Хипотези

Хипотезата е предварително обяснение, което разглежда съвкупност от факти и подлежи на допълнително проучване. При количествените изследвания се формулират експерименти за оценка на тези хипотези. Събират се съответните данни и се използват статистически методи, за да се установи дали хипотезата трябва да бъде приета или отхвърлена предварително. Изключително важно е да се признае, че приемането на дадена хипотеза никога не е абсолютно, тъй като в бъдеще могат да се появят допълнителни данни, които да предизвикат нейното отхвърляне (Sukamolson, 2007).

Експериментите се провеждат, за да се провери как въвеждането на интервенция, известна също като променлива, влияе на случващото се. Тестването на хипотези се използва за проверка на връзките между променливите. Необходимо е да се контролират всички други фактори, за да се гарантира, че се измерва въздействието на въведената интервенция.

Експериментите се използват в обяснителни изследвания, основани на причинно-следствената логика, която идентифицира причинно-следствените връзки между променливите. Например А причинява Б или А причинява Б при обстоятелства В. За да се подкрепи наличието на причинно-следствена връзка, трябва да са налице определени необходими условия. Причината трябва да предхожда следствието (времеви ред), причината трябва да е свързана със следствието и не трябва да има алтернативно обяснение.

Обяснени по отношение на променливите (Leavy, 2022):

• Независимата променлива трябва да предхожда зависимата променлива и между двете трябва да съществува връзка.
• Никоя външна променлива не може да даде алтернативно обяснение на зависимата променлива.
• Експерименталните групи получават експерименталната интервенция (експерименталния стимул), докато контролните групи не получават такава интервенция.
• В някои случаи контролната група може да получи плацебо.
• Всички експерименти имат поне една експериментална група, но не всички експерименти имат контролни групи.
• Използването на контролни групи е необходимо, за да се сравнят точно резултатите на експерименталната група, чиито членове са получили интервенцията, с тези на подобна група, чиито членове не са получили интервенцията.
• В зависимост от вида на експеримента може да има една, две или четири групи.
• Някои експерименти включват предварителни и/или последващи тестове в допълнение към експерименталната интервенция.
• Предварителната оценка определя изходното ниво на субекта преди въвеждането на експерименталната интервенция.
• След експерименталната интервенция се провежда посттест, за да се оцени въздействието на интервенцията.

При формулирането на хипотеза е важно да се определят независимите и зависимите променливи. Хипотезата трябва да представлява правдоподобно твърдение за това как независимата променлива взаимодейства със зависимата променлива. Освен това трябва да се определят потенциалните контролни променливи.

Следващата стъпка включва определяне на начина на измерване на независимите, зависимите и контролните променливи. По време на процеса на операционализация от решаващо значение е осигуряването на висока валидност на съдържанието между цифровото представяне и концептуалното определение на всяко дадено понятие.

След като променливите са дефинирани и операционализирани, изследователят трябва да обмисли извадката. Кои емпирични референти ще бъдат използвани за проверка на хипотезата?

Stockermer (2019 г.) посочва, че измерването и извадката обикновено се правят едновременно, тъй като емпиричните референти, които изследователят проучва, могат да повлияят на избора на операционализация на даден показател за сметка на друг.

След като събере данните, изследователят може да проведе статистически тестове, за да оцени изследователския въпрос и хипотезата. В идеалния случай резултатите от изследването ще повлияят на теорията.

След като изгради набор от хипотези за проверка на първоначалната теория, изследователят трябва да посочи и други променливи, които потенциално могат да повлияят на изследваното явление. Тези променливи, като например социално-демографски, психографски и поведенчески фактори, трябва да бъдат контролирани в проучването. След като има хипотези и контролни променливи, изследователят може да определи най-добрите методи за измерване както на основните променливи от интерес, така и на контролните променливи, преди да избере подходяща извадка за изследването.

Терминът "причинно-следствена връзка" се отнася до идеята, че промяната в една променлива ще доведе до друга промяна. В този случай определението за причинно-следствена връзка се разширява, за да включи идеята, че предварителното условие може да повлияе на променливата, която представлява интерес. Например може да си представим, че полът на дадено лице влияе върху използването на кредитни карти. Това означава, че полът може да се разглежда като имащ причинно-следствена връзка с използването на кредитни карти, въпреки че е невъзможно да се промени полът на дадено лице, за да се наблюдава дали използването на кредитни карти ще се промени. Понякога терминът "влияние" се използва вместо "причина", ако е по-подходящ, но логиката на анализа остава същата. Ако две променливи са причинно-следствено свързани, тогава е разумно да се предположи, че те ще бъдат свързани. Ако асоциацията предоставя доказателства за причинно-следствена връзка, то липсата на асоциация предполага, че причинно-следствена връзка не е налице. Следователно асоциацията между отношението и поведението е доказателство за причинно-следствена връзка: Нагласа --> поведение (A. Aaker и др., 2013 г.).

Когато се опитват да установят причинно-следствена връзка в своите проучвания, изследователите трябва да помнят огромния брой причинно-следствени връзки. Това изисква прилагането на различни методи и техники за анализ с различна степен на сложност.

Както в експерименталните, така и в неексперименталните количествени изследвания може да се наблюдава цялостен набор от причинно-следствени връзки. Тези връзки могат да бъдат преки, опосредствани или взаимни, като някои от тях са по-сложни от други. Тези сложни връзки могат да варират от обикновена линейна регресия до модели на структурни уравнения (SEM).

На фигура 7 са представени осем вида причинно-следствени връзки:

• Пряка линейна причинно-следствена връзка, при която Y е функция само на A.
• Опосредствана причинно-следствена връзка, при която влиянието на A върху Y е опосредствано от B.
• Пряка причинно-следствена връзка, при която е възможно да се оцени общият ефект (пряк и непряк) на A върху Y.
• Пряка взаимна линейна причинно-следствена връзка, при която влиянието на A върху Y е реципрочно.
• Косвена взаимна линейна причинно-следствена връзка, при която Y влияе реципрочно върху влиянието на A върху Y (с посредничеството на B).
• Причинно-следствена връзка с множество посредници (домино), при която А генерира последователно разгръщане на ефектите върху Y във времето.
• Умерена пряка причинно-следствена връзка, при която влиянието на A върху Y зависи от условията на C.
• Причинно-следствена връзка, при която А (екзогенна променлива) инициира сложна структура (път) от въздействия (преки и опосредствани) върху Y.
• Привидната или фалшивата корелация се отнася до статистическа връзка между две променливи, които нямат причинно-следствена връзка. Този вид корелация може да възникне поради случайност или влияние на трета променлива. Важно е да сте наясно със съществуването на фалшиви корелации, за да избегнете правенето на неправилни заключения или погрешни прогнози въз основа на статистически данни.