Brainscape's Knowledge GenomeTM


Top Flashcards (Certified)
All Flashcards

Termin 2 > Forskningsmetod > Flashcards

Forskningsmetod Flashcards

1
Q

Oberoende variabel

A

Den variabel vars effekt man vill mäta

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Beroende variabel

A

Variabeln vi mäter för att kolla effekten av oberoende variabeln

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Betingelse

A

ex betingelse 1 dricka kaffe
betingelse 2 inte dricka kaffe

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Beteendeskattningar

A

en observatör observerar och beskriver beteende

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Intervjuer

A

Strukturerade, följer till punkt och pricka ett färdigt schema av frågor

Semi-strukturerade utgår från grundläggande/ledande frågor men kan mynna ut i andra frågor som intervjuvaren tycker är relevanta

Ostrukturerade, utgår från frågeställningen men intervjun är spontan och utgår inte från ett färdigt schema eller frågor

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Subjektiva mätningar

A
  • Tolkar uppgiften eller skalan olika
  • social önskvärdhet
  • Tid som gått efter händelse etc
  • Skattningar under pågående förlopp kan påverka mätningarna
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Speed/accuracy trade off

A

Deltagare prioriterar snabbhet och säkerhet olika när de svarar på frågor eller gör uppgifter

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Motivationseffekt

A

Man anstränger sig extra mycket eftersom man vet att man blir bedömd, kan ha ekologisk effekt

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Psykofysiologi

A

Mäta ex:
- Puls
- Hudkonduktans
- EEG
- EMG (muskelspänningar)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

För och -nackdelar psykofysiologiska mått

A

Bra:
- Kan användas i samband med skattningar för att validera affektiva reaktioner
- Följa snabba förlopp och uppfatta subliminala fenomen
- Inget avbrott i aktiviteten för att mäta
- mindre påverkade av social önskvärdhet o andra förutfattade meningar

Dåligt:
- Olika utrustning ger olika begränsning för vad som kan göras
- Vissa metoder kräver många upprepade försök vilket blir olämpligt
- Fysiologisk respons kan påverkas av andra saker än det vi vill undersöka

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Generaliserbarhet

A

Att kunna dra slutsatser över vår operationalisering.
Att kunna generalisera från våra deltagare till en större population

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Slumpmässigt fel

A

Den mätning som varierar slumpmässigt mellan olika mätningar

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Systematiskt fel

A

Den delen av mätfelet som är konstant genom flera mätningar

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Reliabilitet

A

Grad av mätsäkerhet , hur noggrann och pålitlig en mätning är

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Validitet

A

Om vi mäter det vi verkligen vill mäta

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Reliabilitet och slumpmässiga fel

A

Slumpmässiga fel orsakar brister i reliabilitet och kan förbättras genom upprepade mätningar

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Test re-test reliabilitet

A

resultat stämmer överens med varandra då en person testats flera gånger med tid mellan

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Intern-item reliabilitet

A

Exempelvis mäter chronbachs alfa detta och det innebär att flera frågor/items beskriver samma sak och uppvisar hög korrelation

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Interbedömarreliabilitet

A

Beteendeskattningar från minst 2 oberoende observatörer stämmer överens med varandra

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Validitet och systematiska fel

A

Validitet är för vilken grad ett mätinstrument verkligen mäter det som vi faktiskt vill mäta. Därmed innebär hög validitet en avsaknad av systematiska fel

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Innehållsvaliditet

A

Hur väl vår operationalisering av beroende variabeln mäter det som vi vill undersöka

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Kriterievaliditet

A

Hur väl operationaliseringen av beroende variabeln stämmer överens med andra indikatorer på det vi vill undersöka

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Begreppsvaliditet

A

Hur väl vår operationalisering av beroende variabeln stämmer överens med andra mått som teoretiskt sätt borde hänga ihop

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Viktiga frågor om validitet i en undersökning

A

Mäter jag det som jag avser att mäta?
Mäter jag något som jag inte vill mäta?

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Reliabilitet och validitet
En skala kan ha låg validitet men ändå hög reliabilitet, ex en våg som visar i princip samma vikt varje gång man mäter ett objekt men som har en felkalibrering (systematiskt fel) som gör att den visar 5kg under den egentliga vikten varje gång. Det går också att ha hög validitet men låg reliabilitet, tänk en våg som visar olika vikt varje gång man väger ett objekt (slumpmässigt fel) vågen mäter vikten men ger oss olika mått varje gång.
26
Ovidkommande variabel
En annan variabel en den oberoende variabeln som påverkar den beroende variabeln
27
Naturalistisk observation
- Observation och inhämtning av data som rör naturliga händelser - Passiv observation, hålla sig diskret i bakgrunden - Deltagande observation, vanligt vid fallstudier där observatören själv deltar och interagerar med dem som deltar
28
Fördelar och nackdelar med naturalistisk observation
Fördelar: - Inte bundna av starka hypoteser eller liknande utan kan vara mer flytande i vad de väljer att studera - Ger möjlighet att identifiera beteenden som senare kan vidare studeras med hjälp av annan forskningsdesign Nackdelar: - Svårt att dra slutsatser om orsaker till beteende man observerar, kan finnas flera förklaringar - I en naturlig miljö kommer en hel drös oberoende variabler att påverka - Tolkningen av beteendet ligger endast hos observatören - Finns möjlig påverkan av observatören på deltagarnas beteende
29
Arkivforskning
Insamling av data tas från offentliga register och arkiv
30
Fördelar och nackdelar med arkivforskning
Fördelar: - kan få stora mängder data - Kan användas för att förutsäga samhällsutveckling - Kan identifiera hypoteser som sedan kan undersökas med hjälp av experiment - Resultat tenderar att bli beskrivande Nackdelar: - Svårt att dra slutsatser om orsaker till beteende pga många förklaringar - I arkiv och register finns ingen kontroll på vad som påverkat beteende - Eftersom data redan finns går det inte att välja vad som mäts och med vilken procedur - Kanske motsvarar mätningarna dåligt med den beroende variabeln vi är intresserade av
31
Fallstudie
Noggrann beskrivning av ett fall, en person eller en grupp, miljöer och studerade beteenden är mer avgränsade än i en naturalistisk observation
32
Fallstudie för och nackdelar
Fördelar: - Kan beskriva sällsynta företeelser - Kan ge ideer till nya behandlingsformer nackdelar: - Svårt att dra slutsats om orsaker till beteende - Svårt att generalisera - Svårt att replikera
33
Sambandsstudier
Undersökning av samband mellan 2 eller flera variabler som inte påverkas av forskaren
34
För och nackdelar sambandsstudie
Fördelar: - Kan användas för att göra prediktioner - Lätta att göra Nackdelar: - Svårt att dra slutsatser om kausala orsakssamband
35
Differentiell metod
Jämför 2 eller fler "naturligt" formade grupper som ålder, kön. Det sker ingen manipulation av en oberoende variabel. Denna metod används då experimetn/undersökningar är omöjliga, oetiska eller opraktiska. Sträva efter flera olika jämförelser och att de grupper som undersöks endast varierar med en variabel från varandra
36
Fördelar och nackdelar differentiell metod
Fördelar: - Vissa frågor kan inte studeras på andra sätt ex utvecklingspsykologi, skilsmässobarn och könsskillnader Nackdelar: - Då grupperna skiljer sig från varandra finns alltid risk för ovidkommande variabler som påverkar resultatet - Den undersökta variabeln är inte manipulerad
37
Experiment
Bäst för att slippa ovidkommande variabler - Man utgår från en hypotes om kausal relation - Hypotesen testas empiriskt - Oberoende variabel manipuleras - Innehåller någon form av kontrollprocedur ex kontrollgrupp - Randomisering vid gruppjämförelser
38
Randomisering och slumpmässigt urval
Randomisering är att slumpmässigt dela in deltagarna i de grupper som ska undersökas. Slumpmässigt urval att slumpmässigt plocka deltagare ur en population.
39
Randomisering o ovv
Randomisering skyddar mot ovidkommande variabler eftersom om dessa sprids slumpmässigt i försöksgruppen är det liten sannolikhet att de faktiskt påverkar resultatet. Skyddar dock inte mot variabler som har med undersökningsmiljön att göra, ex tid på dagen och temperatur
40
Fri randomisering
Deltagarna slumpas ut utan förbehåll till olika grupper ex med en slumptalsgenerator
41
Matchad randomisering
Används då man vill kontrollera för redan existerande skillander som ålder, intelligens, erfarenhet etc Görs genom: - rangordna deltagarna på den variabel som ska undersökas - Dela in deltagarna i par så att deltagarna i ett par har ungefär samma poäng i den variabel som ska mätas - Fördela slumpvis varje parmedlem över grupperna
42
Konstanthållning, för att skydda mot ovidkommande variabler
Ex genom att ha samma: - Bemötande - Manus - Miljö - Temperatur - Bakgrundsljud
43
Mellangruppsdesign
Randomisering, eftertest, kontrollgrupp Man jämför en grupps resultat med en annan
44
Underlätta generalisering
Fler deltagare ger mer statistisk power och större urval blir mer representativt för populationen. Goda grunder för att generaliseras är en del av ett experiments externa validitet
45
Slumpmässiga urvalsmetoder
- Obundet, varje deltagare dras slumpmässigt - Bundet, första deltagaren på en lista väljs slumpmässigt och sedan används ett system för urval - Stratifierat, populationen delas in i relevanta strata (ex efter ålder,kön etc) sedan görs ett slumpmässigt urval från dessa - Klusterurval, man väljer slumpmässigt ut grupper, ex som skolklasser
46
Icke-slumpmässiga urval
- Bekvämlighetsurval, urval bland de som finns tillgängliga eller svarar på en annons - Kvoturval, som stratifierat fast inte slumpmässigt, ett bekvämlighetsurval men man ser till att rekrytera folk från olika strata - jasägarurval, man bjuder in alla och tar med de som säger ja - Snöbollsurval, hittar representanter för en grupp man vill undersöka som i sin tur får hitta fler deltagare
47
Kontrollgrupper
Den ideala kontrollgrupper varierar endast från den undersökta med det som vi manipulerar. - Renodlad kontrollgrupp ingen manipulation - Placebo, verkningslös manipulation - TAU, treatment as usual, ex en vanlig behandlingsmetod för kontrollgruppen
48
Inomgruppsdesign
- Alla deltagare deltar i samtliga betingelser - Varje person utgör både test och kontrollgrupp - Upptäcker lättare skillnader mellan betingelserna - Kallas även design med upprepad mätning
49
Inomgruppsdesign problem
problem med ordningseffekter: - Träningseffekter, blir ev bättre över betingelserna - Carry-over effekter, det du utsätts för i tidigare betingelser kan påverka dig i betingelserna som kommer efter Motverkas genom motbalansering
50
För och nackdelar med mellangruppsdesign
+ delta i bara en betingelse tar bort komplikationer som ordnignseffekter - Svårt att få jämförelsegrupperna lika
51
För och nackdelar med inomgruppsdesign
+ Ingen risk att deltagarna skiljer sig åt mellan betingelserna - Fler betingelser i rad kan påverka deltagarna (ordningseffekter)
52
Faktoriell design
Experimentell design där man studerar effekten av 2 eller fler oberoende variabler samtidigt
53
Huvudeffekter
Finns vid en faktoriell design och är då man ser effekten av de oberoende variablerna var för sig Effekter av enstaka oberoende variabler
54
Interaktionseffekter
Vid faktoriell design då man ser effekten av kombinationen av oberoende variabler Effekter av kombinationer av oberoende variabler Finns interaktionseffekt mellan OBV a och OBV b, ex mellan kaffe och sömnbrist på prestation. Denna interaktionseffekt kan sedan beskrivas med hjälp av betingelserna, ex det verkar som deltagarna presterade bättre efter kaffe men bara om de inte hade sömnbrist
55
Faktoriell mellangruppsdesign
Finns en grupp deltagare för varje betingelse-kombination
56
Faktoriell mixad design
Minst en oberoende variabel är mellanpersonsvariabel och minst en är inompersonsvariabel
57
Faktoriell inomgruppsdesign
Alla deltagare upplever varje betingelsekombination
58
Kvasiexperiment
- Liknar experiment och försöker använda så mycket som möjligt av ett experiments kontroll för hänsyn av ovidkommande variabler men når inte riktigt hela vägen fram - Utgår från kausala hypoteser och inkluderar hypotestestning - Ofta jämför olika betingelser (ObV med minst 2 nivåer) men ofta kan inte den oberoende variabeln manipuleras - Eftersom dessa inte uppfyller alla krav för ett experiment som ex randomisering, finns en större risk att ovidkommande variabler påverkar resultaten
59
Icke-ekvivalent kontrollgrupp
Använder metoder från experimentell mellangruppsdesign men inte randomisering - Använder naturligt formade grupper - Grupperna kan skilja sig på beroende variabeln men åtgärdas lite genom eftermätning och förmätning - Forskaren måste finna bevis för att grupperna inte påverkas av olika OVV som kan påverka resultatet - Genom mätningar före och efter går det att säkerställa att grupperna är lika på just beroende variabeln
60
Tidseriedesign med en grupp
När vi vill studera vad effekten av något har på en grupp, ex förändring av arbetsmiljö Mätning efter förändring ger dålig info om den förändrande faktorns inverkan om mätningar inte gjorts innan också Rimligt med många mätningar både före och efter
61
Longitudinell studie
Undersökning där man upprepar mätningen, som en tidseriedesign men med stora tidsintervall mellan mätningarna. Ingen oberoende variabel manipuleras Går att ha flera grupper
62
Problem longitudinell studie
- Kostsamma och tar lång tid - Ordningseffekter, tidigare mätningar kan påverka senare, går ofta inte att motbalansera just denna ordning - Selektionseffekter, ex kan gruppens sammansättning ändras under experimentets gång pga yttre anledningar eller mätningarna själva
63
Validitet vid inferens
Gäller för både mätningar och vetenskapliga slutledningar - Mäter vi vad vi avser att mäta? - Är våra slutsatser giltiga? - Drar vi slutsatser om det vi avsåg att dra slutledningar om?
64
Intern validitet
- Var det den oberoende variabeln som hade en effekt på den beroende variabeln? - Hot mot den interna validiteten är ovidkommande variabler
65
Extern validitet
- Går resultatet att generalisera över populationen? - Går det att generalisera över andra situationer än endast den i vårt experiment? - Gäller resultatet för andra operationaliseringar av beroende variabeln? Gäller resultatet till andra lägen av vår oberoende variabel?
66
Ekologisk validitet
Då man menar att generaliseringar från ett experiment till situationer i verkliga liver är korrekt gjorda
67
Hot mot intern validitet
Problem som kan otydliggöra vår slutledning att oberoende variabeln påverkar beroende variabeln
68
Regression mot medelvärdet
Extremvärden vid mätningar är osannolika och därför sker en regression mot medelvärdet

Termin 2 (11 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2025 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions