The article refers methodological problems of construction of a research tools in a social sciences. The author especially concerns to the discrimination analysis, reliability, accuracy and the normalization of a research tools

Rubacha, Krzysztof

Przegląd Badań Edukacyjnych

Polish

The article refers methodological problems of construction of a research tools in a social sciences. The author especially concerns to the discrimination analysis, reliability, accuracy and the normalization of a research tools.The article refers methodological problems of construction of a research tools in a social sciences. The author especially concerns to the discrimination analysis, reliability, accuracy and the normalization of a research tools

Akademicka Platforma Czasopism

35Krzysztof RubachaStandardy metodologiczne w zbieraniu  i analizie danych. Pracownia Narzędzi Badawczych Komitetu Nauk Pedagogicznych PANDOI: http://dx.doi.org/10.12775/PBE.2013.003Jedną z ważniejszych miar wiarygodności wyjaśnień naukowych jest trafność wewnętrzna schematu badania. We wszystkich schematach, czyli ilościowych i jakościowych, jednym ze wskaźników trafności wewnętrznej jest trafność narzędzi badawczych. W strategii ilościowej jej szacowanie poprzedza zbie-ranie danych. W strategii jakościowej można trafność narzędzi weryfikować w trakcie zbierania danych oraz w trakcie ich analizy, posługując się różnymi rodzajami triangulacji. Biorąc pod uwagę czasochłonność badań nad trafnością narzędzi, związaną z wymaganiami metodologicznymi, można zauważyć, że trafność wewnętrzna badania rośnie wraz z posługiwaniem się przez badaczy zweryfikowanymi w innych badaniach narzędziami zbierania danych. Próby doraźnego budowania autorskich narzędzi pomiaru – z uwagi na brak czasu oraz kompetencje psychometryczne ich twórców – przynoszą wyniki, których trafność nie jest zweryfikowana. Można sobie jednak wyobrazić, że dysponuje-my bazą wystandaryzowanych i zweryfikowanych w wielu badaniach narzędzi służących do pomiaru konkretnych zmiennych. Korzystanie z tak przygoto-wanych narzędzi zdecydowanie podnosi trafność wewnętrzną badania, a także dostarcza danych do ich kolejnych modyfikacji. W rezultacie dyscyplina syste-mowo wytwarzająca profesjonalne narzędzia badań podnosi własne standardy metodologiczne. W pedagogicznych badaniach nad praktykami edukacyjnymi Metaanalizy badań edukacyjnycha)b)c)36Metaanalizy badań edukacyjnychobserwujemy duże rozproszenie narzędzi badawczych, które nie były, na ogół, poddawane standaryzacji. Czytając raporty z badań, można zauważyć, że bada-cze zaczynają od budowania własnego narzędzia, w zdecydowanej większości doraźnego, którego nie poddają empirycznej weryfikacji. Nie szukają nawet wcześniejszych operacjonalizacji badanych zmiennych, tłumacząc to brakiem odpowiednich źródeł. I najczęściej nie mają innego wyjścia, ponieważ nie dys-ponujemy zorganizowaną bazą i dystrybucją empirycznie zweryfikowanych na-rzędzi badawczych. Rozumiejąc konsekwencje tego stanu rzeczy (setki badań wykonanych niewiarygodnymi, w sensie metodologicznym, narzędziami), Ko-mitet Nauk Pedagogicznych PAN w czerwcu 2012 r., odpowiadając na inicjaty-wę autora tego tekstu, powołał do życia Pracownię Narzędzi Badawczych (PNB KNP PAN), obejmując ją merytorycznym patronatem. Misją Pracowni jest: –  opracowywanie, autoryzowanie i przygotowywanie do wydania podręcz-ników narzędzi badawczych w badaniach nad edukacją,–  tworzenie bazy zweryfikowanych empirycznie narzędzi badań,–  budowanie standardów metodologicznych i etycznych konstruowania oraz użytkowania narzędzi badań, –  tworzenie środowiska badaczy zaangażowanych w realizację standardów metodologicznych w badaniach nad edukacją.Opracowane narzędzia będą publikowane w „Przeglądzie Badań Edukacyj-nych”, w dziale „Metody zbierania i analizy danych w badaniach edukacyj-nych”, wraz z informacją o autoryzacji Pracowni Narzędzi Badawczych KNP PAN. Zakupienie danego numeru czasopisma będzie jednoczesnym nabyciem prawa do posługiwania się narzędziem w praktyce badawczej. Zgłoszone do publikacji podręczniki będą recenzowane przez członków Rady Naukowej Pra-cowni oraz specjalistów przez nich wskazanych. Prawa autorskie twórców na-rzędzi będą respektowane przez Wydawnictwo Naukowe UMK i chronione na podstawie umowy licencyjnej. Pracownia jest otwarta na empiryczną weryfikację narzędzi badań tworzo-nych zarówno w strategii ilościowej, jak i jakościowej. Kierując się standar-dami metodologicznymi i psychometrycznymi, przyjmujemy, że zgłaszane do publikacji podręczniki będą zbudowane według struktury pozwalającej poznać wszystkie właściwości narzędzia, dostępne ze względu na jego charakter. Poni-żej znajduje się ogólna analiza kryteriów konstruowania narzędzi badawczych. Jest ona opracowana dla testów, których wymagania maksymalizują te kryteria. W przypadku mniej wymagających narzędzi definicje tych kryteriów będą ule-gały złagodzeniu. 37krzysztof Rubacha Standardy metodologiczne w zbieraniu i analizie danychPodstawy teoretyczneKażde narzędzie stanowi operacjonalizację pojęcia umiejscowionego w kon-kretnej teorii. Jej zasięg, język, rodzaj twierdzeń, rodowód paradygmatyczny wyznaczają możliwości problematyzowania rzeczywistości edukacyjnej oraz interpretacji wyników badań. Dlatego w pierwszej części podręcznika należy zamieścić analizy teoretyczne leżące u podstaw definiowania operacjonalizowa-nej zmiennej. Szczególnie ważne jest pokazanie zakresu wyjaśniania zmiennej i rodzaju owego wyjaśnienia, które można uzyskać przez przełożenie zmiennej z języka teoretycznego na empiryczny. Sam proces przekładania zmiennej na wskaźniki powinien być wyraźnie wyodrębniony za pomocą zdefiniowania za-kresu doświadczenia badanych, do których narzędzie będzie się odwoływać. Zmienne złożone strukturalnie powinny mieć zdefiniowane i zoperacjonalizo-wane wszystkie komponenty oraz ich wzajemne zależności. W przypadku te-stów typu papier–ołówek jest to najczęściej tworzenie itemów, zawierających poszczególne wskaźniki. W przypadków narzędzi opartych na pomiarze beha-wioralnym jest to z kolei tworzenie sytuacji testujących określoną aktywność badanych osób. W przypadku natomiast narzędzi jakościowych, np. wywiadów skoncentrowanych na teorii subiektywnej czy na materiale, jest to układ pytań i zadań, z jakimi będzie konfrontowana osoba badana.Ostatecznie ta część podręcznika powinna doprowadzić do prezentacji zope-racjonalizowanej postaci zmiennej badania, np. wersji eksperymentalnej kwe-stionariusza testu. Biorąc pod uwagę, że dalsze losy weryfikacji empirycznej mogą wyeliminować część pozycji testu, warto konstruować ich więcej, tak by te, które pozostaną, np. po analizie mocy dyskryminacyjnej, proporcjonalnie reprezentowały i wyczerpywały elementy strukturalne zmiennej. Analiza mocy dyskryminacyjnejMoc dyskryminacyjna pozycji narzędzia badawczego to stopień, w jakim każ-da pozycja różnicuje badaną próbkę losową. Pozycje nieróżnicujące w stopniu dostatecznym, w zasadzie mierzą cechę stałą zamiast zmiennej i muszą być usunięte z puli eksperymentalnej testu. W takim przypadku konieczne jest sprawdzenie, czy pozycje pozostałe po tym etapie weryfikacji narzędzia pokry-wają się z wyjściowym konstruktem teoretycznym. Do analizy mocy dyskry-minacyjnej najczęściej używa się abaków ze współczynnikami korelacji punk-towo czteropolowej – tablica Jurgensena (Rubacha 2011, s. 386), dwuseryjnej, punktowo dwuseryjnej – tablice Flanagana (Rubacha 2011, s. 382) Dla każdego 38Metaanalizy badań edukacyjnychze współczynników istnieje umowna dolna wartość jego akceptacji. Może za-chodzić również korelacja pomiędzy wysokością współczynnika a liczbą N, co trzeba brać pod uwagę, dokonując obliczeń. Ostatecznie ten etap analiz po-winien wstępnie zweryfikować pulę pozycji w wersji eksperymentalnej testu (zob. Brzeziński 2006, s. 507). Rzetelność narzędziaTwierdzenie teorii Gulliksena (1950, s. 28) opiera się na tym, że wynik zaob-serwowany jest sumą wyniku prawdziwego i błędu pomiaru. Wynik prawdzi-wy jest ujmowany jako idealny wynik osoby badanej w idealnych warunkach, wśród których jest idealne narzędzie badawcze. Takie badanie jednak nie istnie-je, a konstruktorzy testu, przez kolejne próby równoległe, mogą minimalizować wariancję błędu. I właśnie rzetelność jest miarą dokładności, z jaką narzędzie dokonuje pomiaru. Do obliczeń wykorzystuje się współczynniki mocy dyskry-minacyjnej. Estymowanie rzetelności jest wykonywane wobec pozycji testu, wyniku ogólnego lub wyniku w częściach testu. Najczęściej stosuje się metody korelujące pozycje testowe z wynikiem ogólnym, np. wzór Spearmana-Browna z poprawką Gaylorda. Często także szacowanie rzetelności opiera się na ana-lizie statystycznej pozycji wskaźników (pozycji testowych). Są to analizy przy pomocy współczynników alfa Cronbacha, Hoyta, Kudera-Richardsona, Brze-zińskiego (por. Brzeziński 2006, s. 467). Rzadziej natomiast, bo jest to metoda dość zawodna, stosuje się współczynnik W-Kendalla jako metodę obliczania zgodności sędziów kompetentnych, nadających rangi poszczególnym pozy-cjom narzędzia. Wymagania dotyczące wysokości współczynnika rzetelności są ostre. Jako minimalny wskaźnik dopuszcza się 0,75, lecz nie wtedy, gdy diagnoza wymaga wyprowadzenia wyników w skalach. W takich przypadkach bierze się pod uwagę wartości powyżej 0,9. Trafność narzędziaTrafność jest odpowiedzią na pytanie, czy narzędzie mierzy to, co ma mierzyć: w sensie diagnostycznym i w sensie teoretycznym. Trafność diagnostyczna jest szacowana najczęściej przy pomocy kryterium zewnętrznego, które – jednak – musi mieć potwierdzoną trafność. Wskaźnikiem trafności diagnostycznej jest wartość współczynnika korelacji pomiędzy narzędziem i kryterium. Trafność teoretyczna z kolei jest weryfikowana przy pomocy analizy skupień (por. Nowo-rol 1989) i/lub analizy czynnikowej. Drogi są dwie. Pierwsza jest realizowana 39krzysztof Rubacha Standardy metodologiczne w zbieraniu i analizie danychwtedy, gdy na etapie analizy podstaw teoretycznych dysponujemy konstruktem wymagającym weryfikacji. W takim przypadku posiadamy punkt odniesienia do interpretacji powstałych w trakcie analizy czynników lub skupień. Spraw-dzamy wówczas, czy pozycje o wysokich ładunkach czynnikowych odtwarzają jakąś konkretną strukturę teoretyczną, tę, która występuje w roli konstruktu hi-potetycznego. Często te konstrukty – w przypadku założonych zmiennych – nie są homogeniczne, ale zbudowane na kilku poziomach o zróżnicowanej hetero-geniczności. W wyniku analizy można znaleźć wskaźniki niższego rzędu – ho-mogeniczne, które tworząc czynnik, budują kolejny poziom konstruktu. W dru-gim przypadku, gdy nie dysponujemy wyraźnie zdefiniowanymi konstruktami, wykonujemy analizę czynnikową, by te konstrukty zbudować jako konstrukty empiryczne. Bardzo często wyodrębnione czynniki tworzą skale testu. Nie za-wsze jednak zmienna ma złożoną strukturę teoretyczną, a przynajmniej nie tak, by na podstawie analizy czynnikowej tworzyć skale testu. W takich sytuacjach zweryfikowany układ czynników po prostu potwierdza trafność teoretyczną na-rzędzia. Obok tych dwóch rodzajów trafności możemy testować także trafność prognostyczną, korelując ze sobą dwa pomiary oddalone w czasie. Trafność jest kluczowa dla wartości narzędzia, ponieważ upewnia jego użyt-kowników, że mierzy wyjściowy konstrukt. Jest zresztą bezpośrednim kryterium trafności wewnętrznej całego badania. Nietrafne narzędzie przekreśla wartość wniosków, które z badania wyprowadzamy, a nieznana trafność sprawia, że nie potrafimy oszacować, czy wnioski mają wartości wyjaśniającą. Warto też pa-miętać, że trafne narzędzie jest narzędziem rzetelnym, a rzetelne narzędzie nie musi być trafne. Możemy więc bardzo dokładnie zmierzyć konstrukt, którego nie chcieliśmy zmierzyć. Normalizacja narzędziaW sytuacji, gdy wynik pomiaru chcemy interpretować w kategoriach ilościo-wych, musimy odnieść go do kryterium empirycznego, którym jest rozkład z populacji generalnej. Poszukujemy więc wyniku typowego w danej populacji. Narzędziem interpretacji wyniku surowego jest właśnie normalizacja. Do ana-liz potrzebne są duże próbki losowe, zazwyczaj N>300, których wyniki zostaną przekształcone na skale interwałowe: stenową, centylową, tetronową. Dzięki tym skalom możemy zbudować tymczasowe przedziały dla wyników surowych interpretowanych jako wysokie (np. 7–10 sten), przeciętne (5–6 sten) i niskie (1–4 sten). Jeśli nie mamy warunków do takich obliczeń, przydatną miarą oka-zuje się średnia i odchylenie standardowe, które pozwalają na stworzenie rów-40Metaanalizy badań edukacyjnychnież trzech przedziałów wyników. Normalizowanie narzędzia jest konieczne, gdy ma ono charakter diagnostyczny lub gdy pomiar jest sensowny tylko wtedy, jeżeli jesteśmy w stanie określić poziomy zmiennej. Administracja narzędziaW tej części podręcznika powinny pojawić się informacje o zweryfikowanych sposobach zbierania danych, o czasie potrzebnym badanym na wypełnienia na-rzędzia, o instrukcji, jaką muszą otrzymać badani, o zachowaniu się badaczy podczas zbierania danych. Warto także, kierując się wcześniej obliczonymi nor-mami, określić wyraźnie, jakie populacje mogą być badane za pomocą testu, a na jakich narzędzie nie było weryfikowane. I wreszcie, wracając do podstaw teoretycznych, należy napisać o interpretacji wyników w poszczególnych prze-działach. Podręcznik powinien kończyć się bibliografią, zawierającą wszystkie publikacje, w których były wcześniej prezentowane wyniki badań prowadzo-nych przy pomocy weryfikowanego narzędzia. Podręcznik powinien też zawie-rać arkusz testu oraz klucz. Pokazane kryteria konstruowania podręczników są koniecznym minimum dla testów i innych narzędzi pomiarów ilościowych. Każdy jednak badacz in-dywidualnie decyduje o zakresie weryfikacji i użytych metodach analiz, respek-tujących uwarunkowania statystyczne i teoretyczne. W przypadku pomiarów jakościowych kluczowym wydaje się kryterium trafności, którą można zwery-fikować przy pomocy triangulacji badaczy, metod, źródeł, teorii. Weryfikacja narzędzi badawczych w strategii jakościowej dotyczy, oczywiście, narzędzi, operacjonalizujących konkretne ramy pojęciowe badań, opartych na powtarzal-nym algorytmie zbierania i analizowania danych (por. Stemplewska-Żakowicz 2009, s. 179–197). BibliografiaAngosina M. (2010), Badania etnograficzne i obserwacyjne, WN PWN, Warszawa.Brzeziński J. (red.) (1988), Problemy teorii, rzetelności, konstrukcji i analizy wyników testów psychologicznych, PTP, Warszawa.Brzeziński J. (2006), Metodologia badań psychologicznych, WN PWN, Warszawa.Coen L., Manion L., Morrison K. (2005), Research methods in education, RoutledgeFalmer, London–New York. krzysztof Rubacha Standardy metodologiczne w zbieraniu i analizie danychFerguson G. A., Takane Y. (2003), Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice, WN PWN, Warszawa.Gulliksen H. (1950), Theory of Mental Tests, Wiley, New York.Noworol Cz. (1984), Analiza skupień w badaniach empirycznych. Rozmyte modele hierar-chiczne, PWN, Warszawa. Ripley T. (2010), Analiza konwersacji, dyskursu, dokumentów, WN PWN, Warszawa.Rubacha K. (2011), Metodologia badań nad edukacją, Oficyna Wydawnicza Łośgraf, Wa-raszwa.Stemplewska-Żakowicz K. (2009), Analiza dyskursu jako metoda analizy danych z wywiadu, w: K. Stemplewska-Żakowicz, K. Krejtz (red.), Wywiad psychologiczny 1. Wywiad jako postępowanie badawcze, PTP, Warszawa.Methodological standards in data collection and analysis  Research Tools Workshop of The Committee on Pedagogical Sciences of Polish Academy of Sciences (PAN) SummaryThe article refers methodological problems of construction of a research tools in a social sciences. The author especially concerns to the discrimination analysis, reliability, accuracy and the normalization of a research tools. 

Standardy metodologiczne w zbieraniu i analizie danych. Pracownia Narzędzi Badawczych Komitetu Nauk Pedagogicznych PAN

Repository of Nicolaus Copernicus University

https://apcz.umk.pl/PBE/article/download/PBE.2013.003/1787

Standardy metodologiczne w zbieraniu i analizie danych. Pracownia Narzędzi Badawczych Komitetu Nauk Pedagogicznych PAN

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Akademicka Platforma Czasopism

Repository of Nicolaus Copernicus University