Een goede manier is diepte-interviews afnemen of een groep gebruikers observeren. Kwantitatief onderzoek heeft als doel om een vraag getalsmatig te beantwoorden. Kwantitatief data verzamelen gebeurt bij grotere groepen, door bijvoorbeeld naar klikgedrag op de website te kijken of door enquêtes te houden.
In het dataverzamelingsproces verzamel je op basis van je onderzoeksopzet data voor je scriptie of onderzoek om zo je onderzoeksvraag te beantwoorden. Het is van belang dat je de data op een gestructureerde, valide en betrouwbare manier verzamelt.
Bij kwantitatief onderzoek verzamel en analyseer je numerieke data. Je kunt dit type onderzoek gebruiken om patronen en gemiddelden te vinden, voorspellingen te doen, causale relaties te achterhalen en om resultaten te generaliseren naar grotere populaties.
Door middel van data kun je onder andere het consumentengedrag analyseren, financiële keuzes inschatten, de markt in kaart brengen, gerichte aanbiedingen aan je klanten doen en concurrentieanalyses maken. Door data kunnen we sneller en goedkoper waardevolle analyses doen.
Bij kwantitatieve resultaten (uit enquêtes en/of experimenten) heb je cijfermatige gegevens verzameld. Bespreek de uitkomsten, gemiddelden en metingen die bij elke deelvraag relevant zijn om deze te beantwoorden. Om je resultaten te ondersteunen kun je grafieken, tabellen of taartdiagrammen inzetten.
Onderzoeksmethoden zijn specifieke benaderingen om data te verzamelen en te analyseren (i.e., de dataverzamelingsmethoden en de data-analysemethoden), zodat je je onderzoeksvraag kunt beantwoorden.
Data-analyse is het proces om gegevens te begrijpen. Het proces begint met het verzamelen van gegevens, het vinden van patronen en het vervolgens gebruiken van die patronen om voorspellingen te doen. Deze voorspellingen kunnen worden gebruikt om doelen te stellen of beslissingen te nemen.
Kwantitatief onderzoek (Continue data):
Kwantitatief onderzoek probeert feiten te achterhalen en de resultaten worden meestal uitgedrukt in cijfers. Met kwantitatieve data kun je gemiddelden berekenen, de variantie (standaarddeviatie) bepalen, frequenties van antwoorden tellen of de gegevens in percentages verdelen.
Er is sprake van triangulatie als je verschillende bronnen, theorieën, onderzoeksmethoden of data-analysemethoden gebruikt om iets te onderzoeken. Hierdoor bekijk je je onderzoeksvraag vanuit verschillende richtingen. Triangulatie verhoogt de betrouwbaarheid en validiteit van je resultaten.
In het methodehoofdstuk, ook wel 'methodologie' genoemd, beschrijf je hoe je tot je resultaten bent gekomen. Je geeft hier een uitgebreide beschrijving van je gebruikte methode, de dataverzameling, de data-analyse en andere belangrijke aspecten van je onderzoeksopzet.
Ook heeft Android wat ingebouwde maatregelen waarmee je de mate waarin apps gegevens verzamelen kunt controleren. Bij Instellingen, onder het kopje 'Privacy' zul je een knop 'Rechtenbeheer' vinden.Wanneer je hierop drukt kun je nog eens een keer gemakkelijk zien welke apps welke rechten hebben.
Zoek naar zaken die opvallen, interpreteer je gegevens en analyseer ze.Kijk naar verbanden en verschillen en doe daarmee ideeën en verklaringen op. Hoe je data analyseert hangt af van het type onderzoek. Wanneer je werkt met getallen (kwantitatief) zul je ze moeten verwerken in berekeningen en grafieken.
Ze volgen je surfgeschiedenis, maar verzamelen bijvoorbeeld ook je locatie, de apparatuur (het soort telefoon en/of computer) die je gebruikt, de pagina's en foto's die je liket op sociale media, en ga zo maar door.
Data analytics tools zijn softwareoplossingen die u helpen om de data waarover u beschikt te kunnen analyseren en presenteren. Het spectrum van tools is groot. Voor eenvoudige toepassingen is Excel nog altijd een veelgebruikt analysetool.
Een data-analyse is het grondig en zorgvuldig bekijken en interpreteren van gegevens die via een onderzoek zijn verzameld. Uit de data-analyse komen vervolgens resultaten naar boven waarmee de onderzoeksvragen goed beantwoord kunnen worden.
Onderzoek kan worden onderverdeeld in drie verschillende categorieën: verkennend, beschrijvend en causaal. Elk type onderzoek heeft een ander doel en kan alleen op bepaalde manieren worden gebruikt.
Data analyse is letterlijk het onderzoeken en modelleren van data, om hier belangrijke informatie uit te halen, en hier conclusies uit trekken. Deze conclusies kunnen je weer verder helpen met de besluitvorming.
Wat betreft de datakenmerken zijn er inclusie- en exclusiecriteria.Dit houdt in dat je expliciet aandacht besteedt aan welke data je wel en niet hebt meegenomen in je dataset. Zo benoem je bijvoorbeeld na het afnemen van een enquête welke resultaten van enquêtes je wel en welke je niet hebt meegenomen in de dataset.