Mere om videnskabelig metode

CUDOS-normen, som jeg prĂŠsenterede i “Hvad er videnskab?”, kan virke noget luftig og uhĂ„ndterlig i praksis. Men du kommer rigtig langt hen ad vejen ved at sĂŠtte dig ind i de 8 helt grundlĂŠggende elementer i videnskabelig metode, jeg gennemgĂ„r i det fĂžlgende.

Af Per Salling

8 almene elementer i videnskabelig metode

  1. Objektivitet og subjektivitet
  2. Reproducerbarhed
  3. PĂ„lidelighed og gyldighed
  4. Gennemsigtighed
  5. Generalisérbarhed
  6. Kildekritik og validering
  7. Signifikans
  8. Kausalitet

1. Objektivitet og subjektivitet

Carsten Pedersen Omsigt
Professionalitetens treklang. Kilde: Carsten Pedersen, Omsigt.dk

Objektivitet og subjektivitet var jeg inde pĂ„ i artiklen ”Hvad vil det sige at vide noget?” GrundlĂŠggende set er det et spĂžrgsmĂ„l om at holde styr pĂ„ forholdet mellem den, der under sĂžger, og det, der bliver undersĂžgt – det tredje af de tre store spĂžrgsmĂ„l i ”SĂ„dan bruger du videnskabsteori”. Kan du trĂŠde et skridt tilbage fra din interesse for det, du undersĂžger, og se pĂ„ det helt udefra?

Kig grundigt pÄ Carsten Pedersens model. Find ud af, hvor det subjektive spiller ind i relationerne mellem modellens 3 aspekter, og overvej

  • hvordan du kan bruge det subjektive konstruktivt,
  • og hvor du er nĂždt til at holde det (det vil sige dig selv) i kort snor.

Man kan ikke se hele billedet, hvis man selv stĂ„r inde i det. Du er nĂždt til at trĂŠde et skridt tilbage og se pĂ„ dit emne “udefra”, objektivt, som noget, du skal undersĂžge.

2. Reproducerbarhed

Reproducerbarhed handler om, at en undersÞgelse er udfÞrt og dokumenteret sÄ prÊcist, at andre forskere inden for samme fag pÄ et senere tidspunkt kan gentage den og bekrÊfte resultatet. Har taler vi om en absolut forudsÊtning for, at data, der i Þvrigt er gode, kan give et resultat, som andre vil acceptere som pÄlideligt og acceptabelt.

Eksempel:

Vi beregner antallet af svaler i et nĂŠrmere angivet og beskrevet luftrum og tidsrum, mĂ„ler deres flyvehĂžjde og beregner middelflyvehĂžjden – og vi dokumenterer mĂ„lingerne, sĂ„ andre kan gentage dem.

Derefter kan vi sammenligne med tilsvarende mÄlinger og konstatere, at middelflyvehÞjden den givne dag ligger klart under svalers normal-middelflyvehÞjde. Og andre forskere kan umiddelbart tjekke, at observationer og beregning er korrekt udfÞrt.

Nej, du skal ikke “holde kortene tĂŠt til kroppen”. Du skal gĂžre det let for andre at kigge dig i kortene!

3. PĂ„lidelighed og gyldighed

PĂ„lidelighed drejer sig om sikkerhed for, at undersĂžgelsens data er korrekte.

Gyldighed drejer sig om sikkerhed for, at undersĂžgelsens data er relevante og tilstrĂŠkkelige.

Eksempel:

Vi har en korrekt udfÞrt og reproducerbar mÄling af svalernes middelflyvehÞjde pr. i dag og fremsÊtter den prognose, at det vil blive regnvejr i morgen. MÄlingen er reproducerbar og korrekt udfÞrt.

Men er det rigtigt, at det altid bliver regnvejr, nÄr svalerne flyver lavt?

  • Hvis ja, er undersĂžgelsen brugbar: Den er bĂ„de pĂ„lidelig og gyldig.
  • Hvis nej, er den vĂŠrdilĂžs: Den er pĂ„lidelig, men ikke gyldig.

”Gyldighed” dĂŠkker faktisk over to lidt forskellige egenskaber ved data. De skal vĂŠre relevante og fagligt set acceptable – det kaldes ogsĂ„ ”validitet” – og de skal vĂŠre dĂŠkkende for undersĂžgelsen og tilstrĂŠkkeligt omfattende til at kunne bĂŠre din analyse. Se nedenfor under ”kildekritik og -validering”.

4. Gennemsigtighed

Med gennemsigtighed mener vi her metodisk gennemsigtighed i forhold til fagfĂŠller. Har vi anvendt metoder, der er alment kendte – og anvendt dem pĂ„ den fagligt anerkendte mĂ„de? Eller: Hvis vi har anvendt en usĂŠdvanlig metode, har vi sĂ„ forklaret den og brugen af den sĂ„ udfĂžrligt, at fagfĂŠller kan fĂžlge os i vores argumentation?

Se pĂ„ prognosen ovenfor: Er det rigtigt, at det altid bliver regnvejr, nĂ„r svalerne flyver lavt? Hmmm – Hvad har de ting med hinanden at gĂžre?

  • Hvad er den bagved liggende ”teori” eller viden?
  • Er det muligt for lĂŠseren at forstĂ„, hvordan din argumentation hĂŠnger sammen?

Her er det meget vigtigt at huske, hvem mĂ„lgruppen for din analyse er. Et eksempel: I en byggefaglig sammenhĂŠng kan en ”systematisk egenskabsanalyse” til en vis grad forudsĂŠttes bekendt, selv om der ikke nĂždvendigvis er enighed om, hvordan den skal udfĂžres. Men i stort set alle andre faglige sammenhĂŠnge er det sort snak. Din proces skal altsĂ„ beskrives detaljeret for at blive forstĂ„et.

Det er dit ansvar som forfatter af en rapport, at dine lÊsere kan fÞlge din argumentation, herunder lÊse og forstÄ din analyse. Og afhÊngigt af mÄlgruppen er det ikke engang sikkert, at du kan nÞjes med at gÞre rapporten gennemsigtig for fagfÊller!

5. Generaliserbarhed

GÊlder dine resultater for andre virksomheder / situationer / cases end den, du har undersÞgt? Er det muligt at generalisere noget pÄ basis af din undersÞgelse?

Der er i Þjeblikket en vis uro blandt personalet pÄ en del sygehuse. Du er mÄske i studie- eller arbejdsmÊssig sammenhÊng i gang med at undersÞge det forhold nÊrmere. Du vil lave en spÞrgeskemaundersÞgelse som optakt til en serie fokusgruppeinterviews. Men hvilken undersÞgelse?

  • En undersĂžgelse for at finde mĂžnstre i, hvordan personalet pĂ„ sygehuse typisk reagerer i bestemte situationer?
  • En undersĂžgelse for at finde ud af, hvorfor et konkret sygehus fungerer uventet / anderledes i en given situation?

I det ene tilfĂŠlde har du gang i en generalisĂ©rbar undersĂžgelse med et bredere sigte. I det andet drejer det sig om en konkret undersĂžgelse – mĂ„ske som led i en akut problemlĂžsning – pĂ„ et konkret sygehus.

Generalisering, ja eller nej? Det ene er ikke rigtigere end det andet – det afhĂŠnger af situationen og den opgave, du har fĂ„et stillet. Men du skal vide, hvad du har gang i, og du skal forklare det i dit metodeafsnit.

6. Kildekritik og -validering

Kildekritik og kildevalidering har jeg vĂŠret inde pĂ„ andre steder, fx i ”Kilder og ’data’”. Men helt kort sagt handler det om

  • sikkerhed for, at de data, man bygger pĂ„, er pĂ„lidelige og gyldige (valide)
    • Kildekritik – er kilden fagligt set god nok? (sat pĂ„ spidsen: “Illustreret Videnskab” eller forskernes egen rapport efter peer review?)
    • Er kilden relevant i situationen?
  • sikkerhed for, at data er gyldige i forhold til den konkrete undersĂžgelse
    • Er de korrekte – og dĂŠkkende for undersĂžgelsen?
    • Er de tilstrĂŠkkelige? (Fx besvarelsesprocent ved spĂžrgeskema)

Fra en engelsk (undskyld, irsk!) kollega fik jeg engang huskeordet ”SQASESE”: The Standard Question to All Students at Every Single Examination: From where did you get that nonsense? Hvis du ikke har et rigtig godt svar pĂ„ det spĂžrgsmĂ„l, har du formodentlig bestilt billet til en ommer.

Og tro mig: Det spĂžrgsmĂ„l kommer altid i en eller anden udformning. Det kan ogsĂ„ lyde: ”Hmmm – det lyder virkelig interessant. FortĂŠl lidt mere om det
” – men det kommer.

Tjekliste:

  • Hvad er hensigten med artiklen / bogen / websiden?
  • Hvem er mĂ„lgruppen, og hvad er det faglige niveau?
  • Hvem er afsenderen? Hvad er forfatterens baggrund?
  • Er der ideologiske eller politiske holdninger bag kilden? Eller Ăžkonomiske interesser eller partsinteresser?
  • Er oplysningerne dokumenteret i form af referencer eller andet?
  • Er informationerne kvalitetsvurderet af andre – og er der andre kilder, der henviser til denne?
  • Er der andre kilder, der siger det samme?
  • Hvor gammel er artiklen / bogen / websiden?

HUSK: Enhver eksamen er (ogsÄ) en eksamen i, om du kan finde de helt rigtige kilder i stedet for de nÊsten rigtige. Du SKAL have styr pÄ din kildesÞgning og kildekritik.

7. Signifikans

Signifikans handler om det tydelige og ikke-tilfĂŠldige. Udtrykket bruges primĂŠrt i forbindelse med statistiske undersĂžgelser, og i en forskningsmĂŠssig sammenhĂŠng (helt ned til spĂžrgeskemaundersĂžgelser i gymnasiets kantine) vil jeg advare mod at bruge ordet i flĂŠng. Lad vĂŠre med at skrive, at der er ”signifikant flere i gruppen, der kan lide grĂžnkĂ„l, end i gruppen, der hellere vil have spinat”, nĂ„r du bare mener, at der er klart flere i den ene gruppe end i den anden. Det er at bede om vanskeligheder med bedĂžmmer/lĂŠser; for hvad mener du med ”signifikant”?

Statistiske undersĂžgelser (det kan fx vĂŠre af lĂŠgemidlers virkning) er normalt bygget sĂ„dan op, at man har en ”nul-hypotese”, der gĂ„r ud pĂ„, at midlet ikke virker. Og sĂ„ bliver virkningsgraden mĂ„lt ud fra, hvor stor den del af besvarelserne der afviger fra ”nul-hypotesen” og i stedet svarer til den alternative hypotese, nemlig at det virker. For at kunne tale om statistisk signifikans her, skal man have en afvigelse af en vis stĂžrrelse, som kan variere efter flere forskellige parametre; og det er for komplekst til, at jeg kan vejlede her. Tal med din vejleder, eller/og lĂŠs disse artikler pĂ„ Videnskab.dk for at fĂ„ et indblik i emnet.

Signifikans er et videnskabeligt buzzword, som du med godt udbytte kan holde dig fra at bruge, medmindre du arbejder med statistiske undersĂžgelser.

8. Kausalitet

Kausalitet handler om Ă„rsagssammenhĂŠng – for eksempel mellem forskellige datasĂŠt eller forskellige forskningsresultater. Som der sĂ„ rigtigt stĂ„r i den danske Wikipedia: ”Det er en vigtig evne hos intelligente vĂŠsener at vĂŠre i stand til at fatte sammenhĂŠngen mellem Ă„rsag og virkning.” Det kan du sĂ„ efter bedste evne fĂžle dig berĂžrt af.

Et beslĂŠgtet begreb er ”korrelation”. Korrelation opstĂ„r, nĂ„r to statistiske fĂŠnomener bevĂŠger sig parallelt i en eller anden given periode. Et eksempel: Antallet af storke i et geografisk omrĂ„de falder, og det samme gĂžr antallet af bĂžrnefĂždsler. Med den bedste vilje i verden kan biologer og lĂŠger ikke finde nogen Ă„rsagssammenhĂŠng, sĂ„ derfor er der ”kun” tale om korrelation, ikke kausalitet.

Hvis man derimod havde undersĂžgt korrelationen mellem antallet af rygere og antallet af lungekrĂŠfttilfĂŠlde, sĂ„ havde det vĂŠret muligt at finde en Ă„rsagssammenhĂŠng – en kausalitet.

NÄr forskere bliver opmÊrksomme pÄ en uforklarlig korrelation, bliver de som regel nysgerrige. Er der en ÄrsagssammenhÊng? Her er der store muligheder for at finde noget interessant, men ogsÄ rigtig gode muligheder for at gÄ i vandet.

For en del Ă„r siden indsendte en anerkendt forsker en sarkastisk artikel til ”hyggespalten” i et anerkendt medicinsk tidsskrift, hvor han refererede til en klar korrelation mellem mĂŠngden af chokolade, der blev spist pr. indbygger i et land, og antallet af nobelpriser, det pĂ„gĂŠldende land havde fĂ„et; og han antydede, at nogen jo kunne lede efter en kausal sammenhĂŠng. FormĂ„let var egentlig at advare mod den slags udokumenterede antydninger, men temmelig mange videnskabs- og andre journalister opdagede ikke, at det var en spĂžg (fx var dĂŠkningen i Politiken betydelig); og bĂžlgerne har ikke lagt sig endnu, 10 Ă„r senere.

En ikke-eksisterende kausalitet mellem korrelerende datasét kaldes en ”spuriþs” sammenhéng, og dem er der lavet mange underholdende samlinger af, se fx Spurious Correlations. Prþv at finde sammenhéngen mellem skilsmisseraten i den amerikanske stat Maine og det amerikanske forbrug af margarine pr. indbygger


VÊr forsigtig, nÄr/hvis du antyder en kausal sammenhÊng mellem resultatet af din undersÞgelse og andre undersÞgelser! Den kan sagtens vÊre der. Den kan sagtens vÊre indlysende. Men den skal trykprÞves, og det skal du selv gÞre som den fÞrste!

  1. Indledning: Videnskabsteori i harehĂžjde
  2. Fagets videnskabsteori: Det, du kan nþjes med – og ikke kan undvére
  3. Hvad vil det sige at vide noget?
  4. Hvad er ”virkelighed”?
  5. Hvad er “videnskab”?
  6. Lidt mere om videnskabelig metode
  7. Naturvidenskabelig tÊnkemÄde
  8. Humanvidenskabelig tÊnkemÄde
  9. Samfundsvidenskabelig tÊnkemÄde
  10. Videnskabelig redelighed og videnskabelig formidling

Hits: 338