Analyse og evaluering er to udtryk, der går hånd i hånd. De er udtryk, der almindeligvis bruges inden for forskning og datavidenskab eller ethvert felt, der skal forstå og behandle de givne data.
Da de bruges sammen, bliver det svært at skelne korrekt mellem de to udtryk. Så hvad er det, der gør de to udtryk forskellige?
Nøgleforsøg
- Analyse involverer at undersøge komponenterne i et emne, en idé eller et objekt på en detaljeret og systematisk måde for at forstå dets struktur, relationer eller mønstre.
- Evaluering indebærer vurdering af værdien, vigtigheden eller kvaliteten ved at foretage vurderinger eller drage konklusioner baseret på etablerede kriterier eller standarder.
- De vigtigste forskelle mellem at analysere og evaluere ligger i deres mål og resultater. Analyse fokuserer på at forstå og nedbryde et emne, mens evalueringen sigter mod at bestemme dets værdi eller fortjeneste.
Analysere vs. Evaluering
Analyse er et afgørende skridt i akademiske studier, analyse involverer nysgerrighed og dyb forståelse af et problem og objektiv fortolkning af løsningen. Det handler om at forklare et fænomen. Evaluering er relativt subjektiv, hvilket involverer at nå frem til en beslutning om en persons evner og færdigheder.
At analysere er at nedbryde og fortolke de givne data. Dette bruges til at indhente dataens faktorer, effekter og betydning.
Dette kræver længere tankeprocesser, da dataene skal nedbrydes for en yderligere forklaring. Evaluering er den proces, der kommer efter at have analyseret.
De giver konklusionen eller resultatet af den forskning, der er udført på dataene. Evaluering af data kræver færre tænkeevner, da det kun bestemmer værdien og giver en kort konklusion.
Sammenligningstabel
| Parametre for sammenligning | Analyserer | Evaluering |
|---|---|---|
| data | Studerer og forstår data | Bestemmer vigtigheden og værdien af dataene |
| Tænkeproces | Længere og kompleks tankeproces, da dataene skal nedbrydes | Det kortere tænkeproces, da det kun afsluttes |
| Bekymringer | Optaget af dataens definitioner og implikationer | Optaget af omfanget af kvaliteten af dataene |
| Association | Mere forbundet med objektivitet | Mere forbundet med subjektivitet |
| udnyttet | Anvendes i akademiske undersøgelser | Bruges til at bestemme fordele og ulemper ved dataene |
| Resultat | Ikke nødvendigt for at opnå et resultat | Resultatet er obligatorisk |
Hvad er at analysere?
Ordet analysere kommer fra det franske ord 'analyse', der betyder 'dissect'. Det er også kendt for at have en græsk oprindelse.
Analyseprocessen er af seks typer baseret på de modtagne data. At analysere forklarer og udvikler dataene ved at opdele dem i mindre komplekse data.
At analysere nedbryder ikke kun dataene, men hjælper også med at danne andre data eller detaljer fra den nedbrudte. Det giver et bredere perspektiv på alle de indsamlede data.
Denne proces er det første skridt, som folk inden for forskningsområdet har taget. Derfor er analyse en meget brugt proces i forskning og akademikere.
Da analysering involverer en masse komplekse processer, fra at nedbryde data til at forklare dem, involverer det en mere omfattende tankeproces. De er også meget objektive.
Hvad er evaluering?
Oprindelsen af ordet evaluere er også forskellig fra at analysere. Dette skyldes, at oprindelsen til evaluering er det franske ord 'évaluer', der betyder at finde værdien af.
Så man kan sige, at evaluering er processen med at finde værdien af de givne data. Det finder også gennemførlighed.
Det giver datakvaliteten frem for at finde nye færdigheder fra det. Der er to typer af evalueringsprocesser: formativ og summativ.
Formativ evaluering er, når dataene vurderes, og de færdigheder, der kræves til dataene, opnås. Summativ evaluering er at bestemme eller kende det mål, der er sat under analyse af de opnåede data.
Da evaluering er en afgørende proces, sker dette efter at dataene er analyseret. Det er også forbundet med subjektive tænker og kræver derfor mindre tænkeproces end at analysere.
Vigtigste forskelle mellem at analysere og evaluere
- Selvom de to udtryk går hånd i hånd, er processen involveret i dataene anderledes. Analyse er den proces, hvor dataene nedbrydes til yderligere forklaring. Det hjælper med at forstå de givne data, mens evaluering af data betyder at give en værdi eller finde vigtigheden af dataene.
- Analyse er normalt kun beskæftiget med definitioner og implikationer af data. Dette er ikke tilfældet under evaluering, da det handler om kvaliteten af dataene og omfanget.
- Tankeprocessen involveret i begge processer er også forskellig. Da analysering kræver nedbrydning af data, er der altid behov for en omfattende tankeproces, som ikke er nødvendig for at evaluere. Dette afslutter kun magt af de givne data.
- Da analyser omfatter nedbrydning af sammensatte data, er de mere objektive end evaluering. Evaluering er kun forbundet med subjektive færdigheder snarere end objektive.
- De data, der er fundet ved analyse, bruges i forsknings- og akademiske felter. Evaluering bruges ikke i akademisk forskning, men snarere til at finde dataens fordele og ulemper eller konklusioner.
- Da analyse kun hjælper med at forklare eller udvikle dataene yderligere, er der ikke behov for et resultat. Men at evaluere er den proces, der giver konklusionen til de data, der analyseres, så det er nødvendigt at have en konklusion.
- https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/AMR.1995.9503271994
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1645953.1645966
Sidst opdateret: 14. oktober 2023
Jeg har brugt så meget på at skrive dette blogindlæg for at give dig værdi. Det vil være meget nyttigt for mig, hvis du overvejer at dele det på sociale medier eller med dine venner/familie. DELING ER ♥️
Emma Smith har en MA-grad i engelsk fra Irvine Valley College. Hun har været journalist siden 2002 og har skrevet artikler om engelsk, sport og jura. Læs mere om mig på hende bio side.
Selvom denne artikel er meget informativ, tror jeg, den kunne have brugt flere eksempler fra den virkelige verden til at illustrere forskellene mellem at analysere og evaluere.
Denne artikel præsenterer en klar og detaljeret sammenligning af at analysere og evaluere. Det er en stor ressource for både studerende og professionelle.
Artiklen giver en omhyggelig sammenligning af at analysere og evaluere, hvilket giver læserne en grundig forståelse af deres forskelle.
Denne artikel tjener som en værdifuld reference til at forstå skellene mellem at analysere og evaluere, især i akademisk forskning.
Artiklen skitserer kort og godt skelnen mellem at analysere og evaluere, hvilket gør den til en vigtig læsning for dem, der går ind i datavidenskab.
Artiklen gør et godt stykke arbejde med at forklare lighederne og forskellene mellem at analysere og evaluere data, hvilket er meget nyttigt for alle, der arbejder med data.
Jeg er enig, de angivne eksempler gør det også lettere at forstå begreberne.
Denne artikel afgrænser effektivt nuancerne mellem at analysere og evaluere data. Forfatterens beherskelse af emnet er indlysende.
Artiklens klare sammenligning mellem at analysere og evaluere gør den væsentlig læsning for alle, der er involveret i forskning eller dataanalyse.
Denne artikel tilbyder en omfattende dissektion af forskellene mellem at analysere og evaluere. Det er bestemt et must-read for forskere og dataanalytikere.
Denne artikel giver en dybdegående analyse af forskellene mellem at analysere og evaluere data, en virkelig vigtig sondring at forstå i ethvert forskningsfelt.
Jeg er fuldstændig enig, Amelia. Artiklen giver en omfattende sammenligning af de to udtryk og deres implikationer.
Jeg synes, artiklen er meget informativ og velstruktureret, hvilket gør det nemt at forstå forskellene mellem at analysere og evaluere.