เมื่อเราถามคําถามเช่น “มีกี่คน” “บ่อยแค่ไหน” หรือ “เท่าไหร่” เรากําลังพูดถึงประเภทของข้อมูลที่ยากและตรวจสอบได้ซึ่งสามารถวิเคราะห์ได้ด้วยเทคนิคทางคณิตศาสตร์ มันเป็นสิ่งที่จะทําให้หัวใจของนักสถิติเต้นไม่เป็นจังหวะ เรามาพูดถึงข้อมูลเชิงปริมาณกัน
โชคดีที่แบบสํารวจออนไลน์เป็นเครื่องมือในการรวบรวมข้อมูลประเภทนี้ในยุคอินเทอร์เน็ต ด้วยความสามารถในการเข้าถึงผู้คนได้มากขึ้นในเวลาที่น้อยลงและรวบรวมคําตอบที่ตรงไปตรงมาสําหรับการวิเคราะห์ในภายหลังแบบสํารวจออนไลน์จึงเป็นเครื่องรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณที่ดีที่สุด นอกจากนี้ ขอให้เป็นจริง: ใครไม่ชอบทําแบบสํารวจที่ดี?
ข้อมูลเชิงปริมาณคืออะไร?
ข้อมูลเชิงปริมาณคือค่าของข้อมูลในรูปแบบของการนับหรือตัวเลขที่แต่ละชุดข้อมูลมีค่าตัวเลขที่ไม่ซ้ํากัน ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณใด ๆ ที่นักวิจัยสามารถใช้สําหรับการคํานวณทางคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อทําการตัดสินใจในชีวิตจริงตามอนุพันธ์ทางคณิตศาสตร์เหล่านี้
ตัวอย่างเช่นมีปริมาณที่สอดคล้องกับพารามิเตอร์ต่างๆ ตัวอย่างเช่น “แล็ปท็อปเครื่องนั้นราคาเท่าไหร่” เป็นคําถามที่จะรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ ค่าจะสัมพันธ์กับพารามิเตอร์การวัดส่วนใหญ่ เช่น ปอนด์หรือกิโลกรัมสําหรับน้ําหนัก ดอลลาร์สําหรับต้นทุน ฯลฯ
ทําให้การวัดพารามิเตอร์ต่างๆ สามารถควบคุมได้เนื่องจากความง่ายในการได้มาทางคณิตศาสตร์ที่มาพร้อมกับ โดยปกติจะรวบรวมสําหรับ แผนการวิเคราะห์ทางสถิติ โดยใช้ แบบสํารวจ โพล หรือ แบบสอบถาม ส่งข้ามไปยังส่วนใดส่วนหนึ่งของประชากร การวิจัยสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดึงมาในประชากรได้
ประเภทของข้อมูลเชิงปริมาณพร้อมตัวอย่าง
ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นส่วนสําคัญของกระบวนการวิจัย โดยให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับปรากฏการณ์ต่างๆ มาสํารวจประเภทข้อมูลเชิงปริมาณที่พบบ่อยที่สุดและการใช้งานในด้านต่างๆ ประเภทที่พบบ่อยที่สุดมีการระบุไว้ด้านล่าง:
- ตัวนับ: จํานวนเท่ากับเอนทิตี ตัวอย่างเช่น จํานวนคนที่ดาวน์โหลดแอปพลิเคชันเฉพาะจาก App Store
- การวัดวัตถุทางกายภาพ: การคํานวณการวัดสิ่งทางกายภาพใด ๆ ตัวอย่างเช่นผู้บริหารฝ่ายทรัพยากรบุคคลวัดขนาดของแต่ละห้องอย่างระมัดระวังซึ่งกําหนดให้กับพนักงานที่เข้าร่วมใหม่
- การคํานวณทางประสาทสัมผัส: กลไกในการ “รับรู้” พารามิเตอร์ที่วัดได้ตามธรรมชาติเพื่อสร้างแหล่งข้อมูลที่คงที่ ตัวอย่างเช่น กล้องดิจิตอลจะแปลงข้อมูลแม่เหล็กไฟฟ้าเป็นชุดข้อมูลตัวเลข
- การฉายภาพข้อมูล: การคาดการณ์ข้อมูลในอนาคตสามารถทําได้โดยใช้อัลกอริทึมและเครื่องมือวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์อื่นๆ ตัวอย่างเช่นนักการตลาดจะคาดการณ์ยอดขายที่เพิ่มขึ้นหลังจากเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ด้วยการวิเคราะห์อย่างละเอียด
- การหาปริมาณของเอนทิตีเชิงคุณภาพ: ระบุตัวเลขเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ ตัวอย่างเช่น การถามผู้ตอบแบบสอบถามของ แบบสํารวจออนไลน์ เพื่อแบ่งปันโอกาสในการแนะนําในระดับ 0-10
ข้อมูลเชิงปริมาณ: วิธีการรวบรวม
เนื่องจากข้อมูลเชิงปริมาณอยู่ในรูปของตัวเลขการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และ สถิติ ของตัวเลขเหล่านี้สามารถนําไปสู่การสร้างผลลัพธ์ที่สรุปได้
วิธีการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณมีสองวิธีหลัก:
01. แบบสํารวจ
ตามเนื้อผ้าการสํารวจดําเนินการโดยใช้วิธีการแบบกระดาษและค่อยๆพัฒนาเป็นสื่อออนไลน์ คําถามปลายปิด เป็นส่วนสําคัญของแบบสํารวจเหล่านี้ เนื่องจากมีประสิทธิภาพมากกว่าในการรวบรวมข้อมูล
แบบสํารวจมีตัวเลือกคําตอบที่พวกเขาคิดว่าเหมาะสมที่สุดสําหรับคําถามเฉพาะ แบบสํารวจเป็นส่วนสําคัญในการรวบรวมข้อเสนอแนะจาก ผู้ชม ·ใหญ่กว่าขนาดทั่วไป ปัจจัยสําคัญเกี่ยวกับการสํารวจคือคําตอบที่รวบรวมควรเป็นแบบที่สามารถสรุปได้สําหรับประชากรทั้งหมดโดยไม่มีความคลาดเคลื่อนอย่างมีนัยสําคัญ
ขึ้นอยู่กับเวลาที่เกี่ยวข้องในการทําแบบสํารวจพวกเขาแบ่งออกเป็นดังต่อไปนี้:
- การศึกษาตามยาว: ประเภทของการวิจัยเชิงสังเกตที่นักวิจัยตลาดทําการสํารวจจากช่วงเวลาหนึ่งไปยังอีกช่วงเวลาหนึ่งกล่าวคือในช่วงเวลาหนึ่งเรียกว่าการสํารวจตามยาว . แบบสํารวจนี้มักใช้สําหรับ การวิเคราะห์แนวโน้ม หรือการศึกษาโดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อรวบรวมและวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูล
- การศึกษาแบบตัดขวาง: ประเภทของการวิจัยเชิงสังเกตที่การวิจัยตลาดดําเนินการสํารวจในช่วงเวลาหนึ่งในกลุ่มตัวอย่าง เป้าหมายเรียกว่าการสํารวจแบบตัดขวาง . แบบสํารวจประเภทนี้ใช้แบบสอบถามเพื่อทําความเข้าใจเรื่องเฉพาะจากกลุ่มตัวอย่างในช่วงเวลาที่แน่นอน
ในการจัดการแบบสํารวจเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณต้องปฏิบัติตามหลักการต่อไปนี้
- ระดับพื้นฐานของการวัด – มาตราส่วนที่กําหนด ลําดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน: มาตราส่วนการวัดสี่ระดับเป็นพื้นฐานในการสร้างคําถามแบบปรนัยในแบบสํารวจในการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ เป็นมาตราส่วนการวัด ค่าเล็กน้อย ลําดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน โดยไม่มีพื้นฐานที่ไม่สามารถสร้างคําถามแบบปรนัยได้
- การใช้คําถามประเภทต่างๆ: ในการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณต้องใช้ คําถามปลายปิด ในแบบสํารวจ พวกเขาสามารถผสม คําถามหลายประเภท รวมถึง คําถามแบบปรนัย เช่น คําถามมาตราส่วนเชิงอนุพันธ์เชิงความหมาย คําถามมาตราส่วนการให้คะแนน ฯลฯ ที่สามารถช่วยรวบรวมข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์และทําความเข้าใจได้
- Survey Distribution and Survey Data Collection: In the above, we have seen the process of building a survey along with the survey design to collect quantitative data. Survey distribution to collect data is the other important aspect of the survey process. There are different ways of survey distribution. Some of the most commonly used methods are:
- อีเมล: การส่งแบบสํารวจทางอีเมลเป็นวิธีการกระจายแบบสํารวจที่ใช้กันมากที่สุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด คุณสามารถใช้คุณลักษณะการจัดการอีเมล QuestionPro เพื่อส่งและรวบรวมคําตอบแบบสํารวจ
- ซื้อผู้ตอบแบบสอบถาม: อีกวิธีที่มีประสิทธิภาพในการกระจายแบบสํารวจและรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณคือการใช้ตัวอย่าง เนื่องจากผู้ตอบแบบสอบถามมีความรู้และเปิดให้มีส่วนร่วมในการศึกษาวิจัย
- ฝังแบบสํารวจในเว็บไซต์: การฝังแบบสํารวจในเว็บไซต์จะเพิ่มจํานวนคําตอบเนื่องจากผู้ตอบอยู่ใกล้กับแบรนด์อยู่แล้วเมื่อแบบสํารวจปรากฏขึ้น
- การกระจายทางสังคม: การใช้ โซเชียลมีเดียเพื่อแจกจ่ายแบบสํารวจ ช่วยในการรวบรวมคําตอบจํานวนมากขึ้นจากผู้ที่รู้จักแบรนด์
- รหัส QR: รหัส QR ของ QuestionPro จัดเก็บ URL สําหรับแบบสํารวจ คุณสามารถ พิมพ์/เผยแพร่รหัสนี้ใน นิตยสาร ป้าย นามบัตร หรือบนวัตถุ/สื่อใดๆ
- แบบสํารวจทาง SMS: วิธีที่รวดเร็วและประหยัดเวลาในการทําแบบสํารวจเพื่อรวบรวมคําตอบจํานวนมากคือแบบสํารวจทาง SMS
- แอพ QuestionPro: แอป QuestionPro ช่วยให้สามารถสร้างแบบสํารวจได้อย่างรวดเร็ว และสามารถรวบรวมคําตอบได้ทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์
- การรวม API: คุณสามารถใช้ การรวม API ของแพลตฟอร์ม QuestionPro เพื่อให้ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าทําแบบสํารวจของคุณได้
02. การสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัว
วิธีการ รวบรวมข้อมูล เชิงปริมาณนี้ดําเนินการแบบเห็นหน้ากันตามธรรมเนียม แต่ได้เปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มโทรศัพท์และออนไลน์ การสัมภาษณ์ เปิดโอกาสให้นักการตลาดรวบรวมข้อมูลมากมายจากผู้เข้าร่วม การสัมภาษณ์เชิงปริมาณมีโครงสร้างอย่างมากและมีบทบาทสําคัญในการรวบรวมข้อมูล การสัมภาษณ์ออนไลน์เหล่านี้มีสามส่วนหลัก:
- การสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัว: ผู้สัมภาษณ์สามารถเตรียมรายการ คําถามสัมภาษณ์ ที่สําคัญนอกเหนือจาก คําถามแบบสํารวจที่ถามไปแล้ว ด้วยวิธีนี้ ผู้ให้สัมภาษณ์จะให้รายละเอียดอย่างละเอียดถี่ถ้วนเกี่ยวกับหัวข้อภายใต้การสนทนา ผู้สัมภาษณ์สามารถจัดการความผูกพันกับผู้ให้สัมภาษณ์ในระดับบุคคล ซึ่งจะช่วยให้เขา/เธอรวบรวมรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อเนื่องจากคําตอบก็ดีขึ้นเช่นกัน ผู้สัมภาษณ์ยังสามารถขอคําอธิบายจากผู้ให้สัมภาษณ์เกี่ยวกับคําตอบที่ไม่ชัดเจน
- การสัมภาษณ์ออนไลน์/ทางโทรศัพท์: การสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์ไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่อีกต่อไป แต่การสัมภาษณ์เชิงปริมาณเหล่านี้ได้ย้ายไปยังสื่อออนไลน์เช่น Skype หรือ Zoom โดยไม่คํานึงถึงระยะห่างระหว่างผู้สัมภาษณ์และผู้ให้สัมภาษณ์และเขตเวลาที่สอดคล้องกันการสื่อสารจะกลายเป็นคลิกเดียวด้วยการสัมภาษณ์ออนไลน์ ในกรณีของการสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์การสัมภาษณ์เป็นเพียงการโทรศัพท์ออกไป
- คอมพิวเตอร์ช่วยสัมภาษณ์ส่วนตัว: นี่เป็นเทคนิคการสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวที่ผู้สัมภาษณ์ป้อนข้อมูลที่รวบรวมทั้งหมดลงในแล็ปท็อปหรืออุปกรณ์อื่นที่คล้ายคลึงกันโดยตรง เวลาในการประมวลผลจะลดลงและผู้สัมภาษณ์ไม่จําเป็นต้องพกแบบสอบถามทางกายภาพและเพียงแค่ป้อนคําตอบในแล็ปท็อป
วิธีการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณทั้งหมดข้างต้นสามารถทําได้โดยใช้แบบสํารวจแบบสอบถามและแบบสํารวจออนไลน์
ข้อมูลเชิงปริมาณ: วิธีการวิเคราะห์
การเก็บรวบรวมข้อมูล เป็นส่วนสําคัญของกระบวนการวิจัย อย่างไรก็ตามข้อมูลนี้จะต้องมีการวิเคราะห์เพื่อให้เข้าใจ มีหลายวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่รวบรวมใน สำรวจ. พวกเขาคือ:
- Cross-tabulation: ตารางไขว้ เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เป็นวิธีที่ต้องการเนื่องจากใช้รูปแบบตารางพื้นฐานเพื่ออนุมานระหว่างชุดข้อมูลต่างๆ ใน วิจัย เรียน มันมีข้อมูลที่เป็นเอกสิทธิ์ร่วมกันหรือมีความเชื่อมโยงซึ่งกันและกัน
- การวิเคราะห์แนวโน้ม: การวิเคราะห์แนวโน้ม เป็นวิธี การวิเคราะห์ทางสถิติ ที่ให้ความสามารถในการดูข้อมูลเชิงปริมาณที่รวบรวมเป็นระยะเวลานาน วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ช่วยรวบรวมข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป และหากมีจุดมุ่งหมายเพื่อทําความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงของตัวแปร โดยพิจารณาจากตัวแปรหนึ่งยังคงไม่เปลี่ยนแปลง
- การวิเคราะห์ MaxDiff: การวิเคราะห์ MaxDiff เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่ใช้ในการวัดความชอบของลูกค้าสําหรับการซื้อและพารามิเตอร์ใดที่มีอันดับสูงกว่าพารามิเตอร์อื่นในกระบวนการนี้ ในรูปแบบที่เรียบง่ายวิธีนี้เรียกอีกอย่างว่าวิธี “ดีที่สุด – แย่ที่สุด” วิธีนี้คล้ายกับการวิเคราะห์ร่วมกันมาก แต่ใช้งานง่ายกว่ามากและสามารถใช้แทนกันได้
- การวิเคราะห์ร่วมกัน: เช่นเดียวกับวิธีการข้างต้น การวิเคราะห์ร่วมกัน เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่คล้ายกันซึ่งวิเคราะห์พารามิเตอร์ที่อยู่เบื้องหลังการตัดสินใจซื้อ วิธีนี้มีความสามารถในการรวบรวมและวิเคราะห์เมตริกขั้นสูงซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการตัดสินใจซื้อตลอดจนพารามิเตอร์ที่จัดอันดับที่สําคัญที่สุด
- การวิเคราะห์สนามหญ้า: การวิเคราะห์สนามหญ้า หรือ Total Unduplicated Reach และ Basic Frequency Analysis เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่ประเมินการเข้าถึงตลาดรวมของผลิตภัณฑ์หรือบริการหรือทั้งสองอย่างผสมกัน องค์กรใช้วิธีนี้เพื่อทําความเข้าใจความถี่และช่องทางที่การส่งข้อความเข้าถึงลูกค้าและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า ซึ่งช่วยให้พวกเขาปรับแต่งกลยุทธ์การออกสู่ตลาดได้
- การวิเคราะห์ช่องว่าง: การวิเคราะห์ช่องว่าง ใช้ เมทริกซ์แบบเคียงข้างกัน เพื่อแสดงข้อมูลที่ช่วยวัดความแตกต่างระหว่างประสิทธิภาพที่คาดหวังและประสิทธิภาพที่แท้จริง การวิเคราะห์ช่องว่างข้อมูลนี้ช่วยวัดช่องว่างในประสิทธิภาพและสิ่งที่ต้องทําเพื่อลดช่องว่างนี้
- การวิเคราะห์ SWOT: การวิเคราะห์ SWOT เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่กําหนดค่าตัวเลขเพื่อระบุจุดแข็งจุดอ่อนโอกาสและภัยคุกคามขององค์กรหรือผลิตภัณฑ์หรือบริการซึ่งจะให้ภาพองค์รวมเกี่ยวกับการแข่งขัน วิธีนี้ช่วยสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ
- การวิเคราะห์ข้อความ: การวิเคราะห์ข้อความ เป็นวิธีการทางสถิติขั้นสูงที่เครื่องมืออัจฉริยะเข้าใจและหาปริมาณหรือ ออกแบบการสังเกตเชิงคุณภาพและ ข้อมูลปลายเปิด เป็นข้อมูลที่เข้าใจง่าย วิธีนี้ใช้เมื่อข้อมูลการสํารวจดิบไม่มีโครงสร้าง แต่ต้องนํามาไว้ในโครงสร้างที่เหมาะสม
ขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ
สําหรับข้อมูลเชิงปริมาณข้อมูลดิบจะต้องนําเสนออย่างมีความหมายโดยใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลนี้ควรได้รับการวิเคราะห์เพื่อค้นหาข้อมูลหลักฐานที่จะช่วยในกระบวนการวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดซึ่งเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อทําการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
- เชื่อมโยงมาตราส่วนการวัดกับตัวแปร: เชื่อมโยงมาตราส่วนการวัด เช่น Nominal, Ordinal, Interval และ Ratio ด้วยตัวแปร ขั้นตอนนี้มีความสําคัญในการจัดเรียงข้อมูลตามลําดับที่เหมาะสม สามารถป้อนข้อมูลลงในแผ่นงาน excel เพื่อจัดระเบียบในรูปแบบเฉพาะ
- Connect descriptive statistics with data: Link descriptive statistics to encapsulate available data. It can be difficult to establish a pattern in the raw data. Some widely used descriptive statistics are:
- ค่าเฉลี่ย- ค่าเฉลี่ยของค่าสําหรับตัวแปรเฉพาะ
- ค่ามัธยฐาน- จุดกึ่งกลางของมาตราส่วนค่าสําหรับตัวแปร
- โหมด- สําหรับตัวแปร ค่าที่พบบ่อยที่สุด
- ความถี่- จํานวนครั้งที่สังเกตค่าเฉพาะในมาตราส่วน
- ค่าต่ําสุดและสูงสุด – ค่าต่ําสุดและสูงสุดสําหรับมาตราส่วน
- เปอร์เซ็นต์- รูปแบบเพื่อแสดงคะแนนและชุดค่าสําหรับตัวแปร
- ตัดสินใจเลือกมาตราส่วนการวัด: สิ่งสําคัญคือต้องตัดสินใจเลือกมาตราส่วนการวัดเพื่อสรุปสถิติเชิงพรรณนาสําหรับตัวแปร ตัวอย่างเช่นคะแนนตัวแปร ข้อมูลที่ระบุ จะไม่มีค่าเฉลี่ยหรือค่ามัธยฐานดังนั้นสถิติเชิงพรรณนาจะแตกต่างกันไปตามลําดับ สถิติเชิงพรรณนาเพียงพอในสถานการณ์ที่ผลลัพธ์จะไม่ถูกสรุปให้กับประชากร
- เลือกตารางที่เหมาะสมเพื่อแสดงข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวม: หลังจากตัดสินใจเลือกมาตราส่วนการวัดที่เหมาะสมนักวิจัยสามารถใช้รูปแบบตารางเพื่อแสดงข้อมูล ข้อมูลนี้สามารถวิเคราะห์ได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Cross-tabulation หรือ TURF
ตัวอย่างข้อมูลเชิงปริมาณ
รายการด้านล่างเป็นตัวอย่างบางส่วนของข้อมูลเชิงปริมาณที่สามารถช่วยให้เข้าใจได้อย่างชัดเจนว่าสิ่งนี้เกี่ยวข้องกับอะไร:
- ฉันอัปเดตโทรศัพท์ 6 ครั้ง ในไตรมาส
- วัยรุ่นของฉันเติบโตขึ้น 3 นิ้ว เมื่อปีที่แล้ว
- 83 คน ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นมือถือล่าสุด
- ป้าของฉันลดน้ําหนักได้ 18 ปอนด์ เมื่อปีที่แล้ว
- ผู้ตอบแบบสอบถาม 150 คนมีความเห็นว่าคุณลักษณะผลิตภัณฑ์ใหม่จะไม่ประสบความสําเร็จ
- จะมีรายได้ เพิ่มขึ้น 30% ด้วยการรวมผลิตภัณฑ์ใหม่
- มีผู้เข้าร่วมสัมมนา 500 คน
- ผู้คน 54% ชอบช้อปปิ้งออนไลน์มากกว่าไปห้างสรรพสินค้า
- เธอมี วันหยุด 10 วัน ในปีนี้
- ผลิตภัณฑ์ X มีราคา $1000
ดังที่คุณเห็นใน 10 ตัวอย่างข้างต้นมีค่าตัวเลขที่กําหนดให้กับแต่ละพารามิเตอร์และสิ่งนี้เรียกว่าข้อมูลเชิงปริมาณ
ข้อดีของข้อมูลเชิงปริมาณ
ข้อดีบางประการของข้อมูลเชิงปริมาณคือ:
- ดําเนินการวิจัยเชิงลึก: เนื่องจากข้อมูลเชิงปริมาณสามารถวิเคราะห์ทางสถิติได้ จึงมีโอกาสสูงที่การวิจัยจะมีรายละเอียด
- อคติขั้นต่ํา: มีบางกรณีในการวิจัยที่มีอคติส่วนบุคคลเข้ามาเกี่ยวข้องซึ่งนําไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง เนื่องจากลักษณะตัวเลขของข้อมูลเชิงปริมาณอคติส่วนบุคคลจึงลดลงอย่างมาก
- ผลลัพธ์ที่แม่นยํา: เนื่องจากผลลัพธ์ที่ได้นั้นมีวัตถุประสงค์โดยธรรมชาติ จึงมีความแม่นยําอย่างยิ่ง
ข้อเสียของข้อมูลเชิงปริมาณ
ข้อเสียบางประการของข้อมูลเชิงปริมาณคือ:
- ข้อมูลที่ถูกจํากัด: เนื่องจากข้อมูลเชิงปริมาณไม่ใช่คําอธิบาย จึงเป็นเรื่องยากสําหรับนักวิจัยที่จะตัดสินใจโดยพิจารณาจากข้อมูลที่รวบรวมเพียงอย่างเดียว
- ขึ้นอยู่กับประเภทคําถาม: อคติในผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับประเภทคําถามที่รวมไว้เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ ความรู้ของผู้วิจัยเกี่ยวกับคําถามและวัตถุประสงค์ของการวิจัยมีความสําคัญอย่างยิ่งในขณะที่รวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ
ความแตกต่างระหว่างข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ
มีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงระหว่างข้อมูลเชิงปริมาณและข้อมูลเชิงคุณภาพ ในขณะที่ข้อมูลเชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับตัวเลขและการวัดและหาปริมาณปรากฏการณ์เฉพาะ ข้อมูลเชิงคุณภาพ มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขเช่นความคิดเห็นและการสังเกต
ข้อมูลทั้งสองประเภทมีวัตถุประสงค์ จุดแข็ง และข้อจํากัดที่แตกต่างกัน ซึ่งมีความสําคัญในการทําความเข้าใจเรื่องที่กําหนดอย่างสมบูรณ์ การทําความเข้าใจความแตกต่างระหว่างข้อมูลทั้งสองรูปแบบนี้เป็นสิ่งสําคัญในการเลือกวิธีการวิจัยที่เหมาะสมวิเคราะห์ผลลัพธ์และตัดสินใจอย่างชาญฉลาด ลองสํารวจความแตกต่าง:
| ข้อมูลเชิงปริมาณ | ข้อมูลเชิงคุณภาพ |
| เชื่อมโยงกับตัวเลข | เกี่ยวข้องกับรายละเอียด |
| ดําเนินการเมื่อข้อมูลเป็นตัวเลข | ดําเนินการเมื่อสามารถแยกข้อมูลออกเป็นกลุ่มที่กําหนดไว้อย่างดี |
| ข้อมูลที่รวบรวมสามารถวิเคราะห์ทางสถิติได้ | ข้อมูลที่รวบรวมสามารถสังเกตได้และไม่สามารถประเมินได้ |
| ตัวอย่าง: ส่วนสูง น้ําหนัก เวลา ราคา อุณหภูมิ ฯลฯ | ตัวอย่าง: กลิ่น รูปลักษณ์ ความงาม สี รสชาติ ฯลฯ |
บทสรุป
การใช้ข้อมูลเชิงปริมาณในการตรวจสอบเป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการรับประกันผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ซึ่งช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น โดยสรุปข้อมูลเชิงปริมาณเป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์ทางสถิติ
ข้อมูลที่สามารถวัดและตรวจสอบได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับปริมาณแก่เรา นั่นคือข้อมูลที่สามารถวัดและเขียนด้วยตัวเลข ข้อมูลเชิงปริมาณกําหนดตัวเลขในขณะที่ การรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพ เป็นคําอธิบาย คุณยังสามารถรับข้อมูลเชิงปริมาณจากเชิงคุณภาพโดยใช้การวิเคราะห์เชิงความหมาย
QuestionPro เป็นซอฟต์แวร์ที่สร้างขึ้นเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณโดยใช้แพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพพร้อมแบบสอบถามที่โหลดไว้ล่วงหน้า นอกจากนี้ คุณจะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลของคุณด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น ตารางไขว้ เครื่องชั่ง Likert อินโฟกราฟิก และอื่นๆ อีกมากมาย
เริ่มใช้แพลตฟอร์มของเราตอนนี้!
