KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA -...

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


= 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.



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


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.


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.)


IZBIRA METODE - EKSPERIMENT

laboratorijski:

+ dobro nadzorovanje motečih spremenljivk

- nenaravna situacija vprašljiva posplošljivost

v naravni situaciji:

+ lažja posplošljivost

- slabše nadzorovanje motečih spremenljivk


IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE

METODE

ankete

vprašalniki in testi (test = najboljši približek

eksperimenta!)

intervju ali razgovor

opazovanje

študija primera



METODE: ANKETE

krovni termin za različne metode, ki vključujejo

vprašanja

TEMELJ = samo-raport/samo-ocena/samo-opis

sestavljena iz vprašalnikov ali intervjujev



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


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



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



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



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


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


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)



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)


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


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


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


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


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


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)


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


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)



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.


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


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


POSTOPKI STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: POVEZANOST MED POJAVI


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


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



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


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


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


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



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


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


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


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?

KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA -...

Documents

Transcript of KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA -...