psychologia,metodologia-literatura

1
Grażyna Wieczorkowska
Elementy badań społecznych
Spis treści
1.Elementy metodologii badań społecznych 1
Badania korelacyjne 2
Badania eksperymentalne 4
Porównanie badań eksperymentalnych i korelacyjnych 6
Przykłady badań: Czy alkohol tuczy? 6
Przykłady badań: Czy oglądanie pornografii jest przyczyną stosowania przemocy? 7
Nieuzasadnione zarzuty pod adresem badań eksperymentalnych 9
2.Pomiar i operacjonalizacja 11
Przykład pomiaru: ekstrawersja 12
3.Miary tendencji centralnej i zróżnicowania: średnia i wariancja 13
1.Elementy badań społecznych
Aby zrozumieć wyniki badań naukowych, musimy nauczyć się rozróżniać typy badań. Nawet jeśli sami nie
prowadzimy badań naukowych, to jednak obserwujemy własne reakcje, próbując formułować wnioski o
zależnościach przyczynowych między zmiennymi. Wyobraźmy sobie następującą sytuację, opisaną przez Krystynę
(badacza - amatora), która próbuje zrozumieć spadek swojej motywacji do wykonywania pracy.
Znowu zasypiam nad czytaniem raportów. Dobrze spałam w nocy, więc jestem wyspana. Może to wina
pogody? Muszę skończyć do jutra. Wypiję zieloną herbatę.
Ocena wpływu zielonej herbaty na poziom energii
Pierwszy pomysł Krystyny: pretest - posttest dla tej samej osoby
Porównanie poziomu energii tej samej osoby przed i po wypiciu herbaty
Herbata nie pomogła. Piję następną. Po godzinie czuję się świeża i wypoczęta. Czy to zasługa zielonej
herbaty? Trudno powiedzieć, ponieważ mogły nastąpić zmiany w moich procesach biochemicznych, które są
niezależne od tego, co robiłam. Aby być pewną wpływu zielonej herbaty, musiałabym mieć pewność, że JA o
godzinie 10-tej i JA o godzinie 11-tej to ten sam obiekt - i nic, poza wypiciem zielonej herbaty, nie zmieniło się.
Jeżeli chcę porównać poziom energii przed i po wypiciu herbaty muszę być pewna, że obiekt analizy ( w tym
wypadku JA) różni się tylko jedną cechą - (KANON JEDYNEJ RÓŻNICY), a przecież poziom energii zmienia się
dynamicznie - może wzrosnąć bez żadnych oddziaływań, czasem wystarczy poczekać.JA o 10-ej rano Ф JA o 11-ej
rano
Tego nie mogę zagwarantować, powinnam więc powtórzyć eksperyment z zieloną herbatą w wielu punktach
czasowych. Losuję dni tygodnia, godziny - i o określonej porze oceniam swoje samopoczucie. Następnie piję zieloną
herbatę - i po jakimś czasie oceniam ponownie. Podstawowe pytanie brzmi: po jakim czasie? - po 15 minutach?,
godzinie?, dwóch godzinach? Zielona herbata może mieć bardzo różny wpływ, zależny od tego, czy piję ją, kiedy
jestem wyspana, zmęczona, podekscytowana... Sama czynność picia może mieć wpływ na zmianę samopoczucia,
tak jak przyjemność jedzenia może wynikać nie tylko z przyjmowania pokarmu, ale z samego faktu używania mięśni,
które zostały skojarzone z przyjemnością. Bo nasza pamięć zapisana jest także w mięśniach. Badania pokazały na
przykład, że dowcipne rysunki podobają nam się bardziej, gdy w czasie ich oglądania trzymamy w ustach długopis w
sposób, który wymaga takiego układu mięśni, jak podczas uśmiechania się, niż wtedy, gdy nasze mięśnie układają
się w smutny wzorzec.
Pojawia się zatem problem badacza znającego hipotezy. Jeżeli w wylosowanych punktach czasowych piję
na przemian herbatę czarną i zieloną, jestem świadoma tego, jaką herbatę piję, co może wpływać na moje oceny.
Lepiej byłoby przygotować mieszanki zielonej i czarnej herbaty o różnym składzie procentowym, zakleić, ich opis
schować do szafy pancernej - i pozostać nieświadomą tego, co w danej chwili piję. Ale smak zielonej herbaty jest
trudny do zignorowania. Jeżeli będę świadoma, jaką herbatę piję, może wystąpić efekt placebo.
Efekt placebo to reakcja organizmu na bodziec wywołana oczekiwaniem efektu bodźca, a nie jego
faktycznymi właściwościami.
Efektem placebo możemy wyjaśnić porównywalny subiektywny wzrost energii u badanych po wypiciu kawy
normalnej i bezkofeinowej w sytuacji, gdy nie wiedzą, jaką kawę wypili. Bycie osobą badaną i badaczem w jednej
osobie jest bardzo trudne, jeśli nie niemożliwe. Może więc poproszę moje dwie przyjaciółki, aby poeksperymentowały
2
na sobie - one nie znają moich hipotez. O tej samej godzinie (warunki pogodowe będą więc identyczne) jedna wypije
czarną herbatę, druga zieloną - i porównamy wyniki.
Ocena wpływu zielonej herbaty na poziom energii
Drugi pomysł Krystyny: różne osoby. Porównanie poziomu energii dwóch osób, z których jedna piła herbatę,
a druga nie
Ale nie, to nie jest dobry pomysł, bo one różnią się bardzo przemianą materii, ciśnieniem krwi, wzrostem,
wagą... Diety, które pomagały jednej, nie działały na drugą. Nie mam „identycznych" znajomych. Jak więc mogę
przekonać się, czy picie niesmacznej zielonej herbaty ma sens? D rogi krem przeciwzmarszczkowy teoretycznie
mogę wcierać w połowę twarzy, ale z zieloną herbatą nie da się postąpić podobnie. Jaka szkoda, że nie mam
własnego klonu. Wtedy „on" piłby jeden rodzaj herbaty, a ja drugi. Ja łykałabym antybiotyk, „on" walczyłby z grypą
siłami natury. Wiedząc, kto pierwszy wyzdrowiał, mogłabym ocenić, czy warto było łykać lekarstwa.
Lepszym rozwiązaniem byłoby zbadanie wpływu zielonej herbaty na większą liczbę osób. Krystyna może
zastanowić się, kto z jej znajomych pije zieloną, a kto czarną herbatę, a następnie oszacować ich średnią ospałość i
policzyć współczynnik korelacji między częstością picia zielonej herbaty a interesującą nas zmienną.
Ocena wpływu zielonej herbaty na poziom energii
Trzeci pomysł Krystyny: badania korelacyjne. Przedstawienie pomiaru dwóch zmiennych: X - liczba
wypijanych tygodniowo filiżanek herbaty, Y - poziom energii na wykresie korelacyjnym
Każda osoba biorąca udział w badaniu jest przedstawiona jako punkt, którego pierwsza współrzędna (X)
odpowiada liczbie wypijanych filiżanek herbaty, natomiast druga współrzędna (Y) - poziomowi energii. Analiza tego
typu danych polega na dopasowaniu linii prostej do punktów przedstawiających badanych. Współczynnik korelacji
informuje nas o nachyleniu tej prostej (znak współczynnika korelacji) i stopniu dopasowania punktów do prostej
(wielkość współczynnika korelacji). Jeżeli wszystkie punkty leżałyby na tej prostej, mielibyśmy do czynienia ze
związkiem idealnym (współczynnik korelacji równałby się +1 lub - 1 - w zależności od nachylenia prostej). Mając
takie dane, moglibyśmy - znając liczbę wypitych filiżanek herbaty - przewidzieć bezbłędnie poziom energii. Nie
zdarza się to w praktyce, ponieważ związek między dowolnymi dwiema zmiennymi jest modyfikowany przez inne
zmienne (np. szybkość metabolizmu). Musimy więc zadowalać się niskimi współczynnikami korelacji - sprawdzamy
jedynie, czy otrzymany współczynnik korelacji różni się istotnie (a więc bardziej, niż wynikałoby to z czynników
losowych) od zera.
Jeśli wynik badania jest istotny statystycznie, to znaczy że nie można go przypisać jedynie czynnikom losowym.
Prawda □ czy fałsz □:
Jeśli wynik badania jest istotny statystycznie, to znaczy że nie można go ; przypisać jedynie czynnikom
losowym.
Załóżmy, że zaobserwowaliśmy dodatni związek - ci, którzy piją zieloną herbatę, mają wyższy poziom
energii od tych, którzy piją herbatę czarną. Czy można stwierdzić, że zielona herbata redukuje ospałość?
Niekoniecznie, ponieważ ludzie pijący zieloną herbatę mogą różnić się od pozostałych - stopniem dbania o zdrowie,
częstością podejmowania aktywności fizycznej itd.
Badania korelacyjne
Jeżeli badamy związek między dwiema zmiennymi, np. ilością wypijanej zielonej herbaty a poziomem
energii, może okazać się, że jest on:
• pozytywny (współczynnik korelacji jest dodatni), co oznacza - jeżeli jest istotny statystycznie - że im więcej
pijemy, tym mamy więcej energii;
• negatywny (współczynnik korelacji jest ujemny), co oznacza - jeżeli jest istotny statystycznie - że im więcej
pijemy, tym mamy mniej energii;
• krzywoliniowy - zarówno osoby, które piją zbyt dużo, jak i te, które piją zbyt mało, mają mniej energii niż te,
które piją odpowiednią (tzn. jaką?) liczbę filiżanek - w tym wypadku współczynnik korelacji liniowej może wynieść
zero, co przez początkujących badaczy może być błędnie interpretowane jako brak związku, a oznacza jedynie brak
związku liniowego;
• nieistniejący - ilość wypitych filiżanek nie pozwala przewidywać/wyjaśniać poziomu energii.
Te cztery przykłady zależności dla 30 osób przedstawiono na rysunku 1.1. Warto zwrócić uwagę na fakt, że
nie są to związki funkcyjne, lecz statystyczne. Aby zależność między X a У była związkiem funkcyjnym, dla każdej
3
wartości X musi istnieć dokładnie jedna wartość У. W badaniach społecznych prawie nie zdarzają się zależności
funkcyjne. Osoby charakteryzujące się takim samym wynikiem w teście inteligencji (taki sam X) mają bardzo różne
dochody (zmienna У). Na wykresie zobaczymy więc punkty o tym samym X i różnym У. Podobnie różne osoby pijące
tę samą liczbę filiżanek herbaty (zmienna X) mogą mieć różne wartości zmiennej У (poziom energii). W związkach
statystycznych dopasowujemy do takich punktów linię prostą metodą najmniejszych kwadratów. Osoby
zainteresowane tym tematem zachęcamy do zajrzenia do podręczników statystyki.
Badania, w których obserwujemy jedynie współwystępowanie zmiennych, nazywane są badaniami
korelacyjnymi. Na podstawie istotnej korelacji między X i У nie możemy stwierdzić, że X jest przyczyną У.
Czy ze stwierdzenia istotnej korelacji między liczbą zakładających gniazda bocianów i liczbą rodzących się w
danej wiosce dzieci wynika, że bociany przynoszą dzieci? Ci, którzy się na tym znają, twierdzą, że obie te zmienne
związane są z... wcześniejszym wystąpieniem ciężkiej zimy. Analogicznie korelacja między szybkością czytania a
długością stopy dziecka wynika z. wieku dzieci. Starsze mają dłuższe stopy i czytają szybciej.
X - długość stopy dziecka, У- szybkość czytania r (X, У) jest korelacją pozorną,
która „znika", gdy w analizie uwzględnimy wiek dziecka
Przez lata palacze w ten właśnie sposób podważali stwierdzoną korelację między paleniem papierosów a
zachorowalnością na raka płuc. Mogli oni argumentować, że to tylko badania korelacyjne - do czasu, gdy
wyodrębniono w dymie tytoniowym substancję powodującą raka. Jeżeli okazałoby się, że poparcie dla ustawy
antyaborcyjnej koreluje z wiekiem wyborców (starsi popierają ją częściej), nie moglibyśmy stwierdzić, że to wiek jest
przyczyną popierania ustawy - ale znając wiek wyborcy, możemy przewidywać jego stopień poparcia dla ustawy lub
wyjaśniać ex post wyniki referendum. Podobnie - stwierdzona korelacja między motywacją do pracy a wysokością
zarobków nie pozwala rozstrzygnąć, czy to wysokie zarobki zwiększają motywację do pracy, czy też silna motywacja
do pracy jest przyczyną wyższych zarobków. Wykazanie, że na podstawie jednej zmiennej można przewidywać
wartości drugiej, jest koniecznym, ale niewystarczającym warunkiem wnioskowania o kierunku wpływu. Analogicznie
- jeżeli stwierdzilibyśmy istotną dodatnią korelację między ilością wypijanej zielonej herbaty a poziomem energii,
możemy:
• przewidywać poziom energii na podstawie liczby wypijanych filiżanek zielonej herbaty,
• wyjaśniać (ex post) różnice w poziomie energii liczbą wypijanych filiżanek,
4
ale nie możemy powiedzieć, że picie zielonej herbaty jest przyczyną wysokiego poziomu energii, ponieważ osoby
pijące zieloną herbatę mogą różnić się od tych niepijących stylem życia, ciśnieniem krwi itd.
Bardzo dużo czynników w naszym otoczeniu jest w jakimś stopniu ze sobą I skorelowanych. Często jest dość
oczywiste, że taki związek nie ma związku przyczynowego. Spróbuj wymienić trzy inne przykłady korelacji pozornej
w Twoim otoczeniu:
1………………………………………………………………………………………………
2………………………………………………………………………………………………
3………………………………………………………………………………………………
Badania eksperymentalne
Jesteśmy zalewani reklamami informującymi nas, że np. picie określonego zestawu ziół zwiększa poziom
energii. Ulotka zawiera zazwyczaj bardzo przekonujące relacje osób, których życie po rozpoczęciu picia danej
mieszanki ziołowej zmieniło się radykalnie. Czy można wierzyć tym argumentom? Nie bardzo. Aby ocenić wpływ tej
zmiennej, musielibyśmy mieć informacje także o tych, którzy pili i którym to nie pomogło. Nie ma metody, leku, który
byłby skuteczny w 100% dla wszystkich. Analizując takie dane, musimy porównać cztery rodzaje informacji, tj. o
liczbach osób:
1. które piły i wykazały poprawę,
2. które nie piły i wykazały poprawę,
3. które piły i nie wykazały poprawy,
4. które nie piły i nie wykazały poprawy.
Dopiero wtedy możemy określić stopień związku między obiema zmiennymi. Materiały reklamowe, które
„przekonują" nas o cudownych środkach gwarantujących pozbycie się nadwagi, cellulitu, trądziku itp., najczęściej
zawierają tylko jedną z tych informacji, są zatem bezwartościowe. W USA wprowadzono nakaz rzetelnego
informowania konsumentów - i we wszystkich telewizyjnych materiałach reklamowych pojawia się maleńki napis:
,,Rezultaty mogą być różne u różnych osób".
Nie da się ukryć, że biznes żerujący na naszych marzeniach, aby stać się pięknymi i młodymi bez „trudu i
bólu," kwitnie. Ładnie opisał to już Fromm w ,,Sztuce istnienia". Co mamy w takim razie zrobić, aby ocenić
skuteczność nowego, wspaniałego środka? Jedynym rozwiązaniem jest stosowanie metod naukowych, które:
1. składają się z szeregu uporządkowanych procedur stosowanych do analizowania i rozwiązywania
problemów;
2. korzystają z informacji zebranych w obiektywny sposób, jako faktycznej podstawy do wyciągania wniosków;
3. opierają się na empirycznym materiale dowodowym, czyli na danych zebranych bezpośrednio za pomocą
zmysłów obserwatora;
4. polegają na stosowaniu nietendencyjnych metod przeprowadzania obserwacji, zbierania danych oraz
formułowania hipotez i twierdzeń (o tym, czy coś jest prawdziwe lub uznawane, nie decydują autorytety ani
osobiste przekonania).
Spełnienie wyżej wymienionych warunków powoduje, że uzyskujemy dane, które mogą być demonstrowane
wielokrotnie - zarówno przez naukowca, który je odkrył, jak i inne osoby. Wyniki, których nie da się uzyskać
ponownie (zreplikować), nie są godne zaufania.
Kiedy czytasz artykuły w czasopismach naukowych, dotarcie do „esencji" badania wydają się zwykle
utrudniać dokładne opisy procedur i metod zastosowanych w badaniu. Praktyka ta obowiązuje w każdej dziedzinie
nauki, gdyż jest jedynym sposobem, który umożliwia przeprowadzenie identycznego i i badania przez dowolny inny
zespół naukowców w celu weryfikacji uzyskanych wyników.
Dla odpowiedzi na pytanie o wpływ zielonej herbaty na poziom energii najlepszą metodą naukową jest
eksperyment. Wystarczyłoby podzielić losowo grupę osób na dwie części i połowę skłonić do wypicia herbaty.
Następnie zmierzyć ich poziom energii, zająć ich czymś przez kolejną godzinę - i znów zmierzyć poziom energii.
Dzięki zastosowaniu metody eksperymentalnej rozwiązano zagadkę genialnego konia Hansai, który na wielu
pokazach udowadniał, wystukując odpowiedzi kopytem, że potrafi dodawać, odejmować oraz odpowiadać na proste
pytania, wskazując pyskiem jedną z przedstawionych mu do wyboru możliwości. Hans pozytywnie przechodził testy
sprawdzające, nawet gdy pytania zadawała obca osoba. Powołana do oceny jego zdolności komisja naukowa w
sposób systematyczny zmieniała warunki badania. Okazało się wtedy, że Hans nie potrafił odpowiedzieć na pytanie,
jeżeli osoba pytająca nie znała prawidłowej odpowiedzi lub nie widział on osoby zadającej pytanie. Było to dowodem
na to, że koń „odczytywał" informację, kiedy przestać stukać kopytem, z bardzo subtelnych ruchów pytającego,
takich jak skinienie czy odchylenie ciała. Do rozwiązania zagadki niezbędne więc było manipulowanie zmienną
5
niezależną (warunkami zadawania pytań) i obserwowanie zmian, jakie ta manipulacja przynosi w wartościach
zmiennej zależnej (stopień poprawności odpowiedzi). Gdy chcemy odkryć optymalny dla nas sposób odżywiania,
musimy manipulować zmienną niezależną (typem diety) i skrzętnie obserwować, jak ta manipulacja wpłynie na
wartości zmiennych zależnych (waga, poziom energii, samopoczucie).
Eksperyment różni się od innych typów naukowych dociekań tym, że zamiast czekać na zaistnienie
interesujących nas wydarzeń naturalnych, eksperymentator kreuje warunki potrzebne do obserwacji. Ma to dwie
podstawowe zalety:
Po pierwsze: konstruowanie sytuacji eksperymentalnej pozwala na uwypuklenie najważniejszych elementów
i pominięcie nieistotnych. Na przykład w badaniu ZIELONA HERBATA sytuację eksperymentalną można
zaaranżować w taki sposób, że badani piją herbatę na czczo. W codziennym życiu wpływ herbaty mógłby być
modyfikowany, np. poprzez rodzaj spożywanego śniadania. Jeżeli jedna grupa będzie piła zieloną herbatę a druga
nic, nie możemy być pewni, czy różnice w poziomie energii są efektem wypicia płynu, i takie same wyniki
otrzymalibyśmy po podaniu np. mleka. Dlatego należy dokładać wszelkich starań, aby warunki różniły się tylko pod
jednym względem. Kanon jedynej różnicy będzie spełniony, jeżeli jedna grupa będzie piła herbatę zieloną, druga
czarną.
Po drugie: eksperymentator może kontrolować i systematycznie zmieniać warunki, aby zbadać dokładnie tę
samą sytuację zawierającą (lub nie) pewne elementy (np. herbata pita na czczo, herbata pita po obiedzie). Gdyby
badacz chciał zastosować nieeksperymentalny schemat badania, musiałby znaleźć „naturalne" grupy pijące różne
rodzaje herbaty. Ale ludzie pijący różne rodzaje herbaty mogą różnić się pod wieloma innymi względami. Znalezienie
dwóch grup, które są podobne do siebie pod wszystkimi względami (dieta, aktywność, ciśnienie krwi itp.) - z
wyjątkiem jednego, interesującego badacza czynnika - jest bardzo trudne, jeżeli nie niemożliwe. Co ważniejsze,
eksperymentator ma możliwość decydowania o tym, które osoby będą przydzielone do danych warunków
eksperymentalnych. W naturalnych warunkach ludzie wybierają grupy (herbatę) w zależności od swoich preferencji.
Dbający o zdrowie mogą wybierać herbatę zieloną, nie zważając na jej smak, inni natomiast chcieliby ją słodzić i pić
z cytryną. Dlatego w eksperymencie nie możemy pozwolić badanym na wybieranie, czego chcieliby się napić.
Przydzielamy ich do poszczególnych grup losowo.
Losowy podział na grupy można wyobrazić sobie jako wielki „wyrównywacz" - metodę tworzenia zbiorowych
klonów. Można powiedzieć, że stanowią one odpowiedniki porównania, o jakim marzyła Krystyna. Nie mogła
porównywać się ze swoją przyjaciółką, bo są zbyt różne. Mogłaby porównać się ze swoim klonem, bo byłyby
identycznymi obiektami. Ponieważ takie biologiczne klonowanie pozostaje dotąd (na szczęście) w sferze science
fiction, „identyczne" obiekty do badań otrzymujemy dzięki stworzeniu przez podział losowy równoważnych grup.
Losowy przydział badanych do grup maksymalizuje prawdopodobieństwo, że wpływ ten zostanie wyrównany, ale
tego nie gwarantuje. Jeżeli badana grupa jest mało zróżnicowana pod względem wieku, szansa, że losowo
podzielone grupy nie będą różnić się istotnie pod względem wieku, jest o wiele większa niż wtedy, gdy zróżnicowanie
wieku badanych jest duże. Im większe grupy, tym większa jest szansa, że za pomocą losowego podziału stworzymy
„zbiorowe klony".
Badani podzieleni losowo na 2 lub więcej części tworzą zbiorowe klony (grupy eksperymentalne)
Losowy podział wyrównuje wpływ zmiennych towarzyszących
Jeżeli zastosujemy metodę eksperymentalną i okaże się, że badani w grupie pijącej zieloną herbatę
popełniali o wiele mniej błędów w żmudnych zadaniach rachunkowych niż pijący herbatę czarną, eksperymentator
będzie wiedział, że był to efekt wypicia zielonej herbaty, a nie preferencji czy uzdolnień badanych. Wyniki
eksperymentu, w odróżnieniu od innych procedur badawczych, dają solidną podstawę do formułowania wniosków o
przyczynowości.
Gdy interesuje nas zależność przyczynowa, hipotetyczną przyczynę nazywamy zmienną niezależną,
ponieważ to eksperymentator ustala jej wartości - „manipuluje" nią. Jest ona niezależna od innych wpływów.
Zmienną NIEZALEŻNĄ nazywamy zmienną, której wpływ chcemy zbadać.
Zmienna ZALEŻNA jest tym, co mierzymy, aby ocenić skutki „działania" zmiennej niezależnej.
W omawianym przykładzie „manipulowaliśmy" rodzajem wypijanej herbaty - zmienną niezależną było pici...