Kvantitativ analyse, kvantitativ metode, en undersøkelse som analyserer et stort antall enheter, som for eksempel land, personer eller bedrifter. Formålet med kvantitativ analyse er gjerne å teste en hypotese, det vil si å finne ut om en antakelse om virkeligheten stemmer overens med de data man har.

For eksempel kan en kvantitativ analyse studere sammenhengen mellom et lands politiske styreform og økonomisk vekst, eller sammenhengen mellom alkoholbruk i et fylke og ulykker i trafikken.

I disse eksemplene er det henholdsvis land og fylke som er enheten. De ulike egenskapene ved enhetene, som politisk styreform, økonomisk vekst, alkoholbruk og ulykker i trafikken, omtales som variabler.

Dataene som genereres i en slik undersøkelse vil være i tallform, som så gjerne analyseres ved hjelp av statistiske eller økonometriske metoder.

Kvantitativ analyse skiller seg fra kvalitativ analyse, som innebærer å undersøke én eller få observasjoner i dybden, ved å samle inn data som beskrives i tekstform.

Kvantitative analyser brukes for å trekke deskriptive eller beskrivende slutninger og som belegg for kausale slutninger, det vil si slutninger om årsaksforhold.

Beskrivende slutninger sier noe om hvorvidt en eller flere variabler henger sammen. Et eksempel kan være å påvise en sammenheng mellom høy alkoholbruk og et stort antall ulykker.

Ved kausale slutninger er man gjerne opptatt av å finne ut om en eller flere uavhengige variabler - eller årsaksvariabler - har påvirkning på en avhengig variabel - eller utfallsvariabel. Et eksempel er om et lands valg av politisk styresett påvirker økonomisk vekst positivt eller negativt.

Forskere benytter seg av ulike typer statistiske mål som et ledd i kvantitative undersøkelser. Et vanlig mål på sammenheng er korrelasjon, som angir i hvilken grad det er samvariasjon mellom to variabler, altså om den ene variabelen beveger seg i tråd med at den andre gjør det.

Korrelasjon mellom variabler behøver ikke nødvendigvis å bety at det er en kausal sammenheng mellom dem, altså at den ene påvirker den andre. Styrken av korrelasjonen angis ved såkalte korrelasjonskoeffisienter. Jo sterkere korrelasjon, jo tettere samvarierer variablene.

Den mest vanlige formen for kvantitativ analyse i samfunnsfagene er regresjonsanalyse. Dette er en statistisk metode som brukes til å undersøke sammenhengen mellom to eller flere variabler.

Den brukes særlig til å finne et tilnærmet uttrykk for hvordan en avhengig variabel endrer seg som funksjon av én eller flere uavhengige variabler.

Et viktig fortrinn ved regresjonsanalyse er muligheten til å inkludere kontrollvariabler. På denne måten kan forskere i større grad utelukke at sammenhengen mellom uavhengig variabel og avhengig variabel ikke skyldes andre egenskaper ved enhetene som studeres.

Det kan for eksempel hende at sammenhengen mellom alkoholbruk og trafikkulykker i et fylke ikke skyldes alkoholen, men at folk i noen fylker er mer risikosøkende, noe som både øker alkoholbruken og farlig kjøring. Da er det ikke nødvendigvis slik at det er alkoholen som påvirker trafikkulykker, men at de kjører farlig. Om man kontrollerer for folks villighet til å ta risiko, kan man finne ut om det er tilfelle.

En utfordring ved kvantitativ analyse av samfunnsfaglige data er operasjonaliseringen og målingen av variablene. For eksempel, hva er en trafikkulykke, hvordan måler vi det?

Dette er viktig for å sikre god målevaliditet. Samfunnsforskere bruker derfor mye tid på å utvikle gode indikatorer eller indekser som fanger opp begrepene som studeres på en presis måte.

Samtidig er det viktig å være presis og nøyaktig i selve målingen av disse indikatorene, for å sikre høy grad av reliabilitet, det vil si at målingene faktisk måler det de skal.

Dersom forskeren mener å ha funnet en årsakssammenheng uten at den reelt sett er der, har studien såkalt lav indre validitet. Det kan være flere årsaker til det.

En årsak kan være at den avhengige variabelen, som skal forklares, også påvirker den uavhengige, som antas å forklare. Dette kalles for endogenitet.

En annen årsak kan være at man ikke har tatt høyde for en bakenforliggende årsak, som påvirker både forklaringsvariabelen og den variabelen som forklares. Man kaller dette utelatt variabel-skjevhet, og om hele eller deler av sammenhengen mellom uavhengig og avhengig variabel er forårsaket av en eller flere tredjevariabler som er utelatt fra analysen, sier man at sammenhengen er spuriøs.

Det finnes varianter av regresjonsanalyse som forsøker å ta høyde for problemer som endogenitet og skjevhet som følge av utelatte variabler. Disse teknikkene vil kunne styrke undersøkelsens indre validitet.

Et fortrinn med kvantitativ analyse er at det store antallet enheter man studerer ofte vil gjøre undersøkelsen mer representativ. Dette vil styrke undersøkelsens ytre validitet, altså øke potensialet for å kunne generalisere fra utvalget av enheter i undersøkelsen til resten av universet, altså til alle enheter. For eksempel kan man i en studie av 1000 tilfeldig utvalgte nordmenn være rimelig sikker på at resultatene gjelder for befolkningen som helhet.

Utvalgsskjevhet vil være en trussel mot den ytre validiteten. Jo større utvalg, jo mer representativ vil undersøkelsen gjerne være.

Foreslå endringer i tekst

Foreslå bilder til artikkelen

Kommentarer

Har du spørsmål om artikkelen? Skriv her, så får du svar fra fagansvarlig eller redaktør.

Du må være logget inn for å kommentere.