Transcript Filmskript

+
Kvantitativ strategi
viktiga begrepp 1
Wieland Wermke
+
+
Delar av föreläsningen

viktiga begrepp 1: kvantitativ empirisk forskning

viktiga begrepp 2: teori, operationalisering, variabler, urval

viktiga begrepp 3: validitet, reliabilitet, signifikans, relevans

enkätkonstruktion

univariat statistik 1: tabeller och diagram

univariat statistik 2: spridnings- och centralmått
+
Föreläsningens mål
Att kunna…
1.
producera egna data av kvantitativ karaktär
2.
hitta och använda existerande data för att svara på
egna/nya frågor
3.
analysera frågorna på ett tillförlitligt sätt, dra plausibla
slutsatser för att få “nya kunskaper”
4.
tolka och bedöma existerande studier
+
Kvantitativa strategier?

Att välja kvalitativa strategier är ingen bra flykt från
kvantitativa strategier!

Det finns ingen ”bara KVAL eller bara KVANT”!

Olika frågor kräver olika ansatser!

I vårt granskningssamhälle behövs det kvantitativa kunskaper för
att kunna kritiskt ifrågasätta forskning, politik, media!

Matte-/statistikångest får inte vara ett skäl för att undvika allt som
har med siffror att göra!

Problemet med fältet: man måste inte samla in 1000-tals enkätsvar
själv, det finns också andra möjligheter att få kvantitativa data!

Bra genomtänkta enkäter ger bra svar och är faktiskt roligt att
svara på!
+
Kvantitativa strategier?

“Kvantitativa” strategier hjälper till för att genomföra
“kvalitativa” studier, och tvärtom

Ta tiden och tänk efter vad du vill, innan du går ut på fältet (i
synnerhet enkäter tvingar dig att tänka efter så mycket som
möjligt, innan du går ut på fältet)

Öppnare intervjuer kan förbereda slutna enkätfrågor, öppnare
och längre intervjuer kan fördjupa vissa resultat från enkätstudier

Kategorier eller matriser hjälper oftast till för att få en första
ingång till, eller utgång ur, kvalitativa analyser

Om man inte arbeta helt induktivt, kan det vara bra att arbeta
med hypoteser (antaganden om resultat som leder
undersökningen). De hjälper till för att få en uppfattning om sina
data.
+
Kvantitativa strategier?

Kvantitativa strategier är ofta lättare och entydigare att
genomföra






Kunskaper om kvantitativa grundregler hjälper dig att hitta en bra
metodisk lösning för varje problem
Gedigna (!) kvalitativa studier är egentligen mycket
komplicerade!
Det finns hur många handböcker om kvantitativa problem som
helst
Här finns det på Internet många tutorials och manualer för nästan
alla problem
Excel och SPSS är idag mycket enkla att hantera
Med grafiska hjälpmedel kan man ganska snabbt hitta fel eller
outliers i sina data och öka sina resultats tillförlitlighet
+
Problemet med många
respondenter?


Använd sekundärdata!

Vilka data finns redan?

Var finns de?

Vilken form har de?

Sekundärdata kontextualiserar dina egen studie, om nu kval eller
kvant!
Hantera fall studier tillsammans med kvant. data!

Om man undersöker ett fall (t.ex. en skola), där man redan har fått
tillgång till kvalitativ data, kan man också funderar på att använda
sig också av kvant. data (triangulation)
+
Kvantitativa studier?


Förstår ni kvantitativa studier, när ni läser dem?

Hur kommer författarna fram till sina resultat?

Genomsynlighet och förståelse ökar förmågan att vara kritiskt
Tror ni mest på kvant. eller kval. studier?


Hur kritiska är ni mot publicerade “forskningsresultat”?
Att bedöma och tolka pedagogiska studier bygger på samma
logik

empiriska studier följer samma (vetenskapliga) regler, använder
bara olika metoder

”Rosts 100 frågor till psykologisk-pedagogiska studier”
+
Skillnader mellan Kvant och Kval?
kval. data
Datatjocklek
kvant. data
Antal observationer
+
Att genomföra ett kvantitativt
forskningsprojekt?

När man vill ha information som kan kvantifieras (anges i
siffror)

När man vill ha information om en större population

När man är intresserad av det genomsnittliga/mest frekventa
i en grupp


t.ex. den genomsnittliga läraren (där den individuella läraren
naturligtvis kan avvika)
Man kan i många kvant. observationer söka det som sticker
ut (det intressanta fallet), vilket man sedan analyserar på ett
djupare kval. sätt
+
Att producera (kvant.) data?

Empirisk forskning: Undersökningar använder sig av
metodiskt tillförlitliga/kontrollerade observationer, från ett
vetenskapligt perspektiv: intervjuer, tester, experiment,
enkäter, vilka inte kan klassificeras som gissningar

Test (PISA, nationella prov, intelligenstests)

Experiment (Pre-post tester)

Enkät-studier (attityder)

Meta-analyser (Nya frågor till existerande data)
+
Varför empirisk forskning?

För att beskriva, ordna, räkna viktiga fenomen i vår värld

För att upptäcka regler som hjälper oss att förstå, förklara
och förutsäga dessa fenomen

Användning av teori och forskningsresultat för att påverka
(förbättra) en viss situation eller beteende och ge underlag
för framtida (organisatoriska/politiska) beslut
Theorie
Empirisk
Forskning
Beslut
+
Vilka typ av frågor kan man
besvara?



Existens (Finns detta?):

Ex.: Finns det verkligen ett socio-kulturellt lärande?

Finns det metoder som kan öka elevers intelligens?
Beskrivning (Hur ser ett fenomen ut?)

Hur ser kamratrelationer mellan högt begåvade ungdomar ut?

Vilket samband finns det mellan elevens prestation och lärares
betygsättning i svensk matteundervisning?
Relation (Med vad och hur mycket hänger något ihop)

Hur hänger ångest och prestation i skolan ihop?

Hur hänger incitament och arbetsmotivation ihop?
+
Vilka typ av frågor kan man
besvara?

Struktur (Hur är något uppbyggd?)



Prognos (Kan man förutsäga något, och om, hur bra?)



Är läsförståelse indelat i flera olika kompetenser?
Är kunnande hierarkisk uppbyggt (i form av fakta, förståelse,
färdighet, förtrogenhet)?
Hur bra kan betyg i skolan förutsäga framgång i yrkesliv?
Hur bra förutsäger nationella prov elevers kunnande i ett ämne?
Orsak/kausalitet (Vad förorsakar något, och varför?)


Varför förorsakar berömmelse i vissa sammanhang dåliga
känslor?
 eftersom sociala relationer är så komplexa, är det oftast mycket
svårt att hävda 100 procents kausalitet