Logo ro.boatexistence.com

De ce este important să triangulăm datele în cercetarea calitativă?

Cuprins:

De ce este important să triangulăm datele în cercetarea calitativă?
De ce este important să triangulăm datele în cercetarea calitativă?

Video: De ce este important să triangulăm datele în cercetarea calitativă?

Video: De ce este important să triangulăm datele în cercetarea calitativă?
Video: Antonio Sandu Abordări calitative în cercetarea socială - Universitatea din Oradea, 2017 2024, Mai
Anonim

Triangularea facilitează validarea datelor prin verificare încrucișată din mai mult de două surse Testează consistența constatărilor obținute prin diferite instrumente și crește șansa de a controla, sau cel puțin de a evalua, unele dintre amenințările sau cauzele multiple care ne influențează rezultatele.

Care este importanța triangulației în cercetare?

Triangularea confirmă și validează rezultatele calității utilizând studii cantitative Prin utilizarea mai multor surse și metode, inadecvența într-o abordare sau proces poate fi minimizată. Mai multe informații pot fi obținute prin utilizarea mai multor metode. Inconsecvențele pot fi recunoscute și eliminate.

De ce este folosită triangulația în cercetarea calitativă?

Scopul triangulației în cercetarea calitativă este de a crește credibilitatea și validitatea rezultatelor … Potrivit lui O'Donoghue și Punch (2003), triangularea este o „metodă de verificarea încrucișată a datelor din mai multe surse pentru a căuta regularități în datele de cercetare. "

Care este importanța analizei datelor calitative?

Datele calitative sunt importante în determinarea frecvenței particulare a trăsăturilor sau caracteristicilor Permite statisticianului sau cercetătorilor să formeze parametri prin care se pot observa seturi de date mai mari. Datele calitative oferă mijloacele prin care observatorii pot cuantifica lumea din jurul lor.

Care este scopul analizei calitative a datelor și al interpretării datelor?

Analiza datelor calitative se referă la transformarea datelor brute prin căutarea, evaluarea, recunoașterea, codificarea, maparea, explorarea și descrierea modelelor, tendințelor, temelor și categoriilor din datele brute, pentru a le interpreta și a oferi semnificațiile lor subiacente.

Recomandat: