Come calcolare affidabilità in Qualitative Research

azioni di ricerca qualitativa unico comportamento umano e dati fisici decisionali piuttosto , che è rappresentato numericamente . Gli scienziati in genere preferiscono effettuare la ricerca quantitativa perché trae conclusioni più concrete rispetto ai metodi qualitativi , che spesso servono a formare le ipotesi che possono poi essere testati tramite misure quantitative . L'affidabilità è una misura quantitativa . Per testare uno studio qualitativo di affidabilità, è necessario convertire i dati in numeri rilevanti e determinare l'efficacia sulla base dei results.Things che ti serviranno
dati qualitativi
dati empirici
numerico chiave di conversione dei dati

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eseguire un'analisi approfondita Altre istruzioni
. Nel fare la tua ricerca qualitativa , è importante raccogliere quante più informazioni possibili . Ciò contribuirà a descrivere meglio i comportamenti osservati e differenziare tra loro . Se si prevede di eseguire in seguito un test di affidabilità , determinare quali fattori specifici del vostro studio sono vulnerabili . Esempi possono includere l'integrità degli studenti , dettagli di sfondo che i partecipanti non tengono conto , fattori ambientali al momento dell'osservazione o qualsiasi altra cosa potenzialmente influente .
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creare una chiave numerica per i fattori che influenzano l'affidabilità. Ad esempio , un punteggio di 1 indica nessuna minaccia affidabilità , 2 è una minaccia modesto e 3 è probabile o certo inaffidabili . Potrebbe essere necessario confrontare ricerca personale con i dati empirici per determinare l'affidabilità di osservazioni. In caso contrario , utilizzare le informazioni disponibili e un parere istruita per assegnare valori .
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Eseguire l'analisi quantitativa sulla ricerca qualitativa . Tu o un supervisore potrebbe avere un obiettivo per l'affidabilità . Deviazioni standard , basati sulla curva a campana , sono comunemente usati in statistica per misurare la coerenza di gruppi , coerenza e affidabilità . Se il 68 % dei punteggi di affidabilità sono accettabili , i dati sono attendibili in una deviazione standard . Per raggiungere due deviazioni standard , il 95 % dei punteggi deve essere affidabile . Oltre il 99 % deve essere affidabile per i dati siano attendibili entro tre deviazioni standard .