Kas olete uudishimulik Uurimistöö tulemuste osa? Kas teadsid, et see on osa, kus kõik mahlakad tulemused ja avastused pannakse maailma ette? Kahtlemata on uurimistöö tulemuste osa kogutud andmete esitamisel ja tõlgendamisel kriitilise tähtsusega. See on põhjalik ülevaade uuringu tulemustest ja nende mõjudest.

Noh, ei pea enam otsima, sest me oleme teid katnud! Selles artiklis sukeldume andmete esitamise ja tõlgendamise üksikasjadesse järelduste osas. Jagame näpunäiteid ja nippe, kuidas oma tulemusi tõhusalt esitada, olgu selleks siis tabelid, graafikud või vana hea kirjeldav statistika.

Ülevaade uurimistöö tulemuste osast

Uurimistöö tulemuste osas esitatakse uuringu või uurimise tulemused ja tulemused. See on uurimistöö oluline osa, kus uurijad tõlgendavad ja analüüsivad kogutud andmeid ning teevad järeldusi oma järelduste põhjal. Selle osa eesmärk on vastata uurimisküsimustele või varem sõnastatud hüpoteesidele ning esitada tõendeid nende toetuseks või ümberlükkamiseks.

Tulemuste osas esitavad teadlased tavaliselt andmed selgelt ja organiseeritult. Nad võivad kasutada tabeleid, graafikuid, diagramme või muid visuaalseid abivahendeid, et illustreerida andmetes täheldatud mustreid, suundumusi või seoseid. Tulemused tuleks esitada objektiivselt, ilma erapoolikute või isiklike seisukohtadeta ning neile tuleks lisada asjakohased statistilised analüüsid või meetodid, et tagada tulemuste kehtivus ja usaldusväärsus.

Leiukohtade jaotise korraldamine

Uurimistöö tulemuste osas korraldatakse ja esitatakse uuringust saadud tulemused selgelt ja loogiliselt. Järgnevalt on esitatud soovituslik struktuur järelduste osa korraldamiseks:

Tulemuste tutvustus

Alustage seda osa, andes lühiülevaate uuringu eesmärkidest ja kasutatud metoodikast. Võtke kokku uurimisküsimused või hüpoteesid, mida uuringus käsitletakse.

Lisateave metoodika kohta, loe seda artiklit.

Kirjeldav statistika ja andmete esitamine

Esitage kogutud andmed, kasutades asjakohast kirjeldavat statistikat. See võib hõlmata tabelite, graafikute, diagrammide või muude visuaalsete esitusviiside kasutamist teabe tõhusaks edastamiseks. Pidage meeles: me saame teid selles hõlpsasti aidata.

Andmete analüüs ja tõlgendamine

Tehke kogutud andmete põhjalik analüüs ja kirjeldage peamisi järeldusi. Esitage statistiliste analüüside või muude andmete analüüsimiseks kasutatud asjakohaste meetodite tulemused. 

Tulemuste arutelu

Analüüsida ja tõlgendada tulemusi olemasoleva kirjanduse kontekstis või teoreetilised raamistikud. Arutlege mis tahes mustreid, suundumusi või seoseid, mis on andmetes täheldatud. Võrrelge ja vastandage tulemusi varasemate uuringutega, tuues esile sarnasused ja erinevused. 

Piirangud ja piirangud

Tunnistage ja arutage kõiki piiranguid või piiranguid, mis võisid tulemusi mõjutada. See võib hõlmata selliseid küsimusi nagu valimi suurus, andmete kogumise meetodid või võimalikud eelarvamused. 

Kokkuvõte

Tehke kokkuvõte uuringu peamistest tulemustest ja rõhutage nende olulisust. Vaadake uuesti läbi uurimisküsimused või hüpoteesid ja arutlege, kas tulemused on neid toetanud või ümber lükanud.

Andmete esitamine tulemuste osas

Andmete esitamiseks uurimistöö tulemuste osas on mitu võimalust. Siin on mõned levinud meetodid:

  • Tabelid: Tabeleid kasutatakse tavaliselt organiseeritud ja struktureeritud andmete esitamiseks. Need on eriti kasulikud mitme muutuja või kategooriaga arvandmete esitamisel. Tabelid võimaldavad lugejatel esitatud teavet hõlpsasti võrrelda ja tõlgendada.
    Õppige, kuidas teadustöödel tabeleid tsiteerida siin.
  • Graafikud ja diagrammid: Graafikud ja diagrammid on tõhusad visuaalsed vahendid andmete esitamiseks, eriti kui need illustreerivad suundumusi, mustreid või seoseid. Levinumad tüübid on tulpdiagrammid, joondiagrammid, hajuvusdiagrammid, ringdiagrammid ja histogrammid. Graafikud ja diagrammid pakuvad andmete visuaalset esitust, mis muudab need lugejale arusaadavamaks ja tõlgendatavamaks.
  • Arvud ja pildid: Jooniseid ja pilte võib kasutada visuaalset esitlust vajavate andmete, näiteks kaartide, diagrammide või katsekorralduste esitamiseks. Need võivad parandada keeruliste andmete mõistmist või pakkuda visuaalseid tõendeid uurimistulemuste toetuseks.
  • Kirjeldav statistika: Kirjeldav statistika annab kokkuvõtlikke keskse tendentsi (nt keskmine, mediaan, mood) ja hajuvuse (nt standardhälve, vahemik) näitajaid arvandmete kohta. Neid statistilisi andmeid võib lisada teksti või esitada tabelites või graafikutes, et anda kokkuvõtlik ülevaade andmete jaotusest.

Kuidas tulemusi tõhusalt tõlgendada

Tulemuste tõlgendamine on uurimistöö tulemuste osa oluline aspekt. See hõlmab kogutud andmete analüüsimist ja järelduste põhjal sisuliste järelduste tegemist. Järgnevalt on esitatud suunised tulemuste tõhusa tõlgendamise kohta.

1. samm - Alusta kokkuvõttega

Alustage uurimisküsimuste või hüpoteeside uuesti sõnastamisega, et anda tõlgendusele kontekst. Tuletage lugejatele meelde uuringu konkreetseid eesmärke, et aidata neil mõista tulemuste asjakohasust.

2. samm - Seostage tulemused uurimisküsimustega

Sõnastage selgelt, kuidas tulemused vastavad uurimisküsimustele või hüpoteesidele. Arutlege iga tulemust seoses algsete eesmärkidega ja selgitage, kuidas see aitab kaasa uurimisküsimustele vastamisele või hüpoteeside toetamisele/ ümberlükkamisele.

3. samm - võrdlemine olemasoleva kirjandusega

Võrrelge ja vastandage tulemusi varasemate uuringute või olemasoleva kirjandusega. Tooge välja sarnasused, erinevused või lahknevused teie ja teiste teadlaste tulemuste vahel. Arutlege võimalike kokkulangevuste või vastuolude üle ja esitage võimalikud selgitused täheldatud erinevustele.

4. samm - Kaaluge piiranguid ja alternatiivseid selgitusi

Tunnistage uuringu piiranguid ja arutlege, kuidas need võisid tulemusi mõjutada. Uurige alternatiivseid seletusi või tegureid, mis võiksid tulemusi selgitada. Hinnake tulemuste usaldusväärsust, võttes arvesse piiranguid ja alternatiivseid tõlgendusi.

5. samm - Arutelu tagajärgede ja tähtsuse üle

tuua välja võimalikud rakendused või valdkonnad, kus uuringu tulemuste põhjal on vaja edasisi uuringuid.

6. samm - tegelemine vastuolude ja vastuoludega

Kui järeldustes on vastuolusid või vastuolusid, siis pöörduge nende suhtes otse tähelepanu. Arutlege vastuolude võimalike põhjuste üle ja kaaluge nende mõju üldisele tõlgendusele. Olge läbipaistev mis tahes ebakindluse või lahendamata küsimuste osas.

7. samm - Olge objektiivne ja andmetel põhinev

Esitage tõlgendus objektiivselt, tuginedes kogutud tõenditele ja andmetele. Vältige isiklikke eelarvamusi või subjektiivseid arvamusi. Kasutage oma tõlgenduste toetamiseks loogilisi põhjendusi ja kindlaid argumente.

Statistilise olulisuse teatamine

Statistilise olulisuse esitamisel uurimistöö tulemuste osas on oluline edastada statistiliste analüüside tulemused ja nende mõju täpselt. Siin on mõned suunised selle kohta, kuidas statistilist olulisust tõhusalt esitada:

  1. Nimetage selgelt statistiline test: Alustage statistilise olulisuse määramiseks kasutatud konkreetse statistilise testi või analüüsi selgesõnalisest esitamisest. Näiteks võite mainida, et kasutati t-testi, chi-ruut testi, ANOVA, korrelatsioonianalüüsi või regressioonianalüüsi.
  2. Teatada teststatistika: Esitage analüüsi tulemusena saadud teststatistika väärtus. See võib olla t-väärtus, F-väärtus, ki-ruut väärtus, korrelatsioonikoefitsient või mõni muu asjakohane statistika, sõltuvalt kasutatavast testist.
  3. Nimetage vabadusastmed: Märkige statistilise testiga seotud vabadusastmed. Vabadusastmed tähistavad statistilise näitaja hindamiseks kättesaadavate sõltumatute andmete arvu. Näiteks t-testi puhul märgitakse vabadusastmed (df = n1 + n2 - 2) sõltumatute valimite testi puhul või (df = N - 2) paarisvalimi testi puhul.
  4. Esitage p-väärtus: P-väärtus näitab tõenäosust, et tulemused on sama äärmuslikud või äärmuslikumad kui vaadeldud tulemused, eeldades, et nullhüpotees on tõene. Esitage statistilise testiga seotud p-väärtus. Näiteks p < 0,05 tähistab statistilist olulisust tavapärasel tasemel α = 0,05.
  5. Esitage järeldus: Tuginedes saadud p-väärtusele, märkige, kas tulemused on statistiliselt olulised või mitte. Kui p-väärtus on väiksem kui etteantud künnis (nt p < 0,05), teatage, et tulemused on statistiliselt olulised. Kui p-väärtus on suurem kui künnis, teatage, et tulemused ei ole statistiliselt olulised.
  6. Arutelu tõlgenduse üle: Pärast statistilise olulisuse teatamist arutage järelduse praktilist või teoreetilist mõju. Selgitage, mida oluline tulemus tähendab teie uurimisküsimuste või hüpoteeside kontekstis. Käsitlege vajaduse korral tulemuste mõju suurust ja praktilist olulisust.
  7. Kaaluge efekti suuruse meetmeid: Koos statistilise olulisusega on sageli oluline esitada ka mõju suuruse mõõtmed. Efekti suurus kvantifitseerib andmetes täheldatud seose või erinevuse suurust. Tavalised efekti suuruse mõõdikud on Coheni d, eta-ruut või Pearsoni r. Efekti suuruse esitamine annab täiendavat olulist teavet täheldatud mõju tugevuse kohta.
  8. Olge täpne ja läbipaistev: Veenduge, et esitatud statistiline olulisus ja sellega seotud väärtused on täpsed. Vältige tulemuste vääritõlgendamist või vääralt esitamist. Olge läbipaistev seoses läbiviidud statistiliste testide, tehtud eelduste ja võimalike piirangute või hoiatustega, mis võivad mõjutada oluliste tulemuste tõlgendamist.

Järelduste osa kokkuvõte

Uurimistöö järelduste osa kokkuvõte on kokkuvõte ja süntees põhitulemustest ja nende tagajärgedest. See annab võimaluse siduda tulemused kokku, arutada nende olulisust ja käsitleda uurimuse eesmärke. Siin on mõned suunised selle kohta, kuidas kirjutada järelduste osa kokkuvõte:

Võtmejärelduste kokkuvõte

Alustage uuringu peamiste tulemuste kokkuvõttest. Andke lühiülevaade olulistest tulemustest, mustritest või seostest, mis ilmnesid andmete analüüsimisel. Tõstke esile kõige olulisemad järeldused, mis on otseselt seotud uurimisküsimuste või hüpoteesidega.

Uurimisülesannete läbivaatamine

Tuletage lugejale meelde töö alguses esitatud uurimuseesmärke. Arutlege, kuidas tulemused aitavad kaasa nende eesmärkide saavutamisele ja kas need toetavad või seavad kahtluse alla esialgsed uurimisküsimused või hüpoteesid.

Soovitage tulevasi suundumusi

Määrake kindlaks edasiste uuringute või tulevaste suundade valdkonnad, mis põhinevad tulemustel. Arutlege mis tahes vastamata küsimuste, lahendamata probleemide või uute uurimissuundade üle, mis ilmnesid uuringu käigus. Tehke ettepanekuid võimalike uurimisvõimaluste kohta, mis võivad tugineda praegustele tulemustele.

Parimad teaduslikud arvud oma leidude esitamiseks 

Kas olete kuulnud mõnest tööriistast, mis aitab teil oma tulemusi esitada visuaalselt, näiteks graafikute, tordidiagrammide ja infograafiate abil? Noh, kui te ei ole, siis siin on tööriist, mida peate uurima - Mind the Graph. See on vahend, millel on parimad teaduslikud arvud teie tulemuste esitamiseks. Mine, proovi seda nüüd ja tee oma uurimistulemused silmapaistvaks!

Alustage loomist Mind the Graph-ga
Seotud artiklid
logo-subscribe

Tellige meie uudiskiri

Eksklusiivne kvaliteetne sisu tõhusa visuaalse
teabevahetus teaduses.

- Eksklusiivne juhend
- Disaini näpunäited
- Teaduslikud uudised ja suundumused
- Juhendid ja mallid