Szociológiai kutatás 2..

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Advertisements

Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük:
A pedagógiai kutatás módszertana
I. előadás.
Napfényen a „rejtőzködő szavazók” Mérők klubja április 24.
Statisztika II. I. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
BECSLÉS A sokasági átlag becslése
2006. február 17. Valószínűségszámítás és statisztika II. Telefonos feladat Egy kalapban van két korong, az egyiknek mindkét oldala piros, a másiknak.
Aki tudja, csinálja, aki nem tudja, tanítja, aki tanítani sem tudja…
Piackutatás (teszt).
3. Két független minta összehasonlítása
T HE G ALLUP O RGANIZATION 1 „Bulisofőr” reklámkampány vizsgálat a HAFRAC számára két hullámban 2007.
A többszörös összehasonlítás gondolatmenete. Több mint két statisztikai döntés egy vizsgálatban? Mi történik az elsõ fajú hibával, ha két teljesen független.
A PEDAGÓGIAI KUTATÁS FOLYAMATA
Két változó közötti összefüggés
Kereszttáblák Babbie, E.: A társadalomtudományi kutatás gyakorlata
Nyelvi adatok és az adatgyűjtés módszertana
MI 2003/ Alakfelismerés - még egy megközelítés: még kevesebbet tudunk. Csak a mintánk adott, de címkék nélkül. Csoportosítás (klaszterezés, clustering).
Főkomponensanalízis Többváltozós elemzések esetében gyakran jelent problémát a vizsgált változók korreláltsága. A főkomponenselemzés segítségével a változók.
Mérési pontosság (hőmérő)
Becsléselméleti ismétlés
Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék STATISZTIKA I. 11. Előadás.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
A kutatás terve Kutatási célok Elemzési egységek Idődimenzió
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
Mintavételes eljárások
A középérték mérőszámai
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
A PEDAGÓGIAI KUTATÁS Dr. Molnár Béla Ph.D.. 1. PEDAGÓGIAI KUTATÁS CÉLJA, TÁRGYA Célja, hogy az új ismeretek feltárásával, pontosabbá tételével, elmélyítésével.
Hipotézisvizsgálat (1. rész) Kontingencia táblák
KÉT FÜGGETLEN, ILL. KÉT ÖSSZETARTOZÓ CSOPORT ÖSZEHASONLÍTÁSA
ÖSSZEFOGLALÓ ELŐADÁS Dr Füst György.
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Adatmodellek A modellezés statisztikai alapjai. Statisztikai modell??? cél: feltárni, hogy bizonyos jelenségek között létezik-e az általunk feltételezett.
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Statisztika.
Készítette: Horváth Zoltán (2012)
Kvantitatív Módszerek
Valószínűségszámítás
Módszertan Dr. Skrabski Árpád
Gazdaságstatisztika Bevezetés szeptember 11.
Hipotézis vizsgálat (2)
Többváltozós adatelemzés
Alapsokaság (populáció)
Hipotézis vizsgálat.
Adatleírás.
t A kétoldalú statisztikai próba alapfogalmai

Mintavételes eljárások
I. előadás.
Statisztikai alapfogalmak
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Mintavételes Eljárások.
A kombinációs táblák (sztochasztikus kapcsolatok) elemzése
Adatbáziskezelés. Adat és információ Információ –Új ismeret Adat –Az információ formai oldala –Jelsorozat.
Kutatásmódszertani dilemmák
Róbert Péter Egyetemi tanár Széchenyi Egyetem, Győr
Marketing információs
 A matematikai statisztika a természet és társadalom tömeges jelenségeit tanulmányozza.  Azokat a jelenségeket, amelyek egyszerre nagyszámú azonos tipusú.
A számítógépes elemzés alapjai
Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások.
Gazdaságstatisztika Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
1 Tárgy- feladatelemzés módszerei Dr. Kaucsek György.
A számítógépes elemzés alapjai
Célpiaci marketing.
Nyelvi adatok és az adatgyűjtés módszertana
I. Előadás bgk. uni-obuda
Közbiztonság Budapesten Budapesti adatok
A leíró statisztikák alapelemei
Előadás másolata:

Szociológiai kutatás 2.

4. Alkalom Mintavétel

Mintavétel Általában nem tudunk minden egyes érintett embert megkérdezni (függ a vizsgált csoport nagyságától, térbeli elrendeződésétől és a rendelkezésre álló időtől). Ritka a teljes körű lekérdezés. Pl. minden főiskolást/egy teljes falut még talán le tudunk kérdezni, de pl. minden 14-18 évest már nehezebb megkérdezni egy kutatás során.

A mintavételi eljárás lényege, hogy úgy tudunk következetéseket levonni egy nagyobb társadalmi csoportra (vagy akár egész Magyarországra) vonatkozóan, hogy legfeljebb pár ezren válaszolnak a kérdéseinkre.

Fogalmak Megbízhatóság Megbízható egy minta/kutatás, ha ugyanolyan módszerekkel élve a kutatás megismétlésekor megközelítőleg ugyanolyan eredményeket kapunk. Érvényesség A kutatni kívánt fogalmakat jól fordítjuk le az adatgyűjtés folyamatára. Redukcionizmus Egy összetett, sok tényezővel magyarázható jelenséget megpróbálunk kevés okra visszavezetni.

Alapsokaság (populáció) Fogalmak Alapsokaság (populáció) Az a csoport, melyre a kutatás eredményeit vonatkoztatni fogjuk. Minta Az alapsokaság azon része, akiket ténylegesen megkérdezek. Mintavételi keret Akik közül ténylegesen kiválasztom a mintát, vagyis az elemzési egységeket. Lehet pl. egy lista, vagy névsor az alapsokaságról.

Fontos, hogy a minta eredményeit csak az alapsokaságra vonatkoztathatjuk. Pl. ha a főiskolán (PPKE-VJK) végzem a kérdőívezést, akkor nem állíthatom, hogy a magyarországi főiskolásokról vannak eredményeim, vagy a PPKE bármely karára vonatkoztatva, hanem az eredmények csak a PPKE-VJK-ra lesznek igazak.

Fogalmak Paraméter Az alapsokaság egy meghatározott jellemzőjét paraméternek nevezzük – pl. nem, életkor, lakhely… bármilyen jellemző. Becslés A minta alapján becsléseket adunk az alapsokaság egy-egy paraméterére – pl. az általam a mintában mért heti alkoholfogyasztás alapján becslést adok az alapsokaság által fogyasztott alkohol mennyiségére. Mintavételi hiba Azért fontos, hogy jól válasszuk ki a mintát és elegendő elemszámmal dolgozzunk, mert különben torzak lesznek a becslések. Ezt nevezzük mintavételi hibának. Nem mintavételi hiba Nem mintavételi hiba miatt is kaphatunk torz eredményt, ilyenkor lehet hiba a kérdőívben, az adatgyűjtésben vagy az elemzésben.

Mintavételi eljárások (Hogyan válasszunk mintát?)

I. Véletlen mintavétel Van egy listám az alapsokaságról (annak minden eleméről), ebből véletlenszerűen kiválasztok x elemet. Reprezentatív a mintám, ha az alapsokaság minden egyes elemének ugyanakkora esélye van bekerülni a mintába. A BM-tól lehet listákat vásárolni; nem a teljes listát, hanem a véletlen mintát.

Reprezentativitás A reprezentativitás tényét csak akkor mondhatjuk ki, ha ismerjük az alapsokaság bizonyos paramétereit, ezeket össze tudjuk vetni a mintánk jellemzőivel (pl. nem/lakóhely)

Véletlen minta Ha van listánk az alapsokaságról, egyszerű véletlen mintavétellel (N darab elemet kiválasztok), vagy szisztematikus mintavétellel (minden valahányadik elemet kiválasztom) hozhatok létre véletlen mintát. Ez utóbbit nem alkalmazhatom, ha valamilyen szempont szerint periodikusan helyezkednek el a listán az elemek.

Többlépcsős mintavétel Nincs listám az alapsokaságról. Első lépésben VÉLETLENSZERŰEN létrehozok egy keretet (pl. az összes hazai iskola közül véletlenszerűen kiválasztok valahányat). Majd a kiválasztott kereten belül szintén véletlenszerűen kiválasztom a kutatásba bevont egységeket (pl. az iskolákban nem önkényesen kiválasztom a megkérdezett diákokat). A mintavétel során soha nem járhatunk el önkényesen, mert csorbulna a reprezentativitás.

Rétegzett mintavétel Az alapsokaságot valamilyen szempont szerint több csoportra osztjuk; Majd ezekben a csoportokban egyszerű véletlen mintavételt alkalmazunk.

Standard hiba (SE) Egy megadott matematikai művelet segítségével kiszámíthatjuk a SE értékét. Ezzel meg tudjuk becsülni, hogy mintabeli eredményeink legfeljebb mennyire térnek el az alapsokaság paramétereitől – akár egyszerű véletlen mintavételnél is.

II. Nem véletlen mintavétel 1. Kvótás mintavétel Nincs teljes listánk, de előzetes (pl. népszámlálási) adataink vannak. Az alapsokaság struktúrája alapján szerkesztjük meg a mintát. Pl. település/régió/nem… szerinti megoszlás figyelembe vételével; erre a paraméterre állíthatom, hogy reprezentatív a mintám. 2. Hólabda-mintavétel Nehezen elérhető csoportoknál alkalmazzuk, pl. hajléktalanok. A megkérdezettek ajánlanak további alanyokat.

Mintavétel a gyakorlatban Kérdezőbiztosnál már akkor sérülni fog a véletlenszerűség, így a reprezentativitás is, ha inkább ismerősöket, vagy az utcán inkább jól öltözött/neki szimpatikus… - tehát valamilyen elv szerint – választ ki megkérdezetteket.

Területi kiválasztást végzünk. Nem mindegy, hogy a West End, Margit sziget, vagy a VIII. kerületben kérdőívezünk. Más terület más mintát fog eredményezni (lakótelep/kertváros). Lehet kvótás mintavételt alkalmazni: előre tudom, hogy hány férfi, hány női válaszadó kell nekem, eszerint szólítom meg a járókelőket. Véletlen séta során végezzük a lekérdezést.

Mekkora legyen a minta? (Hány embert kérdezzünk meg?) Magyarország teljes lakosságát már 1-2000-res mintával le lehet képezni 1-2%-os pontossággal. Ha valamilyen szempont szerint több csoportot hozunk létre, akkor nagyobb elemszám kell; úgy, hogy minden csoportban elegendő elemszám legyen a megbízhatósághoz. Kérdés, hogy mennyire megbízható mintát akarunk létrehozni (kevésbé megbízhatóhoz kisebb elemszám is elég). Függ attól, hogy mekkora a kutatás költségvetése.

5. Alkalom Egyéb (nem kérdőíves) kutatási módszerek

1. Interjú Az interjúra mindig fel kell készülni: interjúvázlatot célszerű írni, amiben felírjuk, hogy milyen kérdésekre akarunk választ kapni. Ha még szinte semmit nem tudunk, üljünk le csak úgy (vázlat, módszertan, tudatosság nélkül) beszélgetni. Ha kellőképpen körüljártuk a témát, akkor készíthetünk interjúvázlatot. A sorrend lényegtelen! Hagyjuk beszélni az alanyt!

Két interjú között módosíthatunk az interjúvázlaton, nem kell standardizáltnak lennie, mint a kérdőívnek. Pl. az alany belemegy olyan témába, ami eszünkbe sem jutott, a következő alanyt tudatosan terelhetem ilyen irányba. Biztosítsuk az alanynak a kutatás eredményeinek megismerési lehetőségét!

Típusai Spontán interjú: az interjúer tudja, hogy interjúhelyzetben van, nem rögzíti, csak utána jegyzeteli le a hallottakat, a kutató tudatosan beszélget. Egy hétköznapi beszélgetés észrevétlenül alakulhat át spontán interjúvá. Strukturált interjú: meglehetősen kötött, egy kérdéssoron megyünk végig, tkp. Olyan, mint egy kérdőív csupa nyitott kérdéssel. Így sok „puha” információt nyerünk.

(interjútípusok folytatása) Kevert típusú interjú: az eleje strukturáltra hasonlít: sok összehasonlítható információhoz jutunk, kijelöljük a beszélgetés vezérfonalát, majd egyre jobban háttérbe vonulunk, „beszéltetünk”. Figyelni kell, hogy egy-egy korábbi válaszra vissza tudjunk térni. Mélyinterjú: a személyiség mélyrétegeibe hatol, tudat alatti rétegek, gondolatok közötti kapcsolatok feltárását szolgálja. Életinterjú: „Arra kérem, mesélje el az életét.” Ez egyszerre strukturált és mélyinterjú.

Praktikus tanácsok, tudnivalók Pontosan tudjuk, hogy mit akarunk kutatni! Ha hangfelvevőt használunk, Először kérjük az alany beleegyezését! Próbáljuk ki előbb az eszközt! Legyen beállítva (hangerősség, elég elem/aku/hangszalag jó helyre legyen állítva…) Legyen pótelem, pótkazetta kéznél! Feltűnés, kapkodás nélkül cseréljünk elemet/kazettát, ne zökkentsük ki az alanyt! (Ha akar, megáll és megvárja a cserét.) Címkézzük fel a kazettát (ki, mikor, hol, kivel)!

Az interjú során nem kell félni a csöndtől! Lehet továbbsegítő kérdéseket feltenni Soha nem lehetünk előítéletesek, akkor a válaszokat is egyfajta szűrőn keresztül értelmezzük, az alany sem tud teljesen megnyílni. Nem tudhatom előre, hogy az alany mit gondol!

Az interjú ideje az alanyon múljon! Először „melegítsünk be”: mondjuk meg, hogy miről fogunk beszélgetni, de a hipotézist ne közöljük, mert az egész beszélgetést elronthatjuk (pl. ha előítéletességet kutatjuk, nyelvjárást gyűjtünk…). Ne tegyünk fel eldöntendő kérdéseket! Ne erőltessük a válaszadást! Legyünk semlegesek: ne adjuk alá a lovat, és ne is akarjunk vele vitázni! Jók a „mit tenne, ha…” kezdetű kérdések, így nem konkrét dologról kell beszélnie. Lehetnek tisztázó kérdéseink; ha önellentmondásba keveredett, erre kérdezzünk rá!

2. Megfigyelés Jellemző módszer pl. népcsoportok megismerésnél, antropológusoknál. Tkp. Saját benyomások, tapasztalatok leírása, a környezet, emberek tanulmányozása. A tudományos megfigyelésnél igyekezzünk objektívak maradni, tudatosan, szisztematikusan figyelni a környezetre!

„Fedőtörténettel” kell előrukkolni a kutatási terepen, ha a konkrét kutatási célomat felfedem, megváltoztatom az emberek viselkedését, torzul a megfigyelés. Ha kell, szerezzünk formális engedélyt (iskola, börtön…), de van, ahol az informális engedély is elég. Igyekezzünk „láthatatlanok” maradni!

3. Fókuszcsoport Csoportos interjú. Lehetőleg kép- és hangfelvételt készítsünk, hogy minden alanyt egyenként tudjunk elemezni (nonverbális jeleket is). Előnyei: gyorsabb, mintha mindenkit egyesével kérdezünk meg, az egymás szavaira adott reakció többlet információval szolgál. Nem alkalmas bizalmas, intim témák feltárására.

4. Kísérlet Elsősorban a szociálpszichológia alkalmazza. A kutató kontrollált körülmények között figyeli meg a viselkedést. Általában két csoport van (kísérleti+kontroll), amik csak egy tekintetben térnek el egymástól, ezt az egy dimenziót (ennek hatásait) kutatják. Vannak laborkísérletek, pl.: áramütés, börtön, csoportnyomás, itt a kísérleti alanyok tudják, hogy agy kísérlet részvevői; és terepkísérletek, pl. fiúk a táborban, természetes közegben vizsgálja az alanyokat, maga a kísérleti szituáció nem befolyásolja a viselkedést.

5. Szociometria Moreno, Mérei: kapcsolati háló, informális kapcsolatok feltárása, a csoport leírása. Szimpátia és praktikus kérdések, ezek alapján „térképet” lehet készíteni egy csoport belső viszonyairól. A csoportot alakítani is lehet, ha tudom, hogy milyen a szerkezete.

6. Beavatkozás nélküli vizsgálat Adott jelenségek vizsgálata Pl.: divat, tv vagy rádió műsorai, újság, parlamenti közvetítés, házirendek tanulmányozása, nemzeti jelképek (himnusz, zászló, pénz) összehasonlítása, szemét, fotók, reklámok… vizsgálata.

6. Alkalom Adatelemzés

1. Adatok előkészítése (kódolás) Az empirikus kutatás során a számokkal kifejezhető eredményeket mérjük, ennek alapján következtetünk a vizsgált sokaság jellemzőire, ok-okozati összefüggésekre vagy azok hiányára. Első lépés a hibáktól mentes adatbázis kialakítása, létrehozása. Elsődleges szempont, hogy a kutató számára világos, érthető legyen. A digitális adatbázis létrehozása egyszeri nagyobb feladat, ami aztán sok számítást megkönnyít (kézi elemzés hosszadalmas, sok a hibázási lehetőség).

A vizsgált dolgok (nem, végzettség, jövedelem…) nagyon különböző tartalmúak, ezért különbözően mérjük őket. Eszerint négy mérési szintet különböztetünk meg.

Mérési szintek 1. Nominális mérési szint: a változó (pl. nem) egyik attribútumáról sem mondhatjuk azt, hogy nagyobb/kisebb, több/kevesebb... A többi attribútumnál. Ilyenek pl.: foglalkozás, nemzetiség, település neve.

(Mérési szintek) 2. Ordinális mérési szint: a változó által lehetségesen felvehető értékek között valamiféle szempont szerint sorrend van, a változó szervező ereje maga a sorrendiség. Pl.: település típusa.

(Mérési szintek) 3. Intervallum mérési szint: a sorrend meghatározásán túl az attribútumok közti távolság mérését is lehetővé teszi. Pl.: Celsius fok (hőmérséklet) → tudom, hogy 100 C melegebb, a 20 C-nál 80 C-kal. De nem mondhatom, hogy 100 C ötször melegebb a 20 C-nál.

(Mérési szintek) 4. Arányskála: a fenti mérési szintek tulajdonságai mellett az egyes attribútumok közötti arányok mérését is lehetővé teszi. Létezik egy valós (nem hipotetikus) nulla pont. Pl.: jövedelem (aki 100.000 ft-ot keres, az fele annyit keres, mint aki 200.000-ret).

(Mérési szintek) 1. és 2. kategoriális változók: a kódolásnál kap egy számot, ami egy jel csupán (azaz egy kategória; pl. férfi: 1, nő: 2). 3. és 4. numerikus változók: a kódolásnál a tényleges számértéket tároljuk (azaz nem kategorizálunk, hanem beírjuk a kérdőívben kapott konkrét számértéket).

Fogalmak 1. Gyakoriság: egy adott válasz előfordulásának a száma. Életkor Gyakoriság Relatív gyakoriság (%) 14 6 15 12 16 8 17 23 18 27 19 11 20 Total 13 100

Kategorizálás Lehet/érdemes kategorizálni. Vagy kerek számok alapján: pl. 0-20 év, 20-30 év… stb. Vagy elemszám szerint: pl. 0-22 év (kb. 20%); 23-39 év(kb. 20%), 40-48 év (kb. 20 %), 49-61 év (kb. 20%), 61 fölött (kb. 20%).

2. Középértékek: Átlag: n1+n2+n3… osztva N. Módusz: a leggyakoribb érték. Medián: a középső érték.

3. Szórás Az átlagtól való átlagos eltérés. Az átlag körül mennyire sűrűn helyezkednek el a válaszok. Lapos diagram: nagy szórás, hegyes, magas diagram: kicsi szórás.

4. Szignifikancia: az általunk tapasztalt összefüggés elég erős ahhoz, hogy tényleges összefüggést takarjon, nem pedig a mintavételi hiba eredménye. 5. Konfidenciaintervallum: az az intervallum (általában 95%-os), amin belül érvényes, szignifikáns az eredményünk, ez esetben 95%-os pontossággal állíthatunk valamit.