Induktivt og deduktivt design, metodevalg. Pensum: Dag Ingvar Jacobsen (2005): Hvordan gjennomføre undersøkelser?, s. 13-138.

Tematikk: Hvorfor metodelære? Innholdet i og krav til problemstillinger. Induktive og deduktive design – hovedforskjeller. Styrker og svakheter ved kvalitative og kvantitative metoder. Kombinasjon av kvalitative og kvantitative metoder. Undersøkelseseffekter.

Hvorfor metodelære? Metodelære = ulike fremgangsmåter for innsamling, bearbeiding og tolkning av data. Hensikten med bruken av metode = sikre at svar på problemstillinger blir gyldige og pålitelige. Gyldighet = (a) at vi måler det vi ønsker å måle (begrepsgyldighet) og (b) at vi har dekning for våre konklusjoner i de dataene vi har samlet (intern gyldighet). Pålitelighet = undersøkelsen er gjennomført på en ”håndverkmessig” god og troverdig måte.

Viktige metodeutfordringer: Valg av tema. Utvikling av problemstilling. Valg av undersøkelsesdesign. Valg av metodeverktøy. Bruken av verktøyene. Bearbeiding og tolkning av data. Feilkilder.

Innhold og krav til problemstilling: Et (eller flere) spørsmål eller antagelser (hypoteser) som testes. Fra tema/forskningsfelt til konkret problemstilling: lang vei! Beskrivende (eksplorerende) problemstilling (hvordan?). Forklarende problemstilling (hvorfor?). Blanding (fra beskrivelse til forklaring). Problemstillingens grunnelementer: enheter, variabler og verdier (s. 69-72).

Forklarende problemstilling: Grafisk fremstilling av problemstillinger (bokser og piler). Uavhengige, mellomliggende og avhengige variabler. Teorier – kausale mekanismer (forklarer hvorfor to eller flere variabler henger sammen på en spesiell måte). Se s. 76-79.

Valg og utvikling av problemstilling: Begrunne valg av tema/forskningsområde. Kjennskap til litteraturen på området (se s. 82-83). Beskrivende og/eller forklarende problemstilling? Spesifikk: tydelig på hva du skal gjøre. Avgrenset: kan løses på den tiden og det antallet sider du har til rådighet. Hvorfor er problemstillingen verdt å besvare? Valg av perspektiv (teori) – begrunn valget.

Induktivt og deduktivt design: Induktivt design = fra empiri til teori (men trenger ikke å sikte mot teoriutvikling). Eksplorerende opplegg: ny kunnskap på områder hvor det finnes lite forhåndskunnskap. Deduktivt design = fra teori til empiri. Hypotesetestende opplegg: bekrefte eller avkrefte antagelser på områder hvor det finnes mye forhåndskunnskap.

Induktivt design: Intensivt opplegg – gå i dybden – detaljrikdom – nyanser. Beskrivende/eksplorerende; teoriutviklende. Få enheter, mange variabler (case- eller små-N-studier, komparasjon, se s. 98-101). Nærhet til enhetene/fenomenet. ”Holistisk” perspektiv. Det spesielle. Hermeneutikk (data om aktørenes egen forståelse).

Deduktivt design: Ekstensivt design – gå i bredden – det typiske – lite detaljer og nyanser. Forklarende (kausal)/hypotesetestende (eksperimenter og kvasi-eksperimenter, se s. 108-121). Mange enheter, få variabler (tverrsnitt-, tidsserie-, kohort- eller panelstudier, se s. 101-108). Avstand til enhetene/fenomenet. Individualistisk perspektiv. Det generelle. Positivisme (data som ikke avhenger av aktørenes egen forståelse).

Kvalitative vs. kvantitative metoder: Undersøkelsesdesign har konsekvenser for valg av kvalitative eller kvantitative metoder. Induktivt design: kvalitative metode (intervju, observasjon og dokumentanalyse – data i form av ord). Deduktivt design: kvantitative metode (statistiske teknikker – data i form av tall).

Kvalitative metoder – styrker og svakheter: Åpenhet/fleksibilitet – data struktureres (i hovedsak) etter at de er innsamlet (styrke?). Metodene er ikke veldig tekniske og regelbundne (data behandles ikke av datamaskiner) (styrke?). Enhetene påvirker i stor grad hvilke data/informasjon vi samler inn (styrke?). Relativt lett å innhente tilleggsinformasjon (styrke?). Ressurskrevende (svakhet?). Kompleks informasjon (mye og lite strukturerte data) (svakhet?). Generaliseringsgrad – hvor allmenne er konklusjonene? (svakhet?).

Kvantitative metoder – styrker og svakheter: Lukket/lite fleksibilitet – data struktureres (i hovedsak) før de samles inn (styrke?). Metodene er relativt tekniske og regelbundne (data behandles av datamaskiner) (styrke?). Enhetene påvirker i liten grad hvilke data som samles inn (styrke?). Lite ressurskrevende (styrke?). Generaliseringsgrad – konklusjonene kan alminneliggjøres (styrke?). Enkel/overfladisk informasjon (svakhet?). Forskeren legger premissene for svarene/funnene (svakhet?). Vanskelig å hente inn tilleggsinformasjon (svakhet?).

Kombinasjon av kvalitative og kvantitative metoder: Blanding av kvalitative intervjuer og spørreundersøkelser (parallelle løp). Spørreundersøkelser med åpne svaralternativer. Kvalitative pilotstudier (forberede kvantitative undersøkelser). Kvalitative etterstudier (utdype kvantitative funn).

Undersøkelseseffekter i kvalitative og kvantitative studier: Undersøkelseseffekter: når enhetene deltar i en undersøkelse opptrer på andre måter enn de ellers ville gjort. Noen funn skyldes undersøkelsen. Mer problematisk i kvalitative enn i kvantitative studier (nærhet vs. avstand til enhetene)? Undersøkelseseffekter i kvantitative studier: konklusjonene forteller oss mer om de som har laget spørsmålene enn de som svarer på dem?