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英国硕士Dissertation进行数据分析要遵循哪些原则?

作者:海马 发布时间:2023-08-07 16:30:14

英国硕士Dissertation进行数据分析要遵循哪些原则?老师可以简单介绍一下吗?

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在学术研究中,数据分析是一种重要的工具,它可以帮助研究人员得出有意义的结论、验证假设,并为各自的领域贡献有价值的见解。无论你的硕士论文属于哪个学科,数据分析在确保研究的严谨性、可信度和相关性方面都起着举足轻重的作用。它为你的研究增添了严谨性、深度和可信度,使你能够得出结论、验证假设,并为学科内的知识体系做出贡献。通过进行全面周到的数据分析,你可以确保硕士论文对你的学术领域做出有价值的贡献,本文为大家解答了“英国硕士Dissertation进行数据分析要遵循哪些原则”的疑惑。
英国硕士Dissertation进行数据分析要遵循哪些原则?

1.相关性

不要盲目跟从收集到的数据;确保最初的研究目标指明了哪些数据应该或不应该纳入分析。提交的所有数据都应与目标相关且适当。不相关的数据表明缺乏重点和思维不一致。换句话说,你要像关注文献综述一样关注所包含的数据。通过向读者解释数据选择和分析背后的学术原理,你可以展示自己的批判性思维能力和抓住问题核心的能力。

2.分析

使用适合所收集数据类型和研究目的的方法非常重要。你应该以与数据收集方法相同的严谨态度来解释和论证这些方法。请记住,你必须始终向读者表明,你不是随意选择某个研究方法的,而是经过长期研究和批判性思考才做出最佳选择。总体目标是确定数据中的重要模式和趋势,并以有意义的方式呈现这些结果。

3.定量工作

定量数据是科学和工程研究的典型数据,在一定程度上也是社会学和其他学科的典型数据,需要进行严格的统计分析。通过收集和分析定量数据,你可以得出结论,这些结论可以从样本(假设样本具有代表性--这是你在分析中需要进行的最重要的检查之一)推广到更大的人群中。在社会科学中,这种方法有时被称为 "科学方法",因为它起源于自然科学。

4.定性工作

定性数据通常(但不总是)是非数值数据,有时被称为 "软数据"。然而,这并不意味着它们对分析洞察力的要求较低:仍然需要对所收集的数据进行彻底分析(例如,通过主题编码或话语分析)。 这可能会很耗时,因为定性数据的分析是一个反复的过程,有时需要使用诠释学。值得注意的是,定性研究的目的不是产生具有统计代表性或有效的结果,而是发掘更深层次的、可迁移的知识。

5.完整性

数据永远不会 "自说自话"。如果我们认为数据 "自说自话",这就是定性研究中的一个常见错误,学生们往往只提出一些引文,并认为这就足够了,其实不然。相反,你需要彻底分析你想用来支持或反驳学术立场的所有数据,在所有领域展现出彻底的参与和批判性的视角,尤其是潜在的偏见和错误来源。重要的是要承认数据的局限性和优势,因为这可以证明你的学术可信度。

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