Análisis de datos cualitativos versus cuantitativos para principiantes

El análisis de datos es una técnica en la que se utilizan métodos estadísticos o lógicos para ilustrar y evaluar datos.

Este análisis implica un resumen completo de la información, que luego se utiliza para recopilar y presentar el resultado final para que comunique los hallazgos u opciones clave.

Pero este proceso requiere que diferencie entre los datos que ha recopilado. Y para simplificar el proceso de análisis de datos, es importante comprender las dos metodologías: datos cualitativos y datos cuantitativos.

Los datos cualitativos y cuantitativos se crean, observan, verifican y recopilan.

Puede ver datos en forma de números, hechos, mediciones, notas, cuadernos, videos, imágenes, etc. en formatos digitales o no digitales.

Sin embargo, hay muchas diferencias entre los dos. Y para elegir uno de ellos para sus proyectos, debe comprender cada uno de ellos por separado y cómo difieren.

Entonces, aprendamos sobre las diferencias entre datos cualitativos y cuantitativos.

Datos cualitativos y cuantitativos: ¿Qué son?

Para comprender mejor estos términos, primero enfóquese en esto: el primero es interpretativo, exploratorio y subjetivo, mientras que el segundo es definitivo, objetivo y preciso.

Datos cualitativos

Los datos cualitativos son información simple que no se puede medir, expresarse en números o contados. La información se recopila de audio, imágenes, texto, etc. y se comunica utilizando herramientas de visualización como mapas conceptuales, plazos, infografías, etc.

Por ejemplo, cuando un usuario visita su sitio web y agrega algunos productos al carrito de compras, pero lo abandonó, su tarea es descubrir el «por qué» y «cómo», como por qué el visitante abandonó el carrito y cómo se siente el usuario. sobre su sitio web o productos. Aquí, «calidad» está en el marco principal; Por lo tanto, debe obtener información de los datos cualitativos.

En el ejemplo anterior, no necesita ningún número para saber la razón del comportamiento de este usuario, pero debe preguntarles sobre la razón y su experiencia. En otras palabras, los datos cualitativos son una etiqueta o término utilizado para describir las características de ciertas cosas, como etiquetar el sabor del helado como chocolate o describir el mar como azul.

Los datos cualitativos son una forma no estadística y generalmente son semiestructuradas o no estructuradas, lo que significa que para este tipo de datos no necesita obtener números exactos utilizando gráficos y gráficos. En cambio, se caracterizan por sus formas, etiquetas, atributos, propiedades y otros identificadores.

Se puede crear a través de documentos, texto, grabaciones de video, grabaciones de audio, grupos focales, transcripciones de entrevistas, notas y observaciones. Sin embargo, los números de identificación, como los números de licencia de conducir o los números de Seguro Social, son datos cualitativos porque son únicos y categóricos para una persona.

Ejemplos: manijas de oro, acabado liso, color marrón oscuro, sabor de nueces americanas, hechas en Italia, camisas verdes, océano azul, hermosas fotos, etc.

Datos cuantitativos

Los datos cuantitativos son información simple que se puede medir o contar en valores numéricos. Se puede llamar cualquier datos cuantitativos que los investigadores usan para producir análisis estadísticos y cálculos matemáticos para tomar decisiones cualitativas basadas en los hallazgos.

Este tipo de datos responde preguntas como ‘¿Cuánto?’, ‘¿Con qué frecuencia?’.¿y cuánto?’. Los datos cuantitativos se pueden probar y evaluar fácilmente utilizando métodos matemáticos. Entendamos con un ejemplo:

Una persona le pregunta a un vendedor: «¿Cuánto cuesta esta impresora?»

Esta es una pregunta cuantitativa para recopilar datos como el precio de diferentes dispositivos. Los valores están relacionados con la mayoría de los parámetros medibles, como kilogramos para peso, libras, dólares para costos y más.

Los datos cuantitativos se recopilan para el análisis estadístico a través de encuestas, cuestionarios, revisiones, etc. En pocas palabras, podemos decir que la información que puede «cuantificarse» se llama datos cuantitativos. Está estructurado en la naturaleza y se puede calcular utilizando estadísticas e informes, lo que significa que es definitivo y rígido.

Los datos cuantitativos están mucho más cerrados y concisos y se pueden obtener a través de pruebas, encuestas, experimentos, métricas, informes de mercado y más.

Ejemplos: peso en kilogramos, número de semanas en un mes, altura en pulgadas o pies, distancia en kilómetros o millas, edad en años o meses, ingresos en dólares, longitud del cuerpo en centímetros, etc.

Datos cualitativos y cuantitativos: diferencias

Datos cualitativos y cuantitativos: ambos tienen el mismo lugar en cualquier campo. Para comprender mejor a cada uno, necesitamos ver cómo difieren en sus criterios, funciones, naturaleza, etc.

Primero lidiemos con algunas diferencias básicas:

• Los datos en los que la clasificación de objetos depende de la calidad o los atributos se denominan datos cualitativos. Por el contrario, los datos que se pueden contar o expresarse en los números se denominan datos cuantitativos.
• Los datos cualitativos se basan en la comprensión entre personas, emociones, color, etc. Por otro lado, los datos cuantitativos se basan en valores en los que obtendrá resultados en estadísticas para tomar decisiones.
• Los datos cualitativos recopilan información verbal, pero los datos cuantitativos recopilan información medible.
• Los datos cualitativos desarrollan la comprensión inicial y los datos cuantitativos recomiendan la acción final.

Hasta ahora hemos entendido el concepto básico de ambos tipos de datos. Ahora profundizaremos en algunas de las diferencias clave entre los dos.

Datos de criterio que el análisis de datos de datos de datos de datos cutables es un método simple utilizado para desarrollar una comprensión de las ciencias sociales y las humanidades para producir un resultado final. El análisis de datos cuantitativos es un método utilizado para obtener hechos confiables e información numérica utilizando métodos lógicos y matemáticos. Datait contiene datos como la religión, la nacionalidad, el color de ciertas cosas, el gusto, el género y muchos más. Contiene peso, masa, tamaño, altura, precio y más. Acercarse. no se puede calcular. Sigue el análisis objetivo, que puede calcularse fácilmente por inferencia matemática. El análisis de análisis se refiere a por qué ocurre el desarrollo, cómo se siente el usuario, por qué el carro se abandona, etc. El análisis aquí explica el número o la cantidad de desarrollo, como la tasa de abandono del carrito. Muestra aquí la muestra no es representativa y pequeña durante todo el proceso. La muestra es masiva y se puede generalizar. Los medios de recolección de datos cuantitativos se pueden recopilar a través de documentos escritos, entrevistas, observaciones, etc. Se recopilan datos cuantitativos a través de experimentos, entrevistas, observaciones, encuestas, encuestas, etc. Type of DataTex t-Based. Se basa en números. Los resultados de resultados se combinan para analizar los datos o simplemente asignados. Aquí los resultados dependen de las variaciones con la ayuda de gráficos y gráficos. Espesas de elementos, objetos, imágenes, etc. Información numérica y gráfica

Ejemplos de la vida

Ejemplo 1: (espacio de oficina).

El espacio de oficina se refiere a ambos tipos de datos dependiendo de la función de cada elemento.

• Grande y espacioso
• Excelente luz natural
• Gran sala de almacenamiento
• Fuente fría
• Colores de pintura atractivos para las paredes
• Bonitos cuadros de fotos
• Gran espacio para el juego interior

• 12, 000 pies cuadrados de espacio en el piso
• Numero de pisos
• Número de ventanas
• Número de puertas
• Número de LED
• Número de sistemas

Ejemplo 2: (artículo en el sitio web)

• Naturaleza del artículo
• La calidad del artículo, como ortografía, gramática, puntuación, etc.
• Cómo se sienten los lectores al respecto
• Qué tan bien describe el tema y los términos
• La calidad del video y el audio utilizados

• El número de palabras
• Número de imágenes utilizadas
• Interacciones como comentarios, vistas de página, etc.
• Tiempo de carga
• Número de clientes potenciales generados

Ejemplo 3: (área universitaria)

• Árboles grandes y densos
• Colores brillantes
• Arquitectura de nueva generación
• Iluminación inteligente y ventiladores
• Aulas grandes
• Proyector genial
• Libros de calidad

• Número de aulas
• Número de unidades
• Número de respiraderos de CA
• Medidor cuadrado del área de estacionamiento
• Tamaño de la clase
• Número de bancos
• Numero de pisos

Datos cualitativos versus datos cuantitativos: tipos

Tipos de datos cualitativos

Los estadísticos e investigadores clasifican los datos cualitativos en tres tipos:

• Datos binarios: cuando llama a un elemento bueno o malo, duro o suave, correcto o incorrecto, fresco o anticuado, etc., se denomina datos binarios. En otras palabras, sus datos cualitativos se pueden caracterizar utilizando atributos mutuamente excluyentes, lo que significa que no pueden ocurrir al mismo tiempo. Los estadísticos usan estos datos para crear un modelo que predice la naturaleza del elemento.
• Datos nominales: también llamado etiquetado, escala nominal o datos nombrados. Es un tipo de datos que puede usar para etiquetar algo sin mencionar ningún valor numérico. Por ejemplo, si forma un grupo de elementos por color, puede etiquetar directamente cada elemento de acuerdo con sus colores. Los investigadores usan estos nominales para distinguir un conjunto de información como el color. Este tipo también puede ser utilizado por estadísticos e investigadores para crear una encuesta de opción múltiple para ver cuál es buena.

• Datos ordinales. Los datos ordinales son un tipo de datos cualitativos categorizados en una escala o orden específico. Es un paso importante para la recopilación de datos. Por ejemplo, cuando un encuestado ingresa al nivel de satisfacción con los servicios en una escala de 1 a 10, recopila datos de acuerdo con los datos de entrada. Aquí no hay una escala estándar para medir la diferencia entre los dos. Algunos ejemplos son la escala Likert, la escala de intervalos, etc.

Tipos de datos cuantitativos

Los datos cuantitativos se clasifican en dos tipos principales: datos discretos y continuos. Vamos a desglosarlos uno por uno.

Datos discretos

Los datos discretos son un tipo de datos cuantitativos que contienen solo números de conteo. No se asocia con ningún tipo de medición, como longitud, peso, altura, etc.

Por ejemplo, el número de estudiantes, el número de días, el número de fanáticos del techo, la edad de una persona y muchos más.

Al identificar los datos de D Iscrete, debe usar algunas preguntas para distinguir entre ellos, como:

• ¿Se puede contar?
• ¿Se puede dividir?
• ¿Se puede medir?

Los datos discretos también se conocen como datos de atributos, que no se pueden dividir en piezas más pequeñas. Se puede decir que es contablemente finito o infinito.

Ejemplo: los datos contablemente finitos son un conjunto arbitrario A =. Contablemente los datos infinitos son un conjunto arbitrario B =.

Datos continuos

Este es un tipo de datos cuantitativo que se puede colocar en una escala de medición, lo que significa que se requieren valores numéricos que se pueden descomponer en piezas más pequeñas. Puede referirse a los datos continuos como incontables finitos e incontables infinitos.

Por ejemplo, el CGPA de los estudiantes se mide en una escala de 10 puntos. Aquí puede decir que un estudiante puede obtener entre 0 y 10, incluidos 8. 5, 1. 57, 4. 65, 2. 68, 9. 8, etc. Estos datos pueden clasificarse como datos continuos incontables finitos porque tiene límites superiores e inferiores.

Del mismo modo, puede tomar un ejemplo con datos incontables infinitos. Este es el conjunto de números reales, r =. En este escenario, los datos no tienen límite superior o límite inferior.

Los datos continuos se dividen nuevamente en dos tipos:

Los datos de intervalo son un método simple que se puede medir en una escala en la que todos los puntos están separados por la misma distancia. Por otro lado, los datos de la relación son una extensión de los datos de intervalo. Esto es más útil cuando hablamos sobre la medición de datos con precisión. Estas proporciones hablan sobre el orden, la distancia exacta y más.

Formas de obtener datos cualitativos y cuantitativos

Antes de profundizar en los diferentes métodos para recopilar datos cualitativos y cuantitativos, primero intentemos comprender los tipos de recopilación de datos.

Los métodos de recopilación de datos son los siguientes:

• Encuestas, cuestionarios y cuestionarios
• Entrevistas
• Grupos de enfoque
• Observaciones directas
• Documentos

Los métodos de recopilación de datos se pueden clasificar en tipos de datos cuantitativos y cualitativos.

Métodos de recopilación de datos cualitativos

• Cuestionarios y encuestas abiertas: este es el método más utilizado para recopilar o recopilar datos a través de varios cuestionarios y encuestas abiertas. Permite a los encuestados más flexibilidad para dar respuestas. No contiene respuestas u opciones predefinidas que permitan al usuario escribir libremente.
• Entrevistas individuales: también llamadas entrevistas cara a cara, esto se utiliza como un método común de recopilación de datos cualitativos. Aquí puede recopilar fácilmente datos de la entrevista. Este método se usa especialmente cuando desea recopilar datos personalizados.
• Grupos focales: un grupo focal también es un método de entrevista. Pero en lugar de la entrevista 1 a 1, se realiza una discusión grupal. Aquí los recursos no se limitan en dinero, tiempo, etc. Esto es útil. Por ejemplo, si está haciendo un estudio sobre la rehabilitación de drogas para adolescentes, todos los miembros del grupo deben ser adolescentes en recuperación de la adicción a las drogas.
• Observación directa: esta es la forma más pasiva de recopilar datos. El recopilador de datos toma el lugar del participante, observa cuidadosamente el entorno y registra audio o video y fotografías. Esto lleva al sesgo en la naturaleza, ya que implica una observación directa.

Métodos cuantitativos de recopilación de datos

• Pruebas en línea y encuestas cerradas: este método se basa en preguntas que permiten a los encuestados elegir entre las opciones. Se divide en tipos: categórico y proporcional/intervalo.

Las preguntas categóricas se pueden clasificar en preguntas dicotómicas (sí o no), casilla de verificación y de opción múltiple. En comparación, las preguntas de intervalo consisten en escala Likert, preguntas de matriz, escala de calificación, etc.

Ventajas de datos cuantitativos sobre datos cualitativos

Los datos cuantitativos tienen muchas ventajas sobre los datos cualitativos porque puede medir fácilmente y preparar un gráfico o informe basado en ello. También lleva menos tiempo en comparación con los datos cualitativos. Este método se usa cuando no sabes qué esperar.

Comprendamos las ventajas de los datos cuantitativos sobre los datos cualitativos:

• Más científico
• Sensible a la gestión
• Menos objetivo
• Centrado
• Puede trabajar con muestras grandes
• Organizado de una manera simple
• Repetible
• Vinculado
• Estructurado
• Generalizable
• Coherente
• Rápido y ahorra tiempo
• Útil para la toma de decisiones de calidad
• Datos más aceptables
• Alta disponibilidad
• Se pueden usar muestras aleatorias
• No requiere observación directa

Conclusión

Los datos cualitativos son más difíciles de analizar en comparación con los datos cuantitativos. Utiliza enfoques comunes como el análisis de contenido cualitativo, el análisis temático y el análisis del discurso. Los datos cuantitativos, por otro lado, se basan en números o valores que usan SPSS, R o Excel para calcular cosas como puntajes medios, número de veces que se hace una pregunta particular, confiabilidad, etc. Los resultados se presentan en tablas o gráficos.

Esta publicación debería ayudarlo a comprender la diferencia entre datos cualitativos y cuantitativos y cuál elegir para qué aplicación