Cómo cruzar Validar Investigación Cualitativa Resultados

La validación cruzada es una estrategia de validación popular en la investigación cualitativa. También se conoce como triangulación. En la triangulación , múltiples fuentes de datos se analizan para formar un entendimiento final y la interpretación de los resultados de un estudio. A través del análisis de los métodos , fuentes y una variedad de teorías de investigación , validación cruzada puede hacer una importante contribución para apoyar la investigación , hipótesis existentes y corazonadas investigador presentando interpretaciones desde múltiples perspectivas. Instrucciones
validar los métodos y las fuentes Matemáticas 1

validar los métodos utilizados para recopilar los datos mediante el examen de los métodos de recopilación de datos. En los estudios de validación cruzada , es común tener datos de los estudios cualitativos y cuantitativos. Pregunta y verificar lo que se utilizaron los métodos de recopilación de datos. Por ejemplo, se han adoptado o encuestas se llevaron a cabo entrevistas en vivo ? ¿Fue la información obtenida a través del teléfono o en persona ? ¿Quién hizo las preguntas ? Cada método de recolección debe ser confirmada y validada por cualquier sesgo , impedimentos o errores imprevistos. Considere cómo se obtuvieron las fuentes , como encuestas , por ejemplo --- eran obtuvieron legalmente y éticamente de una muestra de población que representa el estudio que nos ocupa, o era la población de una clase protegida , como los niños menores de 18 años ? Métodos sólo pueden hacer valer, si se obtuvieron legalmente y éticamente .
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Validar la consistencia de las fuentes de datos mediante el examen de ellos en diferentes puntos en el tiempo, junto con la configuración que evolucionaron a partir de , como público respecto a los privados . Comparar los diferentes puntos de vista de los entrevistados y los encuestados . Validación de la fuente asegura que la investigación se efectuó sobre una red fiable de las personas y lugares.
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Utilice diferentes investigadores para analizar los datos para revisar los resultados. Esto también reducirá al mínimo cualquier hallazgo potenciales de sesgo más adelante. Anime a múltiples percepciones para desarrollar una comprensión de los datos. El objetivo no es tener todos estos análisis estar de acuerdo , sino más bien para desarrollar múltiples formas de ver los datos, desde múltiples perspectivas , con la participación de una variedad de investigadores en la fase de análisis .
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Desarrollar una comprensión teórica final de la investigación , sobre la base de todas las estrategias mencionadas transversales de validación : --- los métodos de investigación, las fuentes de datos que utilizan varios investigadores y los fundamentos teóricos resultantes. Una vez que todo se ha considerado, múltiples perspectivas informarán conjuntos de datos más fuertes , porque cuando se toman juntos frente de forma individual , los resultados se vuelven más poderosos .