Mengatasi Bias Pengamat dalam Penelitian: Bagaimana Cara Meminimalkannya?

Harapan dan keyakinan kita mungkin memiliki dampak besar pada bagaimana kita mengalami dan memahami dunia di sekitar kita. Dalam hal penelitian, kepercayaan yang terbentuk sebelumnya dapat menyebabkan sebuah penelitian menjadi sangat berprasangka, sehingga menghasilkan kesimpulan yang terdistorsi, menipu, atau bahkan sepenuhnya salah.

Hal ini dikenal sebagai bias pengamat, dan merupakan kejadian yang biasa terjadi dalam penelitian. Ini adalah kecenderungan normal manusia untuk menafsirkan informasi secara naluriah dengan cara-cara yang memperkuat keyakinan, harapan, atau bias seseorang.

Dalam artikel ini, kami berharap untuk tidak hanya menjelaskan apa itu bias pengamat, tetapi juga memberikan beberapa rekomendasi tentang cara meminimalkannya.

Apa yang dimaksud dengan penelitian observasional?

Pada dasarnya, penelitian observasional adalah metode yang berguna untuk mengumpulkan data dan memahami perilaku dan peristiwa dengan pendekatan yang tidak mengganggu.

Pengamatan naturalistik, pengamatan partisipan, dan penelitian arsip merupakan contoh penelitian observasional. Selain itu, penelitian observasional digunakan di banyak bidang penelitian, termasuk kedokteran, psikologi, ilmu perilaku, dan etnografi.

Apa yang dimaksud dengan bias pengamat?

Pengaruh opini, harapan, atau prasangka pribadi peneliti terhadap hasil penelitian disebut sebagai bias pengamat. Hal ini terjadi ketika seorang peneliti secara tidak sadar memengaruhi temuan penelitian berdasarkan pendapat atau asumsi yang mereka miliki, sehingga menghasilkan interpretasi data yang tidak akurat.

Karena sifat dari metode penelitian ini, bias pengamat lebih mungkin terjadi dalam penelitian observasional. Peneliti sering kali menjadi pengamat pasif dalam penelitian observasional, bergantung pada pengamatan dan interpretasi mereka sendiri untuk menangkap data. Akibatnya, opini, ekspektasi, atau bias pribadi peneliti dapat memengaruhi cara mereka menginterpretasikan dan melaporkan data, sehingga meningkatkan risiko bias pengamat.

Jenis-jenis bias pengamat

Ada beberapa jenis bias pengamat; baca terus untuk mengetahui lebih lanjut tentang hal ini.

Bias pelaku-pengamat

Bias aktor-pengamat mengacu pada kecenderungan orang untuk menghubungkan perilaku mereka sendiri dengan kondisi lingkungan, sementara menghubungkan tindakan orang lain dengan kepribadian atau watak mereka. Dengan kata lain, ketika orang merefleksikan perilaku mereka sendiri, mereka lebih cenderung mengevaluasi konteks dan keadaan yang menyebabkan perilaku mereka, tetapi ketika mereka melihat tindakan orang lain, mereka lebih cenderung menghubungkan perilaku tersebut dengan kualitas kepribadian atau kecenderungan internal.

Contoh: Saya terlambat datang ke rapat karena terjebak macet, tapi dia terlambat karena tidak teratur.

Efek ekspektasi pengamat

Efek ekspektasi pengamat melibatkan dampak dari ekspektasi atau keyakinan pengamat terhadap cara mereka memandang dan menginterpretasikan bukti.

Sebagai contoh, jika seorang pengamat memiliki gagasan yang telah ditentukan sebelumnya tentang sekelompok individu tertentu atau fenomena tertentu, mereka mungkin secara istimewa memperhatikan atau menafsirkan informasi yang mendukung keyakinan mereka sementara mengabaikan bukti yang bertentangan dengan keyakinan tersebut.

Contoh praktisnya adalah seorang ahli fisiologi yang melakukan penelitian tentang kemanjuran pengobatan potensial untuk gangguan kecemasan. Ketika mengevaluasi partisipan, psikolog mungkin secara tidak sengaja berfokus pada bukti yang mendukung hipotesis mereka bahwa terapi tersebut sangat bermanfaat dan mungkin melewatkan atau meminimalkan data yang menunjukkan sebaliknya.

Bias peneliti

Bias pelaku eksperimen adalah dampak dari ekspektasi, keyakinan, atau prasangka pribadi pelaku eksperimen terhadap hasil eksperimen. Bias ini dapat terjadi ketika seorang peneliti secara tidak sengaja memanipulasi atau menafsirkan data untuk mendukung harapan atau pendapat mereka, yang menghasilkan kesimpulan yang salah atau bias.

Bias eksperimen berbeda dengan efek ekspektasi pengamat karena bias eksperimen memengaruhi hasil eksperimen, serta bagaimana eksperimen dilakukan dan diinterpretasikan, sedangkan efek ekspektasi pengamat mengacu pada pengaruh ekspektasi atau keyakinan pengamat terhadap cara mereka memandang, mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam sebuah observasi.

Selain itu, bias pengamat biasanya terkait dengan penelitian eksperimental, sedangkan bias peneliti biasanya terkait dengan penelitian observasional.

Mari kita gunakan contoh yang sama seperti yang kita lakukan untuk efek harapan pengamat. Seorang ahli fisiologi melakukan penelitian tentang keampuhan pengobatan potensial untuk gangguan kecemasan. Psikolog mungkin secara tidak sengaja mengatur eksperimen selama penelitian untuk meningkatkan peluang temuan yang baik. Mereka mungkin, misalnya, memilih sukarelawan yang lebih mungkin merespons obat dengan baik, atau mereka dapat mengubah dosis atau durasi terapi untuk mengoptimalkan manfaatnya.

Efek Hawthorne

Efek Hawthorne adalah fenomena yang berhubungan dengan pengaruh yang mungkin timbul karena mengetahui bahwa seseorang diawasi pada perilaku orang tersebut. Efek ini dinamakan demikian setelah serangkaian eksperimen yang dilakukan pada tahun 1920-an dan 1930-an di pabrik Hawthorne Works di Illinois, di mana para peneliti menemukan bahwa modifikasi dalam kondisi kerja, seperti pencahayaan yang lebih baik atau jam kerja yang lebih pendek, menghasilkan kinerja kerja yang lebih baik.

Para peneliti menemukan bahwa peningkatan produktivitas disebabkan oleh kesadaran pekerja bahwa mereka sedang dipantau dan perhatian yang mereka dapatkan sebagai konsekuensinya, bukan karena adanya perbaikan tertentu dalam situasi kerja.

Bagaimana cara meminimalkan bias pengamat?

Mengingat bias pengamat dapat berdampak besar pada validitas dan reliabilitas temuan penelitian, tindakan harus diambil untuk meminimalkan dampaknya. Berikut adalah beberapa metode untuk meminimalkan bias pengamat:

Meningkatkan kesadaran bias pengamat dan pelatihan tentang dampaknya dapat membantu pengamat dalam mengenali dan mengendalikan bias dalam temuan mereka.

Memeriksa ulang data dengan pengamat yang berbeda dapat membantu memastikan konsistensi dan keakuratan pengamatan. Hal ini dapat membantu mengidentifikasi perbedaan atau bias dalam pengamatan, sehingga menghasilkan representasi data yang lebih kredibel.

Protokol standar dapat membantu memastikan bahwa pengamatan dilakukan secara konsisten dan objektif. Menghilangkan kemungkinan interpretasi individu atau varians dalam pengamatan, hal ini dapat membantu mengurangi efek bias pengamat.

Pendekatan yang membutakan, seperti uji coba buta ganda, dapat membantu mengurangi efek bias pengamat dengan menghentikan pengamat untuk mengetahui perlakuan atau intervensi mana yang dialokasikan kepada peserta. Hal ini memastikan bahwa ekspektasi dan prasangka pengamat tidak memengaruhi pengamatan atau interpretasi mereka terhadap fakta.

Melakukan pengamatan yang tidak mencolok dapat membantu mengurangi efek Hawthorne, yang mengacu pada efek mengetahui bahwa seseorang sedang diawasi dapat mempengaruhi perilaku mereka.

Templat infografis yang dibuat oleh para ilmuwan

Tidak ada yang lebih baik daripada dibantu oleh seseorang yang memahami kebutuhan Anda. Jika Anda seorang ilmuwan yang mencari alat yang tepat untuk infografis dan ilustrasi Anda, Pikirkan Grafik adalah tempat terbaik untuk dikunjungi karena kami memahami dengan tepat apa yang Anda butuhkan!