Là một mô hình ngôn ngữ AI, tôi không có kinh nghiệm cá nhân để rút ra kinh nghiệm, nhưng một số sai lầm phổ biến mà các nhà nghiên cứu có thể mắc phải khi tiến hành nghiên cứu thiết kế là: 1.
Không xác định mục tiêu và mục tiêu nghiên cứu rõ ràng: Không có mục tiêu rõ ràng, rất dễ đi chệch hướng trong quá trình nghiên cứu.
2. Mẫu không đại diện: Việc chọn một mẫu không đại diện hoặc sai lệch có thể dẫn đến kết luận không chính xác về dân số nói chung.
3. Phương pháp thu thập dữ liệu kém: Phương pháp thu thập dữ liệu không phù hợp, chẳng hạn như câu hỏi sai lệch hoặc định dạng khảo sát không phù hợp có thể tạo ra dữ liệu không chính xác.
4. Phân tích không đầy đủ: Không phân tích đầy đủ dữ liệu đã thu thập, bằng cách xem xét hoặc giải thích sai dữ liệu hoặc đưa ra kết luận không được chứng minh bằng chứng.
5. Xu hướng xác nhận: Các nhà nghiên cứu có thể ủng hộ thông tin phù hợp với những ý tưởng hoặc lý thuyết định sẵn mà họ có về chủ đề này.
6. Bỏ qua giá trị bên trong và bên ngoài: Không đảm bảo rằng nghiên cứu vừa đáng tin cậy (giá trị bên trong) vừa có thể khái quát hóa cho các cài đặt khác (giá trị bên ngoài) có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
7. Quá phụ thuộc vào một phương pháp thu thập dữ liệu duy nhất: Chỉ dựa vào một phương pháp thu thập dữ liệu duy nhất, chẳng hạn như khảo sát hoặc phỏng vấn có thể tạo ra dữ liệu không đầy đủ hoặc sai lệch.
8. Xem nhẹ các cân nhắc về đạo đức: Không xem xét các yếu tố đạo đức như sự đồng ý có hiểu biết, quyền riêng tư, bảo vệ dữ liệu và tác động tiềm ẩn đối với những người tham gia nghiên cứu.
Ngày xuất bản: