Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

HIPOTÉZIS MEGFOGALMAZÁSA

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "HIPOTÉZIS MEGFOGALMAZÁSA"— Előadás másolata:

1 HIPOTÉZIS MEGFOGALMAZÁSA
Hipotézis: A tárgyra vonatkozó feltételezések egyértelmű, konkrét, pontos megfogalmazása és rögzítése. mintaválasztás adatfelvétel módszerei adatfeldolgozás módszerei A szakmai gyakorlat mindennapos feltételezései HIPOTÉZIS

2 HIPOTÉZISEK TÍPUSAI I. típusú hipotézis – VARIANCIA-TÍPUSÚ HIPOTÉZISEK
Hatékonyságvizsgálatok hipotézisei változást, varianciát feltételeznek: valamiféle módszer, beavatkozás, változtatás akkor hatékony, ha változást okoz. II. típusú hipotézis – KORRELÁCIÓ-TÍPUSÚ HIPOTÉZISEK Ezek a hipotézisek ok-okozati összefüggést vagy együttjárást, korrelációt feltételeznek. Null-hipotézis – nincs változás, nincs összefüggés A statisztikai hipotézisvizsgálati eljárások a null-hipotézist veszik kiindulási alapul.

3 POPULÁCIÓ MEGHATÁROZÁS, MINTA KIVÁLASZTÁSA
POPULÁCIÓ, NÉPESSÉG: A vizsgálat tárgyában érintett személyek, élőlények, tárgyak köre, akikre a hipotézisek vonatkoznak. (A teljes populáció vizsgálatának gyakorlati, időbeli, kapacitásbeli, pénzügyi, szervezési és egyéb akadályai vannak.) MINTA: A populációból kiválasztott részhalmaz, mely tükrözi, képviseli, reprezentálja a populáció egészére jellemző tulajdonságokat.

4 A REPREZENTATÍV MINTAVÁLASZTÁS MÓDSZEREI
RÉTEGZETT MINTAVÉTEL A népességet, populációt alkotó különböző rétegcsoportok arányát, a minta összeállításánál is biztosítjuk; a szerkezetét, összetételét illetően hasonló lesz a minta a populációval. A minta reprezentativitásának valószínűségét a rétegképző szempontok érvényesítésével biztosítjuk. VÉLETLENSZERŰ MINTAVÉTEL A populáció valamennyi tagjának egyenlő esélyt adunk a mintába kerülésre, a véletlenre bízzuk. A minta reprezentativitását a valószínűségi törvények érvényesülésével biztosítjuk.

5 ADATFELVÉTELI MÓDSZEREK
Dokumentumok elemzése (dokumentáció-analízis), tartalom-elemzés, új szempontok szerinti csoportosítás (kategorizálás), megkérdezés (anonimitás, keresztkérdés technika, projekció biztosítása) közvetlen (interjús), közvetett (kérdőíves), megfigyelés, esettanulmány (tervezettség és rögzítettség, megfigyelési jegyzőkönyv, a vizsgált jelenségre irányul az elemzés – függő változása), kísérlet (a vizsgált jelenséget és az ezt meghatározó tényezőket is elemezzük, kontrolláljuk – függő és független változók vizsgálata), feladatvégrehajtás értékelése (a feladatok végrehajtását értékelve, pontrendszerek segítségével jutunk adatokhoz), teszt (standardizált feladathelyzetek, teljesítménytesztek, projektív tesztek).

6 ADATFELDOLGOZÁSI MÓDSZEREK
LEÍRÓ csoportosítás, kategorizálás, megoszlás számítás (megoszlási mutatók), középérték számítás (átlag, medián médus), szóródás számítás. VALÓSZÍNŰSÉGI STATISZTIKAI MÓDSZEREK változás vizsgálat (variancia-analízis, egymintás t-próba, kétmintás t-próba), összefüggés-vizsgálat (korreláció-analízis, korrelációs együttható, lineáris regresszió, kszi2-próba).

7 ADATFELVÉTELI ÉS ADATFELDOLGOZÁSI MÓDSZEREK MEGTERVEZÉSE
Egyszerre kell megtervezni, mert az adatok felvételének és a feldolgozásának módja kölcsönösen meghatározzák egymást. Diszkrét változók közötti összefüggés vizsgálatra: kontingencia táblázat kell, x2 próba. Sokféle változó esetén számítógépes program kell, stb.

8 A TERVEZETT MÓDSZEREK KIPRÓBÁLÁSA
A kutatási algoritmus biztonságot nyújtó, leellenőrző módszere. A tervezett módszer kipróbálása kis mintán. Az adatfelvétel és az adatfeldolgozás előzetes kipróbálása a felesleges munka és időtöltés elkerülésére.

9 ADATFELVÉTEL ADATFELVÉTEL AZ „ADAT” FOGALMA A „VÁLTOZÓ” FOGALMA
A tényleges adatok felvétele a megtervezett adatfelvételi módszerrel a minta egészén. AZ „ADAT” FOGALMA Az „adat” a kutatás tárgyáról nyert információ egysége. Az adat objektív, tárgyszerű, nem módosítható és nem hagyható el szabadon. A „VÁLTOZÓ” FOGALMA Az adat a valóságnak csak egy adott pillanatnyi megjelenését, változatát tudja rögzíteni és elemezhetővé tenni. AZ „ADATOK” FAJTÁI Mérhető adatok – folytonos eloszlású adatok, a skála bármely pontján eshet adat. Megállapítható adatok – diszkrét eloszlású adatok, az elképzelt skálának csak bizonyos kitüntetett, diszkrét pontjaira eshet adat.

10 AZ ADATOK ÉS AZ ADATFELVÉTEL HITELESSÉGE
Validitás – érvényesség: Az adatok valóban a vizsgált változót tükrözik-e. Reliabilitás – megbízhatóság: Az adatok pontosságára, valósághűségére vonatkozó fogalom. A reliabilitás mértéke ellenőrizhető a felezéses eljárás (split-half) módszerrel. Elvégezhető az összes lehetséges felezésre az összefüggés-vizsgálat, a belső egyezés-konzisztencia vizsgálat, melynek mutatója: Cronbach-alfa.

11 ADATFELDOLGOZÁS Adatfeldolgozási módszerek ismerete.
Adatleíró módszerek ismerete: A kutatási tárgyunk különböző változóinak (tulajdonságainak, mértékének, minőségének) könnyen átlátható, szemléletes leírása. Hipotézisek vizsgálati módjainak ismerete: Variancia típusú, változást kifejező hipotézisek és a korreláció típusú hipotézisek vizsgálatának módszerei. Valószínűségi módszerek ismerete: A hipotézisek érvényességi fokának kifejezése a valószínűségi meghatározásokkal.

12 ADATFELDOLGOZÁS Variancia-típusú hipotézisek.
Hatékonyságvizsgálatok (valamilyen beavatkozás hatással van bizonyos változókra). Változás mértékének a meghatározása. A variancia kimutatására szolgáló leíró módszer: szóródás-számítás. Szignifikancia fogalma: az elfogadható hatás mértéke. A variancia mértékének meghatározására szolgáló statisztikai eljárás: a variancia-analízis.

13 VARIANCIA EGYETLEN VÁLTOZÓRÓL NYERT ADATOK ESETÉBEN – SZÓRÓDÁSSZÁMÍTÁS EGYETLEN ADATFELVÉTEL SORÁN
A vizsgált mintában szereplő egyének egy meghatározott változója különböző adatokat mutat, ezen adatoknak kiszámítható a mintára vonatkozó átlagos értéke – átlagszámítás, meghatározható, hogy az egyes adatok milyen mértékben térnek el a mintára jellemző átlagtól – szóródás számítás, a szóródás megmutatja, hogy az adatok milyen variálódását, változékonyságát mutatják a vizsgált tulajdonságnak.

14 VARIANCIA EREDETI ÉS MEGISMÉTELT (KONTROLL) VIZSGÁLAT SORÁN – VARIANCIA SZÁMÍTÁS KÉT ADATSOR ESETÉBEN A törvényszerű változás, variancia meglétének igazolása – kimutatni, hogy van változás, mely nem csak a véletlennek köszönhető és nem csak a két adatsor önmagában való változékonyságából adódik, feltételezzük, hogy nincsen változás: null-hipotézis, elvégezzük a variancia-analízis statisztikai eljárást, ha találunk változást, akkor a null-hipotézist elvetjük, megállapítjuk, hogy törvényszerűnek tekinthető a változás megléte, igaz a hatékonyságra való feltételezésünk, valóban változást okozott.

15 KORRELÁCIÓ – ÖSSZEFÜGGÉS, EGYÜTTJÁRÁS
Ok-okozati összefüggés vagy csak együttjárás, a két változó közötti kapcsolat. A korreláció iránya szerint: pozitív korreláció – egyenes irányú összefüggés, negatív korreláció – fordított irányú összefüggés, pozitív és negatív korreláció, nincs korreláció, nincs összefüggés. Pontdiagram: minden egyes pont egyszerre mutatja a vizsgált személy elhelyezkedését mindkét tulajdonságának vonatkozásában. A korreláció erősségét pontdiagramon a szóródás jelzi, az összefüggés irányát jelző egyenestől való távolság (csekély szóródás: erős összefüggés). A korrelációs hipotézisek igazolására: valószínűségi statisztikai eljárásokat kell alkalmazni.

16 KORRELÁCIÓ-ÖSSZEFÜGGÉS VIZSGÁLATOK
folytonos skáladimenziók koordináta-rendszerek pontdiagramos ábrázolás mérhető adatok, folytonos eloszlású adatok kontingencia táblázat összefüggés táblázat oszlopok: egyik változó diszkrét adata sorok: másik változó diszkrét adata korreláció analízis megállapítható adatok, diszkrét adatok

17 HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT SZIGNIFIKANCIA
„Jelentősnek értékelhetőség” fogalmát jelenti. A hipotézisek igazolhatósága vagy elvetése közötti határ értelmezésére szolgál a szignifikancia szint meghatározása (érvényesnek elfogadott valószínűség). Szignifikancia szint: A véletlennek az általunk megengedett szintjét nevezzük szignifikancia szintnek. A véletlennek a megengedett szintje, részesedése, ami mellett még a törvényszerűség megállapítható. A tudományosságban általánosan elfogadott szignifikancia szint: 5% = p<0,05. (A véletlennek legfeljebb csak 5%-os valószínűséget engedünk.)

18 HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT p≤0,05: p>0,05:
A véletlen valószínűsége kisebb, mint 5%. A hipotézis igaz, a hipotézisben feltételezett változás (variancia) vagy összefüggés (korreláció) 95%-os valószínűséggel fennáll valóban. A változás vagy összefüggés szignifikáns. p>0,05: A véletlen valószínűsége nagyobb, mint 5%. A hipotézis hamis, a hipotézisben feltételezett változás vagy összefüggés (korreláció) törvényszerű meglétét el kell vetni. Az eredmény, a változás vagy összefüggés nem szignifikáns.

19 KÖVETKEZTETÉSEK, JAVASLATOK, MEGBESZÉLÉS, DISZKUSSZIÓ
Gyakorlatiasság (a gyakorlat, szakma számára hasznosíthatót kell nyújtani). Szemléletesség (szöveges, ábrák, táblázatok, egyértelműség, egyszerűség). Alkalmazkodás a közlési formához (előadás, poszter, folyóirat, cikk). Adatvédelmi szempontok érvényesítése (jogi és kutatásetikai előírások betartása, adatvédelmi előírások).


Letölteni ppt "HIPOTÉZIS MEGFOGALMAZÁSA"

Hasonló előadás


Google Hirdetések