Valg av forskningsdesign og analyseplan

Samtidig som du velger problemstilling, må du velge hvilket forskningsdesign du skal legge til grunn for studiene. Med forskningsdesign menes:

“En overordnet plan for situasjonsanalysen”

Analyseplan

Analyseplanen bør helst angi:

1. Valg av forskningsperspektiv
2. Valg av forskningsdesign (opplegg for analyseprosessen)
3. Oversikt over databehovet
4. Valg av datainnsamlingsmetode og operasjonalisering
5. Utvalgsplan
6. Analysenivå og hvilke analyseverktøy som skal benyttes

Valg av forskningsperspektiv

Hva analysen kommer til å avdekke, er avhengig av hvilket forskningsperspektiv som blir lagt til grunn for analysen. Dagens forskningsparadigmer og forskningspraksis har sitt utgangspunkt i ett av følgende tre grunnleggende forskjellige forskningsperspektiv  (måter å se virkeligheten på).

For å gjøre det enklest mulig for andre å vurdere analyseresultatene dine i ettertid, bør du starte analyseplanen med å angi hvilket forskningsperspektiv analysen bygger på.

Valg av forskningsdesign

I utgangspunktet kan du velge mellom tre grunnleggende forskjellige forskningsdesign; eksplorerende-, deskriptivt (beskrivende)- og kausalt design. Hvilket av de tre designene du bør velge, vil være avhengig av problemets karakter og undersøkelsens formål. Det mest vanlige er å velge et eksplorerende design når man gjennomfører en situasjonsanalyse, eventuelt i kombinasjon med et deskriptivt design.

Eksplorerende design bruker vi når problemstillingens karakter er uklar. Er formålet å kartlegge en eller flere variabler, eventuelt også sammenhengene mellom disse, bruker man 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. 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.

En naturlig prosess er å starte med en pilotundersøkelse som bygger på et eksplorerende design, for så å prøve å verifisere de antagelser og hypoteser pilotundersøkelsen avdekket gjennom et beskrivende og/eller kausalt design. Sammenhengen i prosessen og bruken av de ulike designene kan betraktes som en tre trinns kunnskaps/læringsprosess.

Modellen kan forklares slik:

Har man ikke en klar oppfatning av hvordan omgivelsene ser ut og hva årsakene til eventuelle problemer kan være, er det naturlig å starte med et eksplorende design og gjennomføre en pilotundersøkelse for å finne mulige årsaker og forklaringer. Når man sitter med et knippe mulige forklaringer, kan man så velge et beskrivende design og gjennomføre en survey undersøkelse for å sannsynliggjøre hvilke forklaringer 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.

Fordelen med de eksplorerende designene i forhold de øvrige, er at man oppnår en kontinuerlig læringsprosess. Man slipper å vente til alle dataene er innsamlet og analysert før man lærer noe av undersøkelsen. Man lærer kontinuerlig ved at man gradvis  får økt innsikt i situasjonen og problemstillingene, og jo lengre man studerer fenomenet jo mer lærer man. Svakheten med et eksplorerende design er at de kun kan gjennomføres gjennom å foreta ustrukturerte observasjoner og –intervjuer. Noe som betyr at resultatet ikke kan generaliseres, samtidig som din erfaring, kunnskap, kreativitet og innsikt i organisasjonen, bransjen, markedet og Internett vil være avgjørende for analyseresultatet.

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.

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 kartelegge 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.

Designtriangulering

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

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

Validitet og realibilitet

Valg av forskningsdesign vil ofte være en spørsmål om:

•     Hva skal til for at resultatene skal være gyldige(validitet) og pålitelige (realibilitet)?

Problemet med validitet er at man som regel vil komme opp i situasjoner hvor man må velge å prioritere enkelte validitetsformer fremfor andre av praktiske og økonomiske årsaker. Det er derfor en kjennsgjerning at de færreste færreste undersøkelser oppfyller alle validitetskravene. Det gjelder derfor å gjøre seg kjent med alle potensielle feilkildene som finnes, før man velger forskningsdesign og analyseplan.

Som tidligere antydet, baserer de fleste situasjonsanalyser seg på et rent eksplorerende design, eller som en designtriangulering med et eksplorernde design som følges opp av et deskriptivt design.

Databehov:

Siden ingen beslutninger blir bedre enn informasjonen den bygger på, er det avgjørende at databehovet blir kartlagt skikkelig. Start planleggingsfasen med å lage en oversikt over hvilken informasjon du trenger for å kunne utvikle en integrert Internett strategi. Legg her vekt på å liste opp hvilke undersøkelsesenheter du trenger, og alle egenskapene ved undersøkelsesenhetene som det er viktig å få data om for å kunne belyse situasjonen. Dvs. sterke og svake sider internt i organisasjonen, samt muligheter og trusler i markedet.

Viktige oppgaver i forbindelse med definisjon av databehovet kan sammenfattes slik:

I denne sammenheng er det viktig å skille mellom ”nice to know”, og ” need to know”.

Datainnsamlingsmetode:

Selve pilotundersøkelsen bør starte med en skrivebordsanalyse hvor man henter inn tilgjengelig sekundær data, før man henter inn primærdata gjennom en feltundersøkelse. Finnes informasjonen allerede er det bortkastet tid og penger å innhente egne primærdata.

Generelt kan vi si at skrivebordsundersøkelsen bør legge vekt på:

• Oppsporing av relevant teori, litteratur, relevante data, offentlig statistikk, etterlignbare instrumenter og opplegg
• Leting etter konkurrentinformasjon (Årsoppgjør, brosjyremateriell o.l.)
• Kontakt med informanter og andre ressurspersoner om ”hva de ville ha lagt vekt på”, ”hva de ville ha undersøkt selv”
• Gjennomgang av relevant mediestoff om emnet og analyser fra analyseinstitusjoner, IT produsenter og –leverandører.
• Gjennomgang av relevante studentoppgaver (Doktoravhandlinger, Hoved-, Sivil- og Diplomoppgaver o.l.)

De dataene som ikke kan skaffes til veie gjennom skrivebordsundersøkelsen, må innhentes i form av kvalitative- eller kvantitative primærdata gjennom en feltundersøkelse.

Det finnes i dag en mengde datainnsamlingsmetoder for å innhente primærdata. Det store spektret av data- innsamlingsmetoder kan deles inn i tre hovedkategorier:

1. Observasjoner
2. Eksperimenter
3. Intervjuer

Hver av disse hovedkategoriene kan igjen deles inn i mindre delkategorier (metoder):

Den mest brukte metoden er utvilsomt en eller annen form for intervjumetode. Om man skal velge en kvalitativ eller en kvantitativ metode vil i praksis bli bestemt av analysen/prosjektets:

• Tilnærmingsmåte (Induktiv eller deduktiv)
• Problemstilling
• Formål (ønsker man f.eks. å generalisere resultatene ?) og valg av forskningsdesign
• Egne forutsetninger (kunnskap/erfaringer) og ressurser (tid, penger og   personell)
• Utvalgsenhetene og deres egenskaper (variabler og verdier)
• Ditt forhold til datakildene.

Utvalgsplanen

Utvalgsplanens formål er å angi hvem som skal være med i undersøkelsen, og utformingen av den er av spesielt stor betydning hvis man ønsker å gjennomføre en feltundersøkelse.

Sentrale spørsmål når vi skal definere populasjonen vil være:

• Hvem inkluderer populasjonen vi ønsker å uttale oss om?
• Hvem ekskluderer populasjonen vi ønsker å uttale oss om?
• Hvilke geografiske grenser gjelder for populasjonen vi ønsker å uttale oss om?
• Hvilken tidsramme ved populasjonen ønsker vi å uttale oss om?

Generelt kan vi si at en utvalgsplan må inneholde minst følgende fire punkter:

Hvilken utvalgsmetode man må velge vil være avhengig om man ønsker å generalisere resultatene til å gjelde hele populasjonen (universet) eller ikke, mens valg av utvalgsmedia vil være avhengig av hvordan organisasjonen er konfigurert, og hvilke markedssegmenter som er bedriftens fremtidige målgruppe.

Analyse

Hvordan skal dataene analyseres ? Hvilke analysemetoder skal benyttes?

Valg av analysemetode bør ideelt sett velges før undersøkelsen starter. Utgangspunktet bør være undersøkelsesproblemene som er definert i forskningsdesignet. Velger man analysemetode først etter at datainnhentingen er foretatt, kan man komme i den situasjon at man blir sittende med store datamengder som er ubrukelige og mangelfullt datagrunnlag for de analyser man ønsker å gjennomføre.