Niteliksel Stratejiler – Doktora Tezi – Tez Nasıl Yazılır?– Doktora – Ödevcim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Niteliksel Stratejiler

Niteliksel stratejiler genellikle sık meydana gelen olayları belirlemeye odaklanır. Bu fenomenlere genellikle davranış kalıpları denir. Davranış sözlü veya sözsüz olabilir. Nitel araştırmacılar, çalışmalarında toplanan belirli verileri karakterize eden puanlama listeleri tasarlayacaklardır. Tipik olarak araştırmacı, bir dizi döngüsel süreç yoluyla benzersiz kategoriler geliştirir ve kategorileri, toplanan veri aralığında bulunan ayrı ve temsili modellere indirger.

Örnek modeller şunları içerebilir:

• günlük girişlerinde tartışılan konuların çeşitliliği;
• dergilerde tartışılan her konunun örnekleri;
• Kısa cevaplı bir teste tipik katılımcı cevapları;
• farklı ortamlarda katılımcı eylemleri;
• farklı ortamlardaki etkileşimler; veya
• farklı bağlamlarda kullanılan dil.

Hipotez üreten bir çalışma yaparken kalıplar, tekrarlar, ortak özellikler bulacaksınız. Bunlar sadece tekrarlanan kelimeler değil, verilerinizde tekrar eden ve daha büyük ve daha rastgele bir veri havuzunda varsayımsal olarak öngörülebilir olan kavramlar ve / veya süreçlerdir. Bazı araştırmacılar Ethnologue ve Nud-ist (Nonnumerical Unstructured Data-Indexing, Searching and Theorizing) gibi bilgisayar yazılımları kullanıyor.

Bu programlar, belirli kelimeleri veya cümleleri arayarak veri analizi sürecini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Bu programlar, tekrarlanan kelimelerin ve kelime gruplarının grafiklerini ve çizelgelerini geliştirmek için destek sağlarken, örneğin eşanlamlı kelimeleri belirleme insan kapasitesine sahip değildir.

Çalışmanızın amacı belirli kelime seçimlerinin sıklığını not etmekse, bu araçlar sizin için çok yararlı olabilir. Nitel araştırmaların çoğunda amaç, bu tür programların nitel araştırmalara uygulanabilirliğini daha sınırlı hale getiren konuşmacı veya yazarın niyetini not etmektir.

Örüntüler, araştırmada hem nicel bir unsuru hem de nitel bir unsuru temsil eder. Modeller, örneğin, verilerde sık sık meydana gelmeleri nedeniyle tanımlanabilir. Bu modellerin niteliksel bileşeni, örneğin, araştırılan fenomenin tipik örneklerinin sunumunda gerçekleştirilebilir.

Nitel Araştırma Desenleri
Nitel araştırma yöntemleri
Nitel araştırma Örnekleri
Nitel araştırma süreci
nitel araştırma yöntemleri – ppt
Nicel araştırma teknikleri
Nitel araştırma aşamaları
Nicel araştırma Modelleri

Bulgularınızı Yorumlamak

Bu noktada önemli bir sorun, araştırmacının araştırma için verilerle desteklenenden daha fazla iddiada bulunmasıdır. Çıkarımlar ve genellemeler yapmak önemlidir, ancak desteklenmeyen genellemelerden ve iddialardan kaçınılmalıdır.

Bulgularınızı yorumlarken çalışmanızın üç bileşenini aklınızda tutmanız önemlidir:

• 1. İlk araştırma sorularınız.
• 2. Örneğiniz (sınırlamalarıyla birlikte).
• 3 Veri analiziniz.

Veri toplamanızda odaklandığınız belirli örneklem bağlamında ilk araştırma sorularınızı yanıtlamak istiyorsunuz. Çalışmanız başlangıçta bir hipotezi test etmeyi amaçladıysa, çalışmanız o testin sonuçlarını rapor etmelidir. Tipik bir sonuç, orijinal hipotezin desteklenmesi veya bu hipotezin desteklenmemesidir. Her iki bulgu da önemlidir.

Çalışmanız orijinal hipotezi desteklediyse (örneğin, belirli bir teoriyi destekleyen pozitif yönlü bir hipotez ise), bu bulgu test ettiğiniz teorinin sağlamlığını gösterir.

Öte yandan, çalışmanız orijinal hipotezi desteklemiyorsa, bu teorinin geçersiz olduğu anlamına gelmez. Çalışmanızın iyi olmadığı anlamına da gelmez. Bunun yerine, teori, örneğin, evrensel olarak uygulanabilir olmak yerine nüfusumuzun bir alt kümesine uygulanabilir. Dikkatlice hazırlanmış tüm araştırmalar bize bir teoriye daha fazla güvenmemizi sağlayan veya bu teoriyi daha dikkatli bir şekilde yeniden düşünmemizi teşvik eden önemli bilgiler sağlar. Her iki durumda da bize faydalı bilgiler sağlar.

Ne Bulduğunuzu Bilmek

Bu analizi yürütürken amacınız ne bulduğunuzu bulmaktır. Verilerinizin ne anlama geldiğini ya da daha doğrusu verilerinizden ne anlam çıkarabileceğinizi keşfetme umuduyla verilerinizi inceleyecek, verilerinizi sorgulayacaksınız.

İstatistiksel anlamlılık testlerini yürütürken, “istatistiksel olarak” anlamlı olmayan bulguları göz ardı etmeyin. İstatistiksel anlamlılık, potansiyel olarak önemli bir bulguyu tanımlamanın bir yoludur. Kendi başına istatistiksel önemi anlamlılıkla eşit tutan araştırmacılar, araştırmanın gerçek amacını gözden kaçırmış olabilirler. Tüm bulgular, “istatistiksel olarak anlamlı” olup olmadıklarına bakılmaksızın, potansiyel olarak yararlı ve anlamlıdır.

Araştırma raporunuzun araştırmacısı ve yazarı olarak görevlerinizde, verilerinizi anlamanın, verilerinizin alt kümelerini karşılaştırmanın, verilerinizi diğer çalışmalarla karşılaştırmanın ve verilerinizi çalışmanızın sonuçlarına katkıda bulunan teorilerle karşılaştırmanın yollarını bulmak isteyeceksiniz.

Bu karşılaştırmalar, okuyucularınıza bulgularınızı yorumlayabilecekleri bir bağlam sağlayarak grafik olarak görüntülenebilir. “Bir resim 1000 kelimeye bedeldir” atasözü bu konuda hatırlamakta fayda var.

Verilerinizi analiz ederken, verilerinizi okuyucularınızın tartıştığınız konuları net bir şekilde görebileceği şekilde görüntülemek için bazı şekiller veya tablolar oluşturabilirsiniz.

Bu grafik düzenleyiciler, Amerikan Psikoloji Derneği APA tarafından birbirinden farklıdır:

• Tablolar, yazar tarafından sağlanan bir resimden fotoğraflanmak yerine dizilmiştir. Tablolar, nicel verileri sunmak için sıklıkla kullanılır.
• Şekiller tipik olarak “yapısal veya resimsel kavramları aktarmak” için kullanılır. Şekil türleri değişebilir: grafikler (çizgi grafikler, çubuk grafikler, daire veya pasta grafikler, dağılım grafikleri ve resimli grafikler), çizelgeler, nokta haritaları ve çizimler. Bir şekil bir çizelge, grafik, fotoğraf veya bir çizim olabilir: “Tablodan başka herhangi bir resme şekil denir”.

Birkaç örnek, verilerinizi sunmanın bilgilendirici yollarını düşünmek için zihninizi harekete geçirebilir. Tabloların ve şekillerin kavramları ve konuları açıklığa kavuşturma yollarına dikkat ederek önceki bölümlere bakın. Kendi verilerinizin analizinden benzer veri sunumlarını düşünün.

Verilerinize aşina oldukça ve bulgularınız ortaya çıkmaya başladıkça, bu tür birkaç görsel sunum oluşturmanın faydalı olduğunu göreceksiniz. Bu grafik görüntüler, verilerinizi anlamanıza katkıda bulunacak ve böylece benzersiz “bulgularınızı” belirlemenize yardımcı olacaktır. Ayrıca okuyucularınızın bulgularınızı tasavvur etmesini de sağlayacaktır. Tez okuyucuları, genellikle çalışmanın temel bulgularını sentezleyen bu tür bilgi görüntülerine çekilir.

Daha sonra çizimlere eşlik eden metni okuyabilirler. Alternatif olarak, komitenizle ön sözlü konferanslarda, sözlü konuşmalarınızda ve / veya araştırma üzerine profesyonel poster oturumlarında çalışmanız hakkında sizi konuşmaya dahil etmenin bir yolu olarak sözlü açıklamanızı talep edebilirler. Bu nedenle, bu ekranların potansiyel faydası ve önemi, bunları yaratmaya zaman ayırma ve özen gösterme ihtiyacını ortaya koymaktadır.

Diğerlerinin yanı sıra Miles ve Huberman (1994), bilginin görsel gösterimlerinin geliştirilmesinde mükemmel bir rehberlik sağlamıştır. Verilerinizi görsel olarak görüntüledikten sonra, her bir ekranın ayrı ayrı ne anlama geldiğini ve verilerinizin toplamının ne anlama geldiğini yorumlamanın zorlu sürecini başlatmaya hazırsınız. Ek olarak, bulgularınızı mecazi ve / veya kelimenin tam anlamıyla sentezleyen bir şekil veya tablo oluşturmayı düşünün.