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SCHRITT SIEBEN

Datenanalysetechniken

In STUFE NEUN: Datenanalyse besprechen wir die Daten, die Sie in STUFE ACHT gesammelt haben: Datenerfassung. Bevor Sie jedoch Ihre Daten erfassen und die in dieser PHASE SECHS dargelegte Forschungsstrategie befolgen, ist es hilfreich, über die Datenanalysetechniken nachzudenken, die Sie bei der Erfassung auf Ihre Daten anwenden können.

Die statistischen Tests, die für Ihre Dissertation geeignet sind, hängen von (a) den von Ihnen festgelegten Forschungsfragen / Hypothesen, (b) dem von Ihnen verwendeten Forschungsdesign und (c) der Art Ihrer Daten ab. Sie sollten sich bereits über Ihre Forschungsfragen / Hypothesen aus STUFE DREI im Klaren sein: Forschungsfragen und / oder Hypothesen festlegen sowie das Ziel Ihres Forschungsdesigns aus SCHRITT ZWEI kennen: Forschungsdesign in dieser STUFE SECHS: Festlegen Ihrer Forschungsstrategie. Diese beiden Informationen – Ihre Forschungsfragen / Hypothesen und das Forschungsdesign – informieren Sie grundsätzlich über die statistischen Tests, die für die Beantwortung Ihrer Forschungsfragen für Ihre Daten geeignet sein können.

Wir heben die Wörter im Prinzip hervor und können den am besten geeigneten statistischen Test für Ihre Daten nicht nur von Ihren Forschungsfragen / Hypothesen und Ihrem Forschungsdesign, sondern auch von der Art Ihrer Daten abhängen. Wie Sie in SCHRITT DREI identifiziert haben sollten: Forschungsmethoden und in dem Artikel Variablentypen im Grundlagenteil der Lærd-Dissertation (a) sind nicht alle Daten gleich und (b) werden nicht alle Variablen auf die gleiche Weise gemessen (dh Variablen können dichotom, ordinal oder kontinuierlich sein). Darüber hinaus sind nicht alle Daten normal, noch sind die Daten beim Vergleich von Gruppen notwendigerweise gleich, wie wir im Abschnitt Datenanalyse im Abschnitt Grundlagen der Lærd-Dissertation erläutern. Infolgedessen könnten Sie denken, dass die Ausführung eines bestimmten statistischen Tests zu diesem Zeitpunkt der Festlegung Ihrer Forschungsstrategie korrekt ist (z., ein statistischer Test, der als abhängiger t-Test bezeichnet wird), basierend auf den von Ihnen festgelegten Forschungsfragen / Hypothesen, aber wenn Sie Ihre Daten sammeln (dh während der ACHTEN STUFE: Datenerfassung), können die Daten bestimmte Annahmen nicht erfüllen, die für einen solchen statistischen Test wichtig sind (dh Normalität und Homogenität der Varianz). Infolgedessen müssen Sie einen anderen statistischen Test ausführen (z. B. einen Wilcoxon-Signed-Rank-Test anstelle eines abhängigen T-Tests).

In diesem Stadium des Dissertationsprozesses ist es wichtig oder zumindest nützlich, über die Datenanalysetechniken nachzudenken, die Sie auf Ihre Daten anwenden können, wenn sie gesammelt werden. Wir empfehlen Ihnen, dies aus zwei Gründen zu tun:

• GRUND A
  Vorgesetzte erwarten manchmal, dass Sie wissen, welche statistische Analyse Sie in dieser Phase des Dissertationsprozesses durchführen werden

  Dies ist nicht immer der Fall, aber wenn Sie einen Dissertationsvorschlag oder einen Ethikvorschlag schreiben mussten, wird manchmal erwartet, dass Sie die Art der Datenanalyse erläutern, die Sie durchführen möchten. Ein Verständnis der Datenanalyse, die Sie an Ihren Daten durchführen, kann auch ein erwarteter Bestandteil des Forschungsstrategiekapitels Ihrer Dissertation sein (dh normalerweise Kapitel drei: Forschungsstrategie). Daher ist es ein guter Zeitpunkt, über den Datenanalyseprozess nachzudenken, wenn Sie vorhaben, dieses Kapitel zu diesem Zeitpunkt zu schreiben.

• GRUND B
  Es braucht Zeit, um sich mit der Datenanalyse vertraut zu machen

  Wenn Sie Ihre Daten in STUFE NEUN analysieren: Bei der Datenanalyse müssen Sie darüber nachdenken, (a) die richtigen statistischen Tests für Ihre Daten auszuwählen, (b) diese Tests für Ihre Daten mit einem Statistikpaket wie SPSS auszuführen und (c) zu lernen, wie Sie die Ergebnisse solcher statistischen Tests interpretieren, damit Sie Ihre Forschungsfragen oder Hypothesen beantworten können. Während wir Ihnen zeigen, wie Sie dies für eine Vielzahl von Szenarien im Abschnitt Datenanalyse im Grundlagen-Teil der Lærd-Dissertation tun können, kann dies ein zeitaufwändiger Prozess sein. Es sei denn, Sie haben ein erweitertes Statistikmodul / eine erweiterte Statistikoption als Teil Ihres Studiums belegt (z., nicht nur ein Einführungskurs in die Statistik, die oft in Bachelor- und Master unterrichtet werden?s Grad), kann es einige Zeit dauern, um Ihren Kopf um die Datenanalyse zu erhalten. Diesen Prozess in dieser Phase zu starten (d. H. Stufe SECHS: Forschungsstrategie), anstatt zu warten, bis Sie Ihre Daten vollständig gesammelt haben (d. H. Stufe ACHT: Datenerfassung), ist ein vernünftiger Ansatz.

Abschließende Gedanken…

Die Festlegung der Forschungsstrategie für Ihre Dissertation erforderte, dass Sie das Forschungsparadigma, das quantitative Forschungsdesign, die Forschungsmethode (n), die Stichprobenstrategie und den Ansatz zur Forschungsethik und Datenanalyse, denen Sie folgen möchten, beschreiben, erklären und begründen sowie bestimmen, wie Sie die Forschungsqualität Ihrer Ergebnisse sicherstellen, damit Sie Ihre Forschungsfragen / -hypothesen effektiv beantworten können. Denken Sie jedoch aus praktischer Sicht daran, dass das Hauptziel von STAGE SIX: Research Strategy darin besteht, eine klare Forschungsstrategie zu haben, die Sie implementieren können (i.e., operationalisieren). Wenn Sie nicht in der Lage sind, Ihren Plan klar zu verfolgen und Ihre Forschung auf diesem Gebiet durchzuführen, werden Sie Schwierigkeiten haben, Ihre Forschungsfragen / -hypothesen zu beantworten. Sobald Sie sicher sind, dass Sie einen klaren Plan haben, ist es eine gute Idee, einen Schritt zurückzutreten, mit Ihrem Vorgesetzten zu sprechen und zu beurteilen, wo Sie sich befinden, bevor Sie mit der Datenerfassung fortfahren. Wenn Sie bereit sind, fahren Sie daher mit STUFE SIEBEN fort: Bewertungspunkt.