Dlaczego warto korzystać z objaśniającego projektowania sekwencyjnego?

Spisu treści:

Dlaczego warto korzystać z objaśniającego projektowania sekwencyjnego?
Dlaczego warto korzystać z objaśniającego projektowania sekwencyjnego?

Wideo: Dlaczego warto korzystać z objaśniającego projektowania sekwencyjnego?

Wideo: Dlaczego warto korzystać z objaśniającego projektowania sekwencyjnego?
Wideo: EXPLANATORY SEQUENTIAL MIXED METHOD RESEARCH DESIGN 2024, Listopad
Anonim

Podejście wyjaśniające-sekwencyjne jest podejściem sekwencyjnym i jest stosowane gdy badacz jest zainteresowany śledzeniem wyników ilościowych danymi jakościowymi … Projekt dalszych wyjaśnień zapewnia ramy dla badacza do zbierania wysokiej jakości danych w celu rozszerzenia danych i wyników QUAN.

Dlaczego korzystamy z projektu badań wyjaśniających?

Badania wyjaśniające pozwalają badaczowi zapoznać się z badanym tematem i zaprojektować teorie w celu ich przetestowania Ta metoda jest niezwykle cenna dla badań społecznych. Są niezbędne, gdy chce się przekazać nowe dane dotyczące punktu widzenia na badanie.

Co to jest sekwencyjny projekt objaśniający?

W sekwencyjnym projekcie wyjaśniającym, dane są zbierane przez pewien okres czasu w dwóch kolejnych fazach W ten sposób badacz najpierw zbiera i analizuje dane ilościowe. Dane jakościowe są zbierane w drugiej fazie badania i są powiązane z wynikami z pierwszej, ilościowej fazy.

Co to jest eksploracyjny projekt sekwencyjny?

Projekt eksploracyjnych sekwencyjnych metod mieszanych charakteryzuje się wstępną fazą jakościową gromadzenia i analizy danych, po której następuje faza gromadzenia i analizy danych ilościowych, z końcową fazą integracja lub łączenie danych z dwóch oddzielnych pasm danych.

Dlaczego badacz miałby zbierać dane równolegle, a nie sekwencyjnie?

W przypadku sekwencjonowania, pierwsza faza gromadzenia danych może pomóc w przekazaniu informacji drugiej fazie lub druga faza może być wykorzystana do pomocy w interpretacji danych zebranych w pierwszej fazie. Jednoczesne zbieranie danych zmniejsza ilość czasu potrzebnego do zebrania danych, dzięki czemu może być bardziej wydajne

Zalecana: