Vitenskapelige Undersøkelser i Sosialt Arbeid

Eksperimenter er en utmerket datainnsamling strategi for sosialarbeidere som ønsker å se effekten av en klinisk intervensjon eller sosial velferd programmet., Forstå hva eksperimenter er og hvordan de er utført, er nyttig for alle sosiale forskere, uansett om de har tenkt å bruke denne metodikken eller bare forstå funn i eksperimentelle studier. Et eksperiment er en metode for innsamling av data for å teste hypoteser under kontrollerte forhold. Elevene i min forskning, metoder, klasser bruker ofte begrepet eksperiment for å beskrive alle typer forskningsprosjekter, men i samfunnsvitenskapelig forskning, begrepet har en unik mening og skal ikke brukes til å beskrive alle forskningsmetodikk.,

Eksperimenter har en lang og viktig historie i samfunnsvitenskap. Behaviorists som John Watson, B. F. Skinner, Ivan Pavlov, og Albert Bandura brukt eksperimentell design for å demonstrere ulike typer bad. Ved hjelp av strengt kontrollerte omgivelser, behaviorists var i stand til å isolere en enkelt stimulus som årsak av målbare forskjeller i atferd og fysiologiske responser. Grunnlaget for sosial læring-teori og atferd modifikasjon er funnet i eksperimentelle forskningsprosjekter., Videre behavioristiske eksperimenter brakt psykologi og samfunnsvitenskap bort fra den abstrakte verden av Freudiansk analyse og mot empiriske undersøkelser, forankret i den virkelige verden observasjoner og objektivt definerte variabler. Eksperimenter er brukt på alle nivåer i sosialt arbeid henvendelse, blant annet kontor-basert eksperimenter som tester terapeutiske intervensjoner og politiske eksperimenter som tester nye programmer.

Flere typer eksperimentelle design eksisterer., Generelt design som er sanne eksperimenter inneholder tre viktige funksjoner: uavhengige og avhengige variabler, pretesting og posttesting, og forsøks-og kontrollgrupper. I et ekte eksperiment, effekten av en intervensjon er testet ved å sammenligne to grupper. En konsernet er eksponert for intervensjon (den eksperimentelle gruppen, også kjent som behandlingen gruppen) og den andre er ikke utsettes for intervensjonen (kontrollgruppen).

I noen tilfeller kan det være umoralsk å holde tilbake behandling fra en kontroll gruppe innen et eksperiment., Hvis du rekruttert to grupper av mennesker med alvorlig avhengighet og bare gitt behandling til en gruppe, den andre gruppen vil sannsynligvis lide. For disse tilfeller, forskere bruker en sammenligning gruppe som får «behandling som vanlig», men forskere må klart definere hva dette betyr. For eksempel, standard rusmisbruk recovery behandling innebærer å delta på tolv-trinns programmer som Anonyme Alkoholikere eller Narkomane Anonyme møter., Et stoff misbruk som forsker gjennomfører et eksperiment kan bruke tolv-trinns programmer i sin sammenligning gruppe og bruke sine eksperimentelle intervensjon i den eksperimentelle gruppen. Resultatene vil vise om den eksperimentelle intervensjon fungerte bedre enn vanlig behandling, noe som er nyttig informasjon. Imidlertid, hjelp av en sammenligningsgruppe er et avvik fra sann eksperimentell design og er mer knyttet til kvasi-eksperimentelle design.

Viktigere, deltakere i et ekte eksperiment trenger å bli randomisert til enten kontroll-eller eksperimentelle grupper., Tilfeldig tildeling bruker en tilfeldig prosess, som en tilfeldig nummer generator for å tilordne deltakere i forsøks-og kontrollgrupper. Tilfeldig tildeling er viktig i eksperimentell forskning fordi det bidrar til å sikre at den eksperimentelle gruppen og kontrollgruppen er sammenlignbare og at eventuelle forskjeller mellom forsøks-og kontrollgrupper er på grunn av tilfeldige. Vi vil ta mer av logikken bak tilfeldig tildeling i neste avsnitt.

I et eksperiment, den uavhengige variabelen er intervensjonen blir testet., I sosialt arbeid, dette kan inkludere en terapeutisk teknikk, et program for forebygging av, eller tilgang til noen tjeneste eller støtte. Samfunnsvitenskapelig forskning kan ha en stimulans snarere enn en intervensjon som den uavhengige variabelen, men dette er mindre vanlig i sosialt arbeid forskning. For eksempel, en forsker kan komme til et svar ved hjelp av en elektrisk støt eller å lese en tekst om døden.

Den avhengige variabelen er vanligvis beregnet effekt av forskers intervensjon., Hvis forskeren er å teste en ny terapi for personer med binge spiseforstyrrelse, deres avhengige variabelen kan være antall av overstadig spise episoder til en deltaker rapporter. Forskeren sannsynlig forventer sin intervensjon for å redusere antallet av overstadig spise episoder er rapportert av deltakerne. Dermed, de må måle antall episoder som har oppstått før intervensjon (den pretest) og etter intervensjonen (den posttest).

La oss sette disse begrepene i kronologisk rekkefølge for å se hvordan et eksperiment som går fra start til slutt., Når du har samlet inn ditt eksempel, du trenger for å tilfeldig gi dine deltakere til den eksperimentelle gruppen og kontrollgruppen. Deretter, du vil gi begge grupper din pretest, som måler din avhengige variabel, for å se hva deltakerne liker før du starter ditt intervensjon. Neste, du vil gi din intervensjon, eller uavhengig variabel, eksperimentelle gruppen. Husk at mange intervensjoner ta noen uker eller måneder, særlig terapeutiske behandlinger., Til slutt, du vil administrere din posttest for begge grupper for å observere eventuelle endringer i den avhengige variabelen. Sammen, dette er kjent som klassisk eksperimentell design, og er den enkleste typen av ekte eksperimentelle design. Alle design vi gjennomgangen i dette avsnittet er varianter av denne tilnærmingen. Figur 12.1 visuelt representerer disse trinnene.

Et interessant eksempel på eksperimentell forskning kan bli funnet i Shannon K., McCoy og Brenda Major ‘ s (2003) studie av folks oppfatninger av fordommer. I en del av denne varierte studie, alle deltakerne fikk en pretest til å vurdere sin nivåer av depresjon. Ingen signifikante forskjeller i depresjon ble funnet mellom forsøks-og kontrollgrupper under pretest., Da deltakerne i den eksperimentelle gruppen ble bedt om å lese en artikkel som tyder på at fordommer mot deres egen etniske gruppe er alvorlige og gjennomgripende, mens deltakerne i kontrollgruppen ble bedt om å lese en artikkel som tyder på at fordommer mot en etnisk gruppe andre enn sine egne er alvorlige og gjennomgripende. Klart, deres uavhengige variablene var ikke tiltak eller behandlinger for depresjon, men det var stimuli designet for å lokke fram endringer i folks depresjon nivåer., Ved å måle depresjon score i løpet av posttest periode, forskerne oppdaget at de som hadde fått den eksperimentelle stimulus (artikkelen siterer fordommer mot samme etniske gruppe) rapporterte større depresjon enn de i kontrollgruppen. Dette er bare ett av mange eksempler på sosiale vitenskapelige eksperimentell forskning.

I tillegg til klassisk eksperimentell design, det er to andre måter å designe eksperimenter som er ansett for å falle inn i kategorien av «true» eksperimenter (Babbie, 2010; Campbell & Stanley, 1963)., Den posttest-only control group design er nesten det samme som klassisk eksperimentell design, bortsett fra at det ikke bruk en pretest. Forskere som bruker posttest-kun design ønsker å eliminere testing virkninger, som en deltaker score på en måle endring, fordi de allerede har vært utsatt for det. Hvis du tok flere SAT eller ACT praksis eksamener før du tok den siste som skårer ble sendt til høyskoler, du har tatt nytte av testing effekter for å få en bedre score., Vurderer forrige eksempel på rasisme og depresjon, deltakere som er gitt en pretest om depresjon før de blir utsatt for stimulans ville sannsynligvis anta at intervensjonen er utviklet for å løse depresjon. At kunnskap kan føre dem til å svare forskjellig på posttest enn de ellers ville. Vennligst ikke anta at deltakerne er uvitende. Mer sannsynlig enn ikke, deltakerne er aktivt forsøker å finne ut av hva studiet går ut på.,

I teorien, hvis kontroll-og eksperimentelle grupper har blitt tilfeldig bestemt og er derfor sammenlignbare, da en pretest er ikke nødvendig. Men de fleste forskere foretrekker å bruke pretests slik at de kan vurdere endring over tid i både forsøks-og kontrollgrupper. Forskere som ønsker å gjøre rede for testing av effekter, og i tillegg samle pretest data kan bruke en Salomo fire-gruppe design. I Salomo fire-gruppe design, forsker bruker fire grupper. To grupper er behandlet som de ville være i et klassisk eksperiment—pretest, eksperimentelle gruppen intervensjon, og posttest., De to andre gruppene ikke får pretest, selv om en får intervensjon. Alle grupper er gitt posttest. Tabell 12.1 viser funksjoner for hver av de fire gruppene i Salomo fire-gruppe design. Ved å ha ett sett av forsøks-og kontrollgrupper som fullfører pretest (gruppe 1 og 2) og et annet sett at ikke fullføre pretest (Gruppene 3 og 4), forskere bruker Salomo fire-gruppe design kan konto for å teste effekter i sine analyser.

Tabell 12.,1 Solomon four-group design

	Pretest	Stimulus	Posttest
Group 1	X	X	X
Group 2	X		X
Group 3		X	X
Group 4			X

Solomon four-group designs are challenging to implement because they are time-consuming and resource-intensive., Forskere må rekruttere nok deltakere til å opprette fire grupper, og gjennomføre tiltak i to av dem. Totalt sett ekte eksperimentelle design er noen ganger vanskelig å gjennomføre i en reell praksis miljø. I tillegg kan det være umulig å holde tilbake behandling fra en kontrollgruppe eller tilfeldig tilordne deltakerne i en undersøkelse. I disse tilfellene, pre-eksperimentelle og kvasi-eksperimentelle design kan brukes, men forskjellene i rigor fra ekte eksperimentelle design forlate sine konklusjoner mer åpne for kritikk.,

---