Ar mes kada nors girdėjome: «Kokybė nėra tas pats, kas kiekis». Šiame teiginyje randame pagrindinį skirtumą tarp kokybinio ir kiekybinio, abu yra nuoroda į kokybę (kokybinę) ir kiekybę (kiekybinę).
Kitaip tariant, kai kalbame apie „kokybinę“ koncepciją, pasak Ispanijos karališkosios akademijos (RAE), kalbame apie kokybę arba yra susijusi su kokybe. Atliekant tyrimą, kokybinė analizė būtų labiau susijusi su subjektyvesne analize, pagrįsta kintamaisiais, kurių tam tikru būdu negalima tiksliai išmatuoti. Tai yra, skaitine prasme.
Kita vertus, kai kalbame apie „kiekybinę“ sąvoką, taip pat pagal RAE, kalbame apie kiekį arba kažką, kas yra susijusi su kiekiu. Tyrimo metu analizuojama kintamieji, kuriuos galima išmatuoti skaitmeniškai.
Taigi, apibendrinant, mes kalbame apie dvi priešingas sąvokas. Kol vienas orientuojasi į savybes ir kokybę, kitas nurodo į kiekybę. Dėl šios priežasties atliekant tyrimą kokybinė analizė sutelks dėmesį į tyrimo objekto pateiktas savybes, o kiekybinė - į išmatuojamus kintamuosius, kuriuos galima išreikšti skaitmeniškai.
Todėl, norėdami geriau jį suprasti, pažiūrėkime, koks yra skirtumas tarp kokybinio ir kiekybinio, taip pat pagrindiniai nustatyti skirtumai tarp kiekvieno iš šių analizės metodų.
Skirtumas tarp kokybinio ir kiekybinio
Taigi, pažiūrėkime pagrindinius jų skirtumus:
Kokybinė analizė
Kokybinė analizė orientuota į įvykių reiškinių supratimą. Tačiau supratimui ji naudoja pasakojimo duomenis, daugiausia dėmesio skiria literatūros, taip pat ypatumų ir individualios patirties tyrimams. Kitaip tariant, jis sutelkia dėmesį į duomenis, kurie nėra išreikšti skaitmeniškai.
Tarp šių duomenų, kuriuos ji renka, kokybinė analizė daugiausia dėmesio skiria apklausoms, klientų vertinimams, taip pat kitai duomenų rinkimo metodų serijai, siūlančiai mums kokybinę tyrimo objekto viziją.
Kokybinė analizė yra naudojama ne tik kiekybinei, bet ir informacijai apie tam tikrą temą gauti. Šios analizės dėka mes galime išgauti daug nuomonių ir, jei tiesa, kokybiškesnę informaciją.
Kadangi tai yra analizė, pagrįsta informacija, kuri nėra išreikšta skaičiais, mes kalbame apie subjektyvią analizę. Subjektyvi analizė, kuri, be to, paprastai nenaudoja atsitiktinės atrankos, nes, atsižvelgiant į sunkumus, dažniausiai pasirenkama imtis.
Matavimo negalima standartizuoti, nes nėra skaitmeninių duomenų, kurie tai leistų. Taip pat duomenų rinkimo metodas yra lankstesnis nei kiekybinis.
Norėdami išmatuoti duomenis, juos išanalizuoti ir interpretuoti, turime žinoti, kad juos, skirtingai nei kitą metodą, yra sunkiau analizuoti. Panašiai, atsižvelgiant į tai, kad tai yra daugybė duomenų, kurių negalime homogenizuoti, jie turi būti analizuojami viso tyrimo metu ir gali sukelti nuolatinius pakeitimus iki pabaigos. Be to, tai veda į situaciją, kai išvados nėra galutinės, kol nebus baigtas visas procesas.
Kiekybinė analizė
Kiekybinė analizė, kaip ir kokybinė, orientuota į įvykių reiškinių supratimą. Tačiau, jūsų supratimui, jis naudoja skaitmeninius duomenis, kurie leidžia mums išgauti informaciją. Kitaip tariant, jis pagrįstas patikimesniais matavimais, nes naudojamas analizės metodas, leidžiantis nustatyti problemą ir ją kiekybiškai įvertinti.
Todėl mes kalbame apie duomenis, kuriuos galima išreikšti skaitmeniškai. Tai yra, apklausos, rodikliai, tyrimai, stebėjimai, santykiai, taip pat kita įrankių serija, leidžianti pasakyti, kad kalbame apie objektyvų tyrimą.
Atrenkant imtį ir kadangi tai yra duomenys, tai galima padaryti atsitiktinai. Tai reiškia, kad neturėtume teikti pirmenybės, nes duomenis galima homogenizuoti paprastu būdu. Tai taip pat palengvina problemos matavimą, nes ją galima kiekybiškai įvertinti ir tai daroma standartizuotai. Kartu pateikiamas struktūrizuotesnis ir nelankstesnis duomenų rinkimo metodas.
Kai baigsime tyrimą, išvados būna patikimesnės, nes tai yra duomenys, gauti iš teisingai pritaikytos metrikos. Nors tai taip pat leidžia mums greičiau padaryti išvadas, baigus tyrimą, dėl to, kad informaciją, kaip sakėme, galima homogenizuoti ir interpretuoti patogiau.
Apibendrinant, mes kalbame apie du labai skirtingus požiūrius, tačiau jei jie papildo vienas kitą, jie leidžia mums atlikti gana patikimą tyrimą.
