Atšķirība starp kvalitatīvo un kvantitatīvo 2021. gads

Vai mēs kādreiz būsim dzirdējuši: «Kvalitāte nav tas pats, kas daudzums». Šajā paziņojumā mēs atrodam galveno atšķirību starp kvalitatīvo un kvantitatīvo, abi ir attiecīgi atsauce uz kvalitāti (kvalitatīvo) un kvantitatīvo (kvantitatīvo).

Citiem vārdiem sakot, runājot par "kvalitatīvo" jēdzienu, saskaņā ar Spānijas Karaliskās akadēmijas (RAE) teikto, mēs runājam par kvalitāti vai saistītu ar kvalitāti. Pētījumā kvalitatīvā analīze būtu vairāk saistīta ar subjektīvāku analīzi, kuras pamatā ir mainīgie, kurus noteiktā veidā nevar precīzi izmērīt. Tas ir, skaitliski.

No otras puses, runājot par «kvantitatīvo» jēdzienu, arī saskaņā ar RAE, mēs runājam par daudzumu vai kaut ko, kas ir saistīts ar daudzumu. Pētījumā mainīgo lielumu analīze, kurus var izmērīt skaitliski.

Tātad, rezumējot, mēs runājam par diviem pretējiem jēdzieniem. Kamēr viens koncentrējas uz īpašībām un kvalitāti, cits attiecas uz kvantitāti. Šī iemesla dēļ pētījumā kvalitatīvā analīze koncentrēsies uz pētāmā objekta īpašībām, savukārt kvantitatīvā analīze koncentrēsies uz izmērāmiem mainīgajiem lielumiem, kurus var izteikt skaitliski.

Tāpēc, lai to labāk izprastu, redzēsim atšķirību starp kvalitatīvo un kvantitatīvo, kā arī galvenās atšķirības, kas konstatētas starp katru no šīm analīzes metodēm.

Atšķirība starp kvalitatīvo un kvantitatīvo

Apskatīsim viņu galvenās atšķirības:

Kvalitatīvā analīze

Kvalitatīvā analīze koncentrējas uz notiekošo parādību izpratni. Bet, lai saprastu, tas izmanto stāstījuma datus, koncentrējas uz literatūras izpēti, kā arī īpatnībām un individuālo pieredzi. Citiem vārdiem sakot, tas koncentrējas uz datiem, kas nav izteikti skaitliski.

Starp šiem datiem, ko tā vāc, kvalitatīvā analīze koncentrējas uz aptaujām, klientu vērtējumiem, kā arī uz citu datu vākšanas metožu sēriju, kas mums piedāvā kvalitatīvu redzējumu par pētāmo objektu.

Kvalitatīvā analīze tiek izmantota ne tikai kvantitatīvās analīzes papildināšanai, bet arī informācijas iegūšanai par konkrēto tēmu. Pateicoties šai analīzei, mēs varam iegūt daudz viedokļu un, ja tā ir patiesība, kvalitatīvāku informāciju.

Tā kā tā ir analīze, kuras pamatā ir informācija, kas nav izteikta ar skaitļiem, mēs runājam par subjektīvu analīzi. Subjektīvā analīze, kas turklāt parasti neizmanto izlases izlasi, jo, ņemot vērā grūtības, izlase parasti tiek izvēlēta.

Mērījumu nevar standartizēt, jo nav skaitlisku datu, kas to ļautu. Arī datu vākšanas metode ir elastīgāka nekā kvantitatīvā metode.

Lai mērītu datus, tos analizētu un interpretētu, mums jāzina, ka tos, atšķirībā no citas metodes, ir grūtāk analizēt. Tāpat, ņemot vērā, ka tie ir daudz datu, kurus mēs nevaram homogenizēt, tie ir jāanalizē visa pētījuma laikā un tie var izraisīt nepārtrauktas izmaiņas līdz beigām. Turklāt tas mūs noved pie situācijas, kurā secinājumi nav galīgi, kamēr viss process nav pabeigts.

Kvantitatīvā analīze

Kvantitatīvā analīze, tāpat kā kvalitatīvā analīze, ir vērsta uz notiekošo parādību izpratni. Jūsu izpratnē tā izmanto skaitliskus datus, kas ļauj mums iegūt informāciju. Citiem vārdiem sakot, tā pamatā ir ticamāki mērījumi, jo tiek izmantota analīzes metode, kas ļauj identificēt un kvantificēt problēmu.

Tāpēc mēs runājam par datiem, kurus var izteikt skaitliski. Tas ir, aptaujas, rādītāji, pētījumi, novērojumi, proporcijas, kā arī vēl viena rīku sērija, kas ļauj mums teikt, ka mēs runājam par objektīvu pētījumu.

Parauga atlasei, un tā kā tie ir dati, to var izdarīt nejauši. Tas ir, mums nevajadzētu dot priekšroku, jo datus var homogenizēt vienkāršā veidā. Tas arī atvieglo problēmas mērīšanu, jo to var izteikt skaitļos un to dara standartizēti. Tajā pašā laikā tas arī parāda strukturētāku un neelastīgāku datu vākšanas metodi.

Kad pētījums ir pabeigts, secinājumi parasti ir ticamāki, jo tie ir dati, kas iegūti no pareizi pielietotas metrikas. Kaut arī tas ļauj mums ātrāk iegūt secinājumus, tiklīdz pētījums ir pabeigts, sakarā ar to, ka informāciju, kā mēs teicām, var homogenizēt un interpretēt ērtāk.

Apkopojot, mēs runājam par divām ļoti atšķirīgām pieejām, taču, ja tās viena otru papildina, tās ļauj mums veikt diezgan uzticamu pētījumu.