0773-974.482 contact@analize-statistice.eu

Sfaturi pentru o cercetare statistică reuşită

Analiza datelor este doar o parte a procesului de cercetare. „SPSS si alte programe de calcul statistic computerizat nu sunt altceva decat unelte, iar utilizarea corecta a acestora depinde de desfasurarea cu succes a unor pasi premergatori ai cercetarii: design, esantionare, alegerea instrumentelor etc. In sine, rezultatele pe care programele le ofera nu sunt nici bune nici rele. Bune sau rele (sau mai degraba corecte sau eronate) sunt in schimb strategiile de operationalizare a variabilelor si culegere a datelor, optiunile pe care le bifam in SPSS, modul in care prezentam rezultatele. De aceea afirmam ca de calitatea datelor introduse in SPSS depinde calitatea raspunsului statistic oferit de acesta, iar calitatea datelor la randul ei depinde de respectarea pasilor cercetarii stiintifice”. (Drugas, Roseanu, 2010)

„Ca si alte programe computerizate de calcul statistic, SPSS ofera un sprijin cantitativ pentru a sustine o idee; el nu trebuie sa devina un scop in sine, ci o unealta care sa serveasca scopurilor cercetarii. Chiar si cunoasterea aprofundata a unor astfel de programe nu trebuie sa duca la prezentarea unor cercetari „sufocate” de statistica: daca tot ce avem este un ciocan, atunci nu trebuie ca toate obiectele din jur sa ni se para cuie!

O cercetare evaluata ca fiind „buna” depinde in mare parte de construirea scenariului experimental si de modul in care il punem in aplicare. Fiecare decizie pe care o luam pe parcurs, pana a ajunge sa introducem date in SPSS, afecteaza modul in care vom fi capabili sa raspundem intrebarilor cercetarii noastre. De aceea, pentru a nu consuma inutil efort si timp, este bine sa zabovim asupra acestor pasi preliminari, chiar daca uneori ni se pare ca totul este limpede sau ca pierdem vremea. Dupa ce s-a incheiat culegerea datelor, este tarziu sa mai introducem variabile suplimentare”. (Drugas, Roseanu, 2010)

In aceeasi ordine de idei, Pallant (2005) enumera cateva sugestii de care ar fi bine sa tinem cont inainte de a culege datele.

  • ganditi-va ce fel de cercetare raspunde cel mai bine obiectivului dvs. (observare, experiment, ancheta pe baza de chestionar etc.) Fiecare dintre acestea are avantaje si dezavantaje, iar citirea unor studii similare realizate pe aceeasi tema poate sa va ajute in luarea deciziei (uneori citirea abstractului este suficienta, pentru articolele publicate in reviste de specialitate);
  • daca alegeti un experiment, decideti daca este mai potrivit un design intergrup (grupuri diferite de participanti in fiecare esantion) sau unul intragrup (aceiasi participanti masurati de mai multe ori). Fiecare tip de design are avantajele si dezavantajele lui;
  • in studiile experimentale asigurati-va ca variabila pe care o manipulati are suficiente modalitati. Daca are doar doua (asta insemnand practic doua esantioane), concluziile nu vor fi prea limitate sau simpliste? Ar fi necesar sau de dorit un grup de control? Inexistenta acestuia va scadea valoarea cercetarii?
  • in studiile experimentale, asigurati-va ca aveti suficienti participanti in fiecare grup si incercati sa construiti grupe egale ca numar. Utilizarea unor grupe prea mici sau dezechilibrate va face dificila detectarea diferentelor semnificative statistic;
  • de cate ori este posibil, repartizati aleator subiectii in fiecare grup, evitand utilizarea grupurilor constituite deja. Aceasta strategie reduce problemele legate de existenta grupelor neechivalente in design-urile intergrup. De asemenea, daca aveti resurse materiale si timp, este bine sa realizati si alte masurari ale grupurilor pentru a va asigura ca ele nu difera substantial. Daca astfel de diferente exista si le-ati identificat, ele pot fi controlate statistic mai tarziu;
  • alegeti variabile dependente valide. O idee buna ar fi utilizarea mai multor variabile dependente – unele sunt mai sensibile decat altele la modificarile variabilei independente;
  • incercati sa anticipati posibilele influente ale unor variabile externe designului, initial neluate in calcul. Acestea se mai numesc variabile confundate si pot sa ofere o explicatie alternativa rezultatelor obtinute, chiar daca uneori sunt greu de identificat cand sunteti preocupati doar de cercetarea voastra in sine. De aceea este util sa prezentati ideea si designul studiului unei alte persoane, inainte de a incepe;
  • daca alegeti metoda chestionarului, ar fi bine sa completati si dvs. Chestionarul si sa desfasurati un studiu pilot pe un esantion similar celui tinta. Va puteti asigura astfel ca instructiunile sunt clare, ca itemii sunt corect formulati etc.;
  • daca alegeti un experiment ar fi bine sa realizati de asemenea un studiu pilot. Daca aveti nevoie de echipamente, asigurati-va ca ele functioneaza; daca aveti colaboratori, acestia trebuie bine instruiti, iar daca folositi mai multi observatori, puneti de acord modul in care vor coda diverse comportamente. Studiile pilot va vor ajuta sa depistati o parte din erori sau variabile confundate. Va fi greu sa stapaniti toate variabilele ascunse, dar cu siguranta studiul pilot poate sa elimine din ele;
  • una peste alta, acordati atentie tuturor detaliilor care ar putea sa afecteze calitatea cercetarii, de la design si culegerea datelor la modul in care „vindeti” rezultatele acesteia in cadrul unor conferinte sau articole.

Julie Pallant, SPSS Survival Manual, 2nd edition, 2005

Marius Drugas, Gabriel Roseanu, Analiza statistica pas cu pas. Ghid introductiv de cercetare in domeniul socio-uman, Editura Universitatii din Oradea, 2010

Lasă un răspuns

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