Phương pháp thu thập thông tin trong nghiên cứu khoa học

Share:
Giới thiệuBộ máy tổ chức Đào tạoĐại họcDạy nghềTài liệu chăm môn phân tích khoa học hợp tác-Đối ngoại kế hoạch công tác

Phương pháp thu thập số liệu trong nghiên cứu và phân tích khoa học

Phương pháp tích lũy số liệu thực nghiệm, phi thực nghiệm, cách xác định cỡ mẫu mã và phía dẫn kiến tạo mẫu điều tra...

Bạn đang đọc: Phương pháp thu thập thông tin trong nghiên cứu khoa học


Phương pháp tích lũy số liệu từ tham khảo tài liệu

Phương pháp nầy là dựa vào nguồn tin tức sơ cung cấp và đồ vật cấp tích lũy được từ mọi tài liệu nghiên cứu trước đây để xây dựng cơ sở luận cứ để chứng tỏ giả thuyết. Thí dụ, để minh chứng giả thuyết “không thể loại trừ cây bạch lũ ra khỏi cơ cấu cây xanh rừng”, tín đồ ta đã phụ thuộc những nghiên cứu và phân tích có trước như sau (Vũ Cao Đàm, 2003):

công dụng nghiên cứu vớt tại Nga cho thấy, chỉ trong 15 năm bạch bọn có sức tăng trưởng độ cao gấp 5 lần đối với cây dẻ cùng 10 lần đối với cây sồi; Sản lượng bạch lũ trên 1 ha thường niên rất cao, tới đôi mươi đến 25 m3/ha/năm, trong những lúc cây mỡ chỉ đạt 15-20 m3/ha/năm cùng cây nhân tình đề là 10-15 m3/ha/năm; Theo thống kê của FAO, từ thời điểm năm 1.744 mang lại 1.975 đã gồm hơn 100 nước nhập vào bạch đàn, trong các số ấy có 78 nước vẫn trồng rừng bạch bầy thành rừng tài chính có sản lượng cao cùng với qui mô lớn.
Phương pháp tích lũy số liệu từ số đông thực nghiệm

Khái niệm

Trong cách thức nầy, số liệu được thực hiện bằng cách quan sát, theo dõi, đo lường qua các thí nghiệm. Những thí nghiệm trong nghành nghề dịch vụ khoa học tự nhiên, thiết bị lý, hóa học, kỹ thuật, nông nghiệp, của cả xã hội thường xuyên được triển khai trong phòng thí nghiệm, công ty lưới, quanh đó đồng và cộng đồng xã hội. Để tích lũy số liệu, những nhà NCKH thường đưa ra các biến hóa để quan ngay cạnh và đo lường (thu thập số liệu). Những nghiệm thức trong phân tách (có hầu hết mức độ không giống nhau) hay được lặp lại để triển khai giảm không đúng số trong tích lũy số liệu.

Ví dụ: Người nghiên cứu muốn xem xét phần đa mức độ phân bón (hay còn được gọi nghiệm thức phân bón) làm sao đó để làm tăng năng suất, trong cách sắp xếp thí nghiệm thì mỗi mức độ phân bón thường được lặp lại nhiều lần. Công dụng thí nghiệm là những số liệu được đo từ các chỉ tiêu sinh trưởng và năng suất ở mọi mức độ phân bón khác nhau.

Phương pháp khoa học trong thực nghiệm gồm các bước như: lập đưa thuyết, xác định biến, sắp xếp thí nghiệm, thu thập số liệu nhằm kiểm chứng giả thuyết.


Định nghĩa các loại trở nên trong thí nghiệm

Trong phân tích thực nghiệm, bao gồm 2 loại biến chuyển thường gặp trong thí nghiệm, chính là biến chủ quyền (independent variable) và biến phụ thuộc vào (dependent variable).

Biến tự do (còn hotline là nghiệm thức):là các yếu tố, điều kiện khi bị đổi khác trên đối tượng người sử dụng nghiên cứu sẽ tác động đến hiệu quả thí nghiệm. Như vậy, đối tượng nghiên cứu đựng một hoặc nhiều yếu tố, điều kiện thay đổi. Nói theo cách khác kết trái số liệu của biến nhờ vào thu thập được đổi khác theo biến độc lập.

Thí dụ:

Biến hòa bình có thể là liều lượng phân bón, một số loại phân bón, số lượng nước tưới, thời gian chiếu sáng khác nhau,… (hay còn gọi là các nghiệm thức không giống nhau).

Trong biến hóa độc lập, thường có một cường độ đối hội chứng hay nghiệm thức đối bệnh (chứa những yếu tố, điều kiện ở mức độ thông thường) hoặc nghiệm thức đã được xác minh mà người phân tích không đề xuất tiên đoán tác động của chúng. Các nghiệm thức còn sót lại sẽ được đối chiếu với nghiệm thức đối chứng hoặc đối chiếu giữa các cặp nghiệm thức cùng nhau .

Biến phụ thuộc vào (còn call là tiêu chí thu thập): là phần đa chỉ tiêu đo đạc với bị ảnh hưởng trong suốt quy trình thí nghiệm, hay nói theo cách khác kết trái đo đạc phụ thuộc vào vào sự biến đổi của biến đổi độc lập. Thí dụ: khi nghiên cứu và phân tích sự phát triển của cây mía, các biến phụ thuộc vào ở đây có thể bao gồm: độ cao cây, số lá, trọng lượng cây,… và công dụng đo đạc của biến dựa vào ở những nghiệm thức khác nhau có thể khác nhau.

Thí dụ:

Đề tài: “Ảnh tận hưởng củaliều lượng phân Ntrênnăng suất lúaHè Thu” có các biến như sau:

+Biến độc lập: liều lượng phân N bón mang đến lúa khác nhau. Những nghiệm thức trong thí nghiệm hoàn toàn có thể là 0, 20, 40, 60 với 80 kgN/ha. Trong số đó nghiệm thức “đối chứng” không bón phân N.

+Biến phụ thuộc: rất có thể là số bông/m2, hạt chắt/bông, trọng lượng hạt cùng năng suất hạt (t/ha).


Xác định những biến vào thí nghiệm dựa trên mối quan hệ tình dục “nhân-quả” của giả thuyết

Kết trái quan sát chịu ảnh hưởng vào vì sao gây hình ảnh hưởng. Nhờ vào mối quan hệ giới tính trong mang thuyết đặt ra, tín đồ nghiên cứu dễ dãi xác định được nhân tố nào tác động đến sự khiếu nại quan sát. Thí dụ, “Ảnh hưởng trọn củanồng độ NAAtrênsự đậu tráicủa xoài cat Hòa Lộc”. Ở đây, phần trăm đậu trái (kết quả) không giống nhau là do tác động của các nồng độ NAA (nguyên nhân) khác nhau. Như vậy, biến hòa bình là phát triển thành mà người nghiên cứu và phân tích có dự định làm chuyển đổi (nồng độ NAA khác nhau) cùng biến dựa vào ở đó là sự đậu trái hay tỷ lệ rụng trái ở các nghiệm thức có nồng độ NAA khác nhau.


Bố trí xem sét để thu thập số liệu nghiên cứu


Đối tượng khảo sát

Để chọn đối tượng khảo gần kề trong thí nghiệm, quá trình đầu tiên là phải xác minh quần thể (population) nhưng mà người nghiên cứu muốn đo lường để tích lũy kết quả. Một quần thể bao hàm nhiều cá thể mang các thành phần và đặc điểm khác nhau mà lại ta ý muốn khảo sát. Đối tượng điều tra thường được chia thành hai nhóm:

a) team khảo sát:đối tượng được đặt ra trong giả thuyết.

b) team đối chứng: so sánh với nhóm khảo sát.


Khung mẫu (sample frame)

Để bố trí và thu thập số liệu thí nghiệm nghiên cứu và phân tích thì công việc trước tiên là thiết lập khung mẫu. Khung chủng loại cần xác định các thành viên trong quần thể phương châm (target population), cỡ mẫu và cách thức lấy mẫu.

Trong trường hợp thiết lập cấu hình khung chủng loại sai thì mẫu chọn sẽ không thay mặt cho quần thể kim chỉ nam và số liệu tích lũy sẽ không đại diện cho quần thể. Có tía trường hợp tạo thành khung mẫu mã sai:

Khung mẫu mã chứa quá nhiều cá thể, mà trong số đó có thành viên không bên trong quần thể mục tiêu. Form mẫu cất quá không nhiều cá thể, mà trong những số đó có thành viên nằm với không nằm trong quần thể mục tiêu. Khung mẫu chứa tập hợp các cá thể không đúng giỏi khung chủng loại không phía bên trong quần thể mục tiêu.

Hai quy trình tạo form mẫu:

xác định các cá thể trong quần thể mục tiêu và độ lớn mẫu. Thí dụ, cỡ chủng loại của 100 hộ mái ấm gia đình ở tp và 150 mái ấm gia đình ở nông thôn. Chọn phương pháp lấy mẫu tự nhiên hoặc không ngẫu nhiên. Thí dụ: trong phân tích điều tra, mẫu bỗng dưng thì vị trí lựa chọn mẫu có thể dựa vào bạn dạng đồ nhãi giới giữa những vùng, lập list hộ gia đình theo số nhà, danh bạ điện thoại thông minh nếu có, … tiếp đến chọn phương thức lấy mẫu.

Phương pháp rước mẫu

Trước khi đi vào cụ thể về phương thức lấy mẫu, cần hiểu các định nghĩa có liên quan đến phương pháp, trình bày trong Bảng 5.1.

Bảng 5.1Các có mang có tương quan đến phương pháp lấy mẫu

Quần thể(population) Một tập hợp các đối tượng người dùng khảo tiếp giáp (người, cá thể, nhân vật, sinh vật,…) và chứa các đặc tính cần nghiên cứu hay khảo sát.
Quần thể mục tiêu(target population) Mang tính năng nào đó cùng được đánh giá qua mẫu; hoặc mang những đặc tính cần nghiên cứu và phân tích và đại diện thay mặt cho toàn quần thể. Thí dụ, khi nghiên cứu và phân tích về vấn đề sử dụng các bếp lò nấu ăn, thì quần thể mục tiêu hầu như là tín đồ phụ nữ.

Xem thêm: Key Activate Office 2010 Professional Plus Mới Nhất Năm 2022

Mẫu (sample) Một phần hoặc tập hợp nhỏ dại cá thể của quần thể mục tiêu được chọn đại diện cho quần thể để điều tra khảo sát nghiên cứu.
Mẫu không xác suất (non-probability sample) Phương pháp trong đó việc chọn mẫu không tồn tại xác suất đồng đầy đủ hay những cá thể trong quần thể ko có cơ hội được chọn như nhau.
Mẫu phần trăm (probability sample) Phương pháp lựa chọn mẫu trong những số ấy mỗi cá thể có một xác suất đặc trưng của chủng loại và thường bằng nhau. Phần lớn việc lấy mẫu tỷ lệ sử dụng bí quyết lấy mẫu tự dưng để tạo ra mỗi cá thể trong quần thể có cơ hội được lựa chọn như nhau.

Mục đích của toàn bộ các cách thức lấy mẫu là đạt được chủng loại đại diện cho tất cả quần thể nghiên cứu. Lúc chọn cách thức lấy mẫu thì cần làm rõ các công dụng của quần thể nghiên cứu để xác minh cỡ mẫu mã quan sát đại diện thay mặt và để review tương đối chính xác quần thể.

Trong nghiên cứu, cần thiết quan ngay cạnh hết toàn cục các thành viên trong quần thể, cơ mà chỉ lựa chọn một số lượng đủ các cá thể đại diện hay có cách gọi khác là mẫu thí nghiệm. Cách thức chọn mẫu mã thí nghiệm vô cùng quan trọng, bởi vì có liên quan tới sự dịch chuyển hay độ đồng hầu hết của mẫu. Gồm hai phương thức chọn mẫu: (1) chọn mẫu không phần trăm (không chú ý tới độ đồng đều) với (2) lựa chọn mẫu phần trăm (đề cập cho tới độ đồng đều).

* lựa chọn mẫu không có xác suất

Phương pháp chọn mẫu không xác suất là biện pháp lấy mẫu trong những số ấy các cá thể của mẫu được lựa chọn không ngẫu nhiên hay không có phần trăm lựa lựa chọn giống nhau. Điều này thể hiện trong cách chọn mẫu như sau:

các đơn vị mẫu được tự sàng lọc mà không có phương pháp. Các đơn vị chủng loại rất dễ dàng đạt được hoặc dễ dãi tiếp cận. Ví dụ chọn phần lớn hộ bên trên những con đường dễ đi. Các đơn vị mẫu được lựa chọn theo vì sao kinh tế, thí dụ trả tiền cho sự tham dự. Các đơn vị mẫu mã được nhiệt tình bởi người phân tích trong phương pháp “điển hình” của quần thể mục tiêu. Thí dụ người nghiên cứu chỉ lưu ý đến các nhân vật điển hình trong quần thể nghiên cứu, để so sánh với các nhân vật dụng khác. Các đơn vị mẫu được lựa chọn mà không có sự thiết kế cụ thể (thí dụ: chọn 50 người trước tiên đến buổi sáng).

Phương pháp chọn mẫu không có xác suất thường có độ tin yêu thấp. Nút độ chính xác của giải pháp chọn chủng loại không xác suất tùy thuộc vào sự phán đoán, bí quyết nhìn, kinh nghiệm của fan nghiên cứu, sự may mắn hoặc dễ ợt và không có cơ sở thống kê lại trong câu hỏi chọn mẫu.

* lựa chọn mẫu xác suất

Cơ phiên bản của việc chọn mẫu xác suất là bí quyết lấy mẫu trong các số ấy việc chọn các cá thể của chủng loại sao cho mỗi cá thể có cơ hội lựa lựa chọn như nhau, giả dụ như có một số cá thể có thời cơ xuất hiện tại nhiều hơn nữa thì sự lựa chọn chưa hẳn là ngẫu nhiên. Để tối ưu hóa nấc độ chủ yếu xác, người phân tích thường sử dụng phương pháp lấy chủng loại ngẫu nhiên.

* Các phương thức chọn mẫu mã ngẫu nhiên

- chọn mẫu ngẫu nhiên đối kháng giản(simple random)

Cách đơn giản dễ dàng nhất của vấn đề chọn những cá thể của mẫu mã trong phương pháp chọn mẫu hốt nhiên là sử dụng xác suất. Bài toán lựa lựa chọn n các cá thể xuất phát từ một quần thể làm thế nào cho các thành viên có cơ hội bằng nhau hay như là một xác suất đều nhau trong phương thức nầy. Thí dụ: Một ngôi trường học có 1.000 sinh viên, người nghiên cứu và phân tích muốn chọn ra 100 sinh viên để phân tích về triệu chứng sức khỏe trong các 1.000 sinh viên. Theo cách chọn mẫu đơn giản thì chỉ cần viết thương hiệu 1.000 sinh viên vào trong mẫu mã giấy nhỏ, tiếp nối bỏ toàn bộ vào trong một chiếc thùng với rồi rút tự nhiên ra 100 mẫu mã giấy. Như vậy, mỗi sinh viên tất cả một cơ hội lựa chọn hệt nhau và tỷ lệ chọn ngẫu nhiên một sv trên thuận tiện được tính. Thí dụ trên ta bao gồm quần thể N = 1.000 sinh viên và cỡ mẫu mã n = 100 sinh viên. Như vậy, sinh viên của ngôi trường được lựa chọn trong giải pháp lấy mẫu bỗng nhiên sẽ có xác suất là n/(N x 100) hay 100/(1000 x 100) = 10%.

Một bí quyết chọn mẫu thốt nhiên khác là thực hiện bảng số bỗng nhiên trong sách thống kê phép xem sét hoặc giải pháp chọn số tự nhiên bằng các chương trình thống kê lại trên thiết bị tính.

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên trong những thí nghiệm lấy mẫu trong thực tiễn được biểu đạt trong hình 5.1.

*

Để áp dụng kỹ thuật chọn mẫu phân lớp thì trước tiên người nghiên cứu cần nắm các thông tin và các số liệu nghiên cứu trước trên đây có liên quan đến bí quyết lấy mẫu mã phân lớp. Sau đó, người phân tích sẽ xác minh cỡ mẫu mã và lựa chọn ngẫu nhiên các cá thể trong mỗi lớp.

Thí dụ: khi nghiên cứu về nấc độ giàu nghèo của một vùng nghiên cứu và phân tích có 4 huyện (4 phân lớp), từng huyện tất cả số hộ mái ấm gia đình khác nhau được biết trong Bảng 5.2. Người nghiên cứu muốn triển khai 200 cuộc phỏng vấn hộ mái ấm gia đình trong vùng nghiên cứu, bởi vậy cỡ chủng loại của từng huyện sẽ được tính theo tỷ lệ xác suất trong Bảng 5.2 như sau:

BảngThí dụ về phong thái chọn mẫu phân lớp

Huyện Số hộ trong mỗi lớp Tỷ lệ hộ trong những lớp (%) Cỡ mẫu vấn đáp ỡ mỗi lớp
A 250 25 50
B 150 15 30
C 400 40 80
D 200 20 40
1000 100 200

Nếu như số hộ của 4 huyện gần như là nhau, người nghiên cứu chỉ việc chọn 50 cuộc phỏng vấn trong mỗi huyện và tiếp nối chọn mẫu ngẫu nhiên trong mỗi lớp.

Cũng trong phân tích trên, nếu như người nghiên cứu và phân tích không phân chia những huyện ra thành các lớp, thì cách thức lấy mẫu mã ngẫu nhiên phỏng vấn hộ gia đình trong vùng phân tích sẽ sai và số liệu thu thập sẽ không thay mặt cho vùng nghiên cứu, bởi vì mẫu rất có thể tập trung ở 1 huyện như thế nào đó.

Một số nghiên cứu và phân tích thường được chia lớp trong quần thể kim chỉ nam gồm:

Phân lớp quần thể kim chỉ nam là các thành phố, tỉnh, huyện; phân lớp theo vùng sinh thái xanh khác nhau; phân lớp quần thể mục tiêu là những hộ mái ấm gia đình theo nút độ nhiều nghèo, chuyên môn học vấn, …; …

Trong cách thức chọn mẫu mã phân lớp, những quần thể phụ là những vùng phân chia phụ hay những lô được phân chia trong Hình 5.2 lúc đã xác minh các nhân tố như các loại đất, dạng cuộc sống thực trang bị hoặc dạng địa hình, … những điểm được chọn ngẫu nhiên trong mỗi vùng phụ được biểu hiện trong Hình 5.2.

*

Hình 5.3 Phương pháp chọn mẫu hệ thống

- chọn mẫu chỉ tiêu(quota sampling)

Trong biện pháp chọn mẫu mã chỉ tiêu, quần thể phân tích được phân nhóm hoặc phân lớp như bí quyết chọn chủng loại phân lớp. Các đối tượng người sử dụng nghiên cứu trong mỗi nhóm được lấy mẫu theo phần trăm đã biết và tiếp đến tiến hành cách thức chọn chủng loại không sác xuất. Để tùy chỉnh cấu hình mẫu tiêu chí thì tín đồ nghiên cứu cần biết ít nhất các số liệu, thông tin trong quần thể mục tiêu để phân chia những chỉ tiêu ước ao kiểm soát. Thí dụ, một cuộc phỏng vấn để biết được hoạt động hoặc lý do khách du lịch đến buộc phải thơ. Dựa vào số liệu nghiên cứu và phân tích trước trên đây hoặc số liệu điều tra dân số cho biết thêm lý do khách du lịch tới yêu cầu thơ như sau: 60% với nguyên nhân đi suy nghĩ mát, vui chơi; 20% vì sao thăm bạn bè, gia đình; 15% lý do marketing và 5% tại sao hội họp. Người nghiên cứu dự tính cỡ chủng loại muốn phỏng vấn 500 khách du lịch, và chọn hầu hết nơi có nhiều khách phượt như khách hàng sạn, khu vực hội họp, khu vui chơi giải trí giải trí,… Như vậy xác suất mẫu nhằm muốn chất vấn đạt được cho mỗi lý bởi vì (chỉ tiêu) nêu trên sẽ tương ứng xác suất là 300, 100, 75 với 25 khách du lịch. Ví như như chỉ tiêu 300 khách du ngoạn đến với nguyên nhân vui chơi, giải trí được vấn đáp chưa đủ thì phải liên tiếp phỏng vấn tính đến khi dành được đủ chỉ tiêu.

Thuận lợi của lấy mẫu chỉ tiêu áp dụng trong một vài nghiên cứu và phân tích là giá thành thực hiện nghiên cứu và phân tích tương đối rẽ với dễ (do không cần phải thiết lập khung mẫu). Vô ích của việc chọn mẫu tiêu chuẩn là ko đại diện toàn thể quần thể, bởi lấy chủng loại không xác suất như chọn ưu tiên chất vấn khách du lịch đến trước, lựa chọn nơi có không ít khách lui tới, khách hàng ở khách sạn, ... Và vày vậy mức độ tin cậy dựa vào vào tay nghề hay sự tuyên đoán của người nghiên cứu và phân tích và sự thân thiết của người vấn đáp phỏng vấn.

Để tăng mức độ tin cậy, người phân tích cần triển khai cuộc phỏng vấn bước đầu tiên để chất vấn người trả lời có rơi vào các chỉ tiêu xuất xắc không. Lựa chọn mẫu tiêu chí ít được áp dụng trong các nghiên cứu và phân tích phát triển, nhưng đôi lúc đựoc áp dụng trong một vài ba nghiên cứu bé dại mang các đặc tính quan lại sát.

* lựa chọn mẫu không gian(spatial sampling)

Người nghiên cứu hoàn toàn có thể sử dụng phương pháp lấy mẫu nầy khi hiện tại tượng, sự vật được quan tiền sát gồm sự phân bổ mẫu theo không khí (các đối tượng người dùng khảo cạnh bên trong size mẫu có vị trí không khí 2 hoặc 3 chiều). Tỉ dụ lấy mẫu nước ở sông, khu đất ở sườn đồi, hoặc không gian trong phòng. Biện pháp chọn mẫu như vậy thường chạm chán trong các nghiên cứu và phân tích sinh học, địa chất, địa lý.

Lấy mẫu theo sự phân bổ này yêu thương cầu có sự như thể nhau về không gian qua các phương pháp ngẫu nhiên, hệ thống và phân lớp. Công dụng của một mẫu chọn có thể được màn trình diễn như một loạt những điểm trong không gian hai chiều, giống như là bạn dạng đồ.

Bài viết liên quan