Bazele cercetării comportamentale: definiții simple ale variabilelor și măsurători

Acest articol va defalca unii dintre termenii de bază ai analizei cantitative.

6689062, CC0, prin Pixabay

Analiza statistică calitativă și cantitativă poate fi foarte utilă pentru o afacere sau organizație care dorește să formuleze o strategie de marketing eficientă. Cu toate acestea, înțelegerea statisticilor calitative și cantitative și a instrumentelor sale poate fi foarte confuză. Acest articol urmărește să înțeleagă termenii de bază asociați analizei cantitative.

Variabile

O variabilă este o caracteristică observabilă a unui obiect sau eveniment care poate fi descrisă în conformitate cu o schemă de clasificare sau măsurare bine definită.

Exemple de variabile studiate în cercetarea comportamentală sau în științele sociale includ: genul, venitul, educația, clasa socială, productivitatea organizațională, orientarea sarcinii, memoria de rechemare, memoria de recunoaștere și realizarea (Kerlinger și Lee, 2001).

Variabile independente și dependente

O variabilă independentă este un fenomen care este manipulat de un cercetător și se prevede că va avea un efect asupra altor fenomene (Williams și Monge, 2001). Un exemplu de variabilă independentă ar fi o metodă de predare, un tratament medical sau un regim de antrenament.

O variabilă dependentă este un fenomen care este afectat de manipularea cercetătorului asupra altor fenomene. De exemplu, realizarea este efectul unei metode de predare, vindecă sau nu efectul unui tratament medical și un nivel mai înalt de calificare sau nu (realizare) efectul unui regim de antrenament.

Să presupunem că un cercetător educațional dorește să știe cum un anumit stil de predare afectează învățarea în clasă și va măsura diferența oferindu-le elevilor un test preliminar înainte ca stilul de predare să fie aplicat și apoi re-testând aceiași studenți după aceea. Variabila independentă ar fi noua metodă de predare (cauza), iar variabila dependentă ar fi rezultatele testelor rezultate sau rezultatul sau efectul).

Variabile active și atribute

Kerlinger și Lee fac o altă distincție în variabilele dintre activ și atribut.

O variabilă activă este o variabilă care poate fi manipulată. Variabilele active se mai numesc și variabile experimentale. Exemple de acest tip de variabilă sunt metodele de predare, regimurile de antrenament și altele asemenea, care pot fi modificate pentru a evalua efectul lor asupra fenomenelor.

O variabilă de atribut este o variabilă care nu poate fi manipulată. Un exemplu de variabilă de atribut este genul, rasa, starea psihologică și orice caracteristică inerentă sau preprogramată și care nu poate fi modificată.

Variabile categorice și continue

O a treia pereche de variabile importante sunt variabile categorice și continue (Kerlinger și Lee).

Variabilele categorice aparțin unei măsurători numite de natură nominală și demografică. Aceasta înseamnă că sunt utilizate în scopul clasificării în categorii care se exclud reciproc. Ca atare, nu au rang și sunt, prin urmare, de statut egal, cum ar fi sexul, vârsta, rasa, preferința religioasă și apartenența politică.

Variabilele continue sunt cele care au un sens ordonat al valorilor într-un anumit interval, cu un număr teoretic infinit de valori în acest interval. Un exemplu al acestui tip de variabilă este inteligența, care poate fi desemnată mare, medie sau scăzută în funcție de scorurile la testele de realizare.

Scale de măsurare în analiza statistică

În analiza statistică, există patru niveluri de bază de măsurare.

Scala nominala

Scara nominală este cea mai slabă formă de măsurare statistică. Cercetătorii folosesc o scară nominală pentru a clasifica observațiile fără intenția de a ordona sau clasifica rezultatele în nivel de importanță. Astfel de observații includ evidențierea culorii ochilor, rasei, religiei, naționalității și altele asemenea.

Scală ordinală

Scara ordinală încorporează scara nominală, dar încearcă să clasifice răspunsurile cu unele „mai mari decât” sau „mai mici decât”. De exemplu, un chestionar de cercetare ar putea fi conceput pentru a afla cât de mult se bucură adulții folosind rețelele sociale precum Facebook sau rezultatele unei curse de cai ar putea fi listate în ordinea finalizării.

Atât scalele nominale cât și cele ordinale de măsurare sunt utilizate în primul rând în analiza calitativă.

Interval și scale de raport

O a treia formă de măsurare statistică este scala intervalului. Prima caracteristică a intervalelor și a scalei de raport este că nivelul de semnificație este tratat în termeni de intervale cunoscute și egale. A doua caracteristică a acestor niveluri sau scale este că au o natură cantitativă. Mai mult, li se pot aplica unele sau toate operațiile aritmetice.

Validitate și fiabilitate

În Rationing with Statistics, Frederick Williams și Peter Monge (2001) au remarcat:

Cu alte cuvinte, există întotdeauna posibilitatea ca metoda aleasă să conducă într-adevăr la o nebunie statistică. Pentru a asigura rezultatele unei anumite analize statistice, viitorul cercetător trebuie să ia în considerare conceptele de validitate și fiabilitate.

Valabilitate

Validitatea în cercetarea comportamentală sau în științele sociale indică gradul în care scalele măsoară ceea ce cercetătorii susțin că măsoară. Williams & Monge subliniază că „chestiunea validității este o chestiune de„ bunătate a potrivirii ”între ceea ce cercetătorul a definit ca fiind caracteristicile unui fenomen și ceea ce a raportat el sau ea în limba măsurării” (p. 29).

De exemplu, conceptul de validitate poate pune o astfel de întrebare ca „în ce măsură scorurile de realizare la un examen se referă la păstrarea cunoștințelor unui anumit subiect?” Într-o extremă absurdă, conceptul de validitate ar fi încălcat dacă un profesor ar susține un examen despre secțiunea 4 a unui text de istorie americană când ar dori să știe cât de mult au învățat elevii ei din secțiunea 5 din textul lor de matematică. La fel, un cercetător în științe sociale ar fi greșit dacă ar măsura percepțiile stilului de conducere, oferind un test de personalitate.

Fiabilitate

Fiabilitatea în cercetarea științei comportamentale se referă la consistența internă și externă a măsurării. Fiabilitatea încearcă să știe dacă instrumentul de măsurare ales ar produce aceleași rezultate dacă este aplicat în aceleași condiții.