Study Guides (247,988)
Canada (121,207)
HK 2810 (39)
Midterm

Introductory Methods Midterm 2.docx

13 Pages
112 Views
Unlock Document

Department
Human Kinetics
Course
HK 2810
Professor
Coral Murrant
Semester
Fall

Description
MIDTERM 2 ­ Chapters 6, 7, 8, 9, 10 Chapter 6 – Survey Research What is a Survey? • Surveys used to answer questions about beliefs/behaviours  • Surveys sample may respondents who answer the same questions  • They measure many variables, test multiple hypos within a single survey  • Measures association among variables statistically – coorelational  • Positivist, deductive approach  ▯ Research questions appropriate for a survey  • types of things a survey can ask and expect valid answers:  ◦ ○  behaviour, attitudes/beliefs/opinions, basic characteristics (generally agreed  upon facts such as marital status), expectations, self­classification, knowledge  ◦ ○  basically subjective things, agreed upon factual things as individual  knowledge is limited  • Must recognize that how people actually act may differ from what they say, many factors  influence responses  • should not ask respondents ‘why’ as not fully aware of causal factors  • researcher must build their own causal theory  Steps in Conducting a Survey  • flow chart summarizes on page 137 of text  • Step1 ○ Develop hypothesis○ Decide on type○ Design questionnaire *  ◦ ▯   The questionnaire is the instrument used ie) the sheet of paper with the  questions that the respondent marks on  ◦ ▯   Alternatively an interview schedule can be used – the difference being this is  read to the respondent by an interviewer  • Step2○ Plan data recording  • Step3○ Identify respondents – decide on sampling frame, sample size  • Step4○ Do it  • Step5○ Data entry ○ Statistical analysis  • Step6 ○ Research report published  Constructing The Questionnaire  Writing Good Questions: ○ Give valid measures – difficult when diverse background of respondents is considered ○ 12 main principles to avoid bias and create clear questions ○ ** Chart on page 142 provides example of all of these questions ▯ void slang and abbreviations  ▯ uestions might be incomprehensible or misinterpreted  ▯Acceptable if targeting a specific population  ▯ void vagueness  ▯ void emotional language ­ Could lead respondent  ▯ void prestige bias ­ can colour a question and lead respondent • ▯ void double barrelled questions  1 These are questions that join two questions together  1 Can lead to inaccurate responses – how do you answer if you do not have  the         same opinions on both topics?  ▯ on’t confuse beliefs with reality  ▯ void leading (aka “loaded”) questions ­ Many of the above fit under this category ▯ void false premises  1 If you begin a question with a premise that your respondent does not agree with they  will be lost  2 Ie) William Shatner is a McGill alumni and one of the most esteemed actors of the  modern era. Do you agree or disagree that the administration should rename the  “University” building the “Shatner” building as decided in a student referendum?  This statement is based on a false presence as Shatner’s greatness is debateable,  and actually dropped out of McGill.  ▯ o distant future questions  3 Respondent recall is limited  4 It can take longer, and is inaccurate over certain periods (ie a year)  5 to help this the question can be framed with aids to jog respondents’ memories ie)  location, time frame  ▯ void double negatives  ▯ void unbalanced response categories  ­ Must be mutually exclusive/exhaustive Types of Questions ○ Threatening Questions • ▯ About sensitive issues or may damage self image  • ▯ Include qs about drugs, criminal activity, mental health – deviance  • ▯ People wish to present a positive image and protect their egos and may lie to project a  certain image or may be too embarrassed to admit certain behaviours  • ▯ Underreport negative and overreport positive – based upon societal norms  • ▯ To get truthful answers can frame in context of more serious infractions  • ▯ Can establish rapport with respondent and make them feel at ease ○ Socially Desirable  Questions  • ▯ Distort answers to coincide with norms  • ▯ This is the overreporting of the positive  • ▯ May avoid bias by making norm violation less objectionable ○ Knowledge Questions  • ▯ Everybody wants to look smart  • ▯ Phrase questions in a way that acknowledges not everyone will have knowledge  • ○ Skip/ Contingency Questions  • ▯ Two parted questions  • ▯ Ie) Are you a student? If you answer no proceed to question 2. If yes do you receive  financial assistance?  • • Open VS. Closed Ended Questions  • Open Ended ◦ ○ Response is unstructured and free response ◦ ○ Valuable in early stages of research ◦ ○ Respondents can answer in detail and provide unanticipated findings  ◦ ○ Comparision and statistical analysis difficult ◦ ○ Greater amount of time and effort  • Close Ended ◦ ○ Responses are structured and respondents have to choose a given response ◦ ○ Quicker, easier answer to compare, code and analyse ◦ ○ More likely to elicit responses on sensitive topics ◦ ○ Not as accurate responses ­ May suggest ideas that the respondent wouldn’t  otherwise  • Choice depends on purpose of study and limitations ($$)  • Disadvantages can be reduced by including both types  • Probes (not the alien kind) can be used with closed ended questions to reveal reasoning  • No opinions  ◦ ○  Quasi­filter – offers a no opinion option  ◦ ○  Full filter – contingency question, first asks if respondent has an opinion then  asks for opinion if they do  ◦ ○  Best to offer alternatives as respondents with no opinion will be frustrated  ◦ ○  Response set bias – tendency of people to agree without thinking  ◦ ○  Solved by providing detailed alternatives Question Design Issues  • Length ◦ ○ Depends of survey format and respondent  ◦ ○ Nobody wants to answer long surveys  • Question Sequence  ◦ ○  Structured, clear introduction that grabs readers attention, middle deals with  tough stuff, then conclude on a positive note  ◦ ○  Order is important as questions create context that the next one will be  answered in  ▯ Resolved with “funnel sequence” – working from general to specific  ▯ Or by using two order sets and dividing your population  ◦ ○  Format  ▯ Should be very clear  ▯ Organize questions vertically  Types of surveys • Chart on page 156  • Mail and Self­Adminned Questionnaires  ○ Cheap, no personnel costs, Slow ○ Can cover a wide area ○ Maintain anonymity and interview bias  ○ Low response rates  ○ Respondent on their own – no clarification ○ Serious errors can go undetected – liars • Web Survey  ◦ ○ Fastest and cheapest ◦ ○ Just like above ◦ ○ Biased as old people and rural people do not necessarily have access  • Telephone Interviews ◦ ○ Ability to reach a wide range of people – most have access to a phone  ◦ ○ More expensive, but still cheaper than face to face ◦ ○ Limited interview length ◦ ○ Reduces anonymity and interviewer bias possible  • Face­to­Face Interviews  ◦ ○ Expensive, slow  ◦ ○ Highest response rates ◦ ○ Interviewers can observe nonverbal cues and probe  ◦ ○ Allows for complex questions ◦ ○ Interviewer bias a possibility  • Interviewer Bias  ◦ ○  When the interviewer expectations, non­verbal cues or voice leads the  respondent  ◦ ○  Interviewers trained to reduce this (neutral voice, read exact questions)  ◦ ○  Race and gender may also influence response (much harder to admit you’re  racist if your interviewer is black  • Computer Assisted Telephone Interviewing  ◦ ○ High tech. As you interview you type up your answers into the computer and it  saves them  ◦ Ethics in Surveys  • Invasion of privacy  • Respondents must volunteer – informed consent  • Exploitation of surveys/psedosurveys – using survey format to coerce people  • Or the very serious issue of “suggle” when charlatans use the guise of a survey to sell something  Chapter 7– Experimental Research  Basic Principles  • Positivist approach  • Best method for testing causal relationships  • Limited by practical and ethical constraints  • Best used for issues with a narrow scope/scale at the micro level  • Limits ability to geralize  Random Assignment  • Randomly assign sampled cased to groups  • Done so researcher can be sure tested groups are not different and are comparable  • Similar to random selection groups are divided so that each subject has an equal chance of being  placed in each group  • Ideally both random selection and assignment would be used, but not always the case  • Another method for assigning groups is matching  • ○  Involves choosing a group then trying to directly match each person to create another  group  • ○  The issue is how far do we go, as a perfect match for each individual does not exist  and deciding which characteristics need to be matched is tricky  • • Parts of the Experiment  • Treatment ◦ ○ What the researcher changes ◦ ○ Measure this variable by creating a situation  ◦ ○ This is the independent variable/s  • Dependent variable  ◦ ○  The outcome of the situation/independent variable  ◦ ○  The physical conditions, beliefs, attitudes – whatever is changed in response to  the treatment  ◦ ○  Must be measurable, various methods employed  • Pretest ◦ ○ Test of the dependent variable given before the treatment to see if there are  problems and to serve as a comparison  • Posttest  ◦ ○ Test of the dependent variable given after the treatment, compared to the  pretest  • Control Group  ◦ ○ No treatment  • Experimental Group  ◦ ○ Receives treatment ◦ ○ If there are many variables being tested there will be multiple groups  ◦ Steps  • See page 174 for a diagram of steps  • Control is vital in experiments as the effects of the treatment must be isolated to come to any  conclusions  • Note deception often used to control subjects and setting, makes the debriefing stage very  important  Design types  • See text for examples, see page 181 for diagram  • Classic Experimental design  ◦ ○ All designs variations of this  ◦ ○ Random assignement, pretest, posttest, experiemental group, control group  • Preexperimental design  ◦ ○  Same as above, no random assignement  ◦ ○  All designs that follow are forms of preexperimental design – they are  modified for constraints, but make identifying a causal relation less certain  • One­Shot case study  ◦ ○ Aka. One group posttest only design  ◦ ○ Only one group, no random assignment, no pretest  • One group pretest posttest  ◦ ○ Only one group, no random assignment  • Static group comparison  ○ Aka the posttest only noequivalent group desigm ○ No random assignment, no pretest • Quasi­experimental designs make identifying a causal relation more certain, used where  classical design is impossible, the designs that follow fall under this category  • Two group posttest only  ◦ ○ Identical to static except with random assignement  ◦ ○ Only modification from classic no pretest  • Interrupted Time Series  ◦ ○ Uses one group to take multiple pretest measures before and after treatments  • Equivalent Time Series  ◦ ○ Like classical caught in a loop, pretest treatment posttest repeat...  • Latin Square Designs  ◦ ○ Used when want to see how multiple treatments given in different sequences  affect a dependent variable  • Solomon Four Group Design  ◦ ○  The pretest can potentially impact the treatment/dependent variable ex­ by  exposing the group to skills or ideas they would not previously have had  ◦ ○  To eliminate this modified design – four groups, two go through classical  experiment design (one as experimental one as control), the latter two go through posttest only  design (again one is control) to see if there is a difference  • Factorial design  ◦ ○  For studies looking at the simultaneous effects of more than one independent  variable  ◦ ○  Uses two or more independent variables in combination  ◦ ○  Effects divided into main effects, and those created by the interaction of the  two variables – the interaction effects Design Notation  • Shorthand for parts of experimental design ○ O = dependent variable, R= random assignment, X= treatment  ○ O = pretest O = posttest 1  2 ○ When multiple treatments used also subscripted  • See page 181 – good diagram  Internal Vailidity  • The ability to eliminate alternative explanations for the dependent variable  • Anything that affects this variable except the indepent variable is a compromise to internal  validity  • Following are some examples  • Selection Bias  ◦ ○ If groups not equivalent, a characteristic in one of them could effect dependent  variable  ◦ ○ Problem in all designs w/o random assignment  • History  ◦ ○  You never know what’s going to happen – news reports and events may occur  in the middle of study and vary opinions in an unexpected/particular way  ◦ ○  More of an issue in long term studies  • Maturation  ◦ ○ Must be considered that natural processes will affect responses  ◦ ○ Long term study issue  • Testing ◦ ○ Mentioned in the Solomon design, pretests can affect the experiment  • Instrumentational  ◦ ○ Faulty tools  • Mortality ◦ ○ Not necessarily death, but discontinuation of study participation  • Statistical Regression  ◦ ○  Problem of extreme values – random mistakes move the group towards  average as there is nowhere to go but down/up  ◦ ○  IE) If I showed a violent video to especially violent inmates and then  measured their responses, expecting an increase in violent tendencies I might not find a
More Less

Related notes for HK 2810

Log In


OR

Join OneClass

Access over 10 million pages of study
documents for 1.3 million courses.

Sign up

Join to view


OR

By registering, I agree to the Terms and Privacy Policies
Already have an account?
Just a few more details

So we can recommend you notes for your school.

Reset Password

Please enter below the email address you registered with and we will send you a link to reset your password.

Add your courses

Get notes from the top students in your class.


Submit