Análise e Interpretação de Dados

Análise e Interpretação de Dados

A análise e interpretação dos dados é a próxima etapa após a coleta de dados por métodos empíricos. A linha divisória entre a análise dos dados e a interpretação é difícil de traçar, pois os dois processos são simbólicos e fundem-se imperceptivelmente. A interpretação está inextricavelmente entrelaçada com a análise.

A análise é um exame crítico dos dados reunidos. A análise dos dados leva à generalização.

A interpretação refere-se à análise de generalizações e resultados. Uma generalização envolve concluir um grupo ou categoria inteiro com base em informações extraídas de instâncias ou exemplos específicos.

A interpretação é uma busca pelo significado mais amplo dos resultados da pesquisa. A análise dos dados deve ser feita de acordo com o objetivo do estudo.

Os dados devem ser analisados à luz de hipóteses ou questões de investigação e organizados para produzir respostas às questões de investigação.

A análise dos dados pode ser tanto descritiva quanto gráfica na apresentação. Ele pode ser apresentado em gráficos, diagramas e tabelas.

A análise de dados inclui vários processos, incluindo classificação de dados, codificação, tabulação, análise estatística de dados e inferência sobre relações causais entre variáveis.

A análise adequada ajuda a classificar e organizar dados desorganizados e dá forma científica. Além disso, ajuda a estudar as tendências e mudanças que ocorrem em um determinado período.

Qual é a principal distinção entre análise e interpretação de dados?

A análise de dados é um exame crítico dos dados reunidos, levando à generalização. Em contrapartida, a interpretação refere-se à análise dessas generalizações e resultados, buscando o significado mais amplo dos resultados da pesquisa.

3 Como uma hipótese está relacionada aos objetivos da pesquisa?

Um bem formulado, hipótese de pesquisa testável é a melhor expressão de um objetivo de pesquisa. É uma afirmação ou proposição não comprovada que pode ser refutada ou apoiada por dados empíricos, afirmando uma possível resposta a uma questão de investigação.

Quais são os quatro projetos básicos de pesquisa que um pesquisador pode usar?

Os quatro projetos básicos de pesquisa são levantamento, experimento, estudo de dados secundários e estudo observacional.

Quais são as etapas envolvidas no processamento da interpretação?

As etapas incluem a edição dos dados, a codificação ou conversão dos dados para a forma numérica, a organização dos dados de acordo com características e atributos, a apresentação dos dados em forma tabular ou gráfica e o direcionamento do leitor ao seu componente, especialmente marcante do ponto de vista das questões de pesquisa. .

Etapas para processar a interpretação

  1. Em primeiro lugar, os dados devem ser editados. Uma vez que todos os dados recolhidos são irrelevantes para o estudo, os dados irrelevantes devem ser separados dos relevantes. A edição cuidadosa é essencial para evitar possíveis erros que possam distorcer a análise e interpretação dos dados. Mas a exclusão de dados deve ser feita com uma visão objetiva e livre de preconceitos e preconceitos.
  2. A próxima etapa é codificar ou converter os dados para a forma numérica e apresentá-los na matriz de codificação. A codificação reduz a enorme quantidade de dados a uma proporção administrável.
  3. Em terceiro lugar, todos os dados devem ser organizados de acordo com características e atributos. Os dados devem então ser devidamente classificados para se tornarem simples e claros.
  4. Em terceiro lugar, os dados devem ser apresentados em forma de tabelas ou gráficos. Mas qualquer tabulação de dados deve ser acompanhada de comentários sobre a importância da descoberta de dados específica.
  5. Por fim, o pesquisador deve direcionar o leitor ao seu componente, especialmente marcante do ponto de vista das questões de pesquisa.

Três conceitos-chave de análise e interpretação de dados

Por que a edição de dados é essencial no processo de pesquisa?

A edição de dados é essencial para garantir a consistência entre os entrevistados, localizar omissões, reduzir erros no registo, melhorar a legibilidade e esclarecer respostas pouco claras e inadequadas.

Quais são os três conceitos-chave relativos à análise e interpretação dos dados?

Os três conceitos-chave são Confiabilidade (referindo-se à consistência), Validade (garantir que os dados coletados sejam uma imagem verdadeira do que está sendo estudado) e Representatividade (garantir que o grupo ou situação estudada seja típico de outros).

Confiabilidade

Refere-se à consistência. Por outras palavras, se um método de recolha de provas for fiável, significa que qualquer outra pessoa que esteja a utilizar esse método, ou a mesma pessoa que o utilize noutro momento, obteria os mesmos resultados.

Em outras palavras, a confiabilidade diz respeito à medida em que um experimento pode ser repetido ou até que ponto uma determinada medição fornecerá os mesmos resultados em ocasiões diferentes.

Validade

Refere-se a se os dados coletados são uma imagem verdadeira do que está sendo estudado. Isso significa que os dados coletados devem ser produto do método de pesquisa utilizado, e não estudados.

Representatividade

Isto refere-se a se o grupo de pessoas ou a situação que estamos estudando são típicos dos outros.

As seguintes condições devem ser consideradas para extrair inferências confiáveis e válidas dos dados.

  1. Só é possível tirar conclusões fiáveis quando as estatísticas são estritamente comparáveis e os dados são completos e consistentes.» Assim, para garantir a comparabilidade das diferentes situações, os dados devem ser homogéneos; os dados devem ser completos e adequados, e os dados devem ser apropriados.
  2. Uma amostra ideal deve representar adequadamente toda a população. Assim, quando o número de unidades é enorme, o pesquisador deve escolher aquelas amostras com o mesmo conjunto de qualidades e características encontradas nos dados inteiros.