Spracovanie a interpretácia údajov

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Mapy a digitálne umenie. Mercator: Imperiální společenství – ako príloha novin Graphic.
Advertisements

N. Andrejčíková, J. M. Šafránek, J. Šubová Projekt webu českých pamiatok o krok ďalej.
Martin Vacek Filozofický Ústav Slovenská Akadémia Vied Školite ľ : Prof. Marián Zouhar, PhD. 14/01/2013
Paneurópsky prieskum verejnej mienky o ochrane zdravia a bezpečnosti pri práci Výsledky z celej Európy a Slovenska - Máj 2013 Reprezentatívne výsledky.
Safari Tech Books Online Marika Janoušková. Obsah Prečo potrebujete Safari? Čo je Safari? Aké odbory pokrýva? Ukážka Integrácia Safari do lokálneho knižničného.
XML pre programátorov 7. víkend s Linuxom 5. – 6. október 2002 Žilina Stanislav Meduna ETM Aktiengesellschaft
Publikácia o hĺbkovej analýze údajov, teda o data miningu Mgr. Ing. Adriana Horníková, PhD Inovace 2010, Praha
Slovak University of Technology in Bratislava Faculty of Civil Engineering Prof. Ing.Jan Szolgay, PhD. Vice-dean for Science, Research and Foreign Relations.
Ján GENČI PDT 2009 Systém riadenia bázy dát (Database Management System)
ORCHESTRA WG1 workshop 12th – 13th November 2013 Prague Táto práca bola podporovaná Agentúrou na podporu výskumu a vývoja na základe zmluvy č. APVV
Ján GENČI PDT 2009 Systém riadenia bázy dát (Database Management System)
Ján GENČI PDT 2009 Systém riadenia bázy dát (Database Management System)
Vyhľadávanie Informácií Kategorizácia dopytov. Kategorizácia Analýza dopytov Zaradenie do kategórie „jaguar“ => značka auta, zviera... (viacznačnosť)
HORIZON RNDr. Eva Majkova, DrSc. SAV Štefánikova 49 SK Bratislava Mobil Kontakt.
Object Query Language (OQL) Marián Kamenišťák MFF – UK Praha
Atomic Force Microscopy
Východiská a perspektívy umenia umelého života PS 2013, TEORIE INTERAKTIVNÍCH MÉDIÍ Mgr. Martina Ivičičová.
SIOV’s Sections and Departments Director Institutional CouncilNational Observatory Training Firms Department Youth Creativity Department International.
1 Riadenie kvality v zdravotníctve 1. Definície a koncepty kvality, riadenie kvality.
Otvorený prístup k publikovaným výsledkom
Protokoly sieťovej vrstvy
PhDr. Miriam Pekníková, PhD.
PhDr. Miriam Pekníková, PhD.
Web of Science V PRAXI Eniko Toth Szasz
Internet dobrý – zlý? Search Your Page Name – Internet Web Browser
Ukladacie služby Expertná skupina, Martin Koška, SAŽP.
Sme produkty, musíme sa predať
„Okno do podnikania“ Podpora pre začínajúcich podnikateľov od spoločnosti Microsoft (Microsoft Sparks) Roman Russev Microsoft Slovakia.

Podnikové komunikačné systémy Dušan Kováč
Bezpečnosť v počítačových sieťach
Rozhovor ako výskumná metóda
TYPY ÚLOH V TESTE Z ANGLICKÉHO JAZYKA
PhDr. Miriam Pekníková, PhD.
Web of Science – vyhľadávanie v najvplyvnejšej vedeckej literatúre
Vyhľadávanie a internet
Typy informácií a ich prezentácia a spracovanie
Formáty grafických súborov
Sieťový operačný systém
REACH 2018 Zorganizujte spoluprácu so svojimi spoluregistrujúcimi –
Človek vo sfére peňazí ročník.
KVANTITATÍVNE METÓDY V MARKETINGU
PhDr. Miriam Pekníková, PhD.
Integritné obmedzenia v SQL
Systém riadenia bázy dát Database Management System
Navrhovanie experimentov – DOE (Design of Experiment) 2
Spresnenie požiadaviek pri hodnotení kvality veterinárnych liekov
Webové prehliadače.
Identifikátory autora v citačných databázach
Big Data & Analytics Prediktívna analýza pomáha poľskej sieti drogérií Rossmann pochopiť vzory nákupov a vyladiť propagačné akcie Urýchľuje generovanie.
Metódy kĺzavých priemerov (MA – moving averages) - Marcel Kocifaj
O kvalitnom výskume
ROC - Receiver Operating Characteristic
INCITES: Journal Citation Reports
Otvorené dáta Štatistického úradu SR
Zvyšovanie dostupnosti údajov pre rozvoj dátového hospodárstva
Smelý Palko v Ohiu alebo pán Turing ide voliť
VYSOKOFREKVENČNÁ INDUKČNÁ PEC
Open Access z hľadiska autora, vydavateľa, čitateľa a spoločnosti
Riadenie IT Prostredia
Open Access v H2020 Barbora Kubíková Národný kontaktný bod
Patrik Ort Acount Executive , Stredná Európa
Web of Science V PRAXI Eniko Toth Szasz
Práca vývojárskeho tímu
ROVINNÉ (2D) SYMBOLY DWG
Progress in International Reading Literacy Study
Spatial database Jakub Michalko.
Vzdelávanie v Taliansku
Workshop 2: Vytvorenie spoločnej vízie
Legislativní revoluce v zacházení s informačním obsahem Vliv GDPR na vaše dokumenty Štefan Lukáč, Account Manager CEE
Presentation transcript:

Spracovanie a interpretácia údajov 1. december 2008

Typy výskumných problémov Kvalitatívny Kvantitatívny Opisný, identifikačný typ Relačný typ Kauzálny typ

Spracovanie kvalitatívneho výskumu Kvantitatívna a kvalitatívna stratégia výskumu sa najviac od seba odlišujú v spôsobe spracovania a interpretácie výskumných údajov. V mnohých prípadoch je veľmi vhodné rozlišovať v spracovaní údajov niekoľko fáz (organizačná, analytická a zovšeobecňovacia). Ak ide o deskriptívny výskumný problém, zvyčajne končíme pri organizácii dát a ich opise. Pri relačnom výskume je analýza už nevyhnutná. Kauzálny výskumný problém sa spracováva najnáročnejšie.

Príklady Opisný výskumný problém: Aké majú deti predstavy o vlastnostiach a správaní sa ideálneho učiteľa? Relačný výskumný problém: Majú menej prospievajúce deti iné predstavy o vlastnostiach a správaní sa ideálneho učiteľa ako lepšie prospievajúce deti? Kauzálny výskumný problém: Je možné zmeniť predstavu dieťaťa o vlastnostiach a správaní sa ideálneho učiteľa prostredníctvom využívania konštruktivistickej koncepcie vzdelávania?

Metóda zakotvenej teórie Tvorba teórie, ktorá ozrejmí správanie sa javu, pričom táto teória bude dostatočne pevne ukotvená v dátach získaných prostredníctvom výskumu. Pracuje s doslovným prepisom hĺbkového interview (individuálne a skupinové), ktorý sa analyzuje kódovaním. Kódovanie je proces, ktorý zahŕňa operácie, pomocou ktorých sú údaje rozoberané, konceptualizované a opäť zložené novým spôsobom. Používame tri typy kódovania: Otvorené Axiálne Selektívne

1. fáza: tvorba memoranda Memorandum: Stručné zhrnutie základných myšlienok, ktoré je predložené účastníkom výskumu na verifikáciu. Príklad

2. fáza: otvorené kódovanie Rozoberanie, preskúmanie, porovnávanie, konceptualizácia a kategorizácia údajov. Výskumník si v tomto procese sám sebe kladie otázky, ktoré vyplývajú z analýzy a v dátach hľadá také informácie, ktoré by mu z otázok vytvorili tvrdenie. Pri kódovaní pracujeme s transkriptom. Konceptualizácia údajov – pojmami označujeme to, čo vyjadrujú myšlienky respondentov Kategorizácia vytvorených pojmov Príklad vytvoreného zoznamu kategórií

3. fáza: axiálne kódovanie Zameranie na bližšie určenie sledovaného javu. Pomôckou je paradigmatický model (PM) tohto typu kódovania: Príčinné podmienky  jav  kontext  intervenujúce podmienky  stratégia konania a interakcie  následky. Pri axiálnom kódovaní v podstate realizujeme naraz tieto činnosti: Vytváranie súvislostí medzi kategóriami a subkategóriami Overujeme výroky prostredníctvom údajov Rozvíjame kategórie v zmysle ich vlastností podľa PM Spájame kategórie na úrovni dimenzií

3. fáza: axiálne kódovanie Ide vlastne o hľadanie vzťahov a odhaľovanie typov vzťahov. Neustále sa vraciame k údajom a hľadáme dôkazy na potvrdenie alebo vyvrátenie našich úvah. Kým cieľom otvoreného kódovania rozčleňovanie pozorovanej skutočnosti na kategóre a subkategórie a odčlenenie podstatných informácií od nepodstatného „šumu“, cieľom axiálneho kódovania je vytvoriť schémy fungovania pozorovaného javu, procesu.

4. fáza: selektívne kódovanie Cieľom je integrácia a zovšeobecnenie informácií vytvorených axiálnym kódovaním. Výsledkom je vytvorenie teórie, ktorá opíše proces fungovania sledovaného procesu. Fázy selektívneho kódovania: Opis výsledkov doterajšieho štúdia problematiky (príbeh) Nájdenie centrálnej kategórie Vytvorenie osnovy príbehu Centrálna kategória dobre opisuje skúmaný problém a sú k nej vztiahnuté všetky ostatné kategórie.

5. fáza: overenie fungovania vytvorenej teórie Výsledkom analýz je kauzálny model fungovania študovaného problému v realite. Z neho sa odvodia logické predpoklady, ktoré sa konfrontujú s emirickými údajmi. Metóda vyžaduje od výskumníka dostatočnú rozhľadenosť v študovanej problematike, vyžaduje aj istú dávku fantázie, tvorivosti, ale aj vhodnú inšpiráciu.

Informačná príprava k výskumu

Informačná príprava k výskumu Jej význam je najmä v adekvátnom zúžení a spresnení výskumného problému a v metodologickom zvládnutí problematiky. Najhodnotnejšie na štúdium sú pôvodné výskumné práce. Vyhľadávanie informácií sa realizuje cez: Knižnice Rešerše Databázy MVS a MMVS

Knižnice Slovenská národná knižnica v Martine (archivuje všetky oficiálne vydané publikácie v SR) Univerzitné a špecializované vedecké knižnice Akademické knižnice Verejné knižnice Školské knižnice Špeciálne knižnice Organizácia podľa menného a predmetového registra, kľúčových slov, roku vydania, vydavateľstva. On-line katalógy

Rešeršné služby Výberový súpis literatúry o určitej problematike, téme, osobe, ktorý býva zhotovený zvyčajne na základe precízne vyberaných kľúčových slov. Bibliografický zoznam potom obsahuje také údaje, aby ho bolo možné jednoznačne identifikovať.

Databázy publikácií Databázy sú bibliografické údaje spracované v elektronickej podobe. Databázy sú spravované spoločnosťami (EBSCO, ProQuest OCLC), pre ktoré je táto činnosť ziskovou. Preto je prístup do databáz platenou službou. Web of Knowledge (prístup hradí MŠ SR) Web of Science Current Contents Connect Journal Citation Reports (impact factor)

MVS a MMVS Medziknižničná výpožičná služba – v prípade, že knižnica nevlastní publikáciu, je možné zabezpečiť jej vypožičanie z inej knižnice cez domovskú knižnicu alebo jej xerokópiu. Medzinárodná medziknižničná výpožičná služba poskytuje zhodnú službu, ale v medzinárodnom meradle. Obe služby sú platené, MMVS je úmerne nákladom aj finančne náročnejšia. Fulltextové dokumenty je možné získať napríklad v dočasne bezplatných prístupoch alebo aj prostredníctvom kontaktu na autora dokumentu.