„Not everything that counts can be counted, and not everything that can be counted counts.”

Albert Einstein

Postaramy się dzisiaj opowiedzieć trochę co nieco o pomiarach badawczych.

Odnosząc się do powyższego cytatu to właśnie zmienne teoretyczne się liczą, lecz nie mogą być policzone. Natomiast wiele „zanieczyszczonych” zmiennych może być policzone, lecz mają one zerowe znaczenie, bądź nawet wprowadzają szum do badania. Ale zacznijmy od początku.

Do wyboru mamy szeroki wachlarz metod pomiarowych: miary obserwacyjne (gdy rejestrujemy zachowania osób badanych), miary samoopisowe, czyli ankiety i kwestionariusze, jak również miary wykonaniowe, a nawet dane archiwalne. Od tego czy prawidłowo dobierzemy narzędzia zależy dalsze powodzenie badania. Możemy to porównać do soczewek. Na przykład: gdy dalekowidz będzie chciał przeczytać książkę to dużo bardziej przydadzą mu się okulary z soczewkami na plusie, niż te na minusie. Tak samo jest w przypadku pomiaru. Odpowiednio dobrane narzędzia są podstawą do uchwycenia istoty badania, a od ich precyzji zależy to, czy uda się wykryć różnice.

Na początku musimy zaprojektować sposób pomiaru zmiennej teoretycznej, ustalić co będzie wskaźnikiem zmiennej (operacjonalizacja).

Istnieje szereg sposobów, na jakie można mierzyć zmienną teoretyczną, uzyskując wiele jej wskaźników. To wiąże się z tym, że uzyskane wyniki nie zawsze będą adekwatne do badania. Należy pamiętać, że wszystkie wskaźniki są w pewnym stopniu „zanieczyszczone” wpływem innych zmiennych i nie jesteśmy w stanie tego zanieczyszczenia w stu procentach wyeliminować. Dobrym wyjściem w tej sytuacji jest użycie miar złożonych, a nie posługiwanie się pojedynczym wskaźnikiem interesującej nas zmiennej.

Gdy za pomocą odpowiednio dobranych narzędzi dokonamy już pomiaru, zebrane wyniki należałoby jakoś zakodować.

Tutaj z pomocą przychodzą nam skale pomiarowe. W zależności od charakteru zmiennych, możemy je mierzyć na skalach jakościowych i ilościowych. Gdy dokonujemy pomiaru takiej zmiennej jak np. kolor włosów, używamy najniższej skali jakościowej – skali nominalnej. Przy jej pomocy nie porządkujemy danych według jakiejś hierarchii, lecz tylko je klasyfikujemy. Pozwala nam ona na odróżnienie jednego obiektu od drugiego. Kiedy mamy do czynienia ze zmiennymi, które tworzą jakąś hierarchię, możemy posłużyć się wyższą skalą jakościową – skalą  porządkową. Dzięki zastosowaniu jej, otrzymujemy informacje o porządku poszczególnych wartości. Istotą tej skali jest to, że nie dysponujemy żadnymi jednostkami miary, więc nie pozwala nam ona oszacować o ile wynik X różni się od wyniku Y, natomiast możemy oszacować ich relację większy/mniejszy.

Jeżeli odległość między poszczególnymi wartościami na skali jest taka sama, to jest to jednoznaczne z występowaniem jednostek, a co za tym idzie używamy skali ilościowych.

Przy ich pomocy możemy nie tylko ustalić porządek danych, ale również dystans między nimi. Kryterium odróżniającym skale w ramach skali ilościowych, jest występowanie zera bezwzględnego. I tak, na skali przedziałowej mogą pojawiać się wartości ujemne, ponieważ punkt odniesienia skali nie jest bezwzględny (temperatura w stopniach Celsjusza). Na skali ilorazowej, wartości ujemne nie występują ponieważ charakter mierzonych danych na to nie pozwala, istnieje zero bezwzględne (np. liczba dzieci, wiek). Ta skala umożliwia nam nie tylko ustalenie relacji, odległości między danymi ale też stosunek ile razy wynik X jest większy od wyniku Y. Przy dokonywaniu pomiarów należy mierzyć zmienne tak, by uzyskać jak najwyższą skalę, gdyż im wyższa skala tym większą mamy zapewniona dokładność, a więc tym większe szanse na uchwycenie subtelnych nawet różnic między analizowanymi grupami. W przypadku, gdy zebrane informacje będą zbyt szczegółowe na nasze potrzeby, zawsze możemy je uogólnić schodząc do niższej skali. Jednak kiedy okaże się, że mamy za mało szczegółów nie będzie możliwości podwyższenia skali.

Podczas zbierania danych, musimy pamiętać, że dla wszystkich badanych sytuacja badawcza powinna być identyczna, a przynajmniej jak najbardziej zbliżona.

Uzyskać to możemy między innymi poprzez spisanie instrukcji do badania i odczytywanie jej za każdym razem, by każdy biorący udział usłyszał to samo polecenie. Jeżeli badanie przeprowadza więcej eksperymentatorów, warto kontrolować, która osoba była badana, przez którego badacza, aby mieć możliwość oszacowania w późniejszych analizach wpływu tej zmiennej na wyniki. Dobór do badania może się odbyć na kilka sposobów. Możemy bazować na ochotnikach, co wiąże się z wygodą, ale ma poważne wady metodologiczne. W badaniach psychometrycznych często stosuje się próbę kwotową, czyli taki dobór grupy badawczej, by zachowana została struktura z populacji. Najlepsza z punktu widzenia wnioskowania o zbiorowości generalnej, ale zarazem najtrudniejsza do uzyskania jest próba losowa. Aby ją uzyskać stosuje się różnorodne sposoby losowania. Odnośnie grupy kontrolnej spełniony być musi kanon jednej różnicy. Tylko wtedy wnioskowanie będzie sensowne.

Autorem tekstu jest Martyna Kuligowska.