Flytt ditt nettsted til våre Lightspeed webhotell, med cPanel, og
få 3-6 ganger raskere nettsider enn i dag. Pris: fra kr. 119/pr. år.

Beskyttet innhold!

For å lese denne og våre øvrige sider må du tegne et årsabonnement og være logget inn.

Som abonnent/medlem får du tilgang til alt innholdet på sidene våre, og skulle sidene våre ikke leve opp til forventningene dine har vi en "Pengene tilbake garanti" du kan benytte.

Tegn abonnement!

    Denne artikkelen er del 4 av 9 artikler om Databasedesign

    Denne artikkelen er del 20 av 26 artikler om Metode


Hva er en enhet?

Enhet og enitet er to begreper som betyr det samm. En enhet eller entitet om du vil kan vi definere som:

“Det som eksisterer”

Selve begrepet entitet kommer fra det latinske ordet ens som betyr «det som er», som igjen er avledet av esse, som betyr «være». I filosofien brukes begrepet entitet om “noe” som har en eksistens.

Definisjonen slår fast at en enhet kan være hva som helst, både døde og levende ting. Det eneste kravet som stilles er at tingen eksisterer. Hva som eksisterer kan imidlertid diskuteres. Det er imidlertid vanlig å ta utgangspunkt i Platon og Aristoteles idelære. Eksempler på entiteter er et menneske, en stat, en gjenstand, en tanke eller et annet subjekt som eksisterer. En antakelse kan også være en entitet. En entitet kan være sammensatt av subjekter som selv er entiteter.

Når det gjelder enhetenes rolle i forskningsprosjektet pleier vi å si:

“Enhetene er de eller det vi skal studere eller observere”

Enhetsnivåer (hoved- og underenheter)

Innen samfunnsvitenskapen skiller vi mellom ulike enhetsnivåer. Vi skiller her mellom:

  1. Hovedenhet – den generelle enheten vi studerer, f.eks. Norge eller Personer
  2. Underenhet – undergrupper av hovedenheten. F.eks. er fylkene underenheter av hovedenheten Norge, mens kommunene er underenheten av fylkene.

Enhetstypen “PERSON” er en generell hovedenhet som befinner seg på et relativt høyt abstrasjonsnivå. Enhetsattributten “KVINNE” er mer presist, og ligger på et lavere abstrasjonsnivå – bare halvparten av jordens befolkning faller inn under denne enhetstypen. Et annet eksempel er landet “Norge” som kan deles inn  i følgende underenheter; fylker, kommuner og poststeder. 

Resultatet av dette blir:

  • Jo høyere abstrasjonsnivå, jo mer generell og fleksibel blir også informasjonmodellen.
  • Jo lavere ned i hierakiet vi kommer jo mer spesifikke blir også dataene vi får.

Det er i denne sammenheng å merke seg at en underenhet alltid vil “arve” egenskapene til hovedenheten, men underenheten kan også ha egne egenskaper. Jo høyere abstrasjonsnivå, jo mer generell og fleksibel blir også enheten.

Entitetforekomst, entitetstype og enhetsklasse

En ehetsforekomst er “noe” vi ønsker å samle inn, lagre eller formidle informasjon om. F.eks. en bestemt person, en spesifikk bil eller en verdi. Dvs. “et konkret eksempel” på en entity i datamodellen. F.eks. en person, en bil, et regnskapbilag eller en verdi. 

En entitetstype er alle likeartede forekomster av en enhet, f.eks. alle kvinner eller menn, utgjør entitetstypene “menn” og “kvinner”. 

Alle enitetforekomster som er av en bestemt entitetstype utgjør en entitetsklasse. Sammenhengen mellom disse tre begrepene kan vises slik:

enhet

Har man en svært stor og generell entityklasse, kan entityklassen deles opp i mindre enhetsklasser med distinkte kjennetegn som gjør det mulig å identifisere hvilken sub-klasse en entityforekomst tilhører.

Entitetattributter og entitetverdier

En entitet kan ha en rekke egenskaper som vi kalle entitetattributter eller variabler. En person kan f.eks. beskrives ved hjelp demografiske attributter som f.eks. kjønn, alder, høyde, vekt, inntekt, utdanning, sivilstatus og bosted.

En entitetsattributt (variabel) er med andre ord:

  • En egenskap ved en entitetstype
  • Fellestrekk for alle entitetene

Enitetetsattributtene måler vi i ulike verdier. Vi skal ikke komme nærmere inn på dette her, da vi vil gå grundig igjennom begrepene i neste artikkel om variabel og verdi.

Enhetsregler

For å avgjøre om en enhet faller innenfor forskningsprosjektets populasjon og utvalgsramme, en enhetskategori eller en enhetstype, setter vi opp ulike regler som observasjonen/enheten må oppfylle. Eksempler på slike regler:

  • En person må kan bare være ansatt i ett firma
  • En person må være ansatt i et firma
  • En person må ha norsk statsborgerskap
  • En person må være ansatt i firmaet de siste fem årene.

Reglene vi setter opp baseres gjerne på naturlover, matematiske regler, lovregler, sedvane, sosiale regler, demografi, psykografi, forretningsregler, firmapraksis, kjøpsplaner, segmenterings kriterier osv. Reglene som legges til grunn kan i prinsippet være hva som helst, men det er viktig at de gjenspeiler de reglene som gjelder i virkeligheten.

Undersøkelsesenheter

I et samfunn eller i et marked vil det alltid finnes en menge enheter som kan være aktuelle for det forskningsprosjektet vi planlegger å gjennomføre, men det vil sjelden være hensiktsmessig eller mulig å ta med alle i prosjektet.

Undersøkelsesenhetene er de enhetene vi velger å ta med i forskningsprosjektet, og vil alltid være de vi tror vil være mest interessante for problemstillingen vi prøver å belyse eller finne løsningen på. På et lavt nivå kan undersøkelsesenheten være enkeltindivider eller grupper, organisasjoner eller bedrifter. Men også en relasjon mellom to individer kan betraktes som en undersøkelsesenhet.

Vi kan f.eks. være opptatt av relasjonen mellom lege og pasient. I studier på et høyere nivå opererer vi gjerne med enheter som representerer summen av individuelle handlinger eller kollektive beslutninger (f.eks. kartlegging av markedsforhold eller maktforhold). Her vil vårt objekt eller vår undersøkelsesenhet være et lokalsamfunn, en bransje, en nasjonalstat eller verdenssamfunnet (Halvorsen – 93). Siden det finnes mange forskjellige nivåer vi kan velge å studere et fenomen på, ligger utfordringen her å bestemme seg for det mest hensiktsmessige nivået i forhold til problemstillingen.

Er målet å studere lønnsforskjellen mellom to bransjer, f.eks. databransjen og oljeindustrien, vil hovedenhetene være databransjen og oljeindustrien. Men siden det ikke er mulig å studere disse enhetene direkte, må vi bryte hovedenhetene ned i underenheter.

Første steg vil være å bryte hovedenhetene (bransjene) i ned i ulike bedrifter som tilhører disse to bransjene. For å få et mest mulig nyansert og riktig bilde av lønnsforskjellene, er det imidlertid ikke nok å spørre tilfeldig utvalgte personer i tilfeldig uttrukne bedrifter hva de tjener. Sammenligner vi lønnen til ingeniørene i oljeindustrien med lønnen til kantinepersonellet i databransjen, vil vi få et skjevt og upålitelig bilde av forskjellene. Ikke bare varierer lønnen med hvilken avdeling personene arbeider i, like ofte varierer lønnen med stilling man har. Dvs. hvilken rolle og funksjon hver enkelt har i organisasjonen. Det er opplagt at adm.dir tjener mer en intern budet.

For å få en gyldig undersøkelse må vi derfor bryte bedriften ned i mindre underenheter, f.eks. divisjoner, avdelinger og stillinger. Når man har kommet frem til de underenheter man trenger for å få sammenlignbare variabler og verdier, er det mulig å sammenligne lønnsnivået i de ulike nivåer i organisasjonene. Vi f.eks. kan sammenligner hvor mye en lagerarbeider i databransjen gjennomsnittlig tjener, sammenlignet med en lagerarbeider i oljeindustrien. Ved å kartlegge lønnsnivåene for de ulike stillingene i bransjene, er det mulig å sammenligne lønningene til to sammenlignbare stillinger. F.eks. hvor mye en daglig leder i oljeindustrien tjener sammenlignet med en daglig leder i databransjen.

Dette kan illustreres slik:

enhet2.gif (12421 bytes)

Fant du ikke svaret? Spør redaksjonen!

Fant du ikke svaret?

Fyll ut skjemaet under hvis du har et spørsmål knyttet til denne artikkelen.

Ditt spørsmål:

Ditt navn:

E-post:

Rapporter en feil, mangel eller savn

Rapporter en feil, mangel eller et savn

Benytt skjemaet under hvis du finner en feil eller mangel i en av våre artikler. Uten tilbakemeldinger fra våre lesere er det umulig for oss å forbedre våre artikler.

Jeg ønsker å rapportere inn en:

En feilEn mangelEt savn

Angi en feil, mangel eller savn:

Ditt navn:

E-post:

Du kan også laste ned denne artikkelen og resten av artikkelserien som en e-bok Artikkelserien fortsetter under.

Topp20 artikler
Siste 20 artikler
Nye artikkelserier
Du leser nå artikkelserien: Databasedesign

  Gå til neste / forrige artikkel i artikkelserien: << Databasebygging ved hjelp av Enity – Relationship – informasjonsmodellenRelasjoner og kardinaliteter i ER-modellen >>
    Andre artikler i serien er: 
  • Database
  • Hva er databasedesign, og hvordan gå frem for å lage en database?
  • Databasebygging ved hjelp av Enity – Relationship – informasjonsmodellen
  • Enhet (entitet)
  • Relasjoner og kardinaliteter i ER-modellen
  • Entity-relationship diagram (ER-diagram)
  • Noen designprinsipper ved datamodellering (ER-modellen)
  • Indekseringsspråk (i-språk)
  • Normalisering
  • Du leser nå artikkelserien: Metode

      Gå til neste / forrige artikkel i artikkelserien: << Data og datatyperVariabel og verdi >>
        Andre artikler i serien er: 
  • Samfunnsvitenskapelig metode
  • Metodetriangulering
  • Descartles metoderegler
  • Mentale blokkeringer og metodiske forutsetninger
  • Metafysikk
  • Ontologi
  • Epistemologi
  • Paradigme og paradigmebetraktninger
  • Forskningsperspektiver (Positivisme / hermeneutikk)
  • Positivisme
  • Hermeneutikk (aktørperspektivet)
  • Den hermeneutiske spiral
  • Fenomenologisk hermeneutisk analyse
  • Induktiv og deduktiv studie
  • Begrep, term og definisjon
  • Teori
  • Hypotese
  • Modell
  • Data og datatyper
  • Enhet (entitet)
  • Variabel og verdi
  • Variabelens egenskaper, verdier og målenivå
  • Datainnsamlingsmetoder
  • Skrivebordundersøkelse og sekundærdata
  • Datainnsamlingsmetoder ved feltundersøkelse
  • Etiske retningslinjer for forskning