Måling, målefeil Forskningsmetoder Frode Svartdal UiTø H-2006

Presentasjon om: "Måling, målefeil Forskningsmetoder Frode Svartdal UiTø H-2006"— Utskrift av presentasjonen:

1 Måling, målefeil Forskningsmetoder Frode Svartdal UiTø H-2006
FRODE SVARTDAL

2 Variabler Variabel – noe (av psykologisk interesse) som varierer
Motsatt: Konstant Eksempler: Kjønn, alder, inntekt, høyde, vekt, IQ, motivasjon … FRODE SVARTDAL

3 Variabler Variabel = begrep Mål på variabel = operasjonalisering
VARIABEL MÅL (OPERASJONALISERING) Intelligens  Skåre på iQ-test Aggresjon  Antall gule kort i en fotballkamp Bedring  Rapportert tilfredshet i intervju FRODE SVARTDAL

4 Data Konkrete mål på variabler i en undersøkelse
Maaaaaaaange eksempler... Læring i labyrint: __________ Prestasjon på skolen: ___________ Bråk i klasserommet: __________ Livskvalitet i Norge: _________ Aggresjonsnivå: _________ Data er svar på problemstillinger en forsker har stilt Er denne behandlingsmetoden virksom? Er det en sammenheng mellom spiseforstyrrelser og toppidrett hos kvinner? Data forutsetter ofte teori En ”situasjonell attribusjon” Ungen viser “tilknytning” FRODE SVARTDAL

5 Måling Teoretisk begrep  empirisk indikator (tall) … Enkle skårer:
Intelligens  skåre på IQ-test (eks. 121) Læring  løpehastighet til målboks i labyrinten (eks. 14 sek) … Enkle skårer: Problematferd = skåre på TEST X Indeks (sammensatt skåre): Problematferd = skåre (TEST X + TEST Y) / 2 FRODE SVARTDAL

6 Måling Målet må være Reliabelt (konsistent)
Får vi stort sett samme utfall hver gang måleprosedyren gjennomføres? Valid (måle hva det er ment å måle) Treffer målet “blink”? FRODE SVARTDAL

7 Måling og målefeil Observert skåre = sann skåre + målefeil
Alltid litt variasjon i målinger Målefeil: Tilfeldig vs. systematisk Tilfeldig målefeil: Varierer tilfeldig rundt sann skåre Manuell stoppeklokke: Bommer litt både ved start og mål, men ”bom” består i at man noen ganger trykker for tidlig, andre ganger for sent Systematisk målefeil: Varierer skjevt (biased) Automatisk stoppeklokke som utløses systematisk for tidlig FRODE SVARTDAL

8 Reliabilitet KONSISTENS: Hvis vi gjentar målingen, observasjonen, testen, …, hvor like er resultatene fra gang til gang? IQ-test: Testresultat mai: Testresultat juli: Testresultat september: Høy konsistens Lav konsistens FRODE SVARTDAL

9 Normalfordeling Psykologiske mål varierer Normalfordelt variasjon
Galton Utvalg  populasjon FRODE SVARTDAL

10 Utvalg vs. populasjon Vi innhenter data fra et utvalg
Trekker slutning til en populasjon Eks. gjennomsnitt Utvalg: 10 tilfeldige studenter på PSY-1000: 69,3% Populasjon: Alle studentene på PSY-1000: ? % Hva sier utvalgsgjennomsnittet om pop.gjennomsnittet? Jo større utvalg, desto sikrere konklusjon om utvalgsgjennomsnittet Konfidensintervall FRODE SVARTDAL

11 Målenivåer Nominal: Tallet angir kategorisering
”Kvinne” = 1, ”Mann” = 2 Ordinal: Tallet angir også rang ***** = best * = dårligst Intervall: Også proporsjonalt lik forskjell IQ 120 vs = IQ 130 vs. 140 Ratio: Også fast nullpunkt Inntekt, temperatur, osv. FRODE SVARTDAL

12 Målenivåer Samme variabel (her: høyde) kan måles på ulike nivåer
Ofte reduseres kontinuerlige variabler til kategorivariabler. Merk at dette reduserer informasjonen i variabelen, dermed i de analyser man gjennomfører Fra Dancey & Reidy (2005) FRODE SVARTDAL

13 Målenivåer Matematiske operasjoner: Viktig skille:
Eks.: Gjennomsnitt: ( )/4 = 5 forutsetter minst intervallnivå Viktig skille: Kategorivariabler (nominal- og ordinalnivå) To eller få kategorier (kjønn, stillingsnivå, …) Kontinuerlige variabler (intervall- og rationivå) Kontinuerlig variasjon (høyde, vekt , inntekt, …) FRODE SVARTDAL

14 Reliabilitet Reliabilitet kan måles
Korrelasjonskoeffisienten (r) Interrater reliabilitet: Hvor enige er to observatører? Jo høyere korrelasjonen mellom to sett av skårer, desto høyere interrater-reliabilitet +0,90 er akseptabel Merk: Samvariasjon vs. samsvar! FRODE SVARTDAL

15 Reliabilitet Karakterer: Perfekt korrelasjon!
Sensor 1: 4, 4, 3, 4, 3, 4, 2, 3, … Sensor 2: 3, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 2, … Perfekt korrelasjon! Lavt samsvar (nivåforskjell)! FRODE SVARTDAL

16 Reaktivitet Målemetoden påvirker data Eks.: Løsninger: ____
Sitter i klasserommet og observerer  påvirker interaksjon Løsninger: ____ FRODE SVARTDAL

17 Ulike psykologiske mål
Atferdsmål Reaksjonstid Responsrate (Skinner) Responsstyrke (Pavlov) Responshastighet … FRODE SVARTDAL

18 Ulike psykologiske mål
Biopsykologiske mål Øyebevegelser Elektrisk ledningsevne i hud (GSR) Hjerteaktivitet Rate Blodtrykk Hjerneaktivitet EEG FMRI … FRODE SVARTDAL

19 Ulike psykologiske mål
Selvrapport Emosjon Holdning … Bedømmelser Sannsynlighetsoverslag Intuitive slutninger Attribusjoner FRODE SVARTDAL