Tez nedir? (41) – Analiz – Tez Danışmanlık – Tez Yaptırma
Analiz
Verileri bilgilendirici bir şekilde sunduktan sonra, analiz ne kadar ileri gitmeli? Daha önce tartışılan çalışmada, Geoff sonuçları tablo haline getirmeden önce gözlemleri hakkında bazı genel açıklamalar yaptı. Bölüm tabloların sonunda aniden durdu. Bunu yapmak için iyi bir nedeni olduğunu hissetti, ancak işe dönüp baktığımda, bunu tatmin edici bulmuyorum. Test etmesi gereken bazı güçlü hipotezleri vardı. Onları test etmek için deneyler tasarlamış ve deneyleri gerçekleştirmişti. Hipotezler onaylandı mı yoksa reddedildi mi? Okuyucu, yazar sonuçlarını tartışmaya başlamadan önce bulguların ne olduğunu bilmek ister.
Ve öğrenen sadece okuyucu değildir. Sonuçları sunmanız, sonuçları yorumlama sürecinizin bir parçasıdır ve sonuçlar bölümünü yazarak bir son nokta değil, bir anlayış döngüsünün parçasıdır. Amacınız başkalarını eğitmektir, ancak kendi kendine öğrenme, tez yazımının bu geç aşamasında bile sürecin bir parçası olacaktır.
Farklı değişkenlerin etkilerinin dikkate değer bir etkileşiminin olduğu yukarıdaki kömür örneği gibi karmaşık durumlarda, sonuçları ve sonuçlarını çözmek kolay olmayabilir. Yine de, sonuçları hipotezlere göre çizmeyi denemenizi tavsiye ederim. Geoff, tutuşma sürelerini (bağımlı bir değişken) parçacıkların nem içeriğine (bağımsız bir değişken) karşı, sabit tutulan diğer tüm bağımsız değişkenlerle veya parçacıkların boyutuna veya gazın oksijen içeriğine göre çizebilirdi. veya sıcaklığı. Bu komploları kendi bilgisi için yaptı; ancak sonuçları sonuçlar bölümünün bir parçası olarak sunmamaya karar verdi çünkü sonuçların yorumlanmasının orijinal hipotezlerinin işaret ettiği kadar basit olmadığını keşfetti.
Geriye dönüp baktığımda, okuyucunun, sonuçları bağımlı değişkenlere karşı bağımsız değişkenleri çizerek hipotezlerinin testleri olarak sunması halinde tartışma bölümüne devam etmek için daha iyi bir konumda olacağına inanıyorum. Sonra, çok kısa bir tartışmada, beklenmedik karmaşıklığa işaret edebilir ve bir sonraki bölümde bununla ilgileneceğini duyurabilirdi.
Ancak bunun tersine gitmeyin. İncelediğim bir tezde, aday bir harita çizim tesisinin gücünü keşfetmişti. Sonuçlar bölümü, tüm veri kümelerini tarayarak ve verileri analiz etmek için her değişkeni diğer olası değişkenlere karşı çizerek çizilen yüzden fazla çizelge içeriyordu. Okurlarına o kadar düşük düzeyde bilgi verildi ki, tamamen bunaldılar ve araştırılan sistem hakkında hiçbir şey öğrenmediler. Aday, kendisini hipotezlerini test eden ya da önemli bir şey gösteren grafikler çizmekle sınırlandırmalıydı.
Geoff’un sonuçlarla ilgili bölümüyle ilgili memnuniyetsizliğim, onun bitmemiş doğasından kaynaklanıyordu. Hipotezler test edilmişti ama ne olduğunu bilmiyorduk. Bölümün başında bir amaç belirtilmişti (hipotezleri test etmek için deneylerin sonuçlarını bildirmek), ancak bu sadece kısmen yerine getirildi.
Chap’e geri dönersen. Bölümlerin yapısının tartışıldığı 4 numaralı bölümde, girişte bölümün amacını belirtmenizin ve bu amacın nasıl yerine getirildiğini anlattığınız bir sonuç yazmanızın ne kadar önemli olduğunu görebilirsiniz. Bu kural, sonuçlar bölümü için olduğu kadar diğerleri için de önemlidir. Bölümün sonunda okuyucularınızla, bölüm başladığında bilinmeyen, şu anda bilinenlere dair anlayışınızı paylaşmalısınız.
Verilerden Akıl Yürütme
Jorge, Dai, Jackie ve Don’un her biri için ortak bir sorun, verilerine dayanarak görüşler oluşturmuş olmaları, ancak bunları destekleyen verilerde ne olduğunu gösteren açık bir argüman oluşturmak için henüz ayrıntılı bir çalışma yapmamış olmalarıdır. Görüntüleme. Amaç, verilerinizi tezinizde araştırılan önerme için bir vaka oluşturmak için kullanmaktır. Şu özdeyişi düşünün: “Veri bilgi değildir, bilgi bilgi değildir ve bilgi bilgelik değildir”.
Bir hipotezi test etmek için verileri kullandığınızda, yani bir önerme ile bazı gözlemler arasında bir bağlantı kurun, bunlar bilgi haline gelir (verilerin bize söylediği şey). Hava durumu bürosu tarafından toplanan sıcaklık ölçümleri, örneğin bitkilerin daha yüksek sıcaklıklarda daha hızlı büyüdüğü hipotezini test etmek için bitki büyüme kayıtları ile birlikte kullanıldığında bilgi haline gelir. Benzer şekilde, araştırma araçlarınız kullanılarak toplanan veriler, araçların tasarımına yol açan hipotezleri test etmek için kullandığınızda bilgi haline gelir.
Bir argümandan sonuç çıkarmak için kullandığınızda bilgi bilgi haline gelir: örneğin bitkiler daha yüksek sıcaklıklarda daha güçlü bir şekilde büyür. Burada, bir akıl yürütme zinciri argümanı, bilginin sonuçları nasıl gösterdiğinin bir açıklamasıdır ve muhtemelen bilginin diğer makul yorumlarının neden yanlış olduğunu açıklaması gerekecektir (yani, alternatif açıklamaları ortadan kaldırmanız gerekecektir). ). Argümanın, örneğin, ölçüm sayısının istatistiksel anlamlılık için yeterli olduğunu göstermek için verilerin inceliklerini keşfetmesi gerekecektir.
Bilgi, şeylere bakma biçiminizin tamamına entegre edildiğinde bilgelik haline gelir. Bilgelik haline gelen sonuçlarınızdan çıkardığınız sonuçların çıkarımlarıdır: yeni içgörüler, yeni teori, yeni çerçeveler. Yani, sonuç bölümünüz, birçok araştırmanın hipotez-kanıt-argüman-teorisi (HEAT) yapısının temel taşıdır ve aşağıdaki gibi özetlenebilir:
• Bazı gözlemlerin toplanmasını şekillendirmek için kullanılan bir önerme veya başlangıç hipotezinin geliştirilmesi.
• Kesin bir hipotezin oluşturulması.
• Kanıt olarak kullanılacak ölçümleri toplamak için araçların oluşturulması ve bunların kullanılması.
• Hipotez lehine veya aleyhine bir dava açmak için kanıtı kullanan bir argümanın oluşturulması.
• Yeni bir teori veya çerçeve geliştirerek sonuç.
(Bir kenara, çok sayıda öğrenci ve bazı denetmenler, teorileri ve hipotezleri karıştırır. Teoriler araştırmanın sonuçlarıdır. Evren hakkındaki en kesin kavrayışımızı temsil ederler: görelilik teorisi, evrim teorisi vb. 4 Bir hipotez, doğrulanmamış bir varsayımdır. Tartışmalı olarak daha kötü olan başka bir kafa karışıklığı, teori ve spekülasyon arasındadır; bazı insanlar, yeni denenmemiş fikirler önerdiklerinde, ancak daha resmi bakış açısı tahmin etmekten biraz daha fazlasını yapıyor olabilirler. Konuşmada böylesine dikkatsizlik iyi olsa da, araştırma tezinde yeri yoktur).
Araştırma sürecinin HEAT analizi, sonuçlar bölümünde neleri dahil etmeniz ve neleri dışarıda bırakmanız gerektiğine işaret eder. Ham ölçümler, siz bunları uygun bir şekilde açıklamadıkça veya göstermedikçe bilgiyi aktarmaz ve dışarıda bırakılmalı veya muhtemelen eklere bırakılmalıdır. Sizin ve okuyucunun bunları anlamlandırmasını sağlayan tablolar veya şekiller şeklinde görüntülenen sonuçlar bilgi olur ve dahil edilmelidir. Bilgiyi sunduktan ve ilk hipotezlerle nasıl bağlantılı olduğunu açıkladıktan sonra, bilgilerin incelenmesinden bazı çıkarımlar yapabilirsiniz. Bu, öne sürdüğünüz bireysel alt hipotezleri dikkate almayı ve beklemediğiniz değişkenler arasındaki etkileşimlere devam etmeyi ve eğer şanslıysanız, tamamen beklenmedik sonuçlara ulaşmayı içerecektir.
Siz ve okuyucu artık kendi işinizi yapmadan önce bilmediğiniz bir şeyi biliyorsunuz, bilgiyi bilgiye dönüştürdünüz. Bu noktada durun. “Tartışma” bölümünüz için bununla ilgili teorilerinizi geliştirmeye devam edin, çünkü orada bilgiden bilgeliğe ilerliyorsunuz. Bilgelik haline gelen sonuçlarınızdan çıkardığınız sonuçlar : yeni içgörüler, teori, paradigmalardır.
Bölümlerin yapısının tartışıldığı çok kısa bir tartışma Farklı değişkenlerin etkileri Tez nedir? (41) – Analiz – Tez Danışmanlık – Tez Yaptırma Verilerden Akıl Yürütme Verileri bilgilendirici bir şekilde
Son yorumlar