Jak można wykorzystać eksperymenty do zbierania informacji w badaniach społecznych. Dowiedz się, jak ankiety, takie jak wywiady i kwestionariusze, mogą być wykorzystywane do zbierania danych w badaniach społecznych. Sprawdź, jak analiza treści jest wykorzystywana do zbierania danych w badaniach społecznych.
Jest to powiązanie wyników analizy danych z hipotezą badawczą, z teoriami oraz z już istniejącą i przyjętą wiedzą.
Rodzaje problemy które moglibyśmy mieć z interpretacje niektórych konkretnych danych: osłabienie skali pomiarowej. Jak należy interpretować występy, które systematycznie osiągają lub nigdy nie mogą osiągnąć granic skali pomiaru. Ten problem można rozwiązać, przeprowadzając badanie pilotażowe, wykrywając te wady i zwiększając skalę nowej interpretacji.
Efekt sufitowy. Jeśli zawsze dotykamy najwyższych wyników. Efekt podłogi. Jeśli zawsze dotykamy najniższych wyników. Regresja do pomiaru. Jest to niepożądane zjawisko, które pojawia się w prawie wszystkich badaniach, gdy wymagana jest ocena ilościowa. Jest to tendencja do emitowania odpowiedzi bliskich wartościom średnim lub centralnym, gdy wymagane są wysokie skrajne oceny. Może prowadzić nas do błędnych wniosków.
Wyniki musieć być zinterpretowany dotyczące: Wielkości uzyskanego efektu oraz zaobserwowanych trendów lub prawidłowości. Porównaj te wyniki z wynikami uzyskanymi przez innych badaczy w podobnych pracach. Jasne wnioski z przeprowadzonych prac.
Gromadzenie danych: poprzez systematyczną obserwację, ankiety i eksperymenty. W środowiskach naturalnych (badania terenowe) lub w środowiskach sztucznych (Sytuacje stworzone przez badacza). Analiza danych Czynniki, które należy wziąć pod uwagę podczas wykonywania czterech zadań analizy danych: Musisz podjąć decyzję, chociaż sugerujemy podwójne środowisko: Statystyka opisowa. Jeśli zostaniemy w próbce. Statystyka wnioskowa. Jeśli chcemy wnioskować o populacji za pomocą prawdopodobieństwa. Poziom pomiaru zmiennych: Poziom pomiaru przedziału lub współczynnika. Staraj się mierzyć na najwyższym możliwym poziomie, ponieważ obejmują one niskie, ale nie na odwrót. Zaistniały problem i sposób gromadzenia danych. Zawsze należy zachować równowagę między tym, co możliwe, a tym, co wygodne, aby nie dać się zasypać różnymi analizami. Wskazane jest prowadzenie systematycznego „analitycznego” pluralizmu: systematyczność oznacza, że musi istnieć szczegółowy plan z określonymi celami zarówno gromadzenia, jak i analizowania danych.
Pluralizm (każda forma badań ma swoje ograniczenia. Można je zminimalizować poprzez optymalizację analiz, do czego konieczne jest poszukiwanie wielu i mnogich form analizy. Ta wielość obejmuje te, które odnoszą się do danych nieempirycznych i czysto matematycznych lub teoretycznych opracowań. Zadanie domowe analizy danych: Sposoby podsumowania danych. Mieć indeksy podsumowujące różne aspekty dystrybucji. Centralne wskaźniki tendencji. Wskazują centrum dystrybucji.
Oblicz:
- Średnia arytmetyczna: Dodajemy wyniki i dzielimy je przez ich liczbę. Np. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Tryb: Najczęstsza obserwacja to 31
- Mediana: Sortowanie wyników, średni wynik to 30. Wskaźniki zmienności lub dyspersji. Wskazują, jak rozproszone są dane zmiennej.
- Wariancja lub wariancja tendencyjna. Obliczenie wyników różniczkowych (odjęcie średniej z każdego wyniku), podniesienie ich do kwadratu, dodanie i podzielenie przez ich liczbę. Np. S2s = / 5 = 5,2
- Bezstronna wariancja. Dzielimy liczbę przypadków minus jeden: Przykład VI = / (5-1) = 6,5
- Nieobciążone odchylenie standardowe. Wyciągnięcie pierwiastka kwadratowego z nieobciążonej wariancji (VI) Np. DTI = Ö VI = Ö 6,5 = 2,55
- Skośne odchylenie standardowe. Biorąc pierwiastek kwadratowy z wariancji lub wariancji obciążonej (S2s) Np. Ss = … S2s = … 5,2 = 2,28 Całkowita szerokość rozkładu. Jeśli minimalna wartość jest odejmowana od maksymalnej wartości np. AT = 31 - 25 = 6
- Wskaźniki asymetrii. Czy jest to symetryczny rozkład wyników? Odejmując modę od średniej i dzieląc tę różnicę przez skośne odchylenie standardowe. As = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Jeśli jest mniejsze od zera, czyli ujemne (jest więcej wyników wysokich niż niskich) Jeśli jest większe od zera, czyli dodatnie (jest więcej wyników niskich niż wysoka)
Jeśli wynosi zero, jest symetryczny (jedna część rozkładu odzwierciedla drugą) Wskaźniki celowania. Czy jest to spłaszczony rozkład punktów? Poszukiwanie wzorców (prawidłowości lub różnic) w danych. Jednym z najlepszych sposobów jest przedstawienie graficzne. Prognozowanie wyników na podstawie danych. Prognozy wykorzystujące twoje relacje. Gdy wzorzec jest rozpoznawany, najlepszym sposobem podsumowania jest użycie funkcji. Chociaż nie przechodzi przez wszystkie punkty, oferuje prostszy, choć niepełny sposób opisu danych oraz charakteru i intensywności relacji między nimi.
Uogólnianie na populację z próby. Uogólnij powyższe wyniki na pola szersze niż w początkowej próbie, z której Zaczynamy od wnioskowania o populacji za pomocą opisowej analizy danych z zastosowaniem applying prawdopodobieństwo. Przechodzimy przez wnioski, aby uogólnić wyniki populacji.
Ten artykuł ma jedynie charakter informacyjny, w Psychology-Online nie mamy możliwości postawienia diagnozy ani zalecenia leczenia. Zapraszamy do wizyty u psychologa w celu leczenia konkretnego przypadku.
