Phân tích từ ngữ trong một bài nghiên cứu đề cập đến việc chia nhỏ các khái niệm thành các phần dễ hiểu. Mỗi bộ phận sau đó được giám định để kết luận. Một bài nghiên cứu phân tích là một bài nghiên cứu được thực hiện về một chủ đề cụ thể để trình bày từng phần dưới góc nhìn của người nghiên cứu. Một phân tích có thể là cả định lượng và định tính.
Định tính so với Định lượng
Sự khác biệt chính giữa định tính và định lượng là phân tích định tính không tính đến các con số. Nó đề cập đến việc thực hiện các cuộc phỏng vấn, đặt câu hỏi mở, v.v. Mặt khác, phân tích định lượng đề cập đến các con số. Nó bao gồm thực hiện các thí nghiệm, khảo sát, quan sát và thực hiện các phép đo.
Phân tích định tính đề cập đến việc phân tích dữ liệu không thể hoặc khó định lượng. Nó có thể được sử dụng cùng với phân tích định lượng hoặc một mình trong nghiên cứu. Nó cho phép một nhà nghiên cứu hiểu được lý do thực sự đằng sau sự xuất hiện của một vấn đề cụ thể. Trong đó, dữ liệu được sử dụng cho phép nhà nghiên cứu đi sâu vào một chủ đề cụ thể.
Phân tích định lượng đề cập đến phân tích số liên quan đến việc thu thập, phân loại và tính toán dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê khác nhau. Trong đó, dữ liệu được chọn được thực hiện trên cơ sở ngẫu nhiên và sau đó được phân tích. Phần tốt nhất của việc sử dụng phân tích này là nó có thể được áp dụng cho một dân số chung trong khi phân tích định tính không thể.
Bảng so sánh giữa định tính và định lượng
| Các thông số so sánh | Định tính | Định lượng |
| Loại phân tích | Phân tích chủ quan xử lý dữ liệu phi thống kê không thể biểu thị bằng số | Phân tích khách quan xử lý dữ liệu thống kê có thể được biểu thị bằng số |
| Dữ liệu điển hình đang được sử dụng | Thường bao gồm giới tính, màu da, tôn giáo, quốc tịch và các | Bao gồm các đại lượng có thể đo lường như kích thước, trọng lượng, chiều dài, khối lượng và các đại lượng khác |
| Mục đích chính của phân tích | Phân tích này được sử dụng để tìm lý do đằng sau sự xuất hiện của một hiện tượng cụ thể. | Phân tích này được sử dụng để tìm ra bao nhiêu hoặc bao nhiêu lần một hiện tượng xảy ra. |
| Cỡ mẫu | Nhỏ và không đại diện cho toàn bộ dân số | Lớn và có thể được sử dụng để đại diện cho dân số chung |
| Phương pháp nghiên cứu được sử dụng | Thám hiểm | Kết luận |
Định tính là gì?
Từ định tính xuất phát từ chất lượng có nghĩa là số lượng của các mặt hàng không thể đo lường được. Nó đề cập đến việc đánh giá một hiện tượng bằng cách quan sát hoặc tìm hiểu. Nó cho phép nhà nghiên cứu hiểu được nguyên nhân chính xác của vấn đề bằng cách đi sâu vào tìm hiểu.
Các phương pháp phân tích định tính khác nhau như sau:
Không giống như phân tích định lượng, phân tích này không bị hạn chế bởi bất kỳ quy tắc hay con số nào, nó có phạm vi rộng. Nó không mang tính thống kê, chủ quan, mô tả và khám phá.
Để giúp phân tích định lượng thành công, các nhà nghiên cứu phải đảm bảo rằng họ thông thạo các đặc tính vật lý của các mục mà nghiên cứu dựa trên đó. Dữ liệu thường được phân tích định tính bao gồm ngoại hình, màu sắc, quốc tịch, sở thích, giới tính, v.v. không thể biểu thị bằng số. Nó được thu thập thông qua quan sát hoặc phỏng vấn.
Nó cũng có một số hạn chế. Một trong số đó là phân tích không thể được sử dụng để đại diện cho dân số chung. Dữ liệu mẫu được sử dụng thường không thể được sử dụng để đại diện cho tổng thể vì chúng được sử dụng theo cách không có cấu trúc. Hạn chế này được khắc phục trong phân tích định lượng.
Định lượng là gì?
Phân tích định lượng có nguồn gốc từ từ ‘số lượng, do đó, phân tích này đề cập đến việc phân tích các giá trị có thể được biểu thị bằng số. Phân tích này sử dụng mô hình thống kê hoặc toán học để đánh giá hiện tượng.
Các phương pháp phân tích định lượng khác nhau như sau:
Phân tích này là khách quan. Nó giúp chúng tôi hiểu lý do đằng sau sự xuất hiện của một sự kiện bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê khác nhau. Nó sử dụng các đại lượng có thể đo được như tốc độ, trọng lượng, nhiệt độ, chiều dài, v.v. Dữ liệu thu được có thể được biểu diễn dưới dạng bảng hoặc dạng sơ đồ, giúp việc tìm kiếm kết quả dễ dàng hơn.
Tuy nhiên, phân tích này cũng có những hạn chế khác nhau mà phân tích định tính thường khắc phục được. Một hạn chế là khó phân tích các khái niệm mới bằng phương pháp này. Hơn nữa, phân tích này bỏ qua các sự kiện ngẫu nhiên và khan hiếm.
Nó được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp Thương mại điện tử để có được phân tích chi tiết về hoạt động của sản phẩm. Việc phân tích này cũng giúp các nhà quản trị doanh nghiệp đưa ra các quyết định cải tiến hoạt động kinh doanh.
Sự khác biệt chính giữa định tính và định lượng
- Phân tích định tính là chủ quan và sử dụng dữ liệu phi thống kê trong khi phân tích định lượng sử dụng dữ liệu thống kê có thể được biểu thị bằng số.
- Dữ liệu điển hình được sử dụng trong phân tích định tính bao gồm giới tính, màu da, tôn giáo, quốc tịch và những dữ liệu khác, khó thể hiện bằng con số. Mặt khác, các đại lượng có thể đo được như kích thước, trọng lượng, chiều dài, khối lượng và các đại lượng khác được sử dụng trong phân tích định lượng.
- Lý do chính đằng sau việc sử dụng phân tích định tính là để tìm lý do cho sự xuất hiện của một hiện tượng cụ thể, trong khi phân tích định lượng được sử dụng để tìm ra bao nhiêu hoặc bao nhiêu lần một hiện tượng xảy ra.
- Trong phân tích định tính, cỡ mẫu được sử dụng nhỏ và không thể dùng để đại diện cho dân số chung. Mặt khác, trong phân tích định lượng, cỡ mẫu đủ lớn để đại diện cho dân số chung.
- Phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong phân tích định tính là khám phá trong khi trong phân tích định lượng, nó là kết luận.
Sự kết luận
Như vậy, cả phân tích định tính và định lượng đều rất cần thiết trong nghiên cứu. Phân tích định tính liên quan đến dữ liệu phi thống kê và được sử dụng để hiểu đầy đủ về một chủ đề cụ thể. Mặt khác, phân tích định lượng là kết luận và được sử dụng để đi đến kết luận với sự trợ giúp của dữ liệu thống kê.
Chúng bổ sung cho nhau. Nếu thiếu phân tích định tính, phân tích định lượng sẽ giúp ích và ngược lại. Chúng có thể được sử dụng như các thước đo riêng biệt trong phân tích nghiên cứu hoặc kết hợp với nhau để cung cấp các kết quả cần thiết.
