क्वालिटेटिव मार्केट रिसर्च डेटा का विश्लेषण कैसे करें

एक बार गुणात्मक डेटा एकत्र कर लिया गया है, बाजार शोधकर्ता को आम तौर पर बड़ी मात्रा में डेटा का सामना करना पड़ता है जिसे मार्केट रिसर्च इनसाइट्स के अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए विश्लेषण और व्याख्या की जानी चाहिए। गुणात्मक डेटा विश्लेषण के तीन दृष्टिकोणों पर यहां चर्चा की गई है।

मात्रात्मक डेटा विश्लेषण

गुणात्मक अनुसंधान डेटा का विश्लेषण करने की इस पद्धति में, एकत्र की गई जानकारी डेटासेट में विभिन्न चर के परिणामों के अनुसार सारणीबद्ध है।

यह डेटा का एक व्यापक चित्र प्रदान करता है और पैटर्न की पहचान करने की प्रक्रिया में सहायता करता है

विश्लेषण की सुविधा के लिए डेटा प्रदर्शित करने का एक आम तरीका आवृत्ति वितरण का उपयोग करके होता है, जो प्रत्येक चर श्रेणी के अनुसार प्रतिक्रियाओं या अंकों की संख्या का एक संगठित सारणीकरण होता है। निरूपण डेटा सटीकता को निर्धारित करने, डेटा आउटलेरों की पहचान करने, स्कोरों या प्रतिक्रियाओं के प्रसार को मापने, और सामान्य आवृत्ति का निरीक्षण करने के लिए एक संरचित तरीका प्रदान करता है।

गुणात्मक सामग्री विश्लेषण

जब सामग्री विश्लेषण को विश्लेषण की एक मात्रात्मक विधि के रूप में माना जाता है, तो यह मीडिया सामग्री का व्यवस्थित और निष्पक्ष विश्लेषण करने का एक तरीका प्रदान करता है। सामग्री विश्लेषण का यह संस्करण कोड में मानकीकृत माप का इस्तेमाल किया, ग्रंथों की विशेषता और तुलना करता है।

जब कोई गुणात्मक दृष्टिकोण सामग्री विश्लेषण में लिया जाता है, तो फोकस पाठ के स्पष्ट या प्रकट सामग्री दोनों के विश्लेषण के साथ-साथ पाठों के गुप्त अर्थ की व्याख्या करता है, जिसे पाठ से लिखित किया जा सकता है, लेकिन यह स्पष्ट रूप से नहीं है इसमें कहा गया

सामग्री विश्लेषण का जोर डेटा कोडिंग है, जो इस दृष्टिकोण की एक प्रमुख सीमा को समझा सकता है- ग्रंथों के अर्थों की समृद्ध समझ प्रदान करने में असमर्थता

लगातार तुलनात्मक पद्धति

यह गुणात्मक डेटा विश्लेषण पद्धति एक संरचित पुनरावृत्ति प्रक्रिया है जिसमें शोधकर्ता प्रत्येक नए बिट डेटा के साथ तुलना करते हैं जो पहले से अध्ययन में जांच कर चुके हैं।

• ओपन कोडिंग: प्रत्येक डेटा बिट को कोडित किया जाता है और फिर एक प्रासंगिक विषय श्रेणी को सौंपा जाता है या हटाया जाता है यदि कोई प्रासंगिकता नहीं देखी जाती है। इस कोडिंग का विश्लेषण डेटा के संचयित आंकड़ों के साथ डेटा बिट्स की तुलना के अनुसार होता है।
• अक्षीय कोडन: जैसा कि डेटा बिट का विश्लेषण किया जाता है, नए अतिशीघ्र विषय श्रेणियां उभरकर सामने आ जाएंगी। एक बार जब डेटा को कोडित और विषय श्रेणियों को सौंपा गया है, तो शोधकर्ता उभरते विषयों की श्रेणियों की जांच करता है। सैद्धांतिक संतृप्ति तब होती है जब जांचित डेटा से कोई नया डेटा उभर नहीं होता है।
• चयनात्मक कोडन: इस अंतिम कोडिंग चरण में, विषय श्रेणियां और स्पष्ट अंतर्संबंधों का उपयोग एक ऐसी कहानी बनाने के लिए किया जाता है जो अनुसंधान का ध्यान केंद्रित करने वाली घटना को बताता है या समझाता है।

विश्लेषण दृष्टिकोण के आवेदन

गुणात्मक डेटा के सफल विश्लेषण की कुंजी समझ रही है जब विश्लेषण की एक विधि का उपयोग किया जाना चाहिए और जब किसी अन्य डेटा विश्लेषण दृष्टिकोण को चुना जाना बेहतर होता है

• मात्रात्मक डेटा विश्लेषण: अंतराल डेटा का उपयोग करते हुए मात्रात्मक डेटा विश्लेषण निरंतर होता है जिसमें मानों के बीच मानकीकृत अंतर के साथ एक तार्किक आदेश होता है, लेकिन इसमें एक प्राकृतिक शून्य नहीं होता है लिक्चर स्केल पर मौजूद आइटम अंतराल डेटा का एक अच्छा उदाहरण है।

• गुणात्मक सामग्री विश्लेषण: स्वास्थ्य संबंधी अनुसंधान में, सामग्री विश्लेषण के लिए उपयुक्त ग्रंथों में अनुदान प्रस्ताव, प्रकाशित पांडुलिपियों, बैठकों से मिनट, बातचीत के टेप, चिकित्सा मुठभेड़ों, साक्षात्कार और फ़ोकस समूह शामिल हैं। स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रों में विश्लेषण के लिए उपयुक्त ग्रंथों में समाचार पत्रों, पत्रिकाओं, रेडियो, टेलीविजन और इंटरनेट के जरिए जनता को संदेश भेजे गए संदेश भी शामिल हैं।

• लगातार तुलनात्मक पद्धति: डेटा विश्लेषण की निरंतर तुलनात्मक पद्धति संरचित प्रतिक्रियाओं जैसे कि बंद-अंत सर्वेक्षण प्रश्नों, या असंरचित प्रतिक्रियाओं के साथ इस्तेमाल की जा सकती है, जैसे प्राप्तकर्ताओं द्वारा प्राप्त खुली-समाप्ति वस्तुओं का जवाब एक प्रश्नावली। उस ने कहा, एक निरंतर तुलनात्मक डेटा विश्लेषण प्रक्रिया शायद सबसे अधिक उपयोगिता है जब व्यापक खातों के साथ प्रयोग किया जाता है जिसमें अनस्ट्रक्टेड डेटा शामिल होता है, जैसे साक्षात्कार प्रतिलेख

निष्कर्षों की प्रस्तुति

जिस तरह से डेटा विश्लेषण के निष्कर्षों या परिणामों को प्रस्तुत किया जाता है, उस शोध के बीच का अंतर और शेल्फ पर लगाए गए शोध में अंतर हो सकता है। अंगूठे का एक नियम डेटा को ऐसे तरीके से पेश करना है जो कि डेटा विश्लेषण निष्कर्ष प्राप्त करने वाले कम से कम परिष्कृत लोगों को समझने योग्य और प्रयोग करने योग्य होगा।

• मात्रात्मक डेटा विश्लेषण: डेटा को ऐसे तरीके से अक्सर प्रदर्शित किया जाता है जो निर्माण आवृत्तियों और प्रतिशत वितरण से डेटा को परिसंघित करता है।
• गुणात्मक सामग्री विश्लेषण: डेटा तालिकाओं और मैट्रिक्स में प्रस्तुत किया जा सकता है यह उपयोगी है, खासकर जब कोटेशन का उपयोग अंतर-मुक्ति द्वारा निष्कर्षों को स्पष्ट करने के लिए किया जाता है। इसका मतलब यह है कि विश्लेषण का परिष्करण अच्छी तरह से घट सकता है, जबकि पांडुलिपि अभी भी अंतिम रूप में लिखा जा रहा है।
• लगातार तुलनात्मक पद्धति : एक स्थिर तुलनात्मक डेटा विश्लेषण प्रक्रिया में निष्कर्षों की प्रस्तुति डेटा पर उभरने वाले विषयों को प्रकट करने पर केंद्रित है। जबकि डेटा का दृश्य प्रदर्शित किया जा सकता है, ये निष्कर्ष आम तौर पर डेटा सेट के विशिष्ट अंशों से जुड़ा हुआ है, जो स्पष्ट रूप से विषयों को स्पष्ट करता है। इन अंशों में अनुसंधान पांडुलिपि और / या आलेख के परिणाम अनुभाग की वर्णनात्मक चर्चा शामिल है।

एकत्रित डेटा के साथ विश्लेषण पद्धति का फ़िट

डेटा विश्लेषण पद्धति को एकत्रित किया गया है और अनुसंधान प्रश्नों और अंतिम उद्देश्य के परिणामों को मजबूत अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिसका उपयोग

• मात्रात्मक डेटा विश्लेषण के साथ किया जा सकता है > सर्वेक्षण में बंद किए गए प्रश्नों के लिए एक अच्छा विकल्प है। गुणात्मक सामग्री विश्लेषण
• साक्षात्कार प्रतिक्रिया डेटा के लिए एक अच्छा फिट है लगातार तुलनात्मक विश्लेषण
• सर्वेक्षण में खुली समाप्ति वाले प्रश्नों के लिए और साक्षात्कार के उत्तर के साथ एक अच्छी फिट है। स्रोत

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