talvez você goste da fase de redação de pesquisa; talvez você o tema. A diferença geralmente depende se você se considera um”bom escritor” – conforme determinado pelas notas obtidas em inúmeras outras tarefas de escrita. Minha experiência com trabalhos de pesquisa de estudantes sugere que relatar os resultados da pesquisa quantitativa é muito diferente de outros tipos de escrita. Os alunos que se saem bem na escrita criativa podem achar essa forma de exposição mais desafiadora; Outros raramente aplaudidos por frases inteligentes podem receber elogios por sua clareza de expressão. Escrever um relatório de pesquisa pode ser um desafio para os alunos que se destacam em escrever ensaios e uma oportunidade de brilhar para aqueles que normalmente não “escrevem bem.”Você pode melhorar seu desempenho de escrita prestando muita atenção a essas sugestões para relatar sua pesquisa.
a palavra de ordem para este tipo de escrita é estrutura. O formato do seu artigo deve revelar a estrutura do seu pensamento. Dispositivos como paragraphing, títulos, recuo e enumeração realmente ajudam seu leitor a ver os principais pontos que você deseja fazer. Se você tende a encadear frases sem organizar seus pensamentos em parágrafos, Você não está ajudando ele ou ela a entender sua escrita. Como regra geral, se você digitar uma página inteira (espaço duplo) sem recuar para um novo parágrafo, você quasecertamente executou um pensamento em outro e perdeu a oportunidade de diferenciar suas idéias.
os títulos podem transmitir os principais tópicos discutidos em seu artigo. Um relatório de pesquisa (veja o artigo Lacy sobre análise de variância) normalmente contém quatro componentes básicos:
1. Declaração do problema que deu origem à pesquisa
2. Discussão de como a pesquisa foi projetada para esclarecer o problema
3. Análise dos dados produzidos pela pesquisa
4. Resumo e conclusão do estudo
Embora você possa incluir essas seções em seu relatório sem títulos separados, a lógica subjacente do seu papel será prontamente aparente com os títulos que identificam seus componentes básicos: (1) o problema, (2) projeto de pesquisa, (3) Análise de dados, (4) Resumo e conclusão.
o artigo 310 Statistics research destina-se a demonstrar sua competência na aplicação de Estatísticas à análise política e social. O papel não deve ter mais de 5 páginas datilografadas (espaço duplo, sem contar tabelas ou gráficos). Deve ser semelhante aos artigos da seção “Notas de pesquisa” do Journal of Politics, fonte da leitura rendada sobre Análise de variância.. Praticamente todos esses artigos são estruturados (alguns explicitamente, outros implicitamente) de acordo com o esboço abaixo. Para nos ajudar a avaliar seus trabalhos para os 25 pontos que eles podem ganhar, siga o esboço explicitamente ao escrever seus trabalhos. Eles serão pontuados conforme indicado nos quatro títulos da seção:
comece afirmando brevemente a preocupação intelectual com o tópico, indicando por que é digno de estudo. Por exemplo, o tópico reflete um interesse estabelecido (por exemplo, explicando a participação na votação) ou se refere a uma área relativamente nova (por exemplo, a mudança do papel dos hispânicos na política)? Para enfatizar a natureza contínua da pesquisa, cada artigo deve citar pelo menos um estudo ou publicação anterior relevante para sua pesquisa. (O índice de assunto para resumos sociológicos, que contém artigos em ciência política, é uma boa fonte para publicações. Uspd: documentos de ciência política dos Estados Unidos é outra boa fonte, e também contém resumos dos artigos citados. Ambas as fontes estão na sala de referência.)
você pode citar suas referências em notas de rodapé (dando detalhes do autor, título e publicação) ou pode citar o autor e a data entre parênteses dentro do texto. Por exemplo, (Tufte, 1974: 314) – E, em seguida, dê a citação completa em “referências” no final do artigo:
Tufte, Edward R. (1974) Análise de dados para política e política. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall.
esta seção deve traduzir as preocupações intelectuais expressas acima em sua pesquisa. Indique aqui a natureza e a fonte de seus dados (ou seja, indique o conjunto de dados que você está usando em sua análise), as medidas operacionais de seus conceitos teóricos e quaisquer controles para outros fatores que afetam sua variável dependente. Por exemplo, você espera que a relação hipotética se mantenha entre sexo e raça (para dados de nível individual) ou entre tipos de sistemas políticos (para dados de nível nacional)? Você também deve formalizar suas hipóteses nesta seção.
por formalizar, quero dizer distinguir fisicamente suas hipóteses do resto do texto de duas maneiras: (1) rotulando-os como H1, H2, etc. e (2) sublinhando-os. Por exemplo, você pode dizer: “isso leva à nossa primeira hipótese:
H1: quanto maior o PIB per capita, maior a taxa de alfabetização.”
hipóteses devem ser afirmações ousadas de expectativas que se prestam à falsificação. Eles ganham credibilidade à medida que sobrevivem às tentativas de testá-los-ou seja, falsificá-los. (É certo que é intelectualmente mais satisfatório propor hipóteses que são apoiadas em vez de falsificadas por meio da análise de dados. Se suas hipóteses são apoiadas ou falsificadas não terão efeito na nota do artigo.) Sempre que possível, formule hipóteses direcionais, que convidam à falsificação mais prontamente do que hipóteses não direcionais. (Vamos discutir a diferença entre os dois em breve.)
também preste atenção à ligação entre os conceitos em sua teoria e na maneira como você operacionaliza esses conceitos na formulação de suas hipóteses. Tenha cuidado para não descartar dados colapsando variáveis para fazer crosstabulations quando eles podem ser analisados de forma mais adequada, por meio de análise correlacional e de regressão. Por exemplo, as variáveis “Termômetro” nos dados VOTE88 são expressas de 0 a 100, enquanto as do VOTO96 são agrupadas em algumas categorias ordinais. Portanto, essas variáveis VOTE88 fazem melhores variáveis quantitativas dependentes na análise de regressão do que as variáveis recodificadas no VOTO96.
relate aqui os resultados de seus testes estatísticos. Refira-se explicitamente às hipóteses que estão sendo testadas pelo número: H1, H2 e assim por diante. Na maioria dos casos, seus dados devem relatar tabulações de estatísticas. Se você usar dados ordinais ou contínuos, suas estatísticas envolverão coeficientes de correlação, coeficientes de regressão ou resultados de testes t ou testes F. Não simplesmente aceite e relate o formato da impressão do computador SPSS. Isso não é muito elegante. Em vez disso, reformate os dados em tabelas como as do Journal of Politics ou de outra revista profissional. Tome algum cuidado ao relatar suas tabelas. Fornecer títulos informativos. Certifique-se de incluir o Ns no qual quaisquer porcentagens são baseadas. (Deduziremos pontos se Ns não estiverem incluídos.)
as tabelas estatísticas devem conter todas as informações de que o leitor precisa para analisar o teste. Seu trabalho como escritor é apontar os principais recursos da análise, não repetir todos os números nas tabelas. Os dados estão na tabela; o texto deve ser usado para resumir seus detalhes. Exemplo: “todas, exceto uma das correlações na Tabela 1, estão na direção esperada e são estatisticamente significativas.”Citar números reais apenas para enfatizar pontos especiais: “Observe que a correlação de .25 entre o PNB per capita e a morte em guerras estrangeiras é substancialmente menor do que a de .50 entre o PNB e as mortes por violência doméstica.”
por favor, relate correlações e inclinações (se você empregar análise de regressão) apenas para o segundo ponto decimal. Não os reproduza servilmente até o ponto decimal final da saída SPSS. Se sua análise envolver gráficos, você pode usar a impressão do gráfico se rotulá-lo corretamente e montá-lo em uma página em seu papel com sensação estética. Sempre que possível, evite a referência a variáveis por seus rótulos SPSS (por exemplo,, PCTBLACK, CLINTON), para esses rótulos transmitem pouco significado a um leitor externo, para quem este artigo deve ser escrito. Em vez disso, refira-se a eles em termos mais descritivos: “porcentagem negra” e “vote em Clinton em 1992.”Isso torna a leitura mais agradável.
esta seção deve devolvê-lo ao problema levantado no início do artigo. Ele fornece a ligação entre sua análise de dados restrita e as preocupações intelectuais mais amplas com as quais você começou. Você pode começar resumindo os resultados de seus testes estatísticos e determinando se sua pesquisa apoiou ou contradisse a teoria predominante. Se suas hipóteses são apoiadas, quão poderosa é a teoria? Ou seja, quanta variância você está explicando na variável dependente? Se sua pesquisa não apoiar a teoria testada, quais são as possíveis fontes de falha? A própria teoria? A presença de variáveis de confusão? A inadequação dos dados ou a forma como as variáveis foram medidas? O projeto de pesquisa básica? Se você vir pontos fracos em sua pesquisa, aqui está o lugar para comentar e talvez fazer sugestões sobre pesquisas futuras.
eu aconselho fortemente a não tentar coletar seus próprios dados para escrever este artigo. A coleta de dados é uma atividade demorada e muitas vezes frustrante. Eu preferiria que você gastasse seu tempo fazendo análise de dados em vez de coleta de dados para este artigo. Você tem vários conjuntos de dados para escolher. Você pode revisar os conjuntos de dados disponíveis por meio do DOIT. Você provavelmente considerará diferentes conjuntos de dados antes de escolher um para sua análise. Você deve explorar as variáveis nas quais está interessado executando frequências para variáveis discretas e descritivos para variáveis contínuas. (Você pode dizer quais são discretos e contínuos pelos valores MIN e MAX nas impressões do procedimento DOIT.) Use CROSSTABS para variáveis discretas e plote para variáveis contínuas para ter uma ideia dos dados. Em breve, você aprenderá técnicas estatísticas mais poderosas para empregar em sua análise, o que tornará a redação do artigo mais interessante. Guia para comandos SPSS úteis para uso em sua pesquisa