Цель маги­стер­ской дис­сер­та­ции – про­де­мон­стри­ро­вать вла­де­ние пред­ме­том и все­сто­рон­нее его пони­ма­ние. В этой ста­тье мы оста­но­вим­ся на несколь­ких момен­тах, кото­рые необ­хо­ди­мо учи­ты­вать при под­го­тов­ке к гра­мот­ной диссертации.

В этой ста­тье мы рас­смот­рим про­цесс выбо­ра темы, выбо­ра под­хо­да к вашей маги­стер­ской дис­сер­та­ции, сбо­ра дан­ных и их сов­мест­но­го анализа.

Свя­зан­ные темы диссертации:

  • Какие труд­но­сти воз­ни­ка­ют при напи­са­нии диссертации?
  • Как мож­но под­го­то­вить­ся к ста­жи­ров­ке или рабо­те в ака­де­ми­че­ской среде?
  • Какой долж­на быть струк­ту­ра маги­стер­ской рабо­ты?

Струк­ту­ра маги­стер­ской работы:

Общая схе­ма струк­ту­ри­ро­ва­ния вклю­ча­ет раз­де­лы «Вве­де­ние», «Мето­до­ло­гия» и «Резуль­та­ты».

Дис­сер­та­ция явля­ет­ся неотъ­ем­ле­мой частью ака­де­ми­че­ской карье­ры. Это про­яв­ле­ние рабо­ты и опы­та сту­ден­та, маги­стра. Итак, мы долж­ны убе­дить­ся, что дела­ем это пра­виль­но и не остав­ля­ем ниче­го на волю случая.

При раз­ра­бот­ке иссле­до­ва­тель­ско­го про­ек­та необ­хо­ди­мо при­нять мно­же­ство реше­ний: тип иссле­до­ва­ния (каче­ствен­ное, коли­че­ствен­ное), мето­ды сбо­ра дан­ных (опрос, интер­вью), мето­ды ана­ли­за дан­ных (ста­ти­сти­ка, обос­но­ван­ная тео­рия), иссле­ду­е­мая сово­куп­ность (ака­де­ми­че­ский персонал).

Что­бы убе­дить­ся, что этот про­цесс идет глад­ко и сту­дент готов к сле­ду­ю­ще­му шагу – пред­став­ле­нию сво­ей рабо­ты перед ауди­то­ри­ей, – вот несколь­ко реко­мен­да­ций по напи­са­нию тезисов:

  • Убе­ди­тесь, что у вас есть чет­кий иссле­до­ва­тель­ский вопрос
  • Тща­тель­но иссле­дуй­те, преж­де чем начать про­цесс написания

Эта часть пред­став­ля­ет собой обзор лите­ра­ту­ры о раз­лич­ных ресур­сах, кото­рые могут помочь в про­цес­се напи­са­ния маги­стер­ской диссертации.

Ана­лиз дан­ных – это про­цесс изу­че­ния и интер­пре­та­ции чис­ло­вых дан­ных. В этой ста­тье обсуж­да­ет­ся несколь­ко вещей, кото­рые сле­ду­ет учи­ты­вать при ана­ли­зе данных.

1. Тип данных:

Суще­ству­ет три основ­ных типа дан­ных: коли­че­ствен­ные или кате­го­ри­аль­ные, поряд­ко­вые или интер­валь­ные и каче­ствен­ные или поряд­ко­вые. Пер­вые два чаще все­го исполь­зу­ют­ся в соци­аль­ных нау­ках, а послед­ний – в есте­ствен­ных нау­ках, таких как био­ло­гия и химия.

2. Ста­ти­сти­че­ские тесты:

Наи­бо­лее рас­про­стра­нен­ные ста­ти­сти­че­ские тесты для кате­го­ри­аль­ных дан­ных вклю­ча­ют хи-квад­рат (χ²) и точ­ный кри­те­рий Фише­ра (FET). Для коли­че­ствен­ных дан­ных мы в основ­ном исполь­зу­ем t‑тесты для неза­ви­си­мых выбо­рок, t‑тест для пар­ных выбо­рок, дис­пер­си­он­ный ана­лиз (ANOVA) и регрес­си­он­ный ана­лиз. Для поряд­ко­вых дан­ных исполь­зу­ем Spearman