Date de cercetare explicate cu exemple

Pentru a rezolva probleme și a descrie un fenomen, cercetătorii se bazează în mare măsură pe date. Răspunsurile la multe întrebări provin din datele de cercetare. Cum ați putea răspunde la o întrebare dacă nu ar exista nicio informație, pentru început? Prin extragerea datelor, puteți descoperi modele interesante și puteți descoperi o multitudine de informații.

Informațiile pe care le creează sunt influențate de datele pe care le explorează, de obiectivele lor și de perspectivele cititorilor lor. Cercetătorii ar trebui să rămână imparțiali ori de câte ori explorează datele cu atenție și rămân receptivi la tendințe, concepte și rezultate nefamiliare. Să analizăm ce sunt datele de cercetare și care sunt categoriile.

Ce sunt datele de cercetare?

Datele de cercetare sunt informații colectate, documentate, compilate sau generate pentru a confirma credibilitatea rezultatelor inițiale ale cercetării. Datele de cercetare, inclusiv intrările de corespondență și înregistrările de laborator, sunt adesea digitale, dar pot fi și nedigitale.

Datele de cercetare nu se rezumă doar la cifre. Orice material utilizat și analizat pentru eforturile de cercetare este considerat date de cercetare. Termenul "materiale de cercetare" este folosit mai des decât "date de cercetare" în anumite domenii academice.

Există mai multe moduri de a colecta date de cercetare. Nu există nicio limită în ceea ce privește cantitatea de date de cercetare care poate fi obținută din activitatea unui cercetător. Există multe tipuri de date, cum ar fi clipuri video, statistici, grafice, transcrieri, fișiere audio, interviuri transcrise, date din experimente, coduri pentru programe și multe altele.

Exemple de date de cercetare

Există mai multe moduri de a colecta date de cercetare. Iată câteva posibilități:

Fișiere, cum ar fi documente și foi de calcul
Caiete pentru laboratoare, excursii și jurnale
Caiete de coduri, interviuri transcrise și chestionare
Casete video și casete audio
Imagini, înregistrări video
Rezultatele testului
Un diapozitiv, un obiect, un "eșantion" sau un "studiu de caz".
Arhivele de ieșire digitizate
Date de intrare/ieșire
Un algoritm sau un model
Adnotări
Analiza intrărilor și ieșirilor software, a fișierelor jurnal, a structurilor de date
Procese și metodologii

De ce este important schimbul de date de cercetare?

Împărtășirea datelor în loc de reproducerea cercetărilor deja publicate este o modalitate avantajoasă de a valorifica munca colegilor cercetători. Subiectele de cercetare pot fi, de asemenea, meta-analizate prin schimbul de date. Împărtășirea publică a rezultatelor cercetării este acum o cerință a multor agenții și instituții de finanțare.

Distribuția și utilizarea datelor în cadrul ecosistemului de cercetare sunt sporite prin îmbunătățirea schimbului de date, a transparenței și a disponibilității informațiilor. Ca urmare, politica și planificarea publică pot fi informate ca urmare a unor fapte de mai bună calitate și mai accesibile.

Atât cercetătorul, cât și sponsorul cercetării au beneficiat de schimbul de date. Aceasta încurajează cercetătorii să fie mai buni administratori ai datelor lor și să se asigure că datele sunt de înaltă calitate atunci când colegii lor și publicul au acces la ele. Schimbul de date încurajează conștientizarea și continuarea cercetărilor în domeniile lor de expertiză. Sponsorii cercetării și cercetătorii pot beneficia de pe urma partajării datelor prin creșterea vizibilității și a recunoașterii lor.

Comunitatea științifică sprijină în mare măsură schimbul de date, dar este nevoie de mult timp, efort și resurse pentru a face acest lucru posibil. Pentru a pregăti datele pentru partajare, este important să documentați cu atenție metodele de colectare a datelor și rezultatele cercetării.

Surse de date de cercetare

Este posibil să se genereze date de cercetare dintr-o varietate de motive și folosind mai multe metode. Câteva exemple sunt enumerate mai jos:

Date observaționale: Comportamentul sau activitatea sunt observate și capturate ca date observaționale. Pentru colectarea datelor se utilizează o varietate de metode, inclusiv observarea, anchetele prin chestionar și utilizarea de dispozitive și instrumente de monitorizare.
Date experimentale: Atunci când o variabilă este modificată, cercetătorii urmăresc să creeze o diferență sau să producă o schimbare prin intervenția activă. Cercetătorii pot determina, de obicei, relațiile de cauzalitate folosind date experimentale și pot aplica rezultatele la scară largă. Reproducerea acestor tipuri de date are, de obicei, un cost asociat.
Date de simulare: Modelele computerizate imită comportamentul unor procese realiste în timp pentru a genera date de simulare. Datele de ieșire sunt mai importante decât metadatele și modelul generat de modelele de testare.
Date derivate/compilate: Date modificate din eșantioanele de date anterioare. În cazul în care se pierd, acestea pot fi reproduse, dar costurile ar fi ridicate. Modelele tridimensionale și compilarea bazelor de date sunt exemple.
Date de referință sau date canonice: Acestea sunt colecții substanțiale de seturi de date mai compacte, publicate și pregătite cu meticulozitate. Un exemplu ar putea fi o bază de date care stochează secvențe de gene, o bază de date care conține structuri atomice sau o bază de date care stochează coordonate.

Creșterea impactului și a vizibilității activității dumneavoastră

S-a raportat că articolele cu rezumate grafice fac de 8 ori mai multe distribuiri în social media. Acum înțelegeți importanța includerii a suficiente grafice în articolele dvs.

Din fericire, acum este foarte simplu să faceți acest lucru. Cu Mind the Graph, puteți crea ilustrații, postere și abstracte grafice în doar câteva clicuri. De asemenea, puteți să le personalizați de către experții noștri. Nu mai așteptați, faceți-o astăzi!

Creați figuri științifice eficiente în câteva minute