Informations quantitatives vs qualitatives
En vous concentrant sur la signification statistique et la qualité des données, vous serez sûr que vos résultats et conclusions sont légitimes. Cela peut même vous permettre de généraliser vos conclusions à l'ensemble des populations. Comme les informations quantitatives sont toujours numériques, elles sont souvent ordonnées, ajoutées collectivement, et la fréquence d'une remarque peut être comptée. Par conséquent, toutes les statistiques descriptives peuvent être calculées en utilisant des connaissances quantitatives. Des statistiques décrivant ou résumant pourraient être produites pour les connaissances quantitatives et dans une moindre mesure pour les connaissances qualitatives.
Les chercheurs en analyse quantitative utilisent des données mesurables pour formuler des informations et découvrir l'échantillon de recherche. Les connaissances qualitatives sont divisées en données nominales et en connaissances ordinales. Les données nominales sont des données qualitatives utilisées pour regrouper des variables explicites sans leur attribuer de valeur quantitative. Les données ordinales sont des informations qualitatives dans lesquelles les variables reçoivent une valeur quantitative. De plus, les données qualitatives sont subjectives et dynamiques d'un observateur à l'autre.
Les chercheurs analysant une étude de cas pourraient utiliser différentes méthodes pour recueillir des connaissances. Ils peuvent profiter de questionnaires, d'entretiens ou de discussions de groupe. La plupart des questions utilisées dans l'entretien sont spontanées et non planifiées. Ils sont centrés sur la compréhension des perspectives et des expériences d'un individu. Ce type de méthode est utile pour obtenir une compréhension détaillée du sujet. Cependant, cela rend le traitement des informations collectées long et quelque peu difficile.
Un questionnaire peu clair peut entraîner des résultats de recherche faussés. Les données quantitatives font référence à toutes les données qui peuvent être quantifiées, comptées ou mesurées et auxquelles une valeur numérique a été attribuée. Les informations qualitatives sont de nature descriptive, exprimées en termes de langage plutôt que de valeurs numériques. Tout au long de cette publication, nous avons https://athenrymusicschool.net/forums/forum/instruments-for-sale/ défini les connaissances quantitatives et qualitatives et expliqué en quoi elles diffèrent. Ce qui revient vraiment à dire, en termes assez simples, c'est que les données quantitatives sont dénombrables ou mesurables, en ce qui concerne les nombres, tandis que les connaissances qualitatives sont descriptives, en ce qui concerne le langage.
La collecte de connaissances qualitatives coûte cher et prend du temps, alors pourquoi le faire en premier lieu ? En plus de lancer la recherche en vous aidant à déterminer une spéculation, les données qualitatives peuvent vous aider à rester sur la bonne voie lorsque vous utilisez des informations d'enquête pour informer les améliorations de votre expertise client. Par exemple, vous pouvez utiliser un codage qualitatif ou des métadonnées pour décomposer une réponse qualitative en éléments plus petits qui sont plus simples à comprendre, à gérer et à utiliser. De puissants instruments d'analyse des connaissances comme Chattermill utilisent de telles stratégies pour préparer des informations qualitatives et raconter une histoire client cohérente.
Il est beaucoup plus facile pour un répondant de sélectionner une quantité que d'écrire une réponse. Cela dit, ces éléments d'information manquent du pourquoi et du comment fournis par les données qualitatives. En revanche, les connaissances qualitatives sont plus conceptuelles et descriptives - elles ont tendance à être observées et enregistrées. Par exemple, une réponse écrite à un sondage détaillant les opinions d'un client sur votre nouveau produit serait considérée comme une information qualitative. Les données dans lesquelles la classification des objets dépend de la norme ou des attributs sont appelées informations qualitatives. En revanche, les informations pouvant être comptées ou exprimées en nombres sont appelées connaissances quantitatives.
En termes simples, qualitatif fait référence à des traits qui ne peuvent pas être appliqués à une valeur numérique. Il vise à décrire les variables par leur apparence, leur nature ou leur emplacement. Les variables de recherche qualitative peuvent être difficiles à faire correspondre les unes aux autres. Par exemple, si un examen mesurait la couleur des ailes de papillon, comment le rouge peut-il se comparer au bleu ?
Il n'est pas simple pour le consommateur d'appuyer sur l'écran d'affichage d'un téléphone pendant qu'il fait de l'exercice, même s'il le souhaite. Un participant demande même s'il utilisera les commandes vocales à la place. Il a fallu observer les clients avec l'application pour déterminer le problème, mais maintenant vous savez ce que vous devez résoudre.
Pour cette raison, les informations qualitatives sont inférieures si ce sont les seules données de la recherche. Il est épuisant de mener une évaluation réussie des connaissances sans connaissances qualitatives et quantitatives. Ils ont chacun leurs avantages et leurs inconvénients et se complètent rarement. Comprendre la différence entre les données quantitatives et qualitatives est l'une des toutes premières étapes de la transformation en une connaissance qualifiée. Si vous envisagez une carrière dans les données, vous trouverez des liens vers des articles utiles à la fin de cet article.
