נתונים איכותניים – הגדרה, סוגים, ניתוח ודוגמאות

עבור חוקר שוק, איסוף נתונים איכותיים עוזר לענות על שאלות כמו מי הלקוחות שלהם, עם אילו בעיות או בעיות הם מתמודדים, והיכן הם צריכים למקד את תשומת הלב שלהם כדי לפתור בעיות או בעיות. בואו נדבר על זה.

מהם נתונים איכותיים?

נתונים איכותיים מוגדרים כנתונים המתקרבים ומאפיינים. ניתן לצפות ולתעד נתונים איכותיים.

סוג נתונים זה אינו מספרי. נתונים מסוג זה נאספים באמצעות שיטות של תצפיות, ראיונות אחד על אחד, ביצוע קבוצות מיקוד ושיטות דומות. נתונים איכותיים בסטטיסטיקה ידועים גם בשם נתונים קטגוריאליים – נתונים שניתן לסדר באופן קטגורי בהתבסס על התכונות והתכונות של דבר או תופעה.

חשיבות הנתונים האיכותיים

נתונים איכותיים חשובים בקביעת התדירות המסוימת של תכונות או מאפיינים. זה מאפשר לסטטיסטיקאי או לחוקרים ליצור פרמטרים שדרכם ניתן לצפות במערכי נתונים גדולים יותר.

הוא מספק כיצד משקיפים יכולים לכמת את העולם סביבם. נתונים איכותיים הם על הרגשות או התפיסות של אנשים ומה שהם מרגישים. ניתוח איכותני הוא המפתח לקבלת תובנות שימושיות מנתונים טקסטואליים, הבנת ההקשר העשיר שלהם ומציאת דפוסים ונושאים עדינים.

בנתונים איכותניים מתועדים תפיסות ורגשות אלה. זה עוזר לחוקרי שוק להבין את שפת הצרכנים שלהם ולפתור את בעיית המחקר ביעילות וביעילות.

יתרונות הנתונים האיכותיים

להלן כמה יתרונות של נתונים איכותיים:

• זה עוזר ניתוח מעמיק

הנתונים שנאספו מספקים לחוקרים האיכותניים ניתוח מפורט, כמו ניתוח תמטי של נושאים. בזמן איסופו, החוקרים נוטים לחקור את המשתתפים ויכולים לאסוף מידע רב על ידי שאילת הסוג הנכון של שאלות. הנתונים שנאספו משמשים לסיכום סדרה של שאלות ותשובות.

• להבין מה הלקוחות חושבים

הנתונים מסייעים לחוקרי שוק להבין את דפוסי החשיבה של לקוחותיהם. שימוש בנתונים איכותיים נותן לעסקים תובנה מדוע לקוח רכש מוצר. הבנת שפת הלקוח מסייעת למחקר שוק להסיק את הנתונים שנאספו באופן שיטתי יותר.

• נתונים עשירים

נתונים שנאספו יכולים לשמש גם לביצוע מחקר עתידי. מכיוון שהשאלות המתבקשות לאסוף נתונים איכותיים הן שאלות פתוחות, המשיבים חופשיים להביע את דעתם, מה שמוביל למידע נוסף.

חסרונות של נתונים איכותיים

להלן כמה חסרונות של נתונים איכותיים:

• זמן רב

מכיוון שאיסוף נתונים אלה גוזל זמן רב יותר, פחות אנשים לומדים מאשר איסוף נתונים כמותיים. אלא אם הזמן והתקציב מאפשרים זאת, נכלל מדגם קטן יותר.

• לא קל להכליל

מכיוון שפחות אנשים נחקרים, קשה להכליל את התוצאות של אותה אוכלוסייה.

• תלוי בכישורי החוקר

נתונים מסוג זה נאספים באמצעות ראיונות אחד על אחד, תצפיות, קבוצות מיקוד וכו '. הוא מסתמך על כישוריו וניסיונו של החוקר כדי לאסוף מידע מהמדגם.

אלה הם בדרך כלל נתוני ניתוח תיאוריים וקשה יותר לנתח אותם מאשר נתונים כמותיים. עכשיו, אתה צריך להחליט איזו היא האפשרות הטובה ביותר עבור פרויקט המחקר שלך; זכור כי כדי להשיג ולנתח נתונים אלה, אנחנו צריכים קצת יותר זמן, אז אתה צריך לשקול את זה בתכנון שלך.

למד על: 12 הכלים הטובים ביותר לחוקרים

שיטות איסוף נתונים איכותיות

איסוף נתונים איכותני הוא גישוש; זה כרוך בניתוח מעמיק ומחקר. שיטות האיסוף שלה מתמקדות בעיקר בהשגת תובנות, הנמקות ומניעים; לפיכך, הם מעמיקים יותר במחקר. מכיוון שלא ניתן למדוד נתונים אלה, החוקרים מעדיפים שיטות או כלים לאיסוף נתונים המובנים במידה מוגבלת.

להלן שיטות איסוף הנתונים האיכותניות:

• ראיונות אחד על אחד

זהו אחד מכלי איסוף הנתונים הנפוצים ביותר לשאלות מחקר איכותניות, בעיקר בגלל גישתו. המראיין או החוקר אוספים נתונים ישירות מהמרואיין אחד לאחד. שיטת הראיון עשויה להיות לא פורמלית ולא מובנית – שיחה. השאלות הפתוחות נשאלות לרוב באופן ספונטני, כאשר המראיין נותן לראיון לזרום להכתיב את השאלות שיש לשאול.

למד על: הכלים הטובים ביותר לאיסוף נתונים

• קבוצות מיקוד

זה נעשה במסגרת דיון קבוצתי. הקבוצה מוגבלת ל-6-10 אנשים, ומנחה מוקצה לנהל את הדיון המתמשך.

בהתאם לנתונים הממוינים, ייתכן שלחברי הקבוצה יש משהו במשותף. לדוגמה, חוקר המבצע מחקר על רצי מסלול יבחר ספורטאים שהם רצי מסלול או היו רצי מסלול ויש להם ידע מספיק בנושא.

• שמירת רשומות

שיטה זו משתמשת במסמכים אמינים קיימים ובמקורות מידע דומים למקור הנתונים. ניתן להשתמש בנתונים אלה במחקר החדש. זה דומה להליכה לספרייה. שם, ניתן לעבור על ספרים וחומר עזר אחר כדי לאסוף נתונים רלוונטיים שניתן להשתמש בהם במחקר.

• תהליך התצפית

בשיטת איסוף נתונים זו, החוקר שוקע בסביבה שבה נמצאים המשיבים שלו, פוקח עין חדה על המשתתפים ורושם הערות. זה ידוע כתהליך של התבוננות.

מלבד רישום הערות, ניתן להשתמש בשיטות תיעוד אחרות, כגון הקלטת וידאו ושמע, צילום ושיטות דומות.

• מחקרי אורך

שיטת איסוף נתונים זו מבוצעת שוב ושוב על אותו מקור נתונים לאורך תקופה ממושכת. זוהי שיטת מחקר תצפיתית שנמשכת כמה שנים ולפעמים יכולה להימשך אפילו עשרות שנים. שיטת איסוף נתונים זו שואפת למצוא מתאמים באמצעות מחקר אמפירי של נושאים בעלי תכונות משותפות.

• מקרי בוחן

שיטה זו אוספת נתונים מניתוח מעמיק של מקרי מבחן. הרבגוניות של שיטה זו מודגמת כיצד ניתן להשתמש בשיטה זו כדי לנתח נושאים פשוטים ומורכבים כאחד. כוחה של שיטה זו הוא עד כמה היא משתמשת בשיקול דעת בשילוב של שיטה איכותית אחת או יותר כדי להסיק מסקנות.

למידע נוסף: שיטות מחקר איכותניות.

גישות ניתוח נתונים איכותניות

ניתוח נתונים איכותיים הוא חיוני, כפי שהשקעת זמן וכסף לאסוף אותו. זה חיוני כי אתה לא רוצה למצוא את עצמך בחושך אפילו אחרי שהשקעת כל כך הרבה מאמץ. עם זאת, אין כללי יסוד קבועים לניתוח נתונים; הכל מתחיל בהבנת שתי הגישות העיקריות שלה.

ניתוח נתונים איכותני מאפשר לחוקרים לחפור עמוק בממצאי המחקר ולחשוף את המשמעויות המורכבות של נתונים איכותניים. שתי גישות עיקריות לניתוח איכותני:

• גישה דדוקטיבית

הגישה הדדוקטיבית כוללת ניתוח נתונים איכותניים המבוססים על מבנה שהחוקר קובע מראש. חוקר יכול להשתמש בשאלות כמדריך לניתוח הנתונים. גישה זו היא מהירה וקלה וניתן להשתמש בה כאשר לחוקר יש מושג הוגן לגבי התגובות הסבירות שהוא / היא הולכים לקבל מאוכלוסיית המדגם .

• גישה אינדוקטיבית

נהפוך הוא, הגישה האינדוקטיבית אינה מבוססת על מבנה קבוע מראש או על כללים/מסגרת יסוד קבועים. זוהי גישה גוזלת זמן ויסודית יותר לתהליך הניתוח האיכותני. גישה אינדוקטיבית משמשת לעתים קרובות כאשר לחוקר יש מעט מאוד או ללא מושג כלל על תופעת המחקר.

למידע נוסף: ניתוח נתונים במחקר.

5 שלבים לניתוח נתונים איכותי

בין אם ברצונך לנתח נתונים איכותיים שנאספו באמצעות ראיון אחד על אחד או סקר, צעדים פשוטים אלה יבטיחו ניתוח נתונים חזק.

שלב 1: סידור הנתונים שלך

לאחר שאספת את כל הנתונים, הם אינם מובנים ברובם ולפעמים אינם הגיוניים כאשר מסתכלים עליהם במבט חטוף. לכן, חיוני שכחוקר, תחילה עליך לתמלל את הנתונים שנאספו.

השלב הראשון בניתוח הנתונים שלך הוא סידור שיטתי. סידור נתונים פירושו המרת כל הנתונים לתבנית טקסט. באפשרותך לייצא את הנתונים לגיליון אלקטרוני או להקליד את הנתונים באופן ידני, או לבחור מתוך כל אחד מכלי ניתוח הנתונים האיכותיים בסיוע מחשב.

למד על: רמת ניתוח

שלב 2: ארגן את כל הנתונים שלך

לאחר שינוי וסידור הנתונים, השלב הבא המיידי הוא לארגן את הנתונים. ייתכן שיש לך כמות גדולה של מידע שעדיין צריך להיות מסודר בצורה מסודרת. אחת הדרכים הטובות ביותר לארגן את הנתונים היא לחזור למטרות המחקר שלך ולאחר מכן לארגן את הנתונים בהתבסס על השאלות שנשאלו.

סדר את מטרת המחקר שלך בטבלה כך שהיא תיראה ברורה מבחינה חזותית. בכל מחיר, הימנע מהפיתויים של עבודה עם נתונים לא מאורגנים. אתה תבזבז זמן, ולא יתקבלו תוצאות חד משמעיות.

שלב 3: הגדרת קוד לנתונים שנאספו

הגדרת קודים מתאימים עבור הנתונים שנאספו לוקחת אותך צעד אחד קדימה. תהליך הקידוד הוא אחת הדרכים הטובות ביותר לדחוס כמות עצומה של מידע שנאסף. קידוד נתונים פירושו סיווג והקצאה של מאפיינים ודפוסים לנתונים שנאספו.

קידוד חשוב בניתוח נתונים זה, מכיוון שניתן לגזור תיאוריות מממצאי מחקר רלוונטיים. לאחר הקצאת קודים לנתונים שלך, תוכל לבנות על הדפוסים כדי לקבל תובנה מעמיקה לגבי הנתונים שיעזרו לך לקבל החלטות מושכלות.

שלב 4: אמת את הנתונים האיכותיים שלך

אימות נתונים הוא אחד השלבים המכריעים של ניתוח נתונים איכותני למחקר מוצלח. מכיוון שנתונים הם חיוניים למחקר, הבטחת הנתונים אינם פגומים היא הכרחית. שים לב שאימות נתונים אינו רק שלב אחד בניתוח זה; זהו צעד חוזר שיש לעקוב אחריו לאורך כל תהליך המחקר. ישנם שני צדדים לאימות נתונים:

• דיוק של תכנון המחקר או שיטות המחקר שלך.
• אמינות היא המידה שבה השיטות מייצרות נתונים מדויקים באופן עקבי.

שלב 5: סיום תהליך הניתוח

חשוב לסכם לבסוף את הנתונים שלך, כלומר להציג באופן שיטתי את הנתונים שלך, דוח שניתן להשתמש בו בקלות. הדו"ח צריך לציין את השיטה שבה השתמשת כחוקר לביצוע המחקרים, את החיוביים והשליליים, ואת מגבלות המחקר. בדוח, עליך לציין גם את ההצעות/מסקנות של הממצאים שלך וכל תחום קשור למחקר עתידי. בינה עסקית מעשית מסתמכת על הסינרגיה בין ניתוח לדיווח, כאשר ניתוח חושף תובנות חשובות, ודיווח מעביר ממצאים אלה לבעלי עניין.

למד על: שלבים במחקר איכותני

דוגמאות לנתונים איכותיים

נתונים איכותיים נקראים גם נתונים קטגוריים מכיוון שניתן לקבץ נתונים אלה לפי קטגוריות.

לדוגמה, חשבו על תלמיד שקורא פסקה מספר במהלך מפגשים בכיתה. מורה המקשיב לקריאה נותן משוב על האופן שבו הילד קורא את הפסקה הזו.

נניח שהמורה נותן משוב המבוסס על שטף, אינטונציה, זריקת מילים ובהירות הגייה מבלי לתת לילד ציון. במקרה זה, זה נחשב דוגמה לנתונים איכותיים.

די קל להבין את ההבדל בין נתונים איכותיים וכמותיים. הוא אינו כולל מספרים בהגדרת התכונות שלו, בעוד שנתונים כמותיים עוסקים במספרים.

• צבעה של העוגה כתום, כחול ושחור (איכותי).
• לנקבות יש שיער חום, שחור, בלונדיני וג'ינג'י (איכותי).

נתונים כמותיים הם כל מידע הניתן לכימות שיכול לשמש לחישוב מתמטי או ניתוח סטטיסטי. צורה זו של נתונים מסייעת בקבלת החלטות בחיים האמיתיים המבוססות על נגזרות מתמטיות. נתונים כמותיים משמשים כדי לענות על שאלות כמו כמה? באיזו תדירות? כמה? ניתן לאמת ולאמת נתונים אלה. בניתוח סטטיסטי, הבחנה בין נתונים קטגוריאליים לנתונים מספריים היא חיונית, שכן נתונים קטגוריים כוללים קטגוריות או תוויות נפרדות, בעוד שנתונים מספריים מורכבים מכמויות מדידות.

למד על: שיטות ניתוח סטטיסטיות

כדי להבין טוב יותר את הרעיון של נתונים איכותיים וכמותיים, עדיף להתבונן בדוגמאות של מערכי נתונים מסוימים וכיצד ניתן להגדיר אותם. להלן דוגמאות לנתונים כמותיים.

• בסל יש ארבע עוגות ושלושה מאפינס (כמותי).
• אחת של משקה תוסס יש 97.5 קלוריות (כמותית).

האם ברצונך ליצור סקר משלך?

QuestionPro היא תוכנת סקרים מקוונת שתעזור לך לפתח את פרויקטי המחקר שלך עם כלים ודוחות מתקדמים. זה מושלם לקבלת נתונים איכותיים בזכות סוגים שונים של שאלות והיגיון.

פתור את אתגרי המחקר שלך באמצעות סקרים קלים ליצירה המספקים תובנות מורכבות בזמן אמת. מנף לוגיקת הצבעה ולחיצה מותאמת אישית, סוגי שאלות מתקדמים ושילובים וצור מודלי מחקר בוגרים ומורכבים עבור מבוססי-בחירה, צרכנים ועוד.

העבירו את המשא הכבד ל-QuestionPro והתמקדו במה שחשוב. הצוותים המנוסים שלנו מספקים ניתוח אינטואיטיבי כדי לשפר את הלקחים הקריטיים ולעזור להפוך תובנות למעשים. מעיצוב מחקר לסקריפטים מורכבים, מניהול ניתוח ועד דיווח, עבוד עם צוות של אנשי מקצוע שיהוו שלוחה של המותג שלך.

ניסיון ללא תשלום מידע נוסף

שאלות נפוצות (FAQ)