数据收集|定义、方法和例子

数据收集是一个系统性的过程收集的观察或测量。无论你是执行业务,研究政府或学术目的,数据收集允许你获得第一手的知识和独到的见解研究问题

虽然方法和字段之间的目标可能不同,整个过程的数据收集仍基本相同。在开始收集数据之前,您需要考虑:

  • 目的的研究
  • 类型的数据你将收集
  • 方法和程序您将使用收集、存储和处理数据

收集高质量相关的数据到你的目的,遵循以下四个步骤。

步骤1:定义你的研究的目的

在你开始数据收集的过程中,你需要确定你想实现什么。你可以先写一个问题陈述:什么是实际的或科学的问题,你想要地址和为什么它重要吗?

其次,制定一个或多个研究问题精确定义你想找到什么。根据你的研究问题,你可能需要收集定量或定性数据:

如果你的目标是测试假设,测量精确,或获得大规模统计见解,收集定量数据。如果你的目标是探索思想,理解经验,或获得详细的洞察特定背景下,收集定性数据。如果有多个目标,你可以使用一个混合方法的方法收集两种类型的数据。

定量和定性的研究目标
你是研究员工感知的直接经理在一个大的组织。

  • 你的第一个目标是评估是否有显著差异的看法不同部门和办公室经理的位置。
  • 你的第二个目标是收集有意义的反馈员工为管理者如何提高探索新想法。

您决定使用混合方法的方法来收集定性和定量数据。

步骤2:选择你的数据收集方法

您想要收集的数据基础上,决定哪种方法最适合于你的研究。

仔细考虑您将使用什么方法来收集数据,帮助你直接回答研究问题。

数据收集方法
方法 什么时候使用 如何收集数据
实验 测试的因果关系。 操作变量和测量他们对其他人的影响。
调查 了解一般特征或一群人的意见。 分发列表在线样本的问题,当面或电话。
面试/焦点小组 获得深入的理解看法或意见的话题。 口头问参与者个别访谈和焦点小组讨论的开放式的问题。
观察 了解一些它的自然环境。 测量或调查样本没有试图影响他们。
民族志 研究一个社区或组织第一手的文化。 加入和参与社区和记录你的观察和思考。
档案研究 了解当前或历史事件,条件或实践。 访问手稿,从库文件或记录,保管或互联网。
二次数据收集 分析人口无法获得第一手的数据。 发现现有的数据集已经被收集,来源等政府机构或研究机构。

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步骤3:计划你的数据收集过程

当你知道你正在使用哪一种方法(s),你需要计划如何实现它们。你将遵循什么程序作出准确的观察或测量的变量你感兴趣吗?

举例来说,如果你进行调查或者访谈,决定采取什么样的形式问题;如果你进行一个实验,对你做出决定实验设计(例如,确定包含和排除标准)。

操作化

有时可以直接测量的变量:例如,你可以收集员工的平均年龄的数据只需要求出生日期。然而,通常你会对更抽象的概念或收集数据感兴趣的变量不能直接观察。

操作化把抽象的概念创意转化为可测量的观测手段。在规划如何收集数据,你需要翻译的概念定义你想研究的操作性定义您将实际测量。

操作化的例子
你已经决定使用调查收集定量数据。你想要测量的概念是管理者的领导。你实施这一概念在两个方面:

  • 你问经理对自己的领导能力在5点量表评估委托的能力,果断和可靠性。
  • 你问他们的直接雇员提供匿名反馈经理关于同样的主题。

使用多个评级的一个概念可以帮助你反复核对数据和评估测试效度你的措施。

抽样

你可能需要开发一个抽样计划系统获得数据。这包括定义一个人口,你想得出的结论,和一个示例中,您会收集数据。

抽样方法将决定你如何招募参与者或获取测量研究。决定抽样方法需要考虑所需的样本大小等因素,易访问性的样本,数据收集的时间。

标准化的程序

如果涉及多个人员,写一份详细的手册标准化数据收集过程在你的研究。

这意味着制定特定的分步指导,这样每个人都在你的研究小组以一致的方式收集数据——例如,通过相同的条件下进行实验和使用客观标准来记录和分类的观察。这可以帮助你避免常见研究偏见就像变量遗漏偏差信息偏倚

这有助于确保可靠性你的数据,你也可以用它来复制研究。

创建一个数据管理计划

在开始收集数据之前,你应该决定你将如何组织和存储数据。

  • 如果你收集数据的人,你可能会需要匿名化,维护的数据以防止泄漏敏感信息(如姓名或身份证号)。
  • 如果你通过面试或纸笔格式收集数据,您将需要执行音标或数据输入系统的方法来减少失真。
  • 你可以防止数据丢失,会有一个组织系统,定期备份。

第四步:收集数据

最后,您可以实现您所选择的方法来测量或观察您所感兴趣的变量。

收集定性和定量数据的例子
收集的数据对经理,你和封闭管理的一项调查显示,开放式的问题300年样本公司员工在不同的部门和地点。

封闭式问题问参与者他们经理的领导能力规模从1 - 5。数据产生的平均数值,可以统计分析和模式。

开放式的问题要求参与者的经理在做什么现在他们在未来能做得更好。定性数据产生,可以通过分类内容分析为进一步的见解。

以确保高质量的数据记录在一个系统的方法,下面是一些最佳实践:

  • 记录所有相关的信息,当你获得数据。例如,记下是否或如何调整在实验研究实验室设备。
  • 仔细检查手动数据输入错误。
  • 如果你收集定量数据,你可以评估信度和效度表明你的数据质量。

常见问题关于数据收集

数据收集是什么?

数据收集观察或测量的系统的过程是聚集在研究。使用在许多不同的情况下由学者、政府、企业和其他组织。

收集数据的好处是什么?

当进行研究,收集原始数据具有显著的优点:

  • 你可以定制数据收集具体的研究目标(例如理解消费者或用户的需求测试你的网站)
  • 你可以控制和规范高的过程信度和效度(如选择适当的测量和抽样方法)

然而,也有一些缺点:数据收集可以耗费时间,劳动密集型和昂贵的。在某些情况下,它更有效使用二级数据已经收集到别人,但是数据可能不可靠。

定量和定性的方法之间的区别是什么?

定量研究处理数字和统计,定性研究处理单词和意思。

定量方法允许您系统的措施变量测试假说。定性方法允许您更详细地探索概念和经验。

信度和效度的区别是什么?

信度和效度都是关于如何方法措施:

  • 可靠性指的是一致性测量(结果是否可以复制在相同条件下)。
  • 有效性指的是精度测量(结果是否真的代表他们应该衡量)。

如果你正在做的实验研究,你也必须考虑到内部和外部效度你的实验。

操作化是什么?

操作化把抽象的概念创意转化为可测量的观测手段。

例如,社会焦虑的概念并不是直接可见的,但它可以操作定义的自我评定的分数,行为避免拥挤的地方,在社交场合或物理焦虑症状。

之前收集数据,重要的是要考虑如何实施变量你想测量。

混合方法研究是什么?

混合方法研究,你使用两个定性和定量数据收集和分析方法来回答你研究问题

引用本文Scribbr

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班达里,p .(2022年11月30日)。数据收集|定义、方法和例子。Scribbr。检索2022年12月18日,来自//www.charpingshvac.com/methodology/data-collection/

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Pritha班达里

Pritha英文学术背景,心理学和认知神经科学。作为一个跨学科的研究人员,她喜欢写文章解释棘手的学生和学者研究的概念。
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