ข้อมูลเชิงคุณภาพ – ความหมาย ประเภท การวิเคราะห์ และตัวอย่าง

สําหรับนักวิจัยตลาดการรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพจะช่วยตอบคําถามเช่นลูกค้าของพวกเขาคือใครปัญหาหรือปัญหาที่พวกเขากําลังเผชิญอยู่และจุดที่พวกเขาต้องให้ความสนใจเพื่อให้ปัญหาหรือปัญหาได้รับการแก้ไข มาพูดถึงเรื่องนี้กัน

ข้อมูลเชิงคุณภาพคืออะไร?

ข้อมูลเชิงคุณภาพหมายถึงข้อมูลที่ประมาณและกําหนดลักษณะ สามารถสังเกตและบันทึกข้อมูลเชิงคุณภาพได้

ชนิดข้อมูลนี้ไม่ใช่ตัวเลข ข้อมูลประเภทนี้รวบรวมผ่านวิธีการสังเกตการสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวการทํา การสนทนากลุ่มและวิธีการที่คล้ายกัน ข้อมูลเชิงคุณภาพในสถิติเรียกอีกอย่างว่าข้อมูลหมวดหมู่ – ข้อมูลที่สามารถจัดเรียงอย่างเป็นหมวดหมู่ตามคุณลักษณะและคุณสมบัติของสิ่งของหรือปรากฏการณ์

ความสําคัญของข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงคุณภาพมีความสําคัญในการกําหนดความถี่เฉพาะของลักษณะหรือลักษณะเฉพาะ ช่วยให้นักสถิติหรือนักวิจัยสามารถสร้างพารามิเตอร์ที่สามารถสังเกตชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้

มันให้วิธีที่ผู้สังเกตการณ์สามารถวัดปริมาณโลกรอบตัวพวกเขา ข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นเรื่องเกี่ยวกับอารมณ์หรือการรับรู้ของผู้คนและสิ่งที่พวกเขารู้สึก การวิเคราะห์เชิงคุณภาพเป็นกุญแจสําคัญในการรับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่เป็นข้อความค้นหาบริบทที่หลากหลายและค้นหารูปแบบและธีมที่ละเอียดอ่อน

ในข้อมูลเชิงคุณภาพการรับรู้และอารมณ์เหล่านี้จะถูกบันทึกไว้ ช่วยให้นักวิจัยตลาดเข้าใจภาษาของผู้บริโภคและแก้ปัญหา การวิจัย ได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล

ข้อดีของข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อดีบางประการของข้อมูลเชิงคุณภาพแสดงไว้ด้านล่าง:

• ช่วยในการวิเคราะห์เชิงลึก

ข้อมูลที่รวบรวมช่วยให้นักวิจัยเชิงคุณภาพได้รับการวิเคราะห์โดยละเอียด เช่น การวิเคราะห์เฉพาะเรื่อง ในขณะที่รวบรวมนักวิจัยมักจะตรวจสอบผู้เข้าร่วมและสามารถรวบรวมข้อมูลที่เพียงพอโดยการถามคําถามที่ถูกต้อง ข้อมูลที่รวบรวมจะใช้เพื่อสรุปชุดคําถามและคําตอบ

• ทําความเข้าใจว่าลูกค้าคิดอย่างไร

ข้อมูลนี้ช่วยให้นักวิจัยตลาดเข้าใจความคิดของลูกค้า การใช้ข้อมูลเชิงคุณภาพช่วยให้ธุรกิจเข้าใจสาเหตุที่ลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์ การทําความเข้าใจภาษาของลูกค้าช่วยให้ การวิจัยตลาด อนุมานข้อมูลที่รวบรวมได้อย่างเป็นระบบมากขึ้น

• ข้อมูลที่สมบูรณ์

ข้อมูลที่รวบรวมได้ยังสามารถนําไปใช้ในการวิจัยในอนาคตได้อีกด้วย เนื่องจากคําถามที่ขอให้รวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นคําถามปลายเปิดผู้ตอบจึงมีอิสระในการแสดงความคิดเห็นซึ่งนําไปสู่ข้อมูลเพิ่มเติม

ข้อเสียของข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อเสียบางประการของข้อมูลเชิงคุณภาพได้รับด้านล่าง:

• ใช้เวลานาน

เนื่องจากการรวบรวมข้อมูลนี้ใช้เวลานานกว่าจึงมีคนศึกษาน้อยกว่าการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ เว้นแต่เวลาและงบประมาณจะเอื้ออํานวย จะมีการรวมขนาดตัวอย่างที่เล็กกว่า

• ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะสรุป:

เนื่องจากมีการศึกษาคนน้อยลงจึงเป็นเรื่องยากที่จะสรุปผลลัพธ์ของประชากรนั้น

• ขึ้นอยู่กับทักษะของผู้วิจัย

ข้อมูลประเภทนี้รวบรวมผ่านการสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวการสังเกต การสนทนากลุ่ม ฯลฯ โดยอาศัยทักษะและประสบการณ์ของผู้วิจัยในการรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง

โดยทั่วไปจะเป็นข้อมูล การวิเคราะห์เชิงพรรณนา และวิเคราะห์ได้ยากกว่าข้อมูลเชิงปริมาณ ตอนนี้คุณต้องตัดสินใจว่าตัวเลือกที่ดีที่สุดสําหรับโครงการวิจัยของคุณ โปรดจําไว้ว่าในการรับและวิเคราะห์ข้อมูลนี้เราต้องใช้เวลาเพิ่มขึ้นอีกเล็กน้อยดังนั้นคุณควรพิจารณาในการวางแผนของคุณ

เรียนรู้เกี่ยวกับ: 12 เครื่องมือที่ดีที่สุดสําหรับนักวิจัย

วิธีการรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพ

การรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นการสํารวจ มันเกี่ยวข้องกับ การวิเคราะห์ เชิงลึกและการวิจัย วิธีการรวบรวมส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การได้รับข้อมูลเชิงลึกเหตุผลและแรงจูงใจ ดังนั้นพวกเขาจึงเจาะลึกลงไปในการวิจัย นักวิจัยจึงชอบวิธีการหรือเครื่องมือ รวบรวมข้อมูล ที่มีโครงสร้างในระดับที่จํากัด

นี่คือ วิธีการรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพ:

• การสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัว

เป็นหนึ่งในเครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่ใช้กันมากที่สุดสําหรับคําถามการวิจัยเชิงคุณภาพส่วนใหญ่เป็นเพราะวิธีการของมัน ผู้สัมภาษณ์หรือผู้วิจัยรวบรวมข้อมูลโดยตรงจากผู้ให้สัมภาษณ์แบบตัวต่อตัว วิธีการสัมภาษณ์อาจไม่เป็นทางการและไม่มีโครงสร้าง – การสนทนา คําถามปลายเปิดส่วนใหญ่จะถามตามธรรมชาติ โดยผู้สัมภาษณ์ปล่อยให้ขั้นตอนการสัมภาษณ์กําหนดคําถามที่จะถาม

เรียนรู้เกี่ยวกับ: เครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่ดีที่สุด

• การสนทนากลุ่ม

สิ่งนี้ทําได้ในการตั้งค่าการสนทนากลุ่ม กลุ่มนี้จํากัดไว้ที่ 6-10 คน และผู้ดูแลได้รับมอบหมายให้ดูแลการสนทนาที่กําลังดําเนินอยู่

สมาชิกในกลุ่มอาจมีบางอย่างที่เหมือนกันทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่จัดเรียง ตัวอย่างเช่น นักวิจัยที่ทําการศึกษาเกี่ยวกับนักวิ่งลู่จะเลือกนักกีฬาที่เป็นนักวิ่งลู่หรือเป็นนักวิ่งลู่และมีความรู้เพียงพอในเนื้อหาสาระ

• การเก็บบันทึก

วิธีนี้ใช้เอกสารที่เชื่อถือได้ที่มีอยู่และแหล่งข้อมูลที่คล้ายคลึงกันเป็นแหล่งข้อมูล ข้อมูลนี้สามารถใช้ในการวิจัยใหม่ได้ มันคล้ายกับการไปห้องสมุด ที่นั่นเราสามารถอ่านหนังสือและเอกสารอ้างอิงอื่น ๆ เพื่อรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สามารถใช้ในการวิจัยได้

• กระบวนการสังเกต

ในวิธีการรวบรวมข้อมูลนี้ผู้วิจัยจะหมกมุ่นอยู่กับสภาพแวดล้อมที่ผู้ตอบแบบสอบถามของเขาจับตาดูผู้เข้าร่วมและจดบันทึก สิ่งนี้เรียกว่ากระบวนการสังเกต

นอกจากการจดบันทึกแล้ว ยังสามารถใช้วิธีการจัดทําเอกสารอื่นๆ เช่น การบันทึกวิดีโอและเสียง การถ่ายภาพ และวิธีการที่คล้ายกันได้

• การศึกษาระยะยาว

วิธีการรวบรวมข้อมูลนี้ดําเนินการซ้ําๆ บนแหล่งข้อมูลเดียวกันเป็นระยะเวลานาน เป็นวิธี การวิจัยเชิงสังเกต ที่ดําเนินไปสองสามปีและบางครั้งอาจดําเนินต่อไปเป็นเวลาหลายทศวรรษ วิธีการรวบรวมข้อมูลดังกล่าวมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ผ่านการศึกษาเชิงประจักษ์ของอาสาสมัครที่มีลักษณะร่วมกัน

• กรณีศึกษา

วิธีนี้รวบรวมข้อมูลจากการวิเคราะห์เชิงลึกของกรณีศึกษา ความเก่งกาจของวิธีนี้แสดงให้เห็นในวิธีที่วิธีนี้สามารถใช้ในการวิเคราะห์ทั้งเรื่องที่เรียบง่ายและซับซ้อน จุดแข็งของวิธีนี้คือการใช้วิธีการเชิงคุณภาพอย่างน้อยหนึ่งวิธีร่วมกันอย่างรอบคอบในการอนุมาน

เรียนรู้เพิ่มเติม: วิธีการวิจัยเชิงคุณภาพ.

แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพมีความสําคัญ เนื่องจากคุณใช้เวลาและเงินไปกับการรวบรวม เป็นสิ่งสําคัญเพราะคุณไม่ต้องการพบว่าตัวเองอยู่ในความมืดแม้ว่าจะใช้ความพยายามมากแล้วก็ตาม อย่างไรก็ตาม ไม่มีกฎพื้นฐานที่กําหนดไว้สําหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยการทําความเข้าใจสองแนวทางหลัก

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพช่วยให้นักวิจัยสามารถเจาะลึกผลการวิจัยและเปิดเผยความหมายที่ซับซ้อนของข้อมูลเชิงคุณภาพ สองวิธีหลักในการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ:

• วิธีการนิรนัย

วิธีการนิรนัยเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพตามโครงสร้างที่ผู้วิจัยกําหนดไว้ล่วงหน้า ผู้วิจัยสามารถใช้คําถามเป็นแนวทางในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ วิธีการนี้ทําได้ง่ายและรวดเร็ว และสามารถใช้ได้เมื่อนักวิจัยมีความคิดที่ยุติธรรมเกี่ยวกับคําตอบที่เป็นไปได้ที่เขา/เธอจะได้รับจากกลุ่มตัวอย่าง

• วิธีการอุปนัย

ในทางตรงกันข้ามวิธีการอุปนัยไม่ได้ขึ้นอยู่กับโครงสร้างที่กําหนดไว้ล่วงหน้าหรือตั้งกฎ / กรอบพื้นฐาน เป็นแนวทางที่ใช้เวลานานและละเอียดถี่ถ้วนมากขึ้นในกระบวนการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ วิธีการอุปนัยมักใช้เมื่อนักวิจัยมีความคิดน้อยมากหรือไม่มีเลยเกี่ยวกับปรากฏการณ์การวิจัย

เรียนรู้เพิ่มเติม: การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย

5 ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ

ไม่ว่าคุณจะต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพที่รวบรวมผ่านการสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวหรือ แบบสํารวจขั้นตอนง่ายๆเหล่านี้จะช่วยให้ มั่นใจได้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลจะมีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนที่ 1: จัดเรียงข้อมูลของคุณ

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลทั้งหมดแล้วส่วนใหญ่จะไม่มีโครงสร้างและบางครั้งก็ไม่สมเหตุสมผลเมื่อดูได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้นจึงจําเป็นอย่างยิ่งที่ในฐานะนักวิจัย ก่อนอื่นคุณต้องถอดความข้อมูลที่รวบรวม

ขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณคือการจัดเรียงข้อมูลอย่างเป็นระบบ การจัดเรียงข้อมูลหมายถึงการแปลงข้อมูลทั้งหมดเป็นรูปแบบข้อความ คุณสามารถส่งออกข้อมูลลงในสเปรดชีตหรือพิมพ์ข้อมูลด้วยตนเอง หรือเลือกจากเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพที่ใช้คอมพิวเตอร์ช่วย

เรียนรู้เกี่ยวกับ: ระดับการวิเคราะห์

ขั้นตอนที่ 2: จัดระเบียบข้อมูลทั้งหมดของคุณ

หลังจากแปลงและจัดเรียงข้อมูลของคุณแล้วขั้นตอนต่อไปทันทีคือการจัดระเบียบข้อมูลของคุณ คุณอาจมีข้อมูลจํานวนมากที่ยังต้องจัดเรียงอย่างเป็นระเบียบ วิธีที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการจัดระเบียบข้อมูลคือการกลับไปที่วัตถุประสงค์การวิจัยของคุณแล้วจัดระเบียบข้อมูลตามคําถามที่ถาม

จัดเรียงวัตถุประสงค์การวิจัยของคุณในตารางเพื่อให้มองเห็นได้ชัดเจน หลีกเลี่ยงสิ่งล่อใจในการทํางานกับข้อมูลที่ไม่มีการรวบรวมกันในทุกกรณี คุณจะเสียเวลาและจะไม่ได้รับผลลัพธ์ที่แน่ชัด

ขั้นตอนที่ 3: ตั้งรหัสให้กับข้อมูลที่รวบรวม

การตั้งค่ารหัสที่เหมาะสมสําหรับข้อมูลที่รวบรวมจะนําคุณก้าวไปข้างหน้า กระบวนการเข้ารหัสเป็นหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการบีบอัดข้อมูลจํานวนมหาศาลที่รวบรวมได้ การเข้ารหัสข้อมูลหมายถึงการจัดหมวดหมู่และกําหนดคุณสมบัติและรูปแบบให้กับข้อมูลที่รวบรวม

การเข้ารหัสมีความสําคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ เนื่องจากคุณสามารถได้รับทฤษฎีจากผล การวิจัย ที่เกี่ยวข้อง หลังจากกําหนดรหัสให้กับข้อมูลของคุณแล้ว คุณสามารถสร้างรูปแบบเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลที่จะช่วยในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

ขั้นตอนที่ 4: ตรวจสอบข้อมูลเชิงคุณภาพของคุณ

การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเป็นหนึ่งในขั้นตอนสําคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพเพื่อการวิจัยที่ประสบความสําเร็จ เนื่องจากข้อมูลเป็นแก่นสารสําหรับการวิจัย การตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลไม่มีข้อบกพร่องจึงเป็นสิ่งจําเป็น โปรดทราบว่าการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงขั้นตอนเดียวในการวิเคราะห์นี้ นี่เป็นขั้นตอนที่เกิดซ้ําซึ่งต้องปฏิบัติตามตลอดกระบวนการวิจัย การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลมีสองด้าน:

• ความถูกต้องของการออกแบบหรือวิธีการวิจัยของคุณ
• ความน่าเชื่อถือคือขอบเขตที่วิธีการสร้างข้อมูลที่ถูกต้องอย่างสม่ําเสมอ

ขั้นตอนที่ 5: สรุปกระบวนการวิเคราะห์

สิ่งสําคัญคือต้องสรุปข้อมูลของคุณในที่สุดซึ่งหมายถึงการนําเสนอข้อมูลของคุณอย่างเป็นระบบรายงานที่สามารถใช้งานได้ทันที รายงานควรระบุวิธีการที่คุณใช้ในฐานะนักวิจัยเพื่อทําการศึกษาวิจัย ข้อดีและข้อเสีย และข้อจํากัดในการศึกษา ในรายงาน คุณควรระบุข้อเสนอแนะ/การอนุมานของสิ่งที่คุณค้นพบและพื้นที่ที่เกี่ยวข้องสําหรับการวิจัยในอนาคต ข่าวกรองธุรกิจเชิงปฏิบัติอาศัยการทํางานร่วมกันระหว่าง การวิเคราะห์และการรายงาน ซึ่งการวิเคราะห์จะเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า และการรายงานจะสื่อสารสิ่งที่ค้นพบเหล่านี้ไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

เรียนรู้เกี่ยวกับ: ขั้นตอนในการวิจัยเชิงคุณภาพ

ตัวอย่างข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงคุณภาพเรียกอีกอย่างว่าข้อมูลหมวดหมู่เนื่องจากข้อมูลนี้สามารถจัดกลุ่มตามหมวดหมู่ได้

ตัวอย่างเช่น นึกถึงนักเรียนคนหนึ่งอ่านย่อหน้าจากหนังสือระหว่างชั้นเรียน ครูที่ฟังการอ่านให้ข้อเสนอแนะว่าเด็กอ่านย่อหน้านั้นอย่างไร

สมมติว่าครูให้ข้อเสนอแนะตามความคล่องแคล่วน้ําเสียงการโยนคําและความชัดเจนในการออกเสียงโดยไม่ให้คะแนนเด็ก ในกรณีนี้ถือเป็นตัวอย่างของข้อมูลเชิงคุณภาพ

มันค่อนข้างง่ายที่จะเข้าใจความแตกต่างระหว่างข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ไม่รวมตัวเลขในคําจํากัดความของลักษณะ ในขณะที่ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นเรื่องเกี่ยวกับตัวเลข

• เค้กมีสีส้ม น้ําเงิน และดํา (เชิงคุณภาพ)
• ตัวเมียมีผมสีน้ําตาล ดํา บลอนด์ และแดง (เชิงคุณภาพ)

ข้อมูลเชิงปริมาณคือข้อมูลเชิงปริมาณใด ๆ ที่สามารถใช้สําหรับการคํานวณทางคณิตศาสตร์หรือการวิเคราะห์ทางสถิติ ข้อมูลรูปแบบนี้ช่วยในการตัดสินใจในชีวิตจริงโดยพิจารณาจากอนุพันธ์ทางคณิตศาสตร์ ข้อมูลเชิงปริมาณใช้เพื่อตอบคําถามเช่น มีกี่คน? บ่อยแค่ไหน? เท่าไหร่ ข้อมูลนี้สามารถตรวจสอบและตรวจสอบได้ ในการวิเคราะห์ทางสถิติการแยกความแตกต่างระหว่าง ข้อมูลหมวดหมู่และข้อมูลตัวเลข เป็นสิ่งสําคัญเนื่องจากข้อมูลหมวดหมู่เกี่ยวข้องกับหมวดหมู่หรือป้ายกํากับที่แตกต่างกันในขณะที่ข้อมูลตัวเลขประกอบด้วยปริมาณที่วัดได้

เรียนรู้เกี่ยวกับ: วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติ

เพื่อให้เข้าใจแนวคิดของข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณได้ดีขึ้น เป็นการดีที่สุดที่จะสังเกตตัวอย่างของชุดข้อมูลเฉพาะและวิธีการกําหนดชุดข้อมูล ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของข้อมูลเชิงปริมาณ

• มีเค้กสี่ชิ้นและมัฟฟินสามชิ้นเก็บไว้ในตะกร้า (เชิงปริมาณ)
• เครื่องดื่มที่มีฟองหนึ่งแก้วมี 97.5 แคลอรี่ (เชิงปริมาณ)

คุณต้องการสร้างแบบสํารวจของคุณเองหรือไม่?

QuestionPro เป็นซอฟต์แวร์สํารวจออนไลน์ที่จะช่วยคุณพัฒนาโครงการวิจัยด้วยเครื่องมือและรายงานขั้นสูง เหมาะอย่างยิ่งสําหรับการรับข้อมูลเชิงคุณภาพด้วยคําถามและตรรกะ ประเภท ต่างๆ

แก้ปัญหาการวิจัยของคุณด้วยแบบสํารวจที่สร้างได้ง่ายซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อนแบบเรียลไทม์ ใช้ประโยชน์จากตรรกะแบบชี้และคลิกแบบกําหนดเอง ประเภทคําถามขั้นสูง และการผสานรวม และสร้างแบบจําลองการวิจัยที่ซับซ้อนและครบถ้วนสําหรับตัวเลือก ผู้บริโภค และอื่นๆ

ส่งต่อการยกของหนักไปยัง QuestionPro และมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สําคัญ ทีมงานที่มีประสบการณ์ของเรานําเสนอการวิเคราะห์ที่ใช้งานง่ายเพื่อปรับปรุงประเด็นสําคัญและช่วยเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกไปสู่การปฏิบัติ ตั้งแต่การออกแบบการวิจัยไปจนถึงการเขียนสคริปต์ที่ซับซ้อน ตั้งแต่การจัดการการวิเคราะห์ไปจนถึงการรายงาน ให้ทํางานร่วมกับทีมงานมืออาชีพที่จะเป็นส่วนเสริมของแบรนด์ของคุณ

คําถามที่พบบ่อย (FAQ)