Vielleicht gefällt Ihnen die Phase des Schreibens von Forschungsarbeiten; vielleicht fürchten Sie es. Der Unterschied hängt normalerweise davon ab, ob Sie sich als „guter Schriftsteller“ betrachten – wie durch die Noten bestimmt, die Sie bei unzähligen anderen Schreibaufgaben erhalten haben. Meine Erfahrung mit studentischen Forschungsarbeiten legt nahe, dass sich die Berichterstattung über die Ergebnisse quantitativer Forschung stark von anderen Arten des Schreibens unterscheidet. Studenten, die im kreativen Schreiben gut abschneiden, finden diese Form der Exposition möglicherweise schwieriger; andere, die selten für kluge Wendungen applaudiert werden, erhalten möglicherweise Komplimente für ihre Klarheit des Ausdrucks. Das Schreiben eines Forschungsberichts kann eine Herausforderung für Studenten sein, die sich durch das Schreiben von Aufsätzen auszeichnen, und eine Gelegenheit, für diejenigen zu glänzen, die normalerweise nicht „gut schreiben“.“ Sie können Ihre Schreibleistung verbessern, indem Sie diese Vorschläge für die Berichterstattung über Ihre Forschung genau beachten.
Das Schlagwort für diese Art des Schreibens ist Struktur. Das Format Ihres Papiers sollte die Struktur Ihres Denkens aufzeigen. Geräte wie Paragraphen, Überschriften, Einrückungen und Aufzählungen helfen Ihrem Leser tatsächlich dabei, die wichtigsten Punkte zu erkennen, die Sie machen möchten. Wenn Sie dazu neigen, Sätze aneinanderzureihen, ohne Ihre Gedanken in Absätze zu organisieren, helfen Sie ihm nicht, einen Sinn für Ihr Schreiben zu finden. Als Faustregel gilt, wenn Sie eine ganze Seite (doppelter Abstand) eingeben, ohne für einen neuen Absatz einzurücken, haben Sie fast sicher einen Gedanken in einen anderen geraten und haben eine Gelegenheit verpasst, Ihre Ideen zu differenzieren.
Überschriften können die wichtigsten Themen vermitteln, die in Ihrer Arbeit diskutiert werden. Ein Forschungsbericht (siehe den Spitzenartikel zur Varianzanalyse) enthält typischerweise vier grundlegende Komponenten:
1. Erklärung des Problems, das zur Forschung geführt hat
2. Diskussion darüber, wie die Forschung zur Klärung des Problems entwickelt wurde
3. Analyse der durch die Forschung erzeugten Daten
4. Zusammenfassung und Abschluss der Studie
Obwohl Sie diese Abschnitte ohne separate Überschriften in Ihren Bericht aufnehmen könnten, wird die zugrunde liegende Logik Ihres Papiers mit Überschriften, die seine grundlegenden Komponenten identifizieren, leicht ersichtlich: (1) das Problem, (2) Forschungsdesign, (3) Datenanalyse, (4) Zusammenfassung und Schlussfolgerung.
Das 310 Statistics Research Paper soll Ihre Kompetenz in der Anwendung von Statistiken auf politische und soziale Analysen demonstrieren. Das Papier sollte nicht mehr als 5 maschinengeschriebene Seiten haben (in zwei Abständen, ohne Tabellen oder Grafiken). Es sollte den Artikeln im Abschnitt „Research Notes“ des Journal of Politics ähneln, Quelle der Spitzenlesung zur Varianzanalyse.. Praktisch alle diese Artikel sind (einige explizit, andere implizit) gemäß der folgenden Gliederung strukturiert. Um uns zu helfen, Ihre Papiere für die 25 Punkte zu bewerten, die sie verdienen können, befolgen Sie bitte die Gliederung ausdrücklich beim Schreiben Ihrer Papiere. Sie werden wie in den vier Abschnittsüberschriften angegeben bewertet:
Geben Sie zunächst kurz die intellektuelle Besorgnis über das Thema an und geben Sie an, warum es eines Studiums wert ist. Spiegelt das Thema beispielsweise ein etabliertes Interesse wider (z. B. die Erklärung der Wahlbeteiligung) oder bezieht es sich auf einen relativ neuen Bereich (z. B. die sich ändernde Rolle der Hispanics in der Politik)? Um den fortlaufenden Charakter der Forschung hervorzuheben, sollte jede Arbeit mindestens eine frühere Studie oder Publikation zitieren, die für Ihre Forschung relevant ist. (Der Subject Index to Sociological Abstracts, der politikwissenschaftliche Artikel enthält, ist eine gute Quelle für Publikationen. USPD: United States Political Science Documents ist eine weitere gute Quelle und enthält auch Abstracts der zitierten Artikel. Beide Quellen befinden sich im Referenzraum.)
Sie können Ihre Referenzen entweder in Fußnoten (mit Angaben zu Autor, Titel und Veröffentlichung) oder in Klammern im Text angeben. Zum Beispiel (Tufte, 1974: 314) – und geben Sie dann das vollständige Zitat unter „Referenzen“ am Ende des Papiers an:
Tufte, Edward R. (1974) Datenanalyse für Politik und Politik. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall.
Dieser Abschnitt sollte die oben geäußerten intellektuellen Bedenken in Ihre Forschung umsetzen. Geben Sie hier die Art und Quelle Ihrer Daten an (d. H. Geben Sie den Datensatz an, den Sie in Ihrer Analyse verwenden), die operativen Maßnahmen Ihrer theoretischen Konzepte und alle Kontrollen für andere Faktoren, die Ihre abhängige Variable beeinflussen. Erwarten Sie beispielsweise, dass die hypothetische Beziehung über Geschlecht und Rasse (für Daten auf individueller Ebene) oder über Arten politischer Systeme (für Daten auf nationaler Ebene) hinweg besteht? Sie müssen auch Ihre Hypothesen in diesem Abschnitt formalisieren.
Mit formalisieren meine ich, Ihre Hypothesen auf zwei Arten physisch vom Rest des Textes zu unterscheiden: (1) beschriften Sie sie als H1, H2 usw. und (2) unterstrichen. Zum Beispiel könnten Sie sagen: „Dies führt zu unserer ersten Hypothese:
H1: Je größer das BSP pro Kopf ist, desto höher ist die Alphabetisierungsrate.“
Hypothesen sollten kühne Behauptungen von Erwartungen sein, die sich zur Fälschung eignen. Sie gewinnen an Glaubwürdigkeit, wenn sie Versuche überleben, sie zu testen – dh sie zu fälschen. (Zugegeben, es ist intellektuell befriedigender, Hypothesen vorzuschlagen, die durch Datenanalyse eher gestützt als verfälscht werden. Ob Ihre Hypothesen unterstützt oder gefälscht werden, hat keinen Einfluss auf die Note des Papiers. Formulieren Sie nach Möglichkeit Richtungshypothesen, die leichter zu Verfälschungen einladen als ungerichtete Hypothesen. (Wir werden den Unterschied zwischen den beiden bald diskutieren.)
Achten Sie auch auf die Verknüpfung zwischen den Konzepten in Ihrer Theorie und auf die Art und Weise, wie Sie diese Konzepte bei der Formulierung Ihrer Hypothesen operationalisieren. Achten Sie darauf, keine Daten wegzuwerfen, indem Sie Variablen reduzieren, um Kreuztabellen zu erstellen, wenn sie stattdessen durch Korrelations- und Regressionsanalyse besser analysiert werden können. Beispielsweise werden die „Thermometer“ -Variablen in den VOTE88-Daten von 0 bis 100 ausgedrückt, während die in VOTE96 in einige Ordinalkategorien unterteilt sind. Diese VOTE88-Variablen sind also bessere quantitative abhängige Variablen in der Regressionsanalyse als die umcodierten Variablen in VOTE96.
Melden Sie hier die Ergebnisse Ihrer statistischen Tests. Beziehen Sie sich explizit auf die Hypothesen, die nach Nummer getestet werden: H1, H2 usw. In den meisten Fällen sollten Ihre Daten tabellarische Statistiken enthalten. Wenn Sie ordinale oder kontinuierliche Daten verwenden, beziehen sich Ihre Statistiken auf Korrelationskoeffizienten, Regressionskoeffizienten oder Ergebnisse von T-Tests oder F-Tests. Akzeptieren und melden Sie nicht einfach das Format des SPSS-Computerausdrucks. Das ist nicht sehr edel. Formatieren Sie die Daten stattdessen in Tabellen wie im Journal of Politics oder einer anderen Fachzeitschrift um. Seien Sie vorsichtig beim Melden Ihrer Tabellen. Geben Sie informative Titel an. Stellen Sie sicher, dass Sie den Ns angeben, auf dem Prozentsätze basieren. (Wir werden Punkte abziehen, wenn Ns nicht enthalten sind.)
Statistische Tabellen sollten alle Informationen enthalten, die der Leser zur Analyse des Tests benötigt. Ihre Aufgabe als Autor ist es, auf die wichtigsten Merkmale der Analyse hinzuweisen und nicht alle Zahlen in den Tabellen zu wiederholen. Die Daten sind in der Tabelle enthalten; Der Text sollte verwendet werden, um seine Einzelheiten zusammenzufassen. Beispiel: „Alle Korrelationen in Tabelle 1 bis auf einen entsprechen der erwarteten Richtung und sind statistisch signifikant.“ Zitieren Sie tatsächliche Zahlen nur, um besondere Punkte hervorzuheben: „Beachten Sie, dass die Korrelation von .25 zwischen BSP pro Kopf und Tod in ausländischen Kriegen ist wesentlich niedriger als die von .50 zwischen BSP und Todesfällen bei häuslicher Gewalt.“
Bitte melden Sie Korrelationen und Steigungen (wenn Sie eine Regressionsanalyse verwenden) nur bis zum zweiten Dezimalpunkt. Reproduzieren Sie sie nicht sklavisch bis zum endgültigen Dezimalpunkt aus der SPSS-Ausgabe. Wenn Ihre Analyse Plots umfasst, können Sie den Plotausdruck verwenden, wenn Sie ihn ordnungsgemäß beschriften und mit ästhetischem Gefühl auf einer Seite in Ihrem Papier anbringen. Vermeiden Sie nach Möglichkeit den Verweis auf Variablen anhand ihrer SPSS-Bezeichnungen (z., PCTBLACK, CLINTON), denn diese Etiketten vermitteln einem externen Leser, für den dieses Papier geschrieben werden sollte, wenig Bedeutung. Stattdessen beziehen Sie sich auf sie in beschreibenderen Begriffen: „Prozent schwarz“ und „Stimme für Clinton im Jahr 1992.“ Das macht das Lesen angenehmer.
Dieser Abschnitt sollte Sie zu dem am Anfang des Papiers angesprochenen Problem zurückbringen. Es stellt die Verbindung zwischen Ihrer engen Datenanalyse und den breiteren intellektuellen Anliegen her, mit denen Sie begonnen haben. Sie können damit beginnen, die Ergebnisse Ihrer statistischen Tests zusammenzufassen und festzustellen, ob Ihre Forschung die vorherrschende Theorie unterstützt oder widerspricht. Wenn Ihre Hypothesen unterstützt werden, wie mächtig ist die Theorie? Das heißt, wie viel Varianz erklären Sie in der abhängigen Variablen? Wenn Ihre Forschung die getestete Theorie nicht unterstützt, was sind die möglichen Fehlerquellen? Die Theorie selbst? Das Vorhandensein von Störvariablen? Die Unzulänglichkeit der Daten oder die Art und Weise, wie die Variablen gemessen wurden? Das grundlegende Forschungsdesign? Wenn Sie Schwächen in Ihrer Forschung sehen, können Sie hier Kommentare abgeben und möglicherweise Vorschläge für zukünftige Forschungen machen.
Ich rate dringend davon ab, Ihre eigenen Daten zu sammeln, um dieses Papier zu schreiben. Die Datenerfassung ist eine zeitaufwändige und oft frustrierende Tätigkeit. Ich würde es vorziehen, dass Sie Ihre Zeit damit verbringen, Datenanalysen durchzuführen, anstatt Daten für dieses Papier zu sammeln. Sie haben mehrere Datensätze zur Auswahl. Sie können die verfügbaren Datensätze über DOIT überprüfen. Sie werden wahrscheinlich verschiedene Datensätze berücksichtigen, bevor Sie sich für eine Analyse entscheiden. Sie sollten die Variablen untersuchen, an denen Sie interessiert sind, indem Sie FREQUENZEN für diskrete Variablen und beschreibende Variablen für kontinuierliche Variablen ausführen. (Sie können anhand der MIN- und MAX-Werte auf den Ausdrucken aus der DOIT-Prozedur erkennen, welche diskret und kontinuierlich sind.) Verwenden Sie KREUZTABELLEN für diskrete Variablen und DIAGRAMME für kontinuierliche Variablen, um ein Gefühl für die Daten zu erhalten. Sie werden bald leistungsfähigere statistische Techniken erlernen, die Sie in Ihrer Analyse anwenden können, wodurch das Schreiben des Papiers interessanter wird. Leitfaden für nützliche SPSS-Befehle zur Verwendung in Ihrer Forschung