Nicel analizle karşılaştırıldığında, nitel analizde açıklama ve tahmin açıkça farklıdır. Tipik olarak, beşeri bilimlerden ve sosyal bilimlerden türetilen teorik yapılar ve çerçeveler kullanılarak grafik tasarımdaki multimedya veritabanları gibi metinsel ve diğer materyallerin yakın analizini içerirler.

Çok sık, örneğin siyasi sistemleri incelerken, açıklamaya ve tahmine en kolay şekilde karşılaştırmalı analiz yoluyla yaklaşılır. Örneğin, belirli bir sektöre hem gelişmiş bir ülkede hem de gelişmekte olan bir ülkede büyük şirketlerin hakim olduğunu tespit edersek, bu, sahipliğin ortalama gelirlerle veya ülkeler arasında farklılık gösteren diğer değişkenlerle çok az ilgisi olduğunu gösterir.

Öte yandan, her iki ülkede de şirket hisselerinin uluslararası işlem gördüğü borsaları varsa, endüstrinin yapısının mülkiyetinden etkilenebileceği daha fazla araştırılması gereken bir olasılıktır. Aslında bu, öğrencinin aşağıda tartışılan deneysel tasarım modelinin birçok avantajına sahip olmasını sağlar.

Bazı araştırma öğrencileri kendilerini politika analizinin geniş alanında çalışırken bulurlar. Araştırmalarının amacı, ya geçmiş politikaların etkilerinin bir değerlendirmesini yapmak ve ondan dersler çıkarmak (değerlendirme araştırması) ya da yeni politikalar formüle etmek ve davayı tartışmaktır.

Pek çok sosyal bilim araştırması bu türdendir, çünkü daha az açık bir şekilde, teknolojide önemli miktarda araştırma vardır. Bu tür araştırmaları şimdiye kadar tartışılanlardan ayıran şey, öncelikle akademik olmayan izleyicilere yönelik olmasıdır. Bununla birlikte, bariz bir ‘politik’ boyutu olmasına rağmen, yine de akademik standartları karşılaması gerekir ve bu tür araştırmalar açıkça açıklama ve tahmin içerdiğinden, ilgili standartlar bu konulara ilişkin standartlardır.

En yüksek açıklama ve tahmin düzeyi, paylaşılan bir dilin teori üretme/inşa etme düzeyidir. Bu nedenle, araştırma öğrencileri tarafından üstlenilmesi daha olasıdır.

Teoriler, her düzeydeki öğrenci araştırmacılar için önemli olduğu için vurgulamak istediğimiz önemli bir özelliğe sahiptir. İyi teoriler, belirli bir alanı tartışmak için kullanılabilecek ortak bir dil sağlar. Bu nedenle araştırmacılara hem araştırma sorularını formüle etmede hem de analizlerini gerçekleştirmede önemli bir yardım sunarlar.

KANTİTATİF BİR ANALİZİN TEST EDİLMESİ

Şimdiye kadar bu bölüm, temel olarak belirli analiz türlerinin modelleri olarak istatistiksel yöntemlerle ilgilendi. İstatistiksel analiz yöntemleri için, onlardan türetilen test sonuçları için prosedürler belirlemek elbette mümkündür. Farklı istatistiksel yöntemler için test prosedürlerinde çok önemli örtüşmeler olduğundan, bu sorunun tartışılması bu noktaya ertelendi.

Bir nicel araştırmanın reddedilmesinin en yaygın nedenleri şunlardır:

a) derinlik eksikliği;
b) hatalı analiz.

Yaygın analiz türlerini gözden geçirerek, derinlik eksikliğini zaten ele aldık. Hatalı analiz, sonuçların araştırmacı tarafından yetersiz test edilmesiyle ilgilidir.

Bunun iki yaygın nedeni şunlardır:

a) verilerin ve analizlerin ileri sürülen hipotezleri ne derece desteklediğine dair iyimser bir değerlendirme, veya
b) Araştırmanın “keşif” niteliğinden dolayı, yalnızca çok sınırlı testin mümkün olduğuna veya gerçekten gerekli olduğuna dair hatalı bir varsayım.

Sebep ne olursa olsun, sonuçların kalitesine yeterince dikkat edilmediğini yansıtır ve bu da araştırma projesinin önemli bir yönünün etkisiz yönetimini gösterir. Bu nedenle ve bu konu literatürde istatistiksel yöntemler kadar iyi ele alınmadığından, bu konu şimdi daha fazla incelenecektir.

Kantitatif analiz yöntemleri
Kantitatif ölçüm nedir
Kalitatif ve Kantitatif analiz yöntemleri
Kalitatif ve kantitatif araştırma nedir
Kantitatif yöntemler
Kantitatif araştırma nedir
Kalitatif araştırma Nedir
Kalitatif ve kantitatif örnekleri

Çoğu istatistiksel teknik, istatistiksel anlamlılık için verdikleri sonuçları test etme yöntemlerini içerir. Bununla birlikte, pratikte, bu tür testler genellikle onlardan elde edilen sonuçların aşırı pembe bir resmini verir.

Temel olarak bunun nedeni, testin bazı istatistiksel modellerin veya diğerlerinin gerçekliği mükemmel bir şekilde tanımladığı, ancak gerçekliği yalnızca kusurlu olarak tanımladığı fikrine dayanması gerektiğidir. Bu nedenle, özellikle daha karmaşık modeller söz konusu olduğunda, istatistiksel testleri bir analizin sonuçlarını değerlendirmenin diğer yollarıyla desteklemek yararlıdır.

Bir analizi test etmek için bir dizi strateji, yani tam numaralandırma, temsililik kontrolü, rastgele bölünmüş yarı yöntemleri, bekletme yöntemleri ve eksik açıklayıcı değişkenlerin kontrolü tartışılacaktır.

Tam Numaralandırma

Daha önce gözlemlendiği gibi, çoğu araştırma (kavramsal) örneklemeyi içerir ve bu nedenle örnekleme hatasına eğilimlidir. Bununla birlikte, bazı araştırmacılar için mevcut olan bir strateji, tam bir sayım sayımıdır.

Bu nedenle, Birleşik Krallık şirketlerine ilişkin pek çok çalışma, Borsa’da işlem görenlerle sınırlıdır, çünkü yayınlanan muhasebe verileri söz konusu olduğunda, ilgili birkaç bin şirketin tam sayımı, çalışma olsaydı böyle olmayacaksa, tamamen gerçekçidir. ayrıca bir milyondan fazla borsa dışı şirketi kapsayacaktı.

Temsil Edilebilirlik Kontrolü

Herhangi bir ders kitabından da anlaşılacağı gibi, istatistiksel teori büyük ölçüde rastgele örnekler kavramına dayanır. Bir örneğin rastgeleliğini değerlendirmek için sıklıkla benimsenen bir prosedür, diğer kaynaklardan örneklenen popülasyon hakkında bilinen bilgilerle karşılaştırılarak ne kadar temsili olduğunu kontrol etmektir.

Bu nedenle, Birleşik Krallık’ta arabalardaki korozyon sorunlarıyla ilgili bir çalışmada, örneklemdeki her marka ve yıldaki araba sayısı, şurada kaydedilen her kategorideki gerçek araba sayıları hakkında bilgi temelinde beklenebilecek olanla karşılaştırılabilir. Araç Ruhsatlandırma Kurumu.

Çoğu zaman, birkaç özellik bu şekilde kontrol edilebilir. Böylece, örneklemdeki her bir sosyal sınıftaki araç sahiplerinin sayısını, Register General’ın bir bütün olarak Birleşik Krallık nüfusu için yaptığı tahminlere karşı kontrol etmek de mümkün olacaktır. Bu tür bir yaklaşımın, pazar araştırmasında çok kullanılan kota örnekleme cihazıyla bariz bağlantıları vardır.

Ölçek Güvenilirliği/Bölünmüş Yarım Testi

Ölçek oluşturma genellikle önemli yeniden üretim sorunlarıyla karşılaşabilir, çünkü ölçeklerin yönleri kullanılan verilerin birer hayalidir ve diğer veriler çalışılırsa kaybolur. Özünde, bu sorun, ölçeklenen tercihleri ​​veya tutumları aşırı açıklama girişiminden kaynaklanmaktadır.

Sorunu tespit etmenin yararlı bir yolu, verileri rastgele iki yarıya bölmek ve her biri üzerinde ölçeklendirme işlemlerini tamamen ayrı ayrı yürütmektir. İki numune benzer sonuçlar verirse birleştirilir ve analiz toplam numune üzerinde tekrar yapılır. Farklı sonuçlar verdiği durumlarda, sorunu basitleştirerek ortadan kaldırmaya yönelik girişimlerde bulunulmalı; örneğin, çok boyutlu ölçeklemede boyutların sayısını azaltılır.

Genellikle, veriler birkaç kez rastgele bölünebilir ve prosedür tekrarlanarak sonuçların güvenilirliğinde bir artış meydana gelir. Rastgele bölünmüş yarı yöntemleri, faktör analizi testleri, ölçüm ölçekleri ve küme analizleri ile diskriminant fonksiyonlarının ve regresyon modellerinin değerlendirilmesi için çok uygundur.

En büyük dezavantajı, büyük miktarda veriye ihtiyaç duyulmasıdır. Örneğin, küme analizi için genellikle önerilen örnek boyutu, bölünmüş yarı teknikleri kullanılacaksa birkaç yüz mertebesindedir.

Bölünmüş yarım analiz, yaygın olarak kullanılan birçok istatistiksel rutinde yerleşiktir, örneğin SPSS’de (Sosyal Bilimciler için İstatistik Paketi) ölçüm ölçeği güvenilirlik testi için olanlar.

The post KANTİTATİF BİR ANALİZ – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.