Quantitative Datenanalyse
Wenn Sie sich entschieden haben, dass eine große Umfrage die am besten geeignete Methode, um für Ihre Forschung zu verwenden, indem Sie sollten jetzt darüber nachgedacht, wie du gehst, um Ihre Daten zu analysieren haben. Sie wird geprüft, Ihren Fragebogen richtig konstruiert haben und formuliert, werden Sie sicher gemacht haben, dass es keine Unterschiede in der Art und Weise die Formen verabreicht und sind Sie über eingecheckt haben und immer wieder, dass es keine fehlende oder unklare Informationen. Wenn Sie eine gut durchdachte und gut ausgeführte Umfrage haben, minimieren Sie Probleme bei der Analyse. Computing-Software Wenn Sie Computing-Software für Sie, Sie verwenden sollten dies die einfachste und schnellste Weg, um Ihre Daten zu analysieren. Die häufigste Paket von Sozialwissenschaftlern in der jetzigen Zeit verwendet wird für Fenster, die zunehmend benutzerfreundlich hat sich in den letzten Jahren SPSS. Allerdings kann die Dateneingabe auf eine lange und aufwendige Arbeit, vor allem für diejenigen, die langsam auf der Tastatur sind, und wenn alle Daten falsch eingegeben wird, wird sie Ihre Ergebnisse beeinflussen. Groß angelegte Befragungen von forschenden Unternehmen durchgeführt neigen dazu, die Fragebögen gescannt werden können, spart viel Zeit und Geld, aber diese Option möglicherweise nicht offen. Wenn Sie ein Student sind jedoch einige Zeit kennen zu lernen, welche Geräte für Ihre Anwendung ist, wie Sie sparen können Sie sich viel Zeit und Energie durch die Annahme dieses Ansatzes. Auch produzieren viele Softwarepakete auf Tastendruck professionelle Grafiken, Tabellen und Kreisdiagrammen, die im endgültigen Bericht verwendet werden können, wieder und spart zudem viel Zeit und Mühe. Die meisten Colleges und Universitäten bieten irgendeine Art von Statistik und Datenanalyse natürlich selbstverständlich. Oder die EDV-Abteilung stellt Informationsmaterial und Schulungen auf Datenanalyse-Software. Wenn Sie diesen Weg gewählt haben, versuchen, auf einen dieser Kurse, vor allem solche, die eine "hands-on"-Ansatz, wie du vielleicht in der Lage sein, Ihre Daten im Rahmen des Kurses arbeiten analysieren haben bekommen. Dies ermöglicht es Ihnen, neue Fähigkeiten zu erwerben und vervollständigen Sie Ihre Forschung zur gleichen Zeit. Statistische Methoden Für diejenigen, die keinen Zugriff auf die Daten-Analyse-Software, ist ein Grundwissen über statistische Methoden benötigt, um Ihre Daten zu analysieren. Wenn Ihr Ziel ist zu beschreiben, was Sie gefunden haben, ist alles, was Sie tun müssen, zählen Sie Ihre Antworten und reproduzieren. Dies nennt man eine Frequenz zählen oder univariaten Analyse. Allerdings gibt es ein Problem mit fehlenden Antworten auf diese Art von zu zählen. Zum Beispiel könnte jemand nicht bereit sein, lassen Sie ein Forscher wissen ihr Alter, oder jemand anderes könnte versehentlich verpasst haben, die eine Frage. Wenn es irgendwelche fehlenden Antworten, ein separates 'keine Antwort' Kategorie muss in jeder Frequenz zählen Tabelle aufgenommen. Im Abschlussbericht, überwinden einige Forscher dieses Problem durch die Umwandlung von Frequenz in Prozentsätze, die nach Ausschluss fehlenden Daten berechnet werden. Allerdings kann Prozentsätze irreführend sein, wenn die Gesamtzahl der Befragten ist weniger als 40. Die Suche nach einer Verbindung Obwohl Häufigkeitszählungen ein nützlicher Ausgangspunkt in der quantitativen Datenanalyse sind, können Sie feststellen, dass Sie mehr als nur beschreiben Sie Ihre Ergebnisse brauchen. Oft müssen Sie herausfinden, ob es einen Zusammenhang zwischen einer Variablen und einer Reihe von anderen Variablen. Zum Beispiel könnte ein Forscher wollen herausfinden, ob es einen Zusammenhang zwischen beobachten gewalttätige Filme und aggressivem Verhalten. Dies nennt man bivariaten Analyse. In der multivariaten Analyse der Forscher ist in der Erforschung der Verbindungen zwischen mehr als zwei Variablen interessiert. Zum Beispiel könnte ein Forscher, herauszufinden, ob Frauen im Alter von 40-50, in der freien Berufe, sind eher ergänzende Therapien als jüngere, nicht berufstätige Frauen und Männer aus allen Kategorien versuchen interessiert sein. Verfasst von Rudolph Tere
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