Vetenskapliga metoder och forskningsstrategier

Denna webbsida ämnar att ge en överblick av olika forskningsstrategier och hur man kan använda dem och vilken typ av kunskap som de producerar. Syftet är att ge en ökad förståelse för strategierna genom bland annat tydliga redogörelser för deras karakteristiska drag, samt genom konkreta exempel från utförda studier.

När man ska välja forskningsstrategi så bör man först förstå vilken typ av data man avser att samla in och på vilket sätt det kommer gå till. Är det kvalitativ data eller kvantitativ data? Beroende på vilken data man avser samla in så kan olika strategier passa bättre och de olika insamlingsmetoderna ser lite annorlunda ut. Bild 1 nedan är tänkt att ge er en snabb överblick över olika strategier och metoder, De olika färgerna representerar dock inga absoluta gränser. Många gånger kan man blanda kvalitativa och kvantitativa insamlingsmetoder, de är främst till för att visa på de huvudsakliga associationerna. Ni kan därefter fördjupa er i de olika strategierna, vid vilka tillfällen de lämpar sig och olika typer av datainsamlingsmetoder för dem.

Strategier och metoder
Bild 1 – En översikt över associationer mellan olika forskningsstrategier och olika metoder

Utöver de olika strategierna och metoder så kan ni här på startsidan läsa om begreppen: forskningsurval, validitet, reliabilitet och etik. Dessa är begrepp relaterade till forskning i allmänhet, som oavsett val av forskningsstrategi är viktiga för en forskare att förstå.

Forskningsurval
Urvalsmetoder
Validitet och reliabilitet
Etik inom forskning

 

Forskningsurval

Principen med urval är att det är möjligt att skapa rimliga och korrekta slutsatser utan att behöva samla data från varje enskild medlem ur en forskningsgrupp. Detta är speciellt attraktivt för enkätundersökningar. Både tid och pengar kan sparas genom att minska den data som behöver samlas in utan att behöva offra speciellt mycket av exaktheten i upptäckterna som görs. (Denscombe, 2014)

När forskare väljer stickprov från en forskningsgrupp kan de göra en av två saker. Antingen kan de försöka få tag i ett representativt urval eller så kan de försöka få tag i ett utforskande urval. De olika sätten innebär olika tillvägagångssätt och tenderar att vara associerade med olika typer av social forskning. (Denscombe, 2014)

Representativt urval brukar förknippas med större enkätundersökningar och användandet av kvantitativ data. Det innebär ett genomsnitt av befolkningen och matchar befolkningen genom att vara en blandning av människor. Urvalet ska omfatta alla relevanta faktorer/variabler/händelser. Information från representativt urval tillåter forskaren att dra giltiga slutsatser i den totala forskningsgruppen. (Denscombe, 2014)

Utforskande urval är ofta använt i småskalig forskning och tenderar att ge kvalitativ data. De undersöker relativt outforskade ämnen eller används som ett medel för att utforska nya idéer och teorier. Poängen är att kunna tillhandahålla insikter och information. För detta ändamål är det inte alltid nödvändigt att få en bra blandning av stickprov. Det finns tillfällen då det kan vara nödvändigt men valet av undersökande urval innehåller troligen intressanta, extrema eller ovanliga exempel som kan belysa ämnet som undersöks. (Denscombe, 2014)

Sannolikhetsurval bygger på slumpmässigt urval från forskningsgruppen. Teorin bakom bygger på att det yppersta sättet att få ett representativt urval är att vara säker på att forskaren inte har något inflytande på valet av testpersoner eller objekt som ska inkluderas i urvalet. Urvalet ska vara baserat helt och hållet på slumpmässighet bland forskningsgruppen som studeras. Sannolikhetsurval fungerar bäst med stort urval och tenderar att associeras med storskaliga enkäter med kvantitativ data. (Denscombe, 2014)

Icke-sannolikhetsurval innebär ett visst beslut om vilka som ska ingå i urvalet och används när forskaren tycker det är svårt eller olämpligt att förlita sig på slumpmässigt urval. Till exempel skulle forskning om narkomaner eller hemlösa med slumpmässigt urval möjligen inte ge de svar man behöver. Icke-sannolikhetsurval kan både vara representativt urval eller utforskande urval. (Denscombe, 2014)
Till toppen

Urvalsmetoder

Sannolikhetsbaserade urvalsmetoder

Det finns olika sätt att samla in det urval man vill genomföra sin undersökning med. Dels kan man göra detta baserat med olika sannolikhetsmetoder.

Randomiserat urval
En av de tekniker som brukar räknas som de mer ideala är det randomiserade urvalet. Här är tanken att man grundar valet av sitt urval helt på slump. Tanken är dock att urvalet fortfarande måste uppfylla de kriterier som försätter objektet i korrekt målgrupp. Det krävs alltså en känd grupp att ta det ifrån. Dessutom behöver man en urvalsgräns som visar vilka urval som ingår och vilka som inte ingår i denna grupp. Man behöver sedan en process som kan randomisera själva valet av objekten. (Denscombe, 2014)

Systematiskt urval
Det systematiska urvalet ligger nära det randomiserade, men istället för att helt på slump välja ut objekten i den tilltänkta gruppen, så väljer man objekt i en viss ordning. Till exempel kan man välja vart 5:e objekt i en lista, eller vart, 7:e eller 11:e. Det ska inte spela någon roll var i listan man börjar. Däremot bör man inte välja ett intervall som kan vara relaterat till det man vill utforska, utan det ska vara taget på slump. (Denscombe, 2014)

Urval i klungor
Denna metod går ut på att randomiserat välja ut objekt i målgruppen, som man sedan kan utgå från för att skapa klungor av närliggande objekt med. Inom varje klunga av objekt ser man till att alla objekt i gruppen ingår i urvalet. Detta tillvägagångssätt kan spara tid och pengar när man exempelvis undersöker människor eller objekt inom samma geografiska område. Det är dock viktigt att säkerställa att klungan innehåller samma rika mångfald som finns inom hela målgruppen så att man kan få ett representativt resultat. (Denscombe, 2014)

Flerstegsurval
Här väljer man ut sina objekt i flera steg efter varandra, där varje objekt väljs utfrån det föregående steget i serien. Man vill fortfarande ha en randomisering av urvalet, men den sker genom flertalet steg istället för ett. Detta kan vara effektivt om man vid ett första steg av att ha skapat en klunga, väljer att reducera den något för att göra undersökningen mer kostnadseffektiv. (Denscombe, 2014)

Skiktbaserat urval
Denna metod följer den underliggande principen om randomiserat urval, men tillåter även till en viss utsträckning forskarens egen påverkan på urvalet. Man börjar med att dela in målgruppen i mindre delgrupper och sedan genomför man ett randomiserat urval ur dessa. Detta vill man göra för att säkerställa att avgörande egenskaper ur målgruppen är representerade i urvalet. Objekten inom varje delgrupp ska nämligen ha en tydlig gemensam nämnare som identifierar dem till att tillhöra den tilltänkta gruppen. (Denscombe, 2014)

Urvalsmetoder som inte är baserade på sannolikhet

Det finns även metoder som inte är baserade på sannolikhet utan där forskaren är med i mer eller mindre utsträckning för att påverka urvalet.

Kvoturval
Denna teknik är lik det skiktbaserade urvalet. Man delar in målgruppen i mindre delgrupper, men sedan väljer forskaren själv vilka objekt som ska delta i studien vilket alltså gör att den inte strikt är randomiserad. (Denscombe, 2014)

Ändamålsenligt urval
Här bygger man på principen att man kan få ut bästa möjliga information genom att välja objekt baserat på deras attribut. Man handplockar urval baserat på deras relevans för forskningsprojektet och baserat på deras kunskap eller erfarenhet inom området. Forskaren väljer de objekt som man känner till sedan tidigare och som man tror kan ge största möjliga värde. (Denscombe, 2014)

Teoretiskt urval
Denna metod används för att utveckla en teori som man vill undersöka. Vid varje steg i urvalet används nya bevis för att korrigera eller understödja den tilltänkta teorin, och denna används sedan för att peka på ett lämpligt val av objekt för nästa fas i undersökningen. (Denscombe, 2014)

Snöbollsurval
Här utgår man från en metod där personer i urvalet rekommenderar nya personer som skulle vara lämpliga att också ingå. På så vis får man en snöbollseffekt där hela tiden nya person rekommenderas in, tills forskarna anser urvalet vara tillräcklig stort. Fördelen är att det går snabbt att hitta nya personer till urvalet eftersom varje person rekommenderas två eller flera nya. Det kan dessutom bli lättare att övertyga de nya personerna att ingå i studien när de blivit rekommenderade av en bekant. (Denscombe, 2014)

Bekvämlighetsurval
Detta urval bygger på vad som är passande för forskaren och vilka objekt som ligger närmast till hand att välja. Fördelen med detta kan ses för småskaliga forskningsprojekt där man har en begränsad budget för både tid och kostnad. Då väljer man helt enkelt det som är enkelt, snabbt och billigt. (Denscombe, 2014)
Till toppen

 

Validitet och reliabilitet

Hur kan vi lita på att det någon forskare säger är sant? Hur kan vi veta att de resultat en forskare presenterar har reliabilitet? Eller uttryckt med ett andra ord, är resultaten pålitliga?

Kan vi lita på det data som är insamlat? På vilka grunder kan en forskare säga att insamlad data har validitet? Eller med andra ord, är insamlad data giltig?

När man bedriver forskning så är det viktigt att det data som samlas in är den korrekta, för om data inte är giltig så kommer resultaten bygga på felaktiga värden och då saknar resultaten reliabilitet. Det är också viktigt att det data som samlas in är av rätt typ, annars så kommer resultaten återigen att bygga på felaktiga grunder och sakna reliabilitet. Att veta att det data som samlas in är korrekt måste helt enkelt kontrolleras, i många fall där saker ska mätas, vägas eller dyl. så är det enkelt men hur kan man veta att de svar en person avger i ett frågeformulär eller vid en intervju är korrekt? I frågeformulär kan man exempelvis ställa kontrollfrågor, de är frågor vilka är utformade som de andra frågorna som besvaras och som bör besvaras på ett liknande vis för att visa på en konsistens hos den som svarar. Slutligen måste forskaren vara noggrann om det insamlade data ska överföras på något sätt, till exempel att ett för hand ifyllt formulär ska överföras till ett digitalt medium. Det finns stor risk, i synnerhet vid manuell överföring av data, att fel begås och felaktig data förs över. (Denscombe, 2014)

För att resultaten ska ha reliabilitet så krävs mer än att insamlad data är giltig. Resultaten måste kunna upprepas för att betraktas som reliabla, dvs. kommer forskaren få samma resultat om han upprepar allt på exakt samma sätt? Det vanliga är att göra ett sådant ”omtest” för att kontrollera att resultaten upprepas. Man kan också dela sin datamängd i två och jämföra mot varandra, de borde rimligen avge liknande resultat. (Denscombe, 2014)

När det kommer till kvalitativa undersökningar så är det dock näst intill omöjligt att repetera undersökningen exakt, därför väljer många forskare idag att använda ordet trovärdig (eng. credibility) istället för validitet. Att säga att insamlad data är trovärdig innebär då att man på goda grunder säger att det data man har är rimligt. En god grund är till exempel att man försäkrat sig om att insamlad data är tolkad på rätt sätt, man kan fråga sitt intervjuobjekt i efterhand om man har tolkat de svar han eller hon angav korrekt. Utöver att forskningen ska vara trovärdig så ska den ha reliabilitet, vilket också kan vara svårt vid kvalitativ forskning. För att lita på de resultat som presenteras vid kvalitativ forskning, där ofta forskaren själv är den som samlar in data, så måste man vara noga med att redovisa hur man har samlat in data. Man kan inte med säkerhet påstå att en annan forskare skulle ha ställt exakt samma frågor i exempelvis en ostrukturerad intervju. Därför är det extra viktigt att när man genomför kvalitativa undersökningar att man också redovisar för hur man kommer fram till sitt resultat så att andra forskare som granskar resultaten skall kunna lita på resultaten genom att bedöma att tillvägagångssättet är rimligt. (Denscombe, 2014)
Till toppen

Etik inom forskning

För att få bedriva någon form av social forskning krävs vanligen att undersökningen först får ett godkännande av en etik-kommitté. Detta för att säkerställa att forskningens utformning inkluderar passande åtgärder för att skydda intressena hos de människor och grupper som forskningen täcker. Framförallt är det forskning som involverar datainsamling från eller om levande individer som generellt fodrar etisk granskning. Granskning hos en etik-kommitté är därför normalt sett nödvändigt om datainsamlingen sker med hjälp av frågeformulär, intervjuer, fokusgrupper, deltagande observation eller systematisk observation. Syftet med granskningen är framförallt att säkerställa att ingen skada orsakas av undersökningen, att välmåendet hos de involverade deltagarna inte riskeras, och att effektiva åtgärder kommer att tas för att minimera generella risker. Forskning som involverar exempelvis sårbara grupper som barn eller människor med inlärningssvårigheter, känsliga ämnen som sexuella och religiösa beteenden, processer som kan orsaka psykisk stress, oro, förödmjukelse etc., bedrägeri eller utförande utan informerat medgivande, eller inkräktande ingripanden som administrering av läkemedel eller hård fysisk träning som normalt sett inte skulle vara en del av deltagarens liv granskas ofta särskilt hårt. (Denscombe, 2014)

Etik-kommittén bedömer främst forskningsprojekten utifrån fyra breda principer för etisk forskning:

1. Deltagarnas intressen bör skyddas
– Deltagarna får inte orsakas fysisk skada. Forskningen bör förutspå risker och hot gällande deltagarnas personliga säkerhet, och vidta åtgärder för att undvika att detta inträffar.
Deltagarnas privatliv ska respekteras, och onödigt intrång bör undvikas vid datainsamling.
Den information som avslöjas för forskarna under forskningsstudien ska hållas konfidentiell, och inte avslöjas för andra deltagare eller människor som inte är involverade i forskningen.
Anonymitet ska garanteras för individer och organisationer i dokument och liknande som kan komma att publiceras i och med forskningsstudien, såvida inte deltagaren ger explicit skrivet tillstånd att använda deras namn och identitet.
Deltagarna ska behandlas rättvist och lika. Människor ska inte inkluderas eller exkluderas från forskningen på orättvisa eller irrelevanta grunder. De fördelar eller risker som associeras med forskningen ska delas lika bland de som berörs. (Denscombe, 2014)

2. Deltagande bör vara frivilligt och baserat på informerat medgivande
Människor får inte tvingas delta i forskning. Deltagandet ska alltid vara frivilligt, och det måste tillhandahållas tillräckligt med information om forskningen för att de tillfrågade ska kunna ta ett grundat beslut om huruvida de vill delta eller inte. Detta är grunden för informerat medgivande. Ett formellt sätt att bekräfta att deltagande sker på underlag av informerat medgivande är att använda ett medgivandeformulär. Dock är det inte alltid möjligt eller nödvändigt att få tillstånd från de som involveras i forskningsprojektet. Ett exempel kan vara forskning kring publikbeteenden på fotbollsmatcher. Att ta kontakt med människor på gatan för att ställa frågor om exempelvis shoppingvanor kanske inte heller kan anses kräva att ett medgivandeformulär fylls i, då valet att besvara frågan som ställs indikerar att deltagandet är frivilligt. (Denscombe, 2014)

3. Forskare bör arbeta på ett öppet och ärligt sätt med respekt för undersökningen
Forskaren förväntas undvika bedrägeri och missrepresentation vid samröre med deltagare. De bör vara öppna och explicita med vad de gör, och förmedla att de är forskare som avser att samla in data i syfte att undersöka något inom ett specifikt ämne. En kort summering av forskningens syfte och naturen av den data som ska samlas in kan exempelvis vara bra att producera. Forskarna förväntas även vara sanningsenliga gällande naturen av undersökningen, och deltagarnas roll i denna. (Denscombe, 2014)

Utöver detta förväntas forskarna även arbeta med vetenskaplig integritet. Detta innebär i stora drag att de förväntas upprätthålla de högsta standarderna av professionalitet gällande behandling av data och samröre med andra forskare. Forskaren ska för det första göra bästa möjliga insats för att samla in och analysera data på ett objektivt, opartiskt och ärligt sätt. För det andra förväntas forskaren ha lämplig erfarenhet och kompetens för att utföra undersökningen, bland annat eftersom det annars finns en risk att deltagarna kommer till skada. För det tredje förväntas forskare inte heller uppta forskning som är lättfärdig eller bisarr, eller för vilken det inte finns skäl att tro att utfallet kommer att bidra med något av värde. Ytterligare en viktig punkt är att forskaren erkänner andras bidrag, och inte ”stjäl” arbeten genom plagiat. (Denscombe, 2014)

I vissa fall kan det dock vara nödvändigt att ”bedra” deltagarna. Många psykologiska experiment skulle exempelvis förstöras om deltagaren visste exakt vad forskaren undersökte, och i vissa typer av etnografiska studier behöver forskarens roll hållas hemlig eftersom de människor som studeras kanske annars skulle bete sig annorlunda.
I fall där en viss grad av ”bedrägeri” anses nödvändigt krävs dock att forskaren kan ge ett explicit berättigande för detta, samt att deltagarna i efterhand informeras om undersökningens sanna syfte, samt anledningen till varför detta hemlighölls. (Denscombe, 2014)

4. Forskning ska fogas efter landets lagar
Forskare måste rätta sin forskning efter landets lagar, men vissa lagar är av särskild relevans när det gäller social forskning. För det första finns det lagar som begränsar forskningens ämne, och det finns områden där naturen av forskningen är mer trolig att gå emot lagen. Exempel på sådana områden är bland annat terrorism och pedofili. För det andra finns många sätt att samla in data på som faller utanför lagen. Dataskyddslagar måste exempelvis tas i åtanke, så som lagar mot datahackning och bedrägeri, upphovsrättslagar och liknande. Lagarna påverkar också hur forskare kan lagra sin data, och i vilken utsträckning personlig data kan distribueras till tredje parter som inte är involverade i forskningen. (Denscombe, 2014)
Till toppen

Annonser