科学研究における質的データ分析技術

YOGYAKARTA - あなたが科学的研究をしたことがあるならば、もちろんあなたは定性的データ分析技術を聞いたことがあります。この手法は、データ発見から取られた結論を得るために使用されます。詳しくは、以下の説明を参照してください。

新しい科学を掘り下げる際には、やるべきことがたくさんあり、その一つが研究です。研究活動自体は、結果が明確であり、既存のデータと事実に基づくように測定可能な手順を持っています。

研究自体は、オブジェクトに合ったアプローチを使用して実行されます。よく使用されるアプローチの1つは定性的アプローチです。このアプローチは、現象を理解または理解することを目的として選択されました。

Sirajuddin Saleh, S.Pd., M.Pd.は、「質的データ分析」と題する本の中で、研究は様々な段階を経て行われたと説明しています。定性化された方法で研究者によって実行される段階の1つは、データ分析です。この段階はしばしば最も困難であると考えられており、研究者によって実行されなければならない。

自分で使用できるデータは、テキスト、インタビュー、観察、その他のデータ形式に至るまで、さまざまである可能性があることに注意してください。その後、研究者は定性的技術を使用してデータ分析段階を開始することができます。

研究者は、実際に分析活動を行う前に、軽い分析を行います。この活動は、以前に実施された研究の結果に関するデータを使用して行うことができます。または、研究の焦点を決定するために二次データを使用することもできます。研究の焦点は一時的なものにすぎません。

定性研究におけるデータ分析は、データ収集が実施され、特定の期間にデータを収集した後に実施される。たとえば、インタビューがデータを収集するとき、研究者はすでに最初に情報提供者の回答を分析します。情報提供者の回答が満足のいくものではないことが判明した場合、研究者は質問を続けます。

定性データ分析の活動には、データ削減、データ表示、結論または検証の3つの段階があります。

データが減らされた後、研究者はデータの提示を行います。質的分析では、プレゼンテーションはテーブル、グラフ、ピクトグラム、およびその他のテクニックで実行されます。

第3段階では、結論または検証を行うことになります。研究者は最初の結論を取るが、それは一時的なものにすぎないことに注意してください。メクシは一時的なものであり、結論が実際に有効で一貫した証拠を支持する場合、結論を使用することができます。

質的研究では、結論は常にこれまでに発見されたことのない新しい発見です。調査結果自体は、以前はまだ薄暗い、または暗いオブジェクトの説明または画像の形をとることができます。その後、調査の結果、オブジェクトは明るくなります。

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