Kako lahko uporabimo eksperimente za zbiranje informacij v socialnih raziskavah. Naučite se, kako se lahko ankete, kot so intervjuji in vprašalniki, uporabljajo za zbiranje podatkov v socialnih raziskavah. Preučite, kako se analitika vsebine uporablja za zbiranje podatkov v družbenih raziskavah.
Gre za povezovanje rezultatov analize podatkov z raziskovalno hipotezo, s teorijami in z že obstoječim in sprejetim znanjem.
Vrste težave ki bi jih lahko imeli z interpretacije nekaterih posebnih podatkov: Slabljenje merilne lestvice. Kot je treba razlagati zmogljivosti, ki sistematično dosežejo ali nikoli ne morejo doseči meje merilne lestvice. To težavo je mogoče rešiti z izvedbo pilotne študije, odkrivanjem teh napak in razširitvijo nove interpretacije.
Učinek stropa. Če se vedno dotaknemo najvišjih ocen. Talni učinek. Če se vedno dotaknemo najnižjih ocen. Regresija na merjenje. Gre za nezaželen pojav, ki se pojavi v skoraj vseh preiskavah, ko se zahteva kvantitativna presoja. Nagnjenost je k oddajanju odzivov, ki so blizu srednjim ali osrednjim vrednostim, kadar se zahtevajo visoke ekstremne ocene. Lahko nas pripelje do napačnih zaključkov.
Rezultati mora biti razlagati glede: Obseg pridobljenega učinka in opaženi trendi ali zakonitosti. Primerjajte te rezultate z rezultati drugih raziskovalcev v podobnih delih. Jasni zaključki opravljenega dela.
Zbiranje podatkov: S sistematičnim opazovanjem, anketami in eksperimenti. V naravnih okoljih (terenski študij) ali v umetnih okoljih (situacije, ki jih ustvari raziskovalec). Analiza podatkov Dejavniki, ki jih je treba upoštevati pri izvajanju štirih nalog analize podatkov: Odločiti se morate, čeprav predlagamo dvojno okolje: Opisna statistika. Če ostanemo v vzorcu. Referenčna statistika. Če želimo sklepati na populacijo z uporabo verjetnosti. Raven merjenja spremenljivk: Interval ali stopnja merjenja razmerja. Poskusite meriti na najvišji možni ravni, saj te vključujejo nizko, ne pa tudi obratno. Nastala težava in način zbiranja podatkov. Vedno je treba najti ravnotežje med možnim in priročnim, da ne bi preplavili z različnimi analizami. Priporočljivo je izvesti sistematičen "analitični" pluralizem: sistematičnost pomeni, da mora obstajati podroben načrt s posebnimi cilji za zbiranje in analizo podatkov.
Pluralizem (katera koli oblika raziskovanja ima svoje omejitve. Te je mogoče zmanjšati z optimizacijo analiz, za katere je treba poiskati večkratne in množinske oblike analiz. Ta množica vključuje tiste, ki se nanašajo na neempirične podatke in zgolj matematični ali teoretični razvoj. Opravila analize podatkov: Načini povzetka podatkov. Imeti indekse, ki povzemajo različne vidike distribucije. Indeksi osrednjih tendenc. Označujejo središče distribucije.
Izračunaj:
- Aritmetična sredina: seštejemo rezultate in jih delimo s številom. Na primer (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Način: Najpogostejše opazovanje je 31
- Mediana: Razvrščanje rezultatov je srednji rezultat 30. Indeksi variabilnosti ali razpršenosti. Označujejo, kako razpršeni so podatki spremenljivke.
- Variacija ali pristranska varianca. Izračunavanje diferencialnih rezultatov (odštevanje povprečja vsakega rezultata), njihovo kvadriranje, seštevanje in deljenje s številom. Na primer S2s = / 5 = 5.2
- Nepristranska varianca. Število primerov delimo na minus eno: Na primer VI = / (5-1) = 6,5
- Nepristranski standardni odklon. Odvzem kvadratnega korena nepristranske variance (VI) Na primer DTI = Ö VI = Ö 6,5 = 2,55
- Poševni standardni odklon. Če vzamemo kvadratni koren variance ali pristranske variance (S2s) Npr. Ss = Ö S2s = Ö 5,2 = 2,28 Skupna širina porazdelitve. Če se od največje vrednosti odšteje najmanjša vrednost, npr. AT = 31 - 25 = 6
- Indeksi asimetrije. Je to simetrična porazdelitev ocen? Odštejemo način od srednje vrednosti in delimo to razliko s poševnim standardnim odklonom. As = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Če je manj kot nič, to je negativno (več je več ocen kot nizkih) Če je več kot nič, to je pozitivno (nižjih ocen je več kot visoko)
Če je nič, je simetričen (en del porazdelitve odraža drugega). Ali je to sploščena porazdelitev točk? Iskanje vzorcev (zakonitosti ali razlike) v podatkih. Eden najboljših načinov je grafična predstavitev. Rezultati napovedi na podlagi podatkov. Napovedi, ki izkoriščajo vaše odnose. Ko vzorec prepoznamo, je najboljši način, da ga povzamemo s pomočjo funkcije. Čeprav ne gre skozi vse točke, nam ponuja enostavnejši, čeprav nepopoln način opisa podatkov ter narave in intenzivnosti odnosov med njimi.
Splošno za populacijo iz vzorca. Zgornje rezultate posplošite na polja, širša od tistih v začetnem vzorcu, iz katerih Najprej sklepamo na prebivalstvo s pomočjo opisne analize podatkov z uporabo verjetnost. Gremo za sklepanje, da bi posplošili rezultate prebivalstva.
Ta članek je zgolj informativnega značaja, v Psychology-Online pa nimamo moči postaviti diagnoze ali priporočiti zdravljenja. Vabimo vas, da obiščete psihologa, ki bo obravnaval vaš primer.
