Dati Qualitativi vs. Dati Quantitativi: Quali Utilizzare nella Ricerca?

L'analisi dei dati è ampia, esplorativa e decisamente complessa.

Ma quando facciamo un passo indietro e tentiamo di semplificare l'analisi dei dati, possiamo vedere che si riduce a questi due: dati qualitativi vs. dati quantitativi. La principale differenza tra loro è che: i dati quantitativi sono misurabili, mentre i dati qualitativi sono descrittivi. Questi due tipi di dati sono diversi ma costituiscono tutti i dati che analizzerai mai.

Prima di analizzare i dati utilizzando software di analisi statistica, è essenziale comprendere le differenze chiave tra dati qualitativi e quantitativi.

La differenza chiave è che i dati quantitativi sono fissi o universali, mentre i dati qualitativi sono soggettivi. Ad esempio, se una palla pesa 30 libbre o 13,6 chilogrammi, è un fatto oggettivo sulla palla. Questo tipo di dati è diretto e conclusivo. I dati qualitativi sono soggettivi, interpretativi ed esplorativi. Ad esempio, due persone possono interpretare un evento in modo diverso in base alle loro esperienze vissute.

Quindi, quale è quale? Ora che abbiamo le differenze, immergiamoci in ciascun tipo di dati utilizzando esempi del mondo reale.

Che cosa sono i dati qualitativi?

I dati qualitativi non sono statistici e sono tipicamente non strutturati o semi-strutturati. Questi dati non sono necessariamente misurati utilizzando numeri rigidi che si usano per sviluppare grafici e tabelle. Invece, sono categorizzati in base a proprietà, attributi, etichette e altri identificatori.

I dati qualitativi possono essere utilizzati per porre la domanda "perché". Sono investigativi e pongono domande aperte per condurre la ricerca. Generare questi dati dalla ricerca qualitativa è utilizzato per teorizzazioni, interpretazioni, sviluppo di ipotesi e comprensioni iniziali.

Esempi di dati qualitativi

Per comprendere meglio i dati qualitativi, prendiamo l'esempio di una libreria. Le seguenti caratteristiche di questa libreria determinano la qualità delle informazioni disponibili su di essa:

• Fatta di legno
• Costruita in Italia
• Marrone scuro
• Manopole dorate
• Finitura liscia
• Fatta di quercia

Quando si discute di dati qualitativi, parliamo delle caratteristiche specifiche di un oggetto. I dati qualitativi sono derivati attraverso l'analisi qualitativa di informazioni dettagliate sulla materia.

Con una libreria, ci sono molti modi per ottenere informazioni qualitative da diversi osservatori. Se qualcuno non ha dettagli specifici sulla libreria, può supporre che sia fatta di teak, non di quercia, e abbia una superficie ruvida, non liscia. Allo stesso modo, possiamo anche discutere di che tipo di quercia è fatta o da quale parte d'Italia proviene.

Quindi, gli identificatori di dati qualitativi possono essere soggettivi, rendendo l'analisi dei dati qualitativi un processo complesso con numerose possibilità e strutture.

Che cosa sono i dati quantitativi?

Contrariamente ai dati qualitativi, i dati quantitativi sono statistici e tipicamente strutturati, il che significa che sono più rigidi e definiti. Questo tipo di dati è misurato utilizzando numeri e valori, rendendolo un candidato più adatto per l'analisi dei dati.

Mentre i dati qualitativi sono aperti all'esplorazione, i dati quantitativi sono molto più concisi e chiusi. Possono essere utilizzati per chiedere "quanto" o "quanti", seguiti da informazioni conclusive.

Esempi di dati quantitativi

Vediamo come appare un set di dati quantitativi per la libreria. Immagina che la libreria sia lunga 3 piedi, pesi 100 libbre e costi $1500 — tutti questi sono dati quantitativi sulla libreria.

Qui c'è un video che spiega i dati qualitativi e quantitativi.

Fonte: Jotform

Dati qualitativi vs. dati quantitativi: Differenze chiave

Questa sezione ti guiderà attraverso i tipi di dati qualitativi e quantitativi, i metodi di ricerca e gli strumenti di analisi. Ma prima, diamo un'occhiata alla principale differenza tra dati qualitativi e quantitativi.

I dati qualitativi sono dati non numerici che i ricercatori usano per interpretare come gli individui percepiscono e trovano significato nella loro realtà sociale. I dati quantitativi sono dati numerici che gli analisti usano per trovare relazioni tra variabili e prevedere risultati. Fornisce un quadro statistico conclusivo dietro una tendenza.

La differenza chiave è che: i dati qualitativi rispondono al "perché" dietro una correlazione o un fenomeno, mentre i dati quantitativi rispondono al "cosa" e "come" di un comportamento.

Tipi di dati qualitativi e quantitativi

In questa sezione, esploriamo diversi tipi di dati qualitativi e quantitativi.

Tipi di dati qualitativi

Ci sono due tipi di dati qualitativi di base: ordinali e nominali.

1. Dati ordinali

I dati ordinali si riferiscono a dati qualitativi non numerici che raggruppano le variabili in categorie basate sull'ordine naturale o gerarchia dei dati. Ad esempio, i clienti possono scegliere tra scarso, soddisfacente, buono e eccellente mentre valutano un prodotto o servizio. Sebbene questa gerarchia non quantifichi i dati, si ottiene comunque un'idea approssimativa del sentimento dei clienti attorno al tuo prodotto.

I dati ordinali possono anche contenere cifre numeriche. In tali casi, i numeri categorizzano i livelli e non hanno un valore matematico intrinseco. Ad esempio, puoi etichettare scarso, soddisfacente, buono e eccellente come 1, 2, 3 e 4. Quindi, i numeri creano una scala di valutazione per catturare diversi livelli di soddisfazione del cliente.

2. Dati nominali

I dati nominali etichettano le variabili in categorie mutuamente esclusive senza assegnare loro valori quantitativi. Non puoi ordinare o misurare i dati nominali come i dati ordinali.

Ad esempio, i pendolari giornalieri possono essere divisi in tre categorie in base al loro mezzo di trasporto, cioè autobus, treno e auto. Ma non puoi creare un ordine gerarchico significativo con questo tipo di dati.

Tipi di dati quantitativi

1. Dati discreti

I dati discreti sono dati che non puoi suddividere in parti più piccole. Questo tipo di dati è costituito da numeri interi (numeri positivi e negativi, ad esempio -100, 10, 100, e così via) ed è finito (cioè raggiunge un limite).

Alcuni esempi di dati discreti sarebbero quanto resto hai in tasca, quanti iPhone sono stati venduti l'anno scorso e quanto traffico è arrivato al tuo sito web oggi.

Un'altra nota importante è che i dati discreti possono tecnicamente essere categoriali. Ad esempio, il numero di giocatori di baseball in una squadra nati in Messico è intero e discreto.

2. Dati continui

I dati continui sono dati che possono essere infinitamente suddivisi in parti più piccole o dati che fluttuano continuamente. Alcuni esempi di dati continui sarebbero la velocità del tuo treno durante il tragitto mattutino, il tempo che impieghi a scrivere un articolo, il tuo peso e la tua età.

Ricerca qualitativa e quantitativa

Una grande differenza tra dati qualitativi e quantitativi è come vengono raccolti. Questa sezione esplora i diversi metodi di raccolta dati qualitativi e quantitativi.

Metodi di raccolta dati qualitativi

La ricerca qualitativa si concentra sui metodi di raccolta dati qualitativi per studiare e osservare un pubblico di riferimento e trarre conclusioni dai dati raccolti. Questo metodo di ricerca si basa più su caratteristiche soggettive determinate da approcci qualitativi.

Gruppi di discussione

Il metodo di ricerca dei gruppi di discussione è uno dei metodi di ricerca qualitativa più ampiamente utilizzati nella raccolta dati. Un gruppo di discussione è composto da un certo numero di rispondenti (5-10) che agiscono come un cluster. Puoi anche utilizzare strumenti di sondaggio per inviare un questionario a un gruppo di discussione, ottenere il loro feedback o opinione su un problema specifico e registrare le loro risposte per un'analisi rapida dei dati.

Formare e gestire gruppi di discussione può essere un processo complesso e costoso. È utilizzato da aziende che potrebbero voler lanciare un nuovo prodotto per studiare il mercato e ottenere informazioni sui bisogni, le preferenze e i tratti comportamentali del loro pubblico di riferimento.

Ricerca etnografica

La ricerca etnografica comporta l'osservazione e lo studio di argomenti di ricerca in una specifica località geografica. Questa località geografica può variare da una piccola entità a paesi in tutto il mondo. La ricerca etnografica aiuta i ricercatori a conoscere culture, comportamenti, tendenze e punti dolenti in un ambiente naturale. Ancora una volta, questo metodo di ricerca è dispendioso in termini di tempo e impegnativo e può estendersi oltre un periodo specifico.

Studio di caso

Uno studio di caso è un'analisi approfondita utilizzata principalmente nelle scienze sociali ed educative. Qualsiasi organizzazione, grande o piccola, può farlo per trarre un'inferenza dettagliata su un argomento. Uno studio di caso è anche uno dei metodi di ricerca più semplici ma dispendiosi in termini di tempo che coinvolge la raccolta dati da più fonti.

Narrativa

Il metodo di ricerca narrativa si basa sullo sviluppo o la creazione di una storia. Metti insieme una serie di eventi e crei una narrativa attorno a un argomento osservato. Questo metodo di indagine mostra come una piccola entità possa influenzare un evento significativo e determinare la sua relazione.

Fenomenologia

La fenomenologia è un altro metodo di ricerca che considera un evento o fenomeno specifico per la raccolta dati qualitativi. Aiuta un osservatore a comprendere come, perché e cosa accade un fenomeno e il suo impatto sulla questione. La fenomenologia utilizza vari metodi di raccolta dati, dai documenti, video e interviste alla visita di un luogo, all'esperienza del fenomeno e alla descrizione di come si è evoluto e sviluppato nel tempo.

Teoria fondata

La teoria fondata si concentra sullo spiegare il motivo dietro l'accadimento di un evento. La dimensione del campione utilizzata per la teoria fondata è solitamente inferiore a cento soggetti e valuta come qualcosa accade in un dato momento.

Metodi di raccolta dati quantitativi

La ricerca quantitativa si basa su metodi di analisi numerica e analisi statistica, che utilizza numeri e statistiche per fare deduzioni ragionevoli e definite. Ecco alcuni dei metodi di ricerca quantitativa standard.

Ricerca correlazionale

Un metodo di ricerca correlazionale studia la relazione tra due o più variabili simili e interdipendenti. Mostra come una variabile influisce sull'altra e viceversa. La ricerca correlazionale utilizza l'analisi matematica per analizzare i dati raccolti. I risultati possono essere presentati in un diagramma o generati in statistiche per completare i risultati della ricerca.

Ricerca sperimentale

Un metodo di ricerca sperimentale è un approccio di ricerca teorico. Si concentra su una teoria per distinguere tra affermazioni giuste e sbagliate. Questo metodo di ricerca aiuta a verificare un argomento ed è principalmente utilizzato nelle scienze naturali.

Ricerca causale-comparativa

Una ricerca causale-comparativa confronta due variabili che non sono correlate. Una è dipendente e l'altra è indipendente. Conosciuta anche come ricerca quasi-sperimentale, determina la relazione di causa-effetto tra queste variabili.

Ricerca tramite sondaggio

La ricerca tramite sondaggio è uno dei metodi di ricerca più ampiamente utilizzati in educazione, politica, economia e altro. Le organizzazioni lo utilizzano per raccogliere feedback sui prodotti da rispondenti casuali attraverso sondaggi, questionari e altri metodi di input. I dati raccolti vengono quindi analizzati per ottenere risultati quantitativi.

Dati qualitativi vs. quantitativi: Metodi di analisi

Un altro fattore critico che differenzia i dati qualitativi e quantitativi è come li analizzi. Gli analisti statistici raggruppano i dati qualitativi in diversi temi per trovare categorie significative, mentre i dati quantitativi utilizzano calcoli matematici per trarre conclusioni.

Analisi dei dati qualitativi

L'analisi dei dati qualitativi (QDA) organizza e interpreta dati concettuali non numerici per scoprire temi e rispondere a domande di ricerca. Poiché non c'è modo di misurare i dati qualitativi in modo oggettivo, è aperta all'interpretazione soggettiva. Di seguito sono riportati alcuni dei metodi comuni di analisi dei dati qualitativi.

• L'analisi del contenuto utilizza software di analisi del testo per scoprire approfondimenti quantitativi dai dati qualitativi. Lo fa quantificando la presenza di certi concetti e soggetti in messaggi audio/video, immagini e testi.
• L'analisi tematica trova temi comuni e riassume i modelli di dati qualitativi nei testi. A differenza dell'analisi del contenuto, può essere utilizzata solo per dati qualitativi.
• L'analisi narrativa interpreta testimonianze, interviste, studi di caso e altre storie di partecipanti alla ricerca per ottenere approfondimenti su comportamenti e sentimenti.
• L'analisi della teoria fondata mira a formulare teorie creando e testando ipotesi con dati qualitativi.
• L'analisi del discorso utilizza diverse tecniche di osservazione per stabilire relazioni tra informazioni testuali o audio-visive e il loro contesto.

Ora, diamo un'occhiata ai metodi di analisi dei dati quantitativi.

Analisi dei dati quantitativi

L'analisi dei dati quantitativi utilizza vari metodi, a seconda dei dati a disposizione. L'obiettivo finale rimane lo stesso, però: trovare tendenze nei dati e scoprire relazioni tra un insieme di variabili. Di seguito sono riportati alcuni dei metodi di analisi dei dati quantitativi comunemente utilizzati.

• L'analisi della regressione testa la relazione tra variabili dipendenti e indipendenti.
• La simulazione Monte Carlo mira a prevedere le probabilità di un evento incerto basato su dati passati e una scelta di azione.
• L'analisi dei fattori crea meno fattori da un gran numero di variabili per descrivere la variabilità tra variabili correlate.
• L'analisi delle coorti è uno strumento di analisi comportamentale. Analizza i tratti di una coorte o di un gruppo di individui con caratteristiche condivise per comprendere le loro azioni e modelli di utilizzo.
• L'analisi dei cluster organizza gli elementi in gruppi di cluster per comprendere l'associazione tra di essi.
• L'analisi delle serie temporali utilizza tecniche di visualizzazione dei dati per mostrare i cambiamenti sistematici del modello tra variabili dipendenti e indipendenti nel tempo.

Vantaggi e svantaggi dei dati quantitativi e qualitativi

I dati quantitativi sono facili da raccogliere, ma possono mancare di contesto. Ad esempio, puoi eseguire un rapido sondaggio per capire che il 35% dei clienti è insoddisfatto del tuo prodotto o servizio. Ma probabilmente non puoi sapere cosa sta causando la loro insoddisfazione. Ecco perché i dati quantitativi sono un'ottima scelta per trarre conclusioni generalizzabili ma non ti danno il quadro completo dietro un fenomeno.

I dati qualitativi, d'altra parte, forniscono approfondimenti dettagliati e informazioni contestuali su un fenomeno. Ad esempio, puoi utilizzare strumenti di analisi dei dati qualitativi per comprendere il sentimento, i tratti e le opinioni di quel 35% di clienti che non sono soddisfatti del tuo prodotto. L'unico svantaggio è che ci vuole tempo per raccogliere dati qualitativi. Inoltre, ci sono maggiori possibilità di bias poiché i dati qualitativi sono aperti all'interpretazione.

Cosa è meglio per l'analisi dei dati: qualitativo o quantitativo?

Ora che abbiamo scomposto il pane e il burro dei dati qualitativi e quantitativi, è il momento di considerare quale tipo è migliore per l'analisi dei dati.

I dati qualitativi saranno quasi sempre considerati dati non strutturati o semi-strutturati. Questo tipo di dati è formattato in modo approssimativo con pochissima struttura. Per questo motivo, i dati qualitativi non possono essere raccolti e analizzati utilizzando metodi convenzionali.

Dare un senso ai dati qualitativi può essere dispendioso in termini di tempo e costoso, sebbene esistano alcuni metodi per "strutturare" questi dati. Ad esempio, si potrebbe applicare metadati per descrivere un file di dati non strutturato. Il testo alternativo è un tipo di metadato applicato ai file di immagine per aiutare i motori di ricerca come Google, Bing e Yahoo a indicizzare immagini rilevanti.

L'ascesa dei database NoSQL ha reso la raccolta e l'archiviazione dei dati qualitativi molto più gestibile. Tuttavia, è ancora una salita in salita prima di poter sfruttare completamente questi dati.

I dati quantitativi saranno quasi sempre considerati dati strutturati. Questo tipo di dati è formattato in modo tale da poter essere rapidamente organizzato e ricercabile all'interno di database relazionali. Forse l'esempio più comune di dati strutturati sono i numeri e i valori trovati nei fogli di calcolo.

Poiché i dati quantitativi e i dati strutturati vanno di pari passo, i dati quantitativi sono generalmente preferiti per l'analisi dei dati.

Domande frequenti sui dati qualitativi e quantitativi

1. Qual è la differenza tra ricerca qualitativa e quantitativa?

La ricerca qualitativa è esplorativa. Raccoglie e analizza dati non numerici per comprendere le ragioni dietro opinioni, esperienze, motivazioni e sentimenti. La ricerca quantitativa analizza dati numerici per trovare relazioni tra variabili. È più obiettiva e strutturata rispetto alla ricerca qualitativa.

2. Quali sono alcuni esempi di dati qualitativi e quantitativi?

I dati qualitativi sono descrittivi e soggettivi. Esempi comuni includono:

• Recensioni
• Trascrizioni di interviste
• Testi e documenti
• Testimonianze dei clienti
• Risposte di gruppi di discussione
• Note di osservazione
• Registrazioni audio e video

I dati quantitativi sono numerici e oggettivi. Esempi comuni includono:

• Risposte numeriche ai sondaggi
• Punteggi dei test
• Misurazioni e conteggi
• Calcoli
• Proiezioni

Quanto bene conosci la differenza?

Per rafforzare la tua comprensione dei dati qualitativi e quantitativi, pensa a qualche modo nella tua vita per applicare entrambi. Inizia con te stesso come esempio. Per acquisire dati qualitativi, considera identificatori come il colore dei tuoi vestiti, il tipo di capelli e la forma del naso. Considera valori misurabili come altezza, peso, età e taglia di scarpe per i dati quantitativi.

Con una solida comprensione dei dati qualitativi e quantitativi, puoi iniziare a dare un senso al processo di analisi dei dati.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2021. È stato aggiornato con nuove informazioni.