măsurile discrete sunt măsuri care nu impun cercetătorului să intervină în contextul cercetării. Observarea directă și participantă necesită ca cercetătorul să fie prezent fizic. Acest lucru poate determina respondenții să-și modifice comportamentul pentru a arăta bine în ochii cercetătorului. Un chestionar este o întrerupere a fluxului natural de comportament. Respondenții se pot sătura să completeze un sondaj sau să fie nemulțumiți de întrebările adresate.
măsurarea discretă reduce probabil prejudecățile care rezultă din intruziunea cercetătorului sau a instrumentului de măsurare. Cu toate acestea, măsurile discrete reduc gradul în care cercetătorul are control asupra tipului de date colectate. Pentru unele construcții, este posibil să nu existe măsuri discrete disponibile.
sunt discutate aici trei tipuri de măsurători discrete.
măsuri indirecte
o măsură indirectă este o măsură discretă care apare în mod natural într-un context de cercetare. Cercetătorul este capabil să colecteze datele fără a introduce nicio procedură formală de măsurare.
tipurile de măsuri indirecte care pot fi disponibile sunt limitate doar de imaginația și inventivitatea cercetătorului. De exemplu, să presupunem că doriți să măsurați popularitatea diferitelor exponate dintr-un muzeu. Este posibil să se creeze un tip de sistem de măsurare mecanică care să fie invizibil pentru patronii Muzeului. Într-un studiu, sistemul a fost simplu. Muzeul a instalat noi plăci de pardoseală în fața fiecărei expoziții pe care doreau o măsurare și, după o perioadă de timp, a măsurat uzura plăcilor ca măsură indirectă a traficului și interesului patronului. S-ar putea să putem îmbunătăți în mod considerabil această abordare folosind măsuri electronice. Am putea, de exemplu, să construim un dispozitiv electric care să simtă mișcarea în fața unei expoziții. Sau am putea plasa camere ascunse și Codul De interes patron bazat pe dovezi înregistrate video.
una dintre măsurile mele indirecte preferate a avut loc într-un studiu al preferințelor de ascultare a posturilor de radio. În loc să efectueze un sondaj obositor sau un interviu despre posturile de radio preferate, cercetătorii s-au dus la dealerii auto și garajele locale și au verificat toate mașinile care erau deservite pentru a vedea la ce post de radio era acordat în prezent. Într-o manieră similară, dacă doriți să cunoașteți preferințele revistei, s-ar putea să căutați prin coșul de gunoi al eșantionului dvs. sau chiar să organizați un efort de reciclare a revistei din ușă în ușă.
aceste exemple ilustrează unul dintre cele mai importante puncte despre măsurile indirecte – trebuie să fii foarte atent la etica acestui tip de măsurare. Într-o măsură indirectă, prin definiție, colectați informații fără cunoștința respondentului. Procedând astfel, este posibil să le încălcați dreptul la confidențialitate și, cu siguranță, nu utilizați consimțământul informat. Desigur, unele tipuri de informații pot fi publice și, prin urmare, nu implică o invazie a vieții private.
pot exista momente în care o măsură indirectă este adecvată, ușor disponibilă și etică. La fel ca în cazul tuturor măsurătorilor, totuși, ar trebui să încercați să estimați fiabilitatea și validitatea măsurilor. De exemplu, colectarea preferințelor posturilor de radio în două perioade de timp diferite și corelarea rezultatelor ar putea fi utile pentru evaluarea fiabilității test-retest. Sau, puteți include măsura indirectă împreună cu alte măsuri directe ale aceluiași construct (poate într-un studiu pilot) pentru a ajuta la stabilirea validității construcției.
analiza conținutului
analiza conținutului este analiza documentelor text. Analiza poate fi cantitativă, calitativă sau ambele. De obicei, scopul principal al analizei conținutului este de a identifica tiparele din text. Analiza conținutului este un domeniu extrem de larg de cercetare. Acesta include:
- analiza tematică a textului. Identificarea de teme sau idei majore într-un document sau set de documente. Documentele pot fi orice fel de text, inclusiv note de teren, articole de ziar, lucrări tehnice sau memo-uri organizaționale.
- indexare. Există o mare varietate de metode automate pentru indexarea rapidă a documentelor text. De exemplu, analiza cuvintelor cheie în Context (KWIC) este o analiză computerizată a datelor text. Un program de computer scanează textul și indexează toate cuvintele cheie. Un cuvânt cheie este orice termen din text care nu este inclus într-un dicționar de excepții. De obicei, ați configura un dicționar de excepții care include toate cuvintele neesențiale precum „este”, „și” și „de”. Toate cuvintele cheie sunt alfabetizate și sunt listate cu textul care îl precede și îl urmează, astfel încât cercetătorul să poată vedea cuvântul în contextul în care a apărut în text. Într-o analiză a textului interviului, de exemplu, s-ar putea identifica cu ușurință toate utilizările termenului „abuz” și contextul în care au fost utilizate.
- analiza cantitativă descriptivă. Aici scopul este de a descrie caracteristicile textului cantitativ. De exemplu, poate doriți să aflați ce cuvinte sau fraze au fost utilizate cel mai frecvent în text. Din nou, acest tip de analiză se face cel mai adesea direct cu programe de calculator.
analiza conținutului are mai multe probleme pe care ar trebui să le țineți cont. În primul rând, sunteți limitat la tipurile de informații disponibile sub formă de text. Dacă studiați modul în care o știre este gestionată de mass-media, probabil că ați avea o populație gata de știri din care ați putea gusta. Cu toate acestea, dacă sunteți interesat să studiați opiniile oamenilor cu privire la pedeapsa capitală, este mai puțin probabil să găsiți o arhivă de documente text care ar fi adecvată. În al doilea rând, trebuie să fii deosebit de atent cu eșantionarea pentru a evita părtinirea. De exemplu, un studiu al cercetărilor actuale privind metodele de tratament pentru cancer ar putea folosi literatura publicată ca populație. Acest lucru ar lăsa atât scrisul despre cancer care nu a fost publicat dintr-un motiv sau altul, cât și cea mai recentă lucrare care nu a fost încă publicată. În cele din urmă, trebuie să fiți atenți la interpretarea rezultatelor analizelor automate de conținut. Un program de calculator nu poate determina ce a vrut să spună cineva printr-un termen sau o frază. Este relativ ușor într-o analiză amplă să interpretați greșit un rezultat, deoarece nu ați luat în considerare subtilitățile sensului.
cu toate acestea, analiza conținutului are avantajul de a fi discretă și, în funcție de existența metodelor automate, poate fi o metodă relativ rapidă pentru analizarea unor cantități mari de text.
analiza secundară a datelor
analiza secundară, ca și analiza conținutului, utilizează surse de date deja existente. Cu toate acestea, analiza secundară se referă de obicei la reanaliza datelor cantitative, mai degrabă decât a textului.
în lumea noastră modernă există o masă incredibilă de date care sunt colectate în mod obișnuit de guverne, întreprinderi, școli și alte organizații. O mare parte din aceste informații sunt stocate în baze de date electronice care pot fi accesate și analizate. În plus, multe proiecte de cercetare își stochează datele brute în formă electronică în arhivele computerului, astfel încât și alții să poată analiza datele. Printre datele disponibile pentru analiza secundară se numără:
- datele Biroului de recensământ
- înregistrările criminalității
- date de testare standardizate
- date economice
- date despre consumatori
analiza secundară implică adesea combinarea informațiilor din mai multe baze de date pentru a examina întrebările de cercetare. De exemplu, puteți asocia datele privind infracțiunile cu informațiile privind recensământul pentru a evalua tiparele comportamentului infracțional în funcție de locația geografică și de grup.
analiza secundară are mai multe avantaje. În primul rând, este eficient. Folosește date care au fost deja colectate de altcineva. Este echivalentul cercetării reciclării. În al doilea rând, vă permite adesea să extindeți considerabil domeniul de studiu. În multe proiecte mici de cercetare este imposibil să se ia în considerare prelevarea unui eșantion național din cauza costurilor implicate. Multe baze de date arhivate sunt deja naționale și, prin utilizarea lor, puteți utiliza un buget relativ mic într-un studiu mult mai larg decât dacă ați colectat datele dvs.
cu toate acestea, analiza secundară nu este lipsită de dificultăți. Frecvent, nu este o chestiune banală să accesați și să conectați date din baze de date complexe mari. Adesea, cercetătorul trebuie să facă presupuneri cu privire la ce date să combine și ce variabile sunt agregate în mod corespunzător în indici. Poate mai important, atunci când utilizați datele colectate de alții, de multe ori nu știți ce probleme au apărut în colectarea inițială a datelor. Studiile naționale mari și bine finanțate sunt de obicei documentate destul de amănunțit, dar chiar și documentarea detaliată a procedurilor nu înlocuiește adesea experiența directă de colectare a datelor.
unul dintre cele mai importante și mai puțin utilizate scopuri ale analizei secundare este de a reproduce rezultatele cercetărilor anterioare. În orice analiză originală a datelor există potențialul de erori. În plus, fiecare analist de date tinde să abordeze analiza din propria perspectivă folosind instrumente analitice cu care sunt familiarizați. În majoritatea cercetărilor, datele sunt analizate o singură dată de echipa de cercetare inițială. Pare o pierdere groaznică. Datele care ar fi putut dura luni sau ani pentru a colecta sunt examinate o singură dată într-un mod relativ scurt și din perspectiva unui analist. În cercetarea socială, în general, facem o treabă teribilă de documentare și arhivare a datelor din studii individuale și de a le pune la dispoziție în formă electronică pentru ca alții să le reanalizeze. Și, avem tendința de a da puțin credit profesional pentru studii care sunt re-analize. Cu toate acestea, în științele dure tradiția reproductibilității rezultatelor este una critică și noi, în științele sociale aplicate, am putea beneficia de direcționarea mai multor eforturi către analiza secundară a datelor existente.
