Ao analisar ou compilar dados, é importante saber se os dados são qualitativos ou quantitativos. A principal diferença é que os dados qualitativos são descritivos, onde os dados quantitativos são numéricos.
Antes de explorar as diferenças entre os dois tipos de dados, é necessário defini-los adequadamente, para que possamos saber qual tipo de dados está em uso em um dado momento.
Tabela de Conteúdos
Dados Qualitativos e Quantitativos: Definições
Dados qualitativos são dados que são medidos pelo seu valor em vez de um número. Por exemplo, qualidades como aparência e cor são valores qualitativos. É a qualidade dos dados que são registradas.
Os dados quantitativos, por outro lado, são dados medidos em forma numérica, como porcentagens e estatísticas, ou as dimensões numéricas de um item.
Qualitativo e Quantitativo: Vantagens e Desvantagens
É importante saber quando usar valores qualitativos ou quantitativos, principalmente ao examinar a diferença entre pesquisa qualitativa e quantitativa.
Vantagens e Desvantagens de Dados Qualitativos
Vantagens
- Maior profundidade de informações
- Informações mais descritivas
- Qualificadores como “Muito” podem ser usados para descrever melhor as informações.
Desvantagens
- Pode levar a um viés
- Certos dados qualitativos podem ser subjetivos
Vantagens e Desvantagens de Dados Quantitativos
Vantagens
- Permite examinar hipóteses específicas
- Os dados podem ser simplificados
- Os dados podem ser generalizados
Desvantagens
- Não há espaço para detalhes (como sabor)
Qualitativo e Quantitativo: Semelhanças
Existem algumas semelhanças na diferença entre pesquisa qualitativa e quantitativa. Seja qual for o tipo de dados que você deseja compilar, você precisará de dados brutos. Isso pode ser na forma de uma coleção de objetos (para, talvez, calcular a faixa de tamanho – para dados quantitativos – ou cores – para dados qualitativos – de frutas), ou na forma de questionários, respondidos pelos participantes.
Estes são apenas dois exemplos, mas demonstram o fato de que, se você está analisando dados qualitativos ou quantitativos, precisará de algo para realizar a medição.
Isso leva a uma segunda semelhança. As formas qualitativa e quantitativa são usadas como uma maneira de coletar, medir e comparar dados.
Finalmente, ambas as formas têm o mesmo fim: produzir um conjunto de dados para que possam ser facilmente analisados.
Qualitativo e Quantitativo: Diferenças e Exemplos
Vamos examinar com mais detalhes as diferenças entre dados qualitativos e quantitativos. Isso será essencial para decidir qual formulário é mais útil para você usar para obter uma dada informação.
A pesquisa quantitativa, como estabelecemos anteriormente, fornecerá números, onde a pesquisa qualitativa fornecerá fatos ou declarações.
A pesquisa quantitativa é usada para classificar os dados em estatísticas, a fim de que possam ser analisados ou implementados. Essas estatísticas podem ser simplificadas (10 em 100 podem ser simplificadas para 1 em 10; a mesma simplificação não pode ser implementada com dados qualitativos).
Dados quantitativos são objetivos: não pode haver viés nas estatísticas mensuráveis. Certos dados qualitativos podem ser subjetivos. Ou seja, se um objeto é descrito como “grande”, isso é subjetivo. A ideia de uma pessoa para algo “grande” pode ser diferente da de outra pessoa. Além disso, dados qualitativos às vezes podem exigir contexto.
Em termos dos maiores edifícios dos Estados Unidos, os grandes têm conotações muito diferentes das usadas, por exemplo, para descrever o tamanho das frutas.
Os dados quantitativos não têm essas preocupações. Se a altura de um edifício ou um pedaço de fruta é medida numericamente, não há subjetividade, digamos, no número de polegadas. 7 polegadas são 7 polegadas e, supondo que a medida seja precisa, ela não admite discussões.
Os dados quantitativos, portanto, são melhor implementados para qualquer coisa que possa ser objetivamente medida. Os exemplos podem incluir tempo de deslocamento, altura de uma pessoa, horas trabalhadas e assim por diante. A pesquisa neles resultará em dados numéricos rígidos.
Os dados qualitativos, por outro lado, são melhores para a análise subjetiva. Embora os exemplos dados sejam pesquisa qualitativa bastante simplista, ainda são úteis. Por exemplo, os dados coletados de um grupo específico geralmente serão qualitativos.
Vamos dar o exemplo de um grupo de discussão sobre um novo restaurante. A gerência está interessada em garantir que seus alimentos sejam recebidos positivamente pelos clientes, mantendo o lucro e a consistência dos alimentos.
Vamos falar sobre a consistência. A pesquisa quantitativa será mais útil aqui. A gerência poderia pesar cada porção de lasanha. Para satisfação do cliente, controle do produto e eficiência de custos, eles desejam que cada porção de lasanha tenha o mesmo peso.
Esta pesquisa resultará em dados objetivos e numéricos, digamos, 200g. Esta pesquisa é útil para a gerência, porque se o peso das porções de lasanha variar de 150g a 250g, eles saberão que não estão sendo suficientemente consistentes em suas porções. No entanto, os dados são objetivos.
Agora vamos imaginar que eles tenham uma discussão com foco na satisfação do cliente. Vários clientes podem dizer que sentem que não há carne suficiente na lasanha. Isso é subjetivo: a ideia que um cliente tem de pouca carne pode ser a quantidade perfeita de outro cliente.
A reclamação do cliente não pode ser mensurada objetivamente, e pode ser discutida. Isso ainda é importante para a gerência saber, no entanto, se um grande número de clientes tiver a mesma reclamação, saberão que isso é algo em que eles precisam trabalhar para obter uma maior satisfação do cliente.
Tabela Comparativa
Para ser preciso: a pesquisa quantitativa resulta em dados que podem ser quantificados; A pesquisa qualitativa resulta em dados que expressam as qualidades.
| Qualitativo | Quantitativo |
|---|---|
| Subjetivo | Objetivo |
| Grupos focais | Medições/questionários |
| Qualidades | Figuras numéricas |
Vídeo de Comparação
Conclusão
Para concluir, tanto a pesquisa quantitativa quanto a qualitativa têm seus usos, mas é importante saber qual implementar em um dado momento. Também é importante saber o que foi usado na análise dos dados, para não cair no erro de discordar de um fato objetivo ou de aceitar sugestões subjetivas como fatos.
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