- Kokybinių ir kiekybinių tyrimo metodų diferencijavimas pagal tyrimo tikslus.
- Įvairių eksperimentinių, koreliacinių ir aprašomųjų kintamųjų valdymo planų analizė.
- Galiojimo, patikimumo ir neutralumo svarba siekiant užtikrinti gautų rezultatų kokybę.
Pasinerdami į mokslo pasaulį, ypač į tokias sritis kaip psichologija ar švietimas, suprantame, kad nuojautos nepakanka. Kad žinios būtų tikrai pagrįstos ir laikomos mokslinėmis, būtina taikyti sistemingą procedūrą , kuri generuotų patikimus duomenis. Čia ir praverčia veiksmų planai, vadinami tyrimų modeliais; jie iš esmės yra konkrečių kontekstų klausimų sprendimo kelias.
Aiškus supratimas , kaip atlikti mokslinius tyrimus, skiria griežtą darbą nuo improvizuoto tyrimo. Šiame straipsnyje aptarsime visas metodologines priemones , kurios leidžia tyrėjui ne tik rinkti duomenis, bet ir įvertinti rezultatų kokybę bei užtikrinti, kad jo išvados turėtų realią ir aktualią reikšmę tiriamai disciplinai.
Kas tiksliai yra tyrimo dizainas?
Galėtume sakyti, kad tyrimo dizainas yra išsamus planas arba vadovas, kurį profesionalas pasirenka logiškai derindamas įvairius metodus. Pagrindinė jo funkcija – būti gairėmis , nurodančiomis, kaip kuo efektyviau spręsti tyrimo problemą. Tai nėra griežtas, o struktūrizuotas planas, apimantis būtinas taisykles siūlomam tikslui pasiekti, nesvarbu, ar tai būtų stebėjimo, ar kvazieksperimentinis eksperimentas.
Kad tyrimas būtų išties veiksmingas, o ne tik neegzistuojantis, jis turi atitikti tam tikras esmines savybes. Pirma, gyvybiškai svarbus neutralumas ; tyrėjo lūkesčiai negali iškreipti rezultatų. Taip pat svarbus patikimumas , o tai reiškia, kad jei kitas asmuo pakartotų tyrimą tomis pačiomis sąlygomis, jis turėtų gauti labai panašius rezultatus.
Kita vertus, negalime pamiršti validumo , kuris užtikrina, kad matavimo įrankiai iš tikrųjų matuoja tai, kam jie skirti, ir apibendrinamumo . Pastarasis – tai galimybė išplėsti mažos imties rezultatus platesnei populiacijai, užkertant kelią tam, kad duomenys būtų tik anekdotiniai iš mažos grupės.
Mokslinio metodo sistema: kokybiniai ir kiekybiniai metodai
Visi tyrimai atliekami taikant mokslinį metodą, kuris pirmiausia skirstomas į dvi pagrindines šakas. Kiekybinis požiūris orientuotas į objektyvumą ir skaičius. Jis naudojamas, kai reikia tikslių statistinių išvadų, remiantis prielaida, kad reiškiniai yra įvykiai, kuriuos lemia nuo mūsų valios nepriklausančios priežastys.
Kita vertus, turime kokybinius tyrimus . Čia realybė suprantama kaip subjektyvus konstruktas, kuriame tyrimo subjektas ir objektas yra glaudžiai susiję. Šis požiūris idealiai tinka atsakyti į sudėtingus klausimus, tokius kaip „kodėl?“ apie reiškinį, leidžiant nustatyti gilius ryšius tarp stebimų duomenų ir esamų teorijų.
Priklausomai nuo to, kaip problema nagrinėjama, tyrėjas gali pasirinkti skirtingas samprotavimo metodikas. Yra dedukcinė metodologija , kuri pradeda nuo bendrųjų, kad pasiektų konkrečius; indukcinė metodologija , kuri eina atvirkštiniu keliu, remdamasi duomenimis; ir hipotetinė-dedukcinė metodologija , kuri yra hibridas, jungiantis abi strategijas, siekiant patikimumo.
Projektavimo tipologijos pagal tikslą ir kontrolę
Ne visiems tyrimams reikalingas toks pat kontrolės lygis. Priklausomai nuo to, ko ieškome, galime rinktis iš įvairių variantų:
- Eksperimentinis dizainas: Tai suteikia didžiausią kontrolę. Tyrėjas sąmoningai manipuliuoja nepriklausomais kintamaisiais, kad stebėtų jų poveikį priklausomam kintamajam, taip leisdamas jam nustatyti priežastinis ryšys aišku.
- Aprašomasis dizainas: Tikslas nėra ką nors pakeisti, o tiesiog detalizuoti tiriamą situaciją ar atvejį. Tai pagrįsta duomenų rinkimu ir analize, siekiant paaiškinti scenarijaus „kaip“ ir „kodėl“.
- Koreliacinis dizainas: Tai neeksperimentinis metodas, kuriuo analizuojama, ar yra ryšys tarp dviejų kintamųjų. Jis matuojamas naudojant koreliacijos koeficientas (nuo -1 iki +1), nors svarbu pažymėti, kad koreliacija nebūtinai reiškia priežastinį ryšį.
- Diagnostinis dizainas: Jų tikslas – rasti konkrečios problemos šaknį, pereinant pradinį etapą, faktinę diagnozę ir sprendimo pasiūlymą.
- Aiškinamasis dizainas: Šis dizainas labai remiasi tyrėjo vizija ištirti nežinomus aspektus ir išsamiai aprašyti kintamųjų ryšio priežastis.
Kintamųjų manipuliavimas ir duomenų analizė
Svarbus bet kurio eksperimento aspektas yra tai, kaip valdome kintamuosius. Nepriklausomas kintamasis (X) yra priežastis arba stimulas, kuriuo manipuliuojame, o priklausomas kintamasis (Y) – poveikis arba reakcija, kurią matuojame. Pavyzdžiui, jei išbandome naują tyrimo metodą, metodas yra nepriklausomas kintamasis, o egzamino pažymys – priklausomas kintamasis.
Priklausomai nuo intervencijos laipsnio, kalbame apie eksperimentinius tyrimus (su tyčiniu manipuliavimu ir atsitiktinumu), kvazieksperimentinius tyrimus (kai manipuliuojama atranka, pavyzdžiui, lytimi ar amžiumi, ir nėra atsitiktinumo) ir neeksperimentinius tyrimus, kai tyrėjas tiesiog stebi visiškai nesikišdamas.
Siekiant užbaigti vaizdą, yra pažangių metodų, tokių kaip metaanalizė . Šis įrankis apima sistemingą kelių empirinių tyrimų peržiūrą, dažnai naudojant pirminius tyrimų šaltinius, siekiant susintetinti jų kiekybinius rezultatus. Tai leidžia gauti išsamesnę ir patikimesnę konkretaus kintamojo ar gydymo veiksmingumo apžvalgą.
Teisingas pasirinkimas tarp kokybinio ar kiekybinio dizaino, kartu su griežta kintamųjų kontrole ir nuoseklia metodologija, leidžia psichologijai ir švietimui nuolat tobulėti. Įvaldžius šiuos metodus – nuo duomenų rinkimo ir matavimo iki galutinės analizės – užtikrinama, kad sukurtos žinios yra etiškos, techniškai pagrįstos ir, svarbiausia, naudingos visuomenei.
