Si vous avez décidé qu'un grand aperçu est la méthode la plus appropriée à employer pour votre recherche, vous devriez avoir pensé à ce jour à la façon dont vous’au sujet d'aller analyser vos données. Vous aurez vérifié que votre questionnaire est correctement construit et exprimé, vous vous serez assuré qu'il n'y a aucune variation de la manière que les formes sont administrées et vous aurez vérifié à plusieurs reprises encore qu'il n'y a aucune information absente ou ambiguë. Si vous avez un aperçu bien projeté et bien-exécuté, vous réduirez au minimum des problèmes pendant l'analyse.
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Logiciel de calcul
Si vous avez le logiciel de calcul disponible pour vous à employer vous devriez trouver ceci la manière la plus facile et la plus rapide d'analyser vos données. Le paquet le plus commun employé par les sociologues à cette époque actuelle est SPSS pour des fenêtres, qui est devenu de plus en plus facile à utiliser au cours des dernières années. Cependant, l'entrée de données peut être un long et laborieux processus, particulièrement pour ceux qui sont lents sur le clavier, et, si n'importe quelles données sont saisies inexactement, elles influenceront vos résultats. Les enquêtes à grande échelle conduites par des compagnies de recherches tendent à employer les questionnaires qui peuvent être balayés, économisant beaucoup d'heure et d'argent, mais cette option ne pourrait pas être ouverte de vous. Si vous êtes un étudiant, cependant, passez une certaine heure finissant par connaître quel équipement est disponible pour votre usage car vous pourriez vous économiser beaucoup de temps et de l'énergie en adoptant cette approche. En outre, beaucoup de progiciels à la poussée des graphiques professionnels de graphiques, de table et circulaires d'un produit principal qui peuvent être employés dans votre rapport final, encore économisant beaucoup de temps et effort.
La plupart des universités et universités fournissent une certaine sorte de statistiques courent et des cours d'analyse de données. Ou le département de calcul fournira des feuillets de l'information et des sessions s'exerçantes sur le logiciel d'analyse de données. Si vous avez choisi cet itinéraire, essai à obtenir sur un de ces cours, particulièrement ceux qui a ‘une approche’ à commande manuelle comme vous pourriez pouvoir analyser vos données en tant qu'élément de votre travail de cours. Ceci vous permettra d'acquérir de nouvelles qualifications et d'accomplir votre recherche en même temps.
Techniques statistiques
Pour ceux qui n'ont pas accès au logiciel d'analyse de données, une connaissance de base des techniques statistiques est nécessaire pour analyser vos données. Si votre but est de décrire ce que vous avez trouvé, tout que vous devez faire doit compter vos réponses et les reproduire. Ceci s'appelle un compte de fréquence ou une analyse univariable.
Cependant, il y a un problème avec des réponses manquantes dans ce type de compte. Par exemple, quelqu'un pourrait être peu disposé a fait un chercheur savoir leur âge, ou quelqu'un d'autre pourrait avoir accidentellement manqué hors d'une question. S'il y a des réponses absentes, un séparé ‘aucune catégorie’ de réponse doit être inclus dans n'importe quelle table de compte de fréquence. Dans le rapport final, quelques chercheurs surmontent ce problème en convertissant des comptes de fréquence en pourcentages qui sont calculés ensuite à l'exclusion des données absentes. Cependant, les pourcentages peuvent être fallacieux si tout le nombre de répondants est moins de 40.
Conclusion d'un raccordement
Bien que les comptes de fréquence soient un point de départ utile dans l'analyse de données quantitative, vous pouvez constater que vous devez faire plus que décrivez simplement vos résultats. Souvent vous devrez découvrir s'il y a un raccordement entre un variable et un certain nombre d'autres variables. Par exemple, un chercheur pourrait vouloir découvrir s'il y a un raccordement entre observer les films violents et le comportement agressif. Ceci s'appelle l'analyse bivariate.
À l'analyse multivariable le chercheur est intéressé à explorer les raccordements parmi plus de deux variables. Par exemple, un chercheur pourrait être intéressé à découvrir si les femmes ont vieilli 40-50, dans des métiers professionnels, sont pour essayer des thérapies complémentaires que de plus jeunes, nonprofessionnels femmes et hommes de toutes les catégories.
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