W rozdziale 1 omówiliśmy, że chociaż badania mogą być odkrywcze, opisowe lub wyjaśniające, większość badań naukowych ma tendencję do bycia typu wyjaśniającego w tym, że szukają one potencjalnych wyjaśnień obserwowanych zjawisk naturalnych lub społecznych. Wyjaśnienia wymagają opracowania pojęć lub możliwych do uogólnienia właściwości lub cech związanych z obiektami, zdarzeniami lub ludźmi. Podczas gdy obiekty takie jak osoba, firma lub samochód nie są pojęciami, ich specyficzne cechy lub zachowanie, takie jak stosunek osoby do imigrantów, zdolność firmy do innowacji i waga samochodu mogą być postrzegane jako pojęcia.
Świadomie lub nieświadomie, używamy różnych rodzajów pojęć w naszych codziennych rozmowach. Niektóre z tych pojęć zostały wypracowane z biegiem czasu poprzez nasz wspólny język. Czasami zapożyczamy pojęcia z innych dyscyplin lub języków, aby wyjaśnić interesujące nas zjawisko. Na przykład, pojęcie grawitacji zaczerpnięte z fizyki może być wykorzystane w biznesie do opisania, dlaczego ludzie mają tendencję do „ciążenia” w kierunku preferowanych miejsc zakupów. Podobnie, koncepcja odległości może być użyta do wyjaśnienia stopnia społecznej separacji pomiędzy dwiema osobami, które w innym przypadku znajdowałyby się w jednym miejscu. Czasami tworzymy własne koncepcje, aby opisać unikalne cechy, które nie zostały opisane we wcześniejszych badaniach. Na przykład, technostres jest nowym pojęciem odnoszącym się do stresu psychicznego, z którym można się zmierzyć, gdy jest się proszonym o nauczenie się nowej technologii.
Pojęcia mogą również mieć coraz wyższy poziom abstrakcji. Niektóre pojęcia, takie jak waga osoby, są precyzyjne i obiektywne, podczas gdy inne pojęcia, takie jak osobowość osoby, mogą być bardziej abstrakcyjne i trudne do zwizualizowania. Konstrukt jest abstrakcyjnym pojęciem, które zostało specjalnie wybrane (lub „stworzone”), aby wyjaśnić dane zjawisko. Konstrukt może być prostym pojęciem, takim jak waga osoby, lub kombinacją zestawu powiązanych pojęć, takich jak umiejętności komunikacyjne osoby, które mogą składać się z kilku podstawowych pojęć, takich jak słownictwo, składnia i ortografia danej osoby. Pierwszy przypadek (waga) jest konstruktem jednowymiarowym, podczas gdy drugi (umiejętność komunikacyjna) jest konstruktem wielowymiarowym (tj. składa się z wielu podstawowych pojęć). Rozróżnienie pomiędzy konstruktami i pojęciami jest wyraźniejsze w przypadku konstruktów wielowymiarowych, gdzie abstrakcja wyższego rzędu nazywana jest konstruktem, a abstrakcje niższego rzędu nazywane są pojęciami. Jednak to rozróżnienie ma tendencję do zacierania się w przypadku konstruktów jednowymiarowych.
Konstrukty używane do badań naukowych muszą mieć precyzyjne i jasne definicje, których inni mogą użyć, aby dokładnie zrozumieć, co to znaczy, a czego nie znaczy. Na przykład, pozornie prosty konstrukt, taki jak dochód, może odnosić się do dochodu miesięcznego lub rocznego, dochodu przed opodatkowaniem lub po opodatkowaniu oraz dochodu osobistego lub rodzinnego, a zatem nie jest ani precyzyjny, ani jasny. Istnieją dwa rodzaje definicji: definicje słownikowe i definicje operacyjne. W bardziej znanej definicji słownikowej, konstrukt jest często definiowany w kategoriach synonimu. Na przykład, postawa może być zdefiniowana jako dyspozycja, uczucie lub afekt, a afekt z kolei jest definiowany jako postawa. Takie definicje o charakterze obiegowym nie są szczególnie użyteczne w badaniach naukowych do rozwijania znaczenia i treści tego konstruktu. Badania naukowe wymagają definicji operacyjnych, które definiują konstrukty w kategoriach tego, jak będą one empirycznie mierzone. Na przykład, definicja operacyjna konstruktu takiego jak temperatura musi określać, czy planujemy mierzyć temperaturę w skali Celsjusza, Fahrenheita czy Kelvina. Można sobie wyobrazić, że konstrukt taki jak dochód powinien być zdefiniowany w kategoriach tego, czy interesuje nas dochód miesięczny czy roczny, dochód przed opodatkowaniem czy po opodatkowaniu oraz dochód osobisty czy rodzinny. Można sobie wyobrazić, że takie konstrukty jak uczenie się, osobowość i inteligencja mogą być dość trudne do operacyjnego zdefiniowania.
Rysunek 2.1. Teoretyczne i empiryczne płaszczyzny badań
Pojęciem często kojarzonym z konstruktem, a niekiedy stosowanym zamiennie z nim, jest zmienna. Etymologicznie rzecz ujmując, zmienna to wielkość, która może się zmieniać (np. od niskiej do wysokiej, od ujemnej do dodatniej itp.), w przeciwieństwie do stałych, które się nie zmieniają (tzn. pozostają niezmienne). Jednakże w badaniach naukowych zmienna jest mierzalną reprezentacją abstrakcyjnego konstruktu. Jako abstrakcyjne byty, konstrukty nie są bezpośrednio mierzalne, dlatego szukamy zastępczych miar zwanych zmiennymi. Na przykład, inteligencja danej osoby jest często mierzona jako jej wynik IQ (iloraz inteligencji), który jest wskaźnikiem wygenerowanym na podstawie testu analitycznego i testu dopasowywania wzorców, który jest podawany ludziom. W tym przypadku, inteligencja jest konstruktem, a wynik IQ jest zmienną, która mierzy konstrukt inteligencji. To, czy wynik IQ rzeczywiście mierzy inteligencję danej osoby, jest domysłem każdego (choć wielu wierzy, że tak jest) i w zależności od tego, jak dobrze mierzy inteligencję, wynik IQ może być dobrą lub złą miarą konstruktu inteligencji. Jak pokazano na Rysunku 2.1, badania naukowe przebiegają wzdłuż dwóch płaszczyzn: teoretycznej i empirycznej. Konstrukty są konceptualizowane na płaszczyźnie teoretycznej (abstrakcyjnej), podczas gdy zmienne są operacjonalizowane i mierzone na płaszczyźnie empirycznej (obserwacyjnej). Myślenie jak badacz implikuje zdolność do poruszania się tam i z powrotem pomiędzy tymi dwoma płaszczyznami.
Zależnie od ich zamierzonego użycia, zmienne mogą być klasyfikowane jako niezależne, zależne, moderujące, pośredniczące lub zmienne kontrolne. Zmienne, które wyjaśniają inne zmienne nazywane są niezależnymi zmiennymi, te, które są wyjaśnione przez inne zmienne są zależnymi zmiennymi, te, które są wyjaśnione przez niezależne zmienne podczas gdy również wyjaśniają zależne zmienne są pośredniczącymi zmiennymi (lub pośrednimi zmiennymi), i te, które wpływają na związek między niezależnymi i zależnymi zmiennymi nazywane są moderującymi zmiennymi. Na przykład, jeśli stwierdzimy, że wyższa inteligencja powoduje lepsze uczenie się wśród uczniów, to inteligencja jest zmienną niezależną, a uczenie się zmienną zależną. Mogą istnieć inne zmienne zewnętrzne, które nie są istotne dla wyjaśnienia danej zmiennej zależnej, ale mogą mieć pewien wpływ na zmienną zależną. Zmienne te muszą być kontrolowane w badaniu naukowym i dlatego nazywane są zmiennymi kontrolnymi.
Rysunek 2.2. Nomologiczna sieć konstruktów
Aby zrozumieć różnice między tymi różnymi typami zmiennych, rozważmy przykład pokazany na Rysunku 2.2. Jeśli uważamy, że inteligencja wpływa (lub wyjaśnia) osiągnięcia akademickie uczniów, wówczas miara inteligencji, taka jak wynik IQ, jest zmienną niezależną, podczas gdy miara sukcesu akademickiego, taka jak średnia ocen, jest zmienną zależną. Jeśli uważamy, że wpływ inteligencji na osiągnięcia akademickie zależy również od wysiłku włożonego przez studenta w proces uczenia się (tzn. w przypadku dwóch równie inteligentnych studentów, student, który wkłada więcej wysiłku, osiąga wyższe wyniki w nauce niż ten, który wkłada mniej wysiłku), wówczas wysiłek staje się zmienną moderującą. Nawiasem mówiąc, można również postrzegać wysiłek jako zmienną niezależną, a inteligencję jako zmienną moderującą. Jeśli osiągnięcia akademickie są postrzegane jako pośredni krok w kierunku wyższego potencjału zarobkowego, wówczas potencjał zarobkowy staje się zmienną zależną dla zmiennej niezależnej osiągnięcia akademickie, a osiągnięcia akademickie stają się zmienną pośredniczącą w relacji między inteligencją a potencjałem zarobkowym. W związku z tym zmienne są określane jako niezależne, zależne, moderujące lub pośredniczące na podstawie ich charakteru powiązania ze sobą. Ogólna sieć relacji pomiędzy zestawem powiązanych konstruktów nazywana jest siecią nomologiczną (patrz Rysunek 2.2). Myślenie jak badacz wymaga nie tylko zdolności do abstrahowania konstruktów z obserwacji, ale również zdolności do mentalnej wizualizacji sieci nomologicznej łączącej te abstrakcyjne konstrukty.
.