METODOLOGIJA NAUČNOG ISTRAŽIVANJA

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Učešće žena u nauci i tehnologiji - izazovi, mogućnosti i put napred Niš, 28. novembar godine doc. dr Zlatica Marinković Elektronski fakultet, Niš.
Advertisements

Katedra za informatiku
ORGANIZACIONA KULTURA Plan predmeta 2018
1.6. Pohrana podataka.
Programi zasnovani na prozorima
PRIJENOS PODATAKA.
predavanja v.as.mr. Samir Lemeš
Operativni sistemi.
Istraživačko razvojni institut NIRI d.o.o. Niš
Struktura i princip rada računara
Pronaženje informacija
Compression Plus Nonsteroidal Antiinflammatory Drugs, Aspiration, and Aspiration With Steroid Injection for Nonseptic Olecranon Bursitis ; RCT Joon Yub.
''EXCELLENT SME'' SERTIFIKAT KAO POLUGA RAZVOJA
Uvod u projekte Rijeka,
Teorema o 4 boje(Four color theorem)
2. vežbe dr Zoran Ševarac FON, 2016.
Istorijski razvoj WINDOWS-a
Upitni jezik SQL.
Microsoft Office 2007 MS Office je programski paket koji sadrži više programa: MS Word – program za obradu teksta MS Excel – program za izradu tabela sa.
Petlje FOR - NEXT.
REPEAT…UNTIL Naredbe ciklusa.
METODOLOGIJA NAUČNOG ISTRAŽIVANJA
POSLOVNA INFORMATIKA -akdemska 2017/2018 godina-
Uvod u HTML Zoltan Geller 2017
XXIV Skup TRENDOVI RAZVOJA: “DIGITALIZACIJA VISOKOG OBRAZOVANJA” REPOZITORIJUMI - DIGITALNI RESURSI SAVREMENOG OBRAZOVANJA Kopaonik, februar,
Klauzule GROUP BY i HAVING
APLIKATIVNI SOFTVER Za razliku od sistemskog softvera čiji je osnovni zadatak usmeravanje, nadgledanje i podržavanje rada računarskog sistema, aplikativni.
POSTAVKA PROBLEMA I KORIŠĆENJE LITERATURE
Reference ćelije i opsega
Elektrotehnički fakultet – Podgorica Operativni sistemi
14 UNUTRAŠNJE I ANONIMNE KLASE
Armin Teskeredzic Zagreb, Hrvatska,
Sveučilište u Splitu Medicinski fakultet
Pristup podacima Izvještaji
Element form Milena Kostadinović.
KORELACIJSKA I REGRESIJSKA ANALIZA
FP7 - People.
Pojmovi digitalnog zapisa
VEKTORSKI UPRAVLJAN ASINHRONI MOTOR
PubMed Osnove pretraživanja Ana Utrobičić, prof.
CORRUPTION PERCEPTIONS INDEX 2015 INDEKS PERCEPCIJE KORUPCIJE 2015
MSc Aleksa Piljević Programersko iskustvo pre i posle zaposlenja.
PROGRAMSKI JEZIK PASCAL
PRAĆENJE STATISTIKE POSEĆENOSTI WEB-PREZENTACIJE
Ponuda IKT industrije: prakse, stipendije, predavanja HERMES SoftLab
MATEMATIČKI FAKULTET, UNIVERZITET U BEOGRADU
ELEKTRONIČKA POŠTA ( ) OTVARANJE RAČUNA.
Lazarus okruženje TIPOVI UNIT-a
Osnovni simboli jezika Pascal
Virtualizacija poslovnih procesa metodom „Swimlane“ dijagrama
Medicinska škola u Rijeci
Strukture podataka i algoritmi 5. VRIJEME IZVRŠAVANJA ALGORITMA
PREZENTACIJA KOLEGIJA
C++ WORKSHOP Šimec Tino - FOI.
Croatian Infrastructure Project Challenges: a panel discussion on Croatian infrastructure Preparation and Implementation of Infrastructure projects in.
Analiza varijance prof. dr. sc. Nikola Šakić.
IP SPOOFING Sveučilište u Zagrebu
14. Mystery shopping dan Zagreb
Priprema prezentacije
Globalna mreža sudačkog integriteta je platforma koja pruža pomoć sudstvu a da bi ono ojačalo svoj integritet i spriječilo korupciju u sudskom sustavu.
Kratkotrajne veze žena i muškaraca
LimeSurvey Uvjetni prikaz pitanja Internetska istraživanja
1. Sigurno u virtualnom svijetu
METODE MJERENJA U BIOMEHANICI JASNA LULIĆ DRENJAK,prof.
7. Baze podataka Postavke MS Accessa.
Programiranje - Naredbe za kontrolu toka programa – 1. dio
Utvrđivanje kvalitete oblikovanih pričuva šteta – run off analiza
Kako zaštititi privatnost na facebooku
Presentation transcript:

METODOLOGIJA NAUČNOG ISTRAŽIVANJA Prof. dr Rade Stankić kabinet:429 telefon:3021087 vreme prijema:ponedeljak 15.45-17.45 e-mail:rstankic@ekof.bg.ac.rs www.ekof.bg.ac.rs Mesto održavanja časova: ERC sala D Sredom 1800-2045

TEME (prof. dr Rade Stankić) Osnovne tehnike korišćenja računara i računarskih mreža za prikupljanje, obradu, elektronsku razmenu podataka i podršku timskom radu u naučnim istraživanjima. Internet kao izvor podataka za naučna istraživanja. Korišćenje informacione tehnologije u prezentovanju rezultata naučnog istraživanja. Korišćenje sistema za upravljanje dokumentima, programa za tabelarna izračunavanja (Spreadsheets) i upravljačkih sistema baza podataka u naučnim istraživanjima

TEME (prof. dr Jasna Soldić Aleksić) Softveri za statističku analizu podataka. Korišćenje skladišta statističkih podataka (Statistical Data Warehouse) u naučnim istraživanjima. Primena informacione tehnologije u upravljanu znanjem. Poslovna inteligencija i naučna istraživanja.

PREPORUČENA LITERATURA Stankić R. – Poslovna informatika, Ekonomski fakultet, Beograd, 2012. Soldić Aleksić J. – Praktikum iz primenjene analize podataka, Ekonomski fakultet, Beograd, 2013. Tucker B. A. – editor-in-chief, Computer Science, Chapman & Hall/CRC, Boca Ration, 2004. Brookshear J. G., Computer Science, Addison-Wesley, 2008.

IT U NAUČNIM ISTRAŽIVANJIMA Primenom savremenih informacionih tehnologija u naučno-istraživačkom radu značajno je olakšano prikupljanje, analiza podataka i interpretacija rezultata.

IT U NAUČNIM ISTRAŽIVANJIMA Naučni radovi podrazumevaju prikupljanje i analizu različitih tipova podataka na osnovu kojih se prihvataju ili odbacuju unapred postavljene hipoteze. Često se u njima nalaze i mnogi drugi interesantni pokazatelji kao što su: neprepoznatljive skrivene zavisnosti, uzročno-posledični odnosi, međusobne povezanosti i sl. Tako se nametnula potreba korišćenja savremenih koncepata, kao i sanvremenih analitičko-statističkih alata

FAZE ISTRAŽIVAČKOG PROCESA prvo je nužno defisirati problem i odrediti dizajn samog istraživanja, nakon čega se pristupa određivanju najprikladnijih metoda i načina prikupljanja podataka, zatim se određuje uzorak na kojem će se podaci prikupiti, na kraju slede obrada podataka, izrada izveštaja i prezentacija rezultata istraživanja.

FAZE ISTRAŽIVAČKOG PROCESA Nacrt Prikupljanje Obrada Uzorak istraživanja podataka podataka

Prikupljanje i obrada podataka Sirovi podaci Sređivanje Kodiranje Analiza Razvoj kodnog Razvoj okvira Posmatranja sistema analize Sekundarni Testiranje kodnog Analiza izvori sistema Razgovori Intervjui Kodiranje podataka Uz pomoć Upitnici računara Ručno Sociometrija Verifikacija kodiranih podataka

VRSTE PODATAKA Prikupljanje tačnih i relevantnih podataka omogućuje nam da na primeren način pristupimo određenom  problemu. Dve osnovne vrste podataka, koji se mogu razlikovati prema načinu na koji se mogu prikupiti: Primarni podaci Sekundarni podaci

Primarni podaci Prikupljaju se posebno za istraživanje koje je u toku, odnosno za specifičnu svrhu koja je u tom trenutku važna. Oni nisu već prethodno dostupni,nego se prikupljaju na inicijativu istraživača. Prikupljanje primarnih podataka obično uključuje tri pristupa:anketiranje,posmatranje i eksperiment.

Sekundarni podaci Podaci koji su ranije prikupljeni u nekom drugom istraživačkom projektu, za neke druge potrebe. Oni su dostupni u izvještajima vlade, trgovačkih udruženja, javnim i unuverzitetskim bibliotekama, istraživačkim organizacijama, poslovnim dnevnicima,enciklopedijama itd.

Sekundarni podaci Takve podatke  delimo u dve grupe: podatke koje već posedujemo (interne), i one koje je neko drugi ranije prikupio, a jednostavno su dostupni (eksterne).

Interni i eksterni podaci Interni podaci se već nalaze unutar same kuće, a eksterni se prikupljaju iz drugih izvora, kao što su Zavod za statistiku, Privredna komora, udruženja, ... Takvi izvori nam omogućuju da ponovo analiziramo već postojeće podatke kako bismo pristupili rešavanju specifičnog problema.

Prednosti sekundarnih podataka u odnosu na primarne prikupljanje sekundarnih podataka je mnogo jeftinije od prikupljanja primarnih podataka, što čini osnovnu prednost; ako su sekundarni podaci dostupni, mogu se prikupiti mnogo brže nego primarni; dostupni su za neke pojave za koje inače pojedini istraživači ne bi mogli da prikupe primarne podatke, kao što je to slučaj kod podataka koji zahtevaju terenski rad, dobru organizaciju i troškove, a po pravilu ih prikupljaju profesionalne institucije poput statističkih zavoda; objektivnost je također prednost sekundarnih podataka.

Nedostaci prikupljanja podataka iz sekundarnih izvora otežano je pronalaženje podataka koji će odgovarati potrebama studije jer su sekundarni podaci prikupljeni za neku drugu svrhu i često ne odgovaraju u potpunosti potrebama studije u kojoj se primenjuju; problem pouzdanosti izvora, jer sama činjenica da je podatak objavljen i dostupan ne garantuje njegovu tačnost.