تحليل بيانات كمية

اذا كنت قد قررت ان كبير المسح هو انسب طريقة لاستخدام لالبحوث الخاصة بك ، يجب عليك الآن فكرت كيف انت الذهاب الى تحليل للبيانات الخاصة بك. سيتعين عليكم ان دققت الاستبيان الخاص بك هو سليم مبنى وصياغته ، سيتعين عليكم تأكد انه لا توجد أي اختلافات في الطريقة التي تدار اشكال وستتاح لكم دققت مرارا وتكرارا انه لا يوجد في عداد المفقودين او غامضة المعلومات. اذا كان لديك جيد التصميم وجيدة التنفيذ مسح فأنتم التقليل من المشاكل خلال التحليل.

البرمجيات الحاسوبيه

اذا كان لديك حساب الالكتروني البرمجيات المتاحة لك لاستخدام لكم ان يجد هذا اسهل واسرع طريقة لتحليل البيانات الخاصة بك. الاكثر شيوعا حزمة يستخدمها علماء الاجتماع في هذا الوقت الراهن هي لاس بي إس إس ويندوز ، الذي اصبح سهل الاستعمال بشكل متزايد خلال السنوات القليلة الماضية. ومع ذلك ، ومدخلات البيانات ويمكن ان تكون عملية طويلة وشاقة ، وخاصة بالنسبة لاولئك الذين بطيءه على لوحة المفاتيح ، واذا دخلت اي بيانات غير صحيحة ، وانها ستؤثر على نتائجك. نطاق واسع عمليات المسح التي اجرتها شركات البحوث وتميل الى استخدام الاستبيانات التي يمكن مسحها ضوئيا ، وتوفير الكثير من الوقت والمال ، ولكن هذا الخيار قد لا تكون مفتوحة لكم. اذا كنت طالبا ، ولكن بقضاء بعض الوقت وصلنا الى ما نعرف ما هي المعدات المتاحة للاستخدام الخاص بك كما انك يمكن ان تنقذ نفسك الكثير من الوقت والطاقة من خلال اعتماد هذا النهج. ايضا ، وكثير من رزم البرمجيات في دفع رئيسي للانتاج الفنية والرسوم البيانيه ، والجداول والرسوم البيانيه الفطيره التي يمكن استخدامها في تقريرك النهائي ، ومرة اخرى لانقاذ الكثير من الوقت والجهد.

معظم الكليات والجامعات توفر نوعا من الاحصاء وتحليل البيانات طبعا طبعا. او الحوسبه الادارة من شأنه ان يوفر معلومات ونشرات ودورات تدريبية على تحليل البيانات البرمجيات. اذا كنت قد اخترت هذا الطريق ، في محاولة للحصول على واحدة من هذه الدورات ، وخاصة تلك التي لها '- على أيدي' النهج كما انك قد تكون قادرة على تحليل البيانات الخاصة بك كجزء من مسار العمل الخاص بك. هذا ستمكنكم من اكتساب مهارات جديدة واكمال البحث في الوقت نفسه.

التقنيات الاحصاءيه

لأولئك الذين لا يمكنهم الوصول الى تحليل البيانات البرمجيات ، معرفة أساسية هي التقنيات الاحصاءيه اللازمة لتحليل البيانات الخاصة بك. إذا كان هدفك هو وصف ما لديك وجدت ، كل ما عليك فعله هو ان تعول ردودكم وباستنساخها. وهذا ما يسمى التواتر او احادي المتغير العد التحليل.

ومع ذلك ، فان هناك مشكلة مع المفقودين الاجوبه في هذا النوع من الفرز. على سبيل المثال ، شخص ما قد تكون غير راغبة في السماح الباحث إلى معرفة السن ، أو شخص آخر يمكن ان يكون مصادفه فأتت من اصل سؤال. واذا كانت هناك اي اجوبه المفقودين ، مستقل 'لا توجد إجابة' الفئة يحتاج الى ان يدرج في الجدول أي تردد العد. في التقرير النهائي ، وبعض الباحثين في التغلب على هذه المشكلة عن طريق تحويل تواتر التهم الى النسب المءويه التي تحسب بعد استبعاد البيانات المفقودة. ومع ذلك ، والنسب المءويه يمكن ان تكون مضلله اذا كان مجموع عدد الردود هو اقل من 40.

ايجاد الصدد

على الرغم من تواتر التهم هي نقطة انطلاق مفيدة في تحليل البيانات الكميه ، قد تجد ان عليك القيام به هو اكثر من مجرد وصف النتائج الخاصة بك. وغالبا ما يلزمك لمعرفة ما اذا كانت هناك علاقة بين متغير واحد وعدد من المتغيرات الاخرى. فعلى سبيل المثال ، كان الباحث قد يريد معرفة ما اذا كان هناك علاقة بين مشاهدة افلام العنف والسلوك العدواني. وهذا ما يسمى التحليل يحتوي عاي متغيرين.

في التحليل متعدد القيم الباحث هي مهتمة باستكشاف الصلات بين اكثر من اثنين من المتغيرات. فعلى سبيل المثال ، كان الباحث قد تكون مهتمة في معرفة ما اذا كانت النساء اللاتي تتراوح اعمارهن بين 40-50 ، في وظائف مهنيه ، ومن الارجح ان تحاول العلاج التكميلي اكثر مما يواجهه الشباب ، وغير الفنيين من النساء والرجال من جميع الفئات.