定量与定性数据定义，13个差异，例子

定量和定性数据定义

定性数据是否有关描述的数据，可以观察到但无法计算。相反，定量数据是专注于数字和数学计算的人，可以计算和计算。

• 因此，对于数据的收集和测量，可以使用上面讨论的任何两种方法中的任何一种。
• 虽然都有其优点和缺点，即，虽然定性数据缺乏可靠性，但定量数据缺乏描述。
• 两者都用于结合使用，以便收集的数据没有任何错误。
• 此外，两者都可以从相同的数据单元获取它们的感兴趣的变量不同，即定量数据的数值和定性数据中的分类。

还读：数据及其类型

关键差异（定量VS定性数据）

S.N.	特点	定量数据	定性数据
1。	定义	这些是处理数量，值或数字的数据。	另一方面，这些数据处理质量。
2。	可测量	可衡量的。	它们通常不可衡量。
3.	数据的性质	以数字形式表示。	它们是描述性的而不是数值。
4.	研究方法论	确凿	探索者
5。	量度测量	测量数量，长度，大小，金额，价格甚至持续时间。	叙述经常利用形容词和其他描述性词语来提及关于外观，颜色，质地和其他质量的数据。
6。	收藏方法	统计数据用于生成并随后分析此类数据。	它们只能通过观察获得。
7。	方法	客观的	主观
8。	数据结构	结构化的	非结构化
9。	确定	发生水平	理解深度
10。	可靠性	统计数据使用凭证或可信度，以便定量数据被视为更可靠和客观。	不那么可靠和目标。
11.	数据收集技巧	量化调查，访谈，实验	定性调查，焦点小组方法，记录版修订等。
12.	样本	大量代表性样本	少数非代表性样本
13。	结果	发展初步了解	建议最后的行动课程

定量数据收集方法

• 数据可以容易地量化并生成到数值形式中，然后将在数学上转换和处理到有用的信息中。
• 结果通常以统计数据的形式有意义，因此有用。
• 与定性方法不同，这些定量技术通常使用更大的样本尺寸，因为其可测量的性质使得可能更容易。

定性数据收集方法

• 本质上的探索性，这些方法主要涉及获得洞察力和理解潜在原因和动机，因此他们倾向于深入挖掘。
• 由于不能量化，因此可衡量性成为问题。
• 这种缺乏可测量性导致基本上是非结构化的方法或工具的偏好，或者在某些情况下，可能结构化但仅在很小，有限的程度上。
• 通常，定性方法是耗时和昂贵的行为，因此研究人员试图降低通过减少样本量或受访者的数量来产生的成本。

参考

1. https://www.cleverism.com/qualitative-and-quantitative-data-collection-methods/
2. https://keydifferences.com/difference-between-qualitation-and-quantitative-data.html.
3. https://www.skillsyouneed.com/learn/quantiative-and-qualitative.html.
4. https://www.surveymonkey.com/mp/quantiitative-vs-qualitative-research/