Fire problemer Operasjonaliseringsproblemet (måling/begrepsvaliditet)

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Hvordan undersøke? Trond Hatling Sintef Unimed Helsetjenesteforskning
Advertisements

Kirsten Sandberg Avdeling for kvinnerett Institutt for offentlig rett
Eksperimentet Frode Svartdal UiTø © Frode Svartdal – H2005.
Forskningsmetoder: Oppsummering og utdypning
Forholdet mellom variabler: Kausalitet og korrelasjon
Statistikk på 50 5 minutter
Førsteamanuensis/Psykologspesialist Leif Edward Ottesen Kennair
Slik kommer du til «Personverninnstillinger»: Logg inn på Facebook.
Forskningsmetoder: Oppsummering og utdypning
Hvordan samle inn/produsere de data jeg trenger
Introduksjon Forskningsmetoder Frode Svartdal, UiTø H-2006
Hva trenger jeg av data, og hvordan skal jeg innhente disse?
Enhalet og tohalet hypotesetest
ART: Dokumentasjon av behandlingseffekt
Grunnleggende spørsmål om naturfag
Forskningsmetoder: Oppsummering og utdypning
1 Populasjonsgenetikk BI3010-H05 Halliburton Kap.1 TERMINOLOGI  Populasjonsgenetikk er læren om genenes fordeling i tid og rom, og om de evolusjonære.
Kritisk gjennomgang av vitenskapelige studier.
Å overleve oppgaveskriving: Litteraturgjennomgang
3: Samspill (ikke-addivitet) 4: Dikotomier 5: Dummy-variabler
1: Korrelasjon, kovarians (at variablene ’spiller sammen’)
Analyse og tolkning av datamaterialet
GIFTINFORMASJONEN Vibeke Thrane. GIFTINFORMASJONEN Vibeke Thrane.
Sett inn nok på riktig plass.
Utdypende om design & statistikk Frode Svartdal UiTø April 2012.
Utdypende info, design & statistikk
ANOVA: Litt om design & statistikk
Forskningsmetoder: Oppsummering og utdypning
Randomisering av deltakere i eksperiment
Statistikk på 20 2 timer PSY-1002
Bærekraftig utvikling - forskerspiren
Design evalueringsstudie ART 08/09 Frode Svartdal, Knut Gundersen Oppdatert 20. november 2008 Frode Svartdal.
Å forklare sosiale fenomener
Fra forrige gang: Pre-test – post-test design med kontrollgruppe
Eksperimentell metode - I
Eksperimentelle design Ikke-eksperimentelle design
La oss begynne med begynnelsen (igjen)
Studentprosjekt Videreutdanningen Frode Svartdal UiT/Diakonhjemmet Høgskole H-2014.
Sammenhenger, problemstilling og forklaringer Forelesning 6/
Design, studentundersøkelse Frode Svartdal, Knut Gundersen.
Testing, måling og forskningsdesign.
En formel er gyldig hviss den sann i alle tolkninger Utsagnslogikk Tolkning = linje i sannhetsverditabell Altså: En formel er gyldig hviss den har T i.
Presentasjon av data: deskriptiv statistikk
Tolkning av statistiske resultater
Regresjon Gjennom punktsvermer (scatter plots) kan en ofte (men ikke alltid) med rimelighet trekke en rett linje. En slik linje heter en regresjonslinje.
Testing, måling og forskningsdesign.  Hvor får vi vår informasjon om personligheten fra?  Hvordan evaluerer vi kvaliteten på disse målene?  Hvordan.
Usikkerheter og sannsynligheter Petter Mostad
Siste forelesning er i morgen!
Forskningsopplegg og metoder
Forelesning 5 HSTAT1101 Ola Haug Norsk Regnesentral
Samfunnsvitenskapelig forskningstradisjoner
Stian Grønning Master i samfunnsøkonomi Daglig leder i Recogni.
Operasjonalisering: målenivå for variabler
Samfunnsvitenskapelig metode – innføring Forelesning 4/
Utvalg og datainnsamling Typer av data: Data innhentet for å belyse en spesiell problemstilling (egne data)‏ Data frambrakt uavhengig av problemstillingen.
Valg av forskningsdesign/ undersøkelsesopplegg. Beslutning om å gjennomføre en undersøkelse krever svar på følgende fem spørsmål: Hvorfor skal vi gjøre.
Kvantitativ metode med vekt på survey – del
Sammenhenger, problemstillinger og forklaringer
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
Samfunnsvitenskapelig metode – innføring
Forskningsdesign: eksperiment
Hypotesetesting: Prinsipper
Korrelasjonelle metoder
Frode Svartdal UiTø Okt. 09
12. Organisasjonsutvikling
Håvard Hansen Doktorgradsstipendiat Institutt for markedsføring
12. Organisasjonsutvikling
Kap. 9 Organisasjonens omgivelse
Kapittel 3 Produsere data
Utskrift av presentasjonen:

Fire problemer Operasjonaliseringsproblemet (måling/begrepsvaliditet) Tilfeldighetsproblemet (statistisk validitet) Årsaksproblemet (indre validitet) Generaliseringsproblemet (ytre validitet)

Et viktig skille Validitet av operasjonaliseringer (ofte målinger) Validitet av slutninger fra resultater

Tilfeldighetsproblemet Kan resultatene våre ha framkommet ved tilfeldigheter uavhengig av hva vi har foretatt oss Statistisk signifikans NB! Skill mellom målefeil og samplingfeil

To mulige problemer Retningsproblemet (Menn som bor alene drikker mer enn samboende/gifte menn) Tredjevariabelproblemet (Unge er mer utsatt for trafikkulykker enn eldre) Dvs korrelasjon mellom alder og antall trafikkulykker Begge kan være tilstede samtidig

Eksempel Du ønsker å påvise at en bestemt medisin har en spesifikk effekt på angst Du har sett (gjerne “tilfeldig”) at noen personer som har fått et bestemt stoff har blitt mindre engstelig. Spørsmål 1: Er angst operasjonalisert på en rimelig måte?.

Mer om angsteksempelet Spørsmål 2: Er forandringen slik at den ikke kan betraktes som tilfeldig? (Statistisk validitet). Spørsmål 3: Kan jeg slutte at stoffet er årsak til forandringen? (indre validitet). Spørsmål 4: vil jeg også finne effekten på andre engstelige (ytre validitet eller generalisering)

X er årsak til y X foran y i tid Korrelasjon mellom x og y ”Tredjevariabler” utelukket

Årsak og effekt Nødvendige betingelser og tilstrekkelige betingelser Nødvendige: Må være tilstede for at “noe” skal skje Tilstrekkelige: Produserer en effekt, men er ikke nødvendige. Nødvendige og tilstrekkelige: “hvis og bare hvis”

Eksperiment og demonstrasjon Demonstrasjon inneholder ofte en manipulasjon Mangler kontroll

Alternative forklaringer Modning Historie Regresjon Instrumentering Forventningseffekter (placebo)

Teminologi Uavhengig variabel (den som forskeren manipulerer og dermed har kontroll over) Avhengig variabel (den som forhåpentligvis forandrer seg som funksjon av den uavhengige variabel)

To hovedpunkter Kontroll av tredjevariabler (utelukke alternative forklaringer) Variasjon (manipulasjon av uavhengig variabel)

Laboratorium og felt- eksperimenter Eksperimenter er ikke begrenset til laboratoriet De som foretas utenfor laboratorier heter felteksperimenter Forskeren benytter seg vanligvis av reformer eller forsøk initiert av andre (for eksempel politikere)

To hovedformer for kontroll Isolasjon Kontrollgruppe

Isolasjon Utelukke alle mulige relevante påvirkninger du ikke er interessert i (for øyeblikket) Gjerne i laboratoriet Forutsetter kunnskap

Mer terminolologi Kontrollgruppe Eksperimentgruppe Eksperimentgruppa ”utsettes” for en manipulasjon, kontrollgruppa ikke Krav: Kontrollgruppa og eksperimentgruppa mest mulig like før intervensjonen

To måter å skape likhet Randomisering Matching

Randomisering Tilfeldig hvem som havner i forskjellige grupper NB! Skill mellom tilfeldig plassering og random sampling. Kombinasjon av isolasjon og tilfeldig plassering

Matching Forsøker aktivt å gjøre gruppene like på variabler man tror virker inn, men ikke er interessert i Kombinasjon av matching og randomisering

To grunnformer av eksperimentet Pretest-posttest oppsett (within person designs) Bare posttest (Between persons designs)

Mulige feilkilder Mellom person-sammenlikninger Seleksjonsbias Selektivt frafall Diffusjon Kompensatoriske mekanismer Demoralisering

Mulige feilkilder Innen person-sammenlikninger Modning Gjentatte testinger Historie statistisk regresjon

Flerfaktorielle oppsett I slike oppsett er det flere uavhengige variabler, men som regel bare én avhengig variabel Gir mulighet til å finne ut om virkningen av den ene uavhengige variabelen avhenger av den andre uavhengige variabelen