KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih.
KVANTITATIVNE METODE
RAZISKOVANJA
Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih.
ZNANSTVENO VS. NEZNANSTVENO
SPOZNAVANJE
ZNANSTVENO PROUČEVANJE NEZNANSTVENO PROUČEVANJE
sistematično nesistematično
kritično nekritično
posploševanje na veliko primerih posploševanje na enkratnih izkušnjah
ponovljivo neponovljivo
kontrola ostalih vplivov ni kontrole ostalih vplivov
KVANTITATIVNE IN KVALITATIVNE
ŠTUDIJE
ko poskušamo ugotoviti, zakaj se določeno vedenje/stanje pojavi, bomo uporabili kvalitativne metode
informacije so podrobne in opisne:
1. OPAZOVANJE
2. ŠTUDIJA PRIMERA
3. INTERVJU
4. VPRAŠALNIKI Z ODPRTIMI VPRAŠANJI
Numerični rezultati so posledica kvantitativnih raziskav:
1. EKSPERIMENTI
2. OPAZOVANJE
3. ANKETE
= poskušamo odgovoriti na vprašanja, kako pogosto, koliko, kako dolgo ipd. so prisotna določena vedenja
PARAMETRI KVALITATIVNA
METODOLOGIJA
KVANTITATIVNA
METODOLOGIJA
USMERJENOST
kvaliteta
(narava, bistvo)
količina
(koliko, kateri)
CILJ RAZISKOVANJA
razumevanje, opis,
odkrivanje, pomen,
generiranje hipotez
napoved, nadzor, opis,
potrditev, testiranje
hipotez
VZOREC
majhen, nenaključen
velik, naključen
PARAMETRI KVALITATIVNA KVANTITATIVNA
ZNAČILNE METODE
ZBIRANJA PODATKOV
raziskovalec kot
primarni inštrument,
intervju,
opazovanje
testi,
lestvice,
anketni vprašalnik
ZNAČILNE METODE
ANALIZE PODATKOV
metoda analize
vsebine
statistične metode
ZAKLJUČKI
vsestranski, celovit,
obsežen, bogato
opisen
točen, natančen,
številčen
RAZISKAVA KOT KROG SPOZNAVANJA
RAZISKAVE GLEDE NA STOPNJO V PROCESU
SPOZNAVANJA EKSPLORATIVNE ALI POIZVEDOVALNE RAZISKAVE
uvod v spoznavanje nekega področja/problematike
namen odkriti probleme, jih formulirati, postaviti preverljive hipoteze
uporabljamo manj sistematične postopke zbiranja in analize podatkov (kvalitativni opisi, več
različnih postopkov pri zbiranju gradiva, omejitev na manjše število primerov)
DESKRIPTIVNE ALI OPISNE RAZISKAVE
sledi eksplorativni; namen količinsko opredeliti ali oceniti osnovne značilnosti proučevanega
pojava / ugotoviti obstoj in jakost zveze med dvema ali več pojavi
moramo natančno vedeti, katere značilnosti nas zanimajo; opredeliti, kaj nam pomenijo izrazi, ki
jih uporabljamo; jasno formulirati hipoteze
uporabljamo standardizirane postopke zbiranja podatkov (kvantitativni opis populacije: spol,
starost, poklic, poreklo ipd.; korelacijske raziskave)
EKSPLANATIVNE ALI POJASNJEVALNE RAZISKAVE
namen pojasniti nastanek in razvoj pojavov in lastnosti, medsebojne odvisnosti, vplive in vzročne
povezanosti
moramo poznati vse pomembne dejavnike, ki so morda povezani s pojavom, ki ga pojasnjujemo
uporabljamo vnaprej izdelane in logično premišljene obrazce (načrte); strogo upoštevamo
pravila vzorčenja in druge postopke
STRATEGIJA IZBIRE METODOLOGIJE
šte
vilo
zn
ač
iln
ost
i
prim
ero
v (
spre
me
nlji
vk)
število primerov (enot)
kvalitativna
metodologija
veliko malo
veliko
kvantitativna
metodologija
RAZISKOVALNI NAČRT
‘Načrtovanje je proces odločanja vnaprej, preden se pojavi situacija, v kateri je potrebno
odločitev izvesti. Zapis tega procesa načrtovanja pa je načrt.’ (Ackoff 1966)
1. opredelitev problema
2. opredelitev namena, ciljev in hipotez
3. opredelitev spremenljivk in izdelava ali izbira merskih instrumentov
4. opredelitev enot raziskovanja in načrt vzorčenja
5. načrt statistične analize
6. načrt zbiranja podatkov
7. časovno-terminski načrt
RAZISKOVALNI NAČRT:
OPREDELITEV PROBLEMA
OPREDELITEV PROBLEMA
= analiza sestavin problema, da bi ugotovili, kakšne informacije
potrebujemo in kakšne so posledice možnih ugotovitev
ZAPIS RAZISKOVALNIH VPRAŠANJ IN HIPOTEZ Slabo vprašanje:
Kje je največ nenadomestljivih ljudi?
Možni odgovori: … v politiki, med vodilnimi, na pokopališču
Preoblikovano/popravljeno vprašanje:
Ali so nenadomestljivi ljudje med starši, med prijatelji, med kolegi, med vodji?
Hipoteza: V dobri organizaciji ni nenadomestljivih ljudi.
RAZISKOVALNI NAČRT:
OPREDELITEV PROBLEMA
PROBLEM JE STVAREN, ČE:
1. obstaja vprašanje, na katerega ne vemo odgovora (v območju empiričnega)
2. sta možni vsaj dve rešitvi, ne vemo, katera je boljša
3. ne moremo odgovoriti na osnovi starega znanja
ena najpomembnejših faz raziskovalnega procesa
opredelimo cilj raziskave = kaj bomo proučevali
cilj raziskave mora biti čim natančneje in jasneje opredeljen, saj je od tega odvisna vsebina ostalih faz raziskovalnega procesa
iz ciljev mora biti razvidno, kaj smo se namenili predstaviti, oziroma dokazati
namen raziskave je tisto, za kar si pri zasnovi in izvedbi prizadevamo, cilji pa tisto, kar dosežemo, ko uresničujemo ta prizadevanja
RAZISKOVALNI NAČRT:
PRIMERI HIPOTEZ
HIPOTEZE so sodbe ali trditve, ki jih kot možne rezultate
raziskave izrečemo na začetku raziskave in katerih
resničnost naj raziskava preveri.
morajo biti formulirane operacionalno
Neoperacionalna: Delo kluba je bilo uspešno.
Operacionalna: H1: V treh letih delovanja kluba je število članov stalno
naraščalo / H2: V treh letih delovanja kluba se je povečalo število
dejavnosti.
Neoperacionalna: Udeležba na seminarju o aidsu je ugodno vplivala na študente.
Operacionalna: Študentje, ki so se udeležili seminarja o aidsu, so dosegli statistično pomembno višji rezultat na testu poučenosti o aidsu kot primerljiva skupina študentov, ki se seminarja niso udeležili.
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZDELAVA KONCEPTA RAZISKAVE
pojasnimo, kako bomo poiskali odgovore na zastavljena
raziskovalna vprašanja
poleg samega koncepta opredelimo še, kaj in kako bomo merili,
vrsto in način vzorčenja, okvir analize in njen časovni okvir
smiselno je, da uporabimo dobro znane in preskušene PRIPOMOČKE (npr. vprašalnike, ocenjevalne lestvice, meritve) - različni merski instrumenti imajo različne merske značilnosti: ZANESLJIVOST, VELJAVNOSTI, OBČUTLJIVOST, OBJEKTIVNOST in so zato bolj ali manj sprejemljivi
ne glede na preverjenost instrumenta v drugih raziskavah in/ali
okoljih, moramo pripomoček statistično in metodološko preveriti tudi
sami
če je pomembno, opredelimo tudi pogoje, v katerih bo potekal
zajem podatkov (lokacija, temperatura, svetloba ipd.)
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - EKSPERIMENT
laboratorijski:
+ dobro nadzorovanje motečih spremenljivk
- nenaravna situacija vprašljiva posplošljivost
v naravni situaciji:
+ lažja posplošljivost
- slabše nadzorovanje motečih spremenljivk
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE
METODE
ankete
vprašalniki in testi (test = najboljši približek
eksperimenta!)
intervju ali razgovor
opazovanje
študija primera
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE
METODE: ANKETE
krovni termin za različne metode, ki vključujejo
vprašanja
TEMELJ = samo-raport/samo-ocena/samo-opis
sestavljena iz vprašalnikov ali intervjujev
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE
METODE: INTERVJU
lista vprašanj
v živo ali preko telefona
intervju ima lahko strukturo vprašalnika
1. strukturiran
2. semi-strukturiran
3. ne-strukturiran
4. odprt
običajno daljši in dražji kot vprašalnik
uporaba manjšega vzorca
NAMEN dobiti odgovore na vprašanja v živo
do udeležence prijaznejši način pridobivanja informacij
ko želimo, da udeleženci popolnoma razumejo vprašanja, se pogosto uporablja namesto vprašalnika
izpraševalcu omogočajo bolj podrobno raziskovanje nekaterih odgovorov v primerjavi z vprašalnikom
vprašanja lahko prilagodimo individualnim udeležencem
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE:
INTERVJU (A) STRUKTURIRAN/STANDARDIZIRAN:
vprašanja in odgovori so vnaprej podani
vsi udeleženci imajo enaka vprašanja in enake pogoje
+ spraševalec je manj
čustveno vključen – manjši
vpliv na udeleženca
+ posplošitve so bolj
upravičene
+ odgovori udeležencev so
primerljivi
- spraševalec ne sme
dodatno pojasniti
vprašanja ali odgovora –
možna napačna
interpretacija
- zelo uradna situacija
lahko demotivira
RAZISKOVALNI NAČRT: IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: INTERVJU
(B) NESTRUKTURIRAN/NESTANDARDIZIRAN:
vnaprej določena le okvirna vsebina vprašanj
vrstni red ni pomemben
vprašanja se prilagajajo odgovorom
+ spraševalec lahko
razjasni vprašanje ali
odgovor
+ bolj sproščeno ozračje
+ oseba lahko odgovori,
kakor želi
- odgovorov udeležencev
med sabo ni mogoče
primerjati
- slabša posplošljivost
- težja analiza
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE
METODE: VPRAŠALNIK
lista vprašanj
v živo, preko telefona, interneta ali po pošti
običajno strukturirani, vsebujejo set pre-determiniranih odgovorov, z možnostjo izbire
običajno zajamejo večji vzorec ljudi – tudi do več 1000
hitra in enostavna metoda
zbrani rezultati so običajno kvantitativni in jih lahko statistično analiziramo
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE
METODE: VPRAŠALNIK
odprti tip vprašanj: vprašanja so vnaprej napisana, udeleženec nanje sam odgovarja kakor želi
zaprti tip: odgovori so vnaprej določeni, udeleženec si enega (ali več) izbere
DOBER VPRAŠALNIK: 1. večina vprašalnikov
uporablja “zaprta” vprašanja,kar omogoča hitro izpolnjevanje in analizo
2. odprta vprašanja dajo več informacij, jih je pa težje analizirati
3. vprašanja: jasna in nedvoumna
kratka in enostavna
nepristranska
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE
METODE: VPRAŠALNIK
PREDNOSTI
1. zbiranje večjih količin
podatkov
2. dostop do informacij, ki
niso na voljo ob
direktnem opazovanju,
i.e. samorefleksija ali
izražanje občutkov
POMANJKLJIVOSTI
1. nizka odzivnostna stopnja
2. površinske informacije
3. neiskrenost udeležencev
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: OCENJEVALNE LESTVICE
= proučevane pojave razporejamo v kategorije ali po stopnjah
opisne: stopnje so določene z besednimi opisi (vedno, skoraj vedno, nikoli)
številčne: besedne opise zamenjajo številke
grafične: ni ločenih stopenj, ampak je črta med dvema skrajnima točkama (vedno-nikoli)
ko
mb
ina
cija
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE
PODATKOV Statistika preučuje metode:
1. zbiranja
2. urejanja
3. kvantitativne obdelave
4. prikazovanja in
5. analiziranja številskih podatkov.
Zbiranje podatkov z metodami (tehnikami)
urejanje in obdelava
prikaz in analiza (od 50 do več tisoč udeležencev)
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE
PODATKOV: POPULACIJA IN VZOREC 1. POPULACIJA
= množica pojavov (ljudi, značilnosti, dogodkov), ki jo preučujemo
2. ENOTA POPULACIJE
= posamezen pojav
3. VZOREC
= manjši del populacije, ki je reprezentativen
= dober predstavnik populacije ugotovitve posplošujemo z večjo ali manjšo napako
DOVOLJ VELIK PODOBEN PO STRUKTURI
(spol, starost, izobrazba, SES )
NAKLJUČNO VZORČENJE
(vse osebe iz populacije imajo enako možnost biti izbrane)
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE
OBDELAVE PODATKOV: VRSTE VZORCEV
SLUČAJNOSTNI VZORCI
1. enostavni slučajnostni vzorec
2. sistematični vzorec
3. stratificiran vzorec
NESLUČAJNOSTNI VZORCI
= enote populacije nimajo enake možnosti, da so izbrane v vzorec
1. priročni vzorec: skupina ljudi, ki je raziskovalcem najbolj dostopna
2. namenski vzorec: preučimo le nekaj enot, ki so tipični predstavniki
določene populacije
3. kvotni vzorec: izberemo ga podobno kot stratificiranega: populacijo
razdelimo na stratume, nato pa iz vsakega stratuma izberemo določeno
število enot; izbiramo pa po načinu priročnega vzorca
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE
OBDELAVE PODATKOV - STATISTIČNA
MNOŽICA IN STATISTIČNI POJAV
pojavi, za katere smatramo, da se v času in prostoru pojavljajo množično (izpostavljenost nasilju, spremembe višine krvnega tlaka, zaupanje v zdravnika družinske medicine ipd.)
statistična množica = pojav, ki je opredeljen, krajevno, časovno in stvarno
statistične enote = pojavi, ki izpolnjujejo opredelitvene pogoje (obiskovalci ambulant družinske medicine stari med 18. in 65 let ipd.) - statistične enote imajo najrazličnejše značilnosti
spremenljivke = preučevane značilnosti statističnih enot (depresivnost, medicinsko nepojasnjena stanja ipd.)
vzorec = podmnožica statistične množice = samo del statistične množice; z analizo zbranih podatkov o pojavu na enotah v vzorcu želimo razložiti proučevani pojav za celotno statistično množico
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZDELAVA KONCEPTA RAZISKAVE:
KVANTITATIVNE RAZISKAVE
1 INTERVENCIJSKE RAZISKAVE
kontrolirane (kontrolirane randomizirane raziskave in kontrolirane neradomizirane
raziskave)
nekontrolirane (brez spremljanja učinka, časovne serije, kjer je učinek spremljan
večkrat v opazovanem obdobju)
2 OPAZOVALNE RAZISKAVE (neintervencijske)
analitične (kohortne in tipa primer-kontrola)
opisne ali deskriptivne
opisne raziskave: pomanjkljivost = nimamo kontrolne skupine in si moramo pomagati z različnimi statističnimi metodami, s katerimi »standardiziramo« preiskovance, da lahko bolj utemeljeno zaključujemo, ob zavedanju, da so lahko (nam) neznane lastnosti bolnikov, okolja ali drugi dejavniki pristrano vplivali na izsledke
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZDELAVA KONCEPTA RAZISKAVE: KAJ
DOBIMO GLEDE NA VRSTO RAZISKAVE?
najbolj zanesljive rezultate dajo randomizirane raziskave: razdelimo
preskušance/preiskovance/sodelujoče v raziskavi v dve skupini, ki
sta kar najbolj izenačeni v izbranih značilnostih/lastnostih; v
nadaljevanju eno skupino izpostavimo neki intervenciji, medtem o
služi druga kot kontrolna
če preiskovanci ne vedo, v katero skupino so bili razvrščeni, je to
slepa randomizirana raziskava
če tega ne vedo niti raziskovalci, pa gre za dvojno slepo
randomizirano raziskavo: upravičeno sklepamo, da bodo
opazovane razlike po raziskavi posledica naše intervencije in ne
(nam) nepoznanih dejavnikov
če iz etičnih, finančnih ali organizacijskih razlogov ne moremo izvesti
randomizirane raziskave, si pomagamo z opazovanjem kohorte (iste
skupine) bolnikov skozi določeno obdobje oziroma se odločimo za
opazovalne, epidemiološke raziskave
RAZISKOVALNI NAČRT:
ZAJEM PODATKOV/SPREMLJANJE VZORCA
presečno (transverzalno) - utemeljeno je opisovati zgolj morebitne
povezave
vzdolžno (longitudinalno) – pri tem je mogoče razpravljati o vplivu
ene ali več spremenljivk na odvisno
za pravilno posploševanje rezultatov raziskave je vzorčenje
ključnega pomena
velikost vzorca vpliva na verjetnost, da smo resnično pomembne
razlike statistično potrdili z zadostno gotovostjo – običajno
navedemo predvideno stopnjo statistične značilnosti (P = 0,5 ali
manj), s katero smo zavrnili ničelno hipotezo
ocenjevanje majhnih deležev (npr. redkih zdravstvenih težav)
zahteva večjo velikost vzorca, saj je se z manjšanjem deleža veča
standardna napaka
po nekaterih zelo splošnih napotkih naj bi bila velikost vzorca n ≥ 30-
kratnik števila spremenljivk
RAZISKOVALNI NAČRT:
ZBIRANJE PODATKOV
vsako sredstvo, s katerim zbiramo podatke za raziskavo, se imenuje 'raziskovalno orodje' oziroma pripomoček ali 'raziskovalni instrument‘
Podatki:
1. številski (numerični, kvantitativni, metric)
2. opisni (kvalitativni, nonmetric)
ŠTEVILSKI PODATKI so merljivi - povprečne vrednosti (povprečna starost)
1. zvezni številski podatki (prihodek, starost, telesna teža)
2. nezvezni ali diskretni (člani družine, število ločitev)
OPISNI PODATKI so števni (spol, kraj bivanja) – deleži (delež moških, samskih ipd.)
ORDINALNI PODATKI posebna vrsta opisnih podatkov (izobrazba, velikost kraja bivanja) – te je mogoče glede na njihov pomen urediti po vrstnem redu (velika, srednja, mala vas)
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA NAČINA VZORČENJA najpomembnejši cilj pri izbiranju vzorca:
minimiziranje razlik med vrednostmi, ki jih dobimo iz vzorca, in tistimi, ki veljajo za statistično množico
osnovno načelo vzorčenja:
z relativno majhnim številom izbranih statističnih enot dobiti z visoko verjetnostjo dokaj realno sliko o proučevani statistični množici
Teorija vzorčenja - dve pomembni načeli:
1. načelo nepristranosti
2. načelo maksimalne natančnosti
Izbira vzorčenja:
slučajnostno/slučajno
ne-slučajnostno (priložnostno)
mešano
RAZISKOVALNI NAČRT:
IZBIRA METODE - MERJENJE V MEDICINI
medicinski klasifikacijski sistemi so pogosto kategorialni
(bolezen, motnja JE ali NI prisotna) - klasifikacije so kategorialne in simptomatske
številni merjeni pojavi v medicini kontinuirano porazdeljeni (npr. visok krvni tlak)
DIMENZIJE: značilnosti ali lastnosti predmetov, oseb, dogodkov, procesov
Primer: starost, spol, življenjske razmere
VARIABLE/SPREMENLJIVKE: dimenzije, ki imajo več vrednosti
Primer: starost: 0 - preko 100; spol: M - Ž
KONSTANTE: dimenzije, ki imajo eno vrednost
MERJENJE = določanje količine neke spremenljivke
(eno spremenljivko lahko izmerimo na več načinov, z različnimi postopki)
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE
PODATKOV: POMEMBNEJŠI PARAMETRI IN
SPREMENLJIVKE PARAMETER =e neka številska ali opisna značilnost statistične množice – če to
značilnost ugotavljamo s pomočjo vzorca jo imenujemo SPREMENLJIVKA
TISTO KAR JE ZNAČILNOST POPULACIJE JE PARAMETER, TISTO KAR JE
ZNAČILNOST POSAMEZNE ENOTE JE SPREMENLJIVKA
iz statistične množice lahko tvorimo veliko različnih vzorcev, zato je statistika
SPREMENLJIVA VREDNOST, ki je odvisna od izbranega vzorca - npr.
povprečni osebni dohodek vseh zaposlenih v Sloveniji je parameter,
povprečni osebni dohodek v vzorec izbranih zaposlenih v Sloveniji pa
statistika
s STATISTIČNO ANALIZO želimo dobiti zanesljive ugotovitve o proučevanem
množičnem pojavu, zato proučujemo ta pojav na celotni statistični množici
ali na vzorcu
pri opisovanju značilnosti ni smiselno navajati vseh zbranih vrednosti za
spremenljivko, temveč uporabljamo v ta namen vrednosti, ki najbolje
predstavljajo zbrane vrednosti določene spremenljivke: take vrednosti so
srednje vrednosti, mere variabilnosti ter mere asimetrije in sploščenosti
Če imamo dovolj velike vzorce (v teoriji naj bi dovolj velik
vzorec predstavljal vsaj 30-kratnik število spremenljivk), se
vzorčne ocene parametra porazdeljujejo normalno.
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: RAZPRŠENOST REZULTATOV- NORMALNA PORAZDELITEV
normalno porazdelitev prikazuje normalna ali Gaussova krivulja, ki je
zvonaste oblike, simetrična in enovrha
M = Me = Mo
je teoretična, vendar se ji veliko stvarnih porazdelitev približuje
z njeno pomočjo lahko ugotovimo, kje se nahaja posamezen rezultat
glede na druge rezultate
je osnova standardiziranju merskih instrumentov
v območju M ± 1SD = 68,3 % rezultatov
M ± 2SD = 95,4% rezultatov
M ± 3SD = 99,7% rezultatov
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: RAZPRŠENOST REZULTATOV- NORMALNA PORAZDELITEV
POGOJI:
pojav bi se v realnosti lahko normalno razporejal (ne sme biti na nominalni ravni)
imamo veliko število rezultatov, dobljenih na reprezentativnem vzorcu
meritve so bile izvedene z isto metodo v enakih pogojih
vzorec je po merjeni lastnosti heterogen
Musek, 2005
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: POVEZANOST MED POJAVI
RAZISKOVALNI NAČRT:
ZBIRANJE PODATKOV - VRSTE SKAL ZA
MERJENJE VREDNOSTI SPREMENLJIVK
1.nominalna (razlikovanje: noč/dan; ženska/moški) = ugotavljanje kakovostnega stanja ali oblike spremenljivke
2.ordinalna (kategorije, rangi) = izražamo količino neke variable, količino lahko uredimo v urejeno vrsto ali rang
3.intervalna (intervali, ocene) = omogoča da navedemo, za koliko se ena enota razlikuje od druge
4.racionalna/razmernostna (temperatura K) = temelji na absolutni ničelni točki in lahko navedemo tudi razmerje
RAZISKOVALNI NAČRT:
ZBIRANJE PODATKOV - VRSTE SKAL ZA MERJENJE
VREDNOSTI SPREMENLJIVK: MERJENJE OPISNIH IN
ŠTEVILSKIH SPREMENLJIVK
1 NOMINALNI SKALA
omogoča razvrščanje enot po določeni skupni značilnosti
statistične enote razvrščamo v skupine tako, da imajo enote, razvrščene v isto skupino, isto značilnost: enote razvrstimo po spolu v dve skupini (1= moški, 2=ženski spol)
2 ORDINALNA SKALA
skupine razvrščene po določenem kriteriju
po velikosti lahko razvrstimo kraj bivanja/velikost naselja v tri skupine (1=velika, 2=srednja, 3=mala vas)
3 INTERVALNA SKALA
uporablja enoto mere
med svojo začetno in končno točko je razčlenjena na enako velike intervale
začetna in končna točka ter število intervalov so pri tej skali poljubno določeni
4 RAZMERNOSTNA SKALA
njena začetna točka nič in se ne spreminja - zato je skala absolutna, razlika se vedno meri od točke nič: (dohodek, starost, teža)
omogoča računanje razmerij
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE
PODATKOV: UREJANJE IN PRIKAZOVANJE PODATKOV
1. RANŽIRNA VRSTA
najpreprostejši prikaz; ureditev rezultatov po velikosti (Xmin, Xmax, N)
2. FREKVENČNA PORAZDELITEV INDIVIDUALNIH REZULTATOV
kadar je rezultatov veliko in se večkrat ponavljajo
Rezultat min – max Frekvenca (kolikokrat se je ta rezultat pojavil)
Absolutna (število) – fx Relativna
Odstotek f%=(f/N)*100
Proporc p=f/N
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: FREKVENČNA PORAZDELITEV GRUPIRANIH REZULTATOV
= lahko dolga in nepregledna
posamezne rezultate grupiramo v skupine razredi
(morajo vsebovati enako število individualnih rezultatov)
vse enote v razredu imajo vrednost sredine razreda
6 – 12 razredov
razred sredina (xk) fx f%
7-11 (7,8,9,10,11)
5= širina razreda 9
2
N=31 6,45
xk= (xmax+xmin)/2 = (7+11)/2 = 18/2 = 9
RAZISKOVALNI NAČRT: POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: GRAFIČNI
PRIKAZI
HISTOGRAM sestavljajo ga pravokotniki – širina je interval razreda, višina je
določena s frekvencami, na sredi je vrednost sredine razreda
POLIGON z lomljeno črto povezane frekvence na sredinah razredov
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV:
SREDNJE VREDNOSTI okrog srednjih vrednosti se rezultati kopičijo
povejo nam, kakšen je vzorec v povprečju
ARITMETIČNA SREDINA / POVPREČJE (M)
1. vsoto rezultatov delimo z njihovim številom, zaokrožimo na dve decimalki
2. iz individualnih rezultatov
3. iz grupiranih rezultatov
PREDNOSTI POMANJKLJIVOSTI
→najbolj občutljiva in natančna mera
srednje vrednosti
→skrajne vrednosti izkrivijo povprečje, ne dajo
prave slike
→ni primerna za nehomogene rezultate z
veliko skrajnimi vrednostmi
RAZISKOVALNI NAČRT: POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: SREDNJE
VREDNOSTI
MEDIANA (lat. medianus = središčen; Me)
leži na sredini ranžirne vrste, polovica oseb ima nižji, polovica pa višji rezultat
Prednosti/pomanjkljivosti:
1. upoštevamo le vrednost v sredini ranžirne vrste, pri ostalih pa le, ali so pod ali nad njo
2. ne vključimo vseh rezultatov, kar pa ne more izkriviti slike, če se pojavljajo skrajne vrednosti
MODUS (lat. modus = način; Mo)
je rezultat, ki se največkrat pojavlja, lahko jih je več.
Prednosti/pomanjkljivosti:
1. lahko ga določamo tudi pri nominalnih spremenljivkah (spol, izobrazba…)
2. se spreminja, če spreminjamo širino razreda
3. upošteva le najpogostejšo vrednost in nobene druge
4. ne pove, koliko oseb je doseglo višji in koliko nižji rezultat
5. neuporaben, ko imamo malo podatkov, ki se pojavljajo z enako frekvenco
RAZISKOVALNI NAČRT: POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV:
POGOJI ZA DOLOČANJE MER SREDNJIH VREDNOSTI
1. NOMINALNE
(spol, izobrazba): modus
2. ORDINALNE
(razmerja niso enaka): modus ali mediana
3. INTERVALNE IN RAZMERNOSTNE
(enaka razmerja, brez ali z absolutno ničlo): vse tri mere
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: RAZPRŠENOST REZULTATOV
v kakšnem obsegu (intervalu) se gibljejo posamezni rezultati oz. koliko so zgoščeni okoli povprečja
RAZPON (RAZMIK)
= razlika med največjim in najmanjšim rezultatom
= najpreprostejša in najmanj natančna mera razpršenosti
STANDARDNI ODKLON (DEVIACIJA)
= najpogosteje uporabljana mera razpršenosti, pove, kolikšna so povprečna odstopanja posameznih rezultatov od aritmetične sredine, zaokožimo jo na dve decimalki natančno
uporabljamo tudi kot mero reprezentativnosti aritmetične sredine: manjši kot je standardni odklon (v primerjavi z aritmetično sredino), manjše so razlike med dejanskimi vrednostmi spremenljivke in njeno aritmetično sredino ter obratno
če so vse vrednosti spremenljivke enake, je standardni odklon enak nič
VARIANCA
= povprečna napaka med dejanskimi vrednostmi spremenljivke in njeno aritmetično sredino; izraža se v kvadratu osnovne mere
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE
PODATKOV: POVEZANOST MED SPREMENLJIVKAMI - REGRESIJA
= tip povezav, kjer imamo t.i. VZROČNO POSLEDIČNO ZVEZO
smer vpliva vedno od spremenljivke, ki jo označimo z x (neodvisna spremenljivka), k spremenljivki, ki jo označimo z y (odvisna spremenljivka): x → y vzročno posledična zveza
REGRESIJSKA ANALIZA temelji na proučevanju vzročno-posledičnih odnosov:
1. BIVARIATNA
2. MULTIVARIATNA
BIVARIATNA REGRESIJSKA ANALIZA: ena odvisna in ena neodvisna spremenljivka
MULTIVARIATNA REGRESIJSKA ANALIZA: na nek proučevani pojav vpliva večje število dejavnikov (npr. število točk na izpitu je odvisno od števila ur učenja, od nivoja predznanja, od prisotnosti na predavanjih)
ločimo dva termina:
POVEZANOST – KORELACIJA x1 ↔ x2 (oboje-smerna povezava; ni mogoče opredeliti,
kaj je vzrok kaj je posledica)
ODVISNOST – REGRESIJA x → y
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: POVEZANOST MED SPREMENLJIVKAMA
- KORELACIJA
KORELACIJA
= povezava med dvema pojavoma (npr. ekstravertnost in število prijateljev)
KORELACIJSKA RAZISKAVA
= raziskava, ki ugotavlja povezanost
PEARSONOV KOEFICIENT KORELACIJE (r)
= mera stopnje povezanosti
pove, kako se obnaša ena spremenljivka (x), če se druga spreminja (y)
KRITERIJ:
r < 0,20: neznatna korelacija
0,20 < r < 0,40: nizka korelacija
0,40 < r < 0,70: zmerna korelacija
0,70 < r < 0,90: visoka korelacija
r > 0,90: zelo visoka korelacija
RAZISKOVALNI NAČRT: POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE
PODATKOV: POVEZANOST MED SPREMENLJIVKAMA - KORELACIJA
VREDNOSTI SE GIBLJEJO OD -1 DO +1
r = -1; popolna negativna korelacija: če x raste, y pada in obratno
r = 0; ni povezave: iz x ne moremo sklepati na y
r = +1; popolna pozitivna korelacija: če x raste, raste tudi y in obratno
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV:
INTERPRETIRANJE REZULTATOV KORELACIJSKIH RAZISKAV
→včasih sta korelirana pojava povezana posredno,
preko tretje spremenljivke, ki je nismo upoštevali (v
bistvu sploh nista povezana med sabo, ampak sta oba povezana s tretjo spremenljivko)
otroci štorklje
podeželje
?!?
!! !!
Musek, 2005
RAZISKOVALNI NAČRT:
POSTOPKI STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: INTERPRETIRANJE REZULTATOV - ODNOS MED POVRŠINSKIMI IN
IZVORNIMI, GLOBINSKIMI ZNAČILNOSTMI
REGRESIJSKA IN FAKTORSKA ANALIZA
REGRESIJSKA ANALIZA je
namenjena analizi vzročno
posledičnih zvez (smer vpliva
gre vedno od neodvisne
spremenljivke k odvisni):
vse spremenljivke, ki vstopajo
v regresijski model, prave
numerične spremenljivke
(uporaba metričnih lestvic:
intervalna, racionalna) s svojo
mersko enoto
= analiza merljivih pojavov
FAKTORSKA ANALIZA je osnovana na analizi medsebojnih korelacij:
potrebujemo neko vsebinsko poznavanje oz. neko teorijo, da pojav x vpliva na y
namenjena analizi medsebojnih, obojesmernih korelacij, katerih prisotnost pripišemo obstoju nekih zunanjih/skupnih dejavnikov
= analiza direktno nemerljivih pojavov
število spremenljivk je običajno večje
s FA dobimo pojave/značilnosti, ki jih je praktično nemogoče neposredno izmeriti (zadovoljstvo, zaupanje, empatija)
v teh primerih skušamo poiskati neke posredne kazalnike za tak pojav (anketna vprašanja)
poimenovanje subjektivno
FA: število spremenljivk bistveno večje kot pri regresijski analizi(< 30)
FA pokaže, kako so premenljivke med sabo korelirane, ostanejo tudi spremenljivke,
ki niso korelirane z nobeno
LOGIKA FA : če so spremenljivke med sabo korelirane je očitno, da imajo nekaj
skupnega = SKUPNI FAKTOR (F1)
če so naslednje spremenljivke povezane med sabo je očitno, da imajo tudi
nekaj skupnega - spet nek skupni faktor, ki vpliva na vse na enak način (F2), itn. do faktorja F3
x10 in x11 nista z nobeno spremenljivko dovolj močno povezana - nanju torej ne vpliva noben skupni faktor, ampak prevladuje vpliv specifičnih dejavnikov - v FA vse takšne spremenljivke izločimo
F1 F2 PV SO
Verjamem, da je zdravniku mar zame. 0,622 -0,187 4,5 0,8
Zdravnik je običajno uvideven do mojih potreb in jih postavi na prvo
mesto.
0,703 -0,166 4,5 0,7
Svojemu zdravniku toliko zaupam, da vedno poskušam upoštevati
njegov nasvet.
0,765 -0,178 4,6 0,7
Če moj zdravnik nekaj pravi, to zagotovo drži. 0,772 -0,060 4,3 0,7
Včasih ne zaupam mnenju svojega zdravnika in bi želel drugo
mnenje.
-0,165 0,359 2,7 1,5
Glede svojega zdravstvenega stanja zaupam presoji svojega
zdravnika.
0,795 -0,142 4,5 0,7
Občutek imam, da zdravnik za moje zdravje ne naredi vsega, kar bi
moral.
-0,140 0,853 2,2 1,4
Zaupam zdravniku, da pri zdravljenju postavi moje zdravstvene
potrebe pred vse drugo.
0,718 -0,099 4,4 0,8
Moj zdravnik je dobro usposobljen za obravnavo mojih zdravstvenih
težav (npr. diagnosticiranje, zdravljenje ali ustrezno napotitev).
0,737 -0,160 4,6 0,6
Zaupam zdravniku, da mi bo povedal, če bi bila med mojim
zdravljenjem storjena napaka.
0,733 -0,122 4,3 0,9
Včasih me skrbi, da zdravnik najinega zaupnega pogovora ne bo
zadržal samo zase.
-0,031 0,671 2,1 1,5
Tabela : Zaupanje v zdravnika (n = 478) – prevod in priredba vprašalnika (Trust in Physician Scale); (Cronbach α = 0,795) - rezultati faktorske analize F1: dobronamernost in kompetentnost zdravnika F2: nezaupanje PV: povprečna vrednost, SO: standardni odklon
KORELACIJSKI KOEFICIENT kaže jakost in smer povezanosti:
na primer y (ocena na izpitu), x (ure učenja), korelacijski koeficient verjetno pokaže plus vrednost - bolj kot se učite, višjo oceno v povprečju dobite.
po absolutni vrednosti korelacijski koeficient pokaže jakost odvisnosti – bližje ena (1), močnejša je odvisnost
DETERMINACIJSKI KOEFICIENT (R2) skuša razčleniti varianco odvisne spremenljivke
= kolikšen del variabilnosti odvisne spremenljivke, lahko pojasnimo s spreminjanjem neodvisne
v večji meri kot se variabilnost odvisne pojasni z variabilnostjo neodvisne, večji je determinacijski koeficient in manjši je delež nepojasnjenih dejavnikov
raziskovanje: težnja, da bi poznali čim večji delež variiranja, ker to pomeni da poznamo ključni dejavnik
ocene/napovedi, ki jih izdelamo na podlagi takega modela, imajo zelo majhno napako
β t p
Ženski spol pacienta 0,01 0,23 0,820
Starost pacienta -0,04 -0,50 0,616
Izobrazba OŠ -0,14 -2,68 0,008
Izobrazba SŠ -0,05 -1,09 0,276
Zaposlitev študent 0,05 1,07 0,284
Zaposlitev brezposeln -0,01 -0,29 0,771
Zaposlitev upokojen 0,06 0,85 0,397
Stan: poročen 0,12 2,00 0,046
Stan: ločen 0,10 1,87 0,061
Stan:ovdovel 0,08 1,47 0,143
Kronična bolezen oz. bolezen, ki se zdravi > 3 mesece -0,03 -0,63 0,527
Obiski nikoli -0,03 -0,59 0,555
Obiski 3-4 krat 0,09 1,93 0,055
Obiski 5 ali večkrat 0,08 1,71 0,088
Registriran pri družinskem zdravniku manj kot 1 leto -0,03 -0,60 0,551
Registriran pri družinskem zdravniku od 1do 4 leta -0,05 -1,01 0,315
Ženski spol zdravnika 0,06 1,23 0,221
Starost družinskega zdravnika pod 40 let -0,03 -0,65 0,518
Starost družinskega zdravnika 40-50 let -0,09 -1,72 0,087
Samoocena zdravja v zadnjih 12 mesecih 0,05 1,16 0,246
F1: dobronamernost in kompetentnost zdravnika 0,37 5,82 <0,001
F2: nezaupanje -0,04 -0,90 0,367
F3: skrb in vključevanje v zdravljenje 0,06 0,66 0,511
F4: način komunikacije 0,06 0,81 0,418
Tabela: Dejavniki, povezani z oceno preteklih izkušenj z izbranim zdravnikom
(F = 8,427; df = 24; p < 0,001; R2 = 0,309)
PRESKUŠANJE HIPOTEZ/DOMNEV: z neko verjetnostjo ocenimo, ali je ocena parametra glede na vrednost spremenljivke z neko verjetnostjo pravilna ali ne
ključni preizkus, ki se uporablja v okviru regresijske analize, je PREIZKUS NEODVISNOSTI.
= preizkus, ki se nanaša na vrednost regresijskega koeficienta β
NIČELNA DOMNEVA: Ho : β = 0
pomeni, da kakorkoli spreminjamo X bo to vedno pomnoženo z nič in se v Y nikoli nič ne bo zgodilo. Y je vedno konstanta - odvisnosti med dvema pojavoma praktično ni
ALTERNATIVNA DOMNEVA: H1 : β ≠ 0
čim uspemo z našo oceno zavrniti ničelno domnevo (=naša težnja), smo dokazali, da je pojav X povezan s pojavom Y
na podlagi ocene smo dokazali odnos tudi za populacijo
izmed teh vzorcev je α takih, na podlagi katerih dobimo napačno oceno
1 – α je pa takih, na podlagi katerih dobimo pravo oceno
VPRAŠANJA?