Файл: Лекция. Таырыбы оамны дамуындаы ылымны ролі жне ылыми зерттеулер Лекция масаты мен.docx

респондеттен жеке пікір алу әдісі. Оның өзін келесідей түрлерге бөлуге болады:

Жартылай құрылымданған сұхбатта (semi-structured interviews) – сұхбатқа арналған «тақырып» және бірнеше мұқият анықталған сұрақтар қойылады, бірақ бұл жерде сонымен қатар басқа да танымдық салаларды талқылау мүмкіндігін ашық қалдырылады.

Негізгі ақпарат берушімен сұхбат (key informant) – бұл жерде сіздің зерттеуіңіз үшін негізгі ақпарат беруші бірнеше адам болуы мүмкін, олардың жоба туралы негізгі ақпарат алу үшін сұхбаттасу маңызды.

Фокус-топтар - осы әдіспен бір топ адамдар мәселені талқылау үшін әдейі жиналып, талқылау жазылып, содан кейін талданады.

Құрылымсыз бақылау - кейбір бағдарламалық пакеттерді қолдануға болатын кезде, деректерді жинаудың дәстүрлі нысандарына жазбалар, есептер және күнделіктер (қатысушылардан) кіреді.

Бейресми әңгімелесу - бұл сіздің зерттеу тақырыбыңыз туралы адамдармен бейресми сөйлескен кездегі жағдайларға қатысты, мысалы сіз зерттеп жатқан ұйымға барған кезде сіз сұхбаттасуды жоспарламаған адамдармен сөйлесіп қалуыңыз мүмкін. Сіз оларды зерттеуге қатысты тақырыптарға бейресми түрде бағыттай аласыз.

Құрылымданбаған мәліметтерді талдау ерекшеліктері:

Әрине құрылымданбаған мәліметтерді талдау қиындау және зерттеушіден үлкен аналитикалық қабілетті талап етеді. Бұл жерде ең маңыздысы мәліметтерді кодтау үшін арнайы шаблондар мен тұжырымдамалар пайдаланған жөн.

Мазмұнды талдау (Content analysis) - құрылымданбаған деректерді талдаудың жалпы әдісі болып табылады. Бұл белгілі бір категорияларға сәйкес мазмұнды талдауды қамтиды. Мазмұнды талдау көбінесе баспа материалдары мен веб-сайттар үшін қолданылады.

Оқытудың техникалық құралдары: интербелсенді тақта Оқудың тәртібі, оқыту әдістері мен түрлері:баяндау, сұрақ-жауап, түсіндіру, шолу лекция

Әртүрлі күрделілік деңгейдегі тапсырмалар (сұрақтар) және оларды бағалаудағы ұпайлардың үлестірілуі:

1 деңгейлі сұрақтар (20 ұпай)

1. 
   Зерттеу әдістерін күшті және әлсіз жақтарына қарай таңдау мәні мен маңызын ашып көрсетіңіз. 2 деңгейлі сұрақтар (30 ұпай)
   
2. 
   Мәліметтерді жинауда құрылымданған және құрылымданбаған мәліметтердің айырмашылықтарын талдаңыз. 3 деңгейлі сұрақтар (50 ұпай)
   
3. 
   Мәліметтерді жинаудың жартылай құрылымданған әдістерін анықтаңыз және мысал арқылы мүмкіндіктерін бағалаңыз.
   

СӨЖ және ОСӨЖ тапсырмалары, олардың түрлері мен орындалуына қойылатын ұпайлардың үлестері:

---

СӨЖ тапсырмалары:

• 
  Зерттеу әдістерін күшті және әлсіз жақтары
  
• 
  Зерттеу әдістерін анықтау жолдары
  
• 
  Зерттеу мәліметтерін жинақтау
  
• 
  Зерттеу мәліметтерін талдау
  
• 
  Сұхбат арқылы мәлімет жинау ерекшеліктері
  
• 
  Сауалнама арқылы мәлімет жинау ерекшеліктері
  
• 
  Бақылау арқылы мәлімет жинау ерекшеліктері  Эксперимент арқылы мәлімет жинау ерекшеліктері
  

ОСӨЖ тапсырмалары:

• 
  Зерттеуде мәліметтер жинау мен талдау арасындағы байланыстар
  

(пікір талас)

Пайдаланылатын әдебиеттер тізімі:

1. 
   Брайман, А. Әлеуметтік зерттеу әдістері: Оқулық.1-том. / ҚР Білім және ғылым министрлігі, ҚР жоғару оқу орындарының қауымдастығы. - Алматы: Полиграфкомбинат, 2014. - 584б.
   
2. 
   Брайман, А.Әлеуметтік зерттеу әдістері: Оқулық.2-том. / Ағыл. тіл. ауд. И.А. Баймұратова; ҚР Білім және ғылым министрлігі, ҚР жоғару оқу орындарының қауымдастығы. - 4-басылым - Алматы: ЖШС РПБК
   

"Дәуір", 2016. – 456 б.

3. 
   Бахтина И.Л.,Лобут А.А., Мартюшов Л.Н. Методология и методы научного познания [Текст] : учебное пособие / И.Л. Бахтина , А.А.Лобут, Л.Н. Мартюшов,; Урал. гос. пед. ун – т. – Екатеринбург, 2016. – 119 с.
   
4. 
   Кузнецов И.Н. Научное исследование. Методика проведения и оформление. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К». 2014.-460с.
   
5. 
   Buckley, J. W., M. H. Buckley and H. Chiang. 1976. Research Methodology & Business Decisions. National Association of Accountants
   
6. 
   Новиков А.М. Как работать над диссертацией: Пособие для начинающего педагога-исследователя. – 4-е изд. – М.: Издательство «Эгвес», 2003. – 104 с.
   

№ 13 Лекция тақырыбы: Нәтижелерді өңдеу және интерпретациялау құралдары

Лекция мақсаты мен міндеттері: Ғылыми зерттеу нәтижелерін өңдеу және интерпретациялау құралдары, оның зерттеу процесінде орны мен маңызын көрсетіп, ерекшеліктері мен мазмұны жайлы ақпарат беру.

Лекция мазмұны

13.1 Зерттеу нәтижелерін өңдеу мен талдау мәні және ерекшеліктері

13.2 Зерттеудің нәтижелерін интерпретациялау құралдары

13.1 Зерттеу нәтижелерін өңдеу мен талдау мәні және ерекшеліктері

Зерттеу нәтижелерін талдау әдістері диссертациялық жұмыс орындалатын ғылым саласына, жүргізілген зерттеу ауқымына, жиналған материалдың ерекшелігіне, ақпаратты жинаудың қолданылатын әдістеріне және т. б. байланысты. Зерттеу нәтижелерін талдау әдістерін таңдау үшін ізденуші осы мәселеге арналған арнайы әдебиетті оқып білуі тиіс. Зерттеу барысында алынған ақпаратпен жұмыс істеу үшін зерттеу нәтижелерін талдаудың статистикалық әдістерін қолдануға болады. Талдаудың осы әдістерінің көмегімен есептеуге болатын негізгі көрсеткіштер арасында келесілерді атап өтуге болады:

---

• 
  орташа (орташа арифметикалық шама) — белгінің барлық мәндерінің сомасын олардың санына бөлуі. Ол олардың санына бөлінген мәндердің сомасы ретінде анықталады. Жалпы алғанда қандай да бір жиынтықты сипаттайды. Аралық және реттік шкалаларды сипаттау үшін ғана қолданылады;
  
• 
  дисперсия (лат. dispersio «шашырау») белгілердің жекелеген мәндерінің орташадан ауытқуы квадратының орташа мәніне тең шама. Аралық және реттік шкалаларды сипаттау үшін ғана қолданылады;
  
• 
  орташа сызықтық ауытқу- белгілердің жекелеген мәндерінің орташадан ауытқу модулінің орташа мәніне тең шама. Аралық және реттік шкалаларды сипаттау үшін ғана қолданылады;
  
• 
  орташа квадраттық ауытқу — дисперсиядан квадраттық түбірге тең шама. Бұл өлшенген шамалардың шашылу өлшемі. Аралық және реттік шкалаларды сипаттау үшін ғана қолданылады;
  
• 
  вариация коэффициенті - орташа квадраттық ауытқудың орташа арифметикалық ауытқуына қатынасы. Тек метрикалық шкалаларды сипаттау үшін қолданылады;
  
• 
  ең аз мән (min) — деректер массивінде кездесетін айнымалының ең аз мәні;
  

-ең жоғарғы мән (max)- деректер массивінде кездесетін айнымалының ең үлкен мәні;

• 
  медиана- жиіліктік үлестірудің ранжирленген қатарының ортасында орналасқан жиынтықтың сол бірлігінде айнымалы мәні. Үлестіру қатарының жартысын қиып тастайды. Тек метрикалық шкалаларды сипаттау үшін қолданылады;
  
• 
  жиілік-белгінің сандық мәні (респонденттер жауаптарының саны). Шкалалардың барлық түрлері үшін қолданылады;
  
• 
  валидтік пайыз-жиынтықтың жалпы санынан белгінің сандық мәнінің үлесі. Шкалалардың барлық түрлері үшін қолданылады.
  

Зерттеу нәтижелерін талдау үшін зерттелетін айнымалылардың арасындағы корреляциялық байланыстардың сипаттамасын қолдануға болады.

Корреляция- айнымалы тәуелділік өлшемі. Зерттелетін айнымалылардың арасындағы тығыз байланысты көрсететін бірнеше корреляция коэффициенттері бар. Корреляция коэффициенттері +1-ден -1ге дейінгі шектерде өзгереді. Егер корреляция коэффициенті -1(минус бір) тең болса, онда айнымалылар қатаң теріс тәуелділікке ие (соғұрлым жоғары, соғұрлым төмен); егер корреляция коэффициенті +1(плюс бір) тең болса, онда айнымалылар қатаң оң тәуелділікке ие болады (жоғары болса, соғұрлым жоғары); егер коэффициент нөлге тең болса, онда айнымалы арасындағы байланыс жоқ. Ең танымал және жиі қолданылатын корреляция коэффициенттерінің арасында атауға болады:

• 
  Пирсон корреляция коэффициенті;
  
• 
  Спирмен корреляция коэффициенті; - Крамер корреляция коэффициенті; - Ф корреляция коэффициенті.
  

---

Ұсынылған зерттеу гипотезаларын тексеру корреляциялық, дисперсиялық немесе факторлық талдаулардың көмегімен жүргізіледі. Деректерді талдау нәтижесінде ұсынылған гипотеза расталып немесе бас тартылады, бұл кез келген жағдайда алынған нәтиже туралы куәландырады.

Дисперсиялық талдау.

Дисперсиялық талдау көмегімен бір немесе бірнеше тәуелсіз айнымалылардың бір тәуелді айнымалыға немесе бірнеше тәуелді айнымалыларға әсерін зерттейді. Статистикалық талдау әдісі тарату дисперсияларын (ауытқуларын) салыстыру негізінде орташа мәндегі айырмашылықтар туралы гипотезаның дұрыстығын анықтауға мүмкіндік береді (мысалы, кластеризация көмегімен бөлінген тұтынушылардың екі тобының айырмашылықтары туралы гипотезаны тексеруге болады). Корреляциялық талдаудан айырмашылығы дисперсиялық талдау айнымалылардың арасындағы тығыз байланысты бағалауға мүмкіндік бермейді. Регрессиялық талдау.

Тәуелсіз және тәуелді айнымалылардың арасындағы тәуелділікті анықтаудың статистикалық әдісі. Регрессия теңдеуінің негізінде регрессиялық талдау әр тәуелсіз айнымалының зерттелетін (болжанатын) тәуелді айнымалы шаманың өзгерісіне үлесін анықтайды. Факторлық талдау.

Белгілердің (немесе объектілердің) нақты бар байланыстары негізінде зерттелетін құбылыстар мен процестердің латентті (немесе жасырын) жалпылаушы сипаттамаларын анықтауға мүмкіндік беретін әдістер жиынтығы. Факторлық талдаудың басты мақсаты айнымалылардың санын қысқарту және айнымалылардың арасындағы өзара байланыс құрылымын анықтау, яғни айнымалылардың жіктелуі болып табылады.

Айнымалылардың саны қысқарған кезде қорытынды айнымалы біріктірілетін айнымалылардың неғұрлым маңызды сипаттарын қамтиды. Жіктеу бірбірімен байланысты айнымалы бірнеше жаңа факторларды бөлуді білдіреді.

13.2 Зерттеудің нәтижелерін интерпретациялау құралдары

Ауқымды зерттеулердің нәтижелері қолмен өңдеу үшін айтарлықтай күрделі болуы мүмкін соңдықтан ғалымдар қазіргі таңдағы қолжетімді компьютерлік және онлайн талдау құралдарын пайдаланған жөн. Қазіргі таңда зерттеушілердің арсеналында талдау процедурасын оңтайландыруға және жеңілдетуге мүмкіндік беретін көптеген бағдарламалық пакеттер бар. Ең көп таралған Vortex, SPSS, Statistica. Vortex бағдарламасы:

• 
  қолданбалы маркетингтік немесе әлеуметтік зерттеу барысында жиналған бастапқы ақпаратты енгізу;
  
• 
  осы ақпаратты өңдеу және талдау;
  
• 
  алынған талдау нәтижелерін кестелер, мәтіндер, графиктер және диаграммалар түрінде ұсыну, оларды Microsoft Word-қа және Windows/NT басқа да қосымшаларына ауыстыру мүмкіндігі.
  

---

Ақпаратты талдау мүмкіндіктері:

• 
  Vortex бағдарламасы зерттелетін айнымалылардың сипаттамалық статистикасын жүргізуге мүмкіндік береді (статистикалық көрсеткіштерді есептеу: орташа, медиана, квартильдер, дисперсия, орташа квадраттық ауытқу, вариация коэффициенті және т. б. );
  
• 
  респонденттерді бірнеше белгілері бойынша сегменттеуге, сондай-ақ бөлінген топтардың сипаттамасын жүргізуге мүмкіндік береді;
  
• 
  Vortex бағдарламасының көмегімен нәтижеге әсер ететін зерттелетін факторлардың тәуелділігін анықтауға мүмкіндік беретін корреляциялық талдау жүргізуге болады (Пирсон, Гамма, Лямбда, Крамер, Юла, Фишер корреляциясы коэффициенттерінің екі өлшемді бөлу кестесі үшін есептеу, Хквадрат, Стьюдент өлшемдері, статистикалық маңыздылығын анықтау).
  

Windows үшін SPSS [6] — бұл модульдік, толық біріктірілген, барлық қажетті мүмкіндіктерге ие бағдарламалық өнім, аналитикалық процестің барлық кезеңдеріне-деректерді жоспарлау, жинау, деректерге қол жеткізу және деректерді басқару, талдау, есептерді құру және нәтижелерді тарату үшін арналған. Windows үшін SPSS-бұл статистикалық әдістерді қолдана отырып, бизнес-проблемалар мен зерттеу міндеттерін шешуге мүмкіндік беретін үздік бағдарламалық қамтамасыз ету.

SPSS бағдарламалық қамтамасыз етуі жиіліктік талдау, сипаттау статистикасын, корреляциялық, дисперсиялық, кластерлік, факторлық, сондай-ақ регрессиялық талдауды жүргізуге мүмкіндік береді.

SPSS бағдарламасының аналитикалық мүмкіндіктерінің көмегімен келесі мәліметтерді алуға болады:

• 
  нарықтың ең тиімді сегменттері;
  
• 
  бәсекелестердің ұқсас тауарларына (қызметтеріне) қатысты тауарларды (қызметтерді) позициялау стратегиясы;
  
• 
  клиенттердің тауар (қызмет) сапасын бағалауы; - даму перспективалары, өсу үшін жаңа мүмкіндіктер; - зерттеу гипотезасын растау немесе теріске шығару.
  

Statistica-бұл деректерді статистикалық талдау мен визуализациялауға, деректер қорын басқаруға және пайдаланушылық қосымшаларды әзірлеуге арналған әмбебап интеграцияланған жүйе, ол ғылыми зерттеулерде, техникада, бизнесте қолдану үшін талдау процедураларының кең жиынтығын қамтитын; бұл деректерді талдаудың барлық жаңа компьютерлік және математикалық әдістері іске асырылған статистикалық талдаудың қазіргі заманғы пакеті. Пакетпен табысты жұмыс істейтін көптеген адамдардың тәжірибесі Деректерді талдаудың жаңа, дәстүрлі емес әдістеріне қол жеткізу мүмкіндігі (A Statistica мұндай мүмкіндіктерді толық көлемде ұсынады) жұмыс гипотезаларын тексерудің және деректерді зерттеудің жаңа тәсілдерін табуға көмектеседі.

---