البيانات النوعية: التعريف والأنواع وطرق التحليل والأمثلة.

عند الحديث عن البيانات، فهي تصنف إلى قسمين رئيسيين وهما: البيانات النوعية والبيانات الكمية، سنركز في دليلنا التالي على البيانات النوعية وأنواعها وطرق التحيليل الخاصة بها والأمثلة عليها. يمكنك العثور على المزيد من المعلومات حول البيانات الكمية أو الفرق بين البيانات النوعية والكمية في أدلتنا الأخرى.

المحتويات:

1. ما هي البيانات النوعية؟

2. أمثلة على البيانات النوعية.

3. أهمية البيانات النوعية.

4. طرق جمع البيانات.

5. طرق تحليل البيانات النوعية.

6. الأيجابيات والسلبيات.


1. ما هي البيانات النوعية؟

يتم تعريف البيانات النوعية Qualitative Data على أنها البيانات التي تقارب وتميّز. يمكن ملاحظة البيانات النوعية وتسجيلها. نوع البيانات هذا غير رقمي بطبيعته.

كما يتم جمع هذا النوع من البيانات من خلال طرق الملاحظات والمقابلات الفردية وإجراء مجموعات التركيز والأساليب المماثلة. تُعرف البيانات النوعية في الإحصاء أيضاً باسم البيانات الفئوية – أي البيانات التي يمكن ترتيبها بشكل قاطع بناءً على سمات وخصائص شيء أو ظاهرة.


2. أمثلة على البيانات النوعية.

تسمى البيانات النوعية أيضاً البيانات الفئوية Categorical Data حيث يمكن تجميع هذه البيانات وفقاً للفئات Categories. على سبيل المثال، فكر في طالب يقرأ فقرة من كتاب أثناء إحدى جلسات الصف الدراسي. يعطي المعلم الذي يستمع إلى القراءة ملاحظات حول كيفية قراءة الطفل لتلك الفقرة.

إذا قدم المعلم ملاحظات بناءً على الطلاقة ودرجة الصوت ونطق الكلمات والوضوح في النطق دون إعطاء علامة رقمية مكتوبة للطفل، فإن هذا يعتبر مثالاً عليها. من السهل جداً فهم الفرق بين البيانات النوعية والكمية. لا تتضمن البيانات النوعية الأرقام في تعريفها للسمات، في حين أن البيانات الكمية تدور حول الأرقام.

  • الكعكة برتقالية، زرقاء، سوداء اللون (نوعي).
  • الإناث لها شعر بني، أسود، أشقر، أحمر (نوعي).

البيانات الكمية Quantitative Data هي أي معلومات قابلة للقياس يمكن استخدامها في الحساب الرياضي أو التحليل الإحصائي. يساعد هذا الشكل من البيانات في اتخاذ قرارات واقعية تستند إلى الاشتقاقات الرياضية.

يتم استخدام البيانات الكمية للإجابة على أسئلة مثل كم؟ كم مرة؟ كم الثمن؟ يمكن التحقق من صحة هذه البيانات والتحقق منها. لفهم مفهوم البيانات النوعية والكمية بشكل أفضل، من الأفضل ملاحظة أمثلة على مجموعات بيانات معينة وكيفية تعريفها. فيما يلي أمثلة على البيانات الكمية.

  • يوجد أربع كعكات وثلاث قطع شوكولا محفوظة في السلة (كمي).
  • الكوب الواحد من المشروبات الغازية يحتوي على 97.5 سعرة حرارية (كمي).

3. أهمية البيانات النوعية.

البيانات النوعية مهمة في تحديد التكرار المعين للسمات أو الخصائص. وهي تسمح للإحصائيين أو الباحثين بتشكيل محددات يمكن من خلالها ملاحظة مجموعات أكبر من البيانات.

كما أنها توفر الوسائل التي يمكن للمراقبين من خلالها تحديد العالم من حولهم. بالنسبة لباحث السوق، يساعد جمعها في الإجابة على أسئلة مثل، من هم عملاؤهم وما هي المشكلات التي يواجهونها وأين يحتاجون إلى تركيز انتباههم، بحيث يتم حل هذه المشكلات.

تتعلق البيانات النوعية بمشاعر الناس أو تصوراتهم، وما يشعرون به. في البيانات الكمية، يتم توثيق هذه التصورات والعواطف. يساعد الباحثين في السوق على فهم اللغة التي يتحدث بها المستهلكون والتعامل مع المشكلة بفعالية وكفاءة.

إقرأ أيضاً… ما هي البيانات الضخمة Big Data؟ وما هي استخداماتها وأهميتها؟


4. طرق جمع البيانات.

جمع البيانات النوعية استكشافية؛ فهي تنطوي على تحليل وبحث متعمق. تركز طرق جمعها بشكل أساسي على اكتساب الأفكار والاستدلال والدوافع، ومن ثم فهم أعمق من حيث البحث. نظراً لأنه لا يمكن قياسها، يفضل الباحثون الأساليب أو أدوات جمع البيانات المنظمة إلى حد محدود.

ومن طرق جمع البيانات النوعية:

1. المقابلات الفردية: هي إحدى أدوات جمع البيانات الأكثر استخداماً للبحث النوعي، ويرجع ذلك أساساً إلى نهجها الشخصي. يقوم القائم بإجراء المقابلة أو الباحث بجمع البيانات مباشرة من الشخص الذي تمت مقابلته على أساس واحد لواحد. قد تكون المقابلة غير رسمية وغير منظمة، كمحادثة. في الغالب يتم طرح الأسئلة المفتوحة تلقائياً، مع السماح للمحاور بتدفق المقابلة التي تملي الأسئلة التي يجب طرحها.

2. مجموعات التركيز: يتم ذلك في إطار مناقشة جماعية. تقتصر المجموعة على 6-10 أشخاص، ويتم تعيين وسيط للإشراف على المناقشة الجارية. اعتماداً على البيانات التي تم فرزها، قد يكون لأعضاء المجموعة شيء مشترك. على سبيل المثال، سيختار الباحث الذي يجري دراسة على التغذية أشخاصاً يمتلكون المعرفة حولها مثل أخصائيي التغذية.

3. حفظ السجلات: تستخدم هذه الطريقة المستندات الموثوقة الموجودة بالفعل ومصادر البيانات والمعلومات المماثلة كمصدر البيانات. يمكن استخدام هذه البيانات في البحث الجديد. وهو مشابه للذهاب إلى المكتبة. هناك، يمكن للمرء أن يراجع الكتب والمواد المرجعية الأخرى لجمع البيانات ذات الصلة التي يمكن استخدامها في عملية البحث.

4. عملية الملاحظة: في هذه الطريقة، يغمر الباحث نفسه في المكان الذي يوجد فيه المستجيبون، ويراقب المشاركين باهتمام ويدون الملاحظات. يُعرف هذا باسم عملية المراقبة. إلى جانب تدوين الملاحظات، يمكن استخدام طرق التوثيق الأخرى، مثل تسجيل الفيديو والصوت والتصوير والطرق المماثلة.

إقرأ أيضاً… ما هي قاعدة البيانات؟ وما هي استخداماتها وأنواعها؟

5. الدراسات الطولية: يتم تنفيذ طريقة جمع البيانات هذه على نفس مصدر البيانات بشكل متكرر على مدى فترة طويلة. إنها طريقة بحث قائمة على الملاحظة تستمر لبضع سنوات. وفي بعض الحالات، يمكن أن تستمر حتى عقود. تهدف طريقة جمع البيانات هذه إلى إيجاد الارتباطات من خلال دراسة تجريبية لموضوعات ذات سمات مشتركة.

6. دراسات الحالة: في هذه الطريقة، يتم جمع البيانات من خلال تحليل متعمق لدراسات الحالة. يتضح مدى تعدد استخدامات هذه الطريقة في كيفية استخدام هذه الطريقة لتحليل كل من الموضوعات البسيطة والمعقدة. تكمن قوة هذه الطريقة في مدى حكمة في استخدامها مزيجاً من واحد أو أكثر من طرق جمع البيانات النوعية لاستخلاص الاستنتاجات.


5. طرق تحليل البيانات النوعية.

يعد تحليل بياناتك أمراً حيوياً، حيث أنك ستكون قد قضيت وقتاً طويلاً وأنفقت أموالاً في جمعها. إنها عملية أساسية لأنك لا تريد أن تجد نفسك في الظلام حتى بعد بذل الكثير من الجهد. ومع ذلك، لا توجد قواعد أساسية محددة لتحليل البيانات النوعية؛ يبدأ الأمر كله بفهم النهجين الرئيسيين لها.

النهجين الرئيسيين لتحليل البيانات.

  • المنهج الاستنباطي.

يتضمن النهج الاستنتاجي تحليلها بناءً على هيكل محدد مسبقاً من قبل الباحث. يمكن للباحث استخدام الأسئلة كدليل لتحليل البيانات. هذا النهج سريع وسهل ويمكن استخدامه عندما يكون لدى الباحث فكرة عادلة حول الاستجابات المحتملة التي سيتلقاها من عينة السكان.

  • المنهج الاستقرائي.

على العكس من ذلك، لا يعتمد النهج الاستقرائي على هيكل محدد مسبقا أو قواعد أو إطار عمل محدد. فهو نهج مستهلك للوقت وأكثر شمولاً لتحليلها. غالباً ما يستخدم النهج الاستقرائي عندما يكون لدى الباحث فكرة قليلة جداً أو ليس لديه فكرة عن ظاهرة البحث.

خطوات تحليل البيانات النوعية.

سواء كنت تبحث عن تحليل البيانات النوعية التي تم جمعها من خلال مقابلة فردية أو من استطلاع، فإن هذه الخطوات البسيطة ستضمن تحليل بيانات قوي:

الخطوة 1: رتب بياناتك.

بمجرد قيامك بجمع جميع البيانات، فإنها تصبح غير منظمة إلى حد كبير، وفي بعض الأحيان لا يكون لها معنى عند إلقاء نظرة عليها. لذلك، من الضروري أن تحتاج أولاً كباحث إلى نسخ البيانات التي تم جمعها.

الخطوة الأولى في تحليل بياناتك هي ترتيبها بشكل منهجي. يعني ترتيب البيانات تحويل جميع البيانات إلى تنسيق نصي. يمكنك إما تصدير البيانات إلى جدول بيانات أو كتابة البيانات يدوياً أو الاختيار من أي من أدوات تحليل البيانات النوعية بمساعدة الحاسوب.

الخطوة 2: تنظيم جميع البيانات الخاصة بك.

بعد تحويل بياناتك وترتيبها، فإن الخطوة التالية الفورية هي تنظيم بياناتك. هناك فرص على الأرجح لديك قدر كبير من المعلومات التي لا تزال بحاجة إلى ترتيب بطريقة منظمة. تتمثل إحدى أفضل الطرق لتنظيم البيانات في العودة إلى أهدافك البحثية ثم تنظيم البيانات بناءً على الأسئلة المطروحة.

رتب هدف البحث في جدول، بحيث يبدو واضحاً بصرياً. مهما كان الثمن، تجنب إغراءات التعامل مع البيانات غير المنظمة. سينتهي بك الأمر إلى إضاعة الوقت، ولن يتم الحصول على نتائج حاسمة.

الخطوة 3: قم بتعيين رمز إلى البيانات التي تم جمعها.

يأخذك إعداد الرموز المناسبة للبيانات التي تم جمعها خطوة إلى الأمام. يعد الترميز أحد أفضل الطرق لضغط كمية هائلة من المعلومات التي يتم جمعها. إن ترميزها يعني ببساطة تصنيف وتعيين الخصائص والأنماط للبيانات التي تم جمعها.

يعد الترميز خطوة مهمة في تحليل البيانات النوعية، حيث يمكنك اشتقاق النظريات من نتائج البحث ذات الصلة. بعد تعيين الرموز لبياناتك، يمكنك بعد ذلك البدء في البناء على الأنماط لاكتساب نظرة متعمقة على البيانات التي ستساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة.

الخطوة 4: تحقق من صحة بياناتك.

يعد التحقق من صحة البيانات إحدى الخطوات الحاسمة لتحليلها للبحث الناجح. نظراً لأن البيانات جوهرية للبحث، فمن الضروري التأكد من أن البيانات ليست معيبة. عليك ملاحظة أن التحقق من صحتها ليس مجرد خطوة واحدة في تحليلها؛ هذه خطوة متكررة يجب اتباعها طوال عملية البحث. هناك جانبان للتحقق من صحة البيانات:

  • دقة تصميم البحث أو الأساليب.
  • الموثوقية، وهي مدى إنتاج الأساليب لبيانات دقيقة باستمرار.

الخطوة 5: اختتام عملية التحليل.

من المهم أن تختتم بياناتك أخيراً، مما يعني تقديم بياناتك بشكل منهجي، وهو تقرير يمكن استخدامه بسهولة. يجب أن يوضح التقرير الطريقة التي استخدمتها كباحث لإجراء الدراسات البحثية والإيجابيات والسلبيات وقيود الدراسة. في التقرير، يجب عليك أيضاً ذكر الاقتراحات أو الاستنتاجات الخاصة بالنتائج التي توصلت إليها وأي مجالات ذات صلة للبحث في المستقبل.

إقرأ أيضاً… أفضل طرق حماية البيانات من السرقة وهجمات المخترقين.


6. الأيجابيات والسلبيات.

عند الحديث عن البيانات النوعية، فهي تمتلك مجموعة من الأيجابيات والسلبيات التي سنقدمها لكم.

إيجابيات البيانات النوعية.

1. يساعد في التحليل المتعمق: توفر البيانات النوعية التي يتم جمعها للباحثين تحليلاً مفصلاً للموضوعات. أثناء جمعها، يميل الباحثون إلى استقصاء المشاركين ويمكنهم جمع معلومات وافية عن طريق طرح النوع الصحيح من الأسئلة. من سلسلة من الأسئلة والأجوبة، يتم استخدام البيانات التي يتم جمعها في الاستنتاج.

2. فهم ما يفكر فيه العملاء: تساعد البيانات النوعية الباحثين في السوق على فهم عقلية عملائهم. يمنح استخدامها الشركات نظرة ثاقبة حول سبب شراء العميل للمنتج. يساعد فهم لغة العميل في أبحاث السوق على استنتاج البيانات التي يتم جمعها بشكل أكثر منهجية.

3. البيانات الغنية: يمكن استخدام البيانات المجمعة لإجراء البحوث في المستقبل أيضاً. نظراً لأن الأسئلة المطروحة لجمعها هي أسئلة مفتوحة، فإن المستجيبين أحرار في التعبير عن آرائهم، مما يؤدي إلى الحصول على مزيد من المعلومات.

سلبيات البيانات النوعية.

1. مضيعة للوقت: نظرًا لأن جمع البيانات النوعية يستغرق وقتاً طويلاً، فإن عدداً أقل من الأشخاص الذين يدرسون مقارنة بجمعها الكمية. ما لم يسمح الوقت والميزانية، يتم تضمين حجم عينة أصغر.

2. ليس من السهل التعميم: نظراً لقيام عدد أقل من الأشخاص بالدراسة، فمن الصعب تعميم نتائج تلك المجموعة السكانية.

3. الاعتماد على مهارات الباحث: يتم جمع هذا النوع من البيانات من خلال المقابلات الشخصية والملاحظات ومجموعات التركيز وما إلى ذلك، وهي تعتمد على مهارات الباحث وخبرته في جمع المعلومات من العينة.