Kvalitativna izvedba je otvorena metoda ocjenjivanja. To je kompilacija odgovora koji se koriste za procjenu uspjeha, pružanje informacija i osmišljavanje načina da se poboljša predmetna tema. Tehnika se često koristi uz svoju suprotnost – kvantitativnu izvedbu, koja se mjeri konačnim statističkim podacima o subjektu. Kvalitativna izvedba obično je namijenjena pružanju pojedinosti i raznolikosti koje se ne mogu pronaći s ujednačenim skupinama činjenica.
Izrada kvalitativnog pregleda izvedbe otkriva različite nijanse značenja. To daje značaj statističkim informacijama. Promatranje učinka iz kvalitativne perspektive često može bolje objasniti razloge za statistiku nego samo pregled podataka. Rezultati kvalitativnog pregleda učinka također su obično složeniji i sveobuhvatniji. To je prvenstveno zato što postoji manje ograničenja s ovakvim pristupom.
Korištenje kvalitativne metode može pomoći u otkrivanju karakteristika predmeta koje nisu jasne ljudima koji se njime redovito bave. Ovisno o broju sudionika u recenziji, može pružiti sveobuhvatan pogled na temu ili jednostavno dati nekoliko novih uvida. Bez ograničenja rigidnih pitanja, vjerojatnije je da će u rezultatima biti novih otkrića. S druge strane, kvantitativni rezultati izvedbe mogu otkriti nove uvide samo uz obrasce statistike.
Jedan od najčešćih načina na koji počinje provođenje kvalitativnog pregleda učinka je prikupljanje informacija putem anketa, intervjua i drugih metoda izravnog odgovora. Podaci se mogu prikupljati jednom prilikom ili sastavljati tijekom vremena. Na primjer, zaposlenici mogu voditi dnevnike ili druge zapise o svom napretku s namjerom da ih kasnije dijele u analitičke svrhe. Otvoreni format kvalitativne metode može donijeti korisna otkrića, ali također može biti od pomoći imati neke smjernice koje će ispitanici slijediti. To također može olakšati proces kategorizacije i analize rezultata.
Drugi korak kvalitativne analize učinka je pregled prikupljenih informacija. Kako bi se izvuklo značenje iz rezultata, tipično je kreirati kategorije. Istraživač bi mogao ući u projekt s kategorijama na umu. Često je korisnije za prirodu podataka dopustiti da diktira barem neke — ako ne i sve — sve kategorije.
Nakon što su podaci raspoređeni po kategorijama, moguće je napraviti sveobuhvatan pregled rezultata. To može uključivati analizu detalja i opće slike. Potonji otkriva obrasce, a prvi često objašnjava što ti obrasci znače.