Сбор данных является фундаментальным аспектом любого исследовательского проекта, играющим решающую роль в получении надежных и значимых результатов. Он включает в себя сбор информации для ответа на конкретные исследовательские вопросы, проверки гипотез или изучения явлений.

Сбор данных — это систематический процесс сбора, регистрации и управления информацией, имеющей отношение к исследовательскому проекту. Он включает в себя тщательный сбор данных, фактов или наблюдений для решения конкретных исследовательских вопросов, проверки гипотез или содействия более глубокому пониманию конкретного явления. Необходимо понимать важность сбора данных в любом исследовательском проекте, поскольку он выполняет несколько важнейших функций:

1. Эмпирические данные. Исследователи используют собранные измеримые данные для поддержки своего анализа, обосновывая результаты реальными наблюдениями и повышая достоверность.
2. Проверка гипотез. В экспериментальных исследованиях сбор данных необходим для оценки обоснованности гипотез, их подтверждения или опровержения на основе эмпирических данных.
3. Принятие обоснованных решений. Сбор данных помогает принимать обоснованные решения, выявляя закономерности, тенденции и взаимосвязи внутри предмета, помогая исследователям, политикам и практикам.
4. Генерация знаний. Цель исследований – внести вклад в полевые знания. Сбор данных инициирует этот процесс, позволяя провести анализ для получения новых идей, теорий или понимания.
5. Проверка результатов. Надежные методы сбора данных имеют решающее значение для проверки результатов исследований, обеспечения точности и последовательности, а также повышения уверенности в результатах.
6. Воспроизведение и проверка. Прозрачные, хорошо документированные процессы сбора данных позволяют исследователям воспроизводить и проверять результаты исследований, что жизненно важно для развития научных знаний и создания надежной основы для будущих исследований.

Типы данных

В зависимости от источников, из которых они получены, исследовательские данные можно разделить на первичные и вторичные данные, каждая из которых служит различным целям.

1. Первичные данные:
   Первичные данные относятся к информации, собранной из первых рук для конкретной исследовательской цели. Исследователи собирают первичные данные непосредственно от отдельных лиц, экспериментов или наблюдений, адаптируя процесс сбора к своим конкретным исследовательским целям. Существует две основные категории методов сбора первичных данных: количественные и качественные.
2. Вторичные данные:
   Вторичные данные, напротив, предполагают использование ранее существовавших данных, собранных для другой цели. Исследователи анализируют и интерпретируют эту уже имеющуюся информацию, чтобы ответить на свои исследовательские вопросы. Примеры вторичных данных включают данные переписи населения, научные статьи, правительственные отчеты и существующие опросы. Например, исследователь, изучающий тенденции изменения климата, может использовать исторические данные о погоде, собранные метеорологическими агентствами, в качестве вторичных данных для поддержки своего анализа.

Эти два типа данных можно далее классифицировать в зависимости от характера информации:

1. Количественные данные:
   Количественные данные включают числовые измерения и количественную информацию. Исследователи используют структурированные методы для сбора данных, которые можно проанализировать статистически. Примеры количественных первичных данных включают ответы на опросы с числовыми оценками, экспериментальные измерения, а также числовые подсчеты или частоты. Например, в ходе исследования рынка компания может использовать структурированный опрос для сбора числовых оценок клиентов относительно их удовлетворенности новым продуктом.
2. Качественные данные:
   С другой стороны, качественные данные включают нечисловую информацию, такую ​​как слова, изображения или наблюдения. Этот тип данных носит более исследовательский характер и направлен на более глубокое понимание сложных явлений. Примеры качественных первичных данных включают стенограммы интервью, открытые ответы на опросы и записи наблюдений. Например, социологическое исследование, изучающее опыт людей в определенном сообществе, может включать углубленные интервью для сбора подробных рассказов и точек зрения.

Эти категории помогают исследователям понять происхождение и природу данных, с которыми они работают, и определяют выбор соответствующих методов исследования и аналитических приемов. Выбор между первичными и вторичными данными, а также между количественным и качественным подходами зависит от целей исследования, имеющихся ресурсов и глубины понимания, необходимой для исследования.

Ключевые соображения для эффективного сбора данных

Начало работы со сбором данных предполагает вдумчивое рассмотрение нескольких ключевых факторов, гарантирующих успех вашего исследования. Вот пошаговое руководство, которое поможет вам эффективно выполнить процесс сбора данных:

1. Определите вопрос исследования. Четко сформулируйте вопрос или цель вашего исследования. Это будет определять весь процесс сбора данных и поможет определить тип необходимых данных.
2. Определите тип данных. Решите, требуются ли вашему исследованию количественные, качественные или сочетание обоих типов данных. Этот выбор должен соответствовать целям вашего исследования и характеру вопросов, на которые вы стремитесь ответить.
3. Выберите методы сбора данных: выберите подходящие методы сбора данных. Общие методы включают опросы, интервью, наблюдения, эксперименты или обзор существующей литературы. Убедитесь, что выбранные вами методы соответствуют вашему исследовательскому вопросу и типу данных, которые вы собираетесь собрать. Смотрите таблицу, суммирующую различные методы сбора данных.
   

   Метод сбора данных	Когда использовать	Как собирать данные	Природа
   Эксперимент	Проверка причинно-следственных связей	Манипулирование переменными в контролируемых условиях	Количественные
   Временной ряд	Изучение тенденций с течением времени	Сбор данных через регулярные промежутки времени в течение определенного периода	Количественные
   Обсервационное исследование	Изучение естественного поведения	Систематические измерения или съемки в естественных условиях	Качественные/ Количественные/ смешанные методы
   Опросы и анкеты	Сбор мнений или предпочтений	Администрирование анкет с заранее заданными опциями онлайн, лично или по телефону	Структурные вопросы - Количественный подход Неструктурированные или открытые вопросы - Качественный подход Оба типа вопросов могут использоваться для смешанного подхода.
   Интервью	Изучение индивидуальных точек зрения	Проведение бесед один на один с открытыми вопросами	Качественные
   Фокус группы	Регистрация групповой динамики	Организация группового обсуждения определенной темы	Качественные
   Этнография	Глубокое понимание культурного контекста	Жизнь в сообществе, наблюдение и взаимодействие с участниками	Качественные
   Архивные исследования	Анализ исторических записей	Систематический обзор и анализ существующих документов, текстов или записей	Качественные/ Количественные/ смешанные методы
   Сбор вторичных данных	Использование уже существующих данных	Просмотр и анализ данных, собранных для других целей из таких источников, как государственные учреждения или исследовательские организации	Качественные/ Количественные/ смешанные методы

4. Разработайте план исследования. Создайте комплексный план исследования с указанием шагов, сроков и ресурсов, необходимых для сбора данных. Учитывайте такие факторы, как набор участников, этические соображения и любые потенциальные проблемы, которые могут возникнуть в ходе процесса.
5. Выберите инструменты сбора данных. Разработайте или выберите инструменты для сбора данных, такие как опросы, анкеты, руководства по проведению интервью или протоколы экспериментов. Убедитесь, что эти инструменты предназначены для сбора конкретной информации, необходимой для решения вашего исследовательского вопроса.
6. Учитывайте этические аспекты. Этические соображения имеют первостепенное значение. Получите необходимые разрешения от комиссий по этике, обеспечьте информированное согласие участников и гарантируйте конфиденциальность и конфиденциальность собранных данных.
7. Обеспечьте качество данных. Контролируйте и поддерживайте качество ваших данных на протяжении всего процесса сбора. Примите меры для минимизации ошибок, несоответствий и предвзятостей. Регулярно проверяйте полноту и точность.
8. Запись и управление данными. Установите систематический метод записи и управления вашими данными. Это включает в себя организацию файлов, создание системы кодирования данных и обеспечение надлежащего документирования каждой точки данных. Документируйте любые отклонения от первоначального плана и их причины. Такая прозрачность обеспечивает воспроизводимость и достоверность вашего исследования.

В заключение стоит отметить, что передовые методы сбора данных являются важной частью любого научного исследования. Исследователи должны разумно выбирать методы сбора данных, исходя из вопросов исследования, учитывая сильные и слабые стороны каждого подхода. Строгое планирование, прозрачность и этические соображения имеют первостепенное значение для обеспечения надежности и достоверности собранных данных. Находя компромисс между эффективностью и глубиной, исследователи могут повысить надежность своих исследований и внести значимый вклад в свои области.

Оригинал: https://www.cwauthors.com/article/Excellence-in-Research/?utm_source=Charlesworth%20Author%20Services%20EN&utm_campaign=2f80bf4ea2-Jan%202024-Mailer1%20