Per un ricercatore di mercato, la raccolta di dati qualitativi aiuta a rispondere a domande come: chi sono i clienti, quali sono le questioni o i problemi che devono affrontare e dove è necessario concentrare la propria attenzione per risolvere i problemi o le questioni. Parliamone.
Dati qualitativi: Definizione
I dati qualitativi sono definiti come dati che approssimano e caratterizzano.
I dati qualitativi possono essere osservati e registrati. Questo tipo di dati è di natura non numerica. Questo tipo di dati viene raccolto attraverso metodi di osservazione, interviste individuali, conduzione di gruppi di discussionee metodi simili. I dati qualitativi in statistica sono noti anche come dati categorici – dati che possono essere organizzati in modo categorico in base agli attributi e alle proprietà di una cosa o di un fenomeno.
Esempi di dati qualitativi
I dati qualitativi sono anche chiamati dati categorici, poiché possono essere raggruppati in categorie.
Per esempio, pensate a uno studente che legge un paragrafo di un libro durante una delle sessioni di lezione. Un insegnante che ascolta la lettura dà un feedback su come il bambino ha letto quel paragrafo. Se l’insegnante dà un feedback basato sulla fluidità, l’intonazione, il lancio delle parole, la chiarezza della pronuncia senza dare un voto al bambino, questo è considerato un esempio di dati qualitativi.
È abbastanza facile capire la differenza tra dati qualitativi e quantitativi. I dati qualitativi non includono i numeri nella definizione dei tratti, mentre i dati quantitativi si basano esclusivamente sui numeri.
- La torta è di colore arancione, blu e nero (qualitativo).
- Le femmine hanno capelli castani, neri, biondi e rossi (qualitativo).
I dati quantitativi sono tutte le informazioni quantificabili che possono essere utilizzate per calcoli matematici o analisi statistiche. Questa forma di dati aiuta a prendere decisioni reali basate su derivazioni matematiche. I dati quantitativi vengono utilizzati per rispondere a domande come: quanti sono? Quanto spesso? Quanto? Questi dati possono essere convalidati e verificati.
Per comprendere meglio il concetto di dati qualitativi e quantitativi, è meglio osservare esempi di particolari insiemi di dati e come possono essere definiti. Di seguito sono riportati alcuni esempi di dati quantitativi.
- Nel cestino sono conservate quattro torte e tre muffin (quantitativo).
- Un bicchiere di bevanda gassata ha 97,5 calorie (quantitativo).
Importanza dei dati qualitativi
I dati qualitativi sono importanti per determinare la particolare frequenza di tratti o caratteristiche. Permette allo statistico o al ricercatore di formare parametri attraverso i quali osservare serie di dati più ampie. Fornisce i mezzi con cui gli osservatori possono quantificare il mondo che li circonda.
I dati qualitativi riguardano le emozioni o le percezioni delle persone e ciò che provano. I dati quantitativi documentano queste percezioni ed emozioni. Aiuta i ricercatori di mercato a comprendere il linguaggio dei consumatori e ad affrontare il problema in modo efficace ed efficiente.
Metodi di raccolta dei dati qualitativi – Tipi di dati qualitativi
La raccolta di dati qualitativi è di tipo esplorativo e comporta un’analisi e una ricerca approfondite. I suoi metodi di raccolta si concentrano principalmente sull’acquisizione di intuizioni, ragionamenti e motivazioni; quindi, vanno in profondità nella ricerca. Poiché questi dati non possono essere misurati, i ricercatori preferiscono metodi o strumenti di raccolta dati strutturati in misura limitata.
Ecco i metodi di raccolta dei dati qualitativi:
1. Interviste individuali: È uno degli strumenti di raccolta dati più comunemente utilizzati per la ricerca qualitativa, soprattutto per il suo approccio personale. L’intervistatore o il ricercatore raccoglie i dati direttamente dall’intervistato su base individuale. Il colloquio può essere informale e non strutturato – conversazionale. Per lo più le domande aperte vengono poste spontaneamente e l’intervistatore lascia che sia il flusso dell’intervista a dettare le domande da porre.
2. Gruppi di discussione: Si svolgono in un contesto di discussione di gruppo. Il gruppo è limitato a 6-10 persone e viene assegnato un moderatore per moderare la discussione in corso.
A seconda dei dati ordinati, i membri di un gruppo possono avere qualcosa in comune. Ad esempio, un ricercatore che conduce uno studio sui corridori su pista sceglierà atleti che sono o sono stati corridori su pista e che hanno una conoscenza sufficiente dell’argomento.
3. Registrazione: Questo metodo si avvale di documenti affidabili già esistenti e di fonti di informazione simili come fonte di dati. Questi dati possono essere utilizzati nella nuova ricerca. È come andare in biblioteca. Lì si possono consultare libri e altro materiale di riferimento per raccogliere dati rilevanti da utilizzare nella ricerca.
4. Processo di osservazione: In questo metodo di raccolta dei dati, il ricercatore si immerge nell’ambiente in cui si trovano i suoi intervistati, tiene d’occhio i partecipanti e prende appunti. Questo è noto come processo di osservazione.
Oltre a prendere appunti, si possono utilizzare altri metodi di documentazione, come la registrazione video e audio, la fotografia e altri metodi simili.
5. Studi longitudinali: Questo metodo di raccolta dei dati viene eseguito sulla stessa fonte di dati ripetutamente per un periodo prolungato. Si tratta di un metodo di ricerca osservazionale che si protrae per alcuni anni e, in alcuni casi, può durare anche decenni. Questo metodo di raccolta dati mira a trovare correlazioni attraverso uno studio empirico di soggetti con tratti comuni.
6. Studi di caso: In questo metodo, i dati vengono raccolti attraverso un’analisi approfondita di casi di studio. La versatilità di questo metodo è dimostrata dal fatto che può essere utilizzato per analizzare soggetti sia semplici che complessi. Il punto di forza di questo metodo è l’uso giudizioso di una combinazione di uno o più metodi di raccolta dei dati qualitativi per trarre inferenze.
Per saperne di più: Metodi di ricerca qualitativa
Analisi dei dati qualitativi
L’analisi dei dati è fondamentale, poiché avete speso tempo e denaro per raccoglierli. Si tratta di un processo essenziale, perché non volete ritrovarvi al buio anche dopo aver fatto tanti sforzi. Tuttavia, non esistono regole di base fisse per l’analisi di questi dati; tutto inizia con la comprensione dei due approcci principali.
Due approcci principali all’analisi dei dati qualitativi
- Approccio deduttivo
L’approccio deduttivo prevede l’analisi dei dati qualitativi sulla base di una struttura predeterminata dal ricercatore. Il ricercatore può utilizzare le domande come guida per l’analisi dei dati. Questo approccio è semplice e veloce e può essere utilizzato quando il ricercatore ha un’idea precisa delle probabili risposte che riceverà dai partecipanti. campione popolazione.
- Approccio induttivo
L’approccio induttivo, al contrario, non si basa su una struttura predeterminata o su regole di base/quadro prestabilite. Si tratta di un approccio più lungo e approfondito all’analisi dei dati qualitativi. L’approccio induttivo viene spesso utilizzato quando il ricercatore ha un’idea molto limitata o nulla del ricerca fenomeno.
Per saperne di più: Analisi dei dati nella ricerca
5 passi per l’analisi dei dati qualitativi
Sia che si tratti di analizzare dati qualitativi raccolti con un’intervista individuale o con un sondaggio sondaggio questi semplici passaggi garantiranno un’analisi solida dei dati.
Passo 1: Disporre i dati
Una volta raccolti tutti i dati, questi sono in gran parte non strutturati e a volte non hanno senso se guardati a colpo d’occhio. Pertanto, è essenziale che il ricercatore debba innanzitutto trascrivere i dati raccolti. Il primo passo per analizzare i dati è organizzarli in modo sistematico. Organizzare i dati significa convertire tutti i dati in un formato di testo. È possibile esportare i dati in un foglio di calcolo o digitarli manualmente, oppure scegliere uno degli strumenti di analisi dei dati qualitativi assistiti dal computer.
Fase 2: Organizzare tutti i dati
Dopo aver trasformato e organizzato i dati, il passo immediatamente successivo è quello di organizzarli. Si può hanno una grande quantità di informazioni che devono ancora essere organizzate in modo ordinato. Uno dei modi migliori per organizzare i dati è tornare agli obiettivi della ricerca e organizzare i dati in base alle domande poste. Organizzate il vostro obiettivo di ricerca in una tabella in modo che risulti visivamente chiaro. Evitate assolutamente la tentazione di lavorare con dati non organizzati. Si finisce per perdere tempo e non si ottengono risultati conclusivi.
Fase 3: Impostazione di un codice per i dati raccolti
L’impostazione di codici adeguati per i dati raccolti consente di fare un passo avanti. La codifica è uno dei modi migliori per comprimere un’enorme quantità di informazioni raccolte. Codificare i dati qualitativi significa categorizzare e assegnare proprietà e modelli ai dati raccolti.
La codifica è importante in questa analisi dei dati, in quanto è possibile ricavare teorie dalle ricerche pertinenti. ricerca findicazioni. Dopo aver assegnato i codici ai dati, si può iniziare a costruire sui modelli per ottenere una visione approfondita dei dati che aiuterà a prendere decisioni informate.
Fase 4: Convalida dei dati
La convalida dei dati è una delle fasi cruciali dell’analisi dei dati qualitativi per il successo della ricerca. Poiché i dati sono la quintessenza della ricerca, è indispensabile assicurarsi che non siano viziati. Si noti che la convalida dei dati non è solo una fase di questa analisi; si tratta di una fase ricorrente che deve essere seguita durante tutto il processo di ricerca. La convalida dei dati ha due aspetti:
- Accuratezza del disegno o dei metodi di ricerca.
- Affidabilità, ovvero la misura in cui i metodi producono dati accurati in modo coerente.
Fase 5: Conclusione del processo di analisi
È importante concludere i dati, il che significa presentare sistematicamente i dati, un rapporto che possa essere facilmente utilizzato. La relazione deve indicare il metodo utilizzato dal ricercatore per condurre gli studi di ricerca, gli aspetti positivi e negativi e i limiti dello studio. Nella relazione, dovrete anche indicare i suggerimenti/le inferenze dei vostri risultati ed eventuali aree di ricerca future.
Vantaggi
1. Aiuta l’analisi approfondita: I dati raccolti forniscono ai ricercatori un’analisi dettagliata, come un’analisi tematica degli argomenti. Durante la raccolta, i ricercatori tendono a sondare i partecipanti e possono raccogliere ampie informazioni ponendo il giusto tipo di domande. I dati raccolti vengono utilizzati per concludere una serie di domande e risposte.
2. Capire cosa pensano i clienti: i dati aiutano i ricercatori di mercato a capire la mentalità dei clienti. L’uso di dati qualitativi permette alle aziende di capire perché un cliente ha acquistato un prodotto. La comprensione del linguaggio dei clienti aiuta le ricerche di mercato a dedurre i dati raccolti in modo più sistematico.
3. Ricchezza di dati: I dati raccolti possono essere utilizzati anche per condurre ricerche future. Poiché le domande poste per raccogliere dati qualitativi sono domande apertegli intervistati sono liberi di esprimere le proprie opinioni, ottenendo così maggiori informazioni.
Svantaggi
1. Richiede tempo: Poiché la raccolta di questi dati richiede più tempo, un numero minore di persone studia rispetto alla raccolta di dati quantitativi. A meno che il tempo e il budget non lo consentano, viene incluso un campione di dimensioni ridotte.
2. Non è facile da generalizzare: Poiché viene studiato un numero inferiore di persone, è difficile generalizzare i risultati di quella popolazione.
3. Dipende dalle competenze del ricercatore: Questo tipo di dati viene raccolto attraverso interviste individuali, osservazioni, focus group, ecc. e si basa sulle competenze e sull’esperienza del ricercatore per raccogliere informazioni dal campione.
Si tratta di dati tipicamente descrittivi e più difficili da analizzare rispetto ai dati quantitativi. Ora dovete decidere quale sia l’opzione migliore per il vostro progetto di ricerca; ricordate che per ottenere e analizzare i dati qualitativi abbiamo bisogno di un po’ più di tempo, quindi dovete tenerne conto nella vostra pianificazione.
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