{"id":776154,"date":"2018-04-19T06:24:26","date_gmt":"2018-04-19T06:24:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/kvalitativa-data-definition-typer-analys-och-exempel\/"},"modified":"2023-01-27T13:17:01","modified_gmt":"2023-01-27T13:17:01","slug":"kvalitativa-data-definition-typer-analys-och-exempel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/sv\/kvalitativa-data-definition-typer-analys-och-exempel\/","title":{"rendered":"Kvalitativa data – definition, typer, analys och exempel"},"content":{"rendered":"\n
F\u00f6r en marknadsunders\u00f6kare hj\u00e4lper insamling av kvalitativa data till att besvara fr\u00e5gor som vilka kunderna \u00e4r<\/em>, vilka fr\u00e5gor eller problem de st\u00e5r inf\u00f6r<\/em> och var de m\u00e5ste fokusera sin uppm\u00e4rksamhet f\u00f6r att l\u00f6sa problemen eller fr\u00e5gorna<\/em>. L\u00e5t oss prata om det.<\/span><\/p>\n\n Inneh\u00e5llsindex<\/p>\n Kvalitativa data definieras som data som approximerar och karakt\u00e4riserar.<\/span><\/p>\n\n Kvalitativa data kan observeras och registreras. Denna datatyp \u00e4r inte numerisk till sin natur. Denna typ av uppgifter samlas in genom metoder som observationer, enskilda intervjuer, genomf\u00f6rande av <\/span>fokusgrupper<\/span><\/a>och liknande metoder. Kvalitativa data inom statistiken kallas ocks\u00e5 kategoriska data – data som kan ordnas kategoriskt utifr\u00e5n attribut och egenskaper hos en sak eller ett fenomen.<\/span><\/p>\n\n Kvalitativa data kallas ocks\u00e5 kategoriska data eftersom dessa data kan grupperas i kategorier. <\/span><\/p>\n\n T\u00e4nk till exempel p\u00e5 en elev som l\u00e4ser ett stycke ur en bok under en lektion. En l\u00e4rare som lyssnar p\u00e5 l\u00e4sningen ger feedback om hur barnet l\u00e4ste stycket. Om l\u00e4raren ger \u00e5terkoppling p\u00e5 grundval av flyt, intonation, ordval, tydlighet i uttalet utan att ge barnet ett betyg anses detta vara ett exempel p\u00e5 kvalitativ data. <\/span><\/p>\n\n Det \u00e4r ganska l\u00e4tt att f\u00f6rst\u00e5 skillnaden mellan kvalitativa och kvantitativa uppgifter. Kvalitativa data inneh\u00e5ller inga siffror i definitionen av egenskaper, medan kvantitativa data handlar om siffror.<\/span><\/p>\n\n Kvantitativa uppgifter \u00e4r all kvantifierbar information som kan anv\u00e4ndas f\u00f6r matematisk ber\u00e4kning eller statistisk analys. Denna form av data hj\u00e4lper till att fatta verkliga beslut baserade p\u00e5 matematiska h\u00e4rledningar. Kvantitativa uppgifter anv\u00e4nds f\u00f6r att besvara fr\u00e5gor som hur m\u00e5nga? Hur ofta? Hur mycket? Dessa uppgifter kan valideras och verifieras.<\/p>\n\n F\u00f6r att b\u00e4ttre f\u00f6rst\u00e5 begreppet kvalitativa och kvantitativa data \u00e4r det b\u00e4st att observera exempel p\u00e5 s\u00e4rskilda dataset och hur de kan definieras. F\u00f6ljande \u00e4r exempel p\u00e5 kvantitativa uppgifter<\/a>.<\/span><\/p>\n\n Kvalitativa uppgifter \u00e4r viktiga f\u00f6r att fastst\u00e4lla den s\u00e4rskilda frekvensen av egenskaper eller k\u00e4nnetecken. Det g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r statistikern eller forskaren att skapa parametrar genom vilka st\u00f6rre datam\u00e4ngder kan observeras. Den ger observat\u00f6rerna m\u00f6jlighet att kvantifiera v\u00e4rlden omkring dem.<\/span><\/p>\n\n Kvalitativa data handlar om m\u00e4nniskors k\u00e4nslor eller uppfattningar<\/strong> och vad de k\u00e4nner. I kvantitativa data dokumenteras dessa uppfattningar och k\u00e4nslor. Den hj\u00e4lper marknadsforskare att f\u00f6rst\u00e5 konsumenternas spr\u00e5k och hantera problemet p\u00e5 ett effektivt s\u00e4tt.<\/span><\/p>\n\n Kvalitativ datainsamling \u00e4r utforskande och inneb\u00e4r djupg\u00e5ende analys och forskning. Dess insamlingsmetoder \u00e4r fr\u00e4mst inriktade p\u00e5 att f\u00e5 insikter, resonemang och motiveringar, vilket inneb\u00e4r att de g\u00e5r djupare in i forskningen<\/a>. Eftersom dessa uppgifter inte kan m\u00e4tas f\u00f6redrar forskarna metoder eller verktyg f\u00f6r datainsamling<\/a> som \u00e4r strukturerade i begr\u00e4nsad utstr\u00e4ckning.<\/span><\/p>\n\n H\u00e4r \u00e4r de kvalitativa metoderna f\u00f6r insamling av data<\/a>:<\/span><\/p>\n 1. En-till-en-intervjuer: <\/b>Det \u00e4r ett av de vanligaste instrumenten f\u00f6r datainsamling inom kvalitativ forskning, fr\u00e4mst p\u00e5 grund av dess personliga tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt. Intervjuaren eller forskaren samlar in uppgifter direkt fr\u00e5n den intervjuade p\u00e5 en enskild basis. Intervjun kan vara informell och ostrukturerad, dvs. samtalsbaserad. Oftast \u00e4r det <\/span>\n \u00f6ppna fr\u00e5gor<\/span>\n<\/a> spontant<\/span>, och intervjuaren l\u00e5ter intervjuns fl\u00f6de diktera vilka fr\u00e5gor som ska st\u00e4llas.<\/p>\n\n 2. Fokusgrupper: <\/b>Detta g\u00f6rs i en gruppdiskussion. Gruppen \u00e4r begr\u00e4nsad till 6-10 personer och en moderator har utsetts f\u00f6r att leda den p\u00e5g\u00e5ende diskussionen.<\/p>\n\n Beroende p\u00e5 vilka uppgifter som sorteras kan medlemmarna i en grupp ha n\u00e5got gemensamt. Till exempel kommer en forskare som genomf\u00f6r en studie om friidrottare att v\u00e4lja idrottare som \u00e4r friidrottare eller har varit friidrottare och som har tillr\u00e4ckliga kunskaper om \u00e4mnet.<\/span><\/p>\n\n 3. Registrering: <\/b>Denna metod utnyttjar redan existerande tillf\u00f6rlitliga dokument och liknande informationsk\u00e4llor som datak\u00e4lla. Dessa uppgifter kan anv\u00e4ndas i den nya forskningen. Det \u00e4r som att g\u00e5 till ett bibliotek. D\u00e4r kan man g\u00e5 igenom b\u00f6cker och annat referensmaterial f\u00f6r att samla in relevanta uppgifter som kan anv\u00e4ndas i forskningen.<\/p>\n\n 4. Observationsprocessen: <\/b>I denna datainsamlingsmetod f\u00f6rdjupar sig forskaren i den milj\u00f6 d\u00e4r hans respondenter befinner sig och h\u00e5ller ett vaksamt \u00f6ga p\u00e5 deltagarna och antecknar. Detta kallas observationsprocessen.<\/p>\n\n F\u00f6rutom anteckningar kan andra dokumentationsmetoder anv\u00e4ndas, t.ex. video- och ljudinspelning, fotografering och liknande metoder.<\/span><\/p>\n\n 5. L\u00e5ngtidsstudier<\/a>: <\/b>Denna datainsamlingsmetod utf\u00f6rs p\u00e5 samma datak\u00e4lla upprepade g\u00e5nger under en l\u00e4ngre period. Det \u00e4r en observationsforskning som p\u00e5g\u00e5r under n\u00e5gra \u00e5r 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.<\/p>\n\n 6. Fallstudier: <\/b>I denna metod samlas data in genom en djupg\u00e5ende analys av fallstudier<\/a>. Metodens m\u00e5ngsidighet visas genom att den kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att analysera b\u00e5de enkla och komplexa \u00e4mnen. Styrkan i denna metod \u00e4r hur klokt den anv\u00e4nder en kombination av en eller flera kvalitativa datainsamlingsmetoder f\u00f6r att dra slutsatser.<\/p>\n\n L\u00e4s mer: <\/span>\n Kvalitativa forskningsmetoder<\/span>\n<\/a><\/p>\n\n Det \u00e4r viktigt att analysera dina data, eftersom du har lagt ner tid och pengar p\u00e5 att samla in dem. Det \u00e4r en viktig process eftersom du inte vill hamna i m\u00f6rker efter att ha lagt ner s\u00e5 mycket arbete. Det finns dock inga fastst\u00e4llda grundregler f\u00f6r att analysera dessa uppgifter, utan allt b\u00f6rjar med att man f\u00f6rst\u00e5r de tv\u00e5 huvudsakliga tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tten. <\/span><\/p>\n\n Den deduktiva metoden inneb\u00e4r att kvalitativa data analyseras utifr\u00e5n en struktur som forskaren har best\u00e4mt i f\u00f6rv\u00e4g. Forskaren kan anv\u00e4nda fr\u00e5gorna som en v\u00e4gledning f\u00f6r att analysera data. Detta tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt \u00e4r snabbt och enkelt och kan anv\u00e4ndas n\u00e4r forskaren har en ganska god uppfattning om de sannolika svaren som han\/hon kommer att f\u00e5 fr\u00e5n<\/span> \n exempel<\/span>\n<\/a> population.<\/span><\/p>\n\n Det induktiva tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4ttet bygger d\u00e4remot inte p\u00e5 en f\u00f6rutbest\u00e4md struktur eller fastst\u00e4llda grundregler\/ramar. Det \u00e4r en mer tidskr\u00e4vande och grundlig metod f\u00f6r kvalitativ dataanalys. Ett induktivt tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt anv\u00e4nds ofta n\u00e4r forskaren har v\u00e4ldigt lite eller ingen aning om vad som \u00e4r <\/span>forskning<\/span> fenomen. <\/span> <\/p>\n\n L\u00e4s mer: Dataanalys inom forskningen<\/a><\/p>\n\n Oavsett om du vill analysera kvalitativa data som samlats in genom en enskild intervju eller fr\u00e5n en <\/span>\n unders\u00f6kning<\/span>\n<\/a>s\u00e5 s\u00e4kerst\u00e4ller dessa enkla steg en stabil dataanalys<\/a>. <\/span> <\/p>\n\n Steg 1: Ordna dina uppgifter<\/b><\/p>\n\n N\u00e4r du v\u00e4l har samlat in alla data \u00e4r de till stor del ostrukturerade och ibland meningsl\u00f6sa vid en \u00f6verblick. D\u00e4rf\u00f6r \u00e4r det viktigt att du som forskare f\u00f6rst transkriberar de insamlade uppgifterna. Det f\u00f6rsta steget i analysen av dina data \u00e4r att ordna dem systematiskt. Att ordna data inneb\u00e4r att omvandla alla data till ett textformat. Du kan antingen exportera data till ett kalkylblad eller skriva in data manuellt eller v\u00e4lja n\u00e5got av de datorst\u00f6dda verktygen f\u00f6r kvalitativ dataanalys. <\/span><\/p>\n\n Steg 2: Organisera alla dina data <\/b><\/p>\n\n N\u00e4r du har omvandlat och ordnat dina data \u00e4r n\u00e4sta steg att organisera dem. Du kan<\/span> har en stor m\u00e4ngd information som fortfarande m\u00e5ste ordnas p\u00e5 ett ordnat s\u00e4tt. Ett av de b\u00e4sta s\u00e4tten att organisera data \u00e4r att g\u00e5 tillbaka till dina forskningsm\u00e5l och sedan organisera data utifr\u00e5n de fr\u00e5gor som st\u00e4llts. Ordna ditt forskningsm\u00e5l i en tabell s\u00e5 att det blir tydligt. Undvik till varje pris frestelsen att arbeta med oorganiserade data. Det slutar med att du sl\u00f6sar bort tid, och du f\u00e5r <\/span> inga avg\u00f6rande resultat. <\/p>\n\n Steg 3: Ange en kod f\u00f6r de insamlade uppgifterna <\/b><\/p>\n\n Genom att skapa korrekta koder f\u00f6r de insamlade uppgifterna tar du ett steg fram\u00e5t. Kodning \u00e4r ett av de b\u00e4sta s\u00e4tten att komprimera en enorm m\u00e4ngd insamlad information. Kodning av kvalitativa data inneb\u00e4r att kategorisera och tilldela de insamlade uppgifterna egenskaper och m\u00f6nster.<\/span><\/p>\n\n Kodning \u00e4r viktigt i denna dataanalys, eftersom du kan h\u00e4rleda teorier fr\u00e5n relevanta <\/span>\n forskning<\/span>\n<\/a> fningar. N\u00e4r du har tilldelat dina data koder kan du b\u00f6rja bygga vidare p\u00e5 m\u00f6nstren f\u00f6r att f\u00e5 en djupare insikt i data som hj\u00e4lper dig att fatta v\u00e4lgrundade beslut. <\/span><\/p>\n\n Steg 4: Validera dina uppgifter <\/b><\/p>\n\n Validering av data \u00e4r ett av de viktigaste stegen i den kvalitativa dataanalysen f\u00f6r en framg\u00e5ngsrik forskning. Eftersom data \u00e4r avg\u00f6rande f\u00f6r forskning \u00e4r det viktigt att se till att data inte \u00e4r felaktiga. Observera att datavalidering inte bara \u00e4r ett steg i denna analys, utan ett \u00e5terkommande steg som m\u00e5ste f\u00f6ljas under hela forskningsprocessen. Det finns tv\u00e5 sidor av validering av uppgifter: <\/span><\/p>\n\n Steg 5: Avslutande av analysprocessen<\/b><\/p>\n\n Det \u00e4r viktigt att slutligen sammanst\u00e4lla uppgifterna, vilket inneb\u00e4r att man systematiskt presenterar dem i en rapport som kan anv\u00e4ndas. I rapporten ska det anges vilken metod du som forskare anv\u00e4nde f\u00f6r att genomf\u00f6ra forskningsstudierna, vilka positiva och negativa resultat som uppn\u00e5ddes och vilka begr\u00e4nsningar som fanns i studien. I rapporten ska du ocks\u00e5 ange f\u00f6rslagen\/slutsatserna av dina resultat och eventuella relaterade omr\u00e5den f\u00f6r framtida forskning.<\/p>\n\n 1. Det hj\u00e4lper till att g\u00f6ra en djupg\u00e5ende analys:<\/strong> De insamlade uppgifterna ger forskarna en detaljerad analys, t<\/a>.ex. en tematisk analys<\/a> av \u00e4mnen. N\u00e4r forskarna samlar in den tenderar de att unders\u00f6ka deltagarna och kan samla in mycket information genom att st\u00e4lla r\u00e4tt sorts fr\u00e5gor. De insamlade uppgifterna anv\u00e4nds f\u00f6r att dra slutsatser av en rad fr\u00e5gor och svar.<\/p>\n\n 2. F\u00f6rst\u00e5 vad kunderna tycker: <\/b>Uppgifterna hj\u00e4lper marknadsforskare att f\u00f6rst\u00e5 kundernas inst\u00e4llning. Anv\u00e4ndningen av kvalitativa data ger f\u00f6retag en inblick i varf\u00f6r en kund k\u00f6pte en produkt. Att f\u00f6rst\u00e5 kundernas spr\u00e5k hj\u00e4lper marknadsunders\u00f6kningar<\/a> att mer systematiskt dra slutsatser av de insamlade uppgifterna.<\/p>\n\n 3. Rikliga data:<\/b> Insamlade uppgifter kan ocks\u00e5 anv\u00e4ndas f\u00f6r framtida forskning. Eftersom de fr\u00e5gor som st\u00e4lls f\u00f6r att samla in kvalitativa uppgifter \u00e4r <\/span>\u00f6ppna fr\u00e5gor<\/span>kan respondenterna fritt uttrycka sina \u00e5sikter, vilket leder till mer information.<\/span><\/p>\n\n 1. Tidskr\u00e4vande<\/strong>: <\/b>Eftersom det \u00e4r mer tidskr\u00e4vande att samla in dessa uppgifter \u00e4r det f\u00e4rre som studerar dem \u00e4n att samla in kvantitativa uppgifter. Om inte tid och budget till\u00e5ter det, ing\u00e5r ett mindre urval.<\/p>\n\n 2. Inte l\u00e4tt att generalisera: <\/b>Eftersom f\u00e4rre personer studeras \u00e4r det sv\u00e5rt att generalisera resultaten f\u00f6r den populationen.<\/p>\n\n\n
Kvalitativa data: Definition<\/strong><\/a><\/h2>\n\n
Exempel p\u00e5 kvalitativa data<\/strong><\/a><\/h3>\n\n
\n
\n
Vikten av kvalitativa uppgifter<\/strong><\/a><\/h3>\n\n
Metoder f\u00f6r insamling av kvalitativa data – typer av kvalitativa data<\/strong><\/a><\/h3>\n\n
<\/figure><\/div>\n
Analys av kvalitativa data<\/strong><\/a><\/h3>\n\n
Tv\u00e5 huvudsakliga metoder f\u00f6r kvalitativ dataanalys<\/b><\/h4>\n\n
\n
\n
5 steg f\u00f6r kvalitativ dataanalys<\/strong><\/a><\/h3>\n\n
\n
F\u00f6rdelar<\/strong><\/a><\/h3>\n\n
Nackdelar<\/strong><\/a><\/h3>\n\n