I forskningsverdenen bliver der lavet mange undersøgelser af menneskers handlinger og adfærd. Da mennesker er meget forskellige er det dog svært at lave gode undersøgelser af dem. Derfor bruger man en rum tid på at udtænke gode undersøgelsesdesigns.
I forbindelse med digitaliserings-projektet skal du oparbejde en forståelse for det at lave et undersøgelsesdesign. Vi arbejder dog på en noget mindre skala end man typisk gør i forskning. Vi holder os til spørgeskemaundersøgelser med tilhørende beskrivelser af hvordan undersøgelsen skal foregå og hvad målet er.
Bliver man bedt om at lave et undersøgelsesdesign menes der altså at man skal lave følgende:
En beskrivelse af hvad man vil undersøge (ved hjælp af spørgeskema).
En hypotese man vil undersøge (f.eks. "Er mennesker der ved hvordan man laver undersøgelsesdesigns gladere end mennesker der ikke ved det?" - ja/nej?)
Et spørgeskema der skal bruges til undersøgelsen, eller en beskrivelse af de spørgsmål der skulle være på sådan et spørgeskema.
En beskrivelse af hvordan undersøgelsen skal foregår
Hvem skal have spørgeskemaet og hvornår, hvordan vil i finde dem, hvordan vil i uddele spørgeskemaet, kræver undersøgelsen flere spørgeskemaer, skal skemaet besvares flere gange etc.?
En beskrivelse af hvordan undersøgelsen hjælper med at besvare hypotesen.
Ordet “variabel” bruger vi når vi designer undersøgelser, om et fænomen vi vil undersøge. Når vi laver spørgeskemaundersøgelser er et “fænomen” en bred betegnelse for ting som folk foretager sig i vores verden. Det kan f.eks. være at folk går til valg, går i kirke, udøver vold, sælger stoffer, køber biler, laver mad etc. Alle de nævnte fænomener er variable i den forstand at de forekommer med forskellig frekvens. Valgdeltagelsen ændrer sig fra valg til valg, ligesom mængden af voldelige kriminalitet ændrer sig fra år til år.
Når vi laver en kvantitativ spørgeskemaundersøgelse beskæftiger vi os ofte med en uafhængig variabel og en eller flere afhængige variable. Det vil sige vi tester om ét fænomen påvirker et andet fænomen. Det kan f.eks. være om mænd der går med dynejakker (den uafhængige variabel) oftere ejer en knallert med en mælkekasse (den afhængige variabel).
For at sige det mere præcist i forhold til spørgeskemaundersøgelser, så antager vi at folk der i vores spørgeskema svarer at de er mænd og at de går med dynejakke, oftere end andre også svarer at de ejer en knallert med en mælkekasse.
En hypotese er en antagelse om hvordan den afhængige variabel påvirkes af den uafhængige variabel.
Eksempel
Min hypotese er at gymnasieelever der drikker meget alkohol får lavere karakterer i matematik.
Den uafhængige variabel er derfor “mængden af alkohol de drikker” og den afhængige variabel er “hvilke karakterer de modtager”.
Min hypotese siger altså at den afhængige variabel (hvilke karakterer der modtages) afhænger af hvor meget alkohol man drikker.
Det er muligt at mange andre ting også spiller ind i hvor gode karakterer man får, men i min undersøgelse tjekker jeg efter effekten af alkohol.
Vælger jeg at lave en spørgeskemaundersøgelse med gymnasieelever forventer jeg at de som svarer at de drikker meget alkohol også oftere vil være de samme som svarer at de får lavere karakterer.
Hvis det viser sig at de som svarer at de drikker meget også svarer at de får lavere karakterer, så kan jeg sige at jeg har bekræftet min hypotese. Hvis der ikke er nogen sammenhæng, og den afhængige variabel viser sig ikke at være afhængig, må jeg enten lave flere studier eller forkaste min hypotese. Det kan også vise sig at de der drikker mest også får de bedste karakterer. Hvis det er tilfældet er min afhængige variabel omvendt afhængig i forhold til min hypotese, men den er afhængig.
Endnu en overvejelse man bør gøre sig er hvorvidt min spørgeskemaundersøgelse kan udelukke at kausaliteten ikke omvendt af hvad jeg antager med min hypotese. Ifølge min hypotese er det alkoholindtag der påvirker karakterer og ikke omvendt. Det er den kausalitet jeg antager at der er. Men det kan i teorien vise sig at kausaliteten også går den anden vej, at det er karaktererne der er den afhængige variabel. Det kan f.eks. være at gymnasieelever der modtager dårlige karakterer bliver deprimerede og derfor drikker mere.