Đơn giản nhất, dữ liệu có thể được chia thành hai loại khác nhau: dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính. Nhưng sự khác biệt giữa hai loại này là gì? Và khi nào bạn nên sử dụng chúng? Và làm thế nào bạn có thể sử dụng chúng cùng nhau? Bài viết này chúng ta cùng làm rõ
Vì vậy, hãy làm sáng tỏ sự phức tạp bằng cách giải thích kỹ lưỡng những điểm tương đồng và khác biệt giữa dữ liệu định tính và định lượng cũng như tầm quan trọng của cả hai đối với sự thành công của bất kỳ nghiên cứu và phân tích dữ liệu nào. Biết cả hai cách tiếp cận có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình—và cuối cùng là hiểu rõ hơn về khách hàng của bạn.
Những điểm chính:
- Dữ liệu định lượng đề cập đến bất kỳ thông tin nào có thể được định lượng, đếm hoặc đo lường và đưa ra một giá trị số. Dữ liệu định tính có tính chất mô tả, được thể hiện dưới dạng ngôn ngữ hơn là các giá trị số.
- Nghiên cứu định lượng dựa trên dữ liệu số. Nghiên cứu định tính tập trung vào phẩm chất của người dùng—lý do ‘tại sao’ đằng sau những con số.
- Thật khó để tiến hành phân tích dữ liệu thành công nếu không có dữ liệu định tính và định lượng. Cả hai đều có ưu điểm và nhược điểm và thường bổ sung cho nhau.
Định tính và khác biệt trong cách tiếp cận cũng như loại dữ liệu họ thu thập.
Dữ liệu định lượng đề cập đến bất kỳ thông tin nào có thể định lượng được – tức là các con số. Nếu nó có thể được đếm hoặc đo lường và cho một giá trị số thì về bản chất nó mang tính định lượng. Hãy nghĩ về nó như một cây thước đo.
Các biến định lượng có thể cho bạn biết “có bao nhiêu”, “bao nhiêu” hoặc “tần suất như thế nào”.
Một số ví dụ về dữ liệu định lượng :
- Có bao nhiêu người đã tham dự hội thảo trực tuyến tuần trước?
- Năm ngoái công ty chúng ta kiếm được bao nhiêu doanh thu?
- Tần suất khách hàng nhấp chuột vào ứng dụng này là bao nhiêu?
Để phân tích những câu hỏi nghiên cứu này và hiểu được dữ liệu định lượng này, bạn thường sử dụng một hình thức phân tích thống kê – thu thập, đánh giá và trình bày lượng lớn dữ liệu để khám phá các mô hình và xu hướng. Dữ liệu định lượng có lợi cho loại phân tích này vì nó mang tính số học và dễ phân tích về mặt toán học hơn.
Máy tính hiện nay thống trị việc phân tích thống kê, mặc dù các phương pháp truyền thống đã được sử dụng trong nhiều năm. Nhưng khối lượng dữ liệu ngày nay khiến số liệu thống kê trở nên có giá trị và hữu ích hơn bao giờ hết. Khi nghĩ đến phân tích thống kê bây giờ, bạn nghĩ đến các máy tính và thuật toán mạnh mẽ cung cấp nhiều công cụ phần mềm mà bạn sử dụng ngày nay.
Các phương pháp thu thập dữ liệu định lượng phổ biến là khảo sát, thử nghiệm, thăm dò ý kiến, v.v.
Nghiên cứu định lượng là gì?
Đó là tất cả về những con số. Nghiên cứu định lượng dựa trên việc thu thập và giải thích dữ liệu số. Nó tập trung vào việc đo lường (sử dụng số liệu thống kê suy luận ) và khái quát hóa kết quả.
Về mặt dữ liệu trải nghiệm kỹ thuật số, nó đặt mọi thứ dưới dạng số (hoặc dữ liệu rời rạc )—như số lượng người dùng nhấp vào nút, tỷ lệ thoát , thời gian trên trang web, v.v.
- Số tiền đầu tư vào dịch vụ này là bao nhiêu?
- Số lần trung bình một nút được bấm chết là bao nhiêu ?
- Có bao nhiêu khách hàng thực sự nhấp vào nút này?
Về cơ bản, nghiên cứu định lượng là một cách dễ dàng để biết điều gì đang diễn ra ở tầm nhìn có thể tính toán được.
Nghiên cứu định lượng đưa ra những kết quả khách quan hơn
Mỗi tập dữ liệu (hoặc hành động của khách hàng, nếu chúng ta vẫn đang nói về trải nghiệm kỹ thuật số) đều có một giá trị số liên quan đến nó và là thông tin có thể định lượng được, có thể được sử dụng để tính toán phân tích thống kê để có thể đưa ra quyết định.
Bạn có thể sử dụng các hoạt động thống kê để khám phá các mẫu phản hồi (với bất kỳ cỡ mẫu đại diện nào) trong dữ liệu đang được kiểm tra. Các kết quả có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán, tìm giá trị trung bình, kiểm tra nguyên nhân và kết quả cũng như khái quát hóa kết quả cho các nhóm dữ liệu có thể đo lường được lớn hơn.
Không giống như phương pháp định tính, nghiên cứu định lượng đưa ra những kết quả khách quan hơn vì chúng dựa trên dữ liệu số đáng tin cậy hơn.
Dữ liệu định tính là gì?
Không giống như dữ liệu định lượng, dữ liệu định tính mang tính mô tả, được thể hiện dưới dạng ngôn ngữ hơn là các giá trị bằng số.
Phân tích dữ liệu định tính mô tả thông tin và không thể đo lường hoặc đếm được. Nó đề cập đến các từ hoặc nhãn được sử dụng để mô tả các đặc điểm hoặc đặc điểm nhất định.
Bạn sẽ chuyển sang dữ liệu định tính để trả lời câu hỏi “tại sao?” hoặc thế nào?” câu hỏi. Nó thường được sử dụng để điều tra các nghiên cứu mở, cho phép người tham gia (hoặc khách hàng) thể hiện cảm xúc và hành động thực sự của mình mà không cần hướng dẫn.
Bắt đầu phát triển với dữ liệu và FullStory.
Hãy coi dữ liệu định tính là loại dữ liệu bạn sẽ nhận được nếu bạn hỏi ai đó tại sao họ lại làm điều gì đó. Các phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến là phỏng vấn sâu, nhóm tập trung hoặc quan sát.
Nghiên cứu định tính là gì?
Nghiên cứu định tính không chỉ đơn giản là giúp thu thập dữ liệu. Nó tạo cơ hội để hiểu xu hướng và ý nghĩa của các hành động tự nhiên. Nó linh hoạt và lặp đi lặp lại.
Nghiên cứu định tính tập trung vào phẩm chất của người dùng—những hành động thúc đẩy các con số. Đó là nghiên cứu mô tả. Cách tiếp cận định tính cũng mang tính chủ quan.
Nó tập trung vào việc mô tả một hành động hơn là đo lường nó.
Một số ví dụ về nghiên cứu định tính:
- Những bông hoa hướng dương tỏa hương thơm tươi mát tràn ngập văn phòng.
- Tất cả những chiếc bánh mì tròn được lấy ra đều có phô mai kem.
- Người đàn ông có mái tóc vàng với chiếc mũ màu xanh.
Sự khác biệt giữa dữ liệu định tính và định lượng là gì?
Khi tiến hành nghiên cứu dữ liệu, bạn sẽ cần các phương pháp thu thập, giả thuyết và phân tích khác nhau, vì vậy điều quan trọng là phải hiểu những điểm khác biệt chính giữa dữ liệu định lượng và định tính:
- Dữ liệu định lượng dựa trên số, có thể đếm được hoặc có thể đo lường được. Dữ liệu định tính dựa trên diễn giải, mô tả và liên quan đến ngôn ngữ.
- Dữ liệu định lượng cho chúng ta biết số lượng, số lượng hoặc tần suất tính toán. Dữ liệu định tính có thể giúp chúng ta hiểu lý do, cách thức hoặc điều gì đã xảy ra đằng sau những hành vi nhất định.
- Dữ liệu định lượng là cố định và phổ quát. Dữ liệu định tính là chủ quan và duy nhất.
- Phương pháp nghiên cứu định lượng là đo lường và đếm. Phương pháp nghiên cứu định tính là phỏng vấn và quan sát.
- Dữ liệu định lượng được phân tích bằng phân tích thống kê. Dữ liệu định tính được phân tích bằng cách nhóm dữ liệu thành các danh mục và chủ đề.
Như bạn có thể thấy, cả hai đều mang lại giá trị to lớn cho bất kỳ hoạt động thu thập dữ liệu nào và là chìa khóa để thực sự tìm ra câu trả lời và mẫu.
Ưu điểm và nhược điểm của dữ liệu định lượng là gì?
Mỗi loại tập dữ liệu đều có ưu và nhược điểm riêng.
Ưu điểm của dữ liệu định lượng
- Việc thu thập tương đối nhanh chóng và dễ dàng cũng như dễ dàng đưa ra kết luận hơn.
- Khi bạn thu thập dữ liệu định lượng, loại kết quả sẽ cho bạn biết nên sử dụng thử nghiệm thống kê nào phù hợp.
- Do đó, việc diễn giải dữ liệu của bạn và trình bày những phát hiện đó rất đơn giản và ít xảy ra sai sót và tính chủ quan hơn.
Một ưu điểm khác là bạn có thể sao chép nó. Có thể nhân rộng một nghiên cứu vì việc thu thập dữ liệu của bạn có thể đo lường được và hữu hình cho các ứng dụng tiếp theo.
Nhược điểm của dữ liệu định lượng
- Dữ liệu định lượng không phải lúc nào cũng cho bạn biết toàn bộ câu chuyện (bất kể góc độ nào).
- Với thông tin không ổn định, nó có thể không thuyết phục.
- Nghiên cứu định lượng có thể bị hạn chế, điều này có thể dẫn đến việc xem xét các chủ đề và mối quan hệ rộng hơn.
- Bằng cách chỉ tập trung vào các con số, sẽ có nguy cơ bỏ lỡ thông tin trọng tâm lớn hơn có thể mang lại lợi ích.
Ưu điểm của dữ liệu định tính
- Dữ liệu định tính cung cấp những hiểu biết sâu sắc, phong phú và cho phép bạn khám phá bối cảnh.
- Thật tuyệt vời cho mục đích khám phá.
- Nghiên cứu định tính mang lại yếu tố dự đoán cho dữ liệu liên tục.
Nhược điểm của dữ liệu định tính
- Đây không phải là hình thức thu thập dữ liệu mang tính đại diện về mặt thống kê vì nó phụ thuộc vào trải nghiệm của máy chủ (người có thể mất dữ liệu).
- Nó cũng có thể yêu cầu nhiều phiên dữ liệu, điều này có thể dẫn đến kết luận sai lệch.
Điều đáng rút ra là thật khó để tiến hành phân tích dữ liệu thành công nếu không có cả hai. Cả hai đều có ưu điểm và nhược điểm và theo một cách nào đó, chúng bổ sung cho nhau.
Tất nhiên, để phân tích cả hai loại dữ liệu, trước tiên bạn phải thu thập thông tin.
Phương pháp nghiên cứu định tính linh hoạt hơn và sử dụng các câu hỏi mở. Thu thập dữ liệu định lượng tập trung vào các phương pháp tiếp cận được kiểm soát chặt chẽ và thông tin số.
Phương pháp thu thập dữ liệu định lượng
Khảo sát
Khảo sát là một trong những phương pháp nghiên cứu phổ biến nhất với dữ liệu định lượng liên quan đến việc đặt câu hỏi cho một nhóm lớn người. Các câu hỏi thường có kết thúc đóng và giống nhau đối với tất cả người tham gia. Một bảng câu hỏi không rõ ràng có thể dẫn đến kết quả nghiên cứu bị bóp méo.
Thăm dò ý kiến
Tương tự như khảo sát, các cuộc thăm dò mang lại dữ liệu định lượng. Nghĩa là, bạn thăm dò ý kiến của một số người và áp dụng một giá trị số cho số người đã trả lời cho mỗi câu trả lời.
Thí nghiệm
Thử nghiệm là một phương pháp phổ biến khác thường có sự tham gia của nhóm đối chứng và nhóm thử nghiệm . Thí nghiệm được kiểm soát và các điều kiện có thể được điều chỉnh tương ứng. Bạn có thể kiểm tra bất kỳ loại hồ sơ nào có liên quan nếu chúng liên quan đến thử nghiệm, vì vậy dữ liệu rất phong phú.
Hoặc bạn có thể kết hợp nó – sử dụng các phương pháp kết hợp cả hai để kết hợp dữ liệu định tính và định lượng.
Các phương pháp hay nhất của từng phương pháp giúp xem xét thông tin dưới lăng kính rộng hơn để có được góc nhìn độc đáo. Sử dụng cả hai phương pháp đều hữu ích vì chúng thu thập dữ liệu phong phú và đáng tin cậy, có thể được thử nghiệm và nhân rộng thêm.
Các thử nghiệm được kiểm soát, thử nghiệm A/B , thử nghiệm mù và nhiều thử nghiệm khác đều thuộc danh mục này.
Phương pháp thu thập dữ liệu định tính
Phỏng vấn
Phỏng vấn là phương pháp nghiên cứu định tính phổ biến nhất. Phương pháp này liên quan đến sự tương tác cá nhân (trong đời thực hoặc ảo) với người tham gia. Nó chủ yếu được sử dụng để khám phá thái độ và ý kiến về một số vấn đề nhất định.
Phỏng vấn là phương pháp rất phổ biến để thu thập dữ liệu trong thiết kế sản phẩm .
Nhóm tập trung
Phân tích dữ liệu theo nhóm tập trung là một phương pháp khác trong đó người tham gia được người chủ trì hướng dẫn thu thập dữ liệu. Trong một nhóm (trực tiếp hoặc trực tuyến), mỗi thành viên chia sẻ ý kiến và
Ví dụ về sự khác biệt giữa dữ liệu định lượng và định tính là gì?
Rất có thể hôm nay bạn đã gặp phải dữ liệu định lượng và định tính một mình. Đối với người học trực quan, đây là một số ví dụ về cả dữ liệu định lượng và định tính:
Ví dụ về dữ liệu định lượng
- Khách hàng đã nhấp vào nút 13 lần.
- Kỹ sư đã giải quyết 34 phiếu hỗ trợ ngày hôm nay.
- Nhóm đã hoàn thành 7 lần nâng cấp trong tháng này.
- 14 hộp trứng đã được mua trong tháng này.
Ví dụ về dữ liệu định tính
- Quản lý của tôi có mái tóc nâu xoăn và đôi mắt xanh.
- Đồng nghiệp của tôi là người vui tính, ồn ào và là người biết lắng nghe.
- Khách hàng có khuôn mặt rất thân thiện và nụ cười dễ lây lan.
- Trứng rất ngon.
Sự khác biệt cơ bản là một loại dữ liệu trả lời những vấn đề cơ bản cơ bản và một loại dữ liệu trả lời mang tính mô tả.
Điều này có ý nghĩa gì đối với chất lượng và phân tích dữ liệu? Nếu bạn chỉ phân tích dữ liệu định lượng, bạn sẽ thiếu những lý do cốt lõi đằng sau điều gì khiến việc thu thập dữ liệu trở nên có ý nghĩa. Bạn cần cả hai để thực sự học hỏi từ dữ liệu—và thực sự học hỏi từ khách hàng của mình.
Loại nào tốt hơn cho việc phân tích dữ liệu?
Vậy làm thế nào để bạn xác định loại nào tốt hơn cho việc phân tích dữ liệu ?
Dữ liệu định lượng được cấu trúc và có trách nhiệm. Loại dữ liệu này được định dạng sao cho có thể sắp xếp, sắp xếp và tìm kiếm được. Hãy coi dữ liệu này như những con số và giá trị được tìm thấy trong bảng tính—xét cho cùng, bạn sẽ tin tưởng vào một công thức Excel.
Dữ liệu định tính được coi là không có cấu trúc. Loại dữ liệu này được định dạng (và được biết đến) mang tính chủ quan, được cá nhân hóa và được cá nhân hóa. Bất cứ điều gì đi. Do đó, dữ liệu định tính sẽ kém hơn nếu đó là dữ liệu duy nhất trong nghiên cứu. Tuy nhiên, nó vẫn có giá trị.
Bởi vì dữ liệu định lượng cụ thể hơn nên nó thường được ưa chuộng hơn để phân tích dữ liệu. Những con số không nói dối. Nhưng để phân tích thống kê đầy đủ, sử dụng cả định tính và định lượng sẽ mang lại kết quả tốt nhất.
