Kvalitatiivne sooritus on avatud hindamismeetod. See on vastuste kogum, mida kasutatakse edukuse hindamiseks, teabe andmiseks ja kõnealuste teemade täiustamise viiside väljatöötamiseks. Seda tehnikat kasutatakse sageli kõrvuti selle vastandiga – kvantitatiivse jõudlusega, mida mõõdetakse teema lõpliku statistikaga. Kvalitatiivne jõudlus on tavaliselt mõeldud pakkuma üksikasju ja mitmekesisust, mida ei leia ühtsete faktide rühmadega.
Kvalitatiivse jõudluse ülevaate tegemine toob esile erinevad tähendusvarjundid. See annab statistilisele teabele tähtsuse. Toimivuse vaatlemine kvalitatiivsest vaatenurgast võib statistika põhjuseid sageli paremini selgitada kui andmete ülevaatamine. Kvalitatiivse tulemuslikkuse ülevaate tulemused on tavaliselt ka keerukamad ja põhjalikumad. Selle põhjuseks on eelkõige see, et sellise lähenemisviisiga on vähem piiranguid.
Kvalitatiivse meetodi kasutamine võib aidata avastada subjekti omadusi, mis pole sellega regulaarselt seotud inimestele selged. Sõltuvalt ülevaates osalejate arvust võib see anda teemast tervikliku ülevaate või lihtsalt anda mõne uue ülevaate. Ilma jäikade küsimuste piiranguteta on tõenäolisem, et tulemustes on värskeid avastusi. Teisest küljest võivad kvantitatiivsed jõudlustulemused avaldada uusi teadmisi ainult statistikamustrite abil.
Üks levinumaid viise, kuidas kvalitatiivse tulemuslikkuse ülevaate läbiviimine algab, on teabe kogumine küsitluste, intervjuude ja muude otseste reageerimismeetodite kaudu. Andmeid saab koguda ühel korral või aja jooksul koostada. Näiteks võivad töötajad pidada päevikuid või muid arvestusi oma edusammude kohta, et neid hiljem analüütilistel eesmärkidel jagada. Kvalitatiivse meetodi avatud vorming võib anda kasulikke ilmutusi, kuid abi võib olla ka juhiste olemasolust, mida vastaja järgida. See võib hõlbustada ka tulemuste kategoriseerimist ja analüüsimist.
Teine kvalitatiivse tulemusanalüüsi etapp on kogutud teabe ülevaatamine. Tulemustest tähenduse ammutamiseks on tüüpiline kategooriate loomine. Teadlane võib projekti minna kategooriaid silmas pidades. Andmete olemuse tõttu on sageli kasulikum lasta dikteerida vähemalt mõned – kui mitte kõik – kõik kategooriad.
Pärast teabe kategooriatesse paigutamist on võimalik teha tulemustest põhjalik ülevaade. See võib hõlmata nii detailide kui ka üldpildi analüüsi. Viimane paljastab mustrid ja esimene selgitab sageli, mida need mustrid tähendavad.
SmartAsset.