שם הכותב: תאריך: 19 דצמבר 2013

 

שיטת הדבקות– מתבססת על אמונה, על מסורת.

שיטת הסמכות– אני פונה למי שמבין בנושא.

השיטה האינטואיטיבית– אני הולכת לפי ההיגיון, לפי מה שאני חושבת.

השיטה המדעית- מחקרים

עקרונות השיטה המדעית

  • אובייקטיביות- בוחנת עובדות ולא דעות אישיות.
  • אמפיריות- ניתנת למדידה ושניתן להפריך אותה. ברגע שהתיאוריה נותנת לי את הכלים להפריך אותה, ואני לא מצליחה- אני רק מחזקת אותה.
  • רלבנטיות- מאפשרת חיזוי של תופעות. המטרה היא שנוכל להשתמש בניבוי ככלי עזר. העצמה של התיאוריה בכך שהיא נותנת לי את היכולת לנבא.
  • הכללה- המחקר שלנו בא לבדוק איזשהו תחום יודע שהוא מקיף על קבוצה מאוד גדולה, ולא לפרט מסויים.
  • פומביות ושחזור- בגישה מחקרית אנו לא מסתירים שום דבר, הידע מפורסם, משותף.

השיטה המדעית

תהליך פורמאלי של שימוש בנתונים שנאספו באופן שיטתי ע"מ לענות על שאלות.

המטרה: גיבוש חוקים כלליים במטרה להסביר התנהגות ולנבא אותה.

גיבוש חוקים כלליים: מחזק ידע קיים, מפריך ידע מסויים, מוסיף ידע חדש.

התהליך המדעי

 דדוקציה– מהכלל אל הפרט, להתחיל מהתיאוריה, מה היא צריכה לנבא? גוזרים מהתיאוריה השערה, אוספים נתונים ובונים הכללות.

אינדוקציה– מהפרט אל הכלל, כשאני מתחילה מהתצפיות, ומשם בונה תיאוריה.

תיאוריה מדעית היא מצב שבו לאדם יש רעיון, הוא מתחיל לאסוף נתונים, בודק ומחר אותם, וייתן לנו את הכלים לחזק או להפריך אותו זו אכן תיאוריה. התיאוריה חייבת להיות מבוססת על נתונים מחקריים. בגישה המדעית התיאוריה חשופה לבדיקות.

 

תיאוריה להישגיות

הסביבה משפיעה על הבנאדם ואיך שהוא תופס את עצמו. אם היחס מהסביבה אליי חיובי- אני אתפוס את עצמי בהתאם, עם בטחון גבוה. במידה והיחס מהסביבה שלילי- אתפוס את עצמי באופן שלילי.

אם התפיסה העצמית שלי חיובית- יהיו לי מניעים להישגים וציפיות מעצמי, וההישגים יהיו בהתאם. התוצאות בסופו של דבר, אכן מחזקות את התפיסה העצמית.

אם התפיסה העצמית שלי שלילית- אני לא אצפה מעצמי להישגים גבוהים, ואגיע לתוצאות נמוכות. ברגע שההישגים שלי יהיו נמוכים- זה יחזק את התפיסה העצמית הנמוכה שלי.

תיאוריה ומחקר

מטרת התיאוריה היא לאושש או להפריך אותה. לא ניתן להוכיח אותה לחלוטין או לפסול אותה לחלוטין. עצם העובדה שאיששתי את התיאוריה- לא אומר שהוכחתי אותה. לא ניתן להוכיח תיאוריה. ניתן רק לחזק אותה.

אם לא איששנו את התיאוריה, קיימת השאלה אם הפרכנו אותה או לא. תיאוריה נופלת כאשר הרבה מאוד מחקרים לא מצליחים לאשש אותה. כמו שהיא נבנתה בהרבה מאוד נתונים ומחקרים וזמן ומאמץ, כך גם היא לא תיפול בגלל תיאוריה אחת הסותרת אותה.

עד כמה נהיה בטוחים בממצאים? לכן כל הזמן אנו עושים מחקרים.

אם לא הצלחנו לאשש תיאוריה, לא מוותרים ומחפשים דרכים אחרות לאישוש.

מהו משתנה?

 קיבוץ לוגי של נתונים או תכונות המרכיבים תופעה מסויימת. לכל משתנה קיימים מספר ערכים;

מגדר- זכר / נקבה.

גיל האדם- 0 – 120

דרגות קצונה – סג"מ – רא"ל

בעיות מחקר

 שאלת המחקר מעלה את השאלה – היא חייבת לבטא יחס בין שני משתנים או יותר,

עליה להיות מנוסחת בצורה ברורה, בצורת שאלה.

עליה לעמוד בדרישות האמפיריות.

 השערת המחקר

 מתארת קשר אפשרי בין משתנים- התלוי והבלתי תלו, ואת אופי הקשר. (קיים או לא).

השערת המחקר אמפירית ומנוסחת כקביעה- ניתנת למדידה.

 

 

מטרת המחקר

מטרת הגישוש- מחקר מקדים העוזר לגבש השערות, 'פיילוט' לפני המחקר האמיתי הבודק אם בכלל כדאי להיכנס למחקר הזה.

מחקר תיאורי- מתאמי: כאשר מטרת החוקר היא מתאמית, הוא מעוניין לתאר קשר מתאם בין תופעות. כדיי לעשות את המחקר הזה, הוא יבדוק הבדלים קיימים מראש בין הנחקרים. במחקר תיאורי, שני הגורמים הולכים יחד לאותו הכיוון, אך לא בהכרח מהסיבה כי אחד מהגורמים דוחף- והוא הסיבה לכך.

מטרה סיבתית- החוקר רוצה לבדוק השפעה – סיבתיות. במחקר זה, עלינו לעשות ניסוי ולשנות באופן מלאכותי את המשתנה הבלתי תלוי ע"מ לבדוק אם קיימת השפעה של המשתנים. הוא דואג לשנות את המשתנה הבלתי תלוי- שצריך להגיע לפני המשתנה התלוי.

(לדוגמא- קיימת התאמה בין אכילת גלידה לבין מקרי טביעה. לא ניתן להגיד כי אכילת הגלידה זו הסיבה לטביעות בים שהרי גלידה אוכלים בקיץ ומקרי טביעות קורות בקיץ. השאלה מהי הסיבה- מהו הגורם למקרי הטביעות- זו כבר תהיה שאלה סיבתית).

 

ע"מ לקבוע שמחקר סיבתי- עליו לקיים 3 תנאים:

  1. קשר סטטיסטי בין המשתנים- למצוא מתאם בין שני המשתנים, מתאם מובהק.
  2. ביסוס סדר זמני ביניהם- אם משהו גורם למשהו אחריו הוא חייב להגיע בזמן לפניו. המשתנה הבלתי תלוי- מגיע לפני המשתנה התלוי. זהו תני בסיסי שמחקר סיבתי חייב לעמוד בו.
  3. הפרכת הסברים חלופיים- אם אנו רוצים להראות השפעה של משתנה אחד על אחר, עלינו לבטל הסברים אפשריים אחרים. בכל מחקר קיימים לא מעט הסברים חלופיים.

המשגת המשתנים

שני דברים מעניינים אותנו במשתנים – מה זה, ואיך מודדים את זה.

החוקר צריך תחילה להמשיג- להגדיר את המשתנים שלו.

עלינו להמשיג הגדרה תיאורטית (במבוא), והגדרה תצפיתית (כלי המדידה).

הגדרה נומינלית

ברמה המופשטת, מבחינה מילולית, מהו המשתנה הזה.

מטרתה יצירת הבנה לקוראי המחקר.

בהגדרה עלינו להתייחס לכל ההיבטים הקשורים לנושא.

הגדרה תיאורטית לאהבה:

אהבה בין בני זוג היא…

רגש

חיבה

כבוד

הקרבה

הערכה

פרפרים

כיף

הדדיות

חברות

התרגשות

קנאות

אושר

נתינה

בטחון

מחשבות

געגוע

כנות

אותנטיות

ויתור

נדיב

הדדיות

קירבה

אהבה בין בני זוג היא מכלול של רגשות עוצמתיים, מעורבים בתשוקה ומשיכה מינית,  המתבטאים בפן הרגשי, ההתנהגותי והקוגניטיבי אצל בני הזוג. בפן הרגשי, האהבה מעניקה תחושה של חום, התרגשות, אושר. בפן ההתנהגותי, האהבה מביאה את בני הזוג למערכת יחסים המבוססת על כבוד, נתינה וקבלה, ויתור ונאמנות. ברמה הקוגניטיבית, האהבה גורמת לבני הזוג תחושה של בטחון ושייכות.

אהבה זהו קשר רגשי, מחשבות חיוביות והתנהגויות כלפי אדם אחר, הכוללים מרכיב אירוטי של משיכה גופנית חזקה, מרכיב של חברות ונתינה, ומרכיב של מחוייבות והתמדה.

בהגדרה התצפיתנית- יש לציין את אופן קיבוץ התשובות של השאלון.

הגדרה תצפיתנית – כלי המדידה, איך מתבצע המחקר.

תוקף כלי המדידה

אנו מדברים על איכות כלי המדידה. קיימים שלושה קריטריונים למדידה- כל הכלי להיות תקף, מהימן ורגיש. זהו כלי מדידה איכותי, ואנו חייבים לבדוק את שלושת הקריטריונים האלו ע"מ לוודא שהמחקר אכן יהיה טוב.

בדיקת איכות כלי המדידה מתבצעת:

  1. בבניית כלי חדש.
  2. במהלך המחקר, לפני הצגת הממצאים, נוודא שוב שהכלי עומד בתנאים הללו, וכך נתן חותם על המחקר.

תוקף השאלון – האם הוא בודק את מה הוא באמת רוצה למדוד. תוקף הוא המידה שבה אני מודדת את מה שהתכוונתי למדוד.

קיים תוקף עיוני- עליו אנו מדברים ובודקים ברמה התיאורטית.

קיים תוקף אמפירי- אנו חייבים לעשות מבחן סטטיסטי ע"מ לבדוק שהכלי תואם למחקר.

תוקף עיוני:

 

תוקף תוכן – יש עולם תוכן של משתנה שבא לידי ביטוי בהגדרה התיאורטית, האם כלי המדידה שלי בודק את כל ההגדרה התיאורטית ורק אותה.

כיצד בודקים תוקף תוכן?

מיצוי- האם הכלי הבודק ממצה את כל מה שכבתי בהגדרה התיאורטית?

בלבדיות- האם הוא בודק רק את מה שכתבתי בהגדרה התיאורטית?

תוקף נראה- לא מה המבחן באמת בודק, אלא מה נראה שהוא בודק. אם תוכן המבחן אינו נתפס כרציני בפני הנבחנים, הם עלולים לא לשתף פעולה או לפגוע בתוקף האמיתי שלו. חשוב שלכלי שאני נותנת לנבדקים יהיה תוקף נראה. שהם יבינו את חשיבות הכלי ויפעלו בהתאם.

כיצד בודקים תוקף נראה? ניתן לעשות "פיילוט" עם אנשים שאינם מעורבים בבניית הכלי, לשאול מה הם חושבים על כלי המדידה ומה לדעתם הוא בודק. אפשר גם לתשאל אותם לאחר שנבדקו בכלי המדידה.

תוקף אמפירי:

 

תוקף ניבוי- אינו מתאים לכל משתנה, אלא רק משתנה שאמור לנבא משהו. לדוגמא, הפסיכומטרי מנבא הצלחה בלימודים אקדמיים. נקרא גם תוקף תלוי-קריטריון. נורא חשוב שגם קריטריון עצמו יהיה תקף. תוקף הניבוי טוב בד"כ לשאלונים האמורים למיין או לסנן אנשים.

תוקף בו-זמני – מודד באמת את מה שהוא אמור ללמוד. אם אני מעריכה את עצמי ברמת משקל מסויימת, וה-BMI שלי, המדד המדויק, האמפירי- מציין שאני אכן באותה רמת משקל- מדובר במדד תקף בו-זמנית.

מהימנות ורגישות

התצפית, (observed) נמדדת לפי המצב הקיים (Xt) והטעות (Xe).

טעות קבועה – תוקף מדבר על טעות קבועה. יכול להיות מה שאני מודדת-

מכיל בתוכו איזושהי טעות.

טעות משתנה – כלי שאינו מדויק, בודק את אותו דבר- ובכל פעם מקבל תוצאות שונות. זו בעיה של מהימנות.

ההגדרה של מהימנות היא דיוק!

אנו מחפשים עקביות בתוצאות.

סוגים של מבחני מהימנות:

תוקף זה תמיד כלי המדידה שלי אל מול כלי אחר.

מהימנות שחזור- אם הכלי שלי מדויק ובודק בלי טעויות, בכל פעם שאשתמש בכלי- הוא ייתן לי את אותה התוצאה.

מתאימה רק עבור משתנים יציבים ולא מצביים.

מעבירים את כלי המדידה פעם נוספת לאחר פרק זמן על אותם אנשים.

הבעייתיות מתעוררת כאשר:

לעיתים, אנשים שממלאים שאלון נוסף לאחר פרק זמן- ממלאים אותו שוב לפי מה שהם זוכרים שהם עשו, ולא מתוך מה שהם באמת חושבים.

הקושי הנוסף- הוא לחזור תמיד לאותם אנשים.

לפעמים באמת יש שינוי בתופעה שאני מודדת, וזהו שינוי אמיתי שקרה באמת- מה שהופך את הכלי שלי למהימן. לדוגמא, אם מודדים שביעות רצון..

 

 

מהימנות שוות ערך

מתגברת על בעיית הזיכרון. דורשת מהחוקר לחבר בבת אחת שני שאלונים בעליי נוסח זהה. כמו לדוגמא, מבחן מועד א', ומבחן מועד ב'.

השאלה הנשאלת היא עד כמה השאלונים הם שווי ערך.

מהימנות כעקביות פנימית

לא רק שהכלי צריך להיות עקבי לאורך זמן, הוא גם צריך להיות עקבי בתוך עצמו. המהימנות מתאימה רק לכלים מורכבים, לשאלון עם הרבה שאלות.

מתאם פריט-פריט – אלפא קרונבאך

בדיקת מתאמים בין כל הפריטים בשאלון, ומקבל את אלפא, כאשר אלפא נעה בין 0 (אין מתאם) ל-1 (מתאם מלא).

אמנם הכי מסובך, אך הכי מדויק והכי טוב.

לפי הטבלה הנ"ל,

אנו רואים כי שאלה 3 היא בעלת מתאמים נמוכים בהקשר לכל שאר השאלות, לכן היא מיותרת ועלינו להוציא אותה מהשאלות.

מהימנות כעקביות פנימית

חלוקה לחצי. ניתן לחלק את השאלות לחצי, ולעשות השוואה בין שאלות 1-5, לשאלות 6-10.

הבעייתיות היא שיתכן שקושי השאלות משתנה, לדוגמא בקבוצת השאלות האחרונה- השאלות יהיו קשות יותר, או מי שממלא אותן ירצה לסיים את השאלון מהר ולכן יחפף בסוף.

 ניתן לקחת את כל הפרטים הזוגיים – ולהשוות אל כל הפריטים הלא זוגיים.

מהימנות בין שופטים

נקודות:

מדידה יכולה להיות מהימנה אך לא תקפה. יתכן כי באופן עקבי אני אמדוד משהו ואקבל את אותה התוצאה, אך אותה התוצאה תכיל טעויות דגימה.

אם המדד מודד את הגובה שלי ורק את הגובה שלי, הוא תקף – ובוודאות מהימן. אם הוא לא תקף לחלוטין, מספיק חריגה אחת קטנה, בכדי שהוא לא יהיה תקף ומהימן.

רגישות

המידה בה כלי המדידה מבחין בין אנשים שונים ומייחס להם ציונים שונים.

כאשר עושים השווה בין כמה פרטים, ורואים כי כל אחד מהם מקבל תוצאה אחרת בהתאם.

מבנה השאלון

הנחיות:

  1. דף פתיחה- לשאלון צריך להיות מצורף דף פתיחה שיספק מידע למשיב עליו, ויעודד אותו למלא את השאלון. להקנות רצינות, לספק הסברים מפורטים, לגרם לנבדקים לשתף פעולה.

הוא כולל:

פנייה למשיב – משיב יקר / משתתף יקר..

מילות תודה על ההשתתפות במחקר

מי אנחנו – סטודנטים למנע"ס במכללה למנהל..

הסבר על מטרת המחקר וחשיבותו (לא לציין מהם המשתנים אותם אנו חוקרים, לא לציין את השערת המחקר). ננסח משהו כללי- אנו מבצעים מחקר על תחום…. אנו בודקים עמדות בנושא….

כיצד נבחר משיבים? באופן מקרי.. / כתושב במדינת ישראל מעל גיל 30… אתה חלק ממדגם אנשים שיענו על השאלון…

להבטיח את אנונימיות השאלון – אין לציין שם או כל פרט אחר לגביך..

איזה שימוש יעשה בנתונים – הנתונים חשאיים, לא יעשה בהם שימוש מלבד מטרות לימוד באקדמיה. לא נעביר מידע לגוף אחר…

מהי תשובה טובה? אין תשובה נכונה או לא נכונה, תשובה טובה היא זו שמשקפת את הדעה שלך.

להתייחס בעקביות לזכר / נקבה – ולציין- השאלון מנוסח ללשון זכר מטעמי נוחות אך…

  1. הוראות כיצד להשיב על השאלון.
  2. קבלת החלטות היכן למקם פרטים דמוגראפיים – רצוי למקם בסוף.
  3. קבלת החלטות במיקום פרטים שאינם דמוגראפיים [לפניך שתי שאלות המתייחסות לנתונים דמוגראפיים והם לצרכים סטטיסטיים בלבד.]

להתגברות על דפוס תשובה- שאלה אחת או שתיים באותו נושא, המנוסחות בכיוון הפוך.

כללים:

נוח לקריאה, כתב ברור, רווח כפול..

אורך- לא להוסיף משתנים מיותרים…

פריטים קצרים, שאלות קלילות..

סקלת תשובות – שתופיע בכל העמודים.

חזרה על שאלות – לא לחזור על אותה שאלה.

בשאלון עלינו לשאול שאלות שלנבדקים יש מידע עליהם.

יש להימנע משאלות כפולות- להשתמש רק בתיאור אחד- עד כמה אתה מרוצה מיחס המרצים ומרמת ההוראה במכללה – שתי שאלות שונות.

יש להימנע מרציה חברתית – מצב בו הנבדק יכול להטות את התשובות שלו לפי הנורמות. ניתן לנסח את השאלות באופן עקיף – האם חבריך משתמשים בסמים במפגשים חברתיים? – במקום האם אתה משתמש…..

לא לשאול על קשר בין שני משתנים בשאלה אחת.

עוגנים- סקלת תשובות

להתאים את העוגנים לשאלה.

אופן העברת השאלון

שאלון בדואר

שאלון טלפוני / ראיון טלפוני

שאלון למילוי במקום.

3 סיבות מרכזיות בגללן אנשים נוטים לא למלא שאלון:

זרות

זמן

מה יצא לי מזה?

כלי מדידה אל תגובתי

אל תגובתי: אין אינטראקציה בין חוקר לנחקר.

החוקר אוסף נתונים הנחקרים השאירו אחריהם.

איסוף חומר קיים- מכתבים, מסמכים, תעודות, צילומים…..המשקף את המציאות החברתית בה הוא נוצר, מהם ניתן ללמוד על האופן בו הנחקרים חיים, מתנהגים, חושבים ותופסים את עולמם.

שלושה כלים אל תגובתיים:

ניתוח תוכן: גלוי

                סמוי

סטטיסטיקות קיימות

איסוף עקבות פיסיים

סטטיסטיקות קיימות:

ציוני מבחנים, אחוזי רייטינג, תלושי שכר, מדדי בורסה, מחזור מכירות.

איסוף עקבות פיסיים

דף נוכחות בכיתה

בדלי סיגריות שמישהו השאיר אחריו

סוג הזבל בפחים

ניתוח תוכן

תקשורת מתועדת כתובה- לחקור למשל מוטיבציה של תלמידים לפי מה שהם כתבו ביומן: כתבו את השיעורים או לא, היו להם הערות של המורה,

לבדוק ציורים של ילדים, סרטי תדמית, [לבדוק לדוגמא את התפיסה הסטריאוטיפית בפרסומות].

ניתוח תוכן גלוי:

רצו לראות את ההתייחסות למיניות בתחילת המאה הקודמת. לקחו ספרים שהתפרסמו באותה תקופה, ובדקו והחליטו אילו מילים צריכות להופיע בכדי שנוכל לקבוע כי קיימת מיניות בספר. ספרו בכל ספר כמה פעמים מופיעה כל מילה הקשורה למיניות.

חזרו על הניסוי בתקופה מאוחרת ויותר, והשוו בין השניים. ניתוח תוכן גלוי לכולם. הנתונים בבדיקה אינם נתונים לפרשנות של חוקרים שונים. נותן לנו מדד לגבי התפיסות השונות.

ניתוח תוכן סמוי- סובייקטיבי:

כל אחד מפרש את התוכן לפי דעתו, פרשנות בצורה סובייקטיבית.

לאיזו מטרה אתה  רוצה לנסוע? לטייל או לנפוש?

עד כמה אתה זורם / מתפשר….

יש לך אתרים מיוחדים שאתה רוצה לבקר בהם?

אם לא נסתדר ונאלץ להתפצל, איך תקבל את זה?

במדידה אל תגובתית- לא נוכל להסיק הסקה סיבתית- מה קדם למה, נוכל להסיק מסקנות קשר בלבד.

ראיון

 

יתרונות:

פרונטאליות- זיהוי שפת הגוף, הנתונים על הנחקר שלא מתבטאים במילוי שאלון.

המחקר יכול להוביל את הראיון לאילושהם שאלות שלא חשבנו עליהם.

מתוך הראיון נדע להסיק מסקנות על דברים שלא שאלנו.

ניתן לשאול שאלות פתוחות.

ניתנת האפשרות להסברת שאלה אם הוא לא הבין אותה.

ניתן לערוך ראיון גם למי שלא יודע קרוא וכתוב.

שיעור המשיבים בשיטת הראיון גבוה יותר.

שיעור התגובות המתחמקות יחסית קטן.

חסרונות:

הטיה חברתית בין החוקר לנבדק- הנבדק יכול להיות לא כנה או להגיד במתכוון את הפרטים שהוא יודע שהבודק רוצה לשמוע

אינטראקציה שלילית- השפעה של האחד על השני.

ראיונות לוקחים הרבה זמן.

כרוכים משאבים כלכליים.

לאחר הראיון נצטרך לעבד את הנתונים שקיבלנו.

ראיון= דרך לאיסוף נתונים, החוקר שואל שאלות פרונטאליות, לרוב שאלות פתוחות.

ראיון פתוח

יש נושא לראיון, אין שאלות קבועות והראיון מתקדם בהתאם לתכנים שמעלה המרואיין. נוצרת זיקה בין המראיין למרואיין.

ראיון חצי מובנה

נגיד כי עכשיו בראיון של כמה אנשים, את כולם אני שואלת את אותם שאלות ספציפיות, אך אם במהלך השיחה יעלו לי שאלות נוספות- אני אוכל לשאול אותן בנפרד, בשונה לבין המרואיינים.

ראיון מובנה

שואלים רק את השאלות הקבועות, באותו סדר, באותן מילים, אסור להוסיף דבר.

תצפית

כלי לאיסוף נתונים שהחוקר מתבונן בהתנהגות.

אני רוצה לראות התנהגויות בשטח. אם אני לא רוצה לבדוק עמדות, או שהוא ידווח לי על התנהגות,

אני רוצה לבדוק התנהגות בשטח.

תצפית פתוחה

אנו רוצים למדוד משהו מסויים, נשב, נצפה, נתעד הכל. לא בוררים מראש התנהגויות, מתאר אנשים, עצמים, פעילויות, תגובות וכו'.

תצפית ממוקדת

משהו שהחלטתי מראש שעל זה אני מסתכל- ואז זה מחייב אותי לבוא עם הגדרה תצפיתית מאוד ברורה- תסתכל כמה פעמים הילדים- רבים, סורטים, מקללים…. [אלימות של ילדים בגן].

 

יתרונות התצפית:

מקבלת מימד של התנהגות טהורה.

ניתן לצפות בזמן אמת.

ניתן לראות למה גרמה ההתנהגות

המשתתפים לא צריכים לשתף עמי פעולה.

מקבלים מדד לתקשורת מילולית או לא מילולית.

חסרונות התצפית:

יכול להיות שמה שראיתי היום – לא יקרה מחר, נפלתי דווקא על משהו חריג. לכן יש לערוך תצפיות לאורך זמן.

אין לי עמדות ודעות, רואים רק התנהגות.

יותר מדי דברים קוראים בתצפית וקשה לי לעקוב

דורש ממני כסוקר רמה גבוהה של הסקה. – איך מנתחים.

עלות יקרה

סוגי תצפיות:

תצפית מהצד: ניתן לעמוד מהצד ולא לקחת חלק בעניינים- רואים אותה, היא שם אך מהצד.

תצפית משתתפת: אני כמתצפתת משתתפת באורח חיים של מה שאני בודקת. החוקר הופך להיות חלק מהקבוצה.

מאפייני הצופה המשתתף:

יתרונות:

  • הוא חווה את המתרחש בחברה בסביבתה הטבעית.
  • התגובות לנוכחותו הן מזעריות אם בכלל.

חסרונות:

  • עליו להגן על זהותו – הוא חייב להשתתף ואינו יכול לשאול שאלות נוקבות הנוגדות את תפקידו בחברה.
  • עסוק בהשתתפות – עלול לפגוע בתצפית.
  • סכנה שהחוקר יהיה מעורב רגשית בתפקידו החברתי במידה כזאת שלא יוכל, מכל מיני סיבות לדווח על תצפיותיו.

סוגי תצפיות:

 

  • תצפית גלויה – המתרחשת בידיעת הנחקר.
  • תצפית סמויה – הנערכת ללא ידיעת הנחקר. חשוב לציין שמחקרי תצפית שאינם בידיעת הנחקר נתונים לשאלה האתית של פגיעה בזכות לפרטיות. באחריות החוקר להימנע מפגיעה כזו.

 

 

דוגמאות:

 

אתיקה במחקרים

 

נקודות אתיות עיקריות:

עמידה בדרישות אתיות כלפי הנבדק: מהי מידת אי הנוחות שמותר להעמיד בה את הנבדק?

עמידה אי אתית כחוקרת הקהילה המדעית.

ועדת אתיקה

ועדת הלסינקי התחילה בשנת 64 עם קווים מנחים לרופאים במחקר בו מעורבים בני אדם.

כללי אתיקה

וולנטריות– הנבדק שלי צריך להסכים להשתתף במחקר, הוא צריך להיות וולנטרי מבחינת זה שהוא יודע שיש מחקר והוא מסכים להיות חלק ממנו.

בתצפיות סמויות עלולה להיות בעיה אטית, הם לא יודעים שמתצפתים עליהם.

חסיון- לא לעשות שימוש לרעה בנתונים.  אם מישהו מילא לי שאלון – לא להשתמש בנתונים הללו אח"כ.

אנונימיות- אני לא אדע כחוקרת מה אתה רשמת בשאלון.

המנעות מפגיעה פיסית / או נפשית- הפגיעה החמורה ביותר שניתן לעשות.

הטעיה ורמייה

 

פומביות- אני את המחקר שלי מפרסמת כלפי הקהילה המדעית בצורה ישירה ואתית. לא ארמה בממצאים.

כיצד נשמור על כללי האתיקה?

  • לקבל הסכמה מדעת.
  • לאפשר לנבדק לפרוש מהמחקר מתי שירצה.
  • שמירת סודיות נתוני הנבדק.
  • לא לעשות שימוש לרעה בנתונים.
  • להזדהות בפני הנחקר.
  • שיחת הבהרה.
  • לא להזיק לנבדק בצורה כלשהי.
  • שמירה על אנושיות, כבוד וביטחון הנחקר.
  • לדווח על ממצאים בצורה ישירה ומדויקת

בעיות אתיות:

בכלים אל תגובתיים

תצפיות סמויות

יש ניסויים שהמניפולציה עלולה ליצור בעיות אתיות, אם נסביר אותן לנבדקים זה יכול להרוס את מטרת הניסוי.

בניית מדד מורכב

רבים מן המשתנים אינם ניתנים למדידה ע"י שאלה אחת, כדיי לקבל תמונה כוללת ולהקיף את עולם התוכן של המשתנה- משתמשים באינדקסים וסולמות.

באינדקס- לכל פריט אותו משקל. כל השאלות הן בעלות אותו משקל.

בסולם- יש משקל שונה להיגדים.

לדוגמא, בשאלות המודד דתיות- יש את השאלות הקלות של – באיזו מידה אתה חוגג ליל סדר,

או שאלות כבדות ומשמעותיות יותר- באיזו מידה אתה מניח תפילין..

אינדקס ליקרט-

בליקרט ההנחה היא שכל הפריטים הם שווי משקל, אין הבחנה בין הפריטים,

ולכן גם ניתן לעשות מבחן אלפא קרונבך על המחקר.

שלבים בבניית ליקרט:

בחירת הפריטים

בחירת בסקאלת תשובות

מתן ערך מספרי לתשובות

חלוקת השאלונים לנבדקים

הצגת הנתונים:

1

2

3

4

5

נבדק 1

נבדק 2

נבדק 3

נבדק 4

נבדק 5

נבדק 6

נבדק 7

  1. נבדוק אם יש נתונים חסרים. אם יש שאלה שהרבה נבדקים לא ענו לי עליה- ישנה בעיה באותה שאלה.

אם יש נבדק שלא ענה על הרבה שאלות – עדיף לי לא להשתמש בנתונים שלו. [אם מדובר בנתון אחד יש לנו כמה אפשרויות: לתת לו את הציון הממוצע של כל הנבדקים באותה שאלה, אפשר לתת לו את הציון החציוני לפריט, או לבדוק את הממוצע הספציפי שלו- של כל השאלות שהוא ענה עליהן ולתת לו את הציון הזה.

[גם אם בדקנו ולא היה ערך חסר missing value – נציין זאת. [נבדק 38- היה פריט חסר, חישבנו לו ממוצע….]

  1. עלינו לבדוק רגישות לפריט. האם הפריט הראה לי שיש אנשים שונים.

אם 80% מהנבדקים עונים על קטגוריה אחת או על שתיים צמודות- השאלה לא מבטאת רגישות, ואפשר לנפות אותה. יש לחשוב ולהבין למה זה קרה. מה היה בשאלה הזו שגם לאנשים לענות כמעט את אותה תשובה. לפי הדוגמא במצגת- צמד המילים גס רוח – מרתיע אנשים מלהודות שהם כאלו, ישנה רצייה חברתית. אם הבעיה היא בניסוח, באוכלוסיה, אולי השאלה לא היתה ברורה, ולהציע תמיד תיקון! "בפעם הבאה שנעביר את השאלון- ננסח אותה בצורה כזו…"

בכל דרגה שאנשים לא סימנו כלל- יש להסביר מדוע.

[מציגים בניית מדד מורכב לכל משתנה, גם אם אנו חוזרים על אותם דברים].

  1. היפוך סקלת תשובות:

נחליט לדוגמא שציון גבוה = צורך גבוה בשייכות. / ציון גבוה = יותר דעות קדומות כלפי מובטלים.

שאלה 5 מנוסחת בכיוון הפוך- עלינו להפוך את סקלת התשובות, כך שמי שסימן 1 יקבל 5, ומי שסימן 2 יקבל 4…..

צריך לדווח על אותן שאלות, ולהפוך.

  1. בדיקת מהימנות אלפא קרונבאך.

מחשבים את הציונים – הצורך בשייכות של הנבדק לפי כל שאלה.

ואז צריך לבדוק אלפא. אנחנו לא צריכים לבדוק אלפא, אך יש לדווח שיש לבדוק אלפא.

מוסיפים עמודה אחרונה של ציון מדיי- שהוא למעשה הממוצע של כל נבדק.

  1. הצגת התפלגות המשתנה שלנו במחקר- שכיחות נבדקים וציון מדדי.

הציונים שקיבלנו בציון מדדי הוא טווח שבין 3.2-4, כאשר הסקלה בנוי בטווח של 1-5.

[אפשר להציג בגרף].

מדברים על המדגם, הפיזור- מה באמצע, מה בצד, כולם נפלו על בינוני ומעלה, אין נמוכים ואין גבוהים… מה ניתן להגיד על המשתנה?

דגימה

מסגרת דגימה = הרשימה ממנה בוחרים אנשים להשתתף במחקר.

האידיאל- שמסגרת הדגימה תייצג את כלל האוכלוסייה.

דגימת מכסות= דגימה המתייחסת להרכב הדמוגראפי של האוכלוסייה. כלומר, אם באוכלוסייה יש לי 3 גברים על כל 5 נשים- המדגם שלי יהיה בנוי לפי היחס הזה. כך הוא מייצג טוב יותר.

בדגימה הסתברותית:

ההנחה כי הסוקר לא בוחר בעצמו את הנבדק, הוא בוחר בצורה אקראית.

אם המדגם מספיק גדול והוא נדגם בצורה הסתברותית- נקבל בצורה נאמנה ייצוג לאוכלוסיה.

מדגם הסתברותי יכלול דגימות מכל האוכלוסייה.

אוכלוסיית המחקר

לא מי שאני חוקרת בפועל- למי חילקתי את השאלונים, אלא האוכלוסייה הגדולה אותה אני רוצה לחקור ולהכליל את הממצאים. שהממצאים שלי יהיו תקיפים לגבי כל אותה אוכלוסייה. לדוגמא- כלל אזרחי מדינת ישראל, כלל החיילים בשירות סדיר, כלל הסטודנטים בישראל, וכו'.

מדוע לא חוקרים את כל אוכלוסיית המחקר?

  1. כסף – עלות כספית גבוהה בכדיי להגיע לכל אחד ואחד.
  2. זמן- תהליך ארוך של איסוף נתונים.
  3. שיתוף פעולה – לא בהכרח כולם ישתפו איתי פעולה.

דגימה = התהליך בו החוקר בוחר את המדגם מהאוכלוסייה.

המטרה היא למצוא מדגם שמשקף את האוכלוסייה.

2 סוגי דגימות:

א. דגימה הסתברותית:

אני יכולה לחשב מה הסיכוי ל כל אחד להדגם, לכל אחד סיכוי שווה להדגם, לאף אחד אין סיכוי לא להדגם, ולא בוודאות כולם ייבחרו. עלינו לדעת מה גודל האוכלוסייה- אנחנו צריכים רשימה של אנשים, ואז אנו יודעים מה הסיכוי של כל אחד.

יתרונות:

מדגם מייצג

ניתן לחשב ולהעריך את הייצוגיות של המדגם, יכולת חישוב דרגת טעות ההסקה. (טעות דגימה)

ב. דגימה לא הסתברותית

אחד מתנאי ההסתברות לא מתקיים.

בדגימות כאלו- ההסתברות של כל אלמנט להדגם- לא שווה ולא ידועה.

הסתברותית מול לא הסתברותית

בדגימה הסתברותית- יש לנו רשימת דגימה.

ניתן לדעת את ההסתברות של יחידת דגימה

נקבל מדגם מייצג.

דגימות לא הסתברותיות:

מתי מבצעים דגימה לא הסתברותית?

כאשר לא ניתן לעשות דגימה הסתברותית.

כאשר זה לא מתאים למטרת המחקר.

כאשר מחפשים להפחית עלויות ולקבל תוצאות מהירות.

דגימת נוחות – לא הסתברותית

החוקר בודק נבדקים הנוחים לו, זמינים לו, נמצאים לידו, יכול לנצל את מערכת היחסים ביניהם.

כדור שלג- לא הסתברותית

שיטת "חבר מביא חבר" נבדק אחד- מעביר אותנו לנבדקים אחרים שהוא מכיר.

דגימת מכסה

מכסות קבועות מראש שהחוקר מחליט עליהן

מתאים את האוכלוסייה מבחינת המשתנים הדמוגראפיים

הדגימה נעשית לפי המכסה שלהם

שוב – לא הסתברותי, אין רשימות.

דגימת מטרה

החוקר בוחר באופן ספציפי אנשים שהוא צריך למחקר שלו.

לדוגמא- מחקר על נשים בהיריון ראשון- הנבדקים שאני צריכה הן רק אותם נשים בהיריון הרישיון שלהן.

מושגים:

מדגם: מי ממלא בסוף את השאלון. לכל אחד שממלא את השאלון- קוראים לו אלמנט. [אלמנט לא חייב להיות בן אדם].

מסגרת דגימה: הרשימה מתוכה אני דוגמת בפועל את המדגם. האידיאל- למצוא רשימת דגימה של כל האוכלוסייה. [בדגימה לא הסתברותית אין רשימה, אין מסגרת דגימה.]

יח' דגימה: אותו גורם שדגמתי מתוך הרשימה. לרוב היחידה והאלמנט הוא אותו דבר. כל מי שבפועל יש לו סיכוי להיבחר למדגם שלי, שנמצא במסגרת הדגימה שלי.

דוגמא לדגימה הסתברותית

אוכלוסיית המחקר – כל הסטודנטים במכללה למנהל לשנת 2010

דגימה הסתברותית:

קודם כל- חייבת להיות לנו רשימה שמית טובה = מסגרת דגימה

הרשימה נותנת לנו את המידע מה ההסתברות של כל אחד ליפול במדגם.

רשימה של כל הסטודנטים הלומדים במכללה למנהל בראשל"צ בשנת 2010, הרשימה נלקחה מכל מזכירויות החוגים.

כל סטודנט המופיע לי במדגם – נקרא יחידת דגימה.

יחידת דגימה: סטודנט מהמכללה למנהל בראשון לציון בשנת 2010

המדגם: אותם סטודנטים הלוקחים חלק במדגם שלי.

גודל המדגם שנבחר יהיה 500 (מתוך לערך 20,000 סטודנטים).

דגימה פשוטה:

דגימה אקראית

אלמנט המחקר- אלו שממלאים את השאלונים. במקרה הזה- זהים ליחידות הדגימה.

דגימה שיטתית:

נעדיף אותה כשהמסגרת דגימה מאוד גדולה.

מרווח דגימה – מסגרת הדגימה \מדגם

= 20,000\500 = 40

 

מתוך ה-400 הראשונים – נבחר אדם אחד- באופן אקראי, ונקפוץ במרחק קבוע בדגימות.

כלומר- אם לדוגמא בחרתי את נדגם מספר 3 – הבא יהיה 43 – הבא יהיה 83 – הבא יהיה 123..

מרווח הדגימה קובע את הקפיצות.

הבעייתיות בשיטה הזו, היא בצורה בה אנו מקבלים את הרשימה. אם לדוגמא אנו דוגמים חיילים בצבא, רשימה המורכבת ממפקד וחיילים, יכול להיות שהקפיצה שלנו תביא אותנו לבחור רק במפקדים.

דגימת שכבות

לפעמים האוכלוסייה ממש הטרוגנית, שאנו מפחדים שבשתי השיטות הנ"ל נפספס נדגמים חשובים.

לדוגמא: סטודנטים לומדים חוגים שונים, התמחויות שונות, תואר ראשון / שני, שנה א/ב/ג, תזה / בלי תזה.. גברים / נשים, רווקים/ נשואים..

לכולם עדיין ההסתברות להשתתף במדגם – שווה, אך עדיין האוכלוסייה נורא הטרוגנית שיש סיכוי לדוגמא שלא ייפול לי סטודנט למנהל עסקים בתואר ראשון שנה ג' התמחות במערכות מידע שהוא נשוי עם ילד.

דגימה הסתברותית של הסטודנטים במכללה למנהל, כל ה-500 שנבחרו לי – אף אחד מהם לא מאיזור הנג

לכן עלינו לבצע דגימת שכבות:

נקח את הרשימה של כל ה–20,000 סטודנטים ונרבד אותם לשכבות:

שכבה א'- סטודנטים למנע"ס

שכבה ב'- סטודנטים למשפטים

שכבה ג'- סטודנטים לעיצוב

וכו'…..

לאחר שחילקנו לשכבות – נבחר סטודנטים בדגימה פשוטה / שיטתית על כל שכבה בנפרד.

אם לדוגמא יש לנו 5 שכבות – 5 חוגים, ואנו צריכים 500 נדגמים – מכל שכבה נבחר 100 נדגמים.

ניתן לחלק לתתי-שכבות:

לדוגמא, כל חוג – נחלק ל-2 קבוצות  של גברים ונשים – ואז יש לנו למעשה 10 קבוצות שמכל אחת נבחר 50 נדגמים.

דגימת שכבות פרופורציונאלית לאוכלוסיה:

הרי מספר הסטודנטים בחוגים אינו שווה.

אם יש לנו 10,000 סטודנטים למנע"ס ו-500 סטודנטים לפסיכולוגיה, לא יהיה נכון לבחור מכל קבוצה 100 איש.

לכן עלינו לחשב פרופורצייה:

50% מהאוכלוסייה הם סטודנטים למנע"ס – לכן נדגום 250 סטודנטים מהחוג למנע"ס.

0.5% מהסטודנטים הם לפסיכולוגיה – לכן נדגום 2-3 סטודנטים בפסיכולוגיה.

לפי אחוז הסטודנטים בחוג- נעביר דגימה פרופורציונאלית.

ההנחה בדגימה הזו,

היא שבכל קבוצה – יש אנשים דומים זה לה, והשם שונים מאוכלוסיית הסטודנטים בקבוצה אחרת- שהם ביניהם דומים זה לזה.

כל שכבה בתוכה היא הומוגנית, וביניהם – הטרוגניים. בכך הקטנו את טעות הדגימה, המדגם שלנו יותר מייצג.

חסרונות:

  1. אם סתם הנחנו כי השכבות שונות זו מזו – כל היתרון הגדול של החלוקה לשכבות נעלם – עבדנו קשה לשווא.
  2. עלינו לקבל רשימה מתאימה עם פרטים נכונים לחלוקה לשכבות- כל סטודנט באיזה חוג הוא נמצא. על הרשימה להכיל נתונים רלוונטיים.
  3. מגביל לעשות מבחנים סטטיסטיים מורכבים יותר.

נשנה את אוכלוסיית המחקר:

אוכלוסיית המחקר: כל הסטודנטים בישראל לשנת 2010

בכדיי שנוכל להשליך את הממצאים שלנו על כל הסטודנטים.

עלינו לקבל רשימה של כל הסטודנטים בישראל לשנת 2010.

אני יכולה להיות במצב שאין לי רשימה – אך אני עדיין מתעקשת לבצע דגימה הסתברותית – למרות שאין לי רשימה התחלתית.

דגימת אשכולות

מיועדת לאוכלוסיות גדולות, אין לנו רשימה, אך עדיין אנו עושים דגימה הסתברותית שתעזור לנו להגיע לרשימה.

הרשימות שנקבל – צריכות להיות מייצגות.

יש לנו רשימה של המוסדות האקדמאיים בארץ. יש לנו מסגרת דגימה אל ארגונים – של אשכולות, שבתוכה יש אנשים.

אנו מתחילים עם האשכולות ומנסה דרכה- בצורה הסתברותית להגיע לאנשים.

בצורה הסתברותית – נדגום מוסדות. אנו דוגמים קודם אשכולות, לא אנשים.

אם יש לנו 19 מוסדות – לכל מוסד יש הסתברות של 1/19 להידגם.

אנו בוחרים בשיטה אקראית. "מה יוצא- אני מרוצה" . :)

לדוגמא- נבחרו אריאל, עמק הירדן, אונ' ת"א.

יחידת הדגימה – מוסד אקדמי.

בסוף מכל מוסד – עלינו להגיע לרשימת סטודנטים.

בסופו של דבר- יחידת הדגימה שלנו תהיה סטודנטים, כאשר אותם 500 סטודנטים שיענו לי על השאלונים הם אלמנטים.

רשימות  ->  דגימת סטודנטים –> שאלונים : תהליך דו-שלבי. [אשכולות  –  שכבות]

ניתן גם לקבל את הסטודנטים של אותם מוסדות שבחרתי- ולהעביר את השאלון לכל הסטודנטים שבחרתי מבלי לדגום – שלב אחד.

ניתן לדגום אשכולות , מתוך האשכולות לדגום את המוסדות לפי חוגים , (כל חוג כזה הוא גם אשכול), ורק משני חוגים לדוגמא- דוגמים סטודנטים – רב שלבי.

בסופו של דבר עשיתי דגימה הסתברותית מבלי להתחיל עם רשימות שמיות של אנשים.

אנחנו יכולים לעבוד על אוכלוסיות ענקיות, ללא רשימות התחלתיות, ובאמצעות הדגימה הזו -להשליך על שאר האוכלוסייה.

המדגם פחות מדוייק בשל טעויות דגימה מצטברות.

גם כאן ישנה הבעיה – שלאוניברסיטה העברית בירושלים ולמכללת עמק הירדן – יש את אותה הסתברות ליפול במדגם, הרי לכל מוסד מספר סטודנטים שונה. דגימה לא פרופורציונאלית.

לכן גם כאן נחלק את האשכולות פרופורציונאליות לגודל. ניתן משקל גדול לאשכולות מסוימים לפי הקריטריונים שנבחר.

ההנחה באשכולות היא, שהאשכולות דומים אחד לשני, והאנשים בפנים – הם שונים זה מזה.

אם טעיתי, והאשכולות לא ממש זהים – נעדיף לקחת קצת יותר אשכולות בכדיי שלא אפול במדגם.

מהמדגם למסגרת – ניתן לעשות הסקה סטטיסטית.

השאלה היא אם אנו יכולים להסיק מהמדגם לאוכלוסייה.

הסקה זו היא אינטואיטיבית – אם יש לי מסגרת של כל האוכלוסייה בוודאות- אכן מדובר בהסקה סטטיסטית ואינטואיטיבית לאוכלוסיה.

לא תמיד המסגרות כוללות בוודאות את כל האוכלוסייה.

[לדוגמא – במדגם בעל מסגרת דגימה של המופיעים בספר הטלפונים- ניתן להסיק הסקה סטטיסטית, אך כנראה שלא אינטואיטיבית לאוכלוסיה – לא מייצגת את כולם, או לחלופין- יש אנשים עם יותר ממספר טלפון אחד.]

בדגימה הסתברותית – ניתן להגיד כי ניתן להסיק הסקה אינטואיטיבית בגלל שהגענו להסקה תוך דגימה הסתברותית.

מערכי מחקר

שלבי התהליך המחקרי ושיטת המחקר בה נעשה שימוש על מנת לאושש את השערות המחקר.

הקריטריונים להערכת מחקר:

בעבר דיברנו על תוקף כלי מדידה.

עכשיו אנו הולכים לדבר על תוקף המחקר כולו. [תוקף תוכן, תוקף כלי ניבוי….- תוקף כלי המדידה.]

תוקף פנימי:

האם המחקר יכול להביא לי הסקה סיבתית- מחקר שמביא לי הסקה סיבתית הוא תוקף פנימי גבוה. בודק את האיכות, לא של כלי המדידה, אלא של כל המחקר. מחקר איכותי זה מחקר שמביא לי הסקה סיבתית.

המחקר עומד ב-3 תנאי הסיבתיות:

  1. קיים קשר סטטיסטי בין המשתנים.
  2. ביסוס סדר זמנים: X מופיע בזמן לפני Y. [לדוגמא- הישגיות באה לפני דעות קדומות, הב"ת בא לפני התלוי].
  3. רק X השפיע על Y ואין משתנים מתערבים במחקר.

מהו משתנה מתערב?

יכול להיות כל מיני משתנים. משתנה מתערב פוגע לי בתנאי השלישי.

הוא יכול להיות משתנה מקדים – שהיה לפני שניהם שגרם לאחד והאחד הביא לשני. הוא בכלל היה הראשון.

משתנה ב"ת נוסף יכול להשפיע על תלוי.

המשתנה מתווך את הקשר- הב"ת גורם למשתנה מסויים וזה גורם למשתנה התלוי.

משתנה שממתן את הקשר. רק שהוא קיים ברמות מסויימות יש את הקשר.

חושף קשר עקיף.

משתנה מתנה.

דוגמאות:

 לא בוודאות מה שגרם למחלה הזיהומית- זה אכילת הגלידה.

לא רק צפייה בסדרות אלימות בטלוויזיה משפיעה על התנהגות אלימה בביה"ס.

יכול להיות שאני מתוסכלת מהמשפחה- שגם משפיע על אלימות.

כישלונות מיניים – משתנה מקדים – שמביא למשתנה הב"ת- חרדה – ומביא למשתנה התלוי- שביעות רצון.

משתנה מתערב מתווך – לא ההשכלה היא זו שגורמת באופן ישיר לשביעות הרצון מהעבודה שלי, אלא היא גורמת לי למצוא עבודה שאני מוצא בה עניין, ואותו עניין בעבודה – גורם לי לשביעות רצון.

 תוקף חיצוני

אני יכולה להכליל את הממצאים על אוכלוסיית המחקר בחוץ.

התוקף מושג ע"י:

  1. מדגם מייצג – המשתתפים במחקר הם מדגם מייצג לאוכלוסייה.
  2. ריאליזם מחקרי או ניסוי – הרבה פעמים בניסוי אנו מכניסים אנשים למעבדות, והטענה המרכזית היא שמעבדה – זה לא החיים.

אם נצליח להשיג מדגם טוב מייצג בשיטה הסתברותית, וליצור מצב שהוא נעשה במחקרים אמיתיים- בשטח- אין בעיה של ריאליזם.

אם נביא אנשים למקום אחר, (למעבדה..) יש פחות הקבלה למה שקורה בחוץ. בידוד אנשים, הכנסתם למקום מלאכותי, ואומרים להם- תתנהגו כאילו אתם במקום האמיתי- יוצר בעייתיות..

שני הקריטריונים הנ"ל אומרים לי אם המחקר שלי איכותי וטוב.

 

כשאנשים בתוך המעבדה – אני יכולה יותר לפקח עליהם. לכן התוקף הפנימי בעבודה הכי גבוה.

בסקר- המדגם מאוד הסתברותי – לכן יהיה לנו תוקף חיצוני גבוה.

מחקר מתאמי, תיאורי

סקר

שיטה שאוספים בה את הנתונים בנק. זמן אחת בלבד, בשאלון, ראיון וכו'. אוספים נתונים ולא חוזרים אליהם יותר.

המדגמים לרוב גדולים ומייצגים.

התוקף הפנימי של הסקר אינו מייצג- להתמקד בתוקף חיצוני.

מטרות:

ששואלים אנשים בנקודת זמן ספציפית- נכון להיום מה שביעות הרצון שלך.

ניתן לחזות התנהגויות עתידיות- באיזו מידה אתה מתכוון לקנות מוצר כזה או אחר.

בודקים בין משתנים דמוגרפיים: האם יש הבדל בין גברים לנשם- מה אתה מתכוון להצביע בבחירות הקרובות..

אפילו לא בודקים מתאמים.

יתרונות

נושאי מחקר, עלות נמוכה, זמן קצר, גמישות במקום

חסרונות

תוקף פנימי נמוך, אין סיבתיות.

כלי המחקר

בד"כ ראיונות, שאלונים, קבוצות מיקוד.

מחקר שדה

אוספים נתונים ממדגמים לא גדולים ולא בהכרח מייצגים של אוכלוסיית ספציפיות.

מטרה:

נועד כדיי לבדוק קשרים בין משתנים.

ניתן להשתמש בראיונות, שאלונים, תצפיות, אל תגובתי..

יכול להתבצע או בנקודת זמן אחת או בכמה נקודות זמן: או שמעבירים פעם אחת שאלונים, או שנעשים לאורך זמן:

מחקרי אורך:

החוקר חוזר ובודק בדיקות לאורך זמן. מקר אורך- עומד בסדר זמנים, אך אין שליטה על משתנים מתערבים.

מחקר רוחב:

מחקר לאורך זמן

מחקרי רוחב מתאמיים:

  • מחקר הנערך בנקודת זמן אחת בלבד.
  • החוקר לוקח קבוצות נבדקים (עם מאפיינים שונים ובגילאים שונים) באותו הזמן ומשווה ביניהם .
  • מחקרי רוחב הם סקרים ומחקרי שדה !
  • במחקרי רוחב יש קשר בין 2 משתנים, אין סדר זמנים, ואין שליטה על משתנים מתערבים.

מחקרי אורך מתאמיים:

 

הגדרה: מחקרים הנערכים על פני זמן בהם החוקר חוזר אל נבדקים כל תקופת זמן ובודק את משתני המחקר.

  • מחקרי אורך הם מחקרי שדה!
  • במחקרי אורך יש קשר בין 2 משתנים, יש סדר זמנים, אך אין שליטה על משתנים מתערבים.

מחקר אורך- פאנל:

 מעקב אחרי אותם נבדקים.

יתרון: מונע בעיה של הבדלים בינאישיים.

חסרון: נשירה של אנשים, עלות גבוהה, זמן.

 מחקר אורך מסוג בני מחזור:

 לא חוזרים לאותם אנשים, אך לאותה רשימת דגימה.

אם אני רוצה לעשות מחקר על סטודנטים במכללה למנהל, לבדוק אם שביעות רצון בזמן הלימודים קשורה להצלחה תעסוקתית.

נוכל לעשות מחקר פאנל – קבוצה של 100 סטודנטים, ולבדוק שוב אחרי 3-4 שנים.

אם נרצה לבדוק שינוי בעמדות פוליטיות בקרב בוגרי תואר ראשון למכללה למנהל שנת 2010.

אם לדוגמא יש לנו מסגרת דגימה של 3000 בוגרים. בשנת 2010 לקחנו מדגם של 100 אנשים ובדקנו דעות פוליטיות.

אני רוצה לבדוק כל 5 שנים אם יש שינוי: נעשה מחקר מעקב. אותם 100 אנשים מייצגים לי את כל הבוגרים. גם בשנת 2015 נדגום 100 אנשים שמייצגים לי את אותה קבוצת בוגרים. לא מעניין אותי מישהו ספציפי, אלא המגמה כולה לאורך זמן.

מחקר אורך מסוג מגמה

 מחקרים על אוכלוסיות משתנות. אם נרצה לעשות מחקר על האוכלוסייה במדינה, ובעוד כמה שנים לבדק מחקר נוסף, למשל בגין הרגלי קניה.

נבדוק שוב את האוכלוסייה.

אין מסגרת דגימה קבועה , אלא אוכלוסיה. אם היתה לי מסגרת דגימה לפני 5 שנים, אנשים נולדו / מתו מאז.

לכן זה נקרא  מגמה.

המגמה תמיד משתנה.

יתרונות: אין בעיה של נשירת נבדקים.

חסרונות: קיימים הבדלים בינאישיים- לא אותם אנשים.

ניסוי

השערת המחקר: פרסומת סמוייה בסרטים משפיעה על העדפת צרכנים לקנות את המוצרים המפורסמים בסרטים.

 המשתנה הב"ת- פרסומת סמויה

משתנה תלוי- העדפת צרכנים.

המחקר הוא סיבתי- ניסוי, משפיעה.

טפלול = מניפולציה

ההבחנה בין מחקר מתאמי לסיבתי- זה שרואים שיש טפלול, יש מניפולציה- ישר קובעים שהמחקר הוא סיבתי- ניסוי.

ניסוי מעבדה- מזמינה אנשים לאיזשהו מקום מנותק, אני צריכה להכין סרט של שעה וחצי, כי עליי לשלב בו פרסומת סמוייה. בתוך הסרט אני מכניסה פרסומת סמוייה.

אם למשל אני רוצה לבדוק את המוצרים הבאים:

מרלבורו

ספרייט

במבה

מקופלת

נשלב את המוצרים הנ"ל בסרט.

בניסוי קשה לעשות דגימות הסתברותיות- לרוב זה בעזרת מתנדבים.קשה להביא אנשים שיוותרו על כמה שעות בשביל ניסוי.

תוקף חיצוני נמוך בניסויים. [הכללה].

מכניסים את האנשים לסרט של שעה וחצי עם פרסומת סמוייה. [הבלתי תלוי- משתנה X].

לאחר מכן נוציא אותם מהסרט, וליד בניתי קיוסק- רק עם המוצרים הנ"ל.

לכל נבדק ניתן 100 ₪ שיקנו להם מוצרים- בקיוסק יש את המוצרים הנ"ל מפוזרים.

לבסוף נבדוק מה היו העדפות שלהם מבחינת סכום הקנייה.  [תצפית- Observe ]

אם מתוך קבוצה של 40 אנשים שראו את הסרט ולאחר מכן קנו בסופר- נראה כי בממוצע אנשים קנו ב- 60 ₪.

הבעיה בניסוי היא בראליזם- העניין לא מציאותי – אין סופרים רק עם המוצרים הנ"ל, ואף אחד בחיים לא באמת יתן לו 100 שח בכדיי לקנות. כלומר, המצב הזה לא מחקה בצורה נכונה או אמיתית את החיים בחוץ – זו בעיה של תוקף חיצוני.

מה שחסר בניסוי- זה לדעת מה היו ההעדפות שלהם לפני הסרט – ואז נוכל רק לדעת אם היתה עלייה או ירידה.

אולי הם קנו רק בגלל שהם קיבלו כסף – זהו משתנה מתערב ללמה מצאתי קשר בין X ל- Y.

צריך לבדוק בכמה הם היו קונים בלי קשר לפרסומת.

קודם נכנסים אותם לסופר, עדיין רק עם המוצרים הנ"ל,  ניתן להם 100 ₪, לאחר מכן נכניס אותם לסרט, ולאחר מכן נוציא אותם ונשלח אותם שוב למכולת. לאחר מכן נוכל לבדוק מגמה של עלייה וירידה.

עדיין תהיה לי בעיה- תמיד תהיה לי בעיה בניסוי של איך אנ יוצרת חיים אחרים, מנותקים, בכדיי שלא יכנסו גורמים מתערבים.

התלוי לפני הטפלול – O1   – pretest

טפלול

התלוי אחרי הטפלול – 2O  –   postest

עדיין ישנה בעיה – יכול להיות שהם קנו יותר בגלל שהם רעבים.. עבר הזמן, הם נהיו רעבים, וקנו יותר. יש לנו כאן משתנה מתערב. אסורים להיות הסברים חלופיים לקשר.

קבוצת ביקורת.

נכנסים אנשים לסופר, לא נכניס אותם לסרט, ולאחר אותו זמן נכניס אותם שוב לסופר- נבדוק את המגמה.

אם, למרות הזמן שעבר, קבוצת הניסוי בהתחלה קנתה 40, ולאחר מכן קנתה ב-50, והקבוצה הנבדקת שהוכנסה לסרט קנתה בהתחלה ב-40 ולאחר מכן ב-60, ניתן להגיד כי את העלייה ב-10 ש"ח ניתן לפרש לרעב, אך את ה-10 שח הנוספים שהם הוציאו – בגלל הפרסומת הסמויה.

קבוצת הביקורת עוזרת לנו לראות שאין משתנים מתערבים. וכל הסבר שנגיד- עבר זמן, קרה משהו בדרך, עדיין אצל הקבוצה השניה- גם כן עבר הזמן.. אנו מתחילים לפתח בטחון שאולי באמת הסרט הוא שהשפיע ולא המתערבים האחרים.

אך עדיין זה לא מספיק לנו. עדיין יתכנו משתנים מתערבים. מי אמר שדווקא הפרסומת בסרט היא שגרמה להם לקנות יותר? אולי הם קנו יותר בגלל שהם רגילים אחרי סרט לנשנש משהו, אולי הם שמעו על קבוצת הביקורת שלא נכנסה לסרט- תפסו בטחון על עצמם והרגישו טוב- ולכן קנו יותר..

לכן חייבת להיות הפרדה של הקבוצות. אך עדיין יש משתנים – שגם אם נפריד בין הקבוצות- זה לא יעזור.

לכן אולי נעשה עוד קבוצת ביקורת- ונכניס אותם לסרט, אך סרט ללא פרסומת סמוייה, לא יראו את המוצרים עצמם.  לקבוצה זו נקרא פלסיבו. ונבדוק מהי מגמת הקני השלהם. פלסיבו = מניפולציית דמי. ואז, אם נראה שאלה שראו את הסרט ללא הפרסומת- עדיין קנו פחות מאלו שראו את הפרסומת הסמויה- ניתן יהיה להגיד כי הפרסומת היא אכן זו שמשפיעה.

ניטרלנו את הרעבים, ניטרלנו את אלו שאוכלים בגלל סרט, ונשארנו עם התכונה של הפרסומת הסמוייה.

ועדיין יש לנו משתנים מתערבים.

אולי בקבוצה הזו היו אנשים שאוהבים לאכול יותר משתי קבוצות הביקורת.. אולי הם נוטים להוציא יותר כסף..

הדבר היחידי שאני יודעת שמשותף לגבי כל הקבוצות- הוא בכמה כסף הם קנו בהתחלה.

R   הקצאה אקראית

אם לדוגמא יש לנו סה"כ בכל שלוש הקבוצות הנ"ל יש 150 ₪ – בכדיי לקבל 3 קבוצות זהות מבחינת אנשים – נריץ רנדום אקראי R, ונשלוף אנשים באופן אקראי לכל קבוצה.

כך לכל אחד יש הסתברות שווה ליפול בכל אחת משלושת הקבוצות, מתוך איזושהיא רשימה, ובהקצאה אקראית של הקבוצות- יש סיכוי שהקבוצות לא יהיו שונות זו מזו.

היא תיצור שוויון טרום ניסויי לכל אחת מהקבוצות. ה- R מנטרל את כל ההסברים החלופיים כי הרי הקבוצות נבחרו באופן רנדומלי.

כשיש לנו R – אנו יכולים להשאיר את המדידה המוקדמת, אך אנו יכולים גם לוותר- ה- R מאפשר לנו לוותר על המדידה המוקדמת.

לניסוי טוב חייבים:

קבוצת ביקורת

הקצאה אקראית.

ניסוי ללא הנ"ל- נקרא ניסוי דמי, יש בו משתנים מתערבים, יש בו מניפולציה לכן הוא בכל זאת ניסוי.

כפל עיוורון- גם מי שבונה את הניסוי- רצוי מאוד שהוא לא יעביר את הניסוי כי הוא יכול לשדר להם ציפיות.

אם כך, גם הנבדקים וגם מי שמעביר את הניסוי- לא יודע מה מטרתו, בכדיי לא לשדר ציפיות לנבדקים.

במצגת מערכי מחקר:

מושגים

אם עושים את הכל – הניסוי הקלאסי. כל האופציות שניתן להכניס כביקורת.

בניסוי מעבדה- תוקף פנימי גבוהה- מנטרלים את כל המשתנים המתערבים.

תוקף חיצוני נמוך- לא ניתן להכליל..

ניסוי שדה- יוצאים לשטח. לא מוציאים אנשים מהחיים שלהם ומכניסים אותם ל'מעבדה', החוקר יוצא אל השטח ועושה בשטח את הניסוי, ואז אנו נכנסים להם לחיים. כאן התוקף החיצוני יותר גבוה, יש יותר ריאליזם.

לדוגמא:

 אני טוען כי הפיקוח של המנהלים מפחית את המוטיבציה של העובדים.

נלך לארגון, נבקש 2 מחלקות- קבוצת ביקורת וקבוצת ניסוי. בקבוצת הניסוי נכניס לדוגמא- שעון נוכחות. זה יהיה הפיקוח שהכנסתי באופן יזום במחלקה.

במחלקה השני – קבוצת הביקורת- לא נשים שעון נוכחות.

לפני כן, נבדוק את המוטיבציה לעבודה של 2 המחלקות.

את הניסוי נערוך במשך כחודש, ולאחר מכן נעביר את השאלון שוב.

זה ניסוי,

יש קבוצת ביקורת,

מבחינת תוקף חיצוני- נכנסו להם לחיים, תוקף גבוה.

התוקף הפנימי יורד- כי אין הסטריליות של המעבדה. יש מעבר מידע בין 2 המחלקות, לא ניתן להפריד ביניהם. אם הם ישמעו אחד על השני- הקבוצה עם השעון ירגישו מקופחים – ויכול להיות שזה מה שיוריד את המוטיבציה ולא בהכרח הפיקוח. קשה לשלוט על המשתנים האלה, על הסטריליות.

בשטח לא תמיד ניתן לעשות הקצאה אקראית – אני לא יכולה להפריד בין העובדים במחלקת שיווק והעובדים במחלקת משאבי אנוש..

ניסוי בטבע-

הכלאה של ניסוי ומחקר מתאמי. יש בו מניפולציה, אבל הערך של המניפולציה לא ברור. החוקר לא מבצע הוא את המניפולציה, אלא מחכה שתתרחש מניפולציה בטבע, באופן טבעי, ואז הוא מנצל את זה שמישהו אחר עשה בשבילו את המניפולציה ועושה על זה ניסוי.

לא ניתן להוציא אנשים לחופשות יזומות בארגון- כמה אנשים השנה יוצאים לשבתון, ואנשים אחרים לא…

ניתן לקחת טרמפ על ארגון שמוציא אנשים לשבתון.

אבל- אין הקצאה אקראית, יש המון משתנים מתערבים,

וההסקה הסיבתית רחוקה ממני.

תוקף פנימי גבוה יותר ממתאם מתאמי רגיל- כי יש פה סוג לש מניפולציה רק לא אני עשיתי אותה.

מקורות לאיום על תוקף פנימי בניסוי

אם נקפיד על הכל – לא יהיו האיומים הללו.

איום היסטוריה- אירוע שהתרחש במהלך הניסוי..

איום בשילה – איום פיסי, גופני, מתקיים באופן טבעי, תהליכים טבעיים שאנחנו עוברים.

איום מדידה- יכול להיות שהמדידה עצמה יוצרת לנו איום – משתנה מתערב. עצם זה שמדדנו את התלוי לפני. לכן כשעושים R – רצוי להוריד את המדידה לפני.

איום של מכשור – אם לדוגמא מכשיר המדידה שלי התקלקל – אם אני מודדת משקל והוא מתקלקל, המסקנות לא מדוייקות..

איום של ברירה – אם לא נעשה R בין הקבוצות- בכל פעם שנציג את הניסוי נגיד שהיה לי מראש הבדל של אנשים בקבוצות. הקצאה אקראית מוחקת לנו את ההסברים שהקבוצות היו שונות.

נשירה- לפעמים נבדקים נושרים מניסוי. אם הם נשרים מקבוצת הניסוי ומקבוצת הביקורת- זה לא נורא. אך אם יש נשירה מקבוצה אחת בלבד- זה בעיה כי הקבוצות לא דומות.

אפקט הניסיון ואפקט הנבדק – כפל עוורון – על החוקר אסור להיות באיזור הניסוי. גם על הנבדקים אסור לדעת..

איום של דיפוזיה – המידע עובר בין 2 הקבוצות- קבוצת הביקורת והניסוי.

איום של דמורליזציה- השפעת הדיפוזיה- קבוצה אחת מתחילה להיות ממורמרת.. לא משתפים פעולה, עושים דווקא..

איום של פיצוי – מעבר מידע.. החוקר מרחם על אלו שלא ראו סרט, ומשנה את התנאים..

תחרות על הפיצוי – קבוצה אחת קיבלה שיטת הדרכה חדשה וקבוצה אחרת לא. הקבוצה שלא קיבלה- מרגישה מקופחת עושים בכוונה…

לצילום שיעור 4

 

לצילום שיעור 5

 

לצילום שיעור 6

 

לצילום שיעור 7

 

לצילום שיעור 8

 

לצילום שיעור 9

 

לצילום שיעור 10

 

לצילום שיעור 11

 

לצילום שיעור 12

 

לצילום שיעור 13

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



− 1 = שמונה

תואר ראשון
תואר שני
מרצים