Analýza kvantitativních dat II. / Praktikum Vícenásobné výběrové otázky (Multiple response) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize (LS 2012)

Vícenásobné výběrové otázky – (Multiple response) ála: „Ze seznamu vyberte 3 položky, které považujete za …“ U otevřené otázky je třeba odpovědi nejprve zakódovat Není doslova tříděním 1.stupně protože odpovědi jsou na sobě specifickým způsobem závislé (mj. kód první položky se nemůže vyskytnout v dalších volbách) Často ne všichni odpoví /vyberou všechny položky Problém s určením chybějících hodnot (missingů) Variantou je řazení položek ze seznamu podle důležitosti, pokud je možno nevybrat všechny.

Analýza vícenásobné výběrové otázky Častou chybou je pak třídění 1. st. pomocí formálně zavedených znaků: 1 znak = 1. zatržená hodnota, 2 znak = 2 zatržená hodnota atd. → Nedává interpretační smysl. správně: počet voleb pro položku, procento z počtu voleb, procento z počtu respondentů Lze dále zkonstruovat dichotomické proměnné pro každou položku V SPSS: Analyze → Multiple response → 1. Define Variable Sets a pak 2. Frequencies případně Crosstabs

V SPSS Multiple Response (není ve všech modulech) Převod na položky → nové dichotomické proměnné pro všechny kategorie odpovědí „Housenka“ → vzorce odpovědí Další možnosti: typologie, clusterová analýza, MDS

Příklad vícenásobné odpovědi: Hodnoty organizace Jaké hlavní hodnoty má vaše organizace? (vyberte tři dle pořadí důležitosti) a)Spokojená rodina klienta b)Klid pro všechny c)Dobré mezilidské vztahy d)Šťastný klient e)Spokojený zřizovatel f)Zdravotní péče na úrovni g)Obstát v konkurenci h)Bezpečí klienta i)Splnění standardů kvality j)jiné……………………………………… Pořadí důležitosti (napište jejich písmena): 1. …..2. …..3. …..

Příklad vícenásobné odpovědi: Hodnoty organizace Zdroj: [Havrdová, Šafr 2010]

Procento z počtu voleb a z počtu respondentů počet odpovědí = počet platných odpovědí (~respondentů) x počet položek, kolik se mohlo vybrat procento z počtu voleb (% of responses) říká jaký je podíl z celkového počtu odpovědí v každé kategorii. Např. pro volbu A je to 25 z celkových 100 = 25 %, B 50 = 65 % a C 10 = 10%. Součet tvoří 100 %. procento z počtu respondentů (% of cases): kolik % případů (respondentů) uvedlo danou kategorii. Součet je větší něž 100 %, pokud by odpověděli všichni dotázaní na všechny položky, pak by to např. při 3 možnostech volby bylo 300 %.

Pokud respondenti položky řadili podle důležitosti, pak lze také zohlednit pořadí odpovědí (tj. řadit je podle průměrné pozice) Zdroj: [Havrdová, Šafr 2010] Otázkou je, jak naložit s položkami, které daný respondent neodpověděl:

Další možnosti analýzy Vzorce odpovědí: nejčastější vzorce identifikujeme pomocí tzv. housenky, kde číslo odpovídá číslu odpovědi a jeho pozice odpovídá násobku číslice 10 → vzorce seřadíme podle počtu výskytu. Můžeme je dále rekódovat – vytvořit nový kategoriální znak s informaci o typu odpovědi Pro sadu dichotomizovaných proměnných lze Použít hierarchické klastrování nebo multidimenzionální škálování

Vylepšení: + min. jedna negativní odpověď → kardinální proměnná Zdroj: [Rodiče a výchova 2010] Po převodu na dílčí proměnné (zde 6 znaků) bude u každého pro první 3 pozitivní výběry přiřazena hodnota dle pořadí ( ) a pro negativní hodnota pořadí nejnižší (zde 6). Ostatním zbývajícím položkám bude přiřazena střední hodnota mezi posledním pozitivním výběrem (3) a prvním negativním (6), zde 3 + ((6-3)/2)= 4,5

Literatura Řehák, Řeháková Analýza kategorizovaných dat v sociologii. Praha: Academia. Havrdová, Z. J. Šafr „Kongruence v hodnotách jako ukazatel vztahů v péči o seniory.“ Pp. 85–107 in Z. Havrdová a kol. Hodnoty v prostředí sociálních a zdravotních služeb. Katedra řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích Fakulta humanitních studií Univerzity Karlovy.