Statistică și analiza datelor
Cursuri practice, servicii și consultanță în statistică și analiza datelor pentru domeniile socio-umane, medicale și economice. Noțiuni introductive și avansate cu aplicații în IBM SPSS Statistics, R, Matlab, MPlus, AMOS, LISREL etc.
Logică și raționament
Cursuri practice de logică și raționament. Logică clasică, logică juridică, logică modală, logică formală, logică booleană, teoria argumentării, raționament, teste de logică, gândire critică etc.
Cursuri practice de logică și raționament. Logică clasică, logică juridică, logică modală, logică formală, logică booleană, teoria argumentării, raționament, teste de logică, gândire critică etc.
Programarea computerelor
Cursuri de programarea computerelor pentru orice nivel și orice limbaj. Platforma Microsoft .NET, C#, VB.NET, tehnologiile .NET, PHP, Python, R, programare web, programare aplicații pentru dispozitive mobile, algoritmi etc.
Cursuri de programarea computerelor pentru orice nivel și orice limbaj. Platforma Microsoft .NET, C#, VB.NET, tehnologiile .NET, PHP, Python, R, programare web, programare aplicații pentru dispozitive mobile, algoritmi etc.
Psihometrie și construcție de teste
Cursuri practice și servicii de consultanță privind construcția instrumentelor de cercetare și de diagnostic psihologic, asigurarea proprietăților psihometrice, construcția itemilor, teoria clasică a testului, teoria răspunsului la item și modele de răspuns la item, teste computerizate, teste auto-adaptive etc.
Cursuri practice și servicii de consultanță privind construcția instrumentelor de cercetare și de diagnostic psihologic, asigurarea proprietăților psihometrice, construcția itemilor, teoria clasică a testului, teoria răspunsului la item și modele de răspuns la item, teste computerizate, teste auto-adaptive etc.

Latest Bloggers

Cristian Opariuc-Dan
5 posts
Cristian Opariuc-Dan has not set their biography yet

Posts Map

Tipuri de planuri de cercetare

Research

Dincolo de diferitele clasificări ale cercetărilor științifice, care mai de care mai analitice și terminologic sofisticate, în realitate, cercetările științifice pot fi calitative și cantitative. De aici derivă și principalele tipuri de planuri de cercetare – designul calitativ și designul cantitativ. În acest articol nu intenționez să abordez cercetările calitative. Mă voi rezuma la a prezenta câteva aspecte ale cercetărilor științifice de tip cantitativ.

Mulți confundă un design de cercetare cantitativ cu un design experimental. Mai mult, învață și pe la școală despre planuri (design) de cercetare experimentale, fără a ține cont că un plan experimental este doar unul dintre cele trei mari planuri de cercetare de tip cantitativ, și anume designul descriptiv non-experimental, designul cvasi-experimental și, în fine, designul experimental. Nu-i așa că vă uitați lung la text? Ia să vedem ce și cum, dacă putem elimina orice confuzie și putem înțelege foarte bine ce-i cu aceste tipuri de planuri de cercetare ca să nu le mai băgăm pe toate în aceeași oală. Pentru aceasta vă propun o succesiune logică de două întrebări pe care să vi le puneți și la care să găsiți un răspuns înainte de a proiecta o cercetare.

Întrebarea 1: Cercetătorul intervine în vreun fel asupra subiecților?

Cum adică intervine? Ce este aceea o intervenție? Nimic mai simplu. Orice activitate înregistrată (monitorizată) a cercetătorului care se presupune că ar avea vreun efect asupra grupului de subiecți poartă numele de intervenție. O metodă de predare a unei lecții, o ședință sau un grup de ședințe terapeutice, un sfat, o glumă, un șoc electric sau o înjurătură de mamă, toate acestea și multe altele pot fi considerate intervenții (manipulări). Cercetătorul le administrează într-un mod sistematic grupului de subiecți, tocmai pentru a urmări efectul acestei manipulări asupra altor variabile. De exemplu, un cercetător poate înjura un grup de subiecți de mamă pentru a vedea efectul acestui tip de înjurătură asupra agresivității. La modul general, spunem că prin intervenție un cercetător manipulează o situație pentru a determina la subiecți un efect măsurabil.

Dacă răspunsul la întrebare este DA, dacă avem de a face cu o intervenție, altfel spus în cazul în care există în cercetare variabile independente manipulate de către cercetător pentru a se studia efectul acestora asupra altor variabile (numite și dependente), atunci putem vorbi despre un design cvasi-experimental sau despre un design experimental, fără a putea decide, deocamdată, cu ce avem de a face.

Dacă răspunsul la prima întrebare este NU, atunci suntem în situația unui design descriptiv non-experimental și STOP. Nu putem vorbi despre un design de tip experimental, chiar și cvasi-experimental în absența unei intervenții. Punct.

Planurile de cercetare de tip descriptiv, numite uneori și design-uri observaționale, sunt mult mai întâlnite decât v-ați aștepta. Atunci când administrați un chestionar unui grup de strungari pentru a construi profilul ideal al strungarului, desfășurați un astfel de studiu. Sondajele, de orice tip ar fi, fac parte din studiile descriptive. La fel și cercetările în urma cărora efectuăm o analiză factorială pentru a construi un instrument de diagnostic și așa mai departe. Ce au în comun toate aceste studii? Ei bine tocmai lipsa intervenției.

Dar haideți să ne mai gândim la o situație. O cercetare în care am studia diferența dintre bărbați să femei în ceea ce privește anxietatea o fi, oare, de tip descriptiv non-experimental? Pai avem o variabilă independentă (genul biologic), o variabilă dependentă (anxietatea) și dorim să studiem efectul exercitat de genul biologic asupra anxietății. Manipulăm variabila independentă, adică includem în lotul de cercetare bărbați și femei … ce mai, nu are cum să fie un design descriptiv. Sau nu…

Pai ce manipulăm? Avem cumva un grup inițial de hermafrodiți și, prin puterea demiurgică pe care ne-o dă statutul de cercetător, îi putem face pe unii bărbați și pe alții femei? Putem controla în vreun fel variabila variabila independentă? Ei bine, nu. Femeia va rămâne femeie, biologic vorbind, indiferent de ce facem. Bărbatul, chiar dacă îi tăiem excesul care-l face bărbat, biologic rămâne tot bărbat (în fine, cel puțin cu numele…). Prin urmare, chiar dacă variabila „gen biologic" este o variabilă independentă, ea nu poate fi manipulată de către cercetător. Din acest motiv spunem că este o variabilă independentă invocată. Pentru a vorbi despre un design de tip experimental va trebui să avem în vedere intervenții (provocări) și nu invocări. Asta ca să nu vă inducă în eroare vreun posibil design de cercetare de tip diferențial și să-l considerați experimental sau cvasi-experimental. N-ai provocare, n-ai experiment. Dacă răspunsul la prima întrebare este negativ, ne oprim aici, planul este de tip descriptiv non-experimental. Dar dacă este pozitiv? Ce facem? Ei bine, ne punem a doua întrebare.

Întrebarea 2: Cercetarea este una de tip aleatoriu, cu grup de control?

Ce să vezi… De fapt nu-i o întrebare ci-s două. Dar ce înseamnă cercetare aleatorie cu grup de control? Foarte simplu, un studiu astfel proiectat încât să îndeplinească, în același timp, trei condiții:

  • Să existe o intervenție;
  • Să existe un grup de control;
  • Să existe un eșantion sau un lot de cercetare cu subiecți extrași aleatoriu.
Dacă toate aceste trei condiții sunt îndeplinite, atunci avem de a face cu un design de tip experimental. Dacă nu, atunci putem vorbi despre un design de tip descriptiv non-experimental sau despre un design cvasi-experimental. Cred că intuiți deja cum stau lucrurile. Din nefericire este mai ușor de explicat ce înseamnă un design experimental decât de obținut un asemenea plan.

Existența unei intervenții

​O luăm de la capăt? Nu, în niciun caz. Doar ce am stabilit că nu avem experiment fără provocare. Lipsa intervenției (a manipulării, a unor variabile independente provocate) conduce la studii observaționale, descriptive, non-experimentale. Lucrurile sunt clare.

Existența unui grup de control

Desigur, un design de tip experimental implică existența unui grup de control ca o condiție necesară dar nu și suficientă. Dacă nu avem grup de control, nu avem un experiment în adevăratul sens al cuvântului. Dar ce avem? Ei bine, doar un cvasi-experiment. Așadar, lipsa grupului de control determină un plan de cercetare cvasi-experimental. Punct. Ne oprim.

Dar ce-o fi acela grup de control? Nimic altceva decât un grup de subiecți incluși în studiu dar care nu primesc intervenția, fiind numit și grup martor. De ce trebuie să folosim un grup de control? Pai să ne imaginăm că vrem să știm ce tip de înjurătură determină o reacție agresivă mai puternică. Cea de mamă sau cea de tată? Cum am proiecta un astfel de studiu? Simplu. Un grup de subiecți vor primi o înjurătură de mamă, un alt grup o înjurătură de tată. După ce-i înjurăm, îi punem să tragă un pumn într-o minge pugilistică, din aia întâlnită prin parcurile de distracție. Chiar dacă vom constata o diferență între cele două grupuri, o putem pune pe seama înjurăturii propriu-zise, a înjurăturii de mamă, a înjurăturii de tată sau a altor variabile confundate. Desigur, multe dintre efectele variabilelor confundate pot fi controlate prin randomizare. Dincolo de asta, vom dori să izolăm efectul înjurăturii propriu-zise pentru a măsura efectul înjurăturii de mamă sau de tată. Cum facem asta? Evident, prin grupul de control. Subiecții din acest grup nu vor fi înjurați, dar vor da, și ei, un pumn în bila pugilistică. Comparând apoi rezultatele obținute de cele trei grupuri în condițiile izolării efectului diferitelor variabile putem decide că înjurătura de mamă generează mai multă agresivitate în comparație cu înjurătura de tată. Asta deoarece prin grupul de control am izolat efectul înjurăturii însăși (mamă și tată).

Subiecții extrași aleatoriu

Atunci când se referă la eșantion, unii îi spun eșantion aleatoriu. În opinia mea, această exprimare este un pleonasm, deoarece un eșantion nu poate fi altfel decât aleatoriu. Am arătat diferența dintre un lot de cercetare (sample) și un eșantion (randomized sample) în alt articol, de aceea nu vom mai insista. Ce înseamnă, așadar, eșantion? Ei bine, un subgrup de obiecte studiate, în care orice obiect are o șansă egală să facă parte dintr-un grup de cercetare, să fie extras dintr-o populație. Dacă acel subgrup nu are caracteristici de reprezentativitate în raport cu o populație, însă extragerea se face tot aleatoriu, spunem că avem de a face cu un lot de cercetare. Indiferent că este un eșantion sau un lot de cercetare, în grupele de cercetare vor fi incluși absolut aleatoriu subiecții, de preferință în baza unor calcule preliminare specifice eșantionării. Ei bine, exact acesta este cel mai greu lucru de realizat pentru a vorbi despre un plan de cercetare pur experimental. În cazul în care modalitatea de atribuire a subiecților în grupele de cercetare nu este una aleatorie, adică în situația în care nu se poate demonstra prin metode statistice că orice persoană are o probabilitate calculabilă (de obicei egală) de a fi inclusă într-un grup de cercetare, atunci avem de a face cu un design cvasi-experimental. Prin forțare, se poate accepta un plan experimental fără caracteristica de reprezentativitate a lotului în raport cu o populație (fără să vorbim despre un eșantion), dar obligatoriu atribuirea subiecților în grupele de cercetare trebuie făcută a întâmplare.

De multe ori, mai ales în psihologie, cercetările se fac cu subiecții pe care-i avem la dispoziție. Dacă lucrăm într-o universitate, cercetările se fac, cu cine altcineva decât cu studenții. Într-un spital, facem cercetări pe pacienții din spitalul respectiv, într-o firmă cu angajații firmei și așa mai departe. Am putea crede că dacă avem 1000 de studenți și alegem la întâmplare 50 de studenți într-un grup de cercetare, atunci avem un eșantion și vom sări în sus de bucurie că, în sfârșit, avem un design experimental. Am o veste proastă pentru voi. Vă înșelați. Nu aveți un eșantion (randomized sample) ci tot un lot de cercetare, chiar dacă atribuirea are un oarece caracter aleatoriu, asta deoarece populația țintă nu vizează toți studenții ci doar studenții din universitatea la care dumneavoastră lucrați. Există un termen în literatura engleză pentru un astfel lot de cercetare, și anume acela de „convenience sample". Din păcate, în absența unui eșantion nu putem vorbi despre un design experimental. Și, nu, nici colectând datele prin Google Forms nu obțineți un eșantion. Din contra, induceți erori, uneori atât de mari, încât invalidați toată cercetarea. Vom explica acest lucru cu altă ocazie.

Dar de ce tot insistăm asupra eșantionului și asupra caracterului aleatoriu. Să revenim la exemplul cu înjurăturile. Dacă subiecții din grupul celor înjurați de mamă provin din clasa de box, cei din grupul înjuraților de tată din clasa de baschet iar cei din grupul martor din clasa de șah, mai putem pune diferența de agresivitate pe seama înjurăturii? Eu cred că nu, pentru că niciodată un șahist nu va da cu pumnul la fel de tare ca un boxer. Iată o variabilă confundată care exercită în mod clar un efect pe care nu l-am izolat. Atunci când grupurile de cercetare provin aleatoriu din eșantioane, vom regăsi în fiecare grup subiecți din cele trei clase, astfel efectul menționat mai sus fiind izolat.

Mai mult, în absența eșantionului nu putem generaliza, chiar dacă folosim un lot de cercetare cu subiecți extrași aleatoriu. Dacă utilizăm studenții din universitate sau pacienții din spital, chiar dacă respectăm caracterul aleatoriu, rezultatele vor fi valabile doar la nivelul universității, respectiv al spitalului. Pentru a extinde cunoștințele la nivelul studenților în general, trebuie să proiectăm un eșantion reprezentativ pentru populația studenților din România.

Ca să nu o mai lungim:

  • Dacă nu aveți o intervenție, designul este de tip observațional. iar dacă aveți o intervenție, atunci designul poate fi cvasi-experimental sau experimental, încă nu știm.
  • În acest al doilea caz, proiectați un grup de control. Fără un grup de control, aveți un design cvasi-experimental.
  • Dacă aveți grup de control și eșantion sau lot de cercetare cu subiecți extrași aleatoriu, atunci fiți fericit, vă aflați în cazul unui design experimental. În cazul unui eșantion rezultatele pot fi generalizate, pentru un lot de cercetare, nu.
  • Dacă aveți un lot de conveniență, chiar dacă aveți grup de control, atunci, din păcate, tot la nivelul unui cvasi-experiment vă aflați.

Nu-i așa că-i simplu?

Location (Map)

Construcția instrumentelor de evaluare psihologică...
Semnificație statistică, mărimea efectului și pute...

Related Posts

 

Comments

No comments made yet. Be the first to submit a comment
Already Registered? Login Here
Guest
Sunday, 18 November 2018
If you'd like to register, please fill in the username, password and name fields.

Blog Calendar

Wait a minute, while we are rendering the calendar

Top Blog

Cristian Opariuc-Dan
08 March 2016
Data analysis and statistics
Fiecare student de la disciplinele socio-umane aude, încă din primul an, despre semnificația statistică și despre testarea ipotezelor, raportându-se, aproape întotdeauna, la cunoscutul „p". Din păcate, acolo ...

Latest Blogs

Cristian Opariuc-Dan
10 October 2017
Psychometrics
Acest articol a fost publicat inițial în revista „Psihologia Resurselor Umane", V...
Cristian Opariuc-Dan
15 March 2016
Research methodology
​Dincolo de diferitele clasificări ale cercetărilor științifice, care mai de care mai...

Most Commented Posts

Cristian Opariuc-Dan
08 March 2016
Data analysis and statistics
Fiecare student de la disciplinele socio-umane aude, încă din primul an, despre semnificația stati...

Most Popular Posts

Cristian Opariuc-Dan
10 October 2017
Psychometrics
Acest articol a fost publicat inițial în revista „Psihologia Resurselor Umane", Vol 12, Nr. 2/...
Cristian Opariuc-Dan
08 March 2016
Data analysis and statistics
Fiecare student de la disciplinele socio-umane aude, încă din primul an, despre semnificația stati...
© 2018 New Skills Learning. All Rights Reserved.