מאַרק פאָרשונג באַדינונגס פּנים אַ קריטיש באַשלוס צווישן קוואַליטאַטיווע און קוואַנטיטאַטיווע אַפּראָוטשיז. ביידע מעטהאָדס האָבן סטרענגקטס און וויקנאַסאַז, און פילע קאָמפּאַניעס ויסשטימען זיי סימלאַס.
דעם בלאָג פּאָסטן יקספּלאָרז ווען צו נוצן יעדער צוגאַנג און ווי אַ מער פולשטענדיק דאַטן לייזונג קענען זיין צוגעשטעלט דורך קאַמביינינג קוואַנטיטאַטיווע און קוואַליטאַטיווע טעקניקס.
וואָס איז קוואַנטיטאַטיווע מאַרק פאָרשונג
קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג קאַנסאַנטרייט אויף קאַלעקטינג נומעריקאַל דאַטן און סטאַטיסטיש אינפֿאָרמאַציע. עס איז אַלע וועגן די מעזשערמאַנט און קוואַנטאַפאַקיישאַן פון דערשיינונגען; דערפאר, עס איז העכסט סטראַקטשערד און אָביעקטיוו. שליסל פֿעיִקייטן פון קוואַנטיטאַטיווע לערנען אַרייַננעמען:
- פּאָללס
- גרויס מוסטער סיזעס
- סטאַטיסטיש אַנאַליסיס
- פארמאכט שאלות
- נומעריקאַל דאַטן
דער אופֿן איז גוט אין געבן סטאַטיסטיש וואַלאַדיישאַן ווי געזונט ווי גענעראַליזאַביליטי; עס איז מערסט פּאַסיק פֿאַר "ווי פילע?" אָדער "ווי פיל?" פראגעס אָפט געניצט צו יבערצייַגן טרענדס אין ברייט פּאַפּיאַליישאַנז.
וואָס איז קוואַליטאַטיווע מאַרק פאָרשונג
אין קאַנטראַסט, קוואַליטאַטיווע פאָרשונג פרווון צו דערקלערן די סיבות הינטער וואָס מענטשן טאָן וואָס זיי טאָן און קוקן פֿאַר די אַנדערלייינג מאָוטאַוויישאַנז הינטער וואָכעדיק נאַטור אָדער מיינונגען. עס רילייז אויף ניט-נומעריקאַל אינפֿאָרמאַציע אַזאַ ווי:
- אין-טיפקייַט ינטערוויוז
- קליין מוסטער סיזעס
- Open-ended פראגעס
- דערציילונג דאַטן
- רייַך דיסקריפּטיוו ינסייץ
דעריבער, אויב איר דאַרפֿן צו ונטערזוכן ימאָושאַנז, פּערספּעקטיווז און מעשיות וואָס נומערן קענען נישט כאַפּן, דאָס איז דיין בעסטער ברירה, ספּעציעל ווען איר טאַרגאַטינג אַ קלענערער גרופּע אָדער נישע מאַרק.
די שליסל דיפפערענסעס צווישן קוואַנטיטאַטיווע און קוואַליטאַטיווע פאָרשונג
לאָמיר איצט ונטערשטרייַכן די שליסל דיפעראַנסיז צווישן די צוויי טייפּס נאָך יקספּליינינג עטלעכע יקערדיק פּרינסאַפּאַלז פון קוואַנטיטאַטיווע און קוואַליטאַטיווע פאָרשונג.
דאַטן טיפּ
אין קאַנטראַסט, קוואַליטאַטיווע שטודיום האַנדלען מיט סאַבדזשעקטיוו אלא ווי נומעריקאַל דאַטן, וואָס גיט ינסייט אין די "מענטשלעך" זייַט פון זאכן. פֿאַר בייַשפּיל, ווען עמעצער געקויפט אַ פּראָדוקט ווייַל זיין מיינונג איז געווען פאַרנומען מיט מאָוטאַוויישאַנאַל קאָנטעקסט.
מוסטער גרייס
קוואַליטאַטיווע שטודיום טענד צו האָבן מער לימיטעד סאַמפּאַלז וואָס זענען קערפאַלי אויסגעקליבן פֿאַר אין-טיפקייַט לערנען. אויף די אנדערע האַנט, קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג אָפט ימפּלויז גרעסערע מוסטער סיזעס צו פאַרזיכערן סטאַטיסטיש באַטייַט אין הונדערטער אָדער טויזנטער פון באַזונדער קאַטעגאָריעס וואָס דאַרפֿן צו זיין יגזאַמאַנד.
פאָרשונג פֿראגן
קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג איז געזונט סוטאַד צו פֿראגן וואָס האָבן ספּעציפיש נומעריקאַל ענטפֿערס, אַזאַ ווי אַסקינג פּאַרטיסאַפּאַנץ אַ סעריע פון פראגן און יעדער ענטפער מיט אַ וואָג פון 1-5. דער טיפּ איז ידעאַל פֿאַר אָפֿן-געענדיקט פראגעס ווי "וואָס" און "ווי".
דאַטאַ זאַמלונג מעטהאָדס
קוואַליטאַטיווע פאָרשונג, אויף די אנדערע האַנט, ינוואַלווז ינטערוויוז און עפענען-ענדיקט דיסקוסיעס, בשעת קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג ניצט סערווייז און סטראַקטשערד אַנקעטע. די ערשטע קריייץ אַ סוויווע ווו פאָרשונג אַבדזשעקטיווז קען טוישן באזירט אויף וואָס מענטשן לערנען פון יעדער אנדערער, אָבער די לעצטע בענעפיץ אַרייַנציען קעסיידערדיק יטעראַטיוו לערנען אין וואָג.
אַנאַליסיס
אין קאַנטראַסט, טימאַטיק אַנאַליסיס פאָדערן קוואַליטאַטיווע פאָרשונג, כוועראַז קוואַנטיטאַטיווע ויספאָרשונג ריקווייערז סטאַטיסטיש אַנאַליסיס מיט קוואַנטיפייאַבאַל רעזולטאַטן.
ווען צו נוצן קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג
קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג איז ידעאַל פֿאַר גרויס-וואָג סערווייז, סטאַטיסטיש וואַלאַדיישאַן, קאָמפּאַראַטיווע שטודיום און קוואַנטיפייינג טרענדס איבער צייט.
עס איז עפעקטיוו אין קאַלעקטינג ינסייץ פון ברייט פּאַפּיאַליישאַנז, טעסטינג כייפּאַטאַסאַז, מעסטן דיפעראַנסיז צווישן גרופּעס און טראַקינג טרענדס מיט נומעריק זאָגן פֿאַר באַשלוס-מאכן.
אין סיטואַטיאָנס ווען באַמערקונגען איז דארף פון פילע מענטשן, סערווייז זענען מער עפעקטיוו ווי יחיד ינטערוויוז. קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג גיט סטאַטיסטיש שטרענגקייַט פֿאַר שטאַרק קאַנקלוזשאַנז און אַ סטראַקטשערד צוגאַנג פֿאַר אַנאַלייזינג פּאַטערנז און ידענטיפיצירן טרענדס.
קוילעלדיק, עס איז בעסטער געניצט ווען האַנדלינג מיט גרויס פּאַפּיאַליישאַנז, מאָדעלינג ספּעציפיש פּאַפּיאַליישאַנז און ווען איר זוכט צו מאַכן זאָגן-באזירט דיסיזשאַנז.
ווען צו נוצן קוואַליטאַטיווע פאָרשונג
קוואַליטאַטיווע פאָרשונג יקסעלז אין פארשטאנד פון נאַטור, מאָוטאַוויישאַנז און ימאָושאַנז, מאכן עס יקערדיק פֿאַר יקספּלאָראַטאָרי פאָרשונג, קאַנסומער ינסייץ, פּראָדוקט אַנטוויקלונג און קליין מוסטער עקספּלעריישאַן.
עס איז קריטיש פֿאַר מאַפּינג נייַ דאָומיינז, ופדעקן קאַנסומער ביכייוויערז, באַקומען גלייך ריאַקשאַנז פֿאַר פּראָדוקט אַנטוויקלונג און צושטעלן טיף ינסייץ פֿאַר ספּעציפיש ציל וילעם.
קוילעלדיק, קוואַליטאַטיווע פאָרשונג איז ווערטפול אין גיינינג אַ טיף פארשטאנד פון מענטשן ס געדאנקען און אַקשאַנז אין פאַרשידן פאָרשונג קאַנטעקסץ.
די מאַכט פון בלענדינג קוואַנטיטאַטיווע און קוואַליטאַטיווע פאָרשונג
איין שיין אַספּעקט וועגן מאַרק פאָרשונג איז ווי ווערסאַטאַל עס קענען באַקומען; בשעת יעדער אופֿן האט זייַן אייגענע יינציק בענעפיץ, קאַמביינינג זיי אָפט ייעלדס באַטייַטיק קערט.
דער צונויפגיסן קענען ענשור בעסער פארשטאנד פון די ונטערטעניק ענין אַנשטאָט פון נאָר פאָוקיסינג אויף עס פֿון איין פּערספּעקטיוו.
סאַקווענטשאַל צוגאַנג
אין עטלעכע ינסטאַנסיז, סטאַרטינג מיט קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג קען זיין אַ גוטע געדאַנק צו זאַמלען עטלעכע פּרילימאַנערי ינסייץ דורך ידענטיפיצירן טרענדס וואָס קען פירן צו פאָרמינג עטלעכע כייפּאַטאַסאַז. דערנאָך נאָכגיין דעם מיט קוואַליטאַטיווע פאָרשונג צו געפֿינען מער וועגן וואָס די טינגז פּאַסירן לויט וואָס קוואַנטיטאַטיווע דאַטן קענען אַנטדעקן. אין די לאַנג לויפן, דעם צוגאַנג אָפפערס אַ באַלאַנסט מיינונג.
סיימאַלטייניאַס צוגאַנג
אַלטערנאַטיוועלי, איר קען באַשליסן צו צולייגן אַ סיימאַלטייניאַס צוגאַנג ווו ביידע קוואַליטאַטיווע און קוואַנטיטאַטיווע דאַטן זענען געזאמלט אין אַמאָל. דאָס איז ספּעציעל נוציק ווען צייט איז פון די עסאַנס אָדער עס איז נויטיק פֿאַר גלייך קאָנטעקסטואַליזיישאַן פון קוואַנטיטאַטיווע פיינדינגז דורך קוואַליטאַטיווע ינסייץ.
סאָף
דער פּראָבלעם מיט מאַרק פאָרשונג איז אַז עס זענען קיין אַלע-ציל ענטפֿערס וואָס קענען פּאַסיק יעדער. דער באַשלוס צי צו אַפּט פֿאַר קוואַנטיטאַטיווע אָדער קוואַליטאַטיווע פאָרשונג וועריז דיפּענדינג אויף די באַזונדער פאָרשונג אַבדזשעקטיווז, וילעם און נאַטור פון לערנען. ביידע מעטהאָדס טראָגן נוציק רעזולטאַטן און עס אַלע דעפּענדס אויף ווי און ווען צו נוצן זיי ריכטיק.
