Design medizinischer klinischer Studien Der aus dem Englischen übersetzte Begriff Design bedeutet Plan, Projekt, Skizze, Design. Methoden der qualitativen und quantitativen Forschung in der evidenzbasierten Medizin. Klinische Studien, Definition, Klassifizierung. Statistische Analyse in der evidenzbasierten Medizin. Evidenzgrade und Abstufung der Empfehlungen für Ergebnisse klinischer Studien

Eine klinische Studie ist jede prospektive Studie, bei der Patienten in eine Interventions- oder Vergleichsgruppe aufgenommen werden, um den Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen einer medizinischen Intervention und einem klinischen Ergebnis zu ermitteln. Dies ist die letzte Phase einer klinischen Studie, in der der Wahrheitsgehalt neuer theoretischer Erkenntnisse überprüft wird. CI-Design – Art der Lieferung wissenschaftliche Forschung in der Klinik, also ihrer Organisation bzw. Architektur.

Ein CI-Designtyp ist eine Reihe von Klassifizierungsmerkmalen, die Folgendes entsprechen: 1) bestimmten typischen klinischen Aufgaben; 2) Forschungsmethoden; 3) Methoden der statistischen Verarbeitung der Ergebnisse.

Klassifizierung von Studien nach Design Beobachtungsstudien sind solche, in denen eine oder mehrere Patientengruppen beschrieben und auf bestimmte Merkmale hin beobachtet werden und der Forscher Daten sammelt, indem er einfach Ereignisse in ihrem natürlichen Verlauf beobachtet, ohne aktiv in sie einzugreifen; Experimentelle Studien— Die Ergebnisse der Intervention werden bewertet (Medikament, Verfahren, Behandlung usw.), eine oder zwei oder mehrere Gruppen sind beteiligt. Der Gegenstand der Studie wird beobachtet.

1. Beobachtende ↓ Beschreibende analytische ↓ Fall-Kontroll-Fallberichte Kohorte 2. Experimentelle ↓ Klinische Studien

Die wichtigsten Anforderungen für die medizinische Forschung Richtige Organisation(Design) der Studie und eine mathematisch basierte Randomisierungsmethode. Die Einschluss- und Ausschlusskriterien für Studien sind klar definiert und werden befolgt. Die richtige Wahl Kriterien für den Krankheitsverlauf unter und ohne Behandlungseinfluss. Ort der Studie Dauer der Studie Korrekter Einsatz statistischer Verarbeitungsmethoden

Allgemeine Prinzipien der klassischen wissenschaftlichen Forschung. Klinische Studien Kontrolliert – Vergleichen Sie ein Medikament oder Verfahren mit anderen Medikamenten oder Verfahren – Häufiger, es ist wahrscheinlicher, dass Behandlungsunterschiede festgestellt werden. Unkontrolliert – Erfahrung mit einem Medikament oder Verfahren, aber nicht mit einer anderen Behandlungsoption verglichen – Weniger häufig, weniger valide – Vergleich eher möglich Verfahren mehr als beim Vergleichspräparat

Arten klinischer Fragen, mit denen ein Arzt bei der Betreuung eines Patienten konfrontiert ist. Die Hauptkategorien klinischer Fragen sind: Prävalenz von Krankheiten, Risikofaktoren, Diagnose, Prognose und Wirksamkeit der Behandlung. Abweichung von der Norm – Gesund oder krank? Diagnose – Wie genau ist die Diagnose? Häufigkeit – Wie häufig kommt diese Erkrankung vor? Risiko – Welche Faktoren sind mit einem erhöhten Krankheitsrisiko verbunden?

Prognose – Welche Folgen hat die Erkrankung? Behandlung – Wie verändert sich der Krankheitsverlauf durch die Behandlung? Prävention – Gibt es Methoden, um Krankheiten bei gesunden Menschen vorzubeugen? Verbessert sich der Krankheitsverlauf durch frühzeitige Erkennung und Behandlung? Ursache – Welche Faktoren führen zur Erkrankung? Kosten – Wie viel kostet die Behandlung dieser Krankheit?

Arten medizinischer Studien Systematische Reviews, Metaanalyse Randomisiert klinische Studien(RCT) Kohortenstudien Fall-Kontroll-Studien Fallserien, Einzelfallstudien In-vitro- und Tierstudien

Systematische Reviews (SRs) sind wissenschaftliche Arbeit, wobei der Forschungsgegenstand die Ergebnisse mehrerer Originalstudien zu einem Problem sind, d. h. die Ergebnisse dieser Studien werden unter Verwendung von Ansätzen analysiert, die die Möglichkeit systematischer und zufälliger Fehler verringern; stellen eine Verallgemeinerung der Ergebnisse verschiedener Studien zu einem bestimmten Thema dar und sind eine der „lesbarsten“ Optionen wissenschaftliche Veröffentlichungen, weil sie es Ihnen ermöglichen, sich schnell und umfassend mit dem Problem Ihres Interesses vertraut zu machen. Der Zweck des SR ist eine ausgewogene und unparteiische Untersuchung der Ergebnisse früher durchgeführter Studien

Eine qualitative systematische Überprüfung untersucht die Ergebnisse der Originalforschung zu einem einzelnen Problem oder System, führt jedoch keine statistische Analyse durch.

Die Metaanalyse ist der Höhepunkt der Evidenz und ernsthaften wissenschaftlichen Forschung: eine quantitative Bewertung der Gesamtwirkung, die auf der Grundlage der Ergebnisse aller wissenschaftlichen Studien ermittelt wird (H. Davies, Crombie I. 1999); Eine quantitative systematische Überprüfung der Literatur oder eine quantitative Synthese von Primärdaten zur Erstellung zusammenfassender Statistiken.

Randomisierte kontrollierte Studien (Studien) – RCTs RCTs – sind in der modernen Medizinwissenschaft der allgemein anerkannte Standard wissenschaftlicher Forschung zur Beurteilung der klinischen Wirksamkeit. Randomisierung ist eine Methode zur Erstellung einer Reihenfolge zufälliger Zuordnung von Studienteilnehmern zu Gruppen (rand – französisch – Fall). RCT – Kriterien zur Behandlungsbewertung

Studienstruktur in RCTs 1. Verfügbarkeit einer Kontrollgruppe 2. Klare Auswahlkriterien (Einschluss und Ausschluss) der Patienten 3. Einschluss von Patienten in die Studie vor der Randomisierung in Gruppen 4. Zufällige Methode der Einteilung von Patienten in Gruppen (Randomisierung) 5. „ „Blinde“ Behandlung 6. „Blinde Beurteilung der Behandlungsergebnisse.“

Studiendesign – Präsentation der Ergebnisse 7. Informationen zu Komplikationen und Nebenwirkungen Behandlung 8. Informationen über die Anzahl der Patienten, die während des Experiments ausgestiegen sind 9. Angemessene statistische Analyse, es gibt Links zur Verwendung des Artikels, Programms usw. 10. Informationen über die Größe des festgestellten Effekts und die statistische Aussagekraft von die Studie

RCT – der Vergleich der Endergebnisse sollte bei zwei Patientengruppen durchgeführt werden: Kontrollgruppe – es wird keine Behandlung durchgeführt oder es wird eine Standardbehandlung durchgeführt, es wird eine traditionelle (normale) Behandlung durchgeführt oder die Patienten erhalten ein Placebo; Aktive Behandlungsgruppe – die Behandlung wird durchgeführt und ihre Wirksamkeit wird untersucht.

Ein Placebo ist eine indifferente Substanz (Verfahren), um ihre Wirkung mit der Wirkung eines echten Medikaments oder einer anderen Intervention zu vergleichen. In klinischen Studien wird Placebo blind eingesetzt, sodass die Teilnehmer nicht wissen, welche Behandlung sie erhalten (V. Maltsev et al., 2001). Die Placebo-Kontrolltechnologie ist in Fällen ethisch vertretbar, in denen der Proband ohne Medikamente keinen erheblichen Schaden erleidet.

Aktive Kontrolle – es wird ein Medikament verwendet, das im Verhältnis zum untersuchten Indikator wirksam ist (häufiger wird das „Goldstandard“-Medikament verwendet – gut untersucht, seit langem und in der Praxis weit verbreitet).

Homogenität der verglichenen Gruppen – Patientengruppen müssen vergleichbar und homogen sein in Bezug auf: Klinische Merkmale der Krankheit und Komorbiditäten Alter, Geschlecht, Rasse

Repräsentativität der Gruppen Die Anzahl der Patienten in jeder Gruppe sollte ausreichend sein, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erhalten. Die Verteilung der Patienten auf Gruppen sollte randomisiert erfolgen, d. h. unter Verwendung einer Zufallsstichprobenmethode, die alle möglichen Unterschiede zwischen den verglichenen Gruppen eliminiert, die möglicherweise das Ergebnis der Studie beeinflussen könnten.

Verblindungsmethode – Um die bewusste oder unbewusste Möglichkeit einer Einflussnahme auf die Ergebnisse der Studie seitens der Teilnehmer zu minimieren, also den subjektiven Faktor auszuschließen, wird in der evidenzbasierten Medizin die Verblindungsmethode eingesetzt.

Arten der „Blindung“ Einfach „blind“ (einfachblind) – der Patient weiß nicht, ob er zu einer bestimmten Gruppe gehört, der Arzt weiß es jedoch; Doppelt „blind“ (doppelblind) – der Patient und der Arzt wissen nicht, ob sie einer bestimmten Gruppe angehören; Dreifachblind (triple-blind) – Patient, Arzt und Organisator wissen nichts von der Zugehörigkeit zu einer bestimmten Gruppe (statistische Verarbeitung) Offene Studie (open-label) – alle Studienteilnehmer wissen Bescheid

Die Ergebnisse von RCTs müssen praktisch aussagekräftig und aussagekräftig sein: Dies ist nur bei einer ausreichend langen Nachbeobachtung der Patienten und einer geringen Anzahl von Patienten, die eine weitere Teilnahme an der Studie verweigern, möglich (<10%).

Echte Kriterien für die Wirksamkeit der Behandlung – Primär – Hauptindikatoren im Zusammenhang mit dem Leben des Patienten (Tod aus irgendeinem Grund oder der untersuchten Hauptkrankheit, Genesung von der untersuchten Krankheit) – Sekundär – Verbesserung der Lebensqualität, Verringerung der Häufigkeit von Komplikationen, Linderung der Krankheitssymptome – Surrogat (indirekt), tertiär – Ergebnisse von Labor- und Instrumentenstudien, die mit echten Endpunkten verknüpft sein sollen, d. h. primär und sekundär.

Randomisierte klinische Studien – objektive Endpunktkriterien müssen verwendet werden: Mortalität aufgrund einer bestimmten Krankheit Gesamtmortalität Häufigkeit der Entwicklung „schwerwiegender“ Komplikationen Häufigkeit von Wiederaufnahmen Beurteilung der Lebensqualität

Kohortenstudie (Kohortengruppe) Eine Gruppe von Patienten wird aufgrund eines ähnlichen Merkmals ausgewählt, das in Zukunft verfolgt wird. Beginnt mit der Annahme eines Risikofaktors. Gruppen von Patienten: - einem Risikofaktor ausgesetzt. - keinem Risikofaktor ausgesetzt. Prospektiv vorbei Zeitpunkt (in der Zukunft) Identifizierung der gewünschten Faktoren in der exponierten Gruppe Beantwortet die Frage: „Werden Menschen (in der Zukunft) krank, wenn sie einem Risikofaktor ausgesetzt sind?“ ". Meist prospektiv, es gibt aber auch retrospektive. Beide Gruppen werden auf die gleiche Weise überwacht. Ergebnisbewertungen. Historische Kohorte – Kohortenauswahl basierend auf medizinischen Unterlagen und Beobachtung zum aktuellen Zeitpunkt.

Fall-Kontroll-Studie Eine Studie zur Ermittlung der Beziehung zwischen einem Risikofaktor und einem klinischen Ergebnis. In einer solchen Studie wird der Anteil der Teilnehmer, die Schaden erlitten haben, in zwei Gruppen verglichen, von denen eine das gewünschte klinische Ergebnis entwickelte und die andere nicht. Die Haupt- und Kontrollgruppe gehören zur gleichen Risikopopulation. Die Haupt- und Kontrollgruppe sollten gleichermaßen exponiert sein. Klassifizierung der Krankheit bei t = 0. Die Exposition wird in beiden Gruppen gleichermaßen gemessen. Kann die Grundlage für neue wissenschaftliche Forschungen und Theorien sein

Fall-Kontroll-Studie (retrospektiv): – Zu Beginn der Studie ist das Ergebnis unbekannt – Fälle: Vorliegen einer Krankheit oder Ergebnis – Kontrollen: Fehlen einer Krankheit oder Ergebnis – Beantwortet die Frage: „Was ist passiert?“ » -Dies ist eine Längsschnitt- oder Längsschnittstudie

Fallserie oder beschreibende Studie Fallserie – eine Studie desselben Eingriffs bei einzelnen aufeinanderfolgenden Patienten ohne Kontrollgruppe. Beispielsweise könnte ein Gefäßchirurg die Ergebnisse der Revaskularisierung der Halsschlagader bei 100 Patienten mit zerebraler Ischämie beschreiben. Beschreibt eine Reihe von Merkmalen, die für ihn von Interesse sind die kleinen Gruppen beobachteten Patienten. Relativ kurze Studiendauer. Enthält keine Forschungshypothesen. Keine Kontrollgruppen. Liegt vor anderen Studien. Diese Art von Studie ist auf Daten zu einzelnen Patienten beschränkt

Theoretische Validierung in der soziologischen Forschung: Methodik und Methoden

In den Sozialwissenschaften gibt es vielfältige Arten der Forschung und dementsprechend vielfältige Möglichkeiten für den Forscher. Wenn Sie sie kennen, können Sie die schwierigsten Probleme lösen.

0 Klicken Sie, wenn es nützlich war =ъ

Forschungsstrategien
In den Sozialwissenschaften ist es üblich, zwei gängige Forschungsstrategien zu unterscheiden – quantitative und qualitative.
Die quantitative Strategie beinhaltet die Verwendung eines deduktiven Ansatzes zum Testen von Hypothesen oder Theorien, stützt sich auf den positivistischen Ansatz der Naturwissenschaften und ist objektivistischer Natur. Eine qualitative Strategie konzentriert sich auf einen induktiven Ansatz zur Entwicklung von Theorien, lehnt Positivismus ab, konzentriert sich auf die individuelle Interpretation der sozialen Realität und ist konstruktivistischer Natur.
Jede Strategie beinhaltet den Einsatz spezifischer Datenerfassungs- und Analysemethoden. Die quantitative Strategie basiert auf der Sammlung numerischer Daten (Kodierungsdaten aus Massenbefragungen, aggregierte Testdaten usw.) und der Verwendung mathematisch-statistischer Methoden zu deren Analyse. Die qualitative Strategie wiederum basiert auf der Sammlung textueller Daten (Texte einzelner Interviews, Teilnehmerbeobachtungsdaten etc.) und deren weiterer Strukturierung mittels spezieller Analysetechniken.
Seit Anfang der 90er Jahre begann sich aktiv eine gemischte Strategie zu entwickeln, die darin besteht, die Prinzipien, Methoden der Datenerfassung und -analyse aus qualitativen und quantitativen Strategien zu integrieren, um validere und zuverlässigere Ergebnisse zu erhalten.

Forschungsdesigns
Sobald der Zweck der Studie festgelegt ist, muss die geeignete Art des Designs festgelegt werden. Forschungsdesign ist die Kombination von Anforderungen an die Erhebung und Analyse von Daten, die zur Erreichung der Ziele der Studie erforderlich sind.
Hauptarten des Designs:
Bei einem Querschnittsdesign werden Daten aus einer relativ großen Anzahl von Beobachtungseinheiten gesammelt. In der Regel wird eine Stichprobenmethode verwendet, um die allgemeine Bevölkerung darzustellen. Die Daten werden einmal erhoben und sind quantitativer Natur. Anschließend werden Beschreibungs- und Korrelationsmerkmale berechnet und statistische Schlussfolgerungen gezogen.
Ein Längsschnittdesign besteht aus wiederholten Querschnittserhebungen, um Veränderungen im Zeitverlauf festzustellen. Sie ist unterteilt in Panelstudien (an wiederholten Umfragen sind dieselben Personen beteiligt) und Kohortenstudien (an wiederholten Umfragen sind verschiedene Personengruppen beteiligt, die dieselbe Bevölkerungsgruppe repräsentieren).
Bei der Versuchsplanung geht es darum, den Einfluss einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable zu identifizieren, indem Bedrohungen nivelliert werden, die sich auf die Art der Änderung der abhängigen Variablen auswirken können.
Fallstudiendesigns sind darauf ausgelegt, einen oder eine kleine Anzahl von Fällen im Detail zu untersuchen. Der Schwerpunkt liegt nicht auf der Verbreitung der Ergebnisse auf die gesamte Bevölkerung, sondern auf der Qualität der theoretischen Analyse und Erklärung des Funktionsmechanismus eines bestimmten Phänomens.

Forschungsziele
Zu den Zielen der Sozialforschung gehören Beschreibung, Erklärung, Bewertung, Vergleich, Beziehungsanalyse und Untersuchung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen.
Beschreibende Aufgaben werden durch einfaches Sammeln von Daten mit einer der für die jeweilige Situation geeigneten Methoden gelöst – Befragung, Beobachtung, Dokumentenanalyse usw. Eine der Hauptaufgaben besteht darin, Daten so zu erfassen, dass sie in Zukunft aggregiert werden können.
Zur Lösung von Erklärungsproblemen werden eine Reihe von Forschungsansätzen (z. B. historische Studien, Fallstudien, Experimente) eingesetzt, die sich mit der Analyse komplexer Daten befassen. Ihr Ziel besteht nicht nur darin, einfach Fakten zu sammeln, sondern auch die Bedeutung einer Vielzahl sozialer, politischer und kultureller Elemente zu ermitteln, die mit dem Problem verbunden sind.
Der allgemeine Zweck von Evaluierungsstudien besteht darin, Programme oder Projekte hinsichtlich Bekanntheit, Wirksamkeit, Zielerreichung usw. zu untersuchen. Die erzielten Ergebnisse werden in der Regel zu deren Verbesserung und manchmal auch einfach zum besseren Verständnis der Funktionsweise der betreffenden Programme und Projekte verwendet.

Vergleichende Forschung dient dazu, ein tieferes Verständnis des untersuchten Phänomens zu erlangen, indem seine gemeinsamen und charakteristischen Merkmale in verschiedenen sozialen Gruppen identifiziert werden. Die größten davon werden in interkulturellen und länderübergreifenden Kontexten durchgeführt.
Forschung zur Feststellung von Beziehungen zwischen Variablen wird auch Korrelationsforschung genannt. Das Ergebnis solcher Studien besteht darin, spezifische deskriptive Informationen zu erhalten (siehe beispielsweise zur paarweisen Verknüpfungsanalyse). Dabei handelt es sich grundsätzlich um quantitative Forschung.
Zur Feststellung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen gehört die Durchführung experimenteller Studien. In den Sozial- und Verhaltenswissenschaften gibt es verschiedene Arten dieser Art von Forschung: randomisierte Experimente, echte Experimente (beinhaltet die Schaffung spezieller experimenteller Bedingungen, die die notwendigen Bedingungen simulieren), Soziometrie (natürlich, wie Ya. Moreno es verstanden hat), garfinkeling.

WISSENSCHAFTLICHE FORSCHUNG IN DER SOZIOLOGIE, IHRER ORGANISATION

Jede Studie beginnt mit einer grundlegenden Frage: Warum sind die Dinge so, wie wir sie beobachten? Wir suchen nach einer Erklärung für die Phänomene, die wir beobachten. Wo soll ich anfangen?

Zunächst einmal mit Suche nach der notwendigen Literatur. Wenn wir Glück haben, führt diese Suche zu einer fertigen Erklärung in Form einer Theorie – einer Theorie, die von jemandem formuliert wurde, der ähnliche Phänomene vor uns beobachtet hat. Häufiger müssen wir die Literatur kreativer nutzen und versuchen, die bestmögliche Erklärung zu finden. Der Rest des Forschungsprozesses wird dann damit verbracht, diese Erklärung zu testen, um herauszufinden, inwieweit sie zu unserem Verständnis – dem Wesen des untersuchten Phänomens – beiträgt.

Der erste Schritt in diesem Prozess Überprüfung unser Theorien besteht in der Formulierung bestimmter Hypothesen, die aus logischer Sicht der Realität entsprechen müssen – wenn unsere ursprünglichen Annahmen über das Wesen des beobachteten Phänomens beachtet werden. Diese – Arbeitshypothesen dienen für Folgendes:

- sie bestimmen die Variablen, die in unserer Studie erscheinen werden;

- Sie bestimmen die Art und Weise, wie Forschung optimal organisiert werden kann – unter dem Gesichtspunkt, unwiderlegbare Beweise für die Richtigkeit unseres Verständnisses zu erhalten.

Wenn unsere Theorie ein Prototyp ist Gebäude, dann ist eine separate Arbeitshypothese Element dieses Gebäude. Ein notwendiger Baustein für dieses Gebäude– die Theorie, die wir verwenden. Die Arbeitshypothese erklärt einen der möglichen Zusammenhänge, die – als Ganzes – den von uns untersuchten Prozess bilden.

Bei der Formulierung einer Hypothese muss man sich darüber im Klaren sein, ob es möglich ist, den Zusammenhang zwischen den darin erklärten Phänomenen praktisch zu beobachten. Werden wir in der Lage sein, die Daten zu finden, die wir benötigen, und verfügen wir über die Fähigkeiten dazu? Es erscheint absolut notwendig, dass der Forscher Hypothesen auswählt, die ausreichend überprüft werden können – unter Berücksichtigung der Zeit, Ressourcen und Fähigkeiten des Forschers selbst. Sonst werden wir scheitern.

Dann sollten die in der Studie verwendeten Variablen sein operationalisiert so, dass mit ihnen gearbeitet werden kann und daraus Schlussfolgerungen gezogen werden können, die für unsere Studie von Bedeutung sind. Auch hier stellt sich die Frage der Ressourcen: Wenn wir nicht über die nötige Zeit, das nötige Geld für die Durchführung von Messungen und die Unterstützung (z. B. von Personen, die an einer Meinungsumfrage teilnehmen) verfügen, macht es keinen Sinn, mit der Arbeit zu beginnen. Darüber hinaus müssen Sie sich die Frage stellen: Kommt es während des Forschungsprozesses zu einer Substitution von Konzepten aufgrund der Verwendung einer inakzeptablen Methode? Der wissenschaftliche Wert der Methode muss sehr sorgfältig analysiert werden, bevor wir mit der Datenerhebung beginnen, denn egal wie sorgfältig die Daten gesammelt werden, die Unzulänglichkeit der Forschungsmethode kann die Ergebnisse der Studie ungültig machen.


Bei der Entwicklung unserer Forschungsmethode müssen wir auch über die bevorstehende Analyse der gesammelten Daten nachdenken. Der Forscher muss auf der Grundlage seiner akzeptierten Arbeitshypothese bestimmen, welche spezifischen mathematischen und statistischen Vergleiche erforderlich sind, um sie zu testen. Das Hauptproblem besteht hier darin, es zu finden richtiges Verhältnis zwischen dem Messniveau resultierend aus akzeptierte Operationalisierung von Variablen, und das Messniveau, das in den standardmäßigen statistischen Verfahren angewendet wird in der Forschung verwendet werden; Das heißt, die bei der Erhebung gewonnenen Daten müssen für die Verwendung im statistischen Verarbeitungsprozess geeignet sein. Es muss sichergestellt werden, dass nicht nur die Daten typischerweise in diesen Verfahren verwendet werden, sondern dass diese auch genau genug für die Verarbeitung sind. Auch die Verteilung der resultierenden Daten muss einer standardmäßigen statistischen Verteilung entsprechen – andernfalls wird die Verarbeitung schwierig.

Der nächste Schritt besteht darin Design, Wir gestalten unsere Forschung so, dass das Mess- und Datenerfassungsverfahren mit größtmöglicher Effizienz angewendet wird. Die Hauptaufgabe des Designs besteht darin, sicherzustellen, dass der Zusammenhang zwischen den von uns beobachteten Phänomenen durch unsere Arbeitshypothese erklärt wird und kein zufälliges Phänomen oder das Produkt eines völlig anderen Beziehungssystems ist. Alternative Arbeitshypothesen müssen zurückgewiesen werden – und zwar nicht ohne Beweise, sondern auf der Grundlage einer seriösen Analyse. Gutes Design beginnt daher zunächst mit einer Durchsicht der für unser Fachgebiet relevanten Literatur. Diese literarische Überprüfung sollte zusammen mit einer logischen Analyse der Situation das Ziel haben, andere mögliche Arbeitshypothesen abzulehnen, bevor wir unserer eigenen Erklärung der beobachteten Phänomene Raum geben.

Forschungsdesign sollte entwickelt werden durch:

1) Identifizierung von Vergleichen, die zum Testen der Arbeitshypothese verwendet werden;

2) genau festlegen, welche Beobachtungen durchgeführt werden sollen (von wem oder was, in welcher Reihenfolge, mit welchen Mitteln, unter welchen Bedingungen);

3) Bestimmung des Standorts der während der Vergleichsstudie gesammelten Daten (kein Zusammenhang, positiver Zusammenhang, negativer Zusammenhang usw.);

4) Identifizierung der wichtigsten konkurrierenden Hypothesen, die auch das mögliche Ergebnis der Studie erklären sollen, und

5) Organisation einer Reihe von Beobachtungen, damit zusätzliche Vergleiche (Testen der Anwendbarkeit der wichtigsten konkurrierenden Hypothesen) durchgeführt werden können (unabhängig von den tatsächlichen Ergebnissen der Studie).

Bei der Auswahl des Designs unserer Studie ist es notwendig zu wissen, welche statistischen Analysemethoden verwendet werden sollen, denn Das Design bestimmt die Art der gesammelten Daten. Bei der Gestaltung unserer Forschung sowie bei der Auswahl einer Hypothese und der Auswahl einer Methode ist es unbedingt erforderlich, uns zu fragen, ob die von uns gestellte Aufgabe angesichts der uns zur Verfügung stehenden Ressourcen, Zeit und Fähigkeiten nicht realisierbar ist. Das beste Design nützt nichts, wenn wir es nicht umsetzen können. Daher muss darauf geachtet werden, die Kosten und die Logik des Datenerfassungsprozesses während des Studiendesignprozesses zu berücksichtigen.

DATENERFASSUNG UND -ANALYSE

Wie oben erwähnt, zielt die Datenerhebung und -analyse darauf ab, zu überprüfen, ob die Arbeitshypothese der Realität entspricht. Folgendes ist hier zu beachten.

Verschiedene Datenerhebungsmethoden können einzeln oder in Kombination eingesetzt werden. Unterschiedliche Methoden dienen unterschiedlichen Zwecken. Ein Forscher kann beispielsweise eine bestimmte politische Gruppe direkt beobachten, um allgemeine Informationen zu sammeln, um eine Arbeitshypothese zu entwickeln, zu einigen vorläufigen Schlussfolgerungen zu gelangen und diese Hypothese dann zu testen, um genaue Daten zu erhalten. auf eine Umfrage zurückgreifen. Außerdem, Der Einsatz mehrerer Methoden in einer Studie erhöht den wissenschaftlichen Wert des Ergebnisses. Bei einer Studie über Unterschiede in der Qualität öffentlicher Dienstleistungen in einer Stadt könnte es beispielsweise wünschenswert sein, die Ergebnisse einer öffentlichen Meinungsumfrage mit Statistiken, offiziellen Dokumenten, Interviews mit Beamten und den Urteilen professionell ausgebildeter Beobachter zu untermauern . Wenn alle diese Datenerhebungsmethoden die gleichen Ergebnisse hinsichtlich der relativen Position jedes dieser Bereiche auf der Skala der Servicequalität liefern, kann der Forscher davon überzeugt sein, dass sie auf die jeweilige Aufgabe anwendbar sind.

Empirische Forschung kann den Charakter einer Entdeckung annehmen. Anstatt Hypothesen zu testen, die sich aus den akzeptierten Erklärungen des Forschers ergeben, kann er Daten sammeln, die zu grundlegend neuen Interpretationen führen – normalerweise führt jede Studie zu neuen Fragen, bietet neue Erklärungen und führt zu neuer Forschung.

BESTIMMUNG DES WISSENSCHAFTLICHEN WERTES DER FORSCHUNG

Wenn Sie Ihre eigene Forschung entwerfen oder die Forschung einer anderen Person bewerten, ist es wichtig, beurteilen zu können, ob sie allgemeine, aber klar definierte Kriterien für den objektiven Wert erfüllt. Die folgende Liste ist umfassend und einzelne Studien können einige geringfügige technische Fehler enthalten. Wenn der Forscher diese Fragen jedoch (zumindest größtenteils) positiv beantworten kann, kann er sicher sein, dass sein Projekt frei von grundlegenden Fehlern ist, die die Bedeutung der geleisteten Arbeit zunichte machen.

1. Ist die zu beantwortende Frage richtig formuliert? Kennen wir die Ziele der Studie vollständig? Bezieht sich die Forschung auf eine grundlegendere Frage oder ein grundlegenderes Problem? Ist das Thema der Studie wichtig?

2. Werden die Hauptobjekte der Analyse richtig ausgewählt, klar identifiziert und konsequent angewendet?

3. Sind die Konzepte, auf denen die Studie basiert, klar formuliert und werden sie angemessen verwendet? Woher kamen sie?

4. Ist klar, welche Erklärungen getestet werden müssen? Wenn eine Theorie verwendet wird, ist sie logisch korrekt? Wo ist die Quelle der Theorie und ihrer Teilerklärungen?

5. Stimmt die Theorie oder Erklärung mit der vorhandenen Literatur zu diesem Thema überein? Ist die Literatur gründlich recherchiert? Steht das Projekt im Zusammenhang mit früheren Forschungsarbeiten oder mit eher grundlegenden Forschungsfragen?

6. Sind Arbeitshypothesen klar identifiziert und formuliert? Ergeben sie sich logisch aus der Erklärung oder Theorie, die getestet wird? Unterliegen sie einer empirischen Prüfung?

7. Wenn mehr als eine Hypothese getestet wird, welche Beziehung besteht zwischen ihnen? Sind alle Hypothesen für die Theorie relevant und ist ihre Rolle beim Testen der Theorie offensichtlich?

8. Sind alle Variablen klar definiert und ihr Status (abhängig oder unabhängig) in einer Arbeitshypothese formuliert?

9. Enthält die Studie Variablen, die die hypothetische Beziehung verändern könnten?

10. Sind die Konzepte klar operationalisiert? Sind Messverfahren detailliert angegeben, damit andere sie nutzen können? Wurden sie von anderen Forschern verwendet?

11. Kann man davon ausgehen, dass diese Verfahren für den Untersuchungsgegenstand völlig geeignet sind? Wurden sie in dieser Angelegenheit überprüft?

12. Ist das Forschungsdesign klar definiert und entspricht es der Aufgabenstellung – Prüfung der Arbeitshypothese? Wird alternativen konkurrierenden Hypothesen Aufmerksamkeit geschenkt und ist der Projektentwurfsprozess so gestaltet, dass sie im Hinblick auf mögliche alternative Erklärungen getestet werden können? Gibt es eine logisch kohärente Grundlage für die hergestellten Verbindungen?

13. Ist die für den Forscher interessante „Population“ korrekt definiert? Ist die Stichprobe repräsentativ? Wenn nicht, ist sich der Forscher der Einschränkungen bewusst, die dies für seine Ergebnisse mit sich bringt? Ist das Probenahmeverfahren ausreichend erklärt?

14. Stimmt die Datenerhebungstechnik (Umfrage, Inhaltsanalyse usw.) mit dem Zweck der Studie, ihren Untersuchungsgegenständen und der Art der gesammelten Informationen überein? Werden alle Regeln für diese Informationserfassungsmethode befolgt?

15. Ist der Datenerfassungsprozess klar dargestellt? Sind ihre Quellen vollständig identifiziert und können andere sie identifizieren?

16. Ist das gewählte Kodierungssystem vollständig definiert und gerechtfertigt (z. B. die Einteilung bestimmter Einkommensgruppen in größere Kategorien oder die Behandlung von Antworten als „dafür“ oder „dagegen“?).

17. Wird der Aufbau der in der Studie verwendeten Skalen bzw. Indizes erläutert? Sind sie eindimensional? Behalten sie die ursprüngliche Bedeutung der Konzepte bei?

18. Wurden die Instrumente getestet?

19. Gab es Versuche, die Ergebnisse aus anderen Quellen zu überprüfen?

20. Ist das grafische Design der Art der erfassten Daten angemessen? Ist das im Text vermerkt? Verfälschen Tabellen und Grafiken die Ergebnisse?

21. Sind diese Grafiken und Tabellen leicht zu interpretieren?

22. Ist ihre vorgeschlagene Interpretation korrekt?

23. Ist die statistische Methode der Datenverarbeitung richtig gewählt? Ist es geeignet, diese in Tabellen und Grafiken zusammenzufassen?

24. Stellt der Forscher bei der Untersuchung von Beziehungen zwischen Variablen Daten zu deren Stärke, Richtung, Form und Bedeutung bereit?

26. Ist der Umfang der verwendeten Statistiken dem Umfang der ausgewählten Variablen und dem Zweck der Studie angemessen?

27. Entsprechen die gewonnenen Daten den Möglichkeiten der Methode und den Angaben des Forschers?

28. Verwechselt der Forscher die Konzepte der statistischen und inhaltlichen Signifikanz der erzielten Ergebnisse? Benutzt er nicht das eine statt das andere?

29. Wurden alternative Hypothesen statistisch untersucht und wurden die Ergebnisse dieser Studie korrekt gelehrt und interpretiert?

30. Steht jede Phase der Datenanalyse im Zusammenhang mit der Hauptschlussfolgerung der Studie? Stimmen die vorgeschlagenen Interpretationen mit der ursprünglichen Theorie oder Erklärung überein?

31. Enthält der Forschungsbericht:

a) eine klare Darstellung der Ziele der Studie;

b) die notwendige Literaturrecherche, um den Stellenwert der Studie im Gesamtkontext dieses Wissenschaftsbereiches aufzuzeigen;

c) angemessene Erläuterung des Studiendesigns, der Daten und Methoden;

d) klare Formulierung der Schlussfolgerungen?

32. Werden die Schlussfolgerungen durch die vorgelegten Daten und die Wahl des Studiendesigns gestützt? Stellt es einen ernsthaften Beitrag zur Literatur zu diesem Thema dar oder erscheint es zu allgemein?

Es muss betont werden, dass die oben vorgeschlagenen Kriterien für den wissenschaftlichen Wert von Forschung einen sehr breiten Anwendungsbereich haben – sie sind keineswegs an die Soziologie gebunden – sie sind universell.

Themen für Aufsätze

1. Das Programm der politischen und soziologischen Forschung ist die Ergänzung des bestehenden Wissens um neues Wissen.

2. Die Hypothese ist die Lokomotive der politischen und soziologischen Forschung.

3. Arten soziologischer Forschung – wie viele kann es geben?

4. Interpretation grundlegender Konzepte – welche Methode der philosophischen Erkenntnis ähnelt dieser Interpretation?

5. Problemsituation, ihre Bedeutung im Programm der politischen und soziologischen Forschung.

Fragen und Aufgaben zur Überprüfung

1. Wo beginnt eine ernsthafte Forschung? Warum?

2. Welche Rolle spielt die Theorie in der Forschung? Wie ist die Beziehung zwischen Theorie Und Arbeitshypothese?

3. Was bestimmt die Wahl? Methodik Forschung? Ist das nicht Zufall? Rechtfertigen.

4. Warum erhöht die Verwendung mehrerer Methoden in einer Studie deren Wert? Nennen Sie Beispiele.

5. Was ist Studiendesign? Was ist bei der Auswahl eines Designs zu beachten?

6. Was bedeutet der Begriff? Korrektheit der Recherche? Wie wird es bestimmt?

7. Welche numerischen Methoden werden in der angewandten Soziologie verwendet? Was ist das Kriterium für ihre Auswahl?

8. Was ist der Unterschied zwischen statistisch Und inhaltlich die Bedeutung des erzielten Ergebnisses?

9. Welche Art ethisch Welche Probleme können bei soziologischer Forschung auftreten und wie sollten diese gelöst werden?

Theoretische Validierung in der soziologischen Forschung: Methodik und Methoden

Der Kern der Mixed-Methods-Forschung sind explorative Designs. Nachdem Sie die „Schulungsmaterialien“ fast vollständig durchgearbeitet haben, sind Sie bereit für diese Lektion.

0 Klicken Sie, wenn es nützlich war =ъ

Forschungsdesign ist eine Kombination von Anforderungen an die Sammlung und Analyse von Daten, die zur Erreichung der Ziele der Studie erforderlich sind. Wenn wir von Informationstechnologie sprechen, dann beziehen sich die entsprechenden Forschungsdesigns zunächst auf die Besonderheiten der Kombinatorik von Elementen qualitativer und quantitativer Ansätze im Rahmen einer Studie.
Die Hauptprinzipien der Organisation von Designs in der Informationstechnologie sind: 1) Bewusstsein für den theoretischen Antrieb des Forschungsprojekts; 2) Bewusstsein für die Rolle entlehnter Komponenten in einem Forschungsprojekt; 3) Einhaltung der methodischen Annahmen der Grundmethode; 4) Arbeiten mit der maximal verfügbaren Anzahl von Datensätzen. Das erste Prinzip hat mit dem Zweck der Forschung (Suche vs. Bestätigung), den geeigneten Arten des wissenschaftlichen Denkens (Induktion vs. Deduktion) und den geeigneten Methoden in diesem Fall zu tun. Nach dem zweiten Prinzip sollte der Forscher nicht nur auf grundlegende Strategien zur Datenerhebung und -analyse achten, sondern auch auf zusätzliche Strategien, die den Hauptteil des Forschungsprojekts mit Daten bereichern könnten, die wichtig sind und mit einfachen Methoden nicht gewonnen werden können. Der dritte Grundsatz bezieht sich auf die Notwendigkeit, die grundlegenden Anforderungen für die Arbeit mit Daten der einen oder anderen Art einzuhalten. Der Kern des letzten Prinzips liegt auf der Hand und besteht darin, Daten aus allen verfügbaren relevanten Quellen zu gewinnen.
Häufig „situiert“ sich IST auf einem Kontinuum zwischen qualitativer und quantitativer Forschung (siehe Abbildung 4.1). In der dargestellten Abbildung zeigt Zone „A“ also die Verwendung ausschließlich qualitativer Methoden an, Zone „B“ – hauptsächlich qualitativ, mit einigen quantitativen Komponenten, Zone „C“ – gleichberechtigte Verwendung qualitativer und quantitativer Methoden (vollständig integrierte Forschung), Zone „D“ – überwiegend quantitativ mit einigen qualitativen Komponenten, Zone „E“ – ausschließlich quantitative Methoden.


Reis. Qualitativ-gemischt-quantitatives Kontinuum

Wenn wir über spezifische IST-Designs sprechen, gibt es zwei Haupttypologien. Die eine eignet sich für Fälle, in denen qualitative und quantitative Methoden in verschiedenen Phasen derselben Studie verwendet werden, die andere für Fälle, in denen qualitative und quantitative Studien abwechselnd oder parallel innerhalb eines Forschungsprojekts verwendet werden.
Die erste Typologie umfasst sechs gemischte Designs (siehe Tabelle 4.2). Ein Beispiel für eine Studie, die qualitative und quantitative Methoden in verschiedenen Phasen verwendet, ist die Konzeptausrichtung. Bei dieser Forschungsstrategie erfolgt die Datenerhebung mit qualitativen Methoden (z. B. Brainstorming oder Fokusgruppen) und die Analyse erfolgt quantitativ (Clusteranalyse und mehrdimensionale Skalierung). Abhängig von den zu lösenden Aufgaben (Suche oder Beschreibung) kann es entweder dem zweiten oder dem sechsten Entwurf zugeordnet werden.
Nach der zweiten Typologie lassen sich neun Mischtyp-Designs unterscheiden (siehe Tabelle 3). Diese Typologie basiert auf zwei Hauptprinzipien. Erstens ist es in einer gemischten Studie wichtig, den Status jedes der Paradigmen zu bestimmen – ob qualitative und quantitative Forschung den gleichen Status haben oder ob eines von ihnen als das wichtigste und das zweite als untergeordnet angesehen wird. Zweitens ist es wichtig zu bestimmen, wie die Forschung durchgeführt werden soll – parallel oder sequentiell. Im Falle einer sequentiellen Lösung muss außerdem bestimmt werden, welche davon in der Zeitdimension die Erste und welche die Zweite ist. Ein Beispiel für ein Forschungsprojekt, das dieser Typologie entspricht, wäre ein Fall, in dem die erste Phase eine qualitative Studie zur Theoriebildung ist (z. B. unter Verwendung der Grounded Theory von Anselm Strauss) und die zweite Phase eine quantitative Befragung einer bestimmten Personengruppe ist , auf die die entwickelte Theorie anwendbar ist und in Bezug auf die es notwendig ist, eine Prognose für die Entwicklung des entsprechenden gesellschaftlichen Phänomens oder Problems zu formulieren.

Tabelle 1. Gemischte Forschungsdesigns mit qualitativen und quantitativen Methoden innerhalb derselben Studie*

Ziele der Studie

Datenerfassung

Datenanalyse

Qualitative Ziele

Qualitative Datenerfassung

Quantitative Datenerfassung

Qualitative Datenerfassung

Durchführung quantitativer Analysen

Quantitative Datenerfassung

Durchführung qualitativer Analysen

Quantitative Ziele

Qualitative Datenerfassung

Durchführung qualitativer Analysen

Quantitative Datenerfassung

Durchführung quantitativer Analysen

Qualitative Datenerfassung

Durchführung quantitativer Analysen

Quantitative Datenerfassung

Durchführung qualitativer Analysen

* In dieser Tabelle sind die Designs 2-7 gemischter Natur, Design 1 ist vollständig qualitativ, Design 8 ist vollständig quantitativ.

Tabelle 2. Forschungsdesigns mit gemischten Methoden, die qualitative und quantitative Forschung als verschiedene Phasen desselben Forschungsprojekts nutzen*

* „Qualität“ bedeutet qualitative Forschung, „Quantität“ bedeutet quantitative Forschung; „+“ – gleichzeitige Suche, „=>“ – sequentiell; Große Buchstaben geben den Hauptstatus des Paradigmas an, kleine Buchstaben geben den untergeordneten Status an.

Natürlich schränken diese Typologien die Vielfalt der Forschungsdesigns nicht ein und sollten als mögliche Leitlinien bei der IST-Planung berücksichtigt werden.
IST-Designs in der Evaluationsforschung.
Entsprechend der Typologie der bei der Bewertung verwendeten IST-Designs können zwei Haupttypen unterschieden werden: Komponenten- und Integrativdesign. Beim Komponentendesign werden zwar qualitative und quantitative Methoden innerhalb derselben Studie verwendet, sie werden jedoch getrennt voneinander verwendet. Beim integrativen Design hingegen werden Methoden aus unterschiedlichen Paradigmen gemeinsam eingesetzt.
Der Komponententyp umfasst drei Arten von Designs: Triangulation, Komplementär und Expansiv. Bei einem Triangulationsdesign werden die Ergebnisse einer Methode verwendet, um die Ergebnisse anderer Methoden zu bestätigen. Beim komplementären Design werden die mit der Hauptmethode erzielten Ergebnisse präzisiert und auf der Grundlage der Ergebnisse mit untergeordneten Methoden verfeinert. Bei einem expansiven Design werden unterschiedliche Methoden verwendet, um Informationen zu verschiedenen Aspekten der Bewertung zu erhalten, d. h. jede Methode ist für eine bestimmte Information verantwortlich.
Der integrative Typ umfasst vier Arten von Designs: iterativ, verschachtelt, ganzheitlich und transformativ. Beim iterativen Design schlagen die mit einer Methode erzielten Ergebnisse den Einsatz anderer, für die Situation relevanter Methoden vor oder leiten sie an. Ungetestetes Design befasst sich mit Situationen, in denen eine Methode in eine andere integriert ist. Ganzheitliches Design beinhaltet den kombinierten, integrierten Einsatz qualitativer und quantitativer Methoden zur umfassenden Bewertung eines Programms. Darüber hinaus sind beide Methodengruppen gleichwertig. Transformationsdesign liegt vor, wenn verschiedene Methoden gemeinsam verwendet werden, um Werte zu erfassen, die anschließend zur Neukonfiguration des Dialogs verwendet werden, in dem die Teilnehmer unterschiedliche ideologische Positionen vertreten.

Im UX-Design ist Forschung ein grundlegender Bestandteil der Lösung relevanter Probleme und/oder der Reduzierung auf die „richtigen“ Probleme, mit denen Benutzer konfrontiert sind. Die Aufgabe eines Designers besteht darin, seine Benutzer zu verstehen. Das bedeutet, über anfängliche Annahmen hinauszugehen und sich in die Lage anderer Menschen zu versetzen, um Produkte zu entwickeln, die den menschlichen Bedürfnissen entsprechen.

Gute Forschung führt nicht nur zu guten Daten, sondern auch zu gutem Design und Funktionalität, die Benutzer lieben, wollen und brauchen.

Designforschung wird oft übersehen, weil sich Designer darauf konzentrieren, wie Design aussieht. Dies führt zu einem oberflächlichen Verständnis der Menschen, für die es gedacht ist. Eine solche Denkweise steht im Widerspruch zu dem, was sie istUX. Das ist Benutzerzentrierung.

Im Mittelpunkt des UX-Designs steht die Forschung, um die Bedürfnisse der Menschen zu verstehen und herauszufinden, wie die von uns entwickelten Produkte oder Dienstleistungen ihnen helfen.

Hier sind einige Recherchetechniken, die jeder Designer kennen sollte, wenn er ein Projekt startet, und selbst wenn er keine Recherche betreibt, kann er besser mit UX-Forschern kommunizieren.

Primärforschung

Bei der Primärforschung geht es im Wesentlichen darum, neue Daten zu finden, um zu verstehen, für wen Sie entwerfen und was Sie entwerfen möchten. Dadurch können wir unsere Ideen mit unseren Nutzern testen und sinnvollere Lösungen für sie entwickeln. Designer sammeln solche Daten typischerweise durch Interviews mit Einzelpersonen oder kleinen Gruppen, Umfragen oder Fragebögen.

Es ist wichtig zu verstehen, was Sie recherchieren möchten, bevor Sie mit der Suche nach Personen aufhören, und welche Art oder Qualität der Daten Sie sammeln möchten. In einem Artikel der University of Surrey macht der Autor auf zwei wichtige Punkte aufmerksam, die bei der Durchführung von Primärforschung zu berücksichtigen sind: Gültigkeit und Praktikabilität.

Datenvalidität bezieht sich auf die Wahrheit, also das, was sie über das untersuchte Thema oder Phänomen aussagen. Es ist möglich, dass Daten zuverlässig sind, ohne gültig zu sein.

Praktische Aspekte des Studiums sollten bei der Gestaltung der Studie sorgfältig berücksichtigt werden, zum Beispiel:

– Kosten und Budget
– Zeit und Maßstab
– Stichprobengröße

Bryman in seinem Buch Methoden der Sozialforschung(2001) identifiziert vier Arten von Validität, die die erzielten Ergebnisse beeinflussen können:

  1. Messvalidität bzw. Konstruktvalidität: ob die gemessene Maßnahme das tut, was sie verspricht.

Das heißt: Messen Kirchenbesuchsstatistiken wirklich die Stärke des religiösen Glaubens?

  1. Interne Gültigkeit: bezieht sich auf die Kausalität und bestimmt, ob die Schlussfolgerung einer Studie oder Theorie eine entwickelte, wahre Widerspiegelung der Ursachen ist.

Ist es wirklich Arbeitslosigkeit, die Kriminalität verursacht, oder gibt es andere Erklärungen?

  1. Externe Gültigkeit:Überlegt, ob die Ergebnisse einer bestimmten Studie auf andere Gruppen übertragen werden können.

Das heißt, wenn ein Ansatz zur Gemeindeentwicklung in dieser Region angewendet wird, wird er dann anderswo die gleichen Auswirkungen haben?

  1. Umweltgültigkeit: prüft, ob „...sozialwissenschaftliche Erkenntnisse für die alltägliche natürliche Umgebung der Menschen relevant sind“ (Bryman, 2001)

Das heißt, wenn eine Situation in einer falschen Umgebung beobachtet wird, wie könnte sich das auf das Verhalten der Menschen auswirken?

Sekundärforschung

Sekundärforschung nutzt vorhandene Daten wie das Internet, Bücher oder Artikel, um Ihre Designentscheidungen und den Kontext hinter Ihrem Design zu unterstützen. Sekundärforschung wird auch als Mittel genutzt, um Informationen aus der Primärforschung weiter zu validieren und eine stärkere Argumentation für das Gesamtdesign aufzubauen. Typischerweise hat die Sekundärforschung bereits das analytische Bild der bestehenden Forschung zusammengefasst.

Es ist in Ordnung, zur Bewertung Ihres Entwurfs nur sekundäre Recherchen heranzuziehen, aber wenn Sie Zeit haben, würde ich das tun definitiv Es wird empfohlen, Primärforschung und Sekundärforschung durchzuführen, um wirklich zu verstehen, für wen Sie entwickeln, und Ideen zu sammeln, die relevanter und überzeugender sind als vorhandene Daten. Wenn Sie Benutzerdaten speziell für Ihr Design sammeln, werden bessere Ideen und ein besseres Produkt generiert.

Evaluationsstudien

Evaluierungsstudien beschreiben ein spezifisches Problem, um die Benutzerfreundlichkeit sicherzustellen und es an den Bedürfnissen und Wünschen realer Menschen zu orientieren. Eine Möglichkeit, Bewertungsforschung durchzuführen, besteht darin, dass Benutzer Ihr Produkt verwenden und ihnen Fragen oder Aufgaben stellen, damit sie laut darüber nachdenken können, während sie versuchen, die Aufgabe zu erledigen. Es gibt zwei Arten von Evaluationsstudien: summativ und formativ.

Summative Bewertungsstudie. Bei der summativen Beurteilung geht es darum, die Ergebnisse oder Auswirkungen einer Sache zu verstehen. Sie legt mehr Wert auf das Ergebnis als auf den Prozess.

Eine zusammenfassende Studie kann Dinge bewerten wie:

  • Finanzen: Auswirkungen in Bezug auf Kosten, Einsparungen, Gewinne usw.
  • Auswirkungen: Breite Wirkung, sowohl positiv als auch negativ, einschließlich Tiefe, Ausbreitung und Zeitfaktor.
  • Ergebnisse: Ob gewünschte oder unerwünschte Effekte erzielt werden.
  • Sekundäranalyse: Vorhandene Daten analysieren, um zusätzliche Informationen zu erhalten.
  • Metaanalyse: Integration der Ergebnisse mehrerer Studien.

Formative Evaluationsforschung. Die formative Beurteilung dient dazu, die geprüfte Person oder Sache zu stärken oder zu verbessern.

Formative Forschung kann Dinge bewerten wie:

  • Durchführung: Überwachung des Erfolgs eines Prozesses oder Projekts.
  • Bedürfnisse: Ein Blick auf die Art und das Ausmaß des Bedarfs.
  • Potenzial: die Fähigkeit, Informationen zu nutzen, um ein Ziel zu erreichen.

Explorative Forschung


Das Integrieren und Verstehen von Daten ist Teil des explorativen Forschungsprozesses

Explorative Forschung wird zu einem Thema durchgeführt, von dem kaum oder gar niemand etwas weiß. Das Ziel der explorativen Forschung besteht darin, ein tiefes Verständnis und eine Vertrautheit mit dem Thema zu erlangen, indem man sich so weit wie möglich darin vertieft, um eine Richtung für eine mögliche zukünftige Nutzung der Daten festzulegen.

Mit explorativer Forschung haben Sie die Möglichkeit, neue Ideen zu gewinnen und sinnvolle Lösungen für die wichtigsten Probleme zu finden.

Explorative Forschung ermöglicht es uns, unsere Annahmen zu einem Thema zu bestätigen, das oft übersehen wird (z. B. Inhaftierte, Obdachlosigkeit), und bietet die Möglichkeit, neue Ideen und Entwicklungen für bestehende Probleme oder Chancen zu generieren.

Basierend auf einem Artikel der Lynn University zeigen explorative Untersuchungen Folgendes:

  1. Design ist eine bequeme Möglichkeit, Hintergrundinformationen zu einem bestimmten Thema zu erhalten.
  2. Explorative Forschung ist flexibel und kann alle Arten von Forschungsfragen (Was, Warum, Wie) beantworten.
  3. Bietet die Möglichkeit, neue Begriffe zu definieren und bestehende Konzepte zu klären.
  4. Explorative Forschung wird häufig verwendet, um formale Hypothesen zu erstellen und präzisere Forschungsprobleme zu entwickeln.
  5. Explorative Forschung hilft bei der Festlegung von Forschungsprioritäten.