naywinaung Characteristics of Descriptive Research Design

Characteristics of Descriptive Research Design

Descriptive research design has several key characteristics that distinguish it from other research designs. Some of the main characteristics of descriptive research design are:

Objective: Descriptive research design is objective in nature, which means that it focuses on collecting factual and accurate data without any personal bias. The researcher aims to report the data objectively without any personal interpretation.
Non-experimental: Descriptive research design is non-experimental, which means that the researcher does not manipulate any variables. The researcher simply observes and records the behavior or characteristics of the population or phenomenon of interest.
Quantitative: Descriptive research design is quantitative in nature, which means that it involves collecting numerical data that can be analyzed using statistical techniques. This helps to provide a more precise and accurate description of the population or phenomenon.
Cross-sectional: Descriptive research design is often cross-sectional, which means that the data is collected at a single point in time. This can be useful for understanding the current state of the population or phenomenon, but it may not provide information about changes over time.
Large sample size: Descriptive research design typically involves a large sample size, which helps to ensure that the data is representative of the population of interest. A large sample size also helps to increase the reliability and validity of the data.
Systematic and structured: Descriptive research design involves a systematic and structured approach to data collection, which helps to ensure that the data is accurate and reliable. This involves using standardized procedures for data collection, such as surveys, questionnaires, or observation checklists.


Discover more from naywinaung

Subscribe to get the latest posts sent to your email.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Related Post

data visualization မှာ အဖြစ်များတဲ့ အမှား (၇) ခုdata visualization မှာ အဖြစ်များတဲ့ အမှား (၇) ခု

data visualization မှာ အဖြစ်များတဲ့ အမှား (၇) ခု ရှိပါတယ်လို့ ဆိုထားပါတယ်။ အဲဒါတွေကတော့ – ၁။  ရှုပ်ပွနေတဲ့ visualization တွေ မဖန်တီးမိအောင် ရှောင်ပါ။ တင်ပြချင်တဲ့ အချက်အလက်တွေ များတဲ့အခါ visualization တစ်ခုတည်းမှာ အားလုံးထည့်ချင်တတ်ကြတယ်။ ဒါပေမဲ့ စာသားဘောက်စ်တွေ၊ ဂရပ်ဖစ် layer တွေလို မြင်သာတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေ

Lean ManagementLean Management

ဆေးရုံအုပ်ချုပ်ရေးမှာ Lean Management နဲ့ 5S ကို သုံးရင် ဘယ်လိုအဆင်ပြေမလဲ ဆိုတာ နည်းနည်း ရှင်းပြချင်ပါတယ်။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်း နားလည်လွယ်အောင် ရေးမှာဖြစ်လို့ လိုအပ်ချက်များ ရှိနိုင်ပါတယ်ဗျ။ ပထမဆုံး၊ Lean ဆိုတာ ဘာလဲ?  Lean ဆိုတာ အလဟဿဖြစ်နေတဲ့ အရာအားလုံးကို ဖယ်ထုတ်ပြီး၊ လူနာတွေအတွက် တန်ဖိုးရှိတဲ့ အလုပ်ကိုပဲ လုပ်ဖို့ နည်းလမ်းပါ။

Regression လွယ်သလား၊ ခက်သလားRegression လွယ်သလား၊ ခက်သလား

Regression လွယ်သလား၊ ခက်သလား(စာများတယ်၊ အရုပ်မပါဘူး… စိတ်ဝင်စားသူများသာ ဖတ်ရှုပါ။ ခေါင်းမူးလျှင် တာဝန်မယူပါ)အဟေဟေစာရင်းအင်းပညာမှာ regression model ကို ဘာကြောင့် သုံးရတာသလဲ၊ ဘာတွေကို အဓိက ရှာဖွေချင်တာလဲ၊ ရလဒ်တွေကို ဘယ်လို သုံးသပ်ပြီး တင်ပြရမလဲ ဆိုတာကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းနှင့်  နားလည်လွယ်အောင် ရှင်းပြချင်ပါတယ်။Regression model ကို သုံးရတဲ့ ရည်ရွယ်ချက်က အများကြီး ရှိပါတယ်၊