Sự khác biệt giữa dữ liệu định tính và định lượng
Share
Thống kê là tất cả về nghiên cứu và thu thập dữ liệu. Trong chủ đề trước đó, chúng tôi đã thảo luận về dữ liệu chính và phụ. Dữ liệu chính là dữ liệu được nhà nghiên cứu thu thập để giải quyết vấn đề trong tay, được phân loại là dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Dữ liệu định tính là dữ liệu liên quan đến mô tả, có thể được quan sát nhưng không thể tính được.
Trái lại, dữ liệu định lượng là một trong đó tập trung vào các con số và tính toán toán học và có thể được tính toán và tính toán.
Những loại dữ liệu này được sử dụng trong một số lĩnh vực như tiếp thị, xã hội học, kinh doanh, y tế công cộng, v.v. Hãy đọc bài viết này để biết sự khác biệt giữa dữ liệu định tính và định lượng.
Nội dung: Định tính Vs Dữ liệu định lượng
- Biểu đồ so sánh
- Định nghĩa
- Sự khác biệt chính
- Phần kết luận
Biểu đồ so sánh
| Cơ sở để so sánh | Dữ liệu định tính | Dữ liệu định lượng |
|---|---|---|
| Ý nghĩa | Dữ liệu định tính là dữ liệu trong đó việc phân loại đối tượng dựa trên các thuộc tính và thuộc tính. | Dữ liệu định lượng là loại dữ liệu có thể được đo và biểu thị bằng số. |
| Phương pháp nghiên cứu | Thăm dò | Kết luận |
| Tiếp cận | Chủ quan | Mục tiêu |
| Phân tích | Không thống kê | Thống kê |
| Thu thập dữ liệu | Không cấu trúc | Cấu trúc |
| Xác định | Độ sâu của sự hiểu biết | Mức độ xảy ra |
| Hỏi | Tại sao? | Bao nhiêu hay bao nhiêu? |
| Mẫu vật | Số lượng mẫu không đại diện | Số lượng lớn mẫu đại diện |
| Kết quả | Phát triển sự hiểu biết ban đầu. | Đề xuất khóa học hành động cuối cùng. |
Định nghĩa dữ liệu định tính
Dữ liệu định tính đề cập đến dữ liệu cung cấp hiểu biết và hiểu biết về một vấn đề cụ thể. Nó có thể được tính gần đúng nhưng không thể tính được. Do đó, nhà nghiên cứu nên có kiến thức đầy đủ về loại đặc tính, trước khi thu thập dữ liệu.
Bản chất của dữ liệu là mô tả và vì vậy hơi khó để phân tích nó. Loại dữ liệu này có thể được phân loại thành các loại, trên cơ sở các thuộc tính vật lý và thuộc tính của đối tượng. Dữ liệu được hiểu là tường thuật bằng lời nói hoặc bằng văn bản chứ không phải là số. Nó liên quan đến các dữ liệu có thể quan sát được về mùi, ngoại hình, mùi vị, cảm giác, kết cấu, giới tính, quốc tịch, v.v. Các phương pháp thu thập dữ liệu định tính là:
- Nhóm tập trung
- Quan sát
- Phỏng vấn
- Tài liệu lưu trữ như báo.
Định nghĩa dữ liệu định lượng
Dữ liệu định lượng, như tên cho thấy là một dữ liệu liên quan đến số lượng hoặc số. Nó đề cập đến dữ liệu tính toán các giá trị và số đếm và có thể được biểu thị bằng thuật ngữ số được gọi là dữ liệu định lượng. Trong thống kê, hầu hết các phân tích được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu này.
Dữ liệu định lượng có thể được sử dụng trong kiểm tra tính toán và thống kê. Nó cũng liên quan đến các phép đo như chiều cao, cân nặng, thể tích, chiều dài, kích thước, độ ẩm, tốc độ, tuổi, v.v ... Việc trình bày dữ liệu dạng bảng và sơ đồ cũng có thể, dưới dạng biểu đồ, đồ thị, bảng, v.v. dữ liệu có thể được phân loại là dữ liệu rời rạc hoặc liên tục. các phương thức được sử dụng để thu thập dữ liệu là:
- Khảo sát
- Thí nghiệm
- Quan sát và phỏng vấn
Sự khác biệt chính giữa dữ liệu định tính và định lượng
Các điểm cơ bản của sự khác biệt giữa dữ liệu định tính và định lượng được thảo luận dưới đây:
- Kiểu dữ liệu, trong đó việc phân loại đối tượng dựa trên các thuộc tính (chất lượng) được gọi là dữ liệu định tính. Loại dữ liệu có thể được đếm và thể hiện bằng số và giá trị được gọi là dữ liệu định lượng.
- Phương pháp nghiên cứu là thăm dò trong dữ liệu định tính, tức là để cung cấp hiểu biết và hiểu biết. Mặt khác, dữ liệu định lượng là kết luận về bản chất nhằm mục đích kiểm tra một giả thuyết cụ thể và kiểm tra các mối quan hệ.
- Cách tiếp cận để điều tra trong trường hợp dữ liệu định tính là chủ quan và toàn diện trong khi dữ liệu định lượng có cách tiếp cận khách quan và tập trung.
- Khi kiểu dữ liệu là định tính, phân tích là không thống kê. Trái ngược với dữ liệu định lượng sử dụng phân tích thống kê.
- Trong dữ liệu định tính, có một tập hợp dữ liệu phi cấu trúc. Đối với điều này, thu thập dữ liệu được cấu trúc trong dữ liệu định lượng.
- Trong khi dữ liệu định tính xác định độ sâu của sự hiểu biết, dữ liệu định lượng xác định mức độ xảy ra.
- Dữ liệu định lượng là tất cả về 'Bao nhiêu hoặc bao nhiêu'. Ngược lại, dữ liệu định tính hỏi 'Tại sao?'
- Trong dữ liệu định tính, cỡ mẫu nhỏ và cũng được lấy từ các mẫu không đại diện. Ngược lại, cỡ mẫu lớn trong dữ liệu định lượng được rút ra từ mẫu đại diện.
- Dữ liệu định tính phát triển sự hiểu biết ban đầu, tức là nó xác định vấn đề. Không giống như dữ liệu định lượng, khuyến nghị quá trình hành động cuối cùng.
Phần kết luận
Vì vậy, để thu thập và đo lường dữ liệu, có thể sử dụng bất kỳ phương pháp nào trong hai phương pháp được thảo luận ở trên. Mặc dù cả hai đều có ưu điểm và nhược điểm, tức là trong khi dữ liệu định tính thiếu độ tin cậy, dữ liệu định lượng thiếu mô tả. Cả hai đều được sử dụng kết hợp để dữ liệu được thu thập không có bất kỳ lỗi nào. Hơn nữa, cả hai có thể được mua từ cùng một đơn vị dữ liệu, chỉ các biến quan tâm của chúng là khác nhau, tức là bằng số trong trường hợp dữ liệu định lượng và phân loại trong dữ liệu định tính.
