Als AI-taalmodel heb ik geen persoonlijke ervaring om uit te putten, maar enkele veelgemaakte fouten die onderzoekers kunnen maken bij het uitvoeren van ontwerponderzoek zijn: 1.
Geen duidelijke onderzoeksdoelstellingen en -doelen definiëren: zonder duidelijke doelstellingen is het gemakkelijk om van het goede spoor te raken tijdens het onderzoeksproces.
2. Niet-representatieve steekproef: Het kiezen van een niet-representatieve of vertekende steekproef kan leiden tot onjuiste conclusies over de algemene bevolking.
3. Slechte methoden voor gegevensverzameling: Ontoereikende methoden voor gegevensverzameling, zoals vertekenende vragen of ongepaste enquêteformaten, kunnen onnauwkeurige gegevens genereren.
4. Onvoldoende analyse: Het niet adequaat analyseren van de verzamelde gegevens, door gegevens over het hoofd te zien of verkeerd te interpreteren of conclusies te trekken die niet worden ondersteund door het bewijs.
5. Bevestigingsbias: Onderzoekers kunnen de voorkeur geven aan informatie die past bij de vooropgezette ideeën of theorieën die ze over het onderwerp hebben.
6. Negeren van interne en externe validiteit: er niet voor zorgen dat het onderzoek zowel betrouwbaar is (interne validiteit) als generaliseerbaar is naar andere instellingen (externe validiteit), kan leiden tot onnauwkeurige resultaten.
7. Overmatig vertrouwen op een enkele methode voor gegevensverzameling: Exclusief vertrouwen op een enkele methode voor gegevensverzameling, zoals enquêtes of interviews, kan onvolledige of vertekende gegevens opleveren.
8. Ethische overwegingen over het hoofd zien: Geen rekening houden met ethische factoren zoals geïnformeerde toestemming, privacy, gegevensbescherming en de mogelijke impact op studiedeelnemers.
Publicatie datum: