Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Datenerfassung
Die Datenerfassung ist ein systematischer Prozess der Erfassung von Beobachtungen oder Messungen. Unabhängig davon, ob Sie für geschäftliche, staatliche oder akademische Zwecke recherchieren, können Sie durch die Datenerfassung Wissen aus erster Hand und originelle Einblicke in Ihr Forschungsproblem gewinnen.
Während Methoden und Ziele zwischen den Feldern unterschiedlich sein können, bleibt der gesamte Prozess der Datenerhebung weitgehend gleich., Bevor Sie mit dem Sammeln von Daten beginnen, müssen Sie Folgendes berücksichtigen:
- Das Ziel der Forschung
- Die Art der Daten, die Sie sammeln
- Die Methoden und Verfahren, mit denen Sie die Daten sammeln, speichern und verarbeiten
Befolgen Sie diese vier Schritte, um qualitativ hochwertige Daten zu sammeln, die für Ihre Zwecke relevant sind.
Schritt 1: Definieren Sie das Ziel Ihrer Forschung
Bevor Sie mit der Datenerfassung beginnen, müssen Sie genau identifizieren, was Sie erreichen möchten., Sie können damit beginnen, eine Problemaussage zu schreiben: Was ist das praktische oder wissenschaftliche Problem, das Sie ansprechen möchten und warum spielt es eine Rolle?
Formulieren Sie als Nächstes eine oder mehrere Forschungsfragen, die genau definieren, was Sie herausfinden möchten. Abhängig von Ihren Forschungsfragen müssen Sie möglicherweise quantitative oder qualitative Daten sammeln:
- Quantitative Daten werden in Zahlen und Diagrammen ausgedrückt und mit statistischen Methoden analysiert.
- Qualitative Daten werden in Worten ausgedrückt und durch Interpretationen und Kategorisierungen analysiert.,
Wenn Sie eine Hypothese testen, etwas genau messen oder große statistische Erkenntnisse gewinnen möchten, sammeln Sie quantitative Daten. Wenn Sie Ideen erforschen, Erfahrungen verstehen oder detaillierte Einblicke in einen bestimmten Kontext erhalten möchten, sammeln Sie qualitative Daten. Wenn Sie mehrere Ziele haben, können Sie einen Ansatz mit gemischten Methoden verwenden, der beide Datentypen sammelt.
- Ihr erstes Ziel ist es zu beurteilen, ob es signifikante Unterschiede in der Wahrnehmung von Managern in verschiedenen Abteilungen und Bürostandorten gibt.
- Ihr zweites Ziel ist es, aussagekräftiges Feedback von Mitarbeitern zu sammeln, um neue Ideen zu erkunden, wie sich Manager verbessern können.
Sie entscheiden sich für einen Mixed-Methods-Ansatz, um sowohl quantitative als auch qualitative Daten zu sammeln.
Schritt 2: Wählen Sie Ihre Datenerfassungsmethode
Basierend auf den Daten, die Sie sammeln möchten, entscheiden Sie, welche Methode für Ihre Forschung am besten geeignet ist.,
- Experimentelle Forschung ist in Erster Linie eine quantitative Methode.
- Interviews/Fokusgruppen und Ethnographie sind qualitative Methoden.
- Umfragen, Beobachtungen, Archivforschung und Sekundärdatenerfassung können quantitative oder qualitative Methoden sein.
Überlegen Sie sorgfältig, mit welcher Methode Sie Daten sammeln, mit denen Sie Ihre Forschungsfragen direkt beantworten können.,
| Methode | Wann | zum sammeln von Daten |
|---|---|---|
| Experiment | testen einer kausalen Beziehung. | Variablen manipulieren und deren Auswirkungen auf andere messen. |
| Umfrage | Um die allgemeinen Merkmale oder Meinungen einer Gruppe von Menschen zu verstehen. | Verteilen Sie eine Liste von Fragen an eine Probe online, persönlich oder telefonisch., |
| Interview / Fokusgruppe | Um ein tiefes Verständnis von Wahrnehmungen oder Meinungen zu einem Thema zu erlangen. | Stellen Sie den Teilnehmern in Einzelinterviews oder Fokusgruppendiskussionen mündlich offene Fragen. |
| Beobachtung | Um etwas in seiner natürlichen Umgebung zu verstehen. | Messen oder befragen Sie eine Stichprobe, ohne sie zu beeinflussen. |
| Ethnographie | Um die Kultur einer Gemeinschaft oder Organisation aus erster Hand zu studieren. | Treten Sie einer Community bei und nehmen Sie daran teil und zeichnen Sie Ihre Beobachtungen und Reflexionen auf., |
| Archivforschung | Um aktuelle oder historische Ereignisse, Bedingungen oder Praktiken zu verstehen. | Greifen Sie auf Manuskripte, Dokumente oder Aufzeichnungen aus Bibliotheken, Depots oder dem Internet zu. |
| Sekundäre Datenerfassung | Zur Analyse von Daten aus Populationen, auf die Sie nicht aus erster Hand zugreifen können. | Finden Sie vorhandene Datensätze, die bereits gesammelt wurden, aus Quellen wie Regierungsbehörden oder Forschungsorganisationen., |
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Schritt 3: Planen Sie Ihre Datenerfassungsverfahren
Wenn Sie wissen, welche Methode(en) Sie verwenden, müssen Sie genau planen, wie Sie sie implementieren. Welche Verfahren werden Sie befolgen, um genaue Beobachtungen oder Messungen der Variablen vorzunehmen, an denen Sie interessiert sind?,
Wenn Sie beispielsweise Umfragen oder Interviews durchführen, entscheiden Sie, welche Form die Fragen annehmen; Wenn Sie ein Experiment durchführen, treffen Sie Entscheidungen über Ihr experimentelles Design.
Operationalisierung
Manchmal können Ihre Variablen direkt gemessen werden: Sie können beispielsweise Daten zum Durchschnittsalter der Mitarbeiter sammeln, indem Sie einfach nach Geburtsdaten fragen. Oft sind Sie jedoch daran interessiert, Daten zu abstrakteren Konzepten oder Variablen zu sammeln, die nicht direkt beobachtet werden können.,
Operationalisierung bedeutet, abstrakte konzeptionelle Ideen in messbare Beobachtungen umzuwandeln. Wenn Sie planen, wie Sie Daten sammeln, müssen Sie die konzeptionelle Definition dessen, was Sie studieren möchten, in die operative Definition dessen, was Sie tatsächlich messen möchten, übersetzen.
- Sie bitten Manager, ihre eigenen Führungsqualitäten auf 5-Punkte-Skalen zu bewerten, um die Fähigkeit zu delegieren, Entschlossenheit und Zuverlässigkeit zu bewerten.
- Sie bitten ihre direkten Mitarbeiter um anonymes Feedback zu den Managern zu den gleichen Themen.
Die Verwendung mehrerer Bewertungen eines einzelnen Konzepts kann Ihnen helfen, Ihre Daten zu überprüfen und die Testvalidität Ihrer Maßnahmen zu bewerten.
Sampling
Möglicherweise müssen Sie einen Samplingplan entwickeln, um Daten systematisch zu erhalten., Dazu müssen Sie eine Population, die Gruppe, auf die Sie Rückschlüsse ziehen möchten, und eine Stichprobe der Gruppe definieren, aus der Sie tatsächlich Daten sammeln.
Ihre Stichprobenmethode bestimmt, wie Sie Teilnehmer rekrutieren oder Messungen für Ihre Studie erhalten. Um sich für eine Stichprobenmethode zu entscheiden, müssen Sie Faktoren wie die erforderliche Stichprobengröße, die Zugänglichkeit der Stichprobe und den Zeitrahmen der Datenerhebung berücksichtigen.
Standardisierungsverfahren
Wenn mehrere Forscher beteiligt sind, schreiben Sie ein detailliertes Handbuch, um die Datenerhebungsverfahren in Ihrer Studie zu standardisieren.,
Dies bedeutet, spezifische Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu erstellen, damit jeder in Ihrem Forschungsteam Daten konsistent sammelt – zum Beispiel durch Experimente unter denselben Bedingungen und durch objektive Kriterien zur Aufzeichnung und Kategorisierung von Beobachtungen.
Dies gewährleistet die Zuverlässigkeit Ihrer Daten und Sie können sie auch verwenden, um die Studie in Zukunft zu replizieren.
Erstellen eines Datenverwaltungsplans
Vor Beginn der Datenerfassung sollten Sie auch entscheiden, wie Sie Ihre Daten organisieren und speichern möchten.,
- Wenn Sie Daten von Personen sammeln, müssen Sie die Daten wahrscheinlich anonymisieren und schützen, um das Durchsickern vertraulicher Informationen (z. B. Namen oder Identitätsnummern) zu verhindern.
- Wenn Sie Daten über Interviews oder Bleistift-und-Papierformate sammeln, müssen Sie Transkriptionen oder Dateneingaben systematisch durchführen, um Verzerrungen zu minimieren.
- Sie können Datenverlust verhindern, indem Sie ein routinemäßig gesichertes Organisationssystem haben.,
Schritt 4: Sammeln Sie die Daten
Schließlich können Sie die von Ihnen gewählten Methoden implementieren, um die Variablen zu messen oder zu beobachten, an denen Sie interessiert sind.
Die geschlossenen Fragen bitten die Teilnehmer, die Führungsqualitäten ihres Managers auf Skalen von 1-5 zu bewerten., Die erzeugten Daten sind numerisch und können statistisch auf Durchschnittswerte und Muster analysiert werden.
Die offenen Fragen stellen den Teilnehmern Beispiele, was der Manager jetzt gut macht und was sie in Zukunft besser machen können. Die erzeugten Daten sind qualitativ und können durch Inhaltsanalyse für weitere Einblicke kategorisiert werden.
Um sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige Daten systematisch aufgezeichnet werden, finden Sie hier einige Best Practices:
- Zeichnen Sie alle relevanten Informationen auf, sobald Sie Daten erhalten., Notieren Sie sich beispielsweise, ob oder wie Laborgeräte während einer experimentellen Studie neu kalibriert werden.
- Manuelle Dateneingabe auf Fehler überprüfen.
- Wenn Sie quantitative Daten sammeln, können Sie die Zuverlässigkeit und Gültigkeit beurteilen, um einen Hinweis auf Ihre Datenqualität zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen zur Datenerfassung
Die Datenerfassung ist der systematische Prozess, durch den Beobachtungen oder Messungen in der Forschung gesammelt werden. Es wird in vielen verschiedenen Kontexten von Wissenschaftlern, Regierungen, Unternehmen und anderen Organisationen verwendet.,
Bei der Recherche hat das Sammeln von Originaldaten erhebliche Vorteile:
- Sie können die Datenerfassung an Ihre spezifischen Forschungsziele anpassen (z. B. die Bedürfnisse Ihrer Verbraucher oder Benutzer, die Ihre Website testen)
- Sie können den Prozess für eine hohe Zuverlässigkeit und Validität steuern und standardisieren (z. B. Auswahl geeigneter Mess-und Stichprobenmethoden)
Es gibt jedoch auch einige Nachteile: Die Datenerfassung kann zeitaufwendig, arbeitsintensiv und teuer sein., In einigen Fällen ist es effizienter, sekundäre Daten zu verwenden, die bereits von einer anderen Person gesammelt wurden, aber die Daten sind möglicherweise weniger zuverlässig.
Quantitative Forschung beschäftigt sich mit Zahlen und Statistiken, qualitative Forschung mit Wörtern und Bedeutungen.
Mit quantitativen Methoden können Sie eine Hypothese testen, indem Sie systematisch Daten sammeln und analysieren, während Sie mit qualitativen Methoden Ideen und Erfahrungen eingehend untersuchen können.,
Zuverlässigkeit und Gültigkeit sind beide darüber, wie gut eine Methode etwas misst:
- Zuverlässigkeit bezieht sich auf die Konsistenz eines Maßes (ob die Ergebnisse unter den gleichen Bedingungen reproduziert werden können).
- Gültigkeit bezieht sich auf die Genauigkeit eines Maßes (ob die Ergebnisse wirklich das darstellen, was sie messen sollen).
Wenn Sie experimentelle Forschung betreiben, müssen Sie auch die interne und externe Validität Ihres Experiments berücksichtigen.,
Operationalisierung bedeutet, abstrakte konzeptionelle Ideen in messbare Beobachtungen umzuwandeln.
Zum Beispiel ist das Konzept der sozialen Angst nicht direkt beobachtbar, aber es kann operativ in Bezug auf Selbstbewertungswerte, Verhaltensvermeidung überfüllter Orte oder körperliche Angstsymptome in sozialen Situationen definiert werden.
Bevor Sie Daten sammeln, ist es wichtig zu überlegen, wie Sie die Variablen, die Sie messen möchten, operationalisieren.