L’analisi dei dati di ricerca è un processo utilizzato dai ricercatori per ridurre i dati a una storia e interpretarli al fine di ottenere informazioni. In questo processo, una grande quantità di dati viene ridotta in piccoli frammenti per dargli un senso.
Per arrivare alla fase di analisi dei dati per arrivare alla fase di analisi dei dati, è necessario aver precedentemente definito il problema della ricerca, sviluppato e implementato un piano di campionamento, una struttura di progettazione, metodi e strumenti, per cui questa è considerata una fase più semplice in un progetto di ricerca.
Se hai dei dubbi su come effettuare correttamente la tua analisi, questo articolo ti presenterà i punti principali che devi considerare.
Qual è l’importanza di analizzare i dati della ricerca prima di presentare i risultati?
Lo scopo dell’analisi dei dati di una ricerca è quello di ottenere informazioni utili per il tuo lavoro e che ti consentano di:
- Descrivi e riassumi i dati
- Identificare la relazione tra le variabili
- Confronto tra variabili
- Identificare la differenza tra le variabili
- Previsione dei risultati
Come fare l’analisi dei dati nella ricerca?
Quando si analizzano i dati di una ricerca sono presenti tre elementi: l’organizzazione dei dati, la riduzione dei dati attraverso l’integrazione e la categorizzazione in modo da poter identificare e collegare facilmente schemi e temi.
Di seguito ti illustriamo il processo di analisi dei dati, che consiste in tre fasi principali:
Fase I: Convalida dei dati
La convalida dei dati viene effettuata per capire se le informazioni raccolte sono conformi agli standard prestabiliti o se si tratta di un campione di dati distorto. Questa fase si divide in quattro aspetti diversi:
- Frode: Assicurati che ogni risposta a un sondaggio o a un questionario sia registrata da un vero essere umano.
- Screening: Assicurarsi che ogni partecipante o intervistato sia selezionato o scelto in base ai criteri della ricerca.
- Procedura: Assicurati che siano stati rispettati gli standard etici durante la raccolta dei dati del campione.
- Completezza: Assicurati che il rispondente abbia risposto a tutte le domande del sondaggio online. sondaggio online o che l’intervistatore abbia posto tutte le domande elaborate nel questionario.
Fase II: Elaborazione dei dati
Il più delle volte, un ampio campione di dati di ricerca è pieno di errori. Gli intervistati a volte compilano alcuni campi in modo errato o li omettono per sbaglio.
L’editing dei dati è un processo in cui i ricercatori devono confermare che i dati forniti sono privi di tali errori e per farlo devono eseguire controlli di base e di anomalia per modificare l’output grezzo e prepararlo per l’analisi.
Fase III: Codifica dei dati
Questa è la fase più importante della preparazione dei dati, in quanto è associata al raggruppamento e all’assegnazione di valori alle risposte dell’indagine.
Supponiamo che un sondaggio venga completato con un campione di 1000 persone, allora il ricercatore creerà una fascia d’età per distinguere gli intervistati in base alla loro età. Per questo motivo, è più facile analizzare piccoli gruppi di dati piuttosto che occuparsi di una grande quantità di dati.
Cosa devi considerare quando analizzi i dati di una ricerca?
Ricorda che prima di conoscere i diversi modi di analizzare e discutere i dati, è utile conoscere le differenze tra ricerca qualitativa e ricerca quantitativa e la differenza tra dati qualitativi y dati quantitativi.
Supponiamo che tu decida di fare una ricerca etnografica che è la ricerca qualitativa. Nella prima fase, si decide di prendere un piccolo campione (cosa che di solito si fa nella ricerca qualitativa) ma poi si decide di condurre un’intervista strutturata o un sondaggio (cosa che di solito si fa nella ricerca quantitativa) per determinare i particolari atteggiamenti delle persone quando si verifica un fenomeno di interesse (ricerca qualitativa).
Dato che hai utilizzato metodi che ottengono dati sia quantitativi che qualitativi, la tua ricerca sarà un mix di entrambi.
Una fonte di confusione per molte persone è la convinzione che la ricerca qualitativa qualitativa generi solo dati qualitativi (testi, parole, opinioni, ecc.) e che la ricerca quantitativa generi solo dati quantitativi (numeri).
In alcuni casi questo accade, ma entrambi i tipi di dati possono essere generati da qualsiasi tipo di ricerca condotta. Ad esempio, un sondaggio (ricerca quantitativa) ottiene comunemente informazioni come l’età, lo stipendio, l’anzianità di servizio (dati quantitativi), ma è anche probabile che ottenga dati qualitativi come le opinioni e gli atteggiamenti.
Quale tecnica dovresti utilizzare per analizzare i dati della ricerca?
Quando si parla di analisi dei dati, alcuni credono che solo le tecniche statistiche possano essere applicate ai dati quantitativi (numeri).
Questo non è corretto, poiché esistono molte tecniche statistiche che possono essere applicate ai dati qualitativi, come ad esempio la scala di valutazione, comunemente utilizzata nella ricerca quantitativa. Anche se uno studio qualitativo non utilizza dati quantitativi, ci sono molti modi per analizzare i dati qualitativi ottenuti.
Ad esempio, dopo aver condotto un’intervista, la trascrizione e l’organizzazione dei dati sono le prime fasi dell’analisi. Poi, la fase successiva consiste nell’analizzare sistematicamente le trascrizioni, raggruppare i commenti, interpretarli e trarre conclusioni.
Come compilare i risultati della tua ricerca?
Alcune domande che i ricercatori si pongono comunemente sono: la ricerca che ho fatto sarà all’altezza di altre ricerche? Le persone crederanno ai miei risultati?
I ricercatori affrontano queste domande utilizzando un metodo di raccolta dati (strumento di ricerca) per dare ai risultati affidabilità e validità.
- Affidabilità: si riferisce alla ricerca condotta e alle informazioni ottenute che sono uniche, cioè non ripetute.
- Validità: può essere spiegata rispondendo a questa domanda: stiamo misurando ciò che pensiamo di misurare?
Si tratta di un aspetto molto difficile da affrontare. Di seguito sono elencate alcune domande comuni che puoi porti per affrontare la questione della validità e per poter analizzare i dati con sicurezza.
- Come ha fatto il ricercatore a ottenere pieno accesso alle conoscenze e ai dati ottenuti?
- I ricercatori esperti utilizzano le stesse domande e gli stessi metodi?
Nessuna procedura è completamente affidabile, ma se la procedura di raccolta dei dati è inaffidabile la ricerca non è valida. Un altro problema è che anche se la ricerca è affidabile, non significa che sia valida.
Tuttavia, alcuni metodi che puoi implementare sono:
Triangolazione
La triangolazione è la verifica incrociata dei dati utilizzando più fonti o due o più metodi di raccolta dati. metodi di raccolta dati. Esistono diversi tipi di triangolazione, tra cui:
- Triangolazione temporale: studi longitudinali.
- Triangolazione metodologica: utilizzare lo stesso metodo in momenti diversi o metodi diversi con lo stesso oggetto di studio.
- Triangolazione dei ricercatori: coinvolge più di un ricercatore
Errore di campionamento
L’errore di campionamento errore di campionamento è un indicatore che misura la differenza tra i risultati del campionamento e i parametri della popolazione dell’indagine. Quando si utilizza un campionamento casuale, l’errore di campionamento può verificarsi per caso; inoltre, l’errore di campionamento può diminuire se le dimensioni del campione aumentano.
Queste sono alcune domande fondamentali che dobbiamo porci per valutare il nostro campione:
- Il campione è casuale e rappresentativo della popolazione?
- Il campione è grande o piccolo?
Errore di non campionamento
Tutti gli errori, tranne quelli di campionamento, sono errori non campionari e possono essere eliminati. Ne esistono di diversi tipi, alcuni di questi sono:
- Errore del ricercatore: definizioni poco chiare; problemi di affidabilità e validità; problemi di analisi dei dati, ad esempio mancanza di dati.
- Errore dell’intervistatore: approccio generale; tecniche di intervista personale; registrazione delle risposte.
- Errore dell’intervistato: incapacità di rispondere; mancanza di interesse nel rispondere; menzogna nel rispondere; poche risposte.
- Usa gli strumenti migliori per la tua ricerca!
Ora che hai un’idea generale di come analizzare i dati della tua ricerca, ti invitiamo a dare un’occhiata al nostro Ebook “Metodologie di ricerca avanzate”dove troverai informazioni importanti su domande di ricerca avanzate, logiche di ricerca avanzate e molto altro ancora.
