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Unter Datenvisualisierung Zuletzt aktualisiert: September 14, 2023
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Die Datenanalyse ist eine Technik, bei der statistische oder logische Methoden eingesetzt werden, um Daten zu veranschaulichen und zu bewerten.

Diese Analyse umfasst eine vollständige Zusammenfassung der Informationen, die zur Sammlung und Darstellung des Endergebnisses verwendet wird, um die wesentlichen Erkenntnisse oder Optionen zu vermitteln. 

Bei diesem Prozess müssen Sie jedoch zwischen den von Ihnen gesammelten Daten differenzieren. Und um den Prozess der Datenanalyse zu vereinfachen, ist es wichtig, die beiden Methoden zu verstehen - qualitative Daten und quantitative Daten. 

Qualitative und quantitative Daten sind etwas, das erstellt, beobachtet, validiert und gesammelt wird. 

Sie können die Daten in Form von Zahlen, Fakten, Messungen, Aufzeichnungen, Notizbüchern, Videos, Bildern usw. in digitalem oder nicht-digitalem Format anzeigen. 

Es gibt jedoch viele Unterschiede zwischen den beiden. Um sich für eines der beiden Systeme zu entscheiden, müssen Sie jedes für sich verstehen und wissen, worin sie sich unterscheiden. 

Lernen wir also die Unterschiede zwischen qualitativen und quantitativen Daten kennen. 

Qualitative vs. Quantitative Daten: Was sind sie?

Um diese Begriffe besser zu verstehen, sollten Sie sich zunächst auf Folgendes konzentrieren: Erstere sind interpretierend, forschend und subjektiv, während letztere schlüssig, objektiv und auf den Punkt gebracht sind. 

Qualitative Daten

Qualitative Daten sind einfache Informationen, die nicht gemessen, in Zahlen ausgedrückt oder gezählt werden können. Die Informationen werden aus Audiodaten, Bildern, Texten usw. gesammelt und durch Visualisierungswerkzeugewie z. B. Konzeptkarten, Zeitpläne, Infografikenund mehr. 

Wenn ein Benutzer beispielsweise Ihre Website besucht und einige Produkte in den Warenkorb legt, diesen aber wieder verlässt, müssen Sie das "Warum" und "Wie" untersuchen, z. B. warum der Besucher den Warenkorb verlassen hat und wie der Benutzer Ihre Website oder Ihre Produkte empfindet. Hier steht die "Qualität" im Vordergrund; daher müssen Sie Erkenntnisse aus den qualitativen Daten gewinnen. 

Im obigen Beispiel braucht man keine Zahlen, um den Grund für ein solches Nutzerverhalten zu erfahren, sondern man muss die Nutzer nach der Ursache und ihren Erfahrungen fragen. Mit anderen Worten: Qualitative Daten sind ein Etikett oder ein Begriff, der zur Beschreibung von Merkmalen bestimmter Dinge verwendet wird, wie z. B. die Bezeichnung eines Eisgeschmacks als Schokolade oder die Beschreibung des Meeres als blau. 

Qualitative Daten sind eine nicht-statistische Form und in der Regel halbstrukturiert oder unstrukturiert, was bedeutet, dass für diese Art von Daten keine harten Zahlen durch Diagramme und Karten. Stattdessen werden sie durch ihre Formen, Bezeichnungen, Attribute, Eigenschaften und andere Identifikatoren gekennzeichnet. 

Sie können durch Dokumente, Texte, Video- und Audioaufzeichnungen, Fokusgruppen, Interviewprotokolle, Notizen und Beobachtungen gewonnen werden. Identifikationsnummern wie Führerscheinnummern oder Sozialversicherungsnummern fallen jedoch unter qualitative Daten, da sie eindeutig und kategorisch einer Person zugeordnet sind. 

Beispiele: Goldene Knöpfe, glatte Oberfläche, tiefes Braun, amerikanischer Nussgeschmack, hergestellt in Italien, grüne Hemden, blauer Ozean, schöne Bilder, und so weiter.

Quantitative Daten

Quantitative Daten sind einfache Informationen, die in Zahlenwerten gemessen oder gezählt werden können. Man kann sie als alle quantifizierbaren Daten bezeichnen, die Forscher für statistische Analysen und mathematische Berechnungen verwenden, um auf der Grundlage der Ableitungen Qualitätsentscheidungen zu treffen. 

Diese Art von Daten beantwortet Fragen wie "wie viele?", "wie oft?" und "wie viel?". Quantitative Daten lassen sich mit Hilfe mathematischer Verfahren leicht überprüfen und auswerten. Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels erläutern:

Eine Person fragt den Ladenbesitzer: "Wie viel kostet dieser Drucker?"

Es handelt sich um eine quantitative Frage zur Erfassung von Daten wie dem Preis für verschiedene Geräte. Die Werte sind mit den meisten Messparametern wie Kilogramm für das Gewicht, Pfund, Dollar für die Kosten und mehr verbunden. 

Quantitative Daten werden für statistische Analysen mittels Umfragen, Fragebögen, Erhebungen usw. erhoben. Vereinfacht ausgedrückt kann man sagen, dass die Informationen, die "quantifiziert" werden können, als quantitative Daten bezeichnet werden. Sie sind strukturiert und können mithilfe von Statistiken und Berichten berechnet werden, d. h. sie sind definiert und starr. 

Quantitative Daten sind sehr viel genauer und prägnanter und können durch Tests, Umfragen, Experimente, Metriken, Marktberichte usw. gewonnen werden. 

Beispiele: Gewicht in Kilogramm, Anzahl der Wochen im Monat, Größe in Zoll oder Fuß, Entfernung in Kilometern oder Meilen, Alter in Jahren oder Monaten, Einkommen in Dollar, Länge in Zentimetern und so weiter. 

Qualitative vs. Quantitative Daten: Unterschiede

Qualitative und quantitative Daten - beide haben in jedem Bereich den gleichen Platz. Um beide besser zu verstehen, müssen wir sehen, wo sie sich in Bezug auf ihre Kriterien, Funktionen, Art und mehr unterscheiden. 

Lassen Sie uns zunächst einige grundlegende Unterschiede verstehen:

  • Daten, bei denen die Klassifizierung von Objekten von der Qualität oder den Eigenschaften abhängt, werden als qualitative Daten bezeichnet. Im Gegensatz dazu werden die Daten, die gezählt oder in Zahlen ausgedrückt werden können, als quantitative Daten bezeichnet. 
  • Qualitative Daten beruhen auf dem Verständnis zwischen Personen, Emotionen, Farben usw. Quantitative Daten hingegen beruhen auf Werten, deren Ergebnisse in Form von Statistiken für die Entscheidungsfindung herangezogen werden. 
  • Bei qualitativen Daten werden verbale Informationen gesammelt, während bei quantitativen Daten messbare Informationen erfasst werden. 
  • Qualitative Daten entwickeln ein erstes Verständnis, während quantitative Daten eine endgültige Maßnahme empfehlen. 

Bis jetzt haben wir das Hauptkonzept beider Datentypen verstanden. Jetzt werden wir uns mit einigen wichtigen Unterschieden zwischen den beiden Typen befassen. 

Los geht's!

KriterienQualitative DatenQuantitative Daten
DefinitionDie qualitative Datenanalyse ist eine einfache Technik, die dazu dient, ein Verständnis für die Sozial- und Humanwissenschaften zu entwickeln, um das Endergebnis zu erhalten.Bei der quantitativen Datenanalyse handelt es sich um eine Technik, die dazu dient, harte Fakten und numerische Informationen durch logische und mathematische Techniken zu ermitteln. 
DatenSie enthält Daten wie Religion, Nationalität, die Farbe bestimmter Dinge, Geschmack, Geschlecht und mehr.Sie enthält Gewicht, Masse, Größe, Höhe, Preis und mehr.
NäherungSie folgt der subjektiven Analyse, die sich auf nicht statistische Daten bezieht, die nicht berechnet werden können. Sie folgt einer objektiven Analyse, die sich durch mathematische Ableitungen leicht berechnen lässt. 
AnalyseDie Analyse bezieht sich darauf, warum eine Entwicklung stattfindet, wie sich ein Nutzer fühlt, warum der Einkaufswagen verlassen wird, usw.Die Analyse hier erklärt die Anzahl oder Quantität der Entwicklung, wie die Warenkorbabbruchrate.
MusterHier ist die Stichprobe während des gesamten Prozesses nicht repräsentativ und klein.Die Stichprobe ist groß und kann verallgemeinert werden.
ErhebungsmethodenQualitative Daten können anhand von schriftlichen Dokumenten, Interviews, Beobachtungen usw. erhoben werden. Quantitative Daten werden mit Hilfe von Experimenten, Interviews, Beobachtungen, Erhebungen, Umfragen usw. erhoben.
DatentypSie ist textbasiert.Sie ist zahlenbasiert.
ErgebnisseDie Ergebnisse werden zur Analyse der Daten zusammengefasst oder einfach übertragen.Hier hängen die Ergebnisse von der Variation durch Diagramme und Tabellen ab. 
ElementeWörter, Gegenstände, Bilder usw.Numerische und graphische Informationen

Beispiele aus der Praxis

Beispiel 1: (Büroraum)

Der Büroraum bezieht sich auf beide Datentypen, je nach den Funktionen der einzelnen Elemente. 

Qualitative Daten

  • Groß und geräumig
  • Großartiges natürliches Licht 
  • Große Speisekammer
  • Kühler Wasserbrunnen
  • Auffällige Wandfarben
  • Schöne Bilderrahmen
  • Großer Raum für Indoor-Spiele

Quantitative Daten

  • 12000 Quadratfuß Bodenfläche
  • Anzahl der Stockwerke
  • Anzahl der Fenster
  • Anzahl der Türen
  • Anzahl der LEDs
  • Anzahl der Systeme

Beispiel 2: (Artikel auf einer Website)

Qualitative Daten

  • Art des Artikels
  • Qualität des Artikels wie Rechtschreibung, Grammatik, Zeichensetzung usw.
  • Wie die Leser darüber denken
  • Wie gut er das Thema und die Begriffe beschreibt
  • Qualität der verwendeten Videos und Audios

Quantitative Daten

  • Wortzahl
  • Anzahl der verwendeten Bilder
  • Engagement wie Kommentare, Seitenaufrufe usw.
  • Ladezeit
  • Anzahl der generierten Leads 

Beispiel 3: (Universitätsgebiet)

Qualitative Daten

  • Große und dichte Bäume
  • Leuchtende Farben
  • Architektur der nächsten Generation
  • Intelligente Beleuchtung und Ventilatoren
  • Große Klassenzimmer
  • Cooler Projektor
  • Qualitätsbücher

Quantitative Daten

  • Anzahl der Klassenräume
  • Anzahl der Blöcke
  • Anzahl der AC-Lüftungsöffnungen
  • A Platz Meter des Parkplatzes
  • Größe des Klassenzimmers
  • Anzahl der Bänke
  • Anzahl der Stockwerke

Qualitative Daten vs. Quantitative Daten. Quantitative Daten: Arten

Arten von qualitativen Daten

Statistiker und Forscher kategorisieren qualitative Daten in drei Typen:

  • Binäre Daten: Wenn man einen Gegenstand als gut oder schlecht, hart oder weich, richtig oder falsch, frisch oder abgestanden usw. bezeichnet, spricht man von binären Daten. Mit anderen Worten: Es handelt sich um qualitative Daten, die durch sich gegenseitig ausschließende Merkmale charakterisiert werden können, was bedeutet, dass sie nicht gleichzeitig auftreten können. Statistiker verwenden diese Daten, um ein Modell zu erstellen, das die Art des Gegenstands vorhersagt.
  • Nominale Daten: Sie werden auch als beschriftete, nominale Skala oder benannte Daten bezeichnet. Es handelt sich um eine Art von Daten, mit denen Sie etwas benennen können, ohne einen numerischen Wert zu nennen. 

    Wenn Sie zum Beispiel eine Gruppe von Gegenständen nach Farben bilden, können Sie jeden Gegenstand direkt nach seinen Farben benennen. Forscher verwenden diese nominalen Daten, um zwischen den verschiedenen Informationen, wie z. B. der Farbe, zu unterscheiden. Dieser Typ kann auch von Statistikern und Forschern verwendet werden, um eine Multiple-Choice-Umfrage zu erstellen, um zu wissen, was gut ist.
  • Ordinale Daten: Ordinale Daten sind eine Art von qualitativen Daten, die auf einer bestimmten Skala oder in einer bestimmten Reihenfolge kategorisiert werden. Sie sind ein wesentlicher Schritt bei der Erhebung von Daten. 

    Wenn ein Befragter beispielsweise den Grad der Zufriedenheit mit dem Service auf einer Skala von 1-10 eingibt, werden die Daten entsprechend den Eingaben erfasst. Hier gibt es keine Standardskala, auf der der Unterschied zwischen den einzelnen Personen gemessen werden kann. Einige Beispiele sind die Likert-Skala, die Intervallskala usw.

Arten von quantitativen Daten

Quantitative Daten werden in zwei Haupttypen unterteilt: diskrete und kontinuierliche Daten. Lassen Sie uns diese nacheinander verstehen.

Diskrete Daten 

Diskrete Daten sind die Art von quantitativen Daten, die nur das Zählen von Zahlen beinhalten. Sie beinhalten keine Art von Messung wie Länge, Gewicht, Größe usw. 

Zum Beispiel die Anzahl der Schüler, die Anzahl der Tage, die Anzahl der Deckenventilatoren, das Alter einer Person und vieles mehr. 

Bei der Identifizierung diskreter Daten müssen Sie mehrere Fragen verwenden, um zu differenzieren:

  • Kann sie gezählt werden? 
  • Kann sie geteilt werden? 
  • Kann sie gemessen werden?

 Und so weiter... 

Diskrete Daten sind auch als Attributdaten bekannt, die nicht in kleinere Teile zerlegt werden können. Man kann sagen, dass sie entweder abzählbar endlich oder unendlich sind. 

Beispiel: Die abzählbar endlichen Daten sind die beliebige Menge von A = {1,2,3,4,....,n; wobei n eine Zahl kleiner als unendlich ist}. Die abzählbar unendlichen Daten sind die beliebige Menge B = { 1,2,3,....}.

Kontinuierliche Daten 

Es handelt sich um einen quantitativen Datentyp, der auf einer Messskala platziert werden kann, d. h. er nimmt numerische Werte an, die in kleinere Teile zerlegt werden können. Man kann kontinuierliche Daten als nicht abzählbar endlich und nicht abzählbar unendlich bezeichnen. 

So wird beispielsweise der CGPA von Studierenden auf einer 10-Punkte-Skala gemessen. Hier kann man sagen, dass ein Student zwischen 0 und 10 Punkten erreichen kann, einschließlich 8,5, 1,57, 4,65, 2,68, 9,8 usw. Diese Daten können als nicht abzählbar endliche kontinuierliche Daten eingestuft werden, da sie eine obere und untere Grenze haben.

In ähnlicher Weise kann man das Beispiel der unendlich vielen Daten nehmen. Es handelt sich um die Menge der reellen Zahlen, R = {....,-1,0,1,....}. In diesem Szenario haben die Daten weder eine Obergrenze noch eine Untergrenze.

Kontinuierliche Daten werden wiederum in zwei Arten unterteilt:

  1. Intervall-Daten
  2. Verhältnisdaten

Intervall-Daten ist eine einfache Technik, die entlang einer Skala gemessen werden kann, bei der jeder Punkt im gleichen Abstand zueinander liegt. Auf der anderen Seite, Verhältnisdaten ist die Erweiterung der Intervalldaten. Sie sind besonders nützlich, wenn es um die genaue Messung von Daten geht. Verhältnisdaten geben Auskunft über die Reihenfolge, den genauen Abstand und mehr. 

Wege zur Generierung von qualitativen und quantitativen Daten

Bevor wir uns näher mit den verschiedenen Datenerhebungsmethoden für qualitative und quantitative Daten befassen, sollten wir zunächst versuchen, die Arten der Datenerhebung zu verstehen.

Die Methoden der Datenerhebung sind wie folgt:

  • Umfragen, Fragebögen und Quizspiele
  • Interviews
  • Schwerpunktgruppen
  • Direkte Beobachtungen
  • Dokumente

Die Methoden der Datenerhebung lassen sich in quantitative und qualitative Datenarten unterteilen. 

Qualitative Datenerhebungsmethoden

  • Fragebögen und Umfragen mit offenem Ende: Sie ist die am häufigsten verwendete Methode zur Erhebung oder Sammlung von Daten durch verschiedene Fragebögen und offene Umfragen. Sie ermöglicht es den Befragten, ihre Antworten sehr viel flexibler zu geben. Er enthält keine vordefinierten Antworten oder Optionen, die es dem Benutzer ermöglichen, frei zu schreiben. 
  • 1-on-1-Interviews: Dies wird auch als Face-to-Face-Interview bezeichnet und ist eine gängige Methode der Datenerhebung für qualitative Daten. Hier können Sie auf einfache Weise Daten aus dem Interview sammeln. Diese Technik wird besonders dann eingesetzt, wenn Sie sehr persönliche Daten erheben möchten.
  • Schwerpunktgruppen: Die Fokusgruppe ist ebenfalls eine Interviewmethode. Anstelle eines 1:1-Interviews findet jedoch eine Gruppendiskussion statt. Hier sind die Ressourcen in Bezug auf Geld, Zeit usw. nicht begrenzt. Das ist sehr praktisch. 
    Wenn Sie beispielsweise eine Studie über die Rehabilitation jugendlicher Drogenkonsumenten durchführen, müssen alle Mitglieder der Gruppe Jugendliche sein, die sich von der Drogenabhängigkeit erholen. 
  • Direkte Beobachtung: Dies ist die passivste Art der Datenerhebung. Der Datensammler nimmt den Platz des Teilnehmers ein, beobachtet die Umgebung gründlich und zeichnet Audio- oder Videoaufnahmen sowie Fotos auf. Dies führt zu Verzerrungen, da es sich um eine direkte Beobachtung handelt. 

Quantitative Datenerhebungsmethoden

  • Online-Quiz und abschließende Umfragen: Diese Methode basiert auf Fragen, die den Befragten die Möglichkeit geben, aus verschiedenen Optionen zu wählen. Sie wird in verschiedene Arten unterteilt - kategorisch und Verhältnis/Intervalle.

Kategoriale Fragen lassen sich in dichotome (ja oder nein), Kästchenfragen und Multiple-Choice-Fragen unterteilen. Im Vergleich dazu bestehen Intervallfragen aus einer Likert-Skala, Matrixfragen, Ratingskala usw.

Vorteile von quantitativen Daten gegenüber qualitativen Daten

Quantitative Daten haben viele Vorteile gegenüber qualitativen Daten, weil man sie leicht messen und ein Diagramm oder einen Bericht daraus erstellen kann. Außerdem ist der Zeitaufwand im Vergleich zu qualitativen Daten geringer. Diese Technik wird verwendet, wenn man nicht weiß, was man erwarten kann.  

Wir wollen die Vorteile quantitativer Daten gegenüber qualitativen Daten verstehen:

  • Mehr wissenschaftlich
  • Kontrolle empfindlich
  • Weniger objektiv
  • Fokussiert
  • Kann mit größeren Proben umgehen
  • Gegliedert nach einer einfachen Methode
  • Wiederholbar
  • Relativierbar
  • Strukturiert
  • Verallgemeinerbar
  • Einheitlich
  • Schnell und zeitsparend
  • Nützlich für eine qualitativ hochwertige Entscheidungsfindung
  • Mehr akzeptable Daten
  • Sehr gut erreichbar
  • Kann Zufallsstichproben verwenden
  • Erfordert keine direkte Beobachtung

Schlussfolgerung

Qualitative Daten sind im Vergleich zu quantitativen Daten schwieriger zu analysieren. Sie verwenden gängige Ansätze wie qualitative Inhaltsanalyse, thematische Analyse und Diskursanalyse. Quantitative Daten hingegen basieren auf Zahlen oder Werten, die mit SPSS, R oder Excel um Dinge wie Durchschnittswerte, die Anzahl der Fragen, die Gültigkeit usw. zu berechnen. Die Ergebnisse werden in Tabellen oder Diagrammen dargestellt.

Dieser Beitrag soll Ihnen helfen, den Unterschied zwischen qualitativen und quantitativen Daten zu verstehen und herauszufinden, was Sie für welche Anwendung wählen sollten. 

  • Durga Prasad Acharya
    Autor
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