Практична значимість

Доцільно виділити два основних напрямки характеристики практичної значущості наукового дослідження. Перше пов'язане з отриманими в ньому даними, друге - з використовуваною методикою.

Практична значущість результатів дослідження може полягати в можливості:

• рішення на їх основі тої чи іншої практичної задачі

• проведення подальших наукових дослідженні;

• використання отриманих даних у процесі підготовки тих чи інших спеціалістів.

Якщо в дослідженні розроблена нова методика, то практична значущість може бути обумовлена можливістю її використання знову-таки для вирішення деяких практичних задач, для проведення подальших досліджень та для підготовки фахівців.

Практичну значимість проведеного дослідження, яка складається із значущості його результатів і використовуваних методик, слід відрізняти від практичної значущості теми дослідження, яка вказується до проведення дослідження і розкривається при характеристиці актуальності.

ЙМОВІРНІСНА ВИБІРКА

Ця стратегія використовується, якщо поставлено завдання дізнатися що-небудь конкретнепро певну групу людей.

Група в цілому називається популяцією, а будь-яказ її підгруп називається вибіркою. Іноді буває можливо вивчати всіх членів популяції.Хоча вся популяція може і не розглядатися в дослідженні, вченим потрібно робити висновки саме про популяції, а не тільки про вибірку. Тому важливо, щоб вибірка відображала особливості популяції в цілому. Якщо це так, вибірка вважається репрезентативною, якщо ні - нерепрезентативною.

необхідно використовувати вибірку, яка відображатиме популяцію в цілому, і самостійно здійснювати відбір, не покладаючись на тих, хто вирішив вам відповісти самостійно

• проставипадкова вибірка

Кожен член популяції з однаковою ймовірністю може потрапити у вибірку.

Використання таблиці випадкових чисел.

Проста випадкова вибірка має два недоліки. По-перше, вам може знадобитисявідобразити у вибірці певні особливості популяції, а по-друге, процедуруможе бути неможливо застосувати на практиці в разі, якщо популяціядуже велика. Першу проблему вирішує розщеплена вибірка, а другу –кластерна.

• розщеплена вибірка

точно відображається співвідношення важливих підгруппопуляції.

досліднику потрібно вирішити, на скільки рівнів ділити популяцію.Для розшарування вибіркиодні характеристики (стать, вік, релігія) є більш важливими, ніж інші (право-аболіворукість). Дослідник повинен розумно підійти до вирішення цього питання у відповідності з умовами дослідження або цілями експериментів.

• кластернавибірка

вирішує проблемупобудовивибірки з великої популяції, для якої зазвичай неможливо отриматиповний список членів.

дослідники випадковим чином вибирають групу людей (кластер), що має певну особливість. Якщо вибрані групи занадто великі, дослідник може вибрати з них більш дрібні підгрупи.

ПРОСТА НЕЙМОВІРНІСНА ВИБІРКА

мета дослідження полягає у вивченні взаємозв’язку між змінними, а не в точному описі конкретних особливостей деякої популяції на підставі вивчення її частини.

дослідники просто припускають, що якщо виявлений ​​сильний взаємозв'язок,то він обов'язково проявиться у більшості людей, що належать до певної популяції, незалежно від способу їх відбору.

• зручна вибірка

Це найчастіше використовуваний (і дійсно найбільш зручний) вид простоївибірки. Щоб створити зручну вибірку, дослідник просто використовує добровольців з людей, що відповідають основним вимогам дослідження.

Іноді потрібна участь певного типу людей (іноді такавибірка називається «цільовою»)