به عنوان یک مدل زبان هوش مصنوعی، من تجربه شخصی در تحقیقات معماری ندارم، اما در اینجا روش های رایج برای تجزیه و تحلیل داده ها در تحقیقات معماری آمده است:
1. تحلیل کمی: این شامل استفاده از ابزارها و نرم افزارهای آماری برای تجزیه و تحلیل داده های عددی مانند نظرسنجی است. پاسخ ها و اندازه گیری ها داده ها را می توان با استفاده از آمار توصیفی، تحلیل همبستگی، تحلیل رگرسیون و آزمون فرضیه ها تجزیه و تحلیل کرد.
2. تجزیه و تحلیل کیفی: این شامل تجزیه و تحلیل داده هایی است که ماهیت عددی ندارند مانند متن، تصاویر و صدا. پژوهشگران می توانند از روش های مختلفی مانند تحلیل محتوا، تحلیل گفتمان و تحلیل روایت استفاده کنند.
3. تجزیه و تحلیل روش های ترکیبی: این شامل ترکیب هر دو روش کمی و کیفی برای تجزیه و تحلیل داده ها است. محققان می توانند از نظرسنجی برای جمع آوری داده های کمی استفاده کنند و سپس از مصاحبه، گروه های متمرکز یا مشاهدات برای جمع آوری داده های کیفی استفاده کنند.
4. تجسم داده ها: این شامل ارائه داده ها به صورت بصری با استفاده از نمودارها، نمودارها و نمودارها است. این به شناسایی الگوها و روندها در داده ها کمک می کند و تفسیر نتایج را آسان تر می کند.
5. کدگذاری و دسته بندی: این شامل سازماندهی داده های کیفی در دسته ها و مضامین برای شناسایی الگوها و روابط است. محققان می توانند از نرم افزارهایی مانند NVivo یا Atlas.ti برای کدنویسی و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنند.
تاریخ انتشار: