agenturer.no

    Denne artikkelen er del 11 av 14 artikler om Forskningsdesign

Start med å kartlegge studienes databehov

Det første du bør gjøre når man tar fatt på prosjektutformingen er å lage en oversikt over hvilken informasjon vi trenger for å løse prosjektet. Det vil si:

  • Hvilke databehov har vi?
  • Hvilke data trenger vi for å kunne svare på de studienes problemstilling?

At vi starter med å stille oss selv disse spørsmålene før vi velger forskningsdesign er viktig, da det er umulig å velge design før vi vet hva som er problemet og hvilken informasjon vi trenger for å kunne løse dette problemet.

Viktige oppgaver i forbindelse med denne diagnosen av databehovet er:

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, bakgrunn-, 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)

Her gjelder det liste opp hvilke undersøkelseenheter  vi trenger, og de egenskapene ved undersøkelseenhetene  som det er viktig å få data om for å kunne belyse problemstillingen.

Annonse

Undersøkelseenheter

Undersøkelseenhetene vil normalt være en eller flere av aktørene i markedsystemet, og aktørene vil ofte befinne seg på ulike enhetnivåer.

På et mikro nivå kan undersøkelseenheten være enkeltindivider, grupper, organisasjoner eller bedrifter. Men også en relasjon mellom to individer kan betraktes som en undersøkelseenhet. Vi kan f.eks. være opptatt av relasjonen mellom lege og pasient.

I studier på et makro nivå opererer vi gjerne med enheter som representerer summen av individuelle handlinger eller kollektive beslutninger (f.eks. kartlegging av markedsforhold eller maktforhold). Her vil undersøkelseenhetene kunne være et lokalsamfunn (fylke, kommune, bydel), segment, bransje, nasjon, kultur, verdensdel, hele verdenssamfunnet eller hvilken som helst annen sosial gruppe.

Egenskaper (Variabler og verdier)

Når vi snakker om egenskaper ved undersøkelseenhetene, tenker vi på hvilke variabler vi trenger og hvilke verdier disse variablene kan måles i. Ønsker vi f.eks. å måle hva innbyggerne i Oslo kommer til å stemme ved neste kommunevalg, vil det være en rekke variabler kan være interessante.

På grunn av faktorer som tid, penger, kompetanse og relevans er det hverken mulig eller ønskelig å inkludere alle. Vi må velge ut de mest interessante for problemstillingen vår.

Arbeidet bør starte med en bred og omfattende liste (ide analyse), for så å arbeide seg frem til det man anser for å være et realistisk informasjonsbehov. Noen aktuelle variabler vil kunne være:

a) Bakgrunnsvariabler:

  • Geografi (bosted, f.eks. sortert etter postnummer)
  • Demografi (F.eks. kjønn, alder, inntekt, utdanning og husstand størrelse)

b) Atferdvariabler:

  • Hvilket parti stemte vedkommende ved forrige kommunevalg ?
  • Hvilket parti stemte vedkommende ved forrige stortingsvalg ?

Foruten å kartlegge hvilke undersøkelsevariabler prosjektet bør omfatte, er det viktig at vi samtidig kartlegger hvilke verdier disse variablene kan måles i (Nominal-, ordinal-, intervall- og rationnivå). Dette fordi variabelens målenivå har direkte betydning for hvilke metoder vi kan benytte oss i forbindelse med datainnhenting, dataregistreringen og -analysen.

Husk at kvalitative data aldri vil befinne seg på intervall- eller forholdstall nivå. Kun kvantitative metoder som produserer kvantitative data kan befinne seg på de to øverste nivåene.

Fant du ikke svaret? Spør redaksjonen!
Annonse

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: Forskningsdesign

  Gå til neste / forrige artikkel i artikkelserien: << Hva avgjør valg av forskningsdesign?Datainnsamlingsmetoder >>
    Andre artikler i serien er: 
  • Forskningsdesign
  • Eksplorerende design
  • Deskriptivt design
  • Kausalt design
  • Kvalitativ forskningsdesign
  • Fenomenologi og fenomenologisk design / analyse
  • Etnografisk design
  • Casestudie
  • Grounded theory
  • Hva avgjør valg av forskningsdesign?
  • Studienes databehov avgjør valg av forskningsdesign
  • Datainnsamlingsmetoder
  • Utarbeidelse av utvalgplan
  • Krav til validitet og realibilitet