Celem badań naukowych jest zwiększenie naszego zrozumienia otaczającego nas świata. Aby to osiągnąć, naukowcy badają różne grupy ludzi lub populacje. Populacje te mogą być tak małe, jak kilka osób z jednego miejsca pracy lub tak duże, jak tysiące osób reprezentujących przekrój społeczeństwa kanadyjskiego. Wyniki tych badań często dają wgląd w to, jak praca i zdrowie oddziałują na siebie w tych grupach. Ale skąd wiemy, czy wyniki badania można odnieść do innej grupy lub populacji?
Aby odpowiedzieć na to pytanie, musimy najpierw zrozumieć pojęcie uogólniania.
W najprostszej formie uogólnianie można opisać jako tworzenie przewidywań na podstawie obserwacji z przeszłości.
Innymi słowy, jeśli coś często zdarzało się w przeszłości, prawdopodobnie wystąpi w przyszłości. W badaniach, gdy naukowcy zgromadzą wystarczającą ilość danych na poparcie hipotezy, mogą opracować przesłanki, aby przewidzieć wynik w podobnych okolicznościach z pewnym stopniem dokładności.
Dwa aspekty uogólniania
Uogólnianie na populację. Czasami, gdy naukowcy mówią o uogólnialności, mają na myśli zastosowanie wyników z badanej próby do większej populacji, z której próba została wybrana. Na przykład, rozważ pytanie: „Jaki procent populacji Kanady popiera partię liberalną?”. W tym przypadku ważne byłoby dla badaczy, aby ankietować osoby, które reprezentują całą populację. Dlatego muszą się upewnić, że respondenci badania zawierają odpowiednie grupy z większej populacji w odpowiednich proporcjach. Przykłady odpowiednich grup mogą być oparte na rasie, płci lub grupie wiekowej.
Generalizowanie do teorii. W szerszym ujęciu, pojęcie uogólniania dotyczy przechodzenia od obserwacji do teorii lub hipotez naukowych. Ten rodzaj generalizacji polega na wykorzystaniu obserwacji specyficznych dla danego miejsca i czasu w celu stworzenia uniwersalnej hipotezy lub teorii. Na przykład w latach 40. i 50. brytyjscy badacze Richard Doll i Bradford Hill odkryli, że 647 z 649 pacjentów z rakiem płuc w londyńskich szpitalach było palaczami. Doprowadziło to do wielu kolejnych badań, z coraz większą liczebnością próby, z różnymi grupami ludzi, z różną ilością palenia itd. Kiedy okazało się, że wyniki są spójne w odniesieniu do różnych osób, czasu i miejsca, obserwacje zostały uogólnione w teorię: „palenie papierosów powoduje raka płuc”.”
Wymagania dotyczące uogólniania
Do uogólniania potrzebujemy próby badawczej, która reprezentuje jakąś interesującą nas populację – ale musimy również zrozumieć kontekst, w jakim przeprowadzane są badania i jak może on wpłynąć na wyniki.
Załóżmy, że czytasz artykuł o szwedzkim badaniu nowego programu ćwiczeń dla pracowników płci męskiej cierpiących na bóle pleców. Badanie przeprowadzono na mężczyznach pracujących w centrach fitness. Naukowcy porównali dwa podejścia. Połowa uczestników otrzymała broszurę na temat ćwiczeń od terapeuty, a połowa została objęta programem ćwiczeń prowadzonym przez byłego sportowca olimpijskiego. Wyniki badania wykazały, że pracownicy w grupie ćwiczącej wrócili do pracy szybciej niż pracownicy, którzy otrzymali broszurę.
Zakładając, że badanie było dobrze przeprowadzone, z solidnym projektem i rygorystycznym raportowaniem, możemy zaufać jego wynikom. Ale na jakie populacje można uogólnić te wyniki?
Kilka czynników, które należy wziąć pod uwagę, to m.in: Jak ważne jest, aby program ćwiczeń był prowadzony przez olimpijczyka? Czy program ćwiczeń zadziałałby, gdyby został dostarczony przez nieznanego terapeutę? Czy program zadziałałby, gdyby był prowadzony przez tego samego olimpijczyka, ale w kraju, w którym nie jest on dobrze znany? Czy wyniki odniosłyby się do pracowników innych miejsc pracy, które różnią się od centrów fitness? Czy kobiety zareagowałyby tak samo na program ćwiczeń?
Aby zwiększyć naszą pewność co do możliwości uogólnienia badania, należałoby je powtórzyć z tym samym programem ćwiczeń, ale z różnymi dostawcami w różnych środowiskach (zakładach pracy lub krajach) i uzyskać takie same wyniki.