Πώς να χρησιμοποιήσετε τεχνικές για ποιοτική ανάλυση δεδομένων;

Η ποιοτική ανάλυση δεδομένων εξαρτάται από την έρευνα που χρησιμοποιεί διάφορες προσεγγίσεις στη συλλογή δεδομένων. Οι ποιοτικές ερευνητικές τεχνικές χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία πληροφοριών σχετικά με καταστάσεις ή προβλήματα όπου θα θέλαμε να έχουμε περισσότερες γνώσεις. Υπάρχουν πολλές ποιοτικές τεχνικές που χρησιμοποιούνται για τη συλλογή των ποιοτικών δεδομένων που απαιτούνται για τη διεξαγωγή ποιοτικής έρευνας αγοράς ή στατιστικών μελετών. Αυτές οι ερευνητικές τεχνικές μπορούν να κυμαίνονται από χαλαρά δομημένες συνεντεύξεις που περιέχουν ανοιχτές ερωτήσεις έως τη διεξαγωγή συζητήσεων ομάδας εστίασης με συμμετοχικές προσεγγίσεις.

Σύστημα διαχείρισης βάσης δεδομένων

Η έρευνα και η συλλογή δεδομένων πρέπει πρώτα να ολοκληρωθεί προτού ένας στατιστικός σύμβουλος μπορεί να ξεκινήσει οποιοδήποτε βήμα προς την ανάλυση δεδομένων ή προτού χρησιμοποιηθούν δεδομένα σε ένα σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων. Η προετοιμασία των δεδομένων για ανάλυση είναι το πρώτο βήμα που πρέπει να κάνετε προτού πραγματοποιήσετε ποιοτική ανάλυση δεδομένων. Αυτό είναι όπου ένα απόθεμα όλων των δεδομένων που συλλέγονται εξετάζεται και ταξινομείται για την ποιότητα και τη συνάφεια με τη μελέτη.

Μόλις ολοκληρωθεί η καταχώριση δεδομένων και ταξινομηθούν τα δεδομένα, οι μεταβλητές συνοψίζονται σε ποιοτικά δεδομένα που θα διευκολύνουν την ανάλυση. Τα συνοπτικά δεδομένα γράφονται σε διαγράμματα, διαγράμματα, πίνακες και αφηγήσεις που θα βοηθήσουν στη διαμόρφωση νέων μεταβλητών. Αυτά μπορούν στη συνέχεια να βοηθήσουν στον προσδιορισμό τυχόν συσχετίσεων που μπορεί να σχηματιστούν μεταξύ των μεταβλητών. Όλα αυτά προετοιμάζονται πριν όλα τα δεδομένα υποβληθούν σε στατιστική ανάλυση.

Κατά τη συλλογή δεδομένων, το πιο κοινό εργαλείο που χρησιμοποιείται κατά τη συλλογή ποιοτικών δεδομένων είναι μια ανοιχτή τεχνική ερωτήσεων. Χρησιμοποιούνται ειδικά σχεδιασμένες ερωτήσεις και οι απαντήσεις οργανώνονται χαλαρά με βάση τον τύπο των απαντήσεων, απαντώντας πρώτα σε όλες τις απαντήσεις και, στη συνέχεια, οργανώνοντάς τις με βάση το πόσο παρόμοια είναι η μία με την άλλη σε σχέση με την ερώτηση που τέθηκε. Συχνά, οι αφηγήσεις είναι γεμάτες με άλλα δεδομένα που δεν σχετίζονται με την ερώτηση που τίθεται και έτσι δεν βγαίνουν στα δεδομένα που πρόκειται να αναλυθούν. Εξαιτίας αυτού, είναι επίσης σημαντικό οι αφηγήσεις να ταξινομούνται ανάλογα με το πόσο σχετική είναι η κατάσταση που αναλύεται.

Λογιστική ανάλυση παλινδρόμησης

Είναι απαραίτητο να συνοψίσουμε τα δεδομένα σε φύλλα συλλογής προτού διεξαχθεί οποιαδήποτε δοκιμή, όπως μια ανάλυση λογιστικής παλινδρόμησης. Παρόμοια με τα ποσοτικά δεδομένα, αυτά τα φύλλα συλλογής που αποτελούνται από ποιοτικά δεδομένα έχουν στήλες δεδομένων με βάση τις επικεφαλίδες της μελέτης. Αυτά μπορεί να αναλυθούν περαιτέρω σε διάφορα σχετικά θέματα. Όλα αυτά τα ποιοτικά δεδομένα μπορούν στη συνέχεια να συνοψιστούν περαιτέρω σε πίνακες, πίνακες και αριθμούς για να καταστεί δυνατή η σύγκριση όλων των μεταβλητών. Οι πίνακες είναι γραφήματα παρόμοια με αυτά που χρησιμοποιούνται για ποσοτικά δεδομένα, αλλά αυτά μπορεί επίσης να περιέχουν περιγραφικές λέξεις εκτός από τους αριθμούς. Αυτοί οι πίνακες μπορεί να διευκολύνουν τους ερευνητές να συνάγουν συμπεράσματα.

Εάν οι ερευνητές είναι σε θέση να διαμορφώσουν και να επαληθεύσουν τα συμπεράσματά τους βάσει ποιοτικής ανάλυσης δεδομένων, τότε το έργο μπορεί να θεωρηθεί επιτυχές. Ωστόσο, η εξαγωγή συμπερασμάτων δεν έρχεται μόνο στο τέλος ολόκληρης της δραστηριότητας. Αυτά τα συμπεράσματα και οι περιλήψεις ενδέχεται να αλλάξουν καθώς μελετώνται όλα τα ποιοτικά δεδομένα. Η συλλογή, η μελέτη, η ανάλυση και η σύνοψη ποιοτικών δεδομένων είναι όλα μέρος μιας αλληλένδετης διαδικασίας που είναι απαραίτητη για την ποιοτική ανάλυση δεδομένων.