Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Metody sociologického výzkumu 6. PŘEDNÁŠKA. TÉMATICKÁ STRUKTURA 1.Teorie a metodologie vědy - stručný vývoj vědy, hlavní etapy, funkce vědy ve společnosti.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Metody sociologického výzkumu 6. PŘEDNÁŠKA. TÉMATICKÁ STRUKTURA 1.Teorie a metodologie vědy - stručný vývoj vědy, hlavní etapy, funkce vědy ve společnosti."— Transkript prezentace:

1 Metody sociologického výzkumu 6. PŘEDNÁŠKA

2 TÉMATICKÁ STRUKTURA 1.Teorie a metodologie vědy - stručný vývoj vědy, hlavní etapy, funkce vědy ve společnosti. Metodologie vědeckého poznání, objasnění pojmů: epistemologie, metodologie, metoda, metodika. 2.Hlavní metody vědecké práce indukce, dedukce, analýza, syntéza, srovnání, analogie, explanace predikce, generalizace. Poznání jako subjekt objektový vztah, podmíněnost poznání, relativismus výpovědí vědy, jazyk vědy, pojmy, kategorie, zákony, pojem paradigma 3.Vědecký problém, vědecký přístup k problému, druhy výzkumu podle OECD, jiná členění, význam rozlišení typů vědeckého výzkumu. Sociální jev, sociální problém jako předmět výzkumu. Pojetí „sociálního“ v sociologii. 4.Specifika sociologického přístupu k společenským jevům, kvantitativní a kvalitativní sociologický výzkum, způsoby získávání informací. Kumulativní charakter poznání, hypotéza, druhy hypotéz - verifikace, falzifikace 5.Fáze sociologického výzkumu (funkce a použití sociologického výzkumu, aplikovaný výzkum, terminologie) 6.Operacionalizace a měření ve společenských vědách (definování pojmů, znak a druhy znaků) 7.Metody a techniky získávání empirických dat v sociologickém výzkumu. 8.Problém zobecňování v sociologickém výzkum (výběrová, monografická šetření) 9.Data, a postup jejich zpracování. (kvalita dat, validita, reliabilita) 10.Základní postupy analýzy dat v sociologickém výzkumu

3 VÝBĚROVÝSOUBOR TYPY VÝBĚRŮ

4 Idea výběrových šetření Základní soubor (cílová skupina) Výběrový soubor Zobecnění (statistická indukce)

5 VÝBĚR OBJEKTŮ ZKOUMÁNÍ Při kvantitativním výzkumu: –Musí být definována základní jednotka a základní soubor –Podle velikosti souboru se rozhodujeme pro šetření: Vyčerpávající Výběrové

6 Vyčerpávající šetření = výzkum, při kterém zjišťujeme požadované informace od všech jednotek v základním souboru nebo cílové skupině  Sč í t á n í lidu, domů a bytů  Povinn é statistick é výkazy  Celn í statistiky  Výzkumy s malou c í lovou skupinou Výběrové šetření = výzkum, při kterém zjišťujeme požadované informace od (obvykle relativně malého) vzorku jednotek, které v nějakém smyslu slova reprezentují základní soubor nebo cílovou skupinu. VYČERPÁVAJÍCÍ A VÝBĚROVÁ ŠETŘENÍ

7 VALIDITA A RELIABILITA MĚŘENÍ VALIDNÍ MĚŘENÍ – takové měření, které měří skutečně to, co jsme zamýšleli měřit. RELIABILNÍ MĚŘENÍ – takové měření, které nám při opakované aplikaci dává shodné výsledky, pokud se ovšem stav pozorovaného objektu nezměnil.

8 POPULACE (ZÁKLADNÍ SOUBOR) Soubor jednotek, o nichž předpokládáme, že jsou pro ně závěry výzkumu platné Někdy se rozlišuje: Cílová populace - všechny jednotky Základní soubor - nejširší zachytitelný soubor jednotek

9 VZOREK (VÝBĚROVÝ SOUBOR) Skupina jednotek, které skutečně zkoumáme Zkoumat vzorek je: Levnější Rychlejší Často nelze technicky zkoumat základní soubor

10 OPORA VÝBĚRU Seznam jednotek základní populace, z nějž je vybírán zkoumaný vzorek Pro každou jednotku musí zajišťovat předepsanou šanci, že bude vybrána

11 REPREZENTATIVITA  Výzkum lze považovat za reprezentativní, pokud postup výběru a výpočet odhadů zajišťují, že výsledné hodnoty dobře charakterizují základní soubor.  Některé výběrové postupy z podstaty fungují tak, že výzkum nemůže být reprezentativní. REPREZENTATIVITA A TYPY VÝBĚRŮ Reprezentativní ve statistickém smyslu Kvazireprezentativní – přibližně reprezentativní Nereprezentativní

12 PODMÍNKY REPREZENTATIVNOSTI Minimální velikost výběrového souboru Každá jednotka základního souboru musí mít stejnou pravděpodobnost výběr

13 METODY VÝBĚRU 1. Kvótní výběr (quota sampling) Gallupova metoda – používal až do roku Náhodný (pravděpodobnostní) výběr (probability sampling)

14 ZDROJE INFORMACÍ PRO KVÓTNÍ VÝBĚR Statistické informace, zejména sčítání lidu Další dosažitelné přehledy – výkazy o struktuře zaměstnanců, studentů ap. KVÓTNÍ PŘEDPIS - Instrukce pro tazatele, podle jakých charakteristik dotázané vybírat Jednoduché kvóty Celkem dotázaných:4 Pohlaví: Muži2 Ženy2 Věk: a více1 Kombinované (vázané) kvóty

15 Kombinovaná kvóta - příklad Pohlaví/věkMužiŽenyCelkem a více 11 Celkem224

16 VÝHODY A NEVÝHODY KVÓTNÍHO VÝBĚRU Rychlý Pružný Anonymní dotazování Menší náklady Velký vliv tazatele Obtížná kontrola jeho práce

17 NÁHODNÝ VÝBĚR (PRAVDĚPODOBNOSTNÍ) Každá jednotka populace má stejnou pravděpodobnost, že bude vybrána Reprezentuje všechny známé i neznámé vlastnosti populace Lze odhadnout, jak se vzorek liší od populace 1.Prostý náhodný 2.Náhodný stratifikovaný 3.Vícestupňový

18 PROSTÝ NÁHODNÝ VÝBĚR Podle tabulky náhodných čísel Losováním Systematický výběr – zahrnuta každá n-tá jednotka ze seznamu Určení velikosti kroku (algoritmu) (Riziko - systematičnost v seznamech)

19 NÁHODNÝ STRATIFIKOVANÝ VÝBĚR Populace rozdělena do skupin homogenních podle nějakého kritéria Jedinci vybírání náhodně z těchto skupin Výhody náhodného výběru Kontrolovatelnost Možnost mezinárodního srovnání Nevýhody náhodného výběru Vysoké náklady Závislost na opoře výběru Nízká návratnost Nutnost vážení

20 VÍCESTUPŇOVÝ NÁHODNÝ VÝBĚR Ve dvou nebo více krocích: 1. Nejprve náhodně vybrána přirozená seskupení 2. Náhodný výběr jedinců v tomto seskupení

21 NÁHODNÁ PROCHÁZKA „RANDOM ROUTE“ Východisko v sídelní struktuře Stanovení kroku (algoritmu), podle něhož jsou vybírání dotázaní

22 PANELOVÝ VÝZKUM Opakovaný výzkum provádění na stále stejném souboru osob Většinou se tvoří jako reprezentativní vzorek určité populace Vhodné pro dlouhodobé výzkumy Problém udržet zájem dotázaných Problém jejich „profesionalizace“

23 ÚČELOVÝ VÝBĚR Založen na úsudku výzkumníka, jaký soubor je třeba zkoumat (návštěvníci, publikum, příslušníci sociálních skupin apod.) Výzkumník musí přesně a jasně definovat, na jaký základní soubor (populaci) se vzorek vztahuje Může být proveden jako reprezentativní

24 ANKETA ( media, rozdávaná) Tzv. samovýběr – není reprezentativní, problematický Výběr jedinců je založen na rozhodnutí respondenta odpovědět na anketu Nelze definovat populaci, na níž se výsledky vztahují

25 SNOWBALL SAMPLING Technika sněhové koule Není reprezentativní výběr Dotázaní uvádějí kontakt na další jedince Vhodné pro výzkum dočasných populací (svědkové události, účastníci akce apod.)

26 STANOVENÍ VELIKOSTI VÝBĚROVÉHO SOUBORU Záleží na rozptylu (variabilitě) proměnné –Čím větší rozptyl, tím je třeba větší výběrový soubor Výběrová chyba a interval spolehlivosti jsou tím menší, čím je rozptyl menší a výběr větší Tedy platí: čím větší počet měření tím větší spolehlivost a menší chyba

27 CHYBY ODHADŮ Výběrov á chyba - zkreslen í, kter é vznik á n á hodně v důsledku toho, že výběrový soubor je pokažd é o trochu jinak složený. U pravděpodobnostn í ch výběrů se d á odhadnout  velikost výběrov é chyby (přesnost odhadu)  pravděpodobnost výběrov é chyby (spolehlivost odhadu) Nevýběrov á chyba - zkreslen í, kter é vznik á systematicky v důsledku toho, že určit é typy osob se chovaj í jinak, než by bylo pro realizaci výzkumu optim á ln í.  Př í činy:  š patn á opora výběru  nezastižen í osoby  odm í tnut í rozhovoru  neupř í mn é odpovědi  nepochopen í ot á zek

28 INTERVAL SPOLEHLIVOST Je dána hladinou spolehlivosti – tj. pravděpodobnost s jakou se odhadovaný parametr základního souboru při opakovaném výběru ocitne v tomto intervalu Používané hladiny významnosti – 90 %, 95 %, 99% což je jistota s jakou se při 100 různých výběrech se sledovaným hodnotou dostaneme do intervalu.

29 TAZATELÉ A TAZATELSKÉ SÍTĚ

30 Tazatelé – externí spolupracovníci 30 V kvantitativním výzkumu  Osobní (Face-to-Face) dotazování  - papír, notebook, MDA, mobil  Telefonické dotazování  CATI (computer.…) Rekrutace respondentů na kvalitativní výzkumy Jejich práce je nárazová: časově prostorově různý počet tazatelů zapojených do jednoho „terénu“ TAZATELSKÁ SÍŤ – tazatelé jsou jejími členy musí být přiměřeně velká musí být vyškolená a ověřovaná musí být připravená splnit „téměř všechno“ územně rozložená podle potřeb firmy

31 Nábor: inzerát, zájem respondentů, přes obecní úřad, apod. Přijímací proces:  přihláška + výpis z trestního rejstříku  samostatné prostudování „učebních textů a příručky“  „zkušební dotazování“  školení Přijímací proces je náročný a uchazeč si ověří, zda mu činnost vyhovuje - již zde odpadne cca polovina uchazečů Tazatel se musí naučit:  vybrat podle pokynů respondenty  umět navázat kontakt s respondentem  pracovat s dotazníkem  dodržovat standardy a etické normy (mlčenlivost, anonymita)  zvládnout administrativní záležitosti  v případě komplikovaných témat studií – „nastudovat a pochopit“ předmět výzkumu Pro FtF dotazování dostane pověření, pak Průkaz tazatele. 31 PŘÍPRAVA A ŠKOLENÍ TAZATELŮ

32 Kontroluje se: Jak jsou dotazníky vyplněny a splněny pokyny k výzkumu Zda byl opravdu výzkum proveden poštou telefonem Při získávání osobních údajů respondentů je nutné zdůraznit anonymitu dotazování a oddělení osobních údajů od dotazníku 32 Kontrola a hodnocení tazatelů (FtF)

33 SIMAR 33

34 Práva respondenta  Právo volby – zda se účastní či ne  Právo na anonymitu – viz ochrana osobních údajů  Právo bezpečí – nesmí být fyzicky či psychicky zatěžováni  Právo být informován o všech aspektech výzkumu – otázka zda sdělit či nesdělit účel  Právo na soukromí – respekt před citlivými údaji  Právo na možnost ověřit si identitu a dobré úmysly výzkumníka 34 Zákon č. 101/2000 Sb.  Získání údajů o respondentovi-kontrola  Zdůraznit anonymitu dotazování  Jméno a adresu sděluje respondent dobrovolně podpis – užívají se jen pro kontrolu práce tazatele  Odmítnutí je možné, ale nemá být časté. Refusal rate obecně 25 – 40%  Poděkování respondentovi za rozhovor Anonymizace dat  Oddělení dat – osobní data respondenta se hned po příchodu do agentury oddělují od dat z výzkumu ETIKA V SOCIÁLNÍM VÝZKUMU

35 PROCES VÝZKUMU – zpracování dat

36 KROKY KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU 1.Formulace teoretického nebo praktického sociálního problému 2.Formulace teoretické hypotézy 3.Formulace souboru pracovních hypotéz 4.Rozhodnutí o populaci a vzorku 5.Pilotní studie 6.Rozhodnutí o technice sběru informací 7.Konstrukce nástrojů pro tento sběr 8.Předvýzkum 9.Sběr dat 10.Analýza dat 11.Interpretace, závěry, teoretické zobecnění

37 KROKY KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU 1.Formulace teoretického nebo praktického sociálního problému 2.Formulace teoretické hypotézy 3.Formulace souboru pracovních hypotéz 4.Rozhodnutí o populaci a vzorku 5.Pilotní studie 6.Rozhodnutí o technice sběru informací 7.Konstrukce nástrojů pro tento sběr 8.Předvýzkum 9.Sběr dat 10.Analýza dat 11.Interpretace, závěry, teoretické zobecnění

38 Zpracování dat 1. PŘÍPRAVA DAT PRO ANALÝZU kontrola vyplnění dotazníků - úplnost, zpracovatelnost - vyřazení nepoužitelných (2-3%) vytvoření kódového klíče, zakódování otevřených otázek - všechny odpovědi jen v číselné podobě přenos dat do počítače - matice: řádkově respondenti, sloupcově otázky Např. do Exelu - „pořizování dat“ důsledně kontrolovat chyby při pořizování

39 TŘÍDĚNÍ DAT Cílem je zjistit frekvenci (počet kolikrát se určitá data, nebo jejich kategorie v daném souboru vyskytují) Záleží na typu znaku (nominální, ordinální, kardinální Vytváříme kategorie, (skupiny, třídy, ) : - „jev“ v tomto případě = odpověď na otázku (určitá varianta zkoumané vlastnosti) - výsledek třídění: četnosti jevů v jednotlivých třídách Způsoby třídění: ruční (čárkování), počítačové

40 STUPNĚ TŘÍDĚNÍ Třídění prvého stupně - začleňování podle jedné vlastnosti - odtud úvodní poznatky o zkoumané vlastnosti Třídění druhého stupně - dělení četností z 1. stupně podle další vlastnosti - výsledkem kontingenční tabulka Analogicky lze další třídění (3., 4., … stupeň)

41 POPIS JEDNOROZMĚRNÉHO SOUBORU Opět: význam znaků Grafické znázorněn - grafy Výpovědi o struktuře dat: - míry polohy: - průměr (aritmetický, vážený) - modus (nejpočetnější třída) - medián (dělí na 2 stejné části) - kvartily, decily) - míry variability: - variační rozpětí - rozptyl - směrodatná odchylka

42 STATISTICKÉ ZOBECŇOVÁNÍ A MĚŘENÍ SOUVISLOSTÍ o co jde: - zjišťování souvislostí mezi měřenými vlastnostmi a extrapolace poznatků na širší populaci – základní soubor - ověřováním „statistických“ hypotéz zde úkoly - zhodnotit rozložení dat, odhadnout (co nejpřesněji) charakteristiky základního souboru z dat výběrového) respektujeme jejich pravděpodobnostní charakter - ověřit hypotézy o tomto rozložení a charakteristiky, porovnat s tabulkovými hodnotami

43 Test Chí kvadrát- příklad Vzdělání otceSyn má autoSyn nemá auto Celkem Základní Vyučen Střední s mat Vysokoškolské Celkem

44 ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA Z VÝZKUMU Standardní model závěrečné zprávy: - úvod - smysl a cíl výzkumu, hypotézy - popis použité metody - charakteristika zkoumaného souboru - poznatky z výzkumu (dle hypotéz) - závěrečné shrnutí - hlavní poznatky - doporučení pro praxi - nástin problémů pro další řešení

45 příště na viděnou


Stáhnout ppt "Metody sociologického výzkumu 6. PŘEDNÁŠKA. TÉMATICKÁ STRUKTURA 1.Teorie a metodologie vědy - stručný vývoj vědy, hlavní etapy, funkce vědy ve společnosti."

Podobné prezentace


Reklamy Google