Die Bedeutung der Datenanalyse: Ein tiefer Einblick in qualitative und quantitative Daten
Datenanalyse ist ein Verfahren, bei dem statistische oder logische Methoden eingesetzt werden, um Daten zu visualisieren und zu interpretieren. Es handelt sich um eine Technik, die uns hilft, aus gesammelten Informationen aussagekräftige Schlüsse zu ziehen und diese effektiv darzustellen. Der Zweck ist es, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Ein entscheidender Schritt in diesem Prozess ist die Unterscheidung zwischen verschiedenen Datentypen, insbesondere zwischen qualitativen und quantitativen Daten.
Qualitative und quantitative Daten werden auf unterschiedliche Weise erfasst und analysiert. Sie können in verschiedenen Formen vorliegen, wie Zahlen, Fakten, Messungen, Aufzeichnungen, Notizen, Videos oder Bildern. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen diesen beiden Datentypen zu verstehen, um sie in Projekten effektiv einsetzen zu können.
Im Folgenden werden wir die Unterschiede zwischen qualitativen und quantitativen Daten näher beleuchten.
Qualitative versus quantitative Daten: Was bedeuten sie?
Um diese Konzepte besser zu verstehen, betrachten wir qualitative Daten als interpretativ, explorativ und subjektiv, während quantitative Daten als schlüssig, objektiv und präzise gelten.
Qualitative Daten
Qualitative Daten sind im Wesentlichen beschreibende Informationen, die nicht messbar, numerisch darstellbar oder zählbar sind. Diese Informationen werden oft aus Audio-, Bild- oder Textquellen extrahiert und mithilfe von Visualisierungswerkzeugen wie Concept Maps, Zeitleisten oder Infografiken präsentiert. Qualitative Daten befassen sich mit dem „Warum“ und „Wie“ hinter bestimmten Beobachtungen. Sie helfen uns, tiefere Einblicke zu gewinnen und das menschliche Verhalten oder die Beweggründe besser zu verstehen.
Ein Beispiel hierfür wäre die Analyse des Nutzerverhaltens auf einer Website. Wenn ein Benutzer Produkte in den Warenkorb legt, den Kauf aber nicht abschließt, geht es darum, herauszufinden, warum. Es geht nicht um die Anzahl der abgebrochenen Warenkörbe, sondern um die Gründe dafür und die Gefühle der Nutzer bezüglich der Website oder der Produkte. Hier steht die „Qualität“ der Informationen im Vordergrund.
Qualitative Daten sind in der Regel halbstrukturiert oder unstrukturiert und umfassen Bezeichnungen, Attribute, Eigenschaften und andere Kennzeichen. Diese Art von Daten wird oft aus Dokumenten, Texten, Video- und Audioaufzeichnungen, Fokusgruppen, Interviewtranskripten, Notizen und Beobachtungen gewonnen. Sogar Identifikationsnummern können als qualitative Daten betrachtet werden, da sie eine eindeutige Kategorie für eine Person darstellen.
Beispiele für qualitative Daten sind: Goldene Knöpfe, eine glatte Oberfläche, tiefes Braun, ein nussiger Geschmack, „hergestellt in Italien“, grüne Hemden, ein blaues Meer oder schöne Bilder.
Quantitative Daten
Quantitative Daten sind Informationen, die in numerischen Werten gemessen oder gezählt werden können. Diese Daten werden auch als quantifizierbare Daten bezeichnet und ermöglichen es Forschern, statistische Analysen und mathematische Berechnungen durchzuführen. Mit diesen Berechnungen können Entscheidungen getroffen werden, die auf harten Fakten basieren.
Quantitative Daten liefern Antworten auf Fragen wie „Wie viele?“, „Wie oft?“ und „Wie viel?“. Sie lassen sich leicht mit mathematischen Methoden verifizieren und auswerten. Ein typisches Beispiel wäre die Frage nach dem Preis eines Druckers. Es geht um die Erhebung quantitativer Daten, wie z.B. die Preise verschiedener Geräte. Die Werte werden mit Maßeinheiten wie Kilogramm für Gewicht, Pfund, Dollar für Kosten usw. in Verbindung gebracht.
Quantitative Daten werden in der Regel mit Methoden wie Umfragen, Fragebögen oder Erhebungen gesammelt und sind von strukturierter Natur. Sie können durch Statistiken und Berichte verifiziert werden, was bedeutet, dass sie definiert und genau sind. Quantitative Daten sind oft prägnanter als qualitative Daten und werden durch Tests, Umfragen, Experimente, Metriken oder Marktberichte gewonnen.
Beispiele für quantitative Daten sind: Gewicht in Kilogramm, Anzahl der Wochen in einem Monat, Größe in Zoll oder Fuß, Entfernung in Kilometern oder Meilen, Alter in Jahren oder Monaten, Umsatz in Dollar oder Länge in Zentimetern.
Qualitative versus quantitative Daten: Die wesentlichen Unterschiede
Qualitative und quantitative Daten spielen in verschiedenen Bereichen eine gleichwertige Rolle. Es ist wichtig, die Kriterien, Funktionen und die Art der Daten zu verstehen, um die Unterschiede besser zu erkennen. Hier sind einige grundlegende Unterschiede:
- Qualitative Daten basieren auf der Klassifizierung von Objekten anhand ihrer Eigenschaften, während quantitative Daten gezählt oder in Zahlen ausgedrückt werden können.
- Qualitative Daten erfassen das Verständnis von Personen, Emotionen und Farben, während quantitative Daten auf numerischen Werten und statistischen Analysen basieren.
- Qualitative Daten werden in verbaler Form gesammelt, während quantitative Daten in Form messbarer Informationen erhoben werden.
- Qualitative Daten dienen der Entwicklung eines ersten Verständnisses, während quantitative Daten zu einer endgültigen Handlung führen.
Nachdem wir die grundlegenden Unterschiede verstanden haben, wollen wir uns einige wichtige Kriterien ansehen:
| Kriterien | Qualitative Daten | Quantitative Daten |
| Definition | Qualitative Datenanalyse zielt darauf ab, ein tiefes Verständnis der Sozial- und Geisteswissenschaften zu entwickeln. | Quantitative Datenanalyse dient dazu, numerische Fakten durch logische und mathematische Verfahren zu generieren. |
| Daten | Beinhaltet Daten wie Religion, Nationalität, Farbe, Geschmack und Geschlecht. | Beinhaltet Daten wie Gewicht, Masse, Größe, Preis usw. |
| Ansatz | Folgt einer subjektiven Analyse, die nicht-statistische Daten verwendet, die nicht berechnet werden können. | Folgt einer objektiven Analyse, die mit mathematischen Ableitungen leicht berechnet werden kann. |
| Analyse | Konzentriert sich auf die Beantwortung von Fragen wie „Warum“ und „Wie“ eine Entwicklung stattfindet. | Konzentriert sich auf die Erklärung der Anzahl oder Quantität einer Entwicklung. |
| Stichprobe | Stichproben sind klein und nicht repräsentativ für den Gesamtprozess. | Stichproben sind in der Regel groß und können verallgemeinert werden. |
| Erhebungsmethoden | Qualitative Daten werden durch Dokumente, Interviews und Beobachtungen gesammelt. | Quantitative Daten werden mit Experimenten, Erhebungen, Umfragen und Messungen erhoben. |
| Datentyp | Textbasiert. | Zahlenbasiert. |
| Ergebnisse | Die Ergebnisse werden in der Regel zusammengefasst und zur Analyse übertragen. | Die Ergebnisse werden oft anhand von Grafiken und Diagrammen dargestellt. |
| Elemente | Wörter, Objekte, Bilder usw. | Numerische und grafische Informationen. |
Praxisbeispiele
Beispiel 1: Büroraum
Ein Büroraum kann sowohl qualitative als auch quantitative Daten liefern, abhängig von den spezifischen Merkmalen:
Qualitative Daten:
- Groß und geräumig
- Gutes natürliches Licht
- Großer Pausenbereich
- Moderner Wasserspender
- Ansprechende Wandfarben
- Schöne Bilderrahmen
- Ausreichend Platz für Indoor-Spiele
Quantitative Daten:
- 12.000 Quadratmeter Bürofläche
- Anzahl der Stockwerke
- Anzahl der Fenster
- Anzahl der Türen
- Anzahl der LED-Lampen
- Anzahl der Computersysteme
Beispiel 2: Artikel auf einer Website
Auch hier gibt es qualitative und quantitative Daten:
Qualitative Daten:
- Art des Artikels
- Qualität der Inhalte (Rechtschreibung, Grammatik usw.)
- Die Meinung der Leser
- Wie gut das Thema behandelt wird
- Qualität der verwendeten Videos und Audiodateien
Quantitative Daten:
- Wortanzahl
- Anzahl der verwendeten Bilder
- Engagement (Kommentare, Seitenaufrufe usw.)
- Ladezeit der Seite
- Anzahl der generierten Leads
Beispiel 3: Universitätsgelände
Qualitative Daten:
- Große und alte Bäume
- Helle Farben
- Moderne Architektur
- Intelligente Beleuchtung und Ventilatoren
- Große Klassenzimmer
- Moderne Projektoren
- Qualitativ hochwertige Bücher
Quantitative Daten:
- Anzahl der Klassenzimmer
- Anzahl der Gebäude
- Anzahl der Lüftungsanlagen
- Quadratmeter Parkplatz
- Klassengröße
- Anzahl der Bänke
- Anzahl der Stockwerke
Qualitative vs. quantitative Daten: Arten
Arten von qualitativen Daten
Qualitative Daten werden von Statistikern und Forschern in drei Typen unterteilt:
- Binäre Daten: Diese Daten kategorisieren ein Element als gut oder schlecht, hart oder weich, richtig oder falsch, etc. Sie sind gegenseitig ausschließend und werden verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen.
- Nominaldaten: Auch als beschriftete oder benannte Daten bezeichnet. Sie dienen dazu, Elemente ohne numerischen Wert zu benennen. Ein Beispiel wäre die Kategorisierung von Artikeln nach Farbe. Forscher verwenden diese Daten, um Unterschiede zu identifizieren, und sie können auch für Multiple-Choice-Umfragen verwendet werden.
- Ordinaldaten: Sie kategorisieren Daten in einer bestimmten Skala oder Reihenfolge, wie z.B. Zufriedenheitslevel auf einer Skala von 1 bis 10. Hier gibt es keine feste Skala zur Messung des Unterschieds zwischen den Punkten. Beispiele hierfür sind die Likert-Skala oder die Intervallskala.
Arten von quantitativen Daten
Quantitative Daten werden in zwei Haupttypen unterteilt: diskrete und kontinuierliche Daten.
Diskrete Daten
Diskrete Daten bestehen aus reinen Zahlen und beinhalten keine Messungen wie Länge, Gewicht oder Größe. Beispiele hierfür sind die Anzahl der Schüler, Tage oder Deckenventilatoren. Diskrete Daten sind auch als Attributdaten bekannt und können nicht in kleinere Einheiten unterteilt werden. Sie sind entweder abzählbar endlich oder unendlich.
Kontinuierliche Daten
Kontinuierliche Daten sind numerische Werte, die auf einer Messskala positioniert werden können und in kleinere Teile aufgeteilt werden können. Sie können überabzählbar endlich oder überabzählbar unendlich sein. Beispielsweise wird die GPA von Schülern auf einer 10-Punkte-Skala gemessen. Kontinuierliche Daten werden in Intervall- und Verhältnisdaten unterteilt.
Intervalldaten können entlang einer Skala gemessen werden, bei der jeder Punkt gleich weit voneinander entfernt ist. Verhältnisdaten sind eine Erweiterung von Intervalldaten und sind nützlich, wenn eine präzise Datenmessung erforderlich ist.
Methoden zur Erfassung qualitativer und quantitativer Daten
Bevor wir uns mit den spezifischen Methoden befassen, ist es wichtig, die Arten der Datenerfassung zu verstehen:
- Umfragen, Fragebögen und Quiz
- Interviews
- Fokusgruppen
- Direkte Beobachtungen
- Dokumente
Diese Methoden können in qualitative und quantitative Datentypen eingeteilt werden.
Methoden zur Erfassung qualitativer Daten
- Fragebögen und offene Umfragen: Diese erlauben es den Befragten, freie Antworten ohne vordefinierte Optionen zu geben.
- Einzelinterviews: Hier werden personalisierte Daten durch direkte Gespräche gesammelt.
- Fokusgruppen: Eine Gruppendiskussion anstelle eines Einzelinterviews.
- Direkte Beobachtung: Der Datenerfasser beobachtet die Umgebung genau und dokumentiert diese durch Fotos, Video- und Audioaufnahmen.
Methoden zur Erfassung quantitativer Daten
- Online-Quiz und geschlossene Umfragen: Hier können die Befragten aus gegebenen Optionen auswählen. Fragen sind entweder kategorial (dichotom, Kontrollkästchen oder Multiple-Choice) oder mit Intervallen (Likert-Skala, Matrixfragen oder Bewertungsskala).
Vorteile quantitativer Daten gegenüber qualitativen Daten
Quantitative Daten haben viele Vorteile, da sie leicht gemessen und in Diagrammen oder Berichten dargestellt werden können. Der Analyseprozess ist oft schneller und weniger zeitaufwendig als bei qualitativen Daten:
- Wissenschaftlicher
- Kontrollempfindlicher
- Weniger subjektiv
- Fokussiert
- Kann mit größeren Stichproben umgehen
- Einfache Methoden
- Wiederholbar
- Zuordnungsfähig
- Strukturiert
- Verallgemeinerbar
- Konsistent
- Schnell und zeitsparend
- Nützlich für Qualitätsentscheidungen
- Akzeptablere Daten
- Gut erreichbar
- Kann Stichproben verwenden
- Erfordert keine direkte Beobachtung
Fazit
Qualitative Daten sind oft schwieriger zu analysieren als quantitative Daten. Die Analyse qualitativer Daten umfasst Methoden wie qualitative Inhaltsanalyse, thematische Analyse und Diskursanalyse. Quantitative Daten hingegen verwenden Software wie SPSS, R oder Excel, um Kennzahlen, Häufigkeiten, Validität usw. zu berechnen. Die Ergebnisse werden meist in Tabellen oder Grafiken dargestellt.
Dieser Artikel sollte Ihnen dabei helfen, den Unterschied zwischen qualitativen und quantitativen Daten zu verstehen und die richtige Wahl für Ihre Bedürfnisse zu treffen.