Bestill eller flytt ditt domene, e-post og nettsider

PS! Vi flytter dine WordPress nettsider og e-postmeldinger gratis til oss.

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 1 av 17 artikler om Forskningsdesign

    Denne artikkelen er del 8 av 16 artikler om Forskningsprosessen

Når vi har kommet frem til en god og presis problemstilling for vårt forskningsprosjekt, er neste oppgave å lage et forskningsdesign. Dette stadiet kalles også for prosjektutformingsstadiet.


Hva er et forskningsdesign?

Et forskningsdesign er:

“en overordnet plan for studiene som forteller hvordan problemstillingen skal belyses og besvares”.

Begrepet forskningsdesign kan defineres som (Yin, 2003):

”logikken som linker dataene man skal samle inn (og det som skal konkluderes) til studiens problemstilling”.

Selve valget av forskningsdesign beskrives av Johannessen (2006) som:

”den tidlige fasen i et studium der man må velge hva og hvem som skal undersøkes og hvordan undersøkelsen skal gjennomføres”.

Hvorfor trenger vi et forskningsdesign?

Forskningsdesignet er “kartet som viser veien til målet“, og kan sammenlignes med konstruksjontegningene arkitekten lager før bygningsarbeiderne starter byggingen av huset.

Selv om det er fult mulig å bygge et hus uten å ha nøyaktige konsktruksjonstegninger som angir husets planløsning, hvilke bærebjelker bygningen trenger og hvordan ulike deler av husket skal henge sammen, er utfallet av en slik byggeprosess svært usikkert.

På samme måte er det med forskningsprosjekter. Vi kan fint sette i gang et prosjekt uten å tenke på helheten og målet, men sluttresultatet er usikkert. Det lønner seg derfor å utarbeide et detaljert forskningsdesign før vi setter i gang så vi på forhånd vet:

  • hvordan forskningsprosessen skal gjennomføres
  • hva som er de kritiske suksessfaktorene
  • hvilke teorier, modeller og metoder vi skal benytte i de ulike fasene av prosjektet
  • hvilke konklusjoner vi kan trekke ut i fra resultatene vi kommer frem til

Hva avgjør valg av forskningsdesign?

Hvilket forskningsdesign vi bør velge til vårt studie avgjøres av:

Rammebetingelser

Forskningsprosjektets rammebetingelser viser til hvor mye tid, penger og ressurser vi kan bruke på forskningsprosjektet og hvilken kompetanse vi selv har innen området vi forsker på. Å velge en fremgangsmåte som vi verken har tiden, pengene eller kompetansen som kreves til å gjennomføre er aldri en god løsning. Forskningsprosjektets rammebetingelsene avgjør derfor i stor grad hvilket forskningsdesign vi kan velge.

Problemstillingen

Dernest avgjør problemstillingen hvilket forskningsdesign vi bør velge, da problemstillingen  avgjør hva vi ser etter i våre studier. Metodene og analysene vi velger må derfor ha som mål å finne de svarene vi trenger for å besvare problemstillingen.

Databehov

Det første vi må avdekke for å kunne besvare problemstillingen er å avdekke hvilket databehov vi har. For å avdekke vårt databehov må vi identifisere og definere:

1. Problemdefinisjon – Hva er problemet? (Hovedproblem, beslutningsproblem og undersøkelsesproblem)

2. Hvilken informasjon trenger vi får å løse problemet? (Primær/sekundærdata, kvalitative/kvantitative data)

3. Hvilke enheter trenger vi informasjon om? (Individer, grupper, organisasjoner, fylker, nasjoner o.l.)

4. Hvilke variabler ved enhetene trenger vi informasjon om?  (en-dimensjonale/fler-dimensjonale, uavhengige/mellomliggende/avhengige, bakgrunns-, atferds-, holdnings-, livsstils-, sosiologiske-, sosio-økonomiske variabler)

5. Hvilke verdier kan vi måle disse variablene i? (Dikotome-, diskontinuerlige- og kontinuerlige variabler, nominal-, ordinal-, intervall- og forholdstall nivå)

Når databehovet skal defineres gjelder det å få listet opp hvilke undersøkelseenheter og variabler vi trenger informasjon om, og de egenskapene ved undersøkelseenhetene  som det er viktig å få data om for å kunne belyse problemstillingen. I denne sammenheng er det viktig å skille mellom ”nice to know”, og ” need to know”.

Hvilken sammenheng det her er mellom forskningsperspektiv, tilnærming og metode kan illustreres på følgende måte:

Forskningsperspektiv (epistemologi)

Når databehovet er kartlagt må vi ta stilling til hvilken ontologi, epistemologi og forskningsperspektiv vi skal legge til grunn for vår forskning. I praksis vil dette være et spørsmål om vi skal velge positivisme eller hermeneutikk som utgangspunkt for vår forskning. Før dette er gjort kommer vi ikke videre med vårt forskningsprosjekt.

Tilnærming til teori og empiri

Samtidig som vi tar stilling til dette må vi velge om vi skal angripe problemstillingen via en induktiv eller deduktiv tilnærming til teori og empiri.

Metode

Vårt valg av forskningsperspektiv og tilnærmingen til teori og empiri avgjør om vi trenger  kvantitative – eller kvalitative data for å belyse og besvare problemstillingen. Datatypen vi trenger avgjør så om vi må velge en kvantitativ- eller kvalitativ metode for å samle inn og analysere våre data.

Validitet og reliabilitet

Dernest må vi ta hensyn til hvilke krav vi stiller til resultatenes validitet og reliabilitet, dvs. resultatenes gyldighet og pålitelighet. Ønsker f.eks. å kunne generalisere resultatene til å gjelde hele befolkningen må vi velge en kvantitativ datainnsamlingsmetode og analyse og utvalget må være et sannsynlighetsutvalg, hvor hver enkelt deltaker i utvalget har en kjent sannsynlighet for å bli trukket ut i utvalget. Alle disse problemstillingene vil vi komme tilbake til i vår gjennomgang av de potensielle feilkildene som alltid vil finnes i et forskningsprosjekt.

Hvilke typer forskningsdesign finnes?

Siden det går et grunnleggende skille mellom kvantitative metoder som samle inn og analyserer kvantitative data og kvalitative metoder som innhenter kvalitative data må vi skille mellom:

  1. Kvantitative forskningsdesign
  2. Kvalitative forskningsdesign

Forskjellene mellom disse to grunnleggende forskningsdesignene vil vi gå igjennom i egne artikler.

Metodiske forskjeller mellom kvantitative og kvalitative metoder

De kvantitative og kvalitative forskningsdesignene har noen klassiske metodiske forskjeller som det er viktig å være klar over og ta hensyn til når dataene skal analyseres, tolkes og diskuteres. De mest fremtredende forskjellene er:

Avstand og nærhet

Hvor stor avstand holder forskeren til enhetene som studeres?

  • Kvalitative metoder – stor nærhet til enhetene
  • Kvantitative metoder – stor avstand til enhetene

Enheter og variabler (dybde/bredde)

Hvor mange enheter og variabler vi kan studere i studiene er også avhengig av metodevalget:

  • Kvalitative metoder – få enheter, mange variabler (dybdekunnskap)
  • Kvantitative metoder – mange enheter, færre variabler (breddekunnskap)

Gyldighetsområde

Studienes gyldighet påvirkes også av metodevalget:

  • Kvalitative metoder – begrenset gyldighetsområde (det spesielle, for eksempel case-studier)
  • Kvantitative metoder – stort gyldighetsområde (det generelle, representativitet viktig)

Bruk av kvalitative design og metoder

Kvalitative metoder benyttes når:

  • Innsikt: – Vi ønsker å studere et fenomen i dybden for å få bedre innsikt i fenomenet
  • Forstå: – Når vi ønsker å forstå et fenomen sett fra aktørenes perspektiv
  • Teoretisering: – Når vi ønsker å lage teorier/forklaringer
  • Når vi ikke har ambisjoner om å komme frem til resultater av generell eller allmenngyldig karakter.

Bruk av kvantitative design og metoder

Kvantitative metoder benyttes når:

  • Oversikt: – Vi ønsker å skaffe oss oversikt over et fenomen eller årsakssammenheng
  • Beskrivelse: – Når vi ønsker å beskrive et fenomen eller årsakssammenheng
  • Hypoteseprøving: – Når vi ønsker å teste teorier/forklaringer gjennom falsifisering
  • Kausalitet: Når vi ønsker å bevise årsakssammenhenger
  • Når vi har ambisjon om å komme frem til resultater av generell eller allmenngyldig karakter

Kvantitative forskningsdesign

Kvantitative forskningsdesign og metoder bygger på positivismen og forholder seg til kvantifiserbare størrelser som systematiseres ved hjelp av ulike former for statistisk metode. Tall og statistikk er imidlertid ikke selvforklarende, derfor inngår fortolkning som et sentralt element også i kvantitativ forskning.

I utgangspunktet kan vi velge mellom tre grunnleggende forskjellige forskningsdesign:

forskningsdesign

Disse tre forskningsdesignene kan også brukes som utgangspunkt for kvalitative studier, men siden disse tre forskningsdesignene ikke forklarer hvilket forskningsperspektiv som er brukt eller hvordan resultatene tolkes anses disse tre forskningsdesignene som for enkle til å beskrive et kvalitativt studie. Noe vi kommer tilbake til.

Hvilket av de tre designene vi bør velge, vil være avhengig av problemets karakter og forskningsprosjektets formål.

Forskningsdesign

Eksplorerende design

Eksplorerende design er:

“et utforskende studie som benyttes for å gi oss forståelse og innsikt om en uklar problemstilling”

Et eksplorende design brukes når problemstillingen er uklar, og kalles ofte en pilotundersøkelse. En pilotundersøkelse er et forstudie som gjennomføres for å skaffe oss nok bakgrunnsinformasjon om en uklar problemstilling til at vi kan gjennomføre hovedstudiene som skal gi oss de endelige svarene på problemstillingen.

Deskriptivt design

Er formålet å kartlegge en eller flere variabler og/eller sammenhengene mellom dem, bruker vi et deskriptivt design. Meningsmålinger som tar sikte på å måle hva de stemmeberettige kommer til å stemme ved neste valg, er et typisk eksempel på en undersøkelse som bygger på et deskriptivt design.

Kausalt design

Ønsker man å undersøke effekten av en eller flere uavhengige variabler på en avhengig variabel, kalles designet et kausalt design. Et kausalt design er med andre ord et design som tar sikte på å avdekke et årsak – virkning forhold mellom to eller flere variabler. F.eks. om reklamen har noen virkning/effekt på salget.

De ulike designene vil vanligvis resultere i at vi velger å bruke visse typer teknikker og metoder fremfor andre. Grenseoppgangen mellom de tre designformene inneholder imidlertid mange gråsoner og overlappinger. De ulike designformene må derfor kun ses på som en grovsortering av hvilke forskningsoppleggene som kan velges.

Tre trinn i en kunnskapsprosess

De tre grunnleggende designtypene kan betraktes som tre trinn i en kunnskapsprosess som kan illustreres med følgende modell:

Svært ofte starter man med en generell problemstilling som f.eks: “Hva kan være grunnen til at produktet mister markedsandeler i enkelte segmenter ?” Har man ikke en klar oppfattelse av hva årsakene til dette kan være, er det naturlig å velge et eksploderende design og gjennomføre en pilotundersøkelse for å finne mulige årsaker.

Når man sitter med et knippe mulig forklaringer, kan man så velge et deskriptivt design og gjennomføre en survey undersøkelse for å sannsynliggjøre hvilke forklarer som er mest aktuelle og sannsynlige. Et kausalt design kan til slutt brukes for å eliminere mulige forklaringer ytterligere, eller for å bevise hvilken effekt de resterende forklaringsvariablene har.

Ofte vil resultatet av beskrivende undersøkelse inneholde elementer som ikke uten videre er lett å forstå. F.eks. kan et produkt eller en annen variabel som vi ønskte å kartlegge få en unormal eller uventet positiv eller negativ profil, som man ikke finner noen rasjonelle og logiske forklaringer på. En måte å oppklare dette “mysteriet” er å gjennomføre en eksplorerende undersøkelse, hvor man f.eks. gjennomfører noen gruppesamtaler for å diskutere utfallet av undersøkelsen.

Kvantitative forskningsdesign

Kvalitative metoder bygger på teorier om fortolkning (hermeneutikk) og menneskelig erfaring (fenomenologi). Metodene omfatter ulike former for systematisk innsamling, bearbeiding og analyse av materiale fra samtale, observasjon eller skriftlig tekst.

Målet er å utforske meningsinnholdet i sosiale fenomener, slik det oppleves for de involverte selv. Kvalitative forskningsmetoder kan brukes til systematisering av og gi innsikt i menneskelige uttrykk, enten språklige ytringer (i skrift eller tale) eller handling (atferd). Språk og handling har en meningsdimensjon som krever kvalifisert og refleksiv fortolkning for å utvikles til vitenskapelig kunnskap.

Det er mange kvalitative forskningsdesign å velge mellom når man skal finne en «oppskrift» for gjennomføring av datareduksjon, analyse og fortolkning av kvalitative data. Noen av de vanligste tilnærmingsmåtene og analyseteknikker som brukes i samfunnsforskning er:

  1. Fenomenologisk design og analyse
  2. Etnografisk design og analyse
  3. Casedesign og casestudie
  4. Grounded theory design og analyse
  5. Kvalitativ metasyntese

I de påfølgende artiklene vil vi gå igjennom disse kvalitative forskningsdesignene.

Casestudie og utvalgsstudie

Et annet grunnleggende forskningsdesign skille er skillet mellom hvor mange enheter som skal studeres. Vi skiller her mellom:

  1. Casestudie – studie av en enkelt enhet
  2. Utvalgsstudie – studie av et utvalg av enheter

Hvilket av disse to forskningsdesignene vi bør velge er avhengig av hva som er formålet med studie. Er formålet å kunne generalisere resultatene til å gjelde hele samfunnet eller alle bedriftene innen en bransje må vi velge et utvalgsstudie, da det kun studier som bygger på et representativt utvalg som lar seg generalisere. Er formålet å forstå en enkelt bedrift for å finne ut hvor problemene deres ligger er et casestudie den rette fremgangsmåten å velge.

Designtriangulering

Å kombinere flere forskningsdesign i et og samme forskningsprosjekt kan kalles designtriangulering.

Kvalitative forskningsdesign og -metoder brukes oftest som selvstendige verktøy, men kan også brukes til å utdype en problemstilling som utforskes med kvantitative forskningsdesign og -metoder. En kvalitativ studie kan også være en pilotundersøkelse der målet er å utvikle verktøy til bruk på større utvalg. Dette kan f.eks. gjøres ved at forskeren først intervjuer et lite antall nøkkelinformanter og bruker informasjonen som framkommer gjennom disse intervjuene, til utvikling av et spørreskjema til bruk på et stort og representativ utvalg av respondenter. I andre tilfeller kan kvalitative studier brukes til å utdype og forklare funn fra en kvantitativ studier.

De vanligste formene for designtriangulering er:

  • Først velger man et eksplorerende design, deretter velges et deskriptivt eller kausalt design
  • Først velger man et deskriptivt design, deretter velges et eksplorerende eller kausalt design
  • Først velger man et kausalt design, deretter velges et eksplorerende eller deskriptivt design

Forskningsdesignets innhold

Når det gjelder hva et forkningsdesign bør gi svar på kan de viktigste punktene sammenfattes slik:

  1. Problemstilling: – Hva skal studiene gi svar på?
  2. Rammebetingelser (tid, penger, kompetanse og bruksområde). Rammene studiene må holde seg innenfor.
  3. Forskningsperspektiv (ontologi, etnografi; – Positivismehermeneutikk eller fenomenologi). En angivelse av vårt verdenssyn og hvordan vi mener kunnskap kan oppstå.
  4. Tilnæring: Induktiv eller Deduktiv tilnærming. Angivelse av hvordan vi skal tilnærme oss teorien og empirien i studiene.
  5. Metode: Kvantitativ eller kvalitativ metode for datainnsamling.
  6. Forskerens rolle: Hvilken rolle har forskeren i studiet? Deltakende, observerende eller intervjuende?
  7. Utvalg: Hvem skal studeres? Hvor mange, når og hvordan skal de studeres? Hvilke konklusjoner kan vi trekke på bakgrunn av dette utvalget?
  8. Databehov: Hvilke data må studiene innhente for å kunne besvare problemstillingen?
  9. Dataanalyse og tolkning: Hvordan skal de innsamlede dataene kodes, analyseres og eventuelt tolkes?
  10. Konklusjoner: Hvilke konklusjoner skal vi kunne trekke på bakgrunn av disse analysene
  11. Feilkilder: Hvilke feilkilder vil kunne påvirke resultatets validitet og reliability (gyldighet og pålitelighet)?
  12. Presentasjon: Hvordan skal studiene presenteres for oppdragsgiveren?
Du leser nå artikkelserien: Forskningsdesign

  Gå til neste / forrige artikkel i artikkelserien: Kvantitativ metode og design >>
    Andre artikler i serien er: 
  • Forskningsdesign
  • Kvantitativ metode og design
  • Eksplorerende design
  • Deskriptivt design
  • Kausalt design
  • Kvalitativ metode og design
  • Etnografisk design
  • Fenomenologi og fenomenologisk design / analyse
  • Casestudie
  • Grounded theory
  • Aksjonsforskning
  • Dokumentanalyse / Innholdsanalyse
  • Kvalitativ metasyntese
  • Hva avgjør valg av forskningsdesign?
  • Analysens databehov
  • Datainnsamlingsmetoder
  • Krav til validitet og realibilitet
  • Du leser nå artikkelserien: Forskningsprosessen

      Gå til neste / forrige artikkel i artikkelserien: << Induktiv og deduktiv studierKvantitativ metode og design >>
        Andre artikler i serien er: 
  • Forskning
  • Forskningsprosessen
  • Forskningsprosjektets rammebetingelser
  • Pilotundersøkelse
  • Problem og problemstilling
  • Forskningsperspektiver (Positivisme / hermeneutikk)
  • Induktiv og deduktiv studier
  • Forskningsdesign
  • Kvantitativ metode og design
  • Kvalitativ metode og design
  • Datainnsamlingsmetoder
  • Utvalg og utvalgsplan
  • Dataanalyse
  • Feilkilder og usikkerhet ved resultatene
  • Rapportskrivning
  • Oppfølging av forskningsresultatene