VERİLERE ERİŞİM – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

VERİLERE ERİŞİM

Verilere erişim sağlamak, genellikle öğrenci araştırmacılar için bir sorundur. Kullanım başvurusunun çok önceden yapılması gereken ve başka şekillerde paylaştırılabilecek özel tesisler kullanmaları gerekebilir. Sosyal bilimciler, araştırmak istedikleri kurum veya grupların gizlilik veya zaman yetersizliği nedeniyle kendilerine veri sağlamaya isteksiz olduklarını sıklıkla görürler.

Kısa bir araştırma projesine dahil olan öğrenci bu tür sorunları kaldıramaz ve eğer verilere erişim zorsa başka bir proje bulması gerekir. Bununla birlikte, öğrencinin bir müzakere dönemi düşünmeye istekli olduğu daha uzun projede, ihtiyaç duyulan verilere erişim şansını artırmak için bir dizi cihazı akılda tutmaya değer.

İlk olarak, prestijli bir kurumun ve/veya seçkin bir kişinin sponsorluğu son derece faydalıdır. Araştırma öğrencileri, eğitim kurumlarının hala yüksek prestije sahip olduğu için şanslılar ve öğrenci resmi bir organ tarafından destekleniyorsa veya destekleniyorsa, bu erişim elde etmede büyük fayda sağlayabilir.

Geniş anlamda işbirliği, büyük olasılıkla erişim sağlayıcıların karşılığında bir şeyler kazandığı yerdir. Çalışmanın sonuçları onları ilgilendiriyorsa, ondan ortaya çıkan herhangi bir makalenin bir kopyasının vaadi işbirliğini güvence altına almaya yardımcı olabilir.

Ayrıca, gözlemlendiği gibi, birçok veri türü ticarete konu olan bir metadır ve araştırmacı, verilerin toplandıktan sonra kullanıma sunulması koşuluyla erişim elde edebilir.

Araştırmacıların elbette sonraki araştırmacılara karşı sorumlulukları vardır. Temel nezaketleri gözlemlemeli ve mümkün olduğu kadar, örneğin araştırma raporunun bir kopyası söz verilmişse bunun sağlanması için, yapılabilecek herhangi bir pazarlığa bağlı kalmalıdırlar.

YETERLİ BİR STANDARDA VERİ TOPLAMA

Araştırmacının verilerin uygun şekilde toplandığını göstermesi önemlidir. İdeal olarak bu, aynı seviyede çalışan diğer kişilerin aynı okumalara veya gözlemlere ulaşabilecekleri anlamına gelir.

Birincil veriler söz konusu olduğunda, bu genellikle mümkün değildir. Bunun yerine, araştırmacılar, araştırmalarının düzeyi ışığında yeterli sayılacak bir prosedür izlemeye razı olmalıdırlar; özellikle araştırma raporunun değerlendirilmek üzere gönderileceği denetçiler tarafından yapılır. 

Bu soru daha sonra araştırma raporunun değerlendirilmesinin daha geniş bağlamında ele alınacaktır. Aşağıdaki kontrol listesi, hem ikincil hem de birincil veriler için yeterli veri toplama standartlarını güvence altına almak için kullanılabilir.

Bunlar:

1. Veriler aslında ölçmeyi düşündükleri şeyi ölçer.
2. Ölçüm hatasına ve etkilerinin azaltılmasına gereken özen gösterildi.
3. Uygun bir numune kullanıldı; özellikle
a) genelleme için bir temel sağladı; ve şu
b) ilgilenilen etkilerin saptanması için yeterince büyüktü.
4. Veriler uygun şekilde kaydedildi; özellikle
a) verilerin toplandığı koşullar uygun şekilde not edildi; ve şu
b) Uygun veri kayıt yöntemleri kullanılmış ve kayıt sırasında oluşan hataların tespit edilerek giderilmesine çalışılmıştır.

Bu noktaların tümü her durumda geçerli değildir ve tam liste belki de yalnızca verilerin sistematik bir şekilde toplanacağı ve nominal, sıralı, aralık veya oran türünde olduğu durumlarda uygundur.

Metinsel veriler ve önemli bir veri kaynağı olarak gördüğümüz araştırmacının kendi notlarının muhtemelen yalnızca yukarıdaki standart 4’e göre değerlendirilmesi gerekecektir. Bununla birlikte, liste şimdi nokta nokta gözden geçirilecek ve en büyük vurgu veri kaydına verilecektir.

Kaynak erişimi nedir
Veri Yönetişimi Nedir
Veri Nedir
Veri analitiği nedir
Veri Yönetimi Bölümü
Veri tabanı Nedir
Data Access Layer Nedir
Veri yönetimi kaynak erişimi

Verilerin Ölçülmesini Sağlamak

Son bölümde, ilgilenilen gerçek değişkeni ölçmenin çoğu zaman zor olduğu ve bunun yerine vekil önlemlerin alınabileceği belirtildi.

Bu, özellikle, araştırmacının verilerin nasıl türetildiğini bilemeyebileceği ikincil veri toplamada bir sorun olabilir. Örneğin, 1970’lerde kaydedilen tüketim verilerinde yukarı doğru düzgün bir şekilde büyümesi, tüketimin davranışından çok, bunları hesaplayan memurların tercihlerine borçlu olan en az bir ülke var.

HERHANGİ BİR İSTATİSTİKSEL YÖNTEM, GEREKLİ GÜVEN DÜZEYLERİNİ KARŞILAMAK İÇİN BELİRLİ BİR ÖRNEK BOYUTUNDA TOPLANMASI GEREKTİRİR.

Ölçümdeki Hatalar

Nicel veriler genellikle ölçüm hatasına tabidir ve bu hatanın boyutu, hem verilerin kullanılma şekli hem de veri toplama çabasının ölçeği için önemli etkilere sahip olabilir.

Bu bağlamda hiçbir önemi olmayan ölçüm ekipmanının arızalanmasından kaynaklanan hataların yanı sıra, hata önyargı biçimini alabilir: birçok resmi istatistikte küçük şirket faaliyetlerinin eksik raporlanmasında olduğu gibi; anket anketlerine verilen birçok yanıtta olduğu gibi kasıtlı veya içgüdüsel yalan; veya bir laboratuvar amplifikatörünün yüksek frekanslı bir sinyale verdiği yanıtta olduğu gibi bir formun veya diğerinin bozulması vb.

Her üç olasılığın da pratik anlamı aynıdır: bilgi kaybolur ve veriler incelenen fenomeni tam olarak temsil etmez. Mühendisin daha karmaşık ölçüm cihazları kullanarak bu tür zorlukların üstesinden gelmesi genellikle daha kolay olsa da, sosyal bilimlerde de benzer fırsatlar doğabilir.

Webb, sosyal bilimlerdeki bu sorunla “göze çarpmayan ölçüm” yöntemiyle başa çıkma yöntemleri için bir dizi yaratıcı öneride bulundu: örneğin, sanat galerilerindeki resimlerin popülerliğini yakındaki halılara giyerek ölçmek vb.

Nicel verilerle ilgili başka bir ölçüm hatası biçimi, ortalama olarak sıfır civarında dalgalanması beklenen saf rastgele hatadır. Bununla istatistiksel olarak başa çıkmak nispeten kolay olduğundan, benimsenen olağan (her zaman en doğru olmasa da) hata modelidir.

Pratikte ölçüm hatasını iki yoldan biriyle çözmeye çalışabiliriz. Birincisi, ilgilenilen fenomeni birkaç farklı yöntemle ölçmektir.

Her birinin rastgele ölçüm hatasına yol açtığı durumlarda, yöntemlerin aynı hataya tabi olmaması koşuluyla, ölçümlerin bir kombinasyonunun gerçek değerin daha iyi bir tahminini vermesi beklenebilir. Açıkçası bu yaklaşım daha fazla veri toplama çabası gerektirir, ancak doğru ölçümlerin zor olduğu alanlarda onu övecek çok şeyi vardır. Bu nedenle, sosyal bilim araştırmalarında sıklıkla “nirengi” terimi altında kullanılır.

Az ya da çok rastgele olan ölçüm hatasıyla uğraşmanın ikinci yolu, numunenin boyutunu artırmaktır ve bu aşağıda tartışılmaktadır.

akademi222 takımı

Biyografinin Tamamını Gör