Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Kvantitativ metode (SPSS (Ensidig vs. tosidig test
I såkalt tosidig…
Kvantitativ metode
Årsak og virkning
For å trekke en konklusjon om kauslaitet krever:
- Sterke data - helst følge folk over tid eller ha et eksperiment.
- Årsak må komme før virkning.
- Utelukkelse av mulige bakenforliggende forklaringer.
- Eksempel: Når ulike samfunn begynte å ta i bruk plogen ... Gjorde kvinnfolk overflødig på åkeren.
- Der plogen kom tidlig, er det mindre likestilling mellom kvinne og mann.
- Eksempel på årsak og virkning.
Vitenskapelig metoder
- Empiriske observajsoner (data)
- Systematikk
- Replikerbare prosedyrer
- Objektivitet (ikke stille ledenede spørsmål)
- De tre siste punktene skiller vitenskapelig metode fra "hverdagsstatistikk".
Samfunnsvitenskapelig metodelære:
- Du får ikke en bedre analyse enn hvor god datainnsamlingen er: En fancy analyse hjelper ikke hvis dataen er dårlig.
Hensikten med samfunnsforskning:
- Utforske (ofte kvalitativ)
- Beskrive (ofte første steg og den primære hensikt med spørreundersøkelse)
- Forklare (Hvorfor gjør noen det bedre i noe enn andre? (f.eks.)
- Evaluere (Presentere en løsning, en modell?)
- Predikere (Bruke tilgjengelig info for å sin noe om fremtiden?)
Forskningsprosessen
- Du har en idé
- Du formulerer et forskningsspørsmål: "Hvorfor ... ", "Hva forklarer ...".
- Forskningsdesign og -strategi.
- Datainnsamling.
- Analyse av data.
- Tolkning og rapportering av resultater.
-
Litteraturgjennomgang:
- Begrense litteratursøket til et antall studier det er realistisk å komme gjennom.
- Les gjennom titler - ta ut de som er åpnebart irrelevante.
- Les gjennom sammendrag - ta ut de som er åpenbart irrelevante.
- Les de resterende i sin helhet - ta ut de som ikke er relevante.
a) registrer "fakta" om de ulike studiene.
b) Registrer "substans".
c) Lag gjerne et system som gjør det lettere å navigere gjennom. F.eks. en tabell i et Word-dokument.
Teori
- Hvilke teorier finnes i feltet?
- Vi har ord, som vi bruker på ulike måter. Samme ord kan brukes ulikt innenfor de ulike feltene eller vitenskapelige tradisjonene.
Forskningsspørsmål og hypotese
- Valg og utforming av et et forskningsspørsmål - deduktiv og induktiv
- Et forskningsspørsmål kan ha et deduktivt preg - forskningsspørsmålet utarbeides på bakgrunn av eksisterende kunnskap.
- Et forskningsspørsmål kan ha et induktivt preg - forskningsspørsmålet utarbeides på bakgrunn av enkeltstående hendelser som vekker forskerens interesse.
Forskningsspørsmålet - klarhet og presisjon
- En temaformulering - hvem eller hva og hvilke egenskaper ved disse. For eks.: "Denne studien vil undersøke variasjoner i matematikkferdigheter balnt elever i Norge og se på betydningen av sosial klasse".
- Et spørsmål - hvem eller hva, hvilke egenskaper ved disse og hvilke sammenhenger. F,eks: Har elever svakere matematikkferdigheter jo lavere sosial klasse?
- En hypotese - hvem eller hva, hvilke egenskaper ved disse og hvilke sammenhenger, og hvilke sammenhenger forventer å finne. F.eks: Elever har svakere matematikkferdigheter jo lavere sosial klasse".
Hypotese
- Må være mulig å teste!
- Må kunne avkreftes (må være presist nok til at vi faktisk kan undersøke det)!
- Kan endre seg underveis.
-
-
Datakilder
Kvantitative datakilder:
- Survey (spørreundersøkelse)
- Intervju
- Observasjoner.
- Registerdata.
Eksperiment? (Usikker på om eksperiment er en datakilde).
Survey
- Fordeler: Effektiv datainnsamling, billig, passer godt når du vil vite noe om holdninger/verdier og når temaet er sensitivt, ivaretar anonymitet, fleksibelt for respondenten, lett å replikere, lett å sammenligne.
- Ulemper: Krever evne til å lese og bruke PC/Smarttelefon, ikke alltid i samsvar mellom hva folk rapporterer og hva de faktisk gjør, svarprosenten kan bli lav, folk kan forstå spørsmålene ulikt, ikke nødvendigvis riktig person som svarer, vanskelig å lage korte nok surveyer, må lære bruk av sorvey-software. Det er også lett for at noen andre kan svare. De som svarer, er ikke sikkert de svarer det som er i samsvar med holdningene deres.
Ulike survey design:
- Cross sectional design.
- Repeated cross sectional
- Panel -> følger de samme
- Kohort (panel)-> følge et kull
Intervju
- Fordeler: Kan avklare misforståelser, større sannsynlighet for å få svar på flere spørsmål.
- Ulemper: Tidkrevende, kostbart, intervjueren kan påvirke hva respondenten svarer, ikke egnet for sensitive spørsmål, anonymiteten er vanskelig å ivareta.
Observasjoner
- Fokus (eks): Hvilke lekeapperater er minst brukt?
- Fordeler: Objektivitet, nøyaktighet.
- Ulemper: Tidkrevende. kostbart, observatøren kan påvirke atferd, ikke egnet for sensitive spørsmål, anonymiteten er umulig å ivareta, etiske problemer?
Registerdata
- Karakterer fra skolen, betaling av skatt, helseinformasjon, osv.
- Må vurdere samfunnsnytten vs. ubeleilighet for individet.
-Fordeler: Effektiv datainnsamling, billig, objektivt, ivaretar anonymitet, krever ingen innsats fra dem vi forsker på, vi får data om alle, lett å sammenligne (innenfor land), kan lett innhente data for ulike tidspunkt.
- Ulemper: Ikke samlet inn for statistiske formål, rotete data, krever kompetanse i datahåndtering, etisk hensyn?
Eksperiment
- Må vite hva de ulike skolene gjør og sammenligne, hvis ikke blir det ikke en kontrast.
- Nardi skriver som om eksperiment er en egen datakilde, der jeg litt usikker i. Men kan bruke mange ulike datakilder til eksperiment, og så bruker man Survey i skolen for å undersøke hva de tenker om en tenkt modell som de tester ut.
Mer et forskningsdesign enn data.
Husk!!
- Forskningsspørsmålet styrer alltid metoden.
Etiske hensyn:
- Anonymitet vs. konfidensialitet (respondenten er ikke helt anonym - mail - men de er konfedensielle i og med at jeg lagrer dataen på et skjermet område).
- Frivillig deltakelse - kan man stille strengere krav til profesjonelle?
- Informert samtykke - hvor mye informajon?
- Deltakelse kan ikke innebære at man blir fratatt rettigheter.
.- GDPR
- NSD
- Må jeg melde inn prosjekt?
Kan vi stole på data?
- Validitet og reliabilitet.
- I vitenskapelig forskning er validitet eller gyldighet en betegnelse på hvor godt man klarer å måle det man har til hensikt å måle eller undersøke.
- Reliabilitet er forbundet med målesikkerhet. Hvis den samme måling gjentas mange ganger, er målet reliabelt om vi får det samme svaret hver gang (forutsatt at vi måler det samme).
- Eksempel med badevekten.
- Reliabilitet er en forutsetning for validitet!
Validitet (forts.)
- Umiddelbar validitet
- I hvilken grad en indikator rent umiddelbart kan vurderes til å være dekkende for det teoretiske begrepet det er ment å måle.
- Begrepsvaliditet
- Krever langt mer enn en subjektiv og umiddelbar vurdering.
- Bruker eksperter på feltet for å vurdere indikatorene, og hvorvidt disse faktisk måler det der ment å måle.
Validitet
- Teoretisk definisjon -> målingsvaliditet <- indikatorer
- Umiddelbar validitet (begreps-/innholdsvaliditet)
Måling av variabler:
- Teoretiske egenskaper må oversettes til måter å måle egenskapene på:
- Validitet -> i hvilken grad måler vi det vi ønsker å måle?
- Reliabilitet -> hvor presist klarer vi å måle det vi måler (hva det nå er vi måler)?
- Gode relevante og treffende analyser forutsetter data med både god validitet og høy reliabilitet.
- Men den informasjonen vi kan trekke ut av variablene bestemmes av målenivået.
-
Begreper
- Populasjon -> den enheten du ønsker å undersøke (f.eks. alle lærere i Norge, o.l.)
- Sampling -> trekker et utvalg, det vil si de utvalgte/trekkte fra populasjonen.
- Utvalg
Utvalg av analysenheter:
- Vi ønsker ofte å generalisere resultater fra utvalg til hele populasjonen
- Representativt utvalg
- Gjenspeiler befolkningen med hensyn til fordelingen av alle relevante kjennetegn (variabler) i undersøkelsen.
- Sannsynlighetsutvalg (probability sample)
- Enhetene trekkes tilfeldig (random sample)
- Lik/kjent sannsynlighet for å bli valgt ut.
- Stor sannsynlighet for representativt utvalg.
Systematiske kilder til utvalgsfeil fjernes.
- Gjør det mulig å beregne statistisk usikkerhet.
Former for sannsynlighetsutvalg:
- Enkel tilfeldig utvelging.
- Systematisk utvelging
- Stratifisert utvelging
- Klyngeutvelging
-
SPSS
Ensidig vs. tosidig test
- I såkalt tosidig hypotesetesting formuleres det en nullhypotese (H0) om at det ikke er sammenheng mellom variablene i populasjonen, mens den alternative hypotesen (H1) sier at det er en sammenheng mellom variablene i populasjonen.
- Ved såkalte ensidige tester, undersøker vi ikke bare om det er sammenheng, men også om denne sammenhengen har en bestemt retning, for eksempel at det er en positiv sammenheng mellom to variabler. I det tilfellet blir nullhypotesen at det ikke er en sammenheng i populasjonen eller at den er negativ, mens den alternative hypotesen er at sammenhengen er positiv.2
Pearsons R
- Kontinuerlig - kontinuerlig
Kji-kvadrat test (x2)
- Nominal/ordinal - Nominal/ordinal
T-test
- Nominal/ordinal - kontinuerlig
- One sample T-test: Sammenligne en gruppe med et gitt tall (f.eks. IQ er større eller mindre enn 100 i en gitt populasjon).
- Indipendent sample t-test: Sammenligne 2 grupper en gang.
- Paired sample T-test: Sammenligne 2 grupper over en periode.
ANOVA (analyse av variasjon)
- T-test fungerer for å sammenligne gjennomsnittene til to grupper.
- Hvis vi vil sammenligne flere grupper, bruker vi ANOVA.
- Ideen med ANOVA er å sammenligne to ting:
- Hvor langt er hver observasjon fra gjennomsnittet i gruppen? (Altså variasjon innad i gruppen).
- Hvor langt er hver observasjon fra gjennomsnittet i det samlede utvalget? (Altså variasjonen uavhengig av gruppe).