Înțelegerea metodologiei de cercetare 3: Obiectivele cercetării științifice

În linii mari, știința este interesată să răspundă la întrebări și să dobândească cunoștințe cu privire la universul observabil. Diferite metode de cercetare sunt folosite pentru a satisface aceste interese. În articolele viitoare voi prezenta o discuție despre diferite modele de cercetare. Dar, înainte de a discuta diferitele modele utilizate de cercetători, este important să se identifice obiectivele cercetării științifice.

Obiectivele cercetării științifice

Mulți cercetători sunt de acord că obiectivele cercetării științifice sunt: ​​descrierea, predicția și explicația / înțelegerea. Unele persoane adaugă control și aplicație la lista obiectivelor. Deocamdată, mă voi concentra pe discutarea descrierii, predicției și explicației / înțelegerii.

Descriere

Descrierea se referă la procedurile utilizate pentru a defini, clasifica și clasifica subiecții și relațiile lor. Descrierile ne permit să stabilim generalizări și universale. Adunând informații despre un grup mare de oameni, de exemplu, un cercetător poate descrie membrul mediu sau performanța medie a unui membru al grupului specific studiat.

Descrierea observațiilor unor grupuri mari de oameni nu elimină faptul că există diferențe importante între indivizi. Adică, cercetătorii încearcă doar să descrie subiecte sau evenimente pe baza performanței medii (în general vorbind). Alternativ, descrierea permite cercetătorilor să descrie un singur fenomen sau observațiile unei singure persoane.

În știință, descrierile sunt sistematice și precise. Cercetarea științifică folosește definiții operaționale. Definițiile operaționale caracterizează evenimentele, calitățile și conceptele în termeni de operații observabile sau proceduri utilizate pentru a le măsura.

Cercetătorii sunt interesați să descrie numai lucruri relevante pentru studiu. Nu au niciun interes să descrie observații care nu sunt relevante pentru anchetă.

prezicere

În plus, dezvoltând descrieri, cercetătorii fac predicții. Descrierile evenimentelor oferă adesea o bază pentru predicție. Predicțiile sunt uneori făcute sub formă de ipoteze, care sunt predicții tentative, testabile cu privire la relațiile dintre sau între variabile. Ipotezele sunt derivate frecvent din teorii sau seturi interdependente de concepte care explică un corp de date și fac predicții.

Predicția performanței ulterioare are o importanță deosebită pentru cercetători. De exemplu:

  • Consumul unei diete hipocalorice mărește șansele de a trăi mai mult?
  • Prevede GPA de licență cât de bine se va descurca în școala absolventă?
  • Nivelurile ridicate de inteligență prezic evitarea prejudecăților cognitive?

Când o variabilă poate fi utilizată pentru a prezice o altă variabilă sau variabile, putem spune că variabilele sunt corelate. Corelația există atunci când diferite măsuri variază împreună, ceea ce face posibilă prezicerea valorilor unei variabile prin cunoașterea valorilor unei alte variabile.

Rețineți că predicțiile se fac cu diferite grade de certitudine. Coeficienții de corelație indică gradul de relație dintre variabile atât în ​​ceea ce privește puterea, cât și direcția relației. Cu alte cuvinte, coeficienții de corelație determină cât de bine măsoară co-variația.

Explicație / înțelegere

Probabil că cel mai important scop al cercetării științifice este explicația. Explicația se obține atunci când se identifică cauza sau cauzele unui fenomen. Pentru a determina cauza și efectul sunt esențiale trei premise: covariația evenimentelor, succesiunea corectă a timpului și eliminarea cauzelor alternative plauzibile.

  • Covariația evenimentelor (relație): variabilele trebuie să se coreleze. Pentru a determina relația a două variabile, trebuie stabilit dacă relația ar putea apărea din cauza întâmplării. Observatorii laici nu sunt adesea buni judecători ai prezenței relațiilor, astfel, metodele statistice sunt folosite pentru a măsura și testa existența și puterea relațiilor.
  • Secvența corectă a ordinii timpului (precedența timpului): Pentru ca 1 să provoace 2, 1 trebuie să preceadă 2. Cauza trebuie să preceadă efectul.
  • Eliminarea unor cauze alternative plauzibile (non-falsitate sau autentice): Pentru ca o relație între A și B să fie lipsită de fals, nu trebuie să existe un C care să provoace atât A cât și B astfel încât relația dintre A și B să dispară odată ce C este controlat .

Cea mai dificilă condiție care trebuie îndeplinită atunci când se determină relațiile de cauză și efect este eliminarea altor cauze plauzibile.

!-- GDPR -->