INSTRUMENTE  SUPORT CERCETARE

Colectarea datelor de cercetare

Colectarea datelor de cercetare este procesul de culegere și evaluare a informațiilor sau a datelor din mai multe surse pentru a găsi răspunsuri la problemele de cercetare, a răspunde la întrebări, a evalua rezultatele și a prognoza tendințele și probabilitățile. Este o etapă esențială în toate tipurile de cercetare. Pe parcursul procesului de colectare a datelor, cercetătorii trebuie să identifice tipurile de date, sursele de date și metodele utilizate (metode de colectare a datelor primare - interviuri, observații, chestionare, focus grupuri, istorii orale, înregistrări etc. și metode de colectare a datelor secundare - internet, baze de date științifice,  statistici, arhive, aplicații de monitorizare rețele sociale, trafic internet).

Analiza datelor de cercetare

Analiza datelor de cercetare este o etapă deosebit de importantă în procesul de cercetare, în cadrul căreia datele colectate sunt curățate, ordonate, structurate, sintetizate, evaluate și interpretate prin utilizarea raționamentului analitic și logic pentru a determina modele, relații sau tendințe.

În funcție  de tipul cercetării - cercetare cantitativă sau cercetare calitativă, metodele de analiză a datelor sunt variate. Astfel, cercetarea cantitativă include analiza/statistica descriptivă, analiza/statistica inferențială, iar cercetarea calitativă utilizează metode de analiză de conținut, analiză narativă, analiză bazată pe teoria fundamentată pe date (grounded theory).

Vizualizarea datelor este procesul de transformare a datelor într-un format vizual, (grafice sau diagrame), pentru a permite interpretarea și analiza comparativă a acestora. Metoda permite identificarea tendințelor, modelelor și relațiilor în date, oferind cercetătorilor o înțelegere mai profundă a aspectelor corelate și o bază solidă pentru luarea deciziilor. Vizualizarea poate fi realizată  diferențiat, de la grafice simple până la prezentări  interactive și multimedia. Unul dintre programele des utilizate de analiză a datelor statistice este Microsoft Excel, ce  oferă o gamă largă de diagrame. O altă paletă de aplicații soft specializate, disponibilizează  Tableau, QlikView sau Power BI, softuri care permit vizualizări interactive și personalizate, având capacitatea de a conecta și combina datele din mai multe surse. Opțiuni avansate, personalizate  de vizualizare a datelor oferă și limbajele de programare R sau Python. Prin pachete precum ggplot2 - în cazul R sau mathplotlib din Python se permite obținerea unor grafice deopotrivă elegante și complexe.