Dados Qualitativos vs. Quantitativos: Qual usar na Pesquisa?

A análise de dados é ampla, exploratória e extremamente complexa.

Mas quando damos um passo atrás e tentamos simplificar a análise de dados, podemos ver que se resume a estes dois: dados qualitativos vs. dados quantitativos. A principal diferença entre eles é que: dados quantitativos são mensuráveis, enquanto dados qualitativos são descritivos. Esses dois tipos de dados são diferentes, mas compõem todos os dados que você irá analisar.

Antes de analisar dados usando software de análise estatística, é essencial entender as principais diferenças entre dados qualitativos e quantitativos.

A principal diferença é que dados quantitativos são fixos ou universais, enquanto dados qualitativos são subjetivos. Por exemplo, se uma bola pesa 30 libras ou 13,6 quilos, é um fato objetivo sobre a bola. Esse tipo de dado é direto e conclusivo. Dados qualitativos são subjetivos, interpretativos e exploratórios. Por exemplo, duas pessoas podem interpretar um evento de maneira diferente com base em suas experiências de vida.

Então, qual é qual? Agora que temos as diferenças, vamos nos aprofundar em cada tipo de dado usando exemplos do mundo real.

O que são dados qualitativos?

Dados qualitativos são não estatísticos e são tipicamente não estruturados ou semi-estruturados. Esses dados não são necessariamente medidos usando números rígidos que você usa para desenvolver gráficos e tabelas. Em vez disso, são categorizados com base em propriedades, atributos, rótulos e outros identificadores.

Dados qualitativos podem ser usados para fazer a pergunta 'por quê'. É investigativo e faz perguntas abertas para conduzir a pesquisa. A geração desses dados a partir de pesquisa qualitativa é usada para teorizações, interpretações, desenvolvimento de hipóteses e entendimentos iniciais.

Exemplos de dados qualitativos

Para entender melhor os dados qualitativos, vamos pegar o exemplo de uma estante de livros. As seguintes características desta estante determinam a qualidade da informação disponível sobre ela:

• Feita de madeira
• Construída na Itália
• Marrom escuro
• Puxadores dourados
• Acabamento liso
• Feita de carvalho

Ao discutir dados qualitativos, falamos sobre as características específicas de um objeto. Dados qualitativos são derivados através da análise qualitativa de informações detalhadas sobre o assunto.

Com uma estante de livros, há muitas maneiras de obter informações qualitativas de diferentes observadores. Se alguém não tiver detalhes específicos sobre a estante, pode supor que é feita de teca, não de carvalho, e tem uma superfície áspera, não lisa. Da mesma forma, também podemos discutir de que tipo de carvalho é feita ou de que parte da Itália veio.

Assim, os identificadores de dados qualitativos podem ser subjetivos, tornando a análise de dados qualitativos um processo complexo com inúmeras possibilidades e estruturas.

O que são dados quantitativos?

Ao contrário dos dados qualitativos, dados quantitativos são estatísticos e tipicamente estruturados – o que significa que são mais rígidos e definidos. Este tipo de dado é medido usando números e valores, tornando-o um candidato mais adequado para análise de dados.

Enquanto os dados qualitativos estão abertos à exploração, os dados quantitativos são muito mais concisos e fechados. Podem ser usados para perguntar 'quanto' ou 'quantos', seguidos de informações conclusivas.

Exemplos de dados quantitativos

Vamos ver como é um conjunto de dados quantitativos para a estante de livros. Imagine que a estante tem 3 pés de comprimento, pesa 100 libras e custa $1500 — todos esses são dados quantitativos sobre a estante. 

Aqui está um vídeo que explica dados qualitativos e quantitativos.

Fonte: Jotform

Dados qualitativos vs. quantitativos: Principais diferenças

Esta seção irá guiá-lo através dos tipos de dados qualitativos e quantitativos, métodos de pesquisa e ferramentas de análise. Mas primeiro, vamos olhar para a principal diferença entre dados qualitativos e quantitativos.

Dados qualitativos são dados não numéricos que os pesquisadores usam para interpretar como os indivíduos percebem e encontram significado em sua realidade social. Dados quantitativos são dados numéricos que os analistas usam para encontrar relações entre variáveis e prever resultados. Ele fornece uma imagem estatística conclusiva por trás de uma tendência.

A principal diferença é que: dados qualitativos respondem ao 'porquê' por trás de uma correlação ou fenômeno, enquanto dados quantitativos respondem ao 'o quê' e 'como' de um comportamento. 

Tipos de dados qualitativos e quantitativos

Nesta seção, exploramos diferentes tipos de dados qualitativos e quantitativos. 

Tipos de dados qualitativos

Existem dois tipos básicos de dados qualitativos: ordinais e nominais. 

1. Dados ordinais 

Dados ordinais referem-se a dados qualitativos não numéricos que agrupam variáveis em categorias com base na ordem natural ou hierarquia dos dados. Por exemplo, os clientes podem escolher entre ruim, satisfatório, bom e excelente ao classificar um produto ou serviço. Embora essa hierarquia não quantifique os dados, você ainda obtém uma ideia aproximada do sentimento do cliente em relação ao seu produto. 

Os dados ordinais também podem conter números. Nesses casos, os números categorizam níveis e não têm valor matemático inerente. Por exemplo, você pode rotular ruim, satisfatório, bom e excelente como 1, 2, 3 e 4. Assim, os números criam uma escala de classificação para capturar diferentes níveis de satisfação do cliente. 

2. Dados nominais 

Dados nominais rotulam variáveis em categorias mutuamente exclusivas sem atribuir-lhes valores quantitativos. Você não pode ordenar ou medir dados nominais como dados ordinais.

Por exemplo, os passageiros diários podem ser divididos em três categorias com base em seu modo de transporte, ou seja, ônibus, trem e carro. Mas você não pode criar uma ordem de hierarquia significativa com esse tipo de dado.

Tipos de dados quantitativos

1. Dados discretos

Dados discretos são dados que você não pode dividir em partes menores. Este tipo de dado consiste em inteiros (números positivos e negativos, por exemplo, -100, 10, 100, e assim por diante) e é finito (o que significa que atinge um limite).

Alguns exemplos de dados discretos seriam quanto troco você tem no bolso, quantos iPhones foram vendidos no ano passado e quanto tráfego veio para o seu site hoje.

Outra nota importante é que dados discretos podem tecnicamente ser categóricos. Por exemplo, o número de jogadores de beisebol em uma equipe nascidos no México é inteiro e discreto.

2. Dados contínuos

Dados contínuos são dados que podem ser infinitamente divididos em partes menores ou dados que flutuam continuamente. Alguns exemplos de dados contínuos seriam a velocidade do seu trem durante o trajeto matinal, o tempo que você leva para escrever um artigo, seu peso e sua idade.

Pesquisa qualitativa e quantitativa

Uma grande diferença entre dados qualitativos e quantitativos é como são coletados. Esta seção explora os diferentes métodos de coleta de dados qualitativos e quantitativos.

Métodos de coleta de dados qualitativos

A pesquisa qualitativa foca em métodos de coleta de dados qualitativos para estudar e observar um público-alvo e tirar conclusões a partir dos dados coletados. Este método de pesquisa depende mais de características subjetivas determinadas por abordagens qualitativas. 

Grupos focais

O método de pesquisa de grupo focal é um dos métodos de pesquisa qualitativa mais amplamente utilizados na coleta de dados. Um grupo focal consiste em um certo número de entrevistados (5-10) que atuam como um grupo. Você também pode usar ferramentas de pesquisa para enviar um questionário a um grupo focal, obter seu feedback ou opinião sobre um problema específico e registrar suas respostas para uma análise rápida de dados.

Formar e gerenciar grupos focais pode ser um processo complexo e caro. É usado por empresas que podem querer lançar um novo produto para estudar o mercado e obter insights sobre as necessidades, preferências e características comportamentais de seu público-alvo.

Pesquisa etnográfica

A pesquisa etnográfica envolve observar e estudar tópicos de pesquisa em um local geográfico específico. Este local geográfico pode variar de uma pequena entidade a países em todo o mundo. A pesquisa etnográfica ajuda os pesquisadores a aprender culturas, comportamentos, tendências e pontos problemáticos em um ambiente natural. Novamente, este método de pesquisa é demorado e desafiador e pode se estender além de um período específico. 

Estudo de caso

Um estudo de caso é uma análise aprofundada usada principalmente nas ciências sociais e educacionais. Qualquer organização, grande ou pequena, pode fazê-lo para tirar uma inferência detalhada sobre um tópico. Um estudo de caso também é um dos métodos de pesquisa mais diretos, mas demorados, envolvendo a coleta de dados de várias fontes.

Narrativa

O método de pesquisa narrativa depende do desenvolvimento ou criação de uma história. Você reúne uma série de eventos e cria uma narrativa em torno de um tópico observado. Este método de investigação mostra como uma pequena entidade pode afetar um evento significativo e determinar sua relação.

Fenomenologia

Fenomenologia é outro método de pesquisa que considera um evento ou fenômeno específico para a coleta de dados qualitativos. Ajuda um observador a entender como, por que e o que um fenômeno ocorre e seu impacto na questão. A fenomenologia usa vários métodos de coleta de dados, desde documentos, vídeos e entrevistas até visitar um local, experimentar o fenômeno e descrever como ele evoluiu e se desenvolveu ao longo do tempo.

Teoria fundamentada

A teoria fundamentada foca em explicar o raciocínio por trás da ocorrência de um evento. O tamanho da amostra usado para a teoria fundamentada é geralmente inferior a cem sujeitos e avalia como algo acontece em um determinado momento.

Métodos de coleta de dados quantitativos

A pesquisa quantitativa depende de métodos de análise numérica e análise estatística, que usam números e estatísticas para fazer deduções razoáveis e definitivas. Aqui estão alguns dos métodos de pesquisa quantitativa padrão.

Pesquisa de correlação

Um método de pesquisa de correlação estuda a relação entre duas ou mais variáveis semelhantes e interdependentes. Mostra como uma variável afeta a outra e vice-versa. A pesquisa de correlação usa análise matemática para analisar os dados coletados. Os resultados podem ser apresentados em um diagrama ou gerados em estatísticas para completar os resultados da pesquisa.

Pesquisa experimental

Um método de pesquisa experimental é uma abordagem de pesquisa teórica. Foca em uma teoria para distinguir entre declarações certas e erradas. Este método de pesquisa ajuda a verificar um argumento e é usado principalmente nas ciências naturais.

Pesquisa causal-comparativa

Uma pesquisa causal-comparativa compara duas variáveis que não estão relacionadas. Uma é dependente e a outra é independente. Também conhecida como pesquisa quase-experimental, determina a relação de causa e efeito entre essas variáveis.

Pesquisa de levantamento

A pesquisa de levantamento é um dos métodos de pesquisa mais amplamente utilizados na educação, política, economia e mais. As organizações a utilizam para coletar feedback de produtos de entrevistados aleatórios por meio de pesquisas, questionários e outros métodos de entrada. Os dados coletados são então analisados para obter resultados quantitativos.

Dados qualitativos vs. quantitativos: Métodos de análise

Outro fator crítico que diferencia dados qualitativos e quantitativos é como você os analisa. Analistas estatísticos agrupam dados qualitativos em diferentes temas para encontrar categorias significativas, enquanto dados quantitativos usam cálculos matemáticos para tirar conclusões.

Análise de dados qualitativos 

A análise de dados qualitativos (QDA) organiza e interpreta dados conceituais não numéricos para descobrir temas e responder a perguntas de pesquisa. Como não há como medir dados qualitativos objetivamente, eles estão abertos à interpretação subjetiva. Abaixo estão alguns dos métodos comuns de análise de dados qualitativos. 

• Análise de conteúdo usa software de análise de texto para descobrir insights quantitativos a partir de dados qualitativos. Faz isso quantificando a presença de certos conceitos e assuntos em mensagens de áudio/vídeo, imagens e textos.
• Análise temática encontra temas comuns e resume padrões de dados qualitativos em textos. Ao contrário da análise de conteúdo, pode ser usada apenas para dados qualitativos.
• Análise narrativa interpreta depoimentos, entrevistas, estudos de caso e outras histórias de participantes da pesquisa para obter insights sobre comportamentos e sentimentos.
• Análise de teoria fundamentada visa formular teorias criando e testando hipóteses com dados qualitativos.
• Análise de discurso usa diferentes técnicas de observação para estabelecer relações entre informações textuais ou audiovisuais e seu contexto. 

Agora, vamos olhar para os métodos de análise de dados quantitativos. 

Análise de dados quantitativos 

A análise de dados quantitativos usa vários métodos, dependendo dos dados em questão. O objetivo final permanece o mesmo, no entanto — encontrar tendências de dados e descobrir relações entre um conjunto de variáveis. Abaixo estão alguns dos métodos de análise de dados quantitativos comumente usados. 

• Análise de regressão testa a relação entre variáveis dependentes e independentes.
• Simulação de Monte Carlo visa prever as probabilidades de um evento incerto com base em dados passados e uma escolha de ação.
• Análise fatorial cria menos fatores a partir de um grande número de variáveis para descrever a variabilidade entre variáveis correlacionadas.
• Análise de coorte é uma ferramenta de análise comportamental. Analisa características de uma coorte ou grupo de indivíduos com características compartilhadas para entender suas ações e padrões de uso. 
• Análise de cluster organiza itens em grupos de clusters para entender a associação entre eles.
• Análise de séries temporais usa técnicas de visualização de dados para mostrar as mudanças de padrão sistemático entre variáveis dependentes e independentes ao longo do tempo. 

Vantagens e desvantagens dos dados quantitativos e qualitativos

Dados quantitativos são fáceis de coletar, mas podem carecer de contexto. Por exemplo, você pode realizar uma pesquisa rápida para entender que 35% dos clientes estão insatisfeitos com seu produto ou serviço. Mas você provavelmente não pode saber o que está causando sua insatisfação. É por isso que dados quantitativos são uma excelente escolha para tirar conclusões generalizáveis, mas não fornecem a imagem completa por trás de um fenômeno.

Dados qualitativos, por outro lado, fornecem insights aprofundados e informações contextuais sobre um fenômeno. Por exemplo, você pode usar ferramentas de análise de dados qualitativos para entender o sentimento, características e opiniões desses 35% de clientes que não estão satisfeitos com seu produto. A única desvantagem é que leva tempo para coletar dados qualitativos. Além disso, há maiores chances de viés, já que dados qualitativos estão abertos à interpretação. 

O que é melhor para análise de dados: qualitativo ou quantitativo?

Agora que desmembramos o pão com manteiga dos dados qualitativos e quantitativos, é hora de considerar qual tipo é melhor para análise de dados.

Dados qualitativos quase sempre serão considerados dados não estruturados ou semi-estruturados. Este tipo de dado é formatado de forma solta, com muito pouca estrutura. Por causa disso, dados qualitativos não podem ser coletados e analisados usando métodos convencionais.

Fazer sentido dos dados qualitativos pode ser demorado e caro, embora existam alguns métodos de "estruturar" esses dados. Por exemplo, pode-se aplicar metadados para descrever um arquivo de dados não estruturado. Texto alternativo é um tipo de metadado aplicado a arquivos de imagem para ajudar motores de busca como Google, Bing e Yahoo a indexar imagens relevantes.

O surgimento de bancos de dados NoSQL tornou a coleta e o armazenamento de dados qualitativos muito mais gerenciáveis. No entanto, ainda é uma subida íngreme antes de poder aproveitar completamente esses dados.

Dados quantitativos quase sempre serão considerados dados estruturados. Este tipo de dado é formatado de forma que possa ser rapidamente organizado e pesquisável dentro de bancos de dados relacionais. Talvez o exemplo mais comum de dados estruturados sejam números e valores encontrados em planilhas.

Como dados quantitativos e dados estruturados andam de mãos dadas, dados quantitativos são geralmente preferidos para análise de dados.

Perguntas frequentes sobre dados qualitativos e quantitativos

1. Qual é a diferença entre pesquisa qualitativa e quantitativa?

A pesquisa qualitativa é exploratória. Coleta e analisa dados não numéricos para entender as razões por trás de opiniões, experiências, motivações e sentimentos. A pesquisa quantitativa analisa dados numéricos para encontrar relações entre variáveis. É mais objetiva e estruturada do que a pesquisa qualitativa. 

2. Quais são alguns exemplos de dados qualitativos e quantitativos?

Dados qualitativos são descritivos e subjetivos. Exemplos comuns incluem:

• Avaliações
• Transcrições de entrevistas
• Textos e documentos
• Depoimentos de clientes
• Respostas de grupos focais
• Notas de observação
• Gravações de áudio e vídeo

Dados quantitativos são numéricos e objetivos. Exemplos comuns incluem: 

• Respostas numéricas de pesquisas
• Pontuações de testes
• Medições e contagens
• Cálculos
• Projeções

Quão bem você conhece a diferença?

Para fortalecer sua compreensão de dados qualitativos e quantitativos, pense em algumas maneiras em sua vida de aplicar ambos. Comece com você mesmo como exemplo. Para adquirir dados qualitativos, considere identificadores como a cor de suas roupas, tipo de cabelo e formato do nariz. Considere valores mensuráveis como altura, peso, idade e tamanho do sapato para dados quantitativos.

Com uma compreensão firme de dados qualitativos e quantitativos, você pode começar a fazer sentido do processo de análise de dados. 

Este artigo foi publicado originalmente em 2021. Foi atualizado com novas informações.