StiuCum - home - informatii financiare, management economic - ghid finanaciar, contabilitatea firmei
Solutii la indemana pentru succesul afacerii tale - Iti merge bine compania?
 
Management strategic - managementul carierei Solutii de marketing Oferte economice, piata economica Piete financiare - teorii financiare Drept si legislatie Contabilitate PFA , de gestiune Glosar de termeni economici, financiari, juridici


Management bun inseamna oameni de CALITATE
MANAGEMENT

Termenul Management a fost definit de catre Mary Follet prin expresia "arta de a infaptui ceva impreuna cu alti oameni". Diferite informatii care te vor ajuta din domeniul managerial: Managementul Performantei, Functii ale managementului, in cariera, financiar.

StiuCum Home » management » resurse umane » Metodologia cercetarii in psihologia muncii industriale si organizationale
Trimite articolul prin email Trimite articolul la prietenii tai din lista ta de yahoo messenger Publica referat pe tweeter Trimite articolul prin facebook

Erori si distorsiuni frecvente in cercetarea psihologica



Deseori in cercetarile intreprinse apar o serie de distorsiuni sau erori ce pot afecta concluziile extrase. Iata cinci dintre ele, alese datorita frecventei crescute de aparitie a lor.


Corelatia nu implica automat cauzalitate
Chiar daca ipoteza nula este respinsa, exista o multitudine de cauze care pot conduce la aceasta situatie. Brewer (2000) ofera o sinteza excelenta cu privire la posibilele surse ale corelatiei dintre doua riabile. Acestea au un rol deosebit in silirea liditatii interne a unei cercetari.
O posibila cauza a relatiei dintre doua riabile este tocmai dependenta cauzala a uneia fata de cealalta. De pilda, Stroian (2001)



identifica, printr-un studiu corelational, somajul ca factor de vulnerabilitate ce poate sta la baza tulburarilor psihice. Totusi, acest aspect nu poate fi determinat cu siguranta, deoarece se poate ca tocmai aceste vulnerabilitati psihologice ale subiectilor chestionati sa fi condus la disponibilizarea lor, caz in care relatia cauzala s-ar inversa sau cel putin s-ar afla in situatie de interdependenta.
O alta cauza posibila a relatiei dintre doua riabile este dependenta uneia sau a ambelor riabile de o terta riabila. Asemenea asociatii se numesc corelatii false (in engleza, spurious correlations).In partea stanga a urii 3, corelatia dintre X si Y este rezultatul influentei unei terte riabile C. Aceasta are o relatie noncauzala cu X si una cauzala cu Y. Sa presupunem ca somajul (C) este asociat cu o anumita vulnerabilitate psihologica (X), ultima nefiind studiata direct. Cercetatorul poate ajunge la concluzia gresita ca somajul (C) induce tulburari psihice (Y), desi legatura dintre ele se datoreaza doar asocierii dintre somaj si vulnerabilitatea psihica. De altfel, autoarea studiului respectiv recunostea partial aceasta situatie, afirmand ca primii disponibilizati au fost indivizi care sufereau sau au inceput sa prezinte unele probleme psihice, dar nu suficient de grave ca sa implice inlidarea lor prin boli psihice" (Stroian, 2001, p. 30). intr-o cercetare putem intalni o multitudine de riabile terte care sa afecteze relatia dintre doua riabile.In partea dreapta a urii 3, cele doua riabile X si Y ajung sa se coreleze, deoarece ambele sunt influentate de o riabila terta. in studiul amintit, realizat de Stroian (2001), legatura dintre somaj si tulburarile psihice poate avea o cauza comuna, si anume incapacitatea individului de a se adapta la schimbarile datorate tranzitiei. Situatia ar putea fi usor remediata daca am constientiza influenta acesteia asupra celor doua riabile si am controla-o statistic prin intermediul unor tehnici precum corelatia partiala sau analiza de corianta (ANCOVA).
Variabilele ascunse (neluate in seama) nu sunt singurele care pot influenta liditatea interna a rezultatelor unei cercetari. Uneori, relatia cauzala dintre doua riabile poate fi moderata de prezenta altor riabile. Moderarea relatiei presupune cresterea sau descresterea intensitatii asocierii dintre doua riabile. Un exemplu cotidian de riabila moderatoare este tipul de ten, care afecteaza relatia dintre perioada de stat la soare si nivelul de bronzare a pielii. Uneori, riabilele moderatoare pot chiar bloca relatia cauzala dintre X si Y. Astfel, am putea concluziona eronat ca timpul petrecut la soare nu influenteaza nivelul de bronzare a unei persoane. Datele culese ar indica acest lucru daca toti subiectii testati au fost imbracati in echipamente de protectie. Acestea joaca rolul unei riabile moderatoare a relatiei dintre X si Y. in psihologie, multe riabile de tip eticheta, precum sexul persoanei, rsta, nivelul de experienta, pot influenta relatia dintre doua riabile. in domeniul psihologiei organizationale, un exemplu tipic de riabila moderatoare este marimea sau rsta unei organizatii. Astfel, in studiul realizat de Elenkov (2002), relatia dintre stilul de conducere tranzactional si cel transformational este moderata de marimea organizatiei. Pentru a elimina efectul acestei riabile, autorul studiului respectiv a decis ca toate firmele selectate sa indeplineasca un criteriu suplimentar, adica sa aiba mai putin de 50 de angajati. Chiar daca prin aceasta masura se putea cuantifica gradul de asociere dintre stilul de conducere si performanta organizatiei, neinfluentat de marimea organizatiei, concluziile sunt limitate numai pentru companiile mici. Astfel, un alt studiu, efectuat de aceasta data doar pe companii mari, ar putea ajunge la concluzii diferite referitoare la relatia dintre stilul de conducere si performantele obtinute de organizatiile respective. Din punct de vedere statistic, identificarea unei riabile moderatoare se poate face fie prin tehnici ANOVA (in cazul unui F semnificativ al interactiunii dintre factorul cauza si factorul moderator), fie prin regresii multiliniare ierarhice (daca explicatia evolutiei criteriului este semnificativ mai buna in cazul unei ecuatii cu trei predictori - riabila cauza, riabila moderatorare si riabila interactiune obtinuta prin produsul celor doua -, decat in cazul unei ecuatii cu doi predictori, fara a include termenul de interactiune dintre cele doua riabile).In sfarsit, merita facuta distinctia intre riabilele moderatoare si cele mediatoare. in cazul ultimelor, prezenta riabilei terte este necesara pentru aparitia relatiei dintre X si Y. Astfel, X afecteaza riabila C, care la randul ei afecteaza riabila Y. in psihologia organizationala. un exemplu tipic de mediere il au factorii aperceptivi. De exemplu, un climat organizational favorabil si, in special, un sprijin sustinut din partea conducerii pot influenta pozitiv perceptia pr


opriei eficiente (self-ejTicacy) a angajatului. Aceasta, la randul ei, poate conduce la cresterea performantelor profesionale ale indivizilor. in acest context, perceptia eficientei de sine joaca rolul de mediator in relatia dintre climatul organizational si performantele angajatilor. Din punct de vedere metodologic si statistic, analiza de cale este principalul instrument de lucru pentru a testa modele de relatii intre riabile, implicand relatii de mediere.
Toate situatiile prezentate mai sus arata limitele liditatii asocierii dintre doua riabile care nu pot fi izolate de influenta altor riabile, neluate in studiu.
Testarea unui set de riabile creste probabilitatea de eroareIn cazul in care avem doar doua riabile de studiat si dorim sa silim gradul de asociere dintre cele doua, nu sunt nici un fel de probleme. Daca avem insa un set de riabile (de pilda cei 16 factori primari din testul omonim a lui Cattel) si dorim sa silim corelatii intre ele, vom obtine nu mai putin de 120 de coeficienti de corelatie. Pe langa cantitatea mare de informatii redundante, apare si o situatie neobisnuita, determinata de pragul de semnificatie ales. De obicei, se porneste de la un p de 0,05, ceea ce inseamna o probabilitate de 5% de a obtine o corelatie semnificati din intamplare, atunci cand, de fapt, nu exista nici o asociere intre riabile. Din cauza numarului mare de corelatii efectuate pentru a surprinde relatia dintre fiecare pereche de factori, aceasta probabilitate creste foarte mult, ajungand la nivelul de 0,99, adica o probabilitate de 99% de a obtine eronat cel putin o corelatie semnificati, desi intre riabilele respective nu exista o asociere. in aceasta situatie ne putem intreba retoric : care dintre corelatiile semnificative este falsa? Pentru a evita aceasta capcana, trebui fie sa utilizam un prag de semnificatie mult mai mic, sa zicem de 0,001, fie sa impartim datele obserte in doua pentru a lida corelatiile obtinute in ambele esantioane. Un exemplu pozitiv. in literatura de specialitate de la noi, este oferit de Hoka si Pitariu (2000), care, realizand dimensiunea matricei de corelatie intre scalele chestionarului COSE (de optimizare a muncii in echipa) si riabilele oferite de FOCUS (instrument utilizat pentru eluarea climatului si culturii organizationale), au discutat doar corelatiile semnificative la 0,01 sau 0,001, ignorand lorile coeficientilor de corelatie semnificative doar la un p < 0,05.
Puterea statistica redusa poate conduce la concluzii eronate
Puterea statistica poate fi inteleasa mai bine apeland la urmatoarea analogie : imaginati- puterea statistica drept o capacitate de a detecta vizual fenomene. Daca puterea statistica este mica, fi dificil sa obserm fenomenele de interes si vom concluziona, poate, ca fenomenele respective nu exista. Acest lucru s-ar intampla datorita capacitatii noastre reduse de detectare vizuala a fenomenului in cauza. in schimb, daca vom reusi sa ne imbunatatim aparatele de obserre a fenomenului, adica vom creste puterea statistica a unui cercetari, vom avea mai multe sanse sa detectam fenomenele, daca ele exista, in fine, in situatii in care puterea statistica a devenit foarte mare, vom putea detecta orice fenomen, inclusiv pe acelea minuscule sau insignifiante. in practica se intampla mai rar acest lucru, deoarece majoritatea studiilor sufera de o putere statistica scazuta. De altfel, Tversky si Kahneman (1993) sau Smith (2000) reamintesc de un studiu mai vechi al lui Cohen, care identifica o loare mediana a puterii statistice pentru studiile publicate de doar .46. Acest rezultat este mult sub loarea optima prescrisa, de .80. Situatia nu s-a schimbat de atunci, rezultate similare modeste fiind obtinute si dupa 25 de ani de la efectuarea acelui studiu (Cohen, 1990).
Importanta practica a acestor informatii este capitala in conceperea designului de cercetare, deoarece puterea statistica a unei cercetari poate fi modificata in functie de trei parametri importanti: marimea efectului (Cat de mare trebuie sa fie un efect sau o relatie dintre doua riabile pentru a fi identificata? "); marimea esantionului (De cati subiecti avem nevoie pentru a obser fenomenul de interes ? "); loarea (Care este pragul de semnificatie de la care vom respinge ipoteza statistica?"). Pentru calcularea puterii statistice exista programe precum Gpower (Faul si Erdfelder, 1992), ce pot fi descarcate gratuit de pe internet de la adresa http: //www.psycho.uni-duesseldorf.de/ aap/projects/gpower/index .html.
Tinand cont ca majoritatea cercetarilor sufera de o putere statistica redusa, se pot utiliza o serie de masuri menite sa imbunatateasca aceasta situatie. Ele pot fi obserte in ura 9., iar detalii despre majoritatea lor sunt prezentate in Sa (2003).


loading...





Politica de confidentialitate Copyright © 2010- 2020 : Stiucum - Toate Drepturile rezervate.
Reproducerea partiala sau integrala a materialelor de pe acest site este interzisa.

Termeni si conditii - Confidentialitatea datelor - Contact