För en marknadsundersökare hjälper insamling av kvalitativa data till att besvara frågor som vilka kunderna är, vilka frågor eller problem de står inför och var de måste fokusera sin uppmärksamhet för att lösa problemen eller frågorna. Låt oss prata om det.
Kvalitativa data: Definition
Kvalitativa data definieras som data som approximerar och karaktäriserar.
Kvalitativa data kan observeras och registreras. Denna datatyp är inte numerisk till sin natur. Denna typ av uppgifter samlas in genom metoder som observationer, enskilda intervjuer, genomförande av fokusgrupperoch liknande metoder. Kvalitativa data inom statistiken kallas också kategoriska data – data som kan ordnas kategoriskt utifrån attribut och egenskaper hos en sak eller ett fenomen.
Exempel på kvalitativa data
Kvalitativa data kallas också kategoriska data eftersom dessa data kan grupperas i kategorier.
Tänk till exempel på en elev som läser ett stycke ur en bok under en lektion. En lärare som lyssnar på läsningen ger feedback om hur barnet läste stycket. Om läraren ger återkoppling på grundval av flyt, intonation, ordval, tydlighet i uttalet utan att ge barnet ett betyg anses detta vara ett exempel på kvalitativ data.
Det är ganska lätt att förstå skillnaden mellan kvalitativa och kvantitativa uppgifter. Kvalitativa data innehåller inga siffror i definitionen av egenskaper, medan kvantitativa data handlar om siffror.
- Tårtan är orange, blå och svart i färgen (kvalitativ).
- Kvinnor har brunt, svart, blont och rött hår (kvalitativt).
Kvantitativa uppgifter är all kvantifierbar information som kan användas för matematisk beräkning eller statistisk analys. Denna form av data hjälper till att fatta verkliga beslut baserade på matematiska härledningar. Kvantitativa uppgifter används för att besvara frågor som hur många? Hur ofta? Hur mycket? Dessa uppgifter kan valideras och verifieras.
För att bättre förstå begreppet kvalitativa och kvantitativa data är det bäst att observera exempel på särskilda dataset och hur de kan definieras. Följande är exempel på kvantitativa uppgifter.
- I korgen förvaras fyra kakor och tre muffins (kvantitativt).
- Ett glas kolsyrad dryck innehåller 97,5 kalorier (kvantitativt).
Vikten av kvalitativa uppgifter
Kvalitativa uppgifter är viktiga för att fastställa den särskilda frekvensen av egenskaper eller kännetecken. Det gör det möjligt för statistikern eller forskaren att skapa parametrar genom vilka större datamängder kan observeras. Den ger observatörerna möjlighet att kvantifiera världen omkring dem.
Kvalitativa data handlar om människors känslor eller uppfattningar och vad de känner. I kvantitativa data dokumenteras dessa uppfattningar och känslor. Den hjälper marknadsforskare att förstå konsumenternas språk och hantera problemet på ett effektivt sätt.
Metoder för insamling av kvalitativa data – typer av kvalitativa data
Kvalitativ datainsamling är utforskande och innebär djupgående analys och forskning. Dess insamlingsmetoder är främst inriktade på att få insikter, resonemang och motiveringar, vilket innebär att de går djupare in i forskningen. Eftersom dessa uppgifter inte kan mätas föredrar forskarna metoder eller verktyg för datainsamling som är strukturerade i begränsad utsträckning.
Här är de kvalitativa metoderna för insamling av data:
1. En-till-en-intervjuer: Det är ett av de vanligaste instrumenten för datainsamling inom kvalitativ forskning, främst på grund av dess personliga tillvägagångssätt. Intervjuaren eller forskaren samlar in uppgifter direkt från den intervjuade på en enskild basis. Intervjun kan vara informell och ostrukturerad, dvs. samtalsbaserad. Oftast är det öppna frågor spontant, och intervjuaren låter intervjuns flöde diktera vilka frågor som ska ställas.
2. Fokusgrupper: Detta görs i en gruppdiskussion. Gruppen är begränsad till 6-10 personer och en moderator har utsetts för att leda den pågående diskussionen.
Beroende på vilka uppgifter som sorteras kan medlemmarna i en grupp ha något gemensamt. Till exempel kommer en forskare som genomför en studie om friidrottare att välja idrottare som är friidrottare eller har varit friidrottare och som har tillräckliga kunskaper om ämnet.
3. Registrering: Denna metod utnyttjar redan existerande tillförlitliga dokument och liknande informationskällor som datakälla. Dessa uppgifter kan användas i den nya forskningen. Det är som att gå till ett bibliotek. Där kan man gå igenom böcker och annat referensmaterial för att samla in relevanta uppgifter som kan användas i forskningen.
4. Observationsprocessen: I denna datainsamlingsmetod fördjupar sig forskaren i den miljö där hans respondenter befinner sig och håller ett vaksamt öga på deltagarna och antecknar. Detta kallas observationsprocessen.
Förutom anteckningar kan andra dokumentationsmetoder användas, t.ex. video- och ljudinspelning, fotografering och liknande metoder.
5. Långtidsstudier: Denna datainsamlingsmetod utförs på samma datakälla upprepade gånger under en längre period. Det är en observationsforskning som pågår under några år och i vissa fall till och med i decennier. Denna datainsamlingsmetod syftar till att hitta samband genom en empirisk studie av personer med gemensamma egenskaper.
6. Fallstudier: I denna metod samlas data in genom en djupgående analys av fallstudier. Metodens mångsidighet visas genom att den kan användas för att analysera både enkla och komplexa ämnen. Styrkan i denna metod är hur klokt den använder en kombination av en eller flera kvalitativa datainsamlingsmetoder för att dra slutsatser.
Läs mer: Kvalitativa forskningsmetoder
Analys av kvalitativa data
Det är viktigt att analysera dina data, eftersom du har lagt ner tid och pengar på att samla in dem. Det är en viktig process eftersom du inte vill hamna i mörker efter att ha lagt ner så mycket arbete. Det finns dock inga fastställda grundregler för att analysera dessa uppgifter, utan allt börjar med att man förstår de två huvudsakliga tillvägagångssätten.
Två huvudsakliga metoder för kvalitativ dataanalys
- Deduktivt tillvägagångssätt
Den deduktiva metoden innebär att kvalitativa data analyseras utifrån en struktur som forskaren har bestämt i förväg. Forskaren kan använda frågorna som en vägledning för att analysera data. Detta tillvägagångssätt är snabbt och enkelt och kan användas när forskaren har en ganska god uppfattning om de sannolika svaren som han/hon kommer att få från exempel population.
- Induktivt tillvägagångssätt
Det induktiva tillvägagångssättet bygger däremot inte på en förutbestämd struktur eller fastställda grundregler/ramar. Det är en mer tidskrävande och grundlig metod för kvalitativ dataanalys. Ett induktivt tillvägagångssätt används ofta när forskaren har väldigt lite eller ingen aning om vad som är forskning fenomen.
Läs mer: Dataanalys inom forskningen
5 steg för kvalitativ dataanalys
Oavsett om du vill analysera kvalitativa data som samlats in genom en enskild intervju eller från en undersökning så säkerställer dessa enkla steg en stabil dataanalys.
Steg 1: Ordna dina uppgifter
När du väl har samlat in alla data är de till stor del ostrukturerade och ibland meningslösa vid en överblick. Därför är det viktigt att du som forskare först transkriberar de insamlade uppgifterna. Det första steget i analysen av dina data är att ordna dem systematiskt. Att ordna data innebär att omvandla alla data till ett textformat. Du kan antingen exportera data till ett kalkylblad eller skriva in data manuellt eller välja något av de datorstödda verktygen för kvalitativ dataanalys.
Steg 2: Organisera alla dina data
När du har omvandlat och ordnat dina data är nästa steg att organisera dem. Du kan har en stor mängd information som fortfarande måste ordnas på ett ordnat sätt. Ett av de bästa sätten att organisera data är att gå tillbaka till dina forskningsmål och sedan organisera data utifrån de frågor som ställts. Ordna ditt forskningsmål i en tabell så att det blir tydligt. Undvik till varje pris frestelsen att arbeta med oorganiserade data. Det slutar med att du slösar bort tid, och du får inga avgörande resultat.
Steg 3: Ange en kod för de insamlade uppgifterna
Genom att skapa korrekta koder för de insamlade uppgifterna tar du ett steg framåt. Kodning är ett av de bästa sätten att komprimera en enorm mängd insamlad information. Kodning av kvalitativa data innebär att kategorisera och tilldela de insamlade uppgifterna egenskaper och mönster.
Kodning är viktigt i denna dataanalys, eftersom du kan härleda teorier från relevanta forskning fningar. När du har tilldelat dina data koder kan du börja bygga vidare på mönstren för att få en djupare insikt i data som hjälper dig att fatta välgrundade beslut.
Steg 4: Validera dina uppgifter
Validering av data är ett av de viktigaste stegen i den kvalitativa dataanalysen för en framgångsrik forskning. Eftersom data är avgörande för forskning är det viktigt att se till att data inte är felaktiga. Observera att datavalidering inte bara är ett steg i denna analys, utan ett återkommande steg som måste följas under hela forskningsprocessen. Det finns två sidor av validering av uppgifter:
- Noggrannhet i din forskningsdesign eller dina metoder.
- Tillförlitlighet, dvs. i vilken utsträckning metoderna ger korrekta uppgifter på ett konsekvent sätt.
Steg 5: Avslutande av analysprocessen
Det är viktigt att slutligen sammanställa uppgifterna, vilket innebär att man systematiskt presenterar dem i en rapport som kan användas. I rapporten ska det anges vilken metod du som forskare använde för att genomföra forskningsstudierna, vilka positiva och negativa resultat som uppnåddes och vilka begränsningar som fanns i studien. I rapporten ska du också ange förslagen/slutsatserna av dina resultat och eventuella relaterade områden för framtida forskning.
Fördelar
1. Det hjälper till att göra en djupgående analys: De insamlade uppgifterna ger forskarna en detaljerad analys, t.ex. en tematisk analys av ämnen. När forskarna samlar in den tenderar de att undersöka deltagarna och kan samla in mycket information genom att ställa rätt sorts frågor. De insamlade uppgifterna används för att dra slutsatser av en rad frågor och svar.
2. Förstå vad kunderna tycker: Uppgifterna hjälper marknadsforskare att förstå kundernas inställning. Användningen av kvalitativa data ger företag en inblick i varför en kund köpte en produkt. Att förstå kundernas språk hjälper marknadsundersökningar att mer systematiskt dra slutsatser av de insamlade uppgifterna.
3. Rikliga data: Insamlade uppgifter kan också användas för framtida forskning. Eftersom de frågor som ställs för att samla in kvalitativa uppgifter är öppna frågorkan respondenterna fritt uttrycka sina åsikter, vilket leder till mer information.
Nackdelar
1. Tidskrävande: Eftersom det är mer tidskrävande att samla in dessa uppgifter är det färre som studerar dem än att samla in kvantitativa uppgifter. Om inte tid och budget tillåter det, ingår ett mindre urval.
2. Inte lätt att generalisera: Eftersom färre personer studeras är det svårt att generalisera resultaten för den populationen.
3. Beroende på forskarens kompetens: Den här typen av uppgifter samlas in genom enskilda intervjuer, observationer, fokusgrupper etc. Den är beroende av forskarens färdigheter och erfarenhet för att samla in information från urvalet.
Det är vanligtvis beskrivande data och är svårare att analysera än kvantitativa data. Nu måste du bestämma vilket som är det bästa alternativet för ditt forskningsprojekt; kom ihåg att det krävs lite mer tid för att få fram och analysera kvalitativa data, så du bör ta hänsyn till det i din planering.
Vill du skapa en egen undersökning?
QuestionPro är ett program för onlineundersökningar som hjälper dig att utveckla dina forskningsprojekt med avancerade verktyg och rapporter. Den är perfekt för att samla in kvalitativa data tack vare olika typer av frågor och logik.
Lös dina forskningsutmaningar med enkäter som är lätta att skapa och som ger komplexa insikter i realtid. Utnyttja anpassad logik med peka-och-klicka-principer, avancerade frågetyper och integrationer och skapa mogna, komplexa undersökningsmodeller för valbaserad, konsumentbaserad, med mera.
Låt QuestionPro sköta det tunga arbetet och fokusera på det som är viktigt. Våra erfarna team levererar intuitiva analyser för att förbättra kritiska slutsatser och hjälpa till att omvandla insikter till handling. Från forskningsdesign till komplexa skript, från analyshantering till rapportering – arbeta med ett team av proffs som blir en förlängning av ditt varumärke.
