بایگانی برچسب: s

تحلیل آماری - پژوهش - کیفی - کمی - کامپیوتر

روش تحقیق آمیخته ترکیبی کیفی کمی

روش تحقیق آمیخته ترکیبی کیفی کمی

روش تحقیق آمیخته ترکیبی کیفی کمی qualitative quantitative mixed method in phd dissertationروش تحقیق آمیخته ترکیبی کیفی کمی qualitative quantitative mixed method in phd dissertation

روش تحقیق آمیخته ترکیبی کیفی کمی Mixed methodology

روش تحقیق آمیخته و ترکیبی کیفی و کمی

 در ۲۵ سال اخیر بحث های زیادی پیرامون افزایش تنوع، روش شناسی و روش های پژوهشی مکمل انجام گرفته که این بحثها منجر به ادغام پژوهش های کمی و کیفی شده است. روشی که امروز به عنوان روش های پژوهش آمیخته ترکیبی Mixed methodology نامیده می شود. از روش های پژوهش ترکیبی به عنوان سومین جنبش روش شناسی پژوهش یاد می شود که ظهور آن در پاسخ به محدودیت های استفاده از هر یک از روش های پژوهش کمی و کیفی به تنهایی، صورت گرفته است. این روش اکنون به عنوان یک گزینه معمول شده و مورد قبول بسیاری از پژوهشگران قرار گرفته توسط بسیاری از پژوهشگران پذیرفته شده است. در طول زمان روش های پژوهش ترکیبی تکامل یافته و به صورت روشی مستقل درآمده است. محبوبیت و مقبولیت آن در علوم اجتماعی و سایر رشته ها مانند علوم سلامت، پرستاری، آموزش و حتی مدیریت، در حال افزایش است. هم زمان با افزایش اقبال پژوهشگران به روش های ترکیبی، طرفداران پژوهش های کیفی بیاناتی را در دفاع و اهمیت پژوهش های ترکیبی بیان کرده اند که بر مقبولیت این رویکرد افزوده است. به عنوان مثال، گوبا و لینکولن مکررا بیان داشته اند که روش های پژوهش ترکیبی، به دلیل استفاده از هر دو روش کمی و کیفی قادر به ارائه نتایج مطلوب و قابل قبول هستند. در ۱۵ سال اخیر دست کم ده کتاب مرجع در زمینه پژوهش های ترکیبی منتشر شده است. علاوه بر این کتب، مجلات معتبر زیادی نظیر مجله پژوهش های ترکیبی، کمیت و کیفیت، روش های میدانی و مانند آن ایجاد شده که پژوهش های ترکیبی را به چاپ می رسانند. تعداد پژوهشگرانی که در عرصه مراقبت های سلامت از این رویکرد پژوهش استفاده می کنند در حال افزایش است که با توجه به تازگی این پارادایم بحث درباره نقاط قوت و ضعف آن برای پژوهشگران و ذینفعان در عرصه مراقبت و سلامت، نیاز به مقدمات و مطالعات بیشتر دارد. در پرستاری، پژوهش های ترکیبی به طور گسترده ای مورد توجه قرار گرفته و پذیرش آن به منظور نشان دادن مشکلات پیچیده سلامتی که در رشته پرستاری وجود دارد در حال افزایش است. با این وجود، همچنان چالش هایی در مورد ادغام روش های پژوهش کمی و کیفی وجود داشته و نیاز به چارچوبی مناسب برای طراحی و تفسیر مطالعات ترکیبی احساس می شود. با تقویت نقاط قوت و کاهش محدودیت ها و نقاط ضعف رویکردهای پژوهش ترکیبی، پژوهشگران پرستاری می توانند مشکلات پیچیده سلامتی را از طریقی خلاقانه و متفکرانه حل کند. با توجه به این که روش های پژوهش ترکیبی در مراحل ابتدایی تکامل خود به سر می برد و استقبال زیادی در اکثر رشته ها به ویژه پرستاری از پژوهش های ترکیبی شده است، هنوز بسیاری از پژوهشگران ممکن است در انتخاب طرح پژوهشی ترکیبی مناسب، به علت وجود گونه شناسی های متنوع و متفاوت، دچار سردرگمی و مشکل باشند. لذا هدف از این مقاله، آشنایی بیشتر پژوهشگران، به ویژه پژوهشگران پرستاری، با پژوهش های ترکیبی است. در این مقاله سعی شده است که با تأکید بر گونه شناسی پژوهش های ترکیبی، به معرفی پژوهش های ترکیبی پرداخته شود. دو نوع گونه شناسی طرح های پژوهشی ترکیبی که به زعم نویسندگان می تواند به پژوهشگران در انتخاب طرح مناسب ترکیبی کمک کند با ذکر نمونه هایی از مطالعات، ترجیحا پرستاری، ارائه شده است. در نهایت توصیه هایی جهت طراحی و اجرای پژوهش ترکیبی ارائه خواهد شد.

روش بررسی پژوهش

اطلاعات این مقاله با استفاده از مرور و خلاصه سازی مقالات و کتب مرتبط از طریق جستجوی هدفمند کتابخانه ای برای به دست آوردن کتب، منابع الکترونیکی و بانک های اطلاعاتی برای به دست آوردن مقالات از قبیل موتور جستجوگر گوگل، گوگل اسکولار، Proquest، Cinahl، Pubmed با استفاده ار کلیدواژه های تحقیق ترکیبی، طرح های تحقیق ترکیبی و گونه شناسی به دست آمد.

طرح های متعدد و متنوعی برای انجام پژوهش های ترکیبی وجود دارد که می تواند پژوهشگران را در انتخاب طرح مناسب سردرگم کند. یافته های این مطالعه در قالب معرفی پژوهش های ترکیبی، گونه شناسی و نکات مورد نیاز برای انتخاب طرح پژوهشی مناسب ارائه شده است. در رساله های دکتری مدیریت و نیز کمتر در پایان نامه های کارشناسی ارشد از روش تحقیق آمیخته و ترکیبی استفاده میشود.

تاریخچه پژوهش های ترکیبی آمیخته

سیر تکامل تاریخی پژوهش های ترکیبی، توسط هیچ نویسنده یا منبعی به طور کامل دنبال نشده است. اما در تاریخچه اخیر خود، در علوم اجتماعی و رفتاری یا انسانی شروع شده است. برخی پژوهشگران بر این باور بودند که استفاده همزمان از روش ها و نقطه نظرات کمی و کیفی برای پاسخ دادن به سؤال پژوهشی آنها مفید بوده است. در ۶۰ سال اول قرن بیستم پژوهش ترکیبی در کارهای انسان شناسان و به ویژه در حیطه کاری جامعه شناسان دیده میشود. هرچند که واژه روش های ترکیبی تا سالیان زیادی پس از آن ابداع نشد.

از نظر تاریخی و در منابع روش شناسی علوم اجتماعی، به مقاله کمپل و فیسک (۱۹۵۹) به عنوان کاری که روش پژوهش ترکیبی را فرموله کرده است نگاه می شود. در این مقاله، آنها ایده زاویه بندی را مطرح نمودند. بدین معنا که برای شناخت یک پدیده یا ویژگی های آن، بهتر است از بیش از یک روش به منظور افزایش اعتبار و اطمینان نتایج استفاده نمود که با هیچ کدام از روش های کمی و کیفی به تنهایی، قابل انجام نیست. در حقیقت کمپل و فیسک اولین کسانی هستند که به وضوح نشان دادند چگونه میتوان از روش های پژوهش چندگانه برای اهداف اعتباریابی استفاده کرد.

بعدها در ادامه کار، دنزین (۱۹۷۸) نخستین کسی بود که زاویه بندی را به عنوان «ترکیب روشهای مختلف در یک مطالعه بر روی یک پدیده مشابه» تعریف کرد و چهار نوع زاویه بندی را معرفی نمود: ۱. زاویه بندی داده ها (استفاده از چند منبع دادۀ مختلف)؛ ۲٫ زاویه بندی پژوهشگر (استفاده از چند پژوهشگر در یک مطالعه)؛ ۳٫ زاویه بندی نظریه استفاده از چند نظریه یا دیدگاه برای تفسیر نتایج یک مطالعه و ۴. زاویه بندی روش شناسی (استفاده از چند روش مطالعه برای بررسی سؤال پژوهشی). زاویه بندی روش شناسی شامل استفاده از هر دو نوع روش و داده های کمی و کیفی برای مطالعه یک پدیده، در یک مطالعه یا در مطالعات تکمیلی مختلف است.

 مورس (۱۹۹۱) دو نوع زاویه بندی روش شناسی هم زمان و متوالی را پیشنهاد کرد. در روش همزمان، از روش های کمی و کیفی در یک زمان استفاده شده و زمانی به کار می رود که در مرحله جمع آوری داده ها، اثر متقابل بین دو منبع داده وجود دارد. نتایج در مرحله تفسیر داده ها همدیگر را کامل می کند. زاویه بندی متوالی زمانی است که نتایج یک رویکرد (کمی یا کیفی)، برای اجرای رویکرد بعدی ضروری است. اما واژه روش های ترکیبی برای اولین بار توسط جیک (۱۹۷۹) و به عنوان روشی برای جستجوی همگرایی میان روش های کمی و کیفی در پژوهش های علوم اجتماعی معرفی شد.

تعاریف پژوهش ترکیبی و آمیخته

پژوهش ترکیبی و آمیخته در پایان نامه های دکتری و نیز در دیگر تحقیقات علمی به گونه های مختلفی توسط صاحب نظران در زمینه پژوهش های ترکیبی تعریف شده است که نکته مشترک همه آنها استفاده از دو روش پژوهش کمی و کیفی در یک مطالعه منفرد است. مشخصه یک مطالعه ترکیبی واقعی آن است که ادغام و ترکیب یافته های کمی و کیفی در طی مراحل فرآیند پژوهش انجام شود که می تواند در مراحل جمع آوری داده ها، تحلیل یا تفسیر نتایج پژوهش باشد. طبق تعریف تشکری و کرسول، پژوهش ترکیبی مطالعه ای است که پژوهشگران با استفاده از رویکردها با روش های پژوهش کمی و کیفی، اقدام به گردآوری، تحلیل و ترکیب یافته ها و تفاسیر به دست آمده از هر دو روش مطالعه، در یک مطالعه منفرد می کنند. انگبوزی و همکاران (۲۰۰۴) بیان کردند که پژوهش ترکیبی یا همان چیزی که از آن به عنوان روش های پژوهش ترکیبی نام برده می شود عبارت است از «ترکیب فنون، روش ها، رویکردها، مفاهیم با زبان پژوهش کمی و کیفی در یک مطالعه منفرد». جانسون و همکاران (۲۰۰۷) پس از بررسی تعاریف مختلف، تعریف جامع ذیل را ارائه دادند: پژوهش ترکیبی نوعی از پژوهش است که پژوهشگر یا گروهی از پژوهشگران عناصر رویکردهای پژوهش کمی و کیفی را مانند استفاده از دیدگاه های کمی و کیفی، جمع آوری داده، تجزیه و تحلیل و فنون تفسیر داده ها به منظور افزایش وسعت و عمق درک و تأیید، با همدیگر ترکیب می کنند. جانسون و همکاران معتقدند که تعریف پژوهش ترکیبی، همزمان با رشد این رویکرد پژوهش در طول زمان تغییر خواهد یافت. در اینجا لازم است تفاوت پژوهش چندروشی با پژوهش ترکیبی بیان شود. در پژوهش چندروشی تنها از یک رویکرد پژوهشی، کمی یا کیفی، به صورت موازی یا متوالی استفاده می شود و تا زمان تفسیر نتایج با هم ترکیب نمی شوند. به عنوان مثال، پژوهشگری ممکن است ابتدا برای تبیین یک پدیده، از رویکرد تحلیل محتوا استفاده کرده و سپس در مرحله بعد، به منظور تبیین فرآیند شکل گیری آن، از نظریه زمینه ای استفاده کند. حال آن که در پژوهش ترکیبی از هر دو رویکرد کمی و کیفی، به منظور جمع آوری و تحلیل داده ها در پژوهش استفاده کرده و ترکیب در مراحل مختلف پژوهش انجام می شود.

مزایای روش تحقیق آمیخته

مزایای زیادی برای روش تحقیق آمیخته وجود دارد ولی دو مزیت اصلی این رویکرد نسبت به رویکردهای تکروشیه آن است که به نوعی از سؤالات پژوهشی پاسخ می دهد که دیگر روش ها قادر به پاسخ دادن به آنها نیستند. به عنوان مثال، اگر با روش کمی به تنهایی می توان آزمون نظریه انجام داد و با روش کیفی صرف، نظریه پردازی میسر خواهد شد، در این صورت، با روش ترکیبی همزمان می توان هر دو فرآیند طراحی و آزمون نظریه را انجام داد. از سوی دیگر، پژوهش آمیخته به دلیل آنکه روش های کمی و کیفی، نقاط قوت یکدیگر را تقویت و نقاط ضعف یکدیگر را می پوشانند، قادر به ارائه تفسیر قوی تری خواهد بود.

با ترکیب یافته های کمی و کیفی می توان به یک دید کلی در مورد یافته ها دست یافت که با هیچ یک از روش های کمی یا کیفی به تنهایی امکان پذیر نیست. گذشته از این پژوهش های ترکیبی در شفاف سازی شباهتها و تفاوت های میان جوانب خاص یک پدیده بسیار کمک کننده است. استفاده از هر دو نوع داده به پژوهشگران اجازه میدهد که به طور همزمان، نتایج به دست آمده از نمونه را به جامعه تعمیم دهند و بتوانند درک عمیق تری از پدیده مورد علاقه به دست آورند. همچنین با این رویکرد می توان بر اساس بازخوردهای مشارکت کنندگان، آزمون نظریه را به منظور اصلاح آن انجام داد. میزان استناد به مقالات انجام شده با روش ترکیبی در مقایسه با مقالات سنتی (تک روشی) بیشتر است که می تواند دلیلی بر اهمیت و مقبولیت این رویکرد پژوهشی باشد.

جهان بینی پژوهش های ترکیبی

پژوهشگران باید پژوهش های خود را بر اساس یک پارادایم انتخابی انجام دهند. مورگان (۲۰۰۷) پارادایم را مجموعه ای از باورها با اعمال که رشته را هدایت می کند تعریف می کند. پارادایم برای خلاصه کردن عقاید و باورهای پژوهشگران استفاده شده و جهان بینی است که به وسیله اجزای مشخص شامل معرفت شناسی، هستی شناسی، ارزش شناسی و روش شناسی تعریف می شود. جهان بینی و پارادایم معمولا به جای همدیگر استفاده میشوند. پارادایم، بر سؤالاتی که پژوهشگران بیان می کنند و بر روشی که برای پاسخگویی به آن سؤالات استفاده می کنند تأثیر تعیین کننده دارد. علیرغم استقبال گسترده از پژوهش ترکیبی، ابهام و سردرگمی پیچیده مربوط به هستی شناسی و معرفت شناسی وجود دارد که باید حل شود. در پژوهش ترکیبی، ترکیب در

 سطح پارادایم انجام نمی شود و عملا نمی توان دو پارادایم پژوهش کمی و کیفی را در هم آمیخت بلکه ترکیب در سطح روش ها انجام می شود که با ترکیب روش ها می توان مطالعه را وسعت داده و شناخت بهتری از پدیده به دست آورد. به عقیده بسیاری از صاحب نظران دیدگاه پراگماتیسم دیدگاه مناسبی است که اجازه ترکیب دو روش کمی و کیفی و انجام مطالعات ترکیبی را می دهد و امروزه از آن به عنوان زیربنای فلسفی پژوهش های ترکیبی یاد می کنند.

دلایل انجام پایان نامه دکتری به روش آمیخته و ترکیبی

اهداف و دلایل متعددی برای انجام پژوهش های ترکیبی ذکر شده و در طول چند سال اخیر، تکمیل شده است. گرین و همکاران (۱۹۸۹) پنج هدف عمده را برای انجام پژوهش های ترکیبی عنوان نموده اند که عبارتند از: زاویه بندی (همگرایی و تأیید نتایج به دست آمده از مطالعات مختلف انجام شده در مورد یک پدیده مشابه)، تکمیل (گسترش، افزایش، تجسم و واضح سازی نتایج به دست آمده از یک رویکرد به وسیله رویکرد دیگر)، توسعه استفاده از نتایج یک رویکرد جهت آگاه شدن از روش دیگر، آغاز (کشف تناقضات و تضادهایی که منجر به شکل گیری مجدد سؤال پژوهشی می شود) و گسترش گسترش دادن عمق و دامنه پژوهش با استفاده از روش های متفاوت برای عناصر پژوهشی مختلف. برایمن (۲۰۰۶) بر اساس مرور گسترده بر روی ۲۳۲ مطالعه ترکیبی، ۱۶ هدف را برای مطالعات ترکیبی متصور شده که شباهت زیادی به دلایل پنج گانه گرین داشته اما با جزییات بیشتری عنوان شده است. اهم این دلایل عبارتند از: زاویه بندی، جبران نقاط ضعف و به دست آوردن تفاسیر قوی تر، پاسخ دادن به سؤالات پژوهشی مختلف، توضیح و تبیین یافته ها، تجسم داده ها، توسعه فرضیه ها و آزمون آنها و طراحی ابزارها و آزمون آنها. کولینز و همکاران (۲۰۰۶) نیز چهار دلیل برای انجام پژوهش ترکیبی بیان نموده اند که شامل: ۱٫ غنی سازی مشارکت کنندگان (ترکیب روشهای کمی و کیفی برای به دست آوردن یک نمونه مطلوب با استفاده از فنون نمونه گیری کمی و کیفی)؛ ۲. قابلیت ابزار (بررسی مناسب بودن کاربرد ابزارهای موجود، طراحی ابزارهای جدید، پایش عملکرد ابزارهای انسانی)؛ ۳. یکپارچگی و تداوم درمان (بررسی قابلیت مداخلات) و ۴. افزایش قابلیت معناداری یافته ها (تسهیل غنا و حجم داده ها، افزایش تفسیر و سودمندی نتایج).

 گونه شناسی طرح های پژوهش های ترکیبی صاحب نظران در زمینه پژوهش های ترکیبی در رشته های مختلف، طبقه بندی های متعددی برای پژوهش های ترکیبی ارائه نموده اند که برخی بسیار کامل و پیچیده و برخی ساده و شاید ناقص باشد. چه نیازی به طبقه بندی پژوهش های ترکیبی وجود دارد؟ تشکری وتدلی (۲۰۰۶) پنج دلیل عمده را برای اهمیت گونه شناسی پژوهش های ترکیبی ارائه کرده اند: ۱. کمک به پژوهشگران برای انتخاب طرح مناسب ترکیبی و نشان دادن راه به آنها برای پیشبرد مطالعه؛ ۲. ایجاد زبان مشترک برای پژوهش های ترکیبی (مثلا سیستم نام گذاری مورس و علائم اختصاری او یک زبان مشترک است)؛ ۳. کمک به ایجاد ساختار سازمانی برای پژوهش های ترکیبی؛ ۴. کمک به مشروعیت بخشیدن به مطالعات ترکیبی (زیرا طرح هایی ارائه می شود که کاملا از طرح های کمی یا کیفی متمایز است) و ۵. گونه شناسی ها؛ یک ابزار آموزشی است که بحث با دانشجویان در زمینه نقاط قوت و ضعف آنها روش آموزشی مؤثری است.

روش های گوناگونی برای طبقه بندی مطالعات ترکیبی وجود دارد و بسیاری از نویسندگان، گونه شناسی و سیستم های طبقه بندی طرح های مطالعات ترکیبی را به منظور واضح ساختن انواع مطالعات ترکیبی انجام داده اند.

پی اچ دی پروپوزال، در این پژوهش از بین روش شناسی های مختلف، دو روش شناسی، کرسول و همکاران (۲۰۰۳) و لیچ و انگبوزی (۲۰۰۹) را که به نظر ساده و تقریبا کامل بوده و به میزان زیادی می تواند در درک روش شناسی پژوهش های ترکیبی و همچنین انتخاب طرح مناسب برای مطالعات ترکیبی، به پژوهشگران محترم کمک کند، معرفی می نمایند. علاقه مندان به مطالعه عمیق تر پژوهش های ترکیبی (همچنین طبقه بندی کاملتر) به مطالعه کتاب تشکری و تدلی (۲۰۰۹) (موجود در منابع مقاله) دعوت می شوند. در این گونه شناسی، بر اساس ماتریسی که از انواع رویکردهای استفاده شده (تک روشی یا ترکیبی) و تعداد مراحل مطالعه تک مرحله ای یا چند مرحله ای به دست می آید، تمامی مطالعات تکروشی و ترکیبی و شبه ترکیبی طبقه بندی می شود. طرح های پژوهش ترکیبی ارزشمند یا واقعی، شامل طرح های همزمان، متوالی، تبدیلی و کاملا ترکیبی است.

گونه شناسی کرسول و همکاران (۲۰۰۳): برای انجام یک پژوهش ترکیبی دست کم سه گام افزون بر آنچه در روش های پژوهش سنتی وجود دارد، (تعیین هدف مطالعه، سؤال پژوهشی و نوع داده هایی که باید جمع آوری شود)، باید برداشته شود. این سه گام عبارتند از: گام اول: تصمیم گیری در مورد استفاده از یک لنز تئوریک (همان پارادایم و زیربنای فلسفی): گام دوم: تصمیم گیری در مورد چگونگی جمع آوری داده ها و اولویت بندی آنها و گام سوم: تصمیم گیری در مورد تحلیل داده ها و جایی که ترکیب داده ها انجام می شود. در پژوهش های ترکیبی، تحلیل و ترکیب داده ها ممکن است از طریق تجزیه و تحلیل جداگانه داده ها، تبدیل داده ها با ارتباط دادن تجزیه و تحلیل ها انجام شود. زمانی که تصمیم به انجام یک مطالعه ترکیبی گرفته می شود، نخستین سؤال آن است که طرح مناسب، کدام است؟ برای انتخاب طرح مناسب باید درباره سه موضوع، تصمیم گیری شود: نخست آنکه مراحل کمی و کیفی با هم انجام می شود یا به دنبال هم؟ دوم اولویت با کدام رویکرد پژوهش است؟ که این خود یک تصمیم کلیدی است و سوم آنکه ترکیب داده های کمی و کیفی در چه مرحله ای از پژوهش، انجام خواهد شد؟

کرسول و همکاران (۲۰۰۳) پژوهش های ترکیبی را به دو گروه هم زمان و متوالی تقسیم می کنند. گروه متوالی شامل طرح های توضیحی، اکتشافی و تبدیلی بوده و گروه هم زمان شامل طرح های زاویه بندی، لانه گزیده و تبدیلی است. در ادامه به طور مختصر به بیان این طرح ها و تفاوت های آنان پرداخته می شود.

رویکرد متوالی توضیحی

در این طرح ابتدا داده های کمی و سپس داده های کیفی جمع آوری می شود. اولویت معمولا با فاز کمی است و داده های کیفی برای تقویت داده های کمی به کار می رود. تجزیه و تحلیل داده ها معمولا مرتبط با هم و ترکیب داده ها در قسمت تفسیر و بحث انجام می شود. این طرح برای توضیح دادن روابط با بررسی یافته ها به خصوص هنگامی که یافته هایی خارج از انتظار پژوهشگر وجود داشته باشد، مناسب است.

رویکرد متوالی اکتشافی

در این طرح ابتدا داده های کیفی و سپس کمی جمع آوری و تحلیل می شود. اولویت معمولا با فاز کیفی است و داده های کمی برای تقویت داده های کیفی استفاده میشود. تجزیه و تحلیل داده ها معمولا مرتبط بوده و ترکیب در مرحله تفسیر و بحث انجام میشود. این طرح برای تبیین ارتباطات وقتی که متغیرهای مطالعه شناخته شده نیست و همچنین اصلاح و آزمون نظریه و طراحی ابزارهای اندازه گیری استفاده می شود.

رویکرد متوالی تبدیلی

در این طرح برخلاف دو طرح قبلی از یک چارچوب نظری مشخص (مانند دیدگاه فمینیست، تئوری انتقادی) استفاده می شود که معمولا در بیان هدف و سؤال پژوهشی بیان می شود. در این طرح ممکن است ابتدا داده های کمی سپس داده های کیفی جمع آوری و تحلیل شود یا برعکس. یعنی فازهای کمی و کیفی، بر اساس نیاز و ترجیح پژوهشگران می تواند جابه جا شود. اولویت ممکن است با هر یک از فازهای کمی یا کیفی بوده و در برخی موارد هم اولویت یکسان داشته باشند. این طرح ها برای حمایت از دیدگاه های متنوع یا متفاوت، حمایت از مشارکت کنندگان پژوهش، درک بهتر از پدیده مورد مطالعه که ممکن است در نتیجه مطالعه مفهوم پدیده تغییر کند، مناسب است.

رویکرد زاویه بندی هم زمان

در این طرح، داده های کیفی و کمی در یک زمان جمع آوری و تحلیل می شود. اولویت معمولا یکسان بوده و به هر دو نوع داده، ارزش یکسان داده می شود. تحلیل داده ها معمولا جداگانه صورت می گیرد. ترکیب نتایج در مرحله تفسیر داده ها است. بحث معمولا در مورد میزان و وسعت هم گرایی داده های کمی و کیفی صورت می گیرد. این طرحها برای تایید، معتبر کردن و تقویت یافته های مطالعه مناسب است.

رویکرد لانه گزیده هم زمان

در این طرحها، یک مطالعه (کمی با کیفی)، وسعت بیشتری داشته و مطالعه ای دیگر با ابعاد کوچک تر و با رویکرد متفاوت در دل خود دارد. این طرح، مانند زاویه بندی همزمان است با این تفاوت که اولویت بخش های کمی و کیفی برابر نبوده و معمولا به یکی از دو نوع داده (کمی یا کیفی) اهمیت بیشتری داده می شود. معمولا داده هایی که در درون مطالعه جا داده می شود اولویت کمتری دارد. تحلیل داده ها معمولا شامل تبدیل داده ها بوده و ترکیب در مرحله تجزیه و تحلیل داده ها انجام میشود. این طرح ها برای به دست آوردن دیدی وسیع تر در مورد یک موضوع تحت بررسی و برای مطالعه گروهها یا سطوح مختلف، در یک مطالعه منفرد مناسب است.

رویکرد تبدیلی هم زمان

مانند رویکرد تبدیلی متوالی، از یک چارچوب نظری مشخص استفاده شده اما داده های کمی و کیفی به طور همزمان جمع آوری و تحلیل می شود. اولویت ممکن است برابر یا نابرابر بوده و به یکی از داده های کمی یا کیفی داده شود. کاربرد آن هم مانند تبدیلی متوالی است.

 گونه شناسی لیچ و انگبوزی

لیچ و انگبوزی (۲۰۰۹) برای پژوهش های ترکیبی نوعی طبقه بندی ارائه نموده اند که تقریبا نیاز پژوهشگران را به طور کامل در انتخاب طرح پژوهشی مناسب برآورده می کند (هرچند هیچ تقسیم بندی بی نقص نیست). این دو پژوهشگر، از سه معیار برای گونه شناسی خود استفاده کردهاند که عبارتند از: سطح انجام ترکیب؛ هم سازی زمانی تأکید در پژوهش (که بر هر یک از دو رویکرد کمی یا کیفی وجود دارد).

پژوهش های ترکیبی از نظر سطح ترکیب به دو دسته پژوهش های ترکیبی کامل و پژوهش های ترکیبی نسبی تقسیم می شوند. پژوهش های ترکیبی نسبی به آن دسته مطالعاتی گفته می شود که فازهای کمی و کیفی مطالعه قبل از ترکیب در مرحله تفسیر، به طور مستقل از هم انجام می شود. در مقابل، در طرح های ترکیبی کامل، ترکیب در یک یا تمام موارد زیر شامل اهداف پژوهش، در انواع داده ها، تحلیل و تفسیر داده ها، انجام میشود. از نظر هم سازی زمانی، پژوهش های ترکیبی به دو دسته متوالی و هم زمان و از نظر میزان تأکید، به دو دسته با تأکید برابر یا نابرابر بین داده های کمی و کیفی تقسیم می شوند. در این طبقه بندی، مطالعات بر حسب این که ترکیبی کامل یا نسبی هستند، در همان لایه های اولیه تفکیک شده و سپس، بر اساس زمان بندی مورد نظر برای جمع آوری داده های مراحل مختلف و نیز بر اساس این که هر فاز (کمی یا کیفی) چه میزان اهمیت دارد، تقسیم می شوند. بدین ترتیب، هشت طرح پژوهش ترکیبی بعد ترکیب (کامل یا نسبی) x بعد زمانی (همزمان با متوالی) بعد تأکید (وزن برابر یا نابرابر)، در این گونه شناسی نمایان می شود که چهار طرح کاملا ترکیبی و چهار طرح ترکیبی نسبی است. در ذیل هر یک از انواع هشت گانه این گونه شناسی توضیح داده می شود و جهت آشنایی بیشتر، نمونه ای از مطالعات برای هر طرح ارائه می شود. طرح پژوهش ترکیبی نسبی همزمان با وزن برابر: در این طرح فازهای کمی و کیفی به صورت همزمان انجام می شود و وزن اولویت با اهمیت فازهای کمی و کیفی تقریبا برابر است. یک نمونه از این طرح می تواند مطالعه یانگ (۲۰۰۸) در مورد نیازهای خانواده های کره ای در بخش مراقبت ویژه باشد که با هدف درک نیازها و تجارب خانواده های کره ای در بخش مراقبت ویژه انجام شده است. دو فاز مطالعه، مستقل از هم بوده و وزن برابر داشته و نتایج در قسمت تفسیر ترکیب شده است.

طرح پژوهش ترکیبی نسبی هم زمان با وزن نابرابر

این طرح شامل اجرای پژوهش ترکیبی است که دو فاز کمی و کیفی به طور همزمان انجام شده اما وزن یکی از فازها بیشتر از دیگری در نظر گرفته می شود. یک نمونه از این طرح، مطالعه نیدرباخ و همکاران (۲۰۱۲) درباره کیفیت زندگی بیماران بعد از پیوند مغز استخوان است. هدف از انجام مطالعه درک عمیق تر کیفیت زندگی بیماران بعد از پیوند مغز استخوان و عوامل مؤثر بر آن، با مقایسه داده های کمی و کیفی بر اساس زاویه بندی بوده است. هر دو فاز هم زمان انجام شده ولی به داده های کمی وزن بیشتری در مقایسه با داده های کیفی داده شده است.

طرح پژوهش ترکیبی نسبی متوالی با وزن برابر: در این طرح، دو فاز کمی و کیفی مطالعه به دنبال یکدیگر انجام می شود (اول مرحله کمی بعد مرحله کیفی یا برعکس). وزن داده های کمی و کیفی مطالعه یکسان در نظر گرفته می شود. یک نمونه برای این طرح مطالعه ویزنر و همکاران (۲۰۰۰) درباره درک زندگی افراد فقیر است که ترکیب یک مطالعه کیفی (اتنوگرافی) با مطالعه کمی انجام شده است. هدف از انجام این مطالعه که دو سال بعد از یک مطالعه کمی انجام شده، درک تجارب مشارکت کنندگان در طی دو سال نخست مطالعه بوده است. ابتدا فاز کمی و سپس کیفی انجام شده و اهمیت داده ها برابر در نظر گرفته شده است.

طرح پژوهش ترکیبی نسبی متوالی با وزن نابرابر ۳

این طرح ترکیبی شامل دو فاز کمی و کیفی است که به دنبال یکدیگر انجام می شود و یکی از فازهای کمی یا کیفی دارای اهمیت بیشتری است. یک نمونه از این طرح مطالعه هایتر (۲۰۰۱) در مورد عوامل مرتبط با فرسودگی در پرستاران مراقبت کننده از بیماران مبتلا به ایدز است. هدف از انجام این مطالعه بررسی شیوع و ماهیت فرسودگی شغلی در پرستاران و همچنین بررسی عوامل مرتبط با آن بوده است. ابتدا فاز کمی انجام شده سپس با برخی از پرستاران، مصاحبه صورت گرفته (فاز کیفی)، وزن بیشتر به فاز کمی داده شده و ترکیب در بخش تفسیر نتایج انجام شده است.

طرح پژوهش ترکیبی کامل همزمان با وزن برابر

در این طرح فازهای کمی و کیفی به طور همزمان در یک یا چند مرحله در طول پژوهش با هم ترکیب شده و فاز کمی و کیفی تقریبا دارای وزن یکسان است. یک نمونه برای این طرح، مطالعه دیلی و انگبوزی (۲۰۰۴) در مورد رفتار خشونت آمیز نوجوانان است که با هدف بررسی رفتارهای خشونت آمیز نوجوانان و دلیل انجام این رفتارها انجام شده است. در این مطالعه، با استفاده از پرسشنامه، رفتارها بررسی شده (کمی) و با یک پرسش باز – پاسخ (کیفی) دلایل انجام این رفتارها بررسی شده است.

طرح پژوهش ترکیبی کامل همزمان با وزن نابرابر

در این طرح فازهای کمی و کیفی به طور همزمان درون یک یا چند مرحله از موارد ذکر شده تحلیل، تفسیر، داده ها با هم ترکیب می شود. معمولا وزن بیشتری به یکی از فازها داده میشود. مطالعه زوار و همکاران (۲۰۰۸) در مورد مشارکت پرستاران در ارائه خدمات به بیماران مبتلا به نارسایی مزمن تنفسی که با هدف تعیین تأثیر مشارکت پرستاران بر کیفیت مراقبت بیماران و بررسی رضایت بیماران از مداخلات و دیدگاه آنان در مورد ارزشمندی مشارکت پرستاران انجام شده، نمونه ای از این طرح ترکیبی است.

طرح پژوهش ترکیبی کامل متوالی با وزن برابر

در این طرح فازهای کمی و کیفی در یک یا چند مرحله از فرآیند پژوهش با هم ترکیب می شود. فازهای مطالعه به دنبال هم انجام شده و وزن تقریبا برابری به آنها داده می شود. یک نمونه از این طرح، مطالعه فریمن و همکاران (۲۰۱۲) در مورد قصد مهاجرت پرستاران کانادا است. هدف از انجام این مطالعه کشف دلایل دانشجویان لیسانس پرستاری از مهاجرت و عوامل مؤثر بر تصمیم گیری آنها بوده است. ابتدا فاز کمی انجام شده و به دنبال آن فاز کیفی با انجام مصاحبه نیمه ساختاریافته صورت گرفته است. با توجه به هدف مطالعه، به نظر می رسد اهمیت هر دو نوع داده در این مطالعه برابر بوده است. طرح پژوهش ترکیبی کامل متوالی با وزن نابرابر: در این طرح فازهای کمی و کیفی در یک یا چند مرحله از فرآیند پژوهش با هم ترکیب می شود. فازهای مطالعه به دنبال هم انجام شده و یکی از فازهای مطالعه وزن بیشتری دارد. نمونه این طرح، مطالعه جلسمارک و همکاران (۲۰۱۲) درباره ترس از سقوط و تغییر عملکرد به دنبال شکستگی لگن در سالمندان است. هدف از این مطالعه بررسی ترس از سقوط و توانایی عملکردی سالمندان، به دنبال شکستگی لگن به منظور بررسی ارتباط بین ترس از سقوط و توانایی عملکردی و همچنین، تبیین تجربه زیسته آنها در ترس از سقوط و ناتوانی در دوران بهبودی شکستگی لگن بوده است. در این مطالعه ابتدا فاز کمی و سپس فاز کیفی مطالعه انجام شده است. با توجه به اهداف مطالعه وزن و اهمیت بیشتر به داده های کمی داده شده است.

از مزایای این تقسیم بندی درک آسان آن است ضمن این که از به کاربردن واژه زاویه بندی اجتناب کرده است. واژه زاویه بندی واژه ای است که معانی بسیاری را در بر می گیرد و به گفته ساندولوسکی واژه ای است که زیاد از آن استفاده می شود ولی در کل معنی خاصی ندارد.

تشکری و تدلی نیز در نسخه اخیر کتاب خود از واژه زاویه بندی در تقسیم بندی پژوهش های ترکیبی استفاده نکرده اند. از محدودیت های این گونه شناسی، تقسیم بندی مطالعات ترکیبی به دو گروه ترکیبی کامل و نسبی است. طرح های ترکیبی نسبی، در جایگاهی میان طرحهای تک روشی و طرحهای ترکیبی کامل (سیستم طبقه بندی تشکری و تدلی) قرار می گیرد. لیچ و انگبوزی پیشنهاد می کنند از واژه «ترکیبی کامل» و ترکیبی نسبی اجتناب شده و عبارت «ادغام فقط در مرحله تفسیر» جایگزین اصطلاح طرح های ترکیبی نسبی شود.

تحلیل در پژوهش های ترکیبی و آمیخته

کولینز و همکاران (۲۰۰۶) بیان می دارند که مطالعات ترکیبی شامل ۱۳ مرحله است که هر کدام در یکی از سه مرحله اصلی فرآیند پژوهش ترکیبی رخ می دهد. الف– مفهوم سازی پژوهش (تعیین اهداف ترکیبی برای مطالعه، بیان هدف با اهداف پژوهش ترکیبی، بیان دلیل با دلایل ترکیب کردن رویکردهای کمی و کیفی، تعیین هدف مطالعه و هدف از ترکیب کردن دو رویکرد، تعیین سؤال پژوهشی ترکیبی): ب– طراحی مطالعه (انتخاب روش نمونه گیری ترکیبی، انتخاب طرح پژوهش ترکیبی)؛ ج- اجرای پژوهش (جمع آوری داده های کمی و کیفی، تجزیه و تحلیل داده های کمی و کیفی، مشروعیت بخشیدن به داده ها و یافته های پژوهش ترکیبی، تفسیر یافته های ترکیبی، نوشتن گزارش پژوهش ترکیبی، فرموله کردن سؤال پژوهش ترکیبی). از بین این مراحل ۱۳ گانه، مرحله تحلیل از همه پیچیده تر است؛ زیرا پژوهشگر باید به هر دو روش تحلیل داده های کمی و کیفی احاطه داشته و بتواند دو نوع نتایج به دست آمده را به شیوه ای علمی و معنادار که منجر به به دست آمدن فراترکیبی قوی شود، با یکدیگر ترکیب کند.

تجزیه و تحلیل ترکیبی واژه ای است که برای تحلیل داده ها در مطالعات ترکیبی به کار می رود. انگبوزی و کومبز (۲۰۱۰) پس از مروری گسترده بر مطالعات ترکیبی در یک دوره ۲۱ ساله، ۱۳ معیار برای تجزیه و تحلیل ترکیبی مشخص نمودند که پژوهشگران باید قبل، حین و بعد از اجرای تجزیه و تحلیل ترکیبی در مورد آنها تصمیم گیری کنند.

مرور معیارها

این معیارها شامل مشخص نمودن موارد ذیل است: دلیل با هدف از تجزیه و تحلیل ترکیبی؛ فلسفه زیربنایی تجزیه و تحلیل ترکیبی؛ تعداد و انواع داده هایی که تجزیه و تحلیل خواهد شد؛ تعداد و انواع تجزیه و تحلیل داده هایی که استفاده خواهد شد؛ توالی زمانی تجزیه و تحلیل ترکیبی؛ سطح تعامل بین تجزیه و تحلیل های کمی و کیفی؛ اولویت عناصر تجزیه و تحلیل؛ تعداد مراحل تجزیه و تحلیل ارتباط دادن به سایر اجزای طراحی مرحله فرآیند پژوهش وقتی که همه تصمیمات برای تجزیه و تحلیل گرفته شد؛ نوع تعمیم؛ آشناسازی تجزیه و تحلیل ماهیت متقاطع تجزیه و تحلیل. با توجه به این مراحل، تجزیه و تحلیل ترکیبی شامل استفاده از هر دو فن تجزیه و تحلیل کمی و کیفی در یک چارچوب مشابه است که به صورت قبل، بعد یا در حین فرآیند مطالعه اتفاق می افتد. از مراحل ۱۳ گانه فوق پنج مرحله هدف از اجرای تحلیل ترکیبی، تعداد و نوع داده ها، توالی زمانی تحلیل ترکیبی، اولویت اجزای تحلیل و تعداد مراحل تحلیل مهم تر است. تعداد مراحل تحلیل شامل هفت مرحله کاهش داده ها، نمایش داده ها، تبدیل داده ها، همبستگی داده ها، تقویت داده ها، مقایسه داده ها و ترکیب داده ها است. برای تحلیل داده ها در پژوهش ترکیبی ممکن است نیاز به تبدیل داده ها به یکدیگر باشد. کمی کردن داده ها به معنای تبدیل داده های کیفی به کدهای عددی است. به طوری که بتوان تحلیل آماری در مورد آنها انجام داد و کیفی کردن داده ها به معنای فرآیند تبدیل داده های کمی به کیفی است به طوری که بتوان با روش های کیفی تحلیل نمود.

نام گذاری پژوهش های ترکیبی

مورس، سیستمی برای نشان دادن فرآیند طرح های ترکیبی ابداع و ارائه نموده که از علامت بعلاوه (+) و فلش () و همچنین حروف بزرگ و کوچک استفاده شده است. علامت + نشان دهنده این است که دو فاز کمی و کیفی و جمع آوری داده ها به طور همزمان انجام می شود و علامت و نشان دهنده متوالی بودن فازهای کمی و کیفی است. حروف بزرگ نشان دهنده اهمیت و اولویت بیشتر است. مثلا QUAL- quan یعنی این که پژوهش آمیخته ترکیبی از نوع متوالی است که ابتدا پژوهش کیفی و سپس کمی انجام می شود و اولویت بیشتر با فاز کیفی است. همین طور qual+ quan پژوهش ترکیبی همزمان با اولویت یکسان است.

توصیه هایی برای انجام پژوهش ترکیبی: انجام پژوهش های ترکیبی نیازمند توجه و رعایت یک سری نکات است که بهتر است پژوهشگرانی که قصد اجرای آن را دارند، به منظور موفقیت بیشتر در اجرای صحیح این رویکرد پژوهشی و انتشار نتایج آن، به آن توجه داشته و این موارد را مد نظر قرار دهند.

الف- توجه پژوهشگران به مسائل نظری: توجه به چارچوب نظری در اولویت دادن به داده های کمی و کیفی اهمیت دارد. بیان واضح پارادایم مورد نظر پژوهشگر بسیار مهم است. مثلا دیدگاه پسا اثبات گرایی برای طرح متوالی توضیحی که اولویت با داده های کمی است مناسب بوده و دیدگاه ساختارگرایی با طرح متوالی اکتشافی که اولویت به داده های کیفی داده می شود، تناسب بیشتری خواهد داشت.

ب- پژوهشگران باید توجه ویژه ای به زمان جمع آوری داده ها مبذول کرده و توجیه کافی و مناسب برای جمع آوری هم زمان یا متوالی داده ها با توجه به هدف مطالعه داشته باشند.

ج- تحلیل داده ها و ترکیب آنها تقریبا در همه مراحل می تواند اتفاق بیفتد. جایی که تحلیل داده ها شروع و خاتمه می یابد بستگی به نوع داده های جمع آوری شده داشته و آن نیز به نوبه خود به تعداد نمونه، طرح پژوهش و هدف مطالعه وابسته است. نیاز است که پژوهشگران با تحلیل و رویکردهای ترکیبی که در مطالعات ترکیبی از آنها استفاده می شود، آشنا شوند.

د- با توجه به اینکه پژوهش ترکیبی نیاز به دانش کاربردی و فهم رویکردهای پژوهش کمی و کیفی دارد و همچنین مراحل متعدد جمع آوری و تحلیل های مکرر به زمانی طولانی نیاز دارد، توصیه می شود پژوهشگران این پژوهش ها را به صورت تیمی انجام دهند.

ه – بهتر است در عنوان مقالاتی که از پژوهش های ترکیبی حاصل می شوند واژه «مطالعه ترکیبی» نوشته شود. همچنین در قسمت مقدمه باید یک بیان مسئله خوب و روشن در مورد اهداف و سؤال پژوهشی آورده شود. توصیه میشود در قسمت مقدمه پژوهشگران به طور کاملا روشن و صریح دلیل ترکیب کردن داده ها و روش های کمی و کیفی را بیان کنند (مثلا برای توسعه نتایج مطالعه، زاویه بندی، تکمیل کردن و …).

ز- در قسمت روش ها پژوهشگران باید به طور کاملا مشخص به طرح و نوع مطالعه ترکیبی اشاره کنند (مثلا مطالعه ترکیبی اکتشافی متوالی) و به طور کامل فرآیند مطالعه را توضیح دهند.

در نهایت توصیه می شود پژوهشگران ترکیبی به شور و بحث با فرهیختگان و مدرسین روش های پژوهش بپردازند چرا که این مباحث منجر به افزایش مشروعیت و حیات مطالعات ترکیبی می شود.

نتیجه گیری

 بر اساس آنچه ذکر شد، طرح های گوناگونی برای انجام پژوهش به شیوه ترکیبی وجود دارد که ممکن است پژوهشگران را در انتخاب طرح مناسب دچار چالش و سردرگمی کند. انتخاب مناسب ترین طرح برای مطالعه ترکیبی بستگی به عوامل متعددی چون تصمیم در مورد رویکرد مناسب برای پاسخ به سؤال پژوهشی و دلایل استفاده از رویکرد ترکیبی دارد. گونه شناسی های پژوهش ترکیبی معرفی شده در این نوشتار، ضمن این که تقریبا کامل بوده، ساده و قابل فهم نیز هستند که می تواند در انتخاب مناسب ترین طرح پژوهش آمیخته و ترکیبی برای رسیدن به اهداف مطالعه، راهنمایی خوب برای پژوهشگران باشد.

روش تحقیق آمیخته ترکیبی کیفی کمی؛

qualitative quantitative mixed method in phd dissertation

سجادی، م.، رسولی، م.، عباس زاده، ع. و علوی مجد، ح.، ۲۰۱۳، روش های پژوهش ترکیبی: گونه شناسی، مقاله پژوهشی، مجله مطالعات ناتوانی، شماره ۲ صص ۶۶-۵۴

برگرفته از :

ریسرچ پروپوزال اپلای دکتری

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

تفاوت روش تحقیق کیفی با روش تحقیق کمی چیست؟

نوشته

سوالات کاربر و فروشنده گیاهان دارویی ۱۴۰۳【اصل سوالات آزمون با جواب 】+ چندین نمونه سوال استاندارد دیگر

نوشته

تفاوت روش‌های تعیین حجم نمونه در تحقیقات کیفی و کمّی

نوشته

روش نوشتن فرضیه

سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com
تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

تحلیل روایت (Narrative Analysis)

تحلیل روایت (Narrative Analysis) یک روش تحقیق کیفی است که بر مطالعه و تحلیل روایت‌ها و داستان‌هایی که افراد درباره تجربیات و زندگی خود بیان می‌کنند، تمرکز دارد. این روش به دنبال درک معانی، الگوها و ساختارهای موجود در روایت‌ها است و می‌تواند به درک عمیق‌تری از تجربیات انسانی و نحوه شکل‌گیری هویت‌ها کمک کند.

اصول کلیدی تحلیل روایت:

  1. مفاهیم روایت: روایت‌ها به‌عنوان ابزارهایی برای بیان تجربیات و معانی به کار می‌روند. افراد با استفاده از روایت، تجربیات خود را سازمان‌دهی و ساختار می‌دهند.
  2. توجه به ساختار: تحلیل روایت به بررسی ساختار و ترتیب روایت، شخصیت‌ها، صداها، و نقاط عطف داستان می‌پردازد. این ساختارها می‌توانند درک ما از معنای روایت را تحت تأثیر قرار دهند.
  3. زمینه‌سازی: تحلیل روایت توجه به زمینه اجتماعی، فرهنگی و تاریخی روایت‌ها دارد. این زمینه‌ها می‌توانند بر نحوه بیان داستان و معانی آن تأثیرگذار باشند.
  4. شخصی‌سازی و هویت: روایت‌ها به فرد این امکان را می‌دهند که هویت خود را شکل دهد و تجربیاتش را به اشتراک بگذارد. تحلیل روایت می‌تواند به شناسایی نحوه شکل‌گیری هویت‌ها در طول زمان کمک کند.

مراحل تحلیل روایت:

  1. جمع‌آوری داده‌ها: معمولاً از طریق مصاحبه‌های عمیق، یادداشت‌های میدانی، یا تحلیل متون نوشتاری (مانند خاطرات یا داستان‌ها) انجام می‌شود.
  2. خواندن و تحلیل متن: مطالعه دقیق روایت‌ها برای شناسایی مضامین، الگوها و ساختارها.
  3. شناسایی عناصر کلیدی: تشخیص شخصیت‌ها، نقاط عطف، و نقاط قوت و ضعف در روایت‌ها.
  4. تحلیل زمینه‌ای: بررسی تأثیر زمینه‌های اجتماعی، فرهنگی و تاریخی بر روایت و معانی آن.
  5. نوشتن نتایج: ارائه یافته‌ها به‌صورت تحلیلی و توصیفی، با تأکید بر معانی و تجربیات بیان‌شده.

کاربردها:

تحلیل روایت در حوزه‌های مختلفی از جمله روان‌شناسی، جامعه‌شناسی، علوم انسانی، آموزش، و مطالعات فرهنگی کاربرد دارد. این روش به پژوهشگران کمک می‌کند تا به درک عمیق‌تری از تجربیات انسانی، هویت‌ها و معانی اجتماعی دست یابند.

نتیجه‌گیری:

تحلیل روایت به‌عنوان یک روش تحقیق کیفی، به پژوهشگران امکان می‌دهد تا به درک عمیق‌تری از تجربیات و داستان‌های انسانی دست یابند. این روش می‌تواند به تحلیل مسائل اجتماعی، فرهنگی و روان‌شناختی کمک کند و به ایجاد فضایی برای بیان و فهم بهتر تجربیات انسان‌ها منجر شود.

درود بر شما موارد زیر تبلیغ می باشند. لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید با تشکر. ،

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

خود نظارتی: چگونه بازخورد درونی و تنظیم خودکنترل به بهبود خودماندگی کمک می‌کند؟

نوشته

تنظیم رفتاری هیجان و راهکارهای آن

نوشته

خواص و مضرات گیاه داروئی آلوئه چیست؟

نوشته

توصیه‌هایی تغذیه ای برای بزرگسالان بالای ۶۵ سال

نوشته

تحریف‌های شناختی: آشنایی، انواع و تأثیرات آن‌ها

آموزش کسب درآمد اینترنتی و بدون سرمایه

آموزش تحلیل داده: راهنمای جامع و علمی برای ورود به دنیای داده‌ها

آموزش تحلیل داده: راهنمای جامع و علمی برای ورود به دنیای داده‌ها

در دنیای امروز که داده‌ها به‌عنوان “نفت جدید” شناخته می‌شوند، آموزش تحلیل داده به یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها برای افراد و سازمان‌ها تبدیل شده است. تحلیل داده فرآیندی است که طی آن داده‌های خام به اطلاعات معنادار و قابل‌استفاده تبدیل می‌شوند. این مقاله به‌صورت جامع و علمی به بررسی مفهوم تحلیل داده، اهمیت آن، مراحل اصلی، ابزارها و تکنیک‌ها، و همچنین نکات کلیدی برای شروع یادگیری این مهارت می‌پردازد. اگر به دنبال تقویت مهارت‌های خود در این حوزه یا بهینه‌سازی کسب‌وکارتان هستید، این مطلب برای شما طراحی شده است.


تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده (Data Analysis) فرآیندی است که در آن داده‌ها جمع‌آوری، پاک‌سازی، بررسی و مدل‌سازی می‌شوند تا الگوها، روندها و بینش‌های ارزشمند استخراج شوند. این مهارت به افراد کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر شواهد داشته باشند. از کسب‌وکارهای کوچک گرفته تا شرکت‌های بزرگ، همه به تحلیل داده نیاز دارند تا بتوانند استراتژی‌های خود را بهبود دهند.

کلیدواژه مرتبط: آموزش تحلیل داده، تحلیل داده چیست، یادگیری تحلیل داده


چرا آموزش تحلیل داده مهم است؟

  1. تصمیم‌گیری بهتر: تحلیل داده به شما کمک می‌کند تا به‌جای تکیه بر حدس و گمان، تصمیمات خود را بر اساس واقعیات و آمار اتخاذ کنید.
  2. رشد کسب‌وکار: شرکت‌ها با استفاده از تحلیل داده می‌توانند رفتار مشتریان را پیش‌بینی کرده و استراتژی‌های بازاریابی خود را بهینه کنند.
  3. تقاضای بالای بازار کار: تحلیلگران داده در حال حاضر یکی از مشاغل پرتقاضا در جهان هستند و یادگیری این مهارت می‌تواند فرصت‌های شغلی بی‌نظیری ایجاد کند.
  4. کاربرد گسترده: از پزشکی و مالی گرفته تا آموزش و ورزش، تحلیل داده در همه صنایع نقش کلیدی دارد.

کلیدواژه مرتبط: اهمیت تحلیل داده، مزایای تحلیل داده، مشاغل تحلیل داده


مراحل اصلی تحلیل داده

برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده حرفه‌ای، باید مراحل زیر را به‌خوبی درک کنید:

  1. جمع‌آوری داده‌ها: اولین گام، گردآوری داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، فایل‌های CSV، یا APIها است.
  2. پاک‌سازی داده‌ها: داده‌های خام اغلب ناقص یا پر از خطا هستند. در این مرحله، داده‌ها مرتب و آماده تحلیل می‌شوند.
  3. تحلیل اکتشافی (EDA): با استفاده از نمودارها و آمار توصیفی، الگوها و روابط اولیه شناسایی می‌شوند.
  4. مدل‌سازی داده‌ها: از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های آماری یا یادگیری ماشین برای پیش‌بینی یا دسته‌بندی استفاده می‌شود.
  5. ارائه نتایج: در نهایت، یافته‌ها به‌صورت گزارش یا داشبوردهای بصری ارائه می‌شوند.

کلیدواژه مرتبط: مراحل تحلیل داده، پاک‌سازی داده، تحلیل اکتشافی داده


ابزارهای موردنیاز برای تحلیل داده

برای شروع آموزش تحلیل داده، آشنایی با ابزارهای زیر ضروری است:

  • Excel: ابزاری ساده و قدرتمند برای تحلیل داده‌های کوچک و متوسط.
  • Python: زبان برنامه‌نویسی محبوب با کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Matplotlib.
  • R: مناسب برای تحلیل‌های آماری پیشرفته و تجسم داده‌ها.
  • SQL: برای مدیریت و استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده.
  • Tableau/Power BI: ابزارهای تجسم داده برای ساخت داشبوردهای تعاملی.

چگونه تحلیل داده را یاد بگیریم؟

  1. مفاهیم پایه را بیاموزید: با مفاهیم آماری مانند میانگین، میانه، انحراف معیار و همبستگی شروع کنید.
  2. دوره‌های آنلاین شرکت کنید: پلتفرم‌هایی مثل Coursera، Udemy و Khan Academy دوره‌های باکیفیتی ارائه می‌دهند.
  3. پروژه عملی انجام دهید: کار روی پروژه‌های واقعی (مثلاً تحلیل داده‌های فروش یک فروشگاه) بهترین راه برای یادگیری است.
  4. ابزارها را تمرین کنید: ابتدا با Excel شروع کنید و سپس به سراغ Python یا R بروید.
  5. منابع به‌روز را دنبال کنید: کتاب‌ها، مقالات و وبلاگ‌های مرتبط با تحلیل داده را مطالعه کنید.

کلیدواژه مرتبط: یادگیری تحلیل داده، دوره آموزش تحلیل داده، پروژه تحلیل داده


تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل داده

پس از تسلط بر مفاهیم اولیه، می‌توانید به سراغ تکنیک‌های پیشرفته‌تر بروید:

  • یادگیری ماشین (Machine Learning): برای پیش‌بینی و مدل‌سازی پیچیده.
  • تحلیل سری زمانی: برای بررسی روندها در طول زمان.
  • تحلیل متن (Text Analysis): استخراج اطلاعات از داده‌های متنی مانند نظرات کاربران.
  • تحلیل شبکه: بررسی روابط بین موجودیت‌ها (مثلاً شبکه‌های اجتماعی).

کلیدواژه مرتبط: تحلیل داده پیشرفته، یادگیری ماشین در تحلیل داده، تحلیل سری زمانی


چالش‌های تحلیل داده و راه‌حل‌ها

  • داده‌های ناقص: با تکنیک‌های imputation (جایگذاری) این مشکل را حل کنید.
  • حجم بالای داده‌ها: از ابزارهای پردازش ابری مانند Google BigQuery استفاده کنید.
  • عدم مهارت کافی: با تمرین مداوم و شرکت در کارگاه‌های آموزشی، مهارت خود را تقویت کنید.

کلیدواژه مرتبط: چالش‌های تحلیل داده، راه‌حل تحلیل داده، آموزش حرفه‌ای تحلیل داده


کاربردهای تحلیل داده در زندگی واقعی

  1. بازاریابی: تحلیل رفتار مشتری برای کمپین‌های هدفمند.
  2. پزشکی: پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از داده‌های بیمار.
  3. مالی: شناسایی تقلب در تراکنش‌ها.
  4. آموزش: بهبود عملکرد دانش‌آموزان با تحلیل داده‌های تحصیلی.

کلیدواژه مرتبط: کاربرد تحلیل داده، تحلیل داده در بازاریابی، تحلیل داده در پزشکی



نتیجه‌گیری

آموزش تحلیل داده نه‌تنها یک مهارت بلکه یک ضرورت در دنیای مدرن است.

با یادگیری این مهارت، می‌توانید فرصت‌های شغلی جدیدی خلق کنید، کسب‌وکار خود را رشد دهید یا به سادگی تصمیمات بهتری در زندگی روزمره بگیرید.

از مفاهیم پایه شروع کنید، ابزارها را تمرین کنید و به‌تدریج به تکنیک‌های پیشرفته‌تر بپردازید.

درود بر شما موارد زیر تبلیغ می باشند. لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید با تشکر. ،

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

آیا از نظر علمی امکان سیاه شدن مو (مثلاً موی سر) پس از سفید شدن وجود دارد؟

نوشته

منطق فوق العاده مورچه ها برای کار و زندگی

نوشته

اعتیاد به کار: عوارض، علل و راهکارها

نوشته

آموزش مخفی کردن فایل، پوشه و درایو در ویندوز 10

نوشته

جلسه اول : هوش مصنوعی برای سوالات علمی (بسیار کاربردی برای پایان نامه و مقاله نویسی)

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

تحلیل تماتیک (Thematic Analysis) چیست ؟

تحلیل تماتیک (Thematic Analysis) چیست ؟

تحلیل تماتیک (Thematic Analysis) یکی از روش‌های رایج و مؤثر در پژوهش‌های کیفی است که به شناسایی و تحلیل الگوهای (تم‌ها) موجود در داده‌ها می‌پردازد. این روش به محققان کمک می‌کند تا معانی و مضامین کلیدی را از متون، مصاحبه‌ها، و سایر منابع داده استخراج کنند. در ادامه، به توضیحات بیشتری در مورد تحلیل تماتیک، ویژگی‌ها و روش‌های خاص آن می‌پردازیم.

تعریف تحلیل تماتیک

تحلیل تماتیک یک رویکرد کیفی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است که بر شناسایی، تحلیل و گزارش الگوهای موجود در داده‌ها تمرکز دارد. این روش به محققان این امکان را می‌دهد که به شناسایی مضامین کلیدی و معانی عمیق‌تری از تجربیات افراد بپردازند.

ویژگی‌ها

  1. تمرکز بر مضامین: تحلیل تماتیک به شناسایی مضامین و الگوهای اصلی در داده‌ها می‌پردازد، نه فقط به توصیف جزئیات.
  2. انعطاف‌پذیری: این روش به راحتی می‌تواند با انواع مختلف داده‌ها (متنی، صوتی، تصویری) و موضوعات مختلف سازگار شود.
  3. تحلیل عمیق: تحلیل تماتیک به درک عمیق‌تری از تجربیات و معانی مرتبط با موضوعات مورد بررسی می‌انجامد.
  4. قابلیت تکرار: مراحل تحلیل تماتیک به گونه‌ای طراحی شده‌اند که دیگر پژوهشگران نیز می‌توانند آن‌ها را تکرار کنند.
  5. توجه به زمینه: این روش به زمینه اجتماعی و فرهنگی داده‌ها توجه دارد و سعی می‌کند تا معانی را در این زمینه‌ها درک کند.

روش‌های خاص

تحلیل تماتیک معمولاً شامل چند مرحله کلیدی است:

  1. آشنایی با داده‌ها: در این مرحله، محقق داده‌ها را به دقت مطالعه می‌کند و با محتوای آن‌ها آشنا می‌شود. این شامل خواندن و بررسی دقیق متن‌ها، یادداشت‌برداری و شناسایی نکات کلیدی است.
  2. کدگذاری داده‌ها: در این مرحله، محقق به شناسایی و برچسب‌گذاری مضامین و الگوهای موجود در داده‌ها می‌پردازد. این کدها می‌توانند به صورت دستی یا با استفاده از نرم‌افزارهای تحلیل داده‌های کیفی ایجاد شوند.
  3. شناسایی تم‌ها: پس از کدگذاری، محقق به شناسایی تم‌های اصلی و کلیدی می‌پردازد. این تم‌ها معمولاً شامل الگوهای تکراری و معانی مشترک در داده‌ها هستند.
  4. بررسی تم‌ها: در این مرحله، محقق تم‌ها را بازبینی و تأیید می‌کند تا مطمئن شود که این تم‌ها به درستی نمایانگر داده‌ها و تجربیات افراد هستند.
  5. تعریف و نام‌گذاری تم‌ها: پس از تأیید تم‌ها، محقق باید هر تم را تعریف کرده و نام‌گذاری کند تا بتواند به وضوح بیان کند که هر تم چه معنایی دارد.
  6. نوشتن گزارش: در نهایت، محقق نتایج تحلیل تماتیک را در قالب یک گزارش مستند می‌کند که شامل توضیحات، مثال‌ها و تحلیل‌های عمیق از تم‌ها و مضامین شناسایی شده است.

کاربردها

تحلیل تماتیک به ویژه در زمینه‌های علوم اجتماعی، روانشناسی، مطالعات فرهنگی و پژوهش‌های بازار کاربرد دارد. این روش به پژوهشگران کمک می‌کند تا به درک عمیق‌تری از تجربیات انسانی، الگوهای رفتاری و معانی اجتماعی دست یابند.

به طور کلی، تحلیل تماتیک ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌های کیفی است که به پژوهشگران امکان می‌دهد تا به شکلی ساختاریافته و نظام‌مند به شناسایی و تحلیل مضامین موجود در داده‌ها بپردازند.

درود بر شما موارد زیر تبلیغ می باشند. لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید با تشکر. ،

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

شایستگی چیست؟ شایسته سالاری چیست؟

نوشته

تفسیر ضریب همبستگی پیرسون و شرایط استفاده از آن چیست؟

نوشته

آیا اکسل ابزارهایی برای ایجاد داشبوردها و گزارش‌های تحلیلی دارد؟

نوشته

آزمون تک نمونه ای کولموگروف اسمیرنوف چیست؟

نوشته

آیا QDA Miner قابلیت تحلیل کمی را برای داده‌های خروجی در نرم‌افزارهای آماری دیگر فراهم می‌کند؟

تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

تحلیل محتوایی (Content Analysis) چیست ؟ 

تحلیل محتوایی (Content Analysis) چیست ؟ 

تحلیل محتوایی (Content Analysis) یکی از روش‌های مهم در پژوهش‌های کیفی و کمی است که به تحلیل و بررسی محتوای متون، گفتارها، تصاویر و سایر شکل‌های داده‌ها می‌پردازد. این روش به محققان کمک می‌کند تا الگوها، مضامین و ارتباطات موجود در داده‌ها را شناسایی و تحلیل کنند. در ادامه، به توضیح بیشتری در مورد تحلیل محتوایی و ویژگی‌ها و روش‌های خاص آن می‌پردازیم:

تعریف تحلیل محتوایی

تحلیل محتوایی یک روش نظام‌مند برای بررسی و تحلیل محتوای متون و داده‌های کیفی است. این روش می‌تواند به صورت کمی (شمارش فراوانی واژه‌ها یا عبارات) یا کیفی (تجزیه و تحلیل معنا و الگوها) انجام شود.

ویژگی‌ها

  1. سیستماتیک بودن: تحلیل محتوایی یک رویکرد ساختاریافته و نظام‌مند است که به جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها کمک می‌کند.
  2. انعطاف‌پذیری: این روش قابلیت تطبیق با انواع مختلف داده‌ها (متنی، تصویری، صوتی) و موضوعات مختلف را دارد.
  3. تجزیه و تحلیل عمیق: تحلیل محتوایی می‌تواند به درک عمیق‌تری از معانی، مضامین و روابط اجتماعی موجود در داده‌ها منجر شود.
  4. قابلیت تکرار: روش‌های تحلیل محتوایی می‌توانند به گونه‌ای طراحی شوند که دیگر پژوهشگران نیز بتوانند آن‌ها را تکرار کنند.
  5. توجه به زمینه: تحلیل محتوایی به زمینه اجتماعی، فرهنگی و تاریخی داده‌ها توجه دارد و سعی می‌کند تا معنا را در این زمینه‌ها درک کند.

روش‌های خاص

  1. تعریف واحد تحلیل: تعیین واحدهای تحلیلی (مانند کلمات، عبارات، پاراگراف‌ها یا کل متن) که باید مورد بررسی قرار گیرند.
  2. کدگذاری: فرآیند شناسایی و برچسب‌گذاری مضامین، الگوها و مفاهیم در داده‌ها. این کدها می‌توانند به صورت دستی یا با استفاده از نرم‌افزارهای تحلیل داده‌های کیفی ایجاد شوند.
  3. تحلیل کیفی و کمی: ممکن است تحلیل محتوایی به دو صورت کیفی (تحلیل مضامین و معنا) و کمی (شمارش فراوانی کلمات یا مضامین) انجام شود.
  4. تجزیه و تحلیل در زمینه: در این مرحله، محقق باید به تأثیرات زمینه‌ای و فرهنگی بر محتوای مورد بررسی توجه کند.
  5. تفسیر و نتیجه‌گیری: این مرحله شامل تفسیر یافته‌ها و نتیجه‌گیری بر اساس تحلیل انجام شده است. محقق باید به دنبال معانی عمیق‌تر و ارتباطات موجود در داده‌ها باشد.

کاربردها

تحلیل محتوایی در زمینه‌های مختلفی از جمله علوم اجتماعی، روانشناسی، مطالعات فرهنگی، رسانه و ارتباطات، و بازاریابی کاربرد دارد. این روش به پژوهشگران کمک می‌کند تا به شناسایی الگوهای رفتاری، اجتماعی و فرهنگی در داده‌های کیفی بپردازند و به درک عمیق‌تری از موضوعات مورد بررسی دست یابند.

به طور کلی، تحلیل محتوایی ابزاری قدرتمند برای بررسی و تحلیل داده‌های کیفی است که به پژوهشگران امکان می‌دهد تا به درک بهتری از معنا و مفهوم موجود در داده‌ها برسند.

درود بر شما موارد زیر تبلیغ می باشند. لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید با تشکر. ،

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

ارتقاء سلامت سازمانی در مدارس: اهمیت و راهکارها

نوشته

۵ بیماری که به انسان توانایی‌ باورنکردنی می‌دهند!

نوشته

آیا QDA Miner قابلیت تحلیل کمی را برای داده‌های خروجی در نرم‌افزارهای آماری دیگر فراهم می‌کند؟

نوشته

انواع نرم افزار های تحلیل داده های کمی و نقاط قوت و ضعف آن ها

نوشته

تحلیل مضمون (تماتیک ) چیست؟

تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

برآورد آنلاین حجم نمونه

برآورد آنلاین حجم نمونه


یکی از مواردی که در پژوهش های عملی بدان نیاز داریم این است که بدانیم حجم نمونه آماری ما چقدر است تا بر این اساس بتوانیم از طریق ابزارهایی مانند پرسشنامه شروع به جمع آوری اطلاعات از نمونه آماری خود بنماییم. ما در این قسمت روش برآورد آنلاین حجم نمونه را آموزش داده ایم. این روش برآورد حجم نمونه متکی به فرمول تعیین حجم نمونه کوکران است. این روش در تحقیقات غیرآزمایشی (مانند تحقیقات پیمایشی) استفاده می شود. این روش برآورد حجم نمونه بر پایه فرمول نمونه گیری کوکران است. فرمول کوکران یکی از پرکاربردترین روش های محاسبه حجم نمونه است.
>>  برای ورود به سایت محاسبه حجم نمونه اینجا کلیک کنید

درود بر شما کاربر محترم و بزرگوار، به عرض می رساند امروزه هزینه های نگهداری و ارتقای سایت بالا می باشد، لذا جهت ادامه فعالیت مجبور شدیم در بعضی از جاها تبلیغ بگذاریم. لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید تا بتوانیم خدمات بهتری ارائه دهیم. مطمئن باشد هیچ مشکلی برای شما پیش نخواهد آمد. با تشکر. ،

تحلیل آماری statistical analysis

انجام پروژه های تحلیل آماری با SPSS ، PLS ; AMOS ; MAXQDA , NVIVO

انجام پروژه های تحلیل آماری با SPSS ، PLS ; AMOS ; MAXQDA , NVIVO

  • پذیرش و انجام کلیه سفارشات تحلیل آماری
  • مشاوره و آموزش تحلیل آماری با نرم افزارهای مختلف
  • تحلیل آماری پایان نامه و مقاله
  • انجام پروژه های داده کاوی و رسم نمودار
  • تهیه پرسشنامه
سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com

اصطلاحات تخصصی در رابطه با مراحل پذیرش یا رد شدن یک مقاله در مجله علمی

اصطلاحات تخصصی در رابطه با مراحل پذیرش یا رد شدن یک مقاله در مجله علمی

🟣

سابمیت (Submission): ارسال مقاله به مجله برای بررسی.

🟣

داوری همتا (Peer Review): فرآیندی که در آن مقاله توسط چندین متخصص در زمینه مربوطه بررسی می‌شود.

🟣

پذیرش مشروط (Conditional Acceptance): وقتی مقاله به شرط انجام تغییرات خاصی پذیرفته می‌شود.

🟣

پذیرش (Acceptance): تأیید نهایی مقاله برای چاپ.

🟣

رد شدن (Rejection): عدم پذیرش مقاله برای چاپ.

🟣

اصلاحات (Revisions): تغییرات یا بهبودهایی که نویسنده باید بر اساس بازخورد داوران انجام دهد.

🟣

پروف (Proof): نسخه نهایی مقاله که قبل از چاپ برای نویسنده ارسال می‌شود تا تأیید کند.

🟣

چاپ آنلاین (Online Publication): انتشار دیجیتالی مقاله قبل از چاپ فیزیکی آن.

🟣

انتشار (Publication): فرآیند چاپ و انتشار مقاله در مجله.

🟣

ریجکت با امکان ارسال مجدد (Reject & Resubmit): رد مقاله با این امکان که نویسنده می‌تواند پس از انجام اصلاحات اساسی، مقاله را دوباره ارسال کند.

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

علائم بزرگ شدن پروستات چیست؟ + گیاه درمانی پروستان با ارزان ترین روش ها

نوشته

آنچه باید درباره ی زیره سیاه کرمانی بدانید

نوشته

آزمون نیکویی برازش (Goodness of Fit Test یا GOF)در نرم افزار PLS

نوشته

درمان کیست تخمدان و محافظت از رحم و تحریک رحم برای قاعدگی با این گیاه

نوشته

تحقیقات کالج قلب آمریکا درباره مصرف تخم‌مرغ همه را غافلگیر کرد

سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com
تحلیل آماری statistical analysis

مهم ترین نکاتی که در نوشتن یک مقاله ی علمی-تخصصی برای پذیرش در مجلات معتبر خارجی باید به آن توجه کرد چیست؟

مهم ترین نکاتی که در نوشتن یک مقاله ی علمی-تخصصی برای پذیرش در مجلات معتبر خارجی باید به آن توجه کرد چیست؟

نوشتن یک مقاله علمی-تخصصی برای پذیرش در مجلات معتبر خارجی نیازمند رعایت نکات خاصی است تا شانس پذیرش مقاله افزایش یابد. در زیر مهم‌ترین نکات برای نوشتن چنین مقاله‌ای را بررسی می‌کنیم:

1. انتخاب موضوع مناسب

  • نوآوری و اهمیت: موضوعی را انتخاب کنید که دارای جنبه‌های نوآورانه و مهم باشد. باید مشخص کنید که چگونه کار شما به دانش موجود اضافه می‌کند.
  • مرور ادبیات: قبل از شروع به نوشتن، ادبیات موجود را به دقت بررسی کنید تا از پیشینه تحقیق خود مطلع شوید و خلأهای تحقیقاتی را شناسایی کنید.

2. ساختار مقاله

  • مقدمه: مقدمه باید شامل توضیحاتی درباره اهمیت موضوع، مرور مختصر ادبیات، و بیان هدف و سوالات تحقیق باشد.
  • روش‌شناسی: روش‌های به کار رفته را به وضوح توضیح دهید. این بخش باید به اندازه‌ای دقیق باشد که دیگران بتوانند آن را تکرار کنند.
  • نتایج: نتایج تحقیق را به صورت شفاف و مستند ارائه دهید. از جداول و نمودارها برای نمایش داده‌ها استفاده کنید.
  • بحث: در این بخش، نتایج خود را تفسیر کرده و آنها را با نتایج دیگر مطالعات مقایسه کنید. همچنین به محدودیت‌ها و پیامدهای تحقیق خود اشاره کنید.
  • نتیجه‌گیری: نتیجه‌گیری باید شامل خلاصه‌ای از یافته‌ها و پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده باشد.

3. نوشتار علمی و دقیق

  • زبان و سبک: از زبان علمی و دقیق استفاده کنید. از اصطلاحات تخصصی در صورت نیاز استفاده کنید، اما سعی کنید که متن برای خوانندگان غیرمتخصص نیز قابل فهم باشد.
  • اجتناب از ابهام: جملات باید واضح و بدون ابهام باشند. از جملات طولانی و پیچیده پرهیز کنید.

4. استناد به منابع معتبر

  • استناد صحیح: همه منابع مورد استفاده خود را به درستی ارجاع دهید. از فرمت‌های مورد نیاز مجله (مانند APA، MLA یا دیگر فرمت‌ها) پیروی کنید.
  • استفاده از مقالات روز: سعی کنید از مقالات و منابع جدید و معتبر استفاده کنید تا نشان دهید که با آخرین پیشرفت‌ها در زمینه تحقیق خود آشنا هستید.

5. رعایت فرمت و دستورالعمل‌های مجله

  • دستورالعمل‌های نویسندگی: هر مجله دستورالعمل‌های خاصی برای نویسندگان دارد. حتماً این دستورالعمل‌ها را به دقت مطالعه کرده و رعایت کنید.
  • شکل‌دهی صحیح: اطمینان حاصل کنید که مقاله شما از نظر فرمت، اندازه فونت، فاصله‌گذاری و غیره با الزامات مجله سازگار است.

6. ویرایش و بازنگری

  • بازخوانی دقیق: پس از نوشتن، مقاله را چندین بار بازخوانی کنید تا از وجود خطاهای نگارشی، گرامری و منطقی اطمینان حاصل کنید.
  • دریافت بازخورد: مقاله را برای همکاران یا متخصصان دیگر ارسال کنید و از نظرات آنها بهره‌مند شوید.

7. پاسخ به نظرات داوران

  • مدیریت نظرات: در صورت دریافت نظرات و پیشنهادات از داوران، با دقت به آنها پاسخ دهید و تغییرات لازم را در مقاله اعمال کنید.
  • شفافیت در پاسخ‌ها: در پاسخ به داوران، هر تغییر یا عدم تغییر را به وضوح توضیح دهید و دلایل خود را ارائه کنید.

8. پیشینه و اعتبار نویسنده

  • تأکید بر اعتبار: در صورت امکان، سوابق تحقیقاتی و تجربیات خود را در مقدمه یا بخش‌های دیگر مقاله ذکر کنید تا اعتبار شما به عنوان نویسنده افزایش یابد.

با رعایت این نکات، می‌توانید شانس پذیرش مقاله خود در مجلات معتبر خارجی را افزایش دهید و مقاله‌ای با کیفیت بالا ارائه دهید.

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

9 هوش مصنوعی رایگان و کاربردی برای کمک در نوشتن پایان نامه و مقاله

نوشته

منظور از گویه در پرسشنامه چیست؟

نوشته

در طراحی مصاحبه باید چه نکاتی رعایت شود؟

نوشته

تحلیل محتوای کتاب های درسی با تکنیک ویلیام رومی

سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com
تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

آزمون رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) یک تکنیک آماری است که برای مدل‌سازی و تحلیل داده‌هایی که متغیر وابسته آن‌ها به صورت دسته‌ای (باینری) است، استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، رگرسیون لجستیک به ما کمک می‌کند تا احتمال وقوع یک رویداد خاص را بر اساس یک یا چند متغیر مستقل پیش‌بینی کنیم. در ادامه، به تشریح جزئیات این آزمون می‌پردازیم.

ویژگی‌های رگرسیون لجستیک

  1. متغیر وابسته باینری: در رگرسیون لجستیک، متغیر وابسته معمولاً دو دسته دارد (مثلاً موفقیت/شکست، بله/خیر).
  2. مدل‌سازی احتمال: رگرسیون لجستیک به جای پیش‌بینی مقادیر مستقیم، احتمال وقوع یک رویداد خاص را پیش‌بینی می‌کند. این احتمال بین 0 و 1 قرار دارد.
  3. تابع لجستیک: برای مدل‌سازی این احتمال، از تابع لجستیک استفاده می‌شود که به شکل زیر است:𝑃(𝑌=1∣𝑋)=11+𝑒−(𝛽0+𝛽1𝑋1+𝛽2𝑋2+…+𝛽𝑛𝑋𝑛)در این معادله:
    • 𝑃(𝑌=1∣𝑋) احتمال وقوع رویداد (مثلاً موفقیت) است.
    • 𝛽0 عرض از مبدأ و 𝛽1,𝛽2,…,𝛽𝑛 ضرایب مربوط به متغیرهای مستقل هستند.

مراحل انجام آزمون رگرسیون لجستیک

  1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مربوط به متغیر وابسته (باینری) و متغیرهای مستقل را جمع‌آوری کنید.
  2. تحلیل داده‌ها: داده‌ها را بررسی کنید تا از وجود هرگونه ناهنجاری یا داده‌های گمشده مطمئن شوید.
  3. انتخاب مدل: مدل رگرسیون لجستیک را انتخاب کنید.
  4. برآورد پارامترها: با استفاده از روش‌های آماری مانند حداکثر احتمال (Maximum Likelihood Estimation) پارامترهای مدل را برآورد کنید.
  5. ارزیابی مدل:
    • آزمون Wald: برای بررسی معناداری هر یک از متغیرهای مستقل.
    • آزمون نسبت احتمال (Likelihood Ratio Test): برای مقایسه مدل‌ها.
    • معیار AIC/BIC: برای انتخاب مدل بهینه.
  6. تفسیر نتایج: ضرایب به دست آمده را تفسیر کنید. یک ضریب مثبت نشان‌دهنده افزایش احتمال وقوع رویداد و یک ضریب منفی نشان‌دهنده کاهش احتمال است.
  7. پیش‌بینی: از مدل برای پیش‌بینی مقادیر جدید استفاده کنید و احتمال وقوع رویدادها را محاسبه کنید.
  8. تحلیل باقی‌مانده‌ها: باقی‌مانده‌ها را بررسی کنید تا از مناسب بودن مدل اطمینان حاصل کنید.

نکات مهم

  • فرضیات: رگرسیون لجستیک فرض می‌کند که رابطه بین متغیرهای مستقل و لگاریتم نسبت شانس (log-odds) خطی است.
  • عدم وجود همخطی: وجود همخطی بین متغیرهای مستقل می‌تواند نتایج را تحت تأثیر قرار دهد.
  • تجزیه و تحلیل ROC: برای ارزیابی دقت مدل و انتخاب آستانه مناسب برای پیش‌بینی، می‌توان از منحنی ROC (Receiver Operating Characteristic) استفاده کرد.

کاربردهای رگرسیون لجستیک

رگرسیون لجستیک در زمینه‌های مختلفی از جمله پزشکی (پیش‌بینی بیماری)، بازاریابی (پیش‌بینی خرید مشتری)، علوم اجتماعی (تحلیل رفتار) و بسیاری دیگر کاربرد دارد.

پیشنهاد می شود مقالات زیر را نیز در سایت https://rava20.ir/ مطالعه نمایید.

آیا آزمون اوم نی بوس تنها روش ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک است؟

نوشته

آیا تحقیق پس‌رویدادی محدودیت‌هایی دارد که باید در نظر گرفته شوند؟

نوشته

درمان کبد چرب با ۹ میوە جالب

نوشته

آزمون همبستگی اسپیرمن (Spearman’s Rank Correlation Coefficient)

نوشته

آزمون آماری پیلای یا ( pillai’s test) چیست؟

خدمات تخصصی پژوهش و تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره نگارش: تحلیل داده های آماری

ارائه و طراحی پرسشنامه های استاندارد

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام)

🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

🌐 وبلاگ 

💼کیفیت بالا، قیمت مناسب و خدماتی که به نیازهای شما پاسخ می‌دهند!

💼با ما همراه باشید و پروژه‌ی خود را به یک تجربه‌ی موفق تبدیل کنید.