Lesetid (240 ord/min): 11 minutter
Hva er en kvantitativ metode?
En kvantitativ metode er en metode som samler inn og analyserer numeriske data for å forstå fenomener, teste hypoteser, og trekke konklusjoner basert på statistiske analyser.
Velger vi å bruke en kvantitativ metode får vi data som kan kvantifiseres om et målbart fenomen. De kvantitative metodene gir oss dermed “hard data” istedenfor “myk data” som de kvalitative metodene gir.
Forskjellen mellom kvantitative data og kvalitative data kan illustreres slik:
Kvantitativ metode er en fremgangsmåte for å samle inn og analysere verdier ved ulike variabler og enheter for å finne mønstre og årsakssammenhenger i datamaterialet som kan bekrefte eller avkrefte (falsifisere) en hypotese vi har utviklet for å teste holdbarheten av en teori.
Når benytter vi oss av en kvantitativ metode?
Kvantitative metoder og forskningsdesign benyttes når vi ønsker:
- Oversikt: – Vi ønsker å skaffe oss oversikt over et fenomen eller årsakssammenheng.
- Beskrivelse: – Vi ønsker å beskrive et fenomen eller årsakssammenheng.
- Hypoteseprøving: – Vi ønsker å teste teorier/forklaringer gjennom falsifisering.
- Kausalitet: – Vi ønsker å bevise årsakssammenhenger.
- Når vi har ambisjon om å komme frem til resultater av generell eller allmenngyldig karakter.
Kvantitative forskningsmetoder bygger på positivisme
Kvantitativ metode er forskningsdesign som bygger på positivisme og som forholder seg til kvantifiserbare størrelser som systematiseres ved hjelp av ulike former for statistisk metode. Tall og statistikk er imidlertid ikke selvforklarende. Fortolkning av dataene inngår derfor som et sentralt element også i kvantitativ forskning.
I positivisen står tre teser sentralt (Jacobsen, 2016:25):
- Det finnes en objektiv verden som reguleres av generelle lover. Det antas her at forskeren kan studere verden på en objektiv måte og at det finnes noen generelle lover i sosiale systemer slik som i fysikken.
- Denne objektive virkeligheten kan studeres objektivt. I positivismen antas det at også sosiale systemer og mennesker kan studeres empirisk ved bruk av sansedata. Subjektive opplevelsen er upålitelig og uinteressant. Kun objektive målinger er interessante, menes det i positivismen.
- Vi kan opparbeide kumulativ kunnskap om denne objektive verden. Når vi opparbeider oss ny kunnskap bygger denne kunnskapen på den gamle kunnskapen. Noe som betyr at den eksisterende kunnskapen er gyldig i alle sammenhenger, også i fremtiden.
Les mer: Positivisme
Deduktiv tilnærming
I motsetning til de kvantitative metodene som bygger på en induktiv fremgangsmåte, hvor vi prøver å lage ny teori basert på de innsamlede rådataene eller bruke dem til å skaffe oss dypere innsikt om et fenomen, tar de kvantitative metodene et motsatt utgangspunkt.
De kvantitative metodene tar utgangspunkt i en deduktiv tilnærming til teori og empiri. Vi tar her utgangspunkt i en etablert teori, for deretter utvikle en hypotese som vi kan teste gjennom hypoteseprøving, hvor vi henter inn empiri for å prøve å falsifisere hypotesen for å få bekreftet eller avkreftet holdbarheten til en teori.
Les mer: Deduktiv tilnærming
Ingen rom for tolkning
Siden den objektive verden kan beskrives presist ved bruk av tall er det ikke rom tolkning. Tallene taler for seg selv med stor nøyaktighet. Det eneste vi trenger å gjøre er å forklare hva de betyr.
Avstand istedenfor nærhet mellom forsker og deltaker
I positivismen må forskeren minimere eller aller helst eliminere forskerens innvirkning på det som det forskes på. Det finnes en objektiv virkelighet og den kan studeres og undersøkes objektivt uten at den blir påvirket av ytre faktorer. Det skal derfor ikke ha noen betydning hvem som gjennomfører forskningen. Andre forskere skal kunne etterprøve studiet og alltid få samme resultat.
Individualistiske svar istedenfor holistiske svar
Siden det ikke er rom for tolkning og svarene studeres uavhengig konteksten (situasjonen) individet vi studerer befinner seg på ender vi opp med svært individualistiske svar som ikke forklarer hvordan de sosiale systemene fungerer som en helhet og hvordan individene fungerer i dette systemet. Dette fordi de kvantitative metodene betrakter samfunnsmedlemmene som en isolert sosial enhet, og glemmer at mennesket i større grad opptrer som et gruppemedlem i en sosial gruppe enn som et selvstendig og rasjonelt tenkende individ. I et slikt perspektiv har alle like stor innflytelse på det som studeres, uavhengig av hvilken innflytelse vedkommende faktisk har i den sosiale gruppen som studeres. Dette skaper lett et feil bilde av virkeligheten.
Alt kan heller ikke kvantifiseres. Noe som ytterligere gjør at vi får et feilaktig bilde av virkeligheten. Resultatet blir at den innsamlede informasjonen får et statisk preg som gjør det vanskelig å fange opp sosiale prosesser.
En annen åpenbar svakhet ved disse metodene er at folk ikke alltid svarer sant. Mange velger å avgi et strategisk svar. Dvs. at de avgir et svar som de mener er til fordel for seg selv eller som de vet er akseptable innenfor den sosiale gruppen de ønsker å identifisere seg med.
Resultatene kan generaliseres
Hvis utvalget er trukket på korrekt måte og er stort nok kan resultatene generaliseres til å gjelde hele populasjonen vi har studert og statistiske metoder kan brukes for å analysere dataene.
Store utvalg (mange enheter)
Siden målet ofte er å kunne generalisere resultatene kreves det at undersøkelsen har et representativt utvalg. Noe som krever at vi har et relativt stort utvalg i forhold til utvalget vi velger til en kvalitativ undersøkelse. At utvalget er stort vil si at vi mange enheter deltar i undersøkelsen.
Få variabler
Ettersom vi opererer med store utvalg for å kunne generalisere resultatene kan vi kun måle hvilke verdier noen få variabler har. Jo flere variabler vi inkluderer i undersøkelsen, jo dyrere blir den å gjennomføre og lengre tid tar undersøkelsen. Antall variabler i kvantitative undersøkelser holdes derfor på et lavest mulig nivå i forhold til problemstillingen.
Bruksområder
Kvantitativ metode brukes når vi:
- ønsker å måle verdien av målbare variabler. F.eks. “Hvor mange”, og “Hvor mye”.
- ønsker å si noe om utbredelsen av et fenomen i et utvalg. Ut i fra en liten gruppe ønsker vi å trekke slutninger for en hel populasjonen (Målgruppen).
- ønsker å bevise et årsaksforhold mellom to variabler, f.eks. “hvordan en prisreduksjon på X prosent påvirker etterspørselen etter produkt A”.
- ønsker å få bekreftet eller avkreftet en teori gjennom falsifikasjon av en hypotese i en hypoteseprøving.
Forskningsdesign
Når vi velger en kvantitativ metode kan vi velge mellom tre ulike forskningsdesign for å gjennomføre våre studier. Disse forskningsdesignene er:
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.
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.
Metodetriangulering og designtriangulering
De fleste studier starter med et eksplorerende design i en pilotundersøkelse for å avklare uklarheter rundt problemstillingen slik at forskeren blir i stand til å definere en klar målbar problemstilling for den kvantitative undersøkelsen. Pilotundersøkelsen følges så opp med en hovedundersøkelse som bygger på et deskriptivt eller kausalt design. I den eksplorerende undersøkelsen benytter vi gjerne kvalitative metoder sammen med kvantitative metoder. Med endre ord en metodetriangulering. Siden vi her ender opp med å bruke flere forskningsdesign i studiet får vi også en designtriangulering.
Teori, begrep, modell, hypotese, enheter, variabler og verdier
Ettersom kvantitative metoder baserer seg på en deduktiv tilnærming, hvor vi tar utgangspunkt i en teori som vi operasjonaliserer til en eller flere hypoteser som vi kan teste holdbarheten av gjennom en hypoteseprøving, basert på dataene vi har hentet inn med bruk av en kvantitativ metode, kreves det at vi forstår hva disse nøkkelbegrepene betyr og hvordan vi bruker dem i et kvantitativ metode for å få en valid (gyldig) resultat med høy reliabilitet (pålitelighet).
Videre er det en forutsetning av vi som forskere har en god forståelse av hva en enhet, variabel og verdi er, da kvantitativ metode går ut på å måle verdiene til ulike variabler hos noen utvalgte enheter. Uten grunnleggende forståelse av sammenhengen mellom disse begrepene er det ikke mulig å gjennomføre en kvantitativ metode.
Av den grunn vil vi ta for oss disse nøkkelbegrepene i de påfølgende artiklene, sammen med gjennomgangen av de forskningsdesignene vi benytter oss av i kvantitative studier.
Fordeler med kvantitativ metode
De største fordelene med kvantitativ metode er:
- Objektivitet: Gir en objektiv vurdering av data ved å minimere forskerens bias.
- Statistisk Styrke: Muliggjør statistisk testing av hypoteser for å bekrefte eller avkrefte relasjoner mellom variabler.
- Generaliserbarhet: Gir ofte mulighet for å generalisere funnene til større populasjoner, spesielt ved bruk av representative utvalg.
- Repeterbarhet: Mulighet for å gjenta studien for å verifisere resultatene.
Ulemper med kvantitativ metode
De største ulempene med kvantitativ metode er:
- Begrenset dybde: Fokus på tall og statistikk kan noen ganger overse den dypere, kvalitative forståelsen av et fenomen.
- Kompleksitet i analyse: Statistiske metoder kan være kompliserte å bruke og tolke, noe som krever spesialisert kunnskap.
- Reduksjonisme: Kan til tider forenkle komplekse menneskelige opplevelser eller sosiale fenomener til bare tall.
Bruksområder for kvantitativ metode
Kvantitativ metode brukes innen:
- Naturvitenskap – Testing av hypoteser i eksperimentelle studier, som effektivitetsstudier av et nytt legemiddel. Målet er å forstå fysiske fenomener og biologiske prosesser gjennom kontrollerte eksperimenter og statistiske analyser.
- Samfunnsvitenskap – Spørreundersøkelser om samfunnsopplevelser, holdninger og atferd. Målet er å undersøke sosiale fenomen og atferdsmønstre på et aggregert nivå.
- Økonomi – Analyse av økonomiske data for å forutsi markedsutviklinger eller forbrukertrender. Målet er å forstå økonomiske mønstre og trender, samt påvirkningen av politikk og økonomiske faktorer.
- Psykologi – Eksperimenter som undersøker kognitive prosesser eller effekten av intervensjoner på atferd. Målet er å avdekke sammenhenger mellom mentale prosesser og observerbar atferd.
Trinn i kvantitativ forskning
Kvantitativ forskning består av følgende trinn:
- Formulering av hypotese – Definer klare, testbare hypoteser som kan undersøkes empirisk. F.eks. “Økt bruk av sosiale medier fører til lavere selvfølelse blant ungdommer.”
- Forskningsdesign – Velg et utforskende-, eksperimentell, korrelasjons- eller deskriptiv design avhengig av forskningsspørsmål. Utvalget bestemmes av utvalgsstørrelse og metode (tilfeldig, stratifisert, etc.).
- Datainnsamling – Bruk av spørreskjemaer, intervjuer, observasjoner, eller andre instrumenter for å samle numeriske data. Bruk av teknologi som sensorer eller programvare for datainnsamling.
- Dataanalyse – Bruk av statistiske teknikker som t-tester, ANOVA, regresjonsanalyse, eller korrelasjonsanalyser. Tolk resultatene i lys av hypotesene og trekk konklusjoner.
- Rapportering – Presentere funn i form av rapporter, vitenskapelige artikler eller presentasjoner. Drøfte implikasjoner, begrensninger, og muligheter for videre forskning.
Vanlige kvantitative analyseteknikker
- Deskriptiv statistikk – Beskrive grunnleggende trekk ved datasettet, som gjennomsnitt, median, og standardavvik. Gir et overblikk over datasettet før videre analyse.
- Inferensiell statistikk – Trekke konklusjoner om populasjoner basert på utvalgsdata. Hypotesetesting, konfidensintervall og prediksjoner.
- Regresjonsanalyse – Undersøke relasjoner mellom avhengige og uavhengige variabler. Predikere verdier av en variabel basert på en annen.
- Variansanalyse (ANOVA) – Sammenligne gjennomsnitt mellom tre eller flere grupper. Bestemme om det er statistisk signifikante forskjeller mellom gruppemidler.
- Korrelasjonsanalyse – Undersøke styrken og retningen av forholdet mellom to variabler. Identifisere om variabler er assosiert og i hvilken grad.
Konklusjon
Kvantitative metoder er en kraftig tilnærming for å undersøke og forstå fenomen gjennom numerisk analyse og statistikk. De tilbyr en objektiv og repeterbar måte å trekke konklusjoner som kan generaliseres til større populasjoner. Ved å kombinere strenge prosedyrer med statistisk analyse, gir kvantitative metoder en robust grunnlag for å teste hypoteser og bygge kunnskap. Likevel bør forskere også være oppmerksomme på de kvalitative aspektene som kan komplementere og gi dybde til kvantitative funn, spesielt når menneskelige opplevelser er i fokus.
Kilder:
- Jacobsen, Hvordan gjennomføre undersøkelser, 2016
Du leser nå artikkelserien: Forskningsprosessen