Co to jest wydajność jakościowa?
Wydajność jakościowa jest metodą oceny otwartej. Jest to kompilacja odpowiedzi, które są wykorzystywane do oceny sukcesu, dostarczania informacji i opracowania sposobów poprawy danego tematu. Technika jest często stosowana wraz z jego przeciwieństwem - wydajnością ilościową, która jest mierzona za pomocą skończonych statystyk na ten temat. Wydajność jakościowa zwykle ma na celu dostarczenie szczegółów i różnorodności, których nie można znaleźć w jednolitych grupach faktów.
Wykonanie jakościowego przeglądu wydajności ujawnia różne odcienie znaczenia. Daje to znaczenie informacjom statystycznym. Patrzenie na wydajność z perspektywy jakościowej może często wyjaśniać przyczyny statystyk lepiej niż przegląd danych. Wyniki jakościowego przeglądu wydajności są również zwykle bardziej złożone i kompleksowe. Wynika to głównie z tego, że istnieje mniej ograniczeń z tego rodzaju podejściem.
Przy użyciu metody jakościowej może pomóc odkryć cechy subjenCT, które nie są jasne dla osób, które są w to regularne. W zależności od liczby uczestników przeglądu może to zapewnić kompleksowy obraz tematu lub po prostu dać kilka nowych spostrzeżeń. Bez ograniczeń sztywnych pytań bardziej prawdopodobne jest, że w wynikach pojawią się nowe odkrycia. Z drugiej strony wyniki wydajności ilościowej mogą ujawnić nowe spostrzeżenia tylko z wzorami statystyki.
Jednym z najczęstszych sposobów prowadzenia jakościowego przeglądu wydajności jest gromadzenie informacji za pośrednictwem ankiet, wywiadów i innych metod bezpośredniej odpowiedzi. Dane mogą być pobierane kiedyś lub zebrać w czasie. Na przykład pracownicy mogą prowadzić czasopisma lub inne rejestry ich postępów w celu późniejszego udostępnienia ich w celach analitycznych. Otwarty format metody jakościowej może przynieść przydatne objawienia, bPomocne może być również posiadanie niektórych wytycznych dla respondentów. Może to również złagodzić proces kategoryzacji i analizy wyników.
Kolejnym krokiem analizy wydajności jakościowej jest przegląd zebranych informacji. Aby czerpać znaczenie z wyników, typowe jest tworzenie kategorii. Badacz może przejść do projektu z myślą o kategoriach. Często bardziej przydatne jest, aby charakter danych mógł dyktować przynajmniej niektóre - jeśli nie wszystkie - wszystkie kategorie.
Po ustaleniu informacji w kategoriach można dokonać kompleksowego przeglądu wyników. Może to obejmować analizę zarówno szczegółów, jak i dużego obrazu. Ten drugi ujawnia wzorce, a ten pierwszy często wyjaśnia, co oznaczają te wzorce.