CUDOS-normen, som jeg præsenterede i “Hvad er videnskab?”, er temmelig overordnet og uhåndterlig i praksis. Videnskabelig metode i praksis er bedre repræsenteret af de 8 helt grundlæggende elementer i videnskabelig metode, jeg gennemgår i det følgende.
Af Per Salling
8 almene elementer i videnskabelig metode
- Objektivitet og subjektivitet
- Reproducerbarhed
- Pålidelighed og gyldighed
- Gennemsigtighed
- Generalisérbarhed
- Kildekritik og validering
- Signifikans
- Kausalitet
1. Objektivitet og subjektivitet
Objektivitet og subjektivitet var jeg inde på i artiklen ”Hvad vil det sige at vide noget?” Grundlæggende set er det et spørgsmål om at holde styr på forholdet mellem den, der under søger, og det, der bliver undersøgt – det tredje af de tre store spørgsmål i ”Sådan bruger du videnskabsteori”. Kan du træde et skridt tilbage fra din interesse for det, du undersøger, og se på det helt udefra?
Kig grundigt på 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 nødt til at holde det (det vil sige dig selv) i kort snor.
Man kan ikke se hele billedet, hvis man selv står inde i det. Du er nødt til at træde et skridt tilbage og se på dit emne “udefra”, objektivt, som noget, du skal undersøge.
2. Reproducerbarhed
Reproducerbarhed handler om, at en undersøgelse er udført og dokumenteret så præcist, at andre forskere inden for det samme fag på et senere tidspunkt kan gentage den og bekræfte resultatet. Har taler vi om en absolut forudsætning for, at data, der i øvrigt er gode, kan give et resultat, som andre vil acceptere som pålideligt og acceptabelt.
Eksempel:
- Vi beregner antallet af svaler i et nærmere angivet og beskrevet luftrum og tidsrum, måler deres flyvehøjde og beregner middelflyvehøjden – og vi dokumenterer målingerne, så andre kan gentage dem.
- Derefter kan vi sammenligne med tilsvarende målinger og konstatere, at middelflyvehøjden den givne dag ligger klart under svalers normal-middelflyvehøjde. Og andre forskere kan umiddelbart tjekke, at observationer og beregning er korrekt udført.
Nej, du skal ikke “holde kortene tæt til kroppen”. Du skal gøre det let for andre at kigge dig i kortene!
3. Pålidelighed og gyldighed
Pålidelighed drejer sig om sikkerhed for, at undersøgelsens data er korrekte.
Gyldighed drejer sig om sikkerhed for, at undersøgelsens data er relevante og tilstrækkelige.
Eksempel:
- Vi har en korrekt udført og reproducerbar måling af svalernes middelflyvehøjde for i dag og fremsætter den prognose, at det vil blive regnvejr i morgen. Målingen er reproducerbar og korrekt udført.
- Men er det rigtigt, at det altid bliver regnvejr, når svalerne flyver lavt?
- Hvis ja, er undersøgelsen brugbar: Den er både pålidelig og gyldig.
- Hvis nej, er den værdiløs: Den er pålidelig, men ikke gyldig.
”Gyldighed” dækker faktisk over to lidt forskellige egenskaber ved data. De skal være relevante og fagligt set acceptable – det kaldes også ”validitet” – og de skal være dækkende for undersøgelsen og tilstrækkeligt omfattende til at kunne bære din analyse. Se nedenfor under ”kildekritik og -validering”.
4. Gennemsigtighed
Med gennemsigtighed mener vi her metodisk gennemsigtighed i forhold til fagfæller.
- Har vi anvendt metoder, der er alment kendte – og anvendt dem på den fagligt anerkendte måde?
- Eller: Hvis vi har anvendt en usædvanlig metode, har vi så forklaret den og brugen af den så udførligt, at fagfæller kan følge os i vores argumentation for fremganhsmåden og forstå resultatet?
Se på prognosen ovenfor: Er det rigtigt, at det altid bliver regnvejr, når svalerne flyver lavt? Hmmm – Hvad har de ting med hinanden at gøre?
- Hvad er den bagved liggende ”teori” eller viden?
- Er det muligt for læseren at forstå, hvordan din argumentation hænger sammen?
Her er det meget vigtigt at huske, hvem målgruppen for din analyse er. Et eksempel: I en byggefaglig sammenhæng kan en ”systematisk egenskabsanalyse” til en vis grad forudsættes bekendt, selv om der ikke nødvendigvis er enighed om, hvordan den skal udføres. Men i stort set alle andre faglige sammenhænge er det sort snak. Din proces skal altså beskrives detaljeret for at blive forstået.
Det er dit ansvar som forfatter af en rapport, at dine læsere kan følge din argumentation, herunder læse og forstå din analyse. Og afhængigt af målgruppen er det ikke engang sikkert, at du kan nøjes med at gøre rapporten gennemsigtig for fagfæller!
5. Generaliserbarhed
Gælder dine resultater for andre virksomheder / situationer / cases end den, du har undersøgt? Er det muligt at generalisere noget på basis af din undersøgelse?
Der er i øjeblikket en vis uro blandt personalet på en del sygehuse. Du er måske i studie- eller arbejdsmæssig sammenhæng i gang med at undersøge det forhold nærmere. Du vil lave en spørgeskemaundersøgelse som optakt til en serie fokusgruppeinterviews. Men hvilken undersøgelse?
- En undersøgelse for at finde mønstre i, hvordan personalet på sygehuse i almindelighed typisk reagerer i bestemte situationer?
- En undersøgelse for at finde ud af, hvorfor et konkret sygehus fungerer uventet / anderledes i en given situation?
I det ene tilfælde har du gang i en generalisérbar undersøgelse med et bredere sigte. I det andet drejer det sig om en konkret undersøgelse – måske som led i en akut problemløsning – på et konkret sygehus.
Generalisering, ja eller nej? Det ene er ikke rigtigere end det andet – det afhænger af situationen og den opgave, du har fået 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 været inde på andre steder, fx i ”Kilder og ’data’”. Men helt kort sagt handler det om
- sikkerhed for, at de data, man bygger på, er pålidelige og gyldige (valide)
- Kildekritik – er kilden fagligt set god nok? (sat på 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 undersøgelse
- Er de korrekte – og dækkende for undersøgelsen?
- Er de tilstrækkelige? (Fx besvarelsesprocent ved spørgeskema)
Du (eller din arbejdsgruppe) alene har ansvaret for kildekritikken over for din chef / kunde / bedømmer. Det, du / I afleverer, har modtageren ret til at tage for gode varer.
Fra en engelsk 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 på det spørgsmål, har du formodentlig bestilt billet til en ommer.
Og tro mig: Det spørgsmål kommer altid i en eller anden udformning. Det kan også lyde: ”Hmmm – det lyder virkelig interessant. Fortæl lidt mere om det…” – men det kommer!
Tjekliste til kilder:
- Hvad er hensigten med artiklen / bogen / websiden?
- Hvem er målgruppen, og hvad er det faglige niveau?
- Hvem er afsenderen? Hvad er forfatterens baggrund?
- Er der ideologiske eller politiske holdninger bag kilden? Eller økonomiske 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?
- Specielt hvad kilder fra nettet angår: Der bliver ALDRIG ryddet op på internettet. De forkerte oplysninger om MFR-vaccinen, fx, bliver liggende offentligt tilgængelige for søgemaskinerne til evig tid – og sådan er det med alt muligt andet snavs.
HUSK: Enhver eksamen er (også) en eksamen i, om du kan finde de helt rigtige kilder i stedet for de næsten rigtige. Du SKAL have styr på din kildesøgning og kildekritik.
7. Signifikans
Signifikans handler om det tydelige og ikke-tilfældige. Udtrykket bruges primært i forbindelse med statistiske undersøgelser, og i en forskningsmæssig sammenhæng (helt ned til spørgeskemaundersøgelser i gymnasiets kantine) vil jeg advare mod at bruge ordet i flæng. Lad være med at skrive, at der er ”signifikant flere i gruppen, der kan lide grønkål, end i gruppen, der hellere vil have spinat”, når du bare mener, at der er klart flere i den ene gruppe end i den anden. Det er at bede om vanskeligheder med bedømmer/læser; for hvad mener du med ”signifikant”?
Statistiske undersøgelser (det kan fx være af lægemidlers virkning) er normalt bygget sådan op, at man har en ”nul-hypotese”, der går ud på, at midlet ikke virker. Og så bliver virkningsgraden målt 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 størrelse, som kan variere efter flere forskellige parametre; og det er for komplekst til, at jeg kan vejlede her. Tal med din vejleder, eller/og læs disse artikler på Videnskab.dk for at få et indblik i emnet.
- Hvad er P-værdi, og hvad betyder statistisk signifikans?
- Videnskab er mere end statistik – kan vi blive fri for P-værdi-tyranni, tak!
Signifikans er et videnskabeligt buzzword, som du med godt udbytte kan holde dig fra at bruge, medmindre du specifikt arbejder med statistiske undersøgelser.
8. Kausalitet
Kausalitet handler om årsagssammenhæng – for eksempel mellem forskellige datasæt eller forskellige forskningsresultater. Som der så rigtigt står i den danske Wikipedia: ”Det er en vigtig evne hos intelligente væsener at være i stand til at fatte sammenhængen mellem årsag og virkning.” Det kan du så efter bedste evne føle dig berørt af.
Et beslægtet begreb er ”korrelation”. Korrelation opstår, når to statistiske fænomener bevæger sig parallelt i en eller anden given periode. Et eksempel: Antallet af storke i et geografisk område falder, og det samme gør antallet af børnefødsler. Med den bedste vilje i verden kan biologer og læger ikke finde nogen årsagssammenhæng, så derfor er der ”kun” tale om korrelation, ikke kausalitet.
Hvis man derimod havde undersøgt korrelationen mellem antallet af rygere og antallet af lungekræfttilfælde, så havde det været muligt at finde en årsagssammenhæng – en kausalitet.
Når forskere bliver opmærksomme på en uforklarlig korrelation, bliver de som regel nysgerrige. Er der en årsagssammenhæng? Her er der store muligheder for at finde noget interessant, men også rigtig gode muligheder for at gå i vandet.
For en del år siden indsendte en anerkendt forsker en sarkastisk artikel til ”hyggespalten” i et anerkendt medicinsk tidsskrift, hvor han refererede til en klar korrelation mellem mængden af chokolade, der blev spist pr. indbygger i et land, og antallet af nobelpriser, det pågældende land havde fået; og han antydede (for sjov), at nogen jo kunne lede efter en kausal sammenhæng. Formålet var egentlig at advare mod den slags udokumenterede antydninger, men temmelig mange videnskabs- og andre journalister opdagede ikke, at det var en spøg (fx var dækningen i Politiken betydelig); og bølgerne har ikke lagt sig endnu, mere end 10 år senere.
En ikke-eksisterende kausalitet mellem korrelerende datasæt kaldes en ”spuriøs” sammenhæng, og dem er der lavet mange underholdende samlinger af, se fx Spurious Correlations. Prøv at finde sammenhængen mellem skilsmisseraten i den amerikanske stat Maine og det amerikanske forbrug af margarine pr. indbygger…
Vær forsigtig, når/hvis du antyder en kausal sammenhæng mellem resultatet af din undersøgelse og andre undersøgelser! Den kan sagtens være der. Den kan sagtens være indlysende. Men den skal trykprøves, og det skal du selv gøre som den første!
- Indledning: Videnskabsteori i harehøjde
- Fagets videnskabsteori: Det, du ikke kan undvære
- Hvad er viden overhovedet?
- Hvad er ”virkelighed”?
- Hvad er “videnskab”?
- Mere om videnskabelig metode
- Naturvidenskabelig tænkemåde
- Induktion, deduktion og abduktion
- Humanvidenskabelig tænkemåde
- Videnskabelige revolutioner
- Samfundsvidenskabelig tænkemåde
- Videnskabelig redelighed og videnskabelig formidling (på vej)
.
© Per Salling, Omatskrive.dk, 2022
Visits: 528