Проблема не в тому, що автор не порахував якийсь конкретний показник чи не застосував певний статистичний метод. Проблема в тому, що він часто навіть не ставить собі питання, які повинні передувати будь-якому опитуванню: Чи справді анкета вимірює те, що я хочу виміряти? Чи однаково респонденти розуміють мої запитання? Наскільки можна довіряти отриманим результатам?
Якщо ви проводите опитування, варто хоча б орієнтуватися в таких базових поняттях, як надійність і валідність, репрезентативність вибірки, похибка вибірки, внутрішня узгодженість шкал, пілотне тестування анкети, упередження формулювань запитань, соціально бажані відповіді, пропущені дані, факторний аналіз та статистична потужність дослідження.
Не обов'язково використовувати всі ці підходи в кожному науковому проєкті. Але важливо розуміти, навіщо вони існують і які ризики виникають, коли їх ігнорують.
Уявіть собі природничника, який проводить лабораторний експеримент, але не знає, що таке контрольна група або калібрування приладів. Навряд чи хтось сприйматиме результати такого експерименту серйозно. З анкетними дослідженнями ситуація аналогічна. Анкета – це також науковий інструмент, а будь-який науковий інструмент потребує перевірки.
Саме тому в якісних дослідженнях розробка анкети часто займає не менше часу, ніж збір даних. Дослідники шукають і адаптують наявні шкали, проводять пілотаж, оцінюють надійність, перевіряють валідність і лише після цього переходять до основного опитування.
Шкода, але в науці найважливіша робота нерідко виглядає так, ніби людина нічого не робить. Якщо аспірант два місяці читає літературу, адаптує шкали, тестує формулювання запитань і думає над якістю інструменту, з боку може здатися, що він просто “вовтузиться з анкетою”. Насправді ж саме в цей момент закладається якість майбутнього дослідження – після збору даних багато помилок уже неможливо виправити.
Мета цього допису не в тому, щоб давати визначення α Кронбаха, валідності, репрезентативності чи інших базових понять. Для цього існують підручники, наукові статті, пошукові системи та ШІ-інструменти. Знайти визначення сьогодні не проблема. Проблема в іншому – багато наших молодих дослідників навіть не підозрюють, що всі ці питання потрібно ставити ще до початку збору даних.
Рукопис, у якому автори не можуть пояснити, як розроблялася анкета, чому було обрано саме такі питання, як перевірялася якість інструменту та наскільки можна довіряти отриманим вимірюванням, навряд чи матиме якісь шанси в серйозному рецензованому журналі.
Рецензенти можуть пробачити невелику вибірку, складні умови збору даних або певні обмеження дослідження. Але вони навряд чи погодяться підтримувати висновки побудовані на даних, щодо якості яких автори самі нічого не можуть сказати.
Немає коментарів:
Дописати коментар