Kutatási módszerek


1. Metaanalizis: 

Amikor egy metaanalízist készítesz, az adatok kinyerésének folyamata jelentősen különbözik egy tipikus bibliográfiai vagy tartalom-elemzéstől, mint amit a VOSviewerrel végezhetsz. Itt a cikkek tartalmából, különösen a kvantitatív eredményekből szükséges adatokat kell kinyerni, amelyeket általában nem lehet közvetlenül CSV formátumban letölteni a cikk metaadataival együtt. Íme, hogyan tudod ezt megtenni:

1. Adatok manuális kinyerése

Olvasd el a cikkeket: Az adatok kinyeréséhez el kell olvasnod minden releváns cikket, hogy megtaláld a szükséges statisztikai adatokat, mint például a korrelációs együtthatókat, t-értékeket, F-értékeket, p-értékeket, minta méretet, és a mérési eszközök megbízhatóságát.

Adatrögzítés: Az adatokat táblázatkezelő programban (pl. Excel) vagy statisztikai szoftverben (pl. R, SPSS) rögzítheted. Fontos, hogy strukturáltan, minden szükséges változót és metaadatot tartalmazó formában történjen a rögzítés.

2. Statisztikai szoftverek használata

Metaanalitikus csomagok: Az adatok elemzéséhez használhatsz olyan szoftvereket, amelyek kifejezetten metaanalízisre lettek tervezve. R nyelven például a metafor vagy meta csomagokkal végezhetsz metaanalitikus számításokat, amelyek segítségével kiszámolhatod a súlyozott átlagos korrelációkat, konfidencia-intervallumokat, és végezhetsz heterogenitás teszteket.

Adattranszformáció: Amennyiben a cikkek nem közvetlen korrelációs együtthatókat, hanem más statisztikákat közölnek, szükség lehet a statisztikai adatok korrelációvá történő átalakítására. Ez történhet képletek segítségével, amelyek a különböző teszt statisztikákból (pl. t, F, chi-négyzet) korrelációs együtthatókat számolnak.

3. Automatizált adatkinyerési eszközök

Adatkinyerési scriptek: Fejlett felhasználók számára, Python vagy R scripteket írhatnak, amelyek automatizálják az adatok kinyerését PDF-ből vagy HTML oldalakról, bár ez jellemzően csak szabványosított formátumok esetén lehetséges.

Optikai karakterfelismerés (OCR): Ha a cikkek csak szkennelt formában érhetők el, OCR szoftverek segítségével digitális formába konvertálhatod a szöveget, amiből később adatokat nyerhetsz ki.

4. Ellenőrzés és tisztítás

Adattisztítás: A kinyert adatokat ellenőrizni kell a hiányosságok, gépelési hibák, és egyéb inkonzisztenciák miatt.

Adatok validálása: Ellenőrizd a kinyert adatokat a forráscikkekkel, hogy biztosítsd az adatok pontosságát.

Ezekkel a módszerekkel tudsz konkrét kvantitatív adatokat kinyerni a cikkekből, amelyek alapján metaanalízist végezhetsz.




Nincsenek megjegyzések:

Megjegyzés küldése

Füge napló: hogyan teleltek a fügefáim, és mire készülük 2025-ben?

2024 májusában álmodtam egy merészet: ültettem három fügefát a szlovákiai Bohúnovó faluban, egy déli fekvésű, napos kertbe. A fajtaválasztás...