통계-정성 데이터 대 정량 데이터

정 성적 데이터

정 성적 데이터는 숫자로 측정 할 수없는 정보의 집합입니다. 일반적으로 단어, 주관적인 내러티브로 구성됩니다. 질적 데이터 분석의 결과는 핵심 단어를 강조하고 정보를 추출하고 개념을 정교화하는 형태로 나올 수 있습니다. 예를 들어, 자녀를위한 현재 교육 시스템에 대한 부모의 인식에 대한 연구. 이들로부터 수집 된 결과 정보는 내러티브 형태 일 수 있으며, 특정 영역에서 만족, 불만족 또는 개선이 필요한 분석 등을 추론해야합니다.

강도

Better understanding -정 성적 데이터를 통해 참가자의 관점과 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있습니다.
Provides Explaination -정량적 데이터와 함께 정 성적 데이터는 설문 조사 결과를 설명하고 정량적 데이터의 수정을 측정 할 수 있습니다.
Better Identification of behavior patterns -정성 데이터는 행동 패턴 식별에 유용함을 입증 할 수있는 자세한 정보를 제공 할 수 있습니다.

약점

Lesser reachability -본질적으로 주관적이기 때문에 일반적으로 적은 인구가 큰 인구를 대표하도록 포함됩니다.
Time Consuming -정 성적 데이터는 대용량 데이터를 이해해야하므로 시간이 많이 걸립니다.
Possiblity of Bias-주관적인 분석 평가자 편향은 상당히 가능합니다.

정량적 데이터

양적 데이터는 한 그룹의 사람들로부터 수집 된 숫자의 집합이며 통계 분석을 포함합니다. 예를 들어 참가자들로부터 만족도 조사를 수행하고 1에서 5까지의 척도로 경험을 평가하도록 요청하는 경우 등급을 수집 할 수 있습니다. 본질적으로 통계적 기법을 사용하여 참가자 만족도에 대한 결론을 도출합니다.

강도

Specific 양적 데이터는 명확하고 실시한 설문 조사에 따라 다릅니다.
High Reliability적절하게 수집되면 양적 데이터는 일반적으로 정확하므로 매우 신뢰할 수 있습니다.
Easy communication정량적 데이터는 차트, 그래프 등을 사용하여 전달하고 정교화하기 쉽습니다.
Existing support설문 조사의 관련성을 확인하기 위해 분석 할 수있는 많은 대규모 데이터 세트가 이미 존재할 수 있습니다.

약점

Limited Options -응답자는 제한된 옵션 중에서 선택해야합니다.
High Complexity -정성 데이터는 정확한 샘플을 얻기 위해 복잡한 절차가 필요할 수 있습니다.
Require Expertise -정성 데이터 분석에는 통계 분석에 대한 특정 전문 지식이 필요합니다.