Voor een marktonderzoeker helpt het verzamelen van kwalitatieve gegevens bij het beantwoorden van vragen als: wie zijn hun klanten, welke problemen of vraagstukken hebben zij, en waar moeten zij hun aandacht op richten zodat de problemen of vraagstukken worden opgelost. Laten we erover praten.
Kwalitatieve gegevens: Definitie
Kwalitatieve gegevens worden gedefinieerd als de gegevens die benaderen en karakteriseren.
Kwalitatieve gegevens kunnen worden geobserveerd en geregistreerd. Dit gegevenstype is niet-numeriek van aard. Dit soort gegevens wordt verzameld door middel van observaties, één-op-één gesprekken, het afnemen van focusgroepenen soortgelijke methoden. Kwalitatieve gegevens in de statistiek zijn ook bekend als categoriale gegevens – gegevens die categorisch kunnen worden gerangschikt op basis van de kenmerken en eigenschappen van een ding of een verschijnsel.
Voorbeelden van kwalitatieve gegevens
Kwalitatieve gegevens worden ook wel categorische gegevens genoemd, omdat deze gegevens kunnen worden gegroepeerd in categorieën.
Denk bijvoorbeeld aan een leerling die tijdens een van de lessen een paragraaf uit een boek voorleest. Een leerkracht die naar het lezen luistert, geeft feedback over hoe het kind die alinea heeft gelezen. Als de leerkracht feedback geeft op basis van vloeiendheid, intonatie, woordkeuze, duidelijkheid in de uitspraak zonder het kind een cijfer te geven, wordt dit beschouwd als een voorbeeld van kwalitatieve gegevens.
Het verschil tussen kwalitatieve en kwantitatieve gegevens is vrij eenvoudig te begrijpen. Kwalitatieve gegevens omvatten geen getallen in de definitie van eigenschappen, terwijl kwantitatieve gegevens wel over getallen gaan.
- De taart is oranje, blauw en zwart van kleur (kwalitatief).
- Vrouwtjes hebben bruin, zwart, blond en rood haar (kwalitatief).
Kwantitatieve gegevens zijn alle kwantificeerbare informatie die kan worden gebruikt voor wiskundige berekening of statistische analyse. Deze vorm van gegevens helpt bij het nemen van reële beslissingen op basis van wiskundige afleidingen. Kwantitatieve gegevens worden gebruikt om vragen te beantwoorden als hoeveel? Hoe vaak? Hoeveel? Deze gegevens kunnen worden gevalideerd en geverifieerd.
Om het concept van kwalitatieve en kwantitatieve gegevens beter te begrijpen, is het het beste om voorbeelden te bekijken van bepaalde datasets en hoe ze kunnen worden gedefinieerd. Hieronder volgen voorbeelden van kwantitatieve gegevens.
- Er worden vier cakes en drie muffins in de mand bewaard (kwantitatief).
- Een glas frisdrank bevat 97,5 calorieën (kwantitatief).
Belang van kwalitatieve gegevens
Kwalitatieve gegevens zijn belangrijk om de specifieke frequentie van kenmerken of eigenschappen vast te stellen. Het stelt de statisticus of de onderzoekers in staat parameters te vormen waarmee grotere gegevensreeksen kunnen worden waargenomen. Het verschaft de middelen waarmee waarnemers de wereld om hen heen kunnen kwantificeren.
Kwalitatieve gegevens gaan over de emoties of percepties van mensen, en wat zij voelen. In kwantitatieve gegevens worden deze percepties en emoties gedocumenteerd. Het helpt marktonderzoekers de taal van hun consumenten te begrijpen en het probleem effectief en efficiënt aan te pakken.
Methoden voor het verzamelen van kwalitatieve gegevens – Soorten kwalitatieve gegevens
Kwalitatieve gegevensverzameling is verkennend; het gaat om diepgaande analyse en onderzoek. De verzamelmethoden zijn vooral gericht op het verkrijgen van inzichten, redeneringen en motivaties; zij gaan dus dieper in op het onderzoek. Aangezien deze gegevens niet kunnen worden gemeten, geven onderzoekers de voorkeur aan methoden of instrumenten voor gegevensverzameling die in beperkte mate gestructureerd zijn.
Dit zijn de methoden voor het verzamelen van kwalitatieve gegevens:
1. Eén-op-één interviews: Het is een van de meest gebruikte gegevensverzamelingsinstrumenten voor kwalitatief onderzoek, vooral vanwege de persoonlijke benadering. De interviewer of de onderzoeker verzamelt de gegevens rechtstreeks bij de ondervraagde op een één-op-één basis. Het interview kan informeel en ongestructureerd zijn – een gesprek. Meestal zijn het open vragen spontaan gesteld, waarbij de interviewer het verloop van het gesprek de te stellen vragen laat bepalen.
2. Focusgroepen: Dit gebeurt in een groepsdiscussie. De groep is beperkt tot 6-10 personen, en een moderator wordt aangewezen om de lopende discussie te modereren.
Afhankelijk van de gegevens die worden gesorteerd, kunnen de leden van een groep iets gemeen hebben. Zo zal een onderzoeker die een studie over hardlopers uitvoert, atleten kiezen die hardloper zijn of waren en voldoende kennis van het onderwerp hebben.
3. Registratie: Deze methode maakt gebruik van de reeds bestaande betrouwbare documenten en soortgelijke informatiebronnen als gegevensbron. Deze gegevens kunnen worden gebruikt in het nieuwe onderzoek. Het is vergelijkbaar met naar een bibliotheek gaan. Daar kan men boeken en ander referentiemateriaal doornemen om relevante gegevens te verzamelen die in het onderzoek kunnen worden gebruikt.
4. Proces van observatie: Bij deze methode van gegevensverzameling dompelt de onderzoeker zich onder in de omgeving waar zijn respondenten zich bevinden, en houdt hij de deelnemers scherp in de gaten en maakt hij aantekeningen. Dit staat bekend als het waarnemingsproces.
Naast het maken van aantekeningen kunnen ook andere documentatiemethoden worden gebruikt, zoals video- en geluidsopnamen, fotografie en soortgelijke methoden.
5. Longitudinale studies: Deze methode van gegevensverzameling wordt gedurende een langere periode herhaaldelijk uitgevoerd op dezelfde gegevensbron. Het is een observationele onderzoeksmethode die enkele jaren duurt en in sommige gevallen zelfs tientallen jaren. Deze methode van gegevensverzameling beoogt correlaties te vinden via een empirische studie van proefpersonen met gemeenschappelijke kenmerken.
6. Case studies: Bij deze methode worden gegevens verzameld door een diepgaande analyse van casestudies. De veelzijdigheid van deze methode blijkt uit de manier waarop deze methode kan worden gebruikt om zowel eenvoudige als complexe onderwerpen te analyseren. De kracht van deze methode is het oordeelkundig gebruik van een combinatie van een of meer kwalitatieve gegevensverzamelingsmethoden om conclusies te trekken.
Meer informatie: Kwalitatieve onderzoeksmethoden
Kwalitatieve gegevensanalyse
Het analyseren van uw gegevens is van vitaal belang, aangezien u tijd en geld hebt besteed aan het verzamelen ervan. Het is een essentieel proces omdat u niet wilt dat u na zoveel moeite in het duister tast. Er zijn echter geen vaste basisregels voor het analyseren van deze gegevens; het begint allemaal met het begrijpen van de twee belangrijkste benaderingen.
Twee belangrijke benaderingen van kwalitatieve gegevensanalyse
- Deductieve benadering
Bij de deductieve benadering worden kwalitatieve gegevens geanalyseerd op basis van een vooraf door de onderzoeker bepaalde structuur. Een onderzoeker kan de vragen gebruiken als leidraad voor het analyseren van de gegevens. Deze aanpak is snel en gemakkelijk en kan worden gebruikt wanneer een onderzoeker een redelijk idee heeft van de waarschijnlijke antwoorden die hij/zij zal ontvangen van de steekproef populatie.
- Inductieve benadering
De inductieve aanpak daarentegen is niet gebaseerd op een vooraf bepaalde structuur of vaste grondregels/kader. Het is een meer tijdrovende en grondige aanpak van de kwalitatieve gegevensanalyse. Een inductieve benadering wordt vaak gebruikt wanneer een onderzoeker weinig of geen idee heeft van de onderzoek fenomeen.
Meer informatie: Gegevensanalyse in onderzoek
5 stappen naar kwalitatieve gegevensanalyse
Of u nu kwalitatieve gegevens wilt analyseren die zijn verzameld via een één-op-één interview of uit een enquête deze eenvoudige stappen zorgen voor een robuuste gegevensanalyse.
Stap 1: Rangschik uw gegevens
Als je eenmaal alle gegevens hebt verzameld, zijn ze grotendeels ongestructureerd en soms onzinnig als je ze in één oogopslag bekijkt. Daarom is het essentieel dat je als onderzoeker eerst de verzamelde gegevens transcribeert. De eerste stap bij het analyseren van uw gegevens is het systematisch ordenen ervan. Het ordenen van gegevens betekent het omzetten van alle gegevens in een tekstformaat. U kunt de gegevens exporteren naar een spreadsheet, de gegevens handmatig invoeren of kiezen uit een van de hulpmiddelen voor computerondersteunde kwalitatieve gegevensanalyse.
Stap 2: Organiseer al uw gegevens
Na het transformeren en ordenen van uw gegevens is de onmiddellijke volgende stap het organiseren van uw gegevens. U mag hebben een grote hoeveelheid informatie die nog geordend moet worden. Een van de beste manieren om de gegevens te ordenen is door terug te gaan naar uw onderzoeksdoelstellingen en vervolgens de gegevens te ordenen op basis van de gestelde vragen. Rangschik uw onderzoeksdoel in een tabel zodat het visueel duidelijk is. Vermijd tot elke prijs de verleiding om met ongeorganiseerde gegevens te werken. U zult tijd verliezen en geen afdoende resultaten krijgen.
Stap 3: Zet een code op de verzamelde gegevens
Door de juiste codes in te stellen voor de verzamelde gegevens bent u een stap verder. Codering is een van de beste manieren om een enorme hoeveelheid verzamelde informatie te comprimeren. Codering van kwalitatieve gegevens betekent het categoriseren en toekennen van eigenschappen en patronen aan de verzamelde gegevens.
Codering is belangrijk bij deze gegevensanalyse, omdat u theorieën kunt afleiden uit relevant onderzoek findicaties. Nadat u codes aan uw gegevens hebt toegekend, kunt u beginnen voort te bouwen op de patronen om een diepgaand inzicht in de gegevens te krijgen dat zal helpen bij het nemen van weloverwogen beslissingen.
Stap 4: Valideer uw gegevens
Het valideren van gegevens is een van de cruciale stappen van kwalitatieve gegevensanalyse voor succesvol onderzoek. Aangezien gegevens essentieel zijn voor onderzoek, is het absoluut noodzakelijk ervoor te zorgen dat de gegevens geen gebreken vertonen. Merk op dat de validering van de gegevens niet slechts één stap is in deze analyse; dit is een terugkerende stap die gedurende het hele onderzoeksproces moet worden gevolgd. Het valideren van gegevens heeft twee kanten:
- Nauwkeurigheid van uw onderzoeksopzet of methoden.
- Betrouwbaarheid: de mate waarin de methoden consistent nauwkeurige gegevens opleveren.
Stap 5: Afsluiting van het analyseproces
Het is belangrijk om uiteindelijk uw gegevens af te ronden, wat betekent dat u uw gegevens systematisch presenteert, een rapport dat gemakkelijk kan worden gebruikt. Het verslag moet vermelden welke methode u als onderzoeker hebt gebruikt om de onderzoeken uit te voeren, de positieve en negatieve punten en de beperkingen van het onderzoek. In het verslag moet u ook de suggesties/conclusies van uw bevindingen vermelden en eventuele gerelateerde gebieden voor toekomstig onderzoek.
Voordelen
1. Het helpt bij een diepgaande analyse: De verzamelde gegevens bieden de onderzoekers een gedetailleerde analyse, zoals een thematische analyse van onderwerpen. Bij het verzamelen ervan peilen de onderzoekers de deelnemers en kunnen ze veel informatie verzamelen door de juiste vragen te stellen. De verzamelde gegevens worden gebruikt om een reeks vragen en antwoorden te concluderen.
2. Begrijpen wat klanten denken: De gegevens helpen marktonderzoekers de mentaliteit van hun klanten te begrijpen. Het gebruik van kwalitatieve gegevens geeft bedrijven inzicht in waarom een klant een product heeft gekocht. Inzicht in klantentaal helpt marktonderzoek om de verzamelde gegevens systematischer af te leiden.
3. Rijke gegevens: De verzamelde gegevens kunnen ook worden gebruikt voor toekomstig onderzoek. Aangezien de vragen die worden gesteld om kwalitatieve gegevens te verzamelen open vragenzijn respondenten vrij om hun mening te geven, wat tot meer informatie leidt.
Nadelen
1. Tijdrovend: Omdat het verzamelen van deze gegevens tijdrovender is, studeren er minder mensen dan bij het verzamelen van kwantitatieve gegevens. Tenzij tijd en budget het toelaten, is een kleinere steekproef opgenomen.
2. Niet gemakkelijk te generaliseren: Aangezien er minder mensen worden bestudeerd, is het moeilijk om de resultaten van die populatie te generaliseren.
3. Afhankelijk van de vaardigheden van de onderzoeker: Dit type gegevens wordt verzameld door middel van één-op-één interviews, observaties, focusgroepen, enz. het is afhankelijk van de vaardigheden en ervaring van de onderzoeker om informatie van de steekproef te verzamelen.
Het zijn typisch beschrijvende gegevens die moeilijker te analyseren zijn dan kwantitatieve gegevens. Nu moet u beslissen wat de beste optie is voor uw onderzoeksproject; vergeet niet dat we voor het verkrijgen en analyseren van de kwalitatieve gegevens iets meer tijd nodig hebben, dus u moet er in uw planning rekening mee houden.
Wilt u uw eigen enquête maken?
QuestionPro is een online enquêtesoftware waarmee u uw onderzoeksprojecten kunt ontwikkelen met geavanceerde tools en rapporten. Het is perfect voor het verkrijgen van kwalitatieve gegevens dankzij de verschillende soorten vragen en logica.
Los uw onderzoeksuitdagingen op met eenvoudig te maken enquêtes die complexe, real-time inzichten opleveren. Maak gebruik van aangepaste point-and-click-logica, geavanceerde vraagtypes en integraties en creëer volwassen, complexe onderzoeksmodellen voor keuzegebaseerde, consumenten- en meer.
Geef het zware werk door aan QuestionPro en concentreer je op wat belangrijk is. Onze ervaren teams leveren intuïtieve analyses om kritieke conclusies te verbeteren en helpen inzicht om te zetten in actie. Van onderzoeksontwerp tot complexe scripting, van analysebeheer tot rapportage, werk met een team van professionals dat een verlengstuk van uw merk zal zijn.
