OBIECTIVITATE , FIABILITATE , VALABILITATE, GENERALIZARE

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) .