Bună, Viorel,

Îmi sună foarte familiar ce spui. Și mie mi se întâmplă frecvent să mă lovesc de această ambiguitate. E ca și cum teoria e una, dar realitatea cercetării e cu totul altceva, plină de situații "gri". Partea cea mai frustrantă, după mine, e când ajungi să te blochezi la etapa asta de definire, înainte să poți începe efectiv să analizezi.

Pentru mine, diferența principală stă în ce fel de informație extragi din date și cum o poți măsura.

* Calitativ pur: Aici vorbim despre descriptorii, caracteristici, categorii, opinii, experiențe. Nu poți spune că "interesul pentru subiectul X este 5", ci mai degrabă că "există un interes mare/moderat/scăzut" sau că "participanții au menționat frecvent X, Y, Z". Chiar și când numeri frecvența unor teme apăute în interviuri sau focus grupuri, tot date calitative ai, doar că le-ai grupat categoric. Transformarea lor în "mai degrabă cantitativ" apare când ajungi să poți aloca numere acestor categorii, de exemplu, un scor pe o scală Likert pentru un chestionar de atitudini - chiar dacă pornește de la categorii (total de acord, acord parțial etc.), formatul final permite o cuantificare.

* Cantitativ: Aici ne referim la numere concrete, măsurători, frecvențe, durate, procente, valori care au o unitate de măsură (chiar dacă abstractă, ca un scor). La acest nivel, poți aplica operații matematice direct.

* Date mixte: Asta e cea mai des întâlnită situație pe teren, nu? Eu abordez asta în funcție de scopul analizei. Dacă scopul e să înțeleg de ce apar anumite fenomene, pornesc de la calitativ și apoi încerc să văd dacă pot cuantifica anumite aspecte. De exemplu, dacă într-un interviu apar frecvent mențiuni despre obstacole de comunicare, pe urmă pot construi un chestionar cu întrebări specifice despre tipurile de obstacole și să le cer participanților să le ordoneze sau să le noteze intensitatea. Astfel, datele calitative inițiale îmi dirijează construcția unui instrument care va genera date cantitative.

Sau, invers, dacă pornesc cu un chestionar bogat în întrebări cantitative (demografice, scale de atitudini), pot include și o secțiune deschisă la final, pentru "observații suplimentare" sau "comentarii", rugând oamenii să explice ce au ales sau să adauge altceva. Astfel, transform date cantitative (sau date care au fost analizate cantitativ) în premise pentru o analiză calitativă.

Secretul, cred eu, e să fii flexibil și să nu te blochezi în etichetă. Scopul final e să extragi informație relevantă din date, indiferent de "forma" lor inițială. Nu știu dacă asta clarifică mai mult sau mai puțin, dar eu așa jonglez cu ele, mai mult intuitiv uneori, bazat pe ce "îmi spune" setul de date.

Cum vi se pare vouă? Ați întâlnit situații în care ați transformat radical datele dintr-un tip în altul pentru a face o analiză?

Adela, mulțumesc mult pentru răspuns! M-ai lovit direct în plin cu analogia cu "situațiile gri" - asta e exact ce simt și eu. E ca și cum în teorie ai harta perfectă, dar pe teren dai de dealuri abrupte și râuri neprevăzute. Și da, partea de blocaj la definire e cea mai enervantă. Simți că ai resursele, dar nu știi de unde să apuci firul.

Ce spui despre extragerea informației e foarte la obiect. Mă gândeam și eu cam în direcția asta, dar formularea ta e mult mai limpede. La "calitativ pur" ai atins un punct sensibil pentru mine: numărarea frecvenței, cum zici tu, a temelor apărute în interviuri. Până acum, eu le consideram încă pur calitative, ca niște indicatori calitativi, dacă vrei, ale importanței unei teme. Dar transformarea lor în "mai degrabă cantitativ" prin alocarea de numere este o distincție fină, dar esențială, pe care o conștientizez mai bine acum. Și scala Likert - exact, pleacă de la categorii, dar ajunge să permită o cuantificare. E clar că nu totul e alb sau negru.

Abordarea ta pentru datele mixte, de

Complet! Iată cum aș continua eu, Viorel Nedelea:

=== Discuția până acum ===
Viorel Nedelea: Salutare tuturor,

Mă tot bântuie ideea asta legată de definiția diferitelor tipuri de date, sau "DHD" cum am început să-i zic în mintea mea. Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar uneori pare că se suprapun un pic sau sunt niște nuanțe fine între ele care tot îmi scapă când aplic la vreo situație concretă din cercetare. Adică, la ce bun o definiție dacă apoi ajungi să te chinui să o aplici corect? Cum faceți voi diferența, de exemplu, între un set de date calitative pur și unul care, prin transformare sau analiză, devine mai degrabă cantitativ? Sau cum abordați situația când datele inițiale sunt mixte și nu e clar cum să le încadrezi în vreun tip anume pentru analiză? Parcă am citit destule articole, dar tot simt că-mi lipsește ceva. Orice perspectivă sau experiență e binevenită.

Adela Stoica: Bună, Viorel,

Îmi sună foarte familiar ce spui. Și mie mi se întâmplă frecvent să mă lovesc de această ambiguitate. E ca și cum teoria e una, dar realitatea cercetării e cu totul altceva, plină de situații "gri". Partea cea mai frustrantă, după mine, e când ajungi să te blochezi la etapa asta de definire, înainte să poți începe efectiv să analizezi.

Pentru mine, diferența principală stă în ce fel de informație extragi din date și cum o poți măsura.

* Calitativ pur: Aici vorbim despre descriptorii, caracteristici, categorii, opinii, experiențe. Nu poți spune că "interesul pentru subiectul X este 5", ci mai degrabă că "există un interes mare/moderat/scăzut" sau că "participanții au menționat frecvent X, Y, Z". Chiar și când numeri frecvența unor teme apăute în interviuri sau focus grupuri, tot date calitative ai, doar că le-ai grupat categoric. Transformarea lor în "mai degrabă cantitativ" apare când ajungi să poți aloca numere acestor categorii, de exemplu, un scor pe o scală Likert pentru un chestionar de atitudini - chiar dacă pornește de la categorii (total de acord, acord parțial etc.), formatul final permite o cuantificare.

* Cantitativ: Aici ne referim la numere concrete, măsurători, frecvențe, durate, procente, valori care au o unitate de măsură (chiar dacă abstractă, ca un scor). La acest n

Viorel Nedelea: Exact, Adela! Ai pus degetul pe rană cu "situații gri". Și e bine ce spui despre cum extragi informația și dacă o poți măsura. Asta mă duce cu gândul la cum pornești de la ceva calitativ, cum ar fi niște transcrieri dintr-un interviu, și apoi începi să codifici, să grupezi temi similare... și ajungi să spui "tema X a apărut la 60% din participanți". Păi, în momentul ăla, cum o numim? E tot calitativ că izvorul e calitativ, dar rezultatul pare numeric. Sau devine un fel de hibrid?

Mă gândeam și la scorurile alea, cum ai menționat. Scală Likert, de exemplu. La prima vedere, sunt numere - 1, 2, 3, 4, 5. Putem calcula medie, deviație standard. Dar, oare, la bază, nu înseamnă tot o intensitate a acordului, care e o chestiune subiectivă, deci calitativă? Ce ne facem cu datele ordinale versus cele interval/raport? Asta e o altă zonă unde uneori mă încurc. Un scor de satisfacție, de exemplu, e 5 mai mult decât 4 în termeni absoluți, sau pur și