Слышали ли мы когда-нибудь: «Качество - это не то же самое, что количество». В этом утверждении мы находим основное различие между качественным и количественным, причем оба они относятся к качеству (качественному) и количеству (количественному), соответственно.
Другими словами, когда мы говорим о «качественном» понятии, согласно Королевской испанской академии (RAE), мы говорим о качестве или относящемся к качеству. В исследовании качественный анализ будет больше связан с более субъективным анализом, основанным на переменных, которые определенным образом не могут быть точно измерены. То есть численно.
С другой стороны, когда мы говорим о «количественном» понятии, также согласно RAE, мы говорим о количестве или о чем-то, что связано с количеством. В исследовании проводится анализ переменных, которые можно измерить численно.
Итак, вкратце, мы говорим о двух противоположных концепциях. В то время как один фокусируется на качествах и качестве, другой относится к количеству. По этой причине в исследовании качественный анализ будет сосредоточен на качествах, представленных объектом исследования, в то время как количественный анализ будет сосредоточен на измеримых переменных, которые могут быть выражены численно.
Поэтому, чтобы лучше понять это, давайте посмотрим на разницу между качественным и количественным, а также основные различия, обнаруженные между каждым из этих методов анализа.
Разница между качественным и количественным
Итак, давайте разберемся с их основными отличиями:
Качественный анализ
Качественный анализ направлен на понимание происходящих явлений. Но для своего понимания он использует повествовательные данные, он фокусируется на изучении литературы, а также на особенностях и индивидуальном опыте. Другими словами, он фокусируется на данных, которые не выражаются в числовом виде.
Среди этих данных, которые он собирает, качественный анализ фокусируется на опросах, оценках клиентов, а также на другом ряде методов сбора данных, которые предлагают нам качественное видение объекта исследования.
Качественный анализ, помимо использования в качестве дополнения к количественному, используется для получения информации по заданной теме. Благодаря этому анализу мы можем извлечь множество мнений и, если это правда, информацию более высокого качества.
Поскольку это анализ, основанный на информации, не выраженной цифрами, мы говорим о субъективном анализе. Субъективный анализ, который, кроме того, обычно не использует случайную выборку, поскольку, учитывая сложность, обычно выбирается выборка.
Измерение нельзя стандартизировать, поскольку нет числовых данных, позволяющих это сделать. Кроме того, метод сбора данных более гибкий, чем количественный метод.
Чтобы измерить данные, проанализировать их и интерпретировать, мы должны знать, что их, в отличие от другого метода, труднее анализировать. Аналогичным образом, учитывая, что это много данных, которые мы не можем гомогенизировать, они должны анализироваться на протяжении всего исследования и могут привести к постоянным модификациям до самого конца. Кроме того, это приводит нас к ситуации, когда выводы не являются окончательными до тех пор, пока не будет завершен весь процесс.
Количественный анализ
Количественный анализ, как и качественный анализ, направлен на понимание происходящих явлений. Но, насколько вы понимаете, он использует числовые данные, которые позволяют нам извлекать информацию. Другими словами, он основан на более надежных измерениях, поскольку использует метод анализа, который позволяет нам идентифицировать и количественно оценить проблему.
Следовательно, мы говорим о данных, которые можно выразить численно. То есть опросы, индикаторы, исследования, наблюдения, соотношения, а также еще один ряд инструментов, которые позволяют нам сказать, что мы говорим об объективном исследовании.
Для отбора выборки, а так как это данные, это можно делать случайным образом. То есть у нас не должно быть никаких предпочтений, поскольку данные можно легко гомогенизировать. Это то, что также облегчает измерение проблемы, поскольку она может быть определена количественно и выполняется стандартизованным способом. В то же время он также представляет собой более структурированный и негибкий метод сбора данных.
После того, как мы закончим исследование, выводы будут более надежными, поскольку это данные, извлеченные из правильно примененных метрик. Кроме того, это позволяет нам быстрее делать выводы после завершения исследования благодаря тому, что информацию, как мы уже сказали, можно гомогенизировать и интерпретировать более комфортно.
Таким образом, мы говорим о двух очень разных подходах, но если они дополняют друг друга, они позволяют нам провести довольно надежное исследование.