En tverrsnittsstudie innebærer å se på data fra en befolkning på et bestemt tidspunkt. Deltakerne i denne typen studier blir valgt ut fra bestemte variabler av interesse. Tverrsnittsstudier brukes ofte i utviklingspsykologi, men denne metoden brukes også på mange andre områder, inkludert samfunnsvitenskap og utdanning.
Tverrsnittsstudier er observasjonsmessige og er kjent som beskrivende forskning, ikke kausal eller relasjonell, noe som betyr at du ikke kan bruke dem til å bestemme årsaken til noe, for eksempel en sykdom. Forskere registrerer informasjonen som er tilstede i en populasjon, men de manipulerer ikke variabler.
Denne typen forskning kan brukes til å beskrive egenskaper som eksisterer i et samfunn, men ikke for å bestemme årsak og virkning-forhold mellom forskjellige variabler. Denne metoden brukes ofte til å slutte om mulige forhold eller for å samle foreløpige data for å støtte videre forskning og eksperimentering.
For eksempel kan forskere som studerer utviklingspsykologi velge grupper av mennesker som er i forskjellige aldre, men undersøke dem på et tidspunkt. Ved å gjøre dette kan eventuelle forskjeller mellom aldersgruppene antagelig tilskrives aldersforskjeller i stedet for noe som skjedde over tid.
Definere egenskaper ved tverrsnittsstudier
Noen av hovedtrekkene ved en tverrsnittsstudie inkluderer:
- Studien foregår på et enkelt tidspunkt
- Det innebærer ikke manipulering av variabler
- Det gjør det mulig for forskere å se på mange egenskaper samtidig (alder, inntekt, kjønn, etc.)
- Det brukes ofte til å se på de rådende 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 tverrsnittsstudier 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 spesifikke risikofaktorer kan korrelere med bestemte resultater.
En forsker kan for eksempel samle tverrsnittsdata om tidligere røykevaner og nåværende diagnoser av lungekreft. Selv om denne typen studier ikke kan påvise årsak og virkning, kan den gi en rask titt på sammenhenger som kan eksistere på et bestemt tidspunkt.
For eksempel kan forskere oppdage at personer som rapporterte at de engasjerte seg i visse helseatferd, også var mer sannsynlig å bli diagnostisert med spesifikke plager. Mens en tverrsnittsstudie ikke med sikkerhet kan bevise at denne atferden forårsaket tilstanden, kan slike studier peke på et forhold det er verdt å undersøke nærmere.
Fordeler
Tverrsnittsstudier er populære fordi de har flere fordeler som gjør dem nyttige for forskere.
Rimelig og rask
Tverrsnittsstudier tillater vanligvis forskere å samle mye informasjon ganske raskt. Data innhentes ofte billig ved hjelp av selvrapporteringsundersøkelser. Forskere er da i stand til å samle store mengder informasjon fra en stor deltakerpool.
Flere variabler
Forskere kan samle inn data på noen få forskjellige variabler for å se hvordan forskjeller i kjønn, alder, utdanningsstatus og inntekt, for eksempel, kan korrelere med den kritiske variabelen av interesse.
Ber om videre studier
Selv om tverrsnittsstudier ikke kan brukes til å bestemme årsaksforhold, 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 bruke en tverrsnittsstudie for å lete etter ledetråder som vil tjene som et nyttig verktøy for å lede 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 forskjellige aldersgrupper om hvor mye trening de får og hvor bra de utfører på kognitive tester. Å utføre en slik studie kan gi forskere ledetråder om hvilke typer trening som kan være mest gunstige for kognitiv helse og inspirere til ytterligere eksperimentell forskning om emnet.
Utfordringer
Ingen forskningsmetoder er perfekte. Tverrsnittsstudier har også potensielle ulemper.
Kan ikke skille mellom årsak og virkning
Andre variabler kan påvirke forholdet mellom den avledede årsaken og resultatene, og denne typen forskning tillater ikke konklusjoner om årsakssammenheng.
Kullforskjeller
Grupper kan bli påvirket av kohortforskjeller som oppstår fra spesielle erfaringer fra en unik gruppe mennesker. Enkeltpersoner født i samme periode kan dele viktige historiske erfaringer, men mennesker i den gruppen som er født i en gitt geografisk region kan dele erfaringer begrenset utelukkende til deres fysiske beliggenhet.
Rapporter biaser
Undersøkelser eller spørreskjemaer om visse aspekter av menneskers liv kan ikke alltid føre til nøyaktig rapportering, og det er vanligvis ikke en mekanisme for å verifisere denne informasjonen.
Tverrsnitt vs. lengdestudier
Denne typen forskning skiller seg fra langsgående studier ved at tverrsnittsstudier er designet for å se på en variabel på et bestemt tidspunkt. Langsgående studier innebærer å ta flere tiltak over en lengre periode.
Som du kanskje forestiller deg, krever lengdestudier mer ressurser og er ofte dyrere enn tverrsnittsressurser. Det er også mer sannsynlig at de blir påvirket av det som kalles selektiv slitasje, noe som betyr at noen enkeltpersoner rett og slett er mer sannsynlig å droppe ut av en studie enn andre. Dette kan påvirke validiteten til studien.
En av fordelene med tverrsnittsstudier er at siden data samles inn samtidig, er det mindre sannsynlig at deltakerne vil avslutte studien før data blir samlet inn.
Et ord fra veldig bra
Tverrsnittsstudier kan være et nyttig forskningsverktøy innen mange områder innen helseforskning. Ved å lære mer om hva som skjer i en bestemt populasjon, er forskere bedre i stand til å forstå forhold som kan eksistere mellom visse variabler og utvikle videre studier som utforsker disse forholdene i større dybde.