Tverrsnittforskningsmetode Hvordan virker det?

En tverrsnittstudie innebærer å se på personer som er forskjellige på en nøkkelegenskap ved et bestemt tidspunkt. Dataene samles samtidig fra personer som ligner på andre egenskaper, men forskjellige i en nøkkelfaktor som interesse, for eksempel alder, inntektsnivå eller geografisk plassering. Deltakerne er vanligvis delt inn i grupper kjent som kohorter. For eksempel kan forskere opprette kohorter av deltakere som er i 20-, 30- og 40-årene.

Hvordan og når Tverrsnittstudier brukes

Denne studien bruker ulike grupper av mennesker som er forskjellige i variabelen av interesse, men som deler andre egenskaper som sosioøkonomisk status, utdanningsbakgrunn og etnisitet. Tverrsnittstudier brukes ofte i utviklingspsykologi, men denne metoden brukes også på mange andre områder, inkludert samfunnsvitenskap og utdanning.

For eksempel kan forskere som studerer utviklingspsykologi velge grupper av mennesker som er bemerkelsesverdig like på de fleste områder, men forskjellig bare i alder. Ved å gjøre dette kan eventuelle forskjeller mellom grupper antas å tilskrives aldersforskjeller fremfor andre variabler.

Tverrsnittstudier er observasjonelle og er kjent som beskrivende forskning, ikke årsakssammenheng eller relasjonell, noe som betyr at du ikke kan bruke dem til å bestemme årsaken til noe, som for eksempel en sykdom. Forskere registrerer informasjonen som er tilstede i en befolkning, men de manipulerer ikke variabler.

Denne typen forskning kan brukes til å beskrive egenskaper som finnes i et fellesskap, men ikke å fastslå årsakssammenheng mellom ulike variabler. Denne metoden brukes ofte til å lage avledninger om mulige relasjoner eller å samle foreløpige data for å støtte videre forskning og eksperimentering.

De definerende egenskapene til tverrsnittstudier

Noen av hovedtrekkene til en tverrsnittsstudie inkluderer:

Studien foregår på et enkelt tidspunkt
Det innebærer ikke å manipulere variabler
Det gjør det mulig for forskere å se på mange egenskaper samtidig (alder, inntekt, kjønn osv.)
Det er ofte brukt til å se på de gjeldende egenskapene i en gitt befolkning
Det kan gi informasjon om hva som skjer i en nåværende befolkning

Tenk på en tverrsnittsstudie som et øyeblikksbilde av en bestemt gruppe mennesker på et gitt tidspunkt. I motsetning til langsgående studier som ser på en gruppe mennesker over en lengre periode, brukes tverrsnittstudier for å beskrive hva som skjer i øyeblikket.

Denne typen forskning brukes ofte til å bestemme de rådende egenskapene i en befolkning på et bestemt tidspunkt. For eksempel kan en tverrsnittsstudie brukes til å avgjøre om eksponering for bestemte risikofaktorer kan korrelere med bestemte utfall.

En forsker kan samle tverrsnittsdata om tidligere røykevaner og nåværende diagnoser av lungekreft, for eksempel. Selv om denne typen studier ikke kan vise årsak og effekt, kan det gi et raskt blikk på korrelasjoner som kan eksistere ved et bestemt punkt.

For eksempel kan forskere oppdage at personer som rapporterte å engasjere seg i visse helseproblemer, også var mer sannsynlig å bli diagnostisert med spesifikke plager. Mens en tverrsnittsstudie ikke kan bevise for sikkert at disse atferdene forårsaket tilstanden, kan slike studier peke på et forholdsarbeid som undersøker ytterligere.

Fordeler ved tverrsnittstudier

Noen av fordelene ved tverrsnittsstudier inkluderer:

De er billige og raske. Tverrsnittstudier er vanligvis relativt billige og tillater forskere å samle mye informasjon ganske raskt. Data oppnås ofte ved bruk av selvrapporteringsundersøkelser, og forskere kan da samle store mengder informasjon fra et stort antall deltakere.
De tillater forskjellige variabler. Forskere kan samle data om noen forskjellige variabler for å se hvordan forskjeller i kjønn, alder, utdanningsstatus og inntekt kan korrelere med den kritiske variabelen av interesse.
De baner vei for videre studier. Mens tverrsnittstudier ikke kan brukes til å bestemme årsakssammenheng, kan de gi et nyttig springbrett for videre forskning. Når man ser på et folkehelseproblem, for eksempel om en bestemt oppførsel kan være knyttet til en bestemt sykdom, kan forskere benytte en tverrsnittsstudie for å lete etter ledetråder som vil tjene som et nyttig verktøy for å veilede videre eksperimentelle studier. For eksempel kan forskere være interessert i å lære hvordan trening påvirker kognitiv helse når folk blir eldre. De kan samle inn data fra ulike aldersgrupper på hvor mye trening de får og hvor godt de utfører på kognitive tester. Utføre en slik studie kan gi forskere ledetråder om hvilke typer trening som kan være mest fordelaktige for kognitiv helse og inspirere ytterligere eksperimentell forskning om emnet.

Utfordringer av tverrsnittstudier

Noen av de potensielle utfordringene i tverrsnittsstudier inkluderer:

Finne bestemte deltakere: Mens designen lyder relativt grei, kan det være vanskelig å finne deltakere som er svært like, bortsett fra i en bestemt variabel. Tverrsnittstudier krever generelt et stort antall deltakere, så det er mer sannsynlig at det vil være små forskjeller mellom deltakerne. Mens slike forskjeller kan virke små, kan de påvirke studiens funn.
Cohort forskjeller: Grupper kan bli påvirket av kohortforskjeller som oppstår fra de spesielle opplevelsene til en unik gruppe mennesker. Personer født i samme periode kan dele viktige historiske erfaringer, men personer i den gruppen som er født i en gitt geografisk region, kan dele erfaringer som er begrenset utelukkende til deres fysiske plassering. Personer som levde under invasjonen av Pearl Harbor, Vietnam eller 9/11, kan ha delte erfaringer som gjør dem forskjellige fra andre aldersgrupper, for eksempel.

Tverrsnitt vs. longitudinale studier

Denne typen forskning er forskjellig fra longitudinale studier ved at tverrsnittsstudier er utformet for å se på en variabel på et bestemt tidspunkt. Longitudinale studier involverer å ta flere tiltak over en lengre periode.

Som du kanskje tror, har langsgående studier en tendens til å kreve flere ressurser og er ofte dyrere enn tverrsnittet. De er også mer sannsynlig å bli påvirket av det som kalles selektiv utmattelse, noe som betyr at enkelte enkeltpersoner bare er mer sannsynlig å slippe ut av en studie enn andre, noe som kan påvirke studiens gyldighet.

En av fordelene ved tverrsnittsstudier er at siden data er samlet inn på en gang, er det mindre sannsynlig at deltakerne vil avslutte studien før dataene er fullt oppsamlet.

Et ord fra Verywell

Tverrsnittstudier kan være et nyttig forskningsverktøy på mange områder innen helseforskning. Ved å lære mer om hva som skjer i en bestemt befolkning, er forskere bedre i stand til å forstå forhold som kan eksistere mellom visse variabler og utvikle videre studier som undersøker disse forholdene i større dybde.