Existen dos tipos de datos y, dependiendo de su objetivo, deberá decidir cuál le servirá mejor. ¿Busca información sobre cómo cambiaron sus ventas después de una nueva campaña de marketing? Entonces necesita datos cuantitativos. ¿O busca comprender cómo se relacionan sus clientes con su marca o si es probable que recomienden sus productos? En ese caso, necesita datos cualitativos.
Existen diferencias importantes entre los datos cualitativos y cuantitativos, pero juntos permiten abordar el complejo y desafiante mundo de la investigación. Analizaremos ambos para explorar sus usos y ayudarle a determinar cuál necesita y cuándo utilizarlo.
Datos cuantitativos
Los datos cuantitativos son estructurados, estadísticos y muy adecuados para el análisis de datos porque se miden en números y valores. Este tipo de datos se obtiene mediante pruebas, experimentos, encuestas, informes de mercado y métricas. Pueden responder preguntas cerradas, como “cuántos” o “cuánto”.
Aquí tiene algunos ejemplos de cómo los datos cuantitativos pueden ayudarle a obtener las respuestas que busca:
Validar su hipótesis. La investigación cuantitativa le proporciona datos numéricos para realizar análisis estadísticos que validen o refuten su hipótesis. Estos resultados le mostrarán si el problema es real y le darán hallazgos que podrá presentar. Si los resultados no son los esperados, aun así tendrá una base sólida para realizar una investigación cualitativa posterior.
Realizar encuestas generales. La investigación cuantitativa es relativamente sencilla simplemente porque es más fácil realizar una encuesta de opción múltiple o una técnica similar que organizar grupos focales y llevar a cabo una serie de entrevistas que generen datos cualitativos.
Enfóquese en los datos cuantitativos si busca respuestas directas a preguntas generales. ¿Las personas prefieren este refresco frente al de la competencia? ¿Le pareció convincente este anuncio? Puede responder preguntas como estas con datos cuantitativos.
Trabajar con datos discretos. Este tipo de datos es finito y no puede dividirse en partes más pequeñas. Algunos ejemplos de datos discretos incluyen la cantidad de tráfico que recibió su sitio web la semana pasada, el total de ventas del mes pasado o el salario que recibió el año pasado.
Trabajar con datos continuos. Los datos continuos varían y pueden dividirse en partes más pequeñas. Algunos ejemplos incluyen la velocidad de su trayecto por la mañana, el tiempo que tarda en leer un libro o su peso.
Cómo obtener datos cuantitativos
Los datos cuantitativos suelen estar estructurados, como los números y valores que se encuentran en hojas de cálculo. Obtener datos consistentes y fáciles de analizar comienza con hacer las preguntas correctas y registrar las respuestas que recibe. Por ejemplo, evite las preguntas abiertas al encuestar a sus clientes sobre un nuevo producto y, en su lugar, haga preguntas de sí o no o preguntas que puedan responderse seleccionando opciones de una lista.
La pregunta “¿Qué opinó de nuestro producto?” puede dar lugar a muchas respuestas similares y algunas inesperadas que son difíciles de cuantificar. En cambio, es mucho más fácil analizar los datos obtenidos al preguntar “¿Nuestro producto cumplió con sus expectativas?” con una simple respuesta de sí o no.
Si busca datos más precisos y confiables, los datos cuantitativos son la mejor opción.
Datos cualitativos
Los datos cualitativos no generan cifras concretas que puedan representarse fácilmente en gráficos o tablas, pero son los que necesita para entender por qué un cliente compra su producto o por qué no lo hace. Puede utilizarlos para categorizar respuestas según características, atributos y categorías más amplias.
Obtiene datos cualitativos al plantear preguntas abiertas que dan lugar a interpretaciones, hipótesis y teorías adicionales. Los datos cualitativos suelen ser más descriptivos o centrarse en atributos de carácter categórico.
Aquí tiene algunos ejemplos de cómo los datos cualitativos pueden ser la mejor opción para obtener las respuestas que busca:
Formar hipótesis. Antes de comenzar a recopilar números y estadísticas, necesita definir qué quiere validar. Recopilar información detallada sobre un tema mediante datos cualitativos puede ayudarle a construir una hipótesis sólida. Su investigación puede revelar problemas u oportunidades y, posteriormente, podrá avanzar recopilando datos cuantitativos para poner a prueba sus hallazgos.
Incorporar elementos personales. Los datos cualitativos también son útiles en las etapas finales de su proyecto. Las opiniones y experiencias personales obtenidas mediante la investigación cualitativa pueden aportar contexto e información valiosa para interpretar los datos cuantitativos recopilados.
Cómo obtener datos cualitativos
Existen muchas técnicas para obtener datos cualitativos relevantes. Tenga en cuenta que, en muchos casos, combinar estos enfoques con datos cuantitativos puede ayudarle a lograr un análisis más completo. A continuación, presentamos algunos métodos clásicos para recopilar datos cualitativos:
- Las entrevistas permiten obtener información más profunda sobre su hipótesis mediante un enfoque individual.
- Los estudios de caso ofrecen un análisis más detallado y proporcionan historias de consumidores y clientes.
- Los grupos focales permiten que varias personas expresen sus puntos de vista y opiniones sobre un producto o tema.
- Las preguntas abiertas en encuestas permiten que los encuestados se expresen libremente.
- La investigación observacional es útil para comprender a las personas en sus rutinas habituales y observar cómo interactúan.
También puede obtener datos cualitativos mediante la revisión de documentos, grabaciones de audio o video, símbolos e imágenes.
Combinar la investigación cuantitativa y cualitativa puede proporcionar resultados más completos al integrar tanto datos numéricos como experiencias personales. Comience con una pregunta de opción múltiple, como las mencionadas anteriormente en la sección de datos cuantitativos, y luego complétela con una pregunta cualitativa abierta que permita al encuestado expresar sus opiniones con mayor profundidad. De este modo, obtendrá conocimientos mucho más valiosos que si dependiera de un solo tipo de datos.
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