Har vi någonsin hört : "Kvalitet är inte detsamma som kvantitet." I detta uttalande finner vi den största skillnaden mellan kvalitativ och kvantitativ, båda är en referens till kvalitet (kvalitativ) respektive kvantitet (kvantitativ).
Med andra ord, när vi talar om det «kvalitativa» konceptet, enligt Royal Spanish Academy (RAE), talar vi om en kvalitet, eller relaterad till en kvalitet. I en studie skulle den kvalitativa analysen vara mer relaterad till en mer subjektiv analys, baserad på variabler som på ett visst sätt inte kan mätas exakt. Det vill säga numeriskt.
Å andra sidan, när vi talar om det «kvantitativa» konceptet, också enligt RAE, talar vi om en kvantitet, eller något som är relaterat till en kvantitet. I en studie, analys av variabler som kan mätas numeriskt.
Så sammanfattningsvis talar vi om två motsatta begrepp. Medan en fokuserar på kvaliteter och kvalitet, hänvisar en annan till kvantitet. Av denna anledning kommer kvalitativ analys i en studie att fokusera på de egenskaper som studieobjektet presenterar, medan kvantitativ analys kommer att fokusera på mätbara variabler som kan uttryckas numeriskt.
Därför, för att förstå det bättre, låt oss se skillnaden mellan kvalitativ och kvantitativ, såväl som de viktigaste skillnaderna som finns mellan var och en av dessa analysmetoder.
Skillnaden mellan kvalitativ och kvantitativ
Så låt oss se deras huvudsakliga skillnader:
Kvalitativ analys
Kvalitativ analys fokuserar på att förstå de fenomen som uppstår. Men för sin förståelse använder den narrativa data, den fokuserar på studiet av litteratur, såväl som individuella egenskaper och erfarenheter. Med andra ord fokuserar den på data som inte uttrycks numeriskt.
Bland dessa data som den samlar in fokuserar den kvalitativa analysen på undersökningar, kundutvärderingar, såväl som en annan serie datainsamlingsmetoder som ger oss en kvalitativ vision av studieobjektet.
Kvalitativ analys, förutom att användas som komplement till den kvantitativa, används för att få information om ett givet ämne. Tack vare denna analys kan vi extrahera många åsikter och, om det är sant, information av högre kvalitet.
Eftersom det är en analys baserad på information som inte uttrycks med siffror talar vi om en subjektiv analys. En subjektiv analys som dessutom vanligtvis inte använder slumpmässigt urval, eftersom urvalet med tanke på svårigheten vanligtvis väljs.
Mätningen kan inte standardiseras, eftersom det inte finns några numeriska data som tillåter det. Metoden för att samla in data är också mer flexibel än den kvantitativa metoden.
För att mäta data, analysera och tolka den måste vi veta att dessa, till skillnad från den andra metoden, är svårare att analysera. På samma sätt, med tanke på att det är många data som vi inte kan homogenisera, måste de analyseras under hela studien och kan leda till kontinuerliga modifieringar till slutet. Detta leder oss dessutom till en situation där slutsatserna inte är slutgiltiga förrän hela processen är avslutad.
Kvantitativ analys
Kvantitativ analys, liksom kvalitativ, fokuserar på att förstå de fenomen som uppstår. Men för din förståelse använder den numeriska data, vilket gör att vi kan extrahera informationen. Den bygger med andra ord på mer tillförlitliga mätningar, eftersom den använder en analysmetod som gör att vi kan identifiera och kvantifiera problemet.
Därför talar vi om data som kan uttryckas numeriskt. Det vill säga undersökningar, indikatorer, studier, observationer, kvoter, samt en annan serie verktyg som gör att vi kan säga att vi pratar om en objektiv studie.
För urvalet av urvalet, och eftersom det är data, kan det göras slumpmässigt. Det vill säga, vi borde inte ha någon preferens, eftersom data kan homogeniseras på ett enkelt sätt. Detta är något som också underlättar mätningen av problemet, eftersom det går att kvantifiera och det görs på ett standardiserat sätt. Samtidigt presenterar den också en mer strukturerad och oflexibel datainsamlingsmetod.
När vi väl har avslutat studien tenderar slutsatserna att vara mer tillförlitliga, eftersom de är data som extraheras från korrekt tillämpade mätetal. Samtidigt som det också tillåter oss att få slutsatser snabbare, när studien är klar, på grund av det faktum att informationen, som vi sa, kan homogeniseras och tolkas mer bekvämt.
Sammanfattningsvis talar vi om två väldigt olika tillvägagångssätt, men om de kompletterar varandra tillåter de oss att genomföra en ganska tillförlitlig studie.