Generaliserbarhed ved kvalitativ metode?
Hej.
Jeg er så småt ved at være færdig med min opgave, men mangler at kommentere på generaliserbarhed i et casestudie. Altså, meget pædagogisk sagt, kan man overhovedet bruge sine kvalitative resultater i en større sammenhæng?
Er der nogen, der kan hjælpe lidt med det, evt. hægte noget teori på?
Kort sagt skal jeg forsvare min kvalitative tilgang og redegøre for det ikke er `spildt` og subjektiv viden.
På forhånd mange tak for evt. hjælp.
Jeg er så småt ved at være færdig med min opgave, men mangler at kommentere på generaliserbarhed i et casestudie. Altså, meget pædagogisk sagt, kan man overhovedet bruge sine kvalitative resultater i en større sammenhæng?
Er der nogen, der kan hjælpe lidt med det, evt. hægte noget teori på?
Kort sagt skal jeg forsvare min kvalitative tilgang og redegøre for det ikke er `spildt` og subjektiv viden.
På forhånd mange tak for evt. hjælp.
Hej Anne
Det korte svar er vel for det første, at din kvalitative tilgang med ét casestudie ikke har nogen generaliserbar i traditionel forstand (dvs. man kan ikke generalisere dine resultater til en større population), men, for det andet, at man naturligvis sagtens kan bruge den viden du har skabt (den er ikke spildt!). Du skal i så fald argumentere for, hvordan din case muligvis kaster nyt lys på en "større" problemstilling. Fx: måske har du lavet et casestudie af organisationskultur på en folkeskole, og resultaterne fra din undersøgelse kan tale til den eksisterende litteratur om organisationskultur. Casetilgangen betyder på den anden side, at du ikke kan sige, at de organisationsforhold du har fundet på den skole du har undersøgt gælder andre steder end lige præcis på din skole.
Mvh.
Mads
Det korte svar er vel for det første, at din kvalitative tilgang med ét casestudie ikke har nogen generaliserbar i traditionel forstand (dvs. man kan ikke generalisere dine resultater til en større population), men, for det andet, at man naturligvis sagtens kan bruge den viden du har skabt (den er ikke spildt!). Du skal i så fald argumentere for, hvordan din case muligvis kaster nyt lys på en "større" problemstilling. Fx: måske har du lavet et casestudie af organisationskultur på en folkeskole, og resultaterne fra din undersøgelse kan tale til den eksisterende litteratur om organisationskultur. Casetilgangen betyder på den anden side, at du ikke kan sige, at de organisationsforhold du har fundet på den skole du har undersøgt gælder andre steder end lige præcis på din skole.
Mvh.
Mads
Hej Anne
Det kan anbefales at læse om case studiet hos Bent Flyvbjerg (Rationalitet og magt 1991). Her redegør for en række strategiske casevalg, som kan udvide generaliseringsmulighederne for dit studie. Et eksempel kunne være den kritiske case, hvor man siger "hvis det gælder her,gælder det alle steder", det kunne fx være den folkeskole med det største fokus på organisationskultur. Hvis man stadig ikke får løst de problemmer her, som fokusset sigter på at løse, så kunne det være et tegn på, at det ikke kan lykkes nogen steder (eller at deres metode stinker, så at det ikke kan lykkes nogen steder med den metode).
Altså kan kvalitative (og kvantitative) studier have meget stor generaliserbarhed, alene hvis casen er udvalgt rigtigt!
Christoph
Det kan anbefales at læse om case studiet hos Bent Flyvbjerg (Rationalitet og magt 1991). Her redegør for en række strategiske casevalg, som kan udvide generaliseringsmulighederne for dit studie. Et eksempel kunne være den kritiske case, hvor man siger "hvis det gælder her,gælder det alle steder", det kunne fx være den folkeskole med det største fokus på organisationskultur. Hvis man stadig ikke får løst de problemmer her, som fokusset sigter på at løse, så kunne det være et tegn på, at det ikke kan lykkes nogen steder (eller at deres metode stinker, så at det ikke kan lykkes nogen steder med den metode).
Altså kan kvalitative (og kvantitative) studier have meget stor generaliserbarhed, alene hvis casen er udvalgt rigtigt!
Christoph
Hej Christoph
Selv om jeg også synes at Flyvbjergs bog er udemærket, mener jeg at du tager fundamentalt fejl ved at sige at kvalitative (case) studier kan have stor generaliserbarhed hvis casen er valgt "rigtigt" eller strategisk. Med generaliserbarhed mener jeg, at resultaterne fra ens analyse meningsfuldt kan generaliseres til en større population.
Et casestudie er, uanset hvordan man vender og drejer det, en kvalitativ undersøgelse af én idiosynkratisk enhed. Af samme årsag er ideen om at en "kritisk case" kan være repræsentativ eller sige noget om forekomsten af et generelt fænomen nærmest per definition forkert. Hvis casen er "kritisk" er den vel netop ikke-repræsentativ men anderledes end de mest almindeligt forkommende cases? I så fald hænger argumentet om at casen kan generaliseres kun på en a priorisk teoretisk antagelse om at man har truffet det "rigtige" valg af case og IKKE på den empiriske case selv. Vi godkender jo heller ikke medicin efter test på én testperson uanset hvor meget vi tror på at denne person er en velvalgt "extreme case" for den befolkning der skal have medicinen ("hvis han overlever overlever alle")? No way
Generelt er der ingen grund til at forgøgle at kvalitative studier har generaliserbarhed i traditionel forstand. Det har de ikke og det kommer de aldrig til. Det betyder ikke, at de ikke kan bruges eller genererer vigtig ny viden - det kan de sagtens.
Mvh.
Mads
Selv om jeg også synes at Flyvbjergs bog er udemærket, mener jeg at du tager fundamentalt fejl ved at sige at kvalitative (case) studier kan have stor generaliserbarhed hvis casen er valgt "rigtigt" eller strategisk. Med generaliserbarhed mener jeg, at resultaterne fra ens analyse meningsfuldt kan generaliseres til en større population.
Et casestudie er, uanset hvordan man vender og drejer det, en kvalitativ undersøgelse af én idiosynkratisk enhed. Af samme årsag er ideen om at en "kritisk case" kan være repræsentativ eller sige noget om forekomsten af et generelt fænomen nærmest per definition forkert. Hvis casen er "kritisk" er den vel netop ikke-repræsentativ men anderledes end de mest almindeligt forkommende cases? I så fald hænger argumentet om at casen kan generaliseres kun på en a priorisk teoretisk antagelse om at man har truffet det "rigtige" valg af case og IKKE på den empiriske case selv. Vi godkender jo heller ikke medicin efter test på én testperson uanset hvor meget vi tror på at denne person er en velvalgt "extreme case" for den befolkning der skal have medicinen ("hvis han overlever overlever alle")? No way
Generelt er der ingen grund til at forgøgle at kvalitative studier har generaliserbarhed i traditionel forstand. Det har de ikke og det kommer de aldrig til. Det betyder ikke, at de ikke kan bruges eller genererer vigtig ny viden - det kan de sagtens.
Mvh.
Mads
Hej Alle.
En kort pointe: Generaliserbarheden af casen afhænger også af styrken af den struktur/natur, der har skabt karakteristika ved casen. Lovgivning, natur eller ideologi kan skabe entydige rammer for en social kontekst, så den enkelte kontekst antager karakteristika der får dem til at ligne andre.
Der er en meget stram politisk styring af politiuniformer, så det er ikke nødvendigt at besøge mange politistationer for at afgøre hvordan de ser ud. Hvis man har udvalgt ekstremer indenfor politistationer, som en lille landsby i jylland og på nørrebro, så kan man med god rimelighed afgøre farven på politiskjorten. (Nogle ville vove bare at slå det op.)Eksemplet er selvfølgelig ekstremt, men pointen den samme. Undersøger man en bestemt type pædagogik eller forretningsmodel, er det nok med få undersøgelser, for at lave et (dog begrænset, men ikke destomindre) generaliserbart studie - i det omfang man har forsøgt at efterleve pædagogikken/modellen.
Mads - mener du helt seriøst at kvalitative studier ikke kan generaliseres? Så kan man jo skyde en hvid pind efter eksperimenter... ak og jeg som havde en fastgroet tro på psykologi, økonomi og naturvidenskab... Du er i gang med en seriøs videnskabelig beef!
(Interessant nok er mange medicinske forsøg baseret på færre mennesker end der indgår i mange kvalitative studier - og langt de fleste forsøg laves på unge hvide mænd, der læser medicin...)
Mener du ikke snarere at man skal være varsom med at generalisere ud fra kvalitative studier og at deres i udgangspunktet begrænsede generaliserbarhed er stærkt påvirket af mange faktorer, der kan være svære at rapportere og ikke kan aflæses i en tabel.
Mvh Anton.
En kort pointe: Generaliserbarheden af casen afhænger også af styrken af den struktur/natur, der har skabt karakteristika ved casen. Lovgivning, natur eller ideologi kan skabe entydige rammer for en social kontekst, så den enkelte kontekst antager karakteristika der får dem til at ligne andre.
Der er en meget stram politisk styring af politiuniformer, så det er ikke nødvendigt at besøge mange politistationer for at afgøre hvordan de ser ud. Hvis man har udvalgt ekstremer indenfor politistationer, som en lille landsby i jylland og på nørrebro, så kan man med god rimelighed afgøre farven på politiskjorten. (Nogle ville vove bare at slå det op.)Eksemplet er selvfølgelig ekstremt, men pointen den samme. Undersøger man en bestemt type pædagogik eller forretningsmodel, er det nok med få undersøgelser, for at lave et (dog begrænset, men ikke destomindre) generaliserbart studie - i det omfang man har forsøgt at efterleve pædagogikken/modellen.
Mads - mener du helt seriøst at kvalitative studier ikke kan generaliseres? Så kan man jo skyde en hvid pind efter eksperimenter... ak og jeg som havde en fastgroet tro på psykologi, økonomi og naturvidenskab... Du er i gang med en seriøs videnskabelig beef!
(Interessant nok er mange medicinske forsøg baseret på færre mennesker end der indgår i mange kvalitative studier - og langt de fleste forsøg laves på unge hvide mænd, der læser medicin...)
Mener du ikke snarere at man skal være varsom med at generalisere ud fra kvalitative studier og at deres i udgangspunktet begrænsede generaliserbarhed er stærkt påvirket af mange faktorer, der kan være svære at rapportere og ikke kan aflæses i en tabel.
Mvh Anton.
Hej Mads
Først en lille afklaringen- jeg mener ikke, at generaliseringsmulighederne i kvantitativ og kvalitativ metode er ens. Metoderne er forskellige! Flyvbjerg nævner i øvrigt selv, at kvantitative undersøgelser (naturligvis) er de bedste til at afgøre, hvorvidt et fænomen findes i en stor gruppe.
Men hvis de forsøger på at dekontekstualisere viden kan de altså miste nogle af de generaliseringsmuligheder, der er i at tænke sig om og vælge (d)en rigtig(e) case.
Lad os tage et eksempel på en strategisk valgt kvantitativ undersøglse: hvis vi vil undersøge diskriminationen af musmlimer kunne man jo kontakte de mest troende (og hermed de som tydeligst markerer sig som musmlimer) og underøsge dem, hvis de ikke diskrimineres er der grund til at antage, at det heller ikke gælder resten af gruppen.
Pointen er altså, at simpelt tilfældigt udvalgte stikprøven af den danske størrelse man som studerende ser oftest (N 1000-3000) ikke får mulighed for at udvælge disse cases. Det er jo ikke et problem ved kvantitativ metode, ved kun ved det design, der oftest anvendes...
Christoph
Først en lille afklaringen- jeg mener ikke, at generaliseringsmulighederne i kvantitativ og kvalitativ metode er ens. Metoderne er forskellige! Flyvbjerg nævner i øvrigt selv, at kvantitative undersøgelser (naturligvis) er de bedste til at afgøre, hvorvidt et fænomen findes i en stor gruppe.
Men hvis de forsøger på at dekontekstualisere viden kan de altså miste nogle af de generaliseringsmuligheder, der er i at tænke sig om og vælge (d)en rigtig(e) case.
Lad os tage et eksempel på en strategisk valgt kvantitativ undersøglse: hvis vi vil undersøge diskriminationen af musmlimer kunne man jo kontakte de mest troende (og hermed de som tydeligst markerer sig som musmlimer) og underøsge dem, hvis de ikke diskrimineres er der grund til at antage, at det heller ikke gælder resten af gruppen.
Pointen er altså, at simpelt tilfældigt udvalgte stikprøven af den danske størrelse man som studerende ser oftest (N 1000-3000) ikke får mulighed for at udvælge disse cases. Det er jo ikke et problem ved kvantitativ metode, ved kun ved det design, der oftest anvendes...
Christoph
Hej Anton og Christoph
Et par svar tilbage
1) I forhold til eksemplet med politiuniformen er min pointe omkring casestudiet (og kvalitative undersøgelser i almindelighed), at det IKKE er den empiriske case men din forhåndsviden (du ved at Politiet bruger de samme uniformer over hele landet), der motiverer den generalisering du drager. Med andre ord: Den empiriske case hvor du observerer at polituniformen er blå kan IKKE bruges til at konkludere at politiuniformer generelt er blå (generaliseringen). MEN, hvis du havde lavet en kvantitativ undersøgelse med et repræsentativt udsnit af politietaten og konstateret, at de fleste pansere går i blå uniformer, er det grundlag du generaliserer ud fra dine empiriske data og ikke din forhåndsviden.
2) Ja, jeg mener helt seriøst at kvalitative studier ikke kan generaliseres. Men jeg kan ikke, som du (Anton) nævner, se at det har noget med eksperimenter eller eksperimentelle analyser at gøre. Medicinske eksperimenter er da typisk ikke kvalitative? De medicinere og mere hardcore orienterede psykologer jeg kender har i hvert fald mindre tiltro til kvalitative analyser end jeg har ... Men naturligvis kan man generalisere lige så lidt fra "kvalitative eksperimenter" som fra andre kvalitative undersøgelser. Kvantitative eksperimenter (og dem er der efterhånden en del af i arbejdsmarkedsøkonomien) er derimod en helt anden boldgade.
3) Christoph, du antyder at kvantitative undersøgelser "dekontektualiserer" viden. Mener du virkelig det? Det mener jeg - pardon my French - er noget fordomsfuldt sludder. Der er ingen principiel forskel på kvalitative og kvantitatve undersøgelser i den henseende, uanset hvad Henning Bech og andre siger ...
4) At man udvælger sine enkelte cases "strategisk" har intet med generaliserbarhed at gøre fordi én case per definition aldrig kan generaliseres til en større population. Men igen, jf. 1, implicerer en "strategisk" udvælgelse af din case at den generalisering du ønsker ikke tager udgangspunkt i empiriske case men udelukkende i den forhåndsviden (eller -fordom) du bruger til at udvælge casen. Hvordan kan du vide om én strategisk udvalgt muslim er "meget troende" hvis ikke du har et sammenligningsgrundlag (fx datamateriale med 1000 muslimer der indeholder information om oplevet grad af religiøsitet). Short answer: Det kan du ikke :-)
Mvh.
Mads
Et par svar tilbage
1) I forhold til eksemplet med politiuniformen er min pointe omkring casestudiet (og kvalitative undersøgelser i almindelighed), at det IKKE er den empiriske case men din forhåndsviden (du ved at Politiet bruger de samme uniformer over hele landet), der motiverer den generalisering du drager. Med andre ord: Den empiriske case hvor du observerer at polituniformen er blå kan IKKE bruges til at konkludere at politiuniformer generelt er blå (generaliseringen). MEN, hvis du havde lavet en kvantitativ undersøgelse med et repræsentativt udsnit af politietaten og konstateret, at de fleste pansere går i blå uniformer, er det grundlag du generaliserer ud fra dine empiriske data og ikke din forhåndsviden.
2) Ja, jeg mener helt seriøst at kvalitative studier ikke kan generaliseres. Men jeg kan ikke, som du (Anton) nævner, se at det har noget med eksperimenter eller eksperimentelle analyser at gøre. Medicinske eksperimenter er da typisk ikke kvalitative? De medicinere og mere hardcore orienterede psykologer jeg kender har i hvert fald mindre tiltro til kvalitative analyser end jeg har ... Men naturligvis kan man generalisere lige så lidt fra "kvalitative eksperimenter" som fra andre kvalitative undersøgelser. Kvantitative eksperimenter (og dem er der efterhånden en del af i arbejdsmarkedsøkonomien) er derimod en helt anden boldgade.
3) Christoph, du antyder at kvantitative undersøgelser "dekontektualiserer" viden. Mener du virkelig det? Det mener jeg - pardon my French - er noget fordomsfuldt sludder. Der er ingen principiel forskel på kvalitative og kvantitatve undersøgelser i den henseende, uanset hvad Henning Bech og andre siger ...
4) At man udvælger sine enkelte cases "strategisk" har intet med generaliserbarhed at gøre fordi én case per definition aldrig kan generaliseres til en større population. Men igen, jf. 1, implicerer en "strategisk" udvælgelse af din case at den generalisering du ønsker ikke tager udgangspunkt i empiriske case men udelukkende i den forhåndsviden (eller -fordom) du bruger til at udvælge casen. Hvordan kan du vide om én strategisk udvalgt muslim er "meget troende" hvis ikke du har et sammenligningsgrundlag (fx datamateriale med 1000 muslimer der indeholder information om oplevet grad af religiøsitet). Short answer: Det kan du ikke :-)
Mvh.
Mads
Hej Mads
ad 3) Nej, jeg antyder bare, at [u]nogle[/u] kvntitaive (og kvalitative) studier dekontekstualiserer viden i en grad, så data ikke længere er generaliserbart
ad1) Det samme gælder vel kvantitative stuider, igen kræver det forhåndsviden, hvis du vil generalisere (med mindre den perfekte stikprøve (kodet perfekt) skulle lande i din hånd (den må meget gerne lande i min)
ad4) Jeg synes dit generaliserbarhedsbegreb bliver for snævert. Selvfølgelig giver kvantitative underøsgelser en anden type generaliserbarhed, men fx ville en maximum variation case med muslimer (fx den meget velintegrerede vs. den komplet uintegrede) være bedre til at belyse diskrimination (hvis begge gør det, gør alle andre integrationsniveauer det formentlig også). Forskellen til den kvantitative metode er naturligvis, at vi ikke kan bedømme sikkerheden af vores generalisering, den må bero på et argument.
Jeg synes, det er ærgeligt, hvis vi får en alt for voldsom science-war - lad os da udnytte den kvantitative og kvalitative metode...
Christoph
ad 3) Nej, jeg antyder bare, at [u]nogle[/u] kvntitaive (og kvalitative) studier dekontekstualiserer viden i en grad, så data ikke længere er generaliserbart
ad1) Det samme gælder vel kvantitative stuider, igen kræver det forhåndsviden, hvis du vil generalisere (med mindre den perfekte stikprøve (kodet perfekt) skulle lande i din hånd (den må meget gerne lande i min)
ad4) Jeg synes dit generaliserbarhedsbegreb bliver for snævert. Selvfølgelig giver kvantitative underøsgelser en anden type generaliserbarhed, men fx ville en maximum variation case med muslimer (fx den meget velintegrerede vs. den komplet uintegrede) være bedre til at belyse diskrimination (hvis begge gør det, gør alle andre integrationsniveauer det formentlig også). Forskellen til den kvantitative metode er naturligvis, at vi ikke kan bedømme sikkerheden af vores generalisering, den må bero på et argument.
Jeg synes, det er ærgeligt, hvis vi får en alt for voldsom science-war - lad os da udnytte den kvantitative og kvalitative metode...
Christoph
Hej Christoph
Jeg er overhovedet ikke fortaler for science-war men for en lødig anvendelse af sociologiske metoder og erkendelse af deres muligheder og begræsninger. Det er min holdning, at dansk sociologi (for) længe har været underlagt et hegemonisk, kvalitativt paradigme, hvor man mestendels har fremhævet fordelene ved kvalitative metoder og glemt bagsiderne. Derfor er diskussionen om generaliserbarhed, som en af den kvantitative tilgangs trumfkort, utrolig vigtig (og som jeg er glad for at vi kan diskutere her). I de senere år har jeg fx igen og igen hørt begrebet "kvalitativ generaliserbarhed", som vistnok betyder, at fordi kvalitative analyser indfanger så meget af verdens kompleksitet må resultaterne kunne generalises. Det er naturligvis noget sludder.
ad 1) Kvantitative studier kræver naturligvis også forhåndsviden - ikke mindst om den population du sampler fra (Danskerne, panserne, etc.). Men, hvis du kan sample repræsentativt i forhold til en veldefineret population, giver en stikprøve dig mulighed for at generalisere og udtale om generelle forhold ved populationen. Tænk fx. på Værdiundersøgelserne, som er repræsentative for den danske befolkning hvad gælder demografiske og socioøkonomiske forhold. Med udgangspunkt heri kan du udtale dig om "danskernes værdier" generelt. Den form for generalisering kan ingen kvalitativ undersøgelse give.
ad 4) Men du har ret i at generalisering ikke er et "alt eller intet" fænomen. Det er derfor jeg hele tiden skriver generalisering "i traditionel forstand". Når det er sagt mener jeg stadig, at det er forkert at påstå at casestudier (fx den velintegrerede vs. den komplet uintegrerede muslim) kan tilvejebringe nogen form for generaliserbar viden. Det kan de ikke fordi du kun har to observationer, simple as that. Det kan sagtens være rigtigt, at casestudier er bedre til at "belyse" samfundsmæssige fænomener, men det er ikke det samme som at du baggrund af to cases kan udtale dig om deres generelle (endsige regionale eller lokale) forekomst. Det giver for mig at se ingen mening, og at "sikkerheden af vores generalisering må bero på et argument" er i sidste ende et arbitrært udsagn, som betyder, at din generalisering ikke hænger på dine empiriske data men af din forhåndsviden. Hvorfor så overhovedet lave empiriske undersøgeler?
Mvh.
Mads
Jeg er overhovedet ikke fortaler for science-war men for en lødig anvendelse af sociologiske metoder og erkendelse af deres muligheder og begræsninger. Det er min holdning, at dansk sociologi (for) længe har været underlagt et hegemonisk, kvalitativt paradigme, hvor man mestendels har fremhævet fordelene ved kvalitative metoder og glemt bagsiderne. Derfor er diskussionen om generaliserbarhed, som en af den kvantitative tilgangs trumfkort, utrolig vigtig (og som jeg er glad for at vi kan diskutere her). I de senere år har jeg fx igen og igen hørt begrebet "kvalitativ generaliserbarhed", som vistnok betyder, at fordi kvalitative analyser indfanger så meget af verdens kompleksitet må resultaterne kunne generalises. Det er naturligvis noget sludder.
ad 1) Kvantitative studier kræver naturligvis også forhåndsviden - ikke mindst om den population du sampler fra (Danskerne, panserne, etc.). Men, hvis du kan sample repræsentativt i forhold til en veldefineret population, giver en stikprøve dig mulighed for at generalisere og udtale om generelle forhold ved populationen. Tænk fx. på Værdiundersøgelserne, som er repræsentative for den danske befolkning hvad gælder demografiske og socioøkonomiske forhold. Med udgangspunkt heri kan du udtale dig om "danskernes værdier" generelt. Den form for generalisering kan ingen kvalitativ undersøgelse give.
ad 4) Men du har ret i at generalisering ikke er et "alt eller intet" fænomen. Det er derfor jeg hele tiden skriver generalisering "i traditionel forstand". Når det er sagt mener jeg stadig, at det er forkert at påstå at casestudier (fx den velintegrerede vs. den komplet uintegrerede muslim) kan tilvejebringe nogen form for generaliserbar viden. Det kan de ikke fordi du kun har to observationer, simple as that. Det kan sagtens være rigtigt, at casestudier er bedre til at "belyse" samfundsmæssige fænomener, men det er ikke det samme som at du baggrund af to cases kan udtale dig om deres generelle (endsige regionale eller lokale) forekomst. Det giver for mig at se ingen mening, og at "sikkerheden af vores generalisering må bero på et argument" er i sidste ende et arbitrært udsagn, som betyder, at din generalisering ikke hænger på dine empiriske data men af din forhåndsviden. Hvorfor så overhovedet lave empiriske undersøgeler?
Mvh.
Mads
Hør nu her. Når man har en case kan man bare ikke sige ret meget om fænomener og slet ikke om årsagssammenhænge. Med to observationer hjælper det hvis man lever i en deterministisk verden uden målefejl.
Når man aligevel bruger small N analyser er det fordi man er baysianer, dvs at man udover sine data bruger en masse apriori viden. Hvis man ser en politimand med blå uniform kan man kun udelede at alle politimænner går i blåt fordi man i hvirkeligheden ved noget mere end den information der er i ens enlige case, i dette tilfælde at politifolk alimdeligvis går ens klædt, faktisk næsten uden undtagelse, dvs vi er tæt på et determinstisk fænomæn. Men det er KUN pga vores apriori viden at vi kan udlede noget om alle politimænd på baggrund af én observation. Hvis vi kom fra Mars ville vi bare se en sjov mand i blåt tøj med en dum kasket.
Hvis sammenhængene virkelig er determistiske og uden målefejl skal der ikke ret mange observationer til for at fastslå en sådan sammenhæng, men jo mere slør der er i sammenhængen (støj, ikke andre forklaringer) jo sværer bliver det at se den og jo flere observationer kræves ELLER mere apriori viden.
Det er fx. ret nemt at forudsige hvor hurtigt en bold er om at komme fra ens hånd og ned på jorden (når man altså står på moder jord, på månen går det anderledes) men meget svært at sige hvor en elektron er om et par sekunder. Der er mindre støj i det første end i det sidste fænomen, selv om vi har lige præcise teorier om begge fænomener.
Gevinsten ved kvalitative metoder er at de er enormt effektive. Med meget lidt ekstra data kan man udlede en hel masse. Problemet er bare at vi ved utrolig lidt om den mekaisme der bringer data og vores apriori viden sammen og bearbejdingen inde i forskerens hjerme OG at det derfor også er enormt svært at formidle så andre kan se hvad der er sket. Hvad er resultat af data og hvad er resultat af forskerens apriori viden og holdninger. Men hvis vi har tillid til forskeren (samme politiske opfattelse etc.) så er vi glade for hans/hendes budskab. Ellers afviser vi findings fordi vi ser bange for at blive fanget ind i uklarheder om hvad der er apriori viden mv. og hvad der er data. Så når professer bent hansen på syddansk universitet laver koldkrigsforksning, så kan vi ikke li` det, ikke pga hans data men hans holdninger og vi føler os overbevist om at hans holdninger fylder for meget og hans data fylder for lidt i hans forsknignsresultater.
Eller når liberale politikkere og forskere påstår at danskerne gerne vil have skattelettelser fordi de har talt med en masse danskere der gerne vil betale mindre i skat (dem er der jo hundrede tusinder af). Så er det rart med en kvantiativ analyse der slår fast at et klart flertal af danskerene fortrækker mere offentlig service fremfor skattelettelser og vi forstår at de kvalitative borgerlige forskere/politikkere har ladet holdninger præge deres data mere end de kunne bære. Ja, der er endog borgerlige politikkere der går så langt som at fornægte den empiriske undersøgelse. Der er så markante bayeianere at de helt fortænger data og kun ser på deres holdninger. tsk tsk.
bh
anders holm
Når man aligevel bruger small N analyser er det fordi man er baysianer, dvs at man udover sine data bruger en masse apriori viden. Hvis man ser en politimand med blå uniform kan man kun udelede at alle politimænner går i blåt fordi man i hvirkeligheden ved noget mere end den information der er i ens enlige case, i dette tilfælde at politifolk alimdeligvis går ens klædt, faktisk næsten uden undtagelse, dvs vi er tæt på et determinstisk fænomæn. Men det er KUN pga vores apriori viden at vi kan udlede noget om alle politimænd på baggrund af én observation. Hvis vi kom fra Mars ville vi bare se en sjov mand i blåt tøj med en dum kasket.
Hvis sammenhængene virkelig er determistiske og uden målefejl skal der ikke ret mange observationer til for at fastslå en sådan sammenhæng, men jo mere slør der er i sammenhængen (støj, ikke andre forklaringer) jo sværer bliver det at se den og jo flere observationer kræves ELLER mere apriori viden.
Det er fx. ret nemt at forudsige hvor hurtigt en bold er om at komme fra ens hånd og ned på jorden (når man altså står på moder jord, på månen går det anderledes) men meget svært at sige hvor en elektron er om et par sekunder. Der er mindre støj i det første end i det sidste fænomen, selv om vi har lige præcise teorier om begge fænomener.
Gevinsten ved kvalitative metoder er at de er enormt effektive. Med meget lidt ekstra data kan man udlede en hel masse. Problemet er bare at vi ved utrolig lidt om den mekaisme der bringer data og vores apriori viden sammen og bearbejdingen inde i forskerens hjerme OG at det derfor også er enormt svært at formidle så andre kan se hvad der er sket. Hvad er resultat af data og hvad er resultat af forskerens apriori viden og holdninger. Men hvis vi har tillid til forskeren (samme politiske opfattelse etc.) så er vi glade for hans/hendes budskab. Ellers afviser vi findings fordi vi ser bange for at blive fanget ind i uklarheder om hvad der er apriori viden mv. og hvad der er data. Så når professer bent hansen på syddansk universitet laver koldkrigsforksning, så kan vi ikke li` det, ikke pga hans data men hans holdninger og vi føler os overbevist om at hans holdninger fylder for meget og hans data fylder for lidt i hans forsknignsresultater.
Eller når liberale politikkere og forskere påstår at danskerne gerne vil have skattelettelser fordi de har talt med en masse danskere der gerne vil betale mindre i skat (dem er der jo hundrede tusinder af). Så er det rart med en kvantiativ analyse der slår fast at et klart flertal af danskerene fortrækker mere offentlig service fremfor skattelettelser og vi forstår at de kvalitative borgerlige forskere/politikkere har ladet holdninger præge deres data mere end de kunne bære. Ja, der er endog borgerlige politikkere der går så langt som at fornægte den empiriske undersøgelse. Der er så markante bayeianere at de helt fortænger data og kun ser på deres holdninger. tsk tsk.
bh
anders holm
Hej Anders og Mads
jeg tror ikke vi er så uenige, som at vi taler forbi hinanden. Kun den mest snævertsynede kvalitative fundamentalist vil vel afvise, at ønsker man beskrivelse af, hvor udbredt et fænomen er, så er kvantitativ metode vejen at gå (om repræsentanter fra et sådant hegemonisk kvalitativt regime har kapret dansk sociologi er et andet spørgsmål).
Men jeg synes, at jeres beskrivelser kommer til at fremstå som, at blot man har kvantitative data, så kan man generalisere. Dette er simpelthen forkert. Her kræves ligeledes argumenter, hvis man vil gå fra et deskriptivt til et kausalt niveau (disse argumenter skulle så gerne være mere end arbitrære udsagn). Pointen herfra er således, at man for at kunne generalisere faktisk er nødt til at trække på begge typer af data, fordi de kvalitative styrker apriori viden.
Kort sagt: strategisk udvalgte cases kan sætte et fundament for at kunne generalisere. Og hvis kvalitative forskere ikke diskuterer generaliserbarhed af deres undersøgelse (fordi denne, ifølge jer, er lig 0), så har denne metode et alvorligt problem...
Christoph
jeg tror ikke vi er så uenige, som at vi taler forbi hinanden. Kun den mest snævertsynede kvalitative fundamentalist vil vel afvise, at ønsker man beskrivelse af, hvor udbredt et fænomen er, så er kvantitativ metode vejen at gå (om repræsentanter fra et sådant hegemonisk kvalitativt regime har kapret dansk sociologi er et andet spørgsmål).
Men jeg synes, at jeres beskrivelser kommer til at fremstå som, at blot man har kvantitative data, så kan man generalisere. Dette er simpelthen forkert. Her kræves ligeledes argumenter, hvis man vil gå fra et deskriptivt til et kausalt niveau (disse argumenter skulle så gerne være mere end arbitrære udsagn). Pointen herfra er således, at man for at kunne generalisere faktisk er nødt til at trække på begge typer af data, fordi de kvalitative styrker apriori viden.
Kort sagt: strategisk udvalgte cases kan sætte et fundament for at kunne generalisere. Og hvis kvalitative forskere ikke diskuterer generaliserbarhed af deres undersøgelse (fordi denne, ifølge jer, er lig 0), så har denne metode et alvorligt problem...
Christoph
Der er noget begrebsforvirring i gang. Bayes` decisionsteori er ikke knyttet til kvalitative analyser med få cases. Bayes beslutningsmodel gælder et sæt af konkurrerende hypoteser, hvor man både aprioriske vurderinger samt empiriske data kan estimere aposterioriske sandsynligheder for hypoteserne.
Kvalitative analyser er ikke af natur mere effektive. De kan have en styrke ved at betragte samspillet mellem mange faktorer i få cases, hvor de kvantitatve analyser rummer mange cases men få variable og få interaktioner.
Der er desuden tale om to former for generaliseringer: Kvantitative undersøgelser tilstræber at resultatet fra stikprøven er repræsentativt for en specificerbar population. Kvalitative casestudier tilstræber (som regel) at resultaterne kan overføres til en specificerbar mængde af parallelle cases.
Kvalitative analyser er ikke af natur mere effektive. De kan have en styrke ved at betragte samspillet mellem mange faktorer i få cases, hvor de kvantitatve analyser rummer mange cases men få variable og få interaktioner.
Der er desuden tale om to former for generaliseringer: Kvantitative undersøgelser tilstræber at resultatet fra stikprøven er repræsentativt for en specificerbar population. Kvalitative casestudier tilstræber (som regel) at resultaterne kan overføres til en specificerbar mængde af parallelle cases.
Hej Christoph
Jeg mener bestemt ikke, at kvantitative analyser automatisk indebærer muligheden for generaliserbarhed. Jeg mener bare, at kvantitative data er en[i] nødvendig[/i], men ikke en [i]tilstrækkelig[/i] forudsætning for at kunne generalisere. Naturligvis skal man tænke sig om og argumentere for hvorfor man generaliserer. Jeg kan godt lide din formulering om at kvalitative (men sandelig også kvantitative!) data giver "et fundament for at kunne generalisere". Det er meget præcist.
Mvh.
Mads
Jeg mener bestemt ikke, at kvantitative analyser automatisk indebærer muligheden for generaliserbarhed. Jeg mener bare, at kvantitative data er en[i] nødvendig[/i], men ikke en [i]tilstrækkelig[/i] forudsætning for at kunne generalisere. Naturligvis skal man tænke sig om og argumentere for hvorfor man generaliserer. Jeg kan godt lide din formulering om at kvalitative (men sandelig også kvantitative!) data giver "et fundament for at kunne generalisere". Det er meget præcist.
Mvh.
Mads
til sørland
Hvis man har én case og INGEN apriori viden kan man alstå ikke sige noget som helst. Man kan selvfølige vælge at stole blindt på informanten, men kritisk stillingtagen kræver apriori viden - og det er alstå svært at forstå hvordan den bliver brugt sammen med data (den ene informant). Kvantitativ baysiansk metode består i at gange forhåndsviden (prior) på data og struktur (likelihoodfunktionen) og det er i den sammen meget tydeligt at se hvordan forhåndsviden har betydning for resultaterne. Det er meget mindre klart i kvalitatitve analyser, men ikke desto mindre mener jeg at det er hvad der sker, altså en uklar kombination forhåndsviden og data.
bh
anders
Hvis man har én case og INGEN apriori viden kan man alstå ikke sige noget som helst. Man kan selvfølige vælge at stole blindt på informanten, men kritisk stillingtagen kræver apriori viden - og det er alstå svært at forstå hvordan den bliver brugt sammen med data (den ene informant). Kvantitativ baysiansk metode består i at gange forhåndsviden (prior) på data og struktur (likelihoodfunktionen) og det er i den sammen meget tydeligt at se hvordan forhåndsviden har betydning for resultaterne. Det er meget mindre klart i kvalitatitve analyser, men ikke desto mindre mener jeg at det er hvad der sker, altså en uklar kombination forhåndsviden og data.
bh
anders
Apropos Burka-kommisionens optælling vil jeg lige sparke gang i debatten her igen:
Uden at kende til kommisionen datagrundlag (eller mangel på samme) slår det mig, at spørgsmålet om antallet af burkaer bedst kan måles ved et reflekteret casevalg, altså at se i visse muslimske miljøer, fremfor at begive sig ud i stikprøver eller lignende.
Vi er selvfølgelig også nede i en så lille totalpopulation (muligvis slet ingen), så vi ikke behøver at kunne udtrække en stikprøve for at kunne generalisere til populationen.
I tråd med Flyvbjergs argument kunne man også undersøge om disse kvinder (i fald de eksisterer) undertrykkes/udgør-en-terrortrussel/provokerer-pia-kjærsgaard/(indsæt Naser Khaders nyeste argument her) og hermed generalisere ud fra en mest sandsynlig case - altså hvis de (evt. suppleret af kvinderne i niqab) ikke undertrykkes til deres tøjvalg er det ligeledes usandsynligt at andre muslisme kvinder undertrykkes til deres tøjvalg.
Omvendt udgør de burkaklædte så en meget dårlig case for at undersøge, hvorvidt noget bærer religiøs klædedragt (i det de bærer den mest markante/stigmatiserede/frygtede/grimme/voldelige/festlige/(indsæt selv eget tillægsord, hvis ovenstående ikke er dækkende)
Christoph
Uden at kende til kommisionen datagrundlag (eller mangel på samme) slår det mig, at spørgsmålet om antallet af burkaer bedst kan måles ved et reflekteret casevalg, altså at se i visse muslimske miljøer, fremfor at begive sig ud i stikprøver eller lignende.
Vi er selvfølgelig også nede i en så lille totalpopulation (muligvis slet ingen), så vi ikke behøver at kunne udtrække en stikprøve for at kunne generalisere til populationen.
I tråd med Flyvbjergs argument kunne man også undersøge om disse kvinder (i fald de eksisterer) undertrykkes/udgør-en-terrortrussel/provokerer-pia-kjærsgaard/(indsæt Naser Khaders nyeste argument her) og hermed generalisere ud fra en mest sandsynlig case - altså hvis de (evt. suppleret af kvinderne i niqab) ikke undertrykkes til deres tøjvalg er det ligeledes usandsynligt at andre muslisme kvinder undertrykkes til deres tøjvalg.
Omvendt udgør de burkaklædte så en meget dårlig case for at undersøge, hvorvidt noget bærer religiøs klædedragt (i det de bærer den mest markante/stigmatiserede/frygtede/grimme/voldelige/festlige/(indsæt selv eget tillægsord, hvis ovenstående ikke er dækkende)
Christoph
Kære Mads.
Vi er nok enige i det meste, men der gemmer sig nogle forudsætninger i dine formuleringer. Vi er især helt enige om nødvenigheden af komparationer for at udlede generelle kausalhypoteser. Videnskabsfilosofisk er det klart, at observations-data altid vil være præget af det teoretiske sprog og forventninger (aprioriske). Har vi kun et case uden apriorisk viden om sandsynlige forklaringer kan vi selvfølgelig udtale os deskriptivt om caset selv, men ikke generalisere ud fra det. Det er ikke helt klart, hvilke `resultater` du henviser til - men vi er enige om, at ike så få generaliserende kvalitative analyser kombinerer (teoretisk) forhåndsviden med empiriske data på måder, der ikke er eksplicitte og reflekterede.
Vi er nok enige i det meste, men der gemmer sig nogle forudsætninger i dine formuleringer. Vi er især helt enige om nødvenigheden af komparationer for at udlede generelle kausalhypoteser. Videnskabsfilosofisk er det klart, at observations-data altid vil være præget af det teoretiske sprog og forventninger (aprioriske). Har vi kun et case uden apriorisk viden om sandsynlige forklaringer kan vi selvfølgelig udtale os deskriptivt om caset selv, men ikke generalisere ud fra det. Det er ikke helt klart, hvilke `resultater` du henviser til - men vi er enige om, at ike så få generaliserende kvalitative analyser kombinerer (teoretisk) forhåndsviden med empiriske data på måder, der ikke er eksplicitte og reflekterede.
Sorry det var kommentar til Anders. Rod i redaktionen.
Kære Anders.
Lige et par bemærkninger mere:
Et kvalitativt case studie bygger sjældent på en enkelt informant. (Se f.eks. Yin: Case Study Research). Det kunne også ved kvalitative case studier være en ide at anlægge en bayesiansk tilgang, og specificere den `aprioriske viden` som sandsynligheder eller `degrees of belief`. Det ligger så vidt vi kan gennemskue det bag Ragins small n-analyse med fuzzy-set logic.
Lige et par bemærkninger mere:
Et kvalitativt case studie bygger sjældent på en enkelt informant. (Se f.eks. Yin: Case Study Research). Det kunne også ved kvalitative case studier være en ide at anlægge en bayesiansk tilgang, og specificere den `aprioriske viden` som sandsynligheder eller `degrees of belief`. Det ligger så vidt vi kan gennemskue det bag Ragins small n-analyse med fuzzy-set logic.
Kære alle,
Spændende tråd. Apropos Yins bog, så har jeg følgende citat fra bogen, som jeg ganske enkelt ikke kan gøre mig selv klog på. På side 15 i 2009-udgaven skriver han, at case studier
[i]"are generalizable to theoretical propositions and not to populations or universes."[/i]
Jeg forstår det ganske enkelt ikke. Det er mig sort.
Man kunne hævde, at man finder lignende udsagn i Kvales kendte indføring i kvalitativ metode (InterView), når Kvale snakker om [i]analytisk generalisering[/i], og i Flyvbjergs Magt og Rationalitet, bind 1, finder man i de sidste kapitler også en form for modstand mod et for strengt fokus på generalisering. Casen [i]i sig selv[/i] er altså noget særligt, ikke fordi den siger noget alment, men fordi den er noget helt specielt.
Personligt kan jeg ikke se, hvorfor vi ikke skulle ønske at kunne generalisere vores resultater ud over den udvalgte gruppe, vi har studeret. Inden for kvantitative metoder findes der nogle formaliserede og logiske regler, og hvis man følger dem, så kan man generalisere. Følger man dem ikke, kan man ikke generalisere. Der er intet mystisk ved reglerne (de er næste amystiske, fordi de kan skrives entydigt op matematisk). Og det er måske der, jeg går kold med Yins citat, fordi det altid vil være til veldefineret population, at man "slutter" til på baggrund af sit udvalg af observationer. Generalisering er meningsløs, hvis man ikke ved, hvad man generaliserer til. Der findes ikke fikse løsninger på det problem, fordi problemet har en indbygget selvmodsigende karakter. Det kan være, at der findes andre regler, men dem kender jeg ikke til.
En sidste interessant pointe er vel, når jeg lige tænker over det, at problemet med sample selection bias kendt fra økonometri (typisk associeret med James Heckman) i virkeligheden fører til en endnu vigtigere diskussion om kvalitative studiers validitet, fordi det fører fokus væk fra den eksterne validitet (generalisering) over i den interne validitet (korrekte "findings"). Men den diskussion må vi gemme. En anbefalelsesværdig reference er i den sammenhæng King, Verba, og Keohane`s [i]Designing social inquiry: Scientific inference in qualitative research[/i]. De diskuterer bl.a. sample selection problemet, men går i virkeligheden ind og prøver at anskue kvalitative metode ud fra en mere "videnskabelig" vinkel, hvor den videnskabelige metode tænkes ud fra "one logic of inference" (som minder meget om Poppers pointe om "the unity of method"). Det er en interessant bog - måske især hvis man lader den supplere af Beckers og Ragins [i]What is a case?: exploring the foundations of social inquiry[/i]. Så må der blive fyret op for diskussionen ;)
Nå, det blev et diffust indlæg. Håber nogen kan hjælpe mig med Yin-citat ovenfor.
mvh Kristian
Spændende tråd. Apropos Yins bog, så har jeg følgende citat fra bogen, som jeg ganske enkelt ikke kan gøre mig selv klog på. På side 15 i 2009-udgaven skriver han, at case studier
[i]"are generalizable to theoretical propositions and not to populations or universes."[/i]
Jeg forstår det ganske enkelt ikke. Det er mig sort.
Man kunne hævde, at man finder lignende udsagn i Kvales kendte indføring i kvalitativ metode (InterView), når Kvale snakker om [i]analytisk generalisering[/i], og i Flyvbjergs Magt og Rationalitet, bind 1, finder man i de sidste kapitler også en form for modstand mod et for strengt fokus på generalisering. Casen [i]i sig selv[/i] er altså noget særligt, ikke fordi den siger noget alment, men fordi den er noget helt specielt.
Personligt kan jeg ikke se, hvorfor vi ikke skulle ønske at kunne generalisere vores resultater ud over den udvalgte gruppe, vi har studeret. Inden for kvantitative metoder findes der nogle formaliserede og logiske regler, og hvis man følger dem, så kan man generalisere. Følger man dem ikke, kan man ikke generalisere. Der er intet mystisk ved reglerne (de er næste amystiske, fordi de kan skrives entydigt op matematisk). Og det er måske der, jeg går kold med Yins citat, fordi det altid vil være til veldefineret population, at man "slutter" til på baggrund af sit udvalg af observationer. Generalisering er meningsløs, hvis man ikke ved, hvad man generaliserer til. Der findes ikke fikse løsninger på det problem, fordi problemet har en indbygget selvmodsigende karakter. Det kan være, at der findes andre regler, men dem kender jeg ikke til.
En sidste interessant pointe er vel, når jeg lige tænker over det, at problemet med sample selection bias kendt fra økonometri (typisk associeret med James Heckman) i virkeligheden fører til en endnu vigtigere diskussion om kvalitative studiers validitet, fordi det fører fokus væk fra den eksterne validitet (generalisering) over i den interne validitet (korrekte "findings"). Men den diskussion må vi gemme. En anbefalelsesværdig reference er i den sammenhæng King, Verba, og Keohane`s [i]Designing social inquiry: Scientific inference in qualitative research[/i]. De diskuterer bl.a. sample selection problemet, men går i virkeligheden ind og prøver at anskue kvalitative metode ud fra en mere "videnskabelig" vinkel, hvor den videnskabelige metode tænkes ud fra "one logic of inference" (som minder meget om Poppers pointe om "the unity of method"). Det er en interessant bog - måske især hvis man lader den supplere af Beckers og Ragins [i]What is a case?: exploring the foundations of social inquiry[/i]. Så må der blive fyret op for diskussionen ;)
Nå, det blev et diffust indlæg. Håber nogen kan hjælpe mig med Yin-citat ovenfor.
mvh Kristian
`Kvalitative` metoder omfatter intensive analyser af agenternes fortolkninger af og intentioner i givne sociale kontekster. De er dermed kontekst-bestemte, men ikke kontekst-bundne. I en kvalitativ analyse indgår et dobbelt hermeneutisk moment, som præges af fortolkerens historisk-biografisk bestemte forforståelse. Gennem historiske fællesbetingelser er der muligheder for en vis horisontsammensmeltning mellem forskerens fortolkning og agenternes opfattelse. Både som agenter og forskere overfører vi rutinemæssigt for-opfattelser fra en situation til en anden. I mødet med en situation sætter vi den ind i en fortolkningsramme, og forventer at den har lighedstræk med en bestemt type af situationer, vi har tidligere erfaring om. Denne for-forståelse vil komme på prøve og modificeres i mødet med en ny situation. Kvalitative casestudier har samme karakter. Forskeren KAN ikke møde et case uden en forforståelse; denne form for empirisk induktion er meningsløs. Ethvert case er unikt, men det rummer også visse lighedstræk med andre cases. Et hermeneutisk baseret case-studie vil dermed rumme en im- eller eksplicit sammenligning. Det tilslører analysen, hvis forskeren undlader at klargøre konstellationen mellem for-forståelsen og den modnede fortolkning af caset. I forbindelse med `eksotiske` cases gemmer der sig ofte en skjult komparation med forskerens forestilling om normalsamfundet. Ofte overlades det til læseren at foretage denne komparation. Et vilbagevendende problem ved mange kvalitative case studier er, at konklusionen er uklar og omgivet af en dyne af forbehold. Det er muligt at kvalitative metoder potentielt tillader sociologen at komme mere i dybden og involvere en større mængde af dimensioner – men det fremtræder sjældent af konklusionen. Meget ofte afgrænses konklusionen til at identificere enkelt dimension ved selve caset som ledemotiv. Dette burde åbne for at overveje, hvor vidt dette motiv kunne genfindes i andre cases. Det er denne form for teoretisk generalisering, som Yin peger på. Yin spørger: «How can you generalize from a single case?» (s 11, 2003-udg). Et case skal ikke betragtes som en stikprøveenhed, der skal lede til en statistisk generalisering, men et case kan bidrage til at udvikle teoretiske generaliseringer – lige som et eksperiment, ifølge Yin. Dette er for øvrigt i pagt med Max Webers syn på sociologi som det generaliserende studie af historiske begivenheder.
Bayes` beslutningsteori kunne bruges i forbindelse med kvalitativ analyse. Hans udgangspunktet teologiske overvejelser om, hvordan man kunne spore Guds forsyn i vores menneskelige skæbne. Den bygger på en temmelig banal statistisk sammenhæng: P(A/B)= P(A)*P(B/A):P(B). Oversat til klart sprog: Vi samler først viden om andelen i befolkningen med et bestemt kendetegn (A), for eksempel andelen der overlever kræft: P(A). Derpå betragter vi, om en bestemt betingelse (B) har indflydelse på denne andel, for eksempel om en bestemt behandling hjælper. Det geniale greb hos Bayes var, at han betragtede P(A) som en apriori-sandsynlighed, og P(A/B) som en aposteriori-sandsynlighed – nemlig efter at vi observerer om patienten har modtaget denne behandling. Bayes` teorem viser, at aposteriori-observationen, P(A/B) er afhænging af apriori-forventningen samt af P(B/A), altså andelen af cases, hvor betingelsen (B) gælder givet at hændelsen (A) forekommer. Dette kan betragtes som en enkel `likelihood-funktion`. Det sidste led, andelen af alle cases, hvor betingelsen forekommer, skal sikre at andelen holder sig mellem 0 og 1, og dermed kan betragtes som en sandsynlighed. Man kan udvide denne betragtning og opfatte P(A) som en forventning under nulhypotesen om at behandlingen ikke har særlig effekt; og denne andel kan konfronteres med P(A/B), ved et statistisk test.
Dette forsøg på at forenkle pædagogisk kan selvfølgelig kritiseres. Pointen er imidlertid, at denne argumentation er parallel med Gadamers hermeneutik og Yins teoretiske generalisering fra case-studier. Vi møder et case med forhåndforventinger, som kan specificeres som P(A), men undervejs modificeres observationerne unde bestemte betingelser P(A/B). Disse observationer kan vi benytte som nye fordomme, når vi studerer tilsvarende cases. Men der hæftes nu nye betingelser på (C), som modificerer forventningerne: PA/B&C). Men der er en væsentlig forskel: Kvalitative case-studier interesserer sig ikke så meget for proportioner med fænomener (A), men mere for den sociale fortolkning af fænomenet og betingelserne.
Bayes` beslutningsteori kunne bruges i forbindelse med kvalitativ analyse. Hans udgangspunktet teologiske overvejelser om, hvordan man kunne spore Guds forsyn i vores menneskelige skæbne. Den bygger på en temmelig banal statistisk sammenhæng: P(A/B)= P(A)*P(B/A):P(B). Oversat til klart sprog: Vi samler først viden om andelen i befolkningen med et bestemt kendetegn (A), for eksempel andelen der overlever kræft: P(A). Derpå betragter vi, om en bestemt betingelse (B) har indflydelse på denne andel, for eksempel om en bestemt behandling hjælper. Det geniale greb hos Bayes var, at han betragtede P(A) som en apriori-sandsynlighed, og P(A/B) som en aposteriori-sandsynlighed – nemlig efter at vi observerer om patienten har modtaget denne behandling. Bayes` teorem viser, at aposteriori-observationen, P(A/B) er afhænging af apriori-forventningen samt af P(B/A), altså andelen af cases, hvor betingelsen (B) gælder givet at hændelsen (A) forekommer. Dette kan betragtes som en enkel `likelihood-funktion`. Det sidste led, andelen af alle cases, hvor betingelsen forekommer, skal sikre at andelen holder sig mellem 0 og 1, og dermed kan betragtes som en sandsynlighed. Man kan udvide denne betragtning og opfatte P(A) som en forventning under nulhypotesen om at behandlingen ikke har særlig effekt; og denne andel kan konfronteres med P(A/B), ved et statistisk test.
Dette forsøg på at forenkle pædagogisk kan selvfølgelig kritiseres. Pointen er imidlertid, at denne argumentation er parallel med Gadamers hermeneutik og Yins teoretiske generalisering fra case-studier. Vi møder et case med forhåndforventinger, som kan specificeres som P(A), men undervejs modificeres observationerne unde bestemte betingelser P(A/B). Disse observationer kan vi benytte som nye fordomme, når vi studerer tilsvarende cases. Men der hæftes nu nye betingelser på (C), som modificerer forventningerne: PA/B&C). Men der er en væsentlig forskel: Kvalitative case-studier interesserer sig ikke så meget for proportioner med fænomener (A), men mere for den sociale fortolkning af fænomenet og betingelserne.
Kære Kristian
Flyvbjerg nævner - i forlængelse af Yin-citatet - William Foote Whytes klassiske studie "Street Corner Society" som netop en fremragende case, fordi det her vises, at der selvhvor man hidtil har antaget anarkiet herskede (bander-ghettoer), er der ligeldes social organisering - enddog en hel del af det...
Således referes der selvfølgelig til den konkrete case, men ligeledes til en teorisk antagelse om fravær af organisering. Om det for det første ikke kan siges måske at være det samme som at referere til hele "ghettopopulationen" og om det i sig selv er et fedt vidensbidrag er jeg ikke sikker på. Men jeg tror faktisk det sidste var tilfældet, omend det er en anden diskussion.
Jf. Sample selection må du lige komme nogle eksempler på, hvilke konkrete emplicationer det kan have for den interne validitet i kvalitative studier.
Flyvbjerg nævner - i forlængelse af Yin-citatet - William Foote Whytes klassiske studie "Street Corner Society" som netop en fremragende case, fordi det her vises, at der selvhvor man hidtil har antaget anarkiet herskede (bander-ghettoer), er der ligeldes social organisering - enddog en hel del af det...
Således referes der selvfølgelig til den konkrete case, men ligeledes til en teorisk antagelse om fravær af organisering. Om det for det første ikke kan siges måske at være det samme som at referere til hele "ghettopopulationen" og om det i sig selv er et fedt vidensbidrag er jeg ikke sikker på. Men jeg tror faktisk det sidste var tilfældet, omend det er en anden diskussion.
Jf. Sample selection må du lige komme nogle eksempler på, hvilke konkrete emplicationer det kan have for den interne validitet i kvalitative studier.
Andre læser også
- Perspektivering og konklusion
- Fænomenologisk metode/hermeneutisk fortolkning
- Definition af kontingens
- Svag paternalisme
- Abduktion
- Habermas` teori om system og livsverden
- Generaliserbarhed ved kvalitativ metode?
- Bourdieu - Foucault; Forskel eller lighed
- Magt og viden(foucault)
- Socialkonstruktionisme versus socialkonstruktivisme
- Socialkonstruktivistisk /hermeneutisk
- Metaperspektiv?
- Hvem kender til makro- meso- og mikro begreberne?
- Deduktiv vs. induktiv
- Foucault, subjektivering/objektivering
- Ordet "perspektivering" på engelsk?
- Foucaults diskursanalyse - i en simpel udgave?
- Har jeg forstået Luhmann korrekt???
- Socialkonstruktivisme
- Forskel på paradigme og diskurs
- Moral og etik - en begrebsafklaring.
- Kritisk realisme vs. realism
- HJÆLP!!! jeg fatter ikke felt og doxa
- Sammenhæng mellem kapital og habitus
- Governmentality
- Viden - ud fra en ontologisk og epistemologisk dimension