Comprensione dei framework utilizzati per testare un'ipotesi
Esistono vari metodi di ricerca , ciascuno con i suoi vantaggi e svantaggi specifici. Quello che uno scienziato sceglie dipende in gran parte dall'obiettivo dello studio e dalla natura del fenomeno che si sta studiando.
La progettazione della ricerca fornisce una struttura standardizzata con cui testare un'ipotesi e valutare se l'ipotesi fosse corretta, errata o inconcludente.
Anche se l'ipotesi non è vera, la ricerca può spesso fornire intuizioni che possono rivelarsi preziose o spostare la ricerca in una direzione completamente nuova.
Esistono diversi modi per condurre ricerche. Ecco i più comuni.
Ricerca trasversale
La ricerca trasversale riguarda i diversi gruppi di persone con caratteristiche specifiche. Ad esempio, un ricercatore potrebbe valutare un gruppo di giovani adulti e confrontare i dati corrispondenti da un gruppo di anziani.
Il vantaggio di questo tipo di ricerca è che può essere fatto in tempi relativamente brevi; i dati della ricerca sono raccolti nello stesso momento. Lo svantaggio è che la ricerca mira a creare un'associazione diretta tra una causa e un effetto. Questo non è sempre così facile. In alcuni casi, potrebbero esserci fattori confondenti che contribuiscono all'effetto.
A tal fine, uno studio trasversale può suggerire le probabilità di un effetto che si verifica sia in termini di rischio assoluto (la probabilità che qualcosa accada in un periodo di tempo) sia il rischio relativo (la probabilità che qualcosa accada in un gruppo rispetto a ad un altro).
Ricerca longitudinale
La ricerca longitudinale coinvolge lo studio dello stesso gruppo di individui per un lungo periodo di tempo. I dati vengono raccolti all'inizio dello studio e raccolti ripetutamente durante il corso di studi. In alcuni casi, gli studi longitudinali possono durare per diversi decenni o essere a tempo indeterminato.
Uno di questi esempi è lo studio Terman of the Gifted iniziato negli anni '20 e che continua fino ad oggi.
Il vantaggio di questa ricerca longitudinale è che consente ai ricercatori di osservare i cambiamenti nel tempo. Al contrario, uno degli ovvi svantaggi è il costo. A causa della spesa di uno studio a lungo termine, tendono a essere confinati a un gruppo più piccolo di soggetti oa un campo di osservazione più ristretto.
Pur rivelando, studi longitudinali sono difficili da applicare a una popolazione più ampia. Un altro problema è che i partecipanti possono spesso abbandonare lo studio a metà, riducendo la dimensione del campione e le relative conclusioni. Inoltre, se determinate forze esterne cambiano durante il corso dello studio (compresi economia, politica e scienza), possono influenzare i risultati in un modo che distorce in modo significativo i risultati.
Lo abbiamo visto con lo studio di Terman in cui la correlazione tra QI e risultati è stata attenuata da forze confondenti come la Grande Depressione e la Seconda Guerra Mondiale (che ha limitato i risultati scolastici) e la politica di genere degli anni '40 e '50 (che limitava le prospettive professionali di una donna) .
Ricerca correlata
La ricerca correlata ha lo scopo di determinare se una variabile ha un'associazione misurabile con un'altra.
In questo tipo di studio non sperimentale, i ricercatori esaminano le relazioni tra le due variabili ma non introducono le variabili stesse. Invece, raccolgono e valutano i dati disponibili e offrono una conclusione statistica.
Ad esempio, i ricercatori potrebbero verificare se il successo accademico nella scuola elementare porti a lavori meglio retribuiti in futuro. Mentre i ricercatori possono raccogliere e valutare i dati, non manipolano nessuna delle variabili in questione.
Uno studio correlazionale è utile se non si riesce a manipolare una variabile perché è impossibile, poco pratica o non etica.
Mentre si potrebbe presentare, ad esempio, che vivere in un ambiente rumoroso ti rende meno efficiente sul posto di lavoro, sarebbe poco pratico e irragionevole iniettare quella variabile artificialmente.
La ricerca correlata ha chiaramente i suoi limiti. Mentre può essere usato per identificare l'associazione, non suggerisce necessariamente una causa per l'effetto. Solo perché due variabili hanno una relazione non significa che i cambiamenti in uno influenzeranno un cambiamento nell'altro.
Sperimentazione
A differenza della ricerca correlazionale, la sperimentazione coinvolge sia la manipolazione che la misurazione delle variabili . Questo modello di ricerca è il più scientificamente conclusivo e comunemente usato in medicina, chimica, psicologia, biologia e sociologia.
La ricerca sperimentale utilizza la manipolazione per comprendere la causa e l'effetto in un campionamento di soggetti. Il campione è composto da due gruppi: un gruppo sperimentale in cui viene introdotta la variabile (come un farmaco o un trattamento) e un gruppo di controllo in cui la variabile non viene introdotta. Decidere i gruppi di campioni può essere fatto in diversi modi:
- Campionamento della popolazione in cui i soggetti rappresentano una popolazione specifica
- Randomizzazione in cui i soggetti vengono scelti casualmente per vedere se gli effetti della variabile sono coerentemente raggiunti
Mentre il valore statistico di uno studio sperimentale è robusto, una delle principali carenze potrebbe essere il bias di conferma . Questo è quando il desiderio dell'investigatore di pubblicare o ottenere un risultato non ambiguo può distorcere le interpretazioni, portando a una conclusione falsamente positiva.
Un modo per evitare questo è condurre uno studio in doppio cieco in cui né i partecipanti né i ricercatori sono a conoscenza del gruppo di controllo. Uno studio controllato randomizzato in doppio cieco (RCT) è considerato il gold standard della ricerca.