Чи ми коли-небудь почули: «Якість - це не те, що кількість». У цьому твердженні ми знаходимо основну різницю між якісною та кількісною, як посилання на якість (якісне), так і на кількість (кількісне) відповідно.
Іншими словами, коли ми говоримо про "якісну" концепцію, згідно з Королівською іспанською академією (RAE), ми говоримо про якість або пов'язану з якістю. У дослідженні якісний аналіз був би більш пов'язаний з більш суб'єктивним аналізом, заснованим на змінних, які певним чином не можуть бути точно виміряні. Тобто чисельно.
З іншого боку, коли ми говоримо про «кількісну» концепцію, також згідно з RAE, ми говоримо про величину або щось, що пов'язане з кількістю. В ході дослідження проводиться аналіз змінних, які можна виміряти чисельно.
Отже, підсумовуючи, мова йде про дві протилежні концепції. Хоча один фокусується на якості та якості, інший стосується кількості. З цієї причини в ході дослідження якісний аналіз зосереджується на якостях, представлених об'єктом дослідження, тоді як кількісний аналіз фокусується на вимірюваних змінних, які можуть бути виражені чисельно.
Тому, щоб краще зрозуміти це, давайте побачимо різницю між якісним та кількісним, а також основні відмінності, виявлені між кожним із цих методів аналізу.
Різниця між якісним та кількісним
Отже, давайте побачимо їх основні відмінності:
Якісний аналіз
Якісний аналіз фокусується на розумінні явищ, що відбуваються. Але для свого розуміння він використовує наративні дані, він зосереджений на вивченні літератури, а також особливостях та індивідуальному досвіді. Іншими словами, він зосереджується на даних, які не виражаються чисельно.
Серед цих даних, які він збирає, якісний аналіз зосереджується на опитуваннях, оцінках споживачів, а також на іншій серії методів збору даних, які пропонують нам якісне бачення об'єкта дослідження.
Якісний аналіз, крім того, що він доповнює кількісний, використовується для отримання інформації з даної теми. Завдяки цьому аналізу ми можемо отримати багато думок і, якщо це правда, більш якісну інформацію.
Оскільки це аналіз, заснований на інформації, яка не виражається цифрами, ми говоримо про суб’єктивний аналіз. Суб'єктивний аналіз, який, крім того, зазвичай не використовує випадкову вибірку, оскільки, враховуючи складність, вибірку зазвичай відбирають.
Вимірювання не можна стандартизувати, оскільки відсутні числові дані, які дозволяють це зробити. Крім того, метод збору даних є більш гнучким, ніж кількісний.
Щоб виміряти дані, проаналізувати їх та інтерпретувати, ми повинні знати, що їх, на відміну від інших методів, складніше аналізувати. Так само, враховуючи те, що це багато даних, які ми не можемо гомогенізувати, вони повинні бути проаналізовані протягом дослідження і можуть призвести до постійних модифікацій до кінця. Це, крім того, призводить нас до ситуації, коли висновки не є остаточними, поки не завершиться весь процес.
Кількісний аналіз
Кількісний аналіз, як і якісний, фокусується на розумінні явищ, що відбуваються. Але, для Вашого розуміння, він використовує числові дані, що дозволяє нам отримувати інформацію. Іншими словами, він базується на більш надійних вимірах, оскільки використовує метод аналізу, який дозволяє нам виявити та кількісно визначити проблему.
Тому ми говоримо про дані, які можна виразити чисельно. Тобто опитування, показники, дослідження, спостереження, співвідношення, а також інша серія інструментів, які дозволяють нам говорити, що мова йде про об’єктивне дослідження.
Для відбору вибірки, а оскільки це дані, це можна зробити випадковим чином. Тобто ми не повинні мати жодних переваг, оскільки дані можна гомогенізувати простим способом. Це те, що також полегшує вимірювання проблеми, оскільки вона може бути кількісно визначена і виконана стандартизованим способом. У той же час він також представляє більш структурований та негнучкий метод збору даних.
Після того, як ми закінчили дослідження, висновки, як правило, є більш надійними, оскільки це дані, отримані з правильно застосованих метрик. Хоча це також дозволяє нам швидше отримувати висновки після закінчення дослідження, завдяки тому, що, як ми вже говорили, інформацію можна гомогенізувати та інтерпретувати більш зручно.
Підсумовуючи, ми говоримо про два дуже різних підходи, але якщо вони доповнюють один одного, вони дозволяють нам провести досить надійне дослідження.