Araştırma Bulgularını Çalışmalar Arasında Entegre Etme

Yöntemlerin soyut bir tartışmasına girmeden önce, somut bir örnek üzerinde durmak istiyoruz. Sonraki bölümde, gözden geçirilecek bir dizi çalışma, ardından örnek bir anlatı incelemesi ve ardından bu incelemenin bir eleştirisi sunulmaktadır. Bu tür bir incelemenin sorunlarıyla ilgili kişisel deneyimin öğrenme sürecini büyük ölçüde hızlandırdığı deneyimlerimiz olmuştur.

Genel Problem ve Bir Örnek

Bilimin tüm alanlarında önemli bir görev, teorinin geliştirilmesidir. Çoğu durumda, teorisyenler ilgilenilen konuyla ilgili daha önce yapılmış bir dizi çalışmanın sonuçlarını elde etmişlerdir. İlk görevleri, bu çalışmalarda hangi ampirik ilişkilerin ortaya çıkarıldığını bulmak ve böylece onları teori inşasında dikkate almaktır.

Bu ilişkilerin anlaşılmasında, bu çalışmaların bulgularını özetleyen bir tablo oluşturmak için çalışmaları gözden geçirmek genellikle yardımcı olur. İş tatmini ile örgütsel bağlılık arasındaki ilişkiye dair bir teori geliştirmeye çalışan bir psikolog tarafından bir araya getirilen böyle bir özet tabloyu göstermektedir.

Gözlemlenen korelasyonlara ve örnek boyutlarına ek olarak, psikolog (1) cinsiyet, (2) organizasyon büyüklüğü, (3) iş seviyesi, (4) ırk, (5) yaş ve (6) coğrafi konum hakkında verileri kaydetmiştir. Araştırmacı, 1, 2, 3 ve 4 numaralı değişkenlerin iş tatmininin örgütsel bağlılığa dönüşme derecesini etkileyebileceğine inanmaktadır.

Araştırmacının 5 ve 6 numaralı değişkenler hakkında hiçbir hipotezi yoktur, ancak genellikle mevcut oldukları için bunları kaydetmiştir. Çalışmalar arasında bulguları entegre etme ve teori oluşturma alıştırması olarak, verileri inceleyip yorumlamak için birkaç dakikanızı ayırmanızı istiyoruz. Aşağıdakileri not etmenizi istiyoruz:

1. İş tatmini ile örgütsel bağlılık arasındaki ilişki hakkında vardığınız geçici sonuçlar ve bu ilişkiyi yapan ve değiştirmeyen değişkenler
2. Bu ilişkiyle ilgili ortaya çıkan teorinizin bir taslağı

Örnek Verilerin Tipik Bir Yorumu

Gösterilen bulgularla ilgili tipik bir rapor şu şekilde olacaktır: Mesleki bağlılık ve iş tatmini arasındaki korelasyon, çalışmadan çalışmaya değişir ve korelasyon -.10 ile .56 arasında değişir. 30 araştırmadan 19’u anlamlı bir ilişki bulsa da, 30 araştırmadan 11’i bağlılık ve memnuniyet arasında bir ilişki bulamamıştır. Bağlılık ve memnuniyet neden bazı organizasyonlarda ilişkiliyken diğerlerinde değil?

Organizasyonun özelliklerine ve incelenen çalışma popülasyonunun doğasına göre bulguların bir dökümünü sunmaktadır. Örneğin, erkek çalışan popülasyonları için, bağlılık ve memnuniyet 8 çalışmada korelasyon gösterirken 7’de korelasyon göstermezken (yani çalışmaların %53’ünde korelasyon vardı), kadınlar için ise 15 vakanın 11’inde (veya çalışmaların %73’ü).

Korelasyon, büyük organizasyonların %83’ünde bulunurken, küçük organizasyonların sadece %50’sinde bulunmuştur. Korelasyon mavi yakalıların %79’unda bulunurken beyaz yakalıların sadece %50’sinde bulunmuştur. Korelasyon, tamamı beyaz veya karışık ırk olan popülasyonların %67’sinde bulunurken, tamamı siyah olan bu çalışma popülasyonlarının sadece %50’sinde korelasyon bulundu.

Araştırma bulguları nedir
Tezde bulgu nedir
Araştırma bulguları örnek
Makalede bulgu örneği
Bulgular nasıl YAZILIR
Tezde bulgu örnekleri
Bulgular Nedir
Makalede bulgular nedir

İş gücünün tamamının 30 yaşın altında olduğu veya daha genç ve yaşlı çalışanların bir karışımı olduğu vakaların %83’ünde korelasyon bulunurken, yalnızca daha yaşlı işçilerle yapılan tek bir çalışmada anlamlı bir korelasyon bulunmadı. Son olarak, Kuzey’de yapılan çalışmaların %65’i bir korelasyon bulurken, güneydeki çalışmaların sadece %58’i bir korelasyon buldu.

İş popülasyonları arasındaki farklılıkların her biri, iş tatmininin belirlenmesinde bu özellik ile örgütsel bağlılık arasında bir etkileşim olduğu hipotezinin temeli olarak alınabilir. Ancak, Tablo 1.2’de anlamlı olan tek ki-kare değeri yaşa göre olduğu için biraz dikkatli olunmalıdır. Yani, daha yaşlı ve daha genç işçiler arasındaki korelasyon sıklığı farkı önemlidir (χ 2 = 16.52; df = 2; p < .01), diğer farklılıklar sadece eğilim olarak kabul edilebilir.

Yaşlı çalışanlar üzerinde yapılan çalışmalar kaldırılırsa, kalan 23 çalışmanın 19’u için anlamlı bir korelasyon bulunur. Bu 23 vakanın örgütsel özelliklerle ilişkisi incelenirse, ki karelerin tümü önemsizdir. Bu sonuçlar Tablo 1.3’te gösterilmiştir. Ancak, organizasyonun büyüklüğü için ki kare çok yakındır (χ2 = 3.72;3.84 gereklidir). Daha genç veya karma yaştaki iş popülasyonları ile yapılan 23 çalışmada, büyük kuruluşlar için 10 korelasyonun tümü anlamlıydı.

Küçük kuruluşlarda daha genç veya karma yaştaki çalışma popülasyonlarına ilişkin 13 çalışma bulunmaktadır. 13 vaka ile ki-kare testinin gücü düşük olmasına rağmen, ki-kare değerlerinin hiçbiri bu çalışma grubunda anlamlılığa yaklaşmamaktadır. Bu sonuçlar gösterilmiştir. Bu çalışma grubu içinde, örgütsel bağlılık ve iş tatmini arasındaki ilişkinin, kadınlar arasında, mavi yakalı işçiler arasında, tamamen siyahi iş popülasyonlarında ve Kuzey’de bulunması daha olasıdır.

İncelemenin Sonuçları

Örgütsel bağlılık ve iş tatmini bazı örgütsel ortamlarda ilişkilidir, ancak diğerlerinde değildir. Tüm çalışanların 30 yaşın üzerinde olduğu çalışma gruplarında, bağlılık ve memnuniyet arasındaki ilişki hiçbir zaman anlamlı olmamıştır. Genç veya karma yaştaki çalışan popülasyonları için bağlılık ve memnuniyet, büyük kuruluşlarda her zaman ilişkilidir. Küçük kuruluşlardaki genç veya karma yaştaki çalışan popülasyonları için, korelasyonun bulunmadığı durumları mükemmel bir şekilde açıklayabilecek hiçbir organizasyonel özelliği olmayan 13 çalışmanın 9’unda korelasyon bulundu.

Bu bulgular, örgütsel bağlılığın, asimptot yaptığı maksimum değere yaklaşık 10 yıllık bir süre boyunca büyüdüğünü varsayan bir modelle tutarlıdır. Daha yaşlı çalışanlar arasında, örgütsel bağlılık o kadar yüksek olabilir ki, hiçbir değişiklik olmaz. Bu nedenle, yaşlı çalışanlar arasında bağlılık ve iş tatmini arasında bir ilişki olamaz. Büyük kuruluşlar için bulgu, bağlılığın büyümesinin orada daha yavaş olduğunu, dolayısıyla genç grupta farklı yaşlardaki işçiler arasında daha büyük bir varyans oluşturduğunu göstermektedir.

Örnek İncelemenin Eleştirisi

Önceki inceleme, yalnızca psikolojide değil, aynı zamanda sosyoloji, eğitim ve sosyal bilimlerin geri kalanında da birçok anlatı inceleme makalesini karakterize eden standart inceleme uygulamaları kullanılarak yapılmıştır. Yine de incelemedeki her sonuç yanlıştır. Veriler, popülasyon korelasyonunun her zaman .33 olarak varsayıldığı bir Monte Carlo çalışmasıyla oluşturulmuştur. Yaklaşık 40 merkezli bir dağılımdan bir numune boyutu rastgele seçildikten sonra, ortalama ρ = .33 ve varyanslı r için standart dağılım kullanılarak gözlemlenen bir korelasyon seçildi.

The post Araştırma Bulguları – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Gerçekleştirilen araştırmadan elde edilen üç temel bulgu aşağıdadır:

1. GVI hataya açıktır. GVI yalnızca kompozit yüzeylerin görsel olarak gözlemlenmesini gerektirdiğinden, gerçek hasarın kaybolması ve yanlış pozitiflerin gösterilmesi için çok daha yüksek bir potansiyel vardır. Gerçek incelemelerde, GVI’nin asla kendi başına gerçekten kullanılmadığı görülüyor.

Müfettişleri sahada gözlemlerken, bir yüzey anormalliği gördüklerinde, bunun gerçek bir hasar olup olmadığını daha iyi anlamak için yüzeye dokunmak veya dokunmak gibi başka bir teknik kullandıkları her zaman belirtildi.

GVI metal cidarlı uçaklar için faydalı olabilir, ancak kompozitler zarar görebilir ve yüzeyde çok az görünebilir. Risk değerlendirme perspektifinden bakıldığında, bir GVI’nın kendi başına tek bir başarısızlık noktası vardır; riski azaltmak için ikinci bir kontrol yoktur.

Öte yandan bir DVI, bir dereceye kadar yerleşik ikinci bir kontrole sahiptir. Müfettişler genellikle bir yüzeye bakar ve daha sonra hasar görüp görmediğini daha iyi anlamak için bir çekiç veya madeni para/jeton ile dokunur veya vurur. Bir GVI ve ardından bir DVI gerçekleştirildiğinde en az miktarda risk vardır. Bununla birlikte, bir kez daha, denetçiler, çoğu gerçek yaşam denetiminde bir kompozit bileşenin hasar görüp görmediğini belirlemek için yalnızca vizyonlarına güvenmezler.

2.Müfettişlerin teftiş görevine getirebileceği daha fazla sensör, daha yüksek bir olumlu sonuç olasılığı. Yani, müfettişler daha az yanlış pozitif hasar tespiti tespit etti ve ek duyusal girdi, gerçek hasarla daha tutarlı sonuçlar üretti.

3.Toplanan niteliksel ve niceliksel veriler birbirini tamamlar. Müfettişler tarafından kullanılan protokol ile hasar miktarına ilişkin algıları arasında güçlü bir ilişki vardır. Niteliksel olarak, GVI ve DVI protokolleri arasındaki birincil fark, kullanılan duyusal girdilerin çeşitliliğidir; GVI yalnızca görsel verilere dayanır ve DVI, görsel, işitsel ve dokunsal girdiler kullanır.

Niteliksel ve niceliksel verilerin birlikte değerlendirilmesi, beklenenin aksine – ayrıntılı muayenenin (DVI) genel muayeneden (GVI) daha fazla hasar tespiti üreteceğinden sonuçlar verir. Ancak durum tam tersi gibi görünüyor. Çoklu duyusal girdilerin kullanılması, müfettişlerin, durumun daha doğru bir değerlendirmesi gibi görünen gerçek hasar olarak daha az yüzey anomalisini algılamasına olanak tanır.

Deneysel araştırma yöntemi Nedir
Araştırma bulguları nedir
Deneysel araştırma Nedir
Deneysel araştırma yöntemi örneği
Bulgular nasıl yazılır örnek
Makalede bulgu örneği
Bulgular nedir
Sosyal Bilimlerde deneysel araştırma yöntemi

RİSK ÇERÇEVESİ VE MODEL GELİŞTİRME SÜRECİ

Bu bölüm, bir risk çerçevesi ve risk modelleri geliştirmeye yönelik üst düzey, genel bir yaklaşım sunar. Bu yaklaşım, bu proje için risk çerçevesini geliştirmek için kullanıldı. Bu bölümde tartışılan bireysel tekniklerin çoğu Ostrom ve Wilhelmsen’de bulunur.

Bunlar süreçteki temel adımlardır:

1. Sistemi ve sistemin sınırlarını tanımlayın.
2. Sistemi tanımlayın.
3. Sistemdeki verileri toplayın.
4. Sistemi modelleyin.
5. Arıza/hata türleri geliştirin.
6. Başarısızlık oranları geliştirin.
7. Arıza senaryoları geliştirin.
8. Entegre risk modelleri geliştirin.
9. Risk azaltma stratejileri geliştirin.
10. Bir risk çerçevesi geliştirin.

Aşağıda, bu işlem adımlarına üst düzey bir genel bakış sunulmaktadır.

 Sistemin Sınırlarını Tanımlayın

İlgilenilen sistemi belirlemek en kolay görev gibi görünse de, gerçekte, değerlendirmeyi en zorlaştıran adım olabilir. Ticari uçakların incelenmesi, bunu açıklamaya yardımcı olmak için iyi bir modeldir. Tüm denetim süreçleri incelenecekse, analiz görevi çok karmaşık olacak ve uzun yıllar çaba gerektirecektir. Ancak, seçilmiş bir dizi teftiş süreci değerlendirilecekse, görev yönetilebilirdir.

Analiz edilecek görevler ilişkili olmalıdır. Örneğin, yapı için denetim görevleri birlikte gruplanabilir ve motor bileşenleri için denetim görevleri birlikte gruplanabilir. İkisini tek bir analizde birleştirmek mantıklı olmaz çünkü bunlar farklı araç setleri gerektirir ve genel olarak denetçiler iki farklı görev seti için farklıdır.

Analiz edilecek sistem, analiz için farklı başlangıç ​​ve bitiş noktaları ile sınırlandırılmalıdır. Bu yapılmazsa, analiz hızla genişleyebilir ve yönetilemez hale gelebilir. Şekil 30.16, bir analizin sınırlarını gösteren iyi bir yöntemi göstermektedir. Bir blok akış diyagramının analistlerin bir risk değerlendirmesinin sınırlarını göstermesine nasıl yardımcı olabileceğinin bir örneğidir.

Sistemi Tanımlayın

Bir sistemin tanımı, sistemin yazılı ve resimli bir tanımını gerektirir. Bu, sistemin giriş ve çıkışlarını ve bunların nasıl birbirine bağlanacağını içermelidir. Tanım, müşteriye ve diğer paydaşlara ilgili sistemle ilgili bilgileri açıklamalıdır. Bu sistemler ilgili sisteme girdi sağlamadıkça veya sistemden çıktı almadıkça, yalnızca sistemle ilgili bilgileri içermelidir ve diğer sistemler hakkındaki bilgileri içermemelidir.

Sistem Üzerinden Veri Toplayın

İki ana veri kategorisi vardır: nitel ve nicel veriler. Bu tür verilerin her ikisi de risk değerlendirmeleri yapmak için gereklidir. Nitel veriler, analiz edilen sürecin bağlamını sağlarken nicel veriler, süreç için başarı ve/veya başarısızlık potansiyelinin olasılıksal yönleri için temel sağlar. Veri toplama çeşitli şekillerde gerçekleştirilir.

Bunlar aşağıdakileri içerebilir:

• Görevlerin doğrudan gözlemlenmesi.
• Mülakatlar (açık uçlu, rehberli veya yüksek düzeyde yapılandırılmış).
• Anketler.
• Deney.

Veri toplama yöntemleri uygun şekilde tasarlanırsa, bu tekniklerden herhangi biri ile nitel ve nicel veriler üretilebilir. Ostrom ve Wilhelmsen, risk analizleri için veri toplama konusunda eksiksiz bir tartışma sunuyor. İHD’ler için veri toplamanın genel süreci, görev analizidir.

Görev analizi, bir kullanıcının ne yaptığını (görevi), görevin nasıl organize edildiğini ve neden belirli bir şekilde yapıldığını değerlendirmek ve daha sonra bu bilgiyi yeni bir sistem tasarlamak veya mevcut bir sistemi analiz etmek için kullanmak için herhangi bir süreçtir. Operatörler ile kullandıkları ekipman ve/veya makineler arasındaki etkileşimin araştırma sürecidir.

Tüm gözlemlenebilir görevleri değerlendirme ve değerlendirme ve ardından bu görevleri işlevsel birimlere ayırma sürecidir. Bu birimler, değerlendiricilerin tasarım öğeleri ve uygun eğitim prosedürleri geliştirmesine ve potansiyel tehlikeleri ve riskleri belirlemesine olanak tanır. Görev analizi, “bir sistem hedefine ulaşmak için bir operatörün (veya operatörler ekibinin) eylemler ve/veya bilişsel süreçler açısından ne yapması gerektiğinin incelenmesi” olarak tanımlanmıştır.

The post Deneysel Bulgular – İş Sağlığı ve Güvenliği – İş Sağlığı ve Güvenliği Ödevleri – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma – İSG – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).