Obiektywizacja: Różnice pomiędzy wersjami
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
m (Dodawanie osieroconych) |
||
| (Nie pokazano 2 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika) | |||
| Linia 1: | Linia 1: | ||
'''Obiektywizacja''' jest pojęciem szeroko stosowanym, które odnosi się do procesu usunięcia subiektywizmu i wpływów osobistych preferencji lub opinii badacza z analizy danych. Polega na podejściu badawczym, który stara się być obiektywny i niezależny od jakiejkolwiek stronniczości. | '''Obiektywizacja''' jest pojęciem szeroko stosowanym, które odnosi się do procesu usunięcia subiektywizmu i wpływów osobistych preferencji lub opinii badacza z analizy danych. Polega na podejściu badawczym, który stara się być obiektywny i niezależny od jakiejkolwiek stronniczości. | ||
| Linia 23: | Linia 8: | ||
Obiektywizacja ma kluczowe znaczenie w badaniach, ponieważ pozwala na uzyskanie wyników obiektywnych i niezależnych od osobistych opinii i preferencji badacza. Zapewnia też większą [[wiarygodność]] i możliwość powtarzalności wyników badań. Jednakże, pełna obiektywność może być trudna do osiągnięcia, ponieważ zawsze istnieje pewna subiektywna [[interpretacja]] i [[podejmowanie decyzji]] w procesie badawczym. Niemniej jednak, dążenie do obiektywizacji jest kluczowe dla produkcji wysokiej jakości badań rynku, statystyki i ekonometrii. | Obiektywizacja ma kluczowe znaczenie w badaniach, ponieważ pozwala na uzyskanie wyników obiektywnych i niezależnych od osobistych opinii i preferencji badacza. Zapewnia też większą [[wiarygodność]] i możliwość powtarzalności wyników badań. Jednakże, pełna obiektywność może być trudna do osiągnięcia, ponieważ zawsze istnieje pewna subiektywna [[interpretacja]] i [[podejmowanie decyzji]] w procesie badawczym. Niemniej jednak, dążenie do obiektywizacji jest kluczowe dla produkcji wysokiej jakości badań rynku, statystyki i ekonometrii. | ||
<google> | |||
{{infobox5|list1={{i5link|a=[[Bankructwo]]}} — {{i5link|a=[[KYC]]}} — {{i5link|a=[[Analiza wykorzystania majątku]]}} — {{i5link|a=[[Przedsiębiorcza teoria przedsiębiorstwa]]}} — {{i5link|a=[[Gwarancje ubezpieczeniowe]]}} — {{i5link|a=[[Rating]]}} — {{i5link|a=[[Analiza wskaźnikowa]]}} — {{i5link|a=[[Co warto wiedzieć o pracodawcy]]}} — {{i5link|a=[[Oszustwo finansowe]]}} — {{i5link|a=[[Czynniki demograficzne]]}} }} | |||
<google>n</google> | |||
==Bibliografia== | ==Bibliografia== | ||
Aktualna wersja na dzień 08:25, 20 lis 2023
Obiektywizacja jest pojęciem szeroko stosowanym, które odnosi się do procesu usunięcia subiektywizmu i wpływów osobistych preferencji lub opinii badacza z analizy danych. Polega na podejściu badawczym, który stara się być obiektywny i niezależny od jakiejkolwiek stronniczości.
Definicja obiektywizacji jest związana z dążeniem do uzyskania wyników badania jak najbardziej zbliżonych do rzeczywistości. To oznacza, że badacz powinien być świadomy wpływu swoich własnych przekonań, uprzedzeń i oczekiwań na proces badawczy i wyniki, które otrzymuje. Obiektywizacja polega na wyeliminowaniu tych czynników, aby uzyskać jak najbardziej wiarygodne i niezakłócone dane.
W badaniach rynku, obiektywizacja jest często osiągana przez zastosowanie metodologii badawczych, które minimalizują wpływ badacza na proces badawczy. Przykładem może być stosowanie ankiet z zamkniętymi pytaniami, gdzie uczestnicy udzielają odpowiedzi z predefiniowanych opcji, co ogranicza subiektywne interpretacje odpowiedzi. Innym sposobem na obiektywizację może być losowe doboru próby badawczej, co pomaga zapewnić reprezentatywność i uniknąć selekcji.
W statystyce i ekonometrii, obiektywizacja jest osiągana poprzez precyzyjne zdefiniowanie zmiennych, statystyk i modeli, a następnie stosowanie formalnych procedur analizy danych. W tym przypadku, obiektywizacja polega na tym, że cały proces badawczy jest oparty na zasadach i regułach statystycznych, które minimalizują wpływ subiektywnych decyzji badacza.
Obiektywizacja ma kluczowe znaczenie w badaniach, ponieważ pozwala na uzyskanie wyników obiektywnych i niezależnych od osobistych opinii i preferencji badacza. Zapewnia też większą wiarygodność i możliwość powtarzalności wyników badań. Jednakże, pełna obiektywność może być trudna do osiągnięcia, ponieważ zawsze istnieje pewna subiektywna interpretacja i podejmowanie decyzji w procesie badawczym. Niemniej jednak, dążenie do obiektywizacji jest kluczowe dla produkcji wysokiej jakości badań rynku, statystyki i ekonometrii.
| Obiektywizacja — artykuły polecane |
| Bankructwo — KYC — Analiza wykorzystania majątku — Przedsiębiorcza teoria przedsiębiorstwa — Gwarancje ubezpieczeniowe — Rating — Analiza wskaźnikowa — Co warto wiedzieć o pracodawcy — Oszustwo finansowe — Czynniki demograficzne |
Bibliografia
- Kot S., Jakubowski J., Sokołowski A. (2011), Statystyka, Difin, Warszawa
