1

UNIVERSITATEA BABE-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE PSIHOLOGIE I TIINELE EDUCAIEI

CATEDRA DE PSIHOLOGIE

METODE CANTITATIVE de CERCETARE

- SEMESTRUL II -

2

Informaii generale

Date de identificare a cursului

Date de contact ale titularului de curs:

Nume: Lector universitar dr. Balazsi Robert Birou: Birou 6 sediul Fac. de Psihologie i tiinele Educaiei, str. Republicii 37 Telefon: 0264-590967 Fax: 0264-590967 E-mail: robertbalazsi@psychology.ro Consultaii: Miercuri, 12-14

Date de identificare curs i contact tutori:

Numele cursului Metode cantitative i analiza datelor Codul cursului - PLR1639 Anul, Semestrul anul 3, sem. 2

Tipul cursului - Opional Pagina web a cursului- psychology.psiedu.ubbcluj.ro Tutore Lector universitar dr. Balazsi Robert Asist. universitar drd. Bivolaru Adrian metodecantitative@psychology.ro

Condiionri i cunotine prerechizite Asimilarea cunotinelor aferente acestui curs este condiionat de parcurgerea i

promovarea n prealabil a disciplinelor universitare Psihologie Experimental i Analiza Datelor I i Psihologie Experimental i Analiza Datelor II, parcurse n primele dou semestre de studii. Cunotinele oferite de aceast disciplin reprezint un cadru metodologic indispensabil al proiectrii i derulrii unei cercetri cantitative. n totalitatea lor, aceste prerechizite vor fi foarte utile n elaborarea lucrrii de licen precum i a proiectelor de cercetare ce urmeaz a fi predate la alte discipline aplicative.

Descrierea cursului Cursul de Metode Cantitative de Cercetare face parte din pachetul de discipline facultative

ale specializrii psihologie, nivel licen, din cadrul Facultii de Psihologie i tiine ale Educaiei a Universitii Babe-Bolyai din Cluj-Napoca. Disciplina ofer cunotine conceptuale i procedurale legate de problematica cercetrii cantitative, astfel fundamentnd i facilitnd accesibilitatea studenilor la o serie de discipline aplicate (Psihologia Muncii, Psihologie Clinic sau Psihologie colar). Tematicile abordate n cadrul cursului reprezint un preambul esenial pentru toate cursurile menionate mai sus.

Afirmarea psihologiei ca i disciplin tiinific a fost condiionat de elaborarea unei metodologii care s permit cuantificarea i msurarea variabilelor implicate, colectarea n bune

3

condiii a datelor cercetrii reprezentnd un imperativ al cercetrii. Garania calitii datelor este un singur cuvnt: calitatea controlului metodologic. Materialul a fost elaborat avnd n vedere dou obiective principale: oferirea de competene necesare pentru realizarea lucrrii de licen, respectiv cele pentru abordarea problemelor de cercetare specifice psihologilor practicieni. Ca urmare, capitolele urmtoare se vor referi mai cu seam la acele etape ale unei cercetri tiinifice

necuprinse n programa anului I, cum ar fi: stabilirea obiectivului unei cercetri, modul de construcie a unei ipoteze, importana modelelor descriptive n cercetare, identificarea erorilor n cercetare, generalizarea rezultatelor, interpretarea datelor empirice.

n plus, sunt prezentate principiile procedurilor de inferen statistic i rolul lor n controlul erorilor i interpretarea datelor. Materiale detaliate privind utilizarea metodelor de analiza datelor n cercetare, necesare pentru interpretarea rezultatelor din lucrarea de diplom le vei primi n semestrul II. Ele v sunt de prea puin folos n etapa de proiectare a cercetrii.

n acest fel, se completeaz cunotinele dobndite la cursul din anul I de psihologie experimental, destinate n special parcurgerii lucrrilor de cercetare, deci pentru consumarea de cercetare. Aceste cunotine ofer o imagine de ansamblu a principalelor tehnici experimentale i statistice folosite pentru testarea ipotezelor n cercetrile contemporane. Suficient pentru a citi cercetare, dar nu destul pentru a o produce. Altfel spus, n anul I ai nvat cum se testeaz o ipotez, dar nu i cum se construiete ea; i prea puin despre scopul pentru care testm noi ipoteze.

Organizarea temelor n cadrul cursului Cursul este structurat pe cinci module de nvare, corespunztor structurii funcionale a

unei cercetri, n felul urmtor: Principiile cercetrii tiinifice. Planul unei cercetri aplicative

(modul I), construcia i analiza testelor tiinifice (modulul II), validitatea i fidelitatea msurrilor i teoria erorilor de msurare (modul III), testarea ipotezelor experimentale; limitele metodei de inferen statistic (modul IV) i paii elaborrii unui proiect de cercetare (modul V). Parte a acestui curs sunt i aplicaiile TIC aplicate n Analiza Statistic a Datelor. Tematicile specificate reprezint elemente clasice al oricrui manual de introducere n metodologia cercetrii i analizei datelor care-i propune discuia prezentarea principiilor care guverneaz cercetarea psihologic.

Nivelul de nelegere i implicit, utilitatea informaiilor pe care le regsii n fiecare modul vor fi sensibil optimizate dac, n timpul parcurgerii suportului de curs, vei consulta sursele bibliografice recomandate. De altfel rezolvarea tuturor lucrrilor de verificare impune, cel puin, parcurgerea referinelor obligatorii, menionate la finele fiecrui modul. n situaia n care nu vei reui s accesai anumite materiale bibliografice, suntei invitai s contactai tutorii disciplinei.

4

Formatul i tipul activitilor implicate de curs

Parcurgerea celor cinci modul incluse n curs va presupune att ntlniri fa n fa (consultaii), discuii pe forum ct i munc individual. Consultaiile, pentru care prezena este facultativ, reprezint un sprijin direct acordat dumneavoastr din partea titularului i a tutorilor. Pe durata acestora vom recurge la prezentri contrase a informaiilor eseniale aferente fiecrui modul dar mai cu seam v vom oferi, explicaii i rspunsuri directe la ntrebrile pe care ni le vei adresa. Activitatea i discuiile de forum v vor permite respectarea unui ritm de nvare i n acelai timp discuiile cu colegii i moderatorii forumului v va permite i verificarea cunotinelor asimilate i extinderea lor. n ceea ce privete activitatea individual, aceasta o vei gestiona dumneavoastr i se va concretiza n parcurgerea tuturor materialelor bibliografice obligatorii, rezolvarea lucrrilor de verificare i a proiectului de semestru. Reperele de timp i implicit perioadele n care vei rezolva fiecare activitate (lucrri de verificare, proiect etc) sunt monitorizate de ctre noi prin intermediul calendarului disciplinei. Modalitatea de notare si respectiv, ponderea acestor activiti obligatorii n nota final v sunt precizate n seciunea: politica de evaluare i notare precum i n cadrul fiecrui modul.

Pe scurt, avnd n vedere particularitile nvmntului la distan dar i reglementrile interne ale CFCID al UBB parcurgerea i promovarea acestei discipline presupune antrenarea studenilor n urmtoarele tipuri de activiti:

a. consultaii pe parcursul semestrului vor fi organizate dou ntlniri de consultaii fa n fa; prezena la aceste ntlniri este facultativ;

b. realizarea unui proiect de semestru cu o tem i un set de sarcini anunate cu cel puin 30 de zile naintea datei de depunere a acesteia.

c. 2 lucrri de evaluare care vor fi rezolvate i, respectiv trimise tutorilor n conformitate cu precizrile din calendarul disciplinei.

d. forumul de discuii acesta va fi monitorizat de echipa de tutori i supervizat de titularul disciplinei.

Materiale bibliografice obligatorii

In suportul de curs, n cadrul fiecrui modul sunt precizate referinele bibliografice obligatorii care permit asimilarea corect a informaiilor, iar la sfritul modulului apar cele facultative, care s permit aprofundarea cunotinelor. Sursele bibliografice au fost astfel stabilite nct s ofere posibilitatea adncirii nivelului de analiz si, implicit, nelegerea mai bun a fiecrei component a cercetrii. Volumul Psihologie experimental i metodologia analizei datelor

5

(1993), este referina obligatorie principal pentru acest curs. Caracteristica sa definitorie o constituie prezentarea interat a demesului de cercetare, de la fazele sale timpurii (formularea unie probleme de cercetare) i pn la finalizarea cercetrii (analiza statistic a datelor i interpretarea rezultatelor). Aceast referin menionat la bibliografia obligatorie se regsete i poate fi mprumutat de la Biblioteca Facultii de Psihologie din cadrul Bibliotecii Centrale Lucian Blaga.

Materiale i instrumente necesare pentru curs Optimizarea secvenelor de formare reclam accesul studenilor la urmtoarele resurse:

- calculator conectat la internet (pentru a putea accesa bazele de date i resursele electronice suplimentare dar i pentru a putea participa la secvenele de formare interactiv on-line)

- imprimant (pentru tiprirea materialelor suport, a temelor redactate, a studiilor de caz) - acces la resursele bibliografice (ex: abonament la Biblioteca Central Lucian Blaga) - acces la echipamente de fotocopiere.

Calendar al cursului

Pe parcursul semestrului II, n care se studiaz disciplina de fa, sunt programate 2 ntlniri fa n fa (consultaii) cu toi studenii; ele sunt destinate soluionrii, nemediate, a oricror nelmuriri de coninut sau a celor privind sarcinile individuale. Pentru prima ntlnire se recomand lectura atent a primelor dou module; la cea de a doua se discut ultimele trei module i se realizeaz o secven recapitulativ pentru pregtirea examenului final. De asemenea n cadrul celor dou ntlniri studeni au posibilitatea de a solicita titularului i / sau tutorilor sprijin pentru rezolvarea anumitor lucrri de verificare sau a proiectului de semestru, n cazul n care nu au reuit singuri. Pentru a valorifica maximal timpul alocat celor dou ntlniri studenii sunt atenionai asupra necesitii suplimentrii lecturii din suportul de curs cu parcurgerea capitolelor aferente a bibliografiei obligatorii. n acelai calendar se regsesc i termenele la care trebuie transmise / depuse lucrrile de verificare aferente fiecrui modul precum i data limit pentru depunerea proiectului de semestru.

Calendar activiti

Consultaii I Martie 2015

Sindicatelor nr. 7, Cluj Napoca

Consultaii II Martie 2015

Sindicatelor nr. 7, Cluj Napoca Consultaii III Mai 2015

6

Sindicatelor nr. 7, Cluj Napoca Proiect de semestru anunare

subiect Mai 2015

(se va preda la data examenului final) Examen final (urmeaz a fi fixat la consultaii)

Politica de evaluare i notare Evaluarea final se va realiza pe baza unui examen scris desfurat n sesiunea de la finele

semestrului VI. Nota final se compune din: a. punctajul obinut la acest examen n proporie de 60% (Aplicaii TIC n Analiza Statistic a Datelor); b. evaluarea proiectului de semestrum reprezentnd unica tem cu pondere de 40%;. Fiecare tip de activitate va fi notat cu o not de la 1 la 10, nota final fiind media ponderat a notelor.

Modulul cuprinde dou lucrri de verificare care vor fi transmise tutorelui la termenele precizate n calendarul disciplinei. Instruciuni suplimentare privind modalitile de elaborare, redactare, dar i criteriile de notare ale lucrrilor, v vor fi furnizate de ctre titularul de curs sau tutori n cadrul ntlnirilor fa n fa.

Elemente de deontologie academic Se vor avea n vedere urmtoarele detalii de natur organizatoric:

- Orice material elaborat de ctre studeni pe parcursul activitilor va face dovada originalitii. Studenii ale cror lucrri se dovedesc a fi plagiate nu vor fi acceptai la examinarea final.

- Orice tentativ de fraud sau frauda depistat va fi sancionat prin acordarea notei minime sau n anumite condiii prin exmatriculare.

- Rezultatele finale vor fi puse la dispoziia studenilor prin afiaj electronic. - Contestaiile pot fi adresate n maxim 24 de ore de la afiarea rezultatelor iar soluionarea

lor nu va depai 48 de ore de la momentul depunerii.

Studeni cu dizabiliti: Titularul cursului i echipa de tutori i exprim disponibilitatea, n limita constrngerilor

tehnice i de timp, de a adapta coninutul i metodele de transmitere a informaiilor precum i modalitile de evaluare (examen oral, examen on line etc.) n funcie de tipul dizabilitii cursantului. Altfel spus, avem n vedere, ca o prioritate, facilitarea accesului egal al tuturor cursanilor la activitile didactice i de evaluare.

Strategii de studiu recomandate:

7

Date fiind caracteristicile nvmntului la distan, se recomand studenilor o planificare foarte riguroas a secvenelor de studiu individual, coroborat cu secvene de dialog pe forum, cu tutorii i respectiv titularul de disciplin. Lectura fiecrui modul i rezolvarea la timp a lucrrilor de evaluare garanteaz nivele nalte de nelegere a coninutului tematic i totodat sporesc ansele promovrii cu succes a acestei discipline.

Planificai-v s alocai cel puin la fel de mult timp pentru studiul fiecrei teme online a cursului pe ct ai aloca dac ai studia tema respectiv n varianta clasic a cursurilor fa n fa. Planificai-v un interval orar n timpul zilei pe care l vei rezerva studiului. La fel cum dobndirea miestriei n utilizarea unui instrument muzical sau s devii fluent ntr-o limb strin sau s excelezi ntr-un sport necesit determinare i mult exerciiu, la fel este i cu studiul psihologie experimentale.

ncepei prin a v realiza un calendar sptmnal cu toate cursurile dumneavoastr, timpul alocat pentru activitile ce in de locul de munc i alte obligaii. Rezervai-v 2-3 ore zilnic pentru studiu i marcai-le n calendarul sptmnii. Asigurai-v c ai ales un interval orar cnd v putei concentra cel mai bine asupra acestei activiti.

ncercai s rezolvai toate problemele oferite n temele de cas. Dac ntmpinai dificulti notai-v punctul unde ai ajuns i cerei ajutor pentru a trece mai departe.

V rugm s punei ntrebri! Curiozitatea i ntrebrile oneste sunt eseniale pentru nvare.

8

Modul 1 PRINCIPIILE CERCETRII TIINIFICE. PLANUL UNEI

CERCETRI APLICATIVE

Scopul modulului: familiarizarea studentului cu revist elementele unei cercetri tiinifice i principiile care dintr-o cercetare un demers tiinific.

Obiectivele modulului: la finalul acestui modul stundeii vor fi capabili:

Rolul acestui prim capitol este s ofere o imagine de ansamblu asupra procesului de cercetare tiinific, a limitelor rezultate din metodologia curent i a constrngerilor ce rezult din aceste limite, rezumate n principiile cercetrii tiinifice. Dup parcurgerea lui, vei putea diferenia cunotinele tiinifice de cele netinifice i verifica corectitudinea rezultatului unei cercetri aplicative.

Principiile unei cercetri tiinifice Voi ncepe cursul cu o tem care depete cadrul strict metodologic (ine mai degrab de

filosofia tiinei), dar este esenial pentru a nelege rolul metodelor de cercetare. Este vorba de principiile cercetrii tiinifice. Pentru a putea surprinde mai uor consecinele pentru activitatea de cercetare, vom ncepe descrierea recurgnd la un exemplu.

Pentru nceput voi prezenta o problem simpl, care prezint multe din caracteristicile unei cercetri psihologice. S presupunem situaia: avei un curs de la ora 8 dimineaa, i mergei la facultate cu autobuzul. Acesta pleac la intervale 30 de minute, ns uneori ntrzie. Mai tii c i profesorul obinuiete s ntrzie. n aceste condiii, avei de ales dintre dou posibiliti: s plecai de acas la 730, cu riscul s ntrziai, sau la 7; evident, cea de-a doua alternativ presupune eventual s v trezii la 6 cel puin, ceea ce nu e deloc convenabil. Problema este deci: cnd este convenabil s plecai: la 730 sau la 7 ?

Problema e banal, dar ceea ce ne intereseaz pe noi este c seamn n multe aspecte cu cele cu care un psiholog se confrunt. i anume: sunt implicate att comportamente i intenii

individuale (profesorul, soferul) ct i condiii externe (traficul la acea or, starea drumurilor, a mainii, condiiile meteo, evenimente rutiere, etc.). Deci, suficient de complex pentru a fi dificil de

s identifice componentele eseniale a unei cercetpri cantitative

s descrie limitele metodologei cantitative i contrngerile care rezult din acestea

s delimiteze cunotinele tiinifice de cele netiinifice

9

abordat. Pentru noi este pur i simplu imposibil s gsim o soluie la problem lund n calcul toate aceste condiii.

i totui, noi rezolvm deseori n mod satisfctor multe probleme similare, n ciuda complexitii acestora, aparent de neabordat. Probleme similare ntmpin cercettorii din toate domeniile tiinei, pentru c problemele abordate sunt prea complexe pentru a putea fi nelese sau studiate n ntregime.

Demersul folosit n aceste cazuri este de simplificare a problemei, prin luarea n considerare doar a acelor elemente care pot fi abordate i care pot oferi o soluie util. De exemplu, n cazul nostru, nu putem prevedea condiiile meteo sau reaciile fiecrui ofer n parte. Acele elemente definitorii ale problemei care sunt luate n calcul pentru soluie constituie modelul problemei. Deci, nainte de a cuta o soluie a problemei, vom ncepe prin a construi un model simplificat al ei. Factorii pe care i vom include n model sunt alei n principal n funcie de dou criterii: s fie suficient de importani pentru a afecta rezultatele, i s poat fi evaluai sau msurai. De exemplu, condiiile meteo ar putea influena serios problema (putem ntrzia dac e polei, furtun sau ninge), dar nu putem prezice vremea; deci pentru nceput vom exclude acest factor din model.

Diferena dintre model i situaia modelat poate fi mare, ns pe noi ne intereseaz n principal soluionarea problemei; dac, n ciuda simplificrii, soluia este eficient n majoritatea cazurilor, putem considera c am obinut o rezolvare a problemei.

Astfel, dac considerm relevante pentru problem probabilitatea de a ntrzia a profesorului respectiv a autobuzului, avem un model al problemei reprezentat de aceste dou variabile; n acest caz, soluia depinde, evident, de ct de des ntrzie autobuzul, respectiv profesorul. De exemplu, dac autobuzul ntrzie rar i profesorul des, merit s plecai la 730; dac ns autobuzul ntrzie des, i profesorul rar, nu. Prin urmare, soluia depinde de aceti doi parametri. Nu ne rmne, pentru a obine soluia corect, dect de a stabili aceste dou probabiliti. Acest lucru se poate face practic, prin estimri directe (vom urmri profesorul i autobuzul cteva zile). S presupunem c autobuzul ntrzie n 20% din cazuri i profesorul n 30% din cazuri. Pe noi ne intereseaz ce se ntmpl dac autobuzul ntrzie i profesorul nu (este evident: atunci vom ntrzia); mai exact, care este ansa ca acest lucru s se ntmple. Dac presupunem cele 2 probabiliti independente (nu tim unde st profesorul, nici cum ajunge la curs, deci e mai simplu s le considerm independente), pentru a afla rspunsul nmulim probabilitatea de a ntrzia a autobuzului cu cea de a nu ntrzia a profesorului (deci 100% - 30% = 70%). Rezultatul este:

20/100 x 70/100 = 14/100

adic 14%. Prin urmare avem aproximativ o ans din apte s ntrziem dac plecm la 730.

10

Ce putem constata la sfritul acestui demers? Am reuit s obinem un rspuns la problema noastr, n ciuda faptului c am neglijat multe din elementele ei. Mai mult, am evitat s studiem cauzele (motivele) pentru care autobuzul respectiv profesorul intrzie; pentru soluia gsit, nu era necesar s tim acest lucru. De fapt, am nlocuit aceste cunotine cu dou probabiliti, cere ne ofer o imagine suficient de acurat despre comportamentul autobuzului i a profesorului, fr s fie necesar a o explica. Cele dou probabiliti sunt de fapt modele statistice, simplificri ale variabilelor comportamentul autobuzului i comportamentul profesorului dar care ne ofer o soluie utilizabil pentru a putea s decidem.

Rezolvarea prin simplificare este de fapt principalul instrument de gsire a soluiilor n cazul tuturor tiinelor empirice. Dat fiind complexitatea extrem de mare a lumii reale, singura metod eficient de a gsi soluii rmne simplificarea situaiilor reale prin recurgerea la modele. Evident soluiile astfel gsite nu sunt perfecte, dar este tot ceea ce putem face pe moment. Revenind ns la problema noastr, putem considera soluia gsit de noi ca fiind tiinific? Amintii-v c exemplul a fost dat pentru a discuta caracteristicile cercetrii tiinifice. Intuitiv, putem rspunde uor la acest ntrebare, pentru c nc nu tim dac soluia gsit de noi funcioneaz.

Rspunsul corect este deci: nu este o soluie tiinific pentru c nu a fost testat. Adic, nu tim dac este sau nu corect.

Am descris astfel primul principiu fundamental al tiinei, care poate fi rezumat astfel: 1. Orice afirmaie trebuie supus unei verificri critice. Nu se accept ca argument

decisiv prerea nici unei autoriti (expert) fr ca ea s fie testat.

n completare, principiul al doilea este formulat:

2. Dac o afirmaie este contrazis de un rezultat empiric, e considerat greit.

Din cele expuse mai sus putem nelege uor motivele pentru care cercetarea tiinific

respect acest principiu: complexitatea situaiilor reale fac dificil sau imposibil abordarea problemei n alt form dect simplificat, simplificare care poate duce la soluii eronate. Conform deci principiului enunat, soluia noastr nu este nc tiinific, pentru c nu am verificat-o. Ce nseamn de fapt verificare critic ? Presupune analiza ntregului demers folosit pentru obinerea soluiei, adic analiza raionamentelor folosite, a modului n care s-au obinut datele empirice, a interpretrilor date rezultatelor etc. Testul final al orcrei teorii tiinifice sau soluii teoretice este confruntarea cu realitatea, prin compararea datelor empirice cu prediciile teoretice.

S analizm acum soluia noastr i s vedem de ce nu o putem accepta fr verificare. Ea se bazeaz pe un calcul de probabilitate a dou evenimente independente (probabilitatea de a ntrzia a

11

autobuzului i probabilitatea de a nu ntrzia a profesorului); iar metoda de a calcula rezultatul (probabilitatea de producere simultan a dou evenimente independente) este demonstrat de mult. i atunci?

Motivul este c noi am simplificat problema atunci cnd am selectat doar doi parametri pentru a o descrie; demersul folosit n soluie nu verific i presupunerea c aceti doi parametri descriu perfect situaia; deci nu ntreaga noastr soluie e verificat.

Verificarea soluiilor e comun oricrei cercetri empirice. Datorit simplificrii la care am

recurs nu avem cum s fim siguri dac soluia gsit este corect (exist de exemplu ansa ca un element important al situaiei s fie omis).

Prin urmare, urmtoarea etap fa consta n verificarea soluiei gsite. Rolul verificrii este s ne convingem de eficiena soluiei pentru toate cazurile cuprinse n problem. n cazul nostru, asta presupune ca ea s fie corect indiferent de ce comportament au la un moment dat profesorul i oferul. Nu este de exemplu suficient s plecm la coal o dat la 730 i s constatm c nu am ntrziat; s-ar putea ca la o repetare a ncercrii s ntrziem. Deci o singur verificare nu e prea

sigur; metodele de verificare trebuie s fie obiective, altfel rezultatele lor ar fi uor de contrazis. La o analiz sumar, constatm c de fapt nu vom putea verifica complet soluia: ar trebui s includem n verificare toate cazurile, adic s urmrim tot semestrul dac ntrziem sau nu. Evident, n urma unei astfel de verificri rezolvarea gsit nu mai are sens (dac constatm de exemplu c am greit, nu mai putem reveni n timp la nceputul semestrului i s cutm alt soluie).

Pentru a fi totui mai obiectivi, putem s plecm de mai multe ori la 730 i s vedem de cte ori ntrziem. S presupunem c facem asta de 5 ori i am reuit s ntrziem de trei ori. Rezultatul nu e prea fericit. Dac comparm probabilitatea de a ntrzia prezis de soluia noastr (14%) cu cea real (60%) este destul de evident c cele dou valori sunt diferite. Acum putem nelege de ce este nevoie s verificm soluia. Ea s-a dovedit greit. S ne amintim principiu doilea al tiinei, reformulat pentru cazul cercetrilor aplicate: n cazul n care datele empirice contrazic predicia dat de soluie, soluia e respins. Altfel spus, verificm soluia teoretic cu realitatea. Dac ea nu corespunde realitii, renunm la ea, urmnd s cutm alta. Rezult imediat importana pe care trebuie s o acordm modului n care facem verificarea; dac facem erori mari n cursul verificrii, putem lua o decizie greit la compararea datelor cu teoria. Aceast grij pentru modul n care se face verificarea este coninut n afirmaia: datele empirice trebuie s fie obiective. Acest lucru este mult mai dificil dect pare; e suficient s ne gndim la faptul c orice msurtoare pe care o realizm conine i erori de msurare, pe care nu le putem elimina n ntregime. De aceea, discrepana dintre predicie i rezultatele empirice normal; ea apare n majoritatea cazurilor de cercetare tiinific. Diferena n sine nu reprezint un motiv de ngrijorare (puteam obine de

12

exemplu 14,86%), ci mrimea ei i implicaiile posibile. Dac diferena e mic, o putem atribui erorilor de msurare. Dac ns e mare, o astfel de interpretare nu mai e realist.

n cazul nostru, diferena este prea mare, mai ales dac lum n considerare utilitatea rezultatului: ne putem eventual permite s ntrziem o data sau de 2 ori pe semestru, dac asta nseamn 30 de minute de somn n plus; dar nu mai este deloc acceptabil dac vom ntrzia la mai mult de jumtate din cursuri. Cele dou rezultate (teoretic i empiric) ne conduc la decizii diferite. Deci le putem considera diferite n raport cu problema noastr. Ce ne rmne de fcut este s analizm cauzele posibile care au dus la aceast discrepan mare ntre soluia gsit i realitate. Este pasul firesc al unei cercetri tiinifice: dac ne-am convins c soluia teoretic e greit, cel mai bun lucru e s gsim ct mai rapid greeala fcut.

Ce s-ar fi ntmplat dac soluia ar fi fost corect (dac am fi obinut de exemplu acel 14,86% amintit mai sus) ? Evident c cele 5 cazuri ale verificrii nu ne-ar putea convinge definitiv de corectitudinea soluiei. Ceea ce am concluziona este c ea e mai probabil s fie corect dect nainte de verificare. n schimb, dac verificarea soluiei contrazice predicia, putem spune cu certitudine c soluia e greit (evident, n condiiile n care verificarea e obiectiv).

Cauzele erorii soluiei noastre pot fi foarte multe, mai ales c, dac ne aducem aminte, noi am simplificat ct de mult se putea situaia real atunci cnd am construit modelul problemei. Deci orice element care a fost exclus poate la fel de bine s fie cauza rezultatului din verificare. Pe urm, comportamentul profesorului i al oferului a fost poate estimat greit sau acestea s-au modificat ntre timp. Se pare deci c nu avem altceva de fcut dect s analizm toate aceste surse de eroare posibile pentru a explica diferena constatat.

Tem de reflecie nr. 1 Identificai pentru exemplul prezentat n curs i alte cauze posibile care pot duce

la rezultatul empiric descris.

Problema e c o analiz a tuturor surselor de eroare nu are sens pentru simplul motiv c sursele de eroare posibile sunt prea numeroase (le putem considera infinit de multe) i timpul necesar pentru analizarea lor ar fi mare; iar pe noi nu ne intereseaz o soluie obinut dup terminarea anului colar. Vom folosi aici un principiu numit briciul lui Occam care ntr-o form simplificat afirm: ipotezele nu trebuie multiplicate inutil. n cazul nostru, pentru a restrnge ipotezele cu privire la cauzele erorii, vom ncepe cu variabilele incluse de noi n model. Dac constatm la nivelul lor erori, i acestea pot explica cea mai mare parte din eroare, este suficient pentru condiiile practice. n caz contrar suntem nevoii s cutm i alte surse de eroare.

13

La o privire sumar vom constata c avem o problem major la variabilele incluse n model. Probabilitatea de a ntrzia obinut (60%) este mai mare dect cea de ntrziere a autobuzului (20%); asta ar nsemna c noi am ntrziat mai des dect ar fi trebuit s ntrzie autobuzul! Evident e absurd (cu excepia faptului, puin probabil, n care v-ai decis s nu intrai la ore imediat - s bei o cafea, de exemplu...). Deci, mai mult ca sigur nu am msurat corect probabilitatea de a ntrzia a autobuzului. Ea este n mod cert mai mare. Deci am fcut o eroare de msurare (mai exact de estimare) a unuia din parametri.

O alt problem posibil este firete numrul mic de verificri fcute (doar 5); e posibil c dac am lungi perioada de verificri, probabilitatea de a ntrzia a autobuzului s scad. Aici avem de-a face cu o incertitudine a rezultatului determinat de metodele de testare. n sfrit, e posibil s constatm c de exemplu autobuzul ntrzie de obicei mult (10-15 minute) i profesorul puin (2-3 minute), ceea ce necestit corectarea modelului folosit de noi. n aceste condiii, e mai util s neglijm probabilitatea de a ntrzia a profesorului pentru c autobuzul ntrzie mult mai mult dect profesorul; deci, ori de cte ori autobuzul va ntrzia, vom ntrzia i noi. Ca urmare, modelul nou ar fi format doar din probabilitatea de a ntrzia a autobuzului, i pe care este nevoie s o reevalum.

Dac n urma acestor corecii am obinut un rezultat apropiat de cel empiric, putem conchide c am descoperit majoritatea surselor de eroare. Dac nu, probabil va trebui s lum n calcul variabilele omise de noi din descrierea situaiei.

Tem de reflecie nr. 2 n ce msur metoda de verificare propus este valid pentru a testa soluia teoretic a problemei din exemplu? Propunei o metod de verificare mai acurat.

Exemplul de mai sus ne permite s nelegem diferena fundamental dintre cunotinele tiinifice i cele netiinifice. Cunotinele tiinifice sunt obligatoriu verificate critic, verificare ce presupune confruntarea lor cu realitatea. Acest demers permite eliminarea sau corectarea soluiilor respectiv a teoriilor incorecte sau inexacte, ceea ce n cazul cunotinelor netiinifice nu este

posibil. Am prezentat acest exemplu n ideea de a fi destul de simplu dar care s conin n mod

necesar ct mai multe din elementele unei cercetri reale. n baza acestui exemplu simplificat am putut pune n eviden multe din caracteristicile unei cercetri tiinifice.

n primul rnd, o cercetare tiinific pornete de la identificarea unei probleme. Problema poate fi una practic (cum a fost cea folosit n exemplu) sau una teoretic; de fapt, putem considera la limit diferena dintre o problem practic i una teoretic ca fiind una de generalitate; o

14

problem teoretic caut soluii la mai multe probleme nrudite (n cazul de mai sus, problema teoretic ar fi : cum am pleca de acas n general pentru a nu ntrzia de la cursuri, deci nu de la un curs anume sau n cazul unui profesor).

n al doilea rnd, orice problem presupune o situaie real extrem de complex, care nu poate fi descris sau analizat n ntregime; acest lucru este cu att mai evident n psihologie. Singurul demers rezonabil este de a gasi o simplificare a situaiei prin identificarea unor parametri pe baza crora construim un model descriptiv al situaiei. Urmeaz s gsim o soluie a problemei n limitele modelului descriptiv. Dar, deoarece nu avem argumente care s ne asigure c aceast soluie e corect, o vom testa empiric. n cazul unei cercetri aplicative (care presupune rezolvarea unei probleme concrete) testarea decurge asemntor cu demersul prezentat n exemplu. n cazul unei teorii ns, problema testrii acesteia este mai complicat, i va fi descris mai trziu.

Tem de reflecie nr. 3 Care ar fi fost consecinele practice n cazul renunrii la testarea soluiei din exemplu?

Putem n acest moment construi un model simplificat al procesului de cercetare (figura1). La o analiz sumar a acestui model, constatm c de fapt, caracterul tiinific al cercetrii tiinifice este dat doar de componenta de testare a soluiei. n rest, demersul este similar cu cel rezolutiv (rezolvare de probleme).

Acest fapt ne permite s nelegem rolul metodelor de testare tiinific n cadrul unei cercetri. Ele ne permit s verificm o soluie odat formulat, dar nu ne sunt de ajutor prea mare la identificarea problemei i gsirea soluiei (respectiv elaborarea teoriri n cazul cercetrilor teoretice). Or, eficiena unei cercetri depinde fundamental de importana problemei abordate i de utilitatea soluiei. i deoarece cursul introductiv de anul I s-a axat n principal pe descrierea metodelor de testare tiinific, abordarea celorlalte elemente ale procesului de cercetare este necesar.

15

Identificarea problemei

Construcia modelului descriptiv

Soluia

Testarea soluiei gsite

Interpretarea rezultatelor empririce

Analiza erorilor Figura 1. Etapele unei cercetari tiinifice aplicative

Firete, modelul de mai sus este simplificat. De exemplu, el nu abordeaz situaia n care soluia este greit. n acest caz, demersul se reia n funcie de erorile gsite. n problema folosit ca exemplu am schiat i un astfel de caz. i anume, situaia n care modelul descriptiv este incorect, urmnd corectarea acestuia i reformularea soluiei.

Rezumat

Putem extrage din exemplul de mai sus cteva concluzii importante despre modul n care se realizeaz o cercetare:

Una din problemele cu care se confrunt o cercetare este complexitatea situaiilor reale. Noi putem aborda aceast problem prin simplificarea situaiei astfel nct s gsim o soluie utilizabil.

16

Demersul adoptat e simplu: ce ne intereseaz e s gsim o soluie la problem, nu s abordm situaia n toat complexitatea ei (ceea ce este evident imposibil). Datorit simplificrii, soluia gsit nu e perfect; mai mult, poate fi greit sau nesatisfctoare. Din aceste motive suntem

obligai s o testm, comparnd-o cu realitatea. Testarea soluiei ridic problema obiectivitii datelor empirice. Dac acestea sunt incorecte, vom eua n tentativa noastr de a verifica soluia. Caracterul tiinific al cercetrii este dat de testarea soluiei teoretice. ns o cercetare tiinific nu se reduce la testarea de ipoteze.

Recomandri i comentarii cu privire la temele de reflecie

Tema 1: Nu cutai s construii soluia fr a avea un model al problemei. Adesea, acesta poate fi obinut prin analiza i corectarea modelelor folosite de soluiile existente (de exemplu prin adaugarea unei variabile n modelul existent). Nu ncepei cercetarea de la zero dac exist deja soluii la problem. Tema 2: Verificarea eficienei soluiei gsite se face ntotdeauna n funcie de obiectivul prevzut (adic prin compararea cu rezultatul dorit). Tema 3: Vezi principiile unui demers tiinific!

Bibliografie minimal pentru acest modul

Radu, I., Miclea. M., Albu, M. Nemes, S. Moldovan, O., Szamoskozi, S. (1993) Metodologie Psihologica si analiza datelor. Editura Sincron, Cluj Napoca.

Heiman, G., W., (2001) Understanding Research Methods and Statistics: an integrated approach. Houghton Mifflin Company, Boston.

Dane, F. (1990) Research methods. Brooks Company, California. Richard Feynman (1998) The Meaning Of It All. Reading, Mass.: Addison-Wesley.

17

Modul 2 CONSTRUCIA I ANALIZA TEORIILOR TIINIFICE

Scopul modulului: oferirea unui cadru general care s ofere criterii pentru analiza calitativ a unei teorii tiinifice.

Obiectivele modulului: la finalul acestui modul, studenii vor fi capabili:

Scopul final al oricrui demers tiinific este explicaia unui fenomen psihologic, explicaie ce st la baza soluiilor propuse de cercettor spre a rezolva anumite probleme. Aceast explicaie n cercetarea tiinific i-a forma unei teorii tiinifice.

Caracteristicile unei teorii tiinifice Majoritatea cunotinelor noastre despre realitate este coninut n teoriile tiinifice. n cele

ce urmeaz, vom face o scurt prezentare a caracteristicilor unei teorii tiinifice. Ele decurg din principiile cercetrii tiinifice i reprezint scheletul demersului prin care se propun teorii noi sau se modific cele existente.

Conant definete cunoaterea tiinific ca o serie interconectat de concepte i scheme conceptuale care au fost dezvoltate ca rezultat al experimentrii i observaiei i sunt utile n elaborarea de noi experimente i observaii. Aceast definiie surprinde calitatea de continuu a progresului cunoaterii tiinifice; nici o teorie nu este definitiv, ci un punct de vedere provizoriu obinut prin interpretarea faptelor tiinifice la care avem acces la un moment dat. Ea servete ca punct de plecare pentru acumularea de alte fapte obiective, care vor genera noi teorii.

O teorie tiinific este o construcie complex, ce nu se rezum la o simpl nsumare de fapte observate; structura unei teorii reprezint relaia dintre datele i cunotinele tiinifice, stabilit pe respectarea regulilor de raionament logic. Principalul rol al teoriilor tiinifice este explicativ; puterea explicativ a unei teorii se restrnge la un anumit domeniu al fenomenelor lumii

s evalueze suficiena i valoarea datelor empirice de plecare;

s aprecieze corectitudinea raionamentului logic prin care s-a elaborat teoria

s evalueze eficiena teoriei de a explica datele existente i de a face predicii verificabile

s neleag modalitatea prin care putem compara teoria cu alte teorii concurente.

18

fizice (domeniul de aplicabilitate al teoriei). O teorie tiinific valid ofer o explicaie unic pentru orice fenomen ce aparine domeniului ei de aplicabilitate.

Teoriile tiinifice valide respect o serie de principii care le confer obiectivitate, ceea ce este crucial din punct de vedere tiinific.

Caracterul empiric al unei teorii rezult din suportul factual al acesteia, reprezentat de toate datele tiinifice (observaii, msurtori) care stau la baza teoriei. Orice teorie tiinific este elaborat pornind de la date obiective msurate privind fenomenele sau procesele studiate. Datele sunt obinute n condiii experimentale controlate i trebuie s fie verificabile (adic exprimate ntr-o form ce permite verificarea lor de ctre ali cercettori). De exemplu, rezultatul unei observaii subiective nu este direct accesibil unui alt cercettor; nregistrarea datelor n timpul observaiei poate fi reanalizat ns de persoane care nu au fost prezente n cursul observaiei.

n plus, datele tiinifice trebuie s fie replicabile. Cu alte cuvinte, repetarea condiiilor n care datele unui studiu experimental au fost obinute trebuie s conduc la rezultate similare cu cele ale studiului iniial.

Cele dou condiii, verificabilitatea i replicabilitatea datelor confer obiectivitate faptelor tiinifice.

Caracterul raional al unei teorii este conferit de suportul logicii formale prin care este verificat orice afirmaie tiinific. Orice teorie reprezint o serie de enunuri deduse pe cale logic din faptele tiinifice i cunotinele considerate valide. Modul de prezentarea a raionamentului care a dus la construcia teoriei trebuie s fie suficient de clar i complet, pentru a putea fi verificat de comunitatea tiinific.

Testabilitatea (falsificabilitatea) unei teorii reprezint posibilitatea de a verifica experimental prediciile acesteia. O teorie tiinific este considerat valid atunci cnd prediciile ei cu privire la fenomene aparinnd domeniului de aplicativitate pot fi enunate ntr-o form msurabil experimental i verificate prin compararea cu date empirice. Falsificabilitatea unei teorii presupune constrngerea de a formula teoria n aa fel nct dac ea nu e adevrat s putem dovedi acest lucru prin studii experimentale.

Testarea teoriilor presupune dou condiii: (a) alegerea unui caz particular din domeniul de aplicabilitate al teoriei ce permite realizarea unei msurtori experimentale n condiii strict controlate; (b) msurtorile tiinifice necesare verificrii s poat fi realizate cu suficient precizie pentru a putea fi comparate cu predicia. De exemplu, diferena dintre predicia teoriei relativitii i a celei newtoniene cu privire la masa corpurilor nu poate fi verificat dect n cazul obiectelor cu

19

vitez apropiat de cea a luminii; pentru obiectele ce se deplaseaz cu vitez mic, precizia msurrii masei sale nu este suficient de mare pentru a pune n eviden diferena dintre cele dou predicii.

Caracteristica de testabilitate a teoriilor trebuie ns abordat mai flexibil. Dac o teorie este plauzibil i extrem de important pentru progresul tiinei, dar nc nu se poate testa, nu e abandonat. Dimpotriv, se depun eforturi mari pentru ca ea s poat fi testat. Un exemplu este teoria relativitii generale a lui Einstein, care a fost luat n considerare, dei nu a putut fi verificat imediat. Uneori dificultatea e dat de precizia rezultatului verificrii empirice care este decisiv pentru validarea teoriei (un exemplu recent l reprezint verificarea experimental reuit n 1998 a teoriei decoerenei cuantice propus nc din 1982 de Wojciech Zurek; au fost necesari 16 ani de eforturi pentru atingerea preciziei de msurare necesare verificrii experimentale).

Generalitatea este o caracteristic legat de mrimea domeniului de aplicabilitate a unei teorii. O teorie mai general este de preferat uneia specifice pentru c exprim doar relaiile general valabile dintre datele tiinifice, neglijnd aspectele particulare. O teorie general presupune ns i modele descriptive mai generale, care sunt dificil de obinut. Ca urmare, n practic se ncepe prin teorii particulare, care ulterior sunt nlocuite prin teorii generale. Un exemplu n acest sens este

teoria atraciei generale formulat de Newton pe baza unor teorii i legi particulare (legile lui Kepler i Galilei).

Simplitatea (parcimonitatea) este o condiie important n procesul de evaluarea a teoriilor. Dintre mai multe teorii cu acelai domeniu de aplicabilitate i aceleai predicii este preferat teoria cea mai simpl (care ofer explicaii mai simple).

Aperent, simplitatea vine n contradicie cu ceea ce am constatat n capitolul precedent. i anume, realitatea este foarte complex. Prin urmare, ne ateptm ca o teorie mai bun s fie i ea mai complex. Rezult deci c teoriile tiinifice nu devin din ce n ce mai simple; dimpotriv, ele devin mai generale i mai complexe. O teorie nu este suficient s fie doar simpl pentru a fi valid.

O interpretare eficient a principiului parcimonitii este dat de Poincar: el este valabil n cazul teoriilor de acelai nivel. Adic, dac avem mai multe teorii concurente de aceeai valoare i tratnd aceeai problem, este de preferat teoria mai simpl. Putem evita astfel complicarea inutil n construcia teoriilor.

Simpla enumerare a caracteristicilor unei teorii tiinifice ne sugereaz ct de complex este n realitate procesul de elaborare i testare a unei teorii tiinifice. El nu poate fi redus la verificarea unei ipoteze de cercetare. n stadiul actual al dezvoltrii oricrui domeniu al tiinei, teoriile alctuiesc o reea complex; teoriile sunt interconectate.

20

O eroare la nivelul unei teorii afecteaz acele teorii care se bazeaz pe ea; la rndul lor, acestea din urm afecteaz alte teorii, procesul propagndu-se n ntreg corpul de teorii al disciplinei. n cazul n care din corpul de cunotine o teorie se dovedete a fi eronat, trebuiesc reanalizate toate teoriile ce decurg din ea; un proces destul de dificil i de lung durat. n consecin, validarea unei teorii este o procedur cu consecine mult mai extinse dect teoria n cauz.

Pe de alt parte, o structur de cunotine organizat n teorii interconectate ofer un punct de plecare pentru o viitoare cercetare fundamental. Obiectivul unei cercetri viitoare este determinat de ceea ce cunoatem, respectiv nu cunoatem despre problema n cauz; aceste cunotine sunt organizate n teorii. Este nerealist ideea de a ncepe o cercetare pornind de la observaie sau ipotez neglijnd cunotinele (corpul de teorii) existente. Exist i situaii care ne pot uneori determina s recurgem la o astfel de procedur, i anume atunci cnd nu avem date empirice sau teorii cu privire la problema cercetat. ns i n acest caz ncepem prin a defini problema cere ne intereseaz; nu acionm orbete.

Cu toate acestea, majoritatea tratatelor i cursurilor de metode de cercetare din tiinele socio-umane nu accept nc acest punct de vedere. Idea de a iniia cercetarea pornind de la observaie a funcionat n special n faza iniial de dezvoltare a tiinei, moment n care teoriile tiinifice lipseau sau erau vagi. Acesta a fost stadiul conotinelor n fizic n secolul XVII, sau n psihologie n secolul XIX. n momentul de fa, procedura nu mai este eficient. Pentru a putea nelege aceste afirmaii, vom prezenta schematic structura unei teorii tiinifice.

Structura unei teorii. Ci de construcie i analiz a teoriilor

Orice teorie tiinific are la baz date empirice obiective, modele descriptive sau explicative respectiv afirmaii rezultate din alte teorii sau legi tiinifice (figura2). Ele reprezint premisele din care, n urma unor raionamente de tip inductiv se obine teoria tiinific.

Din cele discutate n capitolul anterior putem nelege principala problem a demersului const: premisele sunt ntotdeauna incomplete. Ne aflm de fapt ntr-o situaie analog cu problema determinrii regulilor unui joc logic pe care nu l cunoatem deloc (Richard Feymnan a folosit un exemplu similar n lucrarea sa Lectures on Physics, comparnd cercetarea tiinific cu descoperirea regulilor jocului de ah n timpul disputrii unei partide). Situaia privind raportul dintre faptele tiinifice verificate i domeniul unei teorii o avei reprezentat n figura 3; ea este determinat de dificultatea procesului de obinere a cunotinelor tiinifice, i de mrimea domeniului teoriilor. Teoriile au ntotdeauna un domeniu de aplicabilitate mai larg dect cel acoperit de datele empirice cunoscute. Este o sarcin imposibil s adunm toate datele necesare

21

pentru a avea premise certe.

Date empririce

D1

D2

D3

D4

T1

T2

T3

Teorii stiintifice

TEORIE

Modeledescriptive

Figura 2. Construcia unei teorii tiinifice

Ca urmare, date fiind premisele incerte, concluzia raionamentului inductiv poate fi fals. Cu ct teoria elaborat este mai general, cu att crete incertitudinea, in special prin creterea domeniului de aplicabilitate, deci a numrului de situaii care trebuiesc explicate. Iat de ce este dificil construirea de teorii generale, acesta fiind motivul pentru care n orice domeniu nou al tiinei, primele teorii sunt particulare.

Elaborarea unei teorii tiinifice este deci un proces complicat i de durat. Pentru a ajunge la o teorie tiinific general, soluia este de a progresa din aproape n aproape. Din punct de vedere al istoriei tiinei, procesul debuteaz cu studierea unor fenomene particulare, rezultnd legi sau teorii particulare. n urma acumulrii acestora, se ceeaz condiiile pentru unificarea lor n teorii generale.

Tem de reflecie nr. 1 ncercai s identificai etapele construciei unui teorii din domeniul psihologiei.

22

Procedeul este mai dificil de pus n practic pentru tiinele sociale, datorit marii complexiti a oricrui fenomen social, complexitate determinat de componenta uman. Nu putem ncepe cu ntrebri de genul de ce cad obiectele? sau de ce plou? ca s ajungem la legea atraciei gravitaionale sau la cele ale termodinamicii.

Figura 3. Relaia dintre domeniul de aplicabilitate al unei teorii i faptele tiinifice care o susin

Pn i un comportament simplu cum ar fi timpul de reacie motor la un stimul extern include decizii bazate pe strategii rezolutive complexe, dificil de studiat i de msurat. Soluia folosit a este simplificarea intens a situaiilor. n acest scop, Karl Popper a propus un model pentru dezvoltarea rapid a teoriilor tiinifice bazat pe simplificare i modelare descriptiv:

P1 TT DC P2

P1 reprezint problema studiat, TT este o tentativ de teorie care este supus unui demers critic DC a crui consecin este o alt problem P2 (reformularea lui P1 n cazul n care TT nu e corect, sau o problem nou, ca o consecin a lui TT). Demersul este scurtcircuitat n scopul obinerii de soluii (teorii) viabile n raport cu problema studiat. Deseori, atunci cnd problema studiat este complex, este mai util s acceptm o soluie incomplet dect lipsa oricrei soluii. De exemplu, n probleme de selecie de personal, o procedur imperfect este util dac e mai eficient dect selecia la ntmplare; ea rmne viabil pn obinem o soluie i mai eficient.

Domeniul teoriei

Date stiintifice cunoscute

23

Cu toate acestea, construcia unei teorii nu este deloc o operaie de rutin. Teoria nu este doar o concluzie general rezultat din premise obinute la ntmplare, ci rezultatul unei cutri contiente a premiselor (informaiilor) care ofer o descriere a caracteristicilor relevante ale problemei. Pentru a oferi o imagine ct mai acurat a procedurii de obinere a premiselor, vom recurge la o analogie, folosind ca exemplu o sarcin de evaluare a raionamentului formal, prezent n bateria piagetian.

Sarcina const n determinarea proprietilor a 4 substane chimice prin combinarea lor. Pentru a urmri efectul intaraciunii dintre substane se folosete un indicator chimic, care schimb culoarea soluiei dac o reacie chimic a avut loc, i o las neschimbat dac substanele amestecate nu reacioneaz chimic ntre ele. Substanele pot fi de mai multe feluri: reactivi (substane care reacioneaz ntre ele) solveni (care dizolv substanele n scopul de a permite reacia) inhibitori (mpiedic reacia chimic), inerte (nu reacioneaz cu alte substane) i catalizatori (intensific reacia sau o fac posibil dac substanele amestecate reacioneaz dificil). Obiectivul este de a identifica rolurile celor 4 substane, prin amestecarea lor i urmrirea interaciunii lor prin adugarea indicatorului.

Sarcina seamn foarte mult cu demersul de obinere a unei teorii. Teoria corect este n acest caz identificarea corect a rolului fiecrei substane. Instrumentul de msur este reprezentat de indicatorul chimic, iar modelul descriptiv este reprezentat de rolurile posibile ale substanelor chimice. S urmrim cum putem rezolva sarcina.

Evident, amestecarea celor 4 substane (pe care le vom nota cu A, B, C i D) i adagarea indicatorului nu ne ofer datele necesare identificrii substanelor. E posibil de exemplu ca indicatorul s nu i schimbe culoarea, ceea ce nu nseamn c nici una din substane nu e reactant. S-ar putea ca ntre ele s existe un inhibitor, sau s nu avem catalizator (i acesta s fie necesar). Situaia este similar cu cea a stabilirii interaciunii corecte dintre mai muli factori sociali. Rezultanta comportamental poate fi consecina unor efecte de sens contrar, care se pot anula reciproc. n aceste condiii, este mai util s ncercm cteva combinaii particulare de substane.

S notm pentru simplificare schimbarea culorii indicatorului cu X i meninerea culorii sale cu -. S ncepem cu amestecurile de dou substane (minimum de substane necesare pentru o reacie chimic):

1. AB: -

Am obinut primul rezultat. Cum l putem interpreta? Avem 2 alternative de interpretare:

24

a) Cele dou substane nu reacioneaz, deci cel puin una din ele NU este reactant;

b) Ambele sunt reactani, dar au nevoie de catalizator.

S continum:

2. CD: X

Deci C i D reacioneaz; avem pentru acest caz o singur interpretare posibil: C i D sunt reactani. Acum, pentru c tim deja rolul lor, adugnd pe rnd pe A i pe B avem ansa s aflm de exemplu dac una din ele este inhibitor:

3. ACD: X

4. BCD: -

Putem fi siguri c B este inhibitor, dar nu putem nc identifica rolul lui A (poate fi reactant, catalizator, neutr sau solvent dar NU i inhibitor).

5. AC: -

6. AD: -

Interpretarea cea mai plauzibil este: A nu este reactant. Este posibil ns ca A s fie reactant, dar s necesite un catalizator pentru a reaciona.

7. ABCD: -

Dac A ar fi catalizator, ar fi trebuit s obinem reacia (evident, am simplificat puin, compuii chimici reali nu se comport neaprat aa). Deci A este probabil solvent sau neutr. Mai mult ns nu putem afla. Pentru a afla rolul real al lui A ar trebui s avem n studiu i alte substane, de exemplu substane care nu reacioneaz dect cu ajutorul solvenilor.

Dup cte putem constata, am obinut o soluie incomplet. Decupajul de 4 substane nu permite mai mult. Revenind la problema cercetrii tiinifice, putem constata c multe din

25

elementele demersului prezentat mai sus sunt comune i unei cercetri teoretice. Pentru a rezolva sarcina, am fost obligai s recurgem la situaii particulare precis definite (prezena doar a anumitor substane i excuderea celorlalte). Este exact ceea ce facem atunci cnd studiem comportamentul rezultat n anumite condiii particulare strict controlate. Metoda care ne permite acest lucru este experimentul, pentru c face posibil stabilirea unor condiii precise de lucru i selectarea verficarea efectului doar a unor variabile, respectiv excluderea factorilor (variabilelor) nedorii din cercetare.

Interesant este ns c pentru aceste 7 ncercri nu am avut nici o ipotez precis de verificat cu privire la rezultatul fiecrei ncercri. Aveam cel mult expectane privind rezultatele posibile; de exemplu, la amestecul a dou substane, s avem o reacie dac cele 2 substane sunt reactani, i s nu obinem reacie n restul situaiilor. Problema pe care o verificm n aceste cazuri a fost: ce se ntmpl dac amestecm pe A cu B? Scopul nostru a fost de a aduna date empirice care s ne permit formularea de ipoteze. n cercetarea tiinific astfel de experimente se numesc exploratorii. Rolul lor este de a oferi date empirice care servesc drept premise pentru raionamente de tip inductiv. Primele rezultate au dus la un numr mare de concluzii posibile; numrul concluziilor a sczut pe msur ce prin raionamente inductive am obinut interpretri certe.

n plus, dac ai fost ateni, nu am avut nevoie s ncercm TOATE combinaiile posibile ale celor patru substane (exist 11 combinaii n total). Concluziile rezultate din ncercrile anterioare ne-au oferit indicaii despre care din combinaiile rmase neverificate ne pot oferi informaii suplimentare. Deci, dup cteva ncercri de tipul ncercare i eroare am folosit datele obinute pentru a ne conduce n restul investigaiilor.

Demersul este similar i n cazul construciei teoriilor. Dac nu avem nici un fel de date empirice despre fenomenul studiat, ncepem cu cteva observaii sau evaluri nesistematice avnd ca scop culegerea de date primare. Odat acestea obinute ns, ele sunt analizate; concluziile rezultate din analiz sunt cele care ne conduc demersul n continuare. Dac problema e complex (sunt muli factori implicai) cea mai bun strategie este s studiem efectul fiecrui factor separat. Cel mai bun mijloc (dac e posibil) este experimentul explorator.

Dup ce obinem date prin experimente exploratorii, analizm rezultatele i prin raionamente inductive stabilim modele primare. Urmeaz analiza efectelor cumulate a mai multor factori (respectiv interaciuni dac e cazul). Uneori demersul este tot explorator, atunci cnd nu avem la dispoziie ipoteze privind rezultatul posibil. Alteori (de exemplu pentru verificrile (3) i (4) din exemplul de mai sus, avem deja ipoteze privind rezultatul posibil. n cazul (3) i (4) ipoteza este:

ntruct Ci D au reacionat, dac prin adugarea substanei A sau B nu obinem reacie, atunci substana A/B este inhibitor. Dac obinem reacie, nu tim ce rol are A/B.

26

n final, prin raionamente inductive analizm toate rezultatele i formulm o explicaie general (o teorie) care s explice TOATE datele empirice adunate. Se poate ntmpla (ca i n exemplul nostru) ca teoria rezultat s fie incomplet (nu am identificat precis rolul fiecrei substane), dar este tot ceea ce putem obine. Motivul poate fi imposibilitatea de a obine msurtori suficient de precise (n cazul exemplului, dac am avea un indicator care s indice intensitatea reaciei, am putea identifica efectul unui catalizator mult mai precis), imposibilitatea de a face unele verificri necesare, etc. Oricum o teorie, chiar i incomplet, este o reuit. n lipsa ei am ti mult mai puin.

Tem de reflecie nr. 2 Folosind programul piagdemofull.exe facei cteva rezolvri, pentru a v familiariza cu demersul de realizare de observaii empirice i cu raionamentul inductiv. ncercai s obinei rezolvri corecte din ct mai puine ncercri empirice.

http://lifesciassoc.home.pipeline.com/instruct/piaget/index.htm

De fapt, putem considera c toate teoriile tiinifice sunt incomplete; toate au limite n explicarea realitii. ns aceast problem e mai mult filosofic. Pentru cei interesai de problema limitelor n cunoatere, recomand cartea lui John D. Barrow Despre imposibilitate aprut la Editura Tehnic (Titlul original este: Impossibility; aprut n 1998 la Oxford University Press).

Rolul modelelor descriptive este similar cu cel descris n capitolul precedent. Ele ofer simplificarea necesar pentru a putea aborda fenomenul. Nu am putea face asta n condiiile complexitii reale a fenomenului (pur i simplu pentru c nu o cunoatem n ntregime). Modelul descriptiv se elaboreaz prin selectarea factorilor sau variabilelor considerate de ctre noi importante n descrierea fenomenului. Verificarea eficienei (corectitudinii) unui model descriptiv se face prin studii descriptive, cele mai precise fiind experimentele descriptive. Acestea permit controlarea sau eliminarea factorilor (variabilelor) necuprinse n model, pentru a vedea dac cele din model descriu corect (fr distorsiuni) fenomenul. Pentru cei interesai de subiect, recomand capitolul 2 (Inferena descriptiv) din lucrarea Fundamentele Cercetrii Sociale de Gary King, Robert Keohane i Sidney Verba.

Ce facem atunci cnd avem deja teorii despre un fenomen, dar nu suntem mulumii de eficiena lor (se refer doar la unele cazuri particulare, sau s-au dovedit n timp greite)? ncepem demersul de elaborare a unei noi teorii de la datele empirice i de la teoriile existente deja. Acestea ne vor dirija direciile investigaiilor viitoare. Pentru aceasta ns este necesar s putem analiza teoriile tiinifice existente.

27

Analiza unei teorii presupune pai similari cu demersul de construcie a teoriilor. Acetia sunt:

- verificarea validitii modelului descriptiv utilizat

- verificarea corectitudinii modului de obinere a datelor empirice ce constituie suportul teoriei

- refacerea raionamentelor inductive care au condus de la date la teorie

- verificarea validitii studiilor de testare a teoriei

- analiza validitii, a limitelor i erorilor teoriei (date empirice care nu pot fi explicate corect prin teorie); principalele criterii de analiz sunt caracteristicile teoriilor prezentate la nceputul capitolului.

Demersul este n bun msur calitativ, neimplicnd studii empirice. El este necesar i pentru cazul n care dorim s folosim o teorie pentru a dezvolta aplicaii pe baza ei.

n final, dac am obinut o teorie nou, ncepem testarea ei prin explicarea datelor empirice deja existente; dac nu le putem explica, nseamn c teoria nu e corect. Dac trecem cu succes pestea acest prim verificare, testm teoria formulnd o predicie (ipotez) pentru o situaie precis definit despre care nu avem nc date. Metoda cea mai eficient pentru verificare este experimentul, care ne ofer controlul necesar pentru a construi n practic situaia cerut de verificare. Dac n urma experimentului obinem date conforme cu predicia fcut, considerm verificarea reuit.

Rezumat

n concluzie, construcia unei teorii tiinifice valide este un demers de durat. El nseamn analiza datelor empirice i a teoriilor existente, elaborarea de modele descriptive, decizii privind necesitatea unor investigaii exploratorii (dirijate de cunotinele pe care le avem deja) i experimentale (n cazul n care putem face ipoteze precise). n plus, ntruct raionamentul inductiv utilizat n construcia teoriilor are limitele lui (i la fel i modelele descriptive) teoriile rezultate sunt incomplete i deci perfectibile. Analiza validitii teoriilor este o procedur necesar att n cazul cercetrilor teoretice, ct i n cazul dezvoltrii de aplicaii ale teoriilor.

28

Recomandri i comentarii cu privire la temele de reflecie

Tema 1: Alegei o teorie din domeiul psihologiei i descriei demersul care a dus la formularea sa. Tema 2: ncercai s identificai fiecare pas al procesului de construcie i verificare a unui model teoretic.

Bibliografie minimal pentru acest modul

G. King, R. Keohane, S. Verba (2000) Fundamentele cercetrii sociale, Editura Polirom, Bucureti.

David Klahr (2000) Exploring Science., MA: MIT Press, Cambridge. Popper, Karl R. (1998) Mitul contextului. In apararea stiintei si a rationalitatii, traducere

de Florin Lobont si Claudiu Mesaros, Bucuresti: Editura Trei.

29

s neleag tipurile de erori de msurare i a modului de clasificare a acestora;

s surprind avantajele i deficienele metodei eantionrii aleatoare pentru a micora erorile de msurare.

s identifice erorile posibile ale unei msurri

Modul 3 VALIDITATEA I FIDELITATEA MSURTORILOR. TEORIA

ERORILOR DE MSURARE

Scopul modulului: familiarizarea studentului cu conceptele de baz a metodelor de analiz non-parametric.

Obiectivele modulului: la finalul acestui modul, studenii vor fi capabili:

Msurarea reprezint procesul prin care un set de carcateristici psihologice, de obicei exprimate sub forma unor comportament sunt transformate ntr-un set de numere. Legtura existent ntre aceste numere, n esen entiti abstracte, i atributele psihologice evaluate depinde de calitatea procedurilor de msurare. Unele erori sunt inerente procesului de msurare, altele n schimb pot fi evitate.

Erori de msurare sistematice i nesistematice Dup cum am constatat n capitolele precedente, cercetarea tiinific presupune obinerea

de date empirice, obinute prin msurtori. Principalele criterii pe care msurtorile trebuie s le satisfac pentru a avea valoare tiinific sunt validitatea i fidelitatea. Validitatea unor date empirice relativ la un comportament reprezint msura n care datele reflect elementele relevante ale acelui comportament.

Pe de alt parte, fidelitatea reprezint consistena (repetabilitatea) msurrii. Adic, msurnd succesiv acelai comportament al unui subiect, trebuie s obinem valori apropiate. Motivul pentru care nu ne ateptm s obinem valori identice este datorit erorilor de msurare. De exemplu, dac dorim s msurm timpul de reacie la un stimul simplu, constatm c, repetnd msurarea pe acelai subiect, vom obine date diferite, dar apropiate. Putem reprezenta relaia dintre rezultatul msurrii i eroarea de msurare astfel:

30

X = T + E

X reprezint n acest caz rezultatul msurrii, T este rezultatul ideal iar E eroarea de msurare. n cazul unei msurtori simple (de exemplu o dimensiune fizic: lungimea unui obiect, de exemplu) eroarea de msurare se datoreaz erorii instrumentului folosit i a actului de msurare. Eroarea total este deci rezultanta celor dou erori. Problema inerent oricrei msurri este c aceste dou componente nu pot fi separate. Noi nu putem evalua dect eroarea total; ct din aceast eroare se datoreaz instrumentului i ct msurrii n sine nu tim.

Orice aciune de msurare atrage deci dup sine i o eroare de msurare. Nu putem face msurtori fr eroare; putem doar reduce eroarea de msurare pn cnd aceasta s fie neglijabil n raport cu relevana msurtorii. Pentru a reduce eroarea de msurare este ns necesar s identificm cauzele ei. ns identificarea cauzelor nu este uoar; eroarea de msurare nu ne poate ajuta n acest sens.

Tem de reflecie nr. 1 Enumerai cteva posibile surse de eroare care pot distorsiona o banal msurare a greutii.

Soluia este identificarea tipului de eroare, folosindu-ne de modelele teoriei erorilor de msurare. Teoria erorilor de msurare clasific tipurile de eroare dup proveniena lor n dou clase: erori sistematice i erori aleatoare. Erorile sistematice sunt produse de o cauz precis i au de fiecare dat aceeai mrime. n schimb, erorile aleatoare nu au cauze decelabile i iau valori ntmpltoare. De exemplu, n cazul msurrii timpului de reacie simplu la un stimul vizual, timpul de laten al sistemului de nregistrare a rspunsului (cheia de rspuns i cronometrul) reprezint o eroare sistematic, fiind identic la fiecare msurare. Erorile sistematice pot fi identificate; mrimea lor poate fi stabilit experimental, odat identificat cauza ei. Timpul de reacie motor (TR) variaz ntmpltor de la o msurtoare la alta; el reprezint o eroare accidental. Nu putem preciza nici cauzele acesteia i nici nu putem prevedea mrimea ei pentru urmtoarea msurare. Reprezentnd ns rezultatul unui numr foarte mare de msurtori pe acelai subiect vom obine o distribuie caracteristic a valorilor TR, n form de clopot.

Distribuia n form de clopot (distribuia normal) este caracteristic tuturor erorilor aleatoare, fiind numit legea erorilor (sau legea lui Gauss ). Legea lui Gauss poate fi formalizat matematic dac considerm eroarea accidental rezultatul unui numr mare de erori pariale; fiecare eroare parial are o amplitudine mic ce variaz ntmpltor, conform unei legi probabiliste.

31

Istoria stabilirii legii lui Gauss este destul de interesant i merit prezentat. Reprezentarea distribuiei normale a fost determinat de matematicianul Abraham DeMoivre pentru funcia continu a binomului (a + b)n. Utilitatea practic a fost ns dat de Gauss, care a obinut reprezentarea normal pentru variaiile msurtorilor astronomice, ceea ce i-a permis s presupun

un caracter aleator pentru aceste erori. Acum putem nelege motivul pentru care variaiile de msurare care iau forma distribuiei normale sunt considerate aleatoare: forma distribuiei este identic cu cea a unei funcii probabilistice.

Conform teoriei erorilor putem reduce eroarea general de msurare prin identificarea cauzelor i mrimii erorilor sistematice i prin reducerea efectului erorilor aleatoare. Media valorilor n cazul unei distribuii gaussiene reprezint valoarea cea mai frecvent n distribuie i cu eroarea cea mai mic. Avem deci posibilitatea de a reduce mrimea erorii aleatoare prin nlocuirea valorii individuale (rezultatul unei singure msurtori) cu valoarea medie a distribuiei unui numr mare de msurtori identice. Pentru erorile sistematice, nu avem alt cale dect identificarea sursei; de exemplu, dac eroarea sistematic este dat de instrument, folosirea de instrumente diferite (cu erori sistematice diferite) poate duce la distribuii ale cror medii difer. Diferena dintre medii nu poate fi cauzat de o eroare aleatoare, a crei mrime influeneaz doar abaterea standard a distribuiei. Putem deci conchide c instrumentele induc o eroare sistematic, de o mrime diferit.

Procedura de mai sus este tipic pentru experimentele din tiinele fizice, erorile de msurare fiind n cea mai mare msur induse de instrumentul i aciunea de msurare. n cazul tiinelor socio-umane sursele de eroare nu sunt cauzate numai de instrumentul respectiv aciunea de msurare; comportamentul uman este n sine o surs de eroare pentru orice evaluare. O persoan i poate modifica comportamentul dup o lege aleatoare (ca i n cazul TR) sau nentmpltoare (de exemplu o schimbare contient i voluntar de comportament). Mai mult, comportamentul uman difer de la o persoan la alta; aceste diferene pot fi, la rndul lor, aleatoare sau nu. Prin urmare, nu putem extrapola direct rezultatul unei investigaii de la o persoan la alta. Mai mult, cele dou tipuri de diferene coexist n cazul comportamentului uman: orice comportament uman poate fi descris printr-o component sistematic (de exemplu, putem rezolva o problem de fiecare dat prin aceeai metod) i o component aleatoare (timpul de rezolvare va diferi de fiecare dat pentru aceeai problem, i nu l vom putea prezice exact).

Aceasta este o diferen esenial ntre comportamentul sistemelor socio-umane i al sistemelor fizice. Un sistem fizic nu va prezenta un comportament diferit atunci cnd se realizeaz dou msurtoari n condiii identice. Rezultatele replicrii unui studiu n fizic vor fi ntotdeauna aceleai; micile diferene dintre cele dou msurtori reprezint erori de msurare.

Totui, situaia nu este chiar disperat. Putem folosi aceeai procedur de identificare a erorilor ca i n cazul msurtorilor fizice. De exemplu, dac obinem la msurarea timpului de

32

reacie simplu la un subiect o distribuie normal, putem deduce c ori nu avem erori sistematice, ori acestea sunt mici. Dac ns obinem o distribuie deplasat spre valori mici sau mari (sau chiar una n form de i sau j) acesta este semnul unor prezenei erori sistematice. Sursa acestora este mai probabil comportamental; dup cum am vzut, erorile sistematice determinate de instrumente1 deplaseaz n general doar media distribuiei. Urmeaz s identificm cauzele erorilor sistematice.

Tem de reflecie nr. 2 Cum va afecta prezena erorilor nesistematice mari indicatorii statistici ai dispersiei?

De fapt pentru formularea teoriilor pe noi ne intereseaz n special componenta sistematic a

unui comportament uman. Explicaia e simpl: ea poate fi prezis, n timp ce componenta

nesistematic se comport aleator i deci nu poate fi prezis. Pentru a putea face evaluri precise ale unor comportamente umane general valabile (pentru

generalizri) ar trebui s lum n considerare msurarea ntregii populaii. Acest lucru este imposibil n practic, n afar de cazurile n care populaia este restrns i accesibil. Soluia unanim acceptat prin care evalurile comportamentelor umane pot fi generalizate este extrapolarea la

ntreaga populaie a rezultatului obinut prin msurarea unui eantion redus al ei. Extrapolarea este o aplicaie a teoremei limitei centrale, care prevede c distribuia mediilor tuturor eantioanelor ce pot fi extrase aleator dintr-o populaie este de form gaussian. Forma distribuiei mediilor eantioanelor nu depinde de cea a distribuiei valorilor individuale. Pentru cazurile reale, distribuia se apropie cu att mai mult de cea gaussian cu ct numrul subiecilor dintr-un eantion este mai mare. Pentru n = 30 obinem deja o bun aproximaie a curbei gaussiene.

n scopul de a nelege mai bine afirmaiile de mai sus, vom continua cu un exemplu simplu, i anume comportarea unei monezi. Dac moneda este corect (nu are o fa mai grea dect cealalt) nu putem prezice pe care din fee va cdea la o aruncare (stema sau banul). Moneda are deci o comportare aleatoare. Bunul sim ne spune c ansa ca moneda s cad pe oricare din cele 2 fee este egal, adic 50%. ns aceast constatare nu ne ajut prea mult la prezicerea unei aruncri. Totui, dac facem un numr mare de aruncri, rezultatul (numrul de steme obinute, de exemplu) se va apropia mult de valoarea prezis de 50%. n baza acestor constatri, s urmrim ce se ntmpl dac facem 30 de aruncri consecutive, i numrm de cte ori am obinut stema. S

1 Aceast constatare este valabil instrumentelor de msur fizice (de exemplu, cronometre pentru msurarea

timpului de reacie) sau pentru sarcini simple. n cazul instrumentelor psihologice complexe (teste psihologice) eroarea nu mai este o constant.

33

presupunem c am obinut 11 steme (din 30 de aruncri). Pe baza calculului anterior, ne ateptam s obinem 15 steme. Putem conchide c moneda e mai grea pe faa cu banul? Greu de afirmat. S mai repetm seria de 30 de aruncri. Obinem tot 11 steme. La o nou repetare obinem 16 steme. Ce am obinut este forma fireasc a unui comportament aleator. S continum pn obinem 90 de serii a cte 30 de aruncri (deci n total 2700 de aruncri). Datele sunt prezentate n tabelul de mai jos.

Dac reprezentm grafic distribuia de frecven a celor 90 de serii, obinem histograma din figura nr. 3. Dup cum observm, distribuia rezultat seaman foarte mult cu cea gaussian. Valoarea cea mai frecvent obinut este 16 (de 16 ori) i nu 15, aa cum ne-am atepta. Dac numrm ns totalul stemelor rezultate din cele 2700 de aruncri, obinem 1354, o valoare foarte apropiat de cea prezis de 1350 (50% din 2700). Valorile obinute n cele 90 de serii sunt deci fluctuaii n jurul valorii de 15.

Tabelul nr. 1

Seria Nr. steme Seria Nr. steme Seria Nr. steme Seria Nr. steme Seria Nr. steme1 11 19 17 37 17 55 19 73 152 11 20 17 38 20 56 11 74 173 16 21 15 39 18 57 13 75 144 16 22 11 40 15 58 12 76 165 16 23 15 41 14 59 15 77 136 14 24 13 42 15 60 21 78 127 16 25 16 43 17 61 11 79 178 19 26 14 44 18 62 14 80 119 17 27 12 45 14 63 9 81 1610 16 28 15 46 16 64 18 82 1311 17 29 12 47 23 65 16 83 1412 12 30 10 48 17 66 15 84 1513 12 31 22 49 20 67 15 85 1214 10 32 13 50 16 68 16 86 1815 14 33 16 51 19 69 14 87 1516 11 34 14 52 14 70 16 88 1617 15 35 12 53 15 71 21 89 1618 17 36 13 54 17 72 13 90 13

Acum vom face un pas important, pentru a ajunge intuitiv la concluziile teoremei limitei centrale. Ce reprezint de fapt seriile de cte 30 de aruncri din totalul de 2700? Le putem considera ca fiind eantioane de cte 30 de aruncri extrase aleator din cele 2700. Caracterul aleator al extragerii este evident am obinut seriile din ncercri succesive, rezultatele obinute fiind pur aleatoare i astfel am ndeplinit criteriul teoremei limitei centrale. Rezultatele seriilor fluctueaz aleator n jurul valorii teoretice de 15 steme. Rezultatul este cel prezis, i anume o distribuie gaussian. Evident, dac am fi continuat aruncrile, distribuia ar fi fost din ce n ce mai apropiat de o distribuie normal.

34

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

8 10 12 14 16 18 20 22 24 2690 de serii a 30 de aruncari

Figura nr. 3. Distribuia de frecven a 90 de serii de cte 30 de aruncri

Cum putem folosi acest demers n cazul unei populaii pe care dorim s o evalum? E simplu: s ne imaginm c am forma eantioane extrgnd aleator subiecii din populaie, pn am epuiza toi subiecii. Evident, prin aceast metod nu schimbm cu nimic comportamentul individual al subiecilor (ei rmnnd aceeai). ns valorile medii ale eantioanelor se vor comporta similar cu seriile de monede, i anume vor diferi aleator fa de media populaiei, similar cu figura de mai sus. Consecina este foarte important. Este deci suficient s mprim populaia n eantioane aleatoare ca s obimem distribuia gaussian pentru mediile acestora. i asta fr s ne intereseze distribuia valorilor individuale (care poate fi foarte diferit de distribuia normal).

n plus, n cazul unei distribuii aleatoare, cunoscnd funcia matematic, putem calcula mai muli parametri, de exemplu limea distribuiei. n cazul monedelor, valoarea teoretic este:

2 N = 2 30 = 10,95

Valoarea real (23 -9 = 14) este destul de apropiat de cea teoretic (evident, dac seriile ar fi fost mai mari de 100, de exemplu valoarea real ar fi fost mai aproape de cea teoretic).

Cel mai important rezultat pe care l putem obine prin metoda eantionrii este s aproximm ct mai bine comportamentul ntregii populaii (mai exact a mediei sau a tendinei centrale) doar msurnd un mic eantion din aceasta. Pentru a nelege intuitiv acest lucru, voi folosi un exemplu simplu de msurare. Exemplul este ideal, pentru c ne vom imagina o situaie pentru care tim cum se comport ntreaga populaie, i vom vedea ct de mult ne putem apropia de media ei calculnd media unui singur eantion.

S presupunem c aplicm un test de cunotine format din 3 probleme similare la o ntreag populaie (s zicem toi copii de 12 ani). Vom puncta cu 1 punct fiecare rezolvare corect i cu 0 puncte fiecare rezolvare greit. Deci rezultatele posibile sunt 0p, 1p, 2p sau 3p. S

35

presupunem acum c 25% din populaie obine 0p, 25% 1p, 25% 2p i 25% 3p. Media pentru ntreaga populaie este deci 1,5p.

S presupunem acum c alegem la ntmplare un eantion de 2 subieci din populaie? Ce medie poate avea acest eantion? n acest caz particular, putem s cunoatem ce eantioane se pot extrage, i ce medii putem obine. Datele sunt prezentate n tabelul 2:

Tabelul 2. Eantioanele de 2 subieci posibile i mediile lor

Subiectul 1 Subiectul 2 Media0 0 00 1 0.50 2 10 3 1.51 0 0.51 1 11 2 1.51 3 22 0 12 1 1.52 2 22 3 2.53 0 1.53 1 23 2 2.53 3 3

Ceea ce se poate remarca imediat este c, din cele 16 situaii posibile (sunt attea pentru c putem avea oricare din rezultate i pentru subiectul 1 i pentru subiectul 2; verificai!) avem doar un eantion cu media de 0p i doar unul cu media de 3p; n schimb, avem 4 eantioane cu media de 1,5p (figura 4).

0

.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

0 .5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0Esantioane de 2

Figura 4. Histograma mediilor eantioanelor de 2 subieci

36

Adic avem de 4 ori mai mari anse de nimeri un eantion egal cu media populaiei dect de valori extreme (0 sau 3).

Mai mult, sunt 10 eantioane (din cele 16 posibile) cu medii cuprinse ntre 1 i 2; deci vom avea de aproape 2 ori mai mari anse s greim cel mult 0,5p cnd vom ncerca s apreciem media populaiei cu ajutorul doar a 2 subieci, dect s greim 1p sau mai mult de 1p.

0

2

4

6

8

10

12

14

0

.33

3

.66

7

1.00

0

1.33

3

1.66

7

2.00

0

2.33

3

2.66

7

3.00

0

Esantioane de 3

Figura 5. Histograma mediilor eantioanelor de 3 subieci

Ce se va ntmpla dac extragem aleator eantioane mai mari? Probabilitatea s obinem eantioane cuprinse ntre 1 i 2 va crete din ce n ce mai mult (figurile 5 i 6).

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0

.25

00

.50

00

.75

00

1.00

00

1.25

00

1.50

00

1.75

00

2.00

00

2.25

00

2.50

00

2.75

00

3.00

00

Esantioane de 4

Figura 6. Histograma mediilor eantioanelor de 4 subieci

De exemplu, sunt 186 de eantioane diferite posibile de cte 4 subiecI ntre 1 i 2 i doar 70 ntre 0 i 1, respectiv 2 i 3. Adic avem de peste 2,5 ori mai mari anse de s greim maximum 0,5p dect mai mult atunci cnd aproximm media populaiei cu media unui eantion de 4 subieci.

37

Dac folosim eantioane extrase aleator mai mari (de 30 sau 100 de subieci) putem fi de cele mai multe ori foarte aproape de media real. i asta doar cu un singur eantion. Dar numai n cazul extragerii lui perfect aleatoare.

Consecinele acestui fapt sunt foarte importante n cercetare. n primul rnd, pentru c msurtorile pe care le putem face nu sunt foarte precise, putem s ne apropiem att de mult cu un eantion aleator de media real a populaiei, nct s nu putem msura diferena. Exist ns dou mici probleme care ne reduc entuziasmul. Prima este faptul c avem doar o ans foarte mare s fim aproape de media real, dar nu certitudinea. Putem fi ghinioniti i s nimerim foarte departe, cu toate c probabilitatea este n general extrem de mic, dar nu zero.

Tem de reflecie nr. 3 Decizia statistic este una probabilistic. Cum se integreaz acest tip de raionament n cel cauzal determinist?

A doua problem este c nu putem n realitate s extragem eantioanele perfect aleator (ar trebui s avem adresa fiecrui subiect din populaie ntr-o urn, ceea ce este imposibil). Problema este c vom grei cu att mai mult cu ct suntem mai departe de eantionarea aleatoare; mai grav e c nu putem nici aprecia ct de departe suntem de eantionarea perfect. De aceea, este de preferat s descriem n lucrare ct mai exact metoda de eantionare folosit, pentru a permite cititorilor s aprecieze ei ct de departe suntem de eantionarea aleatoare.

n continuare, voi prezenta pe scurt erorile posibile ale metodelor de msurare folosite n psihologie, i cile prin care le putem corecta.

Orice metod de msurare am folosi pentru a evalua comportamentul uman, ea presupune interaciunea evaluatorului cu subiectul ntr-o situaie concret. Ca urmare, aceste 3 elemente (deci n afara instrumentului de msur n sine) pot produce la rndul lor erori de msurare.

Evaluatorul poate produce erori prin prezentarea eronat a instruciunilor de rezolvare (n cazul unui test psihologic sau a unei sarcini experimentale, ceea ce poate duce la rezolvri greite datorit nenelegerii sarcinii); o alt surs de eroare este dat de posibilitatea influenrii subtile a rezultatului evalurii n direcia expectanelor evaluatorului (de exemplu prin aprobarea cu voce tare sau gesturi a rspunsului nainte de a fi sigur dac este corect, respectiv interpretarea predominant favorabil sau nefavorabil a rspunsurilor ambigue).

Subiectul poate provoca erori de msurare prin eludarea constrngerilor sarcinii (de exemplu rspunsuri nesincere dar dezirabile la testele de personalitate, sau ghicirea rspunsului corect la teste de inteligen sau de cunotine) sau prin comportamente neexpectate de evaluator sau autorul

38

instrumentului (de exemplu refuzul de a rezolva un test de inteligen nu nseamn deloc incapacitatea de a-l rezolva corect).

Situaia n care se produce evaluarea este i ea surs de erori, cele mai importante fiind legate de uniformitatea situaiei i reaciile individuale la situaia de msurare. Situaia n care se realizeaz msurtoarea este doar aproximativ identic pentru fiecare subiect n parte; diferenele de la un subiect la altul pot provoca erori (imaginai-v doar situaia unui examen oral; condiia de evaluare este diferit pentru subiectul care rspunde la 8 dimineaa de cel care rspunde la 8 seara).

Reacia subiectilor la situaia de msurare este diferit; spre exemplu, n cazul unui interviu de selecie, o diferen important n rezultat se poate datora familiaritii cu situaia de selecie (ne putem atepta la diferene ntre un subiect pentru care este primul interviu din viaa lui i un subiect pentru care este al 10-lea i datorit experienei anterioare diferite).

Principala problem n cazul n care folosim pentru prima dat o metod de msurare este faptul c nu cunoatem ponderea acestor erori posibile n rezultatul obinut. S ne amintim c noi obinem doar un scor, care conine toate aceste erori; deci nu le putem separa. Soluia este s ncepem cu o evaluare calitativ a erorilor posibile. De cele mai multe ori o astfel de prim evaluare calitativ e uor de obinut prin aplicarea de cteva ori a instrumentului de msurare pe un numr mic de subieci. Pentru exemplificare, pe CD am inserat 4 astfel de cazuri nregistrate video (2 subieci diferii evaluai fiecare cu aceleai sarcini).

O astfel de prim evaluare calitativ consum puin timp i permite depistarea celor mai importante dintre erorile care pot afecta rezultatele msurtorilor. Odat identificate erorile, putem studia cauzele lor i s cautm soluii de eliminare sursei erorii sau reducere a mrimii efectului lor.

Rezumat

Rezumnd, din cele prezentate putem nelege importana pe care identificarea i corectarea erorilor de msurare o are n cercetare. Principalele ci de aciune sunt: separarea erorilor sistematice de cele aleatoare, urmat de identificarea cauzelor i eliminarea efectelor erorilor sistematice, respectiv reducerea amplitudinii erorilor nesistematice.

39

Recomandri i comentarii cu privire la temele de reflecie

Tema 1: Unele surse aparin categoriei de erori sistematice n timp ce altele aparin de categoria erorilor nesistematice.

Tema 2: Prezena masiv a erorilor nesitematice de msurare vor duce la o cretere artificial a valorilor indicatorilor dispersiei (varian i abatere standard). Tema 3: Acest tip de demers probabilistic caracterizeaz cel mai bine demersul de falsificare a modelelor teoretice, care n esen pot asuma modelarea unor relaii cauzale. ns tocmai caracterul probabilistic al argumentelor empirice face ca s nu putem verifica un model, ceea ce putem face este s ncercm falsificarea ei.

Bibliografie minimal pentru acest modul

Henri Poincar (1986) tiin i ipotez, Editura tiinific i Enciclopedic, Bucureti. G. King, R. Keohane, S. Verba (2000) Fundamentele cercetrii sociale, Editura Polirom, Bucureti. David Klahr (2000) Exploring Science., MA: MIT Press, Cambridge. Miles, M. B., Huberman, A. M. (1984) Analyzing qualitative data. A source book for new methods,

Beverly Hills, C. A. Sage.

40

s analizeze i s recunoasc sursele de eroare caracteristice demersului de testare a ipotezelor

s identifice posibiliti de a controla, reduce sau elimina sursele

de eroare ale demersuluid e testare a ipotezelor.

Modul 4

TESTAREA IPOTEZELOR EXPERIMENTALE; LIMITELE METODEI DE INFEREN STATISTIC

Scopul modulului: prezentarea condiiilor n care se realizeaz testarea ipotezelor ca urmare a constrngerilor impuse de limitele demersului tiinific.

Obiectivele modulului: la finalul acestui modul, studenii vor fi capabili:

n finalul capitolului 2 am prezentat pe scurt modul n care se testeaz validitatea unei teorii. Urmeaz acum s discutm pe larg procedura de testare a teoriilor i s analizm sursele de eroare metodologice i statitice care intervin n acest proces.

Demersul testrii ipotezelor prin metoda experimental Dup elaborarea unei noi teorii, forma de verificare a ei const n compararea prediciilor

acesteia pentru o situaie concret din domeniul de aplicabilitate cu rezultatele empirice obinute prin msurarea comportamentului unor subieci pui s se comporte n situaia dat. Datele empirice deja existente nu pot fi folosite pentru testarea teoriei, pentru c ele au fost deja folosite n cadrul raionamenteor inductive care au dus la construcia teoriei. Ele nu pot fi folosite i pentru verificarea ei.

Dup cum vom vedea, demersul de testare a teoriilor conine implicit erori. Erorile nu pot fi eliminate n totalitate, ci doar redus amplitudinea lor. Nu putem msura direct procesele mentale; le putem doar evalua indirect, prin analiza consecinelor acestora la nivelul comportamentului. De exemplu, nu putem urmri procesele care duc la memorarea unui text, dar verifica rezultatul procesului prin sarcini de memorie. Vom putea afla doar cte cuvinte am reinut, de exemplu. Acest lucru ne determin s formulm prediciile teoriilor n forma: dac teoria este corect, atunci vom observa acest comportament. Spre exemplu, s presupunem c am elaborat o psihoterapie care s reduc numrul judecilor negative la depresivi. Noi nu vom putea vedea judecile fcute de subieci, dar le putem evalua indirect, cerndu-le s caracterizeze prin adjective situaia cu care se

41

confrunt. Predicia va avea forma: dac numrul judecilor negative a sczut, subiecii vor alege mai puine adjective cu conotaie negativ pentru a caracteriza situaia. Aceast predicie este ipoteza general a studiului prin care testm teoria. Ca urmare, procedura de testare a unei teorii const n (figura 7): (a) formularea prin raionament deductiv a unei predicii a teoriei pentru o situaie dat (definit n mod ideal), n termeni de secven comportamental specific; (b) realizarea n practic a condiiilor cerute de situaia aleas pentru verificare (situaia experimental); (c) msurarea n situaia experimental a secvenei comportamentule specifice; (d) compararea comportamentului msurat cu cel prezis.

Fiecare etap a procedurii de testare este o surs de eroare. Astfel, situaia particular pentru care formulm predicia (situaia ideal) este realizat n practic ntr-un mod aproximativ (situaia experimental); chiar i n cazul n care putem recurge la experiment pentru a testa o ipotez, nu putem elimina prezena unor factori (numii variabile externe) care au efect asupra secvenei comportamentale msurate n cazul exemplului de mai sus, dac recurgem la evaluarea comportamentului depresiv n cabinetul de psihoterapie (subiectul fiind rugat s-i descrie comportamentul ntr-o situaie recent din mediul su cotidian, cabinetul de psihoterapie nu amorseaz asociaii cu evenimente negative, deci subiectul poate prezenta un comportament mai optimist i datorit diferenei mediului artificial (cabinetul) fa de cel real pe care l evalueaz.

Msurarea unui comportament, aa cum am vzut n capitolul precedent, se face ntotdeauna cu erori (nsumate sub termenul de eroare de msurare). n plus, ceea ce msurm este ntotdeauna doar o parte a comportamentului relevant. Pentru exemplul prezentat, nu putem obine prin msurare dect adjectivele prezentate explicit de subiect, nu i cele pe care nu le pronun.

Procedura experimental presupune, n scopul creterii acurateei datelor empirice i controlul manipulrii variabilei independente (provocarea n locul i momentul ales de noi a manipulrii variabilei independente). Pentru a nelege acest aspect s lum un exemplu simplu: s presupunem c ne intereseaz s surprindem modul n care se hrnesc grupurile de cimpanzei n mediul lor natural. Pentru aceasta, am fi obligai s-i urmrim prin jungl (fapt extrem de dificil, ei deplasndu-se prin copaci) timp ndelungat, n sperana c vom observa scurtele momente n care se hrnesc. Mai simplu este s-i obinuim s vin periodic, la anumit or, ntr-un spaiu ales cu grij, n care plasm hran la vedere (metoda s-a folosit realmente). Provocarea manipulrii determin ns i erori caracteristice (subiecii pot reaciona diferit la manipulare). De exemplu, pentru studii privind comportamentul subiecilor anxioi, inducerea anxietii prezint avantaje dar i dezavantaje (putem induce, n loc de anxietate sau n afar de aceasta, i alte efecte).

42

Figura 7

n afar de aceste surse de eroare inevitabile demersului de testare mai introducem o surs de eroare datorat seleciei aleatoare (sau cvasialeatoare) a subieci