روش های جمع آوری داده های فانتزی در آمار

فرم های آنلاین رایگان برای مربیان

 
امروزه مشاغل و سازمان ها با مشتریان ، مشتریان ، کاربران ، کارمندان ، فروشندگان و حتی گاهی رقبای خود در ارتباط هستند. داده ها می توانند داستانی در مورد هر یک از این روابط را بیان کنند و با این اطلاعات ، سازمان ها می توانند تقریباً هر جنبه از عملکرد خود را بهبود بخشند.

اگرچه داده ها می توانند ارزشمند باشند ، اطلاعات بیش از حد غیرضروری هستند و داده های اشتباه بی فایده هستند. روش درست جمع آوری اطلاعات می تواند به معنای تفاوت بین بینش مفید و سوdاستفاده از وقت باشد.

 

روش های جمع آوری داده ها

 

خوشبختانه ، سازمان ها ابزارهای مختلفی را برای جمع آوری اطلاعات اولیه در اختیار دارند. این روش ها از سنتی و ساده ، مانند مصاحبه حضوری ، تا روش های پیچیده تر برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها است.

در اینجا شش روش برتر جمع آوری داده وجود دارد:

• مصاحبه ها
• پرسشنامه و نظرسنجی
• مشاهدات
• اسناد و مدارک
• گروه های متمرکز
• تاریخ شفاهی

بعداً در مورد هر کدام جزئیات بیشتری خواهیم داد.

 

روش های جمع آوری داده های کمی و کیفی

برخی از روشهای ارائه شده در اینجا کمی هستند ، که با چیزی قابل شمارش است. سایر موارد کیفی هستند ، به این معنی که آنها فاکتورهایی غیر از مقادیر عددی را در نظر می گیرند. به طور کلی ، پرسشنامه ها ، نظرسنجی ها و اسناد و مدارک کمی هستند ، در حالی که مصاحبه ها ، گروه های متمرکز ، مشاهدات و تاریخ شفاهی از نظر کیفی ارائه می شوند. همچنین می تواند بین این دو روش کراس اوور وجود داشته باشد.

آیا می دانید
با استفاده از JotForm ، می توانید با موفقیت از چندین روش به خصوص با استفاده از پرسشنامه ها و الگوهای نظرسنجی آماده استفاده کنید!

روش های جمع آوری داده های کیفی
تجزیه و تحلیل داده ها می تواند قالب های مختلفی داشته باشد. روشی که انتخاب می کنید به موضوع تحقیق شما بستگی دارد.

روشهای کمی ، مانند نظرسنجی ها ، معیارهای بزرگ مقیاس و اولویت بندی ، به سوال "چه مقدار؟" پاسخ می دهند. اما این روش ها می توانند این س leaveال را ایجاد کنند که "چرا؟" بی پاسخ. اینجاست که روشهای جمع آوری داده های کیفی وارد عمل می شود.

 

روش های جمع آوری داده های کیفی

جمع آوری داده های کیفی عوامل مختلفی را برای ارائه عمق درک داده های خام بررسی می کند. در حالی که روش های کیفی به جای شمارش پاسخ ها یا ثبت داده های عددی شامل جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و مدیریت داده ها است ، هدف از این روش ارزیابی عواملی مانند افکار و احساسات شرکت کنندگان در تحقیق است. روش های جمع آوری داده های کیفی فراتر از ثبت وقایع برای ایجاد زمینه است.

 

 

در عصری که "اطلاعات قدرت است" ، چگونه ما این اطلاعات را جمع می کنیم یکی از مهمترین نگرانی های ما باشد ، درست است؟ همچنین ، کدام یک از بسیاری از روش های جمع آوری داده ها برای نیازهای خاص شما بهترین است؟

پاسخ به دو سوال بالا هرچه باشد ، یک چیز مطمئناً است - چه شما یک کسب و کار ، سازمان ، آژانس ، کارآفرین ، محقق ، دانشجو هستید یا فقط یک فرد کنجکاو هستید ، جمع آوری داده ها باید یکی از اولویت های اصلی شما باشد.

 

الگوهای رایگان: 11 الگوهای جمع آوری داده های مسابقه و نظرسنجی

 

هنوز هم ، اطلاعات خام همیشه لازم نیست که به خصوص مفید باشند. بدون بافت و ساختار مناسب ، بالاخره فقط مجموعه ای از حقایق و ارقام تصادفی است. اگر شما این داده ها را سازماندهی ، ساختار و تجزیه و تحلیل کنید ، برای تصمیم گیری خود یک "سوخت" قدرتمند خواهید داشت.

بنابراین ، چرا ما داده ها را جمع آوری می کنیم؟

چرا جمع آوری اطلاعات
جمع آوری داده ها به عنوان "فرایند جمع آوری و اندازه گیری اطلاعات متغیرهای مورد علاقه ، به روشی سیستماتیک و ثابت که فرد را قادر می سازد به س quالات ، سوالات تحقیق بیان شده ، فرضیه های آزمون و ارزیابی نتایج" پاسخ دهد.

 

دلایل بی شماری برای جمع آوری داده ها وجود دارد ، اما در اینجا من بیشتر در مورد تجارت و بازاریابی متمرکز خواهم شد:

این به شما کمک می کند تا در مورد مشتریان خود بیشتر بدانید
این شما را قادر می سازد روندهایی را در نحوه تغییر عقاید و رفتار افراد در طول زمان یا در شرایط مختلف کشف کنید
این به شما امکان می دهد مخاطبان خود را در گروه های مختلف مشتری تقسیم کنید و استراتژی های مختلف بازاریابی را بر اساس نیازهای فردی آنها به سمت هر یک از گروه ها هدایت کنید

تصمیم گیری را تسهیل می کند و کیفیت تصمیمات گرفته شده را بهبود می بخشد
این امر بر اساس بازخورد به دست آمده به حل مشکلات و بهبود کیفیت محصول یا خدمات شما کمک می کند
قبل از اینکه عمیقاً به تکنیک ها و روش های مختلف جمع آوری داده ها بپردازیم ، بیایید به طور خلاصه تفاوت بین دو نوع داده اصلی - کمی و کیفی را ایجاد کنیم.