Disenyo ng pag-aaral ay isang hanay ng mga pamamaraan at pamamaraan na ginagamit upang mangolekta at magsuri ng mga tagapagpahiwatig ng mga variable na tinukoy sa pag-aaral ng gawain sa pag-aaral.

Tinutukoy ng disenyo ng pag-aaral ang uri ng pag-aaral (deskriptibo, remedial, semi-eksperimento, eksperimental, pagsusuri o layunin ng analitikal) at subtype (tulad ng kaso ng isang longitudinal na naglalarawang pag-aaral), layunin ng pananaliksik, hypothesis, independyente at umaasang mga variable, plano ng disenyo para sa eksperimental at istatistikal na pagsusuri.

Ang disenyo ng pananaliksik ay ang istraktura na nilikha upang mahanap ang mga sagot sa mga katanungan sa pananaliksik. Ang paraan na pinili ay makakaapekto sa mga resulta at kung paano ginawa ang mga resulta.

Mayroong dalawang pangunahing uri ng disenyo ng pananaliksik: qualitative at quantitative. Gayunpaman, maraming mga paraan upang pag-uri-uriin ang mga proyekto sa pananaliksik. Ang disenyo ng pag-aaral ay isang hanay ng mga kundisyon o koleksyon.

Mayroong maraming mga disenyo na ginagamit sa pananaliksik, bawat isa ay may sariling mga pakinabang at disadvantages. Ang pagpili ng paraan na gagamitin ay depende sa layunin ng pag-aaral at sa katangian ng phenomenon.

Mga Pangunahing Katangian ng Disenyo ng Pag-aaral

Mga Bahagi ng Disenyo ng Pag-aaral

Halimbawang disenyo

Ito ay dahil sa mga paraan ng pagpili ng mga elementong obserbahan para sa pag-aaral.

Disenyo ng Pagmamasid

Ito ay may kaugnayan sa estado kung saan gagawin ang obserbasyon.

istatistikal na disenyo

Nababahala siya kung paano susuriin ang impormasyon at datos na nakolekta.?

Disenyo ng pagpapatakbo

Ito ay dahil sa mga pamamaraan kung saan ang mga pamamaraan ay kinokolekta kapag nagsa-sample.

Paano magdisenyo ng pag-aaral

Inilalarawan ng plano ng pag-aaral kung paano isasagawa ang pag-aaral; bahagi ng panukalang pananaliksik.

Bago lumikha ng isang disenyo ng pag-aaral, kailangan mo munang bumalangkas ng problema, ang pangunahing tanong at karagdagang mga katanungan. Kaya ang unang bagay na dapat gawin ay kilalanin ang problema.

Ang plano sa pag-aaral ay dapat na isang pangkalahatang-ideya ng kung ano ang gagamitin sa pagsasagawa ng pag-aaral ng proyekto.

Dapat itong ilarawan kung saan at kailan isasagawa ang pag-aaral, ang sample na gagamitin, ang diskarte at mga pamamaraan na gagamitin. Magagawa ito sa pamamagitan ng pagsagot sa mga sumusunod na tanong:

• saan? Sa anong lugar o sitwasyon isasagawa ang imbestigasyon?
• Kailan? Sa anong oras o sa anong oras isasagawa ang imbestigasyon??
• Sino o ano? Anong uri ng mga tao, grupo o kaganapan ang iimbestigahan (sa madaling salita, isang sample)?
• paano? Anong mga diskarte at pamamaraan ang gagamitin sa pagkolekta at pagsusuri ng data?

halimbawa

Ang panimulang punto ng disenyo ng pananaliksik ay ang pangunahing problema sa pananaliksik, na lumalabas mula sa diskarte sa problema. Ang isang halimbawa ng isang pangunahing tanong ay maaaring:

Ano ang mga salik na nagtutulak sa mga online na mamimili ng H&M na mamili sa isang brick and mortar store?

Mga sagot sa mga tanong na ito:

saan? Sa pangunahing tanong, malinaw na ang pananaliksik ay dapat tumuon sa H&M online na tindahan at posibleng sa tradisyonal na tindahan.

kailan? Dapat isagawa ang pananaliksik pagkatapos mabili ng mamimili ang produkto sa isang tradisyonal na tindahan. Mahalaga ito habang inaalam mo kung bakit napupunta ang isang tao sa landas na ito kaysa sa pagbili ng produkto online.

Sino o ano? Sa kasong ito, malinaw na dapat isaalang-alang ang mga mamimili na bumili sa isang brick-and-mortar store. Gayunpaman, maaari ding mapagpasyahan na suriin ang mga mamimili na, kung bumili sila online, upang ihambing ang iba't ibang mga mamimili.

Paano mo? Ang tanong na ito ay kadalasang mahirap sagutin. Sa iba pang mga bagay, maaaring kailanganin mong isaalang-alang ang dami ng oras na mayroon ka upang magsagawa ng pananaliksik at kung mayroon kang badyet upang mangolekta ng impormasyon.

Sa halimbawang ito, maaaring angkop ang parehong mga pamamaraan ng husay at dami. Maaaring kabilang sa mga opsyon ang mga panayam, survey, at obserbasyon.

Iba't ibang mga proyekto sa pananaliksik

Ang mga istruktura ay maaaring maging flexible o maayos. Sa ilang mga kaso, ang mga uri na ito ay tumutugma sa dami at husay na mga plano sa pananaliksik, bagaman hindi ito palaging nangyayari.

Sa mga nakapirming proyekto, ang disenyo ng pag-aaral ay naitatag na bago kolektahin ang impormasyon; karaniwang ginagabayan sila ng teorya.

Ang mga flexible na disenyo ay nagbibigay ng higit na kalayaan sa proseso ng pagkolekta ng impormasyon. Ang isa sa mga dahilan kung bakit maaaring gamitin ang mga flex scheme ay maaaring ang variable ng interes ay hindi masusukat, gaya ng kultura. Sa ibang mga kaso, ang teorya ay maaaring hindi magagamit sa simula ng pagsisiyasat.

Pananaliksik sa pagtuklas

Ang mga pamamaraan ng pagsasaliksik sa pagtuklas ay tinukoy bilang pormal na pananaliksik. Ang mga pangunahing pamamaraan ay: survey sa panitikan at survey sa karanasan.

Ang isang sarbey na may kaugnayan sa literatura ay ang pinakasimpleng paraan ng pagtatakda ng problema sa pananaliksik.

Sa kabilang banda, ang survey sa karanasan ay isang paraan na naghahanap ng mga taong nagkaroon ng hands-on na karanasan. Ang layunin ay makakuha ng mga bagong ideya na may kaugnayan sa problema sa pananaliksik.

Sa kaso ng deskriptibo at diagnostic na pagsisiyasat

Ito ay mga pag-aaral na may kinalaman sa paglalarawan ng mga katangian ng isang tao o grupo sa partikular. Sa isang diagnostic na pag-aaral, gusto naming matukoy ang dalas kung saan ang parehong kaganapan ay magaganap.

Pananaliksik na sumusubok sa mga hypotheses (pang-eksperimento)

Ito ang mga kung saan sinusuri ng mananaliksik ang hypothesis ng mga random na relasyon sa pagitan ng mga variable.

Mga katangian ng magandang disenyo ng pag-aaral

Ang isang mahusay na disenyo ng pananaliksik ay dapat na may kaugnayan sa partikular na problema sa pananaliksik; karaniwang kasama ang mga sumusunod na tampok:

• Ang paraan upang makakuha ng impormasyon.
• Availability at kakayahan ng mananaliksik at ng kanyang pangkat, kung mayroon sila.
• Ang layunin ng problemang pag-aaralan.
• Ang kalikasan ng problemang pag-aaralan.
• Ang pagkakaroon ng oras at pera para sa gawaing pananaliksik.

mga link

1. Disenyo ng pag-aaral. Nakuha mula sa wikipedia.org
2. Pangunahing pananaliksik. Nakuha mula sa cirt.gcu.edu
3. Disenyo ng pag-aaral. Nakuha mula sa explorable.com
4. Paano gumawa ng eksplorasyong disenyo (2016). Nakuha mula sa scribbr.com
5. Disenyo ng pag-aaral (2008). Nakuha mula sa slideshare.net.

Disenyo ng Eksperimento (DOE , DOX o pang-eksperimentong disenyo) ay ang pagbuo ng ilang gawain na naglalayong ilarawan o ipaliwanag ang pagbabago sa impormasyon sa ilalim ng mga kundisyon na hypothesized upang ipakita ang pagbabago. Ang termino ay karaniwang nauugnay sa mga eksperimento kung saan ang disenyo ay nagpapakilala ng mga kundisyon na direktang nakakaapekto sa pagbabago, ngunit maaari ding sumangguni sa disenyo ng mga quasi-eksperimento kung saan ang mga natural na kundisyon na nakakaapekto sa pagbabago ay pinili para sa pagmamasid.

Sa pinakasimpleng anyo nito, ang isang eksperimento ay naglalayong hulaan ang mga resulta sa pamamagitan ng pagpapakilala ng pagbabago sa mga paunang kondisyon, na kinakatawan ng isa o higit pang mga independiyenteng variable, na tinutukoy din bilang "mga variable ng input" o "mga manghuhula." Ang isang pagbabago sa isa o higit pang mga independiyenteng variable ay karaniwang hypothesize upang magresulta sa isang pagbabago sa isa o higit pang mga dependent variable, na tinutukoy din bilang "mga variable ng output" o "mga variable ng tugon." Ang disenyo ng piloto ay maaari ding tukuyin ang mga variable ng kontrol na dapat panatilihing pare-pareho upang maiwasan ang mga panlabas na salik na maimpluwensyahan ang mga resulta. Kasama sa eksperimental na disenyo hindi lamang ang pagpili ng angkop na mga variable na independyente, umaasa, at kontrol, ngunit ang pagpaplano ng paghahatid ng eksperimento sa ilalim ng pinakamainam na mga kondisyon sa istatistika, na isinasaalang-alang ang mga limitasyon ng mga magagamit na mapagkukunan. Mayroong ilang mga diskarte para sa pagtukoy ng hanay ng mga punto ng disenyo (mga natatanging kumbinasyon ng mga setting ng paliwanag na variable) na gagamitin sa isang eksperimento.

Ang mga pangunahing alalahanin sa pag-unlad ay kinabibilangan ng paglikha ng aksyon, pagiging maaasahan, at muling paggawa. Halimbawa, ang mga problemang ito ay maaaring matugunan sa bahagi sa pamamagitan ng maingat na pagpili ng mga independiyenteng variable, pagbabawas ng panganib ng error sa pagsukat, at pagtiyak na ang dokumentasyon ng mga pamamaraan ay sapat na detalyado. Kasama sa mga kaugnay na hamon ang pagkamit ng mga naaangkop na antas ng istatistikal na kapangyarihan at pagiging sensitibo.

Ang mga eksperimento nang maayos na idinisenyo ay nagsusulong ng kaalaman sa natural at panlipunang agham at engineering. Kasama sa iba pang mga application ang marketing at pagbuo ng patakaran.

kwento

Mga sistematikong klinikal na pagsubok

Noong 1747, habang nagsisilbing surgeon sa HMS Salisbury, James Lind ay nagsagawa ng isang sistematikong klinikal na pagsubok upang ihambing ang mga remedyo para sa scurvy. Ang sistematikong klinikal na pag-aaral na ito ay isang uri ng ME.

Pumili si Lind ng 12 tao mula sa barko, lahat ay nagdurusa sa scurvy. Pinaghigpitan ni Lind ang kanyang mga nasasakupan sa mga lalaki na "mukhang kaya ko sila", ibig sabihin, nagbigay siya ng mahigpit na mga kinakailangan sa pagpasok upang mabawasan ang pagbabago sa labas. Hinati niya ang mga ito sa anim na pares, na nagbibigay sa bawat pares ng ibang suplemento sa kanilang pangunahing diyeta sa loob ng dalawang linggo. Ang mga pamamaraan ay lahat ng paraan na iminungkahi:

• Isang quart ng cider araw-araw.
• Dalawampu't limang Gutts (patak) ng vitriol (sulfuric acid) tatlong beses sa isang araw kapag walang laman ang tiyan.
• Isang kalahating pinta ng tubig dagat bawat araw.
• Isang pinaghalong bawang, mustasa at malunggay sa isang bukol na kasing laki ng nutmeg.
• Dalawang tablespoons ng suka tatlong beses sa isang araw.
• Dalawang dalandan at isang lemon araw-araw.

Ang mga paggamot sa citrus ay huminto pagkaraan ng anim na araw nang sila ay naubusan ng prutas, ngunit sa sandaling iyon ay isang mandaragat ay akma na para sa tungkulin at ang iba ay halos gumaling. Bilang karagdagan, isang grupo lamang (cider) ang nagpakita ng ilang epekto ng kanyang paggamot. Ang natitirang mga tripulante ay maaaring nagsilbing mga kontrol, ngunit hindi nag-ulat si Lind ng mga resulta mula sa anumang kontrol (hindi ginagamot) na grupo.

Mga eksperimento sa istatistika, susunod na C. Pierce

Ang teorya ng statistical inference ay binuo ni Ch. Peirce sa Illustrations to the Logic of Science (1877-1878) at The Theory of Probable Inferences (1883), dalawang edisyon na nagbigay-diin sa kahalagahan ng randomization batay sa inference sa statistics.

randomized na mga eksperimento

Si C. Pierce ay nag-random ng mga boluntaryo sa isang bulag, paulit-ulit na disenyo ng mga sukat upang masuri ang kanilang kakayahan na makilala ang mga timbang. Ang eksperimento ni Peirce ay nagbigay inspirasyon sa iba pang mga mananaliksik sa sikolohiya at edukasyon, na bumuo ng tradisyon ng pananaliksik ng mga randomized na mga eksperimento sa mga laboratoryo at mga espesyal na aklat-aralin noong 1800s.

Mga Pinakamainam na Disenyo para sa Mga Modelong Regression

paghahambing Sa ilang mga lugar ng pag-aaral ay hindi posible na magkaroon ng mga independiyenteng sukat sa isang traceable metrological standard. Ang mga paghahambing sa pagitan ng mga paggamot ay higit na mahalaga, at sa pangkalahatan ay mas gusto, at kadalasang inihahambing sa mga pang-agham na kontrol o tradisyonal na paggamot na nagsisilbing baseline. Ang Randomness Randomization ay ang proseso ng pagtatalaga ng mga indibidwal sa mga random na grupo o sa iba't ibang grupo sa isang eksperimento upang ang bawat tao sa populasyon ay may parehong pagkakataon na maging kalahok sa pag-aaral. Ang random na paglalaan ng mga indibidwal sa mga grupo (o mga kundisyon sa loob ng isang grupo) ay nakikilala ang isang mahigpit, "totoo" na eksperimento mula sa isang obserbasyonal na pag-aaral o "quasi-experiment". Mayroong malawak na pangkat ng teoryang matematika na nag-e-explore sa mga kahihinatnan ng mga desisyong maglaan ng mga yunit sa isang paggamot sa pamamagitan ng ilang random na mekanismo (tulad ng mga talahanayan ng mga random na numero, o ang paggamit ng mga randomized na device tulad ng paglalaro ng mga baraha o dice). Ang pagtatalaga ng mga yunit sa paggamot ay random, kadalasan upang pagaanin ang nakakagulat na epekto na gumagawa ng mga epekto dahil sa mga salik maliban sa paggamot, marahil bilang resulta ng paggamot. Ang mga panganib na nauugnay sa random na pamamahagi (hal., pagkakaroon ng malaking kawalan ng timbang sa isang pangunahing katangian sa pagitan ng paggamot at mga control group) ay maaaring kalkulahin at samakatuwid ay maaaring pamahalaan sa isang katanggap-tanggap na antas gamit ang isang sapat na bilang ng mga pang-eksperimentong unit. Gayunpaman, kung ang populasyon ay nahahati sa ilang subpopulasyon na sa ilang paraan ay naiiba, at ang pag-aaral ay nangangailangan na ang bawat subpopulasyon ay pantay-pantay sa laki, maaaring gumamit ng stratified sampling. Kaya, ang mga yunit sa bawat subpopulasyon ay random, ngunit hindi ang buong sample. Ang mga resulta ng isang eksperimento ay maaasahang gawing pangkalahatan mula sa mga pang-eksperimentong unit patungo sa isang mas malaking istatistikal na populasyon ng mga yunit lamang kung ang mga pang-eksperimentong yunit ay isang random na sample mula sa isang mas malaking populasyon; ang malamang na pagkakamali ng naturang extrapolation ay depende sa laki ng sample, bukod sa iba pang mga bagay. Statistical replication Ang mga pagsukat ay karaniwang napapailalim sa pagkakaiba-iba at kawalan ng katiyakan sa pagsukat; Samakatuwid, ang mga ito ay paulit-ulit at ang mga kumpletong eksperimento ay ginagaya upang makatulong na matukoy ang mga pinagmumulan ng pagkakaiba-iba, upang mas mahusay na masuri ang tunay na mga epekto ng paggamot, upang higit pang palakasin ang pagiging maaasahan at bisa ng eksperimento, at upang magdagdag sa umiiral na kaalaman sa paksa. Gayunpaman, dapat matugunan ang ilang partikular na kundisyon bago simulan ang isang eksperimento sa pagtitiklop: ang orihinal na tanong sa pananaliksik ay nai-publish sa isang peer-reviewed na journal o malawak na binanggit, ang mananaliksik ay independyente sa orihinal na eksperimento, ang mananaliksik ay dapat munang subukang kopyahin ang orihinal na data gamit ang orihinal na data, at Dapat ipahiwatig ng pagsusuri na ang pag-aaral na isinagawa ay isang pag-aaral ng pagtitiklop na nagtangkang sundan ang orihinal na pag-aaral nang mas malapit hangga't maaari. pagharang Ang pagharang ay ang hindi random na pag-aayos ng mga pang-eksperimentong yunit sa mga pangkat (mga bloke/lot) na binubuo ng mga yunit na magkatulad sa isa't isa. Binabawasan ng pag-block ang kilala ngunit hindi nauugnay na mga pinagmumulan ng pagkakaiba-iba ng inter-block at samakatuwid ay nagbibigay ng higit na katumpakan sa pagtatantya ng pinagmulan ng pagkakaiba-iba sa ilalim ng pag-aaral. Orthogonality Ang Orthogonality ay may kinalaman sa mga anyo ng paghahambing (contrast) na maaaring lehitimo at mabisang gamitin. Ang mga kaibahan ay maaaring katawanin ng mga vector at ang mga hanay ng mga orthogonal na kaibahan ay hindi magkakaugnay at independiyenteng ipinamamahagi kung ang data ay normal. Dahil sa pagsasarili na ito, ang bawat orthogonal processing ay nagbibigay ng iba't ibang impormasyon sa iba. Kung meron T- mga pamamaraan at T- 1 orthogonal contrasts, lahat ng impormasyon na maaaring makuha mula sa eksperimento ay maaaring makuha mula sa hanay ng mga contrast. Factorial experiments Gumamit ng factorial experiments sa halip na isang factor-at-a-time na paraan. Ang mga ito ay epektibo sa pagtatasa ng mga epekto at posibleng pakikipag-ugnayan ng ilang mga kadahilanan (mga independiyenteng variable). Ang pagtatasa ng disenyo ng eksperimento ay binuo sa pundasyon ng ANOVA, isang koleksyon ng mga modelo, Paghati ng naobserbahang pagkakaiba sa mga bahagi, ayon sa kung anong mga salik ang susuriin o susuriin ng eksperimento.

halimbawa

Ang halimbawang ito ay iniuugnay sa Hotelling. Nagbibigay ito ng ilan sa lasa ng mga aspetong ito ng tema, na kinabibilangan ng mga kombinatoryal na konstruksyon.

Ang mga timbang ng walong bagay ay sinusukat gamit ang pag-pan ng balanse at isang hanay ng mga karaniwang timbang. Sinusukat ng bawat weighty ang pagkakaiba sa timbang sa pagitan ng mga bagay sa kaliwang pan kumpara sa anumang mga bagay sa kanang pan, pagdaragdag ng naka-calibrate na timbang para sa mas magaan na pan, hanggang sa balanse ang balanse. Ang bawat pagsukat ay may random na error. Ang average na error ay zero; sa standard deviations ayon sa distribusyon ng probabilidad ng mga error ay tumutugma sa bilang na σ sa iba't ibang weightings; Ang mga pagkakamali sa iba't ibang pagtimbang ay independyente. Ipaalam sa amin tukuyin ang tunay na timbang na may

θ 1 , ... , θ 8 , (\displaystyle \theta _(1),\dots,\theta _(8).\)

Isasaalang-alang namin ang dalawang magkaibang eksperimento:

1. Timbangin ang bawat bagay sa isang kawali, habang ang isa pang kawali ay walang laman. Hayaan X ako sinusukat ang bigat ng isang bagay, ako = 1, ..., 8.
2. Mayroong walong pagtimbang ayon sa sumusunod na graph at hayaan Y ako pagkakaiba na susukatin ako = 1, ..., 8:

kaliwang pan kanang pan Unang pagtimbang: 1 2 3 4 5 6 7 8 (Walang laman) pangalawa: 1 2 3 8 4 5 6 7 pangatlo: 1 4 5 8 2 3 6 7 ikaapat: 1 6 7 8 2 3 4 5 panglima: 2 4 6 8 1 3 5 7 ikaanim: 2 5 7 8 1 3 4 6 ikapito: 3 4 7 8 1 2 5 6 ikawalo: 3 5 6 8 1 2 4 7 (\displaystyle (\ (simulan ang array) (lcc) &(\text(kaliwang pan))&(\text(kanang pan))\\\hline(\text(1 weighting:))&1\2\3\4\5\6\7\8&(\ text( (blangko))) \\ (\ text(2)) & 1 \ 2 \ 3 \ 8 \ & 4 \ 5 \ 6 \ 7 \\ (\ text (3rd: )) & 1 \ 4 \ 5 \ 8 \ & 2 \ 3 \ 6 \ 7 \\ (\ text (4th :)) & 1 \ 6 \ 7 \ 8 \ & 2 \ 3 \ 4 \ 5 \\ (\ text (5th :)) :)) & 2 \ 4 \ 6 \ 8 \ & 1 \ 3 \ 5 \ 7 \\ (\text(6th:)) & 2 \ 5 \ 7 \ 8 \ & 1 \ 3 \ 4 \ 6 \ \ (\ text (ika-7: )) & 3 \ 4 \ 7 \ 8 \ & 1 \ 2 \ 5 \ 6 \\ (\ text (8th:)) & 3 \ 5 \ 6 \ 8 \ & 1 \ 2 \ 4 \ 7 \ end (array ))) Pagkatapos ay ang kinakalkula na halaga ng timbang θ 1 ay θ ^ 1 = Y 1 + Y 2 + Y 3 + Y 4 - Y 5 - Y 6 - Y 7 - Y 8 8 , (\displaystyle (\widehat (\theta))_(1)=(\frac( Y_ (1) + Y_ (2) + Y_ (3) + Y_ (4) -Y_ (5) -Y_ (6) - Y_ (7) -Y_ (8)) (8)).) Ang mga katulad na pagtatantya ay matatagpuan para sa mga timbang ng iba pang mga item. Halimbawa θ ^ 2 = Y 1 + Y 2 - Y 3 - Y 4 + Y 5 + Y 6 - Y 7 - Y 8 8 , θ ^ 3 = Y 1 + Y 2 - Y 3 - Y 4 - Y 5 - Y 6 + Y 7 + Y 8 8 , θ ^ 4 = Y 1 - Y 2 + Y 3 - Y 4 + Y 5 - Y 6 + Y 7 - Y 8 8 , θ ^ 5 = Y 1 - Y 2 + Y 3 - Y 4 - Y 5 + Y 6 - Y 7 + Y 8 8 , θ ^ 6 = Y 1 - Y 2 - Y 3 + Y 4 + Y 5 - Y 6 - Y 7 + Y 8 8 , θ ^ 7 = Y 1 - Y 2 - Y 3 + Y 4 - Y 5 + Y 6 + Y 7 - Y 8 8 , θ ^ 8 = Y 1 + Y 2 + Y 3 + Y 4 + Y 5 + Y 6 + Y 7 + Y 8 8 , (\displaystyle (\(magsimulang nakahanay)(\widehat (\theta)) _(2)=(&\frac(Y_(1)+Y_(2)-Y_(3 )-Y_(4)+ (5 Y_)+Y_(6)-Y_(7)-Y_(8))(8)).\\(\widehat(\theta))_(3)&=(\ fracturing (Y_ (1) + Y_ (2) -Y_ (3) -Y_ (4) -Y_ (5) -Y_ (6) + Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)).\\ ( \widehat(\theta)) _(4)&=(\r hydraulic fracturing (Y_ (1) -Y_ (2) + Y_ (3) -Y_ (4) + Y_ (5) -Y_ (6) + Y_ (7) (-Y_ 8)) (8)). \\(\widehat(\theta))_(5)&=(\frac(Y_(1)-Y_(2)+Y_(3)-Y_(4)-Y_(5)+Y_(6)- Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)). \\(\widehat(\theta))_(6)&=(\frac(Y_(1)-Y_(2)-Y_(3)+Y_(4)+Y_(5)-Y_(6)- Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)) \\. (\widehat(\theta))_(7)&=(\frac(Y_(1)-Y_(2)-Y_(3)+Y_(4)-Y_(5)+Y_(6)+(7 ) Y_ ) -Y_ (8)) (8)). \\(\widehat(\theta))_(8)&=(\frac(Y_(1)+Y_(2)+Y_(3)+Y_(4)+Y_(5)+Y_(6)+ Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)). \ (nabibigyang-katwiran ang pagtatapos)))

Tanong sa disenyo ng eksperimento: Aling eksperimento ang pinakamahusay?

Pag-iiba ng pagtatantya X Ang 1 ng & thetas 1 ay σ 2 kung gagamitin natin ang unang eksperimento. Ngunit kung gagamitin natin ang pangalawang eksperimento, ang pagkakaiba ng pagtatantya na ibinigay sa itaas ay σ 2 /8. Kaya, ang pangalawang eksperimento ay nagbibigay sa amin ng 8 beses na higit sa katumpakan para sa pagtatantya ng isang elemento, at sinusuri ang lahat ng mga elemento nang sabay-sabay, na may parehong katumpakan. Ang naabot ng pangalawang eksperimento na may walo ay mangangailangan ng 64 na pagtimbang kung ang mga bagay ay hiwalay na tinitimbang. Gayunpaman, tandaan namin na ang mga pagtatantya para sa mga elementong nakuha sa pangalawang eksperimento ay may mga error na nauugnay sa isa't isa.

Maraming pang-eksperimentong problema sa disenyo ang nagsasangkot ng mga disenyong kombinatoryal, tulad ng halimbawang ito at iba pa.

Para maiwasan ang mga maling positibo

Ang mga maling positibo, kadalasang nagreresulta mula sa presyon ng publikasyon o sariling pagkiling sa pagkumpirma ng may-akda, ay isang likas na panganib sa maraming lugar. Ang isang mahusay na paraan upang maiwasan ang skew na maaaring humantong sa mga maling positibo sa yugto ng pagkolekta ng data ay ang paggamit ng double-blind na disenyo. Kapag ginamit ang mga double-blind na disenyo, random na itinatalaga ang mga kalahok sa mga eksperimental na grupo, ngunit hindi alam ng mananaliksik na ang mga kalahok ay nabibilang sa kung aling grupo. Kaya, hindi maimpluwensyahan ng mananaliksik ang tugon ng mga kalahok sa interbensyon. Ang mga eksperimental na sample na may hindi natukoy na antas ng kalayaan ay isang problema. Ito ay maaaring humantong sa may malay o walang malay na "p-hacking": sinusubukan ang maraming bagay hanggang makuha mo ang gusto mong resulta. Ito ay karaniwang nagsasangkot ng pagmamanipula - marahil nang hindi sinasadya - sa panahon ng pagsusuri sa istatistika at antas ng kalayaan hanggang sa ibalik nila ang figure sa ibaba p<.05 уровня статистической значимости. Таким образом, дизайн эксперимента должен включать в себя четкое заявление, предлагающие анализы должны быть предприняты. P-взлом можно предотвратить с помощью preregistering исследований, в которых исследователи должны направить свой план анализа данных в журнал они хотят опубликовать свою статью прежде, чем они даже начать сбор данных, поэтому никаких манипуляций данных не возможно (https: // OSF .io). Другой способ предотвратить это берет двойного слепого дизайна в фазу данных анализа, где данные передаются в данном-аналитик, не связанный с исследованиями, которые взбираются данные таким образом, нет никакого способа узнать, какие участник принадлежат раньше они потенциально отняты, как недопустимые.

Ang malinaw at kumpletong dokumentasyon ng pang-eksperimentong pamamaraan ay mahalaga din upang suportahan ang pagtitiklop ng mga resulta.

Mga paksa para sa talakayan kapag gumagawa ng mga proyekto sa pagpapaunlad

Ang isang pag-unlad o randomized na klinikal na pagsubok ay nangangailangan ng maingat na pagsasaalang-alang ng ilang mga kadahilanan bago aktwal na gawin ang eksperimento. Eksperimental na disenyo ng paglalatag ng detalyadong planong pang-eksperimento nang maaga upang gawin ang eksperimento. Ang ilan sa mga sumusunod na paksa ay tinalakay na sa seksyong Mga Prinsipyo ng Eksperimental na Disenyo:

1. Ilang salik mayroon ang disenyo, at ang mga antas ba ng mga salik na ito ay naayos o random?
2. Kailangan ba ang mga kundisyon ng kontrol, at ano dapat ang mga ito?
3. Mga pagsusuri sa pagmamanipula; gumana ba talaga ang manipulasyon?
4. Ano ang mga variable ng background?
5. Ano ang sample size. Ilang unit ang dapat kolektahin para maging pangkalahatan at magkaroon ng sapat na kapangyarihan ang isang eksperimento?
6. Ano ang kahalagahan ng interaksyon sa pagitan ng mga salik?
7. Ano ang impluwensya ng pangmatagalang epekto ng mga pangunahing salik sa mga resulta?
8. Paano nakakaapekto ang mga pagbabago sa tugon sa mga hakbang sa pag-uulat sa sarili?
9. Gaano katotoo ang pagpapakilala ng parehong mga aparato sa pagsukat sa parehong mga yunit, sa iba't ibang mga kaso, na may post-test at mga kasunod na pagsubok?
10. Paano naman ang paggamit ng proxy pretest?
11. Mayroon bang mga nakatago na variable?
12. Dapat bang maging conditionally blind ang kliyente/pasyente, mananaliksik, o maging data analyst?
13. Ano ang posibilidad ng kasunod na paglalapat ng iba't ibang mga kondisyon sa parehong yunit?
14. Gaano karami sa bawat salik ng kontrol at ingay ang dapat isaalang-alang?

Ang independiyenteng baryabol ng isang pag-aaral ay kadalasang mayroong maraming antas o iba't ibang grupo. Sa isang tunay na eksperimento, ang mga mananaliksik ay maaaring makakuha ng isang pang-eksperimentong grupo, kung saan ang kanilang interbensyon ay isinasagawa upang subukan ang hypothesis, at isang control group, na mayroong lahat ng parehong elemento sa pang-eksperimentong grupo, nang walang elemento ng interbensyon. Kaya, kapag ang lahat ng iba pa maliban sa isang interbensyon ay pinananatiling pare-pareho, ang mga mananaliksik ay maaaring patunayan nang may ilang antas ng katiyakan na ang isang elementong ito ang nagiging sanhi ng naobserbahang pagbabago. Sa ilang mga kaso, ang pagkakaroon ng control group ay hindi etikal. Minsan ito ay nalulutas sa pamamagitan ng paggamit ng dalawang magkaibang mga pang-eksperimentong grupo. Sa ilang mga kaso, ang mga independiyenteng variable ay hindi maaaring manipulahin, tulad ng kapag sinusuri ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang grupo na may magkaibang sakit, o pagsubok para sa pagkakaiba ng kalalakihan at kababaihan (malinaw na isang variable na mahirap o hindi etikal na italaga sa isang kalahok) . Sa mga kasong ito, maaaring gamitin ang quasi-experimental na disenyo.

sanhi ng mga pagpapatungkol

Sa dalisay na disenyong pang-eksperimento, ang independyenteng variable (ang predictor) ay minamanipula ng mananaliksik - iyon ay - ang bawat kalahok sa pag-aaral ay pinili nang random mula sa populasyon, at ang bawat kalahok ay random na itinalaga sa mga kondisyon ng independiyenteng baryabol. Kapag ginawa lamang ito, posible na ma-verify nang may mataas na antas ng posibilidad na ang mga pagkakaiba sa mga variable ng kinalabasan ay sanhi ng iba't ibang kundisyon. Samakatuwid, dapat pumili ang mga mananaliksik ng disenyo ng eksperimento kaysa sa iba pang mga uri ng disenyo hangga't maaari. Gayunpaman, ang likas na katangian ng independiyenteng variable ay hindi palaging nagbibigay-daan para sa pagmamanipula. Sa mga kaso, dapat malaman ng mga mananaliksik ang hindi pagpapatunay ng sanhi ng pagpapatungkol kapag hindi ito pinapayagan ng kanilang disenyo. Halimbawa, sa mga proyekto sa pagmamasid, ang mga kalahok ay hindi random na itinalaga sa mga kundisyon, at samakatuwid, kung may mga pagkakaiba na natagpuan sa mga variable ng kinalabasan sa pagitan ng mga kundisyon, malamang na mayroong isang bagay maliban sa mga pagkakaiba sa pagitan ng mga kundisyon na nagdudulot ng mga pagkakaiba sa mga kinalabasan, na kung saan ay ang ikatlong baryabol. Ang parehong napupunta para sa mga pag-aaral na may correlational na disenyo. (Ader & Mellenbergh, 2008).

Kontrol sa istatistika

Pinakamainam na ang proseso ay nasa ilalim ng makatwirang istatistikal na kontrol bago isagawa ang mga dinisenyong eksperimento. Kung hindi ito posible, ang wastong pagharang, pagtitiklop, at randomization ay nagbibigay-daan para sa maingat na pagsasagawa ng mga dinisenyong eksperimento. Upang makontrol ang mga nakakasagabal na variable, itinatag ng mananaliksik mga tseke ng kontrol bilang karagdagang mga hakbang. Dapat tiyakin ng mga mananaliksik na ang hindi nakokontrol na mga impluwensya (hal., mga persepsyon ng pinagmumulan ng tiwala) ay hindi nakakasira ng mga resulta ng pananaliksik. Ang manipulation check ay isang halimbawa ng control check. Ang pagsubok sa manipulasyon ay nagbibigay-daan sa mga mananaliksik na ihiwalay ang mga pangunahing variable upang palakasin ang suporta na ang mga variable na ito ay gumagana ayon sa nilalayon.

Ilang mabisang disenyo para sa pagsusuri ng ilang pangunahing epekto ay natagpuan nang nakapag-iisa at sa malapit na pagkakasunod-sunod nina Raja Chandra Bose at K. Kishen noong 1940, ngunit nanatiling hindi gaanong kilala hanggang ang mga disenyo ng Plackett-Burmese ay nai-publish sa Biometrics noong 1946. Sa parehong oras, ipinakilala ni CR Rao ang konsepto ng orthogonal arrays bilang mga eksperimentong sample. Ang konseptong ito ay sentro sa pagbuo ng mga pamamaraan ng Taguchi ni Taguchi, na naganap sa kanyang pagbisita sa Indian Statistical Institute noong unang bahagi ng 1950s. Ang kanyang mga pamamaraan ay matagumpay na inilapat at pinagtibay ng industriya ng Hapon at India, at pagkatapos ay pinagtibay din ng industriya ng Amerika, kahit na may ilang reserbasyon.

Noong 1950 inilathala nina Gertrude Mary Cox at William Gemmell Cochran ang aklat Mga Eksperimental na Disenyo, na naging pangunahing sangguniang gawain para sa disenyo ng mga eksperimento sa mga istatistika sa loob ng maraming taon pagkatapos noon.

Ang pagbuo ng teorya ng mga linear na modelo ay yumakap at nalampasan ang mga kaso na nababahala sa mga naunang may-akda. Ngayon, ang teorya ay umaasa sa mga kumplikadong paksa sa

Sa unang yugto, ang disenyo ay maingat na ginawa (mula sa English. disenyo- malikhaing ideya) ng hinaharap na pananaliksik.

Una sa lahat, binuo ang isang programa sa pananaliksik.

Programa kasama ang paksa, layunin at layunin ng pag-aaral, mga nabuong hypotheses, kahulugan ng object ng pag-aaral, mga yunit at saklaw ng mga obserbasyon, glossary ng mga termino, paglalarawan ng mga istatistikal na pamamaraan para sa pagbuo ng sample, pagkolekta, pag-iimbak, pagproseso at pagsusuri ng data, metodolohiya para sa pagsasagawa ng isang pilot study, isang listahan ng mga statistical tool na ginamit .

Pangalan mga tema karaniwang binubuo sa isang pangungusap, na dapat tumutugma sa layunin ng pag-aaral.

Layunin ng pag-aaral- ito ay isang mental na pag-asa ng resulta ng isang aktibidad at mga paraan upang makamit ito sa tulong ng ilang mga paraan. Bilang isang tuntunin, ang layunin ng medikal at panlipunang pananaliksik ay hindi lamang teoretikal (cognitive), ngunit praktikal din (inilapat) sa kalikasan.

Upang makamit ang layuning ito, tukuyin layunin ng pananaliksik, na naghahayag at nagdedetalye sa nilalaman ng layunin.

Ang pinakamahalagang bahagi ng programa ay mga hypotheses (Inaasahang resulta). Ang mga hypotheses ay nabuo gamit ang mga tiyak na istatistikal na tagapagpahiwatig. Ang pangunahing kinakailangan para sa mga hypotheses ay ang kakayahang subukan ang mga ito sa proseso ng pananaliksik. Ang mga resulta ng pag-aaral ay maaaring kumpirmahin, itama o pabulaanan ang mga hypotheses na iniharap.

Bago ang koleksyon ng materyal, ang bagay at yunit ng pagmamasid ay tinutukoy. Sa ilalim object ng medikal at panlipunang pananaliksik maunawaan ang isang istatistikal na set na binubuo ng medyo homogenous na indibidwal na mga bagay o phenomena - mga yunit ng pagmamasid.

Yunit ng pagmamasid- ang pangunahing elemento ng istatistikal na populasyon, na pinagkalooban ng lahat ng mga tampok na pag-aaralan.

Ang susunod na mahalagang operasyon sa paghahanda ng pag-aaral ay ang pagbuo at pag-apruba ng plano ng trabaho. Kung ang programa sa pananaliksik ay isang uri ng estratehikong plano na naglalaman ng mga ideya ng mananaliksik, pagkatapos ay ang plano sa trabaho (bilang isang annex sa programa) ay isang mekanismo para sa pagpapatupad ng pag-aaral. Kasama sa plano ng trabaho ang: ang pamamaraan para sa pagpili, pagsasanay at pag-aayos ng gawain ng mga direktang tagapagpatupad; pagbuo ng mga dokumento ng regulasyon at pamamaraan; pagpapasiya ng kinakailangang dami at uri ng suporta sa mapagkukunan para sa pag-aaral (mga tauhan, pananalapi, materyal at teknikal, mapagkukunan ng impormasyon, atbp.); kahulugan ng mga termino at responsable para sa magkakahiwalay na yugto ng pananaliksik. Karaniwan itong ipinakita sa anyo network graphics.

Sa unang yugto ng medikal at panlipunang pananaliksik, natutukoy kung anong mga pamamaraan ang isasagawa sa pagpili ng mga yunit ng pagmamasid. Depende sa dami, ang tuluy-tuloy at piling pag-aaral ay nakikilala. Sa patuloy na pag-aaral, lahat ng unit ng pangkalahatang populasyon ay pinag-aaralan, sa isang piling pag-aaral, bahagi lamang ng pangkalahatang populasyon (sample) ang pinag-aaralan.

Pangkalahatang populasyon tinatawag na isang set ng qualitatively homogenous units of observation, united by one or a group of features.

Sample na populasyon (sample)- anumang subset ng mga yunit ng pagmamasid ng pangkalahatang populasyon.

Ang pagbuo ng isang sample na populasyon na ganap na sumasalamin sa mga katangian ng pangkalahatang populasyon ay ang pinakamahalagang gawain ng istatistikal na pananaliksik. Ang lahat ng mga paghuhusga tungkol sa pangkalahatang populasyon batay sa sample na data ay may bisa lamang para sa mga sample na kinatawan, i.e. para sa mga naturang sample, ang mga katangian nito ay tumutugma sa mga nasa pangkalahatang populasyon.

Ang tunay na probisyon ng pagiging kinatawan ng sample ay ginagarantiyahan random na paraan ng pagpili mga. tulad ng isang seleksyon ng mga yunit ng pagmamasid sa sample, kung saan ang lahat ng mga bagay sa pangkalahatang populasyon ay may parehong pagkakataon na mapili. Upang matiyak ang random na pagpili, ginagamit ang mga espesyal na binuong algorithm na nagpapatupad ng prinsipyong ito, alinman sa mga talahanayan ng mga random na numero, o isang random na generator ng numero na magagamit sa maraming mga pakete ng software ng computer. Ang kakanyahan ng mga pamamaraang ito ay ang random na ipahiwatig ang mga bilang ng mga bagay na iyon na dapat piliin mula sa buong populasyon sa ilang paraan na iniutos. Halimbawa, ang pangkalahatang populasyon na "populasyon ng rehiyon" ay maaaring pagbukud-bukurin ayon sa edad, lugar ng paninirahan, pagkakasunud-sunod ng alpabeto (apelyido, unang pangalan, patronymic), atbp.

Kasama ng random na pagpili, kapag nag-oorganisa at nagsasagawa ng medikal at panlipunang pananaliksik, ang mga sumusunod na paraan ng pagbuo ng isang sample ay ginagamit din:

Mekanikal (sistematikong) pagpili;

Typological (stratified) na pagpili;

pagpili ng serial;

Multistage (screening) pagpili;

pamamaraan ng pangkat;

Ang "copy-pair" na paraan.

Mekanikal (sistematikong) pagpili ay nagbibigay-daan sa iyo upang bumuo ng isang sample gamit ang isang mekanikal na diskarte sa pagpili ng mga yunit ng pagmamasid ng isang iniutos pangkalahatang populasyon. Kasabay nito, kinakailangan upang matukoy ang ratio ng mga volume ng sample at ang pangkalahatang populasyon at sa gayon ay maitatag ang proporsyon ng pagpili. Halimbawa, upang pag-aralan ang istruktura ng mga pasyenteng naospital, isang sample ng 20% ​​ng lahat ng mga pasyente na umalis sa ospital ay nabuo. Sa kasong ito, sa lahat ng "mga medikal na rekord ng isang inpatient" (f. 003 / y), na iniutos ng mga numero, bawat ikalimang card ay dapat piliin.

Typological (stratified) na pagpili nagsasangkot ng isang pagkasira ng pangkalahatang populasyon sa mga tipolohiyang grupo (strata). Kapag nagsasagawa ng medikal at panlipunang pananaliksik, ang edad-kasarian, panlipunan, propesyonal na mga grupo, mga indibidwal na pamayanan, pati na rin ang mga populasyon sa lunsod at kanayunan ay kinukuha bilang mga tipolohiko na grupo. Sa kasong ito, ang bilang ng mga yunit ng pagmamasid mula sa bawat pangkat ay pinili sa sample nang sapalaran o mekanikal na proporsyon sa laki ng grupo. Halimbawa, kapag pinag-aaralan ang sanhi-at-epekto na mga relasyon ng mga kadahilanan ng panganib at oncological morbidity ng populasyon, ang grupo ng pag-aaral ay nahahati muna sa mga subgroup ayon sa edad, kasarian, propesyon, katayuan sa lipunan, at pagkatapos ay pinili ang kinakailangang bilang ng mga yunit ng pagmamasid. mula sa bawat subgroup.

pagpili ng serial ang sample ay nabuo hindi mula sa mga indibidwal na yunit ng pagmamasid, ngunit mula sa buong serye o mga grupo (munisipyo, institusyong pangkalusugan, paaralan, kindergarten, atbp.). Ang pagpili ng serye ay isinasagawa gamit ang wastong random o mechanical sampling. Sa loob ng bawat serye, pinag-aaralan ang lahat ng yunit ng pagmamasid. Ang pamamaraang ito ay maaaring gamitin, halimbawa, upang suriin ang pagiging epektibo ng pagbabakuna ng populasyon ng bata.

Multistage (screening) na pagpili nagsasangkot ng isang phased sampling. Sa bilang ng mga yugto, nakikilala ang isang yugto, dalawang yugto, tatlong yugto ng pagpili, atbp. Kaya, halimbawa, kapag pinag-aaralan ang kalusugan ng reproduktibo ng mga kababaihang naninirahan sa teritoryo ng isang munisipalidad, sa unang yugto, ang mga babaeng nagtatrabaho ay napili, na sinusuri gamit ang mga pangunahing pagsusuri sa screening. Sa ikalawang yugto, ang isang dalubhasang pagsusuri sa mga kababaihang may mga bata ay isinasagawa, sa ikatlong yugto, isang malalim na dalubhasang pagsusuri ng mga kababaihang may mga bata na may congenital malformations. Tandaan na sa kasong ito ng may layuning pagpili para sa isang partikular na katangian, kasama sa sample ang lahat ng mga bagay - mga carrier ng pinag-aralan na katangian sa teritoryo ng munisipalidad.

pamamaraan ng pangkat ay ginagamit upang pag-aralan ang istatistikal na populasyon ng relatibong homogenous na mga grupo ng mga tao na nagkakaisa sa pamamagitan ng pagsisimula ng isang partikular na demograpikong kaganapan sa parehong agwat ng oras. Halimbawa, kapag pinag-aaralan ang mga isyu na may kaugnayan sa problema ng fertility, nabuo ang isang populasyon (cohort) na homogenous batay sa isang petsa ng kapanganakan (isang pag-aaral ng fertility ayon sa mga henerasyon) o batay sa isang edad ng kasal (isang pag-aaral ng pagkamayabong ayon sa haba ng buhay ng pamilya).

Paraan ng Copy-Pair nagbibigay para sa pagpili para sa bawat yunit ng pagmamasid ng pangkat na pinag-aaralan ng isang bagay na katulad sa isa o higit pang mga tampok ("kopya-pares"). Halimbawa, ang mga kadahilanan tulad ng timbang ng katawan at kasarian ng bata ay kilala na nakakaimpluwensya sa mga rate ng pagkamatay ng sanggol. Kapag ginagamit ang pamamaraang ito, para sa bawat pagkamatay ng isang bata na wala pang 1 taong gulang, isang "kopya-pares" ng parehong kasarian, katulad ng edad at timbang ng katawan, ay pinili mula sa mga buhay na batang wala pang 1 taong gulang. Ang pamamaraang ito ng pagpili ay dapat gamitin upang pag-aralan ang mga kadahilanan ng panganib para sa pagbuo ng mga makabuluhang sakit sa lipunan, mga indibidwal na sanhi ng kamatayan.

Sa unang yugto, ang pananaliksik ay binuo din (ready-made ay ginagamit) at ginagaya toolkit ng istatistika (mga card, mga talatanungan, mga layout ng talahanayan, mga programa sa computer para sa pagkontrol ng papasok na impormasyon, pagbuo at pagproseso ng mga database ng impormasyon, atbp.), kung saan ilalagay ang pinag-aralan na impormasyon.

Sa pag-aaral ng pampublikong kalusugan at mga aktibidad ng sistema ng pangangalagang pangkalusugan, ang sosyolohikal na pananaliksik ay kadalasang ginagamit gamit ang mga espesyal na talatanungan (questionnaires). Mga talatanungan (questionnaires) para sa medikal at sosyolohikal na pananaliksik ay dapat na naka-target, nakatuon, tiyakin ang pagiging maaasahan, pagiging maaasahan at pagiging kinatawan ng data na naitala sa kanila. Sa panahon ng pagbuo ng mga talatanungan at mga programa sa pakikipanayam, ang mga sumusunod na patakaran ay dapat sundin: ang pagiging angkop ng talatanungan para sa pagkolekta, pagproseso at pagkuha ng kinakailangang impormasyon mula dito; ang posibilidad ng pagrepaso sa talatanungan (nang hindi lumalabag sa sistema ng mga code) upang maalis ang mga hindi matagumpay na tanong at gumawa ng naaangkop na mga pagsasaayos; pagpapaliwanag ng mga layunin at layunin ng pag-aaral; malinaw na mga salita ng mga tanong, inaalis ang pangangailangan para sa iba't ibang karagdagang mga paliwanag; nakapirming katangian ng karamihan sa mga tanong.

Ang mahusay na pagpili at kumbinasyon ng iba't ibang uri ng mga tanong - bukas, sarado at semi-sarado - ay maaaring makabuluhang taasan ang katumpakan, pagkakumpleto at pagiging maaasahan ng impormasyong natanggap.

Ang kalidad ng survey at ang mga resulta nito ay higit na nakadepende sa kung ang mga pangunahing kinakailangan para sa disenyo ng talatanungan at ang graphic na disenyo nito ay natutugunan. Mayroong mga sumusunod na pangunahing tuntunin para sa pagbuo ng isang palatanungan:

Ang talatanungan ay kinabibilangan lamang ng mga pinakamahalagang katanungan, ang mga sagot kung saan ay makakatulong upang makuha ang impormasyong kinakailangan upang malutas ang mga pangunahing layunin ng pag-aaral, na hindi maaaring makuha sa anumang iba pang paraan nang hindi nagsasagawa ng survey ng palatanungan;

Ang mga salita ng mga tanong at lahat ng mga salita sa mga ito ay dapat na maunawaan ng sumasagot at tumutugma sa kanyang antas ng kaalaman at edukasyon;

Ang talatanungan ay hindi dapat maglaman ng mga tanong na nagdudulot ng hindi pagnanais na sagutin ang mga ito. Kinakailangang magsikap na matiyak na ang lahat ng mga katanungan ay nagdudulot ng positibong reaksyon ng respondent at isang pagnanais na magbigay ng kumpleto at totoong impormasyon;

Ang organisasyon at pagkakasunud-sunod ng mga tanong ay dapat na napapailalim sa pagkuha ng pinakakailangang impormasyon upang makamit ang layunin at malutas ang mga problemang itinakda sa pag-aaral.

Ang mga espesyal na talatanungan (questionnaires) ay malawakang ginagamit, bukod sa iba pang mga bagay, upang masuri ang kalidad ng buhay ng mga pasyente na may partikular na sakit, ang bisa ng kanilang paggamot. Pinapayagan nila ang pagkuha ng mga pagbabago sa kalidad ng buhay ng mga pasyente na naganap sa loob ng medyo maikling panahon (karaniwan ay 2-4 na linggo). Maraming mga espesyal na talatanungan, tulad ng AQLQ (Asthma Quality of Life Questionnaire) at AQ-20 (20-Item Asthma Questionnaire) para sa bronchial asthma, QLMI (Quality of Life after Myocardial Infarction Questionnaire) para sa mga pasyenteng may acute myocardial infarction, atbp.

Ang koordinasyon ng trabaho sa pagbuo ng mga talatanungan at ang kanilang pagbagay sa iba't ibang linguistic at economic formations ay isinasagawa ng isang internasyonal na non-profit na organisasyon para sa pag-aaral ng kalidad ng buhay - ang MAPI Institute (France).

Nasa unang yugto na ng pag-aaral sa istatistika, kinakailangan na gumuhit ng mga layout ng mga talahanayan, na sa kalaunan ay mapupuno ng data na nakuha.

Sa mga talahanayan, tulad ng sa gramatika na mga pangungusap, ang paksa ay nakikilala, i.e. ang pangunahing bagay na sinabi sa talahanayan, at ang panaguri, i.e. na nagpapakilala sa paksa. Paksa - ito ang pangunahing tampok ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan - kadalasang matatagpuan ito sa kaliwa kasama ang mga pahalang na linya ng talahanayan. panaguri - Ang mga palatandaan na nagpapakilala sa paksa ay karaniwang matatagpuan sa itaas ng mga patayong hanay ng talahanayan.

Kapag nag-compile ng mga talahanayan, natutugunan ang ilang mga kinakailangan:

Ang talahanayan ay dapat magkaroon ng isang malinaw, maigsi na pamagat na sumasalamin sa kakanyahan nito;

Ang disenyo ng talahanayan ay nagtatapos sa mga kabuuan para sa mga column at row;

Ang talahanayan ay hindi dapat maglaman ng mga walang laman na cell (kung walang palatandaan, maglagay ng gitling).

Mayroong simple, pangkat at kumbinasyon (kumplikadong) uri ng mga talahanayan.

Ang simpleng talahanayan ay isang talahanayan na nagpapakita ng buod ng data para sa isang katangian lamang (Talahanayan 1.1).

Talahanayan 1.1. Simpleng layout ng mesa. Pamamahagi ng mga bata ayon sa mga pangkat ng kalusugan, % ng kabuuan

Sa talahanayan ng pangkat, ang paksa ay nailalarawan sa pamamagitan ng ilang hindi magkakaugnay na panaguri (Talahanayan 1.2).

Talahanayan 1.2. Layout ng talahanayan ng pangkat. Pamamahagi ng mga bata ayon sa mga pangkat ng kalusugan, kasarian at edad, % ng kabuuan

Sa talahanayan ng kumbinasyon, ang mga palatandaan na nagpapakilala sa paksa ay magkakaugnay (Talahanayan 1.3).

Talahanayan 1.3. Layout ng kumbinasyon ng talahanayan. Pamamahagi ng mga bata ayon sa mga pangkat ng kalusugan, edad at kasarian, % ng kabuuan

Ang isang mahalagang lugar sa panahon ng paghahanda ay inookupahan ng Pag-aaral ng piloto, ang gawain kung saan ay subukan ang mga tool sa istatistika, upang i-verify ang kawastuhan ng binuo na pamamaraan para sa pagkolekta at pagproseso ng data. Ang pinakamatagumpay ay tulad ng isang pag-aaral ng pilot, na inuulit sa isang pinababang sukat ang pangunahing isa, i.e. ginagawang posible na suriin ang lahat ng paparating na yugto ng trabaho. Depende sa mga resulta ng paunang pagsusuri ng data na nakuha sa panahon ng piloting, ang mga tool sa istatistika, mga pamamaraan ng pagkolekta at pagproseso ng impormasyon ay nababagay.

Ang pagsusuri ay nagsasabi tungkol sa metodo na aklat ng Amerikanong propesor na si D. Morgan. Ito ay nagsasabi nang detalyado tungkol sa mga estratehiya para sa pagsasama ng mga pamamaraan ng husay at dami, mga opsyon para sa mga disenyo ng pananaliksik.

Strekalova N. D. Corporate governance at innovative development ng ekonomiya ng North: Bulletin of the Research Center for Corporate Law, Management and Venture Investment ng Syktyvkar State University. 2014. Bilang 4. S. 184-197.

Ang artikulo ay nagpapakita ng kakanyahan ng paraan ng kaso bilang isang diskarte sa pananaliksik, ang mga pangunahing kaalaman ng pamamaraan at disenyo ng pananaliksik sa pamamahala. Ang mga kalakasan at kahinaan ng paggamit ng paraan ng kaso sa pagsasagawa ng siyentipikong pananaliksik ng mga masters ng pamamahala ay isinasaalang-alang. Ang mga paghahambing na katangian ng mga kaso ng pananaliksik at pang-edukasyon ay ibinigay. Ang karanasan ng pag-aayos ng pananaliksik ay naka-highlight, ang mga problema, pagkakataon at mga prospect para sa paggamit ng paraan ng kaso sa pagbuo ng mga kakayahan sa pananaliksik ng mga masters ng pamamahala ay tinalakay. Sa konklusyon, ang mga praktikal na rekomendasyon ay ibinibigay sa organisasyon ng siyentipikong pananaliksik ng mga masters ng pamamahala batay sa paraan ng kaso. Ang artikulo ay nag-aambag sa paghahambing na pagsusuri ng mga kaso ng pagtuturo at pananaliksik, paglalarawan ng pamamaraan at disenyo ng pananaliksik, pagkilala sa mga kalakasan at kahinaan ng case study bilang isang paraan ng pananaliksik.

Tinatalakay ng papel ang mga metodolohikal na solusyon sa problemang katangian ng pag-aaral ng European Union " n= 1" - ang problema ng pagiging natatangi ng EU, na humahantong, tila, sa imposibilidad ng pagsasagawa ng mga paghahambing na pag-aaral. Gayunpaman, ang pagtagos ng paghahambing na pulitika sa mga pag-aaral sa Europa at ang pag-aaral ng EU sa loob ng balangkas ng bagong rehiyonalismo ay humantong sa pag-akyat sa bilang ng mga artikulo gamit ang paraan ng paghahambing. Ang isang pagsusuri sa apat na siyentipikong journal ay nagpapakita na ang trend na ito ay tipikal para sa English-language journal, ngunit hindi para sa Russian journal.

Savinskaya O. B. Sa: Sosyolohiya at Lipunan: Social Inequality at Social Justice (Yekaterinburg, Oktubre 19-21, 2016). Mga materyales ng V All-Russian Sociological Congress. M.: Russian Society of Sociologists, 2016. S. 8467-8475.

Ang gawaing ito ay isang metodolohikal na pagmuni-muni ng mga kasalukuyang talakayan tungkol sa pagbuo ng isang bagong metodolohikal na diskarte - ang diskarte ng paghahalo ng mga pamamaraan (mixed method research), na kinabibilangan ng kumbinasyon ng qualitative at quantitative na pamamaraan ng pagkolekta at pagsusuri ng data para sa isang masusing pag-aaral ng isang panlipunang kababalaghan. Tinatalakay ng ulat ang mga pangunahing hakbang sa pagbuo ng Method Mixing Strategy (MMR), tinatalakay ang pagsasalin sa Ruso ng termino, at kasalukuyang mga klasipikasyon ng mga disenyo ng pananaliksik para sa multimethod na pag-aaral. Ang mga nakamit at natitirang isyu ay ipinahiwatig sa huling bahagi ng artikulo.

Theoretical Validation sa Sociological Research: Methodology and Methods

Sa mga agham panlipunan, mayroong iba't ibang uri ng pananaliksik at, nang naaayon, mga pagkakataon para sa mananaliksik. Ang pag-alam tungkol sa mga ito ay makakatulong sa iyong malutas ang pinakamahihirap na problema.

0 I-click kung ito ay kapaki-pakinabang =ъ

Istratehiya sa Pananaliksik
Sa mga agham panlipunan, kaugalian na iisa ang dalawang pinakakaraniwang estratehiya sa pananaliksik - quantitative at qualitative.
Ang quantitative na diskarte ay kinabibilangan ng paggamit ng deductive approach para subukan ang mga hypotheses o theories, umaasa sa positivist approach ng natural sciences, at likas na objectivist. Ang isang qualitative na diskarte, sa kabilang banda, ay nakatutok sa isang inductive na diskarte para sa pagbuo ng mga teorya, tinatanggihan ang positivism, nakatutok sa isang indibidwal na interpretasyon ng panlipunang realidad, at ito ay constructivist sa kalikasan.
Ang bawat isa sa mga estratehiya ay nagsasangkot ng paggamit ng mga tiyak na paraan ng pagkolekta at pagsusuri ng data. Ang quantitative na diskarte ay batay sa koleksyon ng numerical data (mass survey data encodings, aggregated testing data, atbp.) at ang paggamit ng mathematical statistics method para sa kanilang pagsusuri. Kaugnay nito, ang isang diskarte sa husay ay batay sa koleksyon ng data ng teksto (mga teksto ng mga indibidwal na panayam, data ng pagmamasid ng kalahok, atbp.) at ang kanilang karagdagang pag-istruktura gamit ang mga espesyal na pamamaraan ng analytical.
Mula sa simula ng 90s, nagsimulang aktibong umunlad ang isang halo-halong diskarte, na binubuo sa pagsasama ng mga prinsipyo, pamamaraan para sa pagkolekta at pagsusuri ng data mula sa mga diskarte sa husay at dami upang makakuha ng mas makatwiran at maaasahang mga resulta.

Mga disenyo ng pananaliksik
Kapag natukoy na ang layunin ng pag-aaral, dapat matukoy ang angkop na uri ng disenyo. Ang disenyo ng pag-aaral ay ang kumbinasyon ng mga kinakailangan sa pagkolekta ng data at pagsusuri na kinakailangan upang makamit ang mga layunin ng pag-aaral.
Mga pangunahing uri ng disenyo:
Ang cross-sectional na disenyo ay nagsasangkot ng pagkolekta ng data sa isang medyo malaking bilang ng mga yunit ng pagmamasid. Bilang isang tuntunin, ito ay nagsasangkot ng paggamit ng isang paraan ng sampling upang kumatawan sa pangkalahatang populasyon. Ang data ay nakolekta nang isang beses at ito ay quantitative. Dagdag pa, ang mga katangian ng paglalarawan at ugnayan ay kinakalkula, ang mga istatistikal na konklusyon ay iginuhit.
Ang longitudinal na disenyo ay binubuo ng paulit-ulit na cross-sectional na panayam upang magtatag ng mga pagbabago sa paglipas ng panahon. Ito ay nahahati sa mga panel study (ang parehong mga tao ay nakikibahagi sa mga paulit-ulit na survey) at mga cohort na pag-aaral (iba't ibang grupo ng mga tao na kumakatawan sa parehong pangkalahatang populasyon ay nakikibahagi sa mga paulit-ulit na survey).
Kasama sa eksperimental na disenyo ang pagtukoy sa impluwensya ng independent variable sa dependent variable sa pamamagitan ng pag-level ng mga banta na maaaring makaapekto sa katangian ng pagbabago sa dependent variable.
Ang disenyo ng isang case study ay inilaan upang pag-aralan ang isa o maliit na bilang ng mga kaso nang detalyado. Ang diin ay hindi sa pamamahagi ng mga resulta sa buong pangkalahatang populasyon, ngunit sa kalidad ng teoretikal na pagsusuri at pagpapaliwanag ng mekanismo ng paggana ng isang partikular na kababalaghan.

Mga layunin sa pananaliksik
Kabilang sa mga layunin ng panlipunang pananaliksik ay ang paglalarawan, pagpapaliwanag, pagsusuri, paghahambing, pagsusuri ng mga relasyon, ang pag-aaral ng mga ugnayang sanhi-at-bunga.
Ang mga mapaglarawang gawain ay malulutas sa pamamagitan lamang ng pagkolekta ng data gamit ang isa sa mga pamamaraan na naaangkop sa isang partikular na sitwasyon - mga talatanungan, obserbasyon, pagsusuri ng dokumento, atbp. Ang isa sa mga pangunahing gawain sa kasong ito ay tulad ng pag-aayos ng data, na sa hinaharap ay magpapahintulot sa kanilang pagsasama-sama.
Upang malutas ang mga paliwanag na problema, ang isang bilang ng mga diskarte sa pananaliksik ay ginagamit (halimbawa, mga pag-aaral sa kasaysayan, pag-aaral ng kaso, mga eksperimento), na nagpapahintulot sa pagharap sa pagsusuri ng kumplikadong data. Ang kanilang layunin ay hindi lamang isang simpleng koleksyon ng mga katotohanan, kundi pati na rin ang pagkilala sa mga kahulugan ng isang malaking hanay ng mga elementong panlipunan, pampulitika, kultura na nauugnay sa problema.
Ang pangkalahatang layunin ng mga pag-aaral sa pagsusuri ay upang subukan ang mga programa o proyekto sa mga tuntunin ng kamalayan, pagiging epektibo, pagkamit ng mga layunin, atbp. Ang mga resultang nakuha ay kadalasang ginagamit upang mapabuti ang mga ito, at kung minsan ay para lamang mas maunawaan ang paggana ng mga programa at proyektong nauugnay.

Ang mga paghahambing na pag-aaral ay ginagamit para sa mas malalim na pag-unawa sa hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan sa pamamagitan ng pagtukoy sa mga karaniwan at natatanging katangian nito sa iba't ibang pangkat ng lipunan. Ang pinakamalaki sa kanila ay gaganapin sa cross-cultural at cross-national na konteksto.
Ang mga pag-aaral upang magtatag ng mga relasyon sa pagitan ng mga variable ay tinatawag ding mga pag-aaral ng ugnayan. Ang resulta ng naturang pag-aaral ay ang pagtanggap ng tiyak na mapaglarawang impormasyon (halimbawa, tingnan ang tungkol sa pagsusuri ng magkapares na relasyon). Ito ay panimula na quantitative na pananaliksik.
Ang pagtatatag ng mga ugnayang sanhi-at-bunga ay kinabibilangan ng pagsasagawa ng mga eksperimentong pag-aaral. Sa mga agham panlipunan at pag-uugali, mayroong ilang mga uri ng ganitong uri ng pananaliksik: randomized na mga eksperimento, tunay na mga eksperimento (na kinasasangkutan ng paglikha ng mga espesyal na pang-eksperimentong kondisyon na gayahin ang mga kinakailangang kondisyon), sociometry (siyempre, tulad ng naunawaan ito ni J. Moreno), Garfinkeling.