Partea 4: PUNCTE FORTE ȘI LIMITĂRI ALE CONCEPTELOR DE CERCETARE CANTITATIVĂ

Cea mai de încredere modalitate de a colecta date de încredere cu privire la efectele tratamentului sau intervenției este prin cercetarea experimentală, recunoscută pe scară largă ca fiind metodologia cantitativă de top. Printre toate tehnicile de cercetare, studiul randomizat controlat este considerat simbolul cercetării bazate pe dovezi. Acest lucru se datorează faptului că cercetarea experimentală este împuternicită de capacitatea de a exercita controlul, ceea ce implică aderarea la protocoale standardizate și minimizarea potențialelor părtiniri pentru a elimina constatările inexacte.

Există diferite tehnici de exercitare a controlului, inclusiv 16, dar fără a se limita la

• selecția aleatorie a unui eșantion,
• aplicarea criteriilor de includere/excludere,
• utilizarea unui grup de comparație,
• potrivirea subiecților între grupuri,
• manipularea variabilei independente,
• implementarea procedurilor de orbire simplă, dublă sau triplă și
• utilizarea instrumentelor de măsurare precise și a testelor statistice standardizate în analiza finală a datelor.

Cercetarea cantitativă oferă informații valoroase asupra populației mai mari, permițându-ne să descoperim prevalența atitudinilor deținute de indivizi. Acesta generează date care pot fi rezumate cu ușurință în cifre statistice, permițând comparații între grupuri folosind statistici. Este foarte precis, concludent și consecvent, cuantificând frecvența evenimentelor, acțiunilor și tendințelor. Acest tip de cercetare este deosebit de util atunci când răspundeți la întrebări precum „Câte?” și „Cât de des?” (Walker, 2005) .

Sunt disponibile diferite modele de cercetare pentru măsuri cantitative, fiecare cu avantaje și dezavantaje. Cercetarea experimentală poate avea anumite limitări metodologice care afectează precizia și aplicabilitatea rezultatelor cercetării. Aceste dezavantaje pot împiedica semnificația reală a cercetării.

Un beneficiu al efectuării cercetării experimentale este că le permite cercetătorilor să atribuie rezultatele efectelor experimentului cu încredere. Acest lucru diferă de cercetarea descriptivă și corelațională, care utilizează mai puține abordări rigide pentru a explora și descrie fenomene și poate să nu conducă la concluzii clare. Rigoarea științifică și statistică a cercetării experimentale maximizează validitatea internă și crește probabilitatea de generalizare a constatărilor dincolo de eșantionul de studiu. Cu toate acestea, este esențial de menționat că literatura de specialitate evidențiază limitări metodologice care ar putea afecta validitatea internă și externă a rezultatelor cercetării, limitând în cele din urmă aplicațiile lor practice. (Walker, 2005) .

Realizarea randomizării eșantionului într-un studiu este esențială pentru a ne asigura că eșantionul reflectă cu acuratețe populația părinte și că constatările sunt generalizabile. Fără randomizare, poate fi o provocare pentru cercetători să potrivească participanții pe baza trăsăturilor critice care ar putea avea un impact asupra rezultatelor studiului. Chiar și cu proceduri sistematice și protocolizate în vigoare, factorii externi pot influența în continuare rezultatele experimentelor cu oameni, în special în proiectele de cercetare longitudinală.

Provocările la adresa validității, atât interne cât și externe, precum și efectul Hawthorne, ridică limitări cercetării experimentale. Participanții își pot modifica comportamentul pur și simplu pentru că sunt observați, determinând cercetătorii să adopte o tehnică „dublu-orb”. În plus, măsurile de rezultat fiabile și validate sunt cruciale pentru rezultate semnificative. Proiectele de cercetare cantitativă pot contribui în mod semnificativ la baza de dovezi, în timp ce proiectele descriptive și corelaționale sunt esențiale pentru generarea de întrebări și ipoteze. În ciuda procedurilor riguroase pentru a controla erorile și părtinirile, preocupările etice și metodologice rămân pentru cercetarea experimentală.

Un proiect de cercetare solid are scopul de a reduce părtinirea și de a crește fiabilitatea datelor culese și analizate. Proiectarea care produce cea mai mică eroare experimentală este de obicei considerată abordarea optimă în cercetarea științifică. De asemenea, un design adecvat și eficient are ca rezultat obținerea de informații cuprinzătoare și permite luarea în considerare a diferitelor fațete ale unei anumite probleme. Trăsăturile unui design robust de cercetare includ:

• Acuratețea este crucială în ceea ce privește metodele utilizate pentru colectarea datelor și evaluarea răspunsurilor. Pentru a asigura obiectivitatea, este esențial să se implementeze instrumente de măsurare imparțiale care oferă rezultate consistente, indiferent de cine efectuează evaluarea.
• Fiabilitatea, la rândul său, se referă la gradul de consistență a răspunsurilor obținute din măsurători multiple. În esență, dacă un participant oferă un răspuns specific la o anumită întrebare, se așteaptă să ofere același răspuns dacă întrebarea este pusă din nou. Orice fluctuații în răspunsurile lor pot slăbi fiabilitatea datelor colectate. Ca atare, cercetătorii trebuie să-și conceapă anchetele pentru a asigura fiabilitatea și coerența răspunsurilor obținute.
• Cantitative Research Design se confruntă cu un obstacol semnificativ în măsurarea cu precizie a variabilelor dorite. Valabilitatea unui dispozitiv sau instrument de măsurare trebuie considerată valabilă prin măsurarea doar a ceea ce intenționează, iar această calitate poate fi demonstrată. De exemplu, un test IQ ar trebui să măsoare doar inteligența și să folosească întrebări încadrate corespunzător. Pentru a estima validitatea măsurilor, inclusiv validitatea facială, convergentă, discriminantă și predictivă, este necesar acordul cu literatura disponibilă și analizele cantitative ale consistenței și predicțiilor disponibile, în ciuda naturii în continuă evoluție a măsurilor.
• Generalizarea se referă la aplicarea datelor colectate dintr-un eșantion la o populație mai mare. Este esențial să proiectați cu atenție studiul de cercetare pentru a vă asigura că rezultatele unui cercetător pot fi generalizate. Aceasta implică definirea cu acuratețe a populației, selectarea unui eșantion adecvat, efectuarea unei analize statistice adecvate și asigurarea faptului că concluziile studiului pot fi aplicate populației.

Informații suficiente sunt esențiale pentru a analiza problema cercetării dintr-o perspectivă mai largă, pentru a crea un design eficient al cercetării și pentru a identifica factori importanți, cum ar fi obiectivele cercetării, metodele de obținere a informațiilor, disponibilitatea resurselor umane și financiare calificate, minimizarea părtinirii și maximizarea fiabilității și generalizării. Un design ideal de cercetare ar trebui să fie flexibil, adaptabil, eficient și rentabil.

Designul cercetării este baza pentru colectarea și analiza datelor. Acesta prezintă metodele și procedurile pentru măsurarea și analiza datelor, permițând investigatorilor să investigheze întrebările de cercetare și să stabilească condițiile pentru colectarea și analiza datelor, astfel încât constatările unui eșantion să poată fi generalizate la populația mai mare (Kuçuksayraç, 2007) .

Un design de cercetare este o bază pentru colectarea și analiza datelor într-un studiu. Acesta conturează metodele și procedurile, servind drept model pentru măsurarea și analiza datelor. Această strategie le permite investigatorilor să investigheze întrebările de cercetare și să aranjeze condițiile pentru colectarea și analiza datelor într-un mod care să permită generalizarea constatărilor unui eșantion la populația mai mare (Pandey & Pandey, 2015) .

Alegerea designului de cercetare adecvat este crucială în timpul efectuării cercetării. Aceasta implică luarea în considerare a diverșilor factori, de la ipoteze mai largi la tehnici specifice de colectare și analiză a datelor. Este esențial să rețineți că nu există o ordine fixă pentru luarea acestor decizii și ar trebui să depindă de ceea ce este cel mai relevant pentru obiectivele dvs. de cercetare.

Abordările de cercetare constau în multe planuri și proceduri care ghidează pașii de la ipoteze mai largi la metode detaliate de colectare, analiză și interpretare a datelor. Atunci când selectați o abordare pentru a studia un subiect, trebuie să luați în considerare ipotezele filozofice, procedurile de cercetare (proiecte de cercetare) și metodele de cercetare specifice de colectare, analiză și interpretare a datelor. Alegerea dvs. de abordare a cercetării ar trebui să fie informată de natura problemei sau problemei de cercetare, de experiențele dumneavoastră personale și de publicul vizat. Aceste trei elemente - abordări de cercetare, proiecte de cercetare și metode de cercetare - oferă un cadru pentru înțelegerea perspectivei cercetării.

În cele din urmă, designul cercetării dvs. va depinde de diverși factori, cum ar fi problema sau problema pe care o investigați, experiențele dvs. personale și publicul la care intenționați să vă adresați. De exemplu, cercetarea cantitativă poate fi cea mai potrivită abordare dacă doriți să testați teoriile obiective prin examinarea relației dintre variabile. Această metodă presupune măsurarea variabilelor cu ajutorul instrumentelor, care generează date numerice care pot fi analizate prin metode statistice (Creswell, 2014) .

Trebuie stabilit un design sau o structură pentru a începe colectarea sau analiza datelor în cercetarea socială. Cu toate acestea, un design de cercetare este mai mult decât un simplu plan de lucru. În timp ce un plan de lucru subliniază pașii necesari pentru a finaliza un proiect, acesta se bazează pe designul cercetării. În esență, funcția unui design de cercetare este de a se asigura că dovezile colectate ne permit să răspundem clar la întrebarea inițială.

Este important de remarcat că proiectarea cercetării este mai degrabă o problemă logică decât una logistică. În cercetarea socială, factori precum eșantionarea, metoda de colectare a datelor și proiectarea întrebărilor sunt toți subsidiari la întrebarea ce dovezi trebuie colectate. Din păcate, mulți cercetători trec în proiectarea chestionarelor sau a interviurilor înainte de a se gândi de ce informații au nevoie pentru a răspunde la întrebările lor de cercetare.

De asemenea, este esențial să se facă distincția între designul cercetării și metoda de colectare a datelor. Metoda de colectare a datelor nu are nicio legătură cu logica designului. Cercetarea explicativă urmărește să dezvolte și să evalueze teorii cauzale, dar în științele sociale, cauzalitatea este mai degrabă probabilistică decât deterministă. Acesta este motivul pentru care rolul designului cercetării este atât de crucial - minimizează probabilitatea de a extrage inferențe cauzale incorecte din date. La proiectarea cercetării, trebuie identificat tipul de dovezi necesare pentru a răspunde în mod convingător la întrebarea de cercetare.

Scopul cercetării servește ca o declarație care explică de ce se efectuează un studiu și ceea ce urmărește să realizeze studiul. De obicei, implică identificarea, descrierea, explicarea sau prezicerea unui anumit concept, situație sau soluție. Declarația scopului este importantă deoarece clarifică variabilele, populația și contextul pentru studiu și este de obicei derivată din problema cercetării. Declarația de scop trebuie să fie obiectivă și lipsită de părtiniri sau valori ale cercetătorului pentru a se asigura că cercetarea este credibilă și demnă de încredere. De obicei, declarația scopului vine după problema cercetării și o susține prin clarificarea cunoștințelor generate prin studiu ( Durand, 2023) .

Cercetarea cantitativă are rădăcinile în deducție. Acest tip de cercetare este ghidat de teorie, adică începe și se termină cu teorie. Înainte de a începe orice proiect de cercetare, cercetătorii trebuie să se familiarizeze cu literatura relevantă. Aceasta presupune înțelegerea teoriilor și explicațiilor consacrate despre fenomenul studiat și identificarea lacunelor sau controverselor în cunoștințele existente (Fig. 13.). Prin utilizarea acestor cunoștințe, cercetătorii pot dezvolta ipoteze pentru a aborda aceste lacune sau controverse. Scopul principal al cercetării cantitative este de a testa teoriile existente folosind date cantitative noi pentru a stabili limitele unei teorii sau pentru a determina condițiile în care aceasta se aplică. Indiferent de întrebarea de cercetare, aceasta trebuie să fie întotdeauna derivată din teorie. O întrebare de cercetare bine formulată ar trebui să fie pertinentă și să aibă potențialul de a aduce o contribuție teoretică la literatură. Ar trebui fie să adauge, să modifice, să provoace sau să umple golurile în teoria sau controversele existente (Stockemer, 2019).

Un design de cercetare bine conceput este cheia unei cercetări eficiente și rentabile, fără a compromite acuratețea constatărilor. Acesta pune bazele întregii călătorii de cercetare și asigură că toate aspectele proiectului sunt planificate meticulos pentru a oferi informații valoroase. Cu un proiect de cercetare solid, scalarea devine fără efort, iar resursele sunt alocate judicios, făcându-l astfel un element indispensabil în realizarea obiectivelor de cercetare.

Proiectarea corectă a cercetării este, de asemenea, crucială atunci când se elaborează metodologii pentru colectarea datelor pertinente și tehnicile de analiză, luând în considerare obiectivele cercetării, timpul personalului și constrângerile bugetare. Nepregătirea corectă a unui design de cercetare poate dăuna întregului proiect (Pandey & Pandey, 2015).

Designul de cercetare este ca un plan pentru operațiuni de cercetare fără întreruperi, la fel ca un plan sau o hartă este necesară pentru construcția eficientă și plăcută din punct de vedere estetic a unei case.

În plus, proiectarea cercetării oferă o imagine de ansamblu asupra procesului de cercetare, permițând experților din domeniu să ofere informații valoroase. De asemenea, ajută anchetatorii să-și organizeze gândurile și să identifice eventualele defecte.

În cele din urmă, proiectarea cercetării oferă o traiectorie clară pentru toate părțile implicate în proiectul de cercetare, garantând un rezultat coordonat și de succes.