Количествено или качествено Кое е по-добро
Количествен или качествен? Какво е по-добре?
И качествените, и количествените данни имат предимство днес. Без значение какво включва разговорът, дебатът за това какъв вид данни е най-добър изглежда винаги е налице. Повече сега, когато изглежда, че количественото се превръща в мярка за „почти цялата“ възможна реалност. Нещо повече, изглежда, че опитът да се измери всичко се превърна в мания, както разказва Даниел Инеарити в тази статия, публикувана в Ел Паис, която наскоро обсъдих със Салва. Всичко трябва да се измерва под формата на "резултати, класации, рейтинги, въздействия, показатели, харесвания, звезди, оценки, оценки, индекси" ... Сега, трябва ли да измерим всичко? Заслужава ли си нещо да се класираш?
Отговорът на този въпрос може да е в средата (както обикновено правят добродетелите). Мисля, че не е въпрос на избор между количествен или качествена правилно, а по-скоро да се намери идеалният баланс между двете перспективи, в триъгълна, като се използват както количествени, така и квалификационни данни. (Дотолкова, че моята докторска дисертация точно избира смесен подход, който триангулира резултатите и заключенията, основани както на количествени, така и на качествени данни. В бъдеще ще говоря като пример за дизайна на продукти или услуги за клиенти, но аналогия с измерването на вариация в културата на иновациите или всеки аналитичен процес за вземане на бизнес решения.
Истината зад концепциите
За да разберете необходимостта от справедлив баланс, първо трябва да определите какво означават със сигурност поотделно. Признайте различията им и преди всичко е важно да приложите правилно анализ на данни чиито резултати са продуктивни.
В общество, където всичко се измерва и следователно може да се определи количествено, числата стават основни инструменти за подреждане на информация. Голямото му предимство се крие в простотата на разбирането му, цифрите са лесни за обективно разбиране и могат да бъдат приети без допълнителни дебати.
Ето защо, когато става въпрос за количествени данни, вие се сблъсквате с голяма истина, че почти всичко може да бъде класифицирано числено, или с класации, оценки или рейтинги, качество на продукта, популярност на марка или конкурентоспособност на самите компании.
Така че количествените данни могат да се определят като информация, която можем да измерим чрез числа. Числата са прозрачни, чрез тях ще се определи колко пъти е била посетена уеб страница или колко пъти е изтеглено приложение.
Независимо дали се използват за наука, политика или пазари, числата изпълняват социална функция за измерване, стандартизиран език, характеризиращ се с точност, яснота и безпристрастност. Те могат да бъдат събрани чрез показатели на приложението, анкети и A/B тестове.
Напротив, пейзажът се променя напълно, когато става въпрос за какво качествена. Когато говорим за качествени данни, това е информация, която не може да бъде измерена и за разлика от каква количествен, тя е субективна. Ако се отнасяше за контекста на дизайна на продукта или услугата, това би се отнася до данни, събрани от опита на клиентите с определени продукти.
Тези данни могат да бъдат получени по време на обаждания, имейли, интервюта или дори неформални разговори или наблюдения, етнографии и т.н.
Защо да използвате и двете?
След като разберете как да ги прилагате, можете да видите колко противоположни са техните основи. Обективност срещу субективност, прецизност срещу неточност. Въпреки това, като цяло и ако имате необходимите знания за нейното изпълнение, резултатите от комбинацията (или триангулацията) на конкретна и количествена информация, заедно с гъвкава и качествена информация, могат да предложат резултати с голяма производителност.
Ключът към успеха в бизнеса се крие в баланса, по-точно вземането на балансирани решения. Така че и двата типа данни според мен са необходими за постигането им.
Причината, която изтъкнах зад това, се свежда до факта, че и двамата са в състояние да предоставят информация за реалното поведение на хората. Постигнатото със смесеното му използване далеч надхвърля плоските данни, тъй като последователните данни се получават от две различни перспективи.
И дори точността на тези данни може да се увеличи, след като поведението на хората бъде измерено и проучено. Получават се както количествени, така и качествени данни, колко клиенти правят ...? за първото и за второто данни, които предоставят контекст и нюанси на техните мнения. Коментарите относно ефективността на уебсайта или характеристиките, които възпрепятстват работата на продукта, отбелязват преди и след в анализ на данни като такъв.
Във връзка с това Естебан Гарсия Перес, управляващ директор на Hydra Social Media, обяснява, че за да се разбере наистина какво изискват клиентите, е необходимо да се използват качествени и количествени данни, за да се постигне категоризация и сегментация на купувачите, както и да се проектира по-позитивен опит и удовлетворяващо за тях.
Тези неизменни данни, които не могат да променят това, което се подразбира в тях, имат голяма стойност, те показват истина, която не може да бъде отречена и е показателна за определени индекси, но в същото време тези данни, отнасящи се до мисленето, чувствата и действията на хората, те са просто като ценна. Както изтъква Пабло Сейбелт, който ръководи екипа по наука за данни в Auth0, хората са субективни, а не роботи и осъзнаването на тяхната субективност ще доведе до по-добри резултати.
Ако искате примери за това как двата вида данни могат да работят в пълна хармония и последващ успех, можете да анализирате следния пример: Ако е предложен A/B тест за определяне на цвета на интерфейса на уеб страница, цветът ще бъде установено, ако сред опциите се използват количествени данни, обаче количествените данни нямат по-динамични и субективни детайли като тези, предоставени от контекста.