מהו ניתוח נתונים במחקר?
הגדרת מחקר בניתוח נתונים: על פי LeCompte ו- Schensul, ניתוח נתוני מחקר הוא תהליך המשמש חוקרים כדי לצמצם נתונים לסיפור ולפרש אותו כדי להפיק תובנות. תהליך ניתוח הנתונים עוזר להפחית נתח גדול של נתונים למקטעים קטנים יותר, וזה הגיוני.
שלושה דברים מהותיים מתרחשים בתהליך ניתוח הנתונים – הראשון הוא ארגון הנתונים. סיכום וסיווג יחד תורמים להפיכתם לשיטה השנייה הידועה המשמשת להפחתת נתונים. זה עוזר למצוא דפוסים ונושאים בנתונים לזיהוי וקישור קלים. הדרך השלישית והאחרונה היא ניתוח נתונים – חוקרים עושים זאת הן מלמעלה למטה והן מלמטה למעלה.
למד על: שלבי תהליך המחקר
מצד שני, מרשל ורוסמן מתארים את ניתוח הנתונים כתהליך מבולגן, מעורפל וגוזל זמן אך יצירתי ומרתק שבאמצעותו מסה של נתונים שנאספו מובאת לסדר, מבנה ומשמעות.
אנו יכולים לומר כי "ניתוח הנתונים ופירוש הנתונים הוא תהליך המייצג את היישום של לוגיקה דדוקטיבית ואינדוקטיבית למחקר ולניתוח הנתונים".
למה לנתח נתונים במחקר?
חוקרים מסתמכים במידה רבה על נתונים מכיוון שיש להם סיפור לספר או לחקור בעיות לפתור. זה מתחיל בשאלה, ונתונים אינם אלא תשובה לשאלה זו. אבל, מה אם אין שאלה לשאול? ובכן! אפשר לחקור נתונים גם בלי בעיה – אנחנו קוראים לזה 'כריית נתונים', אשר לעתים קרובות חושפת כמה דפוסים מעניינים בתוך הנתונים שכדאי לחקור.
לא רלוונטי לסוג הנתונים שהחוקרים חוקרים, המשימה שלהם והחזון של הקהל מנחים אותם למצוא את הדפוסים שיעצבו את הסיפור שהם רוצים לספר. אחד הדברים המהותיים המצופים מחוקרים בעת ניתוח נתונים הוא להישאר פתוחים ולהישאר בלתי מוטים כלפי דפוסים, ביטויים ותוצאות בלתי צפויים. זכור, לפעמים, ניתוח נתונים מספר את הסיפורים הבלתי צפויים ביותר אך מרגשים שלא היו צפויים בעת התחלת ניתוח נתונים. לכן, הסתמכו על הנתונים שיש לכם בהישג יד ותיהנו ממסע המחקר הגישוש.
סוגי נתונים במחקר
לכל סוג של נתונים יש איכות נדירה של תיאור דברים לאחר הקצאת ערך ספציפי אליהם. לצורך ניתוח, עליך לארגן ערכים אלה, מעובדים ומוצגים בהקשר נתון, כדי להפוך אותו לשימושי. הנתונים יכולים להיות בצורות שונות; להלן סוגי הנתונים העיקריים.
- נתונים איכותניים: כאשר לנתונים המוצגים יש מילים ותיאורים, אז אנחנו קוראים לזה נתונים איכותיים . למרות שאתה יכול לצפות בנתונים אלה, זה סובייקטיבי וקשה יותר לנתח נתונים במחקר, במיוחד להשוואה. דוגמה: נתוני איכות מייצגים את כל מה שמתאר טעם, חוויה, מרקם או דעה שנחשבים לנתוני איכות. נתונים מסוג זה נאספים בדרך כלל באמצעות קבוצות מיקוד, ראיונות איכותניים אישיים, תצפית איכותנית או שימוש בשאלות פתוחות בסקרים.
- נתונים כמותיים: כל הנתונים המבוטאים במספרים מספריים נקראים נתונים כמותיים . ניתן להבחין בין נתונים מסוג זה לקטגוריות, לקבץ, למדוד, לחשב או לדרג. דוגמה: שאלות כגון גיל, דרגה, עלות, אורך, משקל, ציונים וכו 'הכל מגיע תחת סוג זה של נתונים. באפשרותך להציג נתונים כאלה בפורמט גרפי, תרשימים, או להחיל שיטות ניתוח סטטיסטיות על נתונים אלה. שאלוני OMS (מערכות מדידת תוצאות) בסקרים הם מקור משמעותי לאיסוף נתונים מספריים.
- נתונים קטגוריאליים: זה נתונים מוצגים בקבוצות. עם זאת, פריט הכלול בנתונים הקטגוריים אינו יכול להשתייך ליותר מקבוצה אחת. דוגמה: אדם המגיב לסקר על ידי כך שהוא מספר על סגנון חייו, מצבו המשפחתי, הרגל העישון או הרגל השתייה שלו נכנס תחת הנתונים הקטגוריים. מבחן chi-square הוא שיטה סטנדרטית המשמשת לניתוח נתונים אלה.
למידע נוסף: דוגמאות לנתונים איכותיים בחינוך
ניתוח נתונים במחקר איכותני
ניתוח נתונים ומחקר נתונים איכותני עובדים מעט שונה מהנתונים המספריים מכיוון שהנתונים האיכותיים מורכבים ממילים, תיאורים, תמונות, אובייקטים ולעיתים סמלים. קבלת תובנות ממידע כה מסובך היא תהליך מסובך. לפיכך הוא משמש בדרך כלל למחקר גישוש וניתוח נתונים.
מציאת דפוסים בנתונים האיכותיים
למרות שישנן מספר דרכים למצוא דפוסים במידע הטקסטואלי, שיטה מבוססת מילים היא הטכניקה הגלובלית הנשענת והנפוצה ביותר למחקר וניתוח נתונים. יש לציין כי תהליך ניתוח הנתונים במחקר איכותני הוא ידני. כאן החוקרים בדרך כלל קוראים את הנתונים הזמינים ומוצאים מילים חוזרות או נפוצות.
לדוגמה , בעת לימוד נתונים שנאספו ממדינות אפריקה כדי להבין את הבעיות הבוערות ביותר שאנשים מתמודדים איתן, חוקרים עשויים למצוא "מזון " ו"רעב" הן המילים הנפוצות ביותר וידגישו אותן לניתוח נוסף.
למד על: רמת ניתוח
הקשר מילות המפתח הוא טכניקה נפוצה נוספת המבוססת על מילים. בשיטה זו, החוקר מנסה להבין את המושג על ידי ניתוח ההקשר שבו המשתתפים משתמשים במילת מפתח מסוימת.
לדוגמה, חוקרים המבצעים מחקר וניתוח נתונים לחקר המושג 'סוכרת' בקרב המשיבים עשויים לנתח את ההקשר של מתי וכיצד המשיב השתמש או התייחס למילה 'סוכרת'.
הטכניקה המבוססת על בדיקה היא גם אחת משיטות ניתוח הטקסט המומלצות ביותר המשמשות לזיהוי דפוס נתונים איכותי. השוואה וניגוד היא השיטה הנפוצה בטכניקה זו כדי להבדיל כיצד טקסט מסוים דומה או שונה זה מזה.
לדוגמה: כדי לברר את "חשיבותו של רופא מתמחה בחברה", הנתונים שנאספו מחולקים לאנשים שחושבים שצריך לשכור רופא מתמחה וכאלה שחושבים שזה מיותר. השוואה וניגוד היא השיטה הטובה ביותר שניתן להשתמש בה כדי לנתח את הסקרים שיש להם סוגי שאלות של תשובה אחת.
ניתן להשתמש במטאפורות כדי להקטין את ערימת הנתונים ולמצוא בה דפוסים, כך שיהיה קל יותר לחבר נתונים לתיאוריה.
חלוקת משתנים היא טכניקה נוספת המשמשת לפיצול משתנים כך שחוקרים יוכלו למצוא תיאורים והסברים קוהרנטיים יותר מהנתונים העצומים.
למד על: שאלות ושאלונים למחקר איכותני
שיטות המשמשות לניתוח נתונים במחקר איכותני
ישנן מספר טכניקות לנתח את הנתונים במחקר איכותני, אך הנה כמה שיטות נפוצות,
- ניתוח תוכן: היא מקובלת והטכניקה הנפוצה ביותר לניתוח נתונים במתודולוגיית המחקר. ניתן להשתמש בו כדי לנתח את המידע המתועד מטקסט, תמונות ולפעמים מהפריטים הפיזיים. זה תלוי ב שאלות מחקר כדי לחזות מתי והיכן להשתמש בשיטה זו.
- ניתוח נרטיבי :שיטה זו משמשת לניתוח תכנים שנאספו ממקורות שונים כגון ראיונות אישיים, תצפיות בשטח וסקרים . רוב הפעמים, סיפורים או דעות המשותפים על ידי אנשים מתמקדים במציאת תשובות לשאלות המחקר.
- ניתוח שיח: בדומה לניתוח נרטיבי, ניתוח שיח משמש לניתוח האינטראקציות עם אנשים. עם זאת, שיטה מסוימת זו לוקחת בחשבון את ההקשר החברתי שבו או שבתוכו מתרחשת התקשורת בין החוקר למשיב. בנוסף לכך, ניתוח השיח מתמקד גם באורח החיים ובסביבה היומיומית תוך הסקת מסקנה כלשהי.
- תיאוריה מעוגנת: כאשר אתה רוצה להסביר מדוע תופעה מסוימת התרחשה, אז שימוש בתיאוריה מעוגנת לניתוח נתונים איכותיים הוא המוצא הטוב ביותר. תיאוריה מעוגנת מיושמת כדי ללמוד נתונים על שורה של מקרים דומים המתרחשים בסביבות שונות. כאשר חוקרים משתמשים בשיטה זו, הם עשויים לשנות הסברים או לייצר הסברים חדשים עד שהם מגיעים למסקנה כלשהי.
למד על: 12 הכלים הטובים ביותר לחוקרים
ניתוח נתונים במחקר כמותי
הכנת נתונים לניתוח
השלב הראשון במחקר וניתוח נתונים הוא לעשות את זה לניתוח כך הנתונים הנומינליים ניתן להמיר למשהו משמעותי. הכנת הנתונים מורכבת מהשלבים הבאים.
שלב I: אימות נתונים
אימות הנתונים נעשה כדי להבין אם מדגם הנתונים שנאסף הוא בהתאם לסטנדרטים שנקבעו מראש, או שמדובר במדגם נתונים מוטה המחולק שוב לארבעה שלבים שונים
- הונאה: לוודא שאדם אמיתי מתעד כל תגובה לסקר או לשאלון
- סינון: לוודא שכל משתתף או משיב נבחר או נבחר בהתאם לקריטריוני המחקר
- נוהל: להבטיח שמירה על סטנדרטים אתיים בעת איסוף דגימת הנתונים
- השלמות: כדי להבטיח שהמשיב ענה על כל השאלות בסקר מקוון. אחר המראיין שאל את כל השאלות שנוסחו בשאלון.
שלב II: עריכת נתונים
לעתים קרובות יותר, מדגם נתוני מחקר נרחב מגיע טעון שגיאות. משיבים לפעמים ממלאים שדות מסוימים באופן שגוי או לפעמים מדלגים עליהם בטעות. עריכת נתונים היא תהליך שבו החוקרים צריכים לאשר כי הנתונים שסופקו נקיים משגיאות כאלה. הם צריכים לבצע בדיקות הכרחיות ובדיקות חריגות כדי לערוך את העריכה הגולמית ולהכין אותה לניתוח.
שלב III: קידוד נתונים
מבין כל השלושה, זהו השלב הקריטי ביותר בהכנת הנתונים הקשור לקיבוץ והקצאת ערכים לתשובות הסקר. אם סקר הושלם עם מדגם של 1000, החוקר ייצור סוגר גיל כדי להבחין בין המשיבים על סמך גילם. לכן, קל יותר לנתח דליי נתונים קטנים במקום להתמודד עם ערימת הנתונים העצומה.
למד על: שלבים במחקר איכותני
שיטות המשמשות לניתוח נתונים במחקר כמותי
לאחר הכנת הנתונים לניתוח, החוקרים פתוחים לשימוש בשיטות מחקר וניתוח נתונים שונות כדי להפיק תובנות משמעותיות. מה שבטוח, תוכניות ניתוח סטטיסטי הן המועדפות ביותר לניתוח נתונים מספריים. בניתוח סטטיסטי, הבחנה בין נתונים קטגוריאליים לנתונים מספריים היא חיונית, שכן נתונים קטגוריים כוללים קטגוריות או תוויות נפרדות, בעוד שנתונים מספריים מורכבים מכמויות מדידות. השיטה מסווגת שוב לשתי קבוצות. ראשון "סטטיסטיקה תיאורית" משמש לתיאור נתונים. שניה 'סטטיסטיקה היסקית' המסייעת בהשוואת הנתונים.
סטטיסטיקה תיאורית
שיטה זו משמשת לתיאור התכונות הבסיסיות של סוגים מגוונים של נתונים במחקר. הוא מציג את הנתונים בצורה כל כך משמעותית, שהדפוס בנתונים מתחיל להיות הגיוני. עם זאת, הניתוח התיאורי אינו חורג מעבר למסקנות. המסקנות מבוססות שוב על ההשערה שגיבשו החוקרים עד כה. להלן מספר סוגים עיקריים של שיטות ניתוח תיאוריות.
מדידות של תדירות
- ספירה, אחוזים, תדירות
- הוא משמש לציון בית, לעתים קרובות מתרחש אירוע מסוים.
- חוקרים משתמשים בו כאשר הם רוצים להראות באיזו תדירות ניתנת תגובה.
מדדים של נטייה מרכזית
- ממוצע, חציון, מצב
- השיטה נמצאת בשימוש נרחב כדי להדגים התפלגות על ידי נקודות שונות.
- חוקרים משתמשים בשיטה זו כאשר הם רוצים להציג את התגובה הנפוצה ביותר או הממוצעת.
אמצעי פיזור או שונות
- טווח, שונות, סטיית תקן
- כאן השדה שווה לנקודות גבוהות/נמוכות.
- סטיית תקן שונות = הפרש בין הציון הנצפה לממוצע
- הוא משמש לזיהוי התפשטות הציונים על ידי ציון מרווחי זמן.
- חוקרים משתמשים בשיטה זו כדי להציג נתונים מפוזרים. זה עוזר להם לזהות את העומק שבו הנתונים מפוזרים כי זה משפיע ישירות על הממוצע.
מדדי עמדה
- דרגות אחוזונים, דרגות רבעוניות
- הוא מסתמך על ציונים סטנדרטיים המסייעים לחוקרים לזהות את הקשר בין ציונים שונים.
- הוא משמש לעתים קרובות כאשר חוקרים רוצים להשוות ציונים עם הספירה הממוצעת.
עבור מחקר כמותי השימוש בניתוח תיאורי נותן לעתים קרובות מספרים מוחלטים, אך הניתוח המעמיק לעולם אינו מספיק כדי להדגים את הרציונל מאחורי מספרים אלה. עם זאת, יש צורך לחשוב על השיטה הטובה ביותר למחקר וניתוח נתונים המתאימה לשאלון הסקר שלך ולאיזה סיפור החוקרים רוצים לספר. לדוגמה, הממוצע הוא הדרך הטובה ביותר להדגים את ממוצע הציונים של התלמידים בבתי הספר. עדיף להסתמך על הסטטיסטיקה התיאורית כאשר החוקרים מתכוונים לשמור על המחקר או התוצאה מוגבלת לספק לדוגמה בלי להכליל את זה. לדוגמה, כאשר אתה רוצה להשוות את ממוצע ההצבעה שנעשה בשתי ערים שונות, סטטיסטיקה דיפרנציאלית מספיקה.
ניתוח תיאורי נקרא גם "ניתוח חד משתני" מכיוון שהוא משמש בדרך כלל לניתוח משתנה יחיד.
סטטיסטיקה היסקית
סטטיסטיקה היסקית משמשת לביצוע תחזיות לגבי אוכלוסייה גדולה יותר לאחר מחקר וניתוח נתונים של המדגם שנאסף על ידי האוכלוסייה המייצגת. לדוגמה, אתה יכול לשאול כמה 100 קהלים מוזרים בבית קולנוע אם הם אוהבים את הסרט שהם צופים. לאחר מכן החוקרים משתמשים בסטטיסטיקות היסק על המדגם שנאסף כדי להסיק שכ-80-90% מהאנשים אוהבים את הסרט.
הנה שני תחומים משמעותיים של סטטיסטיקה היסקית.
- הערכת פרמטרים: היא לוקחת נתונים סטטיסטיים מנתוני המחקר המדגם, ומדגימה משהו על פרמטר האוכלוסייה.
- מבחן השערה: אנילא עוסק בדגימת נתוני מחקר כדי לענות על מחקר הסקר שאלות. לדוגמה, חוקרים עשויים להיות מעוניינים להבין אם הגוון החדש של השפתון שהושק לאחרונה הוא טוב או לא, או אם כמוסות מולטי ויטמין לעזור לילדים לבצע טוב יותר במשחקים.
מדובר בשיטות ניתוח מתוחכמות משמש כדי להציג את הקשר בין משתנים שונים במקום לתאר משתנה יחיד. זה משמש לעתים קרובות כאשר חוקרים רוצים משהו מעבר למספרים מוחלטים כדי להבין את הקשר בין משתנים.
להלן כמה מהשיטות הנפוצות לניתוח נתונים במחקר.
- מתאם: כאשר החוקרים אינם עורכים מחקר ניסיוני או מחקר מעין ניסיוני שבו החוקרים מעוניינים להבין את הקשר בין שני משתנים או יותר, הם בוחרים בשיטות מחקר מתאמות .
- הצלבה: נקרא גם טבלאות מגירה, הצלבה משמשת לניתוח הקשר בין משתנים מרובים. נניח שהנתונים שסופקו כוללים קטגוריות גיל ומין המוצגות בשורות ובעמודות. הצלבה דו-ממדית מסייעת לניתוח נתונים ומחקר חלקים על ידי הצגת מספר הזכרים והנקבות בכל קטגוריית גיל.
- ניתוח רגרסיה: כדי להבין את הקשר החזק בין שני משתנים, החוקרים אינם מסתכלים מעבר לשיטת ניתוח הרגרסיה הראשונית והנפוצה, שהיא גם סוג של ניתוח ניבוי המשמש. בשיטה זו, יש לך גורם חיוני שנקרא המשתנה התלוי. יש לך גם משתנים בלתי תלויים מרובים בניתוח רגרסיה. אתה מבצע מאמצים כדי לגלות את ההשפעה של משתנים בלתי תלויים על המשתנה התלוי. הערכים של משתנים בלתי תלויים ותלויים כאחד מניחים שהם מתבררים באופן אקראי ללא שגיאות.
- טבלאות תדרים: ההליך הסטטיסטי משמש לבדיקת המידה שבה שניים או יותר משתנים או שונים בניסוי. מידה ניכרת של שונות פירושה שממצאי המחקר היו משמעותיים. בהקשרים רבים, בדיקות ANOVA וניתוח שונות דומים.
- ניתוח שונות: ההליך הסטטיסטי משמש לבדיקת המידה שבה שניים או יותר משתנים או שונים בניסוי. מידה ניכרת של שונות פירושה שממצאי המחקר היו משמעותיים. בהקשרים רבים, בדיקות ANOVA וניתוח שונות דומים.
שיקולים בניתוח נתוני מחקר
- חוקרים חייבים להיות בעלי כישורי המחקר הדרושים כדי לנתח ולתפעל את הנתונים, מקבל מאומן כדי להפגין רמה גבוהה של תרגול מחקר. באופן אידיאלי, חוקרים חייבים להיות בעלי יותר מאשר הבנה בסיסית של הרציונל של בחירת שיטה סטטיסטית אחת על פני השנייה כדי לקבל תובנות נתונים טובות יותר.
- בדרך כלל, פרויקטים של מחקר וניתוח נתונים שונים זה מזה לפי דיסציפלינה מדעית; לכן, קבלת ייעוץ סטטיסטי בתחילת הניתוח מסייעת לעצב שאלון סקר, לבחור שיטות איסוף נתונים ולבחור דגימות.
למד על: הכלים הטובים ביותר לאיסוף נתונים
- המטרה העיקרית של מחקר וניתוח נתונים היא להפיק תובנות אולטימטיביות שאינן מוטות. כל טעות או שמירה על מוח מוטה לאיסוף נתונים, בחירת שיטת ניתוח, או בחירת מדגם קהל il כדי להסיק היסק מוטה.
- די בחוסר רלוונטיות לתחכום המשמש בנתוני המחקר ובניתוח כדי לתקן את מדידות התוצאה האובייקטיביות הלא מוגדרות. זה לא משנה אם העיצוב אשם או שהכוונות אינן ברורות, אבל חוסר בהירות עלול להטעות את הקוראים, אז הימנעו מהתרגול.
- המניע מאחורי ניתוח נתונים במחקר הוא להציג נתונים מדויקים ומהימנים. הימנעו ככל האפשר מטעויות סטטיסטיות, ומצאו דרך להתמודד עם אתגרים יומיומיים כמו חריגות, נתונים חסרים, שינוי נתונים, כריית נתונים או פיתוח ייצוג גרפי.
למידע נוסף: מחקר תיאורי לעומת מחקר מתאמי
כמות הנתונים העצומה המופקת מדי יום מפחידה. במיוחד כאשר ניתוח הנתונים תפס את מרכז הבמה. בשנת 2018. בשנה שעברה, אספקת הנתונים הכוללת הסתכמה ב -2.8 טריליון ג'יגה בייט. לפיכך, ברור כי ארגונים המוכנים לשרוד בעולם ההיפר-תחרותי חייבים להיות בעלי יכולת מצוינת לנתח נתוני מחקר מורכבים, להפיק תובנות מעשיות ולהתאים את עצמם לצרכי השוק החדשים.
למד אודות: ערך הזמנה ממוצע
QuestionPro היא פלטפורמת סקרים מקוונת שמעצימה ארגונים בניתוח נתונים ומחקר ומספקת להם מדיום לאיסוף נתונים על ידי יצירת סקרים מושכים.
