Transcript Måling, målefeil

Forskningsmetoder
Måling, målefeil
Frode Svartdal
UiTø
V-2011
© Frode Svartdal
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
1
Variabler
Variabel – noe (av psykologisk interesse)
som varierer
Motsatt: Konstant
Eksempler:
Kjønn, alder, inntekt, høyde, vekt, IQ, motivasjon …
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
2
Variabler
Variabel = begrep
Mål på variabel = operasjonalisering
VARIABEL
MÅL (OPERASJONALISERING)
Intelligens Aggresjon Bedring
Skåre på iQ-test
Antall gule kort i en fotballkamp
Rapportert tilfredshet i intervju
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
3
Data
•
Konkrete mål på variabler i en undersøkelse
•
Maaaaaaaange eksempler...
•
•
•
•
•
•
Data er svar på problemstillinger en forsker har stilt
•
•
•
Læring i labyrint: __________
Prestasjon på skolen: ___________
Bråk i klasserommet: __________
Livskvalitet i Norge: _________
Aggresjonsnivå: _________
Er denne behandlingsmetoden virksom?
Er det en sammenheng mellom spiseforstyrrelser og
toppidrett hos kvinner?
Data forutsetter ofte teori
•
•
26.01.2011
En ”situasjonell attribusjon”
Ungen viser tilknytning”
FRODE SVARTDAL
4
Måling
Teoretisk begrep empirisk indikator (tall)
•
Intelligens skåre på IQ-test (eks. 121)
Læring løpehastighet til målboks i labyrinten (eks. 14 sek)
•
…
•
Enkle skårer:
Problematferd = skåre på TEST X
Indeks (sammensatt skåre):
Problematferd = skåre (TEST X + TEST Y) / 2
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
5
Måling
Målet må være
• Reliabelt (konsistent)
•
•
Får vi stort sett samme utfall hver gang
måleprosedyren gjennomføres?
Valid (måle hva det er ment å
måle)
•
26.01.2011
Treffer målet “blink”?
FRODE SVARTDAL
6
Måling og målefeil
•
Observert skåre = sann skåre + målefeil
•
•
Alltid litt variasjon i målinger
Målefeil: Tilfeldig vs. systematisk
•
Tilfeldig målefeil: Varierer tilfeldig rundt sann skåre
•
•
Systematisk målefeil: Varierer skjevt (biased)
•
26.01.2011
Manuell stoppeklokke: Bommer litt både ved start og mål, men
”bom” består i at man noen ganger trykker for tidlig, andre
ganger for sent
Automatisk stoppeklokke som utløses systematisk for tidlig
FRODE SVARTDAL
7
Reliabilitet
KONSISTENS: Hvis vi gjentar målingen,
observasjonen, testen, …, hvor like er
resultatene fra gang til gang?
IQ-test:
Testresultat mai:
Testresultat juli:
Testresultat september:
26.01.2011
Lav
konsistens
FRODE SVARTDAL
99
110
121
Høy
konsistens
111
115
110
8
Normalfordeling
Psykologiske mål varierer
Normalfordelt variasjon
Galton
Utvalg populasjon
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
9
Normalfordeling
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
10
Normalfordeling
Høyde
Noen
tusen
(kanskje hele
populasjonen)
Noen
hundre
(et utvalg)
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
11
Normalfordeling
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
12
Noen mål er ikke normalfordelt
Antall tatoveringer
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
13
Noen mål er ikke normalfordelt
Aldersfordeling i Norge, ca. 2000
Menn
26.01.2011
Kvinner
FRODE SVARTDAL
14
Utvalg vs. populasjon
Vi innhenter data fra et utvalg
Trekker slutning til en populasjon
Eks. gjennomsnitt
26.01.2011
Utvalg: 10 tilfeldige studenter på PSY-1000: 69,3%
Populasjon: Alle studentene på PSY-1000: ? %
Hva sier utvalgsgjennomsnittet om pop.gjennomsnittet?
Jo større utvalg, desto sikrere konklusjon om
utvalgsgjennomsnittet
Konfidensintervall
FRODE SVARTDAL
15
Målenivåer
•
Nominal: Tallet angir kategorisering
”Kvinne” = 1, ”Mann” = 2
•
Ordinal: Tallet angir også rang
***** = best * = dårligst
•
Intervall: Også proporsjonalt lik forskjell
•
•
IQ 120 vs. 130 = IQ 130 vs. 140
Ratio: Også fast nullpunkt
•
26.01.2011
Inntekt, temperatur, osv.
FRODE SVARTDAL
16
Målenivåer
Samme variabel (her:
høyde) kan måles
på ulike nivåer
Ofte reduseres kontinuerlige
variabler til kategorivariabler.
Merk at dette reduserer
informasjonen i variabelen,
dermed i de analyser man
gjennomfører
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
Fra Dancey & Reidy (2005)
17
Målenivåer
•
Matematiske operasjoner:
•
•
Eks.: Gjennomsnitt: (4+6+4+6)/4 = 5 forutsetter
minst intervallnivå
Viktig skille:
•
Kategorivariabler (nominal- og ordinalnivå)
•
•
Kontinuerlige variabler (intervall- og rationivå)
•
26.01.2011
To eller få kategorier (kjønn, stillingsnivå, …)
Kontinuerlig variasjon (høyde, vekt , inntekt, …)
FRODE SVARTDAL
18
Reliabilitet
•
Reliabilitet kan måles
•
•
Korrelasjonskoeffisienten (r)
Interrater reliabilitet: Hvor enige er to
observatører?
•
•
•
26.01.2011
Jo høyere korrelasjonen mellom to sett av
skårer, desto høyere interrater-reliabilitet
+0,90 er akseptabel
Merk: Samvariasjon vs. samsvar!
FRODE SVARTDAL
19
Reliabilitet
Karakterer:
Sensor 1: 4, 4, 3, 4, 3, 4, 2, 3, …
Sensor 2: 3, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 2, …
Perfekt korrelasjon!
Lavt samsvar (nivåforskjell)!
26.01.2011
FRODE SVARTDAL
20
Reaktivitet
Målemetoden påvirker data
Eks.:
Sitter i klasserommet og observerer påvirker
interaksjon
Løsninger:
26.01.2011
____
____
____
FRODE SVARTDAL
21
Ulike psykologiske mål
Atferdsmål
26.01.2011
Reaksjonstid
Responsrate (Skinner)
Responsstyrke (Pavlov)
Responshastighet
…
FRODE SVARTDAL
22
Ulike psykologiske mål
Biopsykologiske mål
Øyebevegelser
Elektrisk ledningsevne i hud (GSR)
Hjerteaktivitet
Hjerneaktivitet
26.01.2011
Rate
Blodtrykk
EEG
FMRI
…
FRODE SVARTDAL
23
Ulike psykologiske mål
Selvrapport
Emosjon
Holdning
…
Bedømmelser
26.01.2011
Sannsynlighetsoverslag
Intuitive slutninger
Attribusjoner
…
FRODE SVARTDAL
24