Hepimiz bir anda yapbozlar yaptık. Yapboz kutusunu ilk açıp parçaları çalışma alanımıza döktüğümüzde, önümüze çıkanlar karşısında şaşkına dönebiliriz. Büyük bir yığının içinde yüzlerce, hatta binlerce minik parçamız var. Bu büyük yığın bir kaos halindedir.

İncelemek için her yapboz parçasını elimize aldığımızda, onu benzersiz kılan özellikleri anlıyoruz. Ancak bu noktada eksik olduğumuz şey, bu yapboz parçalarının birbiriyle nasıl birleştiğidir. Parçaları bir araya getirmeye yönelik bu yoğun ve zorlu sürece başlıyoruz. Uzun uğraşlar sonucunda yapbozun her bir parçasını yerli yerine oturtarak şaheserimizi tamamlıyoruz.

Kaos terimi, veri öğeleri de dahil olmak üzere herhangi bir düzenlenmemiş çok sayıda küçük şey yığınına uygulanabilir. Bahsedilen tüm veri analiz araçlarını bitirdiğimiz için, her bir veri unsuru hakkında güçlü bir anlayışa sahibiz.

Örneğin, veri öğelerinin tam listesine zaten sahibiz ve bunların tanımlarını ve dönüşümlerini Veri Öğesi Aile Ağacından biliyoruz. Bu noktada eksik olan, tüm bu veri öğelerinin nasıl bir araya geldiğidir. Veri öğeleri birbiriyle nasıl ilişkilidir? Yapbozun her parçasını anlıyoruz ama parçalar arasındaki bağlantıları henüz anlamıyoruz.

Örneğin, müşteri adresi ve telefon numarası veri öğeleri birbiriyle nasıl ilişkilidir? Yapbozumuzdaki her parça için uygun yeri belirlememiz gerektiği gibi, tasarımımız içindeki her veri öğesi için uygun yeri belirlememiz gerekir.

Veri unsurlarımız arasındaki bağlantıları veya ilişkileri henüz anlamadığımız bu kaotik durum, Normalleşme Yürüyüşü için başlangıç noktamızdır. Kaotik duruma geçmek için tek ihtiyacımız olan, veri öğeleri listemiz ve bunların meta verileriyle birlikte tamamlanmış Veri Öğesi Aile Ağacı var olabilir.

İlk Normal Form

İlk normal form, fazlalıkları ortadan kaldırmaya ve tasarımımızın esnekliğini artırmaya başladığımız ilk seviyedir. Kaostan 1NF’ye geçmek için gerekli üç aktivite olduğuna inanıyorum. Bu listede üçüncü etkinlik olarak görünen fazlalığı kaldırma adımı olan 1NF’nin standart tanımının biraz ötesine geçiyorlar.

Bu üç aktiviteyi dahil ediyoruz çünkü normalleşme sürecine başlar başlamaz hepsinin olması gerektiğini düşünüyoruz:

Önceden normalleştirilmiş bir modele geçiş yapın. Tüm Normalleşme Yürüyüşü boyunca yapacağımız en önemli değişiklik bu. Elektronik tablodan modele geçiyoruz.

Veri Öğesi Aile Ağacındaki izole edilmiş veri öğelerinin her biri, daha önce bahsedilen bağımlılık ve katılım yönergelerini izleyen varlıklara atanır. Bu ilk modeli elde etmek için kullandığım en iyi yöntem, Aile Ağacındaki her konu alanı için bir varlık yaratmaktır. Başlangıç noktam olarak “Konu Alanı Modellemesi” olarak ele alınan Uygulama Temiz Sayfa konu alanı modelini de kullanabiliriz.

Bu konu alanı modeline sahip olduğumda, elektronik tablo satırlarında her konu alanı altında listelenen veri öğelerinin her birini kopyalayıp modeldeki ilgili kutuya yapıştırırım. Ardından, tüm veri öğeleri modeldeki konu alanı kutularından birinde göründükten sonra, bir birincil birincil anahtar belirleriz.

Veri toplama teknikleri
Nicel veri toplama teknikleri
Veri seti örnekleri
Nitel veri toplama teknikleri
Veri toplama Araçları
Nitel veri toplama araçları
Nicel veri toplama araçları
Birincil veri toplama yöntemleri

Bu, bu konu alanındaki bir satırı benzersiz şekilde tanımlayacağına inandığım bir veya daha fazla veri öğesidir. Örneğin, Müşteri benim konu alanlarımdan biri olsaydı, ilk modelimde Müşteri varlığı içindeki 20 müşteri veri öğesinin tamamına sahip olurdum. Daha sonra, bir müşterinin konu alanı konseptini benzersiz bir şekilde tanımlayan bir veya daha fazla müşteri verisi öğesinin her birini incelerdim.

Bu daha sonra bir müşteri için ilk birincil anahtarım olur. Böyle bir model için önceden normalleştirilmiş terimini seviyorum, çünkü bu modele henüz herhangi bir normalleştirme kuralı uygulanmadı ve tüm bu kuralları uygulamak için başlangıç noktası vardır.

Çoktan çoğa ilişkileri çözün. Modelimizde çoktan çoğa ilişkilerin olduğu her yerde, bunları ilişkisel varlıklarla değiştirmemiz gerekir. İlişkili varlıklar, en azından çoktan çoğa ilişkiyi oluşturan iki varlıktan veri öğesi yabancı anahtarlarını içeren varlıklardır.

Örneğin, bir Müşterinin birçok hesabı olabilir ve bir Hesabın sahibi birçok müşteri olabilirse, çoktan çoğa bir ilişkimiz olur. Müşteri ve Hesap arasına Hesap Sahipliği gibi bir ilişkisel varlık eklememiz gerekir.

Artıklığı kaldırmaya başlayın. Normalleşmenin bu erken noktasında uygulamamız gereken iki basit kural var:

1. Yinelenen veri öğelerini yeni bir varlığa taşıyın. Yinelenen bir veri öğesi, aynı varlıkta en az iki kez görünen öğedir. Çoğu zaman bu veri öğeleri, adda bir sıra numarası aranarak kolayca tanımlanabilir. Örneğin, Müşteri varlığımızda bu veri öğelerine sahip olduğumuzu varsayalım.

Bu yinelenen veri öğelerini kaldırmak için, Müşteri varlığıyla çoktan çoğa ilişkisi olan Adres adlı yeni bir varlık oluşturmamız gerekir. Bu yeni varlıkta, müşteri tanımlayıcı ve bir adres sıra numarasından oluşan bileşik bir birincil anahtar ile bir adres satırı veri öğesi olacaktır.

Bu sıra numarası, bu satırın adresin birinci satırı mı yoksa dördüncü satırı mı olduğunu gösterecektir. Ayrıca, yeni bir varlık oluştururken esnekliğimizi artırdığımıza da dikkat edin. Sadece üç satırlık adres bilgisi ile sınırlı değiliz, bir veya daha fazla adres bilgisi satırı sunabiliriz.

Birincil anahtarın orijinal varlığın anahtarı olduğu yeni bir varlık oluştururken, fazlalığı zorunlu olarak azaltmıyoruz; ancak esnekliği artırıyoruz. Sütunlar yerine yeni kayıtlar getiriyoruz, yine de aynı miktarda fazlalık var.

Örneğin, 10 Ana Cadde’de oturan her Müşteri için 10 Ana Cadde tekrarlanacaktır çünkü müşteri tanımlayıcı adres tablosu varlığının bir parçasıdır. Bu nedenle, bu kısa örnekte, yinelenen veri öğelerinin kaldırılması, aynı miktarda artıklıkla daha fazla esnekliğe yol açmıştır.

2. Çok değerli veri öğelerini ayırın. Çok değerli, aynı veri öğesi içinde en az iki ayrı iş konseptini sakladığımız anlamına gelir. Örneğin, bir ad veri öğesi, iki ayrı iş konsepti olarak kabul edilebilecek hem bir ad hem de soyadı içerebilir.

Başka bir örnek, hem brüt satış tutarını hem de ağırlığı içeren Brüt Satışlar olabilir. Zorlayıcı sınıf sözcükleri, çok değerli veri öğelerini minimumda tutar. Örneğin, Brüt Satışların ayrı bir veri öğesi olmasına izin vermez. Her sınıf sözcüğü için ayrı bir veri öğesi gerektirecektir ve bu nedenle, Brüt Satış Tutarı ve Brüt Satış Ağırlığımız olacaktır.

The post Veri Unsurlarını Belirlemek first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Çizimlerin, fotoğrafların ve sözel görüntülerin kullanımında farklılıklar olsa da, verilerin hem toplanmasında hem de analizinde benzer zorluklarla karşılaşılmıştır.

Görüntüleri veri olarak kullanan araştırmacı için bir zorluk, araştırma katılımcılarının bu tür yöntemlerin faydası konusunda tereddüt etmeleri, bu tür verilere katkıda bulunamayacaklarını hissetmeleri veya görsel ifade biçimlerini tercih etmemeleri olabilir. Yapılan çalışmaların tamamında bazı katılımcıların görüntü üretmekten çekindiği görülmüştür.

Bazı katılımcılar için, bir araştırma yöntemi olarak fotoğraflı röportajlar ikna edici görünmedi ve anlatısal bir röportajdan sonra fotoğraflı röportaja katılmak istemediler. Çizimlerin veri olarak kullanıldığı çalışmada bazı katılımcılar resim yapamadıklarını belirtmişler ve resimlerini açıklamak için en azından bazı sözlü ifadeleri kullanmayı tercih etmişlerdir.

Önceki araştırmalar, araştırma katılımcılarının bir araştırma sürecinde görüntü üretme fikrini garip bulabileceklerini de belirlemiştir. Böyle bir deneyim, potansiyel araştırma katılımcılarını veri toplamanın dışında bırakabilir.

Çalışma ayrıca doğası gereği mecazi olmayan bazı cevaplar verdi ve bunların analizden çıkarılması gerekiyordu. Özellikle Almanca’yı anadili olarak konuşmayan öğrenciler Almanca metaforları anlatmakta zorlanmışlardır. Sözel metaforların kullanıldığı diğer araştırmalar da en azından bazı kişilerin metaforik imgeler üretmekte veya bir kavramı metaforik bir şekilde anlatmakta güçlük çektiğini bildirmektedir.

Metaforların ve görüntülerin, bireylerin bir olgunun başka türlü ifade etmesi zor olan yönlerini ifade etmesine yardımcı olduğu iddia edilirken, insanlar mecazi düşünme becerilerinde farklılık gösterdiğinden bu herkes için doğru olmayabilir.

Diğer uçta ise, birden çok veya birbiriyle çelişen görüntülerin üretilmesi, görüntüleri veri olarak kullanan araştırmacının kafasını karıştırabilir. Bazı katılımcıların, kendileri için önemli görünen tüm yönleri kapsayacak şekilde, öğrenme anlayışlarını ifade etmek için birden fazla metafor kullandıkları bulundu.

Örneğin, bir katılımcı öğrenmeyi bilgisayar, gökdelen inşa etmek ve bir yapboz olarak tanımlamış ve metaforların her biri için kendisi için önemli olan benzerlikleri detaylandırmıştır. Bu gibi durumlarda, araştırmacıların hangisinin en belirgin metafor olacağını belirlemesi gerekiyordu.

Fotoğraflı röportajlarda bazı katılımcılar çok sayıda fotoğraf seçmişti. Bu gibi durumlarda, bir sonraki görüşme için hangi fotoğrafların temel alınacağını belirlemek zor olabilir.

Veri toplama yöntemleri makale
Veri toplama teknikleri
Nitel veri toplama araçları
Veri toplama araçları
Veri toplama süreci
Nitel veri toplama teknikleri
Bilimsel araştırmalarda veri toplama Araçları
Veri toplama Araçları örnek

Görüntülerin Analizindeki Zorluklar

Görüntülerle veri olarak çalışmanın, araştırma katılımcılarını veri oluşturmaya ortak olarak dahil etme ve araştırma katılımcılarının anlayış ve deneyimleri hakkındaki bilgilere erişme açısından birçok avantajı olsa da, araştırmacı için zorluklar da oluşturan birbiriyle ilişkili iki özelliği tartışmak istiyoruz.

İmgeler, birden fazla yorumlama yöntemine uygundur ve çağrışımlar, metaforik olmayan ifadelerden daha çeşitli olabilir. Örneğin, ‘öğrenmek bir ev inşa etmek gibidir’ metaforuna ilişkili birkaç kavram eşlik edebilir.

Statik (inşa edildikten sonra ev hazırdır) ile dinamik (bir ev, ömrü boyunca sürekli olarak yeniden inşa edilebilir ve yenilenebilir) olmayı öğrenmeyi önermek olarak yorumlanabilir. Metafor ayrıca, öğrenmenin bireysel (kendi başına bir ev inşa etmek, tek başına duran bir ev inşa etmek) ile işbirlikçi (mimarlarla birlikte bir ev inşa etmek, bir şehir yapısının parçası olarak bir ev inşa etmek) olduğu şeklinde yorumlanabilir.

Bir araştırmacı metaforu daha da geliştirmeye kolayca başlayabilir ve analize derinlik katabilir. Aynı zamanda, aşırı yorumlama ve katılımcının metaforu amaçladığından farklı bir şekilde yorumlama riski vardır.

Araştırmacının kendi fikirlerinin aşılanması, örneğin ‘yeniden inşa etme ve yenileme’ fikrini bir inşaat metaforuna dahil ederek, mevcut olmasa bile, hızlı çağrışımlar üreten görüntülerle çalışırken yüksektir. Bu nedenle, kişinin kendi metaforlarının farkında olması, zor metaforları bir takımda tartışması ve değerlendiriciler arası güvenilirliği kontrol etmesi önemlidir.

Benzer şekilde, fotoğraflar veya çizimlerle çalışırken araştırmacılar görsel görüntüleri yanlış yorumlayabilir ve bu nedenle araştırma katılımcısının kendi açıklaması analizde hayati olabilir. Örneğin, bir üniversite hocasının doğasıyla ilgili soruya cevap vermek için bir görüşmeci yanında bir korsan fotoğrafı getirdi.

Geleneksel olarak, korsanlar toplumda kanun kaçağı olarak tasvir edilmiştir ve genellikle kötü, aşağılık ayyaş çağrışımları yapılmıştır. Bununla birlikte, görüşme yapılan kişi küçük korsanı, öğrencilerin korkmaması gereken arkadaş canlısı bir karakter olarak algılamıştır, çünkü korsan maceracı ve cesur birini temsil etmektedir. Görüşülen kişi, üniversite öğretiminde cesaretin, özgünlüğün ve yaratıcılığın gerekliliğini vurgulamak için bir korsan imajını seçmiştir.

Görsel görüntülerin analizinde yüksek düzeyde öznellik söz konusu olabilir. Bu nedenle süreç, metin materyali ile çalışan bir araştırmacının eksik kalabileceği görsel yorumlama yeterliliğini gerektirir.

Araştırmacının daha fazla görüşme sorusu sorabilmesi için görüntüyü hızlı bir şekilde analiz etmesi gerekebileceğinden, bu yeterlilik zaten veri toplama aşamasında kullanılmaya başlandı. Bazı durumlarda, görüşmecinin bir fotoğraftan büyülenebileceği veya kafasının karışabileceği ve ardından anlamlı görüşme soruları sormayı unutabileceği fark edildi.

Görüntünün araştırmacının farkında olmadığı kültürel yönleri de olabilir. Örneğin, çok kültürlü bir ortamda toplanan sözel metaforların yorumlanması, araştırma katılımcısının kültürüne aşina olan bir anadili tarafından büyük ölçüde kolaylaştırılır.

Metaforların çevirisinde bazı temel kültürel ve dilsel yönler kaybolabilir. Ek olarak, disiplin bağlamları farklılık gösterir. Örneğin “öğrenmek birbirine kitap okumaktır” metaforu edebiyat alanında bilim alanında olduğundan farklı bir anlam taşımaktadır.

Araştırmalarında, görüntüleri yorumlamanın zorluğunu uygun bir şekilde gösteren bir örnekle karşılaştılar. Araştırmacılar başlangıçta bir öğretmenin kendisini öğretmen olarak çizmesini biraz ürkek bir tavşan olarak yorumladılar.

Ancak bir meslektaşım, ünlü yapılan ‘ördek-tavşan’ görüntüsüne atıfta bulunarak görüntünün bir ördek olarak yorumlanabileceğine dikkat çekti. Araştırmacılar asırlık tekil bir bakış açısı tuzağına düşmüşlerdi.

Daha sonra öğretmenin çizimini, üniversite öğretiminin ikili doğasını (yani, öğretim ve araştırmanın rollerini) vurgulayacak şekilde yorumladılar. Elbette, görüntünün bir ördek ya da tavşan olarak tasarlanması yine de mümkündür ve bu durumda araştırmacılar görüntüyü yanlış yorumlamış olacaktır.

The post Veri Toplamadaki Zorluklar – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Araştırmasına kapalı bir soru ile başlayan bir araştırmacı, bu arada gönderdiği üç yüz anketten iki yüzünü aldı. Başlangıçta, %60’ın üzerinde bir yanıt oranına sahip olduğu için memnun. Bu, güvenilirlik ve geçerlilik açısından iyi bir başlangıç ​​sağlamayı vaat ediyor.

Yine de, daha fazla düşünüldüğünde, ankete katılanların yarısından fazlasının anketi tam olarak doldurmadığı görülmektedir. Araştırmacı bu veri eksikliğiyle nasıl başa çıkacak? Başlangıçta N 1⁄4 200, eksik anketler nedeniyle N 1⁄4 50’ye düşüyorsa, araştırmacı hala popülasyon hakkında herhangi bir açıklama yapabilir mi?

Bu, geçerlilikle ilişkilendirildiğinde genellenebilirlik için ne anlama gelir? Anketlerin daha ileri analizi, orijinal hedef popülasyon içinde soruların çoğunu yanıtlayan ve anketlerin çoğunu orantılı olarak geri gönderen baskın bir alt popülasyon olduğunu göstermektedir.

Bu sonuçlar ne anlama geliyor ve araştırmacı bunu nasıl haklı çıkaracak? Örnekte görüldüğü gibi, burada birçoğu önceden çözülemeyecek her türlü sorunla kolayca karşılaşılabilir. Bunları gerçek araştırma sürecinde çözmek sadece bir yetkinlik ve deneyim meselesi değil, aynı zamanda zaman, para ve alternatiflerin mevcudiyeti gibi araçlardır.

Ayrıca ortaya çıkan problemlerin teknik anlamda aşılmaz olması da söz konusu olabilir. Bu, araştırmacının çözmesi gereken bir ikilemle karşı karşıya olduğu anlamına gelir.

Belirli bir konuyu araştırmak için (açık bir soru ile) sözleşme yapan bir şirkette birkaç ay süren zorlu araştırmadan sonra, varsayımsal araştırmacımız bulgularını bir raporda özetleyerek çalışmayı sonuçlandırmak zorundadır. Araştırma sırasında mümkün olan her türlü desteği aldı.

Şimdi sıra, bazı düzgün sonuçlar formüle etmek, uygun tavsiyelerde bulunmak ve her şeyi okunabilir bir formata koymak meselesidir. En faydalı ve en hızlı yol (yani bitirme projesini bir an önce bitirmek için) tüm materyalleri alıp üçüncü şahısların müdahalesi olmadan raporu yazmaktır.

Ancak araştırma sırasında araştırmacı, insanları organizasyona dahil etmek için büyük çaba sarf etmiştir. Bu katılımı projesinin son aşamasında da nasıl gerçekleştirebilir? Sonuçların açık, anlaşılır ve alakalı bir şekilde formüle edilmesini ve raporun aşırı akademik bir tarzda yazılmamasını nasıl sağlayacak?

Önceki örnekler, farklı anlarda farklı kriterler ve gereksinimler olduğunu göstermektedir. Ayrıca, araştırma sürecinde değişebilirler. Kriterler, araştırmadaki kasıtlı eylemler, araştırmacının kullandığı araçlar ve bunlarla nasıl başa çıktığı ve sonuçları ile ilgilidir.

Kriterlerin seçilen metodolojiye bağlı olduğu ve birbirinden önemli ölçüde farklılık gösterebileceği ve hatta bazen çatışabileceği de artık açık olmalıdır. İlgililer için anlaşılabilirlik için çabalayan herkes, bir tür geçerlilik veya genellenebilirlik ile kolayca karışabilir!

Hem açık bir soruyla başlayan araştırmacı hem de kapalı bir soruyla başlayan araştırmacı güvenilirlik için çaba gösterebilir. Yine de, “güvenilirlik” teriminin anlamı, araştırma başladığında tamamen farklı bir anlam kazanabilir.

Genel olarak, sağlıklı araştırma gereksinimleri nitel ve nicel araştırmalara göre sınıflandırılır. Bu sınıflandırma şimdiye kadar örtük olarak kullanılmıştır. Aşağıda, genellikle bu iki araştırma geleneği ile ilişkilendirilen kriterleri yansıtan daha kısa bir genel bakış verilmiştir.

Nitel veri toplama araçları
Nitel veri analiz yöntemleri
Nitel veri Analizi Programları
Nitel araştırma Desenleri
Nitel veri toplama yöntemleri
Nitel araştırma Yöntemleri PDF
Nicel araştırma Yöntemleri
Nitel araştırma Nedir

Sayısal Gereksinimler

Bu araştırma dizisi için temel kriterler söz konusu olduğunda dört odak soru olduğunu düşünüyoruz: (a) Araştırmayı baştan yapsaydın ne olurdu? (b) Ulaşmak istediğinizi başardınız mı? (c) Araştırma sonuçları ilgili durumda uygulanabilir mi? (d) Bilgi birikimine, yani (mevcut) teoriye bir katkı yaptınız mı? Bu durum güvenilirlik ve geçerlilik sorunlarını gündeme getirmektedir.

Araştırma, ancak ikinci kez benzer sonuçlar sağlayabiliyorsa güvenilirdir. Güvenilirliği artırmak ve daha sonra bunu göstermek için ‘nirengi’ kullanılır. Üçgenlemenin özü, benzer sonuçların elde edilebileceğini göstermek için çeşitli veri kaynaklarının veya yöntemlerin uygulanması ve birleştirilmesidir.

Üçgenleme, farklı veri türleri (video görüntüleri, görüşme raporları ve gözlemsel veriler) kullanılarak gerçekleştirilebilir. Üçgenleme, diğer araştırmacıların katılmasına izin vererek (örneğin birkaç görüşme) ve (veya) aynı soruyu sormak için farklı yollar (dolayısıyla farklı yöntemler) kullanarak da gerçekleştirilebilir. Son olarak, nirengi yoluyla bir fenomeni farklı teoriler aracılığıyla gerçeklikte incelemek mümkündür.

Ölçmek istediğiniz şeyi ölçtüğünüzde, araştırmanın geçerli olduğu varsayılır. Ancak, geçerlilikle ilgili soru, yalnızca ölçme yöntemiyle ilgili bir yargıdan daha fazlasını içerir. Geçerlilik, bir bütün olarak araştırmayı da ilgilendirmektedir. Geçerlilik, ampirik bulguların ve teorik düşüncelerin argümantasyonun yeterliliğini ne ölçüde desteklediğinin bütünsel bir değerlendirmesine dayanır.

Kavramların geçerliliği, yapı geçerliliği, içerik geçerliliği, iç geçerlilik ve dış geçerlilik gibi birçok geçerlilik türü vardır. Kavramların geçerliliği: Teorik çerçeveye ilişkin ifadelerde kullanılan kavramların, kullanıldıkları (ampirik) fenomenin doğru bir yorumu olması gerekecektir.

İç geçerlilik: Kavramsal modelin ifadelerindeki kavramlar arasında varsayılan anlamsal ilişkiler, gerçekte bulunan incelenen fenomenler arasındaki tutarlılıkların doğru bir yorumu olmalıdır. Dış geçerlilik, zaman, yer ve nüfus açısından genellenebilirlikle ilgilidir.

Açıkçası, araştırma kontrol edilebilir olmalıdır. Biz buna “şeffaflık” demeyi seviyoruz. Bu amaçla, araştırmacı verileri değerlendiriciler veya gerekirse diğer paydaşlar için erişilebilir ve erişilebilir hale getirmek zorunda kalacaktır.

İş araştırmasında bu, bazı verilerin olası erişilebilirliği, gizliliği ve dolayısıyla güvenilirliği göz önüne alındığında karmaşık ve hatta yanıltıcı bir kriter olabilir. Yardımcı programa odaklanılırsa, yalnızca uygunluk önemli olmakla kalmaz, aynı zamanda doğruluk da önemli bir rol oynar. Araştırmacı, bu sonuçların kimin için geçerli olduğunu unutmamalı mı?

Niteliksel Gereksinimler

Açık bir soruya yanıt bulmaya odaklanan araştırma, biraz farklı gereksinimlere sahiptir. Araştırmacı, bulduğu cevapların sorusunu detaylandırmak için gereken bilgileri sağlayıp sağlamadığını sürekli olarak düşünmek zorunda kalacaktır.

Yine de, cevapları veren tek kişi o değil. Araştırmaya dahil olan kişiler de bu soruyu cevaplayacaklardır ancak farklı sonuçlar ortaya çıkabilirler. En azından hangi sonuçların çıkarıldığını anlamaları gerekir.

Nitel araştırmanın değeri, araştırmacı araştırmayı nasıl ve nerede yürüttüğünü (yine şeffaflık) anlaşılır kılmayı başardığında daha da artar. Bu nedenle, ara sonuçların iletilmesi esastır. Nicel araştırma yaklaşımına kıyasla en az onun kadar önemli olan şey, araştırmacının kendisinin güvenirliğidir.

Kapalı bir nicel yaklaşımla, araştırmacının rolü tarafsız olarak kabul edilir, hatta bazıları “araçsal” bile diyebilir. Aslında, araştırmacının görünmez olması gerekecektir. Açık bir nitel yaklaşımla, araştırmacının rolü başlı başına tarafsız değildir. Araştırmacının yorumu aslında arama sürecine katkıda bulunabilir ama aynı zamanda davranışı yoluyla da önyargılı olabilir. Bu nedenle araştırmacının güvenirliği açıkça vurgulanmaktadır.

The post Araştırmada Veri Eksikliği – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Ticari olarak bulunsun veya bulunmasın, ölçüm araçlarının ve stratejilerinin kullanımı, ilgili yapıyla ilgili teorik bir temel gerektirir. Örneğin, kişiliğin bazı yönlerini ölçen bir araştırmacı, kişilik teorisine ve söz konusu araç veya strateji tarafından benimsenen teorik yaklaşıma aşina olmalıdır.

Benzer şekilde, çocuklar için bir davranış değişikliği sisteminin etkinliğini değerlendirmekle ilgilenen bir araştırmacı, ölçüm stratejisini tasarlamadan önce davranış değişikliği ile ilgili teorik temellere ve pratik uygulamalara aşina olmalıdır.

Tüm doğrulamanın, bir kavrama, ilgilenilen yapıyı yansıtan doğru bir operasyonel tanım verildikten sonra başladığını unutmayın. Uygun eğitim bu sürece yardımcı olur ve ölçüm stratejisinin veya aracının geçerliliğini ele almanın ilk adımıdır.

Ölçümü yapmak için gereken süre ve kullanım kolaylığı, dikkate alacağımız son iki faktördür. Araştırmacılar burada cimrilik kavramının onlara rehberlik etmesine izin vermelidir. Genel olarak cimrilik, mevcut rakip açıklamalar varken bir fenomen için en basit açıklamayı seçmeyi ifade eder.

Anahtar kavramsadeliktir. Araştırmacılar, ilgilenilen değişkenleri mümkün olduğu kadar verimli ve doğru bir şekilde ölçmeye çalışmalıdır. Güvenilirlik ve geçerliliğin önemini unutmayın.

Yapısına bağlı olarak, daha uzun ve daha karmaşık bir değerlendirme, daha az karmaşık ve yarı zaman alan bir stratejiden daha doğru bir ölçüm sağlamayacaktır.

Ayrıca, ölçüm stratejisi daha yoğun ve karmaşık hale geldikçe, hem araştırmacılar hem de katılımcılar arasında hata, yorgunluk veya dikkatsizlik olasılığı daha yaygın hale gelebilir. Bu da verilerin doğruluğunu etkileyebilir. Kısacası, mümkün olduğunca gereksiz yere uzun ve karmaşık değerlendirme prosedürlerinden kaçının.

VERİ TOPLAMA YÖNTEMLERİ

Bu faktörleri göz önünde bulundurarak, şimdi araştırmada veri toplama ve ölçmeye yönelik daha yaygın yaklaşımlardan bazılarını tartışacağız. Yine, veri toplamaya yönelik pek çok farklı yaklaşım vardır ve bu tartışmanın konuyu ayrıntılı olarak ele alması amaçlanmamıştır.

Buna rağmen, daha yaygın veri toplama teknikleri türlerini kapsayan belirli geniş kategoriler vardır. Genel olarak ve şaşırtıcı olmayan bir şekilde, araştırma sorusu ve araştırılan değişkenlerin doğası, genellikle veri toplama için ölçüm stratejisi seçimini yönlendirir.

Bu bölüm boyunca psikolojik testlerin ve ticari olarak mevcut diğer benzer araçların kullanımından bahsettik. Araştırmada bu tür testlerin kullanımı, özellikle psikoloji, eğitim ve diğer sosyal bilimlerde çok yaygındır.

Mevcut araçlarla ilgili kısa bir araştırma, insan deneyimiyle ilgili çok çeşitli faktörleri yakalayabileceğimizi gösteriyor. Örneğin, araştırmacıların kişilik, mizaç, uyum, semptom düzeyi, davranış, kariyer ilgisi, hafıza, akademik başarı ve yetenek, duygusal yeterlilik ve zekayı ölçmesine izin veren araçlar mevcuttur.

Bu araçlar araştırmacılar için çekicidir çünkü yerleşik güvenilirlik ve geçerliliğe sahip olma eğilimindedirler ve sıfırdan bir araç geliştirme ve doğrulama ihtiyacını ortadan kaldırırlar. Bu araçların birçoğu, belirli istatistiksel analiz türleri için ön koşul olan bir özellik olan aralık ve oran seviyelerinde de veri üretir.

Yeni araçların geliştirilmesi en iyi şekilde psikolojik testler, psikometri ve test geliştirme konularında kapsamlı eğitim almış uzmanlara bırakılmıştır. Başka bir deyişle, kendi araçlarınızdan birini geliştirmeden önce her zaman mevcut araçları veri toplama yöntemleri olarak düşünün.

Nitel veri toplama yöntemleri
Veri toplama Nedir
Veri toplama araçları
Nitel veri toplama araçları
Sistematik veri toplama yöntemleri
Veri toplama örnekleri
Psikoloji veri toplama yöntemleri
İkincil veri toplama yöntemleri

Kötü tasarlanmış bir ölçüm stratejisi, en iyi araştırma tasarımının bile sonuçlarını karıştırabilir. Yine, güvenirlik ve geçerlilik rehberiniz olsun.

Test etme yaygın olmasına rağmen, araştırmacılar için mevcut olan tek veri toplama yöntemi değildir. Çoğu zaman, veri toplamaya başka bir yaklaşımı benimsemenin gerekli olduğu zamanlar vardır. Daha önce de bahsettiğimiz gibi, bunun böyle olmasının birçok nedeni var.

Örneğin, ilgili tüm değişkenler standart testler şeklinde işlevselleştirilmemiştir veya bazı araştırma soruları benzersiz veya farklı yaklaşımlar gerektirebilir. Maliyet ve zaman kısıtlamaları da önemli hususlar olabilir.

Bu gibi durumlarda, araştırmacının diğer veri toplama stratejilerini dikkate alması ve benimsemesi gerekebilir. Çoğu durumda, bu stratejiler resmi test kullanımı kadar geçerlidir ve hatta tercih edilir.

Hızlı Referans 4.9’da özetlendiği gibi bu alternatif yaklaşımlardan bazıları görüşme, küresel derecelendirme, gözlem ve biyolojik önlemleri içerir. Göreceğimiz gibi, bazen en verimli veri toplama teknikleri aynı zamanda en basit olanlardır.

Kapsamlı bir görüşme, nispeten bir öz-bildirim biçimidir. Basit olmasına rağmen, bir bilgi hazinesi yaratır. Bir röportaj herhangi bir sayıyı kapsayabilir ve resmi test gerektirmeyen çok çeşitli verileri toplamanın nispeten ucuz ve verimli bir yoludur.

Görüşmenin en yaygın kullanımlarından biri, araştırma katılımcıları hakkında yaşam öyküsü ve biyografik veriler toplamaktır. Bir görüşmenin etkililiği, nasıl yapılandırıldığına bağlıdır. Başka bir deyişle, görüşme önceden düşünülmeli ve standartlaştırılmalı, böylece tüm katılımcılara aynı sorular aynı sırayla sorulmalıdır.

Benzer şekilde, görüşmeyi yürüten araştırmacılar, veri toplamada değişiklikten kaçınmak için uygun yönetimi konusunda eğitilmelidir. Görüşmeler, araştırmada veri toplamanın nispeten yaygın bir yoludur ve topladıkları veriler ve aldıkları formlar yalnızca araştırma sorusunun gereklilikleri ve ilgili araştırma tasarımı ile sınırlıdır.

Bir görüşme prosedürünü kullanmanın bir dezavantajı, elde edilen verilerin kapsamlı istatistiksel analiz için uygun olmayabilmesidir, çünkü bunlar bir yapıyı nicelleştirmek yerine basitçe tanımlarlar. Mülakat örneklerini belirlemek zor değildir.

İstihdam görüşmeleri klasik bir örnektir. Genellikle araştırma çalışmalarında kullanılmasalar da asıl amaçları, bir şirketin (deyim yerindeyse) birinin iyi bir çalışan olup olmayacağına ilişkin araştırma sorusunu yanıtlamasına olanak sağlayacak verileri toplamaktır. Görüşmeler ayrıca kısaca tartışılan çoğu nitel araştırma türünün temel bir bileşenidir.

Örneğin, çocukluk travmasının bir katılımcının mevcut işleyişi üzerindeki etkisiyle ilgilenseydik, onun çocukluktan yetişkinliğe kadar olan deneyimlerini yakalamak için bir görüşme oluşturabilir.

The post VERİ TOPLAMA YÖNTEMLERİ – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Sosyal dünyada yaşamak, onu her gün deneyimlemek ve üzerinde düşünmektir. Ancak bunu bir araştırmacının bakış açısından derinlemesine anlamak, insanların yarattığı kalıpları, kategorileri ve anlamları belgelemek için yeterli kanıt toplamamızı gerektirir.

Bu belgeleme, daha iyi bir dünyada var olmak için yaşamın özlerini ve esaslarını sistematik ve güvenilir bir şekilde incelememize, çıkarmamıza ve inşa etmemize yardımcı olur. Ancak insan olmanın karmaşıklıklarının ve muğlaklıklarının tam olarak bunun karmaşık gizemlerini düşünmek için belgelememiz ve raporlamamız gereken şeyler olduğu zamanlar da vardır.

Bazı nitel araştırma çalışmaları, katılımcılarla görüşme gibi yalnızca bir veri toplama yöntemini kullanabilir, çünkü bireylerin kişisel tarihleri ​​ve dünya görüşleri, araştırmacının sorularına en iyi cevabı verecektir.

Diğer çalışmalar, bir analizin inanılırlığını ve güvenilirliğini artırmak için daha geniş bir kanıt ve bakış açısı yelpazesi toplamak için görüşmeler, katılımcı gözlemi ve yazılı anketler gibi en az üç farklı yöntemi içerecektir. Diğer çalışmalar, yalnızca insanların yarattığı belgelerin, eserlerin ve diğer maddi ürünlerin incelenmesine dayanan, katılımcılarla etkileşimi hiç içermeyebilir.

Veri toplama sırasında, saha çalışmanızı belgelemek için not defterleri ve kalemler, dizüstü bilgisayarlar, dijital ses kayıt cihazları ve benzeri gibi ticaretin çeşitli araçlarını kesinlikle kullanacaksınız. Ancak nitel araştırmalarda genellikle birincil veri toplama aracı olarak kabul edilen araştırmacının kendisidir.

Yöntemler sadece gözlemleme, yazma, sayma ve kopyalama gibi görünüşte mekanik teknikler değildir; yöntemler ayrıca çıkarım yapma, sezgi, empati ve değerlendirme gibi bilişsel ve duyuşsal süreçlerinizi de içerir. Bunlar da belgelenebilir ve belgelenmelidir çünkü tüm araştırma süreci boyunca düşündüğünüz, hissettiğiniz ve yaptığınız şeyler de veridir.

Bu bölüm, nitel araştırmacılar tarafından en sık kullanılan çeşitli veri toplama yöntemlerini inceler. Nitel araştırma tasarımı bölümünün önüne, önce alanın teknik kelime dağarcığı hakkında bilgi vermek ve daha sonra yöntemlerin belirli projenizin amacına, araştırma sorularına ve önerilen temsili ve sunum biçimlerine uygunluğunu değerlendirmek için kasıtlı olarak yerleştirilmiştir.

Ayrıca, bu bölümde açıklanan yöntemlerin neredeyse tamamının, çalışmayı yürütmek ve verileri toplamak için önceden gerekli kurumsal onayları ve bireysel katılımcı onayını aldığınızı varsaydığını unutmayın.

Katılımcılarla Görüşme

Çoğu olmasa da çoğu nitel araştırma çalışması, katılımcılarla yapılan görüşmelere dayanmaktadır. Veri toplama yöntemi, bir bireyin veya grubun kendi kişisel deneyimleri ve sosyal dünyası hakkındaki bakış açılarını, duygularını, fikirlerini, değerlerini, tutumlarını ve inançlarını kendi sözleriyle talep etmenin ve belgelemenin etkili bir yoludur.

Araştırma konunuz, amacınız ve sorularınız, ele aldığınız konuların ve bir görüşme sırasında sorduğunuz soru türlerinin temelini oluşturur, ancak doğaçlama konuşma, daha fazla araştırma için beklenmedik alanlar ve içgörüler de oluşturabilir.

Mülakat formatları, her katılımcıya belirli bir sırayla sorulacak bir dizi hazırlanmış ve özel sorudan oluşan yüksek düzeyde yapılandırılmıştan, olası keşif için genel bir konu listesinden başka bir şey içermeyen yapılandırılmamışa kadar değişebilir.

Röportajlar önceden düzenlenebilir ancak aynı zamanda, örneğin bir katılımcıyı iş yerinde gözlemledikten sonra onunla konuşma fırsatı doğduğunda ve kısa bir sohbet için on dakikalık bir süre uygun olduğunda, kendiliğinden de olabilir.

Görüşmeler sadece bir kişiyle, birkaç kişiyle ayrı ayrı, bir çiftle, ​​bir aileyle veya odak grup olarak organize edilen daha fazla sayıda kişiyle yapılabilir. Birkaç faktöre bağlı olarak, katılımcılarla saha çalışması süresince bir veya birkaç kez görüşme yapılabilir.

Nitel veri toplama araçları
Veri toplama yöntemleri
Nitel veri analiz yöntemleri
Nitel araştırma Yöntemleri
Nitel veri Analizi
Veri toplama yöntemi Nedir
Anket nitel mı nicel mı
Nitel araştırma Desenleri

Mülakat Yapılacak Katılımcıların Seçilmesi

Mülakatlar için hangi belirli kişilerin uygun olduğunu ve sorularınıza somut cevaplar ve yanıtlar verme olasılığı en yüksek olan kişileri belirleyin. Tabii ki, projeniz belirli bir kişinin vaka çalışmasıysa, bu seçim verilir.

Ancak saha çalışmanız, aralarından seçim yapabileceğiniz birkaç kişinin olduğu bir yerdeyse, sosyal ve kültürel ortamın çeşitli manzarasını kimin bakış açılarının en iyi temsil edeceğini düşünün.

Örneğin, saha çalışmanız bir devlet okulunda ise, tüm sınıf düzeylerinden öğretmenler ve çocuklar, çocukların velileri, idari personel (müdür ve sekreterler dahil), servis personeli (örneğin, personel) ile bireysel görüşmeler yapılabilir. 

Elbette kısıtlı zaman, bütçe ve araştırmacı enerjileri, okul kültürüyle ilgili herkesle röportaj yapmanızı sağlamayacaktır. Bu nedenle, stratejik, atıfta bulunulan, rastgele ve/veya tesadüfen seçilen katılımcıların örneklenmesi, ilgili araştırma amaçları için temsili olarak geniş ila sıkı odaklanmış bir perspektif bakış açısı toplamak için kullanılacaktır.

Araştırma sorularınız cinsiyet, etnik köken, yaş grubu, cinsel yönelim, meslek, statü veya belirli geçmiş deneyimleri veya geçmişleri olanlar gibi bir popülasyonun belirli bir alt kümesiyle ilgiliyse, bu gruplar arasından gönüllüleri istemek açık yaklaşımdır. .

Ancak ne öğrenmek istediğinizi öğrenmek için kaç katılımcı “yeterli”? Bu konuda farklı görüşler var. Tek bir bireysel vakayı derinlemesine incelemek zengin bir profil sağlar, ancak birey her zaman nüfusun genelini temsil etmez. Bazı araştırmalar, bakış açılarını karşılaştırmak ve karşılaştırmak için iki farklı bireyi ayrı ayrı karşılaştırdı.

Üç ila altı kişiden oluşan küçük bir grup, analiz için daha geniş bir veri yelpazesi sağlarken, diğerleri, daha güvenilir ve güvenilir bulgular sağlamak için seçilen metodolojiler için en az on ila yirmi katılımcının gerekli olduğunu onaylıyor. Yine de diğerleri, yeni bir şey öğrenene kadar insanlarla sürekli görüşmenizi tavsiye edecektir.

Yelpazenin diğer ucunda, araştırma ekibi üyelerinden oluşan büyük ölçekli bir proje, boylamsal katılımcı değişimini değerlendirmek için birkaç yıl boyunca yüzlerce kişiyle röportaj yapabilir. Kaç katılımcının “yeterli” olduğu birçok faktöre bağlı olabilir, ancak ister bir ister yirmi kişiden olsun, yeterli görüşme veriniz olduğu sürece, analiz için yeterli bir bütüne sahip olacaksınız.

The post Nitel Veri Toplama Yöntemleri – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.