Çalışma Katılımcıları – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Ödev, Proje, Tez, Rapor, Essay, Makale Yaptırma *** Ödev, Proje, Makale, Essay, Tez yaptırma, ve diğer talepleriniz konusunda yardım almak için bize mail adresimizden ulaşabilirsiniz. *** bestessayhomework@gmail.com *** Makale yazdirma fiyatları, Parayla makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, İngilizce Makale yazdırma, Profesyonel Makale Yazımı, İngilizce makale yazma siteleri, Makale yazdirma fiyatları, Essay Sepeti, Essay Sepeti ekşi, Bilkent Essay Yazdırma, Essay yazma sitesi, İngilizce essay yazanlar, İngilizce essay yazdırma, Essay ödevi, Üniversite ödev YAPTIRMA, İşletme ödev YAPTIRMA, En iyi ödev YAPTIRMA sitesi, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, bestessayhomework@gmail.com *** 0 (312) 276 75 93

Çalışma Katılımcıları – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

7 Ekim 2022 Nitel araştırma Kodlama örnekleri Nitel araştırma yöntemi 0
Aile Ağacı Verileri

Çalışma Katılımcıları

İnsan katılımcıları içeren araştırma çalışmaları için, çalışma katılımcılarının seçimi son derece önemlidir. Bir araştırma çalışmasına dahil edilmek üzere potansiyel katılımcıların seçilebileceği çeşitli yollar vardır ve katılımcıların seçilme şekli, araştırılan araştırma sorusu, kullanılan araştırma tasarımı ve uygun bilgilerin mevcudiyeti dahil olmak üzere çeşitli faktörler tarafından belirlenir. 

Bazı araştırma çalışmaları türleri için belirli araştırma katılımcıları (veya araştırma katılımcı grupları) aranabilir. Örneğin, II. Dünya Savaşı gazilerinin muharebe deneyimlerini araştıran nitel bir çalışmada, araştırmacı, belirlenen II. Dünya Savaşı gazilerine yaklaşabilir ve onlardan çalışmaya katılmalarını isteyebilir.

Başka bir örnek, okul öncesi öğrenciler arasında Head Start programının etkilerinin araştırılması olabilir. Bu durumda araştırmacı, halihazırda var olan bir okul öncesi sınıfını incelemeye karar verebilir. Araştırmacı çalışmaya katılmak için okul öncesi öğrencilerini rastgele seçebilir, ancak önceden var olan bir öğrenci grubunu kullanarak muhtemelen hem zamandan hem de paradan tasarruf edebilirdi.

Tahmin edebileceğiniz gibi, araştırmacılar önceden var olan grupları kullandığında veya bir araştırma çalışmasına dahil edilmek üzere belirli kişileri hedeflediğinde ortaya çıkan bazı zorluklar vardır. Birincil zorluk, çalışma sonuçlarının diğer gruplara veya diğer bireylere genellenemeyeceğidir.

Örneğin, bir araştırmacı bir Head Start programının genel olarak okul öncesi öğrencileri üzerindeki etkileri hakkında geniş sonuçlar çıkarmakla ilgileniyorsa, araştırmaya katılımı tek bir okul öncesi öğrencisinden oluşan belirli bir grupla sınırlamak istemeyecektir.

Çalışmanın sonuçlarının çalışmada kullanılan örneklemin ötesine genellenebilmesi için, çalışmadaki okul öncesi öğrencilerinin örneklemi, okul öncesi öğrencilerinin tüm evrenini temsil etmelidir.

Bu tartışmada epeyce yeni terim ve kavram ekledik, bu yüzden daha fazla ilerlemeden önce hepimizin aynı sayfada olduğundan emin olmamız gerekiyor. Genellenebilirlik ile başlayalım.

Genellenebilirlik kavramı ileriki bölümlerde ayrıntılı olarak ele alınacaktır, bu nedenle burada çok fazla zaman harcamayacağız. Ancak bir an durup, bir çalışmanın sonuçlarının genellenebilir olduğunu (ya da olmadığını) söylediğimizde ne demek istediğimizi kısaca tartışmamız gerekiyor.


Nitel araştırma
Nitel veri Analizi
Nitel araştırma Yöntemleri
Nitel araştırma soruları
Nitel araştırma Desenleri
Nitel araştırma yöntemi
Nitel araştırma Kodlama örnekleri
Nitel araştırma Yöntemleri PDF


Bir araştırmacının yeni üniversite mezunları arasındaki istihdam oranını incelemekle ilgilendiğini varsayalım. Bu konuyu incelemek için araştırmacı, ABC Üniversitesi’nden 1000 yeni mezun hakkında istihdam verisi toplar.

Araştırmacı, verilere baktıktan ve bazı basit hesaplamalar yaptıktan sonra, yeni ABC mezunlarının %97,5’inin mezuniyetten sonraki 6 ay içinde tam zamanlı iş bulduğunu tespit ediyor. Bu çalışmanın sonuçlarına dayanarak, araştırmacı makul bir şekilde Amerika Birleşik Devletleri’ndeki tüm yeni üniversite mezunları için istihdam oranının %97,5 olduğu sonucuna varabilir mi? Belli ki değil. Ama neden?

Bunun en bariz nedeni, ABC Üniversitesi’nden yeni mezun olanların diğer kolejlerden yeni mezunları temsil etmeyebilecek olmasıdır. Belki de yeni ABC mezunları, daha küçük, daha az bilinen kolejlerden yeni mezun olanlardan daha fazla iş bulma konusunda daha başarılıdır.

Sonuç olarak, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki yeni üniversite mezunlarının istihdam oranlarında büyük bir değişkenlik olması muhtemeldir. Bu nedenle, tüm yeni üniversite mezunlarının istihdam edilebilirliği konusunda yalnızca yeni ABC mezunlarının istihdam deneyimlerine dayanarak geniş bir sonuca varmak yanıltıcı ve yanlış olacaktır.

Bir önceki örnekte, araştırmacının ulaşabileceği tek makul sonuç, söz konusu çalışmadaki yeni ABC mezunlarının %97,5’inin mezuniyetten sonraki 6 ay içinde tam zamanlı iş bulmuş olmasıdır. Bu sınırlı sonuç, ABC Üniversitesi dışındaki öğrenciler için muhtemelen çok az ilgi çekici olacaktır, çünkü çalışmanın sonuçlarının bu diğer öğrenciler için hiçbir etkisi yoktur.

Bu çalışmanın sonuçlarının genellenebilmesi için (yani, sadece ABC’den değil, tüm kolejlerden yeni mezun olanlara uygulanabilir), araştırmacının birçok farklı kolejden yeni mezunlar için istihdam oranlarını incelemesi gerekecektir.

Bu, katılımcı örneğinin tüm yeni üniversite mezunlarını temsil etmesini sağlama etkisine sahip olacaktır. Açıkçası, araştırmacı tüm kolejlerden yeni mezunların istihdam oranlarını inceleyebilseydi, en bilgilendirici ve doğru olurdu. Daha sonra, araştırma sonuçlarına dayanarak popülasyondaki istihdam oranı hakkında bir çıkarım yapmak zorunda kalmak yerine, araştırmacı kesin bir istihdam oranına sahip olacaktır.

Bununla birlikte, bariz nedenlerden dolayı, ilgili popülasyonun her üyesini (örneğin, tüm yeni üniversite mezunlarını) bir araştırma çalışmasına dahil etmek tipik olarak pratik değildir. Zaman, para ve kaynaklar, bunu olası kılan üç sınırlayıcı faktördür. Bu nedenle, çoğu araştırmacı, ilgilenilen popülasyonun bir örneğini temsil eden bir alt kümeyi incelemek zorunda kalır.

Buna göre, örneğimizde araştırmacı, tüm yeni üniversite mezunlarından oluşan popülasyondan yeni üniversite mezunlarının bir örneğini incelemeye zorlanacaktır. Araştırmada kullanılan örneklem, içinden alındığı evreni temsil ediyorsa, araştırmacı örneklemle elde ettiği sonuçlara dayanarak evren hakkında sonuçlar çıkarabilir.

Başka bir deyişle, temsili bir örneklem kullanmak, araştırmacıların kendi özel çalışmalarında elde ettikleri sonuçlara dayanarak tüm ilgili popülasyon için geçerli olan geniş sonuçlara ulaşmalarını sağlar. Genellenebilirlik kavramı konusunda hala kafası karışık olanlarınız için endişelenmeyin, çünkü bu konuyu sonraki bölümlerde tekrar ele alacağız.

Bu noktaya kadar olan tartışma sizi bariz bir soruya yönlendirmelidir. Spesifik olarak, bir çalışmanın sonuçlarını genellemek amacıyla temsili bir örneklem seçimi bu kadar önemliyse, araştırmacılar ilgili popülasyondan temsili bir örnek seçme konusunda nasıl bir yol izlemektedir?

Araştırmacılar tarafından temsili bir örnek seçmek için kullanılan birincil prosedüre “rastgele seçim” denir. Rastgele seçim, ilgili popülasyondan bir katılımcı örneğinin, popülasyonun her bir üyesinin çalışmaya katılmak için eşit seçilme olasılığına sahip olacak şekilde seçildiği bir prosedürdür.

Rastgele seçim prosedürünü kullanan araştırmacılar, önce ilgilenilen popülasyonu tanımlar ve ardından popülasyondan gerekli sayıda katılımcıyı rastgele seçer.

Rastgele seçimle ilgili akılda tutulması gereken iki önemli nokta vardır. İlk nokta, popülasyon çok dar bir şekilde tanımlanmadıkça rastgele seçimin başarılmasının genellikle zor olmasıdır.

Örneğin, “bütün iktisat öğrencileri” olarak tanımlanan bir popülasyon için rastgele seçim mümkün olmayacaktır. “Tüm ekonomi öğrencileri”ni nasıl tanımlayabiliriz? Bu nüfus, belirli bir eyaletteki veya Amerika Birleşik Devletleri’ndeki veya dünyadaki tüm ekonomi öğrencilerini içerir mi?

Hem mevcut hem de eski ekonomi öğrencilerini kapsıyor mu? Hem lisans hem de lisansüstü ekonomi öğrencilerini kapsıyor mu? Açıktır ki, “tüm ekonomi öğrencilerinin” nüfusu çok geniştir ve bu nedenle bu nüfustan rastgele bir örnek seçmek imkansız olacaktır.

Buna karşılık, rastgele seçim, “şu anda belirli bir üniversitede ekonomiye giriş dersleri alan tüm öğrenciler” olarak tanımlanan bir popülasyonla kolayca gerçekleştirilebilir. Bu popülasyon yeterince dar bir şekilde tanımlanmıştır, bu da bir araştırmacının temsili bir örneklem elde etmek için rastgele seçimi kullanmasına izin verir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir