Logo tl.boatexistence.com

Bakit mahalagang i-triangulate ang data sa qualitative research?

Talaan ng mga Nilalaman:

Bakit mahalagang i-triangulate ang data sa qualitative research?
Bakit mahalagang i-triangulate ang data sa qualitative research?
Anonim

Triangulation pinadali ang pagpapatunay ng data sa pamamagitan ng cross verification mula sa higit sa dalawang source Sinusubok nito ang pagkakapare-pareho ng mga natuklasan na nakuha sa pamamagitan ng iba't ibang instrumento at pinapataas ang pagkakataong makontrol, o hindi bababa sa pagtatasa, ilan sa mga banta o maraming dahilan na nakakaimpluwensya sa aming mga resulta.

Ano ang kahalagahan ng triangulation sa pananaliksik?

Triangulation kinukumpirma at pinapatunayan ang kalidad ng mga resulta gamit ang quantitative studies Sa pamamagitan ng paggamit ng maramihang mga mapagkukunan at mga pamamaraan ay maaaring mabawasan ang mga kakulangan sa isang diskarte o proseso. Higit pang mga insight ang maaaring makuha sa pamamagitan ng paggamit ng maraming pamamaraan. Maaaring kilalanin at alisin ang mga hindi pagkakapare-pareho.

Bakit ginagamit ang triangulation sa qualitative research?

Ang layunin ng triangulation sa qualitative research ay upang mapataas ang kredibilidad at validity ng mga resulta … Ayon kay O'Donoghue at Punch (2003), ang triangulation ay isang "paraan ng cross-checking data mula sa maraming source para maghanap ng mga regularidad sa data ng pananaliksik. "

Ano ang kahalagahan ng pagsusuri ng qualitative data?

Mahalaga ang qualitative data sa pagtukoy sa partikular na dalas ng mga katangian o katangian Binibigyang-daan nito ang statistician o ang mga mananaliksik na bumuo ng mga parameter kung saan maaaring maobserbahan ang mas malalaking set ng data. Ang qualitative data ay nagbibigay ng paraan kung saan masusukat ng mga tagamasid ang mundo sa kanilang paligid.

Ano ang layunin ng qualitative data analysis at data interpretation?

Ang pagsusuri ng qualitative data ay may kinalaman sa pagbabago ng hilaw na data sa pamamagitan ng paghahanap, pagsusuri, pagkilala, pag-coding, pagmamapa, paggalugad at paglalarawan ng mga pattern, trend, tema at kategorya sa raw data, upang bigyang-kahulugan ang mga ito at maibigay ang kanilang mga pinagbabatayan na kahulugan.

Inirerekumendang: