Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Survey Analysis & Model Elaborace Vícerozměrná analýza příčinných souvislostí neexperimentálních dat.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Survey Analysis & Model Elaborace Vícerozměrná analýza příčinných souvislostí neexperimentálních dat."— Transkript prezentace:

1 Survey Analysis & Model Elaborace Vícerozměrná analýza příčinných souvislostí neexperimentálních dat

2 Elaborace neboli… Elaborační model Interpretační metoda Lazarsfeldova metoda Metoda Kolumbijské školy Protože jde o : Zpřesnění (elaboraci) empirického vztahu mezi proměnnými s cílem interpretovat tento vztah způsobem, vyvinutým P.Lazarsfeldem na Kolumbijské universitě

3 Proč Elaborovat a navíc „neexperimentálně“ ? Elaboration = zpřesnění, zdokonalení či podrobné zpracování Příčinné souvislosti = kauzální vztahy mezi dvěma proměnnými Neexperimentální data – protože skutečný kontrolovaný experiment je v sociologii téměř nepoužitelný…. Aneb: Vážně by se nám chtělo náhodně tvořit 2 skupiny dětí, z nichž 1 skupinu bychom umístili do neúplných rodin a druhou do rodinek šťastných, abychom zjistili, z kterých nám vyroste více delikventů….?

4 Z čehož vyplývá… Experiment = kontrolovaný vliv 1 nezávislé proměnné na změnu závislé proměnné Průzkum = mnoho možných kombinací a vlivů + žádná kontrola => Jak ověřit, je-li zjištěný vztah mezi dvěma proměnnými pravý ? Není vazba zapříčiněna jinými faktory?

5 Survey Analysis… Paul Lazarsfeld, Samuel A. Stouffer, Patricia L. Kendall, Moris Rosenberg a další sociologové z řad Kolumbijské školy uvedli v život model Survey Analysis

6 Protiváha modelu „sčítání hlasů“ ve výzkumu veřejného mínění Přechod od poznávání nahodilostí k poznávání podstatných souvislostí – P.Lazarsfeld

7 Sčítání hlasů vs. Survey Sčítání hlasů = prezentace názorových rozdílů mezi kategoriemi (muži/ženy; mladí/staří…)  Vystačí si s: „Muži jsou spokojenější, než ženy.“ Survey = výpověď o příčinách zjištěných rozdílů  Jsou rozdíly mezi názory skutečně způsobeny pohlavím/věkem? => Přístup zachycující podstatné souvislosti a ne jen nahodile odhalené vztahy : Model Elaborace = Jádro Survey Analysis

8 Paradoxy Vojáci s vyšším vzděláním se cítili povoláním do armády méně diskriminováni, než vojáci s nižším vzděláním Vyšší stupeň vzdělání Nižší stupeň vzdělání Měl bych být odveden 88%70% Neměl bych být odveden 12%30%

9 Byli přátelé vyjmuti z odvodu? Vyšší stupeň vzděláníNižší stupeň vzdělání Ano19%79% Ne81%21% Vysvětlení:  Stupeň vzdělání vojáků odpovídá ve většině případů stupni vzdělání jejich přátel  Muži s nižším vzděláním ve věku branců jsou častěji polokvalifikovaní dělníci ve výrobním sektoru a zemědělství  Tato odvětví jsou během války podporována v národním zájmu a pracovníci těchto odvětví jsou častěji zproštěni branné povinnosti AnoNe Neměl bych být zproštěn63%94% Měl bych být zproštěn37%6% Přátelé vyjmuti z branné povinnosti

10  4. Muži s nižším stupněm vzdělání mají tedy častěji přátele mezi těmi, jež byli zproštěni branné povinnosti, než muži s vyšším stupněm vzdělání.  5. Srovnávají-li se branci se svými přáteli (referenční skupinou), muži s nižším vzděláním se cítí častěji diskriminováni, oproti brancům s vyšším vzděláním. Vyšší stupeň vzdělání Nižší stupeň vzdělání Vyšší stupeň vzdělání Nižší stupeň vzdělání Měl bych být odveden 63% 94%95% Neměl bych být odveden 37% 6%5% Zproštění přátelé Odvedení přátelé

11 Koncept referenčních skupin & Relativní deprivace  Vojáci nehodnotí své životní pozice dle objektivních standardů, ale dle relativních pozic = srovnávají své pozice s pozicemi členů referenčních skupin. =>  Spravedlivost systému povýšení posuzují vojáci dle svých vlastních zkušeností uvnitř referenční skupiny.  Afro-američtí vojáci nehodnotí své postavení v kontextu rozdílné situace Severu a Jihu, ale v kontextu postavení svého etnika (své referenční skupiny) v daných geografických podmínkách.

12 Elaborační metoda… Zavedena P. Lazarsfeldem a jeho spolupracovníky z Columbijské university v roce v článku „Interpretace statistických vztahů jako výzkumná operace“ (poprvé publikován v r. 55) Revize Stoufferovy studie – potvrzení hypotéz - P.Lazarsfeld a Patricia Kendall - studie „Problémy analýzy průzkumů“ ve sborníku Pokračování v sociálním výzkumu: Studie působnosti a metody „Amerického vojáka“ (1950)

13 A v čem je jádro ? Elaborace jest :  Jádrem Survey Analysis A jejím cílem a účelem je:  Testování vztahu závislé a nezávislé proměnné  Podrobná analýza, neboli rozpracování (elaboration) působících vlivů  Postupné vyhledávání hlubších a podstatnějších souvislostí  Odhalování falešných korelací  Objasnění mechanismu, na kterém vztah funguje - Nejde nutně o zamítnutí původního vztahu

14 Spočívá v : - nalezení vysvětlení pro zjištěný vztah mezi dvěma jevy prostřednictvím zavedení třetí – testové proměnné ’’ t ’’ Hlavním nástrojem jsou kontingenční tabulky neboli cross-tabulace Princip Modelu Elaborace

15 A v praxi… Rozdělíme vzorek dle testové proměnné a v každé podskupině znovu spočítáme původní vztah. Výsledné tabulky = Parciální tabulky Nalezené vztahy = Parciální vztahy

16 Typy Testovací proměnné Předcházející testová proměnná = Antecedent test Variable - časově i významově předchází nezávisle i závisle proměnnou v testovaném vztahu Nezávisle proměnná x Testová proměnná Závisle Proměnná y Korektní vyjádření: 2 závislé a 1 nezávislá = testová proměnná

17 Typy Testovací proměnné Intervenující testová proměnná = Intervening test Variable - vstupuje mezi obě proměnné jako jejich vysvětlení Nezávisle proměnná Testová proměnná Závisle proměnná

18 Jen tak mezi řečí…  odlišování vztahů zdánlivé a falešné korelace od vztahů podstatných – vyjadřujících kauzální závislost je nikdy nekončící proces…

19 Kam nás elaborace dovede… … k potvrzení jednoho ze 4 obecných modelů, které se liší : - rolí, kterou sehrává testová proměnná Modely elaborace:  Opakování – Replication  Vysvětlení – Explanation  Interpretace – Interpretation  Specifikace - Specification

20 Opakování - Replikace Nezáleží na typu testové proměnné Výsledek: potvrzení stejného vztahu v podsouborech rozdělených dle testové proměnné V praxi je využívána často rutinně jako potvrzení (ověření) předpokládaného vztahu - tzn.: Doufáme, že i po zavedení “t“ zůstane původní vztah významný – tedy pravý

21 Vysvětlení - Explanation Testová proměnná = předcházející Výsledek: Původní vztah (korelace) byl zavedením “t“ zrušen (Parciální vztahy jsou nulové nebo výrazně nižší, než původní) => V testové proměnné jsme nalezli skutečnou vysvětlující příčinu Testová proměnná ve skutečnosti ovlivňuje obě proměnné, mezi nimiž jsme předpokládali přímý kauzální vztah : Nezávisle proměnná Testová proměnná Závisle Proměnná Testová proměnná zde vysvětluje falešnou korelaci („Explains away“ original relation)

22 Příklad Explanace… Existuje empirický vztah mezi počtem čápů v různých oblastech a mírou porodnosti v těchto oblastech… Že by…? Z omylu nás bohužel vyvede zavedení testové proměnné: „typ oblasti“: Rozdělíme-li původní soubor dle městských a venkovských oblastí zjistíme, že původní vztah mezi počty čápů a narozených dětí zcela zmizel : Ať je ve městech čápů kolik chce, porodnost je stále nízká A zároveň: i kdyby nám čápi vymřeli na chřipku, na venkově bude relativně pořád dětí jako smetí

23 Mimochodem… Stejně je to i se zdánlivou přímou úměrou vztahu : počet zasahujících hasicích vozů rozsah škody

24 Interpretace Testová proměnná = intervenující Výsledek: Testová proměnná dává smysl vazbě mezi nezávislou a závislou proměnnou - Vysvětluje působení první (nezávislé) proměnné na druhou (závislou) – tj. mechanismus, kterým je vztah vytvářen : Nezávisle proměnná Testová proměnná Závisle proměnná Testová proměnná zde tvoří interpretační most Původní vztah nebyl zamítnut – kauzální vazba mezi oběma jevy platí

25 Příklad interpretace Případ role testové proměnné „odvedení přátelé“ ve vztahu: „vzdělání“ a „akceptace povolání do služby“ : Odvedení přátel – vysvětluje logiku vztahu, ve kterém je nižší vzdělání příčinou častějšího odporu k povolání do služby. - Počet přátel, zproštěných branné povinnosti, má zásadní vliv na akceptaci povolání v obou vzdělanostních skupinách. Skupina mužů s nižším vzděláním má však v této specifické skupině více přátel, jak jsme vysvětlovali výše.

26 Dělení dle H. Zeisela Falešná korelace - Proč lidé v manželství konzumují méně bonbonů, než lidé svobodní? SvobodníŽenatí/VdanéSvobodníŽenatí/Vdané 79%81%60%58% Jí bonbony SvobodníŽenatí/Vdané 75%63% Mladší 25ti let 25 let + Jí bonbony

27 Dělení dle H. Zeisela Pravé a falešné korelace - V příkladech absence vdaných žen a konzumace bonbonů v manželství vysvětlila testová proměnná původní korelaci odlišně: - V případě vdaných žen šlo o : Pravou korelaci - V případě konzumace bonbonů o : Falešnou korelaci

28 => Pravá korelace : Provdání Zvětšení objemu práce v domácnosti Větší absence Relace mezi větším objemem práce v domácnosti a provdáním nemůže být převrácena Vysvětlující faktor je asymetricky spojen s dvěma faktory původní korelace

29 Falešná korelace : Provdání Zestárnutí Nižší konzumace bonbonů Testová proměnná „věk“ (stárnutí) zvyšuje pravděpodobnost „manželství“ a naopak snižuje výskyt „konzumace bonbonů“ Spojení se dvěma původními proměnnými je symetrické

30 A nakonec (nikoliv Japonec,ale…) : Pragmatický Finální test… : 1.) - Vedení podniku na základě zmiňovaných poznatků zahájí strategii zrazování žen od vdávání. Sníží se absence, bude-li tato strategie úspěšná? - Ano: Zbylé svobodné ženy se neprovdají => budou mít stále málo práce v domácnosti => i nižší absenci. 2.) - Rodinný podnik, vyrábějící bonbony zvolí podobnou strategii, aby konzumaci bonbonů zvýšil. Zadaří se? - Ne: Zestárneme i svobodní….

31

32 That's all folks!


Stáhnout ppt "Survey Analysis & Model Elaborace Vícerozměrná analýza příčinných souvislostí neexperimentálních dat."

Podobné prezentace


Reklamy Google