Pētniecības datu skaidrojums ar piemēriem

Lai atrisinātu problēmas un aprakstītu kādu parādību, pētnieki plaši izmanto datus. Atbildes uz daudziem jautājumiem sniedz pētījuma dati. Kā jūs atbildētu uz jautājumu, ja sākumā nebūtu informācijas? Izpētot datus, jūs varat atklāt interesantus modeļus un atklāt bagātīgu informāciju.

Viņu radīto informāciju ietekmē pētāmie dati, mērķi un lasītāju perspektīvas. Pētniekiem vienmēr, kad viņi rūpīgi pēta datus un ir atvērti nepazīstamām tendencēm, koncepcijām un rezultātiem, ir jāpaliek objektīviem. Aplūkosim, kas ir pētījuma dati un kādas ir to kategorijas.

Kas ir pētniecības dati?

Pētījuma dati ir informācija, kas savākta, dokumentēta, apkopota vai radīta, lai apstiprinātu sākotnējo pētījumu rezultātu ticamību. Pētniecības dati, tostarp sarakstes ieraksti un laboratorijas ieraksti, bieži ir digitāli, bet var būt arī nedigitāli.

Pētījumu dati nav tikai skaitļi. Jebkurš materiāls, kas tiek izmantots un analizēts pētniecībā, tiek uzskatīts par pētījuma datiem. Dažās akadēmiskajās jomās terminu "pētniecības materiāli" lieto biežāk nekā "pētniecības dati".

Ir daudz veidu, kā vākt pētījuma datus. Pētniecības datu apjoms, ko var iegūt no viena pētnieka darba, ir neierobežots. Ir daudz datu veidu, piemēram, videoklipi, statistikas dati, grafiki, transkripcijas, audio faili, transkribētas intervijas, eksperimentos iegūtie dati, programmu kodi un daudzi citi.

Pētniecības datu piemēri

Ir daudz veidu, kā vākt pētījuma datus. Šeit ir dažas iespējas:

Faili, piemēram, dokumenti un izklājlapas
Laboratoriju, ekskursiju un dienasgrāmatu bloki
Kodu grāmatas, transkribētas intervijas un anketas
Videolentes un audiolentes
Attēli, videoieraksti
Testa rezultāti
Diapozitīvs, objekts, paraugs vai gadījuma izpēte.
Digitalizēti produkcijas arhīvi
Ieejas/izejas dati
Algoritms vai modelis
Anotācijas
Programmatūras ievades, izvades, žurnālu failu, datu struktūru analīze.
Procesi un metodoloģijas

Kāpēc ir svarīgi dalīties ar pētniecības datiem?

Datu koplietošana, nevis jau publicētu pētījumu atkārtošana ir izdevīgs veids, kā balstīties uz citu pētnieku darbu. Daloties ar datiem, var arī veikt pētījumu tēmu metaanalīzi. Daudzas finansēšanas aģentūras un institūcijas tagad pieprasa publiski dalīties ar pētījumu rezultātiem.

Datu izplatīšana un izmantošana pētniecības ekosistēmā tiek uzlabota, pateicoties labākai datu apmaiņai, pārredzamībai un informācijas pieejamībai. Rezultātā publiskā politika un plānošana var tikt balstīta uz kvalitatīvākiem un pieejamākiem faktiem.

Gan pētnieks, gan pētījuma sponsors guva labumu no datu koplietošanas. Tas mudina pētniekus labāk pārvaldīt savus datus un nodrošināt, ka dati ir kvalitatīvi, ja tiem var piekļūt viņu kolēģi un sabiedrība. Datu koplietošana veicina informētību un turpmākus pētījumus savās kompetences jomās. Pētniecības sponsori un pētnieki var gūt labumu no datu koplietošanas, palielinot savu atpazīstamību un atpazīstamību.

Zinātnieku aprindas lielā mērā atbalsta datu koplietošanu, taču, lai to īstenotu, ir nepieciešams daudz laika, pūļu un resursu. Lai sagatavotu datus koplietošanai, ir svarīgi rūpīgi dokumentēt datu vākšanas metodes un pētījumu rezultātus.

Pētniecības datu avoti

Pētījuma datus ir iespējams iegūt dažādu iemeslu dēļ un izmantojot vairākas metodes. Daži piemēri ir uzskaitīti turpmāk:

Novērojumu dati: Uzvedība vai darbība tiek novērota un fiksēta kā novērojumu dati. Datu vākšanai izmanto dažādas metodes, tostarp novērošanu, aptaujas anketas, kā arī monitoringa ierīces un instrumentus.
Eksperimentālie dati: Ja mainīgais mainīgais lielums tiek mainīts, pētnieku mērķis ir radīt atšķirību vai radīt izmaiņas, aktīvi iejaucoties. Pētnieki parasti var noteikt cēloņsakarības, izmantojot eksperimentālos datus, un iegūtos rezultātus var plaši izmantot. Ar šāda veida datu reproducēšanu parasti ir saistītas izmaksas.
Simulācijas dati: Datormodeļi imitē reālu procesu uzvedību laika gaitā, lai iegūtu simulācijas datus. Izejas dati ir svarīgāki par metadatiem un no testa modeļiem ģenerēto modeli.
Atvasinātie/kompilētie dati: Dati, kas ir modificēti no iepriekšējiem datu paraugiem. Ja dati tiek pazaudēti, tos var reproducēt, taču izmaksas būtu augstas. Trīsdimensiju modeļi un datubāzu apkopošana ir piemēri.
Atsauces vai kanoniskie dati: Tās ir apjomīgas kompaktu publicētu un rūpīgi sagatavotu datu kopu kolekcijas. Piemērs varētu būt datubāze, kurā gēnu sekvences, datubāze ar atomu struktūrām vai datubāze, kurā glabājas koordinātas.

Jūsu darba ietekmes un atpazīstamības palielināšana

Ir ziņots, ka rakstiem ar grafiskiem kopsavilkumiem sociālajos tīklos ir 8 reizes vairāk kopīgošanu. Tagad jūs saprotat, cik svarīgi ir savos rakstos iekļaut pietiekami daudz grafikas.

Par laimi, tagad to ir ļoti vienkārši izdarīt. Izmantojot Mind the Graph, varat izveidot ilustrācijas, plakātus un grafiskus kopsavilkumus, veicot tikai dažus klikšķus. Mūsu eksperti tos var arī pielāgot. Negaidiet ilgāk, dariet to jau šodien!

Efektīvu zinātnisko figūru izveide dažu minūšu laikā