Forskningsmetoder Utfyllende stoff finnes i Patel & Davidson: Forskningsmetodikkens grunnlag, kap.3 & 4

Tema Problemformulering Valg av forskningsmetode Innsamling av data Reliabilitet, validitet Resultat, konklusjon Kontaktforfattere for denne serien: Bodil Ask, HiA & Harald Haugen, HSH

Fra ”FoU” til Forskning Innenfor mange utdanninger er en ofte mer opptatt av forsøks- og utviklingsarbeid (”FoU”) enn av forskning forsøk med nye metoder utvikling av nye hjelpemiddel registrering av hendinger Forskning baserer seg på vitenskapelige arbeidsmåter og metoder

Forskningsprosjekt Vanskeligste delen for utrente forskere er ofte å definere HVA en skal forske på, d.e. problemformuleringen Neste utfordring er HVORDAN forskningen skal gjøres, d.e. plan og valg av metode Så må en vurdere dataene en har fått og hva de betyr, d.e. analyse og resultat Til slutt skal en rapportere og evnt. publisere

Problemformulering krever: Kunnskap og innsikt i fagområdet, temaet Oversikt over litteratur, teori og tidligere forskning; forankring av problemet Evne til å avgrense og presisere påstanden eller spørsmålsstillingen vanlig ’feil’ å stille altfor omfattende, generelle spørsmål/påstander/hypoteser husk at en skal fram til et ’svar’, et resultat, og at dette helst skal ha interesse for flere enn forskeren selv

Formulering og ordbruk Kravet til nøyaktighet innenfor vitenskap krever klare begrep og definisjoner entydige formuleringer (NB! daglig bruk av ’data’) ’problemet’ skal være entydig definert variabler skal være vel definerte / kjente begrep presisering av hva som er basert på spesielle situasjoner (’case’) eller generaliserbare data og hypoteser

Planlegging Hvordan skal forskningen gjennomføres for å få svar på problemstillingen ha kontroll med aktuelle faktorer, variabler unngå uventet innvirkning av ukjente / ukon-trollerbare effekter ta vare på observasjoner, registreringer, målinger, start-/slutt-status ha vitenskapelig grunnlag, ryggdekning for resultat og konklusjoner

Forberedelse & etterarbeid Plan og metodevalg må tilpasses problem-område og forskningsarena Ta etiske hensyn til forskingsobjekt og målgruppe anonymisering, unngå sensitive data ansvar for publisering av pålitelige resultat korrekte referanser og kilder Informativ og korrekt publisering / rapport Unngå taktisk / strategisk vagl av funn / resultat

Valg av metode Enklest å holde seg til velkjente metoder, som er aksepterte i akademiske kretser Kategorier av metoder: Kvantitative metoder innebærer måling, telling, regning av ulike størrelser statistisk databehandling, analyser Kvalitative metoder går mer på vurdering av kvaliteter, egenskaper mer komplekse, helhetlige observasjoner kan ha innslag av kvantitative analyser blir lett subjektive, farget av eget syn, ’før-forståing’

Kvantitative metoder Noen vanlige metoder Survey blir brukt for å få innsyn i forhold for en stor gruppe, en populasjon Eksperiment benytter en for å avgrense tallet på variabler og ser gjerne etter kausale sammenhenger Felt-eksperiment når en arbeider i naturlige settinger, eks. i klasserommet, i naturen Laboratorie-eksperiment når en lager ’kunstige’ situasjoner, eks. isolerte individ eller grupper

Ofte store datamengder å holde orden på Survey Ofte store datamengder å holde orden på avgrenser ofte ved å ta utvalg av populasjonen utvalget kan være tilfeldig eller stratifisert utvalgskriteriene må passe til problemformuleringen bearbeiding og generalisering innebærer bruk av kvantitative metoder: statistikk, dataprogr. resultatet må baseres på reliable og valide data; reliabilitet og validitet; rapporter feilkilder

Velg ut eksperimentgruppe(r) og kontroll-gruppe(r) D.e. studier under mest mulig kontrollerte forhold, faste rammer, valg av variabler Laboratorieeksperiment er mest kontrollert Felteksperiment kan innebære ’skjulte variabler’ Velg ut eksperimentgruppe(r) og kontroll-gruppe(r) gruppene må være representative om resultatet skal generaliseres (stratifiserte eller tilfeldige) krav til reliabilitet og validitet

Vanlige kvalitative metoder Observasjon, registrering Passiv eller deltakende observasjon Intervju, spørreskjema Direkte eller indirekte kontakt med personer for å få fram informasjon og data Kasus (case) studium Konsentrerer forskningen til en avgrenset gruppe i en gitt situasjon Aksjonsforskning kjennetegnes ved at forskeren ’aksjonerer’ i situasjonen, ofte over lengre tid

Observasjon, registrering Passiv observasjon er en tradisjonell framgangsmåte der forskeren – sitter på utsida og registrerer hendinger, utvikling (Jmf. Salmer fra kjøkkenet) noterer systematisk, gjør opptak e.l. Deltakende observasjon gir forskeren en rolle i situasjonen, blant annet for å – få bedre innblikk i hendinger og sammenhenger økt forståelse av hendinger, mønster osv.

Intervju, spørreskjema Intervju med individ og grupper gir innsyn i kvalitative variabler, i form av fritt formulerte svar - open-ended intervju valg mellom faste svaralternativ – lukket intervju Spørreskjema blir brukt for å nå over flere individ på kortere tid, også her med åpne eller lukket svaralternativ Behov for utarbeiding av intervjuguide, d.e. planlegging av spørsmål osv. spørreskjema, formulering av spørsmål, evt. svar

Kan i utgangspunktet se enkle ut fordi en Case studier Kan i utgangspunktet se enkle ut fordi en ser bare på en avgrenset gruppe, et tilfelle kan velge hva, hvem og når en vil observere Utfordringen ligger i å velge ’rett’, slik at problemstillingen har en viss generell interesse utvalget / gruppa er ’typisk’ og interessant tidspunktet / -intervallet viser noe ’spennende’ reservasjoner, rammer, feilkilder blir presisert

Innsamling og bruk av data All forskning medfører bruk av data, dvs. registrering, måling, observasjon behandling vurdering presentasjon Data kan være av høyst ulike kategorier: tall, ord, eventyr/fortellinger, video, lyd, film, . .

Data / informasjon Alt etter forskningsområde, problemformu-lering og valg av metode, kan en velge strategi for innsamling / utvalg av data eksisterende data som må finnes frem / velges ut, data en selv samler inn gjennom observasjon, registrering, … eller data som andre skaffer frem, registrerer og rapporterer, eks. i meteorologi, fiske, skole

Dokument betyr tradisjonelt skrift på papir Informasjonskilder Dokument betyr tradisjonelt skrift på papir I dag bruker en også begrepet om bilde, film, lydbånd, video … innholdet i elektroniske databaser og Internett med alle varianter av representasjoner Dokument omfatter blant annet offentlige dokument, statistikker, valgresultat, bøker, private notat / brev, referat, journaler kart, bildesamlinger, aviser, plandokument

Krav til dokument som blir brukt Kildekritikk Krav til dokument som blir brukt generelle, nøytrale registreringer, ikke laget for å støtte et eller annet argument ikke være påvirket av ukjente / ukontrollerbare effekter, eks. endring, redigering, forfalsking registrert / produsert av kvalifisert(e) person(er) og utstyr merket som originalt, kopiert eller sitert dok. klarlagt opphav fra primær el. sekundær kilde

Spesielt for Internett/web Elektroniske dokument er lettere å forfalske, endre, tilpasse, enn trykt og skrevet materiell kan være originalt eller i redigert utgave avhenger av kvalitet / omdømme for selve nett-stedet; er nettsida vedlikeholdt / kontrollert oppgi hvo/når materiellet er funnet, publisert når? har forfatteren vitenskapelig troverdighet; kjent navn? krysskontrollér innhold/detaljer om mulig er ofte dynamiske, blir oppdaterte og justerte

Etisk bruk av eksisterende data Husk alltid å oppgi kilde / opphav ! Elektroniske dokument kommer inn under samme lover som trykt materiell m.h.t. opphavsrett og kopiretter En har lov til å sitere (med ref.!), bruke innhold og kopiere, MEN - - ikke omskrive, tolke, reformulere uten å gi klart uttrykk for at dette er egen tolking

Bruk av eksisterende data Selv med referanse til kilden, sjekk - om dokumentet er offentlig tilgjengelig, kan siteres hva slags restriksjoner innholdet er pålagt Personvern, hensyn til privatlivet; ref. Lov om personvern Hemmeligstemplet eks. av Forsvaret, Politiet, Helsevesenet Identifisertbart, geografisk, politisk, nasjonalt, rase Forretnings-hemmelig, patent, produksjon,- -

Utvalg fra eksisterende data Mange dokument inneholder langt flere data enn forskeren har bruk for i sitt prosjekt avpass utvalg etter problemformulering og målsetning Vurder og velg bevisst hvordan utvalget skal gjøres randomiserte data, d.e. ’tilfeldig utvalg’, t.d. ved lodd-trekning for å unngå subjektiv påvirkning stratifisert, etter en plan, eks. for balanse mellom kjønn metodisk, eks. hver 10. for å få et utvalg på 10% av pop. geografisk (hele landet), demografisk (aldersgrupper) osv. Forklar / dokumentér / argumentér for utvalget

Innsamling av data fra logg, dagbøker Systematiske nedtegninger over tid registrering av temperatur, nedbør, soltimer observasjoner av dyr, fugler, mennesker arbeidsinnsats, trafikk, Internett-bruk, elevaktivitet Observatør som fører ’logg’ for forskeren, eks læreren i en klasse, fiskeren på feltet vurder arbeidsmengde/innsats i forhold til behov vektlegg ’nøytralitet’, strukturerte observasjoner

Føring av logg/dagbøker kan forenkles ved bruk av Registrering Føring av logg/dagbøker kan forenkles ved bruk av skjema for å sikre systematikk, enklere registrering bruk at automatikk/medier; video, data-logging måleinstrument med manuell/auto registrering Kontroll ved at flere gjør parallelle observa-sjoner og noterer uavhengig Punktobservasjoner vs. intervallregistrering hver mandag i et år vs. hver dag i to uker

Spørreskjema Ofte brukt når mange skal gi svar på de samme spørsmålene kvalitativt om meninger, vurderinger, inntrykk,.. kvantitativt om forbruk, innsats, kostnad, karakterer,… ’kvantifisert kvalitativt’, dvs. gradert ’synsing’ med svar-alternativ kan følges opp med intervju for dypere innsyn

Skjemautvikling Viktig med plan for hva en vil ha svar på S t o r e skjema blir gjerne unøyaktig utfylt Papir-og-penn skjema har sine fordeler ved utfylling utenfor kontor/arbeidsplass IKT-/web-baserte skjema har fordeler om de kan fylles ut på PC - og særlig i etterarbeidet, ved arkivering og behandling av data Vurder bruk/behandling av innkomne data, strukturér og test før utsending !

Ta tid med språk og formulering! Skjemautvikling Ta tid med språk og formulering! sikre at alle oppfatter spørsmålene likt unngå tvetydige og vanskelige ord finn gode & entydige svaralternativ Prøv å holde en logisk ’tråd’ gjennom hele skjemaet; unngå forvirring og tilfeldige svar Test skjemaet på en mindre gruppe først for å sikre relevans, forståelse etc.

Intervju Her går forskeren direkte til individ/grupper som (sannsynligvis) har relevant informasjon Intervjuet må forberedes på samme måte som et spørreskjema; lag intervjuguide, spesielt om flere utfører intervjuene lag gjerne et ’intervjuskjema’ til å notere i få frem mer nyanser og dypere innsikt enn ved spørreskjema hjelp objektet med svarformulering; presisering, men unngå påvirkning av innhold

Sentrale begrep Validitet er uttrykk for at de data en samler inn, virkelig gjelder det temaet / problemet en forsker på Reliabilitet er tilsvarende et uttrykk for at de data en samler inn er rette, sikre, at registreringa er gjort på korrekt måte, med pålitelige instrument Både reliabilitet og validitet er viktige og gir uttrykk for hvor ’god forskning’ som er gjort

Ordspill om reliabilitet / validitet I Høy reliabilitet er ikke garanti for høy validitet dvs. nøyaktige målinger hjelper ikke om det er feil variabel en måler Eksempel: Omkrets av hodet på nærmeste millimeter som uttrykk for intelligens Nøyaktige tall på tastetrykk for hver elev pr. dag som mål for hvor nyttig IKT er for læring av matematikk

Ordspill om reliabilitet / validitet II Lav reliabilitet gir lav validitet usikker/dårlig måling kan ikke gi godt slutt-resultat Eksempel: rapportering av trafikksikkerhet på bak-grunn av subjektiv vurdering av hastighet for bilene (uten måleinstrument) ’synsing’ om elevaktivitet i klassen som uttrykk for at IT medfører faglige diskusjoner

Ordspill om reliabilitet / validitet III God reliabilitet er en forutsetning for god validitet dvs. målingene må være korrekte for at resultatet skal være gyldig / ha interesse Eksempel: Måling av temperaturer må være korrekt utført over lang tid for å kunne gi uttrykk for klimaendringer Vurdering av både rettskriving, innhold, ordforråd må registreres på akseptert måte for å kunne si noe om effekten av lese/skriveopplæring på PC

Analyse, bruk av data For å nå målet med forskningen må - innsamlet data systematiseres og analyseres en prøve å finne frem til interessante konklusjoner, svar på problemstillingen , ”funn” Kvalitative og kvantitative data blir analysert og brukt på ulike måter Kvalitativt ofte knyttet til kasus, ikke generaliserbare resultat Kvantitativ bearbeiding ved statistikk, hypoteser osv. for generalisering

Hypotesetesting Hypotese er mest aktuell for kvantitativ forskning; er en foreløpig formulering av resultat, konklusjon må vurderes og testes og evt. forkastes eller re-formuleres Hypotestesting for å generalisere resultat/funn Statistisk signifikans avgjør om hypotesen kan brukes eller må forkastes Signifikans er knyttet til behandling av kvantitative data

Resultat av forskningen Konklusjonen er det endelige målet som gir ”svar’ på problemformuleringen entydig forklarer fenomen og observasjoner blir publisert, debattert og inkludert i kunn-skapstilfanget, som del av vitenskaplig teori kan gi utgangspunkt for ny forskning og ny utvikling av kunnskap