ZÁSADY VEDECKEJ PRÁCE Modul objektivita, validita a reliabilita výskumu

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "ZÁSADY VEDECKEJ PRÁCE Modul objektivita, validita a reliabilita výskumu"

Transcript

1 Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/ Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ ZÁSADY VEDECKEJ PRÁCE Modul objektivita, validita a reliabilita výskumu Stavebná fakulta prof. RNDr. Nadežda Števulová,PhD., Ing. Marcela Ondová, PhD.

2 Táto publikácia vznikla za finančnej podpory z Európskeho sociálneho fondu v rámci Operačného programu VZDELÁVANIE. Prioritná os 1 Reforma vzdelávania a odbornej prípravy Opatrenie 1.2 Vysoké školy a výskum a vývoj ako motory rozvoja vedomostnej spoločnosti. Názov projektu: Balík zlepšení kvality TUKE prostredníctvom sietí Autor/Autori ITMS Názov : Zásady vedeckej práce Modul objektivita, validita a reliabilita výskumu Autori: prof. RNDr. Nadežda Števulová, PhD., Ing. Marcela Ondová, PhD. Vydavateľ: Technická univerzita v Košiciach Rok: 2015 Vydanie: prvé Počet výtlačkov: 5 Rozsah: 42 strán Rukopis neprešiel jazykovou úpravou. Za odbornú a obsahovú stránku zodpovedajú autori.

3 Obsah Obsah... 3 Zoznam obrázkov... 4 Zoznam tabuliek Metodológia výskumu Vedecká metóda Druhy vedeckých metód Charakteristika základných vedeckých metód Metódy štatistického plánovania pokusov Optimálny dvojúrovňový plán (plán 2 k ) Literatúra Záverečné otázky... 42

4 Zoznam obrázkov Obr. 1 Kolbov experimentálny cyklus...11 Obr. 2 Sekvenčný vzťah indukcie a dedukcie...11 Obr. 3 Príklad intervalovej škály...17 Obr. 4 Formy škál: (a) numerická; (b) grafická; (c) slovná; (d) symbolická...17 Obr. 5 Dve varianty procesu komunikácie respondenta a výskumníka pri rozhovore...24 Obr. 6 Poloha experimentálnych bodov pri faktorovom pokuse 2 k ;...32 Obr. 7 Geometricky interpretovaný kódovaný plán experimentov pre počet faktorov k = Obr. 8 Rozloženie experimentálnych bodov pri Boxovo-Hunterovom pláne (k=2), α - vzdialenosť bodov od počiatku na osiach...40 Obr. 9 Trajektória k oblasti optima; (a) metóda najväčšieho stúpania; (b) simplexová metóda

5 Zoznam tabuliek Tab. 1 Výhody a nevýhody škálovania s menším a vyšším počtom stupňov...18 Tab. 2 Príklad škálového dotazníka...18 Tab. 3 Príklad škálového dotazníka...23 Tab. 4 Výhody a nevýhody laboratórneho experimentu...30 Tab. 5 Výhody a nevýhody prirodzeného experimentu...30 Tab. 6 Matica plánovania experimentov 2 k...34 Tab. 7 Matica plánovania s fiktívnou premennou pre plán experimentov 2 k...34 Tab. 8 Rozšírená matica plánovania pokusov...36 Tab. 9 Hodnoty počtu pokusov v centrálnych bodoch (n c ), celkového počtu pokusov (N) a vzdialenosti bodov od počiatku na osiach (α) pre faktorový plán 2 k

6 1 Metodológia výskumu prof. RNDr. Nadežda Števulová, PhD., Ing. Marcela Ondová, PhD. Stručná charakteristika vysvetlený význam a postavenie chémie vo vede, v technológii stavebných látok a v Kapitola je vo všeobecnosti zameraná na špecifikáciu základných pojmov a problémov v oblasti metodológie tvorbe životného výskumu. Objasňuje podstatu vedeckého výskumu, jeho všeobecnú charakteristiku a základnú klasifikáciu. Definuje predmet, stratégiu a podrobne opisuje metodiku vedeckej práce. V záverečnej časti analyzuje vedeckú metódu a bližšie špecifikuje jej druhy. Špeciálne sa venuje Vedeckému predpokladu, tzv. hypotéze. Ciele Špecifikovať základnú terminológiu v oblasti metodológie výskumu Objasniť základnú problematiku metodológie výskumu a vedeckej práce. 1.1 Vedecká metóda Je založená na predpoklade, že kritériom pravdivosti teórie je súhlas predpovedí s výsledkami experimentov. Predstavuje základné myšlienkové postupy realizácie riešenia problému. Je to súhrn pravidiel, ktorými sa treba riadiť v procese poznania alebo ako súbor pravidiel, vyjadrujúci účelný a objektívne zvolený spôsob ako skúmať jav a dosiahnuť vedecké poznanie. Vedecká metóda vo všeobecnosti pozostáva z týchto základných krokov: pozorovanie a popis javu alebo skupiny javov, formulovanie hypotézy, ktorá má vysvetliť zistený opisovaný jav na základe princípu, kauzality, testovanie platnosti hypotézy rôznymi spôsobmi, pričom je dôležitá miera prediktívnej sily formulovanej hypotézy. Na základe predikcií hypotézy sa následne vytvárajú experimentálne testy (najmä v prípade prírodných vied), ktoré majú hypotézu buď potvrdiť (koroborovať) alebo vyvrátiť (falzifikovať), začlenenie viacnásobne potvrdenej hypotézy do systému ostatných potvrdených predpokladov a všeobecných zákonov vedeckých teórií. Vedecká metóda je metóda uvedomelo kritická (neustále sa skúmajúca a preverujúca), objektívne oznámiteľná a objektívne overiteľná. Pri bádaní výskumník uplatňuje základné pravidlá vedeckej metódy: všeobecnosť pri opise vecí, javov, procesov narába výskumník s triedami predmetov, riadené pozorovanie - výskumník preveruje všetky javy, procesy, ktoré by mohli vzťah (väzbu) medzi skúmanými premennými ovplyvniť, opakované pozorovanie výskumník potrebuje viac odpovedí z nových prípadov, aby mohol výsledky zovšeobecniť, 6

7 potvrdenie vzťahy (väzby), ktoré výskumník vyslovil v hypotéze musí v konkrétnej výskumnej situácii potvrdiť, jednotnosť nové odpovede, ku ktorým sa výskumník dopracoval, nesmú odporovať výpovediam existujúceho súboru potvrdených poznatkov, operačný algoritmus postup, kroky, operácie, ktoré musí výskumník realizovať, ak chce merať (meniť) premenné, vyjadrené v hypotéze Druhy vedeckých metód Niektoré elementárne prvky a formy vedeckej metódy sú všeobecné alebo majú veľmi široké uplatnenie, iné prvky vedeckej metódy sú špeciálne pre jednotlivé vedecké disciplíny alebo ich skupiny. Poznáme tri druhy vedeckých metód: všeobecné, špecifické a elementárne. Všeobecné sú využívané vo všetkých vedeckých smeroch a tiež vo všetkých fázach výskumu (analýza, syntéza, abstrakcia, konkretizácia, indukcia, dedukcia). V konkrétnych oblastiach, ktoré určuje sám predmet skúmania, sa využívajú špecifické vedecké metódy. Napr. fyzika nemôže uplatniť metódy biológie, no biológia môže uplatniť metódy fyziky, lebo tieto sú abstraktnejšie. K elementárnym vedeckým metódam patrí analógia, porovnanie, popis. Pri výbere metód rozhoduje kritérium primeranosti, teda výber metódy závisí od predmetu a cieľa poznávania a skúmania. Pri skúmaní sa predpokladá použitie vedeckých metód s prepojením na matematické metódy. Základné vedecké metódy sa klasifikujú sa do dvoch skupín: Empirické sú založené na bezprostrednom živom obraze reality. Obraz javov sa uskutočňuje prostredníctvom zmyslových pocitov a vnemov, zdokonaľovaných úrovňou použitej techniky. Pre zistenie konkrétnych jedinečných vlastností zvoleného objektu (javu) sa využívajú metódy pozorovania, merania a experimentovania. Logické metódy využívajú princípy logiky a logického myslenia. Do tejto skupiny metód patri párové metódy : abstrakcia-konkretizácia; analýza-syntéza; indukcia-dedukcia. Empirické metódy K hlavným empirickým metódam patrí vedecké pozorovanie, meranie a experiment. A. Metóda pozorovania Metóda pozorovania spočíva v systematickom a účelnom zmyslovom vnímaní skúmaného predmetu a javu riešeného problému a systematickom zhromažďovaní informácií. Má široké uplatnenie hlavne pri vnímaní vonkajších stránok riešeného problému, pri zhromažďovaní faktických údajov o kvalitatívnej a kvantitatívnej stránke skúmaného problému. Je súčasťou viacerých iných metód používaných pri výskume (pri experimente, modelovaní, skúšaní, atď). Cieľ pozorovania sa stanovuje v súvislosti so skúmanou problematikou. Ďalej je potrebné zostaviť plán pozorovania, zvoliť najvhodnejšiu situáciu, čas a miesto. Dôkladná príprava na pozorovanie zabezpečuje jeho úplnosť a hĺbku, čo sa následne odráža pri riešení daného problému. Pozorovanie môže byť priame alebo nepriame; organizované, plánované, cieľavedomé. 7

8 B. Metóda merania Zahŕňa súbor činností s cieľom určiť hodnotu veličiny priamym alebo nepriamym meraním. Zisťuje sa hodnota danej veličiny porovnávaním s určitým štandardom, prípadne normou, pričom sa využívajú rôzne jednotky, aby mali objektívnu vypovedaciu schopnosť. Meranie je neoddeliteľnou súčasťou metodológie vedeckého výskumu. Súvisí to s úsilím o exaktnosť vedeckého bádania. Základom merania vo vedeckom výskume je kvalitatívne vymedzenie relevantných vlastností a určenie ich kvantitatívnej dimenzie. Prvotným meraním zisťujeme vlastnosti skúmaného objektu, pričom výsledkom merania je faktová výpoveď vyjadrená hodnotou znaku. Proces je možné znázorniť: a) objekt vlastnosť znak hodnota znaku b) objekt vlastnosť zložka znak hodnota znaku Z metodologického hľadiska sledujeme v procese merania dôležité väzby medzi jednotlivými prvkami. Ide predovšetkým o vzťah objekt vlastnosť a práve presné kvalitatívne určenie vlastnosti vo vzťahu k objektu je základom pre jej meranie. Vzťah vlastnosť zložka sa uplatňuje v tých prípadoch, keď sa jedná o zložitejšie vlastnosti, pričom sa jedná o dezagregáciu pojmu na niekoľko zložiek. Vzťah medzi zložkou a znakom označujeme ako operacionalizácia, ktorá obsahuje postup priraďovania abstraktných znakov konkrétnym objektom z aspektu definovanej vlastnosti (zložky). Výsledkom tohot postupu je zachytenie určitej stránky objektu. Meranie teda chápeme ako priraďovanie abstraktných entít vlastnostiam skúmaných objektov. Na meranie vo vedeckom výskume sú kladené základné požiadavky: adekvátnosť merania spočíva v rešpektovaní ontologických dimenzií skúmaných javov a procesov, ekvivalentnosť súvisí s prevoditeľnosťou významu prvkov, štandardizácia použiteľnosť znaku ako nástroja merania, rozlíšiteľnosť jednému stavu vlastností nie je možné priradiť viac hodôt príslušného znaku, validita meriame skutočne to, čo predpokladáme, že meriame, reliabilita opakovaným meraním dosiahneme rovnakú hodnotu znaku, spoľahlivosť spočíva v úsilí dosiahnuť pravdivé údaje. C. Metódy experimentu Predstavujú vyšší typ pozorovania za umelo navodených (nereálnych) a štandardizovaných podmienok s využitím rôznych technológií, techník či zariadení. Charakteristickou zvláštnosťou tejto metódy je aktívne zasahovanie riešiteľa do skúmaného problému s cieľom zreprodukovať získané výsledky v maximálnej možnej miere (početné opakovanie). Z porovnania metód pozorovania a experimentu vyplýva, že experiment si vyžaduje oveľa viac tvorivého myslenia a premýšľania o všetkých detailoch činností súvisiacich s vyriešením problému ako v prípade pozorovania. Táto metóda často slúži k overeniu hypotézy alebo prognostických dôsledkov teórie, ktoré majú zásadný význam (tzv. rozhodujúci experiment). Plní funkcie kritéria pravdivosti vedného poznania vôbec. Najjednoduchším experimentom je kvalitatívny, cieľom ktorého je zistenie existencie/neexistencie 8

9 určitého javu predpokladaného v teórii. Zložitejší je kvantitatívny experiment, zahrňujúci meranie vlastností skúmaných javov. Logické metódy A. Metóda porovnania Táto metóda má veľký význam pri objasňovaní procesov zmien, vývoja, dynamiky skúmaného vzťahu, odhalení tendencií a zákonitostí jeho vývoja. Je metódou overovania akéhokoľvek objektu (činnosti) (komparácie, konfrontácie). Porovnávať môžeme iba vzájomne súvisiace javy jedného druhu, nie je prípustné u porovnávaných javov sa obmedzovať iba na zhodné znaky, ale je nutné zisťovať i to, čím sa líšia. Jednotlivé a rôzne pozorované javy sa analyzujú, hľadajú sa spoločné vlastnosti. Pracuje vždy najmenej s dvomi navzájom porovnateľnými charakteristikami toho istého objektu. Do jedného kroku porovnania môžu naraz vstúpiť len dve reality rôzneho druhu, pričom jedna z nich je určujúca. Princíp tejto metódy spočíva v snahe nájsť predmet, objekt, ktorý by tú istú alebo podobnú funkciu plnil efektívnejšie ako analyzovaný predmet. B. Metóda abstrakcie Pomocou abstrakcie vznikli všetky vedecké základné pojmy (hmota, čas, priestor...). Myslenie smeruje od jednotlivých abstrakcií ku konkrétnemu, ako k jednote všetkých možných abstrakcií. Je to myšlienkový proces, v rámci ktorého sa u rôznych objektov vyberajú iba ich podstatné charakteristiky (nepodstatné sa neuvažujú), čím sa vo vedomí vytvára zjednodušený model objektu (predstavivosť), obsahujúci iba tie charakteristiky či znaky, ktorých skúmanie nám umožní získať odpovede na otázky, ktoré si kladieme (realita virtualita, predstava). Prostredníctvom vedeckých abstrakcií prechádza poznanie od vnímania jednotlivých javov k zovšeobecneniu veľkého počtu javov, pričom sa vytvárajú pojmy, kategórie a zákony, v ktorých sa odzrkadľujú vnútorné, podstatné súvislosti javov skutočnosti. Podstatu javov a zákony ich existencie a vývinu môže odhaliť ľudské myslenie len teoretickým zovšeobecnením. C. Metóda konkretizácie Jedná sa o opačný proces ako v prípade abstrakcie. Vyhľadávame konkrétny výskyt určitého objektu z určitej triedy objektov a snažíme sa na neho aplikovať charakteristiky platné pre túto triedu objektov (model, virtualita realita, reálny objekt). D. Metóda analýzy Je to proces faktického alebo myšlienkového rozčlenenia celku (javu, objektu) na jednotlivé (jednoduché) časti - teória rozkladu. Jedná sa o rozbor vlastností, vzťahov, faktov postupujúci od celku k častiam. Umožňuje odhaľovať rôzne stránky a vlastnosti javov a procesov, ich stavbu, vyberať etapy, rozporné tendencie apod., oddeliť podstatné od nepodstatného, odlíšiť trvalé vzťahy od náhodných. Analýza pozostáva zo štyroch fáz navzájom na seba nadväzujúcich: 9

10 klasifikačná (porovnávacia) - objekt triedime na určité druhy triedy. Prvky potom rozkladáme na základe korelačného znaku (príklad: skupina ľudí a môžeme ich triediť podľa veku, pohlavia, úrovne vzdelania atď) vzťahová - na základe výsledkov skúmame vzťahy medzi triedami rozloženej skupiny kauzálna - skúmame kauzálne súvislosti dialektická - skúmame súvislosti dialekticky, kontinuálne, v pohybe, akceptáciou, v protiklade a v protirečení - sú to bežné myšlienkové procesy. E. Metóda syntézy Je založená na postupe od časti k celku. Dovoľuje poznávať objekt ako jediný celok. Jedná sa o spájanie poznatkov získaných analytickým prístupom, jej podmienkou je analýza, ktorá predchádza syntéze. Je dôležité dômyselne rozoberať jav, objekt, proces na menšie zložky a potom z nich spätne zostaviť celok. Nie je to však iba skladanie jednotlivých častí, ale je to predovšetkým činnosť odhaľovania nových vzťahov a zákonitostí. F. Metóda vedeckej indukcie Jedná sa o myšlienkový proces vyvodzovania všeobecných záverov z pozorovania jednotlivých javov, procesov. Je to spôsob usudzovania od jednotlivého k všeobecnému, od faktov k zovšeobecneniam. Indukcia zaisťuje prechod od jednotlivých úsudkov k všeobecným. závery induktívnych myšlienkových pochodov sú vždy ovplyvnené subjektívnymi postojmi (skúsenosťami, znalosťami) a majú preto iba obmedzenú platnosť. Indukcia sa objavuje všade tam, kde pozorujeme nejaký fakt (jav, vlastnosť) a pýtame sa Prečo to tak je? Pre získanie odpovede si vytvoríme predbežné (nezáväzné) vysvetlenie (hypotézu), ktorá je prijateľná, ak nám vysvetlí, prečo daný jav nastal. Príklad: 1. anketa - sociálny výskum; 2. lekár - na základe rozprávania pacienta (príznaky) stanovuje diagnózu; 3. Štatistika. G. Metóda vedeckej dedukcie Reprezentuje spôsob myslenia, pri ktorom od všeobecných záverov, tvrdení a súdov prechádzame k menej známym, zvláštnym. Vychádzame zo známych, overených a všeobecne platných záverov a aplikujeme ich na jednotlivé dosiaľ nepreskúmané prípady. Je to proces, v ktorom testujeme, či vyslovená hypotéza je schopná vysvetliť skúmaný fakt. Metódy indukcie a dedukcie spolu veľmi úzko súvisia a často sa v konkrétnom výskume vzájomne doplňujú alebo kombinujú. Túto súvzťažnosť dobre vystihuje tzv. Kolbov yklus (Obr. 1). Sekvenčný vzťah indukcie a dedukcie je zobrazený na obrázku 2. 10

11 Obr. 1 Kolbov experimentálny cyklus Obr. 2 Sekvenčný vzťah indukcie a dedukcie H. Elementárne metódy systematickej tvorivej činnosti Úlohou týchto metód je dopracúvať (rozvinúť) námety, ktoré sú výsledkom metód intuitívnej tvorivej činnosti. Okrem metódy analógie sa využívajú metódy agregácie, dezagregácie, dimenzovania, kinematického obrátenia a metóda kombinácie s interakciou. Metóda analógie je založená na princípe, že medzi dvoma alebo viacerými objektmi jestvuje rovnakosť určitých znakov (vlastností, štruktúr, funkcií), ale zároveň rôznosť iných znakov. Metóda analógie vychádza zo zásady, kde skúmanie charakteru jedného systému dáva základ pre formuláciu určitých - podobných záverov pri systéme druhom (príklady: vietor fén, slnko solárium). Metóda agregácie - viaceré vlastnosti, funkcie, charakteristiky spájajú do jedného celku a každý z nich v rámci spojenia plní tú istú samostatnú funkciu, spojenie má charakter súčtu. 11

12 Metóda dezagregácie je založená na diverzifikácií viacero kumulovaných funkcií na čiastkové procesy (vŕtačka s rôznymi nadstavcami). Metóda dimenzovania predstavuje rozmerovú diferenciáciu, miniaturizáciu, resp. gigantizáciu produktov, funkcií, vlastností a prvkov. Metóda kinematického obrátenia - jedná sa o využitie zámeny funkcií na princípe kinematiky. Pohyblivé časti produktu sa stabilizujú, pevné sa stanú pohyblivými (pohyblivé schody). Metódy kombinácie s interakciou - kombinácia viacerých funkcií, prvkov, aby vytvárali synergický efekt. Na dosiahnutie cieľa vedeckého výskumu sa okrem vyššie popísaných základných vedeckých metód využívajú i rôzne iné metódy, medzi ktoré môžeme zaradiť metódy matematickej štatistiky (teória pravdepodobnosti, korelačná analýza, analýzy časových radov), metódy matematickej analýzy a lineárnej algebry (diferenciálny počet, extrapolácia, maticový počet) či metódy operačnej analýzy (matematické programovanie, štrukturálna analýza, sieťová analýza, modely hromadnej obsluhy a pod.). Metódy rozvoja kreativity vo výskumnej práci Jednou z viacerých požadovaných vlastností výskumníka je kreativita, ktorá má rozhodujúci význam pri zložitých riešení úloh vo výskumnom programe. Na zlepšovanie tvorivého procesu poznania existujú metódy normatívnej a intuitívnej tvorivej činnosti. Metódy normatívnej tvorivej činnosti sa považujú za cieľové. Do tejto skupiny patrí morfologická metóda a strom významnosti. Morfologická analýza (podobne ako strom významnosti) patrí medzi systematické metódy hľadania nových myšlienok a riešení problémov. Predstavuje systematickú identifikáciu všetkých relevantných možností riešenia problému a ich kombinácie, teda takýto prístup si vyžaduje zostaviť úplnú štruktúru systému problému a postup hľadania možnosti riešenia. Proces riešenia problému pozostáva zo štyroch elementárnych fáz, ktorými sú: definícia problému, analýza, syntéza a spracovanie riešenia. Morfologická metóda našla hlavné uplatnenie v rámci riešenia technologických problémov. Má za úlohu analyzovať problém a určiť nezávislé parametre, ktoré sa spracujú a systematicky zhodnotia. Aplikácia morfologickej analýzy vyžaduje od členov tímu odborné znalosti problému ako aj samotnej metódy a podmienku otvorenej a kritickej spolupráce členov kolektívu. Stromy významnosti, podobne ako morfologická analýza, umožňujú rozčleniť problém na čiastkové problémy (nižšej úrovne). Výsledný produkt strom významnosti, je charakteristický tým, že poskytuje nový pohľad na problém (štrukturovane), problém je dekomponovaný na subproblémy nižšej úrovne. 12

13 Z metód intuitívnej tvorivej činnosti je najznámejšia metóda tvorby (generovania) nových myšlienok, námetov v relatívne krátkom čase brainstorming. Táto vychádza zo zámerného, účelového oddeľovania intuitívnej tvorivej časti ľudského myslenia od časti logického kritického myslenia. Brainstormingové zasadnutia výskumníkov sú tvorivými poradami s cieľom zhromaždiť a zostaviť súbor nápadov, námetov, ktoré môžu prispieť k riešeniu daného problému. Metodika pozostáva z dvoch štádií: vznik myšlienok, hodnotenie myšlienok (posúdenie ich využiteľnosti) Charakteristika základných vedeckých metód Medzi základné vedecké /výskumné metódy patrí: pozorovanie, dotazník, interview, experiment. A. Vedecké pozorovanie Uplatňuje sa vo vedeckom výskume. Jedná sa o cieľavedomé (zámerné) pozorovanie, ktorého cieľom je zachytiť čo najpresnejšie (najobjektívnejšie) určité momenty objektívnej skutočnosti ako východiskový materiál pre zistenie všeobecných súvislostí. Vedecké pozorovanie má iný účel, obsah, priebeh a výsledky v porovnaní s bežným pozorovaním. Základné vlastnosti vedeckého pozorovania sú: plánovitosť predmet a čas pozorovania sú stanovené vopred, spôsob pozorovania je presne určený, vyskúšaný a nacvičený, systematickosť pozorovanie sa neuskutočňuje živelne, ale organizovane, v určitom čase alebo intervale, objektívnosť pozorovanie je čo najmenej ovplyvnené subjektívnymi pocitmi a názormi výskumníka, náhodnosťou a nepresnosťou. Vedecké pozorovanie je prevažne kolektívnou záležitosťou, projektovanou a realizovanou ako maximálne objektivizovaný proces. Predstavuje klasický príklad induktívnych postupov. Predpokladom je vybavenosť výskumníka pojmami a znalosťou súvislostí medzi pojmami, aby bolo možné pozorované poznatky usporiadať, zhodnotiť a zovšeobecniť. Táto metóda sa málo sa využíva, lebo kladie vysoké nároky na kvalifikáciu pozorovateľa. Je vhodná pre etapu predvýskumu alebo menších výskumov, ktoré dopĺňajú hlavný výskum. Pozorovanie stáva výskumnou metódou za týchto predpokladov: ak slúži stanoveným výskumným cieľom, ak je systematicky naplánované a zaznamenávané, ak sa vzťahuje sa na všeobecnejšie ciele ako záznam zaujímavostí, ak je podrobené kontrole z hľadiska platnosti a spoľahlivosti. Kvôli skresľujúcim momentom je nutné zabezpečiť ochranu kontrolným systémom, ktorý zabezpečí kvalitu pozorovaných údajov z hľadiska ich spoľahlivosti (plní tzv. konštančný princíp): dôslednou prípravou pozorovania, štandardizáciou prístupu a metód, opakovaním pozorovania rovnakého 13

14 objektu s určitým časovým posunom; opakovaním pozorovania na rovnakom objekte rôznymi pozorovateľmi a kontrolou výsledkov pozorovania prostredníctvom písomne spracovaných poznatkov o iných podobných pozorovaniach. Predmetom pozorovania sú zvyčajne osoby, predmety, s ktorými tieto osoby pracujú a prostredie, v ktorom danú činnosť vykonávajú. Zložkami pozorovania sú: stanovenie cieľa pozorovania konkrétny dôvod na pozorovanie, určenie predmetu pozorovania aké osoby, predmety alebo činnosti chceme pozorovať, vypracovanie plánu pozorovania kedy, ako dlho, v akej frekvencii a časových intervaloch sa bude pozorovať, aké použije nástroje, ako bude pozorovanie zaznamenávať a vyhodnocovať. Význam metódy vedeckého pozorovania je najmä v pedagogickom a psychologickom výskume pri riešení výchovných problémov, mravných čŕt žiakov, pri výchovných ťažkostiach (tuláctvo, klamstvo, krádež, konflikty), pri riešení didaktických problémov. Tiež je možné výsledky pozorovania využiť ako základný materiál pre spracovanie psychologickej charakteristiky žiakov a ako cenný materiál pre výchovu k voľbe povolania. Úloha pozorovateľa v pozorovaní je určená 3 skutočnosťami: 1. vedomá intervencia alebo neintervencia pozorovateľa do sledovaných dejov a udalostí, 2. či je pozorovateľ priamo zúčastnený na pozorovaných udalostiach alebo ich pozoruje zvonku, 3. či je jeho identita ako pozorovateľa ostatným účastníkom známa alebo nie. Základné druhy pozorovania je možné klasifikovať podľa rôznych hľadísk: podľa stupňa formalizácie: štrukturované (formálne) a neštrukturované (neformálne) pozorovanie. Pri štrukturovanom pozorovaní pozorovateľ štruktúruje rozčleňuje pozorovanú realitu na vopred stanovené kategórie. Pozorovateľ identifikuje javy rovnakých vlastností - pozorované kategórie (kategórie javov). Pozorovateľ používa pri sledovaní predmetov pozorovania pozorovací nástroj (schéma, formulár) s presne určenými kategóriami javov, ktoré chce pozorovať. Pozorovanie s vysokým stupňom vyvodzovania si vyžaduje od pozorovateľa odhad, hlbšie dešifrovanie súvislostí pozorovanej skutočnosti. V tomto prípade sa kladú vyššie nároky na zácvik pozorovateľa. Má obyčajne nižšiu reliabilitu, ale na druhej strane prináša zaujímavejšie výsledky. Pri pozorovaní s nízkym stupňom vyvodzovania sa ľahšie odhaľujú súvislosti, pozorovateľ sa môže viac spoľahnúť na vonkajšiu stránku pozorovaného javu. Má obyčajne vyššiu reliabilitu, ale jeho výsledky sú niekedy triviálne. Pri kvantitatívne orientovanom výskume pozorovateľ už pred začatím pozorovania vie presne, čo a ako bude pozorovať. Používa pozorovací hárok - záznamový hárok. Tento druh pozorovania sa najlepšie využíva pri činnostiach, ktoré sú istým spôsobom organizované; veľmi vhodné použiť pri sledovaní nesprávnych zručností a návykov pri práci. 14

15 V prípade neformálneho pozorovania vstupuje pozorovateľ do pozorovania bez vopred pripraveného systému alebo schémy pozorovania. Zvyčajne sa používa v situáciách, keď má pozorovateľ málo informácií o skúmanej skupine a ich správaní, keď sa daná problematika začína skúmať. Hlavným cieľom takého pozorovania je vytvorenie hypotéz, ktoré sú neskôr overované pomocou formálneho pozorovania alebo inými metódami. Používa sa hlavne v kvalitatívnom výskume. Ako príklad môže slúžiť sledovanie spolupráce študentov rozdelených do 3 4 členných pri riešení experimentálneho problému v rámci laboratórneho cvičenia z chémie. Pozorovateľ sleduje komunikáciu študentov, ale tiež ich postup pri riešení problému, zručnosti atď. podľa účasti (postavenia) pozorovateľa: zúčastnené pozorovanie, nezúčastnené pozorovanie. Pri zúčastnenom pozorovaní je výskumník do určitej miery začlenený do skúmaného sociálneho procesu, je v úzkom kontakte s pozorovanými a zúčastňuje sa na ich činnostiach. Pri nezúčastnenom pozorovaní je pozorovateľ oddelený od skúmanej sociálnej informácie a zachytáva ju na základe vopred pripravených znakov. Podľa stupňa formalizácie výskumnej akcie poznáme nezúčastnené pozorovanie ako štandardizované a neštandardizované. Najmenej formalizovaným typom pozorovania je neštandardizované, pri ktorom nie sú vopred určené prvky skúmaného sociálneho procesu a konkrétne prvky pozorovania sú volené v jeho priebehu. U štandardizovaného pozorovania sú vopred určené a v pláne zachytené jednotlivé prvky skúmaného sociálneho procesu alebo situácie, presne sú stanovené i jednotlivé znaky a ich kategórie. Plán pozorovania pozostáva z nasledovných bodov: stanovenia predmetu pozorovania (to, čo bude pozorované), spôsobu pozorovania, kódovania pozorovaných javov (do akých kategórií a stavov budú pozorovaná javy zoraďované) a záznamu pozorovania (podrobné zachytenie pozorovaných javov a udalostí). Postup pozorovania pozostáva zo 4 etáp: 1. stanovenie objektu pozorovania cieľ pozorovania (aké osoby, predmety alebo činnosti chceme pozorovať); určenie druhu pozorovania (vedecké, priame, nepriame) podľa objektu a tematického zamerania, 2. vypracovanie plánu pozorovania časový harmonogram, časové rozpätie, rozsah pozorovania, miesto pozorovania, spôsob záznamu o pozorovanom objekte (tabuľky, diagramy...), organizačné zabezpečenie, náklady, spôsob overovania výsledkov pozorovania, 3. samotné pozorovanie - zmyslové vnímanie osôb, predmetov a činností, 4. vyhodnotenie získaných údajov (spracovanie, roztriedenie, interpretácia). Pozorovacie systémy - komplexné nástroje, ktoré sú pripravené na prácu pozorovateľa, obsahujú podrobný opis pozorovaných kategórií javov, spôsob ich identifikácie, záznamu a vyhodnocovania. Pri vedeckom pozorovaní sa uplatňuje molekulárny prístup (malé segmenty správania, lepšie sa zaznamenávajú, príliš veľa detailov utopenie sa v nich) a molárny prístup (komplexnejšie jednotky - vyššie nároky na pozorovateľa). 15

16 Ako typy vzorkovania sa používajú: vzorkovanie udalosti (= davová psychóza, štrajk, významné zhromaždenie športové, pápež...) a vzorkovanie času (pozorovací interval čas, kedy samotné pozorovanie prebieha, medzipozorovací interval - čas, kedy neprebieha). Počas pozorovania pozorovateľ zaznamenáva prebiehajúce činnosti. Spôsoby registrácie údajov získaných pri pozorovaní: neprístrojová registrácia - registrácia pomocou protokolovania (nepostrehneme všetko, čo sa udialo) a registrácia prostredníctvom kódovania prístrojová registrácia - univerzálna (magnetofón, diktafón), špeciálna (polygrafy málo používané) simultánne sa pozoruje a súčasne píše, resp. pozorovanie a potom píše. Od cieľa pozorovania závisí, či sledujeme výskyt nejakého javu alebo dĺžku jeho trvania voľba najjednoduchšieho spôsobu zápisu pozorovaných javov. Pre zaznamenávanie pozorovaných javov sa uplatňujú nasledovné prístupy: 1. Izomorfná deskripcia (otvorená metóda, nešpecifické záznamy). Touto metódou sa zaznamenáva celý pozorovaný tok správania vo všetkých prejavoch a následnostiach. Cieľom je zrkadliť skutočnosť, čo najvernejšie ju reprodukovať. Metóda je náročná na pozornosť, interpretačnú disciplínu a jazykové schopnosti pozorovateľa. Veľkou výhodou pri kvalitatívnom výskume je, že podáva ucelený obraz o skúmanom jave. 2. Reduktívna deskripcia je najčastejšie používaná. Redukuje, zaraďuje do kategórií, používa vopred pripravené formuláre, schémy, kategórie správania. Jej charakteristickými črtami je komplexnosť, nezávislosť, konkrétnosť a jasnosť, prehľadnosť. Využíva kódy správania, tabuľky alebo zaškrtávací zoznam. 3. Kódovanie predstavuje zaznamenávanie (urobí čiarku alebo zapíše číslo javu, ak spozoruje určitý jav) do dopredu pripraveného formulára s kategóriami činností alebo javov. Kódovanie intervalové - určený presný časový interval, v ktorom pozorovateľ zaznamenáva prebiehajúci jav. Vyžaduje od pozorovateľa veľmi vyvinutú, nacvičenú schopnosť zaznamenávať pozorované javy. Kódovanie prirodzene sa vyskytujúcich javov sa nazýva prirodzené kódovanie. Pozorovateľ zapíše kód, ak zaznamená daný jav, ktorý chce pozorovať. Používa sa pri nepriamom pozorovaní pri takom zázname, kde nemožno pracovať s reálnym časom. 4. Posudzovanie-raitingove škály. Súčasťou pozorovania je aj hodnotenie podľa škál. Škálovanie (rating) predstavuje kvantifikačnú operáciu, keď na základe dlhodobých skúseností posudzovateľa dochádza k intuitívnemu zovšeobecňovaniu celého radu pozorovaných prejavov. Jedná sa o zaznamenávanie miery vlastností, ich frekvenciu, intenzitu na vopred pripravenej stupnici (nielen pozorujeme, ale aj hodnotíme). Škálovanie je efektívny merací nástroj odhadu symptómov správania sa systému. Takouto formou sa prekonáva subjektívny pohľad pozorovateľa pri posudzovaní rôznych prejavov správania. Hodnotenie sa uskutočňuje vyznačením na škále (stupnici) zvyčajne na záver pozorovania. Sú relatívne hospodárne (za krátky čas sa získajú odpovede od viacerých respondentov). Z hľadiska tvorby sú však škály značne časovo náročné a prácne. Škály môžu mať rôzny počet stupňov. 16

17 Použitie vhodnej škály pozorovania závisí od cieľa pozorovania. Čím väčší je počet stupňov, tým je hodnotenie jemnejšie. Jednotlivé stupne, škály nemusia mať iba číselné označenie, ale aj verbálnu charakteristiku. Poznáme niekoľko foriem škál: numerické, grafické, slovné a symbolické. Existuje niekoľko druhov a foriem škál. Druhy škál sú: poradová škála - usporiadanie javov do poradia z rôznych hľadísk, napr. podľa významnosti; intervalová škála - hodnotenie vlastností alebo javov na stupnici s rovnako veľkými intervalmi (na rozdiel od poradovej), čo ju zvýhodňuje matematicky, lebo s poradovými škálami to nemôžete urobiť. Pre ilustráciu uvádzame príklad intervalovej škály (Obr. 3) Obr. 3 Príklad intervalovej škály Bipolárna škála má na krajných póloch protikladné výrazy, používa sa často na hodnotenie osobnosti človeka. Jednotlivé formy škál (numerická, grafická, slovná a symbolická) sú znázornené na obrázku 4. (a) (b) (c) (d) Obr. 4 Formy škál: (a) numerická; (b) grafická; (c) slovná; (d) symbolická 17

18 Pri tvorbe škál sa uplatňuje nasledovný postup: vytvorenie zásobníka škál, výber vhodnej formy škály, tvorba jednotlivých stupňov, pilotáž - overenie škál na malej vzorke (4-5 respondentov), cieľom ktorej je zistiť, či sú škály zrozumiteľné a jasné. Veľmi často sa uskutočňuje pred vedeckým pozorovaním predvýskum na menšej vzorke respondentov z cieľovej populácie (20-30 ľudí). Zameriava sa na obsahovú a formálnu stránku, ale aj na jazykovú správnosť položiek škál. Cieľom predvýskumu je odstrániť drobné chyby, ktoré sa prehliadli pri pilotáži. Pri zostavovaní škál sa riadime pravidlami: 1. Formulovanie vhodných výrokov spisovné, jednoduché, jednoznačné, nesugestívne, bez použitia cudzích slov, bez dvojitého záporu. 2. Vyhýbanie sa stereotypu pri možnostiach odpovede. 3. Vhodné označenie jednotlivých stupňov (vyvarovať sa slov väčšinou, často, zriedkavo). 4. Výber primeraného počtu stupňov. Porovnanie výhod a nevýhod pri škálovaní s menším a vyšším počtom stupňov je v tabuľke 1. Tab. 1 Výhody a nevýhody škálovania s menším a vyšším počtom stupňov Počet stupňov v škále VÝHODY NEVÝHODY Menej stupňov Viac stupňov prehľadnejšie jednoduchšie vyhodnotenie presnejšie, jemnejšie posúdenie ľahšie rozhodnutie menej presné posúdenie ťažšie rozhodovanie menej prehľadné komplikovanejšie vyhodnotenie Vyhodnotenie škál sa realizuje pomocou čísel (škálový dotazník), percentuálnym hodnotením a hodnotením pomocou priemeru (1 = vôbec nevýznamné, 2 = nevýznamné, 3 = sčasti významné, 4 = významné, 5 = veľmi významné). Súčin sa vypočíta: n x číslo. Pre ilustráciu je uvedený príklad v tabuľke 2. Tab. 2 Príklad škálového dotazníka ZDRAVIE n SÚČIN Vôbec nevýznamné 2 2 Nevýznamné 4 8 Sčasti významné Významné Veľmi významné Spolu *Priemer: 3096 : 650 = 4,7 18

19 Údaje, ktoré získame pri pozorovaní, musíme spracovať a vyhodnotiť. Pri posudzovaní validity sa predpokladá, že jednotlivé pozorované javy sú jasne a jednoznačne definované. Ak je to možné, je potrebné jednotlivé kategórie pozorovania overiť. Ak existuje podobný pozorovací systém, môže sa použiť súbežne s prvým a porovnať výsledky. Reliabilita sa obyčajne zisťuje mierou zhody medzi dvoma skúsenými a zacvičenými pozorovateľmi. podľa časového hľadiska: krátkodobé (jednorázové pozorovanie istej udalosti) a dlhodobé (prerušované pozorovanie v určitých vopred stanovených časových intervaloch). podľa prostredia: pozorovanie v prirodzenom prostredí a v umelo navodenej situácii. podľa charakteru sledovania: priame a nepriame pozorovanie. Pri priamom pozorovaní sleduje pozorovateľ priebeh činnosti osobne a zaznamenáva pozorované údaje okamžite počas pozorovania do pripraveného formulára. Zaznamenané údaje nemusia byť dostatočne presné, nakoľko v istom okamžiku môže byť veľa javov, ktoré prebiehajú súčasne a pozorovateľ nestihne všetky zachytiť. Tiež možný rušivý vplyv pozorovateľa a časový stres predstavujú nevýhodu, zatiaľ čo zachytenie reálnej atmosféry počas pozorovania je výhodou pozorovania. Pri nepriamom pozorovaní sleduje pozorovateľ priebeh činnosti z nejakého typu záznamu (videozáznam, audiozáznam, písomný protokol). Výhodou záznamu je možné opakované pozorovanie; odbúrava sa tým stres, ktorý je kladený na pozorovateľa pri priamom pozorovaní. Nahrávky je možné archivovať a tiež použiť ich aj s odstupom času. Nevýhodou záznamu je skutočnosť, že pozorovateľ nezíska priamy kontakt s pozorovanou realitou. Zvukový záznam alebo videozáznam sa môže v prípade potreby previesť do písomnej podoby protokolu z pozorovania. Je to však časovo zdĺhavá práca a vypláca sa zvyčajne vtedy, ak výskumník bude so záznamom opakovane pracovať. Videozáznam poskytuje dobrú vizuálnu a zvukovú stránku a možnosť viacnásobného prehrávania, na druhej strane sa strácajú informácie mimo záberu kamery a prítomnosť kamery do značnej miery ovplyvňuje správanie sledovaných osôb. Audiozáznam poskytuje kvalitný záznam verbálneho prejavu, ale chýbajú neverbálne informácie. V mnohých prípadoch je výhodné skombinovať priame a nepriame pozorovanie. B. Dotazník Dotazník je metóda na hromadné zhromažďovanie údajov (informácií) pomocou písomne zadávaných otázok (položiek). Znamená to, že komunikačný tok medzi výskumníkom a respondentom je sprostredkovaný sériami otázok, ktoré pokrývajú skúmanú oblasť. Používa sa najmä v spoločenských vedách na hromadné a rýchle zisťovanie faktov, názorov, postojov, preferencií, hodnôt, motívov, potrieb, záujmov, ale táto metóda nachádza uplatnenie aj v technických vedách (napr. pri senzorickom vnímaní kvality vnútorného vzduchu v budovách). V zásade nevypovedá o skutočnosti, ale o názoroch a mienkach respondentov o skutočnosti. Vo vedeckom výskume sa používa dotazník ako: hlavná metóda, pomocná, doplňujúca metóda, exploračná metóda. Základnou podmienkou 19

20 účelného koncipovania dotazníka je presná formulácia konkrétneho cieľa a úlohy dotazníka vo vzťahu k zvolenému problému. Poznáme tri možnosti poznania skutočnosti respondentom: 1. nemusia poznať objekt presne, 2. poznajú reálny objekt, ale nedokážu ho správne interpretovať, 3. objekt pozná, vie správnu informáciu, ale z rôznych osobných dôvodov ju nechce podať. Konštrukcia dotazníka je založená na 4 etapách: 1. Vytýčenie cieľov, ktoré dotazníkom sledujeme. Usporiadanie cieľov do okruhov, ktoré tvoria obsahové celky. 2. Formulovanie otázok (optimálny počet, pokrytie okruhov vo vzťahu k cieľu, zdvojovanie otázok, voľba otázok otvorených, zatvorených, polootvorených, filtrujúcich otázok) 3. Štruktúra dotazníka a technická stránka usporiadania otázok na papieri, preambula, poučenie o spôsobe odpovede. 4. Administrácia dotazníka (spiatočná adresa, termín zaslania, frankovaná obálka a pod.) Pri príprave dotazníka je potrebné základnú otázku najprv rozdeliť do niekoľkých okruhov a každý z nich sa potom napĺňa položkami. Jednotlivé položky v dotazníku nemusia byť vždy formulované ako otázky, ale môžu to byť výroky, ku ktorým respondent vyjadruje svoj súhlas alebo nesúhlas. Taktiež odpovede nemusia byť slovné (otvorené, zatvorené...), ale respondent vyjadruje svoj postoj či názor k danému výroku, otázke na určitej stupnici (škále), ktorá je v dotazníku uvedená. V zásade môže ísť o poradovú škálu alebo škálu na intenzitnom prístupe alebo protiklade (sémantický diferenciál). Výsledky získané škálovaním sa dajú veľmi ľahko spracovať do histogramov, grafov a diagramov. Vstupnú časť dotazníka tvorí: hlavička (názov a adresa inštitúcie, ktorá zadáva dotazník a meno autorov dotazníka) vysvetlenie cieľov dotazníka; obyčajne zdôrazňuje i význam respondentových odpovedí pri riešení danej problematiky pokyny ako dotazník vyplňovať (niekedy býva pripojený ilustratívny príklad vyplnenia). Druhá časť dotazníka obsahuje vlastné otázky. Zoradenie otázok nebýva vždy tematické, toto poradie sa ruší z psychologických dôvodov. Otázky ľahšie a príťažlivejšie bývajú obyčajne na prvých miestach, aby sme respondenta neodradili. Ťažšie a menej zaujímavé otázky bývajú v strede dotazníka. Otázky s dôvernejším charakterom sú umiestnené tesne pred koncom dotazníka. Faktografické otázky sú zaradené na konci. Pri tvorbe otázok do dotazníka je potrebné sa riadiť základnými pravidlami: formulovať jasné otázky (príliš široké znenie otázky obyčajne vedie k značne voľným odpovediam), vyhýbať sa výrazom ako niekoľko, obyčajne, niekedy ako aj dvojitým otázkam (otázka sa má týkať jednej veci), klásť len také otázky, na ktoré vedia respondenti odpovedať (otázky musia byť pre respondentov zmysluplné, jednoduché), 20

21 vyhýbať sa záporným výrazom a otázkam, ktoré vzbudzujú predpojatosť, znenie otázok je potrebné preskúšať v predvýskume, najlepšie pomocou interview. Otázky súvisia s opýtanou realitou. Niektoré otázky sa konštruujú veľmi ľahko sú to najmä otázky orientované na faktografické údaje. Oveľa ťažšie sa vytvárajú otázky zamerané na zisťovanie názorov, postojov, osobnostných čŕt a pod. Tu je potrebné otázky formulovať tak, aby respondent bol ochotný odpovedať, a keď odpovedá, aby odpovedal neskreslene. Základné delenie otázok podľa stupňa otvorenosti je nasledovné: uzavreté otázky otvorené otázky polouzavreté otázky škálované otázky Pod uzavretou otázkou rozumieme otázku, ktorá ponúka hotové alternatívne odpovede. Úlohou respondenta je zaznačiť vhodnú odpoveď. Otázka môže ponúkať respondentovi dve voľby: áno/nie (dichotomická otázka). Ak je odpoveď áno/nie, mala by nasledovať otázka prečo? Často sa používa aj jemnejšie štruktúrovanie (určite áno; skôr áno; neviem; skôr nie; určite nie). Otvorená otázka dáva respondentovi dosť veľkú voľnosť pri odpovedi. Otázka nasmeruje respondenta na pýtaný jav, neurčuje mu však alternatívne odpovede. Polouzavretá otázka je kombináciou oboch predchádzajúcich. Ponúka najprv alternatívnu odpoveď a potom ešte žiada vysvetlenie alebo objasnenie v podobe otvorenej otázky. Škálovaná otázka poskytuje odstupňované hodnotenie javu. Validita a reliabilita jednotlivých typov otázok sa odvíja od stupňa ich otvorenosti. Vysokú validitu majú faktografické otázky, na ktoré odpovedajú respondenti obyčajne presne. Nízka validita otázok je pozorovaná u otázok týkajúcich sa názorov, postojov a záujmov. Na zisťovanie sklonu respondentov prifarbovať odpovede existuje špeciálna metóda, do dotazníka sa vsúvajú L-otázky (lži otázky), otázky zisťujúce lživosť odpovedí. Vyššia reliabilita otázok je zaznamenaná v prípade, keď obsahuje viaceré otázky, ktoré sa pýtajú na tú istú informáciu. Viaceré odpovede totiž spevňujú daný okruh odpovedí. Na jednotlivé druhy otázok v dotazníku sa odpovedá. Druhy dotazníkových odpovedí sú: štruktúrovaná odpoveď (áno, nie, neviem) ako uzavreté otázky neštruktúrovaná odpoveď (voľná, široká odpoveď na sondovanie napr. túžob, potrieb...) doplňovaná odpoveď (potreba doplnenia údaju v otázke) škálovaná odpoveď (výber jednej alternatívy; sémantický diferenciál) poradová odpoveď (usporiadaná odpoveď, pri ktorej respondent má zoradiť hodnotové tvrdenia alebo vytvoriť poradie tvrdení) - ordinálna kategória 21

22 zoznamová odpoveď (ponúkané výberové odpovede) nominálna kategória kategorická odpoveď (jednoznačné odpovede) nominálna kategória Pri zostavovaní dotazníka sa postupuje: jasne si určiť ciele, vybrať si druhy otázok, resp. odpovedí, zostaviť dotazník postupovať od všeobecných otázok k chúlostivejším; prvá otázka má byť kontaktná, ústretová, graficky zostaviť dotazník (jasný prehľadný, celá položka musí byť na 1 strane), zmerať v predvýskume čas potrebný na vyplnenie dotazníka (max. 30 min, resp. 15), vzorka cca 30 respondentov, stanoviť si výskumnú vzorku administrácia dotazníka (osobne alebo poštou). Pozor na návratnosť!!! Musí byť min. 70%, optická analýza a kódovanie dotazníka, tvorba analýzy. Súčasťou dotazníka sú neraz aj posudzovacie škály, ako boli spomínané pri pozorovaní. Dĺžka dotazníka ma byť len taká, aby skúmateľ získal všetky potrebné údaje. Dotazník nemôže byť dlhý, pretože veľa otázok unavuje respondentov a obyčajne vyúsťuje do povrchného vyplňovania dotazníka (dĺžka vyplňovania by mala byť maximálne 15 minút). Návratnosť je daná pomerom počtu vyplnených a vrátených dotazníkov k počtu odoslaných dotazníkov a vyjadruje sa v. Percento návratnosti však nie je jediným kritériom dobrého výskumu, záleží i na tom, aké je zloženie respondentov, ktorí vrátili dotazník. Písomná forma dotazníka - v obálke je okrem dotazníka i sprievodný list (skúmateľ vysvetľuje, prečo sa obracia na respondenta, prosí ho o vyplnenie dotazníka a o jeho vrátenie; termín, dokedy je potrebné dotazník vrátiť). Výhody a nevýhody dotazníka ako vedeckej metódy sú zhrnuté v tabuľke 3. 22

23 Tab. 3 Príklad škálového dotazníka VÝHODY NEVÝHODY Ekonomická metóda zistenie informácií od veľa respondentov za krátky čas. Spoľahlivejšie kvantifikovanie subjektívneho obrazu. Anonymita respondenta. Dotazník je možné posielať, výskumník nemusí byť prítomný. Čas na premyslenie odpovedí na rozdiel od interview. Ľahké vyhodnotenie a porovnávanie. Nižšia návratnosť pri dotazníkoch bez osobnej účasti výskumníka. Odlišné odpovede respondentov na tie isté otázky. Pri zasielaných dotazníkoch nie je možnosť vysvetlenia otázky respondentovi, keď jej nerozumie. Chýba kontrola, či dotazník vyplnil oslovený respondent. Žiadna flexibilita otázky sú vopred dané. Obmedzená možnosť odpovedí pri zatvorených otázkach. Neúprimnosť respondentov (meria sa tzv. L skóre). Anketa je zvláštny prípad použitia dotazníka pre potreby výskumu. Z hľadiska techniky chápanej ako nástroj prvotného zisťovania údajov niet medzi anketou a dotazníkom rozdiel. Anketu chápeme ako výskumný prostriedok, ktorým sa výskumník obracia s otázkami na konkrétne určené osoby, prípadne skupiny osôb. C. Interview rozhovor Rozhovor môžeme definovať ako systém verbálneho kontaktu medzi dvoma alebo viacerými osobami. Touto výskumnou metódou je možné zachytiť nielen fakty, ale i hlbšie preniknúť do motívov a postojov respondentov. Možno pri ňom sledovať aj vonkajšie reakcie respondenta a podľa nich usmerňovať ďalší priebeh interview. Základom rozhovoru je priama interakcia medzi výskumníkom a respondentom, hoci v súčasnosti sa stále viac začína uplatňovať aj nepriame formy (telefonické alebo on-line inteview). Cieľom rozhovoru je prostredníctvom zámerne vyvolanej interakcie medzi výskumníkom a respondentom získať informácie potrebné na pochopenie určitej problémovej oblasti (Pavlica). Výskumné interview je vedecká metóda, ktorá je vopred naplánovaná. Obsah rozhovoru tvoria otázky položené výskumníkom a odpovede respondenta. Pri realizácii techniky rozhovoru vo vedeckom výskume je dominantnou osobou výskumník. Od jeho kvality závisia výsledky a použiteľnosť získaných údajov. Odpoveď respondenta môže mať tiež rôzny charakter, tzn. Na kladenú otázku vie odpovedať, alebo prípadne odpovedá a neodpovedá. Rozhovor ovplyvňuje množstvo činiteľov, čo musí výskumník poznať a cieľavedome sa na to pripraviť. Znázornenie procesu komunikácie je na obrázok 5. 23

24 (a) (b) Obr. 5 Dve varianty procesu komunikácie respondenta a výskumníka pri rozhovore * Schéma (a) znázorňuje priebeh voľného neštandardizovaného rozhovoru, v ktorom výskumník kladie otázky na danú tému bez predchádzajúcej formalizácie. Tento proces sa označuje ako nekategorizovaný rozhovor. * Schéma (b) znázorňuje kategorizovaný rozhovor, pričom výskumník postupuje podľa pripraveného formalizovaného súboru otázok, ktoré reprodukuje respondentovi a zaznamenáva jeho odpoveď. Kvalita získanej informácie závisí od formulácie kladených otázok. Preto je dôležité pri formulácii otázok uplatňovať všeobecné zásady tvorby otázok: formulovať otázky zásadne po dôkladnej teoretickej znalosti skúmanej problematiky (po vymedzení cieľa a hypotéz a po operacionalizácii základných pojmov, otázky musia byť obsahovo zrozumiteľné, jazykovo správne vyjadrené, otázky musia byť jednoznačné a primerane dlhé, otázky sú zoradené do obsahových celkov, otázky majú mať neutrálny charakter, vyhnúť sa tzv. sugestívnym otázkam (ktoré naznačujú želanú odpoveď), priebeh rozhovoru a záznam odpovedí pri kvantitatívnom rozhovore má byť rovnaký pre všetkých respondentov (jednotná forma a poradie otázok, resp. okruhov). Pri rozhovore sa využívajú rôzne typy otázok: Uzavreté otázky odpovede na dané otázky sú dopredu sformulované. Respondent vyberá takú odpoveď, ktorá sa najviac približuje jeho názoru, alebo sa s ním priamo zhoduje. Najužšie uzavreté otázky sú alternatívne, pričom respondent má k dispozícii len dve možnosti ( áno, nie ). Otvorené otázky sú opakom uzavretých otázok. Je na respondentovi, ako bude odpovedať a ako bude formulovať svoje odpovede. Otvorené otázky poskytujpú plastickejší obraz ako 24

25 otázka uzavreté, kladú zvýšené nároky tak na respondenta ako aj na výskumníka. Ich nevýhodou sú ťažkosti pri spracovaní. Svoje významné miesto majú najmň v predvýskumoch, kde plnia orientačnú funkciu. Polouzavreté otázky predstavujú kombináciu uzavretej a otvorenej otázky. Uprednostňujú sa však otvorené otázky. Filtračné otázky slúžia výskumníkovi na usmerňovanie rozhovoru. Sú to vlastne otázky, ktoré pomáhajú respondentovi orientovať sa na problém, ktorý je predmetom rozhovoru. Tento druh otázok je možné nazvať aj navádzacie. Kontrolné otázky sa v rozhovore kladú tam, kde je potrebné overiť pravdivosť výpovedí. Spravidla sa umiestňujú vo väčšej vzdialenosti od kontrolovanej otázky. Trikové otázky majú odviesť pozornosť k inej oblasti. Projekčné otázky sú také, ktoré respondentovi sa predkladajú na posúdenie názorov a postojov iných. Dodatočné otázky je možné položiť vtedy, keď sa zdá, že respondent nedostatočne odpovedal. Výskumník ho môže požiadať o vysvetlenie odpovede. Pri rozhovore je veľmi dôležité nadviazanie priateľského vzťahu a vytvorenie otvorenej atmosféry medzi výskumníkom a respondentom (tzv. raport). Jednotlivé rozhovory môžu mať rôzne formy: fokusové (skupinové) interview. Uplatňuje sa pri výskume malých skupín za predpokladu, že respondent bude otvorenejší v diskutujúcej skupine (max. 8 osôb). Výskumník je moderátorom diskusie. Vedľa verbálnych reakcií môže pozorovať aj správanie sa jednotlivcov (interakčná metóda pozorovania). Vzniká tu však nebezpečenstvo, že niektorí členovia sa v skupine boja vysloviť názor. Takáto forma rozhovoru môže byť východiskom pre individuálny rozhovor. Skupinový rozhovor predstavuje efektívny nástroj na získanie informácií. Za ten istý čas možno získať obyčajne viacej informácií ako pri individuálnom interview s tým istým počtom ľudí. Získavajú sa bohatšie a názorovo pestrejšie odpovede ako pri individuálnom interview, pretože medzi členmi skupiny existuje interakcia (pri 5- člennej skupine je výsledok interview iný ako pri 5 individuálnych interview, nie je to súčet piatich interview). Uskutočňuje sa obyčajne s niekoľkými skupinami s počtom respondentov (5-12), pričom často nejde o prirodzené skupiny, ale o skupiny zostavené ad hoc. Odporúča sa, aby moderátor mal asistenta, ktorý mu pomáha buď pri kladení otázok a (alebo) pri technických záležitostiach; môže tiež písať poznámky (moderátor na to má málo času). Moderátor má pripravených 4-5 otázok, ktoré sú dostatočne široké na to, aby získal bohaté odpovede; otázky sú obyčajne otvorené. Výber členov skupiny je zámerný, volia sa takí ľudia, ktorí majú spoločnú skúsenosť s daným problémom (skupina skúsenostne homogénna). Je na výskumníkovi, či ostatné charakteristiky osôb budú heterogénne z hľadiska pohlavia, veku, profesie, lokality, názorovej vyhranenosti atď. Skupina spolu komunikuje istý čas, zbližuje sa, čoho dôsledkom je, že už to nie sú jednotlivci, ale ľudia spojení jednou témou a jednou spoločenskou udalosťou, ktorou je dané 25

Matematika Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie

Matematika Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie Matematika 2-01 Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie Euklidovská metrika na množine R n všetkých usporiadaných n-íc reálnych čísel je reálna funkcia ρ: R n R n R definovaná nasledovne: Ak X = x

Διαβάστε περισσότερα

Start. Vstup r. O = 2*π*r S = π*r*r. Vystup O, S. Stop. Start. Vstup P, C V = P*C*1,19. Vystup V. Stop

Start. Vstup r. O = 2*π*r S = π*r*r. Vystup O, S. Stop. Start. Vstup P, C V = P*C*1,19. Vystup V. Stop 1) Vytvorte algoritmus (vývojový diagram) na výpočet obvodu kruhu. O=2xπxr ; S=πxrxr Vstup r O = 2*π*r S = π*r*r Vystup O, S 2) Vytvorte algoritmus (vývojový diagram) na výpočet celkovej ceny výrobku s

Διαβάστε περισσότερα

Goniometrické rovnice a nerovnice. Základné goniometrické rovnice

Goniometrické rovnice a nerovnice. Základné goniometrické rovnice Goniometrické rovnice a nerovnice Definícia: Rovnice (nerovnice) obsahujúce neznámu x alebo výrazy s neznámou x ako argumenty jednej alebo niekoľkých goniometrických funkcií nazývame goniometrickými rovnicami

Διαβάστε περισσότερα

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2012/2013 Jednotkový koreň(unit root),diferencovanie časového radu, unit root testy p.1/18

Διαβάστε περισσότερα

Ekvačná a kvantifikačná logika

Ekvačná a kvantifikačná logika a kvantifikačná 3. prednáška (6. 10. 004) Prehľad 1 1 (dokončenie) ekvačných tabliel Formula A je ekvačne dokázateľná z množiny axióm T (T i A) práve vtedy, keď existuje uzavreté tablo pre cieľ A ekvačných

Διαβάστε περισσότερα

Chí kvadrát test dobrej zhody. Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky

Chí kvadrát test dobrej zhody. Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky Chí kvadrát test dobrej zhody Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky www.iam.fmph.uniba.sk/institute/stehlikova Test dobrej zhody I. Chceme overiť, či naše dáta pochádzajú z konkrétneho pravdep.

Διαβάστε περισσότερα

3. Striedavé prúdy. Sínusoida

3. Striedavé prúdy. Sínusoida . Striedavé prúdy VZNIK: Striedavý elektrický prúd prechádza obvodom, ktorý je pripojený na zdroj striedavého napätia. Striedavé napätie vyrába synchrónny generátor, kde na koncoch rotorového vinutia sa

Διαβάστε περισσότερα

7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE

7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE 7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE Funkcia f reálnej premennej je : - každé zobrazenie f v množine všetkých reálnych čísel; - množina f všetkých usporiadaných dvojíc[,y] R R pre ktorú platí: ku každému R eistuje

Διαβάστε περισσότερα

,Zohrievanie vody indukčným varičom bez pokrievky,

,Zohrievanie vody indukčným varičom bez pokrievky, Farba skupiny: zelená Označenie úlohy:,zohrievanie vody indukčným varičom bez pokrievky, Úloha: Zistiť, ako závisí účinnosť zohrievania vody na indukčnom variči od priemeru použitého hrnca. Hypotéza: Účinnosť

Διαβάστε περισσότερα

Matematika prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad

Matematika prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad Matematika 3-13. prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad Erika Škrabul áková F BERG, TU Košice 15. 12. 2015 Erika Škrabul áková (TUKE) Taylorov

Διαβάστε περισσότερα

Obvod a obsah štvoruholníka

Obvod a obsah štvoruholníka Obvod a štvoruholníka D. Štyri body roviny z ktorých žiadne tri nie sú kolineárne (neležia na jednej priamke) tvoria jeden štvoruholník. Tie body (A, B, C, D) sú vrcholy štvoruholníka. strany štvoruholníka

Διαβάστε περισσότερα

Prechod z 2D do 3D. Martin Florek 3. marca 2009

Prechod z 2D do 3D. Martin Florek 3. marca 2009 Počítačová grafika 2 Prechod z 2D do 3D Martin Florek florek@sccg.sk FMFI UK 3. marca 2009 Prechod z 2D do 3D Čo to znamená? Ako zobraziť? Súradnicové systémy Čo to znamená? Ako zobraziť? tretia súradnica

Διαβάστε περισσότερα

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA) ARMA modely čast 2: moving average modely (MA) Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2014/2015 ARMA modely časť 2: moving average modely(ma) p.1/24 V. Moving average proces prvého rádu - MA(1) ARMA modely

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. časť: Analytická geometria

Matematika 2. časť: Analytická geometria Matematika 2 časť: Analytická geometria RNDr. Jana Pócsová, PhD. Ústav riadenia a informatizácie výrobných procesov Fakulta BERG Technická univerzita v Košiciach e-mail: jana.pocsova@tuke.sk Súradnicové

Διαβάστε περισσότερα

KATEDRA DOPRAVNEJ A MANIPULAČNEJ TECHNIKY Strojnícka fakulta, Žilinská Univerzita

KATEDRA DOPRAVNEJ A MANIPULAČNEJ TECHNIKY Strojnícka fakulta, Žilinská Univerzita 132 1 Absolútna chyba: ) = - skut absolútna ochýlka: ) ' = - spr. relatívna chyba: alebo Chyby (ochýlky): M systematické, M náhoné, M hrubé. Korekcia: k = spr - = - Î' pomerná korekcia: Správna honota:

Διαβάστε περισσότερα

1. Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej

1. Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej . Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej Definícia.: Hromadný bod a R množiny A R: v každom jeho okolí leží aspoň jeden bod z množiny A, ktorý je rôzny od bodu a Zadanie množiny

Διαβάστε περισσότερα

Metodicko pedagogické centrum. Národný projekt VZDELÁVANÍM PEDAGOGICKÝCH ZAMESTNANCOV K INKLÚZII MARGINALIZOVANÝCH RÓMSKYCH KOMUNÍT

Metodicko pedagogické centrum. Národný projekt VZDELÁVANÍM PEDAGOGICKÝCH ZAMESTNANCOV K INKLÚZII MARGINALIZOVANÝCH RÓMSKYCH KOMUNÍT Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť / Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ Kód ITMS: 26130130051 číslo zmluvy: OPV/24/2011 Metodicko pedagogické centrum Národný projekt VZDELÁVANÍM PEDAGOGICKÝCH

Διαβάστε περισσότερα

1. písomná práca z matematiky Skupina A

1. písomná práca z matematiky Skupina A 1. písomná práca z matematiky Skupina A 1. Vypočítajte : a) 84º 56 + 32º 38 = b) 140º 53º 24 = c) 55º 12 : 2 = 2. Vypočítajte zvyšné uhly na obrázku : β γ α = 35 12 δ a b 3. Znázornite na číselnej osi

Διαβάστε περισσότερα

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.2. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.2. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková Stredná priemyselná škola dopravná, Sokolská 911/94, 960 01 Zvolen Kód ITMS projektu: 26110130667 Názov projektu: Zvyšovanie flexibility absolventov v oblasti dopravy UČEBNÉ TEXTY Pracovný zošit č.2 Vzdelávacia

Διαβάστε περισσότερα

Tomáš Madaras Prvočísla

Tomáš Madaras Prvočísla Prvočísla Tomáš Madaras 2011 Definícia Nech a Z. Čísla 1, 1, a, a sa nazývajú triviálne delitele čísla a. Cele číslo a / {0, 1, 1} sa nazýva prvočíslo, ak má iba triviálne delitele; ak má aj iné delitele,

Διαβάστε περισσότερα

Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie

Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie Definícia ity Limita funkcie (vlastná vo vlastnom bode) Nech funkcia f je definovaná na nejakom okolí U( ) bodu. Hovoríme, že funkcia f má v bode itu rovnú A, ak ( ε > )(

Διαβάστε περισσότερα

Metódy vol nej optimalizácie

Metódy vol nej optimalizácie Metódy vol nej optimalizácie Metódy vol nej optimalizácie p. 1/28 Motivácia k metódam vol nej optimalizácie APLIKÁCIE p. 2/28 II 1. PRÍKLAD: Lineárna regresia - metóda najmenších štvorcov Na základe dostupných

Διαβάστε περισσότερα

Gramatická indukcia a jej využitie

Gramatická indukcia a jej využitie a jej využitie KAI FMFI UK 29. Marec 2010 a jej využitie Prehľad Teória formálnych jazykov 1 Teória formálnych jazykov 2 3 a jej využitie Na počiatku bolo slovo. A slovo... a jej využitie Definícia (Slovo)

Διαβάστε περισσότερα

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ M A T E M A T I K A

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ M A T E M A T I K A M A T E M A T I K A PRACOVNÝ ZOŠIT II. ROČNÍK Mgr. Agnesa Balážová Obchodná akadémia, Akademika Hronca 8, Rožňava PRACOVNÝ LIST 1 Urč typ kvadratickej rovnice : 1. x 2 3x = 0... 2. 3x 2 = - 2... 3. -4x

Διαβάστε περισσότερα

M6: Model Hydraulický systém dvoch zásobníkov kvapaliny s interakciou

M6: Model Hydraulický systém dvoch zásobníkov kvapaliny s interakciou M6: Model Hydraulický ytém dvoch záobníkov kvapaliny interakciou Úlohy:. Zotavte matematický popi modelu Hydraulický ytém. Vytvorte imulačný model v jazyku: a. Matlab b. imulink 3. Linearizujte nelineárny

Διαβάστε περισσότερα

Ročník: šiesty. 2 hodiny týždenne, spolu 66 vyučovacích hodín

Ročník: šiesty. 2 hodiny týždenne, spolu 66 vyučovacích hodín OKTÓBER SEPTEMBER Skúmanie vlastností kvapalín,, tuhých látok a Mesiac Hodina Tematic ký celok Prierezo vé témy Poznám ky Rozpis učiva predmetu: Fyzika Ročník: šiesty 2 hodiny týždenne, spolu 66 vyučovacích

Διαβάστε περισσότερα

AerobTec Altis Micro

AerobTec Altis Micro AerobTec Altis Micro Záznamový / súťažný výškomer s telemetriou Výrobca: AerobTec, s.r.o. Pionierska 15 831 02 Bratislava www.aerobtec.com info@aerobtec.com Obsah 1.Vlastnosti... 3 2.Úvod... 3 3.Princíp

Διαβάστε περισσότερα

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA) ARMA modely čast 2: moving average modely (MA) Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2011/2012 ARMA modely časť 2: moving average modely(ma) p.1/25 V. Moving average proces prvého rádu - MA(1) ARMA modely

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolné otázky na kvíz z jednotiek fyzikálnych veličín. Upozornenie: Umiestnenie správnej a nesprávnych odpovedí sa môže v teste meniť.

Kontrolné otázky na kvíz z jednotiek fyzikálnych veličín. Upozornenie: Umiestnenie správnej a nesprávnych odpovedí sa môže v teste meniť. Kontrolné otázky na kvíz z jednotiek fyzikálnych veličín Upozornenie: Umiestnenie správnej a nesprávnych odpovedí sa môže v teste meniť. Ktoré fyzikálne jednotky zodpovedajú sústave SI: a) Dĺžka, čas,

Διαβάστε περισσότερα

FYZIKÁLNEHO EXPERIMENTU VANIA VZDELÁVANIA. RNDr. Karol Kvetan, CSc. Ing. Robert Riedlmajer, PhD.

FYZIKÁLNEHO EXPERIMENTU VANIA VZDELÁVANIA. RNDr. Karol Kvetan, CSc. Ing. Robert Riedlmajer, PhD. DIAĽKOV KOVÉ OVLÁDANIE FYZIKÁLNEHO EXPERIMENTU AKO SÚČASS ASŤ E-LEARNINGOVÉHO VZDELÁVANIA VANIA RNDr. Karol Kvetan, CSc. Ing. Robert Riedlmajer, PhD. Je známa skutočnosť, že výučba technických disciplín

Διαβάστε περισσότερα

Kompilátory. Cvičenie 6: LLVM. Peter Kostolányi. 21. novembra 2017

Kompilátory. Cvičenie 6: LLVM. Peter Kostolányi. 21. novembra 2017 Kompilátory Cvičenie 6: LLVM Peter Kostolányi 21. novembra 2017 LLVM V podstate sada nástrojov pre tvorbu kompilátorov LLVM V podstate sada nástrojov pre tvorbu kompilátorov Pôvodne Low Level Virtual Machine

Διαβάστε περισσότερα

Motivácia pojmu derivácia

Motivácia pojmu derivácia Derivácia funkcie Motivácia pojmu derivácia Zaujíma nás priemerná intenzita zmeny nejakej veličiny (dráhy, rastu populácie, veľkosti elektrického náboja, hmotnosti), vzhľadom na inú veličinu (čas, dĺžka)

Διαβάστε περισσότερα

6 Limita funkcie. 6.1 Myšlienka limity, interval bez bodu

6 Limita funkcie. 6.1 Myšlienka limity, interval bez bodu 6 Limita funkcie 6 Myšlienka ity, interval bez bodu Intuitívna myšlienka ity je prirodzená, ale definovať presne pojem ity je značne obtiažne Nech f je funkcia a nech a je reálne číslo Čo znamená zápis

Διαβάστε περισσότερα

PRIEMER DROTU d = 0,4-6,3 mm

PRIEMER DROTU d = 0,4-6,3 mm PRUŽINY PRUŽINY SKRUTNÉ PRUŽINY VIAC AKO 200 RUHOV SKRUTNÝCH PRUŽÍN PRIEMER ROTU d = 0,4-6,3 mm èíslo 3.0 22.8.2008 8:28:57 22.8.2008 8:28:58 PRUŽINY SKRUTNÉ PRUŽINY TECHNICKÉ PARAMETRE h d L S Legenda

Διαβάστε περισσότερα

Základné poznatky molekulovej fyziky a termodynamiky

Základné poznatky molekulovej fyziky a termodynamiky Základné poznatky molekulovej fyziky a termodynamiky Opakovanie učiva II. ročníka, Téma 1. A. Príprava na maturity z fyziky, 2008 Outline Molekulová fyzika 1 Molekulová fyzika Predmet Molekulovej fyziky

Διαβάστε περισσότερα

Harmonizované technické špecifikácie Trieda GP - CS lv EN Pevnosť v tlaku 6 N/mm² EN Prídržnosť

Harmonizované technické špecifikácie Trieda GP - CS lv EN Pevnosť v tlaku 6 N/mm² EN Prídržnosť Baumit Prednástrek / Vorspritzer Vyhlásenie o parametroch č.: 01-BSK- Prednástrek / Vorspritzer 1. Jedinečný identifikačný kód typu a výrobku: Baumit Prednástrek / Vorspritzer 2. Typ, číslo výrobnej dávky

Διαβάστε περισσότερα

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2013/2014 Jednotkový koreň(unit root),diferencovanie časového radu, unit root testy p.1/27

Διαβάστε περισσότερα

Základy metodológie vedy I. 9. prednáška

Základy metodológie vedy I. 9. prednáška Základy metodológie vedy I. 9. prednáška Triedenie dát: Triedny znak - x i Absolútna početnosť n i (súčet všetkých absolútnych početností sa rovná rozsahu súboru n) ni fi = Relatívna početnosť fi n (relatívna

Διαβάστε περισσότερα

Úvod do modelovania a simulácie, metóda Monte Carlo

Úvod do modelovania a simulácie, metóda Monte Carlo Úvod do modelovania a simulácie, metóda Monte Carlo Prednáška 4 využitie MS Excel 13.10.2015 Ing. Marek Kvet, PhD. Modelovanie a simulácia Venuje sa štúdiu skúmaných objektov hmotného sveta - existujúcich

Διαβάστε περισσότερα

Priamkové plochy. Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava

Priamkové plochy. Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava Priamkové plochy Priamkové plochy Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava Priamkové plochy rozdeľujeme na: Rozvinuteľné

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolné otázky z jednotiek fyzikálnych veličín

Kontrolné otázky z jednotiek fyzikálnych veličín Verzia zo dňa 6. 9. 008. Kontrolné otázky z jednotiek fyzikálnych veličín Upozornenie: Umiestnenie správnej odpovede sa môže v kontrolnom teste meniť. Takisto aj znenie nesprávnych odpovedí. Uvedomte si

Διαβάστε περισσότερα

Analýza údajov. W bozóny.

Analýza údajov. W bozóny. Analýza údajov W bozóny http://www.physicsmasterclasses.org/index.php 1 Identifikácia častíc https://kjende.web.cern.ch/kjende/sl/wpath_teilchenid1.htm 2 Identifikácia častíc Cvičenie 1 Na web stránke

Διαβάστε περισσότερα

HASLIM112V, HASLIM123V, HASLIM136V HASLIM112Z, HASLIM123Z, HASLIM136Z HASLIM112S, HASLIM123S, HASLIM136S

HASLIM112V, HASLIM123V, HASLIM136V HASLIM112Z, HASLIM123Z, HASLIM136Z HASLIM112S, HASLIM123S, HASLIM136S PROUKTOVÝ LIST HKL SLIM č. sklad. karty / obj. číslo: HSLIM112V, HSLIM123V, HSLIM136V HSLIM112Z, HSLIM123Z, HSLIM136Z HSLIM112S, HSLIM123S, HSLIM136S fakturačný názov výrobku: HKL SLIMv 1,2kW HKL SLIMv

Διαβάστε περισσότερα

2 Chyby a neistoty merania, zápis výsledku merania

2 Chyby a neistoty merania, zápis výsledku merania 2 Chyby a neistoty merania, zápis výsledku merania Akej chyby sa môžeme dopustiť pri meraní na stopkách? Ako určíme ich presnosť? Základné pojmy: chyba merania, hrubé chyby, systematické chyby, náhodné

Διαβάστε περισσότερα

Tematický výchovno - vzdelávací plán

Tematický výchovno - vzdelávací plán Tematický výchovno - vzdelávací plán Stupeň vzdelania: ISCED 2 Vzdelávacia oblasť: Človek a príroda Predmet: Fyzika Školský rok: 2016/2017 Trieda: VI.A, VI.B Spracovala : RNDr. Réka Kosztyuová Učebný materiál:

Διαβάστε περισσότερα

Rozsah hodnotenia a spôsob výpočtu energetickej účinnosti rozvodu tepla

Rozsah hodnotenia a spôsob výpočtu energetickej účinnosti rozvodu tepla Rozsah hodnotenia a spôsob výpočtu energetickej účinnosti príloha č. 7 k vyhláške č. 428/2010 Názov prevádzkovateľa verejného : Spravbytkomfort a.s. Prešov Adresa: IČO: Volgogradská 88, 080 01 Prešov 31718523

Διαβάστε περισσότερα

Návrh vzduchotesnosti pre detaily napojení

Návrh vzduchotesnosti pre detaily napojení Výpočet lineárneho stratového súčiniteľa tepelného mosta vzťahujúceho sa k vonkajším rozmerom: Ψ e podľa STN EN ISO 10211 Návrh vzduchotesnosti pre detaily napojení Objednávateľ: Ing. Natália Voltmannová

Διαβάστε περισσότερα

Model redistribúcie krvi

Model redistribúcie krvi .xlsx/pracovný postup Cieľ: Vyhodnoťte redistribúciu krvi na začiatku cirkulačného šoku pomocou modelu založeného na analógii s elektrickým obvodom. Úlohy: 1. Simulujte redistribúciu krvi v ľudskom tele

Διαβάστε περισσότερα

MIDTERM (A) riešenia a bodovanie

MIDTERM (A) riešenia a bodovanie MIDTERM (A) riešenia a bodovanie 1. (7b) Nech vzhl adom na štandardnú karteziánsku sústavu súradníc S 1 := O, e 1, e 2 majú bod P a vektory u, v súradnice P = [0, 1], u = e 1, v = 2 e 2. Aký predpis bude

Διαβάστε περισσότερα

Meranie na jednofázovom transformátore

Meranie na jednofázovom transformátore Fakulta elektrotechniky a informatiky TU v Košiciach Katedra elektrotechniky a mechatroniky Meranie na jednofázovom transformátore Návod na cvičenia z predmetu Elektrotechnika Meno a priezvisko :..........................

Διαβάστε περισσότερα

UČEBNÉ TEXTY. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Meranie a diagnostika. Meranie snímačov a akčných členov

UČEBNÉ TEXTY. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Meranie a diagnostika. Meranie snímačov a akčných členov Stredná priemyselná škola dopravná, Sokolská 911/94, 960 01 Zvolen Kód ITMS projektu: 26110130667 Názov projektu: Zvyšovanie flexibility absolventov v oblasti dopravy UČEBNÉ TEXTY Vzdelávacia oblasť: Predmet:

Διαβάστε περισσότερα

Reprezentácia informácií v počítači

Reprezentácia informácií v počítači Úvod do programovania a sietí Reprezentácia informácií v počítači Ing. Branislav Sobota, PhD. 2007 Informácia slovo s mnohými významami, ktoré závisia na kontexte predpis blízky pojmom význam poznatok

Διαβάστε περισσότερα

C. Kontaktný fasádny zatepľovací systém

C. Kontaktný fasádny zatepľovací systém C. Kontaktný fasádny zatepľovací systém C.1. Tepelná izolácia penový polystyrén C.2. Tepelná izolácia minerálne dosky alebo lamely C.3. Tepelná izolácia extrudovaný polystyrén C.4. Tepelná izolácia penový

Διαβάστε περισσότερα

Pevné ložiská. Voľné ložiská

Pevné ložiská. Voľné ložiská SUPPORTS D EXTREMITES DE PRECISION - SUPPORT UNIT FOR BALLSCREWS LOŽISKA PRE GULIČKOVÉ SKRUTKY A TRAPÉZOVÉ SKRUTKY Výber správnej podpory konca uličkovej skrutky či trapézovej skrutky je dôležité pre správnu

Διαβάστε περισσότερα

Modul pružnosti betónu

Modul pružnosti betónu f cm tan α = E cm 0,4f cm ε cl E = σ ε ε cul Modul pružnosti betónu α Autori: Stanislav Unčík Patrik Ševčík Modul pružnosti betónu Autori: Stanislav Unčík Patrik Ševčík Trnava 2008 Obsah 1 Úvod...7 2 Deformácie

Διαβάστε περισσότερα

Spojité rozdelenia pravdepodobnosti. Pomôcka k predmetu PaŠ. RNDr. Aleš Kozubík, PhD. 26. marca Domovská stránka. Titulná strana.

Spojité rozdelenia pravdepodobnosti. Pomôcka k predmetu PaŠ. RNDr. Aleš Kozubík, PhD. 26. marca Domovská stránka. Titulná strana. Spojité rozdelenia pravdepodobnosti Pomôcka k predmetu PaŠ Strana z 7 RNDr. Aleš Kozubík, PhD. 6. marca 3 Zoznam obrázkov Rovnomerné rozdelenie Ro (a, b). Definícia.........................................

Διαβάστε περισσότερα

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.5. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.5. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková Stredná priemyselná škola dopravná, Sokolská 911/94, 960 01 Zvolen Kód ITMS projektu: 26110130667 Názov projektu: Zvyšovanie flexibility absolventov v oblasti dopravy UČEBNÉ TEXTY Pracovný zošit č.5 Vzdelávacia

Διαβάστε περισσότερα

Numerické metódy matematiky I

Numerické metódy matematiky I Prednáška č. 7 Numerické metódy matematiky I Riešenie sústav lineárnych rovníc ( pokračovanie ) Prednáška č. 7 OBSAH 1. Metóda singulárneho rozkladu (SVD) Úvod SVD štvorcovej matice SVD pre menej rovníc

Διαβάστε περισσότερα

Modelovanie dynamickej podmienenej korelácie kurzov V4

Modelovanie dynamickej podmienenej korelácie kurzov V4 Modelovanie dynamickej podmienenej korelácie menových kurzov V4 Podnikovohospodárska fakulta so sídlom v Košiciach Ekonomická univerzita v Bratislave Cieľ a motivácia Východiská Cieľ a motivácia Cieľ Kvantifikovať

Διαβάστε περισσότερα

η = 1,0-(f ck -50)/200 pre 50 < f ck 90 MPa

η = 1,0-(f ck -50)/200 pre 50 < f ck 90 MPa 1.4.1. Návrh priečneho rezu a pozĺžnej výstuže prierezu ateriálové charakteristiky: - betón: napr. C 0/5 f ck [Pa]; f ctm [Pa]; fck f α [Pa]; γ cc C pričom: α cc 1,00; γ C 1,50; η 1,0 pre f ck 50 Pa η

Διαβάστε περισσότερα

1 Prevod miestneho stredného slnečného času LMT 1 na iný miestny stredný slnečný čas LMT 2

1 Prevod miestneho stredného slnečného času LMT 1 na iný miestny stredný slnečný čas LMT 2 1 Prevod miestneho stredného slnečného času LMT 1 na iný miestny stredný slnečný čas LMT 2 Rozdiel LMT medzi dvoma miestami sa rovná rozdielu ich zemepisných dĺžok. Pre prevod miestnych časov platí, že

Διαβάστε περισσότερα

Úvod do lineárnej algebry. Monika Molnárová Prednášky

Úvod do lineárnej algebry. Monika Molnárová Prednášky Úvod do lineárnej algebry Monika Molnárová Prednášky 2006 Prednášky: 3 17 marca 2006 4 24 marca 2006 c RNDr Monika Molnárová, PhD Obsah 2 Sústavy lineárnych rovníc 25 21 Riešenie sústavy lineárnych rovníc

Διαβάστε περισσότερα

LR(0) syntaktické analyzátory. doc. RNDr. Ľubomír Dedera

LR(0) syntaktické analyzátory. doc. RNDr. Ľubomír Dedera LR0) syntaktické analyzátory doc. RNDr. Ľubomír Dedera Učebné otázky LR0) automat a jeho konštrukcia Konštrukcia tabuliek ACION a GOO LR0) syntaktického analyzátora LR0) syntaktický analyzátor Sám osebe

Διαβάστε περισσότερα

ÚLOHA Č.8 ODCHÝLKY TVARU A POLOHY MERANIE PRIAMOSTI A KOLMOSTI

ÚLOHA Č.8 ODCHÝLKY TVARU A POLOHY MERANIE PRIAMOSTI A KOLMOSTI ÚLOHA Č.8 ODCHÝLKY TVARU A POLOHY MERANIE PRIAMOSTI A KOLMOSTI 1. Zadanie: Určiť odchýlku kolmosti a priamosti meracej prizmy prípadne vzorovej súčiastky. 2. Cieľ merania: Naučiť sa merať na špecializovaných

Διαβάστε περισσότερα

Analýza spokojnosti zákazníkov firmy WAREMA D.O.S. Sk, s.r.o. Zuzana Hírešová

Analýza spokojnosti zákazníkov firmy WAREMA D.O.S. Sk, s.r.o. Zuzana Hírešová Analýza spokojnosti zákazníkov firmy WAREMA D.O.S. Sk, s.r.o. Zuzana Hírešová Bakalářská práce 2011 ABSTRAKT Cieľom mojej bakalárskej práce bolo analyzovať prostredníctvom marketinového výskumu spokojnosť

Διαβάστε περισσότερα

Odporníky. 1. Príklad1. TESLA TR

Odporníky. 1. Príklad1. TESLA TR Odporníky Úloha cvičenia: 1.Zistite technické údaje odporníkov pomocou katalógov 2.Zistite menovitú hodnotu odporníkov označených farebným kódom Schématická značka: 1. Príklad1. TESLA TR 163 200 ±1% L

Διαβάστε περισσότερα

Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia 1

Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia 1 Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia Komplexné čísla C - množina všetkých komplexných čísel komplexné číslo: z = a + bi, kde a, b R, i - imaginárna jednotka i =, t.j. i =. komplexne združené

Διαβάστε περισσότερα

CHÉMIA Ing. Iveta Bruončová

CHÉMIA Ing. Iveta Bruončová Výpočet hmotnostného zlomku, látkovej koncentrácie, výpočty zamerané na zloženie roztokov CHÉMIA Ing. Iveta Bruončová Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/projekt je spolufinancovaný zo zdrojov

Διαβάστε περισσότερα

REZISTORY. Rezistory (súčiastky) sú pasívne prvky. Používajú sa vo všetkých elektrických

REZISTORY. Rezistory (súčiastky) sú pasívne prvky. Používajú sa vo všetkých elektrických REZISTORY Rezistory (súčiastky) sú pasívne prvky. Používajú sa vo všetkých elektrických obvodoch. Základnou vlastnosťou rezistora je jeho odpor. Odpor je fyzikálna vlastnosť, ktorá je daná štruktúrou materiálu

Διαβάστε περισσότερα

MOSTÍKOVÁ METÓDA 1.ÚLOHA: 2.OPIS MERANÉHO PREDMETU: 3.TEORETICKÝ ROZBOR: 4.SCHÉMA ZAPOJENIA:

MOSTÍKOVÁ METÓDA 1.ÚLOHA: 2.OPIS MERANÉHO PREDMETU: 3.TEORETICKÝ ROZBOR: 4.SCHÉMA ZAPOJENIA: 1.ÚLOHA: MOSTÍKOVÁ METÓDA a, Odmerajte odpory predložených rezistorou pomocou Wheastonovho mostíka. b, Odmerajte odpory predložených rezistorou pomocou Mostíka ICOMET. c, Odmerajte odpory predložených

Διαβάστε περισσότερα

RIEŠENIE WHEATSONOVHO MOSTÍKA

RIEŠENIE WHEATSONOVHO MOSTÍKA SNÁ PMYSLNÁ ŠKOL LKONKÁ V PŠŤNO KOMPLXNÁ PÁ Č. / ŠN WSONOVO MOSÍK Piešťany, október 00 utor : Marek eteš. Komplexná práca č. / Strana č. / Obsah:. eoretický rozbor Wheatsonovho mostíka. eoretický rozbor

Διαβάστε περισσότερα

Výroky, hypotézy, axiómy, definície a matematické vety

Výroky, hypotézy, axiómy, definície a matematické vety Výroky, hypotézy, axiómy, definície a matematické vety Výrok je každá oznamovacia veta (tvrdenie), o ktorej má zmysel uvažovať, či je pravdivá alebo nepravdivá. Výroky označujeme pomocou symbolov: A, B,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcie - základné pojmy

Funkcie - základné pojmy Funkcie - základné pojmy DEFINÍCIA FUNKCIE Nech A, B sú dve neprázdne číselné množiny. Ak každému prvku x A je priradený najviac jeden prvok y B, tak hovoríme, že je daná funkcia z množiny A do množiny

Διαβάστε περισσότερα

Rozdiely vo vnútornej štruktúre údajov = tvarové charakteristiky

Rozdiely vo vnútornej štruktúre údajov = tvarové charakteristiky Veľkosť Varablta Rozdelene 0 00 80 n 60 40 0 0 0 4 6 8 Tredy 0 Rozdely vo vnútornej štruktúre údajov = tvarové charakterstky I CHARAKTERISTIKY PREMELIVOSTI Artmetcký premer Vzťahy pre výpočet artmetckého

Διαβάστε περισσότερα

Vyhlásenie o parametroch stavebného výrobku StoPox GH 205 S

Vyhlásenie o parametroch stavebného výrobku StoPox GH 205 S 1 / 5 Vyhlásenie o parametroch stavebného výrobku StoPox GH 205 S Identifikačný kód typu výrobku PROD2141 StoPox GH 205 S Účel použitia EN 1504-2: Výrobok slúžiaci na ochranu povrchov povrchová úprava

Διαβάστε περισσότερα

tvorba testov na rozvoj čitateľskej gramotnosti žiakov v primárnom vzdelávaní

tvorba testov na rozvoj čitateľskej gramotnosti žiakov v primárnom vzdelávaní Metodicko-pedagogické centrum tvorba testov na rozvoj čitateľskej gramotnosti žiakov v primárnom vzdelávaní Nadežda kašiarová Boris sihelsky Bratislava 2012 Obsah Úvod 5 1 Čitateľská gramotnosť a jej

Διαβάστε περισσότερα

Michal Páleník. Fiškálna politika v kontexte regionalizácie a globalizácie:

Michal Páleník. Fiškálna politika v kontexte regionalizácie a globalizácie: Fiškálna politika v kontexte regionalizácie a globalizácie: Metodologické prístupy pri meraní konvergencie s aplikáciou na Európske regióny Štruktúra prezentácie 1. Úvod 2. Ciele práce 3. Definícia základných

Διαβάστε περισσότερα

ŠTATISTICKÉ METÓDY VPRAXI

ŠTATISTICKÉ METÓDY VPRAXI TECHNICKÁ UNIVERZITA V KOŠICIACH Strojnícka fakulta ŠTATISTICKÉ METÓDY VPRAXI Miriam Andrejiová Edícia vedeckej a odbornej literatúry Košice 2016 Technická univerzita v Košiciach, Strojnícka fakulta Miriam

Διαβάστε περισσότερα

Lineárna algebra I - pole skalárov, lineárny priestor, lineárna závislosť, dimenzia, podpriestor, suma podpriestorov, izomorfizmus

Lineárna algebra I - pole skalárov, lineárny priestor, lineárna závislosť, dimenzia, podpriestor, suma podpriestorov, izomorfizmus 1. prednáška Lineárna algebra I - pole skalárov, lineárny priestor, lineárna závislosť, dimenzia, podpriestor, suma podpriestorov, izomorfizmus Matematickým základom kvantovej mechaniky je teória Hilbertových

Διαβάστε περισσότερα

Obsah. 1.1 Reálne čísla a ich základné vlastnosti... 7 1.1.1 Komplexné čísla... 8

Obsah. 1.1 Reálne čísla a ich základné vlastnosti... 7 1.1.1 Komplexné čísla... 8 Obsah 1 Číselné obory 7 1.1 Reálne čísla a ich základné vlastnosti............................ 7 1.1.1 Komplexné čísla................................... 8 1.2 Číselné množiny.......................................

Διαβάστε περισσότερα

ZADANIE 1_ ÚLOHA 3_Všeobecná rovinná silová sústava ZADANIE 1 _ ÚLOHA 3

ZADANIE 1_ ÚLOHA 3_Všeobecná rovinná silová sústava ZADANIE 1 _ ÚLOHA 3 ZDNIE _ ÚLOH 3_Všeobecná rovinná silová sústv ZDNIE _ ÚLOH 3 ÚLOH 3.: Vypočítjte veľkosti rekcií vo väzbách nosník zťženého podľ obrázku 3.. Veľkosti známych síl, momentov dĺžkové rozmery sú uvedené v

Διαβάστε περισσότερα

Ako môžete zarábať cez organiku viac?

Ako môžete zarábať cez organiku viac? Ako môžete zarábať cez organiku viac? Daniel Duriš lead consultant ecommerce Conference 2017 12.9.2017 Daniel Duriš, Pizza SEO 14 rokov skúseností so SEO Založená 2006 Dnes komplexný online marketing:

Διαβάστε περισσότερα

SLOVENSKO maloobchodný cenník (bez DPH)

SLOVENSKO maloobchodný cenník (bez DPH) Hofatex UD strecha / stena - exteriér Podkrytinová izolácia vhodná aj na zaklopenie drevených rámových konštrukcií; pero a drážka EN 13171, EN 622 22 580 2500 1,45 5,7 100 145,00 3,19 829 hustota cca.

Διαβάστε περισσότερα

6 APLIKÁCIE FUNKCIE DVOCH PREMENNÝCH

6 APLIKÁCIE FUNKCIE DVOCH PREMENNÝCH 6 APLIKÁCIE FUNKCIE DVOCH PREMENNÝCH 6. Otázky Definujte pojem produkčná funkcia. Definujte pojem marginálny produkt. 6. Produkčná funkcia a marginálny produkt Definícia 6. Ak v ekonomickom procese počet

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Rovnice, nerovnice a ich sústavy

1.4 Rovnice, nerovnice a ich sústavy 1. Rovnice, nerovnice a ich sústavy Osah Pojmy: rovnica, nerovnica, sústava rovníc, sústava nerovníc a ich riešenie, koeficient, koreň, koreňový činiteľ, diskriminant, doplnenie do štvorca, úprava na súčin,

Διαβάστε περισσότερα

KATALÓG KRUHOVÉ POTRUBIE

KATALÓG KRUHOVÉ POTRUBIE H KATALÓG KRUHOVÉ POTRUBIE 0 Základné požiadavky zadávania VZT potrubia pre výrobu 1. Zadávanie do výroby v spoločnosti APIAGRA s.r.o. V digitálnej forme na tlačive F05-8.0_Rozpis_potrubia, zaslané mailom

Διαβάστε περισσότερα

Určite vybrané antropometrické parametre vašej skupiny so základným (*úplným) štatistickým vyhodnotením.

Určite vybrané antropometrické parametre vašej skupiny so základným (*úplným) štatistickým vyhodnotením. Priezvisko a meno študenta: 216_Antropometria.xlsx/Pracovný postup Študijná skupina: Ročník štúdia: Antropometria Cieľ: Určite vybrané antropometrické parametre vašej skupiny so základným (*úplným) štatistickým

Διαβάστε περισσότερα

Podnikateľ 90 Mobilný telefón Cena 95 % 50 % 25 %

Podnikateľ 90 Mobilný telefón Cena 95 % 50 % 25 % Podnikateľ 90 Samsung S5230 Samsung C3530 Nokia C5 Samsung Shark Slider S3550 Samsung Xcover 271 T-Mobile Pulse Mini Sony Ericsson ZYLO Sony Ericsson Cedar LG GM360 Viewty Snap Nokia C3 Sony Ericsson ZYLO

Διαβάστε περισσότερα

MPV PO 16/2013 Stanovenie kovov v rastlinnom materiáli ZÁVEREČNÁ SPRÁVA

MPV PO 16/2013 Stanovenie kovov v rastlinnom materiáli ZÁVEREČNÁ SPRÁVA REGIONÁLNY ÚRAD VEREJNÉHO ZDRAVOTNÍCTVA so sídlom v Prešove Národné referenčné centrum pre organizovanie medzilaboratórnych porovnávacích skúšok v oblasti potravín Hollého 5, 080 0 Prešov MEDZILABORATÓRNE

Διαβάστε περισσότερα

7 Derivácia funkcie. 7.1 Motivácia k derivácii

7 Derivácia funkcie. 7.1 Motivácia k derivácii Híc, P Pokorný, M: Matematika pre informatikov a prírodné vedy 7 Derivácia funkcie 7 Motivácia k derivácii S využitím derivácií sa stretávame veľmi často v matematike, geometrii, fyzike, či v rôznych technických

Διαβάστε περισσότερα

Motivácia Denícia determinantu Výpo et determinantov Determinant sú inu matíc Vyuºitie determinantov. Determinanty. 14. decembra 2010.

Motivácia Denícia determinantu Výpo et determinantov Determinant sú inu matíc Vyuºitie determinantov. Determinanty. 14. decembra 2010. 14. decembra 2010 Rie²enie sústav Plocha rovnobeºníka Objem rovnobeºnostena Rie²enie sústav Príklad a 11 x 1 + a 12 x 2 = c 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 = c 2 Dostaneme: x 1 = c 1a 22 c 2 a 12 a 11 a 22 a 12

Διαβάστε περισσότερα

UČEBNÉ TEXTY. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť. Vzdelávacia oblasť:

UČEBNÉ TEXTY. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť. Vzdelávacia oblasť: Stredná priemyselná škola dopravná, Sokolská 911/94, 960 01 Zvolen Kód ITMS projektu: 26110130667 Názov projektu: Zvyšovanie flexibility absolventov v oblasti dopravy UČEBNÉ TEXTY Vzdelávacia oblasť: Predmet:

Διαβάστε περισσότερα

ŠTATISTIKA. Obsah. Predmet štatistiky Popisná štatistika Štatistické charakteristiky jednorozmerných rozdelení.. 17

ŠTATISTIKA. Obsah. Predmet štatistiky Popisná štatistika Štatistické charakteristiky jednorozmerných rozdelení.. 17 ŠTATISTIKA Obsah Predmet štatistiky Meranie a úrovne merania 10 Popisná štatistika 13 Jednorozmerné rozdelenie 14 Štatistické charakteristiky jednorozmerných rozdelení 17 Dvojrozmerné rozdelenie 5 Štatistické

Διαβάστε περισσότερα

Riešenie rovníc s aplikáciou na elektrické obvody

Riešenie rovníc s aplikáciou na elektrické obvody Zadanie č.1 Riešenie rovníc s aplikáciou na elektrické obvody Nasledujúce uvedené poznatky z oblasti riešenia elektrických obvodov pomocou metódy slučkových prúdov a uzlových napätí je potrebné využiť

Διαβάστε περισσότερα

7. APLIKÁCIA MATEMATICKÝCH METÓD V KRÍZOVOM PLÁNOVANÍ

7. APLIKÁCIA MATEMATICKÝCH METÓD V KRÍZOVOM PLÁNOVANÍ 7. Aplikácia matematických metód v krízovom plánovaní 7. APLIKÁCIA MATEMATICKÝCH METÓD V KRÍZOVOM PLÁNOVANÍ Rozvoj ľudskej spoločnosti so sebou prináša aj negatívne dopady, medzi ktoré patrí stále väčšia

Διαβάστε περισσότερα

16. Základne rovinné útvary kružnica a kruh

16. Základne rovinné útvary kružnica a kruh 16. Základne rovinné útvary kružnica a kruh Kružnica k so stredom S a polomerom r nazývame množinou všetkých bodov X v rovine, ktoré majú od pevného bodu S konštantnú vzdialenosť /SX/ = r, kde r (patri)

Διαβάστε περισσότερα

Štatistické riadenie procesov Regulačné diagramy 3-1

Štatistické riadenie procesov Regulačné diagramy 3-1 Charakteristika Štatistické riadenie procesov Regulačné diagramy 3-1 3 Regulačné diagramy Cieľ kapitoly Po preštudovaní tejto kapitoly budete vedieť: čo je to regulačný diagram, aké je jeho teoretické

Διαβάστε περισσότερα

UČEBNÉ TEXTY. Odborné predmety. Časti strojov. Druhý. Hriadele, čapy. Ing. Romana Trnková

UČEBNÉ TEXTY. Odborné predmety. Časti strojov. Druhý. Hriadele, čapy. Ing. Romana Trnková Stredná priemyselná škola dopravná, Sokolská 911/94, 960 01 Zvolen Kód ITMS projektu: 26110130667 Názov projektu: Zvyšovanie flexibility absolventov v oblasti dopravy UČEBNÉ TEXTY Vzdelávacia oblasť: Predmet:

Διαβάστε περισσότερα

Deliteľnosť a znaky deliteľnosti

Deliteľnosť a znaky deliteľnosti Deliteľnosť a znaky deliteľnosti Medzi základné pojmy v aritmetike celých čísel patrí aj pojem deliteľnosť. Najprv si povieme, čo znamená, že celé číslo a delí celé číslo b a ako to zapisujeme. Nech a

Διαβάστε περισσότερα

Záverečná práca od A po Z

Záverečná práca od A po Z Univerzita Mateja Bela v Banskej Bystrici Fakulta humanitných vied Jana Klincková - Pavel Sůra Záverečná práca od A po Z Banská Bystrica 2004 1 Autori: Doc. PhDr. Jana Klincková, PhD. Doc. RNDr. Pavel

Διαβάστε περισσότερα