Per Arne Tufte

Hvordan lese kvantitativ forskning

2. utgave

Forord

Denne boken er skrevet for den som ønsker å forholde seg til kvantitativ forskning uten nødvendigvis å gjennomføre slik forskning selv. Hensikten er å gjøre leseren i stand til å orientere seg i det vanskelige landskapet som kvantitativ forskning representerer, og kunne forholde seg kritisk til de resultatene denne forskningen presenterer. Samtidig er ikke boken en fullstendig innføring i kvantitativ metode. Dette krever en mer inngående presentasjon enn det som er rammen for denne boken. Derfor inneholder boken også tips om litteratur for den som ønsker å sette seg grundigere inn i de enkelte temaene.

Et viktig utgangspunkt for boken er at kvantitativ forskning gjerne framstår med stor autoritet: «tallenes tale». Og det er ingen tvil om at kvantitativ metode på sitt beste representerer en særskilt form for kunnskap. Likevel er det viktig å være klar over at det bak enhver kvantitativ undersøkelse – som enhver kvalitativ undersøkelse – ligger en rekke beslutninger tatt av mennesker. Og disse beslutningene innebærer veldig ofte avveininger mellom ulike typer onder. Med andre ord: Det perfekte forskningsdesignet finnes ikke, og det er risiko for feil i alle undersøkelser. I tillegg er det alltid en fare for rene feilvurderinger som forskere kan gjøre seg skyldige i.

Jeg har hatt mange inspirasjonskilder til denne boken. Den første er Ottar Helleviks systematiske innføringsbok i kvantitativ metode som i sin tid åpnet øynene mine for dette faget, ikke minst i sin vektlegging av skillet mellom substansielle og metodologiske forklaringer. Videre var jeg så heldig å kunne følge Odd Ramsøys metodeforelesninger, hvor han alltid vektla fortolkning. Hva forteller statistikken oss om det sosiale livet? I tillegg overvar jeg Jens B. Grøgaards hovedfagsforelesninger i kvantitativ metode, hvor det hele tiden ble lagt vekt på å kople analyser til teoretiske betraktninger. Å utforme kvantitative analysemodeller er å tenke teori. Jeg vil også nevne Ole-Jørgen Skogs lærebok i regresjonsanalyse (2004), hvor han gjennomgående integrerer metode og teori på en måte få har klart å gjøre etter han. Men først og fremst vil jeg takke Asbjørn Johannessen for det samarbeidet vi hadde i mange år med formidling, undervisning og bokutgivelser i kvantitativ metode. Han var en institusjon her på OsloMet.

Alle disse har noe til felles, nemlig at metode også innebærer teori. Kvantitative analyser forteller en historie. Som Ørnulf Seippel så treffende skriver det i en artikkel: «Tall må også fortelles.» Kvantitativ metode innebærer ikke bare at det telles, men like mye – eller kanskje først og fremst – at det fortelles en historie. Det er utgangspunktet for denne boken.

Forord til andre utgave

I den andre utgaven er det gjort vesentlige revisjoner av boken. Hovedstrukturen med de ni metodeprinsippene er den samme, men del 2 i forrige utgave er nå innarbeidet i resten av boken slik at den får en ryddigere struktur. Vitenskapsteoretiske betraktninger (tidligere kapittel 12) er tatt inn i innledningskapittelet «Forskning viser at …». Det siste kapittelet inneholder nå en oppsummering basert på kapittel 11 og 13 i forrige utgave.

Det er foretatt en grundig språklig gjennomgang av teksten slik at tunge og upresise formuleringer er rettet opp. Det er blant annet rettet opp noen misvisende formuleringer i forbindelse med slutningsstatistikk.

De fleste eksemplene i boken er oppdatert med ny forskning. Jeg har valgt å prioritere undersøkelser foretatt av norske forskere. Eksemplene i ingressene er også bedre integrert i framstillingen i kapitlene.

Den største endringen er utvidelsen av kapittel 7, hvor jeg mer utførlig presenterer strategier for å gjennomføre årsaksforklarende undersøkelser. Dette innebærer blant annet at jeg har en grundigere gjennomgang av eksperimenter og kvasieksperimenter samt teknikker for å utføre statistisk kontroll for konkurrerende forklaringer.

I tillegg er kapittel 8 utvidet med en beskrivelse av flere statistiske teknikker for å undersøke sammenhenger mellom variabler.

Jeg vil takke Dorte Østreng for uvurderlig hjelp i forbindelse med begge utgavene av boken. Og ikke minst min samboer for tålmodighet mens jeg har sittet i annen etasje med manuskriptet.

1 Forskning viser at …

Vi har en forestilling om at forskning skal fortelle oss hvordan virkeligheten faktisk er. Likevel opplever vi ikke sjelden at forskningsresultater spriker. Hvorfor er det slik?

Det er ingen overdrivelse å hevde at vi lever i et samfunn hvor produksjon og bruk av kunnskap er satt i høysetet. All teknologi vi omgir oss med, bygger på kunnskap og forutsetter ofte opplæring før vi kan benytte oss av den. I tillegg består arbeidslivet av en rekke yrker og profesjoner med spesialisert kunnskap. Det er nok å nevne sykepleiere, fysioterapeuter, sosialarbeidere, ingeniører, økonomer, psykologer og leger. Arbeidstakere innenfor disse yrkesgruppene må ta flere års utdanning før de kan utøve sin virksomhet. I hverdagen konfronteres vi også med forskning og forskningsresultater. Avisene har for eksempel hyppige oppslag med helsestoff som bygger på forskning: hva vi bør spise og ikke spise, hvordan vi bør trene, hvordan plager kan behandles. Også på andre områder utsettes vi jevnlig for ulike undersøkelser. Bare tenk på alle evalueringsskjemaer og kundetilfredshetsmålinger vi må forholde oss til. Forskning og undersøkelser påvirker hverdagen vår, både i arbeidslivet og ellers.

Mange undersøkelser benytter opptellinger og statistiske analyser. Disse kaller vi kvantitative undersøkelser. I tillegg finnes det mange undersøkelser som bygger på tolkninger av intervjuer, nedtegnelser fra feltobservasjoner, tekster etc. De kalles kvalitative undersøkelser. Temaet for denne boken er kvantitative undersøkelser. Hvordan man skal lese kvalitativ forskning, omtales i boken Hvordan lese kvalitativ forskning? av Anne Birgitte Leseth og Silje Maria Tellmann (2018).

Med én gang noen viser til statistiske opptellinger i form av tabeller eller grafer, bruker de kvantitative undersøkelser. Hvis lederen i en barnehage uttaler at 80 prosent av foreldrene er tilfredse med kvaliteten i barnehagen, viser vedkommende antakelig til en brukerundersøkelse hvor 8 av 10 foreldre har krysset av for at de er tilfredse på et spørsmål om kvaliteten i barnehagen. Vi kan likevel lure på hva foreldrene konkret har blitt spurt om, og hvilke svaralternativer de har hatt til rådighet, og det er ett av temaene i denne boken.

Evidensbasert kunnskap og praksis er begreper på frammarsj, og de representerer nær sagt en bevegelse, først og fremst i helsesektoren, men i økende grad også på områder som barnehage, skole og ikke minst sosialt arbeid. Evidens betyr sikkerhet eller innlysende sannhet. Evidensbasert kunnskap kan dermed forstås som sikker kunnskap eller kunnskap som bygger på belegg. Evidensbasert praksis er praksis som bygger på slik kunnskap. Det betyr at yrkesutøvere innenfor for eksempel helse, barnehage, skole og sosialt arbeid skal bygge praksis, vurderinger og beslutninger på så sikker kunnskap som mulig. Tilhengere av denne bevegelsen opererer med et «evidenshierarki» hvor noen typer kunnskap rager høyere enn andre. Høyest rager kunnskap basert på kvantitativ forskning i form av gjentatte, systematiske eksperimenter. Denne utviklingen former synet på hvilken kunnskap som teller, og hvilken som ikke teller. Kunnskap som teller, er kunnskap som flere ganger er blitt systematisk testet. Erfaringsbasert kunnskap, kanskje ervervet gjennom mange års praksis, er i beste fall plassert nederst i hierarkiet, i den grad den overhodet har en plass. Det er positivt og nødvendig at erfaringsbasert kunnskap testes systematisk og kritisk, men det er mindre gunstig dersom verdien av yrkeserfaring nedvurderes.

Resultater fra forskning som benytter statistiske analyser, kan gi inntrykk av å være sannheter som er «hugget i stein». De fleste av oss har sikkert vært borti festbremsen som stopper en livlig diskusjon med replikken «joda, men forskning viser at …». Det er vanskelig å imøtegå slike argumenter, særlig hvis man ikke kjenner til forskningen det vises til.

På den andre siden er vi ikke ukjente med at forskningsresultater spriker. Ett eksempel er forskning på effekter av skjermbruk blant barn og unge. Påvirker skjermbruk barnas psykososiale forhold, deres utvikling av kognitive funksjoner, språk og motorikk, deres psykiske og psykiske helse og ikke minst søvn, for å nevne noe? Her er det ulike og sterke meninger i den offentlige debatten, men heller ikke forskning gir entydige svar. I det regjeringsutnevnte Skjermbrukutvalget oppsummeres forskning på effekter av skjermbruk for førskolebarn og skolebarn, og det er et gjennomgående trekk at undersøkelser kommer fram til ulike resultater. Enkelte undersøkelser finner at skjermbruk påvirker barn og unge negativt, andre undersøkelser finner ingen effekter og atter andre at skjermbruk har positive effekter (Skjermbrukutvalget, 2023a, 2023b).

For forskere og andre som ønsker å holde seg orientert om hva som skjer på et forskningsfelt, er det frustrerende å oppleve at ulike undersøkelser gir ulike svar. Hvorfor er skjer det? La oss antyde noen mulige årsaker.

For det første er det statistiske grunner til de sprikende resultatene. Nesten alle studier baserer seg på et større eller mindre utvalg av befolkningen. Dessverre er det slik at ett enkelt utvalg ikke behøver å være representativt for hele befolkningen, og dersom studien bygger på svært små utvalg, er den statistiske usikkerheten veldig stor. Moralen er å ha tilstrekkelig store utvalg og gjenta studier. Jo flere enkeltstudier som gir resultater i samme retning, jo bedre grunnlag har man for å trekke en sikker konklusjon.

For det andre er det ikke sikkert at det er de samme eller sammenliknbare grupper av individer som er studert i undersøkelsene. Ett forhold kan være at undersøkelsene er fra ulike land. Noen av undersøkelsene om skjermbruk er fra Norge, andre er fra for eksempel Danmark, USA, Canada og England. Det kan være geografiske, kulturelle eller sosiale forskjeller som har betydning for effektene av skjermbruk blant unge. Et annet forhold kan være at undersøkelser ikke studerer de samme gruppene. Det kan for eksempel være store forskjeller mellom barn på 2 år, 5 år, de som går på barneskole, ungdomsskole eller på videregående. Det kan også være at tidspunktet og tidsperioden studien dekker, varierer. Noen undersøkelser viser et øyeblikksbilde, andre undersøker forløp over tid. Dette kan ha betydning for resultatene.

For det tredje kan det være at undersøkelsene varierer med hensyn til hvorvidt de kan avvise konkurrerende forklaringer. Det er for eksempel rimelig å anta at skjermbruk er mer utbredt blant barn fra familier med høy sosioøkonomisk status. Barn fra høystatusfamilier presterer også generelt bedre på skolen uavhengig av skjermbruk. Dermed vil man observere at barn som bruker mye skjerm, presterer bedre på skolen, men dette skyldes (helt eller delvis) at barna som presterer bedre, kommer fra familier med høy sosial status. For å kunne avvise denne konkurrerende forklaringen må man undersøke sammenhengen mellom skjermbruk og skoleprestasjoner for barn med samme sosioøkonomiske status.

Et fjerde moment som henger sammen med det foregående, er at det er et vesentlig skille mellom å observere en sammenheng, for eksempel mellom skjermbruk og lese- og skriveferdigheter, og avdekke en årsakssammenheng mellom disse fenomenene, det vil si at skjermbruk faktisk påvirker disse ferdighetene. Blant kvantitative forskere uttrykkes det ofte med slagordet: «Statistisk sammenheng er ikke nødvendigvis årsakssammenheng.» Det er mange grunner til at det kan oppstå en statistisk sammenheng mellom fenomener. Det kan skyldes tilfeldigheter eller at vi har sammenliknet grupper som ikke er like når det gjelder andre viktige forklaringsfaktorer. Det kan jo være at barn som bruker mye skjerm, er mer aktive og kunnskapssøkende på andre områder, og at det er dette som egentlig påvirker skoleprestasjonene. Moralen er at vi må sammenlikne grupper som er ulike med hensyn til de egenskapene vi vil studere effekten av (i dette tilfellet skjermbruk), men som er like med hensyn til alle andre egenskaper som kan forstyrre sammenlikningen. Som vi skal se, gir ulike forskningsopplegg varierende muligheter for å sikre at grupper vi sammenlikner virkelig er sammenliknbare.

Dette er kun noen av flere mulige forklaringer på at resultater divergerer mellom studier, men de viser at kunnskap alltid har et midlertidig preg. Enhver som beveger seg inn i forskningens og vitenskapens verden, må være forberedt på at hva vi vet nå, er hva vi vet så langt. Vi kan ikke være sikre på hva som kommer rundt neste sving. Vi må alltid reflektere over vår kunnskapsstatus. Denne boken har til hensikt å motivere til slik refleksjon ved å skissere hvordan vi kan vurdere kvantitativ forskning kritisk.

Alle undersøkelser har sine svakheter. Alle forskningsopplegg er kompromisser mellom en rekke hensyn. Ofte kan det å styrke én side ved en undersøkelse bidra til å svekke andre sider. Ekte eksperiment er et forskningsopplegg som kan gi svært gode muligheter for å luke ut konkurrerende forklaringer og påvise reelle årsaksforklaringer. Dessverre er det slik at jo mer man styrker evnen til å påvise årsakssammenheng, for eksempel ved å gjennomføre eksperimentet i et laboratorium, jo mer kunstig og mindre realistisk vil det være. Dette svekker mulighetene for å overføre kunnskaper fra eksperimentsituasjonen til virkeligheten. Men at en studie har svake sider, er ikke ensbetydende med at den er verdiløs. Den kan likevel påvise den effekten vi ønsker å undersøke, gitt at de svake sidene ikke overskygger mulighetene for å trekke konklusjoner.

Noen vitenskapsteoretiske betraktninger

All forskning har til hensikt å si noe om virkeligheten. Utgangspunktet er at vi mangler eller har ufullstendig kunnskap om et sosialt fenomen. Det kan være at vi ikke vet hvor utbredt fenomenet er, at vi ikke vet hva som forårsaker det, eller hvilke virkninger det har. Fenomener vi ønsker å vite mer om, kan være hendelser (for eksempel å bli uførepensjonert), handlinger (for eksempel å kjøpe økologiske matvarer), eller holdninger og vurderinger (for eksempel om man er for eller imot medlemskap i EU, eller hvor tilfreds man er med barnehagetilbudet i kommunen).

Vitenskapsteorien dreier seg om hva kunnskap er, og hva vi kan vite om verden rundt oss. Vitenskapsteoretisk er kvantitativ metode blitt stemoderlig behandlet. Man får raskt et inntrykk av at metoden er «gal», og at den ikke har en vitenskapsteoretisk begrunnelse.

Man kan, som noen har gjort, konstruere et prinsipielt skille mellom kvalitativ og kvantitativ metode, og vektlegge at det er forskjell på å fokusere på henholdsvis de kvalitative og de kvantitative sidene ved fenomener (se for eksempel Nyeng, 2004). Etter min mening bygger dette på en misforståelse av forskjellen mellom de to metodene. Om det bare hadde vært kvalitativ metode som omhandlet kvalitative sider ved sosiale fenomener, ville kritikken være berettiget. Poenget er imidlertid at både kvantitativ og kvalitativ metode undersøker kvalitative sider ved menneskelivet. Når vi teller i kvantitative undersøkelser, teller vi i hovedsak kvalitative kategorier, i minst like stor grad som kvantitative størrelser som inntekt, gjeld, år med utdanning etc. Vi teller hvor mange som er kvinner og menn, hvor mange som gir uttrykk for ulike typer holdninger, hvor mange som oppgir at de har utført eller kunne tenke seg å utføre bestemte typer handlinger. Selv når vi behandler kvantitative størrelser, blir disse utlagt i kvalitative fortolkninger som økonomisk og kulturell kapital, inntektskategorier og sosiale lag og klasser.

Dermed er avstanden mellom kvalitativ og kvantitativ metode etter min mening mindre enn den ofte blir framstilt. Riktignok er det vesentlige forskjeller i hvordan man samler inn og behandler dataene. Fortolkningen er bakt inn i hele den kvalitative forskningsprosessen. Opptelling og statistiske analyser er måten vi analyserer data på i kvantitative undersøkelser. Samtidig er fortolkning et viktig element gjennom hele den kvantitative forskningsprosessen – fra utforming av spørsmål i spørreskjemaer, via valg og design av bestemte analyseformer til forståelse av hva analyseresultatene forteller oss om den sosiale virkeligheten.

Faktum er at kvantitative og kvalitative forskere i økende grad jobber sammen. Det er flere måter et slikt samarbeid kan foregå på. Kvantitative undersøkelser kan være forstudier til kvalitative undersøkelser, og omvendt. Kvantitative analyser kan også benyttes på kvalitativt datamateriale. I tillegg er det en vekst i antall forskningsprosjekter hvor de to metodetradisjonene benyttes parallelt.

Kvantitativ metode har ofte blitt knyttet til et positivistisk vitenskapssyn, det vil si en oppfatning om at all kunnskap lar seg avdekke objektivt gjennom sanseerfaring og en søken etter lovmessige sammenhenger i årsaksforklaringer som regulerer den sosiale virkeligheten. Hvis en med positivistisk vitenskap forstår forskning som bruker statistiske metoder, er kvantitativ metode utvilsomt positivistisk forskning. Andre definisjoner av positivisme er imidlertid mer problematiske. La oss se på disse.

Kausalforklarende. Mye kvantitativ forskning er opptatt av å undersøke årsaksforklaringer, men det gjelder ikke all kvantitativ forskning. Ofte er man mer opptatt av å beskrive virkeligheten enn av å forklare den. Teknikker som faktoranalyse og korrespondanseanalyse er ikke primært kausalforklarende teknikker, men teknikker for å avdekke mønstre av relasjoner mellom variabler. I tillegg er det ikke slik at kausalbegrepet er fraværende i kvalitativ metode (jamfør Bratberg 2024). Det er i det hele tatt vanskelig å se for seg samfunnsforskning som ikke på en eller annen måte opererer med begreper om sosiale krefter og påvirkning mellom mennesker og grupper av mennesker.

Lovmessigheter. Forestillingen om sosiale lovmessigheter står ikke særlig sterkt i dag, verken i filosofien eller i samfunnsvitenskapene. Det er få samfunnsforskere som har tro på eller streber etter å avdekke lover om det sosiale liv. Men det er heller ingen forutsetning å tenke seg at det finnes slike lovmessigheter. Kvantitative samfunnsforskere er opptatt av regulariteter og gjentakende mønstre, men forutsetter ikke at disse er deterministiske og ufravikelige.

Alt kan tallfestes. Dette er blitt tilbakevist ovenfor. Man må ikke mene at alt kan tallfestes og gjøres om til kvantiteter, for å benytte kvantitativ metode. Faktisk arbeider vi mest med kvalitative kategorier som vi riktignok forsøker å måle så godt som mulig, og deretter teller vi opp hvor mange som blir klassifisert i de ulike kategoriene.

Kun fokusering på det som kan observeres. Det er et vesentlig poeng i måleteorien at en rekke sosiale fenomener ikke kan observeres direkte. Det gjelder fenomener som sosiale klasser og kultur. I kvantitativ metode forsøker vi likevel å måle slike fenomener mer indirekte. Vi kan for eksempel komme på sporet av klasseskiller ved å kartlegge sosiale ulikheter knyttet til levekår, innflytelse og kultur ved å undersøke verdioppfatninger og holdninger i befolkningen.

Objektivitet og nøytralitet. Det er en utbredt oppfatning at samfunnsforskere bør tilstrebe en så objektiv beskrivelse av den sosiale virkeligheten som mulig. Samtidig erkjennes det at dette er et ideal som ikke lar seg realisere fullt ut. For det første preges våre data av vår forforståelse og hva vi setter i fokus. Det er imidlertid er et vesentlig skille mellom det at vår egen forforståelse farger dataene, og det at dataene overhodet ikke gjenspeiler virkeligheten. For det andre vil forskningsspørsmål være knyttet til våre interesser. Det siste kan representere et problem dersom det er et snevert utvalg av interesser blant samfunnsforskere generelt. Da kan sentrale samfunnsinteresser bli oversett og ikke representert i forskningen. Det gjelder både kvantitativ og kvalitativ forskning.

Objektiv virkelighet. I tilknytning til det som er observerbart, framheves det ofte at kvantitativ metode overser det faktum at samfunnet og det som skjer rundt oss, skapes og opprettholdes av samhandling mellom mennesker. Sosiale fenomener er i stor grad sosiale konstruksjoner mens kvantitativ metode behandler dem som om de var objektive og gitte forhold. Imidlertid er det ingen nødvendighet i dette. Kvantitative undersøkelser kan like gjerne ha som siktemål å studere de sosiale konstruksjonene og hvordan de henger sammen med andre konstruksjoner. Hvordan varierer for eksempel oppfatninger om personer med innvandrerbakgrunn med kjønn, alder og sosial status?

Konservativisme. Under positivismestriden ble kvantitativ samfunnsforskning kritisert for å være konserverende på samfunnsforholdene. Siden statistiske analyser kun kan beskrive og forklare virkeligheten, inneholder den ikke potensial for samfunnskritikk og -endring. Dette er kanskje den minst holdbare kritikken av kvantitativ metode. Den forutsetter at kvantitativ forskning alltid stopper ved analysen. Spørsmålet er imidlertid hva analysene leder til. Man kan godt beskrive og forklare en aktuell situasjon med det siktemål å identifisere urettferdighet og kritikkverdige forhold, samt å identifisere mulige strategier for å endre disse. Kvantitativ forskning kan være et ledd i samfunnskritisk forskning, slik for eksempel sosiologen Pierre Bourdieu (1995) benyttet korrespondanseanalyse til å analysere maktforhold i det franske samfunnet.

Hensikten med disse vitenskapsteoretiske betraktningene har vært å åpne opp perspektivene samt unngå skyttergravene og stråmennene. Etter min mening er det et solid vitenskapsteoretisk fundament både for de forskerne som vil arbeide med kvalitativ metode, og for de som satser på kvantitativ metode. Og utviklingen går stadig i retning av større tilnærming mellom metodetradisjonene.

Organisering av boken

Boken er organisert rundt ni grunnleggende prinsipper som den kvantitative forskningstradisjonen bygger på. Inspirasjonen for denne måten å bygge opp framstillingen på er Firebaughs (2008) bok Seven Rules for Social Research, men jeg har valgt en annen inndeling i prinsipper. De ni prinsippene i denne boken er:

Hensikten er å besvare spørsmål om hvordan virkeligheten er. Forskning ser på egenskaper (variabler) ved de enhetene man ønsker å vite noe om.

Det grunnleggende spørsmålet er «hvor mye?» eller «hvor mange?». Forskning studerer utbredelsen av egenskaper og hvordan disse avhenger av andre egenskaper ved enhetene.

Alle analyser er forenklinger. Forskning har til hensikt å gi oversikten og de store linjene ved å tone ned det som oppfattes som uvesentlig detaljinformasjon.

Man analyserer variasjon. Forskning ser på hvordan og hvorfor egenskaper ikke er likt fordelt i alle grupper av enheter.

Kunnskap oppstår gjennom å sammenlikne enheter og grupper av enheter som er ulike. På den måten får man vite om egenskaper varierer mellom grupper, og man har mulighet til å påvise mulige forklaringer på forskjellene.

De individene og gruppene man sammenlikner, må være sammenliknbare. Er de ikke det, kan forskjeller mellom gruppene skyldes andre forhold enn de vi studerer.

Det å studere sammenhenger mellom fenomener innebærer det samme som å lete etter forskjeller mellom enheter og grupper av enheter. Forskning påviser sammenhenger ved å påvise at grupper som er ulike med hensyn til én egenskap, også er ulike med hensyn til andre egenskaper.

Muligheten for feil er innbakt i all forskning. Det er mange feilkilder, som målefeil og utvalgsfeil, som kan påvirke resultatene i en undersøkelse.

Hensikten er normalt å generalisere resultater. Forskning ønsker ikke bare å si noe om det utvalget av enheter som studeres, men eventuelt også å overføre disse resultatene som samtlige enheter som er relevante i undersøkelser, til andre typer enheter.

Kapittel 2 til 10 beskriver hvert av disse prinsippene mer inngående. I tilknytning til prinsippene redegjør jeg for potensielle svakheter ved kvantitative undersøkelser. Hvert kapittel innleder med eksempler som følges opp. Det er også lagt inn noen øvingsoppgaver til refleksjon. Det siste kapittelet i boken, kapittel 11, oppsummerer noen vesentlige prinsipper for fortolkning av kvantitative analyser og gir noen tips om hvordan man kan tilnærme seg en kvantitativ rapport eller artikkel.

2 Forskning gir svar på spørsmål – problemstilling

«Vi stilte oss følgende spørsmål: Hvordan svarer helsepersonell på holdningsspørsmål om pasientsikkerhet, og varierer svarene med respondentenes alder, utdanning og arbeidserfaring?» (Olsen og Bjerkan, 2017, s. 8).

«Vi vil i denne artikkelen undersøke om norske innbyggeres holdninger til antiterrortiltak er påvirket av hvem som er målgruppen for tiltakene. Nærmere bestemt er vi opptatt av holdninger til telefonavlytting. Er det slik at innbyggerne tar stilling til forslag om telefonavlytting ut fra allmenne prinsipielle standpunkter, eller er deres stillingtagen påvirket av hvilke grupper avlyttingen er rettet mot?» (Christensen og Aars, 2017).

Forskning er en virksomhet som har til hensikt å besvare spørsmål om virkeligheten. Den skal gi oss kunnskapen vi mangler. De spørsmålene som forskeren har til hensikt å besvare, representerer problemstillingen i undersøkelsen. Kvalitativ og kvantitativ metode er ulike tilnærminger for å frambringe den nye kunnskapen. Kvantitativ metode baserer seg på opptelling av fenomener (se neste kapittel), mens kvalitativ metode baserer seg på fortolkning av et datamateriale som ofte foreligger i tekstform.

I publiserte fagartikler er som regel problemstillingen for undersøkelsen godt beskrevet i sammendrag (abstrakt) og innledning. Det hender likevel at den ikke er like lett å finne, eller at den ikke er like tydelig formulert. En sjelden gang er det dessverre opp til leseren selv å finne ut hva som er problemstillingen.

Vanligvis beskrives hensikten med studien i innledningen. Innledningen beskriver først bakgrunnen for studien og deretter hva hensikten med den er, med formuleringer som at studien belyser, undersøker, ser på, behandler, stiller spørsmål om, har til hensikt å – et eller annet. Ingressen til dette kapittelet viser to eksempler på problemstillinger i kvantitative studier. Ellers er det ikke uvanlig at innledningen kun skisserer hovedproblemstillingen, og at den videre teoretiske drøftingen beskriver mer detaljerte forskningsspørsmål eller hypoteser.

Enheter og variabler

To sentrale begreper for problemstillinger i kvantitativ metode er henholdsvis enheter og variabler. Enhetene er de som forskerne ønsker at studien skal si oss noe om. I samfunnsfagene er enhetene som regel individer, men de behøver ikke å være det. Man kan studere grupper av individer, organisasjoner eller samfunn. Undersøkelsen kan også ha avisartikler, brev eller andre fenomener som studieobjekter.

Variablene er de egenskapene ved disse enhetene som undersøkelsen beskriver eller forklarer. Hvis det er individer man undersøker, kan variabler være kjønn, alder, utdanning, inntekt etc. Hvis enhetene er organisasjoner, kan variabler være formål med organisasjonen, antall medlemmer, kostnader per medlem etc. Hvis enhetene er samfunn, kan variabler være antall innbyggere, styreform, dominerende religion etc. Hvis enhetene er avisartikler, kan variabler være antall ord, forfatterens kjønn, tema etc.

For å sette seg inn i en undersøkelse må man først identifisere disse to elementene i problemstillingen: Hvem sier undersøkelsen noe om, og hvilke egenskaper ved disse er det som undersøkes? I den første problemstillingen i ingressen er helsepersonell angitt som enhetene i undersøkelsen. Variablene som er nevnt i problemstillingen, er holdningsspørsmål om pasientsikkerhet, alder, utdanning og arbeidserfaring. I den andre problemstillingen er det også individer, nærmere bestemt norske innbyggere, som er enhetene. Undersøkelsen er gjennomført i et tilfeldig utvalg av den norske befolkningen. Variabler som er antydet i problemstillingen, er holdninger til antiterrortiltak (telefonavlytting) og (kjennetegn ved) hvem som er målgruppen for tiltakene.

Det er nødvendig ikke bare å titte på den formulerte problemstillingen, men også holde et øye med dataene som undersøkelsen bygger på. Vi bør vurdere forholdet mellom de teoretiske enhetene (kalt analyseenhetene) og de enhetene undersøkelsen faktisk observerer (kalt observasjonsenhetene): Hvem er det man på den ene siden ønsker å si noe om (analyseenheter), og hvem er det på den andre siden man faktisk har data om? Ser man nærmere på det første eksempelet ovenfor, finner man at studien baserer seg på svar fra 160 ansatte i hjemmesykepleien. Undersøkelsen skal si noe om helsepersonell (analyseenheter), men det er ansatte i hjemmesykepleien som er undersøkt (observasjonsenheter).

Det samme er tilfelle for måling av variabler: Hvilke egenskaper er det man ønsker å undersøke (teoretiske egenskaper), og hvilke er det man faktisk har data om? Hvis det er stort misforhold mellom teoretiske og faktiske enheter/variabler, får det betydning for hva som er den reelle problemstillingen i undersøkelsen.

Formulering: hypotese, spørsmål eller tema

Se på de tre problemstillingene nedenfor. Hva skiller dem fra hverandre?

Studien skal

undersøke antakelsen om at fattigdom går i arv, det vil si at sannsynligheten for å være fattig er høyere for de som har vokst opp i et hjem preget av fattigdom, enn for de som ikke har det;

undersøke hvorvidt det er sammenheng mellom foreldres fattigdom og fattigdom hos barna eller ikke;

gi et bilde av fattigdom i Norge.

Generelt kan problemstillinger formuleres på tre ulike måter: som temaer, som spørsmål eller som hypoteser (Hellevik, 2002, s. 47). Den vanligste og mest konkrete måten å gjøre dette på er i form av én eller flere hypoteser. Hypoteser er antakelser om hvordan fenomener henger sammen, og som studien ønsker å undersøke holdbarheten av, det vil si om antakelsene stemmer overens med dataene i undersøkelsen. Man kan for eksempel ha som hypotese at fattigdom går i arv, altså at sannsynligheten for å være fattig er høyere for de som har vokst opp i et hjem preget av fattigdom, enn for de som ikke har det. Hvis man finner at andelen med veldig lav inntekt (for eksempel under 50 prosent av middelinntekten) er høyere blant barn av foreldre med veldig lav inntekt enn blant andre foreldre, har man også fått støtte (men ikke bevis) for denne hypotesen.

Spørsmålsformuleringer er også utbredt i kvantitative undersøkelser. Problemstillingen formuleres i form av spørsmål om sammenhenger knyttet til det fenomenet som skal studeres. I stedet for å studere antakelsen om at fattigdom går i arv, kan problemstillingen formuleres som et spørsmål om hvorvidt det er sammenheng mellom foreldres fattigdom og deres barns fattigdom. Som regel antyder ikke spørsmålsformuleringer noe om retning, verken om årsaksretning (hva som påvirker hva) eller om sammenhengen mellom to variabler er positiv eller negativ (i dette tilfellet om risikoen for å være fattig er høyere eller lavere for barn av fattige foreldre).

Temaformuleringer stiller ikke opp spørsmål og hypoteser, men tar sikte på å kartlegge og beskrive et konkret felt. Temaformulerte problemstillinger er ofte nokså vide, for eksempel at «denne undersøkelsen skal gi et bilde av fattigdommen i Norge», eller at «studien skal beskrive eller belyse ungdommers utdanningsvalg». Denne måten å formulere problemstillingen på er nok mer vanlig i kvalitative enn i kvantitative undersøkelser, men det forekommer i rapporter som ønsker å gi et bredt bilde av et fenomen. Et eksempel kan være rapporten Bruk av alkohol, vanedannende legemidler og illegale rusmidler blant sysselsatte i Norge (2013– 2022) (Moan, Halkjelsvik og Bye, 2024), som gir et bredt bilde av bruken av rusmidler i den norske yrkesbefolkningen i det aktuelle tidsrommet.

Formål med studien: beskrivelse, forklaring eller prediksjon

Formålet med undersøkelsen dreier seg om hva slags kunnskap den er ment å produsere. Man vil ofte ikke finne eksplisitte formuleringer om hensikten, men må heller utlede den fra måten problemstillingen er formulert på, eller hvordan analysene fortolkes.

I mange studier er formålet forklarende. Å forklare et fenomen innebærer å finne svar på hvorfor det inntreffer:

Hvorfor blir noen uførepensjonert?

Hvorfor velger noen å studere naturfag?

Hvorfor er noen foreldre mer tilfredse med barnehagetilbudet i kommunen enn andre?

Hensikten er å avdekke forklaringsvariabler, det vil si variabler som påvirker det aktuelle fenomenet. Uførepensjonering påvirkes for eksempel av kjønn (kvinner har større risiko enn menn), alder (risikoen øker med alder), fysiske og psykiske arbeidsbelastninger (jo større belastninger, jo høyere risiko). En annen variant av forklarende studier undersøker hvilke virkninger et fenomen har, for eksempel om reformer innenfor trygdesystemet påvirker antall nye uførepensjonerte, eller om endringer i opptakskrav påvirker andelen kvinner som velger å studere naturfag. Problemstillingen i forklarende studier blir gjerne presentert som hypoteser, men også noen ganger som spørsmål.

Det er to strategier for forklarende studier. Den ene er å teste ut en så fullstendig forklaringsmodell som mulig, det vil si en modell som forklarer det meste av variasjonen i fenomenet og derfor har lite feil. Den andre strategien er å undersøke effekten av én eller noen få forklaringsvariabler. Dette er nok den vanligste strategien. Prinsippet om sammenliknbarhet (se kapittel 7), det vil si at vi sammenlikner enheter som er like når det gjelder konkurrerende forklaringer, må være oppfylt for å undersøke effekten av en enkelt variabel.

Andre ganger er formålet rent beskrivende. I slike studier bruker vi statistiske analyser til å fortelle noe om fordelingen av egenskaper og kanskje også sammenhenger mellom egenskaper i en populasjon av individer. Dette er vesentlige forskningsbidrag fordi de gir oss viktige situasjonsbeskrivelser av ulike sosiale fenomener. Beskrivende studier vil gjerne ha problemstillinger som er formulert i form av enten tema eller spørsmål:

Hvor utbredt er fattigdom i Norge?

Er uførhet mer utbredt i manuelle yrker enn i akademiske yrker?

Studien skal vise hvordan foreldres tilfredshet med barnehagetilbudet er fordelt på ulike grupper av foreldre: enslige/par, med og uten innvandrerbakgrunn, lavt og høyt utdanningsnivå samt lavt og høyt inntektsnivå.

Noen studier har til hensikt å lage modeller som kan predikere eller forutsi utbredelse av sosiale fenomener. Ett eksempel er SSBs rapport om utvikling i arbeidskraftbehov og kostnader i offentlig finansierte helse- og omsorgstjenester i Norge fram mot 2060 (Holmøy, Hjemås og Haugstvei, 2023). Slike framskrivninger kan bygge på historisk utvikling i variabelen man vil predikere, eller utviklingen i andre variabler som er sterkt korrelert med denne variabelen. Slike prediksjonsvariabler kan være årsaksvariabler, men behøver ikke å være det.

Til slutt finner vi undersøkelser som tar sikte på å simulere utviklingen i sosiale fenomener. Hensikten er gjerne å teste modeller av sentrale årsaksmekanismer som påvirker fenomenene. Joshua M. Epstein (2006) har for eksempel benyttet slike modeller til å teste ut mekanismer som påvirker utviklingen av historiske sivilisasjoner, sosiale normer etc. Thomas Schelling (1971) og andre har benyttet slike modeller til å studere hvilke mekanismer som fører til segregert bosetting. Et generelt problem for simuleringsmodeller er at svært ulike modeller kan generere relativt like utviklingstrekk, slik at det er en krevende oppgave å avgjøre hvilke mekanismer som i realiteten påvirker de fenomenene man studerer.

Ikke sjelden koples simulering sammen med prediksjon. Dersom en modell er god til å gjenskape den historiske utviklingen av et fenomen, er håpet at den også er god til å predikere den videre utviklingen av fenomenet. I den grad slike modeller fanger sentrale mekanismer som påvirker det fenomenet man ønsker å simulere, og disse mekanismene ikke vil endre karakter eller betydning i framtiden, kan de gi gode prediksjoner. Det er klart at jo lenger inn i framtiden vi ønsker å predikere, jo større er usikkerheten ved prediksjonen.

Andre dimensjoner: tid, nivå og generalisering

I tillegg til de skillelinjene som er beskrevet foran, er det også andre dimensjoner i problemstillingen som man bør merke seg:

Tid. Skal undersøkelsen gi et øyeblikksbilde av den sosiale virkeligheten som studeres, eller er hensikten å si noe om utvikling over tid? Hvis hensikten er å studere utvikling over tid, må undersøkelsen bygge på data for flere tidspunkter.

Nivå. På hvilket nivå er enhetene og variablene i undersøkelsen? Er det individer og individuelle egenskaper som studeres, eller er enhetene og egenskapene på aggregert nivå (grupper, organisasjoner eller samfunn)? Dette får konsekvenser for hvilke slutninger man kan trekke av undersøkelsen. En undersøkelse basert på aggregerte data kan for eksempel i liten grad si noe om sammenhenger på individnivå. I mange undersøkelser kombineres data fra flere nivåer. Da benyttes ofte en gruppe analyseteknikker som går under navnet flernivåanalyse.

Generalisering. Vi skiller mellom populasjonsstudier, som undersøker samtlige enheter, og utvalgsundersøkelser, som baserer seg på et utvalg av enhetene. Hvis enhetene er den norske befolkningen, vil en populasjonsstudie undersøke samtlige norske innbyggere (som oftest med data i offentlige registre), mens en utvalgsundersøkelse bygger på et utvalg av innbyggere i Norge (ofte spørreundersøkelser). Ved utvalgsundersøkelser er spørsmålet om hensikten utelukkende er å beskrive dette utvalget, eller om man ønsker å generalisere funnene fra utvalget til populasjonen (hele befolkningen) den er trukket fra? Generalisering stiller krav til utvelgelsen av enhetene. Har man ikke et sannsynlighetsutvalg, finnes det ingen statistiske teknikker for generalisering, og man må i stedet basere generaliseringen på kvalitative vurderinger av overførbarhet mellom utvalget og populasjonen.

Disse dimensjonene beskrives mer utførlig senere i boken. Når jeg legger så stor vekt på problemstillingen, er det fordi det er ut fra denne vi kan vurdere om den aktuelle studien «treffer» eller ikke. Det vi må vurdere etter å ha identifisert problemstillingen, er om undersøkelsen er utformet slik at den kan gi gyldige (eller valide) svar på de spørsmålene problemstillingen reiser. Vi går nærmere inn på dette i de følgende kapitlene.

Oppsummering

Kapittelet har behandlet det grunnleggende prinsippet om at forskning skal gi svar på spørsmål om hvordan virkeligheten ser ut. Grunnelementene i problemstillingen er enheter (hvem man ønsker å vite noe om) og variabler (egenskaper ved enhetene som man ønsker å kartlegge). Problemstillingene varierer etter hvor presist formulert de er. Det mest presise er å formulere hypoteser eller antakelser som man vil undersøke holdbarheten av. Problemstillingen kan også formuleres som et spørsmål som ønskes besvart. Den minst presise formuleringen er å angi tema for undersøkelsen.

Studier varierer også med tanke på siktemål. Mange forskningsstudier har til hensikt å undersøke forklaringer på fenomener, det vil si avdekke variabler som forklarer hvorfor fenomenet inntreffer. Andre studier tilstreber å gi en god beskrivelse av et fenomen. I tillegg er noen studier mer opptatt av å kunne predikere (forutsi) hvorvidt og når et fenomen vil inntreffe. Til slutt er det en del studier som har til hensikt å simulere utviklingen av fenomen, det vil si bygge en modell som klarer å gjenskape det historiske forløpet til fenomenet.

Til slutt pekte kapittelet på tre andre dimensjoner som skiller problemstillinger fra hverandre: Den første dimensjonen er tid, det vil si hvorvidt undersøkelsen skal gi et øyeblikksbilde eller vise utviklingen over tid. Den andre dimensjonen er nivå, det vil si om prosjektet kun behandler data fra enkeltenheter eller også trekker inn data om aggregater/grupper av enheter. Den tredje dimensjonen er generalisering, det vil si hvorvidt studien kun skal beskrive det utvalget av enheter som studeres, eller om man skal generalisere/overføre disse resultatene til hele befolkningen (populasjonen) av enheter.

Anbefalt litteratur

Grønmo, Sigmund (2015). Samfunnsvitenskapelige metoder. Fagbokforlaget.

Johannessen, Asbjørn, Per Arne Tufte og Line Christoffersen (2025). Introduksjon til samfunnsvitenskapelig metode. Abstrakt forlag.

Ringdal, Kristen (2025). Enhet og mangfold. Samfunnsvitenskapelig forskning og kvantitativ metode med dataanalyser i R, SPSS og Stata. Fagbokforlaget.

Thrane, Christer (2024). Helt i mål – lær statistisk tenkning med tall fra sportens verden. Humanist forlag.

Oppgaver til refleksjon

Ta utgangspunkt i følgende problemstilling:

«I denne artikkelen undersøker vi om økningen i delt bosted på 2000-tallet innebærer at dette i større grad enn før praktiseres av foreldre med store konflikter, små barn og små sosioøkonomiske ressurser. Vi spør om delt bosted har økt mer blant noen foreldregrupper enn andre, eller om praksisen generelt er vanligere blant alle foreldre som bor hver for seg. Vi spør også om ulike grupper av delt bosted-foreldre skiller seg fra hverandre når det gjelder samarbeid og tilfredshet med barnas bo-ordning. Analysene er basert på to spørreundersøkelser blant foreldre som bor hver for seg, gjennomført i 2004 og 2012» (Kitterød mfl., 2016).

Hva er enheter og variabler i undersøkelsen?

Er problemstillingen formulert som hypotese, spørsmål eller tema?

Er hensikten med undersøkelsen beskrivelse, forklaring eller prediksjon?

Beskriv undersøkelsen med hensyn til dimensjonen tid, nivå og generalisering.

Ta utgangspunkt i følgende problemstilling:

«I denne artikkelen undersøker vi samlivsdynamikken til norske likekjønnede par som formaliserte samlivene sine i perioden 1993 til og med 2010. Vi presenterer først deskriptiv statistikk over alle parene, og ser om parenes kjennetegn har endret seg over tid. Dernest undersøker vi om forskjellene i skilsmisserisiko mellom kvinnepar og mannspar er blitt mindre, og anvender multivariate analyser for å se om eventuelle kjønnsforskjeller vedvarer når vi samtidig tar hensyn til en rekke andre kjennetegn ved parene, som utdanning, barn og bosted. Til sist ser vi på hvor mange og hvem som har valgt å konvertere et partnerskap til ekteskap. Analysene er basert på registerdata over alle registrerte partnerskap (1993–2008) og likekjønnede ekteskap (2009–2010). Parene følges ut 2011. I datasettet inngår også alle ulikekjønnede ekteskap inngått i samme periode» (Wiik, Seierstad og Noack, 2016).

Hva er enheter og variabler i undersøkelsen?

Er problemstillingen formulert som hypotese, spørsmål eller tema?

Er hensikten med undersøkelsen beskrivelse, forklaring eller prediksjon?

Beskriv undersøkelsen med hensyn til dimensjonen tid, nivå og generalisering.