Phán đoán định tính là tên gọi khác để phân tích sử dụng các phán đoán chủ quan dựa trên các yếu tố như quan hệ lao động, sức mạnh phát triển và nghiên cứu, chu kỳ ngành, chuyên môn quản lý và thông tin khác không thể định lượng được. Trong khi phân tích định lượng thường bao gồm các giá trị số và số, phán đoán định tính sẽ đưa dữ liệu hoặc từ ngữ không thể chấp nhận được vào tài khoản. Hai phương pháp có vẻ khác nhau về cơ bản, nhưng chúng thực sự khá giống nhau, vì có thể mã hóa định lượng tất cả các loại dữ liệu định tính và gán giá trị số cho cái sau. Tuy nhiên, vấn đề tầm thường này đã làm nảy sinh một cuộc tranh luận định lượng - định lượng khổng lồ đã ném tuyết vào một cuộc tranh chấp voi ma mút giữa các nhà nghiên cứu. Các phương pháp hỗn hợp, theo các nhà nghiên cứu hiện đại, là một cách tiếp cận toàn diện hơn dẫn đến độ chính xác của phán đoán và phân tích tốt hơn.
Phán quyết định tính trong thế giới tài chính và đầu tư
Nghiên cứu định tính trong thế giới tài chính và đầu tư, bao gồm trả lời các câu hỏi, tìm hiểu hiện tượng thị trường và khám phá các vấn đề chính như hiệu quả quản lý, các yếu tố bị bỏ qua trong phân tích định lượng. Bởi vì nghiên cứu định tính có tính đến nhiều tiêu điểm để đi đến kết luận, phương pháp thường chính xác hơn khi được sử dụng cùng với các công cụ khác. Phán đoán định tính, được sử dụng cùng với phân tích định lượng, có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về một công ty khi nó tìm kiếm ‘lý do tại sao thay vì‘cách thức. Tham gia vào các yếu tố định tính (dữ liệu phi cấu trúc) như ý kiến điều hành, phương pháp Delphi, thăm dò lực lượng bán hàng và khảo sát người tiêu dùng có thể làm tăng tính chính xác và chính xác của các phán đoán đó.
Ý kiến điều hành
Trong phương pháp này, một mô hình dự báo cho doanh số trong tương lai được chuẩn bị bằng cách kết hợp và lấy trung bình các quan điểm chủ quan của giám đốc bán hàng, chuyên gia bán hàng, chuyên gia hành chính và các chuyên gia khác từ các bộ phận mua hàng, tài chính và sản xuất. Do không cần thống kê chi tiết cho phương pháp dự báo này, nên nó có thể được thực hiện dễ dàng và nhanh chóng và nó thường là phương tiện dự đoán khả thi duy nhất khi không có đủ dữ liệu.
Phương pháp Delphi
Kỹ thuật nhóm này đòi hỏi các câu hỏi riêng và riêng của từng thành viên trong một nhóm chuyên gia tài chính. Một bên thứ ba tóm tắt các lập luận và dự báo kèm theo và đưa các chuyên gia đến một vòng hỏi tiếp theo trước khi đạt được sự đồng thuận. Các nhược điểm của phương pháp này bao gồm thiếu sự đồng thuận và độ tin cậy thấp, nhưng đối với dự báo tầm xa, không có gì hiệu quả và hữu ích như phương pháp Delphi.
Tổ chức bỏ phiếu
Điểm cộng của việc sử dụng loại dự báo định tính đặc biệt này là một số. Phương pháp này có tính đến kiến thức chuyên ngành của những người ra quyết định, bên cạnh việc dễ hiểu. Thật dễ dàng để phân tích dữ liệu theo nhân viên bán hàng, khách hàng, sản phẩm hoặc lãnh thổ. Tuy nhiên, sự bi quan hoặc lạc quan của một nhân viên bán hàng liên quan đến dự đoán và dự báo thị trường, và về tính chính xác của kết quả thường nằm ngoài tầm kiểm soát của họ, khi thị trường nhảy theo giai điệu của các sự kiện kinh tế rộng lớn hơn.
