EnglishDrage koleginice i kolege,
Novi izazov je pred nama. Već znamo mnogo: znamo šta je to istraživanje, kako se ono klasifikuje, šta su to naučna metoda, istraživački problem i cilj istraživanja, šta su hipoteze i kako se prikupljaju podaci za naučno istraživanje. Pošto smo naučili kako da koristimo anketu i kako da sprovedemo eksperiment, vreme je da sagledamo načine na koje možemo analizirati podatke jednom kad ih prikupimo.
Šta je to analiza podataka?
Činjenica je da se zahvaljujući primeni savremenih informacionih tehnologija u naučnoistraživačkom radu značajno olakšavaju naučno istraživanje, deljenje informacija, odnosno prikupljanje, analiza podataka i interpretacija rezultata. Već smo govorili o značaju open-acess baza za prikupljanje naučnih podataka, kao i značaju interneta za prezentaciju rezultata naučnih istraživanja.
Važno je da naglasimo: među podacima koje prikupimo istraživanjem, u zavisnosti od metoda koji izaberemo, nalaze se i različite uzročno-posledične veze, koje treba proveriti pomoću statističkih alata, imajući u vidu vrstu podataka koje smo prikupili, tj. da li je reč o primarnim ili sekundarnim podacima. Merna skala predstavlja nivo i načine merenja podataka. Ukoliko se odlučimo za statističku obradu podataka, podatke prvo moramo srediti, potom opisati, analizirati i izvršiti generalizaciju zaključka.
Kod sređivanja testova veoma je bitno njihovo pravilno grupisanje između ogledne i kontrolne grupe. Radi preglednosti, podaci se mogu prikazati i grafički i tabelarno. Nakon toga potrebno je izabrati statističke tehnike koje ćemo primeniti za testiranje postavljenih hipoteza, što je uslovljeno mernom skalom koja je korišćena za prikupljanje podataka.
Koje analitičko-statističke alate možemo koristiti za obradu i analizu podataka?
Istraživačima su dostupni različiti analitičko-statistički alati za obradu i analizu podataka. Možda najčešće korišćen među njima, bar kad su u pitanju naši istraživači, jeste IBM SPSS, ali i MATLAB. Mnogi alati su dostupni i besplatno i nisu kompleksni za korišćenje, pa predlažemo da razmotrite i njihovu primenu, prvenstveno primenu alata kao što su R program (varijacija Ratlle GUI-ja) i Power BI, ali i mnogi drugi.
CNIR vam može pomoći u razumevanju nauke
CNIR vam može pomoći da se bolje upoznate sa naukom i napredujete u svom nastavničkom zvanju. Kontaktirajte sa Centrom putem imejl-adrese cnir@institut.edu.rs i saznajte šta tačno možemo da uradimo za vas! Mi smo deo vašeg akademskog života!