تجزیه و تحلیل داده ها در تحقیقات مددکاری اجتماعی
این مطلب مراحل مربوط به تجزیه و تحلیل داده ها در تحقیقات مددکاری اجتماعی را با تمرکز بر تجزیه و تحلیل داده های کمّی مورد بحث قرار می دهد.
فهرست عناوین [پنهان]
تجزیه و تحلیل داده ها در تحقیقات مددکاری اجتماعی
چگونه داده ها را در تحقیقات مددکاری اجتماعی تجزیه و تحلیل کنیم
How to Analyze Data in Social Work Research
مقدمه
تجزیه و تحلیل داده ها گامی حیاتی در فرآیند تحقیق مددکاری اجتماعی است. فرآیند معنا بخشیدن به داده های جمع آوری شده و استفاده از آن ها برای پاسخ به سؤالات پژوهشی مطرح شده است.
دو نوع اصلی تحلیل داده ها در تحقیقات مددکاری اجتماعی وجود دارد: کمّی و کیفی.
تجزیه و تحلیل داده های کمّی شامل استفاده از روش های آماری برای تجزیه و تحلیل داده های عددی است. تجزیه و تحلیل داده های کیفی شامل استفاده از روش هایی مانند کُدگذاری و تحلیل موضوعی برای تجزیه و تحلیل داده های متنی است.
این مطلب مراحل مربوط به تجزیه و تحلیل داده ها در تحقیقات مددکاری اجتماعی را با تمرکز بر تجزیه و تحلیل داده های کمّی مورد بحث قرار می دهد.
مراحل تجزیه و تحلیل داده ها
مراحل تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به صورت زیر خلاصه کرد:
- برنامه ریزی
- نوع تجزیه و تحلیل داده ها را تعیین کنید.
- روش های آماری مناسب را انتخاب کنید.
- داده ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید.
- کاوش داده ها
- داده ها را مرور کنید تا به ویژگی های کلی آن پی ببرید.
- هرگونه مشکل احتمالی در داده ها را شناسایی کنید.
- تجزیه و تحلیل داده ها
- روش های آماری را روی داده ها اعمال کنید.
- نتایج تجزیه و تحلیل را تفسیر کنید.
- گزارش
- نتایج تجزیه و تحلیل را به دیگران منتقل نمایید.
برنامه ریزی
اولین گام در تجزیه و تحلیل داده ها، برنامه ریزی تجزیه و تحلیل است. این مرحله شامل تعیین نوع تجزیه و تحلیل داده ها، انتخاب روش های آماریِ مناسب و آماده سازیِ داده ها برای تجزیه و تحلیل است.
نوع تجزیه و تحلیل داده هایی که استفاده می شوند به سؤالات تحقیقی که پرسیده می شود بستگی دارد. به عنوان مثال، اگر سؤالات تحقیق در مورد رابطه بین دو متغیر باشد، ممکن است از تحلیل همبستگی استفاده شود. اگر سؤالات تحقیق در مورد تفاوت بین دو یا چند گروه باشد، ممکن است از آزمون ANOVA یا t-test استفاده شود.
روش های آماری انتخاب شده باید متناسب با نوع داده های جمع آوری شده باشد. به عنوان مثال، اگر داده ها دسته بندی هستند، باید از روش های آماری ناپارامتریک استفاده شود. اگر داده ها پیوسته باشند، می توان از روش های آماری پارامتریک استفاده کرد.
داده ها باید با تفکیک کردن و بررسی خطاها، برای تجزیه و تحلیل آماده شوند. این موضوع شامل حذف هرگونه داده از دست رفته، تصحیح هر گونه خطا در داده ها و تبدیل داده ها در صورت نیاز می باشد.
کاوش داده ها
گام بعدی در تجزیه و تحلیل داده ها، بررسی داده ها است. این موضوع شامل بررسی داده ها برای دریافت حسی از ویژگی های کلی آن است. این مبحث شامل بررسی توزیع داده‌ها، شناسایی هر گونه نقاط پرت و بررسی داده‌های از دست رفته است.
مرحله کاوش داده ها همچنین می تواند برای شناساییِ هرگونه مشکل احتمالی در داده ها استفاده شود. به عنوان مثال، اگر تعداد زیادی داده از دست رفته وجود داشته باشد، ممکن است تحلیل مربوطه نیاز به اصلاح داشته باشد.
