정성적 데이터 대 정량적 데이터: 차이점은 무엇입니까?

소기업 소유자로서 누군가가 데이터 및 다양한 유형의 데이터에 대해 이야기하기 시작하면 눈이 번쩍 뜨일 수 있습니다. 그러나 데이터의 적절한 사용은 비즈니스의 성패를 결정할 수 있습니다. 데이터 분석 및 데이터가 무엇이며 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하는 것은 성공에 매우 중요합니다.

용도가 다른 많은 유형의 데이터가 있습니다. 정성적 데이터와 정량적 데이터의 차이가 그 예입니다. 이를 통해 데이터가 업무 라인에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 방법을 더 잘 조사할 수 있습니다.

질적 데이터란 무엇입니까?

질적 데이터는 부정확한 데이터입니다. 수치적 형태로 쉽게 정의하거나 측정할 수 없습니다. 대신 관찰하고 기록하는 데이터입니다. 정량적 데이터와 달리 정성적 데이터는 정밀하게 측정할 수 없습니다. 그것은 표정을 읽거나 누군가의 반응을 측정하는 것과 같은 보다 주관적인 측정과 함께 제공됩니다. 그러나 이를 통해 누군가의 생각을 깊이 이해할 수 있습니다.

정성적 데이터가 의미를 갖기 위해서는 합의된 정의와 기준이 있어야 합니다. 이는 질적 데이터가 표준화된 방식으로 수집되어야 함을 의미합니다. 이는 또한 이 데이터를 결정하는 데 사용되는 측정이 동의되고 이해할 수 있음을 의미합니다. 이것은 분석에 필요합니다.

정성적 데이터 예시

질적 데이터는 관찰이나 질문에서 파생되기 때문에 개방형 질문을 선호하는 경향이 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

• 설문조사 응답에 대한 질문
• 포커스 그룹의 응답
• 고객과의 대화 최종 결과
• 전화 상담 또는 제품 사용 후 피드백

정량적 데이터란 무엇입니까?

정량적 데이터는 측정 및 관찰에서 나오는 숫자 또는 답변입니다. 이를 통해 데이터를 정렬, 분석 및 시각적으로 표시할 수 있습니다. 양적 데이터는 일반적으로 숫자 또는 둘 중 하나(예: 예 또는 아니오)입니다. 따라서 일종의 그래프 또는 차트로 렌더링됩니다.

정량적 데이터의 종류와 예시

정량적 데이터에는 세 가지 유형이 있습니다.

이산 데이터는 특정 값만 취할 수 있는 데이터입니다. 이것은 구체적인 수치 형태로 존재하는 결정적인 값입니다.

예에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 직원 번호
• 판매 수치
• 예/아니오 설문조사에 대한 응답

연속 데이터는 이론상 규모의 어느 곳에서나 존재할 수 있는 데이터입니다. 연속 데이터를 측정하는 능력을 제한하는 유일한 변수는 측정 단위의 정확도입니다.

예에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 방의 온도
• 사람의 무게
• 옷 한 벌 측정

간격 데이터는 0 아래로 떨어질 수 있는 데이터입니다. 양수 또는 음수 정수는 간격 데이터를 나타내는 데 사용됩니다. 비율 데이터는 절대 0 아래로 떨어질 수 없는 데이터입니다.

귀하의 비즈니스에 적용할 몇 가지 예가 있습니다. 비율 데이터는 0일 수 있지만 절대 0 아래로 떨어지지 않는 판매 숫자일 수 있습니다. 간격 번호는 순이익 및 손실 명세서가 됩니다. 숫자는 양수 또는 음수일 수 있습니다.

측정 및 관찰 대 설명 및 개방형 질문

양적 연구와 질적 연구를 활용하거나 수행하는 데에는 큰 차이가 있습니다. 둘 다 흥미로운 이야기를 들려줄 수 있습니다. 그러나 둘을 사용할 때 고려해야 할 다른 응용 프로그램이 있습니다.

소기업은 두 가지 데이터가 서로 다른 정보를 제공할 수 있으므로 이러한 두 가지 연구 접근 방식을 모두 탐색하려는 다른 이유가 있습니다. 정량적 데이터는 정확한 방식으로 질문 에 답하고 감정 을 측정할 수 있지만 정성적 데이터는 다른 방법으로는 얻을 수 없는 구체적인 통찰력 과 조언 을 제공할 수 있습니다.

비즈니스에서 정량적 데이터를 활용하는 방법

그래프 또는 차트 는 정량적 데이터를 표시하는 데 사용됩니다. 데이터는 숫자를 사용하고 그 숫자로부터 광범위한 결론을 도출합니다. 소기업 소유자는 정성적 조사를 통해 매출 수치나 고객 감정 을 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 고객에게 매장의 새로운 위치가 더 가까운 경우 해당 매장에서 쇼핑할 의향에 대해 일련의 질문을 할 수 있습니다. 질문에는 " 가게가 더 가까우면 더 많은 돈을 쓸 것입니다 ." 또는 " 가게가 더 가까우면 더 자주 쇼핑할 것입니다 ."가 포함될 수 있습니다. 이러한 답변은 1-5의 척도로 제시될 수 있습니다. 또 다른 옵션은 일련의 답변을 사용하는 것입니다. 이러한 답변은 " 강력히 동의함 "과 " 강력히 동의하지 않음 " 사이의 영역을 실행합니다.

비즈니스에서 질적 데이터를 활용하는 방법

단어나 관찰 은 정성적 데이터를 표시하는 데 선호되는 방법입니다. 이것은 질적 연구를 정량화하기 더 어렵게 만들 수 있습니다. 다행히도 여전히 통찰력 있는 정보 가 될 수 있습니다.

질적 연구는 고객이 개방형 질문에 어떻게 응답했는지에 대한 것입니다. 예를 들면 “ 현재 위치까지 운전하는 것이 얼마나 번거로운 일입니까? ” 또는 “ 저희 위치의 거리 때문에 저희 매장을 이용하는데 지장이 있습니까? ” 이것이 포커스 그룹이 질적 연구의 한 형태인 이유입니다.

관찰 및 분석

정성적 데이터는 더 많은 분석과 해석이 필요합니다. 이것이 많은 기업들이 정량적 조사를 수행하는 경향이 있는 이유입니다. 양적 연구에서 숫자는 그 자체로 말합니다. 질적 연구에서는 수집된 데이터의 해석과 연구에 더 많은 생각을 해야 할 수도 있습니다.

자신의 질적 연구를 수행할 수 있습니다. 이것은 귀하의 비즈니스 분야에서 관련 문헌의 검토를 통해 발생할 수 있습니다. 이것은 다른 사람들이 정리한 정보를 요약할 수 있게 함으로써 한 분야에 대한 개방형 통찰력을 제공할 수 있습니다.

질적 연구는 추세를 감지하는 데 유용합니다. 또한 매우 통찰력 있고 잠재적으로 귀하가 생각하지 못한 비즈니스에 대한 제안을 할 수도 있습니다.

연구를 통해 중소기업 성과 향상

소기업 소유자는 정성적 및 정량적 데이터를 사용하여 성과를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 소유자는 고객 만족도를 확인하기 위해 고객을 조사할 수 있습니다. 이것은 양적 연구일 것입니다. 동시에 SMB는 직원에게 서비스를 제공하는 고객의 반응을 측정하도록 요청할 수 있습니다. 이것은 질적 연구로 간주됩니다.