Analysieren und Bewerten sind zwei Begriffe, die Hand in Hand gehen. Dabei handelt es sich um Begriffe, die häufig in der Forschung und Datenwissenschaft oder in anderen Bereichen verwendet werden, in denen es darum geht, die gegebenen Daten zu verstehen und zu verarbeiten.
Da sie zusammen verwendet werden, wird es schwierig, die beiden Begriffe richtig zu unterscheiden. Was unterscheidet die beiden Begriffe?
Key Take Away
- Analysieren beinhaltet die detaillierte und systematische Untersuchung der Komponenten eines Subjekts, einer Idee oder eines Objekts, um seine Struktur, Beziehungen oder Muster zu verstehen.
- Bewerten bedeutet, den Wert, die Bedeutung oder die Qualität zu bewerten, indem man auf der Grundlage festgelegter Kriterien oder Standards Urteile trifft oder Schlussfolgerungen zieht.
- Die Hauptunterschiede zwischen Analysieren und Evaluieren liegen in ihren Zielen und Ergebnissen. Die Analyse konzentriert sich darauf, ein Thema zu verstehen und aufzuschlüsseln, während die Bewertung darauf abzielt, seinen Wert oder Verdienst zu bestimmen.
Analysieren vs. Bewerten
Die Analyse ist ein entscheidender Schritt im akademischen Studium. Zur Analyse gehören Neugier und tiefes Verständnis eines Problems sowie eine objektive Interpretation der Lösung. Es geht darum, ein Phänomen zu erklären. Die Bewertung ist relativ subjektiv und beinhaltet die Entscheidung über die Fähigkeiten und Fertigkeiten einer Person.
Bei der Analyse geht es darum, die gegebenen Daten aufzuschlüsseln und zu interpretieren. Dies wird verwendet, um die Faktoren, Auswirkungen und Bedeutung der Daten zu ermitteln.
Dies erfordert längere Denkprozesse, da die Daten für eine weitere Erklärung aufgeschlüsselt werden müssen. Bewerten ist der Prozess, der nach der Analyse folgt.
Sie liefern die Schlussfolgerung oder das Ergebnis der anhand der Daten durchgeführten Forschung. Die Auswertung von Daten erfordert weniger Denkfähigkeiten, da sie nur den Wert ermittelt und eine kurze Schlussfolgerung liefert.
Vergleichstabelle
Vergleichsparameter | Analyse | Auswertung |
---|---|---|
Datum | Studiert und versteht Daten | Bestimmt die Wichtigkeit und den Wert der Daten |
Denkprozess | Längerer und komplexer Denkprozess, da die Daten aufgeschlüsselt werden müssen | Es ist ein kürzerer Denkprozess, da es nur zum Abschluss kommt |
Bedenken | Beschäftigt sich mit den Definitionen und Auswirkungen der Daten | Besorgt über das Ausmaß der Datenqualität |
Gesellschaft | Eher mit Objektivität verbunden | Eher mit Subjektivität verbunden |
Verwendetes | Verwendet in der akademischen Forschung | Wird verwendet, um die Vor- und Nachteile der Daten zu ermitteln |
Ergebnis | Nicht erforderlich, um ein Ergebnis zu erhalten | Das Ergebnis ist verbindlich |
Was ist Analysieren?
Das Wort „analysieren“ kommt vom französischen Wort „analyse“, was „sezieren“ bedeutet. Es ist auch bekannt, dass es einen griechischen Ursprung hat.
Es gibt sechs Arten von Analyseprozessen, die auf den empfangenen Daten basieren. Durch die Analyse werden die Daten erklärt und weiterentwickelt, indem sie in weniger komplexe Daten zerlegt werden.
Die Analyse schlüsselt die Daten nicht nur auf, sondern hilft auch, andere Daten oder Details aus den aufgeschlüsselten zu bilden. Es gibt eine breitere Perspektive auf alle gesammelten Daten.
Dieser Prozess ist der erste Schritt, den Menschen auf dem Gebiet der Forschung unternehmen. Daher ist das Analysieren ein weit verbreiteter Prozess in Forschung und Wissenschaft.
Da die Analyse viele komplexe Prozesse umfasst, von der Aufschlüsselung der Daten bis zur Erklärung, erfordert sie einen ausgefeilteren Denkprozess. Sie sind auch sehr objektiv.
Was ist Evaluieren?
Auch der Ursprung des Wortes „evaluieren“ unterscheidet sich vom Wort „analysieren“. Dies liegt daran, dass der Ursprung des Begriffs „Bewerten“ auf das französische Wort „évaluer“ zurückgeht, was „den Wert ermitteln“ bedeutet.
Man kann also sagen, dass die Bewertung der Prozess ist, bei dem der Wert der gegebenen Daten ermittelt wird. Es findet auch die Machbarkeit.
Es gibt den Daten Qualität, anstatt daraus neue Fähigkeiten zu gewinnen. Es gibt zwei Arten von Bewertungsprozessen: formative und summative.
Bei der formativen Bewertung werden die Daten bewertet und die für die Daten erforderlichen Fähigkeiten erworben. Unter summativer Auswertung versteht man die Festlegung oder Kenntnis des gesetzten Ziels bei der Analyse der erreichten Daten.
Da die Auswertung ein abschließender Prozess ist, erfolgt diese nach der Analyse der Daten. Es ist auch mit verbunden subjektiv Denken und erfordert daher weniger Denkprozesse als das Analysieren.
Hauptunterschiede zwischen Analysieren und Bewerten
- Obwohl die beiden Begriffe Hand in Hand gehen, ist der mit den Daten verbundene Prozess unterschiedlich. Beim Analysieren werden die Daten zur weiteren Erklärung aufgeschlüsselt. Es hilft dabei, die gegebenen Daten zu verstehen, während die Auswertung von Daten bedeutet, einen Wert anzugeben oder die Wichtigkeit der Daten herauszufinden.
- Bei der Analyse geht es normalerweise nur um die Definitionen und Implikationen der Daten. Bei der Auswertung ist dies nicht der Fall, da es auf die Qualität und den Umfang der Daten ankommt.
- Auch der Denkprozess beider Prozesse ist unterschiedlich. Da die Analyse die Aufschlüsselung von Daten erfordert, bedarf es immer eines aufwändigen Denkprozesses, der für die Auswertung nicht erforderlich ist. Dies ist nur der Abschluss Werkzeuge der angegebenen Daten.
- Da die Analyse die Aufschlüsselung zusammengesetzter Daten umfasst, sind sie objektiver als die Auswertung. Bewerten wird nur mit subjektiven Fähigkeiten und nicht mit objektiven Fähigkeiten in Verbindung gebracht.
- Die durch die Analyse gewonnenen Daten werden in der Forschung und im akademischen Bereich verwendet. Die Bewertung wird nicht in der akademischen Forschung eingesetzt, sondern vielmehr dazu, die Vor- und Nachteile oder Schlussfolgerungen der Daten zu ermitteln.
- Da die Analyse nur der Erklärung oder Weiterentwicklung der Daten dient, ist kein Ergebnis erforderlich. Da es sich bei der Auswertung um den Prozess handelt, der die Schlussfolgerung aus den analysierten Daten zieht, ist es notwendig, eine Schlussfolgerung zu ziehen.
- https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/AMR.1995.9503271994
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1645953.1645966
Letzte Aktualisierung: 14. Oktober 2023
Emma Smith hat einen MA-Abschluss in Englisch vom Irvine Valley College. Sie ist seit 2002 Journalistin und schreibt Artikel über die englische Sprache, Sport und Recht. Lesen Sie mehr über mich auf ihr Bio-Seite.
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