Yazım Kuralları

Metodolojik bölümde belirtilen 5 W'ye ve bir H'ye geri dönün ve bu teknikleri bulgularla ilgili karar vermeye uygulamayı düşünün. Deneyimlerin, olayların, anlatıların, gözlemlerin veya belgelerin bilgiyi nerede, ne zaman, ne, neden, kim ve nasıl ortaya çıkardığını düşünün. Vinyetlerin dahil edilmesi faydalı olabilir. Bulguları “veriyi kesen tanımlayıcı hesaplar, temalar veya kategoriler etrafında veya verileri açıklayan modeller ve teoriler biçiminde” düzenleyin. Bu fikirlerden bazıları, verilerin güvenilirliğini ve güvenilirliğini artırmak için paydaş veya üye kontrolleri veya akran değerlendirmesi şeklinde katılımcılara geri getirilecektir. Bu giriş noktalarını metodoloji bölümünde ele alınan ayrıntılara bağlayın. Verbatim alıntıları nitel araştırmada yaygındır ve katılımcıların seslerinin duyulmasına ve hissedilmesine izin verecek kadar kalın ve zengin olmalıdır. Bunlar, katılımcı tarafından kullanılan gerçek kelimelere göre bir alıntı kodlandığında ortaya çıkan emik temaları işaret ederken özellikle önemlidir. Bunlar, katılımcının perspektifinden yazılan içeriden gelen bakış açıları olarak kabul edilir. Aday, çok kısa olmadan çok fazla konuşmamakla doğru dengeyi bulmalıdır. Kısa alıntılar sorun olabilir çünkü genellikle bağlam dışıdırlar ve katılımcıların deneyimlerini duymak, görmek ve hissetmek için gereken zenginlikten yoksundurlar. Öte yandan, uzun alıntılar, araştırmacının verileri yorumlamasından çok katılımcıların kendi hikayelerini anlatmalarına dayanır. Doğrudan alıntıları her kategori veya temada üç ila dört öğeden fazla olmayacak şekilde sınırlayın. Yazmak için bunları akıllıca seçin. Teorinin veya mevcut literatürün iyi temsilleri olduklarından ve araştırma sorularıyla bağlantılı olduklarından emin olun. Finansal Analiz Teknikleri Yönetim analizi nedir Trend analiz Nedir Dikey Analiz Nedir Oran Analizi Mali analiz Teknikleri PDF Oran analizi nedir Finansal analiz Nedir Adayların etik temaların gelişimini anlatması da gereklidir. Etik analiz, araştırmacının nitel verilerin anlamı ve yorumlanmasına ilişkin bakış açısını içerir. Bunlar dışarıdan bakış açıları olarak kabul edilir. Duygusal süreklilik zamanla birleşti ve şimdi çoğu nitel yazıda gerekli olan temel bir denge olarak düşünülüyor. Araştırmacının bakış açılarını yorumlamasına yapılan vurgu, birçok mesleki uygulama disiplininde kabul edilebilir uygulama olarak kabul edilen birinci şahıs yazma ile ilişkili olabilir (tüm komite üyeleri tarafından olmasa da). Metaforlar ve analojiler, nitel araştırmanın yazımında yaygındır, ancak verilere açıkça bağlanmalı ve kök salmalıdır. Adaylar, okuyucunun yazının sayfalarından gelen verileri görmesine ve hissetmesine izin verecek şekilde çalışmalıdır. İyi yazma becerileri ve tutarlı bir hikaye anlatma yeteneği bu bölümde yardımcı olur. Gerçek yazma süreci, aday “yazar olarak araştırmacı” rolünü yerine getirirken, ampirik bilgiyi kelimelere koyma becerisine yol açar. Adaylar, bulguları hem ulaşılabilir hem de eleştirel bir şekilde yansıtan bir yazma duruşu geliştirmelidir. Nitel tez makalesinin akademik bir izleyici kitlesi için yazıldığını ve bilimsel bir araştırma olduğunu unutmayın. Şeffaf analiz tekniklerini, verilerle ilgili kritik karar verme becerilerini ve mevcut literatüre, çalışmanın teorik çerçevesine ve araştırma sorularına dayanan yüksek düzeyde bir soyutlama içermelidir. İyi bir hikaye anlatıcısı olmak yeterli değildir. Tüm bulgular verilere dayandırılmalıdır. Görsel gösterimler, nitel fikirlerin sunulmasında yardımcı olur ve uygun şekilde bölüme dahil edilebilir. Miles ve Huberman (1994), diyagramlar, grafikler, matrisler, sosyogramlar, genogramlar, kavram haritaları ve nitel verilerin analizinde kullanılan diğer araçlar gibi veri ekranlarının nasıl kullanılacağı konusunda iyi bir kaynaktır. Merriam (2009, s. 253–254) görsel ekranların bir kişinin yazıya nasıl entegre edileceğine dair mükemmel öneriler sunar: Yalnızca sunumu anlamak için gerekli bilgiler dahil olmak üzere ekranı basit tutun. Ekran sayısını minimumda tutun; Önemli fikirleri temsil etmek için sadece birkaç figür kullanmak bu fikirlere dikkat çekecektir. Metindeki ekrandan bahsedin ve ekranı tartışmaya mümkün olduğunca yakın yerleştirin. Okuyucuyu, ekranın nasıl okunacağını veya yorumlanacağını göstererek ekranda "yürüyün". Nitel yaklaşımların çeşitliliği nedeniyle, nitel bulgular bölümünün yazımında çok az tutarlılık kalır ve bu sorun değil. Munhall ve Chenail (2008), kişinin bölümün bileşenlerini nasıl organize edeceği hakkındaki düşüncelerini yapılandırmak için yararlı olabilecek ek yönergeler önermektedir. Bulgular “okunabilir ve titiz” olduğu sürece (Padgett 1998, s. 116), bölümün nasıl organize edileceğine bakılmaksızın aday yaklaşımında rahat hissetmelidir. KARIŞIK YÖNTEMLER VERİ ANALİZ TEKNİKLERİ Onwuegbuzie ve Combs (2011, s. 2), karma bir araştırma çalışmasında verileri analiz etmenin en karmaşık adım olduğunu, çünkü dahil olan araştırmacının toplanan hem nicel hem de nitel verileri analiz etmede ve aynı zamanda bütünleştirmede ustaca olması gerektiğini bildirmektedir. tutarlı ve anlamlı bir şekilde hem nicel hem de nitel analizden kaynaklanan sonuçlardır. Karma yöntem araştırma tasarımları, analizde ve sonuçların tartışılmasında verilerin nasıl "karıştırılacağına" ilişkin ek karar vermeyi gerektirir. Program değerlendirme, eylem araştırması ve geleneksel karma yöntem tasarım yaklaşımlarının tümü, büyük bir dikkatle ve amaçla ele alınması gereken karma veri kaynaklarını kullanabilir. Verileri analiz etmek için kullanılan karma yöntem analiz teknikleri, kullanılan tasarım türünü ve karma yöntem araştırma sorularının doğasını yansıtmalıdır. Karma veri yöntemlerini seçen veya karma yöntemli bir analiz planlayan adaylar, önceki bölümlerde kapsanan materyallerin çoğunun oldukça güzel bir şekilde uygulanacağını göreceklerdir. Bu, özellikle nitel ve nicel verileri sıralı bir karma yöntem veri analiz planıyla ayrı ayrı analiz eden adaylar için geçerlidir. Sıralı veri analizi, araştırmacının ilk veri setinden topladığı bilgileri bir sonrakini bilgilendirmek için kullanmasına izin verir. Bu yaklaşımın amacı, bir yöntemin sonuçlarını diğerininkilerle ayrıntılandırarak, geliştirerek, göstererek ve açıklığa kavuşturarak bulguları tamamlamaktır. Örneğin, nitel veriler, açıklayıcı bir sıralı tasarımda nicel sonuçları açıklamak için bir takip olarak kullanılabilir. Veya nitel veriler, keşifsel bir çalışmanın nicel veri toplama aşaması için bir araç geliştirmek üzere analiz edilebilir. Bu yaklaşımlar, karışık verilerin kullanımına dayalı olarak çalışmanın bulgularının geçerliliğini arttırır.