Chava Frankfort-Nachmias
David Nachmias
(Rozdział 5)
Plany badawcze: eksperymenty
Kim są biali? To pytanie kierowało przeprowadzonymi w 1992 roku badaniami dotyczącymi sposobu klasyfikowania ludzi ze względu na kolor skóry, przeprowadzanymi podczas spisu ludności, który odbył się w Brazylii w 1980 roku. W Brazylii bowiem, inaczej niż w Stanach Zjednoczonych, gdzie pojęcie rasy jest definiowane poprzez pochodzenie, ludzie określają własną rasę, biorąc pod uwagę kombinację cech fizycznych i społeczno-ekonomicznych. Dlatego też dzieci mogą zostać sklasyfikowane inaczej niż ich rodzice czy rodzeństwo. Zdaniem osób prowadzących to badanie czterokategorialne pytanie z wymuszonym wyborem dotyczące koloru skóry, które zostało zastosowane w brazylijskim spisie ludności, zawierało niejasny termin określający kategorię mieszaną, czyli ludzi o „brązowym" kolorze skóry. Ich zdaniem wykorzystanie tej kategorii sprawiło, że ludzie odrzucali opcję mieszaną i identyfikowali się albo jako biali, albo jako czarni, zwiększając tym samym liczbę osób w tych kategoriach (kategoria czwarta, tj. żółty kolor skóry rzadko była wykorzystywana). Badacze założyli, że gdyby ten niejasny termin został zastąpiony terminem powszechniej używanym, to więcej osób widziałoby siebie jako ludzi o mieszanym kolorze skóry i dzięki temu zmniejszyłaby się liczba osób określających siebie jako białych lub czarnych. Lepiej by to również obrazowało, jak ludzie klasyfikowaliby siebie wtedy, kiedy pytanie dotyczące koloru skóry byłoby pytaniem otwartym. Aby to sprawdzić, przebadano próbę osób wylosowanych z populacji, wykorzystując plan z pomiarem początkowym i pomiarem końcowym. Otrzymane wyniki przemawiały na rzecz przyjętej hipotezy. Dlatego też - zdaniem badaczy - dokonywanie porównań doświadczeń życiowych czarnych i białych Brazylijczyków na podstawie danych ze spisu ludności z 1980 roku jest nieuprawnione, albowiem zarówno w kategorii „biali", jak i „czarni" znaleźli się ludzie o mieszanym kolorze skóry. Z tego powodu również badacze, którzy w swoich badaniach wykorzystali dane ze spisu ludności, powinni - aby określić trafność wyprowadzanych przez siebie wniosków - przeanalizować zarówno zastosowany plan badawczy, jak i sposób wykorzystania danych dotyczących klasyfikowania ludzi ze względu na kolor skóry. Rozdział ten jest poświęcony problematyce planów eksperymentalnych, sposobom wykorzystywania wyników badań eksperymentalnych oraz zagadnieniu ich trafności.
W rozdziale tym omawiamy zagadnienia dotyczące planu badawczego traktowanego jako logiczny model wnioskowania przyczynowo-skutkowego oraz przedstawiamy różne rodzaje planów badawczych. W pierwszej części prezentujemy przykład zastosowania konkretnego planu eksperymentalnego. W części drugiej omawiamy strukturę planów eksperymentalnych. Następnie analizujemy cztery cechy charakteryzujące plan badawczy, tj. porównywanie, manipulowanie, kontrolowanie i uogólnianie. Na koniec przedstawiamy wybrane, powszechnie stosowane plany eksperymentalne.
Kiedy ustalimy już cel naszych badań, określimy hipotezy i zdefiniujemy zmienne, stajemy wobec problemu opracowania takiego planu badawczego, który pozwoli na przetestowanie interesującej nas hipotezy. Plan badawczy, mówiąc najprościej, to program, zgodnie z którym badacz zbiera, analizuje oraz interpretuje wyniki. Jest to logiczny model wnioskowania pozwalający badaczowi na wyprowadzanie wniosków dotyczących relacji przyczynowo-skutkowych pomiędzy badanymi zmiennymi. Plan badawczy określa również zakres uogólniania wniosków, tj. określa, czy uzyskane wyniki można uogólnić na większą populację albo na inne warunki badania.
■ Plan badawczy: przykład
Każdy badacz zamierzający przetestować hipotezę badawczą staje wobec podstawowych problemów wymagających rozwiązania, zanim będzie można rozpocząć właściwe badanie: Kogo należy badać? Co powinniśmy obserwować? Kiedy należy dokonać obserwacji? W jaki sposób należy zbierać dane? Plan badawczy to rodzaj „projektu" kierujący badaczem na różnych etapach badania i pomagający mu rozwiązać te właśnie problemy.
Naszym celem jest opisanie procesów uruchamianych w trakcie projektowania badania i przedstawienie, w jaki sposób konkretne plany badawcze wykorzystywane przez badacza pomagają mu ustrukturować proces zbierania, analizowania i interpretowania danych. Zaprezentujemy też badanie wykorzystujące plan eksperymentalny, przedstawione w pracy Roberta Rosenthala i Lenory Jacobson Pygmalion in the Classroom. Badanie to było próbą sprawdzenia efektu, jaki wywierają oczekiwania innych na zachowanie danej osoby. Podstawowa koncepcja tych badań opierała się na założeniu, że czyjeś oczekiwania wobec zachowania innej osoby mogą działać jako samospełniające się proroctwo. Pomysł ten nie jest nowy i można wskazać na wiele zarówno anegdotycznych opowieści, jak i teorii, które za nim przemawiają. Najbardziej znanym przykładem jest sztuka George'a Bernarda Showa Pigmalion, przerobiona następnie na musical My Fair Lady. Używając słów samego Shawa:
Widzi pan, mówiąc szczerze, poza tym wszystkim, czego każdy może się nauczyć - jak się ubierać, poprawnie mówić i tak dalej - różnica między damą a kwiaciarką nie polega na tym, jak się zachowują, tylko, jak są traktowane. Dla profesora Higginsa pozostanę kwiaciarką, bo tak mnie traktuje i zawsze będzie traktował. Ale wiem, że dla pana mogę być damą, bo pan mnie traktował jak damę i zawsze będzie się tak do mnie odnosił.
Obserwacja Shawa została potwierdzona przez liczne badania nad zwierzętami. Okazało się, że jeżeli eksperymentatorzy wierzyli, iż badane przez nich zwierzęta są genetycznie gorsze, to zwierzęta te zachowywały się gorzej. Kiedy natomiast sądzono, że zwierzęta są genetycznie lepsze, to osiągały one zdecydowanie lepsze wyniki. W rzeczywistości zaś pomiędzy dwiema grupami zwierząt nie było żadnych różnic genetycznych.
Zdaniem Rosenthala i Jacobson można przyjąć, że to samo, co stwierdzono o badanych zwierzętach, da się również stwierdzić w odniesieniu do dzieci w szkole. I tak jak zwierzęta, o których sądzono, że są lepsze, okazały się lepsze ze względu na oczekiwania swoich opiekunów, tak też dzieci, o których nauczyciele sądzą, że są mądrzejsze, okażą się rzeczywiście mądrzejsze właśnie z powodu oczekiwań nauczycieli.
Aby sprawdzić te hipotezę, badacze wybrali jedną szkołę - Oak School -jako laboratorium, w którym przeprowadzony został eksperyment. Oak to państwowa szkoła podstawowa mieszcząca się w dzielnicy zamieszkanej przez niższe klasy społeczne. Na poziomie teoretycznym oczekiwano, że badanie ujawni efekt oddziaływania pozytywnych lub negatywnych oczekiwań nauczycieli na intelektualną sprawność ich uczniów. Ze względu na problemy natury etycznej przetestowano jednak tylko hipotezę mówiącą o tym, że pozytywne oczekiwania nauczycieli zwiększą sprawność intelektualną.
Zmienną niezależną w tym badaniu były oczekiwania nauczycieli. Oczekiwaniami tymi manipulowano, odwołując się do wyników rzekomego standardowego, bezsłownego testu inteligencji. Nauczycielom przedstawiono ten test jako metodę pozwalającą przewidzieć intelektualny „rozwój" ucznia. Na początku roku szkolnego, po wstępnym przebadaniu wszystkich uczniów, przedstawiono nauczycielom nazwiska dzieci z ich klasy, które znalazły się pośród 20% uczniów mających szansę rozwinąć się intelektualnie w trakcie najbliższego roku szkolnego. Prognozy te zostały sformułowane na podstawie wyników domniemanego testu na „rozwój intelektualny". W rzeczywistości nazwiska tych dzieci zostały wybrane w sposób losowy. W efekcie różnica między dziećmi mającymi szansę rozwoju intelektualnego a ich rówieśnikami pojawiła się jedynie w umysłach nauczycieli.
Zmienną zależną były tu zdolności intelektualne dzieci. Mierzono je za pomocy standardowego testu inteligencji, który rzekomo miał pozwolić na ocenę rozwoju intelektualnego. Wszystkie dzieci chodzące do Oak School zostały ponownie przebadane .po zakończeniu roku szkolnego. Rosenthal i Jacobson obliczyli różnicę ilorazu inteligencji (IQ) pomiędzy pierwszym i drugim testowaniem zarówno dla tych dzieci, które miały się rozwinąć intelektualnie, jak i dla pozostałych dzieci. Badacze zdefiniowali korzyści wynikające z pozytywnych oczekiwań nauczycieli jako stopień, w jakim wzrost IQ u dzieci „specjalnych" przewyższył wzrost IQ u reszty dzieci. Po roku prowadzenia eksperymentu zanotowano istotny wzrost IQ u dzieci, które miały się rozwinąć intelektualnie, i to zwłaszcza wśród uczniów klasy pierwszej i drugiej.
Interpretując wyniki eksperymentu, Rosenthal i Jacobson stwierdzili, że pozytywne oczekiwania nauczycieli w stosunku do dzieci mających rozwinąć się intelektualnie wpłynęły na istotny wzrost ich IQ. Podsumowując wyniki, wyjaśniali oni to, co się stało:
Możemy powiedzieć, że za pomocą tego, co powiedziała i jak to powiedziała. za pomocą wyrazu twarzy, postawy ciała i być może za pomocą dotyku nauczycielka mogła komunikować dzieciom z grupy eksperymentalnej, że oczekuje od nich poprawy funkcjonowania intelektualnego. Te komunikaty oraz ewentualne zmiany technik nauczania mogły pomagać dziecku w trakcie nauki, zmieniając jego poczucie własnej wartości, jego oczekiwania dotyczące własnego zachowania, jego motywację oraz jego styl poznawczy i umiejętności.
Dalej przedstawimy najpierw podstawowe terminy wykorzystywane przy omawianiu planów badań eksperymentalnych, a następnie na podstawie eksperymentu Pigmaliona przedyskutujemy strukturę klasycznego badania eksperymentalnego, wskazując na podstawowe cechy takiego badania. Na koniec przedstawimy klasyczny plan eksperymentalny jako model, z którym można porównywać inne plany badawcze.
■ Klasyczny plan eksperymentalny
Klasyczny plan eksperymentalny składa się z dwóch, porównywanych ze sobą grup: grupy eksperymentalnej i grupy kontrolnej. Grupy te są takie same z jednym wyjątkiem - otóż grupa eksperymentalna poddawana jest działaniu zmiennej niezależnej, a grupa kontrolna nie. Przyporządkowanie osób badanych czy to do grupy eksperymentalnej, czy do grupy kontrolnej oparte jest na doborze losowym. Aby oszacować wpływ zmiennej niezależnej, badacze dwukrotnie dokonują pomiarów zmiennej zależnej (traktowanych jako wyniki) w każdej grupie. Pierwszy pomiar, pomiar początkowy, przeprowadzany jest dla wszystkich osób badanych przed wprowadzeniem zmiennej niezależnej w grupie eksperymentalnej; drugi pomiar, pomiar końcowy, przeprowadzany jest dla wszystkich osób badanych po zadziałaniu zmiennej niezależnej w grupie eksperymentalnej. Następnie dokonuje się porównania wielkości różnicy miar między pomiarem początkowym i pomiarem końcowym. Jeżeli różnica jest istotnie wyższa w grupie eksperymentalnej w porównaniu z grupą kontrolną, to można wyciągnąć wniosek, że zmienna niezależna jest przyczynowo powiązana ze zmienną zależną.
Klasyczny plan jest często przedstawiany w postaci tabeli jak tabela 5.1, w której X oznacza zmienną niezależną; O1, O2, O3 i O4 oznaczają pomiary zmiennej zależnej; R to losowe przyporządkowanie osób do grupy eksperymentalnej i grupy kontrolnej, a de i dc oznaczają różnicę pomiędzy pomiarem początkowym i pomiarem końcowym w każdej grupie.
Aby zilustrować strukturę i zastosowanie klasycznego planu eksperymentalnego w badaniach społecznych, przeanalizujmy ponownie badanie nad samospełnia-jącym się proroctwem przeprowadzone przez Rosenthala i Jacobson. W eksperymencie brały udział wszystkie dzieci z Oak School. Te, które badacze określili jako mające szansę na rozwój intelektualny, stanowiły grupę eksperymentalną. Pozostałe dzieci tworzyły grupę kontrolną. To, które z dzieci znalazło się w danej grupie, zostało ustalone w sposób losowy (zaznaczono to jako R w tabeli 5.1). Grupę eksperymentalną stanowiło 20% dzieci z Oak School, reszta zaś stanowiła grupę kontrolną. Wszystkie dzieci poddano pomiarowi początkowemu (O1 i O3) za pomocą standardowego, bezsłownego testu inteligencji. Po przeprowadzeniu pomiaru początkowego wszyscy nauczyciele uczestniczący w eksperymencie otrzymali nazwiska dzieci, które rzekomo miały się rozwinąć intelektualnie. Prognoza ta, oparta na domniemanym teście rozwoju intelektualnego, wytworzyła określone oczekiwania u nauczycieli - jest to zmienna niezależna w tym eksperymencie. Po roku wszystkie dzieci z obu grup zostały zbadane ponownie (pomiar końcowy) tym samym testem inteligencji (O2 i O4) i określono u nich wielkość wzrostu IQ. Zmiany w poziomie inteligencji zostały zdefiniowane jako zmienna zależna. Badacze stwierdzili istotną różnicę pomiędzy pomiarem początkowym i pomiarem końcowym jedynie wśród dzieci z grupy eksperymentalnej. Na tej podstawie wyprowadzili wniosek, że pozytywne oczekiwania nauczycieli spowodowały intelektualny rozwój dzieci z grupy eksperymentalnej.
Tabela 5.1. Klasyczny plan eksperymentalny
Grupa Pomiar Pomiar Różnica
początkowy koficowy
Eksperymentalna R O1-à X àO2 O2 –O1=de
Kontrolna R O3à O4 O4 – O3=dc
Innym interesującym przykładem wykorzystania klasycznego planu eksperymentalnego, tym razem w dziedzinie polityki, jest „Manhattan Bail Project", zainicjowany przez Vera Institute w Nowym Jorku4. Vera Institute postanowił dostarczyć sędziom sądów kryminalnych dowodów wskazujących na to, że wiele osób mogłoby zostać zwolnionych z aresztu przed procesem, i to bez konieczności wpłacania kaucji. Osoby te bowiem są silnie powiązane ze społecznością więzami rodzinnymi, zawodowymi, przyjacielskimi oraz mieszkaniowymi. W zbadanej populacji znaleźli się ludzie oskarżeni o przestępstwa i nieobyczajne zachowanie. Osoby oskarżone o cięższe zbrodnie zostały z eksperymentu wyłączone. Studenci prawa uniwersytetu w Nowym Jorku oraz pracownicy Vera Institute przeanalizowali akta oskarżonych pod kątem danych dotyczących ich zatrudnienia, rodziny, miejsca zamieszkania, referencji, aktualnego oskarżenia ewentualnie oskarżeń wcześniej szych, aby na tej podstawie zdecydować, czy można sądowi zarekomedować zwolnienie przed procesem danej osoby, bez konieczności zapłacenia kaucji. Osoby, które mogły uzyskać taką rekomendację, zostały losowo podzielone na grupę eksperymentalną i kontrolną, a rzeczywistą rekomendację otrzymały tylko osoby znajdujące się w grupie eksperymentalnej. Zmienną niezależną stanowiło tu zwolnienie z aresztu przed procesem, a zmienną zależną odsetek osób, które się nie stawiły na proces.
W odniesieniu do większości osób z grupy eksperymentalnej sędziowie zaakceptowali rekomendacje przedprocesowego zwolnienia bez płacenia kaucji. Wyniki eksperymentu były uderzające. W latach 1961-1964, kiedy to eksperyment się zakończył, mniej niż 1% osób z grupy eksperymentalnej nie pojawiło się w sądzie, aby wziąć udział w procesie - odesetek zdecydowanie niższy w porównaniu z osobami, które zostały zwolnione po opłaceniu kaucji. Wyniki te wskazują, że zwolnienie z zapłacenia kaucji nie przyczynia się do niestawiania się w sądzie. Powołując się na wyniki tego eksperymentu, New York Probation Department wprowadził taki system działania we wszystkich pięciu dzielnicach miasta.
Klasyczny plan eksperymentalny był najczęściej wykorzystywany w badaniach prowadzonych w zakresie biologii i fizyki. Jesteśmy skłonni wiązać eksperymenty raczej z badaniami prowadzonymi w ramach nauk przyrodniczych niż z badaniami dotyczącymi zjawisk społecznych takich, jak: dyskryminacja, zachowanie się członków gangów, religia czy atrakcyjność społeczna. Dlaczego zatem poświęcamy tyle czasu na omówienie badań eksperymentalnych prowadzonych w naukach społecznych? Przyczyny są dwojakie. Po pierwsze, klasyczny plan eksperymentalny pozwala zrozumieć logikę wszystkich innych planów badawczych; jest to rodzaj modelu, z którym możemy porównywać pozostałe plany. Po drugie, eksperyment pozwala badaczowi na wyprowadzanie wniosków o zależnościach przyczynowo-skutkowych, a także stosunkowo łatwo badać, czy zmienna niezależna rzeczywiście spowodowała zmiany zmiennej zależnej. Stosując inne plany badawcze, nie zawsze da się łatwo wyprowadzić wnioski o zależnościach przyczynowo-skutkowych. Dlatego też jeżeli zrozumiemy strukturę i logikę klasycznego planu eksperymentalnego, to zrozumiemy również ograniczenia wynikające ze stosowania innych planów.
Generalnie rzecz biorąc, badacze w naukach społecznych w porównaniu z naukowcami z nauk przyrodniczych stosują badania eksperymentalne w znacznie mniejszym zakresie. Dzieje się tak dlatego, że bardzo rygorystyczna struktura planu nie pozwala na łatwe zaadaptowanie jej do badań prowadzonych w ramach nauk społecznych. Z tego powodu badacze z nauk społecznych często wykorzystują plany, które są słabsze, jeżeli chodzi o możliwości wyprowadzania wniosków przyczynowo-skutkowych, ale są bardziej przydatne do rodzaju problemów, którymi się oni zajmują. Plany, które będziemy określać mianem quasi-eksperymentów (omawiane w rozdziale 6) są w naukach społecznych powszechniej stosowane.
Jak widzieliśmy na przykładzie „Pigmaliona" i „The Manhattan Bail Project", eksperymenty są z całą pewnością stosowane w naukach społecznych. Rzeczywiście, w niektórych dziedzinach nauk społecznych, takich jak psychologia społeczna, badania eksperymentalne są dominującym rodzajem badań. Co więcej, badania eksperymentalne są coraz częściej stosowane w badaniach dotyczących polityki i oceny skutków jej działania.
■ Wyprowadzanie wniosków o charakterze przyczynowo-skutkowym
Zarówno eksperyment, który nazwaliśmy „Pigmalionem", jak i „Manhattan Bail Project", to eksperymenty pozwalające sprawdzić hipotezę o zależnościach przyczynowo-skutkowych. Idea przyczynowości jest rzeczywiście sercem wszystkich naukowych wyjaśnień. Dotyczy ona naszych oczekiwań, że zmienna zależna spowoduje zmiany wartości zmiennej zależnej w kierunku i w stopniu, jaki określa to teoria. Jeżeli jednak naukowcy stwierdzą, że zmiany wartości zmiennej niezależnej są zawsze związane ze zmianami wartości zmiennej zależnej, to nie musi to oznaczać, że pomiędzy tymi zmiennymi istnieje relacja przyczynowo-skutkowa.
Rozważmy na przykład politykę rządu dotyczącą walki z wykroczeniami przeciw prawu. Podstawowym celem takich działań jest zmniejszanie przestępczości. Czy w takim razie fakt. że ktoś nie popełnił zbrodni, oznacza, że to polityka rządu skutecznie go od tego powstrzymała? Odpowiedź zależy przede wszystkim od tego, czy jednostka była skłonna do podejmowania działań przestępczych. Co więcej, jeżeli dana osoba miała skłonności w tym kierunku, to czy powstrzymała ją możliwość złapania i ukarania, czy też inne czynniki takie, jak brak możliwości popełnienia przestępstwa czy wpływ grupy rówieśniczej? Jeżeli zatem badacze ustalą nawet, że ustanowienie przez rząd bardziej drastycznych metod walki z przestępczością przyczynia się do spadku liczby popełnianych przestępstw, to nie można jeszcze z całą pewnością stwierdzić, że zjawiska te były ze sobą przyczynowo powiązane.
W praktyce stwierdzenie przyczynowości wymaga przeprowadzenia trzech niezależnych operacji: wykazania kowariancji, wyeliminowania relacji pozornych oraz określenia czasowego porządku występowania zjawisk.
Kowariancja oznacza, że dwa zjawiska się współzmieniają. Na przykład, jeżeli zmianie poziomu wykształcenia towarzyszy zmiana wielkości dochodów, to możemy powiedzieć, że wykształcenie współzmienia się wraz z dochodami. Innymi słowy, osoby o wyższym wykształceniu mają większe dochody niż osoby o mniejszym wykształceniu. Z kolei odwrotnie, jeżeli zmianom poziomu wykształcenia nie towarzyszy zmiana wielkości dochodów, to wykształcenie nie współzmienia się wraz z dochodami. W badaniach naukowych pojęcie kowariancji wyrażane jest w postaci miar związku między zmiennymi, czyli korelacji lub inaczej siły powiązania. Aby stwierdzić, że jedno zjawisko powoduje drugie, należy udowodnić istnienie korelacji pomiędzy tymi zjawiskami. Jeżeli na przykład ubóstwo nie koreluje (nie współzmienia się) z przestępczością, to nie można go traktować jako przyczyny przestępczości.
Drugą operacją, którą należy przeprowadzić, jest wykazanie, że stwierdzona kowariancja nie jest związkiem pozornym. Jak przedstawiliśmy to w rozdziale 3, danego związku nie będziemy traktować jako związku pozornego, jeżeli nie istnieje taka trzecia zmienna, za pomocą której można by ten związek wyjaśnić. Jeżeli kontrolujemy efekty oddziaływania wszystkich istotnych zmiennych i oryginalny związek między dwiema zmiennymi zostaje utrzymany, to związek ten nie jest związkiem pozornym. Stwierdzenie, że dany związek nie jest związkiem pozornym, stwarza mocne podstawy wnioskowania, że pomiędzy zmiennymi istnieje relacja przyczynowo-skutkowa, a stwierdzona kowariancja nie jest wynikiem przypadkowego powiązania między zmiennymi. Na rycinie 3.1 pokazaliśmy, że kowariancja pomiędzy liczbą wozów strażackich, które przyjechały na miejsce pożaru, a wielkością strat w wyniku tego pożaru jest związkiem pozornym, ponieważ istnieje trzecia zmienna - wielkość pożaru - która wyjaśnia ten związek.
Trzecią istotną operacją jest wykazanie porządku czasowego, tj. wykazanie, że zakładana przyczyna pojawia się lub zmienia pierwsza, przed zakładanym skutkiem.
+Kowariancja. Dwa zjawiska lub więcej zjawisk współzmieniają się.
+Brak związków pozornych. Kontrolujemy efekty oddziaływania wszystkich istotnych zmiennych i oryginalny związek między dwiema zmiennymi zostaje utrzymany.
+Porządek czasowy. Zakładana przyczyna pojawia się lub zmienia pierwsza przed zakładanym skutkiem.
I tak na przykład zgodnie z wynikami wielu badań kowariancja pomiędzy stopniem urbanizacji i rozwojem demokratycznych struktur politycznych nie jest związkiem pozornym. Aby ustalić, że urbanizacja jest przyczynowo powiązana z rozwojem struktur demokratycznych, badacz musi wykazać, że pierwszy czynnik poprzedza drugi. Milcząco przyjmuje się tu założenie, że zjawiska mogące występować w przyszłości nie powinny powodować zjawisk występujących aktualnie bądź w przeszłości. Ustalenie porządku czasowego zazwyczaj nie jest trudne. Status rodziców wpływa na oczekiwania edukacyjne ich dzieci, a nie odwrotnie; zainteresowania polityką wyprzedzają udział w życiu politycznym; depresja wyprzedza samobójstwo. Czasami jednakże porządek czasowy zjawisk bywa trudny do ustalenia. Czy urbanizacja wyprzedza rozwój struktur politycznych, czy też może to rozwój struktur politycznych wyprzedza urbanizację? Czy osiągnięcia następują po motywacji, czy też poziom motywacji zmienia się po osiągnięciach? W rozdziale 6 i 17 omówimy metody wykorzystywane do ustalania porządku czasowego. W tym miejscu chcemy jedynie podkreślić istotność kryterium porządku czasowego w sytuacji, kiedy formułuje się wyjaśnienia o charakterze przyczynowo-skutkowym.
■ Podstawowe cechy planu badawczego
Klasyczny plan badawczy ma cztery podstawowe cechy: możliwość porównywania, manipulowania, kontrolowania i uogólniania. Pierwsze trzy cechy są niezbędne wtedy, kiedy chcemy ustalić zależności przyczynowo-skutkowe pomiędzy zmienną niezależną i zmienną zależną. Porównywanie pozwala wykazać istnienie kowariancji, manipulowanie pomaga ustalić porządek czasowy badanych zjawisk, a kontrolowanie umożliwia określenie, czy badany związek nie jest związkiem pozornym. Uogólnianie natomiast jest związane z ustalaniem zakresu, w jakim wyniki badań można odnieść do całej populacji lub do innych warunków społecznych.
Proces porównywania leży u podstaw pojęcia kowariancji czy korelacji. Porównywanie jest operacją wymaganą wtedy, kiedy chcemy wykazać, że dwie zmienne ze sobą korelują. Przypuśćmy, że chcemy wykazać, że istnieje korelacja pomiędzy paleniem papierosów a rakiem płuc, tj. że palenie papierosów jest związane z większym ryzykiem zachorowania na raka płuc. Aby to sprawdzić, badacz może porównać częstość występowania przypadków raka wśród palaczy i niepalaczy lub porównać częstość występowania przypadków raka w populacji palaczy przed paleniem i po tym, kiedy zaczęli palić. Przypuśćmy z kolei, że jesteśmy przekonani, iż oglądanie telewizji wpływa na zjawisko seksizmu w postrzeganiu roli kobiety i mężczyzny wśród ludzi dorosłych. Powinniśmy zatem oczekiwać kowariancji pomiędzy oglądaniem telewizji i postawami seksistowskimi. Innymi słowy, ludzie dorośli spędzający więcej czasu na oglądaniu telewizji będą ujawniali tradycyjne stereotypy dotyczące płci. Aby oszacować kowariancję pomiędzy oglądaniem telewizji i postawami, moglibyśmy porównać ludzi rzadko i bardzo często oglądających telewizję. Moglibyśmy też porównać, jak zmieniają się poglądy dotyczące roli związanej z płcią po obejrzeniu programu telewizyjnego przedstawiającego te role w tradycyjnym ujęciu. Mówiąc jeszcze inaczej, aby oszacować kowariancję, należy ustalić wynik, jaki uzyskają badani dorośli na wymiarze zmiennej zależnej przed wprowadzeniem i po wprowadzeniu zmiennej niezależnej, czy też porównać grupę osób poddanych oddziaływaniu zmiennej niezależnej z grupą osób, które temu oddziaływaniu nie zostały poddane. W pierwszym wypadku dana grupa jest porównywana sama ze sobą, w drugim porównuje się grupę eksperymentalną z grupą kontrolną.
W pojęciu przyczynowości przyjmuje się, że jeżeli Y jest spowodowane przez X, to znaczy, że zmiany wartości X będą wyprzedzać zmiany wartości Y. Innymi słowy, przyjmuje się, że relacja ta jest relacją niesymetryczną: jedna zmienna jest siłą wywołującą, a druga zmienna jest wywołaną reakcją. Aby stwierdzić przyczynowość, zmiana wartości X musi się zdarzyć, zanim wystąpi zmiana Y, gdyż w przeciwnym wypadku zmiennej X nie będzie można uznać za przyczynę. Jeżeli badacz chciałby na przykład wykazać, że uczestniczenie w grupach terapeutycznych dla alkoholików zmniejsza zjawisko niedostrzegania własnych problemów związanych z piciem, to należy wykazać, że liczba aktywnych zaprzeczeń spadła po uczestniczeniu w takiej grupie. Badacz musi również określić metody kontrolowania (tj. manipulowania) sposobu przyporządkowywania do grupy badawczej po to, aby można było dokonać pomiaru liczby zaprzeczeń problemom alkoholowym przed udziałem i po uczestniczeniu w takiej grupie. W badaniach eksperymentalnych, zwłaszcza laboratoryjnych, badacze sami mogą wprowadzić oddziaływanie badawcze. W warunkach naturalnych jednakże taki poziom kontroli zazwyczaj nie jest możliwy. W obu sytuacjach jednak podstawowym dowodem pozwalającym określić sekwencję czasową zdarzeń - tj. że zmienna niezależna wyprzedziła zmienną zależną -jest to, że zmiany zmiennej zależnej pojawiły się dopiero po zadziałaniu zmiennej niezależnej.
Kontrolowanie: trafność wewnętrzna planu badawczego
Kontrolowanie, trzecie kryterium przyczynowości, wymaga wyeliminowania innych czynników, które mogłyby dostarczyć konkurencyjnych wyjaśnień stwierdzonego związku pomiędzy badanymi zmiennymi. Czynniki te mogłyby zmniejszyć trafność wnioskowania, że zmienne te są ze sobą przyczynowo powiązane. Donald Campbell i Julian Stanley nazwali to problemem trafności wewnętrznej. Aby określić trafność wewnętrzną, badacz musi odpowiedzieć na pytanie, czy określone zmiany wartości zmiennej niezależnej rzeczywiście spowodowały zmiany wartości zmiennej zależnej. Wysiłek związany z zapewnieniem trafności wewnętrznej jest czynnikiem, od którego zależy plan i wdrożenie projektu badawczego.
Czynniki zakłócające trafność wewnętrzną można podzielić na takie, które pojawiają się, zanim wystąpi operacja badawcza - czynniki poza planem - i takie, które są związane z planem badawczym i wpływają na wyniki w trakcie trwania badania.
Czynniki poza planem. W badaniach prowadzonych w ramach nauk społecznych, problemy natury etycznej i kwestie praktyczne mogą nie pozwolić na losowe przyporządkowanie badanych osób do grupy eksperymentalnej i kontrolnej. Kiedy trzeba zastosować inne metody przyporządkowania, musimy się liczyć ze stronniczością, czyli efektem doboru. Przyczyną tego zjawiska jest powstawanie różnic pomiędzy grupą eksperymentalną i grupą kontrolną, zanim wystąpi operacja badawcza; różnice te są spowodowane czynnikami pojawiającymi się poza planem badawczym. Jeżeli dwie grupy różnią się między sobą na początku eksperymentu, to trudno będzie później oddzielić efekt doboru od efektu oddziaływania zmiennej niezależnej. I tak na przykład, instytucja Manpower Demonstration Research Corporation, badając skuteczność programu zatrudnienia dla osób otrzymujących zasiłek z opieki społecznej, porównywała ze sobą osoby objęte pomocą społeczną i uczestniczące w federalnym programie zatrudnienia z innymi osobami objętymi pomocą społeczną. Okazało się, że wśród osób objętych tym programem zanotowano wyższy stopień zatrudnienia i wyższe zarobki, co z kolei wpłynęło na zmniejszenie kosztów opieki społecznej ponoszonych przez podatników. Można jednak sformułować konkurencyjne wyjaśnienie zarejestrowanych zmian w poziomie zatrudnienia i w wysokości zarobków. Zgodnie z tym wyjaśnieniem osoby biorące udział w programie różniły się od pozostałych osób objętych opieką społeczną jeszcze przed rozpoczęciem badania. Mogła to być różnica w poziomie motywacji tych osób do poszukiwania pracy i to ona mogła wpłynąć na wyższy stopień zatrudnienia i większe zarobki.
Efekt doboru jest szczególnie istotny wtedy, gdy osoby badane same decydują, czy wziąć udział w eksperymencie. W takich wypadkach bowiem badacz nie jest w stanie stwierdzić, czy różnice pomiędzy grupą eksperymentalną i kontrolną zostały spowodowane wyłącznie przez zmienną niezależną, czy też obserwowane efekty należy przypisać innym czynnikom związanym z procedurą selekcyjną. Spora liczba programów społecznych jest dostępna dla wielu osób na zasadzie wolnego wyboru. Dlatego też trudno ocenić skuteczność takich programów, między innymi ze względu na efekt doboru. Czynniki związane z procedurą selekcji należy zatem kontrolować, zanim badacz zdecyduje się je wyeliminować jako konkurencyjne wyjaśnienie. Dalej w tym rozdziale omówimy metody kontrolowania czynników związanych z doborem do próby badawczej.
Czynniki związane z planem badawczym. Czynniki te obejmują te zmienne, które pojawiły się w trakcie prowadzenia badania i mogły spowodować zmiany w badanych osobach lub w obiektach oraz zmiany w narzędziu pomiarowym. Do czynników tych zaliczamy również efekt oddziaływania samego badania. Poniżej przedstawiamy podstawowe czynniki związane z planem eksperymentalnym, które mogą wpłynąć zakłócająco na trafność interpretowania zależności przyczynowych na podstawie zebranych danych.
...
Milka_1507