit Hilfe von Umfragen, Beobachtungen, Interviews und verschiedenen Experimenten ist es möglich, quantitative Informationen zu ermitteln. Qualitatives Wissen sind beispielsweise Geschlecht, Nation, Stadt, Nationalität usw. während quantitative Daten Länge, Breite, Höhe, Gewicht, Fläche, Geschwindigkeit, Alter usw. sind. Darüber hinaus kann es sich bei quantitativem Wissen sowohl um diskrete Daten (zählbare Daten entsprechend der Anzahl der Autos, Anzahl der Schüler usw.) als auch um kontinuierliche Daten (messbare Daten entsprechend der Anzahl der Autos, des Gewichts usw.) handeln. Zu den Strategien der Zusammenstellung quantitativer Daten gehören Auswertung und Statistik. Andererseits umfasst die Methode der Erhebung qualitativer Daten Fakten und Beobachtungen. Traditionell hatte die qualitative Informationsauswertung den schlechten Ruf, außerordentlich zeitaufwändig zu sein.
Da Sie diese Tendenzen nicht einer statistischen Analyse unterziehen können, können Sie Entwicklungen nicht durch die Berechnung eines p-Werts oder einer Effektgröße validieren – so wie Sie quantitative Daten validieren könnten –, daher sollten Sie sie mit Vorsicht verwenden. Darüber hinaus möchten Sie dieses Wissen durch ein fortlaufendes qualitatives Analyseprogramm kontinuierlich bestätigen. Aus diesem Grund ist eine größere Stichprobe eine effektivere Möglichkeit, nützliche Statistiken zu erhalten. Bei wissenschaftlichen Forschungsinitiativen müssen Sie Fragen von Angesicht zu Angesicht stellen, in Form von Online-Umfragen oder postalischen Umfragen an Interessenten oder potenzielle Kundengruppen. Was ist also der Unterschied zwischen qualitativen und quantitativen Daten und wie erhält man diese? Und wie können Sie die einzelnen Wissensarten am einfachsten zu Ihrem Vorteil nutzen?
Quantitative Forscher zielen darauf ab, grundlegende Verhaltensgesetze und Phänomene in völlig unterschiedlichen Umgebungen/Kontexten zu bestimmen. Forschung dient dazu, ein Konzept zu überprüfen und es letztendlich zu unterstützen oder abzulehnen. Die Ziele der quantitativen Forschung bestehen darin, kausale Zusammenhänge zwischen Variablen zu testen, Vorhersagen zu treffen und Ergebnisse auf breitere Bevölkerungsgruppen zu übertragen. Qualitative Analysen ermöglichen Unklarheiten/Widersprüche innerhalb der Daten, die ein Spiegelbild der sozialen Realität sind. Der qualitative Forscher ist ein wesentlicher Teil der Daten, ohne die aktive Beteiligung des Forschers existieren keine Informationen.
Im Gegensatz zu quantitativen Daten sind qualitative Informationen beschreibend und werden eher sprachlich als durch numerische Werte ausgedrückt. Sammeln Sie qualitative Daten, um tiefer in die Probleme oder Chancen einzutauchen, die Sie in Ihren Dashboards gefunden haben, indem Sie beispielsweise Umfragen versenden oder Interviews mit Kunden führen, die Ihr Produkt nicht mehr verwenden. Ich war ein großer Befürworter dafür http://www.newdaynewyork.org/category/new-york-life/ Wir sammeln mehr Daten darüber, wie Kunden unsere Waren nutzen, um eine bessere Produktentscheidung zu ermöglichen. Konkret habe ich mich in meinen jüngsten Texten auf Tipps zum Definieren höherer Kennzahlen und zum Sammeln quantitativer Kenntnisse über das Kundenverhalten konzentriert, da dies eine der größten Lücken ist, die ich in den Fähigkeiten von Produktmanagern gesehen habe.
Quantitative Analyse ist die Methode zum Sammeln und Analysieren numerischer Informationen. Ziel ist es, Muster und Durchschnittswerte zu finden, Vorhersagen zu treffen, kausale Zusammenhänge zu untersuchen und Ergebnisse auf breitere Bevölkerungsgruppen zu übertragen, indem Informationen in Form von Zahlen dargestellt werden. Während das Thema qualitativ vs. Quantitative Forschung mag einschüchternd klingen, es sind einfach zu verstehende Ideen, sie charakterisieren normalerweise Dinge, die Sie höchstwahrscheinlich bereits tun. Ganz gleich, um welches Unternehmen es sich handelt, die meisten Geschäftsleute möchten Kundenempfehlungen einholen und ihre Zielgruppe kennen, unabhängig davon, ob Sie es als Analyse oder etwas anderes bezeichnen.
Während es ideal wäre, alle Entscheidungen auf qualitativen und quantitativen Informationen zu basieren, ist es angesichts der Kosten- und Zeitbeschränkungen nicht möglich, Maßnahmen zu ergreifen. Produktmanager sollten die Verwendung jeder Art von Daten auf Situationen beschränken, in denen sie den größten Gewinn erzielen. Eine dieser Bedingungen ist, wenn Sie eine „große Wette“ oder eine große Finanzierung für ein neues Produkt oder Upgrade tätigen. Sie müssen nur daran denken, über alle Informationen zu verfügen, die Sie können, damit die Veröffentlichung ein Erfolg wird.
