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Miglior Buono Sconto ATLAS.ti · Recensione ATLAS.ti
Nel 1993, Thomas Muhr ha rilasciato la prima versione commerciale con il nome dell'azienda "Sviluppo software scientifico", ora ATLAS.ti GmbH. Il Sig. Muhr ha guidato l'azienda per quasi 20 anni, vedendola crescere continuamente e conquistare una quota crescente del crescente mercato del software QDA. Oggi il programma è venduto e utilizzato in tutto il mondo, con grandi organizzazioni e attori aziendali tra i suoi utenti entusiasti. Microsoft, le Nazioni Unite, la Banca Mondiale, Google, Boeing e quasi tutte le principali università del mondo si affidano ad ATLAS.ti per le loro esigenze di analisi qualitativa dei dati.
Nel 1999 Thomas Muhr ha portato in azienda il consulente di gestione Jörg Hecker. Si è occupato di tutte le questioni aziendali e strategiche dell'azienda, prima come consulente, poi come COO. Nel 2021, Jörg Hecker ha assunto la gestione di ATLAS.ti come CEO unico. Thomas Muhr continua a consigliare l'azienda da allora in poi come fondatore e azionista con il cuore e l'anima.
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Storia dei codici sconto ATLAS.ti.
Questo ti mostra il numero di codici ATLAS.ti degli ultimi mesi, che può aiutarti a capire quando è più probabile che tu trovi dei codici sul nostro sito web.Confronto tra ricerca qualitativa e quantitativa
Ricerca quantitativa
Si ritiene che la ricerca quantitativa abbia come scopo principale la quantificazione dei dati. Ciò consente la generalizzazione dei risultati da un campione a un'intera popolazione di interesse e la misurazione dell'incidenza di vari punti di vista e opinioni in un dato campione. Tuttavia, la ricerca quantitativa non è di rado seguita da una ricerca qualitativa che poi mira a esplorare ulteriormente i risultati selezionati. Questi metodi di ricerca qualitativa sono spesso utilizzati per analizzare i dati scientifici. Questo tipo di dati si verifica spesso nei casi di studio. Questi metodi di ricerca sono spesso utilizzati per analizzare dati scientifici.
Ricerca qualitativa
La ricerca qualitativa è considerata particolarmente adatta per acquisire una comprensione approfondita delle ragioni e delle motivazioni sottostanti. Quindi la ricerca qualitativa è più di un semplice metodo di raccolta dei dati. Fornisce informazioni sull'impostazione di un problema. Allo stesso tempo, genera spesso idee e ipotesi per ricerche quantitative successive. Pertanto, il design della ricerca e le domande di ricerca sono molto importanti da considerare.
Le principali differenze tra ricerca quantitativa e qualitativa consistono per quanto riguarda il campionamento dei dati, la raccolta dei dati, l'analisi dei dati e, ultimo ma non meno importante, per quanto riguarda i risultati.
La raccolta dei dati nella ricerca qualitativa non si basa raramente su tecniche non strutturate o semistrutturate, ma metodologicamente flessibili, ad es. interviste approfondite individuali o discussioni di gruppo, adatte a suscitare grande dettaglio e una visione completa. Le interviste individuali aiutano a comprendere meglio i comportamenti e altre variabili definite, ma richiedono ancora più tempo di preparazione rispetto alle discussioni di gruppo o ad altri metodi di raccolta dei dati. I metodi di ricerca quantitativa utilizzano tecniche rigide e altamente strutturate come questionari online, interviste in strada o telefoniche. A differenza della ricerca qualitativa, che consente un'espressione illimitata da parte degli intervistati, la ricerca quantitativa si basa sulle risposte a domande preformulate.
Risultati: la ricerca qualitativa è in genere di natura esplorativa e/o investigativa. I suoi risultati spesso non sono conclusivi e non possono essere usati automaticamente per fare generalizzazioni. Tuttavia, è indispensabile per sviluppare una profonda comprensione di un dato complesso tematico e una solida logica per ulteriori processi decisionali. La ricerca quantitativa è essenziale per fornire un'ampia base di informazioni su cui in genere si raccomanda una linea d'azione finale. Per dirla in poche parole, a volte è necessaria una raccolta di dati qualitativi e dati quantitativi non solo per identificare i modelli di scoperta, ma anche per trovare delle ragioni. Quindi assicurati che i tuoi metodi includano i tuoi focus group mirati come dimensioni del campione.
La selezione del campione nella ricerca qualitativa si basa solitamente su un numero inferiore di casi non necessariamente rappresentativi. Gli intervistati sono spesso selezionati con l'aspettativa che soddisfino determinati criteri. Nella ricerca quantitativa, la selezione del campione cerca un gran numero di casi che dovrebbero rappresentare al meglio la popolazione di interesse. I singoli intervistati sono selezionati a caso.
L'analisi qualitativa dei dati non è statistica, il suo approccio metodologico è guidato principalmente dal materiale concreto a disposizione. Nella ricerca quantitativa, l'unico approccio ai dati è statistico e avviene sotto forma di tabulazioni. I risultati di tali dati raccolti e analizzati sono generalmente di natura descrittiva sebbene conclusivi solo all'interno del quadro numerico.
È un pregiudizio frequente che la ricerca quantitativa sia "oggettiva" rispetto a quella qualitativa sia "soggettiva". Si tratta, ovviamente, di una grossolana semplificazione. Piuttosto, si potrebbero confrontare i due approcci come segue: la ricerca quantitativa cerca leggi esplicative mentre la ricerca qualitativa mira più a una descrizione approfondita. Misure di ricerca qualitativa, nella speranza di sviluppare leggi universali in cui la ricerca qualitativa possa essere descritta come un'esplorazione di quella che si presume sia una realtà dinamica. La ricerca qualitativa non afferma che ciò che viene scoperto nel processo sia universale e quindi replicabile. Le differenze comuni solitamente citate tra questi tipi di ricerca includono.
In generale, la ricerca qualitativa genera dati di processo ricchi, dettagliati e validi che contribuiscono alla comprensione approfondita di un contesto. La ricerca quantitativa, d'altra parte, genera dati affidabili basati sulla popolazione e generalizzabili, adatti a stabilire relazioni di causa ed effetto. La decisione se scegliere un design quantitativo o qualitativo è in definitiva una questione filosofica. I metodi da scegliere dipenderanno dalla natura del progetto, dal tipo di informazioni necessarie, dal contesto dello studio e dalla disponibilità di risorse (tempo, denaro e persone).
L'analisi qualitativa implica una continua interazione tra teoria e analisi. Nell'analizzare i dati qualitativi, cerchiamo di scoprire modelli come cambiamenti nel tempo o possibili nessi causali tra variabili.
La combinazione di ricerca qualitativa e quantitativa sta diventando sempre più comune. È importante tenere a mente che si tratta di due filosofie diverse, non necessariamente opposte. In effetti, gli elementi di entrambi i progetti possono essere utilizzati insieme negli studi a metodi misti.
Domande frequenti
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