定性與定量數據：有什麼區別？

作為小企業主，當有人開始談論數據和不同類型的數據時，您可能會目瞪口呆。 但是，正確使用數據可以決定您業務的成敗。 數據分析和了解數據是什麼以及它如何發揮作用對您的成功至關重要。

有許多類型的數據具有不同的用途。 定性與定量數據之間的差異就是一個例子。 它使您可以更好地檢查數據如何對您的工作產生積極影響。

什麼是定性數據？

定性數據是不精確的數據。 它不容易以數字形式定義或測量。 相反，它是來自觀察和記錄的數據。 與定量數據不同，定性數據無法精確測量。 它帶有更多的主觀測量，例如閱讀面部表情或衡量某人的反應。 但是，這可以讓您深入了解某人的想法。

為了使定性數據有意義，它將具有商定的定義和標準。 這意味著必須以標準化的方式收集定性數據。 這也意味著用於確定此數據的測量已被同意並易於理解。 這是分析所必需的。

定性數據示例

由於定性數據來自觀察或提問，因此它傾向於支持開放式問題。 示例包括：

• 關於對調查的答复的問題
• 焦點小組的回應
• 與客戶對話的最終結果
• 銷售電話或產品使用後的反饋

什麼是定量數據？

定量數據是來自測量和觀察的數字或答案。 這允許對數據進行排序、分析和可視化顯示。 定量數據通常是數字或非此即彼的（例如是或否）。 因此，它被渲染成某種圖形或圖表。

定量數據的類型和例子

定量數據分為三類：

離散數據是只能取特定值的數據。 這些是以具體數字形式存在的確定值。

示例可以包括：

• 員工編號
• 銷售數字
• 對是/否調查的回應

連續數據是理論上可以存在於規模上的任何地方的數據。 唯一會限制您測量連續數據能力的變量是測量單位的準確性。

示例可以包括：

• 房間溫度
• 一個人的重量
• 一件衣服的測量

區間數據是可以低於零的數據。 正整數或負整數用於表示區間數據。 比率數據是永遠不會低於零的數據。

有幾個示例適用於您的業務。 比率數據可能是銷售數字，可能為零，但絕不會低於零。 區間數將是您的淨損益表。 該數字可以是正數或負數。

測量和觀察與描述和開放式問題

在使用或進行定量與定性研究方面存在重大差異。 兩者都可以告訴你有趣的故事。 但是，它們具有不同的應用程序，您在使用兩者時必須考慮這些應用程序。

小型企業將有不同的理由想要探索這兩種研究方法，因為兩種數據都可以提供不同的信息。 定量數據可能能夠以準確的方式回答問題和衡量情緒，但定性數據可能能夠為您提供您無法收集到的具體見解和建議。

您的企業如何利用定量數據

圖形或圖表用於顯示定量數據。 數據將使用數字並從這些數字中得出廣泛的結論。 作為小企業主，您可以使用定性研究來確定銷售數據或客戶情緒。

例如，您可以向客戶詢問一系列問題，詢問他們是否願意在離他們更近的商店的新地點購物。 問題可能包括，“如果商店更近，我會花更多的錢”或“如果商店更近，我會更頻繁地購物”。 這些答案可以以 1-5 的等級呈現。 另一種選擇是使用一系列答案。 這些答案將介於“非常同意”和“非常不同意”之間。

您的企業如何利用定性數據

文字或觀察往往是顯示定性數據的首選方法。 這會使定性研究更難量化。 幸運的是，它仍然可以是有見地的信息。

定性研究將是客戶如何回答開放式問題。 例如，“開車到我們現在的位置有多麻煩？ ” 或者，“我們位置的距離是否使您無法使用我們的商店？ ” 這就是為什麼焦點小組是定性研究的一種形式。

觀察與分析

定性數據需要更多的分析和解釋。 這就是為什麼許多企業傾向於進行定量研究的原因。 在定量研究中，數字不言自明。 在定性研究中，您可能需要對收集的數據進行更多的解釋和研究。

您可以進行自己的定性研究。 這可以通過查看您所在業務領域的相關文獻來實現。 通過允許您總結他人匯總的信息，這可以讓您對某個領域進行開放式的洞察。

定性研究非常適合發現趨勢。 它還可以非常有見地，並可能為您的業務提出您從未想過的建議。

利用研究提高小型企業的績效

小企業主可以使用定性和定量數據來提高他們的業績。 例如，企業主可以調查客戶以確定他們的滿意度。 這將是定量研究。 同時，中小型企業可以要求他們的員工評估他們所服務的客戶的反應。 這將被視為定性研究。