Kwantitatibo na Pananaliksik sa Filipino PDF

Preview

Summary

Download Kwantitatibo na Pananaliksik sa Filipino PDF

Description

Ang mga kwantitatib research ay nagbibigay diin sa mga sukat ng layunin at ang statistical, matematika, o numerical analysis ng data na nakolekta sa pamamagitan ng mga botohan, mga questionnaire, at mga survey, o sa pamamagitan ng pagmamanipula ng mga umiiral nang statistical data gamit ang computational techniques. Nagtutuos ang dami ng pananaliksik sa pag-iipon ng numerong datos at pangkalahatan sa mga grupo ng mga tao o upang ipaliwanag ang isang partikular na kababalaghan.

Mga Katangian ng kwantitatib research Ang iyong layunin sa pagsasagawa ng quantitative research study ay upang matukoy ang ugnayan sa pagitan ng isang bagay [isang independiyenteng variable] at isa pang [dependent o outcome variable] sa loob ng isang populasyon. Ang mga dami ng mga disenyo ng pananaliksik ay alinman sa naglalarawang [mga saklaw na kadalasang nasusukat ng isang beses] o pang-eksperimentong [mga saklaw na sinukat bago at pagkatapos ng paggamot]. Ang isang naglalarawang pag-aaral ay nagtatatag lamang ng mga asosasyon sa pagitan ng mga variable; ang isang eksperimentong pag-aaral ay nagtatatag ng pananahilan. Ang mga dami ng mga pananaliksik sa pananaliksik sa mga numero, logic, at isang layunin na paninindigan. Ang dami ng pananaliksik ay nakatuon sa numeric at walang pagbabago na data at detalyadong, nagtatagpo ng pangangatwiran sa halip na divergent na pangangatwiran [ie, ang henerasyon ng iba't ibang mga ideya tungkol sa isang suliranin sa pananaliksik sa isang kusang-loob, walang bayad na paraan].

Ang mga pangunahing katangian nito ay: Ang data ay karaniwang natipon gamit ang nakabalangkas na mga instrumento sa pananaliksik. Ang mga resulta ay batay sa mas malaking laki ng sample na kinatawan ng populasyon. Ang pag-aaral ng pananaliksik ay kadalasang maaaring replicated o paulit-ulit, na ibinigay nito mataas na pagiging maaasahan. Ang mananaliksik ay may isang malinaw na tinukoy na pananaliksik na tanong kung saan ang mga layunin ay hinahangad. Ang lahat ng mga aspeto ng pag-aaral ay maingat na dinisenyo bago maipon ang data. Ang data ay nasa anyo ng mga numero at istatistika, madalas na nakaayos sa mga talahanayan, tsart, mga numero, o iba pang mga di-tekstong mga form. Maaaring gamitin ang proyekto upang gawing mas malawak ang mga konsepto, hulaan ang mga resulta sa hinaharap, o magsiyasat sa mga relasyon sa pananahilan. Ang mananaliksik ay gumagamit ng mga tool, tulad ng mga questionnaire o software ng computer, upang mangolekta ng numerical data. Ang napakahalagang layunin ng isang pag-aaral sa dami ng pananaliksik ay ang pag-uriuriin ang mga tampok, bilangin ang mga ito, at bumuo ng mga istatistikang modelo sa pagtatangkang ipaliwanag kung ano ang naobserbahan. Mga bagay na dapat tandaan kapag nag-uulat ng mga resulta ng isang pag-aaral gamit ang mga dami ng pamamaraan: Ipaliwanag ang data na nakolekta at ang kanilang statistical treatment pati na rin ang lahat ng kaugnay na mga resulta na may kaugnayan sa problema sa pananaliksik na sinisiyasat mo. Hindi angkop ang interpretasyon ng mga resulta sa seksyon na ito. Iulat ang mga hindi inaasahang pangyayari na naganap sa panahon ng iyong koleksyon ng data. Ipaliwanag kung paano naiiba ang aktwal na pag-aaral mula sa nakaplanong pag-aaral.

Ipaliwanag ang iyong paghawak ng nawawalang data at kung bakit ang anumang nawawalang data ay hindi nagpapahina sa pagiging wasto ng iyong pag-aaral. Ipaliwanag ang mga diskarte na ginamit mo upang "linisin" ang iyong data set. Pumili ng isang minimally sapat na statistical pamamaraan; magbigay ng isang makatwirang paliwanag para sa paggamit nito at isang sanggunian para dito. Tukuyin ang anumang mga programang ginamit sa computer. Ilarawan ang mga pagpapalagay para sa bawat pamamaraan at ang mga hakbang na iyong kinuha upang matiyak na hindi sila lumabag. Kapag gumagamit ng inferential na mga istatistika, ibigay ang mga istatistika na naglalarawang, mga agwat ng pagtitiwala, at mga sukat ng sample para sa bawat variable pati na rin ang halaga ng istatistika ng pagsubok, direksyon nito, ang mga antas ng kalayaan, at ang antas ng kabuluhan [ulat ang aktwal na halaga ng p]. Iwasan ang inferring causality, lalo na sa mga di-hinirang na disenyo o walang karagdagang eksperimento. Gumamit ng mga talahanayan upang magbigay ng eksaktong mga halaga; gamitin ang mga numero upang ihatid ang mga epekto sa mundo. Panatilihin ang mga numero ng maliit sa laki; isama ang mga graphic na representasyon ng mga agwat ng kumpiyansa hangga't maaari. Laging sabihin sa mambabasa kung ano ang hahanapin sa mga talahanayan at mga numero. TANDAAN: Kapag gumagamit ng mga pre-umiiral na statistical data na natipon at ginawang magagamit ng sinuman maliban sa iyong sarili [halimbawa, ahensiya ng gobyerno], dapat mo pa ring iulat ang mga pamamaraan na ginamit upang tipunin ang data at ilarawan ang anumang nawawalang data na umiiral at, kung mayroong ay anumang, magbigay ng isang malinaw na paliwanag kung bakit ang nawawalang data ay hindi papanghinain ang bisa ng iyong pangwakas na pagtatasa. Basic Research Design para sa Quantitative Studies

Bago ang pagdisenyo ng isang dami ng pag-aaral sa pananaliksik, kailangan mong magpasiya kung ito ay mapaglarawang o eksperimento dahil ito ay magdikta kung paano mo tinitipon, pag-aralan, at binibigyang-kahulugan ang mga resulta. Ang isang naglalarawang pag-aaral ay pinamamahalaan ng mga sumusunod na alituntunin: ang mga paksa ay karaniwang sinusukat isang beses; ang intensyon ay upang magtatag lamang ng mga asosasyon sa pagitan ng mga variable; at, maaaring pag-aralan ng pag-aaral ang isang sample na populasyon ng daan-daan o libu-libong mga paksa upang matiyak na ang wastong pagtatantya ng isang pangkalahatan na relasyon sa pagitan ng mga variable ay nakuha. Ang isang pang-eksperimentong disenyo ay nagsasama ng mga paksa na sinukat bago at pagkatapos ng isang partikular na paggamot, ang sample na populasyon ay maaaring napakaliit at sinadya pinili, at ito ay inilaan upang magtatag ng pananahilan sa pagitan ng mga variable.

Panimula Ang pagpapakilala sa isang pag-aaral na dami ay karaniwang isinulat sa pangkasalukuyan at mula sa ikatlong pananaw ng tao. Sinasaklaw nito ang sumusunod na impormasyon: Kinikilala ang problema sa pag-aaral - tulad ng anumang pag-aaral sa akademiko, dapat mong sabihin nang malinaw at maigsi ang problema sa pananaliksik na sinisiyasat. Sinuri ang mga panitikan - pagsusuri ng scholarship sa paksa, nagsasangkot ng mga pangunahing tema at, kung kinakailangan, ang pag-aaral ng mga pag-aaral na gumamit ng mga katulad na pamamaraan ng pagtatanong at pagtatasa. Tandaan kung saan umiiral ang

mga key gaps at kung paano nakatutulong ang iyong pag-aaral upang punan ang mga gaps o clarifies umiiral na kaalaman. Inilalarawan ang balangkas ng teoretikal - magbigay ng balangkas ng teorya o teorya na nagpapatibay sa iyong pag-aaral. Kung kinakailangan, tukuyin ang hindi pamilyar o komplikadong mga termino, konsepto, o mga ideya at magbigay ng angkop na impormasyon sa background upang ilagay ang problema sa pananaliksik sa wastong konteksto [hal., Kasaysayan, pangkultura, pang-ekonomiya, atbp.]. Pamamaraan Ang seksyon ng mga paraan ng isang pag-aaral na dami ay dapat ilarawan kung paano matutugunan ang bawat layunin ng iyong pag-aaral. Tiyaking magbigay ng sapat na detalye upang paganahin ang mambabasa ay maaaring gumawa ng isang matalinong pagtatasa ng mga pamamaraan na ginagamit upang makakuha ng mga resulta na nauugnay sa problema sa pananaliksik. Ang seksyon ng mga pamamaraan ay dapat iharap sa nakaraang panahunan. Pag-aaral ng populasyon at sampling - saan nanggaling ang data; kung ano ang matatag; tandaan kung saan umiiral ang mga puwang o kung ano ang ibinukod. Tandaan ang mga pamamaraan na ginagamit para sa kanilang pagpili; Pagkolekta ng data - ilarawan ang mga tool at pamamaraan na ginagamit upang mangolekta ng impormasyon at tukuyin ang mga variable na sinusukat; ilarawan ang mga pamamaraan na ginamit upang makuha ang data; at, tandaan kung ang data ay pre-exist na [ie, data ng pamahalaan] o natipon mo ito. Kung natitipon mo ito, ilarawan kung anong uri ng instrumento ang iyong ginamit at kung bakit. Tandaan na walang data set ay perpekto ilarawan ang anumang mga limitasyon sa mga paraan ng pagtitipon ng data. Pagsusuri ng data - ilarawan ang mga pamamaraan para sa pagpoproseso at pag-aaral ng data. Kung angkop, ilarawan ang mga tiyak na instrumento ng pagsusuri na ginagamit upang pag-aralan ang bawat layuning pananaliksik, kabilang ang mga diskarte sa matematika at ang uri ng software ng computer na ginagamit upang manipulahin ang data.

Mga resulta Ang pagtukoy ng iyong pag-aaral ay dapat na nakasulat na talaga at sa isang maikli at tumpak na format. Sa mga pag-aaral na dami, karaniwang ginagamit ang mga graph, mga talahanayan, tsart, at iba pang mga di-tekstong elemento upang matulungan ang mambabasa na maunawaan ang data. Siguraduhin na ang mga di-tekstong elemento ay hindi nakahiwalay sa teksto ngunit ginagamit upang madagdagan ang pangkalahatang paglalarawan ng mga resulta at upang matulungan na linawin ang mga pangunahing punto na ginawa. Ang karagdagang impormasyon tungkol sa kung paano epektibong ipakita ang data gamit ang mga tsart at mga graph ay matatagpuan dito. Statistical analysis - paano mo pag-aralan ang data? Ano ang mga pangunahing natuklasan mula sa data? Ang mga natuklasan ay naroroon sa lohikal, sunud-sunod na pagkakasunudsunod. Ilarawan ngunit huwag bigyang kahulugan ang mga uso o negatibong resulta; save na para sa seksyon ng talakayan. Dapat ipakita ang mga resulta sa nakaraang panahunan. Usapan Dapat talakayin ang mga talakayan, lohikal, at komprehensibong. Dapat talakayin ng talakayan ang iyong mga natuklasan may kinalaman sa mga nakilala sa pagsusuri sa panitikan, at inilagay sa loob ng konteksto ng balangkas ng teoretikal na nagpapatibay sa pag-aaral. Dapat talakayin ang talakayan sa pangkasalukuyan. Interpretasyon ng mga resulta - i-ulit ang problema sa pananaliksik na sinisiyasat at ihambing at ihambing ang mga natuklasan sa mga tanong sa pananaliksik na

pinagbabatayan ng pag-aaral. Pinagtibay ba nila ang hinulaang mga kinalabasan o pinagwikaan ba ito ng data? Paglalarawan ng mga uso, paghahambing ng mga pangkat, o mga relasyon sa mga variable - ilarawan ang anumang mga uso na lumitaw mula sa iyong pagsusuri at ipaliwanag ang lahat ng hindi inaasahang at statistical na hindi gaanong mga natuklasan. Talakayan ng mga implikasyon - ano ang kahulugan ng iyong mga resulta? I-highlight ang mga natuklasang key batay sa pangkalahatang mga resulta at mga natuklasan ng tala na sa tingin mo ay mahalaga. Paano nakatulong ang mga resulta sa mga sulyap sa pag-unawa sa problema sa pagsasaliksik? Mga Limitasyon - ilarawan ang anumang mga limitasyon o hindi maiiwasang bias sa iyong pag-aaral at, kung kinakailangan, tandaan kung bakit ang mga limitasyon na ito ay hindi nagpipigil sa mabisang interpretasyon ng mga resulta.

Konklusyon Tapusin ang iyong pag-aaral upang ibuhos ang paksa at magbigay ng isang pangwakas na komento at pagtatasa ng pag-aaral. Buod ng mga natuklasan - i-synthesize ang mga sagot sa iyong mga katanungan sa pananaliksik. Huwag mag-ulat ng anumang statistical data dito; magbigay lamang ng isang sanaysay buod ng mga pangunahing natuklasan at ilarawan kung ano ang natutunan na hindi mo alam bago magsagawa ng pag-aaral. Mga rekomendasyon - kung naaangkop sa layunin ng pagtatalaga, itali ang mga natuklasang mga natuklasan sa mga rekomendasyon sa patakaran o mga aksyon na dapat gawin sa pagsasanay. Pananaliksik sa hinaharap - tandaan ang pangangailangan para sa pananaliksik sa hinaharap na naka-link sa mga limitasyon ng iyong pag-aaral o sa anumang natitirang mga puwang sa literatura na hindi natugunan sa iyong pag-aaral.

Mga Lakas ng Paggamit ng kwantitatib research

Ang mga dami ng mga mananaliksik ay nagsisikap na kilalanin at ihiwalay ang mga tiyak na variable na nasa loob ng balangkas ng pag-aaral, humingi ng ugnayan, relasyon at pananahilan, at pagtatangka na kontrolin ang kapaligiran kung saan nakolekta ang data upang maiwasan ang panganib ng mga variable, maliban sa pinag-aralan kinilala ang mga relasyon. Kabilang sa mga tiyak na lakas ng paggamit ng mga dami ng pamamaraan upang pagaralan ang mga problema sa pananaliksik sa agham ng agham: Pinapayagan para sa isang mas malawak na pag-aaral, na kinasasangkutan ng isang mas malaking bilang ng mga paksa, at pagpapahusay ng generalisasyon ng mga resulta; Pinapayagan para sa higit na layunin at katumpakan ng mga resulta. Sa pangkalahatan, ang dami ng mga pamamaraan ay dinisenyo upang magbigay ng mga buod ng data na sumusuporta sa mga generalizations tungkol sa hindi pangkaraniwang bagay sa ilalim ng pag-aaral. Upang maisagawa ito, ang karaniwang pagsasaliksik ay karaniwang nagsasangkot ng ilang mga variable at maraming mga kaso, at ginagamit ang mga itinakdang pamamaraan upang matiyak ang pagiging wasto at pagiging maaasahan; Ang paglalapat ng mahusay na mga pamantayan ay nangangahulugan na ang pananaliksik ay maaaring kopyahin, at pagkatapos ay masuri at ihahambing sa mga katulad na pag-aaral; Maaari mong ibuod ang malawak na pinagkukunan ng impormasyon at gumawa ng mga paghahambing sa kabuuan ng mga kategorya at sa paglipas ng panahon; at,

Ang pansariling bias ay maaaring iwasan sa pamamagitan ng pagpapanatili ng isang 'distansya' mula sa mga kalahok na paksa at paggamit ng tinatanggap na mga pamamaraan ng computational.

Mga Limitasyon sa Paggamit ng mga Quantiative Method

Ang dami ng mga pamamaraan ay nangangahulugang magkaroon ng isang layunin na diskarte sa pag-aaral ng mga problema sa pananaliksik, kung saan ang data ay kinokontrol at sinusukat, upang matugunan ang akumulasyon ng mga katotohanan, at upang matukoy ang mga sanhi ng pag-uugali. Bilang isang resulta, ang mga resulta ng quantitative research ay maaaring makabuluhan sa istatistika ngunit kadalasan ay hindi makatao. Ang ilang partikular na limitasyon na kaugnay sa paggamit ng mga dami ng pamamaraan upang pag-aralan ang mga problema sa pananaliksik sa mga agham panlipunan ay kinabibilangan ng: Ang dami ng datos ay mas mahusay at magagawa upang subukan ang mga pagpapalagay, ngunit maaaring makaligtaan ang detalye ng konteksto; Gumagamit ng isang static at matibay na diskarte at sa gayon Naghahatid ang isang manipis na proseso ng pagtuklas; Ang pag-unlad ng karaniwang mga tanong ng mga mananaliksik ay maaaring humantong sa "estruktural bias" at maling representasyon, kung saan ang data ay tunay na sumasalamin sa pananaw ng mananaliksik sa halip na ang kalahok na paksa; Ang mga resulta ay nagbibigay ng mas kaunting detalye sa pag-uugali, saloobin, at pagganyak; Ang mananaliksik ay maaaring mangolekta ng isang mas makitid at minsan mababaw na dataset; Ang mga resulta ay limitado habang nagbibigay sila ng mga de-numerong paglalarawan kaysa sa detalyadong salaysay at sa pangkalahatan ay nagbibigay ng mas masalimuot na mga ulat ng pang-unawa ng tao; Ang pananaliksik ay madalas na isinasagawa sa isang hindi natural, artipisyal na kapaligiran upang ang isang antas ng kontrol ay maaaring mailapat sa ehersisyo. Maaaring hindi normal ang antas ng kontrol na ito sa tunay na mundo kaya nagbubunga ng "mga resulta ng laboratoryo" bilang kabaligtaran sa "mga resulta ng tunay na mundo"; at, Ang mga preset na sagot ay hindi kinakailangang sumasalamin kung paano talaga nararamdaman ng mga tao ang tungkol sa isang paksa at, sa ilang mga kaso, maaaring maging pinakamalapit na tugma sa preconceived hypothesis....