Hva er et forskningsdesign?

Et forskningsdesign er planen for hvordan en studie skal gjennomføres: hvilke enheter som studeres, over hvilken tidsperiode, og hvordan data samles inn og analyseres. Designet binder problemstillingen og teorien sammen med de metodiske valgene.

Ekstensivt vs. intensivt design

Ekstensivt design (bred, kvantitativ) inkluderer mange enheter (N er stort), tillater statistisk generalisering og søker å avdekke mønstre på tvers av mange tilfeller. Ulempen er at det kan mangle kontekstuell dybde. Intensivt design (dyp, kvalitativ casestudie) inkluderer få enheter, gir rik kontekstuell forståelse, men har begrenset generaliserbarhet. STV1020 fokuserer på ekstensivt design.

Enheter, variabler og observasjoner

Enheten (analyseenheten) er det objektet vi studerer og trekker slutninger om – f.eks. land, partier, individer, valgkretser. Variablene er egenskapene vi måler ved enhetene. En observasjon er en konkret måleverdi for én enhet på én variabel. Antall enheter kalles N; antall variabler kalles K.

Variabler klassifiseres etter rollen de spiller: avhengig variabel (Y) er det vi ønsker å forklare; uavhengig variabel (X) er den forklarende faktoren; kontrollvariabel (Z) er en variabel vi holder konstant for å isolere effekten av X på Y.

Tverrsnitt, tidsserier og paneldata

Et tverrsnittsdesign samler data på mange enheter på ett tidspunkt (f.eks. surveydata fra ett år). Et tidsseriedesign følger én enhet over tid. Et paneldesign følger mange enheter over tid og kombinerer fordelene ved begge. Paneldata er kraftfullt for kausal inferens fordi man kan kontrollere for stabile, uobserverte enhetsspesifikke faktorer.

Eksempel: Designvalg i en valgforskningsstudie

Problemstilling: «Påvirker arbeidsledighet i et fylke velgernes støtte til populistiske partier?» Ekstensivt tverrsnittsdesign: surveydata fra 1 500 velgere i alle fylker ved ett valg – gir statistisk kraft, men ikke kausal retning. Paneldesign: samme 1 500 velgere intervjuet ved to valg – gjør det mulig å følge individuelle endringer. Avhengig variabel: partivalg (populistisk vs. ikke-populistisk). Uavhengig variabel: arbeidsledighetsprosent i hjemfylket. Kontrollvariabel: alder, utdanning, kjønn.

Eksempel: Identifiser populasjon, enhet og variabler (eksamensstil, 3–4p)

Dette er det aller vanligste åpningsspørsmålet i Del 2. Gitt hypotesen «Land med høyere offentlige forskningsutgifter har høyere antall patenter per innbygger», skal du identifisere fire ting:

Populasjon: alle land i verden.
Analyseenhet: land.
Avhengig variabel (Y): antall patenter per innbygger.
Uavhengig variabel (X): offentlige forskningsutgifter.

Sensor gir typisk 1 poeng for hver av de fire. Vær presis: populasjonen er hele settet enheter du vil generalisere til, mens analyseenheten er typen objekt (her: land, ikke «forskningsutgifter»).

Intern og ekstern validitet i design

Intern validitet handler om hvorvidt vi faktisk måler det vi tror vi måler, og om kausal slutning er berettiget. Ekstern validitet handler om generaliserbarhet – i hvilken grad funnene gjelder utover utvalget. Ekstensivt design med tilfeldig utvalg har høy ekstern validitet, mens eksperimenter har høy intern validitet.

Studieguide: Forskningsdesign