Bei der Analyse oder Zusammenstellung von Daten ist es wichtig zu wissen, ob es sich um qualitative oder quantitative Daten handelt. Der Hauptunterschied besteht darin, dass qualitative Daten deskriptiv sind, während quantitative Daten numerisch sind.
Bevor wir uns mit den Unterschieden zwischen den beiden Datentypen befassen, ist es notwendig, die beiden richtig zu definieren, damit wir wissen, welche Art von Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt verwendet wird.
Inhaltsübersicht
Qualitative vs. Quantitative Daten: Definitionen
Qualitative Daten sind Daten, die anhand ihres Wertes und nicht anhand einer numerischen Zahl gemessen werden. So sind beispielsweise Eigenschaften wie Aussehen und Farbe qualitative Werte. Es ist die Qualität der Daten, die erfasst wird.
Quantitative Daten hingegen sind Daten, die in numerischer Form gemessen werden, wie z. B. Prozentsätze und Statistiken oder die numerischen Abmessungen eines Gegenstands.
Qualitativ und quantitativ: Vor- und Nachteile
Es ist wichtig zu wissen, wann man qualitative oder quantitative Werte verwenden sollte, insbesondere wenn man den Unterschied zwischen qualitativer und quantitativer Forschung untersucht.
Qualitative Vor- und Nachteile
Vorteile
- Größere Informationstiefe
- Mehr beschreibende Informationen
- Qualifizierer wie “sehr” können verwendet werden, um Informationen weiter zu beschreiben.
Nachteile
- Kann zu Verzerrungen führen
- Bestimmte qualitative Daten können subjektiv sein
Quantitative Vor- und Nachteile
Vorteile
- Ermöglicht die Untersuchung spezifischer Hypothesen
- Daten können vereinfacht werden
- Daten können verallgemeinert werden
Nachteile
- Lässt keine Details zu (z. B. Geschmack)
Qualitativ versus quantitativ: Ähnlichkeiten
Der Unterschied zwischen qualitativer und quantitativer Forschung weist einige Gemeinsamkeiten auf. Unabhängig davon, welche Art von Daten Sie erheben möchten, benötigen Sie Rohdaten. Diese können in Form einer Sammlung von Objekten (z. B. zur Berechnung der Größe – bei quantitativen Daten – oder der Farbe – bei qualitativen Daten – von Obst) oder in Form von Umfragen, die von den Teilnehmern ausgefüllt werden, vorliegen. Dies sind nur zwei Beispiele, aber sie zeigen, dass man unabhängig davon, ob man qualitative oder quantitative Daten analysiert, etwas zum Messen benötigt.
Dies führt zu einer zweiten Gemeinsamkeit. Sowohl qualitative als auch quantitative Formen werden verwendet, um Daten zu sammeln, zu messen und zu vergleichen.
Schließlich haben beide Formen das gleiche Ziel: eine Reihe von Daten zu produzieren, die dann leicht analysiert werden können.
Qualitativ und quantitativ: Unterschiede und Beispiele
Betrachten wir die Unterschiede zwischen qualitativen und quantitativen Daten etwas genauer. Dies ist eine wichtige Grundlage für die Entscheidung, welche Form von Daten für Sie am sinnvollsten ist.
Qualitative vs. Quantitative Forschung
Quantitative Forschung liefert, wie wir bereits festgestellt haben, Zahlen, während qualitative Forschung Fakten oder Aussagen liefert. Quantitative Forschung dient dazu, Daten zu sortieren, um zu Statistiken zu gelangen, die analysiert oder umgesetzt werden können. Diese Statistiken können vereinfacht werden (10 von 100 kann zu 1 von 10 vereinfacht werden; dieselbe Vereinfachung kann bei qualitativen Daten nicht durchgeführt werden).
Qualitative vs. Quantitative Daten
Quantitative Daten sind objektiv: Bei messbaren Statistiken kann es keine Verzerrungen geben. Qualitative Daten können subjektiv sein. Das heißt, wenn ein Objekt als “groß” beschrieben wird, ist dies subjektiv. Die Vorstellung einer Person von “groß” kann sich von der einer anderen Person unterscheiden. Außerdem können qualitative Daten manchmal einen Kontext erfordern. Wenn es um die größten Gebäude in den Vereinigten Staaten geht, hat “groß” eine ganz andere Bedeutung als beispielsweise bei der Beschreibung der Größe von Obst.
Bei quantitativen Daten gibt es diese Probleme nicht. Wenn die Höhe eines Gebäudes oder eines Stücks Obst numerisch gemessen wird, gibt es keine Subjektivität, wenn es sich beispielsweise um eine Anzahl von Zentimetern handelt. 7 Zoll sind 7 Zoll, und wenn die Messung genau war, kann man nicht dagegen argumentieren.
Quantitative Daten eignen sich daher am besten für alles, was sich objektiv messen lässt. Beispiele hierfür sind die Pendlerzeit, die Körpergröße einer Person, die Anzahl der Arbeitsstunden usw. Die Untersuchung dieser Daten führt zu harten numerischen Daten.
Qualitative Daten hingegen eignen sich besser für subjektive Analysen. Obwohl die angeführten Beispiele recht simpel sind, ist die qualitative Forschung dennoch nützlich. So sind beispielsweise Daten, die in einer Fokusgruppe erhoben werden, in der Regel qualitativ.
Beispiel für quantitative Forschung und Daten
Nehmen wir das Beispiel einer Fokusgruppe, die über ein neues Restaurant diskutiert. Die Geschäftsleitung ist daran interessiert, dass ihre Speisen von den Kunden positiv aufgenommen werden, aber auch, dass sie Gewinn machen und dass ihre Speisen konsistent sind.
Nehmen wir die Konsistenz. Quantitative Forschung ist hier am nützlichsten. Das Management könnte jede Portion Lasagne wiegen. Aus Gründen der Kundenzufriedenheit, der Produktkontrolle und der Kosteneffizienz würde man wollen, dass jede Portion Lasagne das gleiche Gewicht hat. Diese Untersuchung wird numerische, objektive Daten ergeben, sagen wir 200 g. Diese Untersuchung ist für die Geschäftsleitung nützlich, denn wenn das Gewicht der Lasagneportionen zwischen 150 g und 250 g schwankt, weiß sie, dass die Portionen nicht einheitlich genug sind. Nichtsdestotrotz sind die Daten objektiv.
Beispiel für Qualitative Forschung & Daten
Stellen wir uns nun vor, es wird eine Fokusgruppe zur Kundenzufriedenheit veranstaltet. Mehrere Kunden könnten sagen, dass sie das Gefühl haben, dass nicht genug Fleisch in der Lasagne ist. Dies ist subjektiv: Was für den einen Kunden zu wenig Fleisch ist, kann für einen anderen Kunden die perfekte Menge sein. Die Beschwerde des Kunden kann nicht objektiv gemessen werden, und es kann mit ihr argumentiert werden. Dennoch ist es für die Geschäftsleitung wichtig, dies zu wissen, denn wenn eine große Anzahl von Kunden die gleiche Beschwerde hat, weiß sie, dass dies etwas ist, woran sie arbeiten muss, um eine hohe Kundenzufriedenheit zu erreichen.
Vergleichsdiagramm
Um es genau zu sagen: Quantitative Forschung führt zu Daten, die quantifiziert werden können; qualitative Forschung führt zu Daten, die Qualitäten ausdrücken.
Qualitativ | Quantitativ |
Subjektiv | Objektiv |
Fokusgruppen | Messungen/Befragungen |
Qualitäten | Numerische Zahlen |
Vergleich Video
Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl die quantitative als auch die qualitative Forschung ihre Berechtigung haben, aber es ist wichtig zu wissen, welche Methode man zu einem bestimmten Zeitpunkt anwendet. Es ist auch wichtig zu wissen, welche Methode bei der Datenanalyse verwendet wurde, um nicht in den Fehler zu verfallen, objektiven Fakten zu widersprechen oder subjektive Vorschläge als unfehlbare Tatsachen zu betrachten.
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