- Laadullisen ja määrällisen tutkimusmenetelmän erottelu tutkimuksen tavoitteiden mukaan.
- Muuttujien hallinnan erilaisten kokeellisten, korrelaatiopohjaisten ja kuvailevien tutkimusasetelmien analyysi.
- Validiteetin, luotettavuuden ja puolueettomuuden merkitys saatujen tulosten laadun takaamiseksi.
Kun syvennymme tieteen maailmaan, erityisesti psykologian tai koulutuksen kaltaisilla aloilla, ymmärrämme, ettei pelkkä aavistus riitä. Jotta tieto olisi todella pätevää ja tieteellistä, on välttämätöntä soveltaa systemaattista menettelyä , joka tuottaa luotettavaa tietoa. Tässä kohtaa toimintasuunnitelmat, jotka tunnetaan tutkimusasetelmina, tulevat kuvaan; ne ovat pohjimmiltaan tiekartta kysymysten ratkaisemiseksi tietyissä yhteyksissä.
Tieteellisen tutkimuksen tekemisen selkeä ymmärtäminen erottaa perusteellisen työn improvisoidusta tutkimuksesta. Tässä artikkelissa käymme läpi kaikki metodologiset työkalut , joiden avulla tutkija voi paitsi kerätä tietoa, myös arvioida tulosten laatua ja varmistaa, että heidän johtopäätöksillään on todellinen ja relevantti merkitys tutkittavalle tieteenalalle.
Mitä tutkimusasetelma tarkalleen ottaen on?
Voisimme sanoa, että tutkimussuunnittelu on yksityiskohtainen hahmotelma tai opas, jonka ammattilainen valitsee yhdistääkseen loogisesti erilaisia menetelmiä. Sen päätehtävänä on toimia tiekarttana, joka osoittaa, miten tutkimusongelmaa voidaan käsitellä mahdollisimman tehokkaasti. Se ei ole jäykkä, vaan pikemminkin jäsennelty suunnitelma, joka sisältää tarvittavat säännöt ehdotetun tavoitteen saavuttamiseksi, olipa kyseessä sitten havainnointiin perustuva tai kvasikokeellinen koe.
Jotta tutkimussuunnitelma olisi todella vaikuttava eikä pelkkä kuollut kirjain, sen on täytettävä tietyt olennaiset ominaisuudet. Ensinnäkin neutraalius on elintärkeää; tutkijan odotukset eivät saa vääristää tuloksia. Myös luotettavuus on tärkeää , mikä tarkoittaa, että jos joku toinen henkilö toistaisi tutkimuksen samoissa olosuhteissa, hänen tulisi saada hyvin samankaltaisia tuloksia.
Toisaalta emme saa unohtaa validiutta , joka varmistaa, että mittausvälineet todella mittaavat sitä, mitä niiden on tarkoitus mitata, ja yleistettävyyttä . Jälkimmäinen on kyky laajentaa pienen otoksen tuloksia laajempaan populaatioon, estäen sen, että tiedot olisivat pelkästään anekdootteja pieneltä ryhmältä.
Tieteellisen menetelmän viitekehys: kvalitatiiviset ja kvantitatiiviset lähestymistavat
Kaikki tutkimus toimii tieteellisen menetelmän puitteissa, joka jakautuu pääasiassa kahteen päähaaraan. Kvantitatiivinen lähestymistapa keskittyy objektiivisuuteen ja numeroihin. Sitä käytetään silloin, kun tarvitaan tarkkoja tilastollisia johtopäätöksiä, jotka perustuvat oletukseen, että ilmiöt ovat tahdostamme riippumattomien syiden määräämiä tapahtumia.
Toisaalta meillä on laadullinen tutkimus . Tässä todellisuus ymmärretään subjektiivisena konstruktiona, jossa tutkimuskohde ja -kohde ovat läheisesti yhteydessä toisiinsa. Tämä lähestymistapa sopii erinomaisesti vastaamaan monimutkaisiin kysymyksiin, kuten "miksi?" ilmiöstä, ja mahdollistaa syvällisten yhteyksien luomisen havaittujen tietojen ja olemassa olevien teorioiden välille.
Tutkija voi valita erilaisia päättelymenetelmiä riippuen siitä, miten ongelmaa lähestytään. On olemassa deduktiivinen menetelmä , joka lähtee yleisestä ja päätyy erityiseen; induktiivinen menetelmä , joka kulkee päinvastaista polkua datan perusteella; ja hypoteettis-deduktiivinen menetelmä , joka on hybridi, joka yhdistää molemmat strategiat luotettavuuden saavuttamiseksi.
Suunnittelutyypit tavoitteen ja hallinnan mukaan
Kaikki tutkimukset eivät vaadi samaa kontrollin tasoa. Voimme valita useista vaihtoehdoista riippuen siitä, mitä etsimme:
- Kokeellinen suunnittelu: Se tarjoaa suurimman kontrollin. Tutkija manipuloi riippumattomia muuttujia tarkoituksella havaitakseen niiden vaikutuksen riippuvaan muuttujaan, jolloin hän voi muodostaa syy-seuraussuhde asia selvä.
- Kuvaileva suunnittelu: Tavoitteena ei ole muuttaa mitään, vaan yksinkertaisesti tarkentaa tutkittavaa tilannetta tai tapausta. Se perustuu tiedon keräämiseen ja analysointiin skenaarion "miten" ja "miksi" selittämiseksi.
- Korrelaatiosuunnittelu: Se on ei-kokeellinen tekniikka, joka analysoi, onko kahden muuttujan välillä yhteyttä. Se mitataan a:lla korrelaatiokerroin (välillä -1 ja +1), vaikka on tärkeää huomata, että korrelaatio ei välttämättä tarkoita syy-seuraussuhdetta.
- Diagnostinen suunnittelu: Heidän tavoitteenaan on löytää tietyn ongelman juurisyyn, käydä läpi alkuvaihe, varsinainen diagnoosi ja ratkaisuehdotus.
- Selittävä suunnittelu: Tämä suunnittelu nojaa vahvasti tutkijan näkemykseen tuntemattomien näkökohtien tutkimisesta ja muuttujien välisen suhteen taustalla olevien syiden yksityiskohtaisesta kuvaamisesta.
Muuttujien manipulointi ja datan analysointi
Keskeinen osa mitä tahansa kokeilua on se, miten hallitsemme muuttujia. Riippumaton muuttuja (X) on syy tai ärsyke, jota manipuloimme, kun taas riippuva muuttuja (Y) on vaikutus tai vaste, jota mittaamme. Esimerkiksi jos testaamme uutta tutkimusmenetelmää, menetelmä on riippumaton muuttuja ja kokeen arvosana on riippuva muuttuja.
Intervention asteesta riippuen puhumme kokeellisesta tutkimuksesta (jossa on tarkoituksellista manipulointia ja satunnaistamista), kvasikokeellisesta tutkimuksesta (jossa manipulointi on valintaa, kuten sukupuoli tai ikä, eikä satunnaistamista ole) ja ei-kokeellisesta tutkimuksesta, jossa tutkija yksinkertaisesti tarkkailee puuttumatta lainkaan asiaan.
Kuvan täydentämiseksi on olemassa edistyneitä tekniikoita, kuten meta-analyysi . Tämä työkalu sisältää useiden empiiristen tutkimusten systemaattisen tarkastelun, jossa usein käytetään primaaritutkimuslähteitä niiden kvantitatiivisten tulosten syntetisoimiseksi. Tämä mahdollistaa kattavamman ja luotettavamman yleiskuvan tietyn muuttujan tai hoidon tehokkuudesta.
Oikea valinta laadullisen tai määrällisen suunnittelun välillä yhdistettynä muuttujien tiukkaan hallintaan ja johdonmukaiseen metodologiaan mahdollistaa psykologian ja koulutuksen tasaisen kehityksen. Näiden tekniikoiden hallitseminen tiedonkeruusta ja mittaamisesta lopulliseen analyysiin varmistaa, että tuotettu tieto on eettistä, teknisesti pätevää ja ennen kaikkea hyödyllistä yhteiskunnalle.
