Partea 2: COMPONENTE ALE CONCEPTELOR DE CERCETARE CANTITATIVĂ

Înțelegerea rolului și semnificației proiectelor de cercetare este crucială pentru o cercetare eficientă. Designul cuprinde întregul proces de cercetare, de la încadrarea întrebării până la analizarea și raportarea datelor.

Există două întrebări fundamentale de cercetare: cercetarea descriptivă, care explorează ceea ce se întâmplă și cercetarea explicativă, care se concentrează pe motivul pentru care se întâmplă lucrurile.

Cercetarea descriptivă poate fi avantajoasă, mai ales atunci când se explorează noi domenii, deoarece poate provoca întrebări „de ce” pentru cercetarea explicativă. Cercetarea explicativă implică dezvoltarea explicațiilor cauzale care susțin că un anumit factor afectează un anumit fenomen. De exemplu, sexul poate afecta nivelul veniturilor. Cu toate acestea, complexitatea explicațiilor cauzale poate varia și variabile ascunse sau nemăsurate pot fi în joc.

Este important de reținut că oamenii confundă adesea corelația cu cauzalitate. Când două evenimente sunt legate, nu înseamnă neapărat că unul îl provoacă pe celălalt. Legătura dintre ele poate fi mai degrabă coincidență decât cauzală. Prin urmare, este crucial să înțelegem distincția dintre corelație și cauzalitate pentru a efectua cercetări eficiente.

Aaker și colab. (2013) organizează procesul/proiectarea unui studiu așa cum se arată în Fig. 6. Totul începe cu specificarea Întrebării de cercetare, adică problema pe care proiectul va încerca să o rezolve și cunoștințele la care va contribui sau va iniția.

Rezultat direct din trecerea în revistă a literaturii de specialitate, ea trebuie imediat „tradusă” în întrebări de cercetare, adică ipoteze care vor determina ce va fi măsurat, din ce surse de informare și cu ce metodologii. Ipotezele cercetării sunt sisteme de variabile ale căror seturi, deși doar parțial exhaustive, acoperă dimensiunile principale ale fenomenului analizat. De asemenea, ele clarifică relațiile propuse între astfel de variabile care necesită testare. Prin aceasta, următoarea sarcină foarte relevantă și solicitantă este operaționalizarea (facerea măsurabile) a variabilelor ale căror relații vor fi testate (scale).

Odată precizată întrebarea de cercetare, au fost definite conceptele (variabilele), latente sau direct observabile, ale căror relații vor fi testate și au fost precizate măsurile cu care fiecare va fi surprins, este esențial să se definească ce unități de informațiile vor conține informațiile necesare (secundar sau primar).

Studiile cantitative (experimentale/neexperimentale) trebuie să definească și metoda de eșantionare (aleatoare/nealeatorie) care va fi aplicată acestei „populații” și mărimea și caracteristicile grupurilor (neexperimentale; experimentale; de control) care vor a fi auzit. Cu aceste cunoștințe, cercetătorul trebuie să decidă ce plan concret de colectare a informațiilor ar trebui adoptat: corelațional/sondaj (transversal; longitudinal) sau experimental.

Colectarea de informații (chestionar) este complexă, susceptibilă de a adăuga „erori” și depinde de experiența cercetătorului. Din toate aceste motive, este recomandabil să se utilizeze scale care au fost deja validate în studii anterioare ori de câte ori este posibil, întărindu-le fiabilitatea și validitatea.

Odată ce informațiile organizate sunt disponibile, datele vor fi supuse unor analize ajustate și planificate pentru a testa ipotezele cercetării (descriptive, univariate, multivariate, inferențiale). Rezultatele obținute trebuie apoi descrise și interpretate pentru, în concluzie, să fie „convertite” într-un(e) răspuns(e) la întrebarea inițială de cercetare care a declanșat întregul proces.

Înțelegerea dacă o întrebare de cercetare este descriptivă sau explicativă este crucială, deoarece afectează în mod semnificativ designul cercetării și informațiile colectate. Cercetătorii trebuie să dezvolte explicații cauzale atunci când răspund la întrebările „de ce”. Explicațiile cauzale încearcă să demonstreze că un anumit factor X, cum ar fi sexul, afectează un fenomen Y, cum ar fi nivelul venitului. În timp ce unele explicații cauzale pot fi simple, altele pot fi mai complexe.

Când se ocupă de predicții, cercetătorii trebuie să facă distincția între corelație și cauzalitate. Este o greșeală comună să presupunem că două evenimente sunt legate cauzal doar pentru că au loc împreună sau pentru că unul îl urmează pe celălalt. Corelația este probabil coincidență și nu indică o relație cauzală.

Distingerea dintre cauzalitate și corelație este esențială pentru a înțelege cu precizie predicția, cauzalitatea și explicația. Este important de menționat că o predicție precisă nu necesită întotdeauna o relație cauzală, iar capacitatea de a face o predicție nu dovedește neapărat o relație cauzală. Confuzia acestor concepte poate duce la o lipsă de înțelegere și la concluzii incorecte.

Recunoașterea diferenței dintre corelație și cauzalitate este esențială, deoarece putem observa corelația, dar observam direct cauzalitatea. Prin urmare, trebuie să deducem cauza, făcând evitarea inferențelor invalide un obiectiv principal al designului de cercetare explicativă.

Există două abordări ale cauzalității: deterministă și probabilistă. În cauzalitatea deterministă, variabila X provoacă Y fără excepție dacă produce în mod fiabil Y. Această abordare își propune să stabilească legi cauzale, cum ar fi regula că apa fierbe la 100ºC.

Cu toate acestea, cea mai mare parte a gândirii cauzale din științele sociale este mai degrabă probabilistică decât deterministă. Putem îmbunătăți explicațiile probabilistice specificând condițiile în care un factor este mai mult sau mai puțin probabil să-l afecteze pe altul. Cu toate acestea, nu vom obține niciodată explicații complete sau deterministe. Două evenimente sunt legate cauzal, deoarece ele apar împreună sau urmează celuilalt. Corelația este probabil coincidență și nu indică o relație cauzală.

Confundarea cauzalității cu corelația poate duce la înțelegerea predicției, cauzalității și explicației. Predicția exactă nu necesită neapărat o relație cauzală, iar capacitatea de a prezice nu dovedește cauzalitatea.

Obiectivele cercetării pot fi unice sau multiple și pot fi acoperite sincron sau diacronic (de la 1 la 4) (Fig. 4).

Cercetarea cantitativă se concentrează pe măsurare și presupune că subiectul de anchetă poate fi cuantificat. Scopul său principal este de a furniza date cuprinzătoare prin măsurare, de a analiza datele pentru modele și conexiuni și de a verifica acuratețea acestora. Sfera cercetării cantitative variază de la atribute ușor cuantificabile, cum ar fi înălțimea și greutatea, până la elemente mai intangibile, cum ar fi emoțiile și gândurile umane.

Abordarea cercetării cantitative este extrem de precisă și logică, utilizând analiza statistică în cea mai mare măsură. Capacitatea sa de a testa teorii prin formularea de ipoteze și analiza statistică formală îl deosebește ca metodologie. Este util în special în măsurarea variabilelor precum înălțimea, greutatea, atitudinea și bunăstarea, diferențierea clasificărilor independente și dependente și captând influența primei asupra celei din urmă. Mai multe teorii de măsurare ierarhică sunt, de asemenea, folosite pentru a obține diferite tipuri de măsurare (Tab. 4).

La nivelul său cel mai de bază, clasificarea nominală clasifică datele fără analiză cantitativă. Pe măsură ce ne îndreptăm către măsurarea ordinală, introducem o structură ierarhică a datelor, deși această metodă poate necesita mai multă precizie. Ne bazăm pe măsurători la nivel de interval și raport pentru o precizie sporită, deși generarea unui raport poate fi o provocare atunci când studiem fenomenele sociale. Măsurătorile ordinale și pe intervale sunt cele mai utilizate tehnici în cercetarea cantitativă.

Indiferent de metoda de măsurare, erorile sunt neapărat să apară. Aceste erori pot proveni din diverse surse, inclusiv erori instrumentale, umane și aleatorii.

Deși este posibil să se reducă erorile instrumentale și umane, este imposibil să se controleze erorile aleatorii. Prin urmare, este esențial să luați în considerare erorile aleatorii atunci când proiectați și utilizați orice instrument. Erorile instrumentale și umane se pot manifesta în două moduri: în cadrul instrumentului (sau în cadrul operatorului uman), ceea ce înseamnă că același instrument poate produce rezultate diferite în diferite setări, sau inter-instrument (sau de la om la om), ceea ce înseamnă că două instrumente aparent identice pot da rezultate diferite.

În mod similar, erorile umane implică faptul că indivizii care folosesc același instrument pot obține rezultate divergente cu avantaje diferite. Pe de altă parte, erorile instrumentului implică faptul că două persoane care folosesc același instrument pot obține adâncimi diferite simultan. Deși erorile nu pot fi eliminate, ele pot fi reduse la minimum.

Instrumentele eficiente trebuie proiectate pentru a minimiza erorile instrumentului. În cercetarea socială, aceasta înseamnă să ne asigurăm că chestionarele de observație și listele de verificare sunt ușor de înțeles și că întrebările primesc răspunsuri precis.

Atunci când proiectați instrumente, este crucial să echilibrați „autenticitatea” și „directivitate”. Un instrument autentic măsoară cât mai mult posibil despre un fenomen, dar riscă să devină indirect, în timp ce un instrument direct se concentrează doar pe elemente legate direct de fenomen, pierzându-și potențial o oarecare autenticitate (Watson, 2015) .