Διαφορά μεταξύ ποιοτικής και ποσοτικής

Με άλλα λόγια, όταν μιλάμε για την έννοια «ποιοτική», σύμφωνα με τη Βασιλική Ισπανική Ακαδημία (RAE), μιλάμε για μια ποιότητα ή σχετική με μια ποιότητα. Σε μια μελέτη, η ποιοτική ανάλυση θα σχετίζεται περισσότερο με μια πιο υποκειμενική ανάλυση, βασισμένη σε μεταβλητές που, κατά κάποιο τρόπο, δεν μπορούν να μετρηθούν ακριβώς. Αριθμητικά δηλαδή.

Από την άλλη, όταν μιλάμε για την «ποσοτική» έννοια, επίσης σύμφωνα με τη ΡΑΕ, μιλάμε για ποσότητα ή κάτι που σχετίζεται με ποσότητα. Σε μια μελέτη, η ανάλυση μεταβλητών που μπορεί να μετρηθεί αριθμητικά.

Συνοψίζοντας, λοιπόν, μιλάμε για δύο αντίθετες έννοιες. Ενώ το ένα εστιάζει στις ποιότητες και την ποιότητα, το άλλο αναφέρεται στην ποσότητα. Για το λόγο αυτό, σε μια μελέτη, η ποιοτική ανάλυση θα επικεντρωθεί στις ιδιότητες που παρουσιάζει το αντικείμενο της μελέτης, ενώ η ποσοτική ανάλυση θα επικεντρωθεί σε μετρήσιμες μεταβλητές που μπορούν να εκφραστούν αριθμητικά.

Επομένως, για να το καταλάβουμε καλύτερα, ας δούμε τη διαφορά μεταξύ ποιοτικής και ποσοτικής, καθώς και τις κύριες διαφορές που βρέθηκαν μεταξύ καθεμιάς από αυτές τις μεθόδους ανάλυσης.

Διαφορά μεταξύ ποιοτικής και ποσοτικής

Ας δούμε λοιπόν τις βασικές διαφορές τους:

Ποιοτική ανάλυση

Η ποιοτική ανάλυση εστιάζει στην κατανόηση των φαινομένων που συμβαίνουν. Όμως, για την κατανόησή του, χρησιμοποιεί αφηγηματικά δεδομένα, εστιάζει στη μελέτη της λογοτεχνίας, καθώς και στα ατομικά χαρακτηριστικά και εμπειρίες. Με άλλα λόγια, εστιάζει σε δεδομένα που δεν εκφράζονται αριθμητικά.

Μεταξύ αυτών των δεδομένων που συλλέγει, η ποιοτική ανάλυση εστιάζει σε έρευνες, αξιολογήσεις πελατών, καθώς και σε μια άλλη σειρά μεθόδων συλλογής δεδομένων που μας προσφέρουν μια ποιοτική οπτική του αντικειμένου μελέτης.

Η ποιοτική ανάλυση, εκτός από το ότι χρησιμοποιείται για να συμπληρώσει την ποσοτική, χρησιμοποιείται για τη λήψη πληροφοριών για ένα δεδομένο θέμα. Χάρη σε αυτή την ανάλυση, μπορούμε να εξαγάγουμε πολλές απόψεις και, αν αληθεύει, πληροφορίες υψηλότερης ποιότητας.

Δεδομένου ότι είναι μια ανάλυση που βασίζεται σε πληροφορίες που δεν εκφράζονται με αριθμούς, μιλάμε για μια υποκειμενική ανάλυση. Μια υποκειμενική ανάλυση που, επιπλέον, συνήθως δεν χρησιμοποιεί τυχαία δειγματοληψία, αφού, δεδομένης της δυσκολίας, συνήθως επιλέγεται το δείγμα.

Η μέτρηση δεν μπορεί να τυποποιηθεί, καθώς δεν υπάρχουν αριθμητικά δεδομένα που να το επιτρέπουν. Επίσης, η μέθοδος συλλογής δεδομένων είναι πιο ευέλικτη από την ποσοτική μέθοδο.

Για να μετρήσουμε τα δεδομένα, να τα αναλύσουμε και να τα ερμηνεύσουμε, πρέπει να γνωρίζουμε ότι αυτά, σε αντίθεση με την άλλη μέθοδο, είναι πιο δύσκολο να αναλυθούν. Ομοίως, δεδομένου ότι είναι πολλά δεδομένα που δεν μπορούμε να ομογενοποιήσουμε, πρέπει να αναλυθούν σε όλη τη διάρκεια της μελέτης και θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε συνεχείς τροποποιήσεις μέχρι το τέλος. Αυτό, επιπλέον, μας οδηγεί σε μια κατάσταση στην οποία τα συμπεράσματα δεν είναι οριστικά μέχρι να ολοκληρωθεί η όλη διαδικασία.

Ποσοτική ανάλυση

Η ποσοτική ανάλυση, όπως και η ποιοτική, εστιάζει στην κατανόηση των φαινομένων που συμβαίνουν. Ωστόσο, για να καταλάβετε, χρησιμοποιεί αριθμητικά δεδομένα, τα οποία μας επιτρέπουν να εξαγάγουμε τις πληροφορίες. Με άλλα λόγια, βασίζεται σε πιο αξιόπιστες μετρήσεις, καθώς χρησιμοποιεί μια μέθοδο ανάλυσης που μας επιτρέπει να εντοπίσουμε και να ποσοτικοποιήσουμε το πρόβλημα.

Επομένως, μιλάμε για δεδομένα που μπορούν να εκφραστούν αριθμητικά. Δηλαδή έρευνες, δείκτες, μελέτες, παρατηρήσεις, αναλογίες, καθώς και μια άλλη σειρά εργαλείων που μας επιτρέπουν να πούμε ότι μιλάμε για αντικειμενική μελέτη.

Για την επιλογή του δείγματος, και εφόσον είναι δεδομένα, μπορεί να γίνει τυχαία. Δηλαδή, δεν πρέπει να έχουμε καμία προτίμηση, αφού τα δεδομένα μπορούν να ομογενοποιηθούν με απλό τρόπο. Αυτό είναι κάτι που διευκολύνει και τη μέτρηση του προβλήματος, αφού μπορεί να ποσοτικοποιηθεί και γίνεται με τυποποιημένο τρόπο. Ταυτόχρονα, παρουσιάζει επίσης μια πιο δομημένη και ανελαστική μέθοδο συλλογής δεδομένων.

Μόλις ολοκληρώσουμε τη μελέτη, τα συμπεράσματα τείνουν να είναι πιο αξιόπιστα, καθώς είναι δεδομένα που εξάγονται από σωστά εφαρμοσμένες μετρήσεις. Ενώ, επίσης, μας επιτρέπει να βγάζουμε πιο γρήγορα συμπεράσματα, αφού ολοκληρωθεί η μελέτη, λόγω του γεγονότος ότι οι πληροφορίες, όπως είπαμε, μπορούν να ομογενοποιηθούν και να ερμηνευτούν πιο άνετα.

Συνοψίζοντας, μιλάμε για δύο πολύ διαφορετικές προσεγγίσεις, αλλά αν αλληλοσυμπληρώνονται, μας επιτρέπουν να πραγματοποιήσουμε μια αρκετά αξιόπιστη μελέτη.