Nitel Veri: Tanım
Niteliksel veri, yaklaşan ve karakterize eden veri olarak tanımlanır.
Nitel veriler gözlemlenebilir ve kaydedilebilir. Bu veri türü doğası gereği sayısal değildir. Bu tür veriler gözlemler, birebir görüşmeler, anketler ve diğer yöntemlerle toplanır. odak gruplarıve benzeri yöntemler. İstatistikteki nitel veriler kategorik veriler olarak da bilinir – bir şeyin veya bir olgunun niteliklerine ve özelliklerine dayalı olarak kategorik olarak düzenlenebilen veriler.
Nitel Veri Örnekleri
Nitel veriler kategorilere göre gruplandırılabildiği için kategorik veriler olarak da adlandırılır.
Örneğin, bir öğrencinin sınıf oturumlarından birinde bir kitaptan bir paragraf okuduğunu düşünün. Okumayı dinleyen bir öğretmen, çocuğun o paragrafı nasıl okuduğuna dair geri bildirim verir. Öğretmen çocuğa not vermeden akıcılık, tonlama, kelime atma, telaffuzdaki netliğe dayalı geri bildirim veriyorsa, bu nitel veriye örnek olarak kabul edilir.
Nitel ve nicel veriler arasındaki farkı anlamak oldukça kolaydır. Nitel veriler, özelliklerin tanımında sayılara yer vermezken, nicel veriler tamamen sayılarla ilgilidir.
- Pasta turuncu, mavi ve siyah renktedir (kalitatif).
- Dişilerin kahverengi, siyah, sarı ve kızıl saçları vardır (niteliksel).
Nicel veriler, matematiksel hesaplama veya istatistiksel analiz için kullanılabilen herhangi bir ölçülebilir bilgidir. Bu tür veriler, matematiksel çıkarımlara dayalı gerçek hayat kararlarının alınmasına yardımcı olur. Nicel veriler kaç kişi gibi soruları yanıtlamak için kullanılır. Ne sıklıkla? Ne kadar? Bu veriler doğrulanabilir ve onaylanabilir.
Nitel ve nicel veri kavramını daha iyi anlamak için, belirli veri kümelerinin örneklerini ve bunların nasıl tanımlanabileceğini gözlemlemek en iyisidir. Aşağıda nicel verilere örnekler verilmiştir.
- Sepette dört kek ve üç muffin bulunmaktadır (kantitatif).
- Bir bardak gazlı içecek 97,5 kaloridir (nicel).
Nitel Verilerin Önemi
Niteliksel veriler, özelliklerin veya karakteristiklerin belirli bir sıklığının belirlenmesinde önemlidir. İstatistikçinin veya araştırmacıların daha büyük veri setlerinin gözlemlenebileceği parametreler oluşturmasına olanak tanır. Nitel veriler, gözlemcilerin çevrelerindeki dünyayı ölçebilmeleri için gerekli araçları sağlar.
Bir pazar araştırmacısı için nitel verilerin toplanması, müşterilerinin kim olduğu, hangi sorun veya sorunlarla karşı karşıya oldukları ve sorunların veya sorunların çözülmesi için dikkatlerini nereye odaklamaları gerektiği gibi soruların yanıtlanmasına yardımcı olur.
Nitel veriler, insanların duyguları veya algıları, ne hissettikleri ile ilgilidir. Nicel verilerde bu algılar ve duygular belgelenir. Pazar araştırmacılarının tüketicilerinin konuştuğu dili anlamalarına ve sorunla etkili ve verimli bir şekilde başa çıkmalarına yardımcı olur.
Nitel Veri Toplama Yöntemleri – Nitel Veri Türleri
Nitel veri toplama keşifseldir; derinlemesine analiz ve araştırmayı içerir. Nitel veri toplama yöntemleri temel olarak içgörü, muhakeme ve motivasyon kazanmaya odaklanır; bu nedenle araştırma açısından daha derine iner. Nitel veriler ölçülemediği için, araştırmacılar sınırlı ölçüde yapılandırılmış yöntemleri veya veri toplama araçlarını tercih etmektedir.
İşte nitel veri toplama yöntemleri:
1. Bire Bir Görüşmeler: Nitel araştırma için en yaygın kullanılan veri toplama araçlarından biridir, bunun başlıca nedeni kişisel yaklaşımdır. Görüşmeci veya araştırmacı verileri doğrudan görüşülen kişiden bire bir olarak toplar. Mülakat gayri resmi ve yapılandırılmamış – sohbet şeklinde olabilir. Çoğunlukla
açık uçlu sorular
spontane bir şekilde sorulur ve görüşmeci sorulacak soruları görüşmenin akışına bırakır.
2. Odak grupları: Bu, bir grup tartışması ortamında yapılır. Grup 6-10 kişi ile sınırlıdır ve devam eden tartışmayı yönetmek için bir moderatör atanır.
Sıralanan verilere bağlı olarak, bir grubun üyelerinin ortak bir yönü olabilir. Örneğin, pist koşucuları üzerine bir çalışma yürüten bir araştırmacı, pist koşucusu olan veya daha önce pist koşucusu olan ve konu hakkında yeterli bilgiye sahip sporcuları seçecektir.
3. Kayıt tutma: Bu yöntem, veri kaynağı olarak halihazırda mevcut olan güvenilir belgeleri ve benzer bilgi kaynaklarını kullanır. Bu veriler yeni araştırmada kullanılabilir. Bir kütüphaneye gitmeye benzer. Burada, araştırmada kullanılabilecek ilgili verileri toplamak için kitaplar ve diğer referans materyalleri incelenebilir.
4. Gözlem süreci: Bu nitel veri toplama yönteminde, araştırmacı kendini katılımcılarının bulunduğu ortama bırakır, katılımcıları dikkatle izler ve notlar alır. Bu, gözlem süreci olarak bilinir.
Not almanın yanı sıra, video ve ses kaydı, fotoğraf ve benzeri yöntemler gibi diğer belgeleme yöntemleri de kullanılabilir.
5. Boylamsal çalışmalar: Bu veri toplama yöntemi, aynı veri kaynağı üzerinde uzun bir süre boyunca tekrar tekrar gerçekleştirilir. Birkaç yıl boyunca devam eden ve bazı durumlarda on yıllar boyunca bile sürebilen gözlemsel bir araştırma yöntemidir. Bu veri toplama yöntemi, ortak özelliklere sahip denekler üzerinde ampirik bir çalışma yaparak korelasyonlar bulmayı amaçlamaktadır.
6. Vaka çalışmaları: Bu yöntemde veriler, vaka çalışmalarının derinlemesine analizi ile toplanır. Bu yöntemin çok yönlülüğü, bu yöntemin hem basit hem de karmaşık konuları analiz etmek için nasıl kullanılabileceği ile gösterilmiştir. Bu yöntemin gücü, çıkarımlarda bulunmak için bir veya daha fazla nitel veri toplama yöntemini bir arada kullanmasıdır.
Daha fazla bilgi edinin:
Nitel Araştırma Yöntemleri
Nitel Veri Analizi
Toplamak için zaman ve para harcadığınız verilerinizi analiz etmek hayati önem taşır. Bu çok önemli bir süreçtir çünkü bu kadar çaba sarf ettikten sonra bile kendinizi karanlıkta bulmak istemezsiniz. Bununla birlikte, nitel verileri analiz etmek için belirlenmiş temel kurallar yoktur; her şey nitel verilere yönelik iki ana yaklaşımı anlamakla başlar.
Nitel Veri Analizinde İki Ana Yaklaşım
- Tümdengelim Yaklaşımı
Tümdengelim yaklaşımı, nitel verilerin araştırmacı tarafından önceden belirlenmiş bir yapıya dayalı olarak analiz edilmesini içerir. Araştırmacı, soruları verileri analiz etmek için bir rehber olarak kullanabilir. Bu yaklaşım hızlı ve kolaydır ve bir araştırmacının anketörlerden alacağı muhtemel yanıtlar hakkında makul bir fikri olduğunda kullanılabilir.
örnek
nüfus.
- Tümevarımsal Yaklaşım
Tümevarım yaklaşımı ise önceden belirlenmiş bir yapıya veya belirlenmiş temel kurallara/çerçeveye dayanmaz. Nitel veri analizi için daha zaman alıcı ve kapsamlı bir yaklaşımdır. Tümevarım yaklaşımı genellikle bir araştırmacının araştırma konusu hakkında çok az fikri olduğu ya da hiç fikri olmadığı durumlarda kullanılır. araştırma fenomen.
Daha fazla bilgi edinin: Araştırmada veri analizi
5 Adımda Nitel Veri Analizi
İster bire bir görüşme yoluyla toplanan nitel verileri, isterse bir anketten elde edilen nitel verileri analiz etmek istiyor olun
anket
Bu basit adımlar, sağlam bir veri analizi yapılmasını sağlayacaktır.
Adım 1: Verilerinizi Düzenleyin
Tüm verileri topladıktan sonra, bu veriler büyük ölçüde yapılandırılmamıştır ve bazen bir bakışta hiçbir anlam ifade etmez. Bu nedenle, bir araştırmacı olarak öncelikle toplanan verileri yazıya dökmeniz gerekir. Verilerinizi analiz etmenin ilk adımı, onları sistematik bir şekilde düzenlemektir. Verilerin düzenlenmesi, tüm verilerin bir metin formatına dönüştürülmesi anlamına gelir. Verileri bir elektronik tabloya aktarabilir veya verileri manuel olarak yazabilir ya da bilgisayar destekli nitel veri analizi araçlarından herhangi birini seçebilirsiniz.
Adım 2: Tüm Verilerinizi Düzenleyin
Verilerinizi dönüştürdükten ve düzenledikten sonra, hemen bir sonraki adım verilerinizi düzenlemektir. Büyük olasılıkla hala düzenli bir şekilde düzenlenmesi gereken büyük miktarda bilgiye sahipsiniz. Verileri düzenlemenin en iyi yollarından biri, araştırma hedeflerinize geri dönmek ve ardından verileri sorulan sorulara göre düzenlemektir. Araştırma hedefinizi görsel olarak net görünecek şekilde bir tablo halinde düzenleyin. Her ne pahasına olursa olsun, organize edilmemiş verilerle çalışmanın cazibesinden kaçının. Zaman kaybetmiş olursunuz ve kesin bir sonuç elde edemezsiniz.
Adım 3: Toplanan Verilere Bir Kod Ayarlayın
Toplanan veriler için uygun kodlar oluşturmak sizi bir adım öne taşır. Kodlama, toplanan muazzam miktarda bilgiyi sıkıştırmanın en iyi yollarından biridir. Nitel verilerin kodlanması, basitçe, toplanan verilerin kategorize edilmesi ve bunlara özellik ve örüntüler atanması anlamına gelmektedir.
Kodlama, nitel veri analizinde önemli bir adımdır, çünkü ilgili verilerden teoriler türetebilirsiniz.
araştırma
findings. Verilerinize kodlar atadıktan sonra, bilinçli kararlar almanıza yardımcı olacak veriler hakkında derinlemesine bilgi edinmek için kalıpları geliştirmeye başlayabilirsiniz.
Adım 4: Verilerinizi Doğrulayın
Verilerin doğrulanması, başarılı bir araştırma için nitel veri analizinin en önemli adımlarından biridir. Veriler araştırma için çok önemli olduğundan, verilerin kusurlu olmadığından emin olmak zorunludur. Lütfen veri doğrulamanın nitel veri analizinde sadece bir adım olmadığını, bunun araştırma süreci boyunca takip edilmesi gereken yinelenen bir adım olduğunu unutmayın. Verileri doğrulamanın iki yönü vardır:
- Araştırma tasarımınızın veya yönteminizin doğruluğu.
- Güvenilirlik, yöntemlerin tutarlı bir şekilde doğru veri üretme derecesidir.
Adım 5: Analiz Sürecinin Sonuçlandırılması
Son olarak verilerinizi sonuçlandırmanız önemlidir; bu da verilerinizi sistematik olarak sunmanız, kolayca kullanılabilecek bir rapor haline getirmeniz anlamına gelir. Rapor, bir araştırmacı olarak araştırma çalışmalarını yürütmek için kullandığınız yöntemi, olumlu ve olumsuz yönleri ve çalışma sınırlamalarını belirtmelidir. Raporda, bulgularınızın önerilerini/çıkarımlarını ve gelecekteki araştırmalar için ilgili alanları da belirtmelisiniz.
Nitel Verilerin Avantajları
1. Derinlemesine analize yardımcı olur: Toplanan nitel veriler, araştırmacılara konuların tematik analizi gibi detaylı bir analiz imkanı sağlar. Nitel veri toplarken, araştırmacılar katılımcıları inceleme eğilimindedir ve doğru türde sorular sorarak geniş bilgi toplayabilirler. Bir dizi soru ve cevaptan elde edilen veriler, bir sonuca varmak için kullanılır.
2. Müşterilerin ne düşündüğünü anlayın: Nitel veriler, pazar araştırmacılarının müşterilerinin zihniyetini anlamalarına yardımcı olur. Nitel verilerin kullanımı, işletmelere bir müşterinin bir ürünü neden satın aldığına dair bir fikir verir. Müşteri dilini anlamak, pazar araştırmasının toplanan verilerden daha sistematik bir şekilde sonuç çıkarmasına yardımcı olur.
3. Zengin veri: Toplanan veriler gelecekte de araştırma yapmak için kullanılabilir. Nitel veri toplamak için sorulan sorular aşağıdaki gibi olduğundan açık uçlu sorularKatılımcılar görüşlerini ifade etmekte özgürdür ve bu da daha fazla bilgi elde edilmesini sağlar.
Nitel Verilerin Dezavantajları
1. Zaman alıcıdır: Nitel veri toplamak daha fazla zaman aldığından, nicel veri toplamaya kıyasla daha az kişi çalışmaktadır. Zaman ve bütçe izin vermediği sürece, daha küçük örneklem boyutu dahil edilmiştir.
2. Genelleme yapmak kolay değildir: Daha az sayıda kişi üzerinde çalışıldığından, bu popülasyonun sonuçlarını genellemek zordur.
3.Araştırmacının becerilerine bağlıdır:Bu tür veriler bire bir görüşmeler, gözlemler, odak grupları vb. yoluyla toplanır ve örneklemden bilgi toplamak için araştırmacının becerilerine ve deneyimine dayanır.
