Før vi gjør en statistisk analyse, må vi samle data. Statistisk analyse krever kvantitative data, altså informasjon som består av tall eller kategorier. Så det første du må gjøre når du planlegger å gjøre en statistisk analyse, er å bestemme deg for hvordan du skal måle, telle eller på en annen måte oversette det du studerer til et tall eller en forhåndsbestemt kategori.

For mange år siden skulle jeg veilede en person i hens masteroppgave, og den voksne studenten mente at hen hadde valgt kvantitativ analyse fremfor kvalitativ analyse, fordi

«Kvalitativ analyse er så sykt vanskelig, men i et kvantitativt prosjekt er det bare å samle noen tall, trykke på knappen og få datamaskina til å gjøre analysen for deg.»

Statistikeren: «???!»

Én ting synes jeg studenten har rett i: Kvalitativ analyse er heller ikke lett!

Det legges mye tankekraft og planlegging i de tallene som samles i en kvantitativ (= statistisk analyse). Også når vi måler noe som er lett å måle (høyde, vekt, BMI, tid), vurderer vi nøye om tallene faktisk forteller det viktigste. Er høyde relevant? Er vekt viktig? Eller skulle man heller brukt BMI? Og er BMI egentlig representativt for den sykdomsrisikoen vi prøver å få tak i? Og hva med tid, som kan måles så nøyaktig vi bare vil, når den tiden vi måler, er varigheten til en fødsel?

Ikke alt lar seg heller måle eller telle direkte, og da har forskerne ofte utspekulerte måter å måle komplekse fenomener. Smerteterskel, for eksempel. Hehe, bare se på dagens video.

Å oversette verden til tall og kategorier er altså ingen triviell øvelse. I dagens luke skal du få en tallfestingsutfordring!