In einem durchschnittlichen (Median?) Gespräch über Statistiken diskutieren Sie häufig diese oder jene Methode zur Analyse dieser oder jener Art von Daten. Nach meiner Erfahrung wird ein sorgfältiges Studiendesign mit besonderen Überlegungen zur statistischen Analyse häufig vernachlässigt (Arbeiten in Biologie / Ökologie scheint ein vorherrschendes Ereignis zu sein). Statistiker befinden sich häufig in einem Stillstand mit unzureichenden (oder völlig falschen) gesammelten Daten. Um Ronald Fisher zu paraphrasieren: Sie sind gezwungen, die Daten post mortem zu bearbeiten, was, wenn überhaupt, häufig zu schwächeren Schlussfolgerungen führt.
Ich würde gerne wissen, mit welchen Referenzen Sie ein erfolgreiches Studiendesign erstellen, vorzugsweise für eine Vielzahl von Methoden (z. B. t- Test, GLM, GAM, Ordinationstechniken ...), mit denen Sie die oben genannten Fallstricke vermeiden können.
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Meine Faustregel lautet: "Wiederhole mehr, als du für ausreichend hältst".
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Ich antworte mit einem Aphorismus und glaube, dass Ihr Studiendesign erfolgreich sein wird, sobald es tatsächlich in seiner vollwertigen Form existiert. Das Spiel der Überprüfung , wie es in der akademischen Welt gespielt wird , ist in erster Linie ein Spiel von Akademikern zueinander zeigen , dass sie nicht diesen Schritt in seiner vollen Tiefe abgeschlossen, zB durch Annahmen oder Weglassen Vorurteile zu verletzen , wo sie erwartet werden sollen. Wenn Studiendesign eine Fähigkeit ist, ist es die Fähigkeit, Ihre Forschung für diese Kritiker kugelsicher zu machen.
Ihre Frage ist sehr interessant, aber ich befürchte, dass es keine kurze Antwort gibt. Nach meinem besten Wissen besteht die einzige Möglichkeit, gründlich über experimentelle oder beobachtende Forschungsdesigns zu lernen, darin, die Literatur in Ihrem Fachgebiet zu lesen und sich dann mit Akademikern in Verbindung zu setzen, um noch mehr zu lernen darüber, wie sie funktionieren, um schließlich Ihr eigenes Forschungsdesign zu schreiben.
In meinem Bereich (Europäische Politikwissenschaft) bieten wir generell "Forschungsdesign" -Kurse an, die sich über alle Arten von Studien erstrecken, aber selbst dann vermissen wir wichtige Trends und haben auch kein tiefes Verständnis für unsere Methoden. Nachdem ich mindestens drei dieser Kurse besucht habe, bin ich davon überzeugt, dass keine akademische Ressource das Lernen von anderen Akademikern ersetzen kann, bevor ich mich direkt mit realen Umgebungen auseinandersetze.
Ich vermute, dass Ihr Fachgebiet auch diese "Methodenjournale" hat, die für den Außenstehenden genauso schmerzhaft langweilig und komplex sein können, wie sie für tatsächliche "Studiendesigner" hilfreich und interessant sind - und daher empfehlen würden, dass Sie diese Literatur schließlich zuerst ausgraben Aufspüren der wiederkehrenden bibliografischen Elemente, die Ihnen beim Studiendesign in Biologie / Ökologie am meisten helfen könnten. Google Scholar kennzeichnet definitiv einige Bücher mit den Worten "Methoden der Ökologieforschung".
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Dies ist vielleicht nicht 100% das, wonach Sie suchen, aber ich kann einige Bücher nennen, die sowohl quantitative als auch qualitative Forschungsdesigns in den Sozialwissenschaften umfassen. (Ich persönlich finde es sehr hilfreich, alle Optionen zur Verfügung zu haben, um das Design an Ihre Forschungsfrage, das vorhandene Fachwissen, die Vergleichseinheit und die Zugänglichkeit von Daten anzupassen.)
T. Gschwend & F. Schimmelfennig (Hrsg.). (2007). Forschungsdesign in der Politikwissenschaft: Wie man praktiziert, was sie predigen. Houndsmill et al.: Macmillan.
Leavy, P. (2017). Forschungsdesign: Quantitative, qualitative, gemischte Methoden, kunstbasierte und gemeinschaftsbasierte partizipative Forschungsansätze. [Sl]: Guildford.
(Weiter vom Thema entfernt zu den ursprünglichen Fragen, aber möglicherweise hilfreich für Leser dieser Fragen, die mehr über die zugrunde liegende Logik von Forschungsdesigns erfahren möchten: Die große Debatte über die Gemeinsamkeiten und Unterschiede in Forschungsdesigns in qualitativen und quantitativen Untersuchungsmodi Das erste Buch skizziert im Grunde, wie qualitative Forschung der kausalen Logik folgen könnte, sollte und folgt, das zweite liefert ein bisschen "Ja, aber ..." und enthält abschließende und zusammenfassende Kapitel.)
King, G. & Keohane, ROVS (1994). Gestaltung sozialer Untersuchungen: Wissenschaftliche Schlussfolgerungen in der qualitativen Forschung. Princeton, New Jersey.
Brady, HE & Collier, D. (Hrsg.). (2004 // 2010). Soziale Untersuchung neu denken: Verschiedene Tools, gemeinsame Standards (2. Aufl.). Lanham et al.: Rowman & Littlefield Publishers.
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