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Different Ways of Doing Academic Research By Students

Different Ways of Doing Academic Research By Students

Es gibt viele verschiedene Facetten der Methodik, die zu einem experimentellen Design in Bezug auf die akademische Forschung und Essayistik angewendet werden können. Diese Aussage ist eine Verallgemeinerung, die über diese verschiedenen Arten von Ansätzen zur akademischen Forschung, die jeweiligen Vor-und Nachteile haben kann. Umfragen und Experimente sind Beispiele für feste Forschung Designs, die mehr quantitative als qualitative und haben mehr Aspekte dieser Art der Theorie. Quantitative Studien neigen dazu, auf harte Daten und Statistiken, die verallgemeinerbar Ergebnisse über eine Bevölkerung zu versorgen, während qualitative Studien eher ein Fallbeispiel oder subjektive Sicht sein könnte verlassen können. Da die vorhandenen Literatur Staaten über den Unterschied zwischen festen und flexiblen Designs “Flexible Forschungsdesigns viel schwieriger zu fassen als feste Designs sind. Dies ist zum Teil, weil es nur in den letzten Jahren ist, dass Forscher haben Rücksicht auf die Design-Fragen gegeben, die sie zu erhöhen. Zuvor gab es eine Tradition in den Disziplinen Sozialanthropologie einer Lehre model “. Im Allgemeinen sind für die akademische Forschung und Essayistik bieten flexible Designs Vorteile für die Forschung, die sich ändern, wie neue Variablen auftauchen während des gesamten Prozesses, während feste oder quantitative Designs Vorteile für Forschung, die über die Stabilisierung und Kontrolle einen bestimmten Zustand von Variablen oder Vorhersagen ist anbieten können.

 Proper akademische Forschung oft beschäftigt die quantitative Erhebungsmethode. Diese Methode unterscheidet sich von expliziter Ethnographie, dass es sich mehr rationalisiert und quantitativer Natur, und in erster Linie versucht, Fragestellungen durch die These, dass die wissenschaftliche Forschung nicht ohne inhaltliche oder gesicherte Daten, um es wieder vorgeschlagen werden zu beantworten. Dies macht den Einsatz von statistischen Daten sehr beliebt bei den anderen Typ Theoretiker, aber immer Statistiken über die Zukunft ist schwierig, und daher ist dies ein anderer geeigneter Grund für die akademische Forschung in einer quantitativen Weise abgedeckt werden, anstatt Grounded Theory oder qualitative Methoden. Dies wird noch Facetten der wissenschaftlichen Untersuchung aber, die auf Überprüfung der Hypothese, Verifikation Techniken und Formen der quantitativen Analyse beruht. Als Robson impliziert durch die kategorische Einteilung der Gültigkeit Fragen in der Forschung, ist die Kategorisierung oder Codierung genauso wichtig wie die Forschung selbst in vielen Fällen: “Literatur diskutieren ähnliche Ergebnisse ist ebenso wichtig, weil sie miteinander verknüpft zugrunde liegenden Phänomene Ähnlichkeiten in der Regel nicht verbunden miteinander. Das Ergebnis ist oft eine Theorie mit stärkeren internen Validität, Generalisierbarkeit breitere und höhere konzeptionellen Ebene “. Je stärker die Gültigkeit der Frage, desto stärker wird der Prozess in Eventualitäten in Bezug auf die Herstellung von bestimmten Ergebnissen.

 Akademische Forschung kann interessiert in der Herstellung von empirischen Daten als Einstellungen und Überzeugungen, aber es hängt alles von der akademischen Disziplin. Es kann besser sein, eine andere Art der Beurteilung Maßnahme zu tun, aber es kann auch akademische Forscher behoove zu quantitativen Methoden zu verwenden, weil diese Art von Designs mehr starr sind, sondern sie bieten auch Forscher Ergebnisse, die oft mehr als solide und wissenschaftlich zu sein glaubwürdig. In einigen Fällen haben Forscher mit mehr qualitative Designs nicht mal als Teil des wissenschaftlichen Prozesses werden. Studiendesign definiert allgemein die Form oder Rahmen der Experimentator verwendet, um die Ergebnisse der Studie zu erhalten. Es gibt viele verschiedene Arten von Forschung Designs, qualitative und quantitative, qualitative und flexible Designs stellen zum größten Teil, während feste Designs quantitative Art Studien darstellen.

 Feste Forschungsdesigns dienen dem Zweck, zu zeigen kausale Motivationen, beobachten den gegenwärtigen Bedingungen und Längs-Vergleiche und den Aufbau von Beziehungen mit Beweisen aus einer Stichprobe, die in der Regel sehr groß ist oder, in einigen Fällen, latenten zu einem größeren statistischen Forschung Körper.

 

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