Skillnad mellan kvalitativ och kvantitativ

Innehållsförteckning:

Anonim

Kommer vi någonsin ha hört: «Kvalitet är inte samma som kvantitet». I detta uttalande finner vi den största skillnaden mellan kvalitativ och kvantitativ, båda är en hänvisning till kvalitet (kvalitativ) respektive kvantitet (kvantitativ).

Med andra ord, när vi pratar om det "kvalitativa" konceptet, enligt Royal Spanish Academy (RAE), talar vi om en kvalitet eller relaterad till en kvalitet. I en studie skulle den kvalitativa analysen vara mer relaterad till en mer subjektiv analys, baserad på variabler som på ett visst sätt inte kan mätas exakt. Dvs numeriskt.

Å andra sidan, när vi pratar om det "kvantitativa" konceptet, även enligt RAE, talar vi om en kvantitet eller något som är relaterat till en kvantitet. I en studie analyserades variabler som kan mätas numeriskt.

Sammanfattningsvis talar vi därför om två motsatta begrepp. Medan en fokuserar på kvaliteter och kvalitet hänvisar en annan till kvantitet. Av denna anledning kommer kvalitativ analys i en studie att fokusera på de kvaliteter som presenteras av studieobjektet, medan kvantitativ analys kommer att fokusera på mätbara variabler som kan uttryckas numeriskt.

För att bättre förstå det, låt oss därför se skillnaden mellan kvalitativ och kvantitativ, liksom de viktigaste skillnaderna som finns mellan var och en av dessa analysmetoder.

Skillnad mellan kvalitativ och kvantitativ

Så, låt oss se deras huvudsakliga skillnader:

Kvalitativ analys

Kvalitativ analys fokuserar på att förstå de fenomen som uppstår. Men för sin förståelse använder den berättande data, den fokuserar på studier av litteratur, såväl som särdrag och individuella upplevelser. Med andra ord fokuserar den på data som inte uttrycks numeriskt.

Bland dessa data som den samlar in fokuserar den kvalitativa analysen på undersökningar, kundutvärderingar, samt en annan serie datainsamlingsmetoder som ger oss en kvalitativ syn på studiens objekt.

Kvalitativ analys används förutom att komplettera den kvantitativa för att få information om ett givet ämne. Tack vare denna analys kan vi extrahera många åsikter och, om det är sant, information av högre kvalitet.

Eftersom det är en analys baserad på information som inte uttrycks med siffror talar vi om en subjektiv analys. En subjektiv analys som dessutom vanligtvis inte använder slumpmässigt urval, eftersom med tanke på svårigheten är provet vanligtvis valt.

Mätningen kan inte standardiseras, eftersom det inte finns några numeriska data som tillåter det. Metoden för att samla in data är också mer flexibel än den kvantitativa metoden.

För att mäta data, analysera och tolka dem måste vi veta att dessa, till skillnad från den andra metoden, är svårare att analysera. På samma sätt, med tanke på att det är många data som vi inte kan homogenisera, måste de analyseras under hela studien och kan leda till kontinuerliga modifieringar till slutet. Detta leder oss dessutom till en situation där slutsatserna inte är slutgiltiga förrän hela processen är klar.

Kvantitativ analys

Kvantitativ analys, liksom kvalitativ analys, fokuserar på att förstå de fenomen som uppstår. Men för din förståelse använder den numeriska data, vilket gör att vi kan extrahera informationen. Med andra ord är den baserad på mer tillförlitliga mätningar, eftersom den använder en analysmetod som gör att vi kan identifiera och kvantifiera problemet.

Därför talar vi om data som kan uttryckas numeriskt. Det vill säga undersökningar, indikatorer, studier, observationer, förhållanden samt en annan serie verktyg som gör att vi kan säga att vi pratar om en objektiv studie.

För urvalet av urvalet och eftersom det är data kan det göras slumpmässigt. Det vill säga, vi borde inte ha någon preferens, eftersom data kan homogeniseras på ett enkelt sätt. Detta är något som också underlättar mätningen av problemet, eftersom det kan kvantifieras och göras på ett standardiserat sätt. Samtidigt presenterar den också en mer strukturerad och oflexibel metod för datainsamling.

När vi har avslutat studien tenderar slutsatserna att vara mer tillförlitliga eftersom de är data som extraheras från korrekt tillämpade mått. Medan det också gör det möjligt för oss att få slutsatser snabbare, när studien är klar, på grund av att informationen, som vi sa, kan homogeniseras och tolkas bekvämare.

Sammanfattningsvis talar vi om två väldigt olika tillvägagångssätt, men om de kompletterar varandra tillåter de oss att genomföra en ganska tillförlitlig studie.