O que é pesquisa qualitativa?
A pesquisa qualitativa é exploratória, fornecendo compreensão das opiniões e motivações. Os dados qualitativos são, em grande parte, de natureza descritiva, o que significa que são usados para analisar a qualidade de um assunto em vez de medir a quantidade de um parâmetro.
Ou seja, você usaria um método qualitativo pesquisa sobre educação para entender por que os alunos estão insatisfeitos com o conteúdo do curso, em vez de saber quantos alunos estão satisfeitos ou insatisfeitos.
Os 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 o feedback, as respostas ou a linguagem mais frequentes usados pelos participantes.
Por exemplo, você poderia ter respostas positivas, neutras e negativas para um pesquisa de satisfação dos funcionários.
Escolha entre coleta de dados quantitativos e qualitativos
A escolha entre dados quantitativos e qualitativos depende de seus objetivos. Ou seja, o que está tentando alcançar com sua pesquisa?
Se o seu objetivo for criar um banco de dados demográficos de residentes regionais ou nacionais, é provável que você esteja realizando uma pesquisa totalmente quantitativa.
Mas se você estiver conduzindo uma Avaliação de 360 graus dos funcionáriosvocê precisará usar mais perguntas abertas. Isso significa que haverá um aspecto qualitativo em sua pesquisa.
O fato de você optar por coletar dados qualitativos ou quantitativos afetará a maneira como você define suas perguntas de pesquisa.
As perguntas qualitativas incentivam os participantes a explorar um assunto em detalhes, enquanto as perguntas quantitativas exigem uma resposta definitiva. Portanto, a escolha que você fizer terá impacto na construção do seu projeto de pesquisa.
Perguntas da pesquisa
Saiba mais sobre os diferentes tipos de perguntas de pesquisa para aprimorar sua pesquisa e os dados que você coleta.
Como obter dados qualitativos
A pesquisa qualitativa requer uma amostra muito menor de dados a serem coletados. Isso se deve ao fato de que você coletará respostas mais detalhadas de cada participante e terá muito com o que trabalhar quando se tratar de sua análise.
Com métodos como a manutenção de registros, não há nem mesmo a necessidade de um grupo de respondentes, apenas o acesso a pesquisas e textos anteriores 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 on-line (celular, quiosque, desktop)
- Pesquisas em papel
- Estudos observacionais
Como a pesquisa qualitativa é exploratória, a maioria desses métodos de pesquisa é enquadrada em conversas para obter o máximo possível de dados abertos.
Ao contrário dos dados quantitativos, eles estão menos preocupados com quem, o quê e quando e mais preocupados com o porquê e como. Esses tipos de perguntas nos permitem entender os comportamentos, as motivações e os sentimentos dos participantes.
Coleta de dados quantitativos
Saiba como para medir as atitudes, os comportamentos e as opiniões de seus entrevistados por meio de coleta de dados quantitativos.
Análise de dados qualitativos
O elemento mais demorado dos métodos de pesquisa qualitativa é, sem dúvida, a análise de dados. Como as respostas são mais ricas e aprofundadas do que as de suas contrapartes quantitativas, será necessário muito esforço para categorizar as respostas e examinar cada palavra em busca de significado.
Há duas abordagens principais para a análise de dados qualitativos: indutiva e dedutiva.
Raciocínio dedutivo
Em uma abordagem dedutiva, o pesquisador começaria com uma hipótese ou expectativa inicial para o conjunto de dados. Os resultados coletados são então usados para provar ou refutar essas expectativas.
Um exemplo disso seria se você tivesse pesquisado uma amostra anteriormente. Nesse caso, você provavelmente teria um conjunto de expectativas sobre como esse grupo responderia às perguntas.
Raciocínio indutivo
Uma abordagem indutiva não requer uma teoria ou expectativas para iniciar a pesquisa e é o método mais comumente usado para análise de dados qualitativos. Em vez disso, você coletaria dados da sua amostra e, em seguida, trabalharia para identificar padrões e tendências dentro desse conjunto de dados.
Seu próximo passo será baseado inteiramente nas conclusões que você tirar desses padrões. Seja para escrever uma teoria para testes adicionais, avaliar o desempenho de um funcionário ou informar uma estratégia de marketing.
Análise de dados abertos
Se você estiver adotando uma abordagem dedutiva, seu processo de análise é bastante simples. Meça seus dados em relação aos parâmetros que você definiu em sua hipótese ou em relação às perguntas que você fez.
No entanto, se estiver usando o raciocínio indutivo, a escolha de um método de análise pode ser muito difícil. Portanto, nossa sugestão é usar o "Bucketing".
Método de baldeação
1. Revise seus dados
Leia suas respostas para obter uma compreensão geral.
2. Identificar padrões e tendências
Comece a categorizar as respostas em "grupos" com base em tendências e padrões recorrentes.
Todas as respostas devem estar em pelo menos um compartimento, pois podem representar vários pontos de vista.
Esses grupos podem ser tão simples quanto "Comentários positivos", "Comentários neutros" e "Comentários negativos".
3. Subcategorizar os compartimentos
Sinta-se à vontade para subcategorizar seus grupos com base em temas ou padrões menores. Essa etapa é opcional, mas pode ajudar a desenvolver sua compreensão dos dados.
4. Revisar os compartimentos
Dê outra olhada em seus compartimentos para ver se algum pode ser combinado ou dividido em categorias separadas.
5. Resuma suas principais tendências
Explore as correlações e os contrastes em cada grupo. Uma boa maneira de começar é identificar as palavras e frases mais usadas pelos participantes, a partir das quais você pode tirar conclusões.
Pontos fortes da pesquisa qualitativa
Os dados são inferenciais
O tipo de linguagem que seu entrevistado usa muitas vezes pode lhe dizer tanto sobre como ele se sente ou o que pensa quanto o que ele disse. Se você aprender a captar essas nuances linguísticas, elas poderão informar mais do que a sua pesquisa.
Por exemplo, feedback aberto em um pesquisa de satisfação do cliente pode ajudá-lo a criar perfis de clientes.
Feedback mais significativo
Enquanto os dados quantitativos são de natureza numérica, os dados qualitativos fornecem feedback mais profundo e significativo. Você pode compreender melhor o raciocínio e as crenças de um participante
A coleta de dados requer menos recursos
Como o número de respondentes é menor, você precisará de menos tempo e investimento (se estiver incentivando os participantes) para realizar a pesquisa.
Pontos fracos da pesquisa qualitativa
A análise é demorada
Como o tipo de dados coletados em uma pesquisa qualitativa geralmente é longo, a análise dos resultados exigirá mais tempo e esforço.
Menor número de entrevistados
As pesquisas qualitativas precisam apenas de uma amostra pequena, portanto, pode ser mais difícil generalizar seus resultados para uma população mais ampla.
Na verdade, não é muito provável que seus resultados sejam representativos de algo diferente do grupo que você entrevistou.
A pesquisa depende da habilidade
Entrevistas face a face e grupos de foco exigem que os pesquisadores saibam quando continuar uma linha de questionamento e quando seguir em frente.
Há uma linha tênue entre obter mais contexto para as respostas e coletar feedback supérfluo.
Em uma pesquisa on-line, a maneira como você define as perguntas é particularmente importante, pois não há um pesquisador presente para fornecer mais contexto.
A interpretação dos dados também requer um alto nível de habilidade e experiência para permanecer objetiva.
As pesquisas qualitativas são fantásticas para coletar dados experimentais e feedback.
Em um mundo ideal, você incorporaria métodos de pesquisa quantitativos e qualitativos ao seu projeto. Isso lhe permitiria coletar dados para análise estatística, a partir dos quais você poderia tirar conclusões generalizadas, e respostas abertas para fornecer contexto ao seu conjunto de dados.
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