Data Penelitian Dijelaskan dengan Contoh

Untuk memecahkan masalah dan menggambarkan sebuah fenomena, para peneliti sangat bergantung pada data. Jawaban atas banyak pertanyaan berasal dari data penelitian. Bagaimana Anda akan menjawab pertanyaan jika tidak ada informasi, sebagai permulaan? Dengan menambang data, Anda dapat menemukan pola-pola yang menarik dan mengungkap banyak informasi.

Informasi yang mereka buat dipengaruhi oleh data yang mereka gali, tujuan mereka, dan perspektif pembaca mereka. Peneliti harus tetap tidak bias setiap kali mereka mengeksplorasi data dengan hati-hati dan tetap terbuka terhadap tren, konsep, dan hasil yang tidak biasa. Mari kita lihat apa itu data penelitian dan apa saja kategorinya.

Apa yang dimaksud dengan data penelitian?

Data penelitian adalah informasi yang dikumpulkan, didokumentasikan, disusun, atau dihasilkan untuk mengonfirmasi kredibilitas hasil penelitian awal. Data penelitian, termasuk entri korespondensi dan catatan laboratorium, sering kali berbentuk digital, tetapi mungkin juga non-digital.

Ada banyak hal yang bisa dilakukan dengan data penelitian, lebih dari sekadar angka. Semua bahan yang digunakan dan dianalisis untuk upaya penelitian dianggap sebagai data penelitian. Istilah "bahan penelitian" lebih sering digunakan daripada "data penelitian" dalam bidang akademis tertentu.

Ada banyak cara untuk mengumpulkan data penelitian. Tidak ada batasan jumlah data penelitian yang dapat diperoleh dari pekerjaan seorang peneliti. Ada banyak jenis data, seperti klip video, statistik, grafik, transkripsi, file audio, transkrip wawancara, data dari eksperimen, kode program, dan banyak lagi.

Contoh data penelitian

Ada banyak cara untuk mengumpulkan data penelitian. Berikut adalah beberapa kemungkinan:

File seperti dokumen dan spreadsheet
Buku catatan untuk laboratorium, kunjungan lapangan, dan buku harian
Buku catatan, transkrip wawancara, dan kuesioner
Kaset video dan kaset audio
Gambar, rekaman video
Hasil pengujian
Slide, objek, "sampel", atau "studi kasus"
Arsip keluaran yang didigitalkan
Data masukan/keluaran
Sebuah algoritme atau model
Anotasi
Analisis input perangkat lunak, output, file log, struktur data
Proses dan metodologi

Mengapa berbagi data penelitian itu penting?

Berbagi data alih-alih mereplikasi penelitian yang sudah dipublikasikan adalah cara yang menguntungkan untuk membangun karya sesama peneliti. Topik penelitian juga dapat dianalisis secara meta melalui pembagian data. Pembagian temuan penelitian kepada publik sekarang menjadi persyaratan dari banyak lembaga dan institusi pendanaan.

Distribusi dan penggunaan data dalam ekosistem penelitian meningkat melalui pembagian data, transparansi, dan ketersediaan informasi yang lebih baik. Sebagai hasilnya, kebijakan dan perencanaan publik dapat diinformasikan sebagai hasil dari fakta-fakta yang lebih berkualitas dan lebih mudah diakses.

Peneliti dan sponsor penelitian sama-sama diuntungkan dengan adanya pembagian data. Hal ini mendorong para peneliti untuk menjadi manajer yang lebih baik atas data mereka dan memastikan data tersebut berkualitas tinggi ketika rekan-rekan mereka dan publik dapat mengaksesnya. Berbagi data mendorong kesadaran dan penelitian lebih lanjut di bidang keahlian mereka. Sponsor penelitian dan peneliti dapat mengambil manfaat dari berbagi data dengan meningkatkan visibilitas dan pengakuan mereka.

Komunitas ilmiah sangat mendukung pembagian data, namun dibutuhkan banyak waktu, upaya, dan sumber daya untuk mewujudkannya. Untuk menyiapkan data agar dapat dibagikan, penting untuk mendokumentasikan metode pengumpulan data dan hasil penelitian dengan cermat.

Sumber data penelitian

Dimungkinkan untuk menghasilkan data penelitian untuk berbagai alasan dan menggunakan berbagai metode. Beberapa contoh tercantum di bawah ini:

Data Observasi: Perilaku atau aktivitas diamati dan dicatat sebagai data observasi. Berbagai metode digunakan untuk mengumpulkan data, termasuk observasi, survei kuesioner, dan penggunaan perangkat dan instrumen pemantauan.
Data eksperimental: Ketika sebuah variabel diubah, peneliti bertujuan untuk menciptakan perbedaan atau menghasilkan perubahan dengan melakukan intervensi secara aktif. Peneliti biasanya dapat menentukan hubungan sebab-akibat dengan menggunakan data eksperimental dan dapat menerapkan hasilnya secara luas. Biasanya ada biaya yang terkait dengan mereproduksi jenis data ini.
Data simulasi: Model komputer meniru perilaku proses realistis dari waktu ke waktu untuk menghasilkan data simulasi. Data keluaran lebih penting daripada metadata dan model yang dihasilkan dari model uji.
Data yang diturunkan/dikompilasi: Data yang dimodifikasi dari sampel data sebelumnya. Jika data tersebut hilang, data tersebut dapat direproduksi, tetapi biayanya akan tinggi. Model tiga dimensi dan menyusun basis data adalah contohnya.
Referensi atau data kanonik: Ini adalah koleksi substansial dari kumpulan data yang lebih ringkas yang diterbitkan dan disiapkan dengan cermat. Contohnya adalah basis data yang menyimpan urutan gen, basis data yang berisi struktur atom, atau basis data yang menyimpan koordinat.

Meningkatkan dampak dan visibilitas pekerjaan Anda

Telah dilaporkan bahwa artikel dengan abstrak grafis menghasilkan 8x lebih banyak share di media sosial. Anda sekarang memahami pentingnya menyertakan gambar yang cukup dalam artikel Anda.

Untungnya, sekarang sangat mudah untuk melakukannya. Dengan Mind the GraphAnda dapat membuat ilustrasi, poster, dan abstrak grafis hanya dalam beberapa klik. Anda juga dapat meminta mereka disesuaikan oleh para ahli kami. Jangan menunggu lebih lama lagi, lakukan sekarang juga!

Buat Gambar Sains yang Efektif dalam Hitungan Menit