Avremo mai sentito?: «La qualità non è la quantità». In questa affermazione troviamo la principale differenza tra qualitativo e quantitativo, essendo entrambi un riferimento rispettivamente alla qualità (qualitativo) e alla quantità (quantitativo).
In altre parole, quando si parla di concetto "qualitativo", secondo l'Accademia Reale Spagnola (RAE), si parla di una qualità, o di una qualità. In uno studio, l'analisi qualitativa sarebbe più correlata ad un'analisi più soggettiva, basata su variabili che, in un certo modo, non possono essere misurate esattamente. Cioè, numericamente.
Quando invece si parla di concetto di «quantitativo», anche secondo il RAE, si parla di una quantità, o di qualcosa che è correlato a una quantità. In uno studio, l'analisi di variabili che possono essere misurate numericamente.
Quindi, riassumendo, stiamo parlando di due concetti opposti. Mentre uno si concentra su qualità e qualità, un altro si riferisce alla quantità. Per questo motivo, in uno studio, l'analisi qualitativa si concentrerà sulle qualità presentate dall'oggetto di studio, mentre l'analisi quantitativa si concentrerà su variabili misurabili che possono essere espresse numericamente.
Pertanto, per capirlo meglio, vediamo la differenza tra qualitativo e quantitativo, nonché le principali differenze riscontrate tra ciascuno di questi metodi di analisi.
Differenza tra qualitativo e quantitativo
Quindi, vediamo le loro principali differenze:
Analisi qualitativa
L'analisi qualitativa si concentra sulla comprensione dei fenomeni che si verificano. Ma, per la sua comprensione, utilizza dati narrativi, si concentra sullo studio della letteratura, nonché sulle particolarità e sulle esperienze individuali. In altre parole, si concentra su dati che non sono espressi numericamente.
Tra questi dati che raccoglie, l'analisi qualitativa si concentra su sondaggi, valutazioni dei clienti, nonché un'altra serie di metodi di raccolta dati che ci offrono una visione qualitativa dell'oggetto di studio.
L'analisi qualitativa, oltre ad essere utilizzata come complemento a quella quantitativa, serve per ottenere informazioni su un dato argomento. Grazie a questa analisi, possiamo estrarre molte opinioni e, se vere, informazioni di qualità superiore.
Trattandosi di un'analisi basata su informazioni non espresse da numeri, si tratta di un'analisi soggettiva. Un'analisi soggettiva che, inoltre, non utilizza solitamente il campionamento casuale, poiché, data la difficoltà, il campione viene solitamente selezionato.
La misura non può essere standardizzata, in quanto non esistono dati numerici che lo permettano. Inoltre, il metodo di raccolta dei dati è più flessibile rispetto al metodo quantitativo.
Per misurare i dati, analizzarli e interpretarli, dobbiamo sapere che questi, a differenza dell'altro metodo, sono più difficili da analizzare. Allo stesso modo, dato che sono molti dati che non possiamo omogeneizzare, devono essere analizzati durante lo studio e potrebbero portare a continue modifiche fino alla fine. Questo, inoltre, ci porta a una situazione in cui le conclusioni non sono definitive fino a quando l'intero processo non è terminato.
Analisi quantitativa
L'analisi quantitativa, come l'analisi qualitativa, si concentra sulla comprensione dei fenomeni che si verificano. Ma, per tua comprensione, utilizza dati numerici, che ci consentono di estrarre le informazioni. In altre parole, si basa su misurazioni più affidabili, poiché utilizza un metodo di analisi che consente di identificare e quantificare il problema.
Si tratta quindi di dati che possono essere espressi numericamente. Cioè sondaggi, indicatori, studi, osservazioni, rapporti, oltre a un'altra serie di strumenti che ci permettono di dire che stiamo parlando di uno studio oggettivo.
Per la selezione del campione, e trattandosi di dati, si può fare a caso. Cioè, non dovremmo avere alcuna preferenza, poiché i dati possono essere omogeneizzati in modo semplice. Questo è qualcosa che facilita anche la misurazione del problema, poiché può essere quantificato e viene fatto in modo standardizzato. Allo stesso tempo, presenta anche un metodo di raccolta dati più strutturato e poco flessibile.
Una volta terminato lo studio, le conclusioni tendono ad essere più affidabili, poiché sono dati estratti da metriche applicate correttamente. Mentre, inoltre, ci consente di ottenere conclusioni più rapidamente, una volta terminato lo studio, per il fatto che le informazioni, come dicevamo, possono essere omogeneizzate e interpretate più comodamente.
In sintesi, stiamo parlando di due approcci molto diversi, ma se si completano a vicenda, ci consentono di effettuare uno studio abbastanza affidabile.