Apa itu data kuantitatif?

Data kuantitatif adalah data yang berupa nilai numerik. Karena setiap nilai dalam kumpulan data memiliki nilai numerik, ini memungkinkan Anda untuk melakukan perhitungan matematis dengannya. Data kuantitatif bertujuan untuk menjawab pertanyaan seperti:

• Berapa banyak?
• Berapa harganya?
• Seberapa sering?

Ada dua jenis data utama, termasuk kuantitatif dan kualitatif. Sementara data kuantitatif mengukur hal-hal dalam bentuk numerik, data kualitatif mengukur karakteristik. Misalnya, dalam kotak krayon, jumlah krayon adalah ukuran kuantitatif, sedangkan setiap warna individual adalah kualitatif. Anda dapat menemukan kedua bentuk data dalam studi penelitian, tetapi mereka memiliki kegunaan dan manfaat yang berbeda.

Manfaat data kuantitatif

Manfaat utama menggunakan data kuantitatif adalah objektivitasnya. Itu bergantung pada angka konkret dan lebih sedikit variabel. Ini dapat membantu menghilangkan bias dari penelitian dan membuat temuan lebih akurat. Manfaat lain adalah seringkali lebih mudah untuk mendapatkan ukuran sampel yang besar. Penelitian data kualitatif sering kali melibatkan interaksi yang lebih mendalam dengan orang-orang pada tingkat pribadi. Data kuantitatif, bagaimanapun, hanya membutuhkan tanggapan numerik. Seringkali jauh lebih mudah untuk mengirimkan survei kepada ribuan orang daripada melakukan wawancara dengan mereka.

Ini juga membuat penelitian data kuantitatif biasanya lebih hemat biaya dan lebih cepat. Misalnya, seringkali membutuhkan lebih banyak uang untuk mengatur wawancara dengan responden daripada menyediakan kuesioner kepada mereka. Ada juga biaya waktu yang peneliti habiskan untuk dipertimbangkan.

Jenis data kuantitatif

Jenis umum dari data kuantitatif meliputi:

Penghitung

Penghitung adalah saat Anda menghitung jumlah sesuatu dalam area tertentu. Ini sering merupakan salah satu jenis data kuantitatif yang lebih mudah diperoleh, karena mungkin tidak memerlukan alat khusus apa pun. Misalnya, jumlah orang dalam sebuah ruangan atau jumlah anggur dalam mangkuk adalah dua hal yang dapat Anda andalkan untuk menerima data kuantitatif.

Pengukuran

Mengukur sesuatu juga memberi Anda data kuantitatif. Ini termasuk jika Anda mengukur bentuk fisik suatu objek, seperti panjang atau lebarnya, atau mengukur waktu yang dibutuhkan suatu proses. Jenis pengukuran lainnya meliputi:

• Kecepatan
• Suhu
• Tinggi
• Jarak

Proyeksi

Proyeksi adalah saat Anda membuat perkiraan tentang penghitungan atau pengukuran di masa mendatang berdasarkan data sebelumnya. Misalnya, jika Anda memiliki tanaman setinggi 12 inci setelah empat minggu, Anda dapat memproyeksikan bahwa tanaman itu tumbuh hingga 15 inci dalam lima minggu. Meskipun Anda belum memiliki informasi yang sebenarnya, Anda dapat melakukan perhitungan dengan proyeksi ini, menjadikannya data kuantitatif.

Pengukuran sensorik

Informasi sensorik yang Anda wakili dengan pengukuran numerik adalah data kuantitatif. Misalnya, Anda dapat mengukur desibel untuk menentukan seberapa keras suatu suara. Contoh lain adalah kamera digital yang menggunakan sensor untuk mengubah informasi elektromagnetik menjadi data numerik.

Representasi numerik dari data kualitatif

Terkadang, untuk melakukan operasi matematika dengan data kualitatif, Anda mungkin ingin memberikan nilai numerik padanya. Misalnya, Anda dapat meminta pelanggan untuk menilai produk Anda dalam skala. Meskipun pendapat seseorang bukan numerik, menetapkan nilai numerik untuk itu memungkinkan Anda melakukan tugas, seperti menemukan pendapat rata-rata suatu produk.

Metode pengumpulan data kuantitatif

Di bawah ini adalah metode yang paling umum untuk mengumpulkan data kuantitatif:

Pengamatan

Mengumpulkan data melalui observasi mungkin merupakan metode yang paling sederhana. Anda dapat mengamati sesuatu dan merekam datanya. Misalnya, Anda dapat mengamati tinggi tanaman dan mengukurnya selama sebulan. Anda tidak perlu melakukan perhitungan apa pun. Anda cukup mendokumentasikan apa yang Anda lihat.

Eksperimen

Menggunakan eksperimen untuk mengumpulkan data kuantitatif melibatkan pembuatan hipotesis dan merancang sistem untuk mengujinya. Orang yang menjalankan eksperimen biasanya ingin menjawab pertanyaan dan mengumpulkan data untuk membantu mereka menjawabnya. Misalnya, seseorang mungkin ingin tahu apakah tanaman tumbuh lebih baik di bawah bola lampu putih atau kuning. Mereka kemudian akan menumbuhkan dua tanaman, satu di bawah setiap jenis bohlam, dan mengukur hasilnya.

Survei

Survei adalah kumpulan pertanyaan yang diberikan kepada audiens. Administrator survei menggunakan pertanyaan pilihan ganda untuk mengukur jawaban dari audiens mereka. Beberapa pertanyaan mungkin langsung menanyakan nilai numerik kepada responden, sementara di pertanyaan lain administrator survei dapat memberikan nilai numerik. Misalnya, survei mungkin meminta responden untuk menilai pengalaman mereka dalam skala. Pilihan lain adalah memberikan responden pilihan, seperti “buruk”, “cukup”, “baik” dan “hebat”, dengan masing-masing pilihan memiliki nilai numerik. Dalam hal ini, “miskin” sama dengan satu, dan “baik” sama dengan tiga.

Wawancara

Wawancara mirip dengan survei tetapi biasanya dilakukan dalam kelompok yang lebih kecil, seringkali satu lawan satu. Salah satu keuntungan menggunakan wawancara adalah memungkinkan pewawancara mengajukan pertanyaan yang lebih rinci, yang mungkin sulit dijelaskan dalam survei. Pada saat yang sama, responden dapat memberikan jawaban yang lebih rinci. Namun, wawancara mungkin juga memerlukan lebih banyak waktu daripada survei.

Metode analisis data kuantitatif

Untuk melakukan analisis pada data mereka, peneliti dan analis menggunakan metode berikut:

Tabulasi silang

Tabulasi silang adalah metode yang menganalisis hubungan antara beberapa variabel. Juga dikenal sebagai tab silang, ini adalah salah satu metode analisis umum saat bekerja dengan data kuantitatif. Melalui tabulasi silang, Anda dapat membandingkan hasil satu variabel dengan variabel lainnya.

Misalnya, kampanye politik dapat melakukan survei untuk melihat calon pemilih mana yang kemungkinan akan dipilih dalam pemilu mendatang. Saat mengelompokkan semua responden, mereka menemukan kandidat mereka menerima 50% suara dan lawan mereka menerima 50% lainnya. Namun, melalui analisis tabulasi silang, mereka dapat melihat bagaimana respons demografi yang berbeda terhadap survei. Mereka mungkin menemukan bahwa kandidat mereka tidak berkinerja baik dengan mahasiswa dan memutuskan untuk lebih memfokuskan iklan kampanye pada kelompok usia tersebut.

Analisis tren

Analisis tren adalah ketika Anda melihat data yang dikumpulkan selama periode waktu tertentu. Ini memungkinkan Anda untuk melihat bagaimana hal-hal telah berubah selama periode itu. Sebagai contoh, sebuah survei dapat menanyakan penduduk suatu negara bagian tentang pendapat mereka tentang gubernur mereka, kemudian menanyakan pertanyaan yang sama lagi setiap bulan selama satu tahun. Jika ada perubahan data yang signifikan, Anda dapat menentukan apa yang memengaruhi pergeseran tersebut.

Analisis konjoin

Tujuan dari analisis conjoin adalah untuk lebih memahami bagaimana orang membuat keputusan yang kompleks. Ini memberikan nilai pada karakteristik yang berbeda dan meminta responden untuk mengevaluasinya.

Misalnya, bisnis yang menjual komputer dapat menggunakan analisis konjoin untuk membantu menentukan fitur apa yang akan diberikan pada komputer mereka. Ini memilih beberapa karakteristik, seperti ukuran hard drive, berat, ukuran layar dan RAM yang tersedia. Kemudian menambahkan tingkat realistis untuk masing-masing karakteristik ini, termasuk 500 gigabyte, satu terabyte dan dua terabyte untuk ukuran hard drive. Dalam survei tersebut, para peneliti memberikan responden laptop yang berbeda untuk dipilih, masing-masing mewakili kombinasi karakteristik yang berbeda. Setelah mengumpulkan data, bisnis dapat melihat fitur mana yang diprioritaskan pelanggan daripada yang lain.

Misalnya, ada kuantitas yang sesuai dengan berbagai parameter, misalnya, “Berapa harga laptop itu?” adalah pertanyaan yang akan mengumpulkan data kuantitatif. Ada nilai yang terkait dengan sebagian besar parameter pengukuran seperti pound atau kilogram untuk berat, dolar atau rupiah untuk biaya, dll.

Data kuantitatif membuat pengukuran berbagai parameter dapat dikontrol karena kemudahan derivasi matematis yang menyertainya. Data kuantitatif biasanya dikumpulkan untuk analisis statistik menggunakan survei, jajak pendapat atau kuesioner yang dikirim ke bagian tertentu dari suatu populasi. Hasil yang diambil dapat ditetapkan di seluruh populasi.

Jenis-Jenis data kuantitatif beserta contohnya

Jenis data kuantitatif yang paling umum adalah sebagai berikut:

• Counter: Hitungan disamakan dengan entitas. Misalnya, jumlah orang yang mengunduh aplikasi tertentu dari App Store.
• Pengukuran benda fisik: Menghitung pengukuran benda fisik apa pun. Misalnya, eksekutif SDM dengan hati-hati mengukur ukuran setiap bilik yang ditugaskan untuk karyawan yang baru bergabung.
• Perhitungan sensorik: Mekanisme untuk secara alami “merasakan” parameter yang diukur untuk menciptakan sumber informasi yang konstan. Misalnya, kamera digital mengubah informasi elektromagnetik menjadi serangkaian data numerik.
• Proyeksi data: Proyeksi data di masa mendatang dapat dilakukan dengan menggunakan algoritme dan alat analisis matematis lainnya. Misalnya, seorang pemasar akan memprediksi peningkatan penjualan setelah meluncurkan produk baru dengan analisis menyeluruh.
• Kuantifikasi entitas kualitatif: Identifikasi angka untuk informasi kualitatif. Misalnya, meminta responden survei online untuk membagikan kemungkinan rekomendasi pada skala 0-10.

Data kuantitatif: Metode pengumpulan data

Karena data kuantitatif dalam bentuk angka, analisis matematis dan statistik dari angka-angka ini dapat mengarah pada penetapan beberapa hasil yang konklusif.

Ada dua metode pengumpulan data kuantitatif utama:

Survei

Secara tradisional, survei dilakukan dengan menggunakan metode berbasis kertas dan secara bertahap berkembang menjadi media online. Pertanyaan tertutup membentuk bagian utama dari survei ini karena lebih efektif dalam mengumpulkan data kuantitatif. Survei membuat pilihan jawaban yang mereka anggap paling tepat untuk pertanyaan tertentu. Survei merupakan bagian integral dalam mengumpulkan umpan balik dari audiens yang lebih besar dari ukuran konvensional. Faktor penting tentang survei adalah bahwa tanggapan yang dikumpulkan harus sedemikian rupa sehingga dapat digeneralisasikan ke seluruh populasi tanpa perbedaan yang signifikan. Berdasarkan waktu yang dibutuhkan dalam menyelesaikan survei, mereka diklasifikasikan ke dalam berikut –

• Studi longitudinal: Jenis penelitian observasional di mana peneliti pasar melakukan survei dari periode waktu tertentu ke periode waktu lain, yaitu selama jangka waktu yang cukup lama, disebut survei longitudinal. Survei ini sering diterapkan untuk analisis tren atau studi di mana tujuan utamanya adalah untuk mengumpulkan dan menganalisis pola dalam data.
• Studi Cross-sectional: Jenis penelitian observasional di mana riset pasar melakukan survei pada periode waktu tertentu di seluruh sampel target dikenal sebagai survei cross-sectional. Jenis survei ini menerapkan kuesioner untuk memahami subjek tertentu dari sampel pada periode waktu tertentu.

Untuk mengelola survei untuk mengumpulkan data kuantitatif, prinsip-prinsip di bawah ini harus diikuti.

Tingkat dasar pengukuran – Skala nominal, ordinal, interval dan rasio: Ada empat skala pengukuran yang mendasar untuk membuat pertanyaan pilihan ganda dalam survei dalam mengumpulkan data kuantitatif. Mereka adalah, skala pengukuran nominal, ordinal, interval dan rasio tanpa dasar-dasarnya, tidak ada pertanyaan pilihan ganda yang dapat dibuat.

Penggunaan jenis pertanyaan yang berbeda: Untuk mengumpulkan data kuantitatif, pertanyaan tertutup harus digunakan dalam survei. Mereka dapat berupa campuran dari beberapa jenis pertanyaan termasuk pertanyaan pilihan ganda seperti pertanyaan skala diferensial semantik, pertanyaan skala penilaian, dll. yang dapat membantu mengumpulkan data yang dapat dianalisis dan dipahami.

Distribusi survei dan pengumpulan data survei: Di ​​atas, kita telah melihat proses membangun survei bersama dengan desain survei untuk mengumpulkan data kuantitatif. Distribusi survei untuk mengumpulkan data adalah aspek penting lainnya dari proses survei. Ada berbagai cara distribusi survei. Beberapa metode yang paling umum digunakan adalah:

• Email: Mengirim survei melalui email adalah metode distribusi survei yang paling umum digunakan dan paling efektif. Anda dapat menggunakan fitur manajemen email QuestionPro untuk mengirim dan mengumpulkan tanggapan survei.
• Beli responden: Cara lain yang efektif untuk mendistribusikan survei dan mengumpulkan data kuantitatif adalah dengan menggunakan sampel. Karena responden berpengetahuan luas dan juga terbuka untuk berpartisipasi dalam studi penelitian, tanggapannya jauh lebih tinggi.
• Menyematkan survei di situs web: Menyematkan survei di situs web meningkatkan jumlah respons yang tinggi karena responden sudah dekat dengan merek saat survei muncul.
• Distribusi sosial: Menggunakan media sosial untuk mendistribusikan survei membantu mengumpulkan jumlah tanggapan yang lebih tinggi dari orang-orang yang mengetahui merek tersebut.
• Kode QR: Kode QR QuestionPro menyimpan URL untuk survei. Anda dapat mencetak/menerbitkan kode ini di majalah, di papan nama, kartu nama, atau di hampir semua objek/media.
• Survei SMS: Cara cepat dan efektif dalam melakukan survei untuk mengumpulkan banyak tanggapan adalah survei SMS.
• Aplikasi QuestionPro: Aplikasi QuestionPro memungkinkan untuk mengedarkan survei dengan cepat dan tanggapan dapat dikumpulkan baik secara online maupun offline.
• Integrasi API: Anda dapat menggunakan integrasi API dari platform QuestionPro bagi calon responden untuk mengikuti survei Anda.

Wawancara satu lawan satu

Metode pengumpulan data kuantitatif ini juga secara tradisional dilakukan dengan tatap muka tetapi telah bergeser ke platform telepon dan online. Wawancara menawarkan pemasar kesempatan untuk mengumpulkan data yang luas dari para peserta. Wawancara kuantitatif sangat terstruktur dan memainkan peran kunci dalam mengumpulkan informasi. Ada tiga bagian utama dari wawancara online ini:

• Wawancara tatap muka: Seorang pewawancara dapat menyiapkan daftar pertanyaan wawancara penting selain pertanyaan survei yang sudah diajukan. Dengan cara ini, orang yang diwawancarai memberikan rincian lengkap tentang topik yang sedang dibahas. Seorang pewawancara dapat mengatur ikatan dengan orang yang diwawancarai pada tingkat pribadi yang akan membantunya untuk mengumpulkan lebih banyak detail tentang topik karena tanggapannya juga meningkat. Pewawancara juga dapat meminta penjelasan dari yang diwawancarai tentang jawaban yang tidak jelas.
• Wawancara online: Wawancara berbasis telepon bukan lagi hal baru, tetapi wawancara kuantitatif ini juga telah berpindah ke media online seperti Skype atau Zoom. Terlepas dari jarak antara pewawancara dan orang yang diwawancarai dan zona waktu yang sesuai, komunikasi menjadi satu klik saja dengan wawancara online. Dalam hal wawancara telepon, wawancara hanyalah panggilan telepon.
• Wawancara pribadi menggunakan komputer: Ini adalah teknik wawancara satu lawan satu di mana pewawancara memasukkan semua data yang dikumpulkan langsung ke laptop atau perangkat serupa lainnya. Waktu pemrosesan berkurang dan pewawancara juga tidak perlu membawa kuesioner fisik dan hanya memasukkan jawaban di laptop.

Semua metode pengumpulan data kuantitatif di atas dapat dicapai dengan menggunakan survei, kuesioner, dan jajak pendapat online.

Data kuantitatif: Metode analisis

Pengumpulan data merupakan bagian utama dari proses penelitian. Namun data ini harus dianalisis agar masuk akal. Ada beberapa metode untuk menganalisis data kuantitatif yang dikumpulkan dalam survei yaitu:

• Tabulasi silang: Tabulasi silang adalah metode analisis data kuantitatif yang paling banyak digunakan. Ini adalah metode yang disukai karena menggunakan bentuk tabel dasar untuk menarik kesimpulan antara kumpulan data yang berbeda dalam studi penelitian. Ini berisi data yang saling eksklusif atau memiliki beberapa koneksi satu sama lain.
• Analisis tren: Analisis tren adalah metode analisis statistik yang memberikan kemampuan untuk melihat data kuantitatif yang telah dikumpulkan dalam jangka waktu yang lama. Metode analisis data ini membantu mengumpulkan umpan balik tentang perubahan data dari waktu ke waktu dan jika bertujuan untuk memahami perubahan variabel mengingat satu variabel tetap tidak berubah.
• Analisis MaxDiff: Analisis MaxDiff adalah metode analisis data kuantitatif yang digunakan untuk mengukur preferensi pelanggan untuk pembelian dan parameter apa yang berperingkat lebih tinggi daripada yang lain dalam proses ini. Dalam bentuk yang sederhana, metode ini juga disebut metode “terbaik-terburuk”. Metode ini sangat mirip dengan analisis konjoin tetapi lebih mudah diterapkan dan dapat digunakan secara bergantian.
• Analisis konjoin (Conjoint analysis): Seperti metode di atas, analisis konjoin adalah metode analisis data kuantitatif serupa yang menganalisis parameter di balik keputusan pembelian. Metode ini memiliki kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis metrik lanjutan yang memberikan wawasan mendalam tentang keputusan pembelian serta parameter yang memberi peringkat paling penting.
• Analisis TURF: Analisis TURF atau Total Unduplicated Reach and Frequency Analysis, adalah metodologi analisis data kuantitatif yang menilai total jangkauan pasar suatu produk atau layanan atau campuran keduanya. Metode ini digunakan oleh organisasi untuk memahami frekuensi dan cara pesan mereka menjangkau pelanggan dan calon pelanggan yang membantu mereka mengubah strategi masuk ke pasar.
• Analisis kesenjangan (Gap analysis): Analisis kesenjangan menggunakan matriks berdampingan untuk menggambarkan data kuantitatif yang membantu mengukur perbedaan antara kinerja yang diharapkan dan kinerja aktual. Analisis data ini membantu mengukur kesenjangan kinerja dan hal-hal yang perlu dilakukan untuk menjembatani kesenjangan ini.
• Analisis SWOT: Analisis SWOT, adalah metode analisis data kuantitatif yang memberikan nilai numerik untuk menunjukkan kekuatan, kelemahan, peluang dan ancaman dari suatu organisasi atau produk atau layanan yang pada gilirannya memberikan gambaran holistik tentang persaingan. Metode ini membantu menciptakan strategi bisnis yang efektif.
• Analisis teks: Analisis teks adalah metode statistik canggih di mana alat cerdas memahami dan mengukur atau membuat data kualitatif dan terbuka menjadi data yang mudah dimengerti. Metode ini digunakan ketika data survei mentah tidak terstruktur tetapi harus dibawa ke dalam struktur yang masuk akal.

Langkah-langkah melakukan analisis data kuantitatif

Untuk data kuantitatif, informasi mentah harus disajikan secara bermakna dengan menggunakan metode analisis data. Data kuantitatif harus dianalisis untuk menemukan data bukti yang akan membantu dalam proses penelitian.

Kaitkan skala pengukuran dengan variabel: Kaitkan skala pengukuran seperti nominal, ordinal, interval, dan rasio dengan variabel. Langkah ini penting untuk mengatur data dalam urutan yang benar. Data dapat dimasukkan ke dalam lembar excel untuk mengaturnya dalam format tertentu.

Hubungkan statistik deskriptif dengan data: Tautkan statistik deskriptif untuk merangkum data yang tersedia. Mungkin sulit untuk membuat pola dalam data mentah. Beberapa statistik deskriptif yang banyak digunakan adalah:

• Mean- Rata-rata nilai untuk variabel tertentu
• Median- Titik tengah skala nilai untuk variabel
• Mode- Untuk variabel, nilai yang paling umum
• Frekuensi- Berapa kali nilai tertentu diamati dalam skala
• Nilai Minimum dan Maksimum- Nilai terendah dan tertinggi untuk sebuah skala
• Persentase- Format untuk mengekspresikan skor dan kumpulan nilai untuk variabel

Tentukan skala pengukuran: Penting untuk memutuskan skala pengukuran untuk menyimpulkan statistik deskriptif untuk variabel. Misalnya, skor variabel nominal tidak akan pernah memiliki mean atau median sehingga statistik deskriptif akan bervariasi. Statistik deskriptif cukup dalam situasi di mana hasilnya tidak digeneralisasikan ke populasi.

Pilih tabel yang sesuai untuk mewakili data dan menganalisis data yang dikumpulkan: Setelah memutuskan skala pengukuran yang sesuai, peneliti dapat menggunakan format tabel untuk mewakili data. Data ini dapat dianalisis menggunakan berbagai teknik seperti tabulasi silang atau TURF.

Contoh data kuantitatif

Tercantum di bawah ini adalah beberapa contoh data kuantitatif yang dapat membantu memahami dengan tepat apa yang dimaksud:

• Saya memperbarui telepon saya 6 kali dalam 3 bulan.
• Anak remaja saya tumbuh 3 inci tahun lalu.
• 83 orang mengunduh aplikasi seluler terbaru.
• Bibi saya kehilangan 18 pound tahun lalu.
• 150 responden berpendapat bahwa fitur produk baru tidak akan berhasil.
• Akan ada peningkatan 30% pendapatan dengan masuknya produk baru.
• 500 orang menghadiri seminar tersebut.
• 54% orang lebih suka berbelanja online daripada pergi ke mal.
• Dia memiliki 10 hari libur di tahun ini.
• Produk X berharga $1000.

Seperti yang Anda lihat dalam 10 contoh di atas, ada nilai numerik yang ditetapkan untuk setiap parameter dan ini dikenal sebagai, data kuantitatif.

Keuntungan data kuantitatif

Beberapa keuntungan dari data kuantitatif, adalah:

• Melakukan penelitian yang mendalam: Karena data kuantitatif dapat dianalisis secara statistik, kemungkinan besar penelitian akan dirinci.
• Minimum bias: Ada beberapa contoh dalam penelitian, di mana bias pribadi terlibat yang mengarah pada hasil yang salah. Karena sifat numerik dari data kuantitatif, bias pribadi sangat berkurang.
• Hasil yang akurat: Karena hasil yang diperoleh bersifat objektif, hasilnya sangat akurat.

Kekurangan data kuantitatif

Beberapa kelemahan dari data kuantitatif, adalah:

• Informasi terbatas: Karena data kuantitatif tidak deskriptif, menjadi sulit bagi peneliti untuk membuat keputusan hanya berdasarkan informasi yang dikumpulkan.
• Tergantung pada jenis pertanyaan: Bias dalam hasil tergantung pada jenis pertanyaan yang disertakan untuk mengumpulkan data kuantitatif. Pengetahuan peneliti tentang pertanyaan dan tujuan penelitian sangat penting saat mengumpulkan data kuantitatif.

Perbedaan data kuantitatif dan kualitatif

Ada beberapa perbedaan mencolok antara data kuantitatif dan data kualitatif. Mereka: