本报告利用我们的研究合作伙伴 Illuminas 在 2020 年夏季和秋季对英国农民、技术人员和行业专家进行的现场和定量数据,探讨了英国农民在行业关键时刻面临的挑战。它讨论了该行业的变化速度;研究了英国当前和未来农业技术的一些最令人兴奋的发展;并试图确定英国农业可以通过释放这些技术的一些优势来实现可持续竞争优势的途径。
所有提交的调查数据将是匿名的,并且将仅与相应的模块协调器共享。这将基于根据CIM模块和程序中这些角色中列出的人。随后汇总的,定量数据将与计划董事共享(根据CIM模块/计划中该角色分配的那些),学校,系和大学的负责人,但没有任何免费文本评论。汇总数据将与主要学校和大学共享。
- 摘要不可用或未在英语中发表的文章(n = 7) - 不是完整的原始文章(n = 1) - 在联合国HDI中排名为“很高”的国家(n = 231) - 没有疫苗接种或态度的定量数据;或介入,经济,案例,生态学或定性研究或审查或概述(n = 335) - 不在儿童和/或父母中;或在特定组中(n = 148) - 全文不可用(n = 12)
在 FDP 的第 4 天,M. Ramakrishnan 博士主持了会议。他首先介绍了各种统计概念及其在社会和管理科学中的应用。他还提供了在 SPSS 中输入变量和数据的培训,并进行了初步分析,如正态性检验、描述性统计和探索性因子分析 (EFA)。在下午的会议中,他提供了使用 SPSS 软件分析定量数据的实践培训。使用 SPSS 中的样本数据进行了各种单变量、双变量和非参数测试。
除了定量数据外,我们还应该在整个改进工作中捕获,分析和从定性数据中学习。定性数据几乎是可以观察和记录本质上不是数值的任何类型的信息。定性数据在帮助我们深入了解问题并理解意义,意见和感受方面特别有用。这对于支持我们发展有关关注什么以及可能有所作为的理论至关重要。定性数据的示例包括变化思想观察,有关护理经验的反馈,对调查的自由文本回答等。
这个角色是MML计划开发团队地面成员的关键。角色持有人将擅长研究数据收集,从而确定我们计划的定量数据趋势和分析,并为特定研究项目收集和分析定性数据。该角色支持计划开发团队在识别和传播学习方面,并需要产生内部和外部报告。该角色将能够在该计划开发团队以及交付和运营团队中以高度协作的方式独立工作。关键职责和活动: