Een stappenplan voor de dataverzameling van je scriptie

In het dataverzamelingsproces verzamel je op basis van je onderzoeksopzet data voor je scriptie of onderzoek om zo je onderzoeksvraag te beantwoorden. Het is van belang dat je de data op een gestructureerde, valide en betrouwbare manier verzamelt.

De methoden en doelen kunnen per onderzoeksgebied verschillen, maar het stappenplan voor de dataverzameling is meestal hetzelfde. Voordat je aan de dataverzameling begint, moet je nadenken over:

• Het doel van je onderzoek;
• Het type data;
• De methoden en procedures die je gebruikt om de data te verzamelen, op te slaan en te verwerken.

Je kunt de volgende vier stappen gebruiken om data van hoge kwaliteit te verzamelen.

Stap 1: Bepaal het doel van je onderzoek

Voordat je begint met de dataverzameling is het van belang om te bepalen wat je wilt bereiken. Je kunt beginnen met een probleemstelling: welk praktisch of wetenschappelijk probleem wil je uitlichten en waarom?

Vervolgens formuleer je een of meerdere goed afgebakende onderzoeksvragen. Op basis van je onderzoeksvragen kun je bepalen of je kwantitatieve of kwalitatieve data moet verzamelen:

• Kwantitatieve data worden uitgedrukt in getallen, grafieken, tabellen en diagrammen en worden geanalyseerd met statistische toetsen.
• Kwalitatieve data worden uitgedrukt in woorden en de data-analyse bestaat vaak uit categoriseren en interpreteren.

Je kunt het beste kwantitatieve data verzamelen als je als doel hebt een hypothese te toetsen, iets heel precies te meten of om op grote schaal data te verzamelen. Als je van plan bent ideeën te verkennen, ervaringen te begrijpen of diepgaand inzicht te verkrijgen in een specifieke situatie, kun je het beste kwalitatieve data verzamelen.

Als je meerdere doelen hebt opgesteld, is het ook mogelijk om een mixed methods design te gebruiken waarbij je beide soorten data gebruikt.

Hoeveel fouten bevat jouw scriptie?

De taalexperts van Scribbr verbeteren gemiddeld 150 fouten per 1000 woorden. Benieuwd wat er precies wordt verbeterd? Verschuif de cursor van links naar rechts!

Scriptie nakijken op taal

Stap 2: Kies je dataverzamelingsmethode

Op basis van het type data dat je wilt verzamelen, kies je de dataverzamelingsmethode die het best bij je onderzoek past.

• Experimenteel onderzoek is vaak kwantitatief van aard.
• Interviews, focusgroepen en etnografie zijn vaak kwalitatief van aard.
• Enquêtes, observaties en archiefonderzoek kunnen zowel kwantitatief als kwalitatief van aard zijn.

Stap 3: Plan je dataverzamelingsprocedure

Als je weet welke methode(n) je wilt gebruiken, is het belangrijk om een duidelijk protocol op te stellen. Welke procedures ga je volgen om de variabelen op valide en betrouwbare wijze te meten of te observeren?

Stel dat je interviews of enquêtes afneemt, dan is het belangrijk om te bepalen welk type vragen je gaat stellen. Als je een experiment uitvoert, moet je beslissen hoe je experimentele design eruit komt te zien.

Operationaliseren

In sommige gevallen kunnen je variabelen direct worden gemeten. Zo kun je de gemiddelde leeftijd van je werknemers bepalen door simpelweg naar de geboortedatum van alle werknemers te vragen. Het zal vaker voorkomen dat je geïnteresseerd bent in ingewikkeldere constructen of variabelen die je niet direct kunt meten of observeren.

Operationaliseren betekent dat je abstracte, conceptuele ideeën vertaalt naar meetbare variabelen. Als je je dataverzamelingsmethode uitwerkt, moet je de conceptuele definitie (wat je wilt onderzoeken) omzetten in de operationele definitie (wat je gaat meten).

Steekproef

De volgende stap is nadenken over een steekproefmethode, zodat je systematisch data kunt verzamelen. Hierbij definieer je de populatie (de groep waarover je conclusies wilt trekken) en bedenk je welk type steekproef je nodig hebt.

Als je het type steekproef hebt bepaald, moet je nadenken over het aantal participanten of onderzoeksobjecten dat je nodig hebt. Hierbij houd je rekening met de vereiste steekproefgrootte, de beschikbaarheid van participanten of onderzoeksobjecten en de tijd en middelen die je tot je beschikking hebt.

Standaardisering van procedures

Als het onderzoek door meerdere onderzoekers wordt uitgevoerd, is het van belang om een nauwkeurige handleiding te schrijven, waarin je ingaat op de dataverzamelingsprocedures.

Je geeft stap voor stap aan wat de onderzoekers moeten doen om de data te verzamelen, zodat iedereen de data op dezelfde manier verzamelt. Zo kun je bijvoorbeeld objectieve criteria vaststellen op basis waarvan observaties worden uitgevoerd.

Dit zorgt ervoor dat je resultaten betrouwbaar zijn en dat ook andere onderzoekers je onderzoek kunnen repliceren.

Stel een datamanagementplan op

Voordat je begint aan je dataverzameling is het van belang om te bepalen hoe je je data gaat organiseren en opslaan.

• Als je data verzamelt door mensen te onderzoeken, moet je de data waarschijnlijk anonimiseren en veilig opslaan, zodat de (gevoelige) informatie niet kan worden bekeken door anderen.
• Als je data verzamelt met behulp van interviews, is het van belang om de data te transcriberen, zodat je de data zo min mogelijk interpreteert (en mogelijk vertekent).
• Je kunt verlies van data voorkomen door een systeem te gebruiken waarvan regelmatig een back-up wordt gemaakt.

Stap 4: Verzamel de data

Nu kun je eindelijk beginnen met de dataverzameling volgens de door jou opgestelde procedure.

Om ervoor te zorgen dat je data van hoge kwaliteit verzamelt op een systematische manier, kun je rekening houden met de volgende punten:

• Schrijf alle relevante informatie over je dataverzameling op. Beschrijf hoe je je apparatuur hebt afgesteld en in welke ruimte je onderzoek plaatsvond.
• Controleer je data als je deze hebt ingevoerd, zodat je zeker weet dat je geen fouten hebt gemaakt.
• Als je kwantitatieve data verzamelt, kun je de betrouwbaarheid en validiteit vaststellen, zodat je een idee hebt van de kwaliteit van je data.

Hoeveel fouten bevat jouw scriptie?

De taalexperts van Scribbr verbeteren gemiddeld 150 fouten per 1000 woorden. Benieuwd wat er precies wordt verbeterd? Verschuif de cursor van links naar rechts!

Scriptie nakijken op taal

Veelgestelde vragen

Wat houdt het dataverzamelingsproces in?

In het dataverzamelingsproces verzamel je op basis van je onderzoeksopzet data voor je scriptie of onderzoek om zo je onderzoeksvraag te beantwoorden. Het is van belang dat je de data op een gestructureerde, valide en betrouwbare manier verzamelt.

Hierbij denk je van tevoren na over het doel van je onderzoek, het type data dat je wilt verzamelen en de methoden en procedures die je gebruikt om data te verzamelen, op te slaan en te verwerken.

Wat is operationaliseren?

Operationaliseren betekent dat je abstracte, conceptuele ideeën vertaalt naar meetbare variabelen. Als je je dataverzamelingsmethode uitwerkt, moet je de conceptuele definitie (wat je wilt onderzoeken) omzetten in de operationele definitie (wat je gaat meten).

In sommige gevallen kunnen je variabelen direct worden gemeten (zoals “leeftijd”), maar het zal vaker voorkomen dat je geïnteresseerd bent in ingewikkeldere constructen of variabelen die je niet direct kunt meten of observeren (zoals “geluk”).

Wat is een datamanagementplan?

Voordat je begint aan je dataverzameling is het van belang om te bepalen hoe je je data gaat organiseren en opslaan. Dit doe je in een datamanagementplan. Als je mensen onderzoekt, moet je dit plan waarschijnlijk indienen bij een ethische toetsingscommissie.

• Als je data verzamelt door mensen te onderzoeken, moet je de data waarschijnlijk anonimiseren en veilig opslaan, zodat de (gevoelige) informatie niet kan worden bekeken door anderen.
• Als je data verzamelt met behulp van interviews, is het van belang om de data te transcriberen, zodat je de data zo min mogelijk interpreteert (en mogelijk vertekent).
• Je kunt verlies van data voorkomen door een systeem te gebruiken waarvan regelmatig een back-up wordt gemaakt.