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7データ収集のためのテクニックと機器
の データ収集技術 それらは、組織的な方法で特定の目的で情報を収集して測定するために使用されるメカニズムと手段です。それらは通常科学的およびビジネス研究、統計学およびマーケティングで使用されます.
これらの各手法では、さまざまな種類の情報を収集できます。このため、適切な情報を収集できるものを選択するために、それらの特性を知り、明確な目的を持つことが重要です。.
データ収集技術は、定性的、定量的、そして混合として分類されます。.
定量的研究は、数値または正確なデータを集めることを目指しています。彼らの技術は標準化され、体系的であり、正確なデータを得ようとしています。このため、統計学や生物学や化学などの厳密な科学に大きな応用があります。.
一方、定量的研究は社会現象の文脈と特徴に関する情報を得ようとしています.
このため、数値データは十分ではなく、分析したい現実をより深く知ることを可能にする技法を必要とします。.
名前が示すように、混合技法は、定性的情報と定量的情報を同時に収集できるものです。.
多分あなたは定性的および定量的研究に興味がある：特性と違い.
7つの効果的なデータ収集技術
1-インタビュー
インタビューは、本質的には、よく計画された会話です。その中で、研究者は、特定の情報を入手するために、一人または数人の人々に一連の質問またはディスカッショントピックを提起します。.
それは個人的に、電話によってまたは事実上行うことができます。ただし、場合によっては、非言語的コミュニケーションによって提供される情報に注意を払うために、インタビュイーとの個人的な対話が重要です。.
たとえば、ある学校での学校の脱走の原因を調査する調査では、インタビューを適用できます。.
この場合、問題をよりよく理解するために、問題の関係者と保護者および学生、さらには公務員との面接を行うことが役立つ場合があります。.
インタビューの構成に応じて、それは構造化、半構造化または非公式のいずれかになります。.
一 構造化インタビュー インタビュアーが以前に定義された質問のリストを持ち、それらに厳密に限定されているものです。.
で 半構造化インタビュー 質問や一般的な会話のトピックへのガイドがあります。ただし、インタビュアーは、関心のあるトピックが発生したときに新しい質問を作成できます。.
最後に、 非公式インタビュー, 特定の質問のリストに導かれないものです。インタビュアーは、彼が調査したいトピックを明確にし、会話の中でそれらを自発的に紹介します。.
2-アンケートと調査
アンケートとアンケートは、閉じられた質問のリストを提示して正確なデータを取得する手法です。.
それらは通常定量的研究に使用されますが、定性分析を可能にするために未解決の質問を含めることもできます。.
多数の人々から正確な情報を入手することができるため、これは非常に広く普及している手法です。質問を閉じたという事実は、結果を計算し、それらを素早く分析できるパーセンテージを得ることを可能にします。.
それはまた、実行するために研究者の存在を必要としないことを考慮に入れて、アジャイル方法でもある。メール、インターネット、または電話で大量に行うことができます。.
学校の中退の例を続けると、アンケートは生徒から正確な情報を得るのに役立ちます。例：年齢、彼が学校を卒業する学年、退職する理由など.
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3-観察
観察は、私たちが分析したい現象の進展を観察することからなる技術です。この方法は、実行方法に応じて定性的または定量的な情報を取得するために使用できます。.
定性的な研究では、それは彼らの行動と彼らの非言語的コミュニケーションの分析のおかげで参加者間の関係を分析することを可能にします.
定量的研究では、生物学的現象の頻度または機械の動作を追跡することは有用です。.
たとえば、脱落した理由を理解したい場合は、教師と生徒が互いにどのように関連しているかを検討すると便利です。この場合、観測手法はどのクラスにも適用できます。.
この手法を定性的アプローチで適用する場合、分析に順序を付けるために、観測をテーマ別カテゴリに整理する必要があります。.
これらのカテゴリーは、より高い有効性を得るために他の技法を通して得られた情報と関連していなければなりません。.
4-フォーカスグループ
フォーカスグループは、グループインタビューと表現することができます。それは、調査に関連した特性を共有する人々のグループを集め、会話を得るのに望ましい情報に向けさせることから成ります。.
それは人々の間の相互作用から生じる意見、矛盾または他のデータの組み合わせを分析するのに有用な定性的技術です。.
脱走の例を続けて、フォーカスグループは教師、両親および/または学生の間で適用されるかもしれません.
これらの場合のいずれにおいても、参加者は学校の中退の原因は何であるか尋ねられ、そこから議論を促し、その発展を観察することができます。.
5-文書と記録
この手法は、データベース、レコード、レポート、出席記録などの既存の文書に存在するデータを調べることからなります。.
したがって、この方法にとって最も重要なのは、利用可能な情報を見つけ、選択し、分析する能力です。.
収集された情報が不正確または不完全な情報を与える可能性があることを考慮に入れる必要があります。.
このため、研究に役立つように他のデータとの関連で分析する必要があります。.
学校を中退した場合、既存の統計や学校を卒業した生徒の学業成績を調べることができます。.
6 - 民族誌学
民族誌学は、分析される社会集団の継続的な観察が行われる定性的技術です。.
その中で、研究者は彼の観察の日記をつけて、そしてまた補うためにインタビューとフォーカスグループのような他の技術を使います.
その目的は、与えられたグループ内で発達する社会的力学を深く理解することです。しかし、研究者を研究対象から完全に切り離すことは困難であるため、その客観性を巡る論争があります。.
学校の中退の例では、民族誌は学校の研究者の継続的な存在と共に適用されるでしょう。.
これは彼が学界の文脈の中で学生についての彼の観察で日記をつけることを可能にするでしょう.
7 - デルファイテクニック
Delphiの手法は、意思決定を導くために特定のトピックに関する一連の専門家を調査することから成ります。.
それは、ギリシャ人が彼らの将来についての情報を得るために来た源であった、そしてそれ故に意思決定のために導かれる源だったデルファイのオラクルからその名前を取ります.
正確な結果を得るために、専門家はアンケートを通して相談されます。受け取った回答は定量化され、定量的情報として分析されます。.
学校の中退の場合、専門家は一連の10の選択肢の中でこの問題の主な原因について相談することができます。.
その分析が文脈において有効であるように、この結果は調査の他の結果と比較されるべきです。.
参考文献
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- Morgan、G. and Harmon、R.（2001）。で：アメリカの子供と青年期精神医学アカデミーのジャーナル。取得元：appstate.edu.
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- Saci、N.（2014）。データ収集方法研究方法論から取得しました：academia.edu.
- ミネソタ大学（Ｓ．Ｆ．）。データ収集技術取得元：cyfar.org.