• Articles
• admin

pasul șapte

tehnici de analiză a datelor

în etapa nouă: analiza datelor, discutăm datele pe care le-ați colectat în etapa a opta: colectarea datelor. Cu toate acestea, înainte de a colecta datele dvs., după ce ați urmat strategia de cercetare pe care ați stabilit-o în această etapă a șasea, este util să vă gândiți la tehnicile de analiză a datelor pe care le puteți aplica datelor dvs. atunci când sunt colectate.

testele statistice care sunt adecvate pentru disertația dvs. vor depinde de (a) întrebările/ipotezele de cercetare pe care le-ați stabilit, (b) designul de cercetare pe care îl utilizați și (C) natura datelor dvs. Ar trebui să fiți deja clar cu privire la întrebările/ipotezele dvs. de cercetare din etapa a treia: stabilirea întrebărilor și/sau ipotezelor de cercetare, precum și cunoașterea obiectivului proiectului dvs. de cercetare din etapa a doua: proiectarea cercetării în această etapă a șasea: stabilirea strategiei dvs. de cercetare. Aceste două informații – întrebările/ipotezele dvs. de cercetare și proiectarea cercetării – vă vor informa, în principiu, despre testele statistice care ar putea fi adecvate pentru a rula datele dvs. pentru a răspunde la întrebările dvs. de cercetare.

subliniem cuvintele în principiu și poate, deoarece testul statistic cel mai potrivit pentru a rula pe datele dvs. nu depinde numai de întrebările/ipotezele dvs. de cercetare și de designul cercetării, ci și de natura datelor dvs. Așa cum ar fi trebuit să identificați în pasul trei: Metode de cercetare, și în articol, tipuri de variabile, în partea fundamentală a l a cincea disertație, (a) nu toate datele sunt aceleași și (B) nu toate variabilele sunt măsurate în același mod (adică, variabilele pot fi dihotomice, ordinale sau continue). În plus, nu toate datele sunt normale și nici datele atunci când se compară grupurile nu sunt neapărat egale, Termeni pe care îi explicăm în secțiunea de analiză a datelor din partea fundamentală a celei de-a cincea disertații. Drept urmare, s-ar putea să credeți că rularea unui anumit test statistic este corectă în acest moment al stabilirii strategiei dvs. de cercetare (de ex., un test statistic numit test t dependent), pe baza întrebărilor/ipotezelor de cercetare pe care le-ați stabilit, dar atunci când colectați datele dvs. (adică în timpul etapei a opta: colectarea datelor), datele pot eșua anumite ipoteze care sunt importante pentru un astfel de test statistic (adică normalitatea și omogenitatea varianței). Ca rezultat, trebuie să executați un alt test statistic (de exemplu, un test de rang semnat Wilcoxon în loc de un test t dependent).

în această etapă a procesului de disertație, este important sau, cel puțin, util să vă gândiți la tehnicile de analiză a datelor pe care le puteți aplica datelor dvs. atunci când sunt colectate. Vă sugerăm să faceți acest lucru din două motive:

• motivul a
  supraveghetorii se așteaptă uneori să știți ce analiză statistică veți efectua în această etapă a procesului de disertație

  acest lucru nu este întotdeauna cazul, dar dacă a trebuit să scrieți o propunere de disertație sau o propunere de etică, uneori există așteptarea de a explica tipul de analiză a datelor pe care intenționați să o efectuați. O înțelegere a analizei datelor pe care o veți efectua asupra datelor dvs. poate fi, de asemenea, o componentă așteptată a capitolului Strategiei de cercetare din scrierea disertației dvs. (adică, de obicei, Capitolul trei: Strategia De Cercetare). Prin urmare, este un moment bun să vă gândiți la procesul de analiză a datelor dacă intenționați să începeți să scrieți acest capitol în această etapă.

• motivul B
  este nevoie de timp pentru a obține capul în jurul valorii de analiza datelor

  atunci când vin să analizeze datele în etapa nouă: Analiza datelor, va trebui să vă gândiți la (A) selectarea testelor statistice corecte pentru a efectua datele dvs., (b) rularea acestor teste pe datele dvs. utilizând un pachet de statistici, cum ar fi SPSS, și (C) învățarea modului de interpretare a rezultatelor din astfel de teste statistice, astfel încât să puteți răspunde la întrebările sau ipotezele dvs. de cercetare. În timp ce vă arătăm cum să faceți acest lucru pentru o gamă largă de scenarii în secțiunea de analiză a datelor din partea fundamentală a disertației l a cincea, poate fi un proces consumator de timp. Cu excepția cazului în care ați luat un modul/opțiune de statistici avansate ca parte a gradului dvs. (adică., nu doar un curs introductiv la statistici, care sunt adesea predate în licență și master?s grade), poate dura timp pentru a obține capul în jurul valorii de analiză a datelor. Începerea acestui proces în această etapă (adică etapa a șasea: strategia de cercetare), mai degrabă decât așteptarea până când terminați colectarea datelor (adică etapa a opta: colectarea datelor) este o abordare sensibilă.

gânduri finale…

stabilirea strategiei de cercetare pentru disertația dvs. vă cere să descrieți, să explicați și să justificați paradigma cercetării, proiectarea cantitativă a cercetării, metoda(metodele) de cercetare, strategia de eșantionare și abordarea față de etica cercetării și analiza datelor pe care intenționați să o urmați, precum și să determinați modul în care veți asigura calitatea cercetării rezultatelor dvs., astfel încât să puteți răspunde eficient la întrebările/ipotezele dvs. de cercetare. Cu toate acestea, dintr-o perspectivă practică, amintiți-vă că obiectivul principal al etapei a șasea: strategia de cercetare este de a avea o strategie clară de cercetare pe care o puteți implementa (i.e., operaționaliza). La urma urmei, dacă nu puteți să vă urmați în mod clar planul și să vă desfășurați cercetările în domeniu, vă veți lupta să răspundeți la întrebările/ipotezele dvs. de cercetare. Odată ce sunteți sigur că aveți un plan clar, este o idee bună să faceți un pas înapoi, să discutați cu supraveghetorul dvs. și să evaluați unde vă aflați înainte de a trece la colectarea datelor. Prin urmare, când sunteți gata, treceți la etapa a șaptea: punctul de evaluare.