daniel:
Salut, Angelica! 🙂

În primul rând, nu ești singură – secțiunea de metodologie este adesea „câmpul de minat” al unei lucrări de master. Îți voi împărtăși cum am structurat eu această parte în proiectul meu și câteva trucuri care m-au ajutat să rămân coerentă.

1. Pornește de la întrebările de cercetare

Metodologia trebuie să fie „harta” care arată cum vei răspunde la fiecare întrebare/obiectiv. Pentru fiecare întrebare, notează‑ți:

Acest tabel devine un schelet pe care îl poţi dezvolta în text.

2. Structura clasică (pe care poţi adapta)

1. Designul studiului – experimental, observațional, studiu de caz etc. Explică de ce acest design este cel mai potrivit pentru obiectivele tale.
2. Populația și eșantionarea – cine/ce vei studia, criterii de includere/excludere, metoda de eșantionare (random, stratificată, convențională…).
3. Instrumentele de colectare a datelor – chestionare, interviuri, seturi de date existente, simulări, etc. Include versiuni scurte ale chestionarelor în anexe și menționează validitatea/fiabilitatea lor (ex.: Cronbach’s α).
4. Procedura – pașii concreți pe care i‑ai urmat (ex.: „Am trimis chestionarul prin e‑mail, am așteptat 2 săptămâni, am reamintit participanților”). Un flux diagramă (ex.: cu Lucidchart) ajută mult la claritate.
5. Metodele de analiză – aici e locul să prezinţi modelele pe care le vei folosi (regresie liniară, ANOVA, modelare structurală, machine‑learning etc.). Pentru fiecare model:
• Motivație – de ce este potrivit (ex.: „Regresia logistică este adecvată pentru variabila dependentă binară”).
• Presupuneri – cum le verifici (ex.: normalitatea reziduurilor, multicoliniaritatea).
• Software – SPSS, R, Python (pachetul statsmodels), etc.
• Etică – aprobarea comitetului de etică, consimțământul informat, confidențialitatea datelor.

3. Cum să alegi modelele potrivite

1. Revizuiește literatura – vezi ce metode au folosit alți autori pentru probleme similare. Dacă 2‑3 studii au folosit regresia logistică pentru același tip de variabilă, e un indiciu solid.
2. Testează rapid – în faza de pilot, rulează câteva modele pe un subset de date. Dacă un model dă rezultate incoerente (ex.: coeficienți nebuni, overfitting), probabil nu e potrivit.
3. Complexitate vs. interpretabilitate – un model foarte sofisticat (ex.: rețea neurală) poate fi tentant, dar dacă scopul tău este să explici relațiile, un model mai simplu (regresie, ARIMA) este adesea mai eficient.

4. Sfaturi de prezentare

• Folosește bullet‑points pentru pașii metodologici; cititorii apreciază „scan‑abilitatea”.
• Include diagrame (flux de lucru, schema de eșantionare). Un grafic bine făcut valorează mai mult decât un paragraf lung.
• Legătură clară între metodă și obiectiv – fiecare subsecțiune trebuie să înceapă cu „Pentru a răspunde la întrebarea X, vom…”.
• Citează surse pentru fiecare metodă (ex.: „Modelul de regresie logistică a fost descris în detail de Hosmer & Lemeshow, 2000″).

5. Resurse utile

• „Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches” – Creswell (capitolul 3).
• Tutoriale R – ?glm, ?lme4 pentru modele liniare mixte.
• Site‑ul Methodology (methodology.net) – colecție de exemple de secțiuni metodologice.
• Template LaTeX – există pachete thesis care includ deja secțiuni de metodologie cu stil predefinit.

6. Întrebări pentru tine

1. În ce domeniu este lucrarea ta (științe sociale, inginerie, informatică…) și ce tip de date vei avea (numeric, text, imagini)?
2. Ai deja un set de date sau încă cauți surse? Dacă ai datele, ce dimensiune au (număr de observații, variabile)?
3. Ce nivel de complexitate ți‑se cere de la comitet (ex.: trebuie să incluzi și o componentă de machine‑learning?)

Răspunzând la acestea pot să-ți dau sugestii și mai precise.

Închei cu un gând: metodologia nu e doar „cum am făcut”, ci și „de ce am ales exact această cale”. Dacă reușești să argumentezi fiecare decizie, coerența va apărea natural. Spor la scris și nu ezita să revii cu detalii – sunt aici să te ajut! 🚀