Kako smisliti istraživanje i kako izgleda kostur empirijskog dijela? Kako jednostavno i brzo napisati teoriju, kako napisati uvod? Sve ovo i više od toga pročitajte u nastavku.
Ovaj tekst je 5. cjelina vodiča kako u 7 koraka do gotovog akademskog rada.
Struktura ovog teksta:
5. PISANJE TEORIJSKOG I PRAKTIČNOG DIJELA RADA
5.1. Trikovi kako brzo napisati teoriju akademskog rada
5.2. Kako se piše uvod u završnom i diplomskom radu
5.2.1. Pisanje uvoda u završnom radu
5.2.2. Pisanje uvoda u diplomskom radu
5.3. Razlike praktični istraživački empirijski rad
5.4. Vrste istraživanja u završnom i diplomskom radu
5.4.1. Teorijsko i empirijsko istraživanje
5.4.2. Kvantitativno (longitudinano) i kvalitativno istraživanje
5.5. Prikupljanje podataka za praktični dio rada
5.5.1. Podaci za kvantitativno i kvalitativno istraživanje
5.5.2. Primarni i sekundarni podaci
5.5.3. Postavljanje hipoteza
5.5.3.1. Zavisna vs nezavisna varijabla
5.5.3.2. Nulta hipoteza
5.6. Kako statistički obraditi podatke u koracima
5.6.1. Koraci statističke obrade podataka (excel)
5.6.2. Testiranje hipoteza
5.7. Kako interpretirati rezultate u istraživanju
Neke podnaslove smo detaljnije obradili na nekom drugom tekstu pa vam kroz cijeli tekst povremeno ostavimo naputak gdje se još govori o toj temi.
5.1. Trikovi kako brzo napisati teoriju akademskog rada
Ovdje smo naveli detaljan popis trikova kako brzo napisati teoriju i popuniti tekst.
Pod popunjavanjem teksta mislimo na situacije kada ste napisali sve što ste htjeli ali vam fali još 2-3 stranice teksta.
Kao što ćete vidjeti u nastavku teksta, istraživanje može biti teorijsko i empirijsko.
Teorijsko znači pregled dosadašnjih istraživanja, a praktično ćemo detaljno obraditi u nastavku teksta.
U cjelini 4. Izrada strukture rada smo pisali kako isplanirati istraživanje u akademskom radu (točka 4.4.), a što bi vam moglo biti korisno pri pisanju.
5.2. Kako se piše uvod u završnom i diplomskom radu
Uvod se piše ovisno o vrsti rada i pravilima fakulteta, stoga predlažemo da sa stranice fakulteta preuzmete word predložak za izradu akademskih radova.
5.2.1. Pisanje uvoda u završnom radu
U kratkim crtama, završni radovi najčešće sadrže točke druge razine: predmet istraživanja, svrha i ciljevi, te struktura rada, a nakon kojih dolazi zasebna stranica sa Sažetkom (abstract), te potom automatska tablica sadržaja.
Sažetak (abstract) sadrži kratak pregled predmeta istraživanja (tzv. problem istraživanja), razloge zašto je ta tema aktualna odnosno zašto se istražuje taj problem, kako se istražuje, relevantnost istraživanja (u prijevodu je li istraživanje neophodno/relevantno te da li istražuje neko područje koje je korisno istražiti), te ciljeve rada.
Zbog ciljeva završnog rada, istraživanje akademskog rada je jednostavnije, pa se najčešće temelji na sekundarnim podacima i/ili anketnom upitniku. To su podaci već dostupni na internetu ili prikupljeni samostalno.
Prije pisanja uvoda se kroz ciljeve istraživanja planira kako će se taj cilj ostvariti onim načinom istraživanja kojeg ste htjeli primijeniti.
Drugim riječima, planiranje je pola posla, a pisanja akademskog rada se primate tek kada u glavi već imate sav plan i literaturu od početka do kraja procesa izrade akademskog rada.
5.2.2. Pisanje uvoda u diplomskom radu
Diplomski radovi zbog ciljeva odnosno svrhe diplomskog kao akademskog rada imaju kompleksnije istraživanje, stoga se postavljaju istraživačka pitanja (hipoteze), te istraživački I., dio praktičnog dijela akademskog rada u kojem se predstavlja problematika istraživanja i metodologija.
Ponekad je taj dio (Istraživački I.) sastavni dio uvoda, a ponekad se nalazi na početku praktičnog dijela rada – ovisno o preferencijama vašeg fakulteta.
Uvod diplomskog rada također sadrži svrhu i ciljeve, problematiku, ali i metodologiju. Detalje provjerite na stranicama fakulteta.
5.3. Razlike praktični istraživački empirijski rad
Studenti se često bune kod terminologije za dio akademskog rada koji slijedi nakon teorijskog.
Praktični dio rada se odnosi na dio rada koji se bavi primjenom teorijskih znanja u praksi.
Istraživački dio rada se odnosi na dio rada koji ima za cilj pronalaženje novih saznanja. Da bi se došlo do njih treba provesti neko istraživanje.
Prema tome je istraživački dio rada ujedno praktični dio, jer primjenjuje teorijska saznanja.
Konačno, empirijski dio rada podrazumijeva istraživanje koje se temelji na stvarnim podacima.
Empirija znači iskustvo, stoga je riječ o istraživanju koje prikuplja podatke u stvarnim uvjetima.
Podaci mogu biti prikupljeni različitim metodama, kao npr. anketom, intervjuima, i prikupljanjem podataka u stvarnim uvjetima.
Prema tome, svako praktično istraživanje u akademskom radu je empirijsko.
5.4. Vrste istraživanja u završnom i diplomskom radu
Seminarski radovi se najčešće bave samo pregledom teorije, no i oni mogu imati neki oblik istraživanja.
5.4.1. Teorijsko i empirijsko istraživanje
Završni i diplomski radovi imaju i teorijsko i empirijsko istraživanje. Pritom empirijsko istraživanje može biti kvantitativno ili kvalitativno (ili kombinacija).
Teorijsko istraživanje podrazumijeva pregled i analizu dostupne stručne literature, na odabranu (danu) temu.
Uključuje pregled mišljenja drugih autora, zaključke koji su oni izveli na temelju njihovog istraživanja, pa čak i pregled podataka koje su oni koristili da bi došli do tog zaključka.
Empirijski dio donosi nove zaključke.
Podaci za empirijski dio ne moraju nužno biti dostupni isključivo autoru akademskog rada da bi se akademski rad zvao empirijskim. Izvori podataka mogu biti i sekundarni.
5.4.2. Kvantitativno (longitudinano) i kvalitativno istraživanje
Kvantitativno istraživanje se temelji na statističkoj analizi, i koristi se za uočavanje odnosa i obrazaca među nekim pojavama.
Suprotno tome, kvalitativno istraživanje se temelji na dubinskoj analizi neke pojave kroz intervjue, ankete i sl., i to kroz opisivanje i interpretaciju.
Kvantitativno istraživanje je najčešće longitudinalno.
To znači da obuhvaća podatke kroz dulje vremensko razdoblje, a cilj je praćenje promjena i/ili uočavanje određenog trenda među odabranim pojavama sa većim obuhvatom podataka.
5.5. Prikupljanje podataka za praktični dio rada
Prikupljanje podataka je različito za različite vrste istraživanja, a spomenut ćemo one koji su najčešći u akademskim radovima.
5.5.1. Podaci za kvantitativno i kvalitativno istraživanje
Kod kvantitativnog istraživanja (statistička obrada) se koriste ankete, kod kvalitativnog dublji intervjui sa manjim brojem ispitanika, i studije slučaja (case studies).
Dobra ideja za istraživanje je napraviti intervju na većem broju ispitanika, a zatim nekolicini ljudi koji su ispunili upitnik postaviti dublja pitanja kako bi se dobilo dublje obrazloženje odnosa među pojavama koje istražujete.
5.5.2. Primarni i sekundarni podaci
Podaci koji se prikupljaju mogu biti primarni ili sekundarni.
Primarni su oni koje samostalno prikupljate, kao što su ankete, a sekundarni su već postojeći podaci koje ste od negdje preuzeli.
Sekundarni podaci se prikupljaju iz statističkih baza podataka, poslovnih izvještaja, znanstvenih radova, državnih izvora, web stranica poduzeća kojim se bavite, i sl.
5.5.3. Postavljanje hipoteza
Hipoteza je pretpostavka koja se postavlja prije istraživanja, a koja će se istražiti prvo kroz literaturu a zatim kroz podatke. Hipoteze usmjeravaju istraživanje i analizu podataka, te diktiraju koja će se vrsta istraživanja provesti.
Hipoteze moraju biti jasne i mjerljive, tzv. testabilne.
Koraci u postavljanju hipoteza su:
Identifikacija problema (istraživačko pitanje)
Određivanje varijabli (nezavisna koja je uzrok, i zavisna koja je rezultat)
Predviđanje odnosa.
5.5.3.1. Zavisna vs nezavisna varijabla
Ako želimo istražiti kako promjena cijene utječe na prodaju proizvoda, cijena je nezavisna varijabla, a prodaja zavisna.
Također, ako predvidimo da povećanje cijene rezultira smanjenjem prodaje to je istraživačko pitanje odnosno hipoteza H1. Hipoteza H2 bi mogla biti 'upotreba društvenih mreža povećava lojalnost korisnika prema brendu'.
5.5.3.2. Nulta hipoteza
Nulta hipoteza (H0) se postavlja tako da se pretpostavlja da između pojava nema veze ili razlike između varijabli.
Nulta hipoteza se uvijek postavlja tako da bde suprotnost istraživačkoj hipotezi.
Kada se radi istraživanje, cilj je doći do zaključka može li se nulta hipoteza odbaciti, odnosno, postoji li dovoljno dokaza da se dokaže tvrdnja istraživačke hipoteze, npr. 'povećanje cijene proizvoda nema utjecaja na prodaju'.
5.6. Kako statistički obraditi podatke u koracima
Ukratko, testiranje hipoteza se vrši tako da se postave nulta i istraživačka (suprotna) hipoteza, odaberu statistički testovi (npr. ANOVA), i zatim se računa p-vrijednost da se izvede zaključak.
5.6.1. Koraci statističke obrade podataka (excel)
Statistička obrada podataka kreće sa uređivanjem (obradom) prikupljenih podataka, kako bi se isti mogli koristiti.
Zatim se koriste metode opisne statistike (deskriptivna analiza), i/ili to putem regresijske statistike.
Mi statistiku radimo u Excelu, no za to postoje i specijalizirani programi i programski jezici.
U kratkim crtama, u Excelu se pod Data odabere Data Analysis (gore desno), Regression ili Descriptive Statistics, OK, unos x i y varijable (zavisne i nezavisne), ako ste označili labels čelije označavate Labels u prozorčiću, odabirete čeliju u koju će se rezultati prikazati, i stisnete OK.
Slijede grafički prikazi (histogrami, pie chartovi i sl.) kako bi se vizualno jednostavnije prikazali trendovi, distribucije, ili neki ekstremi.
Slijedi inferencijalna statistika kao što su ANOVA, white-ov test, t-test, i tome slično, kako bi se iz dobivenih podataka donjeli zaključci o populaciji. Ovim korakom se želi ispitati odnose među varijablama, te provjeriti je li razlika između pojava koje promatramo statistički značajna.
Statistička značajnost znači da li je do razlike (trenda) došlo slučajno ili zbog nekog stvarnog efekta.
Nakon toga se vrši korelacija i regresija. Korelacija pokazuje jačinu i smjer odnosa između dvije varijable, a regresija pomaže da se odredi utjecaj nezavisnih varijabli na zavisnu.
5.6.2. Testiranje hipoteza
Testiranje hipoteza je sljedeći korak, a za što se korisi chi-square test, ANOVA, ili t-test. Za donošenje zaključaka se koristi p-vrijednost.
Ako je ona manja od 0,05, tada se nulta hipoteza odbacuje, što znači da postoji statistički značajna razlika.
5.7. Kako interpretirati rezultate u istraživanju
Nakon toga se interpretiraju rezultati odnosno odgovara se na istraživačke hipoteze, i sve to se potvrđuje rezultatima provedenih testova.
Ističu se ograničenja u istraživanju kako bi onaj tko čita tekst rada i uzima vaše zaključke istraživanja znao u kojim uvjetima su ti zaključci nastali.
Zaključno, nulta hipoteza je najvažnija jer je temelj za daljnje testiranje odnosa između varijabli.
Istraživačka hipoteza je predviđanje, a testiranjem se H0 potvrđuje ili odbacuje na temelju statističke analize.
Sažetiji prikaz i korake kako isplanirati istraživanje u akademskom radu pogledajte u točki 4.4. spomenutog teksta, a u točki 4.5. pogledajte kako izgleda struktura empirijskog dijela rada, odnosno kako napraviti sadržaj za istraživanje (metodologija, opis uzorka, rezultati i sl.).
Ovo je bio 5. od 7 koraka do gotovog akademskog rada. Slijedi korak 6. Korištenje AI alata (GPT-a) u izradi akademskih radova.
Cijeli vodič od 7 koraka do gotovog akademskog rada se sastoji od cjelina:
1. Literaturom do teme i strukture
3. Prikupljanje literature i materijala
5. Pisanje teorijskog i praktičnog dijela rada
6. Korištenje AI alata u izradi akademskih radova
7. Tehničko postavljanje word dokumenta za akademski rad
Preuzimanje svih cjelina i podnaslova Guidea - PDF download.
Naručivanje akademskog rada preko kontakt forme (dolje) ili na akra.akademski.radovi@gmail.com
Related Posts
