Analys av Data: Kvalitativ kontra Kvantitativ
Dataanalys är en process som involverar användning av statistiska och logiska metoder för att tolka och utvärdera information. Denna process innefattar en grundlig granskning av information, vilken sedan används för att sammanställa och presentera resultaten på ett sätt som tydligt kommunicerar viktiga insikter och alternativ. En viktig aspekt av dataanalys är förmågan att särskilja mellan olika typer av data. För att effektivisera denna process är det nödvändigt att förstå de två grundläggande metoderna: kvalitativ och kvantitativ data.
Både kvalitativ och kvantitativ data genereras, observeras, valideras och samlas in. Data kan anta olika former, som siffror, fakta, mätningar, register, anteckningar, videoklipp och bilder, i både digitalt och icke-digitalt format. Det är dock viktigt att notera att det finns väsentliga skillnader mellan dessa två typer av data. För att välja den mest lämpliga metoden för ditt projekt är det viktigt att förstå varje typ separat och hur de skiljer sig åt.
Låt oss undersöka skillnaderna mellan kvalitativ och kvantitativ data.
Vad är Kvalitativ och Kvantitativ Data?
För att förstå dessa begrepp är det viktigt att notera att kvalitativ data är tolkande, utforskande och subjektiv, medan kvantitativ data är avgörande, objektiv och direkt.
Kvalitativ Data
Kvalitativ data utgörs av information som inte kan mätas numeriskt eller räknas. Denna typ av information samlas in genom ljud, bilder, text och delas med hjälp av visualiseringstekniker som konceptkartor och tidslinjer.
Tänk dig till exempel att en användare lägger produkter i sin varukorg på din webbplats men sedan överger den. Din uppgift är att utforska ”varför” och ”hur”. Varför övergav besökaren sin varukorg? Hur känner användaren för din webbplats eller dina produkter? Här ligger fokus på ”kvalitet”, och därför behöver du insikter från kvalitativ data.
I det här fallet behöver du inga siffror för att förstå orsaken till användarbeteendet. Istället behöver du fråga användarna om deras upplevelser och motivationer. Kvalitativ data används för att beskriva egenskaper hos något, till exempel smaken av glass som ”choklad” eller havets färg som ”blå”.
Kvalitativ data är icke-statistisk till sin natur och är ofta semi-strukturerad eller ostrukturerad. Detta innebär att data inte behöver analyseras med grafer och diagram. Istället kännetecknas de av sin form, sina etiketter, attribut och egenskaper. Kvalitativ data kan samlas in från dokument, texter, video- och ljudinspelningar, fokusgrupper, intervjuutskrifter och observationer. Även identifikationsnummer, som körkortsnummer, klassificeras som kvalitativ data eftersom de är unika och kategoriska för individer.
Exempel på kvalitativ data: Gyllene knoppar, slät yta, mörkbrun färg, amerikansk nöt-smak, tillverkad i Italien, gröna skjortor, blått hav, vackra bilder etc.
Kvantitativ Data
Kvantitativ data är information som kan mätas eller räknas i numeriska värden. Det är all typ av kvantifierbar information som forskare använder för statistisk analys och matematiska beräkningar för att fatta beslut baserade på resultat. Kvantitativ data svarar på frågor som ”hur många?”, ”hur ofta?” och ”hur mycket?”. Den kan enkelt verifieras och utvärderas med matematiska metoder.
Låt oss illustrera med ett exempel: Om en person frågar en butiksinnehavare ”Hur mycket kostar skrivaren?”, är det en kvantitativ fråga som syftar till att samla in prisuppgifter. Värden är knutna till mätbara parametrar, som kilogram för vikt, dollar för kostnad osv.
Kvantitativ data samlas in genom enkäter, frågeformulär och undersökningar. Kort sagt är information som kan kvantifieras kvantitativ data. Den är strukturerad och kan analyseras med hjälp av statistik. Det innebär att den är definierad och fastställd. Kvantitativ data genereras ofta genom tester, undersökningar, experiment, mätningar och marknadsrapporter.
Exempel på kvantitativ data: Vikt i kilogram, antal veckor i en månad, längd i tum, avstånd i kilometer, ålder i år, intäkter i dollar, längd i centimeter etc.
Kvalitativ kontra Kvantitativ Data: Skillnader
Kvalitativ och kvantitativ data har båda en viktig roll inom alla områden. För att förstå dem bättre måste vi granska deras skillnader beroende på kriterier, funktioner, natur etc.
Här följer några grundläggande skillnader:
- Kvalitativ data fokuserar på objektens klassificering baserat på kvalitet och attribut, medan kvantitativ data består av information som kan räknas eller uttryckas i siffror.
- Kvalitativ data bygger på förståelse, känslor och färger, medan kvantitativ data bygger på värderingar som presenteras i statistik för att fatta beslut.
- Kvalitativ data samlar in verbal information, medan kvantitativ data samlar in mätbar information.
- Kvalitativ data ger en initial förståelse, medan kvantitativ data rekommenderar en slutgiltig åtgärd.
Nu ska vi undersöka några viktiga skillnader mer detaljerat:
| Kriterier | Kvalitativ Data | Kvantitativ Data |
|---|---|---|
| Definition | Kvalitativ dataanalys är en teknik som används för att skapa en förståelse för samhälls- och humanvetenskap för att få fram slutresultatet. | Kvantitativ dataanalys är en teknik som används för att generera fakta och numerisk information med logiska och matematiska metoder. |
| Data | Innehåller data som religion, nationalitet, färger, smak, kön osv. | Innehåller vikt, massa, storlek, höjd, pris osv. |
| Tillvägagångssätt | Följer en subjektiv analys som involverar icke-statistisk data som inte kan beräknas. | Följer en objektiv analys som kan beräknas med matematiska metoder. |
| Analys | Analysen utforskar varför en utveckling sker, hur en användare känner, varför en varukorg överges osv. | Analysen förklarar antalet eller kvantiteten av en utveckling, som hur ofta en varukorg överges. |
| Urval | Urvalet är icke-representativt och litet under hela processen. | Urvalet är omfattande och kan generaliseras. |
| Insamlingsmetoder | Kan samlas in genom dokument, intervjuer, observationer osv. | Samlas in genom experiment, intervjuer, observationer, enkäter osv. |
| Datatyp | Textbaserad. | Sifferbaserad. |
| Resultat | Resultaten sammanställs för att analysera data eller överförs. | Resultaten presenteras genom grafer och diagram. |
| Element | Ord, objekt, bilder osv. | Numerisk och grafisk information. |
Exempel från verkliga livet
Exempel 1: (Kontorsutrymme)
Kontorsutrymme kan analyseras med både kvalitativ och kvantitativ data beroende på funktionen av varje element.
Kvalitativ data:
- Stort och rymligt
- Fantastiskt naturligt ljus
- Stort skafferi
- Kylvattenautomat
- Iögonfallande väggfärger
- Snygga tavelramar
- Gott om plats för inomhusspel
Kvantitativ data:
- 12 000 kvadratmeter golvyta
- Antal våningar
- Antal fönster
- Antal dörrar
- Antal LED-lampor
- Antal datorer
Exempel 2: (Artikel på en webbplats)
Kvalitativ data:
- Artikelns art
- Kvaliteten på artikeln gällande stavning, grammatik osv.
- Hur läsarna uppfattar artikeln
- Hur väl den beskriver ämnet
- Kvaliteten på videor och ljud som används
Kvantitativ data:
- Antal ord
- Antal bilder
- Engagemang, som kommentarer och sidvisningar
- Laddningstid
- Antal genererade leads
Exempel 3: (Universitetsområde)
Kvalitativ data:
- Stora och täta träd
- Livliga färger
- Modern arkitektur
- Smarta lampor och fläktar
- Stora klassrum
- Bra projektorer
- Kvalitetsböcker
Kvantitativ data:
- Antal klassrum
- Antal byggnader
- Antal klimatanläggningar
- Kvadratmeter parkeringsyta
- Klassrumsstorlek
- Antal bänkar
- Antal våningar
Kvalitativ vs. Kvantitativ Data: Typer
Typer av Kvalitativ Data
Statistiker och forskare delar in kvalitativ data i tre kategorier:
- Binär data: När ett objekt beskrivs med binära egenskaper som bra eller dåligt, hårt eller mjukt, rätt eller fel osv., kallas det binär data. Det är kvalitativ data som kan karaktäriseras med uteslutande egenskaper som inte kan uppstå samtidigt. Statistiker använder denna data för att skapa modeller som förutspår ett objekts natur.
- Nominell data: Även kallad etiketterad eller namngiven data, används för att namnge något utan numeriska värden. Exempelvis kan objekt grupperas efter färg och märkas därefter. Forskare använder nominell data för att särskilja informationsmängd, som färg. Denna typ av data kan även användas för att skapa flervalsundersökningar.
- Ordinaldata: Ordinaldata är kvalitativ data som klassificeras på en specifik skala. Ett exempel är när en respondent anger servicenivån på en skala från 1-10. Det finns ingen standardskala där skillnaden mellan varje punkt kan mätas. Exempel på detta är Likertskalan och intervallskalan.
Typer av Kvantitativ Data
Kvantitativ data delas in i två huvudtyper: diskret och kontinuerlig data.
Diskret data
Diskret data är kvantitativ data som endast innehåller heltal. Den involverar inga mätningar som längd, vikt eller höjd. Exempel är antal elever, dagar, fläktar och en individs ålder. För att identifiera diskret data ställs ofta frågor som: Kan det räknas? Kan det delas? Kan det mätas? Diskret data kan vara antingen ändlig eller oändlig.
Exempel: Ändlig diskret data kan vara en mängd A = {1,2,3,4,…,n} där n är ett tal mindre än oändlighet. Oändlig diskret data kan vara en mängd B = {1,2,3,…}.
Kontinuerlig data
Kontinuerlig data är kvantitativ data som kan placeras på en mätskala och som kan delas upp i mindre delar. Kontinuerlig data kan vara antingen räknbart ändlig eller räknbart oändlig. Exempelvis kan en students betyg analyseras på en skala från 0-10, med möjligheter att få betyg som 8,5, 1,57, 4,65 osv. Dessa data klassificeras som räknbart ändlig kontinuerlig data, eftersom de har en övre och nedre gräns. Ett exempel på räknbart oändlig data är mängden av reella tal R={…, -1, 0, 1,…}. I detta fall har data varken en övre eller nedre gräns.
Kontinuerlig data delas vidare in i:
- Intervalldata
- Förhållandedata
Intervalldata kan mätas längs en skala där varje punkt har samma avstånd från varandra. Förhållandedata är en utökning av intervalldata som möjliggör exakta datamätningar. Förhållandedata informerar om ordning, exakta avstånd och mer.
Metoder för att Generera Kvalitativ och Kvantitativ Data
Innan vi går djupare in på specifika metoder för datainsamling, låt oss undersöka olika typer av datainsamling:
- Enkäter, frågeformulär och tester
- Intervjuer
- Fokusgrupper
- Direkta observationer
- Dokument
Metoder för datainsamling kan klassificeras i kvantitativ och kvalitativ data.
Kvalitativa Datainsamlingsmetoder
- Frågeformulär och öppna undersökningar: Detta är en vanlig metod för att samla in data via frågeformulär som ger respondenterna möjlighet att svara mer flexibelt. Det finns inga fördefinierade svar eller alternativ, vilket tillåter fria svar.
- Enskilda intervjuer: Detta är en annan vanlig metod som används för att samla in kvalitativ data. Intervjuer används ofta när man vill samla in personlig information.
- Fokusgrupper: Fokusgrupper är en form av intervju som involverar en gruppdiskussion. Denna metod lämpar sig bra när resurserna inte är begränsade. Om man t.ex. studerar rehabilitering av tonårsmissbrukare bör gruppen bestå av ungdomar som är på väg att återhämta sig från missbruk.
- Direkt observation: Detta är en mer passiv metod för att samla in data. Datainsamlaren observerar noga och spelar in ljud eller video samt tar bilder. Detta kan leda till bias eftersom det involverar direkt observation.
Kvantitativa Datainsamlingsmetoder
- Online-tester och slutna undersökningar: Denna metod baseras på frågor som ger respondenterna möjlighet att välja svar från givna alternativ. Frågor kan vara kategoriska eller kvot/intervall. Kategoriska frågor kan vara dikotoma (ja eller nej), kryssfrågor eller flervalsfrågor. Intervallfrågor inkluderar Likertskalor, matrisfrågor eller betygsskalor.
Fördelar med Kvantitativ Data över Kvalitativ Data
Kvantitativ data har många fördelar jämfört med kvalitativ data eftersom den är lättare att mäta och visualisera i diagram eller rapporter. Dessutom tar det ofta mindre tid att analysera kvantitativ data. Denna metod används när du är osäker på vad du kan förvänta dig.
Här följer några fördelar med kvantitativ data över kvalitativ data:
- Mer vetenskaplig
- Kontrollkänslig
- Mindre objektiv
- Fokuserad
- Kan hantera större urval
- Arrangerad med enkel metod
- Repeterbar
- Relaterbar
- Strukturerad
- Generaliserbar
- Konsekvent
- Snabb och tidsbesparande
- Användbar för beslutsfattande
- Mer accepterad data
- Lättillgänglig
- Kan använda slumpmässiga urval
- Kräver inte direkt observation
Slutsats
Kvalitativ data är svårare att analysera jämfört med kvantitativ data. Vanliga metoder för kvalitativ data är innehållsanalys, tematisk analys och diskursanalys. Kvantitativ data är däremot baserad på siffror och värden som analyseras med hjälp av verktyg som SPSS, R eller Excel för att beräkna genomsnittsvärden, frekvens, validitet osv. Resultaten presenteras sedan i tabeller och diagram.
Det här inlägget har förhoppningsvis gett dig en bra förståelse för skillnaderna mellan kvalitativ och kvantitativ data, och hjälpt dig att välja rätt typ för din situation.