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Zahlen, Messung und Objektivität.
Schauen Sie sich diese drei Wörter gut an, denn sie sind die einfachsten Definitionen von quantitativen Daten. Sie können ihnen fast überall in Ihrem Leben begegnen. Zum Beispiel ist die Antwort auf die Frage "Wie oft gehen Sie ins Kino?" ein gutes Beispiel für quantitative Daten. Auch die Preise von Märkten, die Ihre Lieblingskekse verkaufen, sind eine quantitative Analyse.
Unternehmen und Organisationen nutzen diese Analyse jedoch auf eine detailliertere Weise und für unterschiedliche Zwecke als Sie. Dafür werden verschiedene Methoden, Werkzeuge, Modellierungstechniken und Programme verwendet. Dieser Artikel soll es Ihnen ermöglichen, quantitative Daten professionell zu sammeln und zu analysieren. Beginnen Sie also damit, zuerst die Definition zu lernen.
Was ist die quantitative Datenanalyse?
Die quantitative Datenanalyse ist die Forschungsmethode jedes Datensatzes, der einen gemessenen Wert hat, der objektiv gezählt werden kann.
Sie wird verwendet, um Sinn zu machen aus was, wie viel, wie viele und wie oft. Daher sind geschlossene Fragen das Wesen von quantitativen Daten. Sie wird verwendet, um Einheiten zu erstellen, damit eine wissenschaftliche Definition gemacht werden kann. Wie in jedem Lebensbereich zu sehen ist, nutzen Unternehmen sie, um mathematische Berechnungen, Statistiken und Algorithmen zu erstellen.
Wann sollte man die quantitative Datenanalyse verwenden?
Tatsächlich gibt es keine spezifische Zeit, um die quantitative Datenanalyse zu verwenden. Es gibt jedoch bestimmte Zeiten, die je nach Ihren eigenen Bedürfnissen möglicherweise besser geeignet sind. Diese Zeiten sind natürlich Schwellenwerte, an denen wichtige Entscheidungen über Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation getroffen werden. Um Ihnen zu helfen, besser zu verstehen, um welche Schwellenwerte es sich handelt, sind unten ein paar Beispiele aufgeführt:
- Sie möchten möglicherweise Ihren Verkauf in eine neue Region ausweiten, und deshalb benötigen Sie eine ordnungsgemäße Marktforschung. Sie können sie nutzen, wenn Sie große Datensätze wie Markttrends, Kundenpräferenzen und Konkurrenzunternehmen auf dem Markt untersuchen müssen.
- Ihr Unternehmen steckt möglicherweise in finanziellen Schwierigkeiten. Sie können genau bestimmen, warum Sie sich in dieser Situation befinden, indem Sie alte und aktuelle Unternehmensdaten vergleichen. Auf diese Weise können Sie sowohl aktuelle als auch zukünftige Risiken minimieren.
- Sie möchten Ihren Kunden bessere Möglichkeiten bieten. Dafür müssen Sie sie besser kennen als sie selbst. Daher können Sie durch die Durchführung verschiedener Umfragen und die Überwachung von Websites und Social-Media-Traffic quantitative Daten sammeln, die für Ihre Analyse erforderlich sind.
Arten der quantitativen Datenanalyse
Quantitative Daten werden häufig verwendet und sind daher vielen Forschungstypen vertraut. Die Situationen, in denen quantitative Datenanalysemethoden verwendet werden, sind charakteristisch unterschiedlich. Es werden quantitative Datenanalysebeispiele präsentiert, um Ihr Verständnis für diese verschiedenen Typen zu verbessern.
Typen der quantitativen Datenanalyse
1. Deskriptive Analyse
Deskriptive Analyse ist die am häufigsten verwendete Art der quantitativen Datenanalyse aufgrund ihrer Objektivität und Fähigkeit, die Situation ohne jegliche Interpretation aufzudecken. Wie sich viele aus dem Mathematikunterricht erinnern werden, beginnt sie mit der Berechnung von Mittelwert, Median und Modus (d.h. Maße der zentralen Tendenz).
Dann werden Standardabweichung und Varianz berechnet, um konkrete numerische Daten zu liefern. Wie bereits erwähnt, beschreibt diese Analyse jedoch nur das, was ist, das heißt, die Interpretation der resultierenden Daten basiert vollständig auf menschlicher Eingabe.
2. Inferenzanalyse
Das Testen Ihrer Hypothese, die Durchführung einer Regressionsanalyse oder die Messung von Konfidenzintervallen sind die Haupttechniken dieses Typs. Der Hauptzweck dieses Typs ist es, Vorhersagen über eine Population zu treffen. Dies geschieht durch die Untersuchung von Stichprobendaten. Durch die Verwendung dieses Typs haben Unternehmen einen Leitfaden für zukünftige Trends, Probleme und Lösungen.
3. MaxDiff-Analyse
Die MaxDiff-Analyse, die für Maximum Difference Scaling steht, ist eine Art von Analyse, die dabei hilft, die in der Marktforschung verwendeten Präferenzen zu klassifizieren. Obwohl es gemeinsame Aspekte mit der Conjoint-Analyse hat, wird es bevorzugt, weil es einfacher ist.
Denn laut der Arbeitslogik dieser Analyse werden die Umfrageteilnehmer gebeten, die besten und schlechtesten Optionen auszuwählen. Forscher, die diese Optionen untersuchen, erhalten Proportions- und Häufigkeitsdaten entsprechend den Präferenzen.
4. Kontingenztabelle-Analyse
Eine Kontingenztabelle ist eine Art von Analyse, die nicht nur für quantitative Daten, sondern auch für qualitative Daten verwendet wird. Es ist jedoch eine der am häufigsten verwendeten Methoden im Prozess der quantitativen Datenanalyse.
Denn es hilft einfach, Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen zu ziehen. Die Beziehung jeder Zelle in der Tabelle zueinander wird in diesem Format dargestellt und analysiert. Zusammenfassend. Es ist eine geeignete Methode, um Variablen auf eine beobachtbare Weise zu untersuchen.
5. TURF-Analyse
Die TURF-Analyse, die für Total Unduplicated Reach and Frequency steht, ist eine der quantitativen Marktforschungsmethoden. Sie wird verwendet, um die Vorlieben der Verbraucher und den Produktabsatz zu verstehen, indem die Gesamtmarktreichweite eines Produkts untersucht wird. Sie wird in der Marktforschung eingesetzt, um die interessantesten Kombinationen und Techniken zu finden.
Beispiele für quantitative Datenanalyse
Die Datenanalyse in der Forschung hat Beispiele in allen Bereichen des Lebens. Diese können in jedem Bereich sein, in dem mathematische Daten vorliegen. Um Beispiele dafür zu geben, sowohl im Allgemeinen als auch in Bezug auf Unternehmen:
💡Während die Zufriedenheitsrate der Kunden, die Marke A verwenden, 6 von 10 beträgt, beträgt die Zufriedenheitsrate derjenigen, die Marke B verwenden, 4 von 10.
💡Ich gebe mindestens $100 jede Woche aus, und am Ende des Monats habe ich $20 übrig.
💡Die Anzahl der Besucher der diesjährigen Messe wird über tausend sein.
💡Während 77% der Amerikaner den Online-Einkauf angenommen haben, ist dieser Anteil in Europa geringer.
💡Die Website des Unternehmens erhält 100.000 Klicks pro Woche.
💡Die Umsätze des Unternehmens sind in den letzten zehn Jahren um 30% gestiegen. Trotzdem hat sich die Kundenzahl nicht verändert, und die Anzahl der Neukunden ist um 5% gestiegen.
Diese Daten sind quantitative Daten, die nicht komplex sind und eine kleine Stichprobengröße haben. Sie können ohne detaillierte Forschung bewertet werden. In Situationen, in denen es viele Rohdaten gibt und Beziehungen zwischen Variablen mit Techniken wie Datenvisualisierung aufgedeckt werden müssen, sind jedoch detailliertere Analysen erforderlich.
Häufig gestellte Fragen zur quantitativen Datenanalyse
Wenn Sie diesen Artikel gelesen haben und immer noch Probleme haben, die Sie nicht zufriedenstellen, können Ihnen die häufig gestellten Fragen unten möglicherweise weiterhelfen.
Die Analyse quantitativer Daten liefert präzise Ergebnisse, die auf natürlichen Beobachtungen der Mathematik beruhen. Da die Objektivität im Vordergrund steht, spielen die persönlichen Meinungen und Hypothesen der Forscher keine große Rolle. Andererseits scheinen quantitative Daten unzureichend zu sein, um dem menschlichen Leben einen Sinn zu geben, da es nicht immer möglich ist, allein aus den gewonnenen Daten eine Schlussfolgerung zu ziehen. Daher sind quantitative Daten unzureichend, wenn beschreibende Maßnahmen erforderlich sind.
Quantitative Daten spiegeln eine konkrete Realität wider, indem sie nur mit Zahlen und Messungen arbeiten. Qualitative Daten hingegen sind geprägt von den Gedanken, Beobachtungen und Urteilen der Menschen. Beide werden von Unternehmen recht häufig verwendet. So wird beispielsweise die quantitative Analyse zur Untersuchung der finanziellen Situation des Unternehmens verwendet, während die qualitative Analyse dazu dient, die Beziehung des Unternehmens zu seinen Kunden zu untersuchen.
Die drei Hauptarten der quantitativen Datenanalyse sind die deskriptive Analyse, die inferentielle Analyse und die prädiktive Analyse. Sie können die deskriptive Analyse verwenden, um Ihre Daten zusammenzufassen, die inferentielle Analyse, um Ihre Hypothese zu testen, und die prädiktive Analyse, um die zukünftige Situation vorherzusagen und zu verstehen.
Vergewissern Sie sich zunächst, dass die Daten, die Sie haben, perfekt für die Analyse geeignet sind. Bereinigte und organisierte Daten sind wichtig für die Qualität. Untersuchen Sie dann Ihre Daten mit geeigneten Analysetechniken und -programmen. Testen Sie Ihre Hypothesen und ziehen Sie Schlussfolgerungen. Schließlich sollte die Analyse interpretiert und als verwertbare Erkenntnis genutzt werden.
Letzte Worte
Quantitative Datenanalyse ist eine wertvolle Informationsquelle für Unternehmen und Organisationen, wenn sie kompetent eingesetzt wird. Es ist ein Prozess, der systematisch Daten sammelt, verarbeitet, Methoden verwendet, analysiert und interpretiert.
Dieser Blog-Beitrag zielt darauf ab, Ihnen zu helfen, indem er Details zu diesen Prozessen und Beispielen für quantitative Analysen gibt, um das Thema zu verstehen. Jetzt, da Sie ein besseres Maß an Statistik- und Analysefähigkeiten haben, können Sie beginnen, quantitative Datenanalysen in Ihrer Forschung zu verwenden. Es ist Zeit, mit der quantitativen Datensammlung zu beginnen!
Atakan ist ein Inhaltsverfasser bei forms.app. Er recherchiert gerne in verschiedenen Bereichen wie Geschichte, Soziologie und Psychologie. Er beherrscht Englisch und Koreanisch. Seine Expertise liegt in der Datenanalyse, Datenarten und -methoden.
