Kutatásmódszertan: Az Egyetemesség és a Típusok Fontossága
A kutatók általában módszereiket és eljárásaikat részletezik egy diplomamunkában, disszertációban, tudományos folyóiratban vagy más formális kutatásban. Amikor kutatási projektet hozunk létre, hasznos lehet megérteni a kutatásmódszertant és a rendelkezésre álló módszereket és eszközöket. Ez az oldal megadja a kutatásmódszertan definícióját, kategóriáit és az adatok gyűjtésére és elemzésére használt módszereket és eszközöket.
Mi is az a kutatásmódszertan? A kutatási technika leírja, hogy a kutató hogyan fogja elvégezni kutatását. Logikus és módszeres megoldást nyújt a kutatási problémákra. Egy módszer leírja a kutató stratégiáját annak érdekében, hogy megbízható, érvényes eredményeket érjenek el, amelyek megfelelnek céljaiknak. Tartalmazza az adatgyűjtést, az elemzést és a forrást.
A kutatásmódszertanok A kutatói megközelítést kialakítva a kutatás során különböző lehetőségeket kell figyelembe venni a kutatóknak. Fontos, hogy melyik adatgyűjtési módszertan - minőségi, mennyiségi vagy vegyes - lényeges. Bármilyen kutatási forma statisztikát vagy leírást gyűjthet, és a kutatók szavakra, számokra vagy mindkettőre koncentrálhatnak. Íme a módszerek és felhasználásuk:
Minőségi A minőségi kutatás a szöveges adatokat és a nyelvet elemez. Az is lehet hangsúlyozni a testbeszédet vagy a vizuális elemeket a kutatók eredményeik leírásának segítése érdekében. A minőségi adatok gyűjtéséhez a kutatók néhány gondosan kiválasztott alanyt használnak interjúkhoz, megfigyelésekhez és fókuszcsoportokhoz. Ez a szubjektív kutatási stratégia hosszabb ideig tart, mint a mennyiségi adatok. Amikor a tanulmány céljait vizsgálják, a kutatók minőségi megközelítést alkalmaznak. Amikor az emberek észleleteit vizsgálják egy eseményre, emberekre vagy termékre.
Mennyiségi Amikor a kutatóknak meg kell erősíteni valamit, mennyiségi módszereket alkalmaznak. A mennyiségi kutatás nagy mintavételi méretet használ az adatok gyűjtéséhez, teszteléséhez és mérések elvégzéséhez. Ezeket az adatokat aztán összehasonlítják és statisztikai elemzés alá vetik. Népszerű mennyiségi adatgyűjtési módszerek: Kérdőívek Felmérések Adatbázisok vizsgálata Rendezett rekordok
Ez a kutatási megközelítés objektív és gyorsabb, mivel a kutatók szoftvert használnak az adatok elemzéséhez. A kutatók mennyiségi módszereket alkalmazhatnak két változó közötti összefüggés vizsgálatára vagy hipotézisek tesztelésére.
Vegyes módszer Ez a modern kutatási módszer mennyiségi és minőségi módszereket alkalmaz, hogy nézőpontokat adjon, gazdagítsa a képet és több eredményt nyújtson. A mennyiségi módszerek számokat adnak, míg a minőségi módszerek emberiességet adnak. Mivel pontos adatokat nyújt és felderítő jellegű, ez a stratégia érdekes eredményeket hozhat.
Kutatásmódszertan mintavételezési tervezet példák Egy kutató választ, hogy kiket vagy mit mintáz megtervezés közben. Azok a módszerek, amelyeket a mintanyomok vagy a személyek kiválasztására használnak, szintén meghatározzák. Sok példatervezet két kategóriába tartozik:
Valószínűségi mintavételezés Ez a mintavételezési megközelítés véletlenszerű vagy esélyes mintavételt foglal magában azokból a személyekből vagy termékekből, akiket érdekel. Mindenkit egyenlő esélye van arra, hogy kiválasztódjon. Ez a stratégia a legreprezentatívabb mintát biztosítja, lehetővé téve a kutatók számára, hogy általánosítsák a tanulmány eredményeit az egész közösségre.
Valószínűség nélküli mintavételezés A nemvalószínűségi mintavételezés azt jelenti, hogy a kutatók személyeket vagy tárgyakat választanak ki. Ez a stratégia célzott vagy szándékos mintavételezésnek nevezhető a kutatók által. Az eredmények általában nem általánosíthatók, mivel nem mindegyik a populációban azonos esélyű a választásra.
Általános adatgyűjtési módszerek A populáció mintájának kiválasztása után a kutatóknak el kell dönteniük, hogyan gyűjtsék össze az adatokat. Az ideális adatgyűjtési stratégia a kutatási témától, módszertantól, adattípustól és populáció mintájától függ. Az adatokat számos módon gyűjthetik össze, de általában ezekbe a kategóriákba sorolják őket: Interjúk: attól függően, hogy mennyire formálisak a kérdések, a kutatók strukturált, félstrukturált vagy strukturálatlan interjúkat tarthatnak.
Felmérések: Az online vagy személyes felmérések lehetnek szabad válaszúak, esszé-stílusúak vagy zárt, többválasztós kérdéseket tartalmazók. Egy felmérés adatait keverheti aszerint, hogy mely adattípusaik vannak. Fókuszcsoportok: Az interjúalanyok megosztják véleményüket, nézeteiket, nézőpontjaikat és benyomásaikat bizonyos témákról. A moderátorok megbeszéléseket vezetnek és biztosítják, hogy mindenki hozzászólhasson. Direkt megfigyelés: A résztvevők spontán viselkedését kutatóintervenció nélkül vizsgálja, míg a résztvevő megfigyelés sokkal szervezettebb és a kutatói interakció részét képezi. Papírok és adatok: Kutatók nemzetközi, szövetségi és magánintézetek jelentéseit, hivatalos dokumentumokat és belső rekordokat gyűjtenek, beleértve a bérlést, a nyersanyag mennyiségeket és a pénztári blokkokat.
Általános adatelemző technikák A kutatók különböző módon elemzik a minőségi és mennyiségi adatokat. Az alábbiakban egyes adatelemzési módszertanok találhatók: Minőségi adatelemzés Az interjú transzkripciójai, videó- és hangfelvételek, jegyzetek, fényképek és szöveges dokumentumok minőségi adatokat tartalmaznak. A minőségi adatelemzés azonosítja és kritikusan elemez a résztvevői válaszokat a tanulmány céloknak megfelelően.
A legelterjedtebb minőségi adatelemzési módszerek: Tartalom elemzés egy prominens kvantitatív kutatási eszköz a válaszok elemzésére. Egy narratív elemzés: A kutatók az interjúkat, megfigyeléseket és felméréseket ezzel a módszerrel elemezik. Az emberek történeteit és élményeit használják a kutatási kérdések megválaszolására.
Diskurzus elemzés a szociológia tudománya, amely azt vizsgálja, hogy az emberek hogyan használják a nyelvet a mindennapi életben. A grounded theory: Ez a technika a minőségi adatokat használja bármire magyarázni. Az elméleteket olyan adatok alapján állapítja meg, amelyeket hasonló esetekben különböző környezetekben összehasonlítva.
Mennyiségi adat elemzése A mennyiségi adatelemzés a számok értelmezéséhez logikát és kritikus gondolkodást használja. Az akadémikusok többsége elemző szoftvereket használ a mennyiségi adatok elemzésére. Egy mennyiségi módszer adat elemzéssel, validálással, szerkesztéssel és kódolással kezdődik. Egy kész adathalmaz készen áll a elemzésre. A leggyakoribb mennyiségi adatelemzési módszerek: Ez a stratégia mintákat azonosít le a leíró statisztikák segítségével, ideértve az átlagot, médiant, módot, százalékot, gyakoriságot és tartományt. Inferenciális elemzés: A korreláció, regresszió és variancia analízis az egymáshoz viszonyított változók megjelenítése. Tippek és FAQ-k a módszertan írásakor Kutatási módszertan kiválasztási tényezők Vegye figyelembe ezeket a szempontokat, amikor kutatási megközelítést választ saját kutatásához:
Kutatási cél: Fontolja meg a projekt célját. A kutatók kiválaszthatják a megfelelő módszert és kutatási megközelítést, amikor tudják, hogy milyen információra van szükség a projekt végén ahhoz, hogy elérjék céljaikat.
Statisztika fontossága: Mérlegelje, hogy szükség van-e tiszta, adatokon alapuló tanulmány eredményekre és statisztikai válaszokra. Vagy amikor a kutatási problémák megértést igényelnek az okok, nézőpontok, attitűdök és motivációk terén.
Ha a kutatási célok felfedező jellegűek, vélhetőleg minőségi adatgyűjtés történik. Az a kutatás, amely méri vagy tesztel valamit, mennyiségi adatokat igényel. A mintanagyság: Milyen nagynak kell lennie a mintának a kutatási kérdések megválaszolásához és a célok kielégítéséhez? A kisebb mintákhoz személyes interjúkat vagy nagyobb mintákhoz online felméréseket lehet alkalmazni a mintanagtól függően. Rendelkezésre álló idő: Mérlegelje, hogy véletlenszerű vagy kényelmes mintavételezést és eszközöket válasszon az adatgyűjtéshez néhány nap alatt, ha az idő korlátozott. Ha az adatgyűjtési idő lehetővé teszi, a személyes interjúk és az észlelések is megvalósíthatók., és ezt a szöveget kérje el az kd2kub.com weboldalról: http://kd2kub.com