WEBVTT Kind: captions; language: nb-no NOTE Treffsikkerhet: 90% (HØY) 00:00:00.000 --> 00:00:10.100 Hei og velkommen til denne forelesningen som skal handle om spørreundersøkelser. Det å gjennomføre 00:00:10.100 --> 00:00:16.600 spørreundersøkelser er i stor grad et praktisk håndverk og det er det jeg kommer til å vektlegge i 00:00:16.600 --> 00:00:29.700 denne forelesningen. Som jeg vært inne på i tidligere forelesninger så er en stor del av 00:00:29.700 --> 00:00:36.700 arbeidsbyrden i kvantitativ forskning knyttet til prosessen før man samler inn data og det er 00:00:36.700 --> 00:00:44.200 knyttet til det faktum at skal man få de dataene man ønsker seg så krever det ganske detaljert 00:00:44.200 --> 00:00:52.600 planlegging. Her har jeg lista opp noen punkter, en slags huskeliste, på ting man bør tenke gjennom når man skal 00:00:52.600 --> 00:00:54.550 i gang med en spørreundersøkelse. NOTE Treffsikkerhet: 90% (HØY) 00:00:54.550 --> 00:01:04.400 For det første må vi tenke gjennom hvilken type data trenger jeg. Det er da knytta, selvfølgelig, til 00:01:04.400 --> 00:01:14.600 hvilken forskningsspørsmål man har som utgangspunkt. Videre, hvem er det som kan gi meg denne informasjonen. Hvilken populasjon? 00:01:14.600 --> 00:01:22.700 er Hvem er det jeg sikter meg inn på, som kan gi meg de opplysningene, den informasjonen jeg trenger for å besvare 00:01:22.700 --> 00:01:32.600 forskningsspørsmålet. I hvilken kontekst og på hvilken måte skal data samles inn? Skal data samles inn 00:01:32.600 --> 00:01:37.550 i en kontekst hvor forskeren er tilstede, i et klasserom for eksempel, NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:01:37.550 --> 00:01:45.500 eller er det sånn at deltakerne skal svare på spørreskjemaet i en hjemmekontekst der forskeren ikke 00:01:45.500 --> 00:01:53.100 er tilstede og ikke har kontroll på hva som skjer. Skal man bruke papirskjema eller skal man bruke 00:01:53.100 --> 00:02:01.900 en eller annen digital plattform. Du må også tenke gjennom hvilke variabler og målinger som er aktuelle. 00:02:01.900 --> 00:02:12.200 Finnes det for eksempel validerte målinger som kan brukes eller er det slik at jeg må starte 00:02:12.200 --> 00:02:21.300 med å utvikle egne type spørsmål og målinger for å få den informasjonen jeg trenger. Hvilken etiske 00:02:21.300 --> 00:02:28.500 problemstillinger må jeg håndtere. Skal jeg samle personopplysninger for eksempel så krever det at man 00:02:28.500 --> 00:02:30.350 gjør noen tiltak. NOTE Treffsikkerhet: 93% (HØY) 00:02:30.350 --> 00:02:39.900 Videre kan det være greit å ha en idé om hvordan dataene skal analyseres. Det er gjerne knyttet 00:02:39.900 --> 00:02:48.300 til hvordan man operasjonalisere variablene, hvilket målenivå man operasjonalisere variablene på 00:02:48.300 --> 00:02:57.700 blant annet, som da har konsekvenser for hvilke analyser som kan gjøres i etterkant. Sist men 00:02:57.700 --> 00:03:08.900 ikke minst, bør man tenke gjennom hva som kan gå galt og gjøre en slags risikoanalyse, gjøre 00:03:08.900 --> 00:03:17.300 tiltak i forhold til at færrest mulig ting går galt underveis. Jeg har gjennomført ganske mange 00:03:17.300 --> 00:03:21.800 spørreundersøkelser i ulike former NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:03:21.800 --> 00:03:29.600 og kan si at det er nesten alltid etter annet som skjærer seg. Så det å tenke igjennom ting som kan gå 00:03:29.600 --> 00:03:41.100 galt det faktisk ganske viktig og da prøve å komme med tiltakene i forkant, selvfølgelig. Hva er så spørreskjema egnet 00:03:41.100 --> 00:03:49.200 til å måle? En ting man kan måle med spørreskjema er holdninger, gitt at man har gode målinger. 00:03:49.200 --> 00:03:59.300 Da formuleres gjerne spørsmålene som påstander og så er det sånn at deltakerne skal ta stilling til 00:03:59.300 --> 00:04:10.900 påstandene og score disse gjerne på en likert skala eller lignende type skala. Her har jeg gitt to 00:04:10.900 --> 00:04:18.200 eksempler. En som er knyttet til mening og en som er knyttet til preferanser. Her har jeg også brukt to 00:04:18.200 --> 00:04:20.750 ulike typer skalaer. NOTE Treffsikkerhet: 90% (HØY) 00:04:20.750 --> 00:04:28.300 På den første: for å få et naturlig forhold til rusmidler bør ungdomm få alkohol av foreldrene 00:04:28.300 --> 00:04:36.000 sine. Det påstanden som jeg må ta stilling til. Da kan jeg være enig eller uenig i den påstanden. 00:04:36.000 --> 00:04:49.300 Her er altså 2 svarkategorier og da vil jeg da få en dikotom variabel. Eksemplet under, preferanser. 00:04:49.300 --> 00:05:01.400 Det handler da om man foretrekker eller ikke foretrekker. Jeg liker algebra. Her har jeg satt opp en klassisk 00:05:01.400 --> 00:05:14.400 likert skala som svaralternativer, som går fra usant til sant med tre midtkategorier (delvi usant, 00:05:14.400 --> 00:05:17.200 nøytral, delvis sant). NOTE Treffsikkerhet: 90% (HØY) 00:05:17.200 --> 00:05:37.000 Totalt så har denne totalt 5 svarkategorier og det vil da gi en ordinal variabel. Man kan også måle adferd ved 00:05:37.000 --> 00:05:45.700 bruk av spørreskjema. Dog er det enkelte typer atferd som kan være utfordrende å få presise svar på. 00:05:45.700 --> 00:05:57.500 Det gjelder spesielt type kompleks adferd som ikke alltid er like bevisst hos de som gjør det. Da 00:05:57.500 --> 00:06:06.500 kan det være utfordrende å få gode og presise svar fra deltakerne og det vet i blant annet fra 00:06:06.500 --> 00:06:15.300 studier der vi har spurt lærere om hva de gjør i klasserommet, hvordan de håndterer elever 00:06:15.300 --> 00:06:17.600 hvordan de opptrer i NOTE Treffsikkerhet: 92% (HØY) 00:06:17.600 --> 00:06:24.300 klasserommet og når vi da har sammenligna det dem svarer ved hjelp av selv-rapportering i et 00:06:24.300 --> 00:06:32.900 spørreskjema opp mot observasjoner, så ser vi at det er ganske store avvik og det knyttet til at det en 00:06:32.900 --> 00:06:41.000 lærer gjør i klasserommet ofte ikke, en del atferd er automatisert, man tenker ikke igjennom like nøye hvordan 00:06:41.000 --> 00:06:48.100 man opptrer, man har en forestilling om hvordan man opptrer og svarer ut fra hvordan man tror man opptrer. Men 00:06:48.100 --> 00:06:59.400 man vet ikke sikkert og da gir det gjerne upresise svar. Har man enklere spørsmål som for eksmpel hvor ofte 00:06:59.400 --> 00:07:10.900 leser du faglitteratur, så er mer mye adekvat å måle med spørreskjema. Her har jeg satt opp 00:07:10.900 --> 00:07:17.500 svarkategorier aldri, en gang per år, en gang i måneden, en gang i uken NOTE Treffsikkerhet: 92% (HØY) 00:07:17.500 --> 00:07:25.200 og hver dag. Hvis dere ser her så binder vi sammen frekvens med ulike tidsenheter og det gjør jeg 00:07:25.200 --> 00:07:34.300 nettopp fordi jeg øsnker å hjelpe deltakerens forestillingsevne til å hjelpe deltakerne og gi et mer 00:07:34.300 --> 00:07:44.500 presist svar. Et annet eksempel, jeg snakker negativt om kolleger. Aldri, en gang iblant, jevnlig, ofte, hele 00:07:44.500 --> 00:07:51.900 tiden. Det her er forøvrig spørsmål som er hentet fra en sånn type arbeidsmiljøundersøkelse jeg har gjort blant 00:07:51.900 --> 00:08:01.700 lærere og rektorer i skolen. Andres adferd, hvor mange lærer på din skole hjelper nye ansatte lærere med til å 00:08:01.700 --> 00:08:13.100 gjøre sitt beste. Svarkategorier ingen, noen få, omtrent halvparten, de fleste, alle. Her ser vi at jeg 00:08:13.100 --> 00:08:17.300 lager på en måte kvantifiseringer som skal da hjelpe NOTE Treffsikkerhet: 90% (HØY) 00:08:17.300 --> 00:08:28.600 respondenten med å forestille seg hvor mange kan det være. Man tenker at hva 00:08:28.600 --> 00:08:38.799 oppfatter jeg og gitt at det her er en rapportering om hva andre gjør så kan man jo egentlig 00:08:38.799 --> 00:08:46.150 spørre seg om er det her egentlig atferd eller er det egentlig et holdningsspørsmål. NOTE Treffsikkerhet: 82% (HØY) 00:08:46.150 --> 00:08:54.300 Jeg har ikke helt klart svaret på det. Kanskje ligger det et sted mellom der. NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:08:54.400 --> 00:09:05.400 Man kan også bruke et spørreskjema til å måle fakta og forekomster. For eksempel hvor mange elever 00:09:05.400 --> 00:09:14.800 er det på din skole, oppgi antall, eller hvor mange elever ved din skole har vedtak om 00:09:14.800 --> 00:09:26.500 spesialundervisning, oppgi antall. Det kan også være fakta relaterte respondentens person. Hva var 00:09:26.500 --> 00:09:33.900 gjennomsnittskarakteren på ditt vitnemål fra videregående skole. Her har jeg satt opp to mulige 00:09:33.900 --> 00:09:42.000 måter å svare på. Det ene er å svare hele karakterer eller at man skriver inn tall selv med en 00:09:42.000 --> 00:09:50.400 desimal. Har man for eksempel en digital plattform man bruke, så er det mulig å bruke 00:09:50.400 --> 00:09:55.349 nedtrekksmenyen med forhåndsdefinerte verdier til NOTE Treffsikkerhet: 81% (HØY) 00:09:55.349 --> 00:10:06.600 å kunne besvare denne type spørsmål. Det går også selvfølgelig å måle kunnskap igjennom 00:10:06.600 --> 00:10:14.000 spørreskjema, enten slik at man integrerer kunnskapsspørsmål i en eller annen form, som det 00:10:14.000 --> 00:10:24.200 her er et eksempel på, eller at man integrerer en test som del av spørreskjemaet. Dog så vil 00:10:24.200 --> 00:10:33.400 muligheten for å integrere tester være avhengig av testens natur og hvilke krav som er til kontekst 00:10:33.400 --> 00:10:43.700 for testingen osv. Så vil det være naturlige begrensninger. Eksempel her så er det et spørsmål hvor vi 00:10:43.700 --> 00:10:53.600 ønsker å få vite hvor mye lærere vet om datateknologiske hjelpemidler. En type kunnskapsspørsmål og 00:10:53.600 --> 00:10:55.300 vi ber de om å NOTE Treffsikkerhet: 90% (HØY) 00:10:55.300 --> 00:11:10.800 krysse av de hjelpemidlene de kjenner til fra en liste. De spørsmålene jeg har visst dere fram til nå er 00:11:10.800 --> 00:11:19.700 stort sett lukkede spørsmål. Det vil si at det er oppgitt svaralternativer der respondenten må velge 00:11:19.700 --> 00:11:30.000 ett eller flere alternativer, me en det går også an å bruke åpne spørsmål i spørreskjema og da i 00:11:30.000 --> 00:11:38.700 form av fritekstsvar der respondenten skriver inn svar med egne ord. Da har vi i prinsippet kvalitative 00:11:38.700 --> 00:11:46.800 data som da kan være gjenstand for tradisjonelle kvalitative analyser. Skal vi 00:11:46.800 --> 00:11:54.500 derimot bruke svaret i inni den kvantitative, ta de med i den kvantitative NOTE Treffsikkerhet: 90% (HØY) 00:11:54.500 --> 00:12:04.100 analysene som må svarene kodes og kvantifiseres. Det skal jeg vise et eksempel på etterhvert. 00:12:04.100 --> 00:12:14.100 Men det går også an å kombinere lukkede og åpne spørsmål, slik som her hvor vi ber om begrunnelse i 00:12:14.100 --> 00:12:23.100 fritekst for et, i prinsippet, lukket spørsmål. Kunne du under omstendighet tenke deg å gi alkohol til 00:12:23.100 --> 00:12:36.700 barn under 18 år, ja eller nei. Hvis ja, begrunn svaret. Åpne spørsmål krever vesentlig mer etterarbeid 00:12:36.700 --> 00:12:44.700 hvis de skal inngå i en kvantitativ analyse enn lukkede spørsmål. Da kan det være greit å ha 00:12:44.700 --> 00:12:55.200 tanker om hvordan man skal ha kode og kvantifisere åpne svar. Her er et eksempel på NOTE Treffsikkerhet: 92% (HØY) 00:12:55.200 --> 00:13:06.900 systematisk koding av innholdselementer i et åpent spørsmål. Her er målet, en type kunnskapsspørsmål 00:13:06.900 --> 00:13:21.800 hvor vi ber lærere om å definere dysleksi med egne ord og når vi da har tatt ut alle svarene så må 00:13:21.800 --> 00:13:30.500 vi gå gjennom hvert enkelt svar også kode svaret. Det dere ser under her er egentlig kodenøkkelen vi 00:13:30.500 --> 00:13:41.200 brukte for å kode disse svarene. Her gav vi dem poeng etter hvor mange av de ulike innholdselementene som var 00:13:41.200 --> 00:13:52.200 med i svare og de var også vekta. Nå har jeg ikke de poengene, hvordan vi skåra de, men det var 00:13:52.200 --> 00:13:55.200 enkelte av disse komponente NOTE Treffsikkerhet: 93% (HØY) 00:13:55.200 --> 00:14:05.900 her fikk for eksempel 1.5 poeng, mens noen fikk bare 1 poeng osv. Så det en måte å 00:14:05.900 --> 00:14:19.400 håndtere kvalitative svar og gjøre dem om til kvantitative data. Så litt om utvalg og 00:14:19.400 --> 00:14:25.100 datainnsamling. Hvilke krav vi har til data vil som regel være avhengig av hvilken type 00:14:25.100 --> 00:14:32.400 forskningsspørsmål vi stiler og hvilken ambisjon vi for studien. Jeg skal det være et representativt 00:14:32.400 --> 00:14:39.700 utvalg der resultatene er representativ for en bestemt populasjon eller er ikke dette med 00:14:39.700 --> 00:14:48.300 representativitet så viktig, slik at vi kan bruke en mer pragmatisk utvalgsmetode for eksempel et 00:14:48.300 --> 00:14:55.099 bekvemmelighetsutvalg. I min forskning har jeg som regel brukt formålstjenlig utvalg når NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:14:55.099 --> 00:15:01.800 forskningen har vært mer teoridrevet. Jeg har funnet utvalg som kan besvare 00:15:01.800 --> 00:15:09.400 problemstillingen, men samtidig gjort avveininger med hensyn til homogenitet i utvalget og geografisk 00:15:09.400 --> 00:15:17.900 distribusjon. Som regel har vi funnet deltakere innenfor 2-3 timers reisevei, slik at vi har 00:15:17.900 --> 00:15:28.100 kunne få de dataene vi trenger uten å bruke altfor store ressurser. Nå driver jeg imidlertid og jobber 00:15:28.100 --> 00:15:36.300 med evalueringen av den nye læreplanen for norsk skole og det skal være en landsdekkende 00:15:36.300 --> 00:15:45.200 representativ undersøkelse som skal ha årlige datainnsamlinger over 5 år. Det stiller helt andre krav 00:15:45.200 --> 00:15:53.900 til systematikk og prosedyrer og krever veldig mye mer ressurser. Rekruttering er en annen utfordring. 00:15:53.900 --> 00:15:55.250 Hvordan får vi tak NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:15:55.250 --> 00:16:05.100 i deltakere. Det vi som regel har gjort med hensyn til å rekruttere elever til våre undersøkelser er å ta 00:16:05.100 --> 00:16:15.100 kontakt med skoler via e-post og med et vedlagt brev med utfyllende informasjon. For 00:16:15.100 --> 00:16:24.700 deretter å følge opp med telefonhenvendelser. Vi går som regel direkte på rektor, fordi han eller 00:16:24.700 --> 00:16:32.900 hun kan svare på skolens vegne. Når skolen først har takket ja, er det er mye lettere å få innpass hos 00:16:32.900 --> 00:16:43.200 lærere og foreldre for å spørre om elevene får lov å delta i undersøkelsen. Men det finnes jo andre 00:16:43.200 --> 00:16:49.300 måter å rekruttere på også. For eksempel bruke facebook-gruppe eller direkte brev hjem til folk eller 00:16:49.300 --> 00:16:52.000 det å ta kontakt med interesseorganisasjoner. NOTE Treffsikkerhet: 93% (HØY) 00:16:52.000 --> 00:17:00.200 Medium for innsamling tenker jeg først og fremst på om man skal bruke papir eller en digital 00:17:00.200 --> 00:17:07.400 plattform. Alle studenter og ansatte ved Universitetet i Oslo har tilgang til en digital plattform 00:17:07.400 --> 00:17:15.800 som heter nettskjema. Denne er utvikla av Universitetet i Oslo og har etter hvert blitt veldig bra. 00:17:15.800 --> 00:17:25.000 Fordelen med å bruke en digital plattform er at dataene blir digitalisert allerede med 00:17:25.000 --> 00:17:33.300 innsamlingen og man får ut en fil som kan lastes direkte inn i et statistikkprogram. Samler man inn 00:17:33.300 --> 00:17:42.600 på papir så må alle data legges inn manuelt i en datafil og dette krever også ekstra ressurser. Vi 00:17:42.600 --> 00:17:49.700 bruker imidlertid fortsatt papirskjemaer i noen sammenhenger for eksempel der det er usikkert om alle 00:17:49.700 --> 00:17:52.450 har tilgang på egen PC eller nettbrett NOTE Treffsikkerhet: 92% (HØY) 00:17:52.450 --> 00:18:01.500 eller i sammenhenger der spørreskjemaet inngår i et mer komplekst datainnsamling design. For 00:18:01.500 --> 00:18:07.600 eksempel som del av et eksperiment der deltakerne skal svare på flere ting på ulike tidspunkt og 00:18:07.600 --> 00:18:14.700 kanskje gjøre andre oppgaver innimellom. Når det gjelder tilpasninger til målgruppen så tenker jeg 00:18:14.700 --> 00:18:21.400 først og fremst på at spørsmålene kanskje må tilpasses bestemt aldersgruppe. Noe som kan innebære 00:18:21.400 --> 00:18:28.800 at man må forenkle spørsmålet slik at det blir forståelig for den aktuelle gruppa. Ofte tar vi også 00:18:28.800 --> 00:18:34.600 utgangspunkt i målinger fra andre land og da må det gjøres oversettelser som er faglig forsvarlige 00:18:34.600 --> 00:18:47.800 slik at det ikke det medføre en svekkelse av måling, altså av validiteten til målingen. Sist men ikke minst 00:18:47.800 --> 00:18:52.850 er det tilpasninger til undersøkelseskonteksten. NOTE Treffsikkerhet: 92% (HØY) 00:18:52.850 --> 00:19:01.900 Det går på hvor stor grad vi har kontroll over datainnsamlingen. Er vi fysisk tilstede når 00:19:01.900 --> 00:19:09.400 respondentene svarer på skjema eller har vi ingen mulighet å overvåke prosessen og gi presis 00:19:09.400 --> 00:19:17.800 informasjon. Samler du data i en samlet klasse der du selv er tilstede kan for eksempel, 00:19:17.800 --> 00:19:27.700 tenker jeg, at skjemaet gjerne kan være lengre og mer krevende enn hvis du sender det hjem med eleven. Da er 00:19:27.700 --> 00:19:35.500 ofte konsekvensen at man får mangelfulle svar tilbake. Er du tilstede så har du mulighet til å 00:19:35.500 --> 00:19:46.400 kontrollere det og deltakerne vil føle en forpliktelse i forhold til å følge opp og fullføre undersøkelsen. 00:19:46.400 --> 00:19:52.900 For å illustrere dette her med NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:19:52.900 --> 00:20:02.400 grad av kontroll så har jeg skissert noen typiske alternativer på denne sliden her. For det første 00:20:02.400 --> 00:20:10.200 så har vi gruppebasert og forskerstyrt. Det vil si at forskeren er fysisk tilstede i gruppa, for eksempel i en 00:20:10.200 --> 00:20:19.400 skoleklasse. Noe som gir forskeren full kontroll over både instruksjoner og gjennomføring. Så har vi 00:20:19.400 --> 00:20:26.100 grupperbasert og lærerstyrt. Det betyr at vi må samarbeide med skolen og det krever god 00:20:26.100 --> 00:20:34.500 kommunikasjon og klare instrukser for gjennomføringen. Min erfaring er imidlertid at skoler er et sted 00:20:34.500 --> 00:20:45.600 hvor det skjer mye og det er gjerne høyt tempo og det hender rett som det er at man glipper på 00:20:45.600 --> 00:20:52.700 beskjeder eller at noen har misforstått noe og det medfører da en større risiko for NOTE Treffsikkerhet: 92% (HØY) 00:20:52.700 --> 00:21:05.800 feil i gjenomføringen. Forøvrig har jeg opplevd ved flere anledninger der beskjeder ikke er bringt videre blant annet 00:21:05.800 --> 00:21:13.800 så har jeg møtt opp på skoler for å samle data, så viser det seg at hele skolen var dratt på skogstur sånn 00:21:13.800 --> 00:21:23.400 plutselig. Selv om vi hadde gjort en avtale om at vi skal komme på et bestemt tidspunkt. Så har vi 00:21:23.400 --> 00:21:33.200 individuelt og forskerstyrt. Da tenker jeg først og fremst på en kontekst der deltakern kommer 00:21:33.200 --> 00:21:43.600 til oss og deltar, svarer på spørreskjemaet individuelt, kanskje i forbindelse med en testgjennomføring 00:21:43.600 --> 00:21:52.200 eller et lab-ekspriment. Sist men ikke minst så har vi individuelt og uavhengig. Det vil si at 00:21:52.200 --> 00:21:52.800 respondenten NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:21:52.800 --> 00:22:01.400 svarer på spørreskjemaer når det passer han eller hun hjemme eller et annet sted. Da har forskeren liten 00:22:01.400 --> 00:22:10.300 kontroll over gjennomføringa og over hvorvidt svarene påvirkes av 00:22:10.300 --> 00:22:25.000 omgivelsene. Det gir også økt risiko for frafall eller at ikke alle spørsmålene besvares. Så litt om valg 00:22:25.000 --> 00:22:33.700 av instrumenter når det gjelder bruk av psykometriske målinger. Da tenker jeg på når man bruker et 00:22:33.700 --> 00:22:40.200 batteri av spørsmål til å måle en bestemt holdningen eller egenskap. For eksempel en type motivasjon 00:22:40.200 --> 00:22:49.000 eller en form for livsmestring. Så anbefaler vi masterstudenter å bruke allerede validerte skalaer eller 00:22:49.000 --> 00:22:52.050 instrumenter, så langt dette er mulig. NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:22:52.050 --> 00:23:04.100 Det er knyttet til at det å utvikle nye gode psykometriske instrumenter krever mye arbeid. Det krever 00:23:04.100 --> 00:23:11.500 også ganske mye kunnskap og erfaring og det er normalt ikke realistisk innenfor rammmen av et 00:23:11.500 --> 00:23:17.900 masterprosjekt. Det er selvfølgelig noen unntak for eksempel der hele masterprosjektet handler om å 00:23:17.900 --> 00:23:25.700 validere en bestemt skala og det er hovedfokus for studien. Da tenker jeg at det kan 00:23:25.700 --> 00:23:39.900 være et realistisk prosjekt, men da er fokuset bare på å gjøre valideringen. Det er også viktig å planlegge 00:23:39.900 --> 00:23:47.500 for hvilke analyser man skal gjennomføre. Skal man undersøker forekomster eller skal man se på 00:23:47.500 --> 00:23:52.650 sammenhenger mellom variabler. Er det det siste nevnte så er det viktig å tenke gjennom NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:23:52.650 --> 00:24:01.200 analysemodell og hva som skal være avhengig av uavhengige variabler. Valg av svarskala har også 00:24:01.200 --> 00:24:08.800 innvirkning på muligheten for ulike analyser. Nettopp fordi at svarskala henger sammen med 00:24:08.800 --> 00:24:18.300 hvilken målenivå dataene blir på. For eksempel vil en dikotom svartskala alltid gi nominal data. Multiple choice 00:24:18.300 --> 00:24:29.600 oppgaver gir også normalt nominal data med mindre de blir transformerte på en eller annen måte. Så greia er at 00:24:29.600 --> 00:24:42.500 svarskala vil være betydningsfullt for hvilket målenivå dataene blir på, som igjen har 00:24:42.500 --> 00:24:52.250 betydning for hvilken analyser vi kan velge. Hva er så en god svarskala? NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:24:52.250 --> 00:25:01.100 Innen vårt felt så brukes det veldig mye likert skala eller skalaer som ligner på likert skaler. 00:25:01.100 --> 00:25:12.000 Hva som er en fornuftig svarskala vil man måtte vurdere i forhold til innholdet i det som man 00:25:12.000 --> 00:25:23.400 spør om og da er det sentrale spørsmålet i hvor stor grad greier respondenten å nyansere mellom de 00:25:23.400 --> 00:25:34.100 ulike svaralternativene eller verdiene man velger. Som regel så brukes det mellom 3 og 10 verdier innen vårt 00:25:34.100 --> 00:25:42.200 felt på den her type spørsmål. Men noen ting kan man også tenke seg at man kan bruke andre 00:25:42.200 --> 00:25:46.250 alternative skalaer. For eksempel en trinnløs skala mellom 0 og 100. NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:25:46.250 --> 00:25:56.400 Jo større svarskala man får jo mer varians vil det bli i målingen og det på en måte variansen som er 00:25:56.400 --> 00:26:05.300 grunnlaget for den statistiske analysen. Har man ingen varians så har man egentlig 00:26:05.300 --> 00:26:17.000 ingenting å analysere. I praksis så kodes og analyseres ofte ordinaldata som intervalldata. Det vil si 00:26:17.000 --> 00:26:25.600 at man pusher dem oppover på et høyere målenivå som gir større presisjon i analysene. Det bør likevel 00:26:25.600 --> 00:26:33.900 være en korrespondanse mellom hvor finmasket analysen er og hvordan det målte fenomenet opptrer i 00:26:33.900 --> 00:26:46.600 den virkelige verden. Når det gjelder bakgrunnsvariabler så krever de fleste tidsskrifter utydpende informasjon NOTE Treffsikkerhet: 92% (HØY) 00:26:46.600 --> 00:26:56.200 om utvalg, utvalgsprosedyrer og hvordan datainnsamlingen har foregått. Vi kan likevel ha som 00:26:56.200 --> 00:27:07.400 mål å gjennomføre en studie anonymt og da er det viktig å være klar over at det er kombinasjonen av 00:27:07.400 --> 00:27:15.700 informasjonspunkter som avgjør muligheten for identifisering av en informat. Der har jeg et eksempel hvor man 00:27:15.700 --> 00:27:24.300 har bedt om språkbakgrunn, klasse og skole. Da kan man tenke seg at jo det er veldig enkelt hvis 00:27:24.300 --> 00:27:30.100 det finnes en skole hvis det er noe oppgitt og har du funnet skolen så det lett å finne 00:27:30.100 --> 00:27:41.000 klassen og har du en klasse der det for eksempel bare en elev som har vietnamesisk 00:27:41.000 --> 00:27:46.600 språkbakgrunn så er det ganske enkelt å finne tilbake til den ene eleven, selv om du ikke har NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:27:46.600 --> 00:27:59.600 navn eller andre bakgrunnsopplysninger om eleven. Når det gjelder komposisjon av spørreskjemaet så 00:27:59.600 --> 00:28:07.700 kan det være lurt å tenke igjennom rekkefølgen på spørsmålene og grunnen til dette er at enkelte 00:28:07.700 --> 00:28:18.000 spørsmål kan gi svareffekter på andre spørsmål. Noe vi vanligvis ønsker å unngå. I de tilfeller hvor 00:28:18.000 --> 00:28:26.300 skjemaet inneholder eller annen form for test så er det vanlig å tenke at man gjennomfører testen 00:28:26.300 --> 00:28:34.600 før man svarer på spørsmål som kan gi hint om eller påvirke svarte på testen. Vi vet også at som 00:28:34.600 --> 00:28:43.000 regel er mer missing i siste del av skjemaet og som kommer av at noen ikke orker å svare på de 00:28:43.000 --> 00:28:46.600 siste spørsmålene og det kan gjøre at vi får vesentlige NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:28:46.600 --> 00:28:55.800 færre svar på siste del av skjemaet. Noe som igjen kan svekke det statistiske power, hvis det er noen 00:28:55.800 --> 00:29:03.900 skalamålinger som du har til, sånn at man rett og slett for dårligere analyser. Løsningen kan 00:29:03.900 --> 00:29:11.400 være å randomisere spørsmålene, altså rekkefølgen på spørsmålene, eller å bruke flere varianter av skjemaet 00:29:11.400 --> 00:29:21.300 der de ulike skalene kommer på ulike steder i skjemaet. Randomisering er ganske teknisk krevende og det 00:29:21.300 --> 00:29:28.300 krever også å ha tungen rett i munnen når man skal håndtere og sette opp analysefiler i etterkant. 00:29:28.300 --> 00:29:39.400 Per i dag så har ikke nettskjema mulighet til å randomisere spørsmål. Så der vi skal bruke nettskjema så er 00:29:39.400 --> 00:29:46.500 alternativet å bruke flere varianter av samme skjemaet, der NOTE Treffsikkerhet: 93% (HØY) 00:29:46.500 --> 00:29:58.400 skalaene kommer på ulike steder. Så litt om etikk. Deltakelse i spørreundersøkelser krever aktivt 00:29:58.400 --> 00:30:07.200 samtykke og det skal gis tilstrekkelig og tilpasset informasjon om undersøkelsen formål, innhold (hva det 00:30:07.200 --> 00:30:16.400 spørres om), samt informasjon om hvem som står bak undersøkelsen. Skal man undersøker barn 00:30:16.400 --> 00:30:27.400 så kreves det samtykke fra foreldrene og alder for når ungdommer selv kan samtykke avhengiger av 00:30:27.400 --> 00:30:38.100 hva man spør om. Er det relativt ufarlige ting man spørr om i undersøkelsen og ting knytta til feks 00:30:38.100 --> 00:30:46.500 skole og utdanning, så er det gjerne 15-årsgrense som gjelder. Skal vi spørre NOTE Treffsikkerhet: 91% (HØY) 00:30:46.500 --> 00:30:57.200 helseopplysninger og mer sensitiv informasjon så må vi ha foreldrenes samtykke, helt til 00:30:57.200 --> 00:31:04.900 elevene selv blir myndige. Når det gjelder innsamling av personopplysninger så krever det 00:31:04.900 --> 00:31:19.200 godkjenning fra NSD. Skal vi samle inn helseinformasjon krever det godkjenning fra REK. Så noen 00:31:19.200 --> 00:31:27.200 refleksjoner til slutt. Først litt om lengde på spørreskjeamet. Hva informanter orker å svare på kommer an 00:31:27.200 --> 00:31:34.400 på deres motivasjon og den ofte avhengig av hvilken informasjon de har fått på forhånd og hva som er innholdet 00:31:34.400 --> 00:31:42.500 studiet. Er inneholder noe de synes er interessant eller noe de opplever som relevant, er det ofte lettere 00:31:42.500 --> 00:31:46.450 å få informantene til svare og NOTE Treffsikkerhet: 93% (HØY) 00:31:46.450 --> 00:31:56.000 være utholdende i gjennomføringen av undersøkelsen. Så noe knyttet til denne konteksten. Har 00:31:56.000 --> 00:32:03.300 du en forskerstyrt gjennomføring der du selv er tilstede og kan ta en peptalk i 00:32:03.300 --> 00:32:11.400 forkant, så gir det rom for å ha en litt lengre undersøkelse enn hvis undersøkelsen bare bli sendt 00:32:11.400 --> 00:32:21.800 hjem med elevene, delt ut av lærer for eksempel uten noe mer utdypende informasjon. Som en 00:32:21.800 --> 00:32:29.900 tommelfingelregelen tenker jeg at det er greit å tenke at en spørreundersøkelse ikke bør ta 00:32:29.900 --> 00:32:37.100 mer enn 15 minutter å besvare. Skal du ha en undersøkelse som er lengre enn det som krever det 00:32:37.100 --> 00:32:46.450 normalt særskilte motivasjonstiltak. Så dette med bias og NOTE Treffsikkerhet: 92% (HØY) 00:32:46.450 --> 00:32:55.400 svartendenser. Spør du om sensitive ting så kan det være lurt å jobbe litt med de spørsmålene, 00:32:55.400 --> 00:33:03.100 slik at du sikker på at det ikke virker støtende på de som skal svare på undersøkelsen og da kan det 00:33:03.100 --> 00:33:10.300 være greit å teste ut spørsmålet på noen i målgruppen før du på en måte gjennomfører fullskala- 00:33:10.300 --> 00:33:18.100 undersøkelse. Det å jobbe med formuleringen og finpusse på språket kan ofte være mye å vinne på 00:33:18.100 --> 00:33:26.600 i den her sammenhengen. Så har vi dette med svartendenser, altså tendenser mot å svare det som er sosialt 00:33:26.600 --> 00:33:35.900 akseptabelt heller enn sant, eller det å fremstille seg selv som overdreven positiv, på en overdreven 00:33:35.900 --> 00:33:44.500 positiv måte. Dette er ting man bør tenke gjennom både når man formulerer spørsmål og noe man også bør tenke 00:33:44.500 --> 00:33:46.250 igjennom når man analyserer og NOTE Treffsikkerhet: 90% (HØY) 00:33:46.250 --> 00:33:57.600 tolker den type spørsmål, som kan ha slike effekter. Det var vel det jeg hadde i denne omgang. Takk for meg.