0773-974.482 contact@analize-statistice.eu

Modelul unui ciclu de cercetare

 

Modelul unui ciclu de cercetare, după Beaugrand (1993) presupune cinci paşi: (1) enunţarea problemei de cercetare; (2) formularea planului de cercetare; (3) culegerea de informaţii; (4) analiza şi interpretarea informaţiilor culese; (5) reformularea enunţurilor teoretice iniţiale în funcţie de rezultatele obţinute la sfârşitul activităţii.

  1. Enunţarea problemei de cercetare

În general, o problemă apare ca urmare a unui gol de informaţie. Această lipsă de informaţie este primul pas în formularea temei, a problemei de care ne vom ocupa. Precizarea clară a obiectivelor cercetării se face însă doar ca urmare a unei activităţi de documentare. Activitatea de documentare precizează ce studii şi informaţii mai există despre tema respectivă. De asemenea, tot prin documentare ne putem fixa modalităţile de abordare a problemei, metodele etc.

În această etapă, observaţia nestructurată (de tip calitativ) ne poate fi de folos, pentru că permite obţinerea unui inventar complet a tuturor posibilităţilor sub formă de întrebări. La finalul acestei etape se pot formula ipotezele de cercetare, şi anume ipotezele teoretice.

  1. Formularea planului de cercetare

Presupune traducerea ipotezelor teoretice în ipoteze empirice, fixarea locului cercetării şi a grupului de cercetat, alegerea metodelor, verificarea oportunităţii utilizării acestora şi operaţionalizarea conceptelor.

În cercetarea de tip cantitativ, această operaţionalizare este absolut necesară, deoarece ea permite definirea cu acurateţe a variabilelor utilizate. Exemplu de operaţionalizare: conceptul de „responsabilitate” include următoarele trăsături: stabilitate în acţiune, constanţă comportamentală, fidelitate, capacitate de concentrare.

Operaţionalizarea a fost definită (1962) ca fiind o reţetă care presupune trei paşi:

– selecţia indicatorilor;

– cuantificarea variabilelor (stabilirea valorilor pe care le pot lua indicatorii);

– identificarea unui continuum numeric al valorii variabilelor (ex: fidelitatea poate lua valori de la 1 la X).

Reguli ale operaţionalizării conceptelor:

a) Regula relevanţei empirice: indicatorii trebuie să reflecte exact conceptul pe care îl măsoară;

b) Regula adecvării empirice: indicatorii trebuie să aibă capacitatea de a măsura toate feţele conceptului;

c) Regula cuantificării: valorile numerice utilizate în cuantificarea indicatorilor şi variabilelor trebuie să aibă capacitatea de a respecta constant aceleaşi proceduri. Căile de selecţie a indicatorilor: studii exploratorii, analiza definiţiilor, apelul la propria experienţă.

În cercetarea calitativă, operaţionalizarea este considerată neadecvată. Lamneck (1988) explică de ce operaţionalizarea este inoperantă în cercetarea calitativă:

– nu asigură relaţia abstract-concret, ci este o relaţie abstractă, deoarece un concept este transcris prin alt concept;

– este incompletă, deoarece nu poate acoperi toate aspectele conceptului relativ, care este în perpetuă revoluţie;

– este subiectivă: determinarea indicatorilor este dependentă de ceea ce înţelege cercetătorul; astfel se explică de ce pentru acelaşi concept există mai multe definiţii.

Lamneck vorbeşte şi despre cuantificarea variabilelor: stabilirea unor echivalenţe nu întotdeauna conformă cu realitatea. El concluzionează că operaţionalizarea este o pierdere de timp, pentru că presupune definirea conceptului înainte de a debuta cercetarea, şi astfel vom fi obligaţi să urmăm ceea ce am stabilit dinainte.

  1. Culegerea de informaţii se face prin diferite metode, cantitative sau calitative, şi utilizând diverse tipuri de design.
  1. Analiza şi interpretarea informaţiilor culese conduce la generalizări empirice.

Analiza şi interpretarea informaţiilor se poate face la diferite nivele:

– comparaţie de medii sau procente, utilizând testul t Student;

– comparare de abateri;

– teste statistice.

În cazul prelucrării cu ajutorul inferenţelor, corelaţiei, a regresiei, se poate afirma: „Rezultatele obţinute ilustrează efecte sistematice şi nu sunt obţinute la întâmplare”; această afirmaţie este permisă numai în cazul utilizării acestor prelucrări statistice superioare.

Interpretarea reprezintă confruntarea relaţiilor dintre variabile, relaţii presupuse prin ipoteză. În unele cazuri, ipoteza poate fi o simplă descriere de regularităţi, iar din punct de vedere al calculului statistic, o simplă comparare de medie sau procente; alteori ipoteza presupune o inferenţă, explicarea cauzală a unor fenomene, iar rezultatele sunt obţinute în urma unui studiu corelaţional sau de regresie. Interpretarea obligă la confruntarea rezultatelor cu ipoteza iniţială.

  1. Reformularea enunţurilor teoretice iniţiale se face evaluând întregul studiu; se stabileşte în ce măsură metodele alese au corespuns ipotezei, care au fost sursele de eroare şi în ce domeniu pot fi generalizate rezultatele obţinute.

Fiind etapa în care se pot propune revizuiri teoretice ale unor modele existente, ea presupune încorporarea datelor de cercetare în teoriile existente, anularea informaţiilor neconcludente (greşite) şi formularea unor noi probleme de cercetare (noi ipoteze).

În sfârşit, după toate aceste etape mai urmează şi etapa de publicare a rezultatelor obţinute, care încheie un ciclu de cercetare şi care presupune o expunere la judecata comunităţii ştiinţifice, judecată care se aplică atât cercetătorului, cât şi instituţiei la care este afiliat.

Acest ciclu de cercetare este specific cercetării cantitative.

În cazul cercetării calitative există unele diferenţe. Sarankatos (1994) propune această comparaţie, spunând: dacă prima etapă, în cazul unei abordări cantitative, presupune specificarea unui obiectiv, formularea unei ipoteze, operaţionalizarea conceptelor, în cercetarea calitativă această etapă obligă la formularea unor obiective mai generale, mai puţin structurate; ipotezele se pot formula şi pe parcursul cercetării, iar operaţionalizarea conceptelor este un proces care nu îşi are rostul în acest caz.

Alte diferenţe între cercetarea cantitativă şi cea calitativă:

– dacă în cercetarea cantitativă design-ul este planificat cu multă acurateţe de la debut, ea presupunând şi o selecţie judicioasă a loturilor de subiecţi şi precizarea metodelor de colectare a datelor şi tipul de prelucrare, în cercetarea calitativă design-ul este cunoscut, dar nu restrictiv; paşii nu sunt fixaţi în ordine absolut riguroasă.

– există criterii de selecţie a subiecţilor, dar criteriul de reprezentativitate statistică nu-şi are locul în cercetarea calitativă;

– culegerea datelor: dacă într-o abordare cantitativă putem utiliza operatori, într-o analiză calitativă acest lucru nu este permis şi obligatoriu cercetătorul preia informaţia;

– analiza datelor: în cercetarea calitativă, aceasta nu este o etapă separată; ea se efectuează pe parcurs, pe măsura apariţiei de noi informaţii, se apreciază dacă ele sunt utile sau nu obiectivului fixat;

– interpretarea datelor se face prin generalizare inductivă (în studiul cantitativ) şi prin generalizare analitică (în studiile

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *