Kwantitatieve data-analyse

Share

|

Als je hebt besloten dat een grote enquête is de meest geschikte methode om te gebruiken voor je onderzoek, door je nu moet hebben nagedacht over hoe je gaat om je gegevens te analyseren. U hebt gecontroleerd dat je vragenlijst goed is geconstrueerd en geformuleerd, zal je zeker hebben gemaakt dat er geen verschillen in de wijze waarop de formulieren worden toegediend en u hebt gecontroleerd telkens weer dat er geen ontbrekende of onduidelijke informatie. Als u hebben een goed ontworpen en goed uitgevoerde enquête, zal u problemen te minimaliseren tijdens de analyse.

Computing software

Als u computing software die beschikbaar is voor u te gebruiken moet u dit de makkelijkste en snelste manier om uw gegevens te analyseren vinden. De meest voorkomende pakket gebruikt door sociale wetenschappers op dit moment is SPSS voor Windows, die steeds meer gebruiksvriendelijke de afgelopen jaren. Echter, het invoeren van gegevens wordt een lang en moeizaam proces, vooral voor degenen die traag op het toetsenbord, en, indien de gegevens onjuist wordt ingevoerd, zal het invloed hebben op uw resultaten. Grootschalige enquêtes uitgevoerd door onderzoeks-bedrijven vaak gebruik van vragenlijsten die kunnen worden gescand, besparen veel tijd en geld, maar deze optie misschien niet open voor je. Als je student bent, maar enige tijd krijgen om te weten welke apparatuur beschikbaar is voor uw gebruik als je bespaart jezelf een hoop tijd en energie door het aannemen van deze aanpak. Ook veel software pakketten op de druk op een knop te produceren professionele grafieken, tabellen en cirkeldiagrammen die gebruikt kunnen worden in het eindrapport, opnieuw opslaan van een veel tijd en inspanning.

De meeste hogescholen en universiteiten bieden een soort cursus statistiek en data-analyse cursus. Of de informatica-afdeling zal informatie folders en trainingen op data analyse software. Als je deze route hebben gekozen, proberen om op een van deze cursussen, met name die welke een 'handen-on' aanpak, zoals u misschien in staat zijn om uw gegevens te analyseren als onderdeel van uw werk natuurlijk. Dit zal u toelaten om het verwerven van nieuwe vaardigheden en volledig uw onderzoek op hetzelfde moment.

Statistische technieken

Voor degenen die geen toegang hebben tot data-analyse software, een basiskennis van statistische technieken is nodig om uw gegevens te analyseren. Als je doel is om te beschrijven wat je hebt gevonden, alles wat je hoeft te doen is uw antwoorden tellen en weergeven. Dit heet een frequentie graaf of univariate analyse.

Er is echter een probleem met de ontbrekende antwoorden in dit soort tellen. Bijvoorbeeld, iemand die niet bereid een onderzoeker te laten weten hun leeftijd, of iemand anders zou kunnen hebben per ongeluk gemist een vraag. Als er ontbrekende antwoorden, een aparte categorie 'geen antwoord' moet worden opgenomen in een frequentie tellen tafel. In het eindrapport, sommige onderzoekers ondervangen dit probleem door het omzetten van de frequentie telt de percentages die worden berekend na exclusie van ontbrekende gegevens. Kan echter percentages misleidend als het totale aantal respondenten is minder dan 40.

Het vinden van een verbinding

Hoewel de frequentie telt een nuttig vertrekpunt in kwantitatieve data-analyse, zult u merken dat u meer moeten doen dan alleen maar een beschrijving van uw bevindingen. Vaak moet je om te achterhalen of er een verband is tussen een variabele en een aantal andere variabelen. Bijvoorbeeld, een onderzoeker wil weten of er een verband is tussen het kijken naar gewelddadige films en agressief gedrag. Dit heet bivariate analyse.

In multivariate analyse van de onderzoeker is geïnteresseerd in het verkennen van de verbindingen tussen meer dan twee variabelen. Zo kan een onderzoeker zijn geïnteresseerd in de vraag of vrouwen in de leeftijd 40-50, in de vrije beroepen, hebben meer kans op complementaire therapieën dan jongere, niet proberen -professionele vrouwen en mannen uit alle categorieën.

---