Qualitative Data 定性的データ　顧客デジタルエクスペリエンス用語集オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

2024年4月11日

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定性的データとは

質的データは、人々の意見、態度、行動、信念を捉えるデータとして定義されます。このタイプのデータは詳細が豊富で、研究者が参加者の視点から現象を理解できるようになります。

研究者は質的データを分析する場合、テーマやパターンを特定するためにコードを使用することがよくあります。これには、データをより小さな断片に分割し、それぞれの断片にコードを割り当てることが含まれます。データをコード化すると、どのようなテーマやパターンが現れるかを分析できます。

定性データは、定量データではできない方法で人々の経験や視点を理解できるため、研究にとって重要なツールです。

定性データの特徴は何ですか

定性データの重要な特徴の 1 つは、データが比較的構造化されていないことです。つまり、定性データはトピックに関する豊富で詳細な情報を提供できますが、分析が難しい場合もあります。定性データは多くの場合無制限であり、要約するのが難しい場合があります。

定性データのもう 1 つの重要な特徴は、多くの場合、コンテキスト固有であることです。これは、定性データの意味は、収集された状況によって異なる可能性があることを意味します。たとえば、フォーカスグループで収集された定性データは、インタビューで収集された定性データとは異なる解釈を受ける可能性があります。

質的データは、研究者が複雑な現象を理解するのに非常に役立ちます。ただし、研究研究を計画し、結果を分析する際には、質的データの特徴を念頭に置くことが重要です。

定性的データの種類とは何ですか

データアナリストは多くの場合、定性データを次の 3 つのタイプに分類します。

バイナリデータ:Binary data
名義データ:Nominal data
順序データ:Ordinal data

バイナリデータは、最も単純なタイプの定性データです。値は 2 つだけで、通常は 0 と 1 として表されます。
バイナリデータを使用して、はい/いいえの選択肢、真/偽の値、オン/オフの状態を表すことができます。

名義データはバイナリデータよりも少し複雑です。値はいくつでも持つことができますが、それらの値には固有の順序や順位はありません。
公称データは、性別、髪の色、目の色など、ラベルや名前を割り当てることができるものを表すためによく使用されます。

順序データは名義データに似ていますが、値には特定の順序またはランキングがあります。
順序データを使用して、誰かの満足度を 1 (非常に不満) から 5 (非常に満足) までのスケールで表すことができます。

定性的データが重要な理由

定性データは、定量データでは得られない洞察を提供できるため重要です。質的データは、人々の動機、感情、行動を理解するのに役立ちます。定量的データのコンテキストも提供できます。

たとえば、新製品を発売するかどうかを決定しようとしていると想像してください。同様の製品の売上高を確認すると、作業に使用できる定量的なデータが得られます。しかし、定性的なデータも非常に役立つ可能性があります。潜在的な顧客を調査して製品コンセプトについてどう思っているかを調べたり、フォーカスグループと話し合ってフィードバックを得ることができます。この種の情報は、ターゲット市場にアピールできるように製品を微調整するのに役立ちます。

つまり、定性データは、人々や問題についてより豊かで深い理解を与えるために重要です。これは、より適切な意思決定を行うのに役立ち、研究に貴重な洞察を提供することができます。定性データを活用していないと、ビジネスや研究プロジェクトの改善に役立つ強力なツールを逃すことになります。

定性的データの収集方法

定性的なデータを収集するにはさまざまな方法があります。最も一般的な方法は面接によるものです。他の方法には、フォーカスグループ、観察、文書分析などがあります。

インタビューはおそらく、定性データを収集するために最も広く使用されている方法です。直接または電話で実施することができ、体系化されたものまたは体系化されていないものもあります。構造化面接では、面接官は事前に決められた質問を特定の順序で尋ねます。このタイプのインタビューは、多数の人々から大量のデータを収集する場合に役立ちます。非構造化面接はより柔軟です。面接官は、会話中に出てきたさまざまなトピックについてフォローアップの質問をしたり、さまざまなトピックを検討したりすることがあります。このタイプのインタビューでは、少数のトピックについてより深く調査することができます。

フォーカスグループは、定性データを収集するためのもう 1 つの一般的な方法です。フォーカスグループでは、特定のトピックについて話し合うために少人数のグループ (通常は 6 ～ 10 人) が集まります。ディスカッションはモデレーターによって主導され、グループのメンバー全員が自分の考えや意見を共有する機会が確保されます。フォーカスグループは、さまざまなトピックに関する人々の態度や信念に関するデータを収集する効果的な方法です。

観察も定性的なデータ収集方法です。観察は直接的または間接的のいずれかです。直接観察では、観察されていることに気づかずに、自然な環境で人々の行動を観察します。このタイプの観察は、まれな行動や、他の方法では引き出すのが難しい行動を研究するのに役立ちます。間接観察には、フォーカスグループやインタビューなど、より制御された環境で人々の行動を観察することが含まれます。このタイプの観察は、誘発しやすい行動を研究するのに役立ちます。

文書分析は、定性データを収集するために使用できるもう 1 つの方法です。文書分析では、研究者は書かれた文書 (手紙、報告書、電子メール、Web サイトなど) を調べて、パターンとテーマを特定します。このタイプの分析は、人々が特定のトピックについてどのようにコミュニケーションするかを理解するのに役立ちます。

定性的データ収集方法には多くの利点と欠点があります。定性的手法の利点の 1 つは、研究者が複雑な現象を深く調査できることです。定性的手法も比較的柔軟です。さまざまな研究課題や状況に適応させることができます。定性的手法の欠点は、時間と費用がかかることです。さらに、定性データは分析と解釈が難しい場合があります。

質的データ収集方法は、複雑な現象を深く調査したい研究者にとって貴重なツールです。方法を選択するとき、研究者は各方法の長所と短所を考慮して、特定の研究課題にどれが最も適しているかを決定する必要があります。

定性的データを分析する方法

定性データを分析する場合、使用できる方法がいくつかあります。最も一般的なアプローチは、コーディングを使用してデータ内のパターンとテーマを特定することです。データを読んで特定のセクションにコードを割り当てる作業が必要になります。すべてのデータがコード化されたら、コードを分析してパターンやテーマを特定できます。

定性データを分析するもう 1 つの一般的な方法は、コンテンツ分析です。このアプローチは、基礎となるパターンやテーマではなく、データの実際の内容に焦点を当てます。これを行うには、まずデータを文や段落などの小さなチャンクに分割します。これらの各チャンクは詳細に分析され、重要なアイデアやコンセプトが特定されます。

どちらの方法を選択する場合でも、分析をできるだけ詳細かつ徹底的に行うことが重要です。定性データは非常に複雑なため、注意しないと重要な詳細を見落としてしまう可能性があります。時間をかけて慎重にデータを分析することで、ビジネスの改善に役立つ貴重な洞察を収集できます。
定性的データの例

定性的データの例としては、次のようなものがあります。

製品またはサービスの説明
お客様や従業員からのフィードバック
人や出来事の観察
専門家または関係者へのインタビュー
自由回答形式の質問を含むアンケートまたはアンケート

定性的データと定量的データの違いは何ですか

定性的データは、品質または特性を説明するデータとして定義されます。人々の行動、動機、感情を観察して文書化するためによく使用されます。質的データは通常、インタビュー、フォーカスグループ、観察を通じて収集されます。

定量データは、数値と量を扱うデータです。このタイプのデータは、何かが起こる頻度、特定の感情を抱く人が何人いるか、何かがどの程度存在するかなどを測定するために使用できます。定量的なデータは通常、アンケートや世論調査を通じて収集されます。

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