Sosyal araştırmalarda bilgi toplamak için deneyler nasıl kullanılabilir? Mülakatlar ve anketler gibi anketlerin sosyal araştırmalarda veri toplamak için nasıl kullanılabileceğini öğrenin. Sosyal araştırmalarda veri toplamak için içerik analitiğinin nasıl kullanıldığını inceleyin.
Veri analizi sonuçlarının araştırma hipotezi, teoriler ve halihazırda var olan ve kabul edilen bilgilerle ilişkilendirilmesidir.
Türler sorunlar ile sahip olabileceğimiz yorumlar belirli belirli verilerin: Ölçüm ölçeğinin zayıflaması. Ölçü skalasının sınırlarına sistematik olarak ulaşan ya da asla ulaşamayan performanslar yorumlanmalıdır. Bu sorun, bir pilot çalışma yaparak, bu kusurları tespit ederek ve yeni yorumun ölçeğini genişleterek çözülebilir.
Tavan etkisi. Her zaman en yüksek puanlara dokunursak. Zemin etkisi. Her zaman en düşük puanlara dokunursak. Ölçmek için regresyon. Nicel bir yargıya varmak istendiğinde hemen hemen tüm araştırmalarda ortaya çıkan istenmeyen bir olgudur. Yüksek uç değerlendirmeler istendiğinde ortalama veya merkezi değerlere yakın tepkiler verme eğilimidir. Bizi yanlış sonuçlara götürebilir.
Sonuçlar zorunlu olmak yorumlanmış ilgili: Elde edilen etkinin büyüklüğü ve gözlemlenen eğilimler veya düzenlilikler. Bu sonuçları benzer çalışmalarda diğer araştırmacılar tarafından elde edilen sonuçlarla karşılaştırın. Yapılan çalışmanın net sonuçları.
Veri toplama: Sistematik gözlem, anketler ve deneyler yoluyla. Doğal ortamlarda (alan çalışması) veya yapay ortamlarda (araştırmacı tarafından oluşturulan durumlar). Veri analizi Dört veri analizi görevini gerçekleştirirken dikkate alınması gereken faktörler: İkili ortamı önermemize rağmen, karar vermeniz gerekir: Tanımlayıcı İstatistikler. Örnekte kalırsak. Çıkarımsal istatistik. Olasılığı kullanarak popülasyona yönelik çıkarım yapmak istiyorsak. Değişken ölçüm seviyesi: Aralık veya oran ölçüm seviyesi. Mümkün olan en yüksek düzeyde ölçmeye çalışın, çünkü bunlar düşük olanları içerir, ancak tam tersi olmaz. Ortaya çıkan sorun ve verilerin toplanma şekli. Farklı analizlerle boğulmamak için her zaman mümkün olan ve uygun olan arasında bir denge kurulmalıdır. Sistematik bir "analitik" çoğulculuğun yürütülmesi tavsiye edilir: Sistematiklik, hem veri toplamak hem de analiz etmek için belirli hedefleri olan ayrıntılı bir plan olması gerektiğini ima eder.
Çoğulculuk (herhangi bir araştırma biçiminin sınırlamaları vardır. Bunlar, çoklu ve çoğul analiz biçimleri aramanın gerekli olduğu analizleri optimize ederek en aza indirilebilir. Bu çoğulluk, ampirik olmayan verilere ve tamamen matematiksel veya teorik gelişmelere atıfta bulunanları içerir. ev işleri veri analizi: Verileri özetleme yolları. Dağılımın farklı yönlerini özetleyen endekslere sahip olun. Merkezi eğilim endeksleri. Bir dağılımın merkezini gösterirler.
Hesaplamak:
- Aritmetik ortalama: Puanları toplar ve sayılarına böleriz. Ör. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Mod: En sık gözlem 31'dir.
- Medyan: Puanları sıralarken orta puan 30'dur. Değişkenlik veya dağılım endeksleri. Değişkenin verilerinin ne kadar dağınık olduğunu gösterirler.
- Varyans veya taraflı varyans. Diferansiyel puanları hesaplama (her puanın ortalamasını çıkarma), karelerini alma, toplama ve sayılarına bölme. Ör. S2s = / 5 = 5.2
- Tarafsız varyans. Vaka sayısını eksi bire böleriz: Ör. VI = / (5-1) = 6.5
- Tarafsız standart sapma. Tarafsız varyansın (VI) karekökünün alınması Örn. DTI = Ö VI = Ö 6.5 = 2.55
- Çarpık standart sapma. Varyansın veya yanlı varyansın karekökünü alma (S2s) Eg Ss = Ö S2s = Ö 5.2 = 2.28 Toplam dağılımın genişliği. Minimum değer maksimum değerden çıkarılırsa, örneğin AT = 31 - 25 = 6
- Asimetri indeksleri. Puanların simetrik bir dağılımı mı? Ortalamadan modu çıkarmak ve bu farkı çarpık standart sapmaya bölmek. As = (29 - 31) / 2.28 = -0.88 Sıfırdan küçükse, yani negatif (düşükten daha fazla yüksek puan var) Sıfırdan büyükse, yani pozitif (den daha düşük puan var) yüksek)
Sıfır ise simetriktir (dağılımın bir kısmı diğerini yansıtır) Hedefleme indeksleri. Düzleştirilmiş bir puan dağılımı mı? Verilerdeki kalıpları (düzenlilik veya farklılıklar) aramak. En iyi yollardan biri grafik gösterimidir. Verilere dayalı tahmin sonuçları. İlişkilerinizi istismar eden tahminler. Bir model tanımlandığında, onu özetlemenin en iyi yolu bir fonksiyon aracılığıyladır. Tüm noktaları gözden geçirmese de, bize verileri ve bunlar arasındaki ilişkilerin niteliğini ve yoğunluğunu tanımlamanın eksik olsa da daha basit bir yolunu sunar.
Örneklemden evrene genelleme. Yukarıdaki sonuçları, başlangıç örneğinden daha geniş alanlara genelleştirin. Tanımlayıcı veri analizi yardımıyla popülasyona ilişkin çıkarımlar yaparak başlıyoruz. olasılık. Popülasyon sonuçlarına genelleme yapmak için çıkarımlardan geçiyoruz.
Bu makale sadece bilgilendirme amaçlıdır, Psychology-Online'da teşhis koyma veya tedavi önerme yetkimiz yoktur. Sizi özel durumunuzu tedavi etmek için bir psikoloğa gitmeye davet ediyoruz.
