Senza buoni dati , la ricerca non sarebbe meglio che la speculazione cieca . Quindi , la raccolta dei dati è l’aspetto più fondamentale della ricerca . D’altra parte , anche i migliori dati restano di poco valore fino a quando non si accende con l’analisi e l’interpretazione . Qualsiasi indagine scientifica richiederebbe tutti e tre. Osservazione

Sia all’interno che fuori dai laboratori , i ricercatori ottenere dati attraverso l’osservazione .

Un modo per raccogliere i dati attraverso l’osservazione, rileva David Nachmias e Chava Nachmias nel loro libro ” Metodi di ricerca nelle scienze sociali . ” Negli esperimenti , si osserva se un certo stimolo produce un effetto previsto . Nella ricerca sul campo , si osserva come una variabile , come grado militare , potrebbe riguardare un altro, come spirito di corpo .

Survey

L’ unico modo per ottenere alcuni dati è di interrogare le persone .

È possibile raccogliere dati chiedendo alle persone domande . Questo può essere fatto attraverso indagini , afferma il libro ” Indagine metodi di ricerca , ” di Floyd J. Fowler . Le indagini coinvolgono interviste personali , interviste telefoniche o questionari spediti , osserva Fowler . La possibilità di generalizzare i risultati del sondaggio dipende da ottenere un’alta percentuale di vostri sudditi di rispondere .

Ricerca qualitativa

È possibile raccogliere dati attraverso immergersi , sia segretamente o come investigatore apertamente identificato , nella vita delle persone che si sta studiando. Tale immersione può consentire una comprensione interna di come i soggetti stessi e il loro mondo a vedere , notare Nachmias e Nachmias .

Dati secondari

volte i dati sufficienti per un’analisi già esiste — in archivi o biblioteche .

osservazione , indagini e ricerche qualitative , si raccolgono i propri dati . A volte, tuttavia , è preferibile utilizzare i dati che altri hanno già raccolti . Questi dati potrebbero provenire da fonti quali sondaggi di opinione , documenti governativi , diari e lettere . Analisi

Analisi

univariata rivela come i casi di impilare fino a una dimensione.

“Analisi dati ” si riferisce a scoprire relazioni tra i dati o , come nell’analisi univariata , esaminando i dati una variabile alla volta, secondo Babbie . Ad esempio, un’analisi univariata per quanto riguarda le donne incinte per la prima volta potrebbe elencare la loro età . Si potrebbe fare tali dati più gestibile riassumendo essa , riportando l’età non di tutti ma solo la gamma di età , età media e l’età mediana .

Multivariata

Un grafico può mostrare in modo chiaro e impatto semplicemente una variabile su un altro .

l’analisi multivariata ha lo scopo di mostrare come uno o più fattori possono influenzare il fenomeno di interesse . Ad esempio, non solo la sua età, ma anche se non è sposata e quanto l’educazione che ha potrebbe influenzare la probabilità di una donna di rimanere incinta . Attraverso la tecnica statistica di regressione multipla , è possibile ottenere stime numeriche di quanto ciascuno di due o più variabili influisce sul risultato , suggerisce il libro “Introduzione alla Probabilità e Statistica , ” di William Mendenhall .

interpretazione

Analisi rivela relazioni. Interpretazione necessario riflettere perché esistono .

Rivedere l’analisi dei dati , interpretazione chiarisce come le relazioni tra variabili potrebbero funzionare , secondo Babbie . La tua analisi potrebbe mostrare una relazione tra longevità e avere genitori giapponesi. Interpretazione dei risultati potrebbe includere una considerazione se eredità genetica supera la dieta giapponese come un contributo ad una lunga vita. Interpretazione potrebbe guardare a ciò che altri ricercatori hanno trovato e suggerire domande per la ricerca futura .