פרק 4 Flashcards
הגדרת משתנים, אופרציונליזציה, ובחירת שיטה מחקרית (36 cards)
משתנה
כל אירוע, מצב, התנהגות או מאפיין של הפרט שיש לו לפחות שני ערכים
משתנה מצב
מתארים מאפייני מצב או סביבה- אורך מילה, צפיפות הכיתה וכו’
משתנה תגובה
תגובות/התנהגויות- זמן תגובה, מתן עזרה לקורבן במצוקה וכו’
משתנה נבדק
הבדלים אינדיבידואליים ותכונות אישיות
משתנה מתווך
התהליכים הפסיכו’ שמסבירים (מתווכים) את השפעות משתנה מצבי על תגובה מסוימת.
בד”כ מודדים אותו ולא מתפעלים אותו.
יש לו 2 תנאים:
1. הוא חייב להיות קשור לשני המשתנים שאותם הוא מתווך
2. אם מנטרלים אותו, הקשר בין שני המתשתנים הללו נעלם
זו משתנה תיאורטי בלבד.
ניתן להגדיר משתנים בשני אופנים:
משתנה תיאורטי/מושגי- משתנה אשר מוגדר לפי התוכן (מושג/תיאוריה) שלו. הנחות מתקשרות אליו
משתנה אופרציונאלי- משתנה אשר מוגדר לפי התפעול או המדידה שלו. השערות מתקשרות להגדרה זו.
מדוע חייבים להגדיר משתנה אופרציונאלי במחקרים אמפיריים?
- מאפשר את תרגום ההנחות להשערות ובדיקת קשרים בין אופרציות של משתנים תיאורטיים.
- מאפשר תקשורת בהירה בין החוקרים- במקום לדברים על דברים מופשטים חוקרים מדברים על אופרציות קונקרטיות שעשו.
עוד קצת על השערות אופרציונאליות….
- השערות צריכות להופיע אחרי ההגדרות האופרציונאליות של המשתנים.
לכל הגדרה תיאורטית של המשתנה אפשר למצוא הרבה הגדרות אופרציונאליות שונות. ולהיפך, לכל הגדרה אופרציונאלית של משתנה, ניתן למצוא הגדרה של עוד הרבה משתנים תיאורטיים אחרים.
אין זהות בין שתי הגדרות אלו וזה יוצר שאלות ובעיות:
בעיות בתוקף המבני
- ניתן לתפעל או למדוד משתנה תיאורטי בהרבה שיטות
שאלות לגבי מידה החפיפה בין הגדרה אופרציונלית אחת למשתנה התיאורטי. אולי המדידות או התפעולים לא משקפים נכון את המשתנה התיאורטי? - אופרציה מסוימת יכולה לשקף מספר משמעויות תיאורטיות שונות.
זו בעיה של בלבדיות – אולי מדדנו או תפעלנו משתנה תיאורטי אחר בזמן שתפעלנו את המשתנה הרצוי?
אין פתרונות טכניים להתמודדות עם תוקף מבני.
כדי להתמודד איתו, יש לבחון התמודדויות עבר בספרות.
אנו צריכים להתמודד עם בעיות אלו בתכנון המחקר במטרה ולהגביר למקסימום את החפיפה בין המשתנה התיאורטי להגדרה האופרציונלית שלו!
כדי שנוכל לומר משהו מעבר לאופרציה, יש לדעת להתמודד עם הבעיות בתוקף המבני.
אצל הבהביוריסטים לא היתה בעית תוקף מבני מכיוון שהם מדדו רק את המציאות הפיזית.
תוקף מבני (construct validity)
- מידת היכולת של הגדרה אופרציונלית לשקף את המשמעות התיאורטית של משתנה
- או המידה שאופרציה מסוימת מודדת או מתפעלת מה שאמור למדוד או לתפעל
אלו הן בעיות שפותרים בתכנון המחקר ולא באמצעים סטטיסטיים.
מגבלות של הגדרות אופרציונאליות:
- מדע מתעסק עם תיאוריות והסברים ולא רק עם מדידות ותפעולים.
- מדע רוצה לגלות חוקים כללים מעבר לקשרים ספציפיים בין מדידות מסוימות.
- מדע חייב פיתוח של תיאוריות, למרות שלא כל תיאוריה ניתנת לאופרציונליזציה (למשל, רוחניות)
- צריכים להיזהר מעודף אופרציונליזציה כי גם מושגים חסרי משמעות ניתנים למדידה.
אילו קשרים בין משתנים קיימים?
הדרך בה ערכי משתנה אחד קשורים לערכים השונים של משתנה אחר. יש מס’ סוגי יחסים שקיימים רק במשתנים כמותיים :
- פונקציה מונוטונית: יש לה כיוון אחד קבוע- או רק יורדת או רק עולה. (לא חייבת להיות ליניארית בהכרח, אבל שומרת על מגמת כיוון קבועה).
1. יחסים ליניאריים חיוביים: - עליה בערכי משתנה 1 מביאה לעליה בערכי משתנה 2 - פונקציה מונוטונית.
2. יחסים ליניאריים שליליים: עליה בערכי משתנה 1 מביאה לירידה בערכי משתנה 2 - פונקציה מונוטונית.
3. o יחסים קורביליניאריים/פונקציה נונמונוטונית: עליה במשתנה 1 מביאה לעליה במשתנה 2 רק עד לנק’ מסוימת שממנה עליה במשתנה 1 מביאה לירידה במשתנה 2 או להפך- U או U הפוך. ע”מ לקבל פונקציה כזו דרושות לפחות 3 רמות של המשתנה הב”ת-לא ניתן לקבל רק עם 2 רמות.
4. העדר קשר (מתאם קרוב ל-0)- כאשר אין קשר בין המשתנה הגרף הוא פשוט קו שטוח.
מקדם המתאם (Correlation coefficient) : אינדקס מספרי המציין את עוצמת היחסים בין המשתנים.
קצת על קשרים בין משתנים…
(מתקשר לבעיית הסיבתיות(
- חוזק הקשר בין שני משתנים קשור לכמות האי-הוודאות שהמחקר הוריד
- אי-וודאות זו מתייחסת לאקראיות של האירועים ולכן היא נקראת שונות מקרית (random variance) או שונות שגיאה (error variance)
- ללא מחקר אנו עומדים על 100% של אי וודאות לגבי תופעה מסויימת. כאשר אנו עורכים מחקר ומזהים קשר בין משתנים אנו מקטינים את חוסר הוודאות שלנו בנוגע לתופעה ע”י הגברת ההבנה שלנו בנוגע למשתנים שחקרנו.
- ככל שהקשר בין שני משתנים חזק יותר, אנו מסבירים יותר שונות של כל משתנה ומורידים את האי-ודאות לפחות מ-100%
- החלק המוסבר נקרא שונות מוסברת (explained variance)
שונות מקרית (random variance) או שונות שגיאה (error variance)
זוהי למעשה האי וודאות,המקריות של אירועים. השונות בתשובות שאין לה הסבר. ככל שהקשר בין המשתנים יותר חזק או ככל שמצאנו יותר הסברים לתופעה כך תקטן השונות המקרית ותגדל המוסברת.
שונות מוסברת (explained variance)
החלק המוסבר במשתנה (על ידי המחקר).
שיטות מחקר לא ניסויות
היחסים נחקרים ע”י ביצוע תצפיות או מדידות של המשתנים הנידונים, דיווחים עצמיים, תיעוד תגובות פיזיו’ או שאיבת מידע ממקורות חיצוניים- ההתנהגות נצפית כפי שהיא מתרחשת באופן טבעי. יחסים בין המשתנים יקבעו כאשר שניהם משתנים יחד.
* חשוב- בשיטה זו נמדדים שני המשתנים ולא רק אחד.
הסיבות לכך ששיטת מחקר לא ניסויית מאפשרת הסקת קשרים מתאמיים בלבד ולא סיבתיים הם:
- בעיה של Direction of Cause and Effect.
בעיה של כיוון הסיבה והתוצאה- קשה לקבוע מה השפיע על מה ואיזה משתנה קודם לשני מבחינת זמנים. לא ניתן לדבר על כיוון של סיבתיות, רק על קשר.
2.The Third-variable problem (בעיית המשתנה השלישי)– ייתכן שקיים משתנה מתערב (Confounding variable) שאחראי להשתנות המשותפת של שני המשתנים ולא שאחד מהם משפיע על השני.
ופועל כהסבר חלופי של הממצאים.
כל הסבר כזה מוריד מתורפו הפנימי של המחקר.
אלו הן בעיות של תוקף פנימי…
בשיטות לא ניסויות התוקף הפנימי של המחקר שואף לאפס.
תוקף פנימי (internal validity)
היכולת להסיק ששינוים במדידה או תפעול של משתנה אחד הם הסיבה לשינוים במדידה של משתנה אחר.
- עד כמה ניתן להסיק על סיבתיות במבחן
- שייך לתכנון המחקר
- תוקף פנימי במחקר מתאמי שווה ל-0
- תוקף פנימי יכול להיות גבוה גם כשיש תוקף מבני גרוע.
שיטות מחקר ניסוייות
שיטה זו מפחיתה את חוסר הוודאות ע”י תפעול ישיר ובקרה על המשתנים- משתנה אחד מתופעל והשני נמדד.
- ניתן להסיק על סיבתיות ולהצביע על כיוון.
- בנוסף ניתן לנטרל ככל האפשר השפעת משתנים מתערבים ע”י בקרה ניסויית ורנדומיזציה.
- אם פתרנו בעיה של כיוון הסיבתיות, עכשיו ברור שמשתנה המצב המתופעל (manipulated situation variable) פועל כסיבה ומשתנה התגובה שמדדנו פועלת כתוצאה.
- כך, מערך ניסוי, בהשוואה למערכים לא ניסוים, מגביר את התוקף הפנימי בזכות התפעול והיכולת להכניס בקרות שונות שנסוגלות להתמודד עם בעית המשתנה השלישי ולשלול הסברים חלופיים) ובכך להגביר את הביטחון שהתפעול הוא הסיבה לשינוים במדידה של משתנה התגובה.
שיטות להקטנת השפעתם של משתניים חיצוניים במערכי מחקר ניסויים:
מגדיל את התוקף הפנימי
- בקרה ניסוית (experimental control) – שומרים שכל המאפיינים של המצב הניסוי (הוראות, חדר, נסיין, זמן הניסוי, המכשירים לתצפית או מדידה) יישארו קבועים לכל הנבדקים בכל תנאים של הניסוי.
* רק המשתנה המתופעל משתנה. יתר משתני המצב הפכו לקבועים.
* ניתן להחזיק קבוע גם משתני נבדק על ידי בחירת נבדקים השייכים לקבוצה הומוגנית. אך אנו מצמצמים המסקנות לקבוצה מסוימת בלבד. - Randomization (הקצאה אקראית) – מקצים באופן אקראי נבדקים לתנאי הניסוי השונים (התפעולים השונים)
* זוהי השיטה המועדפת כדי לנטרל משתני נבדק לא רלוונטיים.
* משתמשים בה כאשר אי אפשר להחזיק קבוע משתנים אחרים (למשל, רמת הכנסה, רמת השכלה, וכד)
* משתמשים בו כאשר רוצים הכללה של הממצאים לכל האוכלוסייה ולא רק לקבוצה אחת (למשל, נשים)
* כאשר אין הטיות אחרות, השתייכות של נבדק לתפעול מסוים תלוי רק במזל.
* נבדקים בעלי אותם מאפיינים יתפלגו באופן שווה בכל הקבוצות (למשל, יהיו נשים וגברים בכל הקבוצות)
שיטות נוספות להקטנת השפעתם של משתניים חיצוניים במערכי מחקר ניסויים:
(מגדיל את התוקף הפנימי) אשר אינן מחליפות את ההקצאה האקראית.
- הכנסת משתנה חיצוני בתוך מערך המחקר ובדיקת ההשפעה שלו . את המשתנה הזה לוקחים בחשבון באינטרקציות שמבצעים.
- השוואת הנבדקים בין הקבוצות (matching) לפי משתני נבדק (למשל, אותה כמות של גברים ונשים בכל קבוצה).
- השוואה אחד לאחד. לכל נבדק בקבוצה אחת יש נבדק בעל אותם המאפיינים בקבוצה השנייה.
- משתמשים באותם הנבדקים בתפעולים השונים (repeated design). אבל גם לזה יש בעיות של מידה, סדר וכד’ אשר עשויות לפגוע בתוקף הפנימי. נשתמש במערך זה כאשר ישנה שונות עצומה בין הנבדקים.
- Yoking - שימוש במשתנה מתערב (Confounding variable) כדי שהתנאים בשתי הקבוצות יהיו זהים??? לא בטוחה שזה ההסבר הנכון..
כל השיטות הללו לא מחליפות הקצאת אקראית. אנו חייבים להשלים את ההשוואה בין הקבוצות על ידי הקצאת אקראית.
Randomization (הקצאה אקראית)-
שיטה זו מתייחסת ל- 3 הגורמים הדרושים לקביעת סיבתיות:
- קדימות זמנים: משתנה אחד מתופעל כך שתמיד יופיע לפני המשתנה השני.
- השתנות משותפת של סיבה ותוצאה: מבוקרת ע”י כך שבקב’ הניסוי בה מתופעל המשתנה נראית התוצאה ובקב’ הביקורת בה הוא לא מתופעל לא מתקיימת התוצאה.
- שלילת הסבר אלטרנטיבי: שימוש בבקרה ורנדומיזציה מבטל כל גורם אחר שיכול להוות הסבר אלטרנטיבי.
קשרים בין משתנים ומערכי מחקר מתאימים
- מצב X מצב= מתאמי
- נבדק X מצב= מתאמי
- נבדק X נבדק = מתאמי
- תגובה X נבדק= מתאמי (החלק הלא ניסויי של המחקר)
- תגובה X תגובה = מתאמי
- תגובה X מצב= מתאמי (במערך לא ניסויי כאשר לא מתפעלי את משתנה המצב) או ניסויי החלק הניסויי של המחקר- (אם מתפעלים את משתה במצב)
משתנה תלוי ומשתנה בלתי תלוי
שמות של משתנים שמשמשים רק במערכי מחקר ניסויים (במחקר מתאמי אין משתנה תלוי ובלתי תלוי כי לא ניתן להסיק על סיבתיות).
במחקר ניסויי בו חוקרים את היחסים בין משתנים נהוג להגדיר את היחסים בין המשתנים כסיבה ותוצאה. כך שמשתנה אחד מהווה את הגורם המסביר- משתנה ב”ת (מתופעל) והמשתנה השני מהווה את הגורם המוסבר- משתנה תלוי (נמדד). המשתנה הב”ת הוא ההסבר המשוער לערכים שמתקבלים במשתנה התלוי. באמצעותו מנסים לנבא את ערכי המשתנה התלוי.
- משתנה המצב המתופעל (הסיבה) נקרא משתנה בלתי תלוי – Independent Variable
- תגובת הנבדק (התוצאה) נקראת משתנה תלוי (Dependent variable)