Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 27/5/2014

Prezentace na téma: "Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 27/5/2014"— Transkript prezentace:

1 Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 27/5/2014
UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize (LS 2014) Analýza kvantitativních dat I. / Praktikum elementárního zpracování dat Jak psát empirickou část odborného textu (např. seminární práce) Popisné statistiky a bivariátní vztahy Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 27/5/2014

2 K úpravě, formátování tabulek a psaní interpretací čtěte dokument
Ukázky jak prezentovat tabulky a interpretovat vztahy proměnných K samotné konstrukci a interpretaci tabulek viz např. presentace: Kontingenční tabulky: Úvod. Třídění 2. stupně - analýza kategoriálních dat Třídění 2. a 3. stupně: orientační mapa možností bivariátních analýz + ukázka interpretace výsledků

3 upraveno podle [Treiman 2009: 31-62], původně [Miller 2004]
Jak psát text z (kontingenčních) tabulek → interpretace a prezentace čísel v textu upraveno podle [Treiman 2009: 31-62], původně [Miller 2004]

4 Jak psát text z tabulek → interpretace čísel (1)
Tabulky popisujte především z hlediska věcného významu: čísla opisujte do textu jen pokud je třeba, aby bylo jasno, co/kde tabulka ukazuje. Pouhé opakování čísel z tabulky nestačí. Soustřeďte se na závěry „co čísla znamenají“. Smyslem je prezentovat a ověřovat myšlenky (hypotézy). Ale i tak musíte uvádět tolik čísel, aby se i nepoučený čtenář v tabulce zorientoval. Zdroj: upraveno podle [Treiman 2009: 31-62], původně [Miller 2004].

5 Jak psát text z tabulek → interpretace čísel (2)
Snažte se o jednoduchost. Popisujte data a formulujte závěry tak, aby tomu rozuměla i vaše babička. Nesrozumitelnost a zevrubnost není to samé. Opravdu elegantní vysvětlení jsou většinou jednoduchá. Vyvarujte se frází, které nic neznamenají. Místo: „Nyní budeme zkoumat, jaký závěr lze učinit, zda A by mohlo mít nějaký efekt na B?“ → „Ovlivňuje A B?“ Potlačte pasivní větné konstrukce. Místo: „Zjistilo se, že X souvisí s Y“ → „X souvisí s Y“ Místo: „Byla zkonstruována škála historického vědomí občanů ČR“ → „Zkonstruoval/a jsem škálu …“ nebo „Použil jsem škálu …“ Vyvarujte se odborné hantýrky, pokud to nepomáhá porozumění textu. Pojmy-koncepty jsou tady od toho, aby precizovaly, standardizovaly a hlavně šetřily místo v textu (místo odstavce stačí slovo). Ale preferujte běžný jazyk, vždy tam, kde to funguje. Nadbytečné používání odborných termínů váš text neudělá vědečtější, jen odradíte čtenáře. Zdroj: upraveno podle [Treiman 2009: 31-62], původně [Miller 2004].

6 Jak psát text z tabulek → interpretace čísel (3)
Šetřete se zkratkami. Zkratky jsou výhodné v tabulkách (kde není moc místa), ale ušetření místa v textu za cenu zmateného čtenáře za to nestojí (ve zkratkách se vyžívají hlavně psychologové, ale pak se to špatně čte). Rozhodněte se pro to, v jaké osobě budete psát. Nepoužívejte „My“, tam kde jde o „Já“. Píšete-li sami, pak v první osobě jednotného čísla. Lze ale psát „My“, pokud tím máte namysli sebe (autora) a čtenáře (např. „Jak vidíme v tabulce 1 …“). Psaní v prvním osobě není u nás vždy jediná možná varianta, ale postupně se stále více prosazuje. Pojmy asociace a korelace popisují vztah mezi proměnnými (jako celky) nikoliv mezi konkrétními hodnotami. Tyto pojmy nepopisují jedno konkrétní políčko v tabulce (pro A x B). Odpovídající fráze je např.: „mezi A a B je pozitivní korelace“ nebo „pokud je vysoké A pak i B je vysoké“, „hodnoty A rostou s hodnotami B“, ale neplatí, tj. nepište: „mezi A a vysokými hodnotami B je korelace“. Také nikdy nepište: „A koreluje s B na 80 %“, protože toto je špatná interpretace korelačního koeficientu (když už tak, převeďte korelaci r (umocněním) na koeficient determinace r2 a poté jej můžete interpretovat jako podíl vysvětlené variance v hodnotách A na základě hodnot B). Najděte si kolegu (zhruba na stejné odborné úrovni jako jste vy), se kterým si budete texty navzájem číst. Snažte se o zachování spravedlivé symetrie objemu/času čtení. Profitujete z toho jak jako autor tak i jako editor. Zdroj: upraveno podle [Treiman 2009: 31-62], původně [Miller 2004].

7 Sedm principů psaní „o číslech“
Ustavte kontext pro čísla, která budete prezentovat tím, že specifikujete „Ws“ (Co/Kdo/Kde/Kdy?). Zvolte adekvátní příklady a analogie. Zvolte slovník (pojmy), které zavedete. Definujte synonyma pro koncepty, které budete užívat (a jen ty používejte v textu). Nahraďte matematicko-statistický slovník a symboly výrazy běžného jazyka srozumitelného pro netechnické čtenáře. Rozhodněte se, zda čísla budete presentovat v tabulkách nebo grafech. Zamyslete se kolik času bude čtenář potřebovat na zpracování čísel → omezte ukazování čísel (opisování z tabulek do textu). Používejte krom čísel také slovní vyjádření (místo čísla s % lze slovně vyjádřené zlomky). Uveďte čísla a interpretujte je v textu. Uveďte je a uveďte jejich význam a smysl. Interpretujte je a to ve vztahu k hlavnímu tématu. Specifikujte směr a velikost asociace mezi proměnnými. Pokud je trend: roste/ klesá? Pokud rozdíly mezi skupinami/ místy: kdo má nejvyšší/ nejnižší hodnotu? K popisu vztahu mezi mnoha čísly: sumarizujte celkový vzorec spíš než všechna jednotlivá čísla. Najděte nejlepší generalizaci pro data. Uveďte jí na příkladech čísel z tabulky grafu. A také, je-li, popište trend, který tomuto obecnému trendu neodpovídá (tj. výjimky z trendu/ vzorce asociace). Zdroj: [Miller 2005: 33]

8 Presentace tabulek s s popisnými statistikami (třídění prvního stupně)
nejen pro závislou (vysvětlovanou) proměnnou

9 Popisné statistiky: jejich smysl a přiměřenost
V každém textu je třeba nejprve nějak popsat hodnoty (rozložení hodnot) proměnných, které budeme dále analyzovat bivariátně či vícerozměrně. Děláme to vždy s maximální stručností a věcnou zacíleností: věnujeme se především závislé proměnné/ným, z nezávislých těm, které jsme sami konstruovali, či jsou jinak zajímavé/nesamozřejmé (např. nebudete u nezávislých proměnných popisovat, jaký je podíl věkových kategorií, ale můžete v textu zmínit jaký je podíl rodin s žádným, jedním a více dětmi) Žádný text není možné zahltit nezáživným popisem populace a pak jen krátce řešit samotnou analýzu – výzkumné otázky/hypotézy. (To nemusí úplně platit pro výzkumnou zprávu, kde je detailní deskripce někdy podstatou.) Deskriptivní popis (třídění prvního stupně, míry centrální tendence/variability atd.) lze spojit až s bivariátní analýzou. Tabulky s popisnými statistikami dáváme do přílohy. Myslete vždy na čtenáře, aby váš text neodložil znuděn hned po přečtení prvních dvou-tří stránek. Populaci/ výběrový soubor popisujte detailně pouze, pokud jde o váš vlastní výzkum, nebo nějakou specifickou populaci (nikdy nepopisujte na datech z celonárodního výzkumu např. kolik je mužů a žen, věkových skupin atd.)

10 Sdružená tabulka pro třídění 1. stupně
Pokud máme více proměnných se stejnými kategoriemi (např. baterie otázek), můžeme jejich četnosti presentovat v jedné sdružené tabulce. V SPSS např. pomocí TABLES (starší jednodušší verze, stále funguje ale pouze přes syntax) nebo v novějších verzích CTABLES. Oboje vyžaduje specielní licenci. Alternativní řešení je několik FREQUENCIES a spojit pak dílčí tabulky v Excelu. TABLES /FTOTAL $t 'Celkem %‚ /FORMAT BLANK MISSING('.') /TABLES ( q3_a + q3_b + q3_c + q3_d ) BY (LABELS) + $t /STATISTICS CPCT ((F7.1) '%' ) /TITLE ="Jak moc baví dotázaného …". Zdroj: ISSP 2007, ČR

11 To samé pomocí CTABLES * Custom Tables. CTABLES
Zdroj: ISSP 2007, ČR * Custom Tables. CTABLES /VLABELS VARIABLES=q3_a q3_b q3_c q3_d DISPLAY=DEFAULT /TABLE q3_a [C][ROWPCT.COUNT PCT40.1, TOTALS[COUNT F40.0, ROWPCT.COUNT PCT40.1]] + q3_b [C][ROWPCT.COUNT PCT40.1, TOTALS[COUNT F40.0, ROWPCT.COUNT PCT40.1]] + q3_c [C][ROWPCT.COUNT PCT40.1, TOTALS[COUNT F40.0, ROWPCT.COUNT PCT40.1]] + q3_d [C][ROWPCT.COUNT PCT40.1, TOTALS[COUNT F40.0, ROWPCT.COUNT PCT40.1]] /SLABELS VISIBLE=NO /CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE /CATEGORIES VARIABLES=q3_a q3_b q3_c q3_d ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=INCLUDE TOTAL=YES POSITION=AFTER MISSING=EXCLUDE.

12 Popisné statistiky pro závislou i nezávislé proměnné
Úsporný formát: základní tabulka třídění 1. stupně pro několik znaků dohromady. Máme zde počet platných případů, střední hodnotu (průměr), což nemusí být vždy adekvátní typu proměnné, směrodatnou odchylku a popis hodnot u kategoriálních znaků. Někdy se tato tabulka dává pouze do přílohy. Zdroj: [Katrňák 2006: 181]

13 Efektivní presentace tabulek
Jednou z možností je „sdružená“ kontingenční tabulka: Kombinované tabulky třídění 2. stupně pro několik nezávislých proměnných → bivariátní profil naší hlavní závislé proměnné(ých) To se hodí zejména pro texty, kde musíme šetřit místem, jde o úspornou formu presentace.

14 Komplexní „profilová“ tabulka třídění 2
Komplexní „profilová“ tabulka třídění 2. stupně (několik nezávislých znaků), pro dvě závislé proměnné Závislé proměnné jsou sice spojité-kardinální (dále analyzovány v OLS), zde ale pro přehlednost pouze % souhlasu a nesouhlasu. Nezávislé proměnné mají co nejmenší počet kategorií → přehlednost rozdílů. Alternativně by šlo ukazovat průměry závislé proměnné, ale takto máme z věcného hlediska mnohem lepší materiál k interpretaci. Vytvořeno v Excelu ze série kontingenčních tabulek z SPSS. V SPSS by bylo možno udělat celou tabulku pomocí modulu Tables. Zdroj: [Šafr, nepublikovaný rukopis]

15 Prezentace základních bivariátních vztahů
Většinou máme jednu (či více) závislou-vysvětlovanou proměnnou a naše hlavní hypotézy (a v nich nezávislé znaky). Nejprve vztahy dané hypotézami můžeme sledovat jednoduše bivariátně.

16 Základní bivariátní vztah Příklad (oba znaky kategoriální-ordinální)
Základní bivariátní vztah Příklad (oba znaky kategoriální-ordinální). závislá proměnná: vzdělanostní aspirace dítěte, nezávislá: aspirace rodičů Zdroj: [Katrňák 2006: 180]

17 Základní bivariátní vztah Příklad (oba znaky kategoriální: nominální a ordinální). závislá proměnná: způsob získání 1. pracovního místa, nezávislá: vzdělání Zdroj: [Hauberer, Šafr 2012: 58]

18 Základní bivariátní vztah Příklad: závislá proměnná (kardinální): Pro-čtenářské klima rodiny ve 2 dimenzích, nezávislá (kategoriální-ordinální): vzdělání Závislé proměnné jsou spojité-kardinální a standardizované na z-skóry, tj. mají stejnou metriku-rozsah (dále byly analyzovány v OLS). Pokud i nezávislá proměnná je kardinální, lze X-Y (scatterplot) graf, ale někdy je interpretačně zajímavější jednu z proměnných kategorizovat a pak ukazovat průměry v podskupinách. Zdroj: [Gorčíková, Šafr 2012: 75]

19 Pochopitelně jsou i jiné varianty kombinace znaků a možnosti prezentace
Doplníme …

20 Jak psát empirickou část textu
např. v seminární či diplomové práci

21 Jak začít – co napsat na úvod
Co je téma? Do jakého kontextu ho zasazujete? Proč má smysl zabývat se právě tímto tématem? Na co navazujete? Co je vaše inovace? Pokud se tím někdo zabýval před vámi, k čemu došel? (konkrétní výsledky a jejich zobecnění, ne biografie-medailony autorů)

22 Postup jak (začít) psát …
1. závislá proměnná(é) s ní si vyhrajte, nepůjde již v hotovém textu měnit Koncept/operacionalizace/jednotky/ rekódování, deskripce (variance, rozložení,…), zakotvení (porovnání s výsledky jiných výzkumů)

23 Postup jak (začít) psát …
Rozpracovat si projekt (diplomovou práci) na otázky Podle těchto otázek udělat (pod)kapitoly (v 1. kroku stačí nadpisy + anotace) otázky by měly být stupňovitě do sebe zapadající (→ co je třeba vyřešit nejdříve, co nelze bez jiného předchozího kroku, co naopak ano a co tedy lze odložit na později … ?)