Θα έχουμε ακούσει ποτέ: «Η ποιότητα δεν είναι ίδια με την ποσότητα». Σε αυτήν τη δήλωση βρίσκουμε τη βασική διαφορά μεταξύ ποιοτικής και ποσοτικής, και οι δύο είναι αναφορά στην ποιότητα (ποιοτική) και στην ποσότητα (ποσοτική), αντίστοιχα.
Με άλλα λόγια, όταν μιλάμε για την «ποιοτική» έννοια, σύμφωνα με την Royal Spanish Academy (RAE), μιλάμε για μια ποιότητα ή σχετίζεται με μια ποιότητα. Σε μια μελέτη, η ποιοτική ανάλυση θα σχετίζεται περισσότερο με μια πιο υποκειμενική ανάλυση, βασισμένη σε μεταβλητές που, κατά κάποιο τρόπο, δεν μπορούν να μετρηθούν ακριβώς. Δηλαδή, αριθμητικά.
Από την άλλη πλευρά, όταν μιλάμε για την «ποσοτική» έννοια, επίσης σύμφωνα με τη ΡΑΕ, μιλάμε για μια ποσότητα ή κάτι που σχετίζεται με μια ποσότητα. Σε μια μελέτη, η ανάλυση των μεταβλητών που μπορούν να μετρηθούν αριθμητικά.
Συνοπτικά λοιπόν, μιλάμε για δύο αντίθετες έννοιες. Ενώ το ένα επικεντρώνεται στις ποιότητες και την ποιότητα, το άλλο αναφέρεται στην ποσότητα. Για το λόγο αυτό, σε μια μελέτη, η ποιοτική ανάλυση θα επικεντρωθεί στις ιδιότητες που παρουσιάζονται από το αντικείμενο της μελέτης, ενώ η ποσοτική ανάλυση θα επικεντρωθεί σε μετρήσιμες μεταβλητές που μπορούν να εκφραστούν αριθμητικά.
Επομένως, για να το κατανοήσουμε καλύτερα, ας δούμε τη διαφορά μεταξύ ποιοτικής και ποσοτικής, καθώς και τις κύριες διαφορές που βρέθηκαν μεταξύ καθεμιάς από αυτές τις μεθόδους ανάλυσης.
Διαφορά μεταξύ ποιοτικών και ποσοτικών
Ας δούμε λοιπόν τις κύριες διαφορές τους:
Ποιοτική ανάλυση
Η ποιοτική ανάλυση εστιάζει στην κατανόηση των φαινομένων που συμβαίνουν. Όμως, για την κατανόησή του, χρησιμοποιεί αφηγηματικά δεδομένα, εστιάζει στη μελέτη της λογοτεχνίας, καθώς και στις ιδιαιτερότητες και τις ατομικές εμπειρίες. Με άλλα λόγια, εστιάζει σε δεδομένα που δεν εκφράζονται αριθμητικά.
Μεταξύ αυτών των δεδομένων που συλλέγει, η ποιοτική ανάλυση επικεντρώνεται σε έρευνες, αξιολογήσεις πελατών, καθώς και σε μια άλλη σειρά μεθόδων συλλογής δεδομένων που μας προσφέρουν ποιοτικό όραμα για το αντικείμενο της μελέτης.
Η ποιοτική ανάλυση, εκτός από το ότι χρησιμοποιείται για τη συμπλήρωση της ποσοτικής, χρησιμοποιείται για την απόκτηση πληροφοριών για ένα συγκεκριμένο θέμα. Χάρη σε αυτήν την ανάλυση, μπορούμε να εξαγάγουμε πολλές απόψεις και, εάν είναι αλήθεια, πληροφορίες υψηλότερης ποιότητας.
Δεδομένου ότι είναι μια ανάλυση που βασίζεται σε πληροφορίες που δεν εκφράζονται με αριθμούς, μιλάμε για μια υποκειμενική ανάλυση. Μια υποκειμενική ανάλυση που, επιπλέον, δεν χρησιμοποιεί τυχαία δειγματοληψία, καθώς, δεδομένης της δυσκολίας, το δείγμα επιλέγεται συνήθως.
Η μέτρηση δεν μπορεί να τυποποιηθεί, καθώς δεν υπάρχουν αριθμητικά δεδομένα που να το επιτρέπουν. Επίσης, η μέθοδος συλλογής δεδομένων είναι πιο ευέλικτη από την ποσοτική μέθοδο.
Για να μετρήσουμε τα δεδομένα, να τα αναλύσουμε και να τα ερμηνεύσουμε, πρέπει να γνωρίζουμε ότι αυτά, σε αντίθεση με την άλλη μέθοδο, είναι πιο δύσκολο να αναλυθούν. Ομοίως, δεδομένου ότι είναι πολλά δεδομένα που δεν μπορούμε να ομογενοποιήσουμε, πρέπει να αναλυθούν καθ 'όλη τη διάρκεια της μελέτης και θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε συνεχείς τροποποιήσεις μέχρι το τέλος. Αυτό, επιπλέον, μας οδηγεί σε μια κατάσταση στην οποία τα συμπεράσματα δεν είναι οριστικά έως ότου ολοκληρωθεί ολόκληρη η διαδικασία.
Ποσοτική ανάλυση
Η ποσοτική ανάλυση, όπως η ποιοτική ανάλυση, επικεντρώνεται στην κατανόηση των φαινομένων που συμβαίνουν. Όμως, για την κατανόησή σας, χρησιμοποιεί αριθμητικά δεδομένα, τα οποία μας επιτρέπουν να εξαγάγουμε τις πληροφορίες. Με άλλα λόγια, βασίζεται σε πιο αξιόπιστες μετρήσεις, καθώς χρησιμοποιεί μια μέθοδο ανάλυσης που μας επιτρέπει να εντοπίζουμε και να ποσοτικοποιήσουμε το πρόβλημα.
Επομένως, μιλάμε για δεδομένα που μπορούν να εκφραστούν αριθμητικά. Δηλαδή, έρευνες, δείκτες, μελέτες, παρατηρήσεις, αναλογίες, καθώς και μια άλλη σειρά εργαλείων που μας επιτρέπουν να πούμε ότι μιλάμε για μια αντικειμενική μελέτη.
Για την επιλογή του δείγματος, και δεδομένου ότι είναι δεδομένα, μπορεί να γίνει τυχαία. Δηλαδή, δεν πρέπει να έχουμε καμία προτίμηση, δεδομένου ότι τα δεδομένα μπορούν να ομογενοποιηθούν με απλό τρόπο. Αυτό είναι κάτι που διευκολύνει επίσης τη μέτρηση του προβλήματος, καθώς μπορεί να ποσοτικοποιηθεί και να γίνει με τυποποιημένο τρόπο. Ταυτόχρονα, παρουσιάζει επίσης μια πιο δομημένη και άκαμπτη μέθοδο συλλογής δεδομένων.
Μόλις ολοκληρώσουμε τη μελέτη, τα συμπεράσματα τείνουν να είναι πιο αξιόπιστα, δεδομένου ότι είναι δεδομένα που εξάγονται από σωστά εφαρμοσμένες μετρήσεις. Ενώ, επίσης, μας επιτρέπει να βγάλουμε συμπεράσματα πιο γρήγορα, μόλις ολοκληρωθεί η μελέτη, λόγω του γεγονότος ότι οι πληροφορίες, όπως είπαμε, μπορούν να ομογενοποιηθούν και να ερμηνευθούν πιο άνετα.
Συνοπτικά, μιλάμε για δύο πολύ διαφορετικές προσεγγίσεις, αλλά αν αλληλοσυμπληρώνονται, μας επιτρέπουν να πραγματοποιήσουμε μια αρκετά αξιόπιστη μελέτη.
