Tulemmeko koskaan kuulleet: «Laatu ei ole sama kuin määrä». Tässä lausunnossa löydetään tärkein ero kvalitatiivisen ja kvantitatiivisen välillä, molemmat viittaavat laatuun (kvalitatiivinen) ja määrään (kvantitatiivinen).
Toisin sanoen, kun puhumme "laadullisesta" käsitteestä, Espanjan kuninkaallisen akatemian (RAE) mukaan puhumme laadusta tai siihen liittyvästä laadusta. Tutkimuksessa kvalitatiivinen analyysi liittyisi enemmän subjektiivisempaan analyysiin, joka perustuu muuttujiin, joita ei tietyllä tavalla voida mitata tarkasti. Toisin sanoen numeerisesti.
Toisaalta, kun puhumme «kvantitatiivisesta» käsitteestä, myös RAE: n mukaan, puhumme suuruudesta tai jotain, joka liittyy määrään. Tutkimuksessa muuttujien analyysi, jotka voidaan mitata numeerisesti.
Joten yhteenvetona puhumme kahdesta vastakkaisesta käsitteestä. Vaikka yksi keskittyy laatuihin ja laatuun, toinen viittaa määrään. Tästä syystä tutkimuksessa kvalitatiivinen analyysi keskittyy tutkimuksen kohteen esittämiin ominaisuuksiin, kun taas kvantitatiivinen analyysi keskittyy mitattavissa oleviin muuttujiin, jotka voidaan ilmaista numeerisesti.
Siksi sen ymmärtämiseksi paremmin katsotaan ero kvalitatiivisen ja kvantitatiivisen välillä sekä tärkeimmät löydetyt erot näiden analyysimenetelmien välillä.
Laadullisen ja määrällisen välinen ero
Katsotaan siis heidän tärkeimmät erot:
Laadullinen analyysi
Laadullinen analyysi keskittyy esiintyvien ilmiöiden ymmärtämiseen. Mutta ymmärtämisekseen se käyttää kertomustietoa, se keskittyy kirjallisuuden tutkimukseen sekä erityispiirteisiin ja yksilökokemuksiin. Toisin sanoen se keskittyy dataan, jota ei ilmaista numeerisesti.
Näiden keräämiensä tietojen joukossa kvalitatiivinen analyysi keskittyy kyselyihin, asiakasarviointeihin sekä toiseen sarjaan tiedonkeruumenetelmiä, jotka tarjoavat meille kvalitatiivisen kuvan tutkimuskohteesta.
Laadullista analyysiä käytetään kvantitatiivisen analyysin lisäksi tiedon hankkimiseen tietystä aiheesta. Tämän analyysin ansiosta voimme kerätä monia mielipiteitä ja, jos totta, laadukkaampaa tietoa.
Koska kyseessä on analyysi, joka perustuu tietoihin, joita ei ilmaista numeroilla, puhumme subjektiivisesta analyysistä. Subjektiivinen analyysi, joka ei myöskään yleensä käytä satunnaista otantaa, koska vaikeuden vuoksi valitaan yleensä näyte.
Mittausta ei voida standardoida, koska sen mahdollistavia numeerisia tietoja ei ole. Myös tiedonkeruumenetelmä on joustavampi kuin kvantitatiivinen menetelmä.
Tietojen mittaamiseksi, analysoimiseksi ja tulkitsemiseksi meidän on tiedettävä, että toisin kuin toisessa menetelmässä, niitä on vaikea analysoida. Samoin kun otetaan huomioon, että niitä on paljon tietoja, joita emme voi homogenisoida, ne on analysoitava koko tutkimuksen ajan ja ne voivat johtaa jatkuviin muutoksiin loppuun asti. Tämä johtaa lisäksi tilanteeseen, jossa johtopäätökset eivät ole lopullisia ennen kuin koko prosessi on saatu päätökseen.
Kvantitatiivinen analyysi
Kvantitatiivinen analyysi, kuten kvalitatiivinen analyysi, keskittyy esiintyvien ilmiöiden ymmärtämiseen. Ymmärtämyksesi vuoksi se käyttää numeerista tietoa, jonka avulla voimme poimia tietoja. Toisin sanoen se perustuu luotettavampiin mittauksiin, koska siinä käytetään analyysimenetelmää, jonka avulla voimme tunnistaa ja kvantifioida ongelman.
Siksi puhumme tiedoista, jotka voidaan ilmaista numeerisesti. Toisin sanoen tutkimukset, indikaattorit, tutkimukset, havainnot, suhteet sekä toinen sarja työkaluja, joiden avulla voimme sanoa, että puhumme objektiivisesta tutkimuksesta.
Otoksen valintaa varten, ja koska se on tietoa, se voidaan tehdä satunnaisesti. Eli meillä ei pitäisi olla mitään etusijaa, koska tiedot voidaan homogenoida yksinkertaisella tavalla. Tämä helpottaa myös ongelman mittaamista, koska se voidaan kvantifioida ja se tehdään standardoidulla tavalla. Samalla se esittelee myös jäsennellyn ja joustamattoman tiedonkeruumenetelmän.
Kun olemme lopettaneet tutkimuksen, johtopäätökset ovat yleensä luotettavampia, koska ne ovat tietoja, jotka on saatu oikein sovelletuista mittareista. Vaikka se antaa meille myös mahdollisuuden tehdä johtopäätökset nopeammin, kun tutkimus on valmis, johtuu siitä, että tiedot, kuten sanoimme, voidaan homogenisoida ja tulkita mukavammin.
Yhteenvetona puhumme kahdesta hyvin erilaisesta lähestymistavasta, mutta jos ne täydentävät toisiaan, ne antavat meille mahdollisuuden suorittaa melko luotettava tutkimus.