Boka Innføring i pedagogisk.... Flashcards
Kva er forskjell på kvantitativ og kvalitativ metode?
Kvalitative metoder er en samlebetegnelse for en familie av metoder som brukes i økende grad fra siste halvdel av forrige århundre. Den kvalitative metodetradisjonen blei eit alternativ til tidligere empirisk metodetradisjon, som da kalles kvantitative metoder. Dei to tradisjonene var i en periode temmelig kritiske mot hverandre, men i dag er det større forståelse for at de to tradisjonene har hver sine sterke og svake sider, og derfor kan utfylle hverandre.
I kvalitative metoder er prosessen og prioriteringane annleis enn i kvantitative metoder både når det gjeld datainnsamling og når det gjelder analyse og tolking av resultat. Mens kvantitative metoder har forsøkt å «objektivisere» prosessene ved å holde en viss distanse mellom forskeren og forsøkspersonene, prioriterer kvalitative metoder nærhet. Denne nærheten, sammen med den fleksibiliteten som følger av at datainnsamlingssituasjonen ikke er så fast strukturert på forhånd, kan gi forskeren tilgang til kunnskap som man ellers vanskelig ville ha kunnet få tak i. Dette kan også gi kunnskap av dypere natur enn den overflatekunnskap som enkelte kvantitative metoder gir. Ved datainnsamlingsmetoder som deltakende observasjon og ustrukturert intervju blir forskeren selv et svært viktig instrument i datainnsamlingen. Han kan utnytte seg selv og sin fagkunnskap også i selve datainnsamlingssituasjonen. Ved datainnsamlingsmetoder som strukturert intervju og systematisk observasjon kan derimot selve datainnsamlingen eventuelt utføres av personer som ikke nødvendigvis har så mye fagkunnskaper, hvis bare de er trent i hvordan datainnsamlingen skal foregå. Forskerens fagkunnskap er ved slike metoder først og fremst av betydning på forhånd når datainnsamlingsinstrumentet lages, og etterpå når resultatene analyseres og tolkes.
Tilsvarende forskjeller mellom kvantitative og kvalitative meto- detradisjoner finnes i noen grad også når det gjelder analyse av data. Forskerens person og de subjektive elementene i analyseprosessen tillegges større positiv betydning innenfor kvalitativ metode. Dette har også sammenheng med at skillet mellom innsamlingsprosess og analyseprosess er mindre tydelig ved kvalitativ metode.
Det er gode grunner til å regne kvalitative og kvantitative meto- der som supplerende i forhold til hverandre. De har hver sine sterke og svake sider, som det er grunn til å vektlegge på forskjel- lig måte avhengig av hva slags problemstilling som skal studeres. Når det skal velges mellom kvalitative og kvantitative metoder i en undersøkelse, er det altså større grunn til å ta valget på basis av vurderinger av hva metodene kan tilby i forhold til problemstillin- gen enn til å la valget tas på et rent vitenskapsfilosofisk grunnlag.
I de senere årene er det også blitt mye mer vanlig å kombinere kvalitative og kvantitative metoder i en og samme undersøkelse. Dette omtales gjerne som «mixed methods».
Fortell om kritisk rasjonalisme
Poppers kritiske rasjonalisme
Karl Popper er sannsynligvis den mest innflytelsesrike moderne vitenskapsfilosof, der han har klargjort sentrale trekk ved den vitenskapelige tenkemåten. Ifølge Popper viser vår rasjonalitet seg i evna til å være kritisk til våre eigne og andre sine oppfatninger. Dette betyr å erkjenne vår egen uvitenhet, og at vi sjølv kan ta feil. Popper ser vitenskapen som en evig søken etter empirisk sannheit med den begrensning at sannheiten aldri fullt ut kan finnes. Dette betyr også at vitenskapene aldri kan gi oss sikker kunnskap i form av teorier og forklaringer, men at vi må nøye oss med foreløpige og ikke endelige svar.
Popper var tidlig kritisk til den logiske positivismen. Han meinte at han ikkje kunne basere vitenskap på reine observasjoner utan for teori, ettersom ein måtte vite kva det var ein skulle observere. Derfor trengte ein begreper som fantes i teoretiske referanserammer.
Popper var einig med Hume i at induktive slutningar som logisk ugyldig, der ein ikkje kunne slutte sikkert frå regelmessigheter i fortida til framtidige observasjonar. Popper mente likevel at Hume tok feil når han hevdet at troen på lovmessigheter følger av vaner og tradisjon. Popper mente at evna til å forvente sammenhenger er ein medfødt egenskap ved mennesket som er forut for det å observere: «Vi forsøker å oppdage likheter og tolke verden ved hjelp av lover oppfunnet av oss. Uten å vente på premissene går vi direkte på konklusjonene. Disse må senere forkastes hvis observasjonene viser at de er gale»> (Popper, 1981, s. 38). Vitenskapelige teorier er ikke fordøyde observasjoner, men begrunnede gjetninger som ikke er blitt motsagt av observasjoner.
Popper forkastet verifikasjonsprinsippet og erstatta det med prinsippet om falsifiserbarhet, som skulle sei kva som faktisk var vitenskap. Sjølv om vi ikkje kan vise at ein teori er sann, kan vi forkaste teorier som er gale, hvis dei ikke stemmer med observasjoner av virkeligheten. Dette har sin årsak i at vi kan slutte at universelle utsagn (hypoteser og teorier) er feilaktige, hvis vi godtar at relevante observasjonsutsagn er sanne (Popper, 1981, s. 56).
Hypoteser er påstandar som direkte eller indirekte kan testast ved hjelp av observasjonar av virkeligheita. Begrepet teori, innebærer ein idé, eller ei forklaring på et fenomen. Teoriar må for å vere vitenskapelege vere falsifiserbare; de må formuleres slik at de i prinsippet kan forkastes.
Poppers kritikk av de store teoriene til Marx, Adler og Freud er interessant i denne sammenheng. Kjernen i hans kritikk er at teorier med ambisjoner om å forklare alt eigentlig ikkje forklarer noko. Grunnen til dette er at hvis enhver tenkelig handling kan forklares av Adlers eller Freuds teorier, så er teoriene ikke falsifiserbare, og dermed ikke-vitenskapelige. Dette betyr likevel ikke at de er uten verdi som inspirasjonskilde for forskere.
Poppers oppskrift for vitenskapen er prøve-og-feile-metoden. Den består i å foreslå dristige teorier som vi gjør vårt beste for å forkaste gjennom empiriske undersøkelser. De teorier som motstår forkasting, beholdes, men oppfattes alltid som prinsipielt usikre. Dette innebærer at alle teorier forblir hypoteser, og at all vitenskapelig kunnskap er prinsipielt usikker. Poppers skjematiske oppskrift for vitenskapelig metode har store likhetstrekk med den hypotetisk-deduktive metoden.
Poppers syn på vitenskapelig kunnskap er på mange måter prisverdig, men ikke uten lyter. Falsifiseringsprinsippet er logisk korrekt, men det forutsetter sanne observasjonsutsagn. Siden observasjoner og målinger i større eller mindre grad vil være beheftet med målefeil, blir også falsifiseringsprinsippet problematisk. Det kan også reises tvil om hvorvidt vitenskapelig framgang skjer gjennom prøving og feiling, slik Popper beskriver.
Begge av Poppers viktigste kritikere, Imre Lakatos og Thomas Kuhn, prøver å gje mer realistiske beskrivelser av vitenskapelig utvikling enn Popper. Lakatos’ bidrag til å videreutvikle Poppers ideer har hatt stor innflytelse også i samfunnsvitenskapene. Lakatos ble etter hvert klar over innvendingene mot Poppers falsifiseringsprinsipp, og han ble også influert av Kuhns syn på vitenskapelig utvikling. Poppers versjon er at vitenskapen utvikles ved at nye teorier erstatter gamle ved prøving og feiling. Men kan dette forenes med en historisk analyse av hvordan vitenskapelig endring faktisk skjer? Flere av de mest kjente teoriene i vitenskapshistorien ville ha blitt avvist i utgangspunktet om falsifiseringsprinsippet skulle følges blindt, blant annet Newtons gravitasjonsteori og Bohrs atomteori (Chalmers, 1999).
Et problem med falsifiseringsprinsippet er hva en skal gjøre når observasjonene ikke stemmer med forventningene fra en teori. Skal hele teorien forkastes, skal deler endres, eller skal en bortforklare det hele ved å vise til metodiske problemer? Lakatos’ forskningsprogrammer er ment å takle dette ved å skille mellom et programs harde kjerne og det beskyttende beltet. Den harde kjernen består av grunnleggende ideer og prinsipper som det ikke stil- les spørsmål ved, og som ikke under noen omstendighet skal endres selv om en hypotese som følger av teorien, må forkastes. Den harde kjernen i Marx’ historiske materialisme er at klassekamp er selve drivkraften i samfunnsend- ringer. I psykoanalysen vil eksistensen av underbevisstheten definitivt høre til den harde kjernen. Det beskyttende beltet består av forutsetninger som gjør det mulig å sette fram hypoteser som kan undersøkes empirisk. For- kasting av hypoteser gir grunnlag for å endre dette beskyttende beltet, men ikke selve kjernen i forskningsprogrammet. I marxistiske analyser kan antall klasser diskuteres, men ikke ideen om klassene som historiens drivkraft.
For å forklare vitenskapelig framgang skiller Lakatos mellom progressive og degenererende forskningsprogrammer. De viktigste kriteriene for å vur- dere et forskningsprograms suksess er hvor rikt det er på ideer til ny forskning, og i hvilken grad det er i stand til å gi nye prediksjoner som bekreftes empirisk. Et progressivt forskningsprogram har en rik og økende mengde ideer til ny forskning, mens degenererende forskningsprogrammer er i ferd med å miste sin energi og må gi tapt overfor progressive forskningsprogrammer.
Ifølge Thomas Kuhn (2002) utvikles vitenskapene i faser: previtenskap – normal vitenskap – krise – revolusjon - normal vitenskap - ny krise og så videre. Previtenskap karakteriseres av strid om hegemoni mellom ulike teoretiske retninger. Ut av kaoset stiger etter hvert et seirende paradigme, og normal vitenskapelig aktivitet kan begynne. Normal vitenskap styres av et paradigme, en pakkeløsning som består av en tilnærming til et forskningsfelt som omfatter relevant kunnskap, teoretiske perspektiver, metoder og teknik- ker. Normal vitenskap består i å løse problemer innenfor en gitt teoretisk ramme som det ikke reises tvil om. Etter hvert vil likevel mengden av negative funn øke, og skape en krise. Utfallet av krisen er en vitenskapelig revolusjon som ender med at forskerne i faget slutter opp om et nytt paradigme. Begre- pet revolusjon er ikke tilfeldig valgt. Kuhn ser likhetene mellom religiøs og politisk konvertering og paradigmeskifter.
Et viktig spørsmål er hva som er grunnlaget for fagfolks «konvertering»> fra ett paradigme til et annet. Her er Kuhn mindre overbevisende. Han påpeker at paradigmer er «inkommensurable» eller ikke sammenliknbare. Det vil si at å utvikle en kritisk test som kan skille mellom dem, ikke bare er vanskelig, men kanskje umulig. Det er mange faktorer som avgjør at ett paradigme blir vurdert som bedre enn et annet. Én forsker liker enkelheten i en ny teori, en annen dens politiske implikasjoner. Nye paradigmer er de gamle overlegne fordi vitenskapssamfunnet sier de er det. Ifølge Kuhn er ingen standard høyere enn enighet blant kolleger. Dette er problematisk fordi majoriteten ikke alltid har rett. Mens Poppers vitenskapelige teorier forankres i empiriske ob- servasjoner av virkeligheten, erstattes dette av Kuhn med et mer relativistisk sannhetskriterium.
Kva etiske omsyn må ein ta som forskar i forhold til andre?
NESHS forskningsetiske retningslinjer pålegger forskeren å arbeide ut fra en grunnleggende respekt for menneskeverdet. Ein skal respektere personenes integritet, frihet og medbestemmelse, i tillegg til at dei ikkje skal utsettast for skade eller andre alvorlige belastninger. Dei skal få den informasjonen som er nødvendig for å danne seg ei rimelig forståing av følgene av å delta og hensikten med forskninga.
Forskning krev deltakernes informerte og frie samtykke. Forskeren må sørge for at deltakerne forstår at de har rett til å avbryte deltakelsen utan grunn og uten at dette får negative konsekvenser. Dei som deltek har krav på at den informasjonen de gir om personlige forhold, blir behandlet konfidensielt, og det stilles også strenge krav til korleis innsamla informasjon skal lagrast. Informert samtykke betyr at forskningsdeltakerne informeres om undersøkelsens overordnede formål og om hovedtrekka i designen, og mulige risi- koer og fordeler ved å delta i forskningsprosjektet. Informert samtykke innebærer også spørsmålet om hvor mye informasjon som bør gis, og når.
Etiske problemer i intervjuforskningen oppstår spesielt på grunn av ein kanskje skal «utforske menneskers privatliv og legge beskri- velsene ut i det offentlige» (Birch et al., 2002, s. 1). Etiske problemstillinger preger hele forløpet i en intervjuundersøkelse, og man bør ta hensyn til mulige etiske problem heilt fra begynnelsen av undersøkelsen til den endelige rapporten foreligger. Dette gjeld mellom anna ved tematisering, planlegging, intervjusituasjonen, analysering, vertifisering og rapportering. Identifiserbare personopplysninger innsamlet for ett bestemt forskningsformål skal ikkje utan vidare brukast til anna forskning, og opplysninger om identifiserbare enkeltpersoner skal lagrast forsvarleg.
Forskaren bør på førehand tenke igjennom dei verdispørsmål og etiske dilemmaer som kan oppstå, og kanskje også rådføre seg med erfarne medlemmer av forskningsfellesskapet. Det kan vere nyttig å utarbeide ein etisk protokoll som behandler etiske spørsmål som kan forventes i undersøkelsen. Dette kan bidra til at ein treffer reflekterte valg når undersøkelsen designes, samtidig som ein er oppmerksom på dei kritiske og følsomme spørsmålene som kan dukke opp.
Andre situasjonar ein bør vurdere er:
Hvordan kan man ivareta intervjupersonenes konfidensialitet? Kor viktig er det at intervjupersonene er anonyme? Korleis kan ein skjule intervjupersonenes identitet? Kem vil ha tilgang til intervjua? Kan man forvente juridiske problemer i forhold til intervjupersonenes anonymitet? Hvilke konsekvenser kan studien ha for deltakerne? Vil den eventuelle skade som påføres intervjupersonene, oppveies av eventuelle fordeler? Vil intervjuene berøre terapeutiske problemstillinger, og hvilke forholds- regler kan i så fall tas? Hvilke konsekvenser kan offentliggjøring forventes å ha for intervjuper- sonene og for gruppene de representerer? Hvordan vil forskerens rolle påvirke studien?
Når det forskes på barn og unge, som det gjerne gjøres i peda- gogisk forskning, må man ta hensyn til at de har særlige krav på særskilte hen- beskyttelse. Ein må innhente samtykke både fra foresatte og fra barna. Barn har alltid rett til å nekte å delta i forskning, sjølv om foresatte har gitt samtykke. Men barn kan ha vanskelig for å si nei til voksne, og bruk av informert og frivillig samtykke er vanskeligere når det gjelder barn enn når deltakerne er voksne.
Det er viktig at etiske hensyn gis prioritet når forskning planleg ges og gjennomføres. Den som skal drive forskning, må derfor sette seg nøye inn i de etiske retningslinjer som gjelder, og følge dem. For brukere av forskningsresultater er det viktig å være oppmerksom på at de etiske spillereglene i noen tilfeller medfører at det må tas litt flere forbehold ved tolkingen av resultatene.
NY:
Etiske retningslinjer for forskningsvirksomhet krever at vi utviser redelighet og
nøyaktighet i hvordan vi presenterer forskningsresultatene, og hvordan vi vur- derer andre forskeres arbeid. Det er et grunnleggende prinsipp for vitenskapelig redelighet at vi unngår å plagiere andre forskeres tekster.
NESH (ibid.:27-28) presiserer god hen- visningsskikk på følgende måte: «<Forskere og studenter er forpliktet til å gi mest mulig nøyaktige henvisninger til den litteratur som brukes, enten det er primær- eller sekundærlitteratur. Henvisningene bør vanligvis referere til bestemte kapitler eller sider, slik at andre kan sjekke sitatene og kontrol- lere henvisningene. Det forenkler etterprøving av påstander og argumenta- sjon, inklusive bruk av kilder.» En etisk forsvarlig henvisningsskikk bidrar til å forhindre plagiat, fordi nøyaktige henvisninger øker muligheten for at andre kan kontrollere og etterprøve referanser.
Hva er standardavvik og hva forteller et standardavvik? Kan du gi eksempel på hva dette forteller i en kontekst?
Standardavvik er et statistisk mål som angir hvor mye variasjon eller spredning det er i en gruppe data. Det måler hvor mye de enkelte datapunktene i settet avviker fra gjennomsnittet (middelverdien) av dataene. Et lavt standardavvik indikerer at dataene ligger nær gjennomsnittet, mens et høyt standardavvik indikerer at dataene er mer spredt.
Hva er z-skår og hva forteller det? Kan du gi eksempel på hva dette forteller i en kontekst?
Z-skår, eller z-score, er et statistisk mål som indikerer hvor mange standardavvik en observasjon er fra gjennomsnittet av en fordeling. Z-skåren er nyttig for å sammenligne forskjellige data punkter fra ulike distribusjoner eller for å vurdere hvor ekstremt et bestemt datapunkt er i forhold til resten av datasettet.
Eksempel:
La oss si at vi har et datasett bestående av karakterene til 10 studenter på en eksamen, der karakterene er som følger: 70, 75, 80, 85, 90, 70, 80, 85, 95, 100.
Gjennomsnitt = 82,5, og standardavviket er 10.
Beregning av z-skår for en student som fikk 90 = 0,75. En z-skår på 0.75 betyr at studentens karakter på 90 er 0.75 standardavvik over gjennomsnittet for klassen. Dette indikerer at studenten presterte bedre enn gjennomsnittet av studentene, men ikke ekstremt mye bedre; det er en over gjennomsnittlig prestasjon.
Hvis z-skåren var negativ, for eksempel -1, ville det indikert at studenten presterte ett standardavvik under gjennomsnittet. Hvis z-skåren var 2, ville det bety at studenten presterte to standardavvik over gjennomsnittet, noe som ville indikere en veldig sterk prestasjon.
Kva måler og fortel ein korrelasjonskoeffisient?
1 tilsvarer pefekt korrelasjon og -1 tilsvarer perfekt negativ korrelasjon, medan 0 tilsvarar ingen. Korrelasjonskoeffisienten i denne oppgåva på 1, tilsvarer altså at det er perfekt korrelasjon ved at om den eine variabelen aukar, så aukar den andre også. At korrelasjonskoeffisienten er 0.635, betyr at det er ein moderat til sterk positiv korrelasjon mellom dei to variablane, ettersom koeffisienten ligger nærmare 1 og 0,5 enn 0 (men samanhengen er likevel ikkje perfekt).
Kva er konfidensintervall? Eksempel:
Går det an å finne et intervall på skalaen som er slik at det er for eksempel 95 prosent sikkerhet for at u ligger innenfor dette intervallet? Det går an, og vi kaller et slikt intervall for et 95 % konfidensintervall for gjennomsnittet.
Kva betyr det at noko er statistisk signifikant?
Eksempel: Ved store utvalg kan normalfordelingsmatematikken brukast, og den fortel at det er 95 prosent sikkert av t vil ligge mellom -1,96 og +1,96 dersom populasjonsgjennomsnitta er like. Det er altså då berre 5 prosent sjanse for at t ligger utanfor +1,96. Dersom t likevel ligger utanfor +&-1,96, seier vi at forskjellen er signifikant på 5% nivå. Det inneber altså at ein så stor forskjell ikkje vil oppstå ved tilfeldigheit meir enn 5 av 100 gangar.
I eksempelet var t=1,07, som altså ligger mellom -1,96 og +1,96. Sjansen for eit slikt resultat når populasjonsgjennomsnitta er like, er større enn 5 prosent, og det betyr at forskjellen ikkje er signifikant på 5% nivå.
Validitet, omgrepsvaliditet, indre validitet …. Ta med alle!!
Kva er tilfeldig utvalg?
Tilfeldig utvalg er kjennetegnet ved at utvalgsmedlemmene trek- kes enkeltvis fra en liste over populasjonsmedlemmer, uten at det legges noen form for føringer eller restriksjoner på trekningen.
Alle mulige utvalg av en viss stør- relse har like stor sjanse til å bli trukket ut. Det er egentlig dette som er definisjonen på et tilfeldig utvalg, men for tolking av resultater er hovedpoenget at hvert populasjonsmedlem har like stor sjanse til å bli med. Det er dette som sikrer oss mot skjeve utvalg
Kva er stratifisert utvalg? Og kva er klyngeutvalg?
Et stratifisert utvalg kjennetegnes av to forhold: populasjonen deles inn i ulike «strata», og det bestemmes hvor mange personer fra hvert stratum som skal være med i utvalget, hvilke personer fra hvert stratum som skal fylle den bestemte kvoten, avgjøres ved loddtrekning.
Vi deler de stratifiserte utvalgene i proporsjonalt stratifiserte og disproporsjonalt stratifiserte utvalg. Proporsjonalt stratifiserte utvalg brukes for å sikre at utvalget blir en så tro kopi av popula- sjonen som mulig i forhold til én eller flere variabler. Vi kan for eksempel velge å sikre at begge kjønn blir representert i utvalget i samme forhold som de er representert i populasjonen. Da sikres det at utvalget blir helt representativt for populasjonen på varia- belen kjønn, samtidig som loddtrekningen sikrer at de kvinner og menn som er med i utvalget, innenfor tilfeldighetens grenser er representative for kvinnene og mennene i populasjonene.
Vi kan også tenke oss at det kan være aktuelt med stratifisering i forhold til variabler som landsdeler, yrkesgrupper, aldersgrupper osv. Dersom stratifisering skal ha noen hensikt, må den variabelen det stratifiseres i forhold til, være viktig for den problemstillingen som studeres. Da vil stratifisering redusere usikkerheten ved gene- ralisering. Det er imidlertid praktisk tungvint å stratifisere i forhold til flere variabler, og det forutsetter at vi vet hvordan de aktuelle variablene er fordelt i populasjonen.
Disproporsjonalt stratifisert utvalg brukes særlig i tilfeller hvor man skal sammenlikne undergrupper som er svært ulikt represen- tert i populasjonen. La oss som eksempel tenke oss at populasjo- nen er en yrkesgruppe hvor kvinner er underrepresentert, og at en hovedproblemstilling for undersøkelsen er å sammenlikne kvinner og menn når det gjelder holdning til dette yrket. Ved et rent tilfeldig utvalg måtte man gjøre utvalget så stort at man var sikker på å få med nok kvinner til å få et representativt resultat for kvinnene, men da ville man få med flere menn enn man egentlig hadde behov for.
omfatte like mange kvinner og menn. Det gir et godt grunnlag for å studere forskjeller mellom kvinner og menn, men et slikt utvalg vil naturligvis ikke være representativt for populasjonen som hel- het. Hvis man ikke bare vil generalisere innenfor hvert kjønn, men også til den samlede populasjon som yrkesgruppen utgjør, må det brukes en vektingsprosedyre.
Det kalles klyngeutvalg når vi velger forsøkspersoner «klynge- vis» i stedet for enkeltvis. Vi kan for eksempel tenke oss at vi av praktiske og økonomiske grunner velger elever klassevis i stedet for enkeltvis. Så lenge utvelgingen av klynger skjer ved loddtrek- ning, er det fortsatt et sannsynlighetsutvalg. Usikkerheten ved generalisering fra et slikt utvalg er imidlertid vanligvis mye større enn om vi valgte like mange elever enkeltvis. Dette kan illustreres ved et ekstremt eksempel, der vi tenker oss at vi vil undersøke triv- selen blant 6.klassingene i en middels stor kommune ved å studere 25 elever. Dette ville naturligvis være et fryktelig lite utvalg for formålet, men eksemplet tjener til å illustrere forskjellen mellom tilfeldig utvalg og klyngeutvalg. Hvis elevene var valgt klyngevis, kan vi tenke oss at alle 25 elevene er fra samme klasse. Hvis de var valgt enkeltvis, ville de være spredt på ulike skoler og klasser. Å ha alle elevene fra samme klasse kan øke usikkerheten ved genera- lisering dramatisk, for da får vi elever som har masse erfaringer som er felles for dem, men som de ikke har felles med resten av 6. klassingene i kommunen. I samme klasse har elevene de samme lærerne, det samme klasserommet, nesten de samme klassekame- ratene osv. I den grad slike forhold påvirker trivsel, vil det gjøre generalisering fra klyngeutvalget mer usikkert enn generalisering fra et tilsvarende stort tilfeldig utvalg.
Kva er ikkje-sannsynlegheitsutvalg?
Ikke-sannsynlighetsutvalgene kjennetegnes altså ved at man ikke kjenner de enkelte populasjonsmedlemmenes sjanse for å bli med i utvalget. Dette er en følge av at det ikke inngår loddtrekning i utvelgingsprosedyren.
Det finnes ikke noen standardisert typeinndeling av ikke-sann- synlighetsutvalg. Ulike metodebøker har derfor litt forskjellig inndeling. I dette kapitlet deles ikke-sannsynlighetsutvalgene i to hovedtyper: formålsutvalg og kvoteutvalg.
Det er to grunner til at formålsutvalgene slås sammen i denne boka. For det første er det ikke urimelig å kalle dem alle for for- målsutvalg, ettersom man må kunne regne med at forskere bruker utvalgstyper som de i alle fall selv antar er tjenlige for formålet. For det andre har de det til felles at de er like uegnet som utgangspunkt for statistisk generalisering, og at en eventuell generalisering fra dem må skje skjønnsmessig.
I hvilken utstrekning resultatene fra undersøkelser med for- målsutvalg kan regnes gyldige for en større persongruppe enn den gruppen som virkelig er blitt studert, blir et spørsmål om skjønns- messig vurdering og rasjonale argumenter. Det hører naturligvis til forskerens oppgaver å gi en kritisk argumentasjon på dette punkt. For at vi som lesere også skal kunne bruke vårt skjønn, er det vik- tig at det redegjøres så grundig som mulig for hvordan utvalget er framkommet.
Det spesielle ved kvoteutvalg er at populasjonen deles inn i under- grupper, og at hver undergruppe tildeles en bestemt kvote av for- søkspersoner. Kvoteutvalg likner altså på stratifisert utvalg, men forskjellen er at ved kvoteutvalg trekkes det ikke lodd om hvilke personer som skal fylle kvoten. Hvis vi kvoterer i forhold til kjønn,
får vi altså sikkerhet for at utvalget er representativt når det gjel- der kjønnsfordeling, men vi har ingen garanti for at de kvinner og menn som er med i utvalget, er representative for kvinnene og mennene i populasjonen. Når det gjelder generalisering, har vi bare mulighet til skjønnsmessig vurdering og rasjonal argumentasjon.
Eit eksempel på korleis forskar eller forskingsobjekta kan bli påverka av å vere med i forsking:
Det er imidlertid også viktig å være oppmerksom på at bare det at man vet at man deltar i en undersøkelse, i seg selv er en mulig grunn til at situasjonen kan oppleves som kunstig. La oss bruke klasseromsforskning som eksempel. Et av de store fortrinnene ved klasseromsforskning er at man studerer undervisning i klasserom- met der den naturlig hører hjemme. Men bare det at deltakerne vet at de deltar i forskning, og det at det eventuelt er en observatør til stede i klasserommet, gjør at man studerer ikke lenger et helt naturlig klasserom, men et klasserom som er under observasjon. I hvilken grad lærerens og elevenes handlinger da er de samme som de ville ha vært hvis de ikke hadde vært under observasjon, er et spørsmål som prinsipielt ikke lar seg endelig besvare. Forsk- ning der mennesker er involvert som forsøkspersoner, skjer alltid i en situasjon som er mer eller mindre kunstig. Av hensyn til ytre validitet er det viktig å lage forskningssituasjoner som er så natur- lige som mulig.
Kva er gjennomsnitt og median?
Sentraltendens brukes som fellesbetegnelse for ulike «gjennom- snittsmål». I dagligtale oppleves kanskje gjennomsnitt som en enty- dig størrelse, men i statistikk har vi bruk for ulike mål for sentral- tendens, avhengig av problemstillingen, av forhold ved fordelingen og av variabelens målenivå.
Det vi til daglig kaller gjennomsnitt, heter i mer presis språk- bruk aritmetisk gjennomsnitt. Det symboliseres gjerne med M (for middelverdi, eller engelsk: mean) eller X. I denne boka brukes X. Som kjent regner vi ut det aritmetiske gjennomsnitt ved å sum- mere alle skårer og dividere på antall skårer.
Median (Mdn) er et annet mål for sentraltendens. Median defineres som det punktet som deler resultatfordelingen i to like store deler, det vil si at det er like mange skårer over medianen som under medianen.
Når vi skal beregne median, ordner vi skårene i rekkefølge og teller fra en kant til vi har fått med oss halvparten.
Fortell litt om erkjennelsesteori:
Til det er det to ting å si. For det første er det ulike oppfatninger innenfor den filosofiske deldisiplinen som kalles erkjennelsesteori om hvordan vi tilegner oss våre kunnskaper, og for det andre er det også delte meninger om hva man skal forstå med ordet erfaring.
La oss ta det første først. Grovt sett skiller man mellom to hovedoppfatninger innenfor erkjennelsesteorien. Den ene, som ofte kalles empirisme, er egentlig allerede beskrevet ovenfor i og med beskrivelsen av Comtes filosofi. Andre sentrale representanter for denne hovedtradisjonen er de britiske empirister John Locke (1632-1704), David Hume (1711-1776) og George Berkeley (1685- 1753). Lockes påstand om at mennesket kommer til verden som en «tabula rasa», altså en blank tavle, blir ofte trukket fram som et illustrerende eksempel på den vekt man la på sansenes betydning for utvikling og kunnskapstilegnelse.
Den andre hovedtradisjonen innenfor erkjennelsesteorien blir ofte referert til som rasjonalismen (avledet av ratio, som betyr «for- nuft»). Fra filosofihistorien blir særlig Descartes (1596-1650), Spi- noza (1632-1677) og Leibniz (1646-1716) trukket fram som represen- tanter for en slik erkjennelsesteoretisk tilnærming. Rasjonalistene hevder at fornuften er en sikrere kilde til kunnskap enn erfaringen. Man bygger opp kunnskap gjennom logiske eller fornuftige slutnin- ger basert på selvinnlysende sannheter (aksiomer). Rasjonalistene hevder altså at tenkningen i seg selv, uavhengig av erfaring, gir oss sikker kunnskap hvis den følger de logiske spilleregler.
Som antydet ovenfor er det også ulike oppfatninger av hva man skal forstå med ordet erfaring. I dagligspråket snakker vi ofte om erfaring, for eksempel i forbindelse med at vi betegner en frisør eller en snekker som en erfaren fagperson. Vi sikter da til en slags praktisk viten eller fortrolighetskunnskap som denne personen har tilegnet seg gjennom arbeidsprosessen, og vi krever ikke at han skal kunne gjøre teoretisk rede for sin viten (jf. også uttrykket taus kunnskap, se Polanyi, 1967).
De britiske empiristene løsrev erfaringsbegrepet fra en slik til- knytning til praktiske handlinger. Som nevnt ovenfor satte man her likhetstegn mellom erfaring og de sanseinntrykk som danner grunnlaget for erkjennelsen. Dette innebærer at de teorier vi har om verden, for eksempel at jorda er rund eller at jenter er dyktigere i språk enn gutter, skal kunne etterprøves gjennom et direkte møte med de rene sanseinntrykkene. Vi er med andre ord opptatt av om våre påstander stemmer overens med det Comte kalte det positivt gitte, som utlagt betyr det som kan observeres, telles og måles.
De britiske empiristene løsrev erfaringsbegrepet fra en slik til- knytning til praktiske handlinger. Som nevnt ovenfor satte man her likhetstegn mellom erfaring og de sanseinntrykk som danner grunnlaget for erkjennelsen. Dette innebærer at de teorier vi har om verden, for eksempel at jorda er rund eller at jenter er dyktigere i språk enn gutter, skal kunne etterprøves gjennom et direkte møte med de rene sanseinntrykkene. Vi er med andre ord opptatt av om våre påstander stemmer overens med det Comte kalte det positivt gitte, som utlagt betyr det som kan observeres, telles og måles.
For positivistene er det dermed de ytre erfaringer som står i sentrum, de som altså kommer til oss gjennom sanseapparatet. For å bli akseptert som grunnlag for vitenskapelig kunnskap må disse erfaringene tilfredsstille strenge krav til intersubjektivitet, verifi- kasjon, repeterbarhet og generaliserbarhet. Hva dette innebærer, kan vi best få fram gjennom et eksempel.
