Skirtumas tarp kokybinio ir kiekybinio

Kitaip tariant, kai kalbame apie „kokybinę“ koncepciją, pasak Ispanijos karališkosios akademijos (RAE), mes kalbame apie kokybę arba susijusią su kokybe. Tyrime kokybinė analizė būtų labiau susijusi su subjektyvesne analize, pagrįsta kintamaisiais, kurių tam tikru būdu negalima tiksliai išmatuoti. Tai yra, skaičiais.

Kita vertus, kai kalbame apie „kiekybinę“ sąvoką, taip pat ir pagal RAE, mes kalbame apie kiekį arba kažką, kas yra susiję su kiekiu. Atliekant tyrimą, kintamųjų, kuriuos galima išmatuoti skaičiais, analizė.

Taigi, apibendrinant, mes kalbame apie dvi priešingas sąvokas. Nors vienas dėmesys skiriamas savybėms ir kokybei, kitas – kiekybei. Dėl šios priežasties tyrime kokybinė analizė bus sutelkta į tyrimo objekto pateiktas savybes, o kiekybinė – į išmatuojamus kintamuosius, kurie gali būti išreikšti skaitine forma.

Todėl norėdami geriau suprasti, pažiūrėkime, kuo skiriasi kokybinis ir kiekybinis, taip pat pagrindiniai skirtumai tarp kiekvieno iš šių analizės metodų.

Skirtumas tarp kokybinio ir kiekybinio

Taigi, pažiūrėkime į pagrindinius jų skirtumus:

Kokybinė analizė

Kokybinė analizė orientuota į vykstančių reiškinių supratimą. Tačiau jo supratimui jis naudoja naratyvinius duomenis, orientuojasi į literatūros studijas, taip pat į individualias savybes ir patirtį. Kitaip tariant, dėmesys sutelkiamas į duomenis, kurie nėra išreikšti skaičiais.

Tarp šių duomenų, kuriuos ji renka, kokybinė analizė sutelkia dėmesį į apklausas, klientų vertinimus, taip pat į kitą duomenų rinkimo metodų seriją, kuri suteikia mums kokybinę tyrimo objekto viziją.

Kokybinė analizė ne tik papildo kiekybinę, bet ir naudojama informacijai apie tam tikrą temą gauti. Šios analizės dėka galime išgauti daug nuomonių ir, jei tiesa, kokybiškesnės informacijos.

Kadangi tai yra analizė, pagrįsta informacija, kuri neišreiškiama skaičiais, tai kalbame apie subjektyvią analizę. Subjektyvi analizė, kuri, be to, paprastai nenaudojama atsitiktinės atrankos, nes, atsižvelgiant į sudėtingumą, paprastai atrenkama imtis.

Matavimas negali būti standartizuotas, nes nėra tai leidžiančių skaitinių duomenų. Taip pat duomenų rinkimo būdas yra lankstesnis nei kiekybinis.

Norėdami išmatuoti duomenis, juos analizuoti ir interpretuoti, turime žinoti, kad juos, skirtingai nei kitus metodus, analizuoti yra sunkiau. Be to, atsižvelgiant į tai, kad tai yra daug duomenų, kurių negalime homogenizuoti, jie turi būti analizuojami viso tyrimo metu ir gali lemti nuolatinius pakeitimus iki pabaigos. Be to, tai veda į situaciją, kai išvados nėra galutinės, kol nesibaigia visas procesas.

Kiekybinė analizė

Kiekybinė analizė, kaip ir kokybinė, orientuota į vykstančių reiškinių supratimą. Tačiau, jūsų supratimui, jame naudojami skaitiniai duomenys, kurie leidžia mums išgauti informaciją. Kitaip tariant, jis pagrįstas patikimesniais matavimais, nes naudojamas analizės metodas, leidžiantis nustatyti ir kiekybiškai įvertinti problemą.

Todėl kalbame apie duomenis, kurie gali būti išreikšti skaitiniais. Tai yra apklausos, rodikliai, tyrimai, stebėjimai, koeficientai, taip pat dar viena įrankių serija, leidžianti teigti, kad kalbame apie objektyvų tyrimą.

Imties atranka, o kadangi tai yra duomenys, tai gali būti atliekama atsitiktinai. Tai reiškia, kad neturėtume teikti pirmenybės, nes duomenis galima homogenizuoti paprastu būdu. Tai taip pat palengvina problemos įvertinimą, nes ją galima kiekybiškai įvertinti ir tai atliekama standartizuotu būdu. Kartu pateikiamas labiau struktūrizuotas ir nelankstus duomenų rinkimo metodas.

Kai baigiame tyrimą, išvados paprastai būna patikimesnės, nes tai yra duomenys, paimti iš teisingai pritaikytų metrikų. Be to, tai leidžia mums greičiau gauti išvadas, kai tyrimas baigtas, nes informacija, kaip minėjome, gali būti homogenizuojama ir patogiau interpretuojama.

Apibendrinant, mes kalbame apie du labai skirtingus požiūrius, tačiau jei jie vienas kitą papildo, jie leidžia atlikti gana patikimą tyrimą.