Quali sono le somiglianze tra ricerca qualitativa e quantitativa?
Il tipo di analisi quantitativa a disposizione della maggior parte delle persone ha utilizzato le statistiche sugli abitanti, vengono utilizzate le proporzioni delle diverse categorie di persone (ad esempio, 30% di donne, 10% di disoccupati e così via). Ricerche di questo tipo aiutano a capire cosa potrebbe accadere prima o poi. Tuttavia, tale ricerca incorpora pochi o nessun dettaglio sulle emozioni o sulla motivazione. Ad esempio, un ricercatore di un marchio di cosmetici tiene un gruppo di discussione sull'efficacia del prodotto e scopre che gli piace la cipria combinata con la protezione solare. Una futura indagine quantitativa potrebbe chiedere se il cliente controlla l’etichetta per il livello del fattore di protezione solare dopo aver acquistato la cipria.
Fa uso di approcci frequenti come l'analisi qualitativa del contenuto, la valutazione tematica e l'analisi del discorso. Le informazioni quantitative, tuttavia, si basano su numeri o valori che utilizzano SPSS, R o Excel per calcolare cose come i punteggi comuni, il numero di volte in cui viene richiesta una particolare domanda, la validità e così via. Le strategie di assortimento dei dati possono essere classificate in tipi di dati quantitativi e qualitativi.
È possibile ricercare informazioni quantitative con l'aiuto di sondaggi, osservazioni, interviste e diversi esperimenti. Ad esempio, le conoscenze qualitative sono genere, nazione, città, nazionalità e così via. mentre i dati quantitativi sono lunghezza, larghezza, altezza, peso, area, velocità, età e così via. Inoltre, la conoscenza quantitativa può essere sia dati discreti (conoscenza numerabile corrispondente al numero di automobili, varietà di studenti e così via) sia conoscenza continua (dati misurabili corrispondenti al picco, al peso e così via). Le strategie di raccolta dei dati quantitativi includono la valutazione e la statistica. D'altra parte, il metodo di raccolta dei dati qualitativi include fatti e osservazioni. Tradizionalmente, la valutazione qualitativa delle informazioni ha avuto la brutta reputazione di essere estremamente dispendiosa in termini di tempo.
Poiché non è possibile sottoporre queste tendenze all'analisi statistica, non è possibile convalidare gli sviluppi calcolando un valore p o una dimensione dell'effetto, così come si potrebbero convalidare i dati quantitativi, quindi è necessario utilizzarli con cautela. Inoltre, vuoi confermare continuamente tale conoscenza attraverso un programma di analisi qualitativa continuo. Questo è il motivo per cui un campione più ampio rappresenta un modo più efficace per ottenere statistiche utili. Nelle iniziative di ricerca scientifica, è necessario porre domande faccia a faccia, tramite sondaggi online o sondaggi postali per gruppi di clienti attuali o potenziali. Quindi, in relazione ai dati qualitativi e quantitativi, qual è la differenza e il modo in cui puoi ottenerli? E qual è il modo più semplice per sfruttare ogni tipo di conoscenza a tuo vantaggio?
I ricercatori quantitativi mirano a determinare le leggi fondamentali del comportamento e dei fenomeni in ambienti/contesti totalmente diversi. La ricerca serve per verificare un concetto e alla fine assisterlo o respingerlo. Gli obiettivi della ricerca quantitativa sono testare le relazioni causali tra variabili, fare previsioni e generalizzare i risultati a popolazioni più ampie. L'analisi qualitativa consente ambiguità/contraddizioni all'interno dei dati, che sono un'immagine speculare della realtà sociale. Il ricercatore qualitativo è parte integrante delle informazioni, senza la partecipazione attiva del ricercatore non esiste alcuna informazione.
A differenza dei dati quantitativi, le informazioni qualitative sono descrittive, espresse con il metodo del linguaggio piuttosto che con valori numerici. Raccogli dati qualitativi per approfondire i problemi o le opportunità che hai trovato nelle tue dashboard, ad esempio inviando sondaggi o conducendo interviste con i clienti che hanno smesso di utilizzare il tuo prodotto. Sono stato un grande sostenitore di http://www.newdaynewyork.org/category/new-york-life/ raccogliere più dati su come i clienti utilizzano la nostra merce per favorire una maggiore determinazione del prodotto. In modo esplicito, ho concentrato i miei recenti scritti su suggerimenti su come definire metriche più elevate e raccogliere conoscenze quantitative sul comportamento dei clienti poiché questa è una delle maggiori lacune che ho riscontrato nelle competenze del Product Manager.
L'analisi quantitativa è il metodo di raccolta e analisi delle informazioni numeriche. Ha lo scopo di trovare modelli e medie, fare previsioni, dare un'occhiata alle relazioni causali e generalizzare i risultati a popolazioni più ampie rappresentando le informazioni espresse come numeri. Mentre il tema del rapporto qualitativo vs. Le ricerche quantitative possono sembrare intimidatorie, sono idee semplici da comprendere, di solito caratterizzano cose che molto probabilmente stai già facendo. Indipendentemente dalla tua attività, la maggior parte dei professionisti desidera ricevere suggerimenti dai clienti e conoscere il loro pubblico, indipendentemente dal fatto che si chiami analisi o qualcos'altro.
Sebbene l'ideale sarebbe basare tutte le scelte su informazioni sia qualitative che quantitative, dati i limiti di spesa e di tempo non è possibile agire. I product manager dovrebbero riservarsi l'utilizzo di ciascun tipo di dati alle situazioni in cui otterranno essenzialmente il massimo profitto. Una di queste condizioni è quando si effettua una "grande scommessa" o un grande finanziamento in un nuovo prodotto o aggiornamento. Ti consigliamo di tenere a mente di avere tutti i dati possibili in modo che il lancio sia un successo.
