Bilgi Kaynakları ders notları

2 Results
Ampirik Genellemeler
Ampirik Genellemeler Karşılaştırmalı çalışmaların diğer bir standart kullanımı, bir olgunun genelliğini belirlemektir. Doğruluk, bir olgunun yapısal sınırlarını belirlemek kadar söz konusu değildir: olgu nerede doğru bir tanımdır? Bazı sosyologlar ve antropologlar için bu amaç, toplumları veya kültürleri ne olursa olsun tüm insanlar için geçerli olan "evrenseller" gerçekler ve bunların başka gerçeklerle açıklanması arayışı haline gelir. Kuram üretme hedefimiz aynı zamanda bu ampirik genellemelerin oluşturulmasını da kapsar, çünkü genellemeler yalnızca temellendirilmiş bir kuramın uygulanabilirlik sınırlarının sınırlandırılmasına yardımcı olmakla kalmaz; daha da önemlisi, teoriyi daha genel uygulanabilir ve daha fazla açıklayıcı ve tahmin gücüne sahip olacak şekilde genişletmemize yardımcı olurlar. Gerçeklerin benzer veya farklı olduğu yerleri karşılaştırarak, kategorilerin genelliğini ve açıklama gücünü artıran kategorilerin özelliklerini üretebiliriz. Örneğin, Amerika'da kanserden ölme "kapalı bir farkındalık bağlamında" meydana geliyor olarak nitelendirilebilir, hastane personeli bunu yaparken, hasta ölmekte olduğunu bilmez. Doktorların çoğu hastalarına hastalıklarının ölümcül olduğunu söylemez ve hastalar, kendilerini ölmek üzere oldukları konusunda uyarabilecek ipuçlarının muğlak ve ölümlerinin son aşamalarına kadar okunması zor olduğunu fark ederler. Bir zamanlar ziyaret ettiğimiz bir Japon hastanesinde, kanser hastaları tipik olarak ölmek üzere olduklarını bilirler ("açık farkındalık bağlamı"). Neden? Çünkü hastane koğuşu açıkça "Kanser" olarak etiketlenmiştir. Koğuşa giren hasta, ölmekte olduğunun farkına varmasını sağlayan net bir ipucu okur. Amerika'da ipuçları belirsiz ve geçici olma eğilimindeyken, Japon örneği aracılığıyla, uzun bir ölüm döneminin başlangıç aşamasında bile net olabileceklerini keşfettik. O zamana kadar, kanser gibi bir hastalığın başlangıcında ipuçlarının netliğinin değişebileceğini fark etmemiştik. Net ipuçlarının ancak son aşamalarda ortaya çıktığını düşünmüştük; örneğin, rahip geldiğinde veya hastanın ağrısı dayanılmaz veya şiddetli olduğunda. bedensel dejenerasyon meydana gelir. Japonya'dan gelen bu karşılaştırmalı veriler, Amerika'da ölümün başlangıcında net ipuçlarının sağlandığı yerleri bulmamız için bizi teşvik etti. Bir gaziler hastanesinde ve bir hapishane tıbbi koğuşunda, hastalara en baştan kanser olduklarına dair net ipuçları verildiğini bulduk. Böylece, bir devlet hastanesinde tutsak bir hasta olmanın yapısal koşulu altında, kişinin açık farkındalık bağlamında ölme eğiliminde olduğunu keşfettik. Ancak Amerika'daki çoğu hasta bu koşullar altında ölmez. Konsept Belirlemek  Karşılaştırmalı verilerin başka bir (genellikle ayrıntılı ve zahmetli) kullanımı, tek durum çalışması için bir analiz birimi belirlemektir. Bu, birimi tanımlayan kavramın boyutlarının belirtilmesiyle yapılır. Yazar, okuyucunun belirli bir monografın görünüşte benzer birimlerle karşılaştırıldığında ne hakkında olduğunu anladığından emin olmak için, analiz için kendi birimini bu diğer birimlerle karşılaştırır. Karşılaştırması, incelediği vakanın ayırt edici unsurlarını veya doğasını ortaya çıkarır. Örneğin, Cressey analizine devam etmeden önce taksi-dans salonlarını diğer tüm dans salonlarıyla titizlikle karşılaştırdı. Kendi "sapkın" vaka incelemelerini oluşturmak için ITU'nun kendine özgü siyasi doğası ile diğer sendikaların karakteristik yapısı karşılaştırıldı.? Lise türleri arasında üç boyutta dikkatli bir şekilde ayrım yapan IBM ekipmanının yardımıyla, senaryodan daha fazla farklı olduklarından emin olmamızı sağlamak için kendileri ampirik olarak kontrol edildi. Ampirik araştırma yöntemleri Ampirik yöntem nedir Ampirik araştırma nedir Sosyal bilimlerde ampirik yöntem Ampirik yöntem felsefe Ampirik çalışma örnekleri Görgül araştırma nedir Teorik araştırma yöntemleri Bu standart, karşılaştırmalı analizin gerekli kullanımı, sonraki hikayeyi doğru bir şekilde anlamak amacıyla bir çalışmanın sunumunda erken gerçekleştirilir. Bu kullanım, elbette teori üretme amacı altında toplanmıştır. Bununla birlikte, analistin amacı yalnızca bir analiz birimi belirlemek olduğunda, karşılaştırmalı analizin diğer herhangi bir kullanımından daha büyük bir dereceye kadar üretme şansını zorlar; Karşılaştırma birimlerini ayırt eden ayırt edici ampirik unsurlar, farklı tanımların net bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için veri düzeyinde tutulur. Sonuç olarak, karşılaştırma yaparken analistin aklına gelebilecek ortak birimlerin genel özelliklerine dikkatle bakılmaz. Rakip birimler arasında, hepsine yayılan genel bir temel özellik gibi hiçbir benzerlik belirsizliğine izin verilmez. O halde karşılaştırmalı analiz, monologu bir daha asla "bozmamak" için dikkatli bir şekilde resimden çıkarılır. Doğrulama Teorisi Analist teorik kaygılara yöneldiğinde, kanıtlar her zaman kendi hipotezlerinin ve dolayısıyla kategorilerinin uygunluğunun testi olarak kullanılır; karşılaştırmalı veriler en iyi testi verir. Veriler akarken analist hem üstü kapalı hem de açık bir şekilde teorisini sürekli olarak kontrol eder. Hipotezlerini test etmenin ötesindeki açık doğrulama, büyük tekdüzelikler ve evrenseller oluşturmaya, farklı koşullar altında teorinin stratejik varyasyonlarına ve teoride temelli değişikliklere yol açabilir.  Bir nesil dokunuşu dahil edilebilir, ancak araştırmacının odak noktası doğrulamadır; o, yalnızca orijinal teorisini testlerin bir sonucu olarak değiştirmenin hizmetinde teori üretir. Ve bu çalışmanın çoğu mevcut teorilerle yapılır. Bazı analistler, verilerinde ortaya çıkan yeni teoriyi doğrulamaya odaklanırlar.H Böylece, çalışmalarında teori üretilir, ancak ortaya çıkışı sorgusuz sualsiz kabul edilir; kasıtlı olarak çalışılan şey, ortaya çıkan bu teorinin doğrulanmasıdır. Analistler "ortaya çıkan önermeler dizisini" "kontrol etmekle" meşguller. En sevdikleri teknik, negatif vakaları aramak veya hipotezleri için daha fazla kanıt elde etmek için kasıtlı olarak pozitif vakaları biriktirmeye koyulmaktır. Ve Dalton'un araştırmasında olduğu gibi, aktif olarak karşılaştırmalı gruplar aramak için büyük zahmet çekilebilirken, diğer analistler karşılaştırmalı grupları tesadüfen veya hatta üstü kapalı olarak kullanabilirler. Belirli araştırmalardaki bu araştırmacılar, doğrudan teorilerinin nasıl ortaya çıktığına odaklanmış görünmüyorlar; sonuç olarak, daha sistematik bir şekilde ve daha fazla kavramsal genellik ve kapsamla nasıl daha fazlasını üretebileceklerini keşfetmediler. Dolayısıyla teste odaklanmak, daha yuvarlak ve daha yoğun bir teorinin oluşturulmasını kolayca engelleyebilir. Normalde bize, araştırılan durumda neler olup bittiğini yalnızca kısmen açıklayabilen, test edilmiş teori parçaları sunulur. Ayrıca, doğrulama için dağlar kadar daha fazla şey olduğuna dair en azından zımni güvencelerle birlikte bize bol miktarda kanıt sunulur - çünkü kanıt, teorisinin "doğru" olduğunu nasıl bildiğini test etme aracı olarak analist için hala en önemli olanıdır. Kanıta odaklanmak, paradoksal bir şekilde, huysuz meslektaşlarının, kendi farklı karşılaştırmalı kanıtları veya kişisel deneyimleri ile onun teorisini tamamen veya kısmen "hatırlamalarına" izin verir.
Bilgi kaynakları ders notları Bilginin Organizasyonu Ders Notları

Derste Veri Kaynakları – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

By

Derste Veri Kaynakları Yenilikçi ders öğelerinin etkinliğinin değerlendirilmesi, hem biçimlendirici hem de özetleyici değerlendirme biçimlerini aldı. Veriler, dersin öğretimine paralel olarak toplanmıştır. Öğrenci demografik verileri (örn. cinsiyet, kolej not ortalaması) […]

İstatistik ve Araştırma Tasarımı
İstatistik ve Araştırma Tasarımı Günlük kullanımda istatistik kelimesinin iki anlamı vardır. Bir anlamda, veri olarak adlandırılan sayısal gerçekleri toplama, analiz etme ve yorumlama şeklimizi ifade eder. İkinci olarak, istatistikler kendi içlerinde gözlemlerden veya ölçümlerden kaynaklanan ham sayısal verilerdir veya bu tür verilerden türetilen hesaplamaların sonuçlarıdır. İstatistiksel analiz terimi sıklıkla kullanılır ve genel olarak bu, verileri sunmak ve özetlemek için istatistiklerin tanımlayıcı kullanımına atıfta bulunabilir veya bu istatistiklerin istatistiksel çıkarımlar yapmak için kullanılma şekli anlamına gelebilir. Bu, bir örneklemden elde edilen istatistiksel bilginin, yalnızca elde edilen gözlem veya ölçüm örneğinden daha geniş uygulanabilirliği olan sonuçlar çıkarmak için kullanıldığı süreçtir ve istatistiğin çıkarımsal kullanımı olarak adlandırılır. İstatistiksel çıkarımlar olasılık açısından tanımlanır; bir olayın meydana gelme olasılığı veya şansı. İstatistiksel jargonda bir olay, bir dizi olası sonuç arasından herhangi bir sonuç (lar) anlamına gelir. Olasılık kavramı, gerçek verilerdeki değişkenlik modellerini ve sonuçların sıklığını istatistiksel bir olasılık modelinden beklenebilecek idealleştirilmiş sonuç sıklığıyla karşılaştıran istatistiksel modellemede kullanılır. Böyle bir olasılık modelini, verilerdeki örüntüler ve ilişkiler ve deneylerin sonuçları gibi fenomenleri tanımlamak ve tahmin etmek için matematiksel bir temsil olarak düşünebiliriz. Verilerin belirli bir istatistiksel modele uygunluğunun veya eşleşmesinin yorumlanması, araştırılmakta olan fenomen hakkında fikir verebilir. Bununla birlikte, veriler kendilerini yorumlamaz ve tanımlayıcı istatistikler, sayıları tutarlı ve daha anlamlı bir bilgi özeti halinde düzenlemek için kullanılmadıkça anlamsız olabilir. Çıkarımsal istatistiksel teknikler, daha sonra verileri analiz etmek, belirli soruları yanıtlamak, güvenilir sonuçlar çıkarmak ve böylece verilerin ilk incelemesinden anlaşılamayacak bilgiler elde etmek için kullanılabilecek araçlardır. Bu bölümde, araştırma tasarımında istatistiksel düşünmenin önemini vurgulayarak başlıyoruz ve ardından bir çalışmanın planlama ve veri toplama aşamalarında istatistiğin oynadığı rolü incelemeye devam ediyoruz. Ardından, anket ve deneysel tasarımların genel ilkelerini ve ayırt edici özelliklerini gözden geçireceğiz ve ardından bir çalışmanın tasarım aşamasında başvurulabilecek veya araştırma makalelerinin, raporların ve el yazmalarının değerlendirilmesinde kullanılabilecek istatistiksel kılavuzlar sunacağız. Neden İstatistiklerle İlgili Bir Metinde Araştırma Tasarımını Düşünmelisiniz? İstatistiğin, veri analizi için bir teknikler koleksiyonundan çok daha fazlası olduğunu takdir etmek önemlidir. İstatistiksel fikirler, bir çalışmanın tasarım ve veri toplama aşamalarında avantaj sağlamak için kullanılabilir ve kullanılmalıdır. Güvenilir veriler üreten ancak iyi analiz edilmemiş iyi tasarlanmış bir çalışma, uygun yeniden analizle kurtarılabilir. Bununla birlikte, kalitesi şüpheli veriler üreten kötü tasarlanmış bir çalışma, istatistiksel analiz ne kadar karmaşık olursa olsun kurtarılamaz. Araştırma Tasarımı örnek Araştırma tasarımı PDF Temel araştırma tasarımları nelerdir Makalede araştırma tasarımı Nedir Araştırma tasarımı nasıl yapılır Araştırma tasarımı Türleri Nitel araştırma Tasarımı örnekleri Araştırma tasarımları nelerdir Araştırma Planlamasında İstatistiksel Fikirlerin Kullanımı Bir anket veya deney planlanırken, araştırmacıların ortak sorunu, deney gruplarındaki denek büyüklüğünün veya denek sayısının belirlenmesidir. Bir örneklem anketinde veya deneysel tasarımda gerekli denek sayısını tahmin etmek mümkündür, böylece numune veya işlem farklılıkları belirli bir önem düzeyinde tespit edilebilir. İstatistiksel bir testin anlamlılık düzeyi, aslında bir fark varken (fark yok hipotezi çürütülür) bir fark olduğu sonucuna varma (farksızlık hipotezini reddetme) olasılığıdır. Örnek boyutunun tahmini, istatistiksel güç analizi yoluyla elde edilir. Belirli varsayımlar göz önüne alındığında, bir istatistiksel testin, varsa istatistiksel olarak anlamlı bir fark tespit edebiliyorsa güçlü olduğu söylenir. Belirli bir örneklem büyüklüğüne dayalı bir araştırma planı için güç analizi yapmanın amacı, tasarımın yetersiz güce sahip olması, yani istatistiksel olarak anlamlı bir farkın tespit edilememesi durumunda, araştırmacının planı revize edebilmesidir. Bir seçenek, örneklem büyüklüğünü artırmak olabilir. Aşırı uçta önerilen çalışmayı bırakmak da dahil olmak üzere başka seçenekler de var. Açıkçası, veriler toplandıktan sonra çok az şey yapılabileceğinden, planlama aşamasında örneklem büyüklüğünün ve istatistiksel gücün dikkate alınması çok önemlidir. İstatistiksel anlamlılığın her zaman eğitimsel önemi ifade etmediğinin de altı çizilmelidir. Örneğin, deneysel bir matematik programından sonra matematik puanlarında küçük bir artış istatistiksel olarak anlamlı olabilir, ancak eğitim açısından önemi olmadığı düşünülebilir. Bu matematik programının bir değerlendirmesini planlayan araştırmacı, hangi matematik kazanım puanının önemli bir eğitimsel kazanım olarak kabul edileceğini belirlemeli ve tedavi etkisinin bu büyüklüğünü tespit edebilmek için bir çalışma tasarlamalıdır. Ölçümün Geçerliliği ve Güvenilirliği Anketler ve sosyometrik indeksler gibi ölçüm araçlarının oluşturulmasına dikkat edilmelidir. Kendi kendine doldurulan anketlerde karşılaşılan yaygın bir sorun, genellikle "eksik veri" olarak adlandırılan eksik yanıtlardır. Bu özel soruna verilebilecek en iyi cevap hiç olmamasıdır. Eksik verileriniz varsa, bu genellikle anketinizin tasarımı hakkında yanıtlayanın bilgisi, görüşleri veya düşünceleri kadar bilgi verir. Eksik yanıtların modeli de bilgilendiricidir. Pilot çalışma verilerinin tanımlayıcı analizi, belirli kişiler için seçici olarak yanıtlanmayan veya aslında boş anketler döndürdüğünü ortaya çıkarabilir. Bu nedenle, eksiksiz yanıtlar sağlamak için stratejileri göz önünde bulundurarak planlama aşamasında zaman harcamak ve ardından bir pilot çalışmayı tamamlamak mantıklıdır. Belirsiz sorular gibi verileri üreten belirli bir yöntemle ilgili sorunlar varsa, veriler geçerli olmayacaktır. Yani ölçtüğümüzü sandığımız şeyi ölçmediğimiz için veriler güvenilir olmayacaktır. Bu durumda, anketin zayıf yapı geçerliliğine sahip olduğu söylenir. Yapı geçerliliğinin, ölçüm literatüründe içerik, eşzamanlı ve tahmin geçerliliği olarak sıklıkla atıfta bulunulan diğer üç geçerlilik biçimini kapsadığını öne sürer. Yapı geçerliliği şüpheli olan bir anket araştırmasının, örnek verilerde görünen farklılıklar hakkında hatalı sonuçlara yol açması da muhtemeldir. Araştırmacılar, farklılıkların veya ilişkilerin istatistiksel testlerinden yanlış sonuçlar çıkarma konusunu, bir istatistiksel sonuç geçerliliği sorunu olarak adlandırırlar. Herhangi bir etkinin büyüklüğünü veya gücünü değerlendirmeden önce farklılıkların veya ilişkilerin var olup olmadığını belirlemenin uygun olduğunu önerin. İstatistiksel sonuç geçerliliğinin başka bir yönü, ölçümün güvenilirliğidir; yani bir denek neredeyse aynı koşullar altında tekrar tekrar ölçüldüğünde bir ölçüm aracı tarafından tutarlı sonuçlar verileceği fikridir. Güvenilirliğin olmaması, değişkenler arasında anlamlı kovaryasyonun saptanmasını zorlaştırma etkisine sahip olan gözlemlenen varyasyon miktarını artırır. Daha büyük örneklem büyüklükleri, ölçümlerin değişkenliğindeki bu artışı bir dereceye kadar telafi edebilir. Bununla birlikte, yorumlar, 'enstrümanın güvenilirliğinin olmaması nedeniyle varyanstaki [gözlemlerin değişkenliğindeki] şişkinliği telafi etmek için, tasarım sürecinin başlarında tanınmalı ve hesaba katılmalıdır.
Belge yönetimi aşamaları Bilgi kaynakları ve türleri Bilimsel bilgi kaynakları nelerdir?

Belge Kaynakları – İzlanda’da Eğitim Sistemi – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

By

Belge Kaynakları Bu belgeler, daha önceki anlatısal kanıtlardan farklı olarak yeni bir formalite veya bürokrasi düzeyini yansıtmaktadır. Bu davaların çoğu, ya bir oğul ya da akrabanın eğitimi için doğrudan toprak […]