In questo articolo parleremo dei tipi di dati quantitativi che esistono e il modo migliore per raccogliere informazioni per il tuo prossimo studio.
I dati quantitativi sono misurati con valori numerici che in genere rispondono a domande come “Quanti? Quanto spesso?” ecc.
Questo tipo di dati può anche essere definito come un insieme di informazioni quantificabili che possono essere utilizzate per calcoli matematici e analisi statistiche per informare le decisioni della vita reale.
Caratteristiche dei dati quantitativi
Le caratteristiche più importanti dei dati quantitativi sono le seguenti:
- Rappresentazione numericaI dati quantitativi assumono valori numerici con proprietà numeriche. A differenza dei dati categorici che assumono valori numerici con caratteristiche descrittive, i dati quantitativi presentano caratteristiche numeriche.
- OrdineEsiste una scala o un ordine dei dati quantitativi. Ad esempio, i numeri da 1 a 3 possono essere scritti come 1,2,3 e 3,2,1 se ordinati rispettivamente in ordine crescente e decrescente.
- Operazioni aritmeticheÈ possibile eseguire operazioni aritmetiche come l’addizione e la sottrazione di dati quantitativi. Quasi tutti i metodi di analisi statistica possono essere eseguiti utilizzando dati quantitativi.
- Scala standardizzataI dati quantitativi hanno una scala di misurazione standardizzata.
- AnalisiI dati quantitativi possono essere analizzati con metodi statistici descrittivi e inferenziali, a seconda dell’obiettivo della ricerca.
- Visualizzazione dei datiAlcune delle tecniche di visualizzazione dei dati adottate per i dati quantitativi possono essere scatterplot, dot plot, stacked dot plot, istogrammi, ecc.
Tipi di dati quantitativi
I tipi di dati quantitativi possono essere suddivisi in dati discreti y dati continui. Qui di seguito definiamo ciascuno di essi:
Dati discreti
Conosciuti anche come dati di attributo, i dati discreti non possono essere suddivisi in unità più piccole. Di solito vengono conteggiati in numeri interi e non esistono valori dimezzati.
I dati discreti consistono solo nel conteggio di numeri e, in quanto tali, non possono essere misurati. Possono essere il numero di studenti in una classe, il numero di giorni in un anno, l’età di un individuo, ecc.
Nel tentativo di identificare i dati discreti, ci poniamo le seguenti domande: può essere contato? Può essere scomposto in parti più piccole?
I dati discreti possono essere detti contabilmente finiti o contabilmente infiniti. Un esempio di dati contabilmente finiti è un insieme arbitrario A = {1, 2, 3, …, n; dove n è minore di infinito} mentre quello di dati contabilmente infiniti è un insieme arbitrario B = {1,2,3, …}.
Dati continui
Un altro tipo di dati quantitativi è quello dei dati continui, che consiste nell’assumere valori numerici che possono essere significativamente suddivisi in unità più piccole.
A differenza dei dati discreti che non possono essere misurati, i dati continui possono essere collocati su una scala di misurazione come il peso, la lunghezza, il tempo, ecc.
I dati continui possono essere definiti infiniti o infiniti. Ad esempio, consideriamo il punteggio cumulativo degli studenti di una classe, misurato su una scala di 5 punti.
Uno studente può dare qualsiasi voto compreso tra 0 punti e 5 punti, incluse cifre come 1,573, 4,5, 2,6981, ecc. Questi dati vengono classificati come dati continui infiniti perché hanno un limite superiore (5) e un limite inferiore (0).
Un esempio di numero infinito di dati è l’insieme dei numeri reali, R = {…, -1, 0, 1, …}. In questo caso, i dati non hanno un limite superiore o inferiore.
Anche i dati continui possono essere suddivisi in due tipi:
- Dati di intervalloDati ordinali: definiti come il tipo di dati misurati lungo una scala, in cui ogni punto è posto alla stessa distanza l’uno dall’altro. Si tratta di un’estensione dei dati ordinali, con una scala standardizzata rispetto alla precedente.
- Dati sulla relazioneSi tratta di un’estensione dei dati a intervalli. È il massimo quando si parla di misurazione dei dati perché ci dice l’ordine, l’esatta distanza tra le unità sulla scala e ha uno zero assoluto.
Esempi di tipi di dati quantitativi nella ricerca
Dopo aver appreso i tipi di dati quantitativi, abbiamo per te alcuni esempi di come applicarli nella ricerca:
Proiezione dei dati: I ricercatori proiettano i dati futuri utilizzando algoritmi e strumenti di analisi matematica.
Ad esempio, un’azienda che sta per lanciare un nuovo prodotto sul mercato analizzerà i dati quantitativi delle ricerche precedenti per prevedere un aumento o una diminuzione delle vendite.
CensimentoViene utilizzato per acquisire e registrare informazioni sui membri di una determinata popolazione. Un esempio è l’applicazione dei censimenti da parte del governo per prevedere quali settori dell’economia hanno bisogno di denaro e quanto ne hanno bisogno.
Reddito annualeQuando si stabilisce il prezzo di vendita di un prodotto, le aziende utilizzano dati quantitativi sul reddito annuale di un individuo o di una famiglia per determinare il loro potere d’acquisto. Questo esercizio fa parte del processo di ricerca aziendale e può essere fatto prima di lanciare un nuovo prodotto o di aumentare il prezzo di un prodotto esistente.
ContatoreMolte aziende di e-commerce lo utilizzano per determinare il numero di visite giornaliere al sito web, il numero di download di prodotti nell’app shop, il numero di utenti, ecc. I dati sono solitamente generati automaticamente attraverso codici pre-programmati.
Sondaggio sulla soddisfazione dei clienti Si tratta di un caso di quantificazione di entità qualitative utilizzate dalle aziende per migliorare il loro servizio clienti. Ad esempio, chiedere a un cliente di dare un voto da 0 a 10 per valutare l’esperienza vissuta aiuterà il ristorante a decidere se apportare modifiche o meno.
Fasi di analisi e interpretazione dei dati quantitativi
Conoscere i tipi di dati è importante. Tuttavia, sapere come analizzare e interpretare queste informazioni è necessario per prendere decisioni migliori. Di seguito ti illustriamo le due fasi per eseguire questo processo:
Preparazione dei dati
Si tratta della prima fase dell’analisi e dell’interpretazione dei dati quantitativi, in cui i dati grezzi vengono convertiti in qualcosa di significativo e leggibile. Le fasi di preparazione dei dati sono quattro:
- Convalida dei datiQuesto viene fatto per scoprire se la raccolta dei dati è stata condotta senza pregiudizi. I ricercatori eseguono questa fase scegliendo un campione casuale da un’ampia popolazione.
- Modifica dei dati: Gli insiemi di dati di grandi dimensioni possono inevitabilmente contenere degli errori, per questo motivo devono essere modificati. Durante questo processo, i dati vengono ispezionati per verificarne la completezza e la coerenza.
- Codifica e inserimento datiÈ il processo di quantificazione dei dati qualitativi per facilitare l’analisi. Comporta il raggruppamento e l’assegnazione di valori alle risposte dell’indagine.
- Trasformazione dei datiSi tratta del processo di trasformazione dei dati in un nuovo formato.
2. Metodi di analisi dei dati quantitativi
Dopo aver completato la prima fase, siamo pronti per l’analisi dei dati. Esistono due metodi quantitativi principali: le statistiche descrittive e le statistiche inferenziali.
- Metodo statistico descrittivo: I ricercatori utilizzano le statistiche descrittive per riassumere i dati quantitativi. Viene spesso utilizzata quando si analizza una singola variabile e per questo motivo viene talvolta definita analisi univariata.
- Metodo statistico inferenziale: Questo metodo misura la relazione tra più variabili per generare risultati e dedurre conclusioni. Esempi di statistiche inferenziali sono: correlazione, regressione, ANOVAecc.
Esistono anche altri approcci alla statistica inferenziale che vengono utilizzati per analizzare i dati della vita reale o i sondaggi. Questi includono:
- Tabulazione incrociata: Utilizza tabelle di base per trarre inferenze tra diverse serie di dati. Questi vengono inseriti nella stessa riga o colonna. Le inferenze vengono tratte studiando le somiglianze e le differenze tra i dati di ogni riga o colonna, a seconda dei casi.
- Analisi MaxDiff: Viene utilizzato per misurare la preferenza dell’intervistato per un particolare insieme di opzioni. Seleziona quella più preferita e quella meno preferita. Questi dati vengono confrontati per diversi campioni per dedurre una conclusione.
- Analisi TURF: Viene utilizzato principalmente dalle aziende per determinare l’efficacia delle loro strategie di marketing. Ad esempio, un’azienda può pubblicare lo stesso annuncio su diverse piattaforme di social media e analizzare il numero di clienti raggiunti per determinare il luogo migliore in cui pubblicare gli annunci.
- Analisi delle lacune: Misure delle prestazioni e come superare questo divario. Utilizza una matrice affiancata per misurare la differenza tra queste prestazioni.
- Analisi del testoUn metodo utilizzato per estrarre informazioni utili da un documento di testo. I computer utilizzano questo metodo per disintegrare i documenti di testo non strutturati in dati strutturati.
Vantaggi dei dati quantitativi
I principali vantaggi dei dati quantitativi sono i seguenti:
- I dati quantitativi sono compatibili con la maggior parte dei metodi di analisi statistica, consentendo uno studio più ampio con metodi statistici diversi.
- Riassume i dati raccolti e li razionalizza in informazioni rilevanti. I dati quantitativi sono di natura numerica e, come tali, codificano i dati qualitativi in numeri prima dell’analisi.
- Facilita il processo di raccolta dei dati per la ricerca. Pertanto, è possibile fare confronti tra categorie e nel tempo. Ciò è dovuto al fatto che la ricerca quantitativa utilizza una procedura standardizzata.
- Codificando i dati qualitativi in numeri sconosciuti, i ricercatori possono eliminare i pregiudizi personali che possono sorgere nel gestire le informazioni.
Svantaggi dei dati quantitativi
Alcuni degli svantaggi dei dati quantitativi sono:
- Raccolgono una serie di dati e possono finire per mancare informazioni rilevanti.
- I risultati non forniscono una spiegazione elaborata dei sentimenti e delle percezioni umane.
- La ricerca viene condotta utilizzando regole standardizzate che forniscono risultati che potrebbero non essere applicabili nel mondo reale.
- Utilizza risposte prestabilite che non catturano abbastanza dettagli ed emozioni umane.
- Le risposte prestabilite riflettono il punto di vista del ricercatore piuttosto che quello dell’intervistato.
I dati quantitativi sono forse il tipo di dati più utilizzato nella ricerca. Ciò è dovuto in parte alla loro facilità di calcolo e alla compatibilità con la maggior parte dei metodi di ricerca. metodi quantitativi.
Conoscere i tipi di dati quantitativi esistenti ti consentirà di scegliere il metodo giusto per raccogliere le informazioni di cui hai bisogno e di effettuare le giuste analisi per permetterti di prendere decisioni migliori.
