البيانات النوعية مقابل البيانات الكمية: ما الفرق؟

بصفتك صاحب شركة صغيرة ، قد تتألق عينيك عندما يبدأ شخص ما في الحديث عن البيانات وأنواع مختلفة من البيانات. ومع ذلك ، فإن الاستخدام السليم للبيانات يمكن أن يحدد نجاح أو فشل عملك. يعد تحليل البيانات وفهم ماهية البيانات - وكيف يمكن أن تكون مفيدة - أمرًا بالغ الأهمية لنجاحك.

هناك العديد من أنواع البيانات التي لها استخدامات مختلفة. الفرق بين البيانات النوعية مقابل البيانات الكمية مثال على ذلك. يسمح لك بفحص أفضل لكيفية تأثير البيانات بشكل إيجابي على مجال عملك.

ما هي البيانات النوعية؟

البيانات النوعية هي بيانات غير دقيقة. لا يمكن تعريفها أو قياسها بسهولة في شكل رقمي. بدلاً من ذلك ، تأتي البيانات من المراقبة والتسجيل. على عكس البيانات الكمية ، لا يمكن قياس البيانات النوعية بدقة. يأتي بمزيد من القياسات الذاتية ، مثل قراءة تعابير الوجه أو قياس رد فعل شخص ما. ومع ذلك ، فإن هذا يسمح لك بالحصول على فهم متعمق لأفكار شخص ما.

لكي يكون للبيانات النوعية معنى ، سيكون لها تعريف ومعايير متفق عليها. هذا يعني أنه يجب جمع البيانات النوعية بطريقة موحدة. وهذا يعني أيضًا أن القياسات المستخدمة لتحديد هذه البيانات يتم الاتفاق عليها وجعلها مفهومة. هذا ضروري للتحليل.

أمثلة البيانات النوعية

نظرًا لأن البيانات النوعية مستمدة من الملاحظة أو الاستجواب ، فإنها تميل إلى تفضيل الأسئلة المفتوحة. الامثله تشمل:

• أسئلة حول الردود على الاستطلاعات
• ردود مجموعات التركيز
• إنهاء نتائج المحادثات مع العملاء
• ردود الفعل بعد مكالمة مبيعات أو استخدام منتج

ما هي البيانات الكمية؟

البيانات الكمية هي أرقام أو إجابات تأتي من القياس والملاحظة. يسمح ذلك بفرز البيانات وتحليلها وعرضها بصريًا. عادة ما تكون البيانات الكمية رقمية أو إما - أو (مثل نعم أو لا). على هذا النحو ، يتم تقديمه إلى نوع من الرسم البياني أو الرسم البياني.

أنواع البيانات الكمية والأمثلة

هناك ثلاثة أنواع من البيانات الكمية:

البيانات المنفصلة هي البيانات التي يمكن أن تأخذ قيمًا معينة فقط. هذه قيم نهائية موجودة في أشكال عددية محددة.

يمكن أن تشمل الأمثلة ما يلي:

• أرقام الموظفين
• أرقام البيع
• الردود على استطلاعات نعم / لا

البيانات المستمرة هي البيانات التي يمكن ، من الناحية النظرية ، أن توجد في أي مكان على نطاق واسع. المتغير الوحيد الذي من شأنه أن يحد من قدرتك على قياس البيانات المستمرة هو دقة وحدة القياس الخاصة بك.

يمكن أن تشمل الأمثلة ما يلي:

• درجة حرارة الغرفة
• وزن الشخص
• قياس قطعة من الملابس

بيانات الفاصل الزمني هي البيانات التي يمكن أن تقع تحت الصفر. يتم استخدام عدد صحيح موجب أو سالب لتمثيل بيانات الفاصل. بيانات النسبة هي البيانات التي لا يمكن أن تنخفض أبدًا إلى ما دون الصفر.

هناك بعض الأمثلة التي يمكن أن تنطبق على عملك. يمكن أن تكون بيانات النسبة عبارة عن أرقام مبيعات ، والتي يمكن أن تكون صفرًا ، ولكنها لا تقل أبدًا عن الصفر. ستكون أرقام الفترات الزمنية عبارة عن بيان صافي الربح والخسارة. يمكن أن يكون الرقم موجبًا أو سالبًا.

القياسات والملاحظات مقابل الأوصاف والأسئلة المفتوحة

هناك اختلافات كبيرة عندما يتعلق الأمر باستخدام أو إجراء البحث الكمي مقابل البحث النوعي. كلاهما يمكن أن يخبرك بقصص مثيرة للاهتمام. ومع ذلك ، فإن لديهم تطبيقات مختلفة يجب عليك مراعاتها عند استخدام الاثنين.

سيكون لدى الشركات الصغيرة أسباب مختلفة لرغبتها في استكشاف كل من هذين النهجين البحثيين ، حيث يمكن لكلا الجزأين من البيانات الكشف عن أجزاء مختلفة من المعلومات. قد تكون البيانات الكمية قادرة على الإجابة عن الأسئلة وقياس المشاعر بطريقة دقيقة ، ولكن البيانات النوعية قد تعطيك رؤية ونصائح محددة لن تتمكن من جمعها بطريقة أخرى.

كيف يمكن لعملك الاستفادة من البيانات الكمية

تستخدم الرسوم البيانية أو الرسوم البيانية لعرض البيانات الكمية. ستستخدم البيانات الأرقام وتستخلص استنتاجات عامة من تلك الأرقام. بصفتك صاحب عمل صغير ، يمكنك استخدام البحث النوعي لتحديد أرقام المبيعات أو مشاعر العملاء .

على سبيل المثال ، يمكنك أن تطرح على العملاء سلسلة من الأسئلة حول رغبتهم في التسوق في موقع جديد لمتجرك إذا كان قريبًا منهم. يمكن أن تتضمن الأسئلة ، " سأنفق المزيد من المال إذا كان المتجر أقرب " أو " كنت أتسوق بشكل متكرر إذا كان المتجر أقرب ." يمكن تقديم هذه الإجابات على مقياس من 1 إلى 5. خيار آخر هو استخدام سلسلة من الإجابات. ستمتد هذه الإجابات بين " أوافق بشدة " و " لا أوافق بشدة ".

كيف يمكن لعملك الاستفادة من البيانات النوعية

تميل الكلمات أو الملاحظات إلى أن تكون الطريقة المفضلة لعرض البيانات النوعية. هذا يمكن أن يجعل البحث النوعي أكثر صعوبة في القياس. لحسن الحظ ، يمكن أن تظل معلومات ثاقبة .

سيكون البحث النوعي هو كيفية استجابة العملاء للأسئلة المفتوحة. تشمل الأمثلة ، " ما مدى صعوبة القيادة إلى موقعنا الحالي؟ "أو" هل تمنعك مسافة موقعنا من استخدام متجرنا؟ هذا هو السبب في أن مجموعات التركيز هي شكل من أشكال البحث النوعي.

المراقبة والتحليل

تتطلب البيانات النوعية مزيدًا من التحليل والتفسير. هذا هو السبب في أن العديد من الشركات تميل إلى إجراء بحث كمي. في البحث الكمي ، الأرقام تتحدث عن نفسها. في البحث النوعي ، قد تضطر إلى التفكير أكثر في تفسير ودراسة البيانات التي تم جمعها.

يمكنك إجراء البحث النوعي الخاص بك. يمكن أن يحدث هذا من خلال مراجعة الأدبيات ذات الصلة في مجال عملك. قد يمنحك هذا نظرة ثاقبة مفتوحة في أحد الحقول من خلال السماح لك بتلخيص المعلومات التي جمعها الآخرون.

البحث النوعي عظيم للكشف عن الاتجاهات. يمكن أن تكون أيضًا ثاقبة للغاية وقد تقدم اقتراحات لعملك لم تفكر فيها حتى.

استخدام البحث لتحسين أداء الأعمال الصغيرة

يمكن لأصحاب الأعمال الصغيرة استخدام البيانات النوعية والكمية لتعزيز أدائهم. على سبيل المثال ، يمكن لأصحاب الأعمال إجراء مسح للعملاء لتحديد مدى رضاهم. سيكون هذا البحث الكمي. في الوقت نفسه ، يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة أن تطلب من موظفيها قياس ردود أفعال العملاء الذين تخدمهم. يعتبر هذا البحث النوعي.