An introduction to educational research methods. Введение в образовательные исследовательские методы Білім беру-зерттеу әдістеріне кіріспе

Taking A Quantitative Approach

442

Reflective questions

1.  Have you asked your tutor or a critical friend to check your data collection 

plans before you start – they will often think of confounding variables that 

you’ve missed?

2.  What are the limitations of your data? Be critical of your methods and 

conclusions when you write up your research. Everyone’s data have 

limitations – being up front about them is important.

3.  Are you sure about your conclusions? Be sceptical about what the data 

is showing you. Be wary of blindly interpreting the data to fit your prior 

expectations without considering alternative explanations. Be wary of 

anyone else doing the same!

Further reading

Cohen, L., Manion, L. and Morrison, K. (2011) Research Methods in Education. (7th edn).

London: RoutledgeFalmer. 

Brace, N., Kemp, R. and Snelgar, R. (2009) SPSS for Psychologists (4th edn). Basingstoke: 

Palgrave Macmillan.

Coolican, H. (2009) Research Methods and Statistics in Psychology (5th Edn). London:

Hodder & Stoughton.

Field, A. (2009) Discovering Statistics Using SPSS (3rd edn). London: Sage.

Sani, F. and Todman, J. (2008) Experimental Design and Statistics for Psychology.

(2nd Edn). Oxford: Blackwell Publishing.

For the Curriculum, Evaluation and Management Centre at the University of Durham

(for ALIS, Yellis, etc.), visit: www.cemcentre.org

Taking A Quantitative Approach

443

Taking A Quantitative Approach

444

Taking A Quantitative Approach

445

ПРИМЕНЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННОГО МЕТОДА 

MARK WINTERBOTTOM

ГЛАВА 9

Обзор главы

Количественный подход означает использование измерений и чисел для 

формулирования и апробирования идей. Он, как правило, предполагает 

суммирование числовых данных и/или использование их для поиска различий 

и связей между массивами чисел. В этой главе мы рассмотрим методы сбора и 

интерпретации количественных данных. 

Никогда не собирайте массив данных, не подумав сначала о том, как его 

анализировать!

Прежде чем начать, давайте взглянем на некоторые фундаментальные термины 

и идеи, которые помогут вам обсуждать, читать, оценивать и планировать 

количественные подходы. Затем представим вам два метода для планирования 

вашего собственного исследования, и рассмотрим, каким образом данные о 

школьных результатах можно использовать верно и неверно!

Taking A Quantitative Approach

446

Идеи и определения

Переменные

Количественный метод, как правило, предполагает измерение свойства чего-то или 

кого-то. Это свойство называется переменной. Переменные называются переменными, 

поскольку они могут меняться. Вы можете собрать количественные данные о людях, 

разработав опросники или тесты. Или же можно просто записать данные, наблюдая 

за субъектами «издалека»; все это зависит от того, какие данные вам нужны. Однако 

помните, что процесс сбора данных иногда может изменить получаемые вами данные! 

К переменным относится следующее:

• 

количество участвующих учеников

• 

результаты теста

• 

процент студентов, сдавших пять GCSE на A–C

• 

уровень (напр., начальный, средний и пр.)

• 

система управления школой.

VПеременные,  описанные  числами,  являются  количественными  (напр.,  процент 

студентов,  сдавших  пять  GCSE  на  A–C).  Переменные,  описанные  категориями, 

являются  качественными  или  категорийными  (напр.,  система  управления  школой  – 

фонд, добровольческая помощь и пр.). Хотя данная глава посвящена количественному 

подходу, мы, как правило, рассматриваем также и качественные переменные. 

 

Количественные переменные бывают двух типов. Непрерывные переменные 

могут принимать любое значение из заданного диапазона (напр., 3,2 или 4,798), тогда 

как дискретные переменные имеют четкие интервалы между возможными значениями 

(напр., в школе не может быть 100,324 ученика!). 

Другим  измерением  переменных  является  шкала,  или  уровень  измерения,  который 

мы  используем.  Сама  шкала  определяет,  будут  ли  переменные  качественными/

количественными или непрерывными/дискретными. 

Номинальная шкала предназначена для качественных переменных для категоризации 

наблюдений.  Присвоенное  группе  значение  является  просто  ярлыком  и  ничего  не 

говорит о количестве. Пол является переменной, измеряемой по номинальной шкале: 

можно задать «1» для мальчиков и «2» для девочек. 

Порядковые  шкалы  оценивают  ранг  или  порядок  и  дают  дискретные  переменные. 

Представьте,  что  вы  ранжируете  учеников  в  своем  классе  по  количеству  баллов, 

набранных  в  тесте;  лучшие  ученики  получают  ранг  1  и  т.д.  В  отличие  от  простых 

ярлыков  (как  указано  выше),  «1»  лучше,  чем  «2».  такой  тип  шкалы  эффективен  для 

подведения  итогов,  но  точное  значение  разницы  между  баллами  каждого  ученика 

неясно, и не обязательно идентично. 

Шкала интервалов и отношений дает дискретные или непрерывные данные в случае 

равных  интервалов  между  единицами  измерения  (напр.,  минута  будет  иметь  одну 

продолжительность,  как  бы  вы  ее  не  измеряли!).  В  случае  шкалы  отношений  ноль 

означает  ноль  –  детей  нет  или  никакие  ответы  не  были  верными.  В  случае  шкалы 

Taking A Quantitative Approach

447

Выборки и генеральные совокупности 

Собирая количественные данные, важно различать свою выборку и свою генеральную 

совокупность.  Выборка  –  это  подгруппа  совокупности.  Сбор  данных  о  выборке, 

представляющей общую совокупность, позволяет вам делать выводы о совокупности. 

Мы часто используем выборки, поскольку измерение всех индивидуумов в совокупности 

нецелесообразно. 

 

Чтобы ваша выборка была репрезентативной, важно понимать, что представляет 

собой ваша генеральная совокупность – это легко не заметить. Например, если вы 

хотите, чтобы выше исследование распространялось на совокупность всех 14-летних 

БОКС 9.1 Оценка достоверности

• Выдайте один опросник одной группе в разных ситуациях и проверьте, 

совпадают  ли  их  ответы.  (Однако  следует  понимать,  что  они  могли 

запомнить свои ответы!). 

•  Выдайте  два  разных  опросника  (вопросы  которых  исследуют  одну 

идею) в разных ситуациях одной группе и проверьте последовательность 

ответов на связанные вопросы. 

•  Выдайте  один  опросник  обеим  группам  и  проверьте,  не  слишком  ли 

различаются их ответы. 

•  Выдайте  два  опросника  (вопросы  которых  исследуют  одни  идеи)  в 

разных ситуациях обеим группам и проверьте, не слишком ли различаются 

их ответы на связанные вопросы. 

интервалов  ноль  относителен  –  напр.,  ноль  может  описывать  базовый  уровень 

мотивации. 

Валидность и достоверность 

Некоторые переменные являются прямыми показателями объекта нашего интереса 

– пол ученика является конкретным показателем его пола. Другие показатели менее 

конкретны.  Например,  набранные  в  тесте  баллы  являются  косвенным  показателем 

успеваемости  учеников.  Важно,  чтобы  такие  показатели  являлись  подлинным 

показателем  основополагающего  конструкта.  Такая  валидность  важна  при  сборе 

собственных данных, а также при интерпретации данных и выводов других людей. 

 

Также важно учитывать достоверность – последовательность и повторяемость 

данных, собранных в разное время, в разных выборках, и по разным показателям одного 

конструкта.  В  боксе  9.1  предложены  некоторые  способы  оценки  достоверности  с 

помощью одной пилотной группы или двух групп, с близким соответствием переменных, 

имеющих отношение к вашему исследованию. 

Taking A Quantitative Approach

448

учеников  вашей  страны,  то  вам  необходимо  сделать  случайную  выборку  из  всех 

14-летних школьников вашей страны – это так называемая вероятностная выборка. 

Четыре типа вероятностной выборки представлены в боксе 9.2. 

Однако ваше собственное исследование, вероятнее всего, будет проходить в вашей 

собственной школе, зачастую в вашем классе – это так называемая нерепрезентативная 

выборка, тип детерминированной выборки. Дети в вашем классе не представляют всех 

14-летних детей страны, и потому вы не можете делать обобщения. Характеристики 

ваших  учеников  могут  зависеть  от  воспитания,  социально-экономической  группы, 

местоположения,  возрастной  группы  или  вашей  собственной  характеристики  как 

учителя, а также множества других переменных. Поэтому при проведении исследования 

в вашем собственном классе ваш класс будет целевой совокупностью – нет никакой 

более широкой группы, на которую вы могли бы распространить ваши результаты. 

БОКС 9.2 Вероятностная выборка 

•  Случайная  выборка:  В  этом  случае  шанс  быть  выбранным  будет 

одинаковым  у  всех  членов  совокупности.  Включение  в  выборку  одного 

индивидуума никак не влияет на включение другого. 

• Систематическая выборка: Иногда целесообразнее выбрать индивидуумов 

в  соответствии  с  некоторым  порядком  –  скажем,  каждого  четвертого 

субъекта  из  списка.  Для  этого  вам  необходимо  разупорядочить  список 

субъектов и выбрать начальную точку случайным образом. 

•  Районированная  (чередующаяся,  стратифицированная)  выборка:  Вы 

можете предположить, что другие переменные (напр., пол) могут повлиять 

на ваши результаты. Чтобы постараться устранить этот эффект, вы можете 

случайным образом выбрать половину ваших субъектов из числа мальчиков 

и половину – из числа девочек. 

•  Ступенчатая  выборка:  Вы  можете  стратифицировать  свою  выборку 

по  нескольким  уровням.  Например,  если  вы  сочли,  что  год  обучения  и 

преподаватель могут повлиять на ваши данные, то вы можете случайным 

образом выбрать возрастную группу, а затем в каждой группе случайным 

образом выбрать группы по преподавателю, а затем - случайно выбрать 

учеников для исследования. 

Taking A Quantitative Approach

449

БОКС 9.3 Детерминированная (невероятностная) выборка

•  Нерепрезентативная  выборка:  Вы  используете  субъектов,  к  которым 

имеете  доступ.  Вы  не  можете  распространять  свои  выводы  на  более 

широкую совокупность. 

•  Квотная  выборка:  Вы  предполагаете,  что  определенная  переменная 

(напр., пол) может повлиять на ваши результаты. Чтобы устранить любое 

влияние,  вы  случайным  образом  выбираете  своих  субъектов  из  числа 

мальчиков и девочек, но пропорционально числу мальчиков и девочек в 

группе учеников, представляющей интерес (напр., совокупность учеников 

в  Кэмбридже).  Ваши  результаты  распространяются  только  на  эту 

ограниченную совокупность учеников. 

• Размерная выборка: Если вы подозреваете, что ряд переменных повлияет 

на исследуемую переменную, то вы можете намеренно выбрать субъектов, 

имеющих каждую комбинацию этих переменных. 

•  Преднамеренная  выборка:  Вы  выбираете,  какие  субъекты  будут  в 

вашей  выборке,  на  основании  того,  насколько,  по  вашему  мнению,  они 

представляют группу, которую вы желаете исследовать. Не рекомендуется 

делать обобщения вне пределов вашей выборки, так как ваш выбор, скорее 

всего, не полностью объективен. 

Если у вас есть подготовка в области естествознания, то вы можете счесть, что 

это сделает ваше исследование бессмысленным – в конце концов, если его область 

применения ограничена, то какой в нем смысл? Есть два ответа: (1) исследование 

собственной практики в собственном классе значительно способствует вашему 

профессиональному развитию; и (2) если четко обозначить контекст вашего 

исследования при его написании (вы, тип класса, содержание урока, общий школьный 

контекст и пр.), то любой читатель вашего исследования сможет решить, насколько 

ваши результаты могут быть применимы к нему (так называемая пользовательская 

генерализуемость).

 

Наконец, хотя вам, вероятно, не нужно распространять свои результаты 

на более широкие совокупности в вашем собственном исследовании, вы прочтете 

крупномасштабные исследования, которые это делают. Даже если субъекты 

были выбраны случайным образом, инстинкт, вероятно, подсказывает вам, что 

исследование, основанное на двух субъектах, менее генерализуемо, чем основанное 

на двухстах – но почему? 

 

Ну, если вы сделаете множество различных выборок из одной совокупности, 

то маловероятно, что они будут иметь одно и то же среднее (что большинство 

людей называют средним) или среднеквадратическое отклонение (насколько 

разбросаны данные вокруг среднего значения) измеряемой переменной. Однако 

Taking A Quantitative Approach

450

если использовать большую выборку, то среднее значение будет ближе к среднему 

значению совокупности; поэтому чем больше выборка, тем лучше. Если вы 

применяете количественный подход, то размер выборки 30 будет достаточен. 

Количественные подходы к исследованию

Так каким же образом получать данные? Существует два основных подхода: 

экспериментальный (измерение влияния некоторого вмешательства) и 

неэкспериментальный (наблюдение и попытки осмысления того, как разные 

переменные могут влиять друг на друга). 

Экспериментальный 

Этот метод рассматривает влияние одной переменной на другую за счет изменения 

одной из переменных (независимая переменная) и отслеживания изменений другой 

переменной (зависимая переменная), без изменения всех прочих переменных 

(их контроль). Экспериментальный метод в целом основывается на этапах, 

представленных в боксе 9.4. 

БОКС 9.4 Планирование эксперимента

1.  Определите,  что  вы  пытаетесь  найти,  и  проработайте,  что,  по 

вашему мнению, произойдет. Спрогнозируйте, какое влияние окажет 

независимая  переменная  (действие)  на  зависимую  переменную 

(реакция). 

2.  Такую  переменную  как  «успеваемость  учеников»  нельзя  измерить 

напрямую, и вам необходимо использовать «прокси» или косвенный 

показатель, такой как «результаты тестов»; не забудьте обосновать свой 

выбор «прокси» как валидного индикатора исследуемой переменной. 

3.  Решите, кто будет вашей совокупностью, и затем случайным образом 

сделайте выборку субъектов из совокупности. 

4.  Если ваше экспериментальное «действие» представляет собой нечто 

вроде  «использует  новый  метод  обучения»  или  «не  использует 

новый  метод  обучения»,  то  случайным  образом  распределите 

своих  учеников  в  каждую  группу.  Даже  если  ваш  эксперимент 

включает  более  количественную  независимую  переменную,  такую 

как продолжительность работы за компьютером во время урока, то 

случайное  равномерное  распределение  учеников  по  уровням  (один 

час, два часа и пр.) по-прежнему важно. 

Taking A Quantitative Approach

451

5.  Убедитесь,  что  уровни  воздействия  реалистичны  для  данного 

контекста  (обычно  класс).  Например,  исследование  того,  как  восемь 

часов  доступа  к  компьютерам  влияет  на  успеваемость  учеников, 

нереалистично в рамках одного урока. Также убедитесь, что диапазон 

ваших  воздействий  позволит  вам  проследить  тенденции  и  различия. 

Сравнение 60 минут работы на компьютере с 61 минутой не позволит 

сделать исходные выводы. 

6.  Выявите  потенциально  отвлекающие  переменные  (переменные, 

способные повлиять на ваши результаты, такие как переменная В на 

рисунке 9.2) и разработайте стратегии их контроля (поддержания их на 

постоянном уровне среди субъектов с разным уровнем воздействия), 

или устраните их (напр., удаление помощника учителя из помещения). 

7.  Опробуйте свои методы с другой выборкой, чтобы выявить сложности. 

8.  После  эксперимента  измерьте  зависимую  переменную  для  каждого 

субъекта и используйте статистический тест для выведения заключения. 

Не  следует  оставлять  выбор  статистических  тестов  на  последний 

момент  –  очень  часто  выясняется,  что  собранные  вами  данные  не 

совместимы ни с каким статистическим тестом. 

9.  Соблюдайте осторожность, указывая масштаб генерализации вашего 

вывода на более широкую совокупность. 

Экспериментальная модель является хорошим основанием для научного 

исследования в лаборатории, но применение этого подхода в классе, где 

существует множество переменных и ограничения школьного расписания, не всегда 

осуществимо. 

 

Давайте представим, что вы исследуете влияние шестинедельной 

мотивационной программы на группу девятиклассников. Вместо того, чтобы 

ограничиваться уже созданными группами, вы случайным образом выбрали 

группу учеников и учите их в обеденное время. Вы используете опросник для 

предварительной оценки их мотивации. Затем вы выдаете тот же опросник по 

окончании шестинедельной программы и обнаруживаете увеличение уровня 

мотивации. К вашему восторгу, вы делаете вывод о том, что программа-тренинг дала 

положительный результат! 

 

Так ли это? Уверены ли вы, что вы учли все прочие переменные, способные 

повлиять на ваши результаты? Вы могли начать свою программу в начале семестра, 

а затем снова измерить уровень мотивации по окончании семестра; возможно, вы 

ожидали, что дети будут более мотивированы из-за приближения конца семестра! 

В действительности, ваши результаты могут объясняться множеством других 

переменных. Поэтому обдумывание и сбор дополнительных данных для изучения 

таких отвлекающих переменных необходим для понимания того, что происходит 

Taking A Quantitative Approach

452

в действительности. Если вы хотите использовать лишь одну группу, то вы можете 

решить, что вашу работу целесообразнее провести в виде одного цикла анализа 

воздействия, особенно если вы не смогли выбрать детей случайным образом. 

Использование контрольной группы

Однако если мы используем экспериментальный метод, то как нам устранить эффект 

этих  дополнительных  переменных?  Самый  простой  способ  –  использовать  более 

одной группы, члены которой выбраны случайным способом. Одна группа проходит 

программу-тренинг, а другая нет. 

 

Поскольку  ваши  группы  были  выбраны  случайным  образом,  то  любое 

систематическое  воздействие  других  переменных  будет  распространено  среди 

групп и «исказит» ваши результаты в той же мере. Поэтому вы смотрите на влияние 

программы-тренинга,  сравнивая  рост  мотивации  группы,  прошедшей  подготовку,  с 

группой, не прошедшей ее. И хотя обе группы по окончании семестра могут иметь 

более  высокую  мотивацию,  любой  дополнительный  эффект  программы  обучения 

должен быть понятнее. 

 

Однако он по-прежнему не всегда прост. 

• 

Простые действия с вашей экспериментальной группой (даже если вы даете им 

бесплатный обед в течение шести недель) может повлиять на их мотивацию. Поэтому 

нельзя оставить вашу контрольную группу без какого-либо воздействия – необходимо 

обдумать, каково будет подходящее контрольное воздействие. 

• 

Необходимо  соблюдать  осторожность  относительно  влияния  других 

переменных. Например, если вы учите одну группу в обед по понедельникам, а другую 

в обед по вторникам, то вы вносите другую переменную, способную исказить ваши 

результаты. 

• 

Переменные могут взаимодействовать непредсказуемыми способами. Например, 

предварительное тестирование может повлиять на результаты последующего теста 

(дети могут обдумать свои ответы между двумя тестами и пожелать «дать правильный 

ответ»), особенно если тесты очень похожи. Сравнение ваших результатов с двумя 

другими группами (одной контрольной и одной экспериментальной), не пошедших 

предварительное тестирование, поможет выявить степень этой проблемы. 

 

Выявление  этих  проблем  и  сбор  некоторых  дополнительных  данных  для  их 

исследования добавит веса вашему исследованию при его написании. 

Квази эксперименты

Так что же происходит, если вы не можете выбрать свои группы случайным образом, не 

можете взять под контроль переменные и пр. Ну, вы должны сделать все, что сможете. 

«Квази эксперимент», вероятно, лучшее, что вы сможете получить. 

 

В этом методе также используются экспериментальная и контрольная группа, но 

вместо того, чтобы выбирать членов каждой группы случайным образом, вы выбираете 

существующие  группы  (к  которым  у  вас  есть  доступ),  которые  максимально  схожи 

по  наибольшему  числу  переменных.  Это  означает,  что  если  вы  исследуете  уровни 

Taking A Quantitative Approach

453

мотивации,  то  вам,  прежде  всего,  нужны  две  группы  с  весьма  схожими  уровнями 

мотивации, и схожий диапазон остальных переменных также может быть важен, как 

например предварительные результаты и социально-экономические факторы. 

 

Вместо того, чтобы просто искать общие различия между двумя группами, лучше 

сравнивать влияние эксперимента между парами учеников из экспериментальной и 

контрольной группы, как можно более близко соответствующих друг другу по таким 

релевантным переменным. 

жүктеу/скачать 32,4 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: