Co to jest wydajność jakościowa?

Wyniki jakościowe to otwarta metoda oceny. Jest to kompilacja odpowiedzi, które są wykorzystywane do oceny sukcesu, dostarczania informacji i opracowywania sposobów ulepszenia danego tematu. Technikę tę stosuje się często obok jej przeciwnej - wydajności ilościowej, którą mierzy się za pomocą skończonych statystyk na ten temat. Wyniki jakościowe zazwyczaj mają na celu zapewnienie szczegółów i różnorodności, których nie można znaleźć przy jednolitych grupach faktów.

Dokonanie jakościowego przeglądu wyników ujawnia różne odcienie znaczenia. Daje znaczenie informacjom statystycznym. Spojrzenie na wyniki z jakościowego punktu widzenia może często wyjaśniać powody statystyki lepiej niż sam przegląd danych. Wyniki jakościowego przeglądu wyników są zwykle bardziej złożone i kompleksowe. Wynika to przede wszystkim z tego, że przy tego rodzaju podejściu jest mniej ograniczeń.

Zastosowanie metody jakościowej może pomóc odkryć cechy przedmiotu, które nie są jasne dla osób, które są z nim związane regularnie. W zależności od liczby uczestników przeglądu może zapewnić kompleksowy wgląd w temat 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 ilościowe mogą ujawnić nowe spostrzeżenia tylko dzięki wzorcom statystycznym.

Jednym z najczęstszych sposobów rozpoczęcia jakościowego przeglądu wyników jest zebranie informacji za pomocą ankiet, wywiadów i innych metod bezpośredniego reagowania. Dane mogą być gromadzone jednorazowo lub zestawiane w czasie. Na przykład pracownicy mogą przechowywać dzienniki lub inne zapisy swoich postępów z zamiarem późniejszego udostępnienia ich do celów analitycznych. Otwarty format metody jakościowej może przynieść użyteczne odkrycia, ale pomocne mogą być również wytyczne dla osób udzielających odpowiedzi. Może to także ułatwić proces kategoryzacji i analizy wyników.

Kolejnym krokiem jakościowej analizy wyników jest przegląd zebranych informacji. Aby czerpać znaczenie z wyników, typowe jest tworzenie kategorii. Badacz może wziąć udział w projekcie z uwzględnieniem kategorii. Często bardziej przydatne jest, aby charakter danych pozwalał dyktować przynajmniej niektóre - jeśli nie wszystkie - wszystkie kategorie.

Po uporządkowaniu informacji w kategorie można dokonać kompleksowej oceny wyników. Może to obejmować analizę zarówno szczegółów, jak i dużego obrazu. Ta ostatnia ujawnia wzorce, a pierwsza często wyjaśnia, co oznaczają te wzorce.