Thống kê - Dữ liệu Định tính Vs Dữ liệu Định lượng
Dữ liệu định tính
Dữ liệu định tính là một tập hợp thông tin không thể đo lường bằng con số. Nó thường bao gồm các từ, lời tường thuật chủ quan. Kết quả của một phân tích dữ liệu định tính có thể dưới dạng làm nổi bật các từ chính, trích xuất thông tin và xây dựng khái niệm. Ví dụ, một nghiên cứu về nhận thức của phụ huynh về hệ thống giáo dục hiện tại cho con cái của họ. Kết quả thông tin thu thập được từ họ có thể ở dạng tường thuật và bạn cần phải suy ra phân tích rằng họ hài lòng, chưa hài lòng hoặc cần cải thiện trong các lĩnh vực nhất định, v.v.
Strengh
Better understanding - Dữ liệu định tính giúp hiểu rõ hơn về quan điểm và nhu cầu của những người tham gia.
Provides Explaination - Dữ liệu định tính cùng với dữ liệu định lượng có thể giải thích kết quả của cuộc khảo sát và có thể đo lường sự hiệu chỉnh của dữ liệu định lượng.
Better Identification of behavior patterns - Dữ liệu định tính có thể cung cấp thông tin chi tiết có thể tự chứng minh là hữu ích trong việc xác định các mẫu hành vi.
Yếu đuối
Lesser reachability - Mang bản chất chủ quan, dân số nhỏ nói chung là bao trùm đại diện cho dân số đông.
Time Consuming - Dữ liệu định tính tốn thời gian vì dữ liệu lớn được hiểu.
Possiblity of Bias- Là phân tích chủ quan; thiên vị người đánh giá là khá khả thi.
Dữ liệu định lượng
Dữ liệu định lượng là một tập hợp các con số được thu thập từ một nhóm người và liên quan đến phân tích thống kê. về bản chất số, bạn sẽ sử dụng các kỹ thuật thống kê để đưa ra kết luận về mức độ hài lòng của người tham gia.
Strengh
Specific Dữ liệu định lượng rõ ràng và cụ thể cho cuộc khảo sát được thực hiện.
High ReliabilityNếu được thu thập đúng cách, dữ liệu định lượng thường chính xác và do đó có độ tin cậy cao.
Easy communicationDữ liệu định lượng dễ giao tiếp và xây dựng bằng cách sử dụng biểu đồ, đồ thị, v.v.
Existing supportNhiều bộ dữ liệu lớn có thể đã có sẵn có thể được phân tích để kiểm tra mức độ phù hợp của cuộc khảo sát.
Yếu đuối
Limited Options - Người trả lời được yêu cầu chọn từ các tùy chọn hạn chế.
High Complexity - Dữ liệu định tính có thể cần các quy trình phức tạp để có được mẫu chính xác.
Require Expertise - Phân tích dữ liệu định tính đòi hỏi phải có chuyên môn nhất định về phân tích thống kê.