Metodologia kolokwium PDF

Preview

Summary

METODOLOGIA KOLOKWIUM Struktura procesu badawczego: Etap 1. problemu Etap 2. Zbudowanie modelu teoretycznego Etap 3. Wyprowadzenie konsekwencji Etap 4. Sprawdzenie hipotez Etap 5. Wprowadzenie do teorii z empirycznych Struktura procesu badawczego w 1. 2. problemu, zmiennych i 3. Ustalenie planu bada...

Description

METODOLOGIA - KOLOKWIUM Struktura procesu badawczego: Etap 1. Ujęcie problemu Etap 2. Zbudowanie modelu teoretycznego Etap 3. Wyprowadzenie szczegółowych konsekwencji Etap 4. Sprawdzenie hipotez Etap 5. Wprowadzenie do teorii wniosków z badań empirycznych Struktura procesu badawczego w skrócie: 1. Przegląd literatury; 2. Sformułowanie problemu, zmiennych i hipotez; 3. Ustalenie planu badawczego: wybór modelu badawczego i metody pomiaru, dobór próby; 4. Zbieranie danych, analiza danych; 5. Wnioskowanie (powrót do etapu 1? - wzbogacenie literatury). Problem badawczy: badacz decyduje, jakie zjawisko chce wyjaśniać. Właściwie sformułowany problem badawczy: • Dotyczy fragmentu rzeczywistości, o którym badacz zgromadził już pewną wiedzę; • Prowadzi do identyfikacji zbioru potencjalnych rozwiązań (wynikają z niego hipotezy badawcze); • Zawiera pojęcia zoperacjonalizowane i możliwe do operacjonalizacji. Problemy badawcze mogą dotyczyć zasadniczo pytań o poziom zmiennej zależnej w populacji (np. przeciętnej liczby zapamiętanych po jednokrotnym odczytaniu cyfr w populacji studentów psychologii UWr) lub też pytań o zależności między zmiennymi. • Zależności między zmiennymi możemy badać jako związki przyczynowoskutkowe lub korelacyjne. Dwa podstawowe rodzaje pytań badawczych • Rozstrzygnięcia - Partykuła “Czy?”, najczęściej możliwość odpowiedzi “tak”, “nie”; • Dopełnienia - Partykuły “W jakim zakresie?”, “O ile?”, “Kiedy?”;

Hipoteza: to odpowiedź na pytanie badawcze; • Hipoteza to zdanie w znaczeniu logicznym (zatem takie, które może być prawdziwe lub fałszywe), będące odpowiedzią na problem badawczy, którego rozstrzygnięcia należy poszukiwać w oparciu o badania empiryczne; Cecha vs zmienna? • Cecha - właściwość jednostek zbiorowości, będąca przedmiotem badania, np.: wiek, płeć, dobrostan, poziom inteligencji itp. • Zmienna (variable) własność, która przyjmuje co najmniej dwie wartości. Wskaźnik to taka własność, która bezpośrednio wyraża pomiar zmiennej; Wskaźnikiem zmiennej wzrost mogą być centymetry itp. Zmienne ciągłe (continuous variable) - zbiór wartości tworzy kontinuum; dla różnych osób z populacji może przyjmować różne wartości, które nie są ograniczone do zbioru dyskretnego (wzrost w cm). Zmienne dyskretne (discrete variable) (typ wykształcenia, płeć). Zmienne jakościowe, kategorialne (ang. qualitative, categorial variable) klasyfikacje, czyli zawierają podział wyczerpujący (każdy element zbioru można dopasować do jednej z kategorii),rozłączny (każda kategoria w innym zbiorze); Zmienne ilościowe ( ang. quantitative variable), czyli zmienne ciągłe. Klasyfikacja zmiennych wg. Stevensa • nominalna; • porządkowa; • interwałowa; • ilorazowa (stosunkowa). • Typ skali wiąże się z możliwymi operacjami empirycznymi, które można przeprowadzić na danych wartościach zbioru; • Za typem skali przyjęło się określać typ zmiennej. Dokonując pomiaru cechy na poziomie nominalnym uzyskujemy informacje umożliwiające rozróżnienie i podział jednostek ze względu na charakteryzujące je odmiany (warianty) a następnie przypisanie ich do określonych, wyczerpujących i rozłącznych kategorii. Celem pomiaru na poziomie nominalnym jest sklasyfikowanie obiektów (jednostek), stwierdzenie, że są one takie same lub inne, oraz przyporządkowanie ich do wyróżnionych kategorii.

Zmienna nominalna: przykład: kolor oczu, warianty cechy: piwne, brązowe, niebieskie, itp. Kategoriom (wariantom) cechy nominalnej możemy arbitralnie przypisać pewne liczby, ale spełniać one będą wyłącznie rolę nazw kategorii i nie można wykonywać na nich żadnych działań matematycznych! Zmienne porządkowe (rangowe): warianty cechy mierzonej na poziomie porządkowym pozwalają uporządkować obiekty według stopnia natężenia tej cechy. Przykład: poziom zdenerwowania; warianty cechy: bardzo zdenerwowany, zdenerwowany, spokojny, bardzo spokojny. Na tym poziomie pomiaru nie jesteśmy w stanie precyzyjnie określić o ile bardziej jedna osoba jest zdenerwowana od drugiej ponieważ brak tu jednostek odległości. Skala porządkowa pozwala jedynie na określenie kolejności, czyli, że osoba X jest bardziej zdenerwowana niż Y. Ale nie wiadomo o ile bardziej. Skala przedziałowa (interwałowa): na tym poziomie możemy określić odległość między poszczególnymi wariantami badanej cechy. Na tym poziomie występuje standardowa jednostka miary (określająca odległość jednego wariantu cechy od drugiego) oraz „umowny punkt zerowy” (który nie jest zerem absolutnym). Przykład: skala temperatury Celsjusza. Posiada umowny punkt zerowy (0*C) i stałą jednostkę odległości (1*C). Pozwala stwierdzić że różnica temperatur miedzy Lublinem (+30*C) a Zakopanem (+15*C) wynosi 15*C. Nie można jednak powiedzieć że w Lublinie jest dwa razy cieplej niż w Zakopanem! Zmienne stosunkowe (ilorazowe): najwyższy poziom pomiaru. Na tym poziomie poza jednostką miary, występuje również tzw. zero absolutne (fizyczny poziom zerowy). Przykład cechy ilorazowej: dochody, warianty cechy: 0, 100, 200, 3000 PLN. Na tym poziomie możemy stwierdzić że jeżeli X zarabia 100 złotych a Y zarabia 200 złotych to Y zarabia więcej od X o 100 złotych, oraz że Y zarabia dwa razy więcej od X. Jeżeli nie chcemy stracić informacji o zerze absolutnym, liczby ze stosunkowej skali pomiarowej możemy poddawać tylko przekształceniom które zachowają równość stosunków – możemy więc mnożyć i dzielić wyniki. Jeżeli będziemy dodawać i odejmować liczby od wyników skali ilorazowej – utracimy zero absolutne skali – przekształcimy ją w skalę przedziałową!

· Schematy badań

Korelacyjny - W typowym eksperymencie badacz manipuluje zmienną niezależną i sprawdza, jaki jest wpływ tej manipulacji na reakcje osób badanych, czyli zmienne zależne. Może jednak być też tak, że eksperymentator nie jest zainteresowany odpowiedzią na pytanie: „Czy jedna zmienna wpływa na drugą?”, ale chciałby wiedzieć, w jaki sposób dwie zmienne są ze sobą powiązane. Na przykład David Buss*, przedstawiciel tzw. psychologii ewolucjonistycznej, opisuje badanie, w którym sprawdzano, jaki jest związek między szybkością chodzenia a pozycją społeczną. W tym celu można by przeprowadzić typowy eksperyment, zakładając np., że pozycja społeczna jest zmienną niezależną, a szybkość chodzenia zmienną zależną. Należałoby wówczas, według jakichś kryteriów, wyodrębnić dwie grupy osób: o wysokiej i o niskiej pozycji społecznej (zmienna niezależna nominalna przyjmuje dwie wartości) oraz porównać średnią szybkość chodzenia w obu tych grupach. Można jednak postąpić inaczej. Ze słowem korelacja wiąże się założenie, że związek pomiędzy dwiema cechami ma charakter liniowy, to znaczy można go przedstawić na wykresie w postaci linii prostej. Czasami jednak związek pomiędzy zmiennymi jest krzywoliniowy. Gdy odstępstwo od prostoliniowości jest znaczne, wówczas nie mówimy o korelacji. Pamiętasz prawo YerkesaDodsona? Zgodnie z nim poziom wykonania jakiegoś zadania wzrasta wraz ze wzrostem motywacji, ale tylko do pewnego stopnia. Wzrost motywacji powyżej określonego poziomu „paraliżuje” i powoduje spadek poprawności wykonania tego zadania. Zależność tę ilustruje rysunek 2.3. Zauważ, że zakładając prostoliniowy związek pomiędzy obydwiema zmiennymi (linia przerywana na wykresie), stracilibyśmy możliwość uchwycenia jakiejkolwiek zależności pomiędzy motywacją a poziomem wykonania zadania. Quasi – eksperymentalny - W jednej sytuacji na pewno nie ma problemu z wyborem modelu eksperymentalnego. Nie da się przeprowadzić eksperymentu z powtarzanymi pomiarami wtedy, gdy zmienna niezależna jest zmienną różnicującą grupy badane ze względu na jakąś stałą cechę badanych obiektów. W takiej sytuacji badacz nie tyle manipuluje zmienną niezależną, ile po prostu dobiera osoby badane do grup zgodnie z pewnym kryterium. Przykładem może być analiza wpływu miejsca zamieszkania (duże miasto, średnie miasto, małe miasto, wieś) na dostęp do edukacji (np. mierzony liczbą studentów na stu mieszkańców). W tej sytuacji badacz może jedynie wybrać do analizy osoby z różnych miejscowości, ale nie może arbitralnie przydzielać wartości zmiennej „miejsce zamieszkania” osobom badanym. Co za tym idzie, nie można też zastosować układu z powtarzanymi pomiarami – a więc przypisywać kolejnych wartości zmiennej niezależnej tym samym osobom. Eksperymentalny –(2 grupy) Podstawowy plan eksperymentu można sprowadzić do sytuacji, w której osoby badane są dzielone na dwie grupy.

Kryterium podziału stanowią poziomy zmiennej niezależnej głównej. Ponieważ celem tak zaprojektowanego eksperymentu jest zebranie danych umożliwiających porównanie dwóch grup, schemat ten określa się jako układ międzygrupowy. W takim planie eksperymentu mówi się albo o dwóch grupach porównawczych (np. gdy interesują nas różnice między kobietami a mężczyznami ze względu na nasilenie potrzeby afiliacji), albo jedną grupę nazywa się eksperymentalną, a drugą – kontrolną (np. w sytuacji, gdy badani w jednej grupie są poddani jakiemuś treningowi, a w drugiej nie). Często badacze nadają grupom krótkie, umowne nazwy, pozwalające czytelnikom raportu z badań uświadomić sobie, na czym polega różnica pomiędzy obydwoma grupami. (Powtarzalny pomiar) Oczywiście dobór losowy obniża ryzyko wpływu niekontrolowanych zmiennych ubocznych związanych z osobami badanymi, ale nie redukuje go całkowicie. Wydaje się więc, że najlepszym sposobem na to, aby osoby badane w obu grupach były takie same, jest po prostu... dobranie tych samych osób do obu grup. W praktyce oznacza to, że bada się jedną grupę ludzi, ale w dwóch sytuacjach, na początku i po zakończeniu jakiegoś procesu, np. terapii czy szkolenia. O takim planie eksperymentalnym mówi się, że jest to układ z powtarzanym lub powtarzanymi pomiarami zmiennej zależnej. Zbierane w ten sposób dane określa się jako dane zależne. (Plan Salomona) Należy tylko podzielić osoby badane nie na dwie, ale na cztery grupy. W dwóch z nich badani zostaną poddani pretestowi oraz manipulacji zmienną niezależną główną, a w dwóch – tylko zmienną niezależną główną. Przypuśćmy, że chcesz się dowiedzieć, jaki jest wpływ dwóch typów argumentów na postawę etnocentryzmu konsumenckiego. Pierwszy rodzaj argumentacji bezpośrednio odwołuje się do sytuacji osoby badanej (np. „kupowanie produktów żywnościowych pochodzących z różnych krajów poszerzy twoją wiedzę na temat kuchni tych krajów”), a drugi jest bardziej teoretyczny (np. „kupowanie produktów z różnych krajów wpływa na zwiększenie asortymentu produktów na rynku”). Dwom grupom badanym przedstawisz listę argumentów „osobistych”, z tym że tylko w jednej z nich przeprowadzisz pretest, czyli poprosisz uczestników o wypełnienie kwestionariusza etnocentryzmu konsumenckiego. Z kolei dwóm następnym grupom przekażesz listę argumentów „teoretycznych” – i znowu tylko w jednej z tych grup przeprowadzisz wstępne badanie etnocentryzmu. Oczywiście po przedstawieniu argumentów wszyscy badani raz jeszcze odpowiadają na pytania skali etnocentryzmu, przy czym dla połowy z nich będzie to drugi raz. Eksperymenty w układzie planu Solomona można potraktować jako badanie, w którym mamy do czynienia nie z jedną zmienną niezależną główną, ale z dwiema: właściwą (czyli np. typem argumentacji) oraz dodaną, która przyjmuje dwa poziomy: z pretestem lub bez pretestu. Zauważ, że plan czterogrupowy jest kombinacją układu międzygrupowego (dwie

niezależne grupy osób badanych otrzymują dwa różne typy argumentacji) oraz układu z powtarzanymi pomiarami (reakcje tych samych osób badanych są dwukrotnie rejestrowane za pomocą tego samego narzędzia w fazie pretestu i posttestu). Osoby badane są więc przydzielane do grup na podstawie dwóch różnych kryteriów: rodzaju argumentów, jakie zostaną im przedstawione, i tego, czy będą wypełniać kwestionariusz etnocentryzmu przed zapoznaniem się z argumentami, czy też nie. Z formalnego punktu widzenia nie ma różnic pomiędzy tymi kryteriami. Układy eksperymentalne, w których osoby badane są przydzielane do grup ze względu na więcej niż jedno kryterium, nazywa się eksperymentami czynnikowymi. W tym wypadku słowo „czynnik” i wyrażenie „zmienna niezależna główna” traktuje się zamiennie. Zastosowanie układów czynnikowych pozwala nie tylko na wzięcie pod uwagę większej liczby zmiennych niezależnych w eksperymencie, lecz także na analizowanie wspólnego wpływu tych zmiennych na zmienną zależną. (Eksperyment czynnikowy z czterema grupami) Eksperyment dwuczynnikowy, w którym każda ze zmiennych niezależnych przyjmuje po dwie wartości, to chyba najczęściej stosowany model badawczy w psychologii. Saul Kassin i Katherine Kiechel* badali zachowania osób w sztucznej sytuacji, choć przeprowadzony przez nich eksperyment dotyczył ważnej społecznie kwestii składania fałszywych zeznań. Osoby badane zostały poinformowane, że biorą udział w eksperymencie, którego celem jest pomiar czasu wpisywania do komputera różnych liter czytanych w różnym tempie (wolno lub szybko) przez drugą osobę (współpracownika eksperymentatora). W rzeczywistości jednak badanie dotyczyło czegoś zupełnie innego. (Nawiasem mówiąc, nieraz zastanawiamy się nad tym, gdzie są granice uczciwości wobec osób biorących udział w naszych eksperymentach). Każda osoba badana została poproszona o to, żeby jak najszybciej naciskała klawisz z literą, która została wymieniona przez pomocnika eksperymentatora. Poinformowano ją również, że pod żadnym pozorem nie wolno jej nacisnąć klawisza „Alt”, ponieważ spowoduje to utratę wszystkich danych. Jak się łatwo domyślić, w pewnym momencie komputer się wyłączał, a do pokoju, gdzie przeprowadzano badanie, wchodził eksperymentator z pytaniem: „Czy nie nacisnąłeś klawisza Alt?”. Oczywiście niemal wszyscy badani zaprzeczali. Badacz zwracał się więc do osoby, która dyktowała, z pytaniem, czy zauważyła, żeby badany nacisnął klawisz „Alt”. Jak wiemy, lektorka była podstawiona i w połowie przypadków zeznawała, „że faktycznie widziała, jak badany naciskał klawisz Alt” (czyli fałszywe zeznawała), a w połowie twierdziła, że nie patrzyła na klawiaturę (co w gruncie rzeczy też było nieprawdą, ale w tym wypadku nie miało większego znaczenia). W tym momencie kończyła się pierwsza część eksperymentu i osoba oskarżona o nieuwagę i zepsucie całego badania wychodziła z eksperymentatorem do poczekalni, gdzie czekał następny

badany. Nieco „skołowana”, nie wiedziała jednak, że w poczekalni czeka na nią kolejny współpracownik badacza. Scenariusz eksperymentu przewidywał teraz następującą scenę: Pod pozorem poszukania kalendarza, by wyznaczyć osobie badanej następne spotkanie, eksperymentator na chwilę opuszczał poczekalnię, a w tym czasie pomocnik badacza nawiązywał rozmowę z osobą, która właśnie opuściła laboratorium, rozpoczynając od pytania: „Co się stało?”. Wszystkie odpowiedzi osób badanych były nagrywane. Później inna grupa osób, nie mających pojęcia, o co chodziło w eksperymencie, słuchała tych nagrań i kwalifikowała wypowiedzi osób badanych jako przyznających się i nieprzyznających do wciśnięcia niewłaściwego klawisza. Zastosowano surowe kryterium przyznawania się do winy i np. odpowiedź: „Być może, nacisnąłem niewłaściwy klawisz”, nie była uznawana za przyznanie się do winy. Zmienną zależną w tym badaniu było więc wewnętrzne przekonanie osoby wpisującej litery co do tego, czy rzeczywiście nacisnęła zakazany klawisz. Badanie Kassina i Kiechel opisaliśmy jako przykład eksperymentu dwuczynnikowego, co znaczy, że manipulowano w nim dwiema zmiennymi niezależnymi. Pierwszą było „tempo czytania liter” (wolne lub szybkie), a drugą – „zeznanie osoby dyktującej litery” (fałszywe lub neutralne). Wszystkie osoby badane zostały losowo przydzielone do czterech grup. BŁĄD PRÓBKOWANIA I RANDOMIZACJA Błąd próbkowania - Układ eksperymentu z dwoma losowo dobranymi grupami osób badanych ma jeden słaby punkt. Otóż zawsze jesteśmy narażeni na tzw. błąd próbkowania, to znaczy nigdy nie możemy być pewni, czy rozkład cech osób badanych przydzielonych do jednej grupy jest taki sam, jak rozkład cech osób w drugiej grupie. Chociaż, teoretycznie rzecz biorąc, niewielkie jest prawdopodobieństwo, że za każdym razem wypadnie reszka, gdy jednocześnie podrzucimy kilka razy pięć monet, to jednak taka sytuacja jest możliwa. Podobnie jest z losowym doborem osób do grup. W zasadzie prawdopodobieństwo, że w wyniku losowania w jednej grupie znajdą się np. tylko osoby z wysokim ilorazem inteligencji, a w drugiej z niskim, jest małe, ale może się tak zdarzyć. Randomizacja - osoby badane muszą być losowo przydzielone do obu grup badawczych. Losowy podział osób badanych na grupy ma eliminować jakikolwiek związek pomiędzy indywidualnymi cechami osób badanych lub sytuacji eksperymentalnej (czyli zmiennymi ubocznymi) a specyfiką grupy, w której dana osoba się znajdzie. ZMIENNA ZALEŻNA (PRETEST I POSTTEST) Model badawczy pre-test i post-test jest jedną z ilościowych metod badawczych. Metoda ta zakłada sprawdzenie czy zmienna niezależna (czynnik)

miała wpływ na wyniki pomiaru zmiennej zależnej. Zastosowanie pomiaru pretest i post-test zakłada wykonanie przynajmniej dwukrotnego pomiaru danej zmiennej. Za pierwszym razem dokonujemy pomiaru początkowego, tzw. pre-testu. Następnie wprowadzamy do badania (do modelu badawczego, eksperymentalnego) zmienną niezależną i dokonujemy ponownego pomiaru, tzw. post-testu. Następnie sprawdzamy czy wprowadzony przez nas czynnik (zmienna niezależna) miał wpływ na wystąpienie różnic w dwóch dokonanych pomiarach (pre-test i post-test). Idea badania tego typu zakłada powtarzany pomiar danej zmiennej dla odmiennych warunków (wprowadzenie zmiennej niezależnej, manipulacji eksperymentalnej). Przykład: Badacz chciał sprawdzić, czy pewna metoda nauczania języka angielskiego ma wpływ na osiągane przez uczniów wyniki w nauce. Na początku przeprowadził test zdolności językowych wśród dwóch grup badanych uczniów (faza pre-test). Następnie w jednej grupie wprowadził odmienną metodę nauczania a druga grupa uczyła się według niezmienionego programu. Po pewnym czasie przeprowadził ponownie test zdolności językowych w obydwu grupach (faza post-test). Następnie badacz sprawdził, czy wzrost zdolności językowych był większy w grupie z nową metodą nauczania w porównaniu do "tradycyjnej" grupy osób. Badania typu pre-test i post-test stosujemy, aby zaobserwować czy dany czynnik miał wpływ na zmianę zmiennej w czasie. Badania tego rodzaju przeprowadza się najczęściej na tej samej grupie osób / obserwacji (grupy zależne). Istotą tutaj jest przynajmniej dwukrotny pomiar danej zmiennej / cechy w założonym odstępie czasu. Badania typu pre-test - post-test bez występowania grupy kontrolnej stosuje się również do badania stabilności danego narzędzia badawczego (np. kwestionariusz psychologiczny). W tym przypadku ponowny pomiar tej samej grupy osób tym samym narzędziem ma na celu sprawdzenie, czy dane narzędzie badawcze jest stabilne w czasie, tzn, czy uzyskiwane wyniki są zbliżone (pomiar pewnej cechy, np poziomu inteligencji) w czasie. Zakłada się tutaj, że jeżeli dane narzędzie ma badać pewną cechę, która jest stabilna w czasie (nie zmienia się z wraz z upływem czasu) to wyniki pomiaru pretest i posttest powinny być zbliżone do siebie. Ważne jest również to, że metoda pretest - posttest nie

ogranicza się jedynie do dwóch pomiarów. W tej metodzie pomiarów może być kilka. 14. ZMIENNA NIEZALEŻNA ISTOTNA, UBOCZNA, ROZPRASZAJĄCA  ZMIENNA ZALEŻNA I NIEZALEŻNA Głównymi zmiennymi w eksperymencie badawczym są zmienne niezależne oraz zmienne zależne. Zmienna niezależna jest tą zmienną, którą w badaniu manipulujemy (naszym działaniem, zamierzeniem zmieniamy jej wartości, kierunek, siłę). Zmienna zależna jest tą zmienną którą mierzymy, dokonujemy jej pomiaru, którą nie manipulujemy w badaniu, której wartość jest "zależna" od wartości zmiennej niezależnej. Przykład Eksperymentator sprawdzał, czy pobudzenie energetyczne wpływa na sprawność umysłową. Przed egzaminem jedna grupa w ogóle nie piła kawy, druga grupa wypiła słabą kawę, natomiast trzecia grupa wypiła bardzo mocną kawę. Osoby ze wszystkich grup rozwiązywały zadania z matematyki..... Zmienna niezależna Zmienną niezależną w tym przypadku jest pobudzenie energetyczne (rozumiane jako "moc" wypitej kawy) - tą wartością eksperymentator manipulował wśród badanych grup Zmienna zależna Zmienną zależną w tym przypadku jest sprawność umysłowa(rozumiana jako ilość wykonanych poprawnie zadań). Tą wartość eksperymentator badał, mierzył.  ZMIENNA UBOCZNA Wyobraźmy ...