Quelles sont les similitudes entre la recherche qualitative et quantitative ?

Le type d'analyse quantitative familière à la plupart des gens a utilisé des statistiques d'habitants, les proportions de différentes catégories de personnes sont utilisées (par exemple, 30% de femmes, 10% de chômeurs, etc.). Des recherches de ce type aident à comprendre ce qui pourrait arriver tôt ou tard. Cependant, une telle recherche intègre peu ou pas de détails sur les émotions ou la motivation. À l'occasion, un chercheur d'une marque de cosmétiques organise un groupe de projecteurs sur l'efficacité des produits et apprend qu'ils aiment la poudre pour le visage associée à un écran solaire. Une future enquête quantitative pourrait demander si le client vérifie l'étiquette pour le niveau de facteur de protection solaire après avoir acheté de la poudre pour le visage.

Il utilise des approches fréquentes telles que l'analyse qualitative du contenu, l'évaluation thématique et l'analyse du discours. Les informations quantitatives, cependant, sont basées sur des nombres ou des valeurs qui utilisent SPSS, R ou Excel pour calculer des éléments tels que les scores communs, la variété des fois où une question particulière est demandée, la validité, etc. Les stratégies d'assortiment de données peuvent être classées en types de données quantitatives et qualitatives.

Il est possible de rechercher des informations quantitatives à l'aide d'enquêtes, d'observations, d'entretiens et de différentes expériences. Par exemple, les connaissances qualitatives sont le genre, la nation, la ville, la nationalité, etc. tandis que les données quantitatives sont la longueur, la largeur, la taille, le poids, la surface, la vitesse, l'âge, etc. De plus, les connaissances quantitatives peuvent être à la fois des données discrètes (connaissances dénombrables correspondant au nombre d'automobiles, à la variété des étudiants, etc.) ou des connaissances continues (données mesurables correspondant au pic, au poids, etc.). Les stratégies d'assortiment de données quantitatives comprennent l'évaluation et les statistiques. D'autre part, la méthode de collecte des données qualitatives comprend des faits et des observations. Traditionnellement, l'évaluation d'informations qualitatives a eu la mauvaise réputation d'être extrêmement chronophage.

Parce que vous ne pouvez pas soumettre ces tendances à une analyse statistique, vous ne pouvez pas valider les développements en calculant une valeur p ou une taille d'effet - comme vous pourriez valider des données quantitatives - vous devez donc les utiliser avec précaution. De plus, vous souhaitez continuellement confirmer ces connaissances grâce à un programme d'analyse qualitative en cours. C'est pourquoi un échantillon plus grand est un moyen plus efficace d'obtenir des statistiques utiles. Dans les initiatives de recherche scientifique, vous devez poser des questions en face à face, par le biais d'enquêtes en ligne ou d'enquêtes postales pour présenter ou des groupes de clients potentiels. Donc, en ce qui concerne les données qualitatives et quantitatives, quelle est la différence et comment les obtenez-vous ? Et quel est le moyen le plus simple d'utiliser chaque type de connaissances à votre avantage ?

Les chercheurs quantitatifs visent à déterminer les lois fondamentales du comportement et des phénomènes dans des contextes/environnements totalement différents. La recherche est utilisée pour vérifier un concept et en fin de compte l'aider ou le rejeter. Les objectifs de la recherche quantitative sont de tester les relations causales entre les variables, de faire des prédictions et de généraliser les résultats à des populations plus larges. L'analyse qualitative permet des ambiguïtés/contradictions dans les données, qui sont une image miroir de la réalité sociale. Le chercheur qualitatif fait partie intégrante de la moitié de l'information, sans la participation active du chercheur, aucune information n'existe.

Contrairement aux données quantitatives, les informations qualitatives sont descriptives, exprimées par une méthode de langage plutôt que par des valeurs numériques. Rassemblez des données qualitatives pour approfondir les problèmes ou les opportunités que vous avez trouvés dans vos tableaux de bord, par exemple en envoyant des sondages ou en menant des entretiens avec des clients qui ont cessé d'utiliser votre produit. J'ai été un énorme défenseur de http://www.newdaynewyork.org/category/new-york-life/ recueillir plus de données sur la façon dont les clients utilisent nos produits pour augmenter la détermination des produits. De manière explicite, j'ai concentré mes écrits récents sur des conseils sur la façon de définir des mesures plus élevées et de recueillir des connaissances quantitatives sur le comportement des clients, car il s'agit de l'une des plus grandes lacunes que j'ai constatées dans les compétences des chefs de produit.

L'analyse quantitative est la méthode de collecte et d'analyse des informations numériques. Il vise à trouver des modèles et des moyennes, à faire des prédictions, à examiner les relations causales et à généraliser les résultats à des populations plus larges en représentant des informations exprimées sous forme de nombres. Alors que le sujet du qualitatif vs. La recherche quantitative peut sembler intimidante, ce sont des idées simples à saisir, elles caractérisent généralement des choses que vous faites probablement déjà. Quelle que soit votre entreprise, la plupart des professionnels souhaitent obtenir des suggestions de clients et connaître leur public, que vous l'appeliez analyse ou autre chose.

Alors qu'il serait idéal de baser tous les choix sur chaque information qualitative et quantitative, étant donné les contraintes de temps et d'argent, il n'est pas possible d'agir. Les chefs de produit doivent réserver l'utilisation de chaque forme de données aux situations où ils obtiendront le plus de profit. L'une de ces conditions est lorsque vous faites un « gros pari » ou un financement important dans un nouveau produit ou une mise à niveau. Vous voudrez simplement vous rappeler d'avoir toutes les données que vous pouvez pour que le lancement soit un succès.