- Разграничение качественных и количественных подходов к исследованию в зависимости от целей исследования.
- Анализ различных экспериментальных, корреляционных и описательных планов для контроля переменных.
- Важность достоверности, надежности и нейтральности для обеспечения качества полученных результатов.
Когда мы погружаемся в мир науки, особенно в такие области, как психология или образование, мы понимаем, что одной лишь интуиции недостаточно. Для того чтобы знания были действительно достоверными и считались научными, необходимо применять систематическую процедуру , которая генерирует надежные данные. Именно здесь вступают в игру планы действий, известные как исследовательские проекты; по сути, это дорожная карта для решения вопросов в конкретных контекстах.
Четкое понимание того, как проводить научные исследования, отличает строгую работу от импровизированных исследований. В этой статье мы подробно рассмотрим все методологические инструменты , позволяющие исследователю не только собирать данные, но и оценивать качество результатов и гарантировать, что его выводы имеют реальное и актуальное значение для изучаемой дисциплины.
Что же такое план исследования?
Можно сказать, что план исследования — это подробный план или руководство, которое профессионал выбирает для логического сочетания различных методов. Его главная функция — служить дорожной картой, указывающей, как максимально эффективно решить исследовательскую проблему. Это не жесткий, а скорее структурированный план, включающий необходимые правила для достижения поставленной цели, будь то наблюдательный или квазиэкспериментальный эксперимент.
Чтобы экспериментальный дизайн действительно был эффективным, а не просто пустым словом, он должен соответствовать определённым основным характеристикам. Во-первых, крайне важна нейтральность ; результаты не должны быть искажены ожиданиями исследователя. Надежность также играет важную роль , то есть, если другой человек повторит исследование в тех же условиях, он должен получить очень похожие результаты.
С другой стороны, нельзя забывать о валидности , которая гарантирует, что измерительные инструменты действительно измеряют то, что они должны измерять, и об обобщаемости . Последняя подразумевает возможность распространения результатов, полученных на небольшой выборке, на более широкую популяцию, что предотвращает превращение данных в просто анекдотические свидетельства, полученные на небольшой группе.
Основы научного метода: качественные и количественные подходы.
Все исследования проводятся в рамках научного метода, который в основном делится на две основные ветви. Количественный подход фокусируется на объективности и числах. Он используется, когда нам необходимы точные статистические выводы, основанные на предпосылке, что явления — это события, определяемые причинами, независимыми от нашей воли.
С другой стороны, существует качественное исследование . В этом случае реальность понимается как субъективная конструкция, где субъект и объект исследования тесно связаны. Такой подход идеально подходит для ответа на сложные вопросы, такие как «почему?», касающиеся того или иного явления, позволяя установить глубокие взаимосвязи между наблюдаемыми данными и существующими теориями.
В зависимости от подхода к проблеме исследователь может выбрать различные методологии рассуждений. Существует дедуктивная методология , которая начинается с общего и переходит к частному; индуктивная методология , которая идет обратным путем, основываясь на данных; и гипотетико-дедуктивная методология , представляющая собой гибрид, сочетающий обе стратегии для повышения надежности.
Разработка типологий в соответствии с целями и контролем.
Не все исследования требуют одинакового уровня контроля. В зависимости от того, что мы ищем, мы можем выбрать один из различных вариантов:
- Экспериментальный дизайн: Это обеспечивает наибольший контроль. Исследователь намеренно манипулирует независимыми переменными, чтобы наблюдать за их влиянием на зависимую переменную, что позволяет ему установить... причинно-следственная связь Чисто.
- Описательный дизайн: Цель здесь не в том, чтобы что-либо изменить, а просто в том, чтобы подробно описать изучаемую ситуацию или случай. Она основана на сборе и анализе данных для объяснения «как» и «почему» происходит тот или иной сценарий.
- Корреляционный дизайн: Это неэкспериментальный метод, который анализирует наличие связи между двумя переменными. Измерение проводится с помощью... коэффициент корреляции (от -1 до +1), хотя важно отметить, что корреляция не обязательно означает причинно-следственную связь.
- Диагностический дизайн: Их цель — найти корень конкретной проблемы, пройдя начальный этап, собственно диагностику и предложив решение.
- Объяснительный дизайн: Данный подход в значительной степени опирается на видение исследователя, позволяющее изучить неизвестные аспекты и подробно описать причины взаимосвязи между переменными.
Манипулирование переменными и анализ данных
Ключевым аспектом любого эксперимента является то, как мы управляем переменными. Независимая переменная (X) — это причина или стимул, которым мы манипулируем, а зависимая переменная (Y) — это эффект или реакция, которую мы измеряем. Например, если мы тестируем новый метод исследования, то метод является независимой переменной, а оценка за экзамен — зависимой переменной.
В зависимости от степени вмешательства мы говорим об экспериментальных исследованиях (с преднамеренным воздействием и рандомизацией), квазиэкспериментальных исследованиях (где воздействие заключается в отборе, например, по полу или возрасту, и рандомизация отсутствует) и неэкспериментальных исследованиях, где исследователь просто наблюдает, не вмешиваясь вообще.
Для полноты картины используются передовые методы, такие как метаанализ . Этот инструмент предполагает проведение систематического обзора множества эмпирических исследований, часто с использованием первичных источников для обобщения их количественных результатов. Это позволяет получить более полное и достоверное представление об эффективности конкретного фактора или метода лечения.
Правильный выбор между качественным и количественным подходом, в сочетании со строгим контролем переменных и последовательной методологией, позволяет психологии и образованию неуклонно развиваться. Овладев этими методами, от сбора данных и измерений до окончательного анализа, обеспечивается этичность, техническая обоснованность и, прежде всего, полезность полученных знаний для общества.
