Kitöltetés Kérdezőbiztos által felvett kérdőív Önkitöltő kérdőív

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
M OBILROBOT - PROGRAMOZÓ VERSENY Készítette: Szomjas Oroszlánok Team.
Advertisements

Országos Kompetencia Mérés 2009 Bródy Imre Gimnázium, Szakközépiskola Készítette: Jákliné Tilhof Ágnes.
A kifizetési kérelem összeállítása TÁMOP-3.2.9/B-08 Audiovizuális emlékgyűjtés.
ISKOLAKÉSZÜLTSÉG – AZ ADAPTÍV VISELKEDÉS FEJLETTSÉGE dr. Torda Ágnes gyógypedagógus, klinikai gyermek-szakpszichológus Vizsgálóeljárás az iskolába lépéshez.
A FELNŐTTKÉPZÉSI A FELNŐTTKÉPZÉSI INTÉZMÉNYEK HATÉKONYSÁGÁNAK VIZSGÁLATA Felnőttképzők Szövetsége Borsi Árpád Budapest, december 10.
Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika október 20.
1 Az önértékelés mint projekt 6. előadás 1 2 Az előadás tartalmi elemei  A projekt fogalma  A projektek elemei  A projekt szervezete  Projektfázisok.
„ Tágas városom kis lakásra cserélem” Hajléktalanok önálló lakhatásának elősegítése, munkaerő-piaci integrációjának megalapozása TÁMOP /
Vetésforgó tervezése és kivitelezése. Vetésforgó Vetésterv növényi sorrend kialakításához őszi búza250 ha őszi árpa50 ha lucerna ebből új telepítés 300.
KÉPZŐ- ÉS IPARMŰVÉSZET ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA (középszintű) május-június.
Gazdasági informatika - bevezető
Valószínűségi kísérletek
Bevezetés Biometria I. Molnár Péter Állattani Tanszék
Muraközy Balázs: Mely vállalatok válnak gazellává?
A kérdőívek, a kérdőívszerkesztés szabályai
1Transzplantációs Alapítvány
Leíró statisztika Becslés
Becslés gyakorlat november 3.
A FELÜGYELŐBIZOTTSÁG BESZÁMOLÓJA A VSZT
Zsiros Péter A Bolyai János megyei matematikaverseny feladatsorairól és a javítás egységesítéséről Zsiros Péter
A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók
Kockázat és megbízhatóság
Egy üzemben sok gyártósoron gyártanak egy bizonyos elektronikai alkatrészt. Az alkatrészek ellenállását időnként ellenőrzik úgy, hogy egy munkás odamegy.
Kockázat és megbízhatóság
Becsléselmélet - Konzultáció
Korrelációszámítás.
Kockázat és megbízhatóság
13. Gyakorlat Dr. Pauler Gábor, Egyetemi Docens
Rangsorolás tanulása ápr. 13..
Kockázat és megbízhatóság
Kvantitatív módszerek
Hipotézisvizsgálat.
Tájékoztató a évi OSAP teljesüléséről
Nemparaméteres próbák 2.
Piaci kockázat tőkekövetelménye
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Projektmunka Földrajzolok
NE LÁZADJ, MOST AZ A COOL PRESENTATION TITLE 2012.
Összefüggés vizsgálatok
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
dr. Jeney László egyetemi adjunktus Európa regionális földrajza
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Grosz imre f. doc. Kombinációs hálózatok /43 kép
Regressziós modellek Regressziószámítás.
KÉPZÉSSEL A MUNKAERŐ-HIÁNY ELLEN?
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Önkormányzati Fejlesztések Figyelemmel kísérése II.
Szervezeti kultúra vizsgálata
Kitöltetés Kérdezőbiztos által felvett kérdőív Önkitöltő kérdőív
A villamos installáció problémái a tűzvédelem szempontjából
Új pályainformációs eszközök - filmek
Gazdaságinformatikus MSc
3. előadás.
Szerzője Konzulens neve
A kutatás etikai vonatkozásai
Lapkiadó, rendezvényszervező vállalatirányítási rendszer SQL alapon
Alkalmazott statisztikai alapok
SZAKKÉPZÉSI ÖNÉRTÉKELÉSI MODELL I. HELYZETFELMÉRŐ SZINT FOLYAMATA 8
A szállítási probléma.
I. HELYZETFELMÉRÉSI SZINT FOLYAMATA 3. FEJLESZTÉSI FÁZIS 10. előadás
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Paraméteres próbák Adatelemzés.
3. előadás.
Pszichológia BA műhelymunka és szakdolgozat tájékoztató
Hagyományos megjelenítés
Hipotéziselmélet Adatelemzés.
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
Üzlezi információelemző specializió
A statisztikus elemző specializió
Előadás másolata:

Kutatásmódszertan Kérdőíves módszer & statisztikai adatfeldolgozási alapok

Kitöltetés Kérdezőbiztos által felvett kérdőív Önkitöltő kérdőív Helyszínen Telefonon Online Önkitöltő kérdőív Papír alapú Helyszíni Postai „Elviszi-visszahozza” Elektronikus Statikus Válaszadó: Egy vagy több Képzettség Érdekeltség

Forma Névadás Fejléc Hangnem A válaszadó megnyerése: bevezető, kutatásvezető, ellenőrizhetőség Kérdőívet azonosító adatok Olvashatóság, érthetőség Megfogalmazás Szerkezet Kivitelezés „Bolondbiztosság” Kitöltő felé Elemző felé Kérdezőbiztos felé Feldolgozási mód figyelembe vétele (szkenner?) Kérdések számozása Kódolás feltüntetése Köszönetnyilvánítás, kontaktlehetőség

Szerkezet Bevezető jellegű kérdések Demográfiai vs. lényegi kérdések (végére v. elejére?) Gondolkodásmenet figyelembe vétele Logika Átvezető kérdések Egy vagy több kitöltő? Kérdések csoportosítása Kínos vagy személyes kérdések a végére Terjedelem Érdeklődés fenntartása (változatosság) Elektronikusnál: egyszeri vagy folytatható?

Kérdés-típusok Nyílt Félig nyílt (félig zárt): Zárt Fajtái (lehet szabad válasz vagy behelyettesítés): Numerikus Szöveges: Szavak Mondatok Hosszabb szöveg Egyéb (pl. ábra) Elektronikus rögzítésénél „kicsúszhat a képből” Félig nyílt (félig zárt): „Egyéb” „Éspedig?” Zárt

Zárt kérdések fajtái Q rendezés (nominális): Kétértékű Általában nominális skála. Ha 0 és 1, akkor „dummy” változó. A dummy változó skálaváltozóként viselkedik. Választás több lehetőség közül (nominális skála): Állítások, fogalmak, számértékek stb. Egy vagy több megjelölés engedélyezése Egyszeres választás Többszörös választás Q rendezés (nominális): csoportosítás hasonlóság alapján Ordinális skálán mérő eszközök Intervallum vagy arányskálán mérő eszközök

„Dummy” változóvá alakítás Dummy változók: Fővárosban lakik-e? 0 = nem, 1 = igen Megyeszékhelyen lakik-e? 0 = nem, 1 = igen Egyéb városban lakik-e? 0 = nem, 1 = igen Falun, községben lakik? 0 = nem, 1 = igen Egyéb lakhelyet megjelölt-e? 0 = nem, 1 = igen Eredeti változó: Lakóhely típusa? 1 = Főváros 2 = Megyeszékhely 3 = Egyéb város 4 = Falu, község 5 = Egyéb: ………… Milyen mérési skálájú a fenti változó? Ordinális. Ebből következően fontos a sorrend! Fontos-e a dummy változók sorrendje? Mikor? Ha sorban zárják ki egymást a lehetőségek. Ebben a példában fontos (mert a főváros is megyeszékhely, ami egyéb város is egyben).

Mit jelet a „skála”? Több kérdésből (itemekből) összállított mérőeszköz (valódi skálák). Skála Index Egy kérdésnek (itemnek), mint mérőeszköznek a skálája (pontosabb: kérdésformátum)

Index vs. skála Skála: Az egyes itemek súlyozott összegzése Index: Az itemek súlyozásnélküli összegzése

Néhány valódi skála Likert skála: Bogardus-skála: Thurstone-skála: Megállapítja,hogy az egyes itemekkel egyetértők átlagosan hány itemmel értettek egyet, majd ezt az étéket használja súlyként a skála kialakításánál. Bogardus-skála: Az itemek egyre növekvő intezitásúak és ezért a nagyobb intenzitás elfogadása a kisebb elfogadását is valósznűsíti. Thurstone-skála: Szakértői item-súlyozás és -szelekció (a nagy szórásúakat kizárjuk). Guttman-skála: Kérdések minta alapú (empirikus) súlyozása. Kumulativitás feltételezése a válaszokban (aki egy erősebbet megjelöl, az a gyengébbet is).

Zárt kérdések: mértékskálák Sorba rendezés (ordinális) Kombinálható a választással (pl. a legfontosabb 3-at sorrendbe) Ekkor a ki nem választottak rangszáma kérdéses Gyakori tévesztés („visszabutítani”, átkódolni) Szemantikus differenciál (ordinális vagy jobb) Szembenálló fogalmak, kijelentések (irány és intenzitás is) Eredetileg grafikus de lehet számozott Likert-kérdésformátum (Likert-”skála”) = „egyetértő skála” (ordinális?): Attitűdmérés: mennyire ért egyet? Alapesetben 5-ös skála, de lehet ettől magasabb is Stapel-skála: -5 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5 Kényszerített szétosztás + konstantösszeg-skála (arány) Index-skála (arány) Többdimenziós skálák (táblázatos forma)

Skálák tartománya, formája Érthetőség: minél kisebb Elemezhetőség: minél nagyobb Negatív értékek: elemzési nehézség Különböző skálák: együttes elemzés nehézsége Páros-páratlan: kutatási cél Számok vagy grafikus skála: érthetőség Grafikus megoldások: Szakaszok; Körök, négyzetek stb.; Szimbólumok Fontos lehet az érdeklődés felkeltése, fenntartása is Magyarázott skálák: csak ha világosan

Kényes vagy nehéz kérdések Anonimitás Titkosság Indirekt megkérdezés Dialógus Proxy-változó mérése Asszociáció „Más szájába adás” Kategóriák

Ellenőrzés Ellenőrző kérdések: Újrakérdezés Pontosítás Ugyanúgy Átfogalmazva Pontosítás Kapcsolódó, korreláló kérdések Statisztikai ellenőrzés: Válaszok eloszlása (pl. diagramok, felezés) Mutatók, pl. Cronbach alfa „Benchmarking”

Cronbach alfa K = adott skálához tartozó itemek száma σ2X = teljes pontszám varianciája σ2Y = adott item pontszámának varianciája A belső konzisztencia legelterjedtebb összesített mérőszáma. Főleg pszichológiai, szociológiai kérdőíveknél használják, de akár iskolai teszteknél is helye van. 0-1 közt mozog. Feltétele, hogy a skála elemei egy dimenziót mérjenek. Bináris változókon is használható: Kuder-Richardson 20 (KR-20).

Kuder-Richardson 20 Kétérétékű változókra alkalmazható. Értéke 0-1 közt mozog. A mérőeszköz belső konzisztenciáját (ezáltal megbízhatóságát) méri. Megfelel a Cronbach alfának

Kuder-Richardson 20 Képlete K elemű tesztek esetén: ahol pi az i-dik kérdésre adott jó válaszok aránya, qi pedig a rossz válaszoké (pi + qi = 1). A nevezőben szereplő variancia pedig:

Gyakori hibák Pilot-teszt kihagyása! Kiválasztási torzítás: Oka: a minta nem véletlenszerű Egy típusa az önkiválasztási torzítás (internet, felvételi helyszín) Többértelmű megfogalmazás Többszörös kérdések (egy kérdésben több) Nem közérthető (zsargon, bonyolult) Ismeretek adottnak vétele Érzések kiváltása, figyelembe nem vétele Irányító kérdések Nem lefedett választartomány Logikának ellentmondó sorrend vagy kódolás

Adatmentés Ha rossz a kérdés Hibás a válasz Hiányzik az adat („semmi vagy nulla” problémája) Visszabutítás: mérési skála rontása Átlag Kikövetkeztetés Újrafelvétel Mindig rögzíteni a választott módszert! Függ a mintanagyságtól

Adatok feldolgozása Minta ismertetése: egyenes, leíró elemzés demográfiai változók válaszadási magatartás jellemzői Lényegi kérdések egyenes elemzése Kérdésenként Változónként: egy-egy változó több itemet is jelenthet Összefüggések statisztikai feltárása Indulhat a statisztika és a szakma felől is Mindig magyarázni kell szakmailag is! Szakértői elemzés Szükség esetén új ciklus indul

Statisztikai módszerek és adatelemzés Skálák Elfogadott módszerek: szekunder elemzés A minta használhatósága: A nem használható elemszámú csoportokat kihagyni, amikor a csoportok vannak terítéken, de visszatenni, ha az egyes csoportfüggetlen esetek, vagy más szempontú csoportok Egyenes elemzés: Gyakoriságok: célszerű ábrázolni (sorrend, ábratípus) Relatív gyakoriság: százalék, ha „illik” Primitív kereszttáblák: mutatók nélkül

Statisztikai módszerek és adatelemzés Két csoport összehasonlítása: Nominális vagy ordinális függő változó: kereszttábla Intervallum vagy arányskála: t-próba Regresszió-analízis (lineáris vagy binomiális) Több csoport összehasonlítása: Intervallum vagy arányskála: ANOVA (post-hoc tesztekkel) vagy páronként elvégzett t-próba, de leginkább mindkettő Dummyzás után regresszió-analízis (lineáris vagy binomiális)

Statisztikai módszerek és adatelemzés Változók közti együttjárás: Lineáris vagy nemparametrikus korreláció Lineáris regresszió Ha a magyarázó változó intervallum vagy arányskálás és a függő alacsonyabb: Megfordítjuk a kérdést Diszkriminancia-analízis Binomiális vagy multinomiális regresszió Ha sok a változónk: előkészítés után regresszió Interpretálás: Helyes kódolás és jelölés (pl. 0-1) Label-ök használata

folyamatos változók (pl. életkor, se Na)   folyamatos változók (pl. életkor, se Na) normál eloszlású nem normál eloszlású 2 független csoport összehasonlítása két mintás t-próba Mann-Whitney teszt Szignifikánsan különbözik-e a súlyos és nem súlyos betegek vércukor értéke? 2 kapcsolt csoport összehasonlítása (pl. érték kezelés előtt és kezelés után) páros t próba Wilcoxon teszt Megváltozik-e a betegek fehérvérsejt száma a kezelés hatására? Változik-e a betegek koleszterinszintje 10 év követés alatt? 3 vagy több független csoport összehasonlítása egy szempontos ANOVA Kruskal-Wallis teszt Van-e különbség a különböző Dukes stadiumú betegek hemoglobin szintjében? 3 vagy több kapcsolt csoport összehasonlítása ismételt méréses ANOVA Friedman próba Az ismételt mérések során változik-e a betegek BMI-je? Forrás: Gombos Tímea előadása: Paraméteres és nem paraméteres próbák alkalmazása több csoport összehasonlítására folytonos változók esetén.

Adatközlés statisztikai elemzés után Elfogadhatóság: Praktikus szempontok Szignifikancia-szintek Jóságmutatók (pl. R-négyzet) Egymást kiegészítő információk: pl. átlag és szórás Az elégséges és szokásos minimum Melléklet: nagy adattáblák Outputokat, grafikonokat mindig átszerkeszteni, fordítani Értelmezést segítő ábrák, szöveges magyarázatok Néha az adatbázist is elérhetővé kell tenni Bizonyíthatóság, feltevések explicitté tétele!

A szoftverek Számolni mind tud, de kérdés közöl-e mindent! Excel – a minimumot tudja, de sokszor nem közöl szignifikanciát SPSS – kényelmes, közismert de fizetős Gretl, R-nyelv, PSPP és célprogramok Google: online alkalmazások Amit nem közölnek, „gyalog” sokszor kiszámolható

Köszönöm a figyelmet!