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:
- 的目的的研究
- 的类型的数据你将收集
- 的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。
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。
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。
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或信息偏倚。
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。
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
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