שיטות מחקר כמותיות

[מאי261]

שיטות מחקר כמותיות

אולי מישהו כאן יוכל לעזור לי? אני לומדת באונ' בחו"ל אבל נמצאת בארץ. סיימתי את שלב הקורסים. אני רוצה להעמיק את הכשרתי בשיטות מחקר כמותיות - לקחתי כמה קורסים בזה אבל לא מספיק, ואני מתכננת מרכיב כמותי בדוקטורט. התחום שלי הוא במדעי החברה אבל לא נראה לי הכרחי שהקורסים יהיו בתחום הספציפי - כל תחום משיק יהיה בסדר אני חושבת (סוציולוגיה, מדעי המדינה, פסיכולוגיה, ספציפית הייתי רוצה לקחת קורסים בעיבוד סטטיסטי של נתונים כמותיים (ואולי גם בסטטיסטיקה נטו, אבל נראה לי שאני מעדיפה קורסים יישומיים.) אני ממש לא מכירה את המערכת כאן בארץ. בתואר הראשון היה לנו קורס אחד מסכן בסטטיסטיקה והוא היה די גרוע... האם מישהו יוכל להמליץ (עם עדיפות לחיפה או לירושלים)? וטכנית, האם ניתן להירשם לקורסים בודדים כשאני לא סטודנטית באוניברסיטה? אשמח לכל מידע.. תודה!

 

[קיסרית הזאטוטית]

הקורס של פרופ' מיכאל שלו באוני' העברית

שמעתי שהוא מעולה יסודי ומצוין (גם הקורס וגם מיכאל) מניסיון אישי - הוא גם נחמד מאוד ומקצועי לעילא. הוא שייך לסוציולוגיה ולמדע המדינה (מינוי משותף) מה שכן בלי שום בסיס - אולי יהיה לך קשה. אני חושבת שאם תדברי איתו הוא יסכים שתעשי AUDIT וזהו בהצלחה

 

[ayulli]

../images/Emo45.gif

 

[mummy]

לענין הטכני כן אפשר להרשם לקורס בודד

נדמה לי שהסטטוס הוא "שומעת חופשית" או משהו כזה. יש אצלנו הרבה שעושות את זה כשהן שוקלות אם להתחיל את הדוקטורט בד"כ מבוגרות יותר שבאות אחרי איזה שהוא מסלול קריירה בחוץ וחושבות לשנות, לוקחות אחד או כמה קורסים לא כסטודנטיות מן המניין. שאלה אחת היא אולי בענין קרדיט - אם את רוצה שזה יהיה קורס שיחשב לך באוניברסיטה שלך, אז אולי יש מגבלות מסוימות או תנאים אצלך בתכנית שלך. אבל אם זה פחות חשוב לך ואת רוצה ללמוד את השיטה אז לבוא ולשבת בקורס, וגם להגיש תרגילים אם תרצי לא צריכה להיות בעיה. זה עולה כמובן כסף. אני מניחה שאפשר לברר את זה במדור רישום של האוניברסיטה המיועדת שבה ינתן הקורס שתרצי לקחת, או אולי במזכירות של המחלקה שבה הקורס הזה ניתן - מה שמזכיר לי עוד נקודה, יש קורסים שמוגבלים רק לסטודנטים של התכנית כלומר סגורים לשומעים מן החוץ, את צריכה לבדוק גם את זה. באופן ענייני, איזה קורס בדיוק אני לא יכולה להמליץ כי לא התעסקתי בשיטות כמותניות בשנים האחרונות... אבל בטח אפשר להתחיל משיטוט בידיעונים? אולי אפילו גוגל על "שיטות מחקר כמותניות" יביא אותך לרשימות של סילבוסים עם שמות של מרצים שמלמדים בתחום ומשם תקבלי קצה חוט. בהצלחה

 

[תזאי בדימוס]

למאי ולניצת הגפן

שהתענינה עבור חברתה בנושאים הקשורים לסטטיסטיקה. סטטיסטיקה הינה החווה הסינית של מדעי החברה. עליה יקום (או ליתר דיוק נפל) מדע החברה כולו. כדאי שתבינו כמה הדברים בעייתים אני מפנה אותכם למאמרו "הכועס כל כך" של כהן: Cohen, J. 1994. The earth is round (p<.05). American Psychologist 49:997-1003. הנה קישור ישיר אליו (עשו העתק הדבק): comp.uark.edu/~whlevine/psyc5133/cohen1994.pdf למאי אני אומר שאין מנוס מללמוד את הנושא בעצמך. עזבי קורסים. כדי להיות חוקר טוב צריך ללמוד לבד. קצב הלימוד העצמי הרבה יותר גדול מלימודים בקורס והכמות עצומה. כך את גם יכולה להתכוון לדברים שחשובים לך. ואותו דבר אני אומר לחברה של ניצן. מדובר על בעיות עמוקות מאד במדעי החברה. אין מנוס מלהבין את הדברים באופן עצמאי. הניסיון לתת את העיבוד הסטטיסטי למישהו אחר "שמבין" בתחום רק יניב עוד מאותו דבר שראינו במדעי החברה 60 שנה ושעליו כהן כל כך מתרעם במאמרו. אני מציע לחברה של ניצן לקחת את עניין הסטטיסטיקה ברצינות רבה מאד.

 

[22ק ו ס ם]

תשובה כזו יכולה לדכא אותה וחבל

אני ממש לא חושב שרצוי ללמוד סטטיסטיקה לבד, במיוחד כשאין הרבה רקע בנושא. זה אפשרי אחרי שיש בסיס מסוים ואז מתקדמים בהתאם לצורך אבל קורסים בסיסיים חשובים, מכיוון שהם יודעים להיות תובעניים כשצריך. רוב האנשים לא לומדים טוב בעצמם. הכי טוב פשוט לקחת קורס במקום המגורים הקרוב אלייך. ברמה הבסיסית, לא צריכים להיות הבדלים גדולים. אם זה באמת מפחיד ויש רתיעה, אפשר לקחת את אחד הקורסים במחלקות היותר "רכות" כמו חינוך או סוציולוגיה שהדרישות שם קלות יותר יחסית. אפשר גם לנסות לקחת קורסים באוניברסיטה הפתוחה.

 

[tulkin]

לגבי הקורסים באו"פ

בתור אחד שלימד חלק מהם... אם מאי למדה את מכסת הקורסים לדוקטורט, אני מניח שהיה שם קורס או שניים בסטטיסטיקה ועוד קורס או שניים בשיטות מחקר באופן כללי יותר. אם זה אכן המצב, הקורסים שיש באו"פ הם ברמה בסיסית מדי, של תואר ראשון. הם יכולים לשמש רפרנס טוב למושגים הבסיסיים כשלומדים (לבד או בקורס) מושגים מתקדמים יותר, אבל הם לכשעצמם, בעיני לפחות, לא מתאימים כקורסים ללימוד שיטות כמותיות ברמה של דוקטורט.

 

[תזאי בדימוס]

ללמוד לבד או ללמוד מקורסים?

הדבר תלוי כמובן איך רואים את הסטטיסטיקה. אם רואים את הסטטיסטיקה, כמו שראו אותה במשך 60 השנה האחרונות, משהו נפרד מהמקצוע הראשי, אזי אפשר ללמוד בקורס בחוסר חשק ואולי לתת את התוצאות לסטטיסטיקאי שינתח אותם ויעשה את העבודה "השחורה" בשביל החוקר. גישה כזאת הובילה ל-60 שנות מחקר חסרות ערך במדעי החברה (ראה את מאמרו של כהן). תומאס קון בספרו המבנה של המהפכות המדעיות תאר את המדע כאוסף של כפרדיגמות (פרדיגימה - תיאוריה מוצלחת המהווה הישג מדעי מרשים). פרדיגמה שולטת ולאט לאט מצטברות עוד חריקות, סתירות וסימני שאלה לגביה עד שמגיע שלב המשבר בו היא בסופו של דבר היא תוחלף בפרדיגמה אחרת. המצב כיום במדעי החברה הינו של משבר אמיתי בכל הקשור לדרך ניתוח תוצאות כמותיות. כהן כותב במאמר בצדק כי אין פתרונות קסם. הבעיה איננה בעיה בשיטה מסוימת אלא בתחום שלם במדע אשר הולך שולל כדי לחשוב כי בעיות כל כך מורכבות כמו אלו במדעי החברה, בו כל דבר משפיע על כל דבר, ניתנות לניתוח והבנה בעזרת הוקוס פוקוס סטטיסטי הנקרא מובהקות סטטיסטית. מכאן, כי עדיין לא נמצא הפרדיגמה שתחליף את שיטת המובהקות הסטטיסטית והמשבר עמוק מאד. אולם אם מישהו כן רואה את הסטטיסטיקה כחלק אינטרגלי ממדעי החברה הוא ילמד אותו לבד בדיוק כמו שהוא לומד את נושא המחקר שלו לבד. כיצד חוקרים אם לא על ידי קריאת אין סוף מאמרים וספרים וניסיון למצוא משהו חדש? רק בדרך הזאת ניתן להתמודד עם מחקר כמותי במדעי החברה. שיטות מחקר כמותיות במדעי החברה הוא תחום שיש להתחיל אותו ממש ממש מהתחלה.

 

[22ק ו ס ם]

האמת היא שמאוד הסתקרנתי מה יש באותו כהן

שבמחי מחקר אחד חיסל את הסטטיסטיקה ב60 השנה האחרונות ואני מוכרח לראות שדי התאכזבתי. הוא בסך הכל מבקר את שיטת ההשערות, משהו שהוא לא היה הראשון ולא האחרון שביקר. אני דווקא מסכים איתו באופן עקרוני אבל קצת מוגזם לומר שלא היה שום מחקר משמעותי במשך 60 שנה. מדעי החברה מתפתחים כל הזמן והשיטות משתכללות, ולכל אפליקציה סטטיסטית יש את היתרונות והחסרונות שלה וכמובן מאוד תלויה בשאלת המחקר. למשל, סטטיסטיקה בייסינאית הופכת ליותר ויותר דומיננטית אבל גם היא לא נטולת בעיות. אני לא יודע על סמך מה אתה קובע את מה שאתה אומר בעניין ההוקוס פוקוס הסטטיסטי. כל כלי סטטיסטי כשמו כן הוא, כלי. הוא יכול לשמש למחקרים טובים או גרועים כתלות באיך משתמשים בו ומתי. אני לא רואה בזה משבר אלא פשוט מוגבלות של הכלים הסטטיסטיים. זה לא אומר שהם לא חשובים או לא הובילו לתוצאות מרשימות, אבל הבעייה היא בעיקר בחוסר הבנה שלהם בקרב חוקרים מסוימים שמוביל למסקנות שגויות וזו לא בעייה של הסטטיסטיקה. בלי קשר, סטטיסטיקה היא בהחלט מקצוע נפרד. גם מתמטיקה היא מקצוע נפרד אבל אתה לא דורש מכלכלנים להיות מתמטיקאים למרות שהיא משמשת אותם נכון? אני מסכים שצריך ללמוד סטטיסטיקה מההתחלה אבל יש הבדל בין ללמוד ליישם אותה לבין לעסוק בה ישירות שזה לא דבר שכולם מוכשרים או רוצים לעשות.

 

[the new L]

האמת שזו בעיה לא קלה

ללמוד סטטיסטיקה מתקדמת למי שמגיע ממדעי החברה. חיפשתי עכשיו "advanced statistics" באמזון. מה מצאתי? היו שם כמה ספרים, שלמרות השם היומרני - הם לא עסקו בסטטיסטיקה מתקדמת, אלא בסטטיסטיקה כפי שהיא נלמדת בתואר הראשון. ואז ראיתי את הספר הזה http://www.amazon.com/Advanced-Statistics-Description-Populations-Springer/dp/0387947175/ref=pd_bbs_sr_10?ie=UTF8&s=books&qid=1206602721&sr=8-10 עיון קל בתוכן העניינים מלמד שזה בהחלט ספר מתקדם בסטטיסטיקה. אז מה הבעיה? הבעיה היא שאפילו רק מתוכן העניינים, יש לי ספק רב אם תלמידי מדעי החברה שאין להם רקע טוב במתמטיקה יוכלו לקרוא ספר כזה. ספר שיש בו פרק שנקרא The Daniell integral הוא כנראה לא ספר שמי שאין לו רקע מכובד במתמטיקה יוכל לקרוא. זה ממש נראה כאילו הספרים בסטטיסטיקה מתחלקים ל2 עולמות, ספרים מתקדמים שמיועדים לסטטיסטיקאים ומתמטיקאים, וספרים ברמה נמוכה מאוד שמיועדים לכל מי שהוא לא סטטיסטיקאי ומתמטיקאי. מעניין אותי האם מישהו פה נתקל בספר שמגשר בין שני הצדדים.

 

[לטינית בנשמה]

לפני שמתעסקים בדברים מורכבים

כדאי מאד לדעת את עובדות החיים ואת הכיון שהולכים אליו. המאמר של כהן, שאיננו מסובך להבנה, הוא מקום טוב להתחיל איתו.

 

[22ק ו ס ם]

ההבדל ביו תיאוריה ליישום שלה

לאנשים שצריכים סטטיסטיקה בשביל עיבודים סטטיסטיים אין צורך בהבנה מתמטית עמוקה. הם לא צריכים לדעת את ההוכחות אלא להכיר את הכלים, מה האם אומרים, על אלו הנחות יסוד הם מתבססים ומתי להשתמש בהם. בהחלט יש פער גדול בין ספרי לימוד שמיועדים לתלמידי מתמטיקה וסטטיסטיקה לבין ספרי לימוד במדעי החברה. היא צריכה ספר או קורס במדעי החברה שלא מכבידים מבחינה מתמטית כי זה פשוט לא חשוב עבורה. יש הרבה ספרים כאלו. אתה יכול לחפש תחת פסיכולוגיה וסטטיסטיקה למשל.

 

[the new L]

אני חושב שצריך להיזהר

מקביעות כאלה. אנחנו לא מדברים על סטודנטים לתואר ראשון, אלא על חוקרים. ומאוד מאוד רצוי שחוקר יבין טוב מאוד את כל הכלים שהוא משתמש בהם, ולמה הם עובדים. אני גם מניח שחוקר במדעי החברה צריך לפתח לפעמים בעצמו מבחנים סטטיסטיים חדשים שלא היו קיימים קודם, פשוט כי הם אלו שמתאימים בדיוק לבעיה שהוא עוסק בה, ויהיה לו קשה מאוד לעשות זאת אם לא יהיה לו ידע רב בסטטיסטיקה, ובאיך ולמה היא עובדת.

 

[22ק ו ס ם]

יש גבול לכמה אנשים יכולים ללמוד

מה שאתה מציע זה שכל פסיכולוג או סוציולוג יעשה גם דוקטורט בסטטיסטיקה. זה ממש לא מעשי. חוקר בהחלט צריך להיות מודע למגבלות של הכלים שלו והרבה מהם באמת לא מודעים. רובם לא יכולים לפתח כלים סטטיסטיים כי אין להם את היכולת הנדרשת. אם הוא נתקל בבעייה שאין לו פיתרון בשבילה אין בושה לפנות לסטטיסטיקאים מומחים. בשביל זה הם קיימים. צריך גם לזכור שלא כל הניתוחים הסטטיסטיים מסובכים ואין בעייה רצינית לשלוט בטכניקות הבסיסיות. יתכן שאתה יכול להגיע לתוצאות מעניינות יותר אם הידע שלך היה גדול יותר וזה תלוי בחוקרים עצמם.

 

[the new L]

דוקטורט בסטטיסטיקה זו הגזמה, 3 קורסים יספיקו

למשל, הספר שקישרתי אליו בשרשור הזה. אדם שאין לו בכלל רקע במתמטיקה ובסטטיסטיקה שרוצה לקרוא את הספר הזה (שבוודאי יביא אותו לרמה מאוד מאוד גבוהה של סטטיסטיקה) צריך ללמוד בסך הכל 3 ורבע קורסים. הוא צריך ללמוד קורס אחד באלגברה לינארית, 2 קורסים בחשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי, ולבסוף, ללמוד קצת קצת טופולוגיה (משהו כמו שתי הרצאות יספיקו). לאחר מכן הוא מסוגל לקרוא את הספר הזה ולהקפיץ את רמת הסטטיסטיקה שלו לשמיים.

 

[22ק ו ס ם]

דוקטורנטים בפסיכולוגיה

לוקחים הרבה יותר קורסים במהלך התואר שלהם. זה מגיע לסביבות 10 עד הדוקטורט כך שלא זו הבעייה. אני ממש לא רואה איך ידע בחשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי הכרחי לשימוש בתוכנות סטטיסטיות. זה יכול לעזור במחקרים מתקדמים או מסובכים אבל לרוב האנשים זה לא הכרחי. כמובן שמבחינה עקרונית תמיד אפשר לומר שאם תלמד עוד ועוד קורסים תדע יותר, אבל זה נכון לכל תחום.

 

[tulkin]

כי לדעת סטטיסטיקה ושיטות כמותניות

זה לא רק לדעת להשתמש בתוכנות סטטיסטיות אלא הרבה יותר מזה. גם אם כל מה שרוצים לעשות זה רגרסיה לינארית פשוטה. אחרת זה בדיוק ליפול לפרדיגמה הבעייתית של שימוש במובהקות. אז נכון שלא כל שימוש במובהקות סטטיסטית הוא פסול כמו שאותו כהן ניסה לטעון. אבל הוא צודק בזה שיש הרבה אי הבנה בנוג לאיך ומתי אפשר ונכון להשתמש בה. ובדיוק באותה מידה מתי ואיך (ובעיקר מתי לא) אפשר להשתמש ברגרסיה לינארית ואיך להבין ולפרש את תוצאותיה וכך הלאה עם כל פטנט סטטיסטי. מה לעשות שאת זה התוכנות לא יודעות לעשות. אם תהיה לך טבלת נתונים ותגיד לתוכנה לעשות רגרסיה לינארית היא תעשה את זה בלי בעיה, ותדווח לך את זה על התוצאות, היא אף פעם לא תגיד לך "רגע... בדקתי את הנתונים, ונראה שבמקרה הזה לא ראוי להשתמש במודל לינארי".

 

[22ק ו ס ם]

אתה שוב מרדד את הדיון לרגרסיה

כאילו אין עוד אלף ואחד טכניקות סטטיסטיות אחרות שבשימוש נכון לא מצריכות הבנה מתמטית שלהן. אתה מצייר איזו תמונת עולם מעוותת שכל חוקר משתמש כמו גולם ברגרסיה בלי שיהיה לו מושג מה זה אומר וזה רחוק מאוד מכך. לא שאין חוקרים שמשתמשים בצורה לא נכונה בסטטיסטיקה אבל מי שלומד ברצינות קורסים בסטטיסטיקה ושיטות מחקר במדעי החברה ידע מצוין מתי צריך להשתמש ובמה, ואיך לפרש את הנתונים כהלכה. זה לא מצריך הבנה מתמטית ברמה גבוהה במיוחד. בשביל לדעת מתי להשתמש ברגרסיה ליניארית ומתי לא כל תוכנה סטטיסטית סטנדרטית שתופעל כהלכה תוכל לתת לך תשובה לזה.

 

[tulkin]

האמנם?

ראשית - אני לא מרדד את הדיון לרגרסיה. הטיעון שלי עובד הפוך: אפילו ברגרסיה לינארית פשוטה של משתנה אחד, חוקרים מעולים עושים טעויות, שלא לדבר על תוכנות. אז על אחת כמה וכמה בשיטות מורכבות יותר.... שנית, עוד לא ראיתי תוכנה סטטיסטית אחת שאומרת "תשמע המודל הלינארי נשמע לא מתאים..." אחרי שאתה לוחץ על הכפתור "fit line" או משהו דומה. מקסימום, התוכנה מדווחת על פרמטרים של FIT, שהנפוץ בהם (ובפועל, בשימוש, אפשר לומר היחיד) הוא R^2 על כוונוניו השונים, זאת ביחד עם הערכת המובהקות של ערכי הפרמטרים במודל. מה לעשות שזה לא מספיק כדי לדעת האם הנתונים מתאימים למודל, וצריך להסתכל יותר לעומק ולדעת בדיוק מה מחפשים? אני אשמח אם תמליץ לי על תוכנה שכן עושה זאת אם ישנה. תמיד אשמח ללמוד דברים חדשים, ושתספר לי, כמיטב ידיעתך איך היא עושה זאת ואיך היא מדווחת על זה.

 

[tulkin]

המלצה כזו (על תוכנה טובה) אפילו תעזור לי מאד

התרגיל הבא שלי בקורס במודלים לינאריים הוא "לתקן טעות" של התוכנה בה אנחנו משתמשים (JMP). כלומר המרצה הריץ אנליזת random effects one way ANOVA על נתונים מתוך ליגת הבייסבול, הוציא טבלאות של מסקנות מהניתוח, וסימן בעיגול את כל החישובים שJMP הוציאה, אבל אינם תואמים את התחזיות של התאוריה - ואמר לנו להשיג את הנתונים הנכונים, בין אם אנחנו עושים זאת בעצמנו (כלומר, לפתח ולהוכיח את הנוסחא הנכונה) ובין אם אנחנו מוצאים תוכנה שעושה זאת נכון. אנשים אחרים בכיתה מצאו שR וSTATA עושות את אותן טעות. אז אם אתה מכיר תוכנה טובה אחרת - זה בהחלט יכול לחסוך ממני כאב ראש (ואגב - הוא הצהיר שמותר לנו להתייעץ אם מי שאנחנו רוצים בעניין, כיוון שהוא בעצמו לא בטוח מה התשובה, אבל ברור לו שהתוכנה נותנת הערכות שגויות לפרטרים - כף שאני אפילו לא עובר על כללים אתיים בכך שאני משתף את הפורום...