Partea 3: TIPURI DE PROIECTE DE CERCETARE CANTITATIVĂ

Designul cercetării este împărțit în trei grupe: cantitativ, calitativ și metoda mixtă. Cercetătorul trebuie să decidă asupra designului cel mai potrivit pentru tipul de muncă de cercetare (Fig. 10). Domeniul științelor sociale și al cercetării educației folosește o varietate de modele și metode de cercetare cantitativă, inclusiv modele experimentale, corelaționale, de anchetă și cvasi-experimentale.

Cercetarea cantitativă cuprinde diverse modele experimentale, inclusiv experimente adevărate, cvasi-experimente, analize comportamentale aplicate și experimente cu un singur subiect. Pe de altă parte, cercetarea cantitativă neexperimentală implică cercetarea cauzal-comparativă, în care investigatorul compară mai multe grupuri pe baza unei variabile independente care a avut loc deja, și designul corelațional, în care investigatorii folosesc statistici corelaționale pentru a măsura asocierea dintre variabile sau seturi de scoruri.

În plus, aceste modele au evoluat în relații mai complexe între variabile, cum ar fi modelarea ecuațiilor structurale, modelarea ierarhică liniară și tehnicile de regresie logistică. Strategiile cantitative au devenit mai complexe în ultimii ani, cu experimente prezentând numeroase variabile și tratamente, cum ar fi modele factoriale și modele de măsură repetate. De asemenea, au fost dezvoltate modele elaborate de ecuații structurale pentru a identifica puterea colectivă a mai multor variabile și căi cauzale.

Fiecare design are caracteristici și obiective distincte. În această secțiune, vom explora aceste modele în profunzime, oferind o înțelegere aprofundată a adecvării lor pentru diverse anchete de cercetare și evidențiind abordările lor distincte.

Metodologia folosită de un cercetător poate afecta în mod semnificativ rezultatul și acuratețea studiului lor. Designul cercetării cuprinde cadrul, structura și strategia pe care cercetătorii le folosesc pentru a aborda o întrebare de cercetare. Luând în considerare cu atenție aceste elemente, cercetătorii își pot stabili ipoteza, își pot conduce studiul și își pot interpreta datele (Leavy, 2022) . În cercetarea cantitativă, este esențial să se mențină controlul și să atenueze orice factori care ar putea influența sau denatura rezultatele. Revizuirea caracteristicilor și ipotezelor cheie care stau la baza cercetării cantitative este vitală pentru a aprecia modul în care controlul joacă un rol crucial în proiectarea cercetării cantitative (Asenahabi, 2019; Bloomfield & Fisher, 2019) .

Cercetarea cantitativă este un proces formal și sistematic de descriere a variabilelor, de testare a relațiilor acestora și de examinare a asocierilor cauză-efect între variabile. Cercetarea cantitativă generează date numerice, predominant informate de paradigme pozitiviste sau post-pozitiviste și susținute de diverse presupuneri, cum ar fi credința într-un singur adevăr sau realitate, obiectivitate și deducție (Hair et al., 2021; Sukamolson, 2007) .

Cercetarea cantitativă este o metodă științifică care utilizează tehnici obiective și imparțiale pentru a testa ipotezele și a găsi răspunsul corect. Procesul de cercetare presupune extragerea unui eșantion reprezentativ de participanți dintr-o populație cunoscută și măsurarea variabilelor de interes. De obicei, cercetătorii încep prin a testa ipoteza nulă, care nu presupune nicio legătură între variabilele independente și dependente. Ipoteza este analizată, iar constatările sunt evaluate prin analiză statistică. În cele din urmă, ipoteza nulă este considerată acceptabilă sau inacceptabilă pe baza rezultatelor evaluărilor statistice. Odată ce ipoteza nulă este acceptată sau respinsă, se pot aplica inferențe sau generalizări la populația de interes. Designul cercetării trebuie să fie de încredere și să aibă validitate internă și externă, cunoscută în mod colectiv sub numele de rigoare, pentru a permite generalizări încrezătoare despre o populație. (Watson, 2015) .

Rigoarea în cercetarea cantitativă poate fi descrisă ca cantitatea de control pe care o exercită cercetătorul pentru a preveni efectele variabilelor străine sau confuze asupra variabilei dependente (test sau rezultat).

Pentru a evalua efectul unui singur factor asupra unui anumit rezultat, cercetătorul trebuie să ia în considerare orice alte variabile sau factori externi care ar putea afecta rezultatul. Acest lucru poate ajuta la izolarea impactului specific al variabilei independente studiate.

De exemplu, pentru a crea un profil de risc de cădere, un cercetător trebuie să compare caracteristicile unui eșantion de pacienți care au suferit o cădere cu cele ale unui eșantion de pacienți care nu au suferit-o.

În această situație, dacă există o eroare în selectarea eșantionului din grupul de pacienți care nu se încadrează și acest grup constă accidental dintr-o medie mai mare a vârstei, atunci diferența – sau nu – dintre cele două grupuri se poate datora vârstei din cauza eroarea de eșantionare.

Cercetarea cantitativă utilizează o serie de modele de studiu diferite. Acestea pot varia în modul în care sunt clasificate în funcție de patru tipuri semnificative de cercetare cantitativă: descriptivă, corelațională, cvasi-experimentală și experimentală (Tab. 6).

Un studiu cantitativ descriptiv își propune să examineze variabilele dintr-un singur eșantion și să le măsoare, să le descrie și să le interpreteze în mod sistematic. Este folosit în mod obișnuit pentru a colecta date despre un anumit fenomen sau atribut de interes într-un eșantion sau populație cunoscut în mediul său natural, fără a controla sau manipula variabile.

Studiile de cercetare care descriu și examinează variabile în două sau mai multe grupuri sunt modele descriptive comparative. Variabilele de interes sunt măsurate și descrise în ambele grupuri și apoi sunt comparate. De exemplu, cercetătorii ar putea efectua un studiu descriptiv comparativ pentru a descrie diferențele de calificări educaționale dintre asistenții medicali de sex masculin și femeile angajați la un spital local.

Constatările din studiile de cercetare descriptivă sunt cele mai valoroase pentru a determina frecvența la care există ceva. Sunt utile și pentru descrierea unui fenomen nou sau puțin cunoscut. Cu toate acestea, deși constatările nu pot fi folosite pentru a stabili cauza și efectul, ele pot ajuta la dezvoltarea ipotezelor care pot fi testate în studii viitoare.

Cercetătorii trebuie să utilizeze metode pentru a se asigura că datele colectate sunt fiabile și valide. Aceasta include utilizarea unei tehnici de eșantionare probabilă pentru a selecta un eșantion de dimensiune adecvată și pentru a reprezenta cu exactitate populația țintă.

Instrumentele și metodele utilizate pentru a colecta date în studiile descriptive includ anchete, liste de verificare, observații, interviuri și echipamente pentru măsurarea variabilelor fiziologice, cum ar fi cântare și termometre. Acestea trebuie, de asemenea, calibrate, standardizate și pilotate înainte de utilizare pentru a asigura validitatea internă.

Obiectivul principal al cercetării corelaționale este de a stabili existența, puterea și direcția unei relații între două sau mai multe variabile. Acesta este gradul în care modificările unei variabile corespund schimbărilor din alta. Prin analiza coeficientului de corelație, cercetătorii pot determina natura și direcția relației dintre variabile, ceea ce este crucial în luarea unor decizii informate pe baza datelor colectate.

La fel ca și cercetarea descriptivă, studiile corelaționale nu manipulează variabilele investigate și nu caută să determine cauza sau efectul. În schimb, ei pot descrie sau prezice relații sau pot testa modele teoretice ale relațiilor. Inferențe cauzale cu privire la relațiile dintre variabilele independente și cele dependente nu sunt trase fără selectarea aleatorie sau manipularea variabilei independente. Nu există nicio încercare de a face astfel de inferențe fără a urma procedura menționată mai sus (Rumrill, 2004) . Constatările din studiile corelaționale pot fi explicate statistic în trei moduri: pozitiv, negativ și fără corelație.

În statistică, o corelație pozitivă se referă la o conexiune sau asociere între două variabile, astfel încât atunci când o variabilă crește, și cealaltă variabilă crește, sau când o variabilă scade, cealaltă variabilă scade și ea (Bloomfield & Fisher, 2019) . Aceasta înseamnă că cele două variabile se mișcă în aceeași direcție. De exemplu, cantitatea de alimente pe care o consumă o persoană ar putea corela pozitiv cu greutatea.

O corelație negativă între variabile apare atunci când o creștere a unei variabile are ca rezultat o scădere a unei alte variabile și invers. De exemplu, cu cât o persoană consumă mai multe alimente, cu atât nivelul foametei va fi mai scăzut. Se spune că două variabile sunt necorelate atunci când o modificare a uneia nu duce la o alternanță în cealaltă și invers.

Cercetătorii se bazează de obicei pe o măsură statistică numită coeficient de corelație atunci când raportează rezultatele studiilor corelaționale. Această valoare variază de la +1 la -1, o cifră aproape de +1 indicând o corelație pozitivă robustă și o valoare apropiată de -1 semnifică o corelație negativă semnificativă. O valoare apropiată de zero indică faptul că variabilele nu sunt corelate.

A treia categorie de design de cercetare cantitativă este studiile cvasi-experimentale. Acestea sunt similare cu studiile experimentale prin faptul că au scopul de a testa eficacitatea intervențiilor și, prin urmare, implică manipularea unei variabile independente.

Cu toate acestea, spre deosebire de un studiu experimental adecvat (de exemplu, un studiu controlat randomizat), acestora le lipsește alocarea aleatorie a participanților la anumite condiții, cum ar fi un grup de intervenție/experimental sau de control. Acest lucru poate avea implicații considerabile, deoarece alți factori decât cei investigați pot afecta concluziile. Acestea sunt cunoscute ca variabile confuze sau străine.

Atunci când desfășurarea unui studiu controlat randomizat nu este fezabilă sau etică, de obicei se efectuează cvasi-experimente. Diferite tipuri de studii cvasi-experimentale includ, printre altele (Tab. 7.):

• control neechivalent pre-test design post-test
• design neechivalent de control post-test numai
• un grup de proiectare pre-test–post-test și
• serie întreruptă în timp.

Designul studiului experimental are cel mai mare nivel de control și a fost adesea identificat ca standardul de aur al cercetării cantitative datorită capacității sale de a determina o relație cauză-efect între o intervenție (cauza) și rezultatul studiului (efectul) (Rogers & Révész, 2020) .

Cercetarea științifică recunoaște pe scară largă modelele experimentale drept standardul de aur. Această metodă, cunoscută sub numele de experimentare adevărată, stabilește o relație cauză-efect între variabilele dintr-un studiu. În ciuda concepțiilor greșite obișnuite, experimentarea adevărată nu este exclusivă pentru setările de laborator.

Cercetarea experimentală oferă o abordare structurată pentru stabilirea relațiilor cauzale între variabile. Folosind această abordare, cercetătorul este implicat activ în deducerea și testarea ipotezelor. Cercetătorul manipulează o variabilă independentă (cauza) și observă efectul acesteia asupra unei variabile dependente în timp ce încearcă să controleze variabilele străine. Acest lucru se realizează prin administrarea tratamentului unui grup în timp ce îl reține altuia și apoi analizând scorurile rezultate ale ambelor grupuri.

În domeniul cercetării, un experiment implică selectarea aleatorie a participanților și expunerea acestora la diferite niveluri ale uneia sau mai multor variabile, cunoscute ca variabile independente. Cercetătorul observă apoi impactul acestei expuneri asupra uneia sau mai multor variabile de rezultat numite variabile dependente. Scopul efectuării unui experiment este de a stabili o corelație între variabilele independente și dependente și de a deduce concluzii privind eficacitatea intervenției și legătura cauzală a acesteia. Un aspect cheie al acestui proces este controlul variabilelor străine. Acest control este esențial deoarece asigură că orice efecte observate se datorează exclusiv manipulării variabilelor independente, sporind validitatea studiului. Experimentele sunt un instrument puternic pentru investigarea relațiilor cauză-efect în diverse domenii, inclusiv psihologie, medicină, fizică și inginerie (Mizik & Hanssens, 2018) .

Experimentele adevărate alocă aleatoriu subiecții condițiilor de tratament, în timp ce cvasi-experimentele utilizează sarcini nerandomizate. Pentru a asigura asemănarea subiecților, cazurile sunt potrivite pe diferite caracteristici și alocate aleatoriu grupurilor de control și experimentale. Sunt luate în considerare doar faptele observabile, iar statisticile inferenţiale produc rezultate numerice precise. Au fost dezvoltate diferite modele experimentale, de la simple înainte-după până la proiecte factoriale multivariate complexe, inclusiv:

• Proiectare paralelă - Într-un proiect paralel, participanții sunt repartizați aleatoriu fie grupului de intervenție, fie grupului de control.
• Design crossover - Într-un design crossover, participanții sunt inițial alocați fie grupului de intervenție, fie grupului de control și apoi trec la celălalt grup după o anumită perioadă de timp. Acest design ajută la anularea părtinirii din diferențele individuale, deoarece fiecare participant devine propriul control.
• Design cluster - În multe contexte de cercetare, nu este întotdeauna posibilă randomizarea indivizilor pentru a primi diferite intervenții. Pentru a depăși acest lucru, grupuri sau grupuri de indivizi (de exemplu, secții, unități sau spitale) pot fi alocate aleatoriu fie controlului, fie intervenției și toți membrii clusterului vor primi alocarea.

Studiul randomizat controlat (RCT) este o abordare de cercetare foarte apreciată care întruchipează aceste virtuți (Styles & Torgerson, 2018) (Fig. 11).

Toate variabilele sunt identificate și controlate în acest tip de experiment, cu excepția uneia. Variabila independentă --- este manipulată pentru a observa efectele sale asupra variabilelor dependente. În plus, participanții sunt repartizați aleatoriu la tratamente experimentale în loc să fie selectați din grupuri naturale. Aceasta asigură validitatea cercetării.

Principiile fundamentale ale proiectelor experimentale includ repartizarea aleatorie, manipularea variabilelor și grupurile de control. În timp ce modelele experimentale stabilesc în mod eficient relații cauzale, ele au și limitări, cum ar fi considerente etice și constrângeri practice.

Cadrul fundamental al unui design cantitativ este înrădăcinat în metoda științifică, utilizând raționamentul deductiv. Aceasta implică cercetătorul să dezvolte o ipoteză, să investigheze pentru a culege date despre problemă și apoi să analizeze și să împărtășească concluziile pentru a demonstra că ipotezele nu sunt false.

Pentru a urma această procedură, ar trebui:

• Observați un fenomen necunoscut, inexplicabil sau nou și cercetați teoriile actuale legate de această problemă.
• Creați o ipoteză pentru a explica observațiile făcute.
• Preziceți rezultatele pe baza acestor ipoteze și creați un plan pentru a testa predicția.
• Colectați și procesați date. Dacă predicția este corectă, treceți la pasul următor. Dacă nu, creați o nouă ipoteză pe baza cunoștințelor disponibile.
• Verificați constatările, trageți concluziile și prezentați rezultatele într-un format adecvat.

Crano şi colab. (2014) evidențiază pașii unui design clasic de cercetare experimentală adevărată, care implică adunarea unui grup de participanți, efectuarea unui pretest pe variabila dependentă, repartizarea aleatorie a participanților fie grupului experimental, fie grupului de control, controlând îndeaproape aplicarea tratamentului experimental între cele două grupuri, iar măsurarea ambelor grupuri din nou pe variabila dependentă după manipularea experimentală (Fig. 12). Există variații, cum ar fi eliminarea pretestării, inclusiv a mai multor tratamente experimentale sau utilizarea acelorași participanți în toate condițiile experimentale.

Urmărirea pașilor cruciali este esențială pentru proiectarea și desfășurarea eficientă a experimentelor. Acești pași includ următorii (Kuçuksayraç, 2007) :

• Eșantionarea participanților pentru studiu.
• Atribuirea aleatorie a participanților în grupuri.
• Atribuirea aleatorie a grupurilor în condiții experimentale sau de control.
• Definirea variabilei independente, care se referă la aspectul mediului studiat care variază între grupuri.
• Definirea variabilei dependente, care măsoară orice modificări comportamentale rezultate.
• Controlul tuturor celorlalte variabile care pot afecta variabila dependentă, păstrând consecvența variabilei independente.
• Efectuarea de teste statistice pentru a confirma sau infirma ipoteza pentru a determina dacă există diferențe între cele două grupuri în ceea ce privește măsurătorile variabilei dependente.
• Dacă ipoteza este confirmată, explicați și generalizați constatările.
• În cele din urmă, preziceți modul în care rezultatele se pot aplica altor situații, potențial prin replicare.

În concluzie, cercetarea cantitativă este o metodă importantă pentru măsurarea variabilelor și evaluarea eficacității intervențiilor. Spre deosebire de cercetarea calitativă, cercetarea cantitativă este realizată în mod obiectiv, punând accent pe reducerea părtinirii. Cercetătorii care încearcă să adopte practici bazate pe dovezi trebuie să aibă o înțelegere puternică a designului cercetării cantitative. Aceste cunoștințe le permit să înțeleagă și să evalueze mai bine literatura de cercetare și, eventual, să integreze rezultatele studiului și recomandările în munca lor.

Tabelul 8. sintetizează alternativele de implementare a proiectelor de cercetare cantitativă și experimentală ajustate la diferite condiții de cercetare.