Section author: Danielle J. Navarro and David R. Foxcroft
ஆராய்ச்சி வடிவமைப்பிற்கு ஒரு சுருக்கமான அறிமுகம்
ஒரு சோதனை முடிந்தபின் புள்ளிவிவர நிபுணரை அணுகுவது பெரும்பாலும் ஒரு பிரேத பரிசோதனையை நடத்தும்படி அவரிடம் கேட்பதுதான். சோதனை என்ன இறந்தது என்று அவர் சொல்லலாம்.—சர் ரொனால்ட் ஃபிசர் [#] _
இந்த அத்தியாயத்தில், ஒரு ஆய்வை வடிவமைப்பது, தரவைச் சேகரித்தல், உங்கள் தரவு சேகரிப்பு செயல்படுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்கும் அடிப்படை யோசனைகளைப் பற்றி சிந்திக்கத் தொடங்குவோம். உங்களுடைய சொந்த ஆய்வுகளை வடிவமைக்க உங்களை அனுமதிக்க இது உங்களுக்கு போதுமான தகவல்களை வழங்காது, ஆனால் இது மற்றவர்கள் செய்த ஆய்வுகளை நீங்கள் மதிப்பிட வேண்டிய பல அடிப்படை கருவிகளை உங்களுக்கு வழங்கும். இருப்பினும், இந்த புத்தகத்தின் கவனம் தரவு சேகரிப்பைக் காட்டிலும் தரவு பகுப்பாய்வில் அதிகம் என்பதால், நான் மிகச் சுருக்கமான கண்ணோட்டத்தை மட்டுமே தருகிறேன். இந்த அத்தியாயம் இரண்டு வழிகளில் “சிறப்பு” என்பதை நினைவில் கொள்க. முதலாவதாக, இது பிற்கால அத்தியாயங்களை விட உளவியல் சார்ந்ததாகும். இரண்டாவதாக, இது ஆராய்ச்சி முறையின் விஞ்ஞான சிக்கலில் அதிக கவனம் செலுத்துகிறது, மேலும் தரவு பகுப்பாய்வின் புள்ளிவிவர சிக்கலில் மிகக் குறைவு. ஆயினும்கூட, இரண்டு சிக்கல்களும் ஒருவருக்கொருவர் தொடர்புடையவை, எனவே புள்ளிவிவரங்கள் பாடப்புத்தகங்கள் சிக்கலை கொஞ்சம் விரிவாக விவாதிப்பது பாரம்பரியமானது. இந்த அத்தியாயம் பெரிதும் நம்பியுள்ளது: குறிப்பு: காம்ப்பெல் மற்றும் ச்டான்லி (1963) <காம்ப்பெல்_1963> ஆய்வு வடிவமைப்பின் கலந்துரையாடலுக்காக, மற்றும்: குறிப்பு: ச்டீவன்ச் (1946) <ச்டீவன்ச்_1946> அளவீட்டு அளவீடுகள் பற்றிய விவாதத்திற்கு.