Coleta de Dados Qualitativos e Análise

O que é pesquisa qualitativa?

Pesquisa qualitativa é exploratória, fornecendo compreensão de opiniões e motivações. Dados qualitativos são em grande parte descritivos por natureza, significando que são usados para analisar a qualidade de um assunto em vez de medir a quantidade de um parâmetro.

Isso é dizer, você usaria uma pesquisa de educação qualitativa para entender por que os alunos estão insatisfeitos com o conteúdo do curso em oposição a quantos alunos estavam satisfeitos ou insatisfeitos.

Dados qualitativos também são conhecidos como dados categóricos, pois podem ser agrupados e segmentados com base em categorias. Essas categorias geralmente surgem de seus dados como feedback, respostas ou linguagem mais frequente usada por participantes.

Por exemplo, você poderia ter respostas positivas, neutras e negativas para uma pesquisa de satisfação de funcionários.

Escolhendo entre coleta de dados quantitativa e qualitativa

Escolher entre dados quantitativa e qualitativa depende de seus objetivos. Isto é, o que você está tentando alcançar com sua pesquisa?

Se seu objetivo é construir um banco de dados demográfico de residentes regionais ou nacionais, você provavelmente estará executando uma pesquisa totalmente quantitativa.

Mas se estiver conduzindo uma revisão de 360 graus de funcionários, você precisará usar mais perguntas abertas. Significando que haverá um aspecto qualitativo em sua pesquisa.

Se escolher coletar dados qualitativos ou quantitativos impactará a forma como você articula suas perguntas de pesquisa.

Perguntas qualitativas encorajam participantes a explorar um assunto em detalhe, enquanto perguntas quantitativas exigem uma resposta definitiva. Então, que escolha você fizer impactará a construção de seu projeto de pesquisa.

Perguntas de pesquisa

Aprenda mais sobre os diferentes tipos de perguntas de pesquisa para melhorar sua pesquisa e os dados que coleta.

Como obter dados qualitativos

Pesquisa qualitativa requer uma amostra muito menor para dados serem coletados. Isso é porque você estará coletando respostas mais profundas de cada participante e terá muito com que trabalhar quando se trata de sua análise.

Com métodos como manutenção de registros, nem há necessidade de um pool de respondentes, apenas acesso a pesquisa anterior e textos sobre o assunto.

Métodos de pesquisa qualitativa

Existem alguns métodos comuns pelos quais você pode coletar dados qualitativos:

• Entrevistas

• Estudos de caso

• Pesquisa secundária (manutenção de registros)

• Opiniões de especialistas

• Grupos de foco

• Pesquisas online (celular, quiosque, desktop)

• Pesquisas em papel

• Estudos observacionais

Como pesquisa qualitativa é exploratória, a maioria desses métodos de pesquisa são enquadrados conversacionalmente para obter o máximo de dados abertos possível.

Diferentemente de dados quantitativos, é menos preocupado com quem, o quê e quando e mais preocupado com por que e como. Esses tipos de perguntas nos permitem entender os comportamentos, motivações e sentimentos dos participantes.

Coleta de dados quantitativos

Aprenda como medir as atitudes, comportamentos e opiniões de seus respondentes coletando dados quantitativos.

Análise de dados qualitativos

O elemento mais demorado dos métodos de pesquisa qualitativa é indiscutivelmente a análise de dados. Porque as respostas são mais ricas e profundas do que aquelas de seus homólogos quantitativos, muito esforço entrará em categorizar respostas e peneirar cada palavra para significado.

Existem duas abordagens principais para analisar dados qualitativos: indutiva e dedutiva.

Raciocínio dedutivo

Uma abordagem dedutiva teria o pesquisador começar com uma hipótese inicial ou expectativa para o conjunto de dados. Os resultados que você coleta são então usados para provar ou refutar essas expectativas.

Um exemplo disso seria se você já tivesse pesquisado uma amostra anteriormente. Então, você provavelmente teria um conjunto de expectativas para como aquele grupo provavelmente responderia perguntas.

Raciocínio indutivo

Uma abordagem indutiva não requer uma teoria ou qualquer expectativa para começar pesquisa e é o método mais comumente usado para análise de dados qualitativos. Em vez disso, você coletaria dados de sua amostra, então trabalharia para identificar padrões e tendências dentro daquele conjunto de dados.

Seu próximo passo será baseado inteiramente nas conclusões que tira desses padrões. Se é para escrever uma teoria para teste adicional, avaliar o desempenho de um funcionário ou informar uma estratégia de marketing.

Analisando dados abertos

Se estiver tomando uma abordagem dedutiva, seu processo de análise é bastante simples. Meça seus dados contra os parâmetros que definiu em sua hipótese ou contra as perguntas que fez.

No entanto, se estiver usando raciocínio indutivo, escolher um método de análise pode ser avassalador. Então, nossa sugestão é usar ‘Bucketing’. Este método é especialmente útil ao escrever um relatório de pesquisa, pois essencialmente cria um esboço para você.

Método de Bucketing

1. Revise seus dados

Leia através de suas respostas para uma compreensão geral.

2. Identifique padrões e tendências

Comece a categorizar respostas em ‘buckets’ baseado em tendências e padrões recorrentes.

Cada resposta deve estar em pelo menos um bucket, pois podem representar múltiplos pontos de vista.

Esses buckets podem ser tão simples quanto ‘Comentários Positivos’, ‘Comentários Neutros’ e ‘Comentários Negativos’.

3. Sub-categorize buckets

Sinta-se livre para sub-categorizar seus buckets baseado em temas ou padrões menores. Esta etapa é opcional, mas pode ajudar a desenvolver sua compreensão dos dados.

4. Revise os buckets

Dê outra olhada em seus buckets para ver se algum pode ser combinado ou dividido em categorias separadas.

5. Resuma suas tendências principais

Explore as correlações e contrastes em cada bucket. Uma boa forma de começar é identificar as palavras e frases mais usadas pelos seus participantes, a partir das quais você pode tirar conclusões.

Pontos fortes da pesquisa qualitativa

Dados são inferenciais

O tipo de linguagem que seu respondente usa pode muitas vezes te contar tanto sobre como se sente ou pensa quanto o que disse. Se aprender a captar essas nuances linguísticas, podem informar mais que sua pesquisa.

Por exemplo, feedback aberto em uma pesquisa de satisfação do cliente pode ajudá-lo a construir perfis de clientes.

Feedback mais significativo

Onde dados quantitativos são numéricos por natureza, dados qualitativos fornecem feedback mais aprofundado e significativo. Você pode ganhar maior compreensão do raciocínio e crenças de um participante

Coleta de dados requer menos recursos

Porque seu pool de respondentes é menor, você exigirá menos tempo e investimento (se estiver incentivando participantes) para conduzir sua pesquisa.

Fraquezas da pesquisa qualitativa

Análise é demorada

Como o tipo de dados que coleta para uma pesquisa qualitativa é tipicamente de formato longo, os resultados levarão mais tempo e esforço para analisar.

Pool de respondentes menor

Pesquisas qualitativas precisam apenas de um tamanho de amostra pequeno, então pode ser mais difícil generalizar seus resultados para uma população mais ampla.

De fato, é improvável que seus resultados sejam representativos de qualquer coisa além do grupo que você entrevistou.

Pesquisa é dependente de habilidades

Entrevistas cara-a-cara e grupos de foco exigem que pesquisadores saibam quando continuar uma linha de questionamento e quando passar adiante.

Há uma linha fina entre ganhar mais contexto para respostas e coletar feedback supérfluo.

Em uma pesquisa online, a forma como você articula perguntas é particularmente importante, pois não há pesquisador presente para fornecer contexto adicional.

A interpretação de dados também precisa de um alto nível de habilidade e experiência para permanecer objetiva.

Pesquisas qualitativas são fantásticas para coletar dados de experiência e feedback.

Em um mundo ideal, você incorporaria tanto métodos de pesquisa quantitativos quanto qualitativos em seu projeto. Permitindo que você colete dados para análise estatística, a partir da qual você pode tirar conclusões generalizadas, e respostas abertas para fornecer contexto ao seu conjunto de dados.