hiç duyduk mu: «Kalite, nicelik ile aynı şey değildir». Bu açıklamada nitel ve nicel arasındaki temel farkı buluyoruz, her ikisi de sırasıyla kaliteye (nitel) ve niceliğe (niceliksel) atıfta bulunuyor.
Başka bir deyişle, Kraliyet İspanyol Akademisi'ne (RAE) göre "niteliksel" kavramdan bahsettiğimizde, bir kaliteden veya bir kalite ile ilgili olarak bahsediyoruz. Bir çalışmada, nitel analiz, belirli bir şekilde tam olarak ölçülemeyen değişkenlere dayanan daha öznel bir analizle daha ilgili olacaktır. Yani sayısal olarak.
Öte yandan, “niceliksel” kavramı hakkında konuştuğumuzda, yine RAE'ye göre, bir miktardan veya bir miktarla ilgili bir şeyden bahsediyoruz. Bir çalışmada, sayısal olarak ölçülebilen değişkenlerin analizi.
Yani özetle iki zıt kavramdan bahsediyoruz. Biri niteliklere ve kaliteye odaklanırken, diğeri niceliğe atıfta bulunur. Bu nedenle bir çalışmada nitel analiz, çalışma nesnesinin sunduğu niteliklere odaklanırken, nicel analiz sayısal olarak ifade edilebilen ölçülebilir değişkenlere odaklanacaktır.
Bu nedenle, daha iyi anlamak için, nitel ve nicel arasındaki farkı ve bu analiz yöntemlerinin her biri arasında bulunan temel farklılıkları görelim.
Niteliksel ve niceliksel arasındaki fark
Öyleyse, temel farklılıklarını görelim:
kalitatif analiz
Nitel analiz, meydana gelen fenomenleri anlamaya odaklanır. Ancak, anlaşılması için anlatı verilerini kullanır, edebiyat çalışmasına, ayrıca özelliklere ve bireysel deneyimlere odaklanır. Başka bir deyişle, sayısal olarak ifade edilmeyen verilere odaklanır.
Nitel analiz, topladığı bu veriler arasında anketlere, müşteri değerlendirmelerine ve ayrıca bize çalışma nesnesine ilişkin niteliksel bir vizyon sunan başka bir dizi veri toplama yöntemine odaklanır.
Nitel analiz, nicel olanı tamamlamak için kullanılmasına ek olarak, belirli bir konu hakkında bilgi elde etmek için kullanılır. Bu analiz sayesinde birçok görüş ve doğruysa daha kaliteli bilgiler elde edebiliyoruz.
Sayılarla ifade edilmeyen bilgilere dayalı bir analiz olduğu için subjektif bir analizden bahsediyoruz. Ayrıca, zorluk göz önüne alındığında, örnek genellikle seçildiğinden, genellikle rastgele örnekleme kullanmayan öznel bir analiz.
Buna izin veren sayısal bir veri olmadığı için ölçüm standartlaştırılamaz. Ayrıca, veri toplama yöntemi nicel yönteme göre daha esnektir.
Veriyi ölçmek, analiz etmek ve yorumlamak için bilmeliyiz ki, diğer yöntemlerden farklı olarak bunların analiz edilmesi daha zordur. Aynı şekilde homojenleştiremeyeceğimiz birçok veri olduğu için çalışma boyunca analiz edilmelidir ve sonuna kadar sürekli değişikliklere yol açabilir. Bu ayrıca bizi tüm süreç bitene kadar sonuçların kesin olmadığı bir duruma götürür.
kantitatif analiz
Nicel analiz, nitel analiz gibi, meydana gelen fenomenleri anlamaya odaklanır. Ancak, anlamanız için, bilgileri çıkarmamıza izin veren sayısal verileri kullanır. Başka bir deyişle, sorunu tanımlamamıza ve nicelleştirmemize izin veren bir analiz yöntemi kullandığından daha güvenilir ölçümlere dayanmaktadır.
Dolayısıyla sayısal olarak ifade edilebilen verilerden bahsediyoruz. Yani, anketler, göstergeler, çalışmalar, gözlemler, oranlar ve nesnel bir çalışmadan bahsettiğimizi söylememize izin veren başka bir dizi araç.
Örneklem seçimi için ve veri olduğu için rastgele yapılabilir. Yani veriler basit bir şekilde homojenleştirilebildiği için herhangi bir tercihimiz olmamalıdır. Bu, nicelleştirilebildiği ve standart bir şekilde yapıldığından, sorunun ölçümünü de kolaylaştıran bir şeydir. Aynı zamanda daha yapılandırılmış ve esnek olmayan bir veri toplama yöntemi sunar.
Çalışmayı bitirdiğimizde, sonuçlar doğru uygulanmış metriklerden elde edilen veriler olduğundan, sonuçlar daha güvenilir olma eğilimindedir. Ayrıca dediğimiz gibi bilgilerin daha rahat homojenleştirilip yorumlanabilmesi nedeniyle çalışma bittiğinde daha hızlı sonuca varmamızı sağlar.
Özetle çok farklı iki yaklaşımdan bahsediyoruz ama eğer birbirlerini tamamlıyorlarsa oldukça güvenilir bir çalışma yapmamızı sağlıyorlar.