定性データと定量データ その違いとは？

データは現代社会において日に日に重要性を増しており、私たちが十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立っています。

定性データと定量データは、データを収集、分析、解釈するために頻繁に使用される切り口の異なるデータの種類です。定性データは現象の「なぜ」と「どのように」についてのインサイトを提供し、定量データは数値と統計分析に重点を置きます。

定性データと定量データの違いを理解し、それぞれのアプローチをどのような場合に用いるべきかを理解することは、効果的な調査戦略を立て、価値あるインサイトを生み出す上で非常に重要です。

この記事では、定性データと定量データの主な違い、それぞれの長所と短所、そして効果的なデータ分析のための選択方法を探ります。

定性データと定量データの違いとは**？**

データ分析に関して、頻繁に定性データと定量データという2種類のデータが使用されます。どちらのタイプのデータも貴重なインサイトを提供しますが、その性質、収集方法、分析手法は全く異なります。

定量データ

定量データとは、統計的に測定・分析できる数値情報です。

このタイプのデータは、アンケート調査、テストなどの手段によって得られることが多いです。定量データの例としては、数値測定、パーセンテージ、計算データなどがあります。

【ポイント】

• 定量データは客観的であり、数値として測定可能な部分に焦点を当てる。

• 統計的分析が可能で、正確な結果が得られる。

• 定量データの例としては、数値測定、パーセンテージ、計算データなどがあります。

定性データ

一方、定性データは人間の思考、感情、行動をより深く理解するためのデータです。

インタビュー、フォーカスグループインタビュー、行動観察など、自由な形式の調査方法を通じて収集されます。定性データは多くの場合、種類や分類を区別するデータであり、数値的に測定可能なインサイトではありません。

【ポイント】

• 定性データは主観的であり、情報の質や豊かさに重点を置く。

• 複雑な現象を探求し、その背景を理解するのに役立つ。

• 定性データの例としては、インタビュー記録、行動把握、文章による詳細な記述などがある。

定量データと定質データの比較

定量データ

定性データ

特徴

数値的に測定できる

数値的ではなく詳細な記述

収集方法

テストやアンケートなど構造化された方法

インタビューや行動観察など自由

分析

統計分析

解釈を行う

目的

仮説の検証、パターンの特定

複雑な現象を探求し、その理由を理解する

定量データと定性データのどちらにも、使用目的に応じてメリットがあります。場合によっては、両方のデータを組み合わせることで、解明したい問題に対する総合的な視点から詳細な理解が得られることもあります。

結論として、定質データと定量データの違いを理解することは、データ調査実施者や意思決定者にとって不可欠です。

定量データが正確な測定と統計的インサイトを提供するのに対し、定性データは深みと行動の理由を提供します。そのデータタイプを使用するかは、調査目標と求める情報によって決まるのです。

定性データと定量データに関するよくある疑問

この記事のまとめとして、定性データと定量データに関するよくある疑問を紹介します。定性データと定量データの違いに関して理解を深め、目的に合ったデータ活用を進めてください。

定性データと定量データの例とは？

定性データの例としては、自由回答が可能なアンケート回答、インタビュー記録、顧客行動の記述的な記録などがあります。定量データの例としては、アンケートの数値回答、テストのスコア、ウェブサイトのトラフィックに関する数値データなどがあります。

定量分析と定性分析の違いとは？

定量分析は、仮説を検証し、統計的なパターンを見つけ出すことで予測を立てることに一般的に用いられています。対照的に、定性分析は言葉、画像、音など数値以外のデータを収集します。

主観的な体験、意見、感想を探ることに主眼が置かれ、多くの場合、顧客行動観察やインタビューが行われます。

定性分析の4つのタイプとは？

定性分析の第一の目的は、出来事や状況に対する個人の解釈について深いインサイトと理解を得ることです。

定性分析には、現象学的調査、エスノグラフィック調査、グラウンデッド・セオリーアプローチ、過去のデータ調査、事例調査、アクション・リサーチの6つのカテゴリーがあります。