Ako možno experimenty použiť na zhromažďovanie informácií v sociálnom výskume. Naučte sa, ako je možné využiť prieskumy, ako sú rozhovory a dotazníky, na zhromažďovanie údajov v rámci sociálneho výskumu. Naštudujte si, ako sa analytika obsahu používa na zhromažďovanie údajov v sociálnom výskume.
Jedná sa o prepojenie výsledkov analýzy dát s hypotézou výskumu, s teóriami a s už existujúcimi a akceptovanými poznatkami.
Typy problémy ktoré by sme mohli mať s interpretácie určitých špecifických údajov: zoslabenie stupnice merania. Pokiaľ sa majú interpretovať výkony, ktoré systematicky dosahujú alebo nikdy nemôžu dosiahnuť, limity rozsahu merania. Tento problém je možné vyriešiť vykonaním pilotnej štúdie, zistením týchto nedostatkov a rozšírením novej interpretácie.
Stropný efekt. Ak sa vždy dotýkame najvyšších skóre. Podlahový efekt. Ak sa vždy dotýkame najnižších skóre. Regresia na mieru. Je to nežiaduci jav, ktorý sa objavuje takmer vo všetkých vyšetrovaniach, keď sa vyžaduje kvantitatívny úsudok. Je to tendencia vydávať odpovede blízke stredným alebo centrálnym hodnotám, keď sa požadujú vysoké extrémne hodnotenia. Môže nás to priviesť k nesprávnym záverom.
Výsledky musieť byť vykladané týkajúce sa: rozsahu získaného účinku a pozorovaných trendov alebo zákonitostí. Porovnajte tieto výsledky s výsledkami získanými inými výskumníkmi v podobných dielach. Jasné závery vykonanej práce.
Zber údajov: Systematickým pozorovaním, prieskumami a experimentmi. V prírodnom prostredí (terénne štúdium) alebo v umelom prostredí (situácie vytvorené výskumníkom). Analýza údajov Faktory, ktoré je potrebné zohľadniť pri vykonávaní štyroch úloh analýzy údajov: Musíte sa rozhodnúť, hoci navrhujeme dvojité prostredie: Deskriptívna štatistika. Ak zostaneme vo vzorke. Inferenčná štatistika. Ak chceme usudzovať na populáciu pomocou pravdepodobnosti. Úroveň merania premenných: Interval alebo pomerová úroveň merania. Snažte sa merať na najvyššej možnej úrovni, pretože medzi ne patria aj tie nízke, ale nie naopak. Vyskytol sa problém a spôsob zhromažďovania údajov. Musí sa vždy robiť rovnováha medzi tým, čo je možné a čo je pohodlné, aby neboli zahltení rôznymi analýzami. Je vhodné vykonávať systematický „analytický“ pluralizmus: Systematickosť znamená, že musí existovať podrobný plán so špecifickými cieľmi na zber aj analýzu údajov.
Pluralizmus (akákoľvek forma výskumu má svoje obmedzenia. Tieto je možné minimalizovať optimalizáciou analýz, pre ktoré je potrebné hľadať viacnásobné a množné čísla analýz. Táto pluralita zahrnuje tie, ktoré odkazujú na neempirické údaje a čisto matematický alebo teoretický vývoj. Domáce práce analýzy údajov: spôsoby, ako údaje zhrnúť. Majte indexy, ktoré sumarizujú rôzne aspekty distribúcie. Centrálne tendenčné indexy. Označujú stred distribúcie.
Vypočítať:
- Aritmetický priemer: Sčítame skóre a vydelíme ich počtom. Pr. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Režim: Najčastejšie pozorovanie je 31
- Medián: pri zoradení skóre je stredné skóre 30. Indexy variability alebo disperzie. Označujú, ako veľmi sú údaje premennej rozptýlené.
- Rozptyl alebo skreslená odchýlka. Výpočet rozdielových skóre (odčítanie priemeru každého skóre), ich druhé mocniny, pridanie a vydelenie počtom. Pr. S2s = / 5 = 5,2
- Nestranný rozptyl. Počet prípadov rozdelíme mínus jeden: Príklad VI = / (5-1) = 6,5
- Nestranná štandardná odchýlka. Prijatím druhej odmocniny nezaujatej odchýlky (VI) Pr. DTI = Ö VI = Ö 6,5 = 2,55
- Šikmá štandardná odchýlka. Prijatím druhej odmocniny rozptylu alebo skreslenej odchýlky (S2s) napr. Ss = Ö S2s = Ö 5,2 = 2,28 Celková šírka rozdelenia. Ak sa minimálna hodnota odpočíta od maximálnej hodnoty, napr. AT = 31 - 25 = 6
- Asymetrické indexy. Je to symetrické rozdelenie skóre? Odčítanie režimu od priemeru a vydelenie tohto rozdielu skosenou štandardnou odchýlkou. As = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Ak je menej ako nula, to znamená záporné (existuje viac vysokých skóre ako nízke) Ak je väčšie ako nula, to znamená pozitívne (existuje viac nízkych skóre ako vysoký)
Ak je nula, je symetrická (jedna časť rozdelenia odráža druhú) .Imerovacie indexy. Je to sploštené rozdelenie skóre? Hľadanie vzorcov (zákonitostí alebo rozdielov) v dátach. Jedným z najlepších spôsobov je grafické znázornenie. Výsledky prognózy založené na údajoch. Predpovede využívajúce vaše vzťahy. Keď je vzor rozpoznaný, najlepší spôsob jeho zhrnutia je pomocou funkcie. Aj keď neprechádza všetkými bodmi, ponúka nám jednoduchší, ak neúplný spôsob popisu údajov, ako aj povahy a intenzity vzťahov medzi nimi.
Zovšeobecnenie na populáciu zo vzorky. Zovšeobecnite vyššie uvedené výsledky na polia širšie ako v prípade počiatočnej vzorky, z ktorej Začíname dedukciou na populáciu pomocou deskriptívnej analýzy dát pomocou aplikácie pravdepodobnosť. Prechádzame dedukciami, aby sme zovšeobecnili výsledky týkajúce sa populácie.
Tento článok je iba informačný, v časti Psychology-Online nemáme právomoc stanoviť diagnózu alebo odporučiť liečbu. Pozývame vás, aby ste sa obrátili na psychológa, ktorý sa bude zaoberať vašim konkrétnym prípadom.
