Докато количествени изследвания се основава на числа и математически изчисления (ака количествени данни), качествени изследвания се основава на писмени или говорими разкази (или качествени данни). Използват се качествени и количествени техники за изследване
Качественото изследване събира данни в свободна форма и неномерирани, като дневници, отворени въпросници, интервюта и наблюдения, които не са кодирани с помощта на числова система.
От друга страна, количествените изследвания събират данни, които могат да бъдат кодирани в числова форма. Примерите за количествени изследвания включват експерименти или интервюта / въпросници, които използват затворени въпроси или рейтингови скали за събиране на информация.
Качествените данни и изследвания се използват за проучване на отделни случаи и за установяване как хората мислят или се чувстват в детайли. Тя е основна характеристика на казусите.
Количествените данни и изследвания се използват за точно изследване на тенденциите в големи групи. Примерите включват клинични изпитвания или преброяване.
Количествените и качествени изследователски техники са подходящи за конкретни сценарии. Например, количествените изследвания имат предимството на мащаба. Той позволява да се събират и анализират огромни количества данни от голям брой хора или източници. Качествените изследвания, от друга страна, обикновено също не мащабират. Трудно е например да се провеждат задълбочени интервюта с хиляди хора или да се анализират отговорите им на открити въпроси. Но е сравнително по-лесно да се анализират отговорите на анкетите от хиляди хора, ако въпросите са затворени и отговорите могат да бъдат математически кодирани в, да речем, рейтингови скали или предпочитани рангове.
Обратно, качествените изследвания блестят, когато не е възможно да се зададат въпроси от затворен тип. Например, маркетолозите често използват фокус групи от потенциални клиенти, за да опитат и да преценят какво влияе върху възприятието на марката, решенията за покупка на продукти, чувствата и емоциите. В такива случаи изследователите обикновено са на много ранен етап от формирането на своите хипотези и не искат да се ограничават до първоначалното си разбиране. Качествените изследвания често отварят нови варианти и идеи, които количествените изследвания не могат да се дължат на своя затворен характер.
Качествени данни може да бъде трудно да се анализира, особено в мащаба, тъй като не може да бъде сведен до числа или използван при изчисления. Отговорите могат да бъдат сортирани по теми и да изискват експерт, който да анализира. Различните изследователи могат да правят различни изводи от един и същ качествен материал.
Количествените данни могат да бъдат класирани или поставени в графики и таблици, за да се улесни анализа.
Данните се генерират с нарастваща скорост поради увеличаването на броя на изчислителните устройства и растежа на Интернет. Повечето от тези данни са количествени и се анализират специални инструменти и техники за анализ на тези "големи данни".
Следващата диаграма илюстрира ефектите на положителните и отрицателните отзиви върху Качествените спрямо количествените изследвания: