Kvantitativ metode

Kvantitative metoder er forskningsmetoder som befatter seg med tall og det som er målbart (kvantifiserbart) og skiller seg således fra kvalitative metoder. Telling, måling og kalkulasjoner er vanlige former for kvantitative metoder og resulterer ofte i statistikker med ulike variabler som kan fremstilles i form av tabeller og grafer. Ved hjelp av deskriptiv statistikk og sannsynlighetsteori kan man analysere dataen sin og gjøre rede for omfanget av et fenomen, årsakssammenhenger eller teste hypoteser.

Historie

Naturvitenskapene og teknologi 

Før 1600-tallet ble kvantitative metoder lite brukt innen naturvitenskapene og systematisk måling ble nesten utelukkende brukt innen astronomi. Barometeret og termostatet gjorde at måling etterhvert ble mer vanlig innen meteorologien. Teleskopet gjorde det mulig å utføre mer nøyaktige astronomiske, så vel som kartografiske, målinger. Isaac Newton oppdaget at tyngdekraften kunne beskrives ved hjelp av matematiske formler, de såkalte Newtons bevegelseslover. Antoine Lavoisier la grunnlaget for mye av den moderne kjemien gjennom kvantitative eksperimenter, og oppdagelsen av Ohms lov gjorde at også elektrisitet kunne beregnes og gis en presis størrelse. Teknologiske nyvinninger gav også flere typer sensorer som har gjort det mulig å måle flere fenomener på flere måter.

Internasjonal samhandling og standardisering 

Utvikling av transport- og kommunikasjonsteknologi gjorde at det ble et økende behov for objektivisert kunnskap ettersom nettverk mellom mennesker ble mer anonyme enn de hadde vært tidliger når informasjon i større grad ble utvekslet i små uformelle nettverk. Ronald Fisher introduserte i 1935 signifikanstest, og idealet for eksperimenter med bruk av tilfeldighetsutvalg og kontrollgrupper 
. Målenivået angir hvilken informasjon man kan lese ut av dataen og hvilke statistiske analyser det er meningsfylt å utføre på dem. Ved bruk av stordata hvor store mengder data kan samles inn automatisk stiller saken seg annerledes da forskningsspørsmålet like godt kan dukke opp i etterkant av datainnsamlingen etterhvert som man får oversikt over strukturen i datasettet.

Reabilitet handler om hvorvidt datainnsamlingen er gjennomført på en god måte. Om man gjennomfører et eksperiment kan også resultatene ha begrenset ekstern validitet da man har testet under en konstruert situasjon som kanskje ikke er overførbar til naturlige situasjoner..

Analysering av data 
Det er hovedsakelig to former for analyse av kvantitativ data: analyse av enkeltvariabler og sammenhengen mellom variablene. Om frafallet er systematisk må man være svært varsom med å konkludere på bakgrunn av resultatene man har fått.

Statistisk usikkerhet 
Når vi skal analysere et datamateriale innhentet fra et sannsynlighetsutvalg må vi undersøke feilmarginene, altså hvor stor usikkerhet det er knyttet til resultatet. Jo større utvalget er jo mindre blir feilmarginene: om vi foredobler utvalget vil feilmarginene halveres. Om utvalget er svært lite kan det da være at resultatet kommer av rene tilfeldigheter, resultatet har da altså lav konklusjonsvaliditet.

Vi kan beregne feilmarginene ved å finne standardfeilen, eller vi kan bruke en test som heter kji-kvadrat og beregne et konfidensintervall for resultatet. Ved utvlag under 50 personer må vi regne med frihetsgrader.

Analyse av enkeltvariabler 

For å få oversikt over spredningen av en variabel vil man typisk utarbeide en frekvensfordeling med ulike kvantiler som så kan fremstilles i en tabell eller et histogram. Når vi kan se fordelingen grafisk kan vi få et inntrykk av om fordelingen er normalfordelt eller skjevfordelt. Om verdiene er normalfordelt (fordelt symetrisk) vil gjennomsnittet og medianen være ca det samme. Sentralgrenseteoremet forteller oss at variabler som er skapt gjennom uavhengige og sjanselike hendelser (for eksempel terningskast) vil tendere mot en normalfordeling.

Det mest brukte mål på spredning er standardavvik.]]
Når vi undersøker sammenhenger mellom to variabler leter vi ofte etter korrelasjoner. Det er viktig å huske at korrelasjon kan oppstå som et resultat av spuriøse sammenhenger eller rene tilfeldigheter og derfor ikke trenger å bety årsakssammenhenger. På samme måte betyr ikke fravær av korrelasjon at det ikke er en sammenheng da tilfeldigheter eller bakenforliggende variabler kan gjøre at resultatet ikke korrelerer til tross for at det finnes en årsakssammenheng.

For å avklare om vi står ovenfor spuriøse sammenhenger kan vi gjennomføre forskjellige multivariate analyser, som er en samlebetegnelse for en rekke analyseteknikker. Korrelasjonskoeffisient forteller oss kun hvor sterkt grad variablene samvarierer, men ikke noe om retningen til årsakssammenhengen.

Vi skiller mellom avhengige og uavhengige variabler; den avhengig variablen er det fenomenet vi ønsker å vite noe om, mens den uavhengige variablen er det fenomenet som eventuelt kan påvirke den avhengige variablen.

Andre multivariate modeller er Lineær regresjon og Logistisk regresjon, men regresjonsanalyse er den mest bruke.

Når vi skal analysere sammenhenger må vi gjøre gjennomføre en hypotesetesting hvor vi både tester en nullhypotese (det er ikke en sammenheng) og en alternativ hypotese (at det er en sammenheng).

Ulemper ved bruk av kvantitative metoder 
 Kvantitative metoder kan ofte bedre svarer på spørsmål som starter med hva og hvor mange enn spørsmål som starter med hvordan og hvorfor. Vi kan få mye overflateinformasjon, men må ofte ty til kvalitative metoder når vi ønske mer tykke beskrivelser av et felt.
 Kvantitative metoder vil gi blindsoner for de deler av virkeligheten man ikke har utarbeidet variabler for.
 Man kan aldri vite helt sikker om man har kontrollert for alle mulige alternative hypotser som kan påvirke resultatet.
 Kvantitative metoder kan forenkle virkelighetens kompleksitet i for stor grad.
 Flere fenomener kan være vanskelige å operasjonaliere, altså gjøres målbare, for eksempel; hvordan måle solidaritet eller engasjement?
 Kvantitative metoder antar muligens i for store grad et deterministisk menneskesyn.
 Resultater fra eksperimenter gjennomført i kontrolerte omgivelser kan vise seg å ikke være overførbare til naturlige omgivelser
 Deltagerne i en spørreundersøkelse kan oppgi gal informasjon, for eksempel for å fremstille seg selv på en fordelaktig måte. Eller de kan bli bedt om å oppi retrospektiv informajson som de kanskje ikke husker godt.
 Måling av sosiale kategorier kan være problematisk da sosiale kategorier ofte ikke bare er beskrivende, men også preformative; kategorisering av folk på bakgrunn av etnisitet kan styrke etniske følelser, diagnostisering kan gjøre friske folk syke, kategorisering av profitt er avhengig av de prosessene som måler og regulerer økonomiske aktiviteter. Måling av sosiale størrelser kan altså påvirke det man prøver å måle. Valgdagsmålinger er et eksempel på dette, den såkalte Hawthorneeffekten er et annet eksempel.

Referanser

Eksterne lenker 
 

Vitenskapsteori
Sosiologi
Vitenskapelig metode