Forschungsdesign: 6 Wissenswertes zum Forschungsdesign

Dieser Artikel wirft ein Licht auf die sechs Dinge, die Sie über das Forschungsdesign wissen müssen, wodurch die Forschungsarbeit zu einer einfachen Aufgabe wird.

1. Bedeutung des Forschungsdesigns:

Sobald das Forschungsproblem formuliert ist, ein bestimmtes Thema zugewiesen ist und die Hypothese formuliert ist, besteht der nächste Schritt darin, ein Forschungsdesign auszuarbeiten. Die Vorbereitung des Forschungsdesigns ist eine wichtige Phase im Forschungsprozess. Kerlinger definiert ein Forschungsdesign als "den Plan, die Struktur und die Strategie der Ermittlungen, die vorgeben, Forschungsfragen zu beantworten und Varianz zu steuern".

Der Begriff „Plan“ umfasst das Gesamtschema oder -programm der Forschung, das die Ziele des Forschers umreißt und von der Phase der Formulierung der Hypothesen und deren Auswirkungen auf die Arbeit bis zur Endphase der Datenanalyse reicht. Der Begriff "Struktur" soll die Forschungsstudie als Gliederung genauer definieren. Der Begriff "Strategie" wird spezifischer als "Plan" verwendet und umfasst die Methoden und Techniken zur Datenerhebung und deren Analyse, um die genauen Forschungsziele zu erreichen.

Miller definiert „entworfene Forschung“ als „die geplante Abfolge des gesamten Prozesses, der an der Durchführung einer Forschungsstudie beteiligt ist“. Laut PV Young ist „Forschungsdesign die logische und systematische Planung und Steuerung einer Forschungsarbeit.“ Selltiz und andere definieren Forschungsdesign als „Katalog der verschiedenen Phasen und Fakten, die sich auf die Formulierung einer Forschungsarbeit beziehen. Es ist eine Anordnung der wesentlichen Bedingungen für die Erhebung und Analyse von Daten in einer Form, die darauf abzielt, die Relevanz für den Forschungszweck mit der Wirtschaftlichkeit mit einem Verfahren zu verbinden. “

In den Worten von Ackoff „Design ist der Prozess der Entscheidungsfindung, bevor die Situation entsteht, in der die Entscheidung ausgeführt werden muss. Es handelt sich dabei um einen Prozess bewusster Vorfreude, um eine unerwartete Situation unter Kontrolle zu bringen. “EA Suchman sagt:„ Ein Forschungsdesign ist ein Kompromiss, der von vielen praktischen Erwägungen der Sozialforschung bestimmt wird. Er sagt weiter: "Ein Forschungsdesign ist kein hochspezifischer Plan, der ohne Abweichung zu befolgen ist, sondern eine Reihe von Leitpfosten, um den richtigen Weg zu weisen."

Nach Jahoda, Deutsch und Cook: "Ein Forschungsdesign ist die Anordnung von Bedingungen für die Sammlung und Analyse von Daten auf eine Weise, die es erlaubt, Relevanz für den Forschungszweck mit der Ökonomie im Verfahren zu verbinden."

Aus den obigen Definitionen wird somit deutlich, dass das Forschungsdesign nichts anderes ist als ein Arbeitsprogramm, das ein Forscher in verschiedenen Phasen durchzuführen hat, die Forschungsarbeit systematisch erleichtert und die verschiedenen Vorgänge methodisch durchführt.

Das Forschungsdesign dient als Leitfaden, um das Ziel des Forschers auf kalkulatorische und vorsichtige Weise innerhalb eines vorgegebenen Zeitlimits und der angegebenen Kosten schrittweise zu erreichen. Wenn die Studie nicht fristgerecht abgeschlossen wird, erhöht dies nicht nur die Kosten, sondern verursacht auch eine Reihe anderer Probleme im Zusammenhang mit der Forschung, die sich auf die Qualität der Forschung auswirken. Daher besteht „die Herausforderung eines Forschungsdesigns darin, das allgemeine wissenschaftliche Modell in einen praktischen Forschungsbetrieb umzusetzen. Das Forschungsdesign bezieht sich auf den gesamten Prozess der Planung und Durchführung einer Forschungsstudie. “

Dabei werden Bedingungen und Beobachtungen so festgelegt, dass alternative Antworten auf die in die Forschung aufgenommenen Fragen ausgeschlossen werden. Dazu gehört ein integriertes System von Überprüfungen auf alle Faktoren, die die Gültigkeit der Forschungsergebnisse beeinflussen könnten.

2. Bedarf an Forschungsdesign:

Laut PV Young sollte ein Forschungsdesign die folgenden Fragen beantworten können:

(i) Worum geht es in der Studie und welche Art von Daten sind erforderlich?

(ii) Was ist der Zweck der Studie? Was ist der Umfang?

(iii) Woher stammen die benötigten Daten?

(iv) Wo soll der Studienort oder Studienbereich sein?

(v) Welche Zeit wird ungefähr für die Studie benötigt?

(vi) Wieviel Material oder wie viele Fälle sollte die Studie umfassen?

(vii) Welche Art von Proben sollte verwendet werden?

(viii) Welche Methode der Datenerhebung wäre angemessen?

(ix) Wie werden die Daten analysiert?

(x) Wie lauten die ungefähren Ausgaben?

(xi) Was wäre die Methodik des Studiums?

(xii) Wie sollte die Studie aussehen?

Unter Berücksichtigung der oben genannten Entwurfsentscheidungen kann der Forscher das gesamte praktische Forschungsdesign in die folgenden Phasen unterteilen:

(a) Stichprobenentwurf, der sich auf die Auswahlmethode für die betreffende Studie bezieht;

b) das Beobachtungsdesign unter Angabe der Bedingungen, unter denen die Beobachtungen vorzunehmen sind;

c) das statistische Design, wobei die quantitativen und statistischen Aspekte des Designs berücksichtigt werden, die sich auf die Frage beziehen, wie viele Punkte zu beachten sind und wie die gesammelten Informationen und Daten zu analysieren sind.

(d) Betriebsentwurf in Bezug auf die Verwendung einer spezifischen Technik für den Betrieb des bereits entworfenen Modells. Es befasst sich mit den Techniken, mit denen die in den Stichprobenverfahren, statistischen und Beobachtungsdesigns festgelegten Verfahren ausgeführt werden können.

3. Grundlegende Ziele des Forschungsdesigns:

Aus dem oben Gesagten können wir zwei grundlegende Zwecke ableiten:

(a) um Antworten auf die Forschungsfragen zu geben,

(b) Zur Kontrolle der Varianz. Tatsächlich werden diese Forschungszwecke vom Forscher selbst erreicht, nicht vom Forschungsdesign.

In erster Linie dient eine Forschung dazu, dem Forscher eine möglichst objektive, genaue, gültige und wirtschaftliche Lösung des Problems zu ermöglichen. Da die wissenschaftliche Forschung mit einer vorläufigen Annahme in Form einer Hypothese beginnt, besteht der Hauptzweck des Entwurfs darin, der Forschung eine gültige Prüfung der Hypothese auf der Grundlage empirischer Nachweise zu liefern, die der Forscher unter Verwendung des geringsten Geldbetrags erlangt Arbeitskräfte, Zeit und maximale Möglichkeit der Genehmigung durch andere Ermittler, die in dem betreffenden Untersuchungsbereich tätig sind.

Indem Sie eine Art Blaupause für die Variation der Hypothese bereitstellen, indem Sie die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen auf der Grundlage empirischer Fakten annehmen und den Beobachtungsprozess so lenken, dass die für das Forschungsproblem relevanten Fakten wie und wohin bestimmt werden Suchen Sie danach und wie viele Beobachtungen gemacht werden sollen, wird das Forschungsdesign für jeden Forscher in der wissenschaftlichen Forschung unentbehrlich.

Darüber hinaus gibt es auch an, ob die Variablen der Forschung manipuliert oder ausgewählt werden sollen, welche spezifischen Werte der manipulierten oder ausgewählten Variablen in der wissenschaftlichen Untersuchung verwendet werden sollen, wie eine Begriffsgröße in beobachtbare Fakten umgewandelt werden kann.

Das Forschungsdesign macht auch eine Spezifikation der zu verwendenden Methode für die Manipulation der unabhängigen Variablen und für die Messung der abhängigen Variablen, und schlägt vor, auf welche Weise die gesammelten Daten für die Forschung analysiert werden sollen, und bestimmt den Grad der statistischen Analyse, der für die Analyse geeignet ist Forschungssituation.

„Das Design eines Experiments und seine Analyse hängen zusammen. Es wird oft gesagt, dass man ein Experiment nicht machen sollte, ohne zu wissen, wie es analysiert werden soll. “Diese Aussage von Riecken und Boruch gilt nicht nur für experimentelles Design, sondern gilt auch für alle Arten von Forschungsdesigns.

Das zweite Ziel der Forschung besteht darin, die Auswirkungen potenziell relevanter unabhängiger Variablen auf das Verhalten der Forschungsteilnehmer zu kontrollieren. Sie erleichtert lediglich die Beantwortung relevanter Fragen in der Forschungsstudie und ermöglicht es dem Untersucher, experimentelle, externe und Fehlerabweichungen bezüglich des jeweiligen untersuchten Forschungsproblems zu kontrollieren.

Die Gültigkeit der Forschungsergebnisse würde beeinträchtigt, wenn diese Variablen nicht kontrolliert werden. In einer realen Welt wird jedes beobachtete Verhalten von einer Vielzahl von Fakten und Ereignissen beeinflusst. Das Verhalten, „ein Ereignis in der realen Welt, das offenkundige oder verdeckte Reaktionen eines oder mehrerer Akteure auf eine Aufgabe oder Situation beinhaltet “ und Aufgabe, die „jede bevorstehende Abfolge von Handlungen ist, die von einem Ziel geleitet werden“, beinhaltet sowohl Verhalten als auch Aufgabe eine Komplexität von Ereignissen. Jede davon kann als unabhängige Variable verwendet werden.

Die Berücksichtigung einer Variablen als unabhängige Variable hängt natürlich vom Interesse des Forschers oder von der Art des Forschungsproblems ab. Zum Beispiel sind Arbeitszufriedenheit, Bildungserfolg, individuelle Produktion, Einschränkung der Geburtenrate und ähnliche andere Auswirkungen auf der Grundlage des Einflusses einer Reihe von damit zusammenhängenden oder nicht zusammenhängenden Tatsachen und Ereignissen erklärbar.

Es ist jedoch nicht möglich, jede dieser Variablen in dasselbe Forschungsunternehmen zu integrieren. Im Gegenteil, ein Forscher muss sich nur auf eine begrenzte Anzahl beschränken, die als explizitere Variablen in einer bestimmten Forschung verwendet wird. Wenn sie zufällig aktive Variablen sind, werden ihre Werte absichtlich geändert und dadurch manipuliert, um kontrolliert zu werden.

4. Charakteristische Merkmale eines guten Forschungsdesigns:

Das Entwerfen einer Forschung, insbesondere im Bereich der Sozialwissenschaften, ist sehr komplex, da die Auswahl einer oder mehrerer Methoden der Logik und der Planung des Entwurfs nicht immer gute Ergebnisse garantieren. Als Blaupause kann das Forschungsdesign im besten Fall nur vorläufig und nützlich sein, wenn dem Forscher eine Reihe von Leitpfosten zur Verfügung gestellt wird, damit er auf dem richtigen Weg ist.

Obwohl jedes Design seine eigenen Stärken und Schwächen hat und gleichzeitig die Möglichkeit eines einzigen perfekten Forschungsdesigns schwierig ist, wird häufig angenommen, dass ein gutes Forschungsdesign charakteristische Merkmale wie Flexibilität, Angemessenheit, Effizienz, Wirtschaftlichkeit usw. aufweist. Ein Design, das Verzerrungen minimiert und die Zuverlässigkeit der Daten maximiert, gilt als gutes Design.

In ähnlicher Weise wird das Design mit dem geringsten experimentellen Fehler als das beste Design betrachtet, und das Design, das die maximale Information liefert, die verschiedene Aspekte eines Problems abdeckt, wird als das effizienteste Design angesehen, da es für das Forschungsproblem geeignet ist. Die Berücksichtigung eines Designs als gut hängt daher zu sehr von der Zielsetzung des Forschungsproblems und auch von der Art des untersuchten Problems ab.

Ein einzelner Entwurf kann niemals dem Zweck aller Arten von Forschungsproblemen dienen, da in einem Fall das, was als geeignet erscheint, in der einen oder anderen Hinsicht im Zusammenhang mit einigen anderen Forschungsproblemen fehlt. Ein gutes Forschungsdesign sollte immer die folgenden vier Bedingungen erfüllen: Objektivität, Zuverlässigkeit, Gültigkeit und Generalisierbarkeit der Ergebnisse.

(a) Objektivität:

Die Ergebnisse gelten als objektiv, wenn sie sich auf die Methode der Datenerhebung und die Bewertung der Antworten beziehen. Die Objektivität in Bezug auf das Verfahren kann anhand des Übereinstimmungsgrades der Endpunkte beurteilt werden, die verschiedenen Personen von mehr als einem unabhängigen Beobachter zugewiesen wurden. Je mehr Übereinstimmung zwischen den Beobachtern besteht, desto objektiver ist die Beobachtung, Aufzeichnung und Bewertung der Antworten. Ein gutes Forschungsdesign sollte daher recht objektive Messinstrumente ermöglichen, bei denen jeder Beobachter, der eine Performance visualisiert, zu demselben Ergebnis kommt.

(b) Zuverlässigkeit:

Die Frage der Verlässlichkeit des Wissens wird gewöhnlich aufgeworfen, wenn das Problem bei dem Wissenden eine Forderung hervorruft, nicht nur nach etwas mehr als bloßer Vermutung, sondern nach etwas, für das es in einer gegebenen Situation und möglicherweise in anderen ähnlichen Situationen nützlich sein soll . Verlässliches Wissen ist jeder Anspruch, der für einen bestimmten Zweck als vertrauenswürdig begründet ist.

(c) Gültigkeit:

Gültigkeit impliziert Selbstkonsistenz oder Abwesenheit von Selbstwiderspruch. Es wird mit formaler Wahrheit oder Selbstkonsistenz identifiziert. Eine gültige Begründung entspricht den Regeln der richtigen Begründung. Es ist diese Art von Argumentation, bei der automatisch Schlussfolgerungen aus den Geschäftsräumen rechtmäßig gezogen werden.

(d) Generalisierbarkeit:

Der Grad der Generalisierbarkeit ist bekannt, weil die Ergebnisse trotz unterschiedlicher Maßnahmen und Einstellungen reproduzierbar und reproduzierbar sind.

5. Elemente des Forschungsdesigns:

(a) Auswahl des Forschungsproblems:

Bei der Auswahl eines Forschungsthemas ist alles, was sozial und empirisch ist, ein relevantes Problem für die Sozialforschung.

Die Faktoren, die die Entscheidungen bei der Auswahl des Themas in den Sozialwissenschaften beeinflussen, sind:

(i) Aufbau und Zustand einer Disziplin

(ii) soziale Probleme

iii) andere Determinanten wie die Verfügbarkeit von Finanzhilfen für bestimmte Themen, die Beliebtheit und das Ansehen des jeweiligen Forschungsbereichs, das öffentliche Interesse und die Motivation des Forschers usw., und

(iv) praktische Überlegungen.

(b) Auswahl der Analyseeinheiten:

Die Bestimmung der Analyseeinheiten ist ein Schlüsselfaktor in der Sozialforschung. Im Allgemeinen bestimmt der Zweck der Studie die Auswahl der geeigneten Analyseeinheit. Die untersuchten Objekte oder Ereignisse oder Entitäten werden als Analyseeinheiten in den Sozialwissenschaften bezeichnet.

(c) Wahl der Variablen:

Da ein Sozialwissenschaftler in erster Linie daran interessiert ist, die Beziehung zwischen einigen Merkmalen oder Eigenschaften der beobachteten Einheiten zu studieren, die im Laufe der Zeit, im Laufe der Zeit und sowohl in Bezug auf die Zeit als auch in der Zeit schwanken, muss ein Forscher entscheiden, welche Variablen die Variablen sein sollen Forschungsschwerpunkt. Erklärende Variablen werden als die im Fokus stehenden Variablen bezeichnet. Sie sind von zwei Arten abhängig und unabhängig. Die erste ist die Variable, die der Forscher interessiert und die Vorhersagen erklärt. Abhängige Variable ist der vermutete Effekt. Die unabhängige Variable ist die vermutete Ursache.

Die fremden Variablen sind diejenigen, die nicht direkt im Fokus der Forschung stehen. Dies sind zwei Arten: kontrolliert und unkontrolliert. Die Regelgrößen werden während des Beobachtungsverlaufs konstant gehalten oder daran gehindert, sich zu verändern. Neben der obigen Einteilung der Variablen wird auch eine Typologie von quantitativen und qualitativen Variablen vorgenommen. Während eine quantitative Variable Werte oder Kategorien beinhaltet, die aus Zahlen bestehen, repräsentieren qualitative Variablen bestimmte Qualitäten, Attribute oder diskrete Kategorien.

(d) Identifizierung der Beziehung:

In der Realität zielen sehr viele Sozialforscher darauf ab, Beziehungen zu entwickeln und zu testen, abgesehen von der Bekanntheit eines Phänomens oder der Beschreibung von Gemeinschaften oder Gruppen oder der Erkundung einer Situation oder eines Ereignisses. Insgesamt hängen die Forschungsergebnisse jedoch weitgehend von bestimmten zu erwartenden Zusammenhängen ab. Daher kommt der Identifikation des erwarteten Verhältnisses und der leitenden theoretischen Prämissen eine größere Bedeutung zu.

(e) Die Natur der kausalen Beziehung:

Kausale Beziehungen bilden den Kern des wissenschaftlichen Verständnisses. Diese sind sehr wichtig für Erklärungs- und Vorhersagezwecke. Um die Kausalität festzustellen, unterstützen die Sozialwissenschaftler drei Arten von Beweisen: Assoziation, Richtung und Nicht-Scheinhaftigkeit.

Statistische Assoziationen, z. B. dass ein Änderungsmuster in einer Variablen mit der anderen Variablen zusammenhängt, zeigen an, dass die Ursache in ersterem liegt. Kausale Beziehungen werden durch starke und schwache Assoziationen bestimmt. Ein weiteres Kriterium für die Herstellung eines kausalen Zusammenhangs zwischen Ereignissen besteht darin, dass die Einflussrichtung von Ursache zu Wirkung sein sollte. Mit anderen Worten, die Ursache muss ihrer Wirkung vorausgehen.

Das dritte Kriterium, das erforderlich ist, um einen Kausalzusammenhang zwischen Ereignissen herzustellen, ist die Nicht-Scheinhaftigkeit, die impliziert, dass ein kausaler Zusammenhang zwischen einer beobachteten Korrelation vorhanden sein muss, um einen Grund für die Annahme zu geben, dass keine versteckten Faktoren zu einem Störzusammenhang beigetragen haben. Im Idealfall muss der Forscher zeigen, dass die Verbindung zwischen den Variablen konstant gehalten wird.

(f) Operationalisierung von Konzepten:

Da Begriffe eine Reihe wichtiger Funktionen erfüllen, müssen Klarheit und Präzision bei der Verwendung von Begriffen durch Definitionen erreicht werden, die die charakteristischen Merkmale oder Qualitäten des untersuchten Phänomens enthalten müssen.

Um operativ vorhanden zu sein, sollten Konzepte durch operative Definitionen festgelegt werden, die dazu beitragen, die kontextabhängige Bedeutung der Konzepte zu bestimmen und den Rahmen ihrer Anwendung zu schaffen. Kurz gesagt dienen die operationellen Definitionen als Verbindung zwischen der konzeptionellen theoretischen Ebene und der empirischen Beobachtungsebene.

(g) Formulierung der Hypothese:

Um die Forschungsfragen präzise zu formulieren, um klar zu sagen, was zu beachten ist und welche Art von Informationen erhoben werden, müssen die Forschungsfragen in Form von Hypothesen formuliert werden. Hypothesen sind vorläufige Verallgemeinerungen, die erwartet werden, jedoch auf einer unbestätigten Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen beruhen.

6. Arten des Forschungsdesigns:

(i) Exploratives oder formulatives Design:

Der Hauptzweck der explorativen Studie ist das Sammeln von Informationen, die in Zukunft zur Formulierung eines genauen Forschungsproblems beitragen werden. Auf der Grundlage der gesammelten Fakten kann der Forscher möglicherweise solide Hypothesen für die weitere Forschung formulieren. Es kann den Forscher auch befähigen, sich mit den Phänomenen vertraut zu machen, die er zu einem späteren Zeitpunkt untersuchen wird. Das Ziel einer explorativen oder formulativen Studie kann die Klärung von Konzepten sein, Prioritäten für die zukünftige Forschung festlegen und Daten über die tatsächlichen Bedingungen sammeln, die sich auf eine beabsichtigte Forschung auswirken.

Anforderung an exploratives Design:

Die Grundlagen für das explorative oder formulative Design sind:

(a) Überprüfung der einschlägigen Literatur

(b) Erfahrungsumfrage

(c) Analyse von Insight-stimulierenden Fällen.

(a) Überprüfung der einschlägigen Literatur:

Während der Forschung muss der Forscher die Arbeit seiner Vorgänger unterstützen. Auf diese Weise wird er sich nicht nur vor dem Problem des Versuchens und Irrtums retten, sondern auch den Energieverbrauch minimieren. Der Forscher kann nicht nur die verfügbare Literatur, die sich auf das untersuchte Problem bezieht, überprüfen, sondern auch die Literatur, die sich auf analoge Probleme bezieht.

(b) Erfahrungsumfrage:

Aufgrund der komplizierten Natur sozialer Probleme ist der Forscher nicht in der Lage, alle erforderlichen Materialien zu einem bestimmten Problem an einem Ort zusammenzutragen. Manchmal muss der Forscher mit den Personen Kontakt aufnehmen, die genug Erfahrung gesammelt haben, um die sozialen Reaktionen zu verstehen und zu analysieren. Die Forscher sollten ihre Erfahrung auf sehr intelligente Weise nutzen.

Um die Erfahrung der Personen gut zu nutzen, sind folgende Schritte erforderlich:

(i) Auswahl der Befragten:

Die Formulierung eines korrekten Untersuchungsdesigns erfordert, dass der Ermittler die Auswahl der Befragten richtig trifft. Zu diesem Zweck sollte er nur diejenigen Befragten auswählen, die zuverlässig sind und über tatsächliche Kenntnisse des untersuchten Problems verfügen.

Die Auswahl der Befragten kann entweder direkt oder indirekt erfolgen. Bei der Direktauswahl wählt der Ermittler die Personen aus, die für ihr Wissen im Problembereich bekannt sind. Bei einer indirekten Auswahl wählt der Ermittler die Personen aus, die sich indirekt mit dem Problem befassen. Daher sollte die Auswahl der Befragten nicht auf eine bestimmte Gruppe beschränkt sein; Vielmehr sollte es viele Seiten haben.

(ii) Befragung der Befragten:

Die richtige Befragung der Befragten sichert relevante Informationen. Bei der Gestaltung der Fragen sollte daher der Klarheit der Begriffe besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden. Zu diesem Zweck sollte der Ermittler die Bücher und die einschlägigen Teile der bibliographischen Systeme in angemessener Weise einsehen.

(c) Analyse von Erkenntnisstimulierungsfällen:

Die Analyse von Erkenntnisstimulierungsfällen umfasst alle Ereignisse, Vorfälle und Phänomene, die den Forscher stimulieren. Solche Fälle rufen beim Ermittler das Denken über die Formulierung der Hypothesen hervor. In dieser Hinsicht scheinen die Haltung des Prüfers, die Intensität der Fallstudie und die Integrationskraft der Untersucher sehr wichtig zu sein.

In Bezug auf die Einstellung des Prüfers sind Empfänglichkeit und Sensibilität erforderlich. Diese Eigenschaften ermöglichen es dem Ermittler, eine Bestandsaufnahme verschiedener Entwicklungen in seinem Fachgebiet durchzuführen und stetige Fortschritte zu machen.

Bei einer intensiven Fallstudie wird das Thema in all seinen Dimensionen und Nachweisen im Hintergrund der Geschichte untersucht.

In dieser Hinsicht können die Gruppen, die Gemeinschaft und Gruppen von Individuen als Studieneinheiten behandelt werden.

Die integrative Kraft des Ermittlers wird als wichtig erachtet, da er auf dieser Grundlage auch die kleinstmöglichen Informationen zum Gegenstand sammeln kann. Was in dieser Hinsicht bedeutsam erscheint, ist seine Aufmerksamkeit auf neue Beobachtungen und nicht auf Experimente.

(ii) Deskriptives Forschungsdesign:

Der Zweck der beschreibenden Art des Designs besteht darin, Ereignisse, Situationen, Personen, Gruppen oder Gemeinschaften oder bestimmte Phänomene zu beschreiben. Grundsätzlich handelt es sich um eine Tatsachenfeststellungsübung, die sich auf relativ weite Dimensionen einer gut definierten Entität konzentriert und auf eine präzise und systematische Messung einiger Dimensionen eines Phänomens abzielt.

Normalerweise beinhaltet ein beschreibendes Design detaillierte numerische Beschreibungen, wie beispielsweise die Verteilung der Bevölkerung einer Gemeinde nach Alter, Geschlecht, Kaste oder Ausbildung. Der Forscher kann auch auf ein beschreibendes Design zurückgreifen, um den Anteil der Menschen an einem bestimmten geografischen Ort im Hinblick auf ihre spezifischen Ansichten oder Einstellungen zu schätzen.

Das Verfahren, das beim deskriptiven Design angewendet wird, ist jedoch weitgehend analog, ungeachtet der Unterschiede, die auf ihrem Gebiet, der Formulierung von Hypothesen, Zielen, der Behandlung des Problems und hinsichtlich der Felderweiterung festgestellt wurden.

(iii) diagnostisches Forschungsdesign:

Das diagnostische Forschungsdesign ist bestrebt, die Expressionsmerkmale und die bestehenden sozialen Probleme zu untersuchen, und versucht, die Beziehung zwischen den Expressionsursachen herauszufinden, und schlägt Lösungswege vor. Daher befassen sich die Diagnosestudien mit dem Erkennen und Testen, ob bestimmte Variablen zugeordnet sind. Solche Studien können auch darauf abzielen, die Häufigkeit zu bestimmen, mit der etwas auftritt, oder die Art und Weise, in der ein Phänomen mit anderen Faktoren in Verbindung gebracht wird.

Diagnosestudien werden meist durch Hypothesen motiviert. Eine primäre Beschreibung eines Problems dient als Grundlage, um die Hypothesen mit der Quelle des Problems in Verbindung zu bringen und nur diejenigen Daten zu sammeln, die die Hypothesen bilden und bestätigen. In Bezug auf die Ziele des diagnostischen Forschungsdesigns stützt sich dieses auf Wissen, das zur Lösung des Problems motiviert oder in die Praxis umgesetzt werden kann. Es ist daher offensichtlich, dass das diagnostische Design sowohl den Fall als auch die Behandlung betrifft.

Diagnosestudien streben eine sofortige Lösung der kausalen Elemente an. Bevor der Forscher andere Referenzen durchläuft, ist er bestrebt, die Faktoren und Ursachen zu beseitigen, die für das Problem verantwortlich sind.

Das Forschungsdesign diagnostischer Studien erfordert die strikte Einhaltung der Objektivität, um die Möglichkeit einer persönlichen Befangenheit oder eines Vorurteils auszuschalten. Bei der Entscheidung über die Variablen, die Art der Beobachtung vor Ort, die Art der zu sammelnden Nachweise und die Werkzeuge der Datenerhebung wird äußerste Sorgfalt angewandt. Gleichzeitig sollte die Forschungsökonomie nicht aus den Augen verloren werden. Jede fehlerhafte Entscheidung in dieser Hinsicht führt zur Verschwendung von Zeit, Energie und Geld.

Normalerweise ist der erste Schritt bei einer solchen Gestaltung die genaue Formulierung des Forschungsproblems, wobei die Forschungsziele genau festgelegt und die Hauptuntersuchungsbereiche richtig miteinander verknüpft werden. Andernfalls wird es dem Ermittler schwer fallen, systematisch die erforderlichen Daten einzusammeln. Gleichzeitig sollten auch die Begriffsklärung und die betriebliche Definition der Begriffe sichergestellt werden, um sie messbar zu machen.

In der nächsten Phase werden bestimmte Entscheidungen bezüglich der Datenerhebung getroffen. In diesem Zusammenhang sollte der Forscher stets die Vor- und Nachteile der anzuwendenden Methode berücksichtigen, und gleichzeitig sollten die Art des Forschungsproblems, die Art der erforderlichen Daten, der Grad der gewünschten Genauigkeit usw. berücksichtigt werden. Abgesehen davon müssen beim Sammeln von Daten Anstrengungen unternommen werden, um die Objektivität so hoch wie möglich zu halten.

Um die finanziellen Beschränkungen zu überwinden, sollte aus Zeitgründen eine repräsentative Stichprobe des Forschungsuniversums gezogen werden, um relevante Informationen zu sammeln. Es gibt eine Vielzahl von Probenahmeverfahren, die von den Forschern in angemessener Weise genutzt werden müssen.

Auf der Stufe der Datenanalyse muss der Forscher sorgfältig darauf achten, jeden Gegenstand in die entsprechende Kategorie einzuordnen, Daten zu tabulieren, statistische Berechnungen anzuwenden und so weiter.

Es muss ausreichend sorgfältig vorgegangen werden, um potenzielle Fehler aufgrund von Fakultätsverfahren zur Datenanalyse zu vermeiden. Vorentscheidungen über die Art der Tabellierung, ob manuell oder maschinell, Genauigkeit der Tabulierungsverfahren, statistische Anwendung usw., werden in dieser Hinsicht von immenser Hilfe sein.

(iv) Versuchsaufbau:

Das Konzept des experimentellen Designs in der soziologischen Forschung bezieht sich auf die systematische Untersuchung menschlicher Beziehungen, indem die Beobachtungen unter Kontrollbedingungen durchgeführt werden. In den Worten von Jahoda und Cook kann ein Experiment als eine Möglichkeit betrachtet werden, die Beweiserhebung zu organisieren, um auf die Haltbarkeit einer Hypothese schließen zu können. Laut Chapin ist „Experiment einfach Beobachtung unter kontrollierten Bedingungen. Wenn die Beobachtung die Faktoren, die bei einem bestimmten Problem wirken, nicht offenbart, muss der Wissenschaftler auf Experimente zurückgreifen. “

In der Praxis wird auf Experimente zurückgegriffen, wenn es nicht möglich ist, das Problem durch Beobachtung und allgemeines Wissen zu lösen. Der Kern der experimentellen Methode besteht darin, Schlussfolgerungen durch Beobachtung der menschlichen Beziehungen unter kontrollierten Bedingungen zu ziehen. Da in jeder komplexen sozialen Situation eine Reihe von Faktoren wirksam ist, muss der Sozialwissenschaftler versuchen, die einzige kausale Beziehung von Faktor A zu Faktor B zu beschreiben, wobei er versucht, eine künstliche Situation zu schaffen, in der alle anderen Faktoren wie C, D, E usw. werden gesteuert.

Ein solcher Zustand wird erreicht, indem zwei Gruppen ausgewählt werden, die bei allen signifikanten Einnahmen gleich sind, und eine der Gruppen als experimentelle Gruppe und die andere als "Kontrollgruppe" ausgewählt wird und anschließend die "experimentelle Gruppe" der angenommenen Kausalvariablen ausgesetzt wird. während Sie die Kontrollgruppe unter Kontrolle halten. Nach einem bestimmten Zeitraum werden die beiden Gruppen hinsichtlich des 'angenommenen Effekts' verglichen.

Die angenommene kausale Variable und der angenommene Effekt werden ansonsten als unabhängige Variable und abhängige Variable bezeichnet. Erforderliche Nachweise zum Testen der kausalen Beziehungen zwischen Variablen, die bereits in Form einer Hypothese angegeben wurden, werden durch die obige Versuchsmethode erzeugt.

Die Demonstration des kausalen Zusammenhangs zwischen Variablen im experimentellen Design umfasst drei eindeutige Operationen. B. Demonstration von Co-Variation, Eliminierung störender Beziehungen und Festlegung der zeitlichen Reihenfolge des Auftretens.

Hier werden wir die dritte Operation besprechen, bei der es darum geht, die zeitliche Reihenfolge des Auftretens festzulegen. Dies erfordert, dass der Forscher nachweisen muss, dass ein Phänomen zuerst auftritt oder vor dem anderen Phänomen umgewandelt wird, mit der Voraussetzung, dass das Phänomen, das noch nicht auftritt, die Determinante des gegenwärtigen oder vergangenen Phänomens nicht sein kann.

Das experimentelle Design ermöglicht es dem Forscher, kausale Schlüsse zu ziehen. Es glättet auch, wobei die Beobachtung der unabhängigen Variablen den angenommenen Effekt verursacht.

Die drei Komponenten des experimentellen Designs sind: Vergleich, Manipulation und Kontrolle.

Durch Vergleich ist die Korrelation zwischen Variablen bekannt. Auf diese Weise können wir auch die Assoziation zwischen zwei oder Variablen demonstrieren.

Durch Manipulation legt der Forscher die zeitliche Reihenfolge der Ereignisse fest. Der Hauptbeweis, der für die Bestimmung der Abfolge von Ereignissen wesentlich wird, ist, dass eine Änderung erst nach der Aktivierung der unabhängigen Variablen erfolgt. Mit anderen Worten, die unabhängige Variable steht vor der abhängigen Variablen.

Arten des experimentellen Designs:

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, Experimente auf dem Gebiet der Sozialwissenschaften durchzuführen. Donald T. Cambell und Julian C. Stanley haben in ihrer Arbeit „Experimentelle und quasi-experimentelle Entwürfe für die Unterrichtsforschung“ mehr als hundert Möglichkeiten zur Durchführung von Experimenten genannt, die als experimentelles Design bezeichnet werden können.

Aus analytischer Sicht können jedoch sieben große Kategorien erwähnt werden:

(i) Nach nur Design:

Nach allen Kategorien von experimentellen Designs scheint nur Design das einfachste zu sein. Dies besteht darin, die abhängige Variable erst zu messen, nachdem die experimentellen Personen der experimentellen Variablen ausgesetzt wurden. Dieses Design wird als Erkundungsstudie geeigneter als ein reales Experiment.

(ii) Vorher-Nachher-Design:

Wie der Name vermuten lässt, wird in diesem Design die Messung der abhängigen Variablen sowohl vor als auch nach der Exposition des Subjekts mit der experimentellen Variablen vorgenommen, und der Unterschied zwischen den beiden Messungen wird als Effekt der experimentellen Variablen angesehen. Wenn beispielsweise der gemessene Wert der abhängigen Variablen vor der Exposition des Subjekts mit der experimentellen Variablen als "A" notiert wird und sein gemessener Wert nach der Exposition des Subjekts mit der experimentellen Variablen als "B" notiert wird, dann ist der Effekt der experimentellen Variablen wird als (B-A) angenommen.

(iii) Vorher mit dem Kontrollgruppenentwurf:

In diesem Design hat die Forschung eine Kontrollgruppe, mit der die Ergebnisse der experimentellen Gruppen verglichen werden. Die Kontrollgruppe und die experimentellen Gruppen werden so ausgewählt, dass beide Gruppen ähnlich und austauschbar sind. Die Kontrollgruppe wird sowohl vor als auch nachher gemessen, ohne der experimentellen Variablen ausgesetzt zu sein.

Daher kann es kaum einen Unterschied zwischen vor und nach Messungen geben. Wenn es jedoch einen Unterschied zwischen der Messung vor und nach der Messung gibt, ist dies das Ergebnis unkontrollierter Variablen.

Auf der anderen Seite wird die experimentelle Variable in die experimentelle Gruppe eingeführt. Der Unterschied zwischen den Messungen vor und nach der experimentellen Gruppe wird als Ergebnis der experimentellen Variablen sowie der unkontrollierten Variablen verstanden. Um die genaue Wirkung der experimentellen Variablen zu kennen, zieht der Forscher die Differenz zwischen den beiden Messungen der kontrollierten Gruppe von der Differenz der beiden Messungen der experimentellen Gruppe ab.

Die folgende Notation erklärt dies:

(iv) Vier Group-Six-Studiendesign:

Bei dieser Art von Design werden zwei Versuchsgruppen und zwei Kontrollgruppen genommen. Messungen werden in sechs Fällen durchgeführt, dh vor der Messung und nach der Messung in Bezug auf die experimentelle Gruppe I, nach der Messung in der experimentellen Gruppe II, vor und nach den Messungen in Bezug auf die Kontrollgruppe I; und nur nach Messung in Kontrollgruppe-II.

Vor den Messungen in allen vier identischen Gruppen wird es fast gleich sein. Wenn die Vormessungen keinen Einfluss auf die zu untersuchende Variable haben, sollten die beiden Versuchsgruppen die gleichen Nachmessungen liefern, und in ähnlicher Weise sollten die beiden Kontrollgruppen auch nach den Messungen das gleiche ergeben. Die Ergebnisse der beiden experimentellen Gruppen unterscheiden sich jedoch höchstwahrscheinlich von den Ergebnissen der beiden Kontrollgruppen, wenn die experimentelle Variable Einfluss ausübt.

(v) Nachher nur mit Kontrollgruppenentwurf:

Dies wird auch als Zwei-Gruppen-Zwei-Studiendesign bezeichnet, das eine Modifikation des Vier-Gruppen-Sechs-Studiendesigns ist. Here, the researcher does not study the experimental variable under different conditions. Hence, the effect of experimental variable is determined simply by finding out the differences between the after-measurements in respect of experimental and control groups. It so happens because if before-measurements of the experimental group-II and control group-II are taken, those are likely to be the same due to the identical characteristics of the groups. On this presumption, the researcher may very well ignore them.

(vi) Ex-Post Facto Design:

In Ex-post facto design the experimental and control groups are selected after the introduction of the experimental variable. Thus, it can be called as a variation of the after-only design. The main advantage of this design is that the test subjects are not influenced towards the subject by their knowledge of being tested. It also enables the researcher to introduce the experimental variable according to his own will and to control his observations.

(vii) Factorial Design:

All categories of experimental designs discussed above are designed to test experimental variable at one level only. But, on the other hand, the factorial designs enable the experimenter the testing of two or more variables simultaneously.