Mycket av det som står i Kapitel 7 om datainsamling framstår som ganska uppenbart för mig. Självklart är det dock bra att få en mer officiell ram för hur man utformar datainsamlingen för en studie. Jag tyckte att det var intressant att hur man väljer de man insamlar data från (participants) kan påverka hur pålitliga statistiska generaliseringar man kan göra. Att en studies målgrupp är viktig för resultaten säger ju sig självt, men att även slutsatsernas pålitlighet kan påverkas av hur målgruppen valts är inte något som jag tänkt på tidigare. Jag hade heller aldrig hört talas om datatriangulering (triangulation), vilket går ut på att man närmar sig en studie från olika perspektiv. Det låter ju också ganska uppenbart, men jag hade aldrig tänkt på att det skulle kunna koordineras av en och samma arrangör. Intressant vore kanske att diskutera huruvida en enskild forskare kan utföra datatriangulering, eller om det är omöjligt att utföra detta utan viss partiskhet.
I Kapitel 8 om dataanalys tas upp många tekniker för att sammanställa data på ett överskådligt och lättläsligt sätt. Jag tycker att det kan vara givande att få se exempel på hur olika typer av data kan presenteras på passande sätt, samt att få konkreta exempel. Detta tycker jag att kapitel 8 gör bra. Det finns också information om vad som kan antas vara viktigast i en mängd data, vilket kan vara till god hjälp när man skriver en slutsats.
Kapitel 10, om fastställande av krav gav mig många intressanta idéer om hur man kan kvantifiera krav, samt visade mig modeller som Volere-modellen för att fastställa produktkrav. Något som jag inte tidigare tänkt på är att det kan vara viktigt att fastställa tydliga exakta krav. Till exempel kan “det ska ta mindre än 1 sekund” vara ett bättre krav än “det ska gå fort”.
Inga kommentarer:
Skicka en kommentar