KVANTITATIVNO ISTRAŽIVANJE

Autor: Ratko Zelenika

Kvantitativno istraživanje sustavan je istraživački pristup usmjeren na mjerenje obilježja pojava, utvrđivanje njihove učestalosti i ispitivanje odnosa među varijablama. Podaci se prikupljaju i prikazuju u brojčanom obliku te analiziraju statističkim i drugim matematičkim postupcima. U društvenim znanostima omogućuje istraživanje stavova, ponašanja, iskustava i društvenih odnosa primjenom jasno određenih pokazatelja. Njegova znanstvena vrijednost ovisi o teorijskoj utemeljenosti, kvaliteti mjerenja, primjerenosti uzorka i opravdanosti zaključivanja, a ne samo o broju prikupljenih podataka (Creswell & Creswell, 2018).

U metodološkom opusu Ratka Zelenike kvantitativne metode obrađene su unutar šireg sustava znanstvenog istraživanja. Djela Metodologija i tehnologija izrade znanstvenog i stručnog djela (2000) i Znanstvene kvantitativne metode (2015) predstavljaju oslonac za povezivanje istraživačkog problema, ciljeva, hipoteza i primijenjenih postupaka. Kvantitativno istraživanje treba razumjeti kao cjelovit proces: brojčana obrada dobiva znanstveni smisao kada odgovara jasno određenom pitanju i omogućuje obrazloženo zaključivanje. Zelenikino djelo iz 2015. deseta je knjiga njegove metodološke edicije.

Istraživački problem i mjerenje: Istraživanje započinje određivanjem znanstvenog problema, pregledom relevantnih spoznaja i formuliranjem ciljeva. Istraživačka pitanja mogu biti opisna, usporedna ili usmjerena na odnose među pojavama. Primjerice, istraživač može ispitivati koliko građana poznaje organizaciju, razlikuje li se povjerenje među skupinama ili je li izloženost određenoj poruci povezana s razumijevanjem njezina sadržaja. Hipoteze izražavaju teorijski obrazložena očekivanja koja se mogu empirijski ispitati i verificirati. Nisu obvezne u svakom opisnom istraživanju, ali su važne pri provjeri pretpostavljenih odnosa.

Operacionalizacija označava pretvaranje teorijskih pojmova u mjerljive varijable i pokazatelje. Povjerenje, reputacija ili komunikacijska učinkovitost ne mogu se istraživati bez objašnjenja njihovih sastavnica i načina mjerenja. Povjerenje se, primjerice, može mjeriti procjenama pouzdanosti, kompetentnosti i odgovornosti organizacije. Pokazatelji moraju odgovarati značenju konstrukta, a pitanja trebaju biti razumljiva, jednoznačna i primjerena sudionicima. Pilotiranje instrumenta omogućuje prepoznavanje nejasnoća i poteškoća prije glavnog prikupljanja podataka (Babbie, 2021).

Nacrti i prikupljanje podataka: Kvantitativno istraživanje obuhvaća različite nacrte. Presječno istraživanje prikuplja podatke, informacije, spoznaje i činjenice u određenom trenutku, o određenoj pojavi, fenomenu, problemu (…), dok longitudinalno prati promjene tijekom vremena. Eksperimentalni nacrt uključuje manipulaciju istraživanim čimbenicima i usporedbu uvjeta, najčešće uz slučajno raspoređivanje sudionika. Kvazieksperimentalni nacrti nastoje procijeniti učinke kada slučajno raspoređivanje nije moguće. Odabir nacrta određuje kakvi se zaključci mogu opravdano donositi (Creswell & Creswell, 2018).

Podaci se mogu prikupljati standardiziranim upitnicima, testovima, strukturiranim promatranjem, kvantitativnom analizom sadržaja i korištenjem postojećih evidencija. U analizi sadržaja unaprijed se određuju jedinice analize, kategorije i pravila kodiranja. Tako se može istraživati zastupljenost tema, izvora ili načina predstavljanja organizacije. Digitalni zapisi omogućuju mjerenje dosega, reakcija i obrazaca korištenja sadržaja, ali istraživač mora objasniti što pojedini pokazatelj doista predstavlja.

Populacija i uzorak: Populacija obuhvaća jedinice na koje se istraživanje odnosi, a uzorak njihov odabrani dio. Vjerojatnosno uzorkovanje omogućuje zaključivanje o populaciji uz procjenu uzoračke nesigurnosti i odgovarajuće pretpostavke. Nevjerojatnosni uzorci, poput prigodnih ili namjernih, mogu biti korisni, ali ograničavaju mogućnost takvog zaključivanja. Velik uzorak sam po sebi ne osigurava reprezentativnost: sustavna isključenost određenih skupina ostaje problem i kada sudjeluje mnogo ispitanika (Babbie, 2021).

Veličina uzorka određuje se prema cilju istraživanja, očekivanoj preciznosti, varijabilnosti podataka i planiranim analizama. Pri provjeri hipoteza važna je statistička snaga, odnosno vjerojatnost otkrivanja učinka određene veličine kada on postoji. Potrebno je razmotriti neodaziv, nepotpune odgovore i način uključivanja sudionika. Uzorak od nekoliko stotina dobrovoljnih pratitelja društvene mreže zato ne predstavlja automatski sve korisnike ili građane.

Analiza, ocjena i zaključivanje: Deskriptivna statistika opisuje podatke pomoću frekvencija, postotaka, mjera središnje tendencije i raspršenosti. Inferencijalna statistika omogućuje procjenjivanje parametara i ispitivanje hipoteza uz određene pretpostavke. Izbor postupka ovisi o mjernoj razini varijabli, raspodjeli podataka i istraživačkom nacrtu. Rezultate treba prikazati pregledno, uz broj sudionika, obradu nedostajućih podataka i objašnjenje primijenjenih postupaka (Field, 2018).

Statistička značajnost nije isto što i praktična važnost. Vrijednost p ne pokazuje vjerojatnost da je hipoteza istinita niti veličinu učinka. Wasserstein i Lazar (2016) upozoravaju da se znanstveni zaključci ne smiju temeljiti samo na prelasku određenog praga značajnosti. Rezultate istraživanja treba razmatrati zajedno s veličinama učinka, intervalima pouzdanosti, kvalitetom podataka i teorijskim značenjem nalaza.

Povezanost varijabli ne dokazuje uzročnost. Primjerice, povezanost praćenja organizacijskih objava s povjerenjem može nastati zato što osobe koje već vjeruju organizaciji češće prate njezine poruke. Uzročno zaključivanje zahtijeva odgovarajući nacrt i razmatranje alternativnih objašnjenja. Shadish i suradnici (2002) razlikuju prijetnje statističkoj, unutarnjoj, konstruktnoj i vanjskoj valjanosti.

Kvaliteta i etika: Pouzdanost se odnosi na dosljednost mjerenja, a valjanost na opravdanost interpretacije dobivenih rezultata. Instrument može dosljedno mjeriti obilježje koje ne odgovara namjeravanom konstruktu. Primjerice, prepoznatljivost organizacije ne predstavlja sama po sebi njezinu reputaciju. Visoka unutarnja konzistentnost ljestvice, također, nije dovoljan dokaz valjanosti (Field, 2018).

Etička odgovornost uključuje dobrovoljno sudjelovanje, primjerenu obaviještenost sudionika, zaštitu osobnih podataka i pošteno izvještavanje. Neprihvatljivo je prikrivati nepovoljne rezultate, mijenjati hipoteze bez objašnjenja ili selektivno prikazivati analize radi željenog zaključka. Transparentnost zahtijeva navođenje ograničenja i razlikovanje unaprijed planiranih analiza od naknadnih istraživačkih provjera.

Primjena u odnosima s javnošću: Kvantitativno istraživanje primjenjuje se u analizi i ocjeni javnosti, mjerenju povjerenja i reputacije, praćenju medijskog predstavljanja te evaluaciji komunikacijskih aktivnosti. Omogućuje usporedbe među skupinama i praćenje promjena, uz uvjet usporedivog mjerenja. Pokazatelje komunikacijskih aktivnosti treba povezati s njihovim ciljevima: velik doseg ne dokazuje razumijevanje poruke, a broj reakcija ne dokazuje povjerenje.

Glavna ograničenja proizlaze iz svođenja složenih iskustava na unaprijed određene pokazatelje, pogrešaka mjerenja i neprimjerenog poopćavanja. Kvantitativni i kvalitativni pristupi mogu se dopunjavati: kvalitativni nalazi pomažu oblikovanju instrumenta i razumijevanju rezultata, dok kvantitativni omogućuju procjenu zastupljenosti i odnosa istraživanih obilježja (Creswell & Creswell, 2018).

Povezane natuknice

Metodologija istraživanja; Kvalitativno istraživanje; Anketa; Upitnik; Uzorkovanje; Analiza sadržaja; Eksperiment; Evaluacija odnosa s javnošću.