Öğrenme Becerileri

Gözlemsel Araştırma ve İkincil Veriler

Bu sayfa, araştırma verilerinin iki ana potansiyel kaynağını kapsar: gözlemsel araştırma ve ikincil veriler olarak bilinen başka birinin önceden yayınlanmış verilerinin kullanımı.

Diğer veri toplama kaynakları için sayfalarımıza bakın: Örnekleme ve Örnek Tasarım, Anketler ve Anket Tasarımı ve Nicel ve Nitel Araştırma Yöntemleri.

Gözlemsel veri toplama yöntemleri, bilim adamları ve araştırmacılar tarafından yıllardır kullanılmaktadır. Orta Çağ’a kadar, bilim adamları deneylerinin bir sonucu olarak neler olduğunu gözlemliyorlardı. Benzer yöntemler, laboratuvar çalışmalarından yönetim araştırmalarına ve hatta ormanda saha çalışmasına kadar her tür araştırmada yaygın olarak kullanılmaktadır.

İkincil veriler hem nicel hem de nitel araştırmada kullanılabilir, ancak analiz için önceden yayınlanmış bilgilerin kullanılmasını içerir. Bu tür veriler, geçmiş arşivleri, şirket kayıtlarını ve nüfus sayım verilerini içerebilir.

Gözlem Verilerini Toplama

Gözlemler, örneğin bir bilgisayar ekranında ‘pingler’ gibi olan bir şeyi saymaktan, gözlemleme ve/veya kodlama davranışına kadar uzanır.

Gözlemler bir laboratuvarda veya sahada, örneğin bir ofiste bir toplantıda kullanılabilir. Araştırmacıların, insanlarla röportaj yaparak veya anketler kullanarak ifşa edilmeyecek, bilinmeyen veya hakkında konuşulmayan şeyleri ortaya çıkarmasına olanak tanır. Örnekler, bir grup içindeki gayri resmi güç ilişkilerini içerebilir.

Sonsuz Gözlemler

Dünyadaki fenomenler kadar çok sayıda gözlemsel verinin de olduğu neredeyse kesinlikle açık olacaktır; muhtemelen daha fazla, çünkü davranış birçok farklı veri türünü sayar. Bu nedenle her türü tartışmak imkansızdır.

Toplama yöntemleri de geniş kapsamlıdır.

Veriler genellikle görülme ve yazılma veya bir bilgisayara kaydedilme eğilimindedir. Gözlemler hemen gözlem olarak yapılabilir ve kaydedilebilir veya veriler ‘ham’ olarak kaydedilip daha sonra analiz edilebilir. Bu teknik genellikle yönetim araştırmasında görüşmenin daha sonraki analizi için toplantıları kaydetmek için kullanılır.

Gözlemci için ayrıca iki farklı seçenek vardır: dışarıdan bir gözlemci olabilir veya bir katılımcı olabilir.

Bu durum, denemeyi genellikle önemli ölçüde değiştirecektir.

Örneğin, bir toplantıyı izleyen birinin “dışarıdan” biri mi yoksa ekibin bir üyesi mi olduğu, ekibin davranışını değiştireceği muhtemelen açıktır. İnsanlar, “kamuya açık yerlerde kirli çamaşırları yıkamak” konusunda temkinli olma eğilimindedir, ancak aynı zamanda, takımdaki konumlarını değiştireceğinden korkmadıkları için dışarıdan birine daha fazlasını da söyleyebilirler.

Gözlemsel Verileri Etkileyen Diğer Faktörler

Veriler Gözlemlenmekten Etkilenir

Davranış açısından bu açıktır: İnsanlar gözlemlendiklerinde farklı davranırlar.

Bu nedenle, davranışla ilgili gözlemler, bir grup uzun bir süre boyunca sürekli olarak gözlemlendiğinde daha güçlü olma eğilimindedir. Bu şartlar altında grup gözlemlenmeye alışır ve daha doğal davranmaya başlar. Bununla birlikte, bu tür bir tasarım, bazı araştırma türlerine diğerlerinden daha fazla katkıda bulunur.

Örneğin, bir ofiste oturup bir takımın birkaç ay boyunca her gün nasıl davrandığını gözlemlemenizi sağlayan yönetim araştırması tasarlamak oldukça zordur. Ancak, Dian Fossey ve Jane Goodall gibi araştırmacılar bu tekniği vahşi maymunları gözlemlemek için kullandılar. İlk başta hayvanlar çok temkinliydi ve zamanlarının çoğunu araştırmacıyı izleyerek geçirdiler, ancak hayvanlar bir insanın varlığına alıştıkça onları görmezden gelmeye ve doğal davranmaya başladılar.

Aynı ilke ‘saf’ bilimsel araştırma için de geçerlidir. Örneğin, bir elektronu gözlemleme eylemi onun yerini etkiler, bu da ölçümün deneyi değiştirdiği anlamına gelir. Her zaman ‘gözlemci etkilerinin’ farkında olmanız gerekir.

Gözlemsel Veriler Örneklenenlerden Etkilenir

Birkaç aydır devam eden her şeyi izlemenize izin veren bir araştırma tasarlamış olsanız bile, fark ettiğiniz şeyi bilinçli ya da bilinçsiz olarak yine de seçeceksiniz. İnsan doğası. Anahtar, sadece hipotezinize uyan verileri değil, çalıştığınız konuyla ilgili tüm verileri fark etmektir.

Bu, verileri birkaç kez gözden geçirebileceğiniz ve ilgili her şeyi dahil ettiğinizden emin olabileceğiniz için daha sonra kaydetmenin ve yeniden incelemenin yararlı olduğu yerdir. Bu sözde gözlemci önyargısından kaçınmanın bir başka yolu, yeniden inceleme ve kodlamanıza başka birini dahil etmektir. Çoğu yönetim araştırması, kodlama tutarsızlıklarına neden olmadan gözlemci önyargısını çözmenin bir yolu olarak daha sonra transkriptler veya kayıtlar üzerinde çift kopya olarak çalışan iki gözlemci ve dört veya daha fazla kodlayıcı içerir.

Alternatif olarak, her on dakikada bir veya saatte bir gibi çeşitli zaman aralıklarında numune alabilirsiniz.

İkincil Verileri Kullanma

Tarih ve klasik çalışmalar gibi konularda, ikincil veriler genellikle mevcut tek bilgi kaynağıdır.

Veriler, görgü tanığı ifadelerini, olayların güncel raporlarını veya daha sonraki raporları içerebilir. Tarihçiler genellikle ilkine, ardından ikinciye ve son olarak da üçüncüye en büyük inancı verirler, ancak hepsine araştırmada yer vardır.

Örneğin, resmi bir amaç için oluşturulmuş bir olayın resmi bir kaydı doğrudan eş zamanlı olmayabilir, ancak mevcut tüm görgü tanıklarının ifadelerine dayanabilir ve bu nedenle olayların tek bir görgü tanığının ifadesine göre daha iyi bir resmini verebilir. Genel olarak, resmi ve resmi şirket belgeleri kişisel belgelerden daha kalitelidir, ancak bunların neden yazıldığını her zaman bilmeniz gerekir.

Daha bilimsel araştırmalarda, ikincil veriler, özellikle halk sağlığı ve epidemiyolojik araştırmalar için yaygın olarak kullanılmasına rağmen, genellikle ‘ikinci en iyi’ olarak kabul edilir. Bu tür araştırmalar için uygun veri kaynakları, genellikle hükümetler tarafından finanse edilen ulusal ve uluslararası sağlık anketlerini içerir. Bu tür verilerin kalitesi şunlara bağlıdır:

  • Numunenin boyutu: ne kadar büyükse o kadar iyidir, çünkü cevap daha kesin olacaktır (ve daha fazlası için Örnekleme ve Örnek Tasarım sayfamıza bakın); ve
  • Örneklemin bir bütün olarak popülasyonu ne kadar temsil ettiği ve ayrıca veri toplama sırasında herhangi bir önyargı olup olmadığı dahil olmak üzere veri toplama kalitesi.

Genel bir kural olarak, son derece saygın bir araştırma enstitüsü tarafından yürütülen ve hükümet tarafından finanse edilen büyük ölçekli bir ankete büyük ölçüde güvenebilirsiniz. Daha küçük ölçekli çalışmalar daha az güvenilirdir.

Yönetim ve işletme araştırması dahil olmak üzere sosyal bilimlerde ikincil veriler üzerindeki konum daha ayrıntılıdır. Birçok çalışma, bir tür ikincil veriden yararlanacak, ancak çoğu zaman birincil verileri de destekleyecektir.

Bu alanlardaki ikincil verilere örnekler şunları içerir:

  • Arşivlenmiş şirket hesapları gibi finansal veritabanları;
  • Gazete raporları koleksiyonları; ve
  • Nüfus sayımı verileri.

Kullanmadan önce bilginin kalitesinin değerlendirilmesi önemlidir; bu, eksiksizliği ve doğruluğu ve hangi bilgilerin toplandığı gibi çeşitli faktörlere bağlıdır.

Bütün bunlar, ilk etapta bilgilerin toplanma amacına bağlı olacaktır. Genel olarak, verilerin toplanma amacı araştırmanızın amacına benziyorsa, verileri faydalı bulmanız ve çalışmanızda ona güvenmeniz muhtemeldir.

Ayrıca, örneğin belirli bir öğe farklı bir amaca uyacak şekilde yeniden tanımlandığında, zaman içinde veri serisinde meydana gelen değişikliklerin farkında olmanız gerekir. Bunlar, hangi dönemde çalışabileceğinizi etkileyebilir veya bir dönemi diğeriyle daha az karşılaştırılabilir hale getirebilir.

Sonuç olarak…

Gözlemsel araştırma ve ikincil verilerin her ikisi de her tür araştırmada oynayacak bir yere sahiptir.

Herhangi bir araştırma tasarımında olduğu gibi, önemli olan husus, araştırma sorularınız tarafından, bunlara cevap verecek verileri kullanmak ve ayrıca güçlü yönleri ve sınırlamaları belirlemek için seçtiğiniz yöntemlerin kalitesini değerlendirmek için yönlendirilmektir.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu