Trên cơ sở rộng, bất kỳ dữ liệu nào được cung cấp đều có thể được phân thành hai loại là dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính. Cả hai loại này cho phép nhà nghiên cứu ghi lại và phân loại dữ liệu có sẵn trên cơ sở số và mô tả.
Chìa khóa chính
- Dữ liệu định lượng bao gồm các giá trị số và có thể được phân tích bằng các phương pháp thống kê, trong khi dữ liệu định tính là thông tin mô tả, phi số đòi hỏi phải giải thích và phân tích.
- Dữ liệu định lượng cho phép đo lường và so sánh khách quan, trong khi dữ liệu định tính cung cấp thông tin chi tiết về trải nghiệm, ý kiến và động cơ chủ quan.
- Các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu định lượng để xác định xu hướng và mô hình, trong khi dữ liệu định tính giúp giải thích lý do đằng sau những xu hướng đó và cung cấp bối cảnh.
Dữ liệu định lượng vs Dữ liệu định tính
Dữ liệu định lượng là thông tin có thể định lượng và đo lường được thu được thông qua phân tích thống kê hoặc tính toán toán học, chẳng hạn như tuổi, cân nặng hoặc tiền lương. Dữ liệu định tính, chẳng hạn như màu sắc, kết cấu hoặc tâm trạng, được thu thập bằng cách quan sát và diễn giải chủ quan.
Dữ liệu định lượng ghi lại thông tin được cung cấp dưới dạng thống kê, số và trình tự. Họ tuân theo kỹ thuật đo lường, phân tích và lặp đi lặp lại sửa đổi dữ liệu để tìm một dạng số chính xác.
Dữ liệu định lượng bao gồm thông tin có thể đo lường được hoặc có thể đếm được theo một cách nào đó.
Dữ liệu định tính cung cấp thông tin dưới dạng mô tả, dữ liệu và quan sát. Họ tuân theo kỹ thuật sửa đổi dữ kiện và mô tả thông tin của nhà cung cấp trong một viễn cảnh rất rộng lớn.
Dữ liệu định tính sử dụng trong thông tin có chất lượng có thể được kiểm tra nhưng không phải là những thứ cần được tính hoặc đo lường.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | Dữ liệu định lượng | Dữ liệu định tính |
|---|---|---|
| Định nghĩa | Loại dữ liệu liên quan đến số, số liệu và thống kê. | Loại dữ liệu liên quan đến các sự kiện, mô tả và quan sát. |
| Bản chất của dữ liệu | Nó bao gồm chủ yếu là số và hình. | Nó bao gồm dữ liệu mô tả. |
| Phương thức thu thập | Đạt được thông qua thống kê và phân tích. | Đạt được chỉ thông qua quan sát. |
| Độ tin cậy | Nó đáng tin cậy hơn nhiều do sử dụng số liệu thống kê, dữ liệu và sửa đổi. | Nó không phải là rất đáng tin cậy. |
| Kỹ thuật | Thử nghiệm, Phỏng vấn và Khảo sát định lượng. | Nghiên cứu, hiệu đính tài liệu, khảo sát định tính. |
Dữ liệu định lượng là gì?
Dữ liệu định lượng liên quan đến việc sắp xếp thông tin có sẵn dưới dạng số, hình và phép tính toán học.
Dữ liệu định lượng là loại dữ liệu có thể được xử lý bằng các phép tính và chủ yếu xử lý các con số, số liệu và phép tính.
Đây là loại dữ liệu có thể đo lường được. Bản chất của dữ liệu này có thể được thể hiện dưới dạng số và phương pháp của nghiên cứu là rất kết luận.
Dữ liệu định lượng tạo cơ hội cho nghiên cứu sâu và phân tích thống kê, đồng thời tất cả các nghiên cứu liên quan đều rất chi tiết và chính xác.
Khả năng xảy ra kết quả không chính xác giảm đi rất nhiều do tính chất số của dữ liệu loại bỏ hoàn toàn thành kiến cá nhân.
Loại dữ liệu định lượng tuân theo cách tiếp cận khách quan và dữ liệu mà nó cung cấp có cấu trúc khá chặt chẽ. Dữ liệu này liên quan đến rất nhiều loại từ độ dài số lượng, giá cả, thời lượng và kích thước cho đến cả thời gian.
Thống kê được sử dụng rộng rãi trong việc tạo và phân tích các loại dữ liệu định lượng. Các kỹ thuật thu thập dữ liệu mà dữ liệu định lượng chọn phỏng vấn, thí nghiệm và khảo sát định lượng của anh ấy.
Vì phương pháp này sử dụng rất nhiều số liệu thống kê nên nó được cho là đáng tin cậy hơn rất nhiều so với dữ liệu định tính và có nhiều uy tín đối với nó. Nhược điểm của dữ liệu định lượng là không có sẵn mô tả dưới bất kỳ hình thức nào.
Dữ liệu định tính là gì?
Dữ liệu định tính là danh mục trong đó thông tin được cung cấp được sắp xếp dưới dạng mô tả và định nghĩa chứ không phải hình hoặc số. Dữ liệu định tính chủ yếu thúc đẩy cách tiếp cận quan sát và phân tích thay vì chỉ tính toán.
Đây là một dạng dữ liệu hoàn toàn không phải là số, và nó bao gồm thông tin rất chi tiết và nghiên cứu chuyên sâu liên quan đến các sự kiện cũng như các ứng dụng và giải thích lý thuyết.
Ví dụ về dữ liệu định tính có thể được nhìn thấy trong các biểu mẫu phản hồi và phân tích chất lượng trong các công ty.
Về cơ bản, dữ liệu định tính đề cập đến chất lượng của sản phẩm mà chúng tôi coi là dữ liệu. Loại dữ liệu này không thể đo lường được như dữ liệu định lượng mà phải được quan sát và phân tích dựa trên thực tế và các điều kiện khác.
Sản phẩm Phương pháp nghiên cứu đằng sau dữ liệu định tính là thăm dò. Kết quả cuối cùng là dữ liệu định tính được cung cấp ở dạng mô tả chứ không phải ở dạng số như trong kết quả dữ liệu định lượng.
Đôi khi mọi báo cáo chi tiết được tạo, bao gồm tất cả các tính năng của dự án đang được nghiên cứu từ hình thức bên ngoài đến kết cấu và màu sắc cũng như các phẩm chất khác.
Jab roj đằng sau dữ liệu định tính chủ yếu là chủ quan, nhưng dữ liệu không được cấu trúc chặt chẽ. Do thiếu số liệu và quá trình chính xác để đi đến kết luận, dữ liệu định tính không phải là phương pháp ưa thích.
Kỹ thuật thu thập dữ liệu được sử dụng trong phân tích dữ liệu định tính là sửa đổi tài liệu, kiểm tra thực tế và kiểm tra chéo dữ liệu có sẵn với dữ liệu được đề xuất.
Sự khác biệt chính giữa dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính
- Dữ liệu định lượng liên quan đến số liệu thống kê, số liệu và số, trong khi dữ liệu định tính liên quan đến sự kiện, mô tả và quan sát.
- Bản chất của dữ liệu định lượng là số, trong khi bản chất của dữ liệu định tính là mô tả hoặc chủ quan.
- Các phương pháp thu thập dữ liệu định lượng bao gồm phân tích và thống kê. Mặt khác, phương pháp thu thập dữ liệu định tính bao gồm các sự kiện và quan sát.
- Dữ liệu định lượng được cho là đáng tin cậy hơn nhiều so với dữ liệu định tính vì nó liên quan đến phân tích, sửa đổi và thống kê thực tế.
- Các thí nghiệm, phỏng vấn và khảo sát định lượng giúp phân loại dữ liệu định lượng. Mặt khác, nghiên cứu, sửa đổi các sự kiện và khảo sát định tính giúp phân loại dữ liệu định tính.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/1528008X.2011.541810
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13645570500402447
Cập nhật lần cuối: ngày 13 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Emma Smith có bằng Thạc sĩ tiếng Anh của Cao đẳng Irvine Valley. Cô là Nhà báo từ năm 2002, viết các bài về tiếng Anh, Thể thao và Pháp luật. Đọc thêm về tôi trên cô ấy trang sinh học.
