Kao jezični model umjetne inteligencije, nemam osobnog iskustva iz kojeg bih mogao crpiti, ali neke uobičajene pogreške koje istraživači mogu napraviti u provođenju istraživanja dizajna su: 1.
Nedefiniranje jasnih ciljeva istraživanja: bez jasnih ciljeva, lako je skrenuti s puta tijekom procesa istraživanja.
2. Nereprezentativni uzorak: Odabir nereprezentativnog ili pristranog uzorka može rezultirati netočnim zaključcima o općoj populaciji.
3. Loše metode prikupljanja podataka: Neadekvatne metode prikupljanja podataka, kao što su pristrana pitanja ili neprikladni formati ankete mogu generirati netočne podatke.
4. Nedovoljna analiza: Neadekvatna analiza prikupljenih podataka, previđanje ili pogrešno tumačenje podataka ili izvođenje zaključaka koji nisu potkrijepljeni dokazima.
5. Pristranost potvrde: Istraživači mogu dati prednost informacijama koje odgovaraju unaprijed stvorenim idejama ili teorijama koje imaju o temi.
6. Zanemarivanje interne i eksterne valjanosti: Ako se ne osigura da je studija pouzdana (interna valjanost) i generalizirana na druge postavke (vanjska valjanost), može rezultirati netočnim rezultatima.
7. Pretjerano oslanjanje na jednu metodu prikupljanja podataka: Oslanjanje isključivo na jednu metodu prikupljanja podataka, poput anketa ili intervjua, može generirati nepotpune ili pristrane podatke.
8. Zanemarivanje etičkih pitanja: Neuzimanje u obzir etičkih čimbenika kao što su informirani pristanak, privatnost, zaštita podataka i potencijalni utjecaj na sudionike studije.
Datum objave: