Design

1. Design Eksperimentelle design Ikke-eksperimentelle design Ekte eksperimentelle design Longitudinelle design Kvasi-eksperimentelle design Tverrsnittsdesign

2. Ikke-eksperimentelle design Hovedfokus:Sammenhenger mellom variabler Fellestrekk: Ingen manipulasjon av uavhengig variabel. Det gjøres altså ikke forsøk på endring gjennom noen form for påvirkning som for eksempel undervisning eller behandling. Uavhengig variabel Avhengig variabel Prediktor variabel Kriterievariabel

3. Ikke-eksperimentelle design Ikke eksperimentelle design har svakere indre validitet enn ekte eksperimentelle design. Manipulering av uavhengig variabel er en forutsetning for randomisering, som igjen er en forutsetning for full eksperimentell kontroll. MEN: Manipulering av uavhengig variabel uten randomisering gir ikke kontroll på andre påvirkningsfaktorer. Et svakt kvasi eksperimentelt design vil derfor ikke nødvendigvis være bedre med hensyn på indre validitet enn et ikke-eksperimentelt design. I tillegg har nye og bedre statistiske analyse metoder også bidratt til å styrke indre validitet gjennom å kompensere for manglende design kontroll ved hjelp av statistisk kontroll i ikke-eksperimentelle design.

4. Ikke-eksperimentelle design Vanlige ikke eksperimentelle design: Korrelasjonsdesign (concurrent): Målinger av sammenhengen mellom ulike variabler for et utvalg på ett gitt tidspunkt. Ulemper: Ikke egnet til å belyse kausalitet Kausal komparativt design: Forskjeller på avhengige variabler (eller variabel) undersøkes gjennom at utvalget deles inn i grupper basert på egenskaper knyttet til en uavhengig variabel (for eksempel uavhengig variabel leseferdigheter, der barna deles inn i dyslektikere- ikke dyslektikere). Varianter: Matchede grupper, ekstreme grupper. Ulemper: Vanskelig å trekke kausale slutninger, fordi vi ikke kjenner til om den uavhengige variabelen gruppene er inndelt etter, er årsaksvariabelen.

5. Ikke-eksperimentelle design Kryss seksjonalt design: Data er innsamlet på ett gitt tidspunkt, men hos grupper med ulik alder eller utviklingsnivå (for eksempel elever med store lesevansker i 3 klasse og elever med store lesevansker i 7. klasse). Ulempe: Ikke kontroll på endring over tid Longitudinelt design: Data fra et utvalg målt på ulike tidspunkter der man har til hensikt å studere endringer eller kontinuitet i karakteristika ved sampelet. Ulempe: ressurskrevende Akselerert longitudinelt design: Data fra to eller flere grupper målt på ulike tidspunkter, der det siste måletidspunktet for den første gruppen overlapper det første måletidspunktet hos den andre gruppen (eks. 2-4 år, 4 – 6 år).

6. Ikke-eksperimentelle design Forskningsprosjekt: I hvilken grad er det sammenheng mellom fonologisk bevissthet og leseferdigheter hos barn i 2. klasse? Forsker bestemmer seg for å måle leseferdigheter og fonologisk bevissthet hos en gruppe 2 klassinger på en skole.

7. Statistisk validitetKorrelasjon og signifikanstesting Statistisk validitet: Er styrken på sammenhengen mellom to variabler rimelig sterk og signifikant?

8. Statistisk validitetKorrelasjon og signifikanstesting Pearsons r = 0.50, Hvor stor er denne sammenhengen? Kan uttrykkes på to måter. • Signifikanstesting av korrelasjon Scenario 1, gitt H0 Scenario 2, gitt H1 Lesing PA Lesing PA Pop. Pop. Lesing PA Utvalg PA Lesing Utvalg

9. Statistisk validitetKorrelasjon og signifikanstesting

10. Statistisk validitetKorrelasjon og signifikanstesting H0 samplingsfordeling r = 0.50, p < .05 -1 0 1 Korrelasjon leseferdigheter -PA

11. Statistisk validitetKorrelasjon og signifikanstesting 0.50* Lesing PA Sammenhengen mellom lesing og verbalt korttidsminne er signifikant forskjellig fra 0

12. Statistisk validitetForklart varians og prediksjon 2. Prosentvis forklart varians • r = 0.50, • r² = 0.25 Dvs. fonologisk bevissthet kan forklare 25% av variasjonen i leseferdigheter. Derfor, å vite hva et barn skårer på en fonologisk bevissthets test, gir 25% større sjanse for å gjette riktig (predikere) hva barnet skårer på lesetesten, enn hvis vi ikke hadde hatt denne informasjonen.

13. Statistisk validitetRegresjon Fra Heiman (1996),

14. Statistisk validitetRegresjon Fra Heiman (1996),

15. Statistisk validitetRegresjon Fra Heiman (1996), s. 227

16. Statistisk validitetRegresjon y = a + bx

17. Statistisk validitetMultippelRegresjon Flere prediktorvariabler (x) for å predikere kriterievariabel (y) For eksempel: leseferdigheter er avhengig av en rekke andre ferdigheter enn bare fonologisk bevissthet. Gjennom multippel regresjon kan vi bruke flere variabler samtidig til å predikere variasjon i leseferdigheter. y = a + bx1 + bx2 + bx3…………..

18. Indre validitetPrediksjon versus forklaring:(Pedhazur, 1997) Prediksjon: Hovedhensikt med prediksjonsstudier er å finne prediktorvariabler som kan forklare variasjon i kriterievariabel (avhengig variabel). Hensikten med slike studier er ofte av praktisk art, eller som en innledende, eksplorerende studie innenfor et felt. Teori og empiri kan i slike studier brukes som en guide når man velger prediktorvariabler, men hovedhensikten med studien er ikke å utvikle ny teori. Eks: Hva kan predikere hvem som vil fullføre videregående skole? Valget av prediktorer er primært baser på hvor mye av variasjonen i kriterievariabel de evner å forklare. Cook & Campbell (1979): For purely forecasting purposes it does not matter whether a predictor works because it is a symptom or a cause

19. Indre validitetPrediksjon versus forklaring: Prediksjon Eksempel på prediktiv studie: Coleman, Report & Armor (1972): En indeks om hvorvidt en husholdning var i besittelse av ni ulike gjenstander (for eks tv, telefon, kjøleskap, ordbok) viste seg å være gode prediktorer som kunne forklare variasjon i vokabular for barna i husholdningen Ren prediksjon, ikke fokus på årsaker eller forklaring! v1 C v4 v2 v3

20. Indre validitetPrediksjon versus forklaring: Forklaring: Hovedhensikt er å utvikle en bedre forståelse av et fenomen. Det er interessant både hvilke prediktorvariabler variabler som evner å forklare variasjon, og også hvilke variabler som ikke gjør det. I tillegg er det unike bidrag i forklaring interessant, dvs hvilke variabler som kan forklare variasjon når bidraget fra andre variabler er fjernet. Pedhazur, (1997): explanation is… identifying variables, and determine their relative importance in order to understand the process by which they lead to. Men: Selv om det er viktig å skille mellom prediksjon og forklaring, er disse relatert til hverandre.

21. Indre validitetForklaring • Dersom man er interessert i kausalitet og forklaring, vil en korrelasjonskoeffisient gi lite informasjon. • En korrelasjon mellom variabler kan skjule ulike typer kausalrelasjoner.

22. Indre validitetForklaring * v1 v2 V1 forårsaker V2 * v1 v2 * V2 og v1 påvirker hverandre * v1 v2 V2 forårsaker V1

23. Indre validitetForklaring * * v1 v3 v2 V2 medierer sammenhengen mellom v1 og v3 v2 * * v3 * * v2 v1 v1 * V1 og V2 forårsaker v3, v1 og v2 korrelerer v3 V1 forårsaker v2 og v3 (v1 er ”confounding variable”)

24. Indre validitetForklaring v1 * v3 * * v2 * Resiprokt kausalt forhold mellom v2 og v3 v2 * * v1 * v3 V1 påvirker v3 både direkte og indirekte

25. Indre validitetForklaring Trusler mot indre validitet: -Retning -3. variabel problemet -seleksjon

26. Indre validitetForklaring Kontroll muligheter i ikke-eksperimentelle design: Designmessig kontroll For eksempel. Homogene gruppe, matching, flere måletidspunkter. Statistisk kontroll Kontrollere statistisk for mulige bakenforliggende variabler.

27. Indre validitetForklaring Forrige eksempel viste en klar sammenheng mellom lesing og fonologisk bevissthet. Imidlertid er det også mange studier som viser at det er en sammenheng mellom VKTM og lesing. Hva kan best forklare variasjon i leseferdigheter; fonologisk bevissthet eller verbalt korttidsminne?

28. Indre validitetForklaring d Lesing a c b PA VKTM

29. Indre validitetForklaring ** = p < .01

30. Indre validitetForklaring Resultat multippel regresjon (hierarkisk): Ordavkodingsferdigheter

31. Indre validitetForklaring V1 og V2 forårsaker v3, v1 og v2 korrelerer ? v1 * ? v2 * v3 * * v2 * * v3 * Resiprokt kausalt forhold mellom v2 og v3 v1 ? v2 * * v1 * v3 V1 påvirker v3 både direkte og indirekte

32. Indre validitetForklaring Indre validitet • Longitudinelle studier • Eksperiment

33. Begrepsvaliditet • Operasjonaliseringer: • Leseferdigheter • Verbalt korttidsminne • Fonologisk bevissthet • Barn 2. klasse Hvilke variabler skal måles? Hvor mange kan delta?

34. Referanser • Forfatter: Nybakken, Gunn. Tittel: Andrespråklig leseforståelse Årstall: 2007 høst. Språk: Norsk Bokmål. BIBSYS: BIBSYS. • Statistisk analyse: Knut-Andreas Christophersen (2004). Databehandling og statistisk analyse med SPSS. Unipub

35. Forskningsprosessen(Lund, 2001) Valg av Forskningsdesign Validitetskriterier Valg av operasjonelle variabler/faktorer Individvalg Situasjonsvalg Pilotstudier Sammen fattende konklusjon og diskusjon • Teoretisk ramme • Generelt formål • Forskningsproblem • -Begreper • -individer • -Situasjoner • -Tider Konkret måling og data Analyse Resultater Konklusjoner