Dữ liệu định tính
Dữ liệu định tính là một tập thông tin không thể đo lường bởi con số. Nó thường chứa từ ngữ, bài mô tả đối tượng. Kết quả của quá trình phân tích dữ liệu định tính có thể có dạng các từ khóa được đánh dấu, thông tin được phân tách và các định nghĩa được phác họa. Lấy ví dụ, một nghiên cứu về nhận thức của phụ huynh về hệ thống giáo dục cho con cái của họ. Thông tin kết quả thu được từ họ có thể ở dạng mô tả và bạn cần thực hiện quá trình phân tích để tìm ra liệu họ có hài lòng, không hài lòng hay cần cải thiện một mặt nào đó.
Điểm mạnh
- Giúp hiểu rõ hơn – Dữ liệu định tính giúp hiểu rõ hơn về góc nhìn và nhu cầu của các ứng viên.
- Cung cấp lời giải thích – Dữ liệu định tính cùng với dữ liệu định lượng có thể giải thích kết quả của cuộc khảo sát và có thể đo lường được độ chính xác của thông tin định lượng.
- Định danh tốt hơn cho các mẫu hành vi – Dữ liệu định tính có thể cung cấp thông tin chi tiết qua đó chứng tỏ sự hữu dụng của nó trong việc định danh mẫu hành vi.
Điểm yếu
- Khó thu thập – Xét theo chủ đề trong tự nhiên, một phần nhỏ không thể đại diện cho một phần lớn.
- Tốn nhiều thời gian – Dữ liệu định tính rất tốn thời gian vì cần hiểu được lượng lớn thông tin.
- Khả năng sai số – Phân tích dễ mang tính chủ quan; sai số do người đánh giá rất hay gặp phải.
Dữ liệu định lượng
Dữ liệu định lượng là một tập các số có được từ một nhóm người và liên quan tới phân tích thống kê. Lấy ví dụ bạn thực hiện một cuộc khảo sát độ hài lòng từ các ứng viên và hỏi xem họ đánh giá như thế nào trong thang điểm từ 1 tới 5. Bạn có thể thu thập đánh giá theo dạng số, bạn sẽ sử dụng kỹ thuật thống kê để đưa ra kết luận về độ hài lòng của các ứng viên này.
Điểm mạnh
- Cụ thể – Dữ liệu định lượng rất rõ ràng và cụ thể với khảo sát đã tiến hành
- Độ tin cậy cao – Nếu thu thập một cách hợp lý, dữ liệu định lượng thường khá chính xác và vì thế có độ tin cậy cao.
- Dễ dàng giao tiếp – Dữ liệu định lượng thường dễ dàng cho giao tiếp và có thể được mô tả bằng đồ thị, biểu đồ…
- Có hỗ trợ sẵn – Rất nhiều tập dữ liệu lớn có thể đã có sẵn và có thể được phân tích để kiểm tra độ liên quan tới khảo sát.
Điểm yếu
- Số lựa chọn bị giới hạn – Những người trả lời thường phải chọn từ một số lượng giới hạn các lựa chọn.
- Độ phức tạp cao – Dữ liệu định lượng cần quá trình phức tạp để có một mẫu chính xác.
- Cần sự chuyên nghiệp – Phân tích dữ liệu định lượng cần kỹ năng chuyên nghiệp trong phân tích thống kê.
