| Tập sách nâng cấp luận án, Thiết kế nghiên cứu và nghiên cứu thực địa của bạn, có sẵn dưới dạng PDF có thể tải xuống từ cửa hàng của chúng tôi. Tập sách minh họa tác động của thế giới quan của bạn đối với cách bạn điều tra một hiện tượng cụ thể và cách tiếp cận mà bạn áp dụng sau đó. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quyết định phương pháp nghiên cứu phù hợp, lựa chọn chiến lược nghiên cứu phù hợp và lựa chọn phương pháp thu thập dữ liệu phù hợpR Discovery, là một ứng dụng di động hỗ trợ AI được thiết kế để giúp các nhà nghiên cứu tìm thấy tất cả các tài liệu gần đây và có liên quan mà họ cần ở các giai đoạn nghiên cứu khác nhau, đặc biệt là khi họ đang đặt câu hỏi nghiên cứu và suy nghĩ về cách chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp để trả lời chúng Nghiên cứu của bạn sẽ chỉ ra các loại phương pháp nghiên cứu mà bạn sử dụng để củng cố công việc của mình và các phương pháp bạn sử dụng để thu thập dữ liệu. Nếu bạn muốn thu thập dữ liệu định lượng, có lẽ bạn đang đo lường các biến số và xác minh các lý thuyết hoặc giả thuyết hiện có hoặc đặt câu hỏi về chúng. Dữ liệu thường được sử dụng để tạo ra các giả thuyết mới dựa trên kết quả thu thập dữ liệu về các biến khác nhau. Đồng nghiệp của một người thường hài lòng hơn nhiều về khả năng xác minh dữ liệu định lượng vì nhiều người cảm thấy an toàn chỉ với các con số và thống kê Show
Tuy nhiên, thường thì các tập hợp số liệu thống kê và xử lý số không phải là câu trả lời để hiểu ý nghĩa, niềm tin và kinh nghiệm, vốn được hiểu rõ hơn thông qua dữ liệu định tính. Và dữ liệu định lượng, cần phải ghi nhớ, cũng được thu thập phù hợp với các phương tiện nghiên cứu nhất định và các câu hỏi nghiên cứu cơ bản. Ngay cả việc tạo ra các con số cũng được hướng dẫn bởi các loại câu hỏi mà đối tượng đặt ra, do đó về cơ bản là chủ quan, mặc dù nó có vẻ ít hơn so với dữ liệu nghiên cứu định tính nghiên cứu định tínhĐiều này được thực hiện khi chúng ta muốn hiểu ý nghĩa, xem xét, mô tả và hiểu kinh nghiệm, ý tưởng, niềm tin và giá trị, những thứ vô hình như những thứ này. Thí dụ. một lĩnh vực nghiên cứu sẽ được hưởng lợi từ nghiên cứu định tính sẽ là phong cách học tập của sinh viên và phương pháp tiếp cận nghiên cứu, được mô tả và hiểu một cách chủ quan bởi sinh viên Sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu định lượng và định tínhĐây là một cách tiếp cận phổ biến và giúp bạn 'tam giác hóa' tôi. e. để sao lưu một tập hợp các phát hiện từ một phương pháp thu thập dữ liệu được củng cố bởi một phương pháp này, với một phương pháp rất khác được củng cố bởi một phương pháp khác - ví dụ: bạn có thể đưa ra một bảng câu hỏi (thường là định lượng) để thu thập dữ liệu thống kê về các câu trả lời, sau đó Để biết thêm thông tin, hãy xem Chương 13, 14 & 15 của Cẩm nang nghiên cứu sau đại học của Gina Wisker Hoạt động thách thức nhất trong nhiều dự án nghiên cứu xoay quanh việc quyết định sử dụng phương pháp luận và phương pháp nào. Bộ tài nguyên này sẽ giúp bạn
Khi bạn chọn một phương pháp hoặc phương pháp cụ thể, bạn có thể cần tìm kiếm thông tin nâng cao hơn về các lựa chọn này. Ví dụ: bạn có thể đọc những cuốn sách phù hợp hoặc hoàn thành các khóa đào tạo trực tuyến. Đôi khi, các khóa học hiệu quả nhất có thể tốn vài trăm đô la--chẳng hạn như các khóa học có sẵn từ Hiệp hội Nghiên cứu Chính trị và Xã hội Úc. Bạn có thể quyết định sử dụng phân bổ tài trợ của mình để tham dự một hoặc nhiều khóa học này.
Lựa chọn cách tiếp cận, phương pháp luận và phương pháp định tínhTrong nhiều dự án nghiên cứu, ứng viên sẽ thu thập và phân tích dữ liệu định tính - thường là từ thay vì số. Nếu bạn cần thu thập hoặc phân tích dữ liệu định tính, thì bạn phải quyết định cách tiếp cận, phương pháp và phương pháp nào sẽ sử dụng Tôi nên sử dụng phương pháp định tính nào. docx
Bảng này trình bày thêm thông tin về các ví dụ cụ thể về phương pháp định tính--cũng như phương pháp hỗn hợp--phương pháp và phương pháp Chủ đề Khi chủ đề này quan trọng Tài liệu để đọc Mô hình lý thuyết
chủ nghĩa thực dụng Các nhà nghiên cứu thường áp dụng phương pháp này nếu họ muốn thu thập cả dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng Giới thiệu về chủ nghĩa thực dụng. docx Lý thuyết phi thực dân hóa Các nhà nghiên cứu thường xuyên và có lẽ nên áp dụng quan điểm này nếu họ muốn tiến hành nghiên cứu với các cộng đồng bản địa Giới thiệu về lý thuyết phi thực dân hóa. docx Lý thuyết chủng tộc quan trọng Các nhà nghiên cứu thường áp dụng quan điểm này khi họ muốn khắc phục sự phân biệt đối xử đối với các chủng tộc hoặc sắc tộc cụ thể Giới thiệu về lý thuyết chủng tộc quan trọng. docx Lý thuyết quan điểm Các nhà nghiên cứu thường áp dụng lý thuyết này để chỉ ra rằng nghiên cứu được thực hiện bởi các tập thể thống trị, chẳng hạn như đàn ông giàu có, có xu hướng bỏ qua hoặc bóp méo trải nghiệm của phụ nữ hoặc cộng đồng bị thiệt thòi. Lý thuyết này thường được áp dụng để biện minh cho nghiên cứu nữ quyền hoặc bản địa Giới thiệu về lý thuyết quan điểm. docx phương pháp luận. Cổ điển Lý thuyết có căn cứBạn muốn phát triển một lý thuyết về lý do tại sao mọi người tham gia vào một số hành vi xã hội nhất định trong một bối cảnh cụ thể--và muốn kiểm tra và hoàn thiện lý thuyết này lặp đi lặp lại. Để tìm hiểu chi tiết về một biến thể cụ thể, hãy đọc
Giới thiệu về lý thuyết cơ sở - Cách tìm hiểu về phương pháp luận này. docx Cách tiếp cận tường thuật Bạn muốn phân tích câu chuyện của mọi người về cuộc sống của họ hoặc xây dựng câu chuyện về cuộc sống của mọi ngườiGiới thiệu các phương pháp tường thuật. docx Phân tích hiện tượng học diễn giải và các cách tiếp cận tương tự khác Bạn muốn giúp những người thú vị chia sẻ kinh nghiệm sống của họ--quan điểm hoặc nhận thức về thế giới của họGiới thiệu về phân tích hiện tượng diễn giải và các cách tiếp cận tương tự. docx Nghiên cứu hành động có sự tham gia Bạn muốn cộng tác với một cộng đồng các cá nhân để giải quyết một vấn đề mà cộng đồng này quan tâmGiới thiệu về nghiên cứu hành động có sự tham gia. docx Nghiên cứu trường hợp, theo đề xuất của Robert YinBạn muốn khám phá một hoặc nhiều trường hợp hấp dẫn--chẳng hạn như một người, sự kiện, tổ chức, thực tiễn hoặc can thiệp hấp dẫn--trong ngữ cảnh, sử dụng nhiều phương pháp và kỹ thuậtGiới thiệu về nghiên cứu trường hợp - phương pháp Yin. docx Nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp Bạn muốn thu thập cả dữ liệu định tính, chẳng hạn như phỏng vấn và dữ liệu định lượng, chẳng hạn như thông tin sốGiới thiệu về phương pháp nghiên cứu hỗn hợp. docx phương pháp luận. dân tộc học
dân tộc học chính sách Bạn muốn khám phá và mô tả trải nghiệm của các cá nhân, chẳng hạn như các nhà quản lý y tế cộng đồng, những người cần thực hiện một số chính sách của chính phủ. Ví dụ, bạn có thể muốn khám phá những trở ngại và thách thức cản trở việc thực hiện một số chính sách--và sẽ được giải quyết trong tương lai Giới thiệu về dân tộc học chính sách. docx dân tộc học kép Bạn và một nhà nghiên cứu khác muốn phân tích và báo cáo các cuộc trò chuyện của bạn với nhau về một vấn đề được chia sẻ trong cuộc sống của bạn, chẳng hạn như tư vấn cho những người bạo lực hoặc phát triển khuynh hướng tình dục Giới thiệu về dân tộc học kép. docx Phương pháp xung quanh ngôn ngữ
Phân tích diễn ngôn phê bình Bạn muốn khám phá cách các từ, cụm từ và hình ảnh mà tác giả hoặc diễn giả sử dụng có thể duy trì hoặc khuếch đại sự chênh lệch về quyền lực và do đó, thúc đẩy sự bất công Nhập môn phân tích diễn ngôn phê bình. docx phân tích hội thoại Bạn muốn hiểu cách mọi người sử dụng các cuộc trò chuyện và ngôn ngữ để đạt được các mục tiêu xã hội, chẳng hạn như để thuyết phục, thuyết phục hoặc thay đổi các cá nhân khác Giới thiệu về phân tích hội thoại. docx đánh giá chương trình Đánh giá tập trung vào sử dụng Bạn muốn đánh giá một số chương trình, sáng kiến hoặc can thiệp--nhưng bạn sẵn sàng hợp tác làm việc với các bên liên quan để tăng khả năng đánh giá của bạn sẽ được chú ý Giới thiệu về đánh giá chương trình - Phương pháp tập trung vào sử dụng. docx Thu hoạch kết quả Trước tiên, bạn muốn xác định các kết quả thuận lợi của các chương trình khác nhau--và sau đó làm rõ những chương trình, sáng kiến hoặc thực tiễn nào giải thích những kết quả này. Cách tiếp cận này phù hợp khi nhiều chương trình hoặc thực hành có thể đóng góp vào các kết quả khác nhauGiới thiệu về thu hoạch kết quả. docx Đánh giá hiện thực Bạn muốn xác định những người nào được hưởng lợi từ một số biện pháp can thiệp xã hội, phức tạp--bao gồm nhiều tính năng và hoạt động--và các trường hợp mà biện pháp can thiệp này mang lại lợi ích Giới thiệu về đánh giá hiện thực. docx yêu cầu đánh giá cao Bạn muốn khám phá những hành động mà một nhóm, tổ chức hoặc cộng đồng có thể khởi xướng để cải thiện điều kiện của họ--nhưng lấy ý tưởng từ những trải nghiệm tích cực trong quá khứ Giới thiệu về điều tra đánh giá cao. docx Phân tích hiệu quả chi phí Bạn muốn xác định xem lợi ích của một số chương trình, sáng kiến hoặc can thiệp có cao hơn chi phí hay không. Hữu ích nếu lợi ích không thể được kiếm tiền dễ dàngGiới thiệu về phân tích hiệu quả chi phí. docx Lợi tức đầu tư xã hội Bạn muốn xác định xem lợi ích xã hội, môi trường và kinh tế của một số chương trình hoặc can thiệp có cao hơn chi phí hay khôngGiới thiệu về lợi tức đầu tư xã hội. docx Các phương pháp không chính thống Lý thuyết mạng tác nhânBạn muốn khám phá cách con người, tài liệu, đồ vật, đồ tạo tác và các vật liệu khác đều ảnh hưởng đến nhau để xây dựng, sửa đổi, duy trì và giải thể một số liên kết, sự kiện hoặc hiện tượngGiới thiệu về lý thuyết mạng diễn viên. docx Quét đường chân trời Bạn muốn phát triển các kế hoạch hoặc thực tiễn để giải quyết các vấn đề hoặc cơ hội có thể xảy ra trong tương lai Giới thiệu về quét đường chân trời. docx quá trình đánh giá Bạn muốn đánh giá cách thực hiện một can thiệp--chứ không chỉ đơn thuần là liệu một số can thiệp có hiệu quả hay không. Ví dụ: bạn có thể muốn đánh giá lý do tại sao một số giao thức nhất định không được quan sát, tác động của những sai lệch này, v.v. Giới thiệu về quá trình đánh giá. docx Xây dựng can thiệp có hệ thống Bạn muốn tích hợp tất cả các hàm ý thực tế đã được đề xuất về một chủ đề--chẳng hạn như cách giảm cân hoặc giảm trầm cảm--để xây dựng một chương trình hoặc can thiệp thống nhấtXây dựng can thiệp có hệ thống. docx Thu thập dữ liệu. Các biến thể của phương pháp tiếp cận truyền thống Phỏng vấn hai chiều Bạn muốn phỏng vấn hai người tham gia cùng một lúc, để khai thác lợi ích, nhưng tránh những rắc rối, của các nhóm tập trungDyadic phỏng vấn. docx Phỏng vấn theo giai đoạn Bạn muốn khuyến khích người tham gia nhớ lại các sự kiện, khoảnh khắc hoặc trải nghiệm cụ thể có liên quan đến chủ đề nghiên cứu của bạn--như một phương tiện để khám phá chủ đề này sâu hơnphỏng vấn nhiều tập. docx Nghiên cứu quan sát Bạn muốn quan sát một số sự kiện hoặc tình huống một cách có hệ thống và có đạo đức nhất có thểCách tiến hành quan sát - giới thiệu. docx Phân tích mạng xã hội định tính Bạn muốn khám phá cách thức và lý do thông tin, tài nguyên, tình bạn và các thuộc tính khác lan truyền giữa mọi người, tổ chức hoặc cộng đồng—nhưng muốn áp dụng phương pháp định tính để khám phá chi tiết các mối quan hệ nàyGiới thiệu về phân tích mạng xã hội định tính. docx Thu thập dữ liệu của người tham gia
Tự quan sát có hệ thống Bạn muốn dạy người tham gia thu thập dữ liệu về bản thân họ trong những trường hợp cụ thể, chẳng hạn như khi họ nói dối Cách tiến hành tự quan sát có hệ thống - giới thiệu. docx Phương pháp trực quan có sự tham gia Bạn muốn người tham gia sử dụng máy ảnh để ghi lại cuộc sống của họ--hoặc sử dụng ảnh, video, bản vẽ và các đồ tạo tác khác để khơi gợi ký ức trong các cuộc phỏng vấnGiới thiệu về các phương pháp trực quan có sự tham gia. docx Nghiên cứu nhật ký dựa trên webBạn muốn những người tham gia duy trì một cuốn nhật ký, chủ yếu để ghi lại và sau đó chia sẻ kinh nghiệm của họ trong khi họ mở raGiới thiệu về nhật ký dựa trên web. docx Thu thập dữ liệu từ web
Nghiên cứu với Twitter Bạn muốn sử dụng thông tin từ Twitter để trả lời các câu hỏi nghiên cứu của mình Giới thiệu về nghiên cứu Twitter. docx rút trích nội dung trang web Bạn muốn trích xuất nội dung từ nhiều trang web một cách hiệu quả nhất có thể--nội dung mà sau đó bạn có thể đưa vào một loạt các phân tích sau này Giới thiệu về quét web_0. docx Thu thập dữ liệu từ các cuộc thảo luận hoặc câu chuyện
Phương pháp hoàn thành câu chuyện Bạn muốn yêu cầu mọi người viết các câu chuyện--như một phương tiện để khám phá động cơ, nhận thức, giải thích và thái độ của các cá nhân đối với các chủ đề nhạy cảm Giới thiệu về phương pháp hoàn thành câu chuyện. docx kéo sợi Bạn muốn tìm hiểu về kinh nghiệm, quan điểm và ý tưởng của Người bản địa từ các cuộc trò chuyện với người Bản địa; Giới thiệu về kéo sợi_0. docx Kỹ thuật nhóm danh nghĩa Bạn muốn sắp xếp các thành viên từ một số cộng đồng để xác định và xếp hạng các giải pháp khả thi cho một số vấn đề mà họ chia sẻ Giới thiệu về kỹ thuật nhóm danh nghĩa. docx Phân tích và trình bày dữ liệu
Phân tích theo chủ đề Bạn muốn trích xuất một số chủ đề, khái niệm hoặc thông tin chi tiết chính để hiểu rõ hơn về một số hiện tượng; . Tài liệu này cũng giới thiệu phân tích mẫu - một biến thể của phân tích theo chủ đề, trong đó các nhà nghiên cứu thường phát triển một tập hợp các chủ đề có thể có trước khi họ bắt đầu phân tích. Giới thiệu về phân tích chuyên đề. docx Phân tích khung Bạn muốn khám phá các chủ đề và mẫu từ dữ liệu của mình--nhưng bạn cũng muốn sử dụng hoặc tích hợp các nguyên tắc phân loại, khung hoặc kiến thức trước đó. Một giải pháp thay thế cho phân tích mẫu, nhưng thường được sử dụng trong lĩnh vực y tếGiới thiệu về phân tích khung. docx phân tích căng thẳng Bạn muốn khám phá, khám phá và mô tả những căng thẳng hoặc xung đột bao trùm một bối cảnh hoặc địa điểm cụ thể, chẳng hạn như những căng thẳng mà các ứng viên hoặc giáo viên nghiên cứu trải qua trong cuộc sống hiện đại phân tích căng thẳng. docx phân tích tình huống Bạn muốn phát triển một lý thuyết hoặc giải thích về một số hiện tượng - tương tự như lý thuyết có cơ sở - nhưng muốn xây dựng bản đồ hoặc sơ đồ để đánh giá một số phức tạp, mâu thuẫn và bất ổn Giới thiệu về phân tích tình huống. docx dân tộc học Bạn muốn chuyển đổi dữ liệu thu được từ các cuộc phỏng vấn--dữ liệu về một cộng đồng hoặc bối cảnh nào đó--thành một màn trình diễn sân khấu, chẳng hạn như một vở kịch Giới thiệu về dân tộc học. docx Phân tích dữ liệu bằng phần mềmPhân tích nội dung và bản đồ khái niệm với Leximancer Bạn muốn khám phá các chủ đề phổ biến từ các văn bản khác nhau, chẳng hạn như email hoặc sách, bằng thuật toán Giới thiệu về Leximancer. docx Phân tích văn bản bằng RBạn muốn kiểm tra và phân tích bằng số các văn bản bạn đã tải xuống từ trang web hoặc các nguồn khácGiới thiệu về phân tích văn bản bằng cách sử dụng quanteda trong R. docx So sánh các văn bản khác nhau Bạn muốn xác định sự khác biệt giữa hai bộ văn bản, chẳng hạn như mạng xã hội trước COVID-19 và mạng xã hội sau COVID-19 Làm thế nào để so sánh các văn bản - một giới thiệu. docx Phân loại văn bản Bạn muốn sử dụng máy học để phân loại văn bảnGiới thiệu về phân loại văn bản bằng máy học - knn. docx Tôi nên sử dụng cụm kỹ thuật định lượng nào?Trong nhiều dự án nghiên cứu, thí sinh sẽ thu thập và phân tích dữ liệu định lượng - dữ liệu liên quan đến số hoặc đếm. Nếu bạn cần thu thập hoặc phân tích dữ liệu định lượng, trước tiên bạn cần quyết định cách thiết kế nghiên cứu của mình và nhóm hoặc loại kỹ thuật nào bạn sẽ sử dụng để phân tích dữ liệu. Những thông tin sau đây có thể giúp bạn trả lời những câu hỏi này Tài liệu cần đọcNội dung của những tài liệu nàyTôi nên sử dụng thiết kế nghiên cứu định lượng nào. docx Xác định các thiết kế nghiên cứu chínhTôi nên sử dụng cụm kỹ thuật thống kê nào. docx Đưa ra lời khuyên về nhóm kỹ thuật nào bạn nên sử dụng để phân tích video SPSS dữ liệu của mình trên YoutubeDạy thống kê cơ bản và SPSS. Nếu chuyên môn thống kê của bạn còn hạn chế, video này sẽ giúp bạn rất nhiều để hiểu các tài liệu khác về thống kê và phân tích dữ liệu--ngay cả khi bạn không định sử dụng SPSS trong tương lai. Bạn cũng có thể sử dụng sách bài tập này để giúp bạn tìm hiểu những điều cơ bản.
Giới thiệu về R. docx Giới thiệu R--có lẽ là công cụ miễn phí mạnh mẽ nhất mà bạn có thể sử dụng để phân tích và quản lý dữ liệu của mìnhTôi nên sử dụng những kỹ thuật cụ thể nào?Khi bạn đã quyết định cụm kỹ thuật nào phù hợp, bạn cần chọn một kỹ thuật cụ thể hơn. Bảng này có thể giúp bạn đạt được mục tiêu này Chủ đề Khi chủ đề này quan trọng Tài liệu để đọc phân tích cơ bản
Tổng quan về các phân tích giữa các chủ đề Bạn muốn so sánh các nhóm trên một hoặc nhiều biện pháp Tôi nên sử dụng cái nào giữa các phân tích chủ đề. docx Tổng quan về phân tích bên trong chủ đề hoặc mô hình hỗn hợp Bạn muốn kiểm tra xem một số thước đo có thay đổi qua hai lần trở lên hay không hoặc để so sánh các nhóm phù hợp Tôi nên sử dụng những phân tích bên trong chủ đề hoặc mô hình hỗn hợp nào. docx Tổng quan về phân tích tương quan hoặc hồi quy Bạn muốn khám phá mối liên hệ giữa các biến số Tôi nên sử dụng phân tích tương quan hoặc hồi quy nào. docx Thống kê phi tham sốThường hữu ích nếu các thước đo kết quả là xếp hạng, thứ tự, phân loại hoặc vi phạm các giả định, chẳng hạn như tính quy tắcGiới thiệu về thống kê phi tham số. docx Phân tích hồi quy tuyến tính hoặc bội Bạn muốn khám phá mối liên hệ giữa một kết quả số và nhiều biến số. Nếu bạn muốn gây ấn tượng với giám khảo hoặc người đánh giá và xác định tầm quan trọng của từng biến, hãy đọc tài liệu này Giới thiệu về hồi quy tuyến tính hoặc bội. docx So sánh các nhóm hoặc phân loại trường hợpHồi quy logistic Bạn muốn khám phá xem hai nhóm hoặc điều kiện có khác nhau về một tập hợp các biện pháp hoặc đặc điểm hay không; . Nếu bạn muốn gây ấn tượng với giám khảo hoặc người đánh giá và xác định tầm quan trọng của từng biện pháp hoặc đặc điểm, hãy đọc tài liệu này Giới thiệu về hồi quy logistic. docx đường cong ROC Một kỹ thuật đánh giá độ chính xác của các biện pháp hoặc xét nghiệm được thiết kế để dự đoán một trong hai kết quả, chẳng hạn như liệu ai đó có nên được chẩn đoán mắc bệnh nào đó hay không Cách xây dựng đường cong ROC - giới thiệu. docx Phân tích lớp tiềm ẩn Bạn muốn khám phá các tập hợp con hoặc cụm người tham gia--những người tham gia giống nhau về các biến phân loại khác nhau Giới thiệu về phân tích lớp tiềm ẩn. docx Những tiến bộ trong hồi quy
phân tích hồi quy kiểm duyệt Bạn muốn khám phá cách một số biến khác ảnh hưởng hoặc điều chỉnh mối liên hệ giữa một kết quả số và các biến khác. Để có tệp giúp bạn xây dựng, biểu đồ, hãy nhấp vào
Giới thiệu về hồi quy kiểm duyệt. docx Hồi quy sườn, thòng lọng hoặc mạng đàn hồi Bạn muốn cải thiện phân tích hồi quy tuyến tính của mình--và đặc biệt là tăng độ chính xác của các dự đoán. Kỹ thuật này sẽ gây ấn tượng với nhiều giám khảo hoặc người đánh giáGiới thiệu về hồi quy mạng đàn hồi và chính quy hóa. docx Hồi quy đa thức phân số Bạn muốn khám phá mối liên hệ giữa một số kết quả số và các yếu tố dự đoán khác nhau--nhưng ít nhất một trong các liên kết lệch khỏi đường thẳng và thay vào đó là đường cong hoặc phức tạpGiới thiệu về hồi quy đa thức phân số. docx Các mô hình Poisson, nhị thức âm và lạm phát bằng không Bạn muốn khám phá mối liên hệ giữa một kết quả và nhiều biến số--nhưng thước đo kết quả là một số đếm, chẳng hạn như số lần mỗi người tham gia bắt đầu một hành động nào đó, chẳng hạn như đi khám bác sĩ. Trong những trường hợp này, hồi quy tuyến tính thường không được áp dụngGiới thiệu về mô hình đếm - Poisson, nhị thức âm và lạm phát bằng không_0. docx Phương trình tuyến tính tổng quát Bạn muốn khám phá mối liên hệ giữa một kết quả và nhiều biến số--nhưng thước đo kết quả là số lượng, thứ hạng, thứ tự, phân loại hoặc giả định vi phạm, chẳng hạn như tính quy tắc. Do đó, hồi quy tuyến tính không được áp dụng Giới thiệu về các mô hình tuyến tính tổng quát. docx phân tích đa cấp Hữu ích nếu những người tham gia, động vật, mẫu vật hoặc các đơn vị khác của bạn được lấy từ một số cụm rộng mà bạn không quan tâm đến việc so sánh—hoặc nên được sử dụng thay cho các phân tích bên trong chủ đề hoặc mô hình hỗn hợp khi một số dữ liệu bị thiếu Giới thiệu về mô hình đa cấp. docx Phương trình ước lượng tổng quát Hữu ích nếu những người tham gia, động vật, mẫu vật hoặc các đơn vị khác của bạn có nguồn gốc từ một số cụm rộng mà bạn không quan tâm đến việc so sánh--hoặc thiết kế của bạn là theo chiều dọc--nhưng các thước đo kết quả không nhất thiết phải liên quan bằng số hoặc tuyến tính với các yếu tố dự đoán của bạn Giới thiệu về các phương trình ước lượng tổng quát. docx Mô hình phụ gia tổng quát Hữu ích nếu mối liên hệ giữa một số yếu tố dự báo, chẳng hạn như thời gian và một số kết quả, chẳng hạn như thời tiết, không tuân theo một khuôn mẫu thông thường mà thay đổi khá thất thường Giới thiệu về các mô hình phụ gia tổng quát. docx Mô hình hóa phương trình cấu trúc Phân tích nhân tố khám pháXác định các tập hợp mục hoặc câu hỏi có tương quan với nhau—thường được sử dụng để đánh giá hoặc phát triển thang đo, thước đo hoặc đặc điểm Giới thiệu về phân tích nhân tố khám phá. docx Mô hình hòa giảiBạn muốn kiểm tra mối quan hệ giữa một chuỗi các biến--thường để khám phá lý do tại sao hai biến có liên quanGiới thiệu về các mô hình dàn xếp_0. docx Phân tích đường dẫn Bạn muốn kiểm tra đồng thời nhiều cụm mối quan hệ. Ngược lại, hồi quy tuyến tính chỉ khám phá một đường dẫn kết nối các biến độc lập với một biến phụ thuộcGiới thiệu về phân tích đường dẫn_0. docx Mô hình hóa phương trình cấu trúc Tương tự như hồi quy tuyến tính hoặc phân tích đường dẫn, nhưng có thể áp dụng khi các biến chính là tổng hợp của nhiều câu hỏi, mục hoặc chỉ số. Kỹ thuật này là linh hoạtGiới thiệu về mô hình phương trình cấu trúc_0. docx Mô hình đường cong tăng trưởng Khám phá cách các biến thay đổi theo thời gian--cũng như các điều kiện hoặc hoàn cảnh ảnh hưởng đến những thay đổi này theo thời gianGiới thiệu về mô hình đường cong tăng trưởng_0. docx Những tiến bộ trong thống kê Phân tích chuỗi thời gian cơ bản và Google Xu hướngHữu ích nếu bạn muốn kiểm tra xem một số đặc điểm, chẳng hạn như mức độ phổ biến của một số chủ đề, thay đổi như thế nào theo thời gian. Tài liệu này cũng giới thiệu Google Xu hướng--một trang web mà bạn có thể sử dụng để khám phá mức độ phổ biến của các chủ đề khác nhau theo thời gian. Tài liệu này đề cập đến tệp sau
Giới thiệu về Google Xu hướng và phân tích chuỗi thời gian. docx Tự hồi quy véc tơ Hữu ích nếu bạn muốn kiểm tra xem hai biến số ảnh hưởng lẫn nhau như thế nào theo thời gian--chẳng hạn như tỷ lệ thất nghiệp và niềm tin của người tiêu dùngGiới thiệu về tự hồi quy véc tơ. docx Các phân tích sống còn, chẳng hạn như hồi quy Cox Hữu ích nếu bạn muốn khám phá những yếu tố dự đoán hoặc hoàn cảnh nào ảnh hưởng đến thời điểm một số sự kiện có khả năng xảy ra--chẳng hạn như cái chết, hoàn thành nhiệm vụ hoặc rút lui khỏi một số bối cảnh Giới thiệu về phân tích sinh tồn. docx Phân tích mạng xã hội Hữu ích nếu bạn muốn khám phá cách tình bạn, thông tin, tài nguyên, hiệp hội và các thuộc tính khác lan truyền trên mạng của mọi người, nhóm, tổ chức hoặc cộng đồngGiới thiệu về phân tích mạng xã hội. docx Kỹ thuật lý thuyết phản hồi mục đánh giá sự phù hợp của các đánh giá được thiết kế để đo khả năng hoặc năng lực-đặc biệt nếu mức độ khó khác nhau giữa các câu hỏiGiới thiệu về lý thuyết phản ứng vật phẩm. docx Thống kê Bayes. Một lời giới thiệu Thường được sử dụng khi bạn muốn tích hợp các kỳ vọng hoặc thông tin trong quá khứ với dữ liệu bạn đã thu thập Giới thiệu về thống kê Bayesian. docx Học máy K hàng xóm gần nhất và học máyGiới thiệu khái niệm về máy học cũng như phác thảo một kỹ thuật, được gọi là k hàng xóm gần nhất--một kỹ thuật thường được sử dụng để phân loại và dự đoán kết quả--chẳng hạn như cuốn sách mà một người nào đó sẽ thích dựa trên những lần mua hàng trước đó của họGiới thiệu về học máy và K hàng xóm gần nhất. docx Máy vectơ hỗ trợ Một biến thể của học máy thường được sử dụng để phân loại người, động vật hoặc đồ vật thành một trong số các loại;Giới thiệu về máy vector hỗ trợ. docx Mạng lưới thần kinh Một biến thể của học máy hữu ích nếu bạn muốn dự đoán một số kết quả từ một loạt các yếu tố dự đoánGiới thiệu về mạng nơ-ron. docx Cây quyết định Một biến thể khác của máy học cũng hữu ích nếu bạn muốn dự đoán một số kết quả từ một loạt các yếu tố dự đoán;Giới thiệu về cây quyết định. docx Rừng ngẫu nhiên Một biến thể chính xác và phức tạp hơn của máy học so với cây quyết định--cũng hữu ích nếu bạn muốn dự đoán một số kết quả từ một loạt các yếu tố dự đoán;Giới thiệu về rừng ngẫu nhiên. docx AdaBoostGiống như rừng ngẫu nhiên, hữu ích nếu bạn muốn dự đoán một số kết quả phân loại từ một loạt các yếu tố dự đoán; . Kiến thức về AdaBoost cũng sẽ giúp bạn tìm hiểu về các phương pháp học máy khácGiới thiệu về AdBoost. docx Tăng cường độ dốcGiống như AdaBoost, nhưng hữu ích nếu bạn muốn dự đoán kết quả phân loại hoặc kết quả số từ một loạt các yếu tố dự đoán; . Kiến thức về tăng cường độ dốc cũng sẽ giúp bạn tìm hiểu về các phương pháp học máy khácGiới thiệu về tăng cường độ dốc_0. docx Naive BayesMột biến thể của học máy hữu ích nếu bạn muốn dự đoán một số kết quả rõ ràng từ một loạt các yếu tố dự đoán--và hiệu quả nếu các yếu tố dự đoán không tương quan với nhau. Thường dùng để phân loại văn bảnGiới thiệu về phân loại bayes ngây thơ. docx Những vấn đề cơ bản trong thống kêKhi phân tích dữ liệu và tiến hành kiểm tra thống kê, các câu hỏi phổ biến sẽ nảy sinh, chẳng hạn như bạn nên tuyển dụng bao nhiêu người tham gia. Để trả lời những câu hỏi này, trước tiên bạn nên tìm hiểu về công suất và kích thước hiệu ứng Tài liệu cần đọcNội dung của các tài liệu nàyCách tính kích thước hiệu ứng - giới thiệu. docx Minh họa cách tính toán kích thước hiệu ứng--một thống kê mà nhiều tạp chí hiện nay khuyên dùngCách xác định cỡ mẫu phù hợp. docx Cung cấp một số lời khuyên về cách xác định cỡ mẫu thích hợp--số lượng người tham gia, động vật, tổ chức, cánh đồng, mẫu vật, v.v. bạn cần để hoàn thành nghiên cứu của mình thành công. Chỉ đọc tài liệu này sau khi tìm hiểu về kích thước hiệu ứng trong tài liệu trướcLàm thế nào để tạo ra kết quả quan trọng. docx Tiết lộ cách tăng khả năng đạt được kết quả quan trọng
kỹ thuật chuyên mônMột số phương pháp và cách tiếp cận chuyên biệt có thể được sử dụng trong nhiều trường hợp khác nhau. Các tài liệu cần xem xétNội dung của các tài liệu nàyGiới thiệu về ra quyết định theo nhiều tiêu chí_0. docx Giới thiệu nhiều tiêu chí ra quyết định. Kỹ thuật này có thể được sử dụng nếu bạn muốn chọn một trong số các tùy chọn khác nhau theo nhiều tiêu chí--chẳng hạn như chọn phương pháp giảng dạy phù hợp để áp dụng hoặc mua nhà. Kỹ thuật này có thể được sử dụng để quyết định sử dụng phương pháp nào hoặc bản thân phương pháp đóGiới thiệu về phân tích độ nhạy. docx Giới thiệu phân tích độ nhạy. Phương pháp này hữu ích bất cứ khi nào bạn cần áp dụng một số công thức hoặc phương trình để dự đoán một số kết quả—và sau đó muốn chứng minh tính chính xác hoặc chắc chắn của kết quả này.Giới thiệu về bản đồ nhận thức mờ. docx Giới thiệu bản đồ nhận thức mờ. Kỹ thuật này có thể được sử dụng nếu bạn muốn dự đoán mức độ ảnh hưởng của một số quyết định, chẳng hạn như chính sách mà ứng viên phải làm việc tại nhà, ảnh hưởng đến các kết quả khác nhau. Tuy nhiên, kỹ thuật này đặc biệt có giá trị khi tất cả các biến số hoặc các cân nhắc có khả năng ảnh hưởng lẫn nhauCách áp dụng phương pháp Q - giới thiệu. docx Giới thiệu các phương pháp Q. Kỹ thuật này có thể được sử dụng để phân tích ý kiến của mọi người về một số chủ đềGiới thiệu về phương pháp Delphi. docx Giới thiệu phương pháp Delphi--một cách tiếp cận trong đó bạn tìm kiếm ý kiến của các chuyên gia trực tuyến nhiều lần một cách có hệ thốngGiới thiệu về nghiên cứu người dùng tiềm năng. docx Giới thiệu nghiên cứu người dùng tiềm năng--một cách tiếp cận trong đó bạn tìm kiếm thông tin chi tiết của những người đã sửa đổi và cải tiến một sản phẩm, dịch vụ hoặc phương pháp cụ thể, cuối cùng là để khám phá những đổi mới khả thi Phù hợp với sự phức tạp trong thiết kế của bạnCách tiến hành khớp điểm xu hướng - giới thiệu. docx Giới thiệu đối sánh điểm xu hướng--được sử dụng để cải thiện độ chính xác của các thiết kế gần như thử nghiệm trong đó người tham gia không được chỉ định ngẫu nhiên vào các điều kiệnCách tiến hành thiết kế bậc thang - giới thiệu. docx Giới thiệu các thiết kế hình nêm--trong đó bạn dần dần giới thiệu một số biện pháp can thiệp cho nhiều nhóm hoặc nhiều người hơn theo thời gianPhân tích mẫu nhỏ - Xem xét riêng từng trường hợp. docx Giới thiệu một cách tiếp cận để sử dụng khi so sánh can thiệp với điều trị khi cỡ mẫu nhỏ. Khi bạn áp dụng phương pháp này, bạn so sánh từng điểm số trong điều kiện can thiệp với giá trị trung bình của điều kiện kiểm soát. Các kỹ thuật liên quan đến COVIDCác biện pháp và công cụ có liên quan đến COVID. pdf Trình bày một loạt các biện pháp và công cụ có thể hữu ích nếu bạn muốn tiến hành nghiên cứu khoa học xã hội có liên quan, ngay cả khi gián tiếp, đến COVID-19 Điều gì làm cho một phương pháp nghiên cứu phù hợp?Ba yếu tố bạn cần xem xét là. Bản chất của mục đích, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của bạn . Các phương pháp tiếp cận phương pháp được thực hiện trong các tài liệu hiện có. Thực tiễn và hạn chế.
Phương pháp nghiên cứu thích hợp nhất là gì?Sử dụng phân tích định lượng hoạt động tốt hơn nếu bạn muốn xác nhận hoặc kiểm tra điều gì đó (lý thuyết hoặc giả thuyết) Sử dụng nghiên cứu định tính hoạt động tốt hơn nếu bạn muốn |
