Verstehen der Frameworks, die zum Testen einer Hypothese verwendet werden
Es gibt verschiedene Forschungsmethoden mit jeweils spezifischen Vor- und Nachteilen. Die Wahl, die ein Wissenschaftler wählt, hängt weitgehend vom Ziel der Studie und der Art des untersuchten Phänomens ab.
Das Forschungsdesign bietet einen standardisierten Rahmen, um eine Hypothese zu testen und zu bewerten, ob die Hypothese richtig, falsch oder nicht schlüssig war.
Selbst wenn die Hypothese falsch ist, kann die Forschung oft Einsichten liefern, die sich als wertvoll erweisen oder die Forschung in eine völlig neue Richtung lenken können.
Es gibt eine Reihe von verschiedenen Möglichkeiten, um Forschung zu betreiben. Hier sind die häufigsten.
Querschnittsforschung
Querschnittsforschung umfasst die Betrachtung verschiedener Gruppen von Menschen mit spezifischen Merkmalen. Zum Beispiel könnte ein Forscher eine Gruppe junger Erwachsener bewerten und die entsprechenden Daten einer Gruppe älterer Erwachsener vergleichen.
Der Vorteil dieser Art von Forschung ist, dass sie relativ schnell durchgeführt werden kann; Die Forschungsdaten werden zum selben Zeitpunkt erhoben. Der Nachteil ist, dass die Forschung eine direkte Verbindung zwischen Ursache und Wirkung anstrebt. Das ist nicht immer so einfach. In einigen Fällen können Störfaktoren auftreten, die zu dem Effekt beitragen.
Zu diesem Zweck kann eine Querschnittsstudie die Wahrscheinlichkeit eines Effekts sowohl im Hinblick auf das absolute Risiko (die Wahrscheinlichkeit, dass etwas über einen bestimmten Zeitraum hinweg auftritt) als auch das relative Risiko (die Wahrscheinlichkeit, dass in einer Gruppe etwas passiert, im Vergleich angeben zum anderen).
Längsschnittforschung
Longitudinale Forschung beinhaltet das Studium der gleichen Gruppe von Individuen über einen längeren Zeitraum. Die Daten werden zu Beginn der Studie gesammelt und wiederholt im Verlauf des Studiums gesammelt. In einigen Fällen können Langzeitstudien mehrere Jahrzehnte dauern oder unbefristet sein.
Ein solches Beispiel ist die Terman Study of the Gifted, die in den 1920er Jahren begann und bis heute andauert.
Der Vorteil dieser longitudinalen Forschung besteht darin, dass Forscher Veränderungen im Laufe der Zeit betrachten können. Im Gegensatz dazu ist einer der offensichtlichen Nachteile die Kosten. Aufgrund der Kosten einer Langzeitstudie neigen sie dazu, entweder auf eine kleinere Gruppe von Probanden oder ein engeres Beobachtungsfeld beschränkt zu sein.
Longitudinale Studien sind zwar aufschlussreich, lassen sich jedoch nur schwer auf eine größere Bevölkerung anwenden. Ein weiteres Problem besteht darin, dass die Teilnehmer oft mitten in der Studie ausfallen und die Stichprobengröße und die relativen Schlussfolgerungen verringern können. Wenn sich im Laufe der Studie bestimmte äußere Kräfte (einschließlich Wirtschaft, Politik und Wissenschaft) verändern, können sie die Ergebnisse in einer Weise beeinflussen, die die Ergebnisse erheblich verzerrt.
Wir sahen dies mit der Studie von Terman, in der die Korrelation zwischen IQ und Leistung durch solch verwirrende Kräfte wie die Weltwirtschaftskrise und den Zweiten Weltkrieg (die den Bildungsgrad beschränkte) und die Geschlechterpolitik der 1940er und 1950er Jahre (die die beruflichen Aussichten einer Frau begrenzte) geschmälert wurde. .
Korrelationsforschung
Korrelationsforschung zielt darauf ab festzustellen, ob eine Variable eine messbare Verbindung mit einer anderen hat.
Bei dieser Art von nicht-experimenteller Studie untersuchen die Forscher die Beziehungen zwischen den beiden Variablen, führen die Variablen jedoch nicht selbst ein. Stattdessen sammeln und bewerten sie die verfügbaren Daten und bieten eine statistische Schlussfolgerung.
Zum Beispiel können die Forscher prüfen, ob der akademische Erfolg in der Grundschule zu besser bezahlten Jobs in der Zukunft führt. Während die Forscher die Daten sammeln und auswerten können, manipulieren sie keine der fraglichen Variablen.
Eine Korrelationsstudie ist nützlich, wenn Sie eine Variable nicht manipulieren können, weil sie entweder unmöglich, unpraktisch oder unethisch ist.
Während Sie zum Beispiel behaupten können, dass das Leben in einer lauten Umgebung Sie am Arbeitsplatz weniger effizient macht, wäre es unpraktisch und unvernünftig, diese Variable künstlich zu injizieren.
Korrelationsforschung hat ihre Grenzen. Während es verwendet werden kann, um Assoziation zu identifizieren, schlägt es nicht unbedingt eine Ursache für den Effekt vor. Nur weil zwei Variablen eine Beziehung haben, heißt das nicht, dass Änderungen in einem die Änderung des anderen beeinflussen.
Experimentieren
Anders als bei der Korrelationsforschung beinhaltet das Experimentieren sowohl die Manipulation als auch die Messung von Variablen . Dieses Forschungsmodell ist wissenschaftlich am schlüssigsten und wird häufig in der Medizin, Chemie, Psychologie, Biologie und Soziologie verwendet.
Experimentelle Forschung verwendet Manipulation, um Ursache und Wirkung bei einer Stichprobe von Probanden zu verstehen. Die Probe besteht aus zwei Gruppen: einer experimentellen Gruppe, in die die Variable (wie ein Medikament oder eine Behandlung) eingeführt wird, und einer Kontrollgruppe, in die die Variable nicht eingeführt wird. Die Auswahl der Beispielgruppen kann auf verschiedene Arten erfolgen:
- Populationsstichproben, bei denen die Probanden eine bestimmte Population repräsentieren
- Randomisierung, bei der Subjekte zufällig ausgewählt werden, um zu sehen, ob die Effekte der Variablen konsistent erreicht werden
Während der statistische Wert einer experimentellen Studie robust ist, ist es ein Hauptmangel, dass ein Bestätigungsfehler auftritt . Dies ist der Fall, wenn der Forscher ein eindeutiges Ergebnis veröffentlichen oder erreichen will, was die Interpretationen verzerrt, was zu einer falsch-positiven Schlussfolgerung führt.
Eine Möglichkeit, dies zu vermeiden, ist eine Doppelblindstudie, bei der weder die Teilnehmer noch die Forscher wissen, welche Gruppe die Kontrolle ist. Eine doppelblinde, randomisierte, kontrollierte Studie (RCT) gilt als Goldstandard der Forschung.