KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih.
ZNANSTVENO VS. NEZNANSTVENO SPOZNAVANJE ZNANSTVENO PROUČEVANJE sistematično NEZNANSTVENO PROUČEVANJE nesistematično kritično nekritično posploševanje na veliko primerih posploševanje na enkratnih izkušnjah ponovljivo neponovljivo kontrola ostalih vplivov ni kontrole ostalih vplivov
KVANTITATIVNE IN KVALITATIVNE ŠTUDIJE ko poskušamo ugotoviti, zakaj se določeno vedenje/stanje pojavi, bomo uporabili kvalitativne metode informacije so podrobne in opisne: 1. OPAZOVANJE 2. ŠTUDIJA PRIMERA 3. INTERVJU 4. VPRAŠALNIKI Z ODPRTIMI VPRAŠANJI Numerični rezultati so posledica kvantitativnih raziskav: 1. EKSPERIMENTI 2. OPAZOVANJE 3. ANKETE = poskušamo odgovoriti na vprašanja, kako pogosto, koliko, kako dolgo ipd. so prisotna določena vedenja
PARAMETRI KVALITATIVNA METODOLOGIJA KVANTITATIVNA METODOLOGIJA USMERJENOST kvaliteta (narava, bistvo) količina (koliko, kateri) CILJ RAZISKOVANJA razumevanje, opis, odkrivanje, pomen, generiranje hipotez napoved, nadzor, opis, potrditev, testiranje hipotez VZOREC majhen, nenaključen velik, naključen
PARAMETRI KVALITATIVNA KVANTITATIVNA ZNAČILNE METODE ZBIRANJA PODATKOV raziskovalec kot primarni inštrument, intervju, opazovanje testi, lestvice, anketni vprašalnik ZNAČILNE METODE ANALIZE PODATKOV metoda analize vsebine statistične metode ZAKLJUČKI vsestranski, celovit, obsežen, bogato opisen točen, natančen, številčen
RAZISKAVA KOT KROG SPOZNAVANJA
RAZISKAVE GLEDE NA STOPNJO V PROCESU SPOZNAVANJA EKSPLORATIVNE ALI POIZVEDOVALNE RAZISKAVE uvod v spoznavanje nekega področja/problematike namen odkriti probleme, jih formulirati, postaviti preverljive hipoteze uporabljamo manj sistematične postopke zbiranja in analize podatkov (kvalitativni opisi, več različnih postopkov pri zbiranju gradiva, omejitev na manjše število primerov) DESKRIPTIVNE ALI OPISNE RAZISKAVE sledi eksplorativni; namen količinsko opredeliti ali oceniti osnovne značilnosti proučevanega pojava / ugotoviti obstoj in jakost zveze med dvema ali več pojavi moramo natančno vedeti, katere značilnosti nas zanimajo; opredeliti, kaj nam pomenijo izrazi, ki jih uporabljamo; jasno formulirati hipoteze uporabljamo standardizirane postopke zbiranja podatkov (kvantitativni opis populacije: spol, starost, poklic, poreklo ipd.; korelacijske raziskave) EKSPLANATIVNE ALI POJASNJEVALNE RAZISKAVE namen pojasniti nastanek in razvoj pojavov in lastnosti, medsebojne odvisnosti, vplive in vzročne povezanosti moramo poznati vse pomembne dejavnike, ki so morda povezani s pojavom, ki ga pojasnjujemo uporabljamo vnaprej izdelane in logično premišljene obrazce (načrte); strogo upoštevamo pravila vzorčenja in druge postopke
število značilnosti primerov (spremenljivk) STRATEGIJA IZBIRE METODOLOGIJE veliko kvalitativna metodologija kvantitativna metodologija malo število primerov (enot) veliko
RAZISKOVALNI NAČRT Načrtovanje je proces odločanja vnaprej, preden se pojavi situacija, v kateri je potrebno odločitev izvesti. Zapis tega procesa načrtovanja pa je načrt. (Ackoff 1966) 1. opredelitev problema 2. opredelitev namena, ciljev in hipotez 3. opredelitev spremenljivk in izdelava ali izbira merskih instrumentov 4. opredelitev enot raziskovanja in načrt vzorčenja 5. načrt statistične analize 6. načrt zbiranja podatkov 7. časovno-terminski načrt
OPREDELITEV PROBLEMA RAZISKOVALNI NAČRT: OPREDELITEV PROBLEMA = analiza sestavin problema, da bi ugotovili, kakšne informacije potrebujemo in kakšne so posledice možnih ugotovitev ZAPIS RAZISKOVALNIH VPRAŠANJ IN HIPOTEZ Slabo vprašanje: Kje je največ nenadomestljivih ljudi? Možni odgovori: v politiki, med vodilnimi, na pokopališču Preoblikovano/popravljeno vprašanje: Ali so nenadomestljivi ljudje med starši, med prijatelji, med kolegi, med vodji? Hipoteza: V dobri organizaciji ni nenadomestljivih ljudi.
OPREDELITEV PROBLEMA PROBLEM JE STVAREN, ČE: 1. obstaja vprašanje, na katerega ne vemo odgovora (v območju empiričnega) 2. sta možni vsaj dve rešitvi, ne vemo, katera je boljša 3. ne moremo odgovoriti na osnovi starega znanja ena najpomembnejših faz raziskovalnega procesa opredelimo cilj raziskave = kaj bomo proučevali cilj raziskave mora biti čim natančneje in jasneje opredeljen, saj je od tega odvisna vsebina ostalih faz raziskovalnega procesa iz ciljev mora biti razvidno, kaj smo se namenili predstaviti, oziroma dokazati namen raziskave je tisto, za kar si pri zasnovi in izvedbi prizadevamo, cilji pa tisto, kar dosežemo, ko uresničujemo ta prizadevanja
HIPOTEZE so sodbe ali trditve, ki jih kot možne rezultate raziskave izrečemo na začetku raziskave in katerih resničnost naj raziskava preveri. morajo biti formulirane operacionalno Neoperacionalna: Delo kluba je bilo uspešno. RAZISKOVALNI NAČRT: PRIMERI HIPOTEZ Operacionalna: H1: V treh letih delovanja kluba je število članov stalno naraščalo / H2: V treh letih delovanja kluba se je povečalo število dejavnosti. Neoperacionalna: Udeležba na seminarju o aidsu je ugodno vplivala na študente. Operacionalna: Študentje, ki so se udeležili seminarja o aidsu, so dosegli statistično pomembno višji rezultat na testu poučenosti o aidsu kot primerljiva skupina študentov, ki se seminarja niso udeležili.
IZDELAVA KONCEPTA RAZISKAVE pojasnimo, kako bomo poiskali odgovore na zastavljena raziskovalna vprašanja poleg samega koncepta opredelimo še, kaj in kako bomo merili, vrsto in način vzorčenja, okvir analize in njen časovni okvir smiselno je, da uporabimo dobro znane in preskušene PRIPOMOČKE (npr. vprašalnike, ocenjevalne lestvice, meritve) - različni merski instrumenti imajo različne merske značilnosti: ZANESLJIVOST, VELJAVNOSTI, OBČUTLJIVOST, OBJEKTIVNOST in so zato bolj ali manj sprejemljivi ne glede na preverjenost instrumenta v drugih raziskavah in/ali okoljih, moramo pripomoček statistično in metodološko preveriti tudi sami če je pomembno, opredelimo tudi pogoje, v katerih bo potekal zajem podatkov (lokacija, temperatura, svetloba ipd.)
IZBIRA METODE - EKSPERIMENT laboratorijski: + dobro nadzorovanje motečih spremenljivk - nenaravna situacija vprašljiva posplošljivost v naravni situaciji: + lažja posplošljivost - slabše nadzorovanje motečih spremenljivk
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE ankete vprašalniki in testi (test = najboljši približek eksperimenta!) intervju ali razgovor opazovanje študija primera METODE
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: ANKETE krovni termin za različne metode, ki vključujejo vprašanja TEMELJ = samo-raport/samo-ocena/samo-opis sestavljena iz vprašalnikov ali intervjujev
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: INTERVJU lista vprašanj v živo ali preko telefona intervju ima lahko strukturo vprašalnika 1. strukturiran 2. semi-strukturiran 3. ne-strukturiran 4. odprt običajno daljši in dražji kot vprašalnik uporaba manjšega vzorca NAMEN dobiti odgovore na vprašanja v živo do udeležence prijaznejši način pridobivanja informacij ko želimo, da udeleženci popolnoma razumejo vprašanja, se pogosto uporablja namesto vprašalnika izpraševalcu omogočajo bolj podrobno raziskovanje nekaterih odgovorov v primerjavi z vprašalnikom vprašanja lahko prilagodimo individualnim udeležencem
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: INTERVJU (A) STRUKTURIRAN/STANDARDIZIRAN: vprašanja in odgovori so vnaprej podani vsi udeleženci imajo enaka vprašanja in enake pogoje + spraševalec je manj čustveno vključen manjši vpliv na udeleženca + posplošitve so bolj upravičene + odgovori udeležencev so primerljivi - spraševalec ne sme dodatno pojasniti vprašanja ali odgovora možna napačna interpretacija - zelo uradna situacija lahko demotivira
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: INTERVJU (B) NESTRUKTURIRAN/NESTANDARDIZIRAN: vnaprej določena le okvirna vsebina vprašanj vrstni red ni pomemben vprašanja se prilagajajo odgovorom + spraševalec lahko razjasni vprašanje ali odgovor + bolj sproščeno ozračje + oseba lahko odgovori, kakor želi - odgovorov udeležencev med sabo ni mogoče primerjati - slabša posplošljivost - težja analiza
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: VPRAŠALNIK lista vprašanj v živo, preko telefona, interneta ali po pošti običajno strukturirani, vsebujejo set predeterminiranih odgovorov, z možnostjo izbire običajno zajamejo večji vzorec ljudi tudi do več 1000 hitra in enostavna metoda zbrani rezultati so običajno kvantitativni in jih lahko statistično analiziramo
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: VPRAŠALNIK odprti tip vprašanj: vprašanja so vnaprej napisana, udeleženec nanje sam odgovarja kakor želi zaprti tip: odgovori so vnaprej določeni, udeleženec si enega (ali več) izbere DOBER VPRAŠALNIK: 1. večina vprašalnikov uporablja zaprta vprašanja,kar omogoča hitro izpolnjevanje in analizo 2. odprta vprašanja dajo več informacij, jih je pa težje analizirati 3. vprašanja: jasna in nedvoumna kratka in enostavna nepristranska
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: VPRAŠALNIK PREDNOSTI 1. zbiranje večjih količin podatkov 2. dostop do informacij, ki niso na voljo ob direktnem opazovanju, i.e. samorefleksija ali izražanje občutkov POMANJKLJIVOSTI 1. nizka odzivnostna stopnja 2. površinske informacije 3. neiskrenost udeležencev
IZBIRA METODE - NEEKSPERIMENTALNE METODE: OCENJEVALNE LESTVICE = proučevane pojave razporejamo v kategorije ali po stopnjah opisne: stopnje so določene z besednimi opisi (vedno, skoraj vedno, nikoli) številčne: besedne opise zamenjajo številke grafične: ni ločenih stopenj, ampak je črta med dvema skrajnima točkama (vedno-nikoli) kombinacija
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE Statistika preučuje metode: 1. zbiranja 2. urejanja 3. kvantitativne obdelave 4. prikazovanja in 5. analiziranja številskih podatkov. Zbiranje podatkov z metodami (tehnikami) urejanje in obdelava prikaz in analiza (od 50 do več tisoč udeležencev) PODATKOV
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE 1. POPULACIJA PODATKOV: POPULACIJA IN VZOREC = množica pojavov (ljudi, značilnosti, dogodkov), ki jo preučujemo 2. ENOTA POPULACIJE = posamezen pojav 3. VZOREC = manjši del populacije, ki je reprezentativen = dober predstavnik populacije ugotovitve posplošujemo z večjo ali manjšo napako DOVOLJ VELIK PODOBEN PO STRUKTURI (spol, starost, izobrazba, SES ) NAKLJUČNO VZORČENJE (vse osebe iz populacije imajo enako možnost biti izbrane)
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: VRSTE VZORCEV SLUČAJNOSTNI VZORCI 1. enostavni slučajnostni vzorec 2. sistematični vzorec 3. stratificiran vzorec NESLUČAJNOSTNI VZORCI = enote populacije nimajo enake možnosti, da so izbrane v vzorec 1. priročni vzorec: skupina ljudi, ki je raziskovalcem najbolj dostopna 2. namenski vzorec: preučimo le nekaj enot, ki so tipični predstavniki določene populacije 3. kvotni vzorec: izberemo ga podobno kot stratificiranega: populacijo razdelimo na stratume, nato pa iz vsakega stratuma izberemo določeno število enot; izbiramo pa po načinu priročnega vzorca
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV - STATISTIČNA MNOŽICA IN STATISTIČNI POJAV pojavi, za katere smatramo, da se v času in prostoru pojavljajo množično (izpostavljenost nasilju, spremembe višine krvnega tlaka, zaupanje v zdravnika družinske medicine ipd.) statistična množica = pojav, ki je opredeljen, krajevno, časovno in stvarno statistične enote = pojavi, ki izpolnjujejo opredelitvene pogoje (obiskovalci ambulant družinske medicine stari med 18. in 65 let ipd.) - statistične enote imajo najrazličnejše značilnosti spremenljivke = preučevane značilnosti statističnih enot (depresivnost, medicinsko nepojasnjena stanja ipd.) vzorec = podmnožica statistične množice = samo del statistične množice; z analizo zbranih podatkov o pojavu na enotah v vzorcu želimo razložiti proučevani pojav za celotno statistično množico
1 INTERVENCIJSKE RAZISKAVE RAZISKOVALNI NAČRT: IZDELAVA KONCEPTA RAZISKAVE: KVANTITATIVNE RAZISKAVE kontrolirane (kontrolirane randomizirane raziskave in kontrolirane neradomizirane raziskave) nekontrolirane (brez spremljanja učinka, časovne serije, kjer je učinek spremljan večkrat v opazovanem obdobju) 2 OPAZOVALNE RAZISKAVE (neintervencijske) analitične (kohortne in tipa primer-kontrola) opisne ali deskriptivne opisne raziskave: pomanjkljivost = nimamo kontrolne skupine in si moramo pomagati z različnimi statističnimi metodami, s katerimi»standardiziramo«preiskovance, da lahko bolj utemeljeno zaključujemo, ob zavedanju, da so lahko (nam) neznane lastnosti bolnikov, okolja ali drugi dejavniki pristrano vplivali na izsledke
IZDELAVA KONCEPTA RAZISKAVE: KAJ DOBIMO GLEDE NA VRSTO RAZISKAVE? najbolj zanesljive rezultate dajo randomizirane raziskave: razdelimo preskušance/preiskovance/sodelujoče v raziskavi v dve skupini, ki sta kar najbolj izenačeni v izbranih značilnostih/lastnostih; v nadaljevanju eno skupino izpostavimo neki intervenciji, medtem o služi druga kot kontrolna če preiskovanci ne vedo, v katero skupino so bili razvrščeni, je to slepa randomizirana raziskava če tega ne vedo niti raziskovalci, pa gre za dvojno slepo randomizirano raziskavo: upravičeno sklepamo, da bodo opazovane razlike po raziskavi posledica naše intervencije in ne (nam) nepoznanih dejavnikov če iz etičnih, finančnih ali organizacijskih razlogov ne moremo izvesti randomizirane raziskave, si pomagamo z opazovanjem kohorte (iste skupine) bolnikov skozi določeno obdobje oziroma se odločimo za opazovalne, epidemiološke raziskave
ZAJEM PODATKOV/SPREMLJANJE VZORCA presečno (transverzalno) - utemeljeno je opisovati zgolj morebitne povezave vzdolžno (longitudinalno) pri tem je mogoče razpravljati o vplivu ene ali več spremenljivk na odvisno za pravilno posploševanje rezultatov raziskave je vzorčenje ključnega pomena velikost vzorca vpliva na verjetnost, da smo resnično pomembne razlike statistično potrdili z zadostno gotovostjo običajno navedemo predvideno stopnjo statistične značilnosti (P = 0,5 ali manj), s katero smo zavrnili ničelno hipotezo ocenjevanje majhnih deležev (npr. redkih zdravstvenih težav) zahteva večjo velikost vzorca, saj je se z manjšanjem deleža veča standardna napaka po nekaterih zelo splošnih napotkih naj bi bila velikost vzorca n 30- kratnik števila spremenljivk
ZBIRANJE PODATKOV vsako sredstvo, s katerim zbiramo podatke za raziskavo, se imenuje 'raziskovalno orodje' oziroma pripomoček ali 'raziskovalni instrument Podatki: 1. številski (numerični, kvantitativni, metric) 2. opisni (kvalitativni, nonmetric) ŠTEVILSKI PODATKI so merljivi - povprečne vrednosti (povprečna starost) 1. zvezni številski podatki (prihodek, starost, telesna teža) 2. nezvezni ali diskretni (člani družine, število ločitev) OPISNI PODATKI so števni (spol, kraj bivanja) deleži (delež moških, samskih ipd.) ORDINALNI PODATKI posebna vrsta opisnih podatkov (izobrazba, velikost kraja bivanja) te je mogoče glede na njihov pomen urediti po vrstnem redu (velika, srednja, mala vas)
IZBIRA NAČINA VZORČENJA najpomembnejši cilj pri izbiranju vzorca: minimiziranje razlik med vrednostmi, ki jih dobimo iz vzorca, in tistimi, ki veljajo za statistično množico osnovno načelo vzorčenja: z relativno majhnim številom izbranih statističnih enot dobiti z visoko verjetnostjo dokaj realno sliko o proučevani statistični množici Teorija vzorčenja - dve pomembni načeli: 1. načelo nepristranosti 2. načelo maksimalne natančnosti Izbira vzorčenja: slučajnostno/slučajno ne-slučajnostno (priložnostno) mešano
IZBIRA METODE - MERJENJE V MEDICINI medicinski klasifikacijski sistemi so pogosto kategorialni (bolezen, motnja JE ali NI prisotna) - klasifikacije so kategorialne in simptomatske številni merjeni pojavi v medicini kontinuirano porazdeljeni (npr. visok krvni tlak) DIMENZIJE: značilnosti ali lastnosti predmetov, oseb, dogodkov, procesov Primer: starost, spol, življenjske razmere VARIABLE/SPREMENLJIVKE: dimenzije, ki imajo več vrednosti Primer: starost: 0 - preko 100; spol: M - Ž KONSTANTE: dimenzije, ki imajo eno vrednost MERJENJE = določanje količine neke spremenljivke (eno spremenljivko lahko izmerimo na več načinov, z različnimi postopki)
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: POMEMBNEJŠI PARAMETRI IN SPREMENLJIVKE PARAMETER =e neka številska ali opisna značilnost statistične množice če to značilnost ugotavljamo s pomočjo vzorca jo imenujemo SPREMENLJIVKA TISTO KAR JE ZNAČILNOST POPULACIJE JE PARAMETER, TISTO KAR JE ZNAČILNOST POSAMEZNE ENOTE JE SPREMENLJIVKA iz statistične množice lahko tvorimo veliko različnih vzorcev, zato je statistika SPREMENLJIVA VREDNOST, ki je odvisna od izbranega vzorca - npr. povprečni osebni dohodek vseh zaposlenih v Sloveniji je parameter, povprečni osebni dohodek v vzorec izbranih zaposlenih v Sloveniji pa statistika s STATISTIČNO ANALIZO želimo dobiti zanesljive ugotovitve o proučevanem množičnem pojavu, zato proučujemo ta pojav na celotni statistični množici ali na vzorcu pri opisovanju značilnosti ni smiselno navajati vseh zbranih vrednosti za spremenljivko, temveč uporabljamo v ta namen vrednosti, ki najbolje predstavljajo zbrane vrednosti določene spremenljivke: take vrednosti so srednje vrednosti, mere variabilnosti ter mere asimetrije in sploščenosti
Če imamo dovolj velike vzorce (v teoriji naj bi dovolj velik vzorec predstavljal vsaj 30-kratnik število spremenljivk), se vzorčne ocene parametra porazdeljujejo normalno.
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: RAZPRŠENOST REZULTATOV- NORMALNA PORAZDELITEV normalno porazdelitev prikazuje normalna ali Gaussova krivulja, ki je zvonaste oblike, simetrična in enovrha M = Me = Mo je teoretična, vendar se ji veliko stvarnih porazdelitev približuje z njeno pomočjo lahko ugotovimo, kje se nahaja posamezen rezultat glede na druge rezultate je osnova standardiziranju merskih instrumentov v območju M ± 1SD = 68,3 % rezultatov M ± 2SD = 95,4% rezultatov M ± 3SD = 99,7% rezultatov
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: RAZPRŠENOST REZULTATOV- NORMALNA PORAZDELITEV POGOJI: pojav bi se v realnosti lahko normalno razporejal (ne sme biti na nominalni ravni) imamo veliko število rezultatov, dobljenih na reprezentativnem vzorcu meritve so bile izvedene z isto metodo v enakih pogojih vzorec je po merjeni lastnosti heterogen
POSTOPKI STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: POVEZANOST MED POJAVI Musek, 2005
ZBIRANJE PODATKOV - VRSTE SKAL ZA MERJENJE VREDNOSTI SPREMENLJIVK 1.nominalna (razlikovanje: noč/dan; ženska/moški) = ugotavljanje kakovostnega stanja ali oblike spremenljivke 2.ordinalna (kategorije, rangi) = izražamo količino neke variable, količino lahko uredimo v urejeno vrsto ali rang 3.intervalna (intervali, ocene) = omogoča da navedemo, za koliko se ena enota razlikuje od druge 4.racionalna/razmernostna (temperatura K) = temelji na absolutni ničelni točki in lahko navedemo tudi razmerje
ZBIRANJE PODATKOV - VRSTE SKAL ZA MERJENJE VREDNOSTI SPREMENLJIVK: MERJENJE OPISNIH IN ŠTEVILSKIH SPREMENLJIVK 1 NOMINALNI SKALA omogoča razvrščanje enot po določeni skupni značilnosti statistične enote razvrščamo v skupine tako, da imajo enote, razvrščene v isto skupino, isto značilnost: enote razvrstimo po spolu v dve skupini (1= moški, 2=ženski spol) 3 INTERVALNA SKALA uporablja enoto mere med svojo začetno in končno točko je razčlenjena na enako velike intervale začetna in končna točka ter število intervalov so pri tej skali poljubno določeni 2 ORDINALNA SKALA skupine razvrščene po določenem kriteriju po velikosti lahko razvrstimo kraj bivanja/velikost naselja v tri skupine (1=velika, 2=srednja, 3=mala vas) 4 RAZMERNOSTNA SKALA njena začetna točka nič in se ne spreminja - zato je skala absolutna, razlika se vedno meri od točke nič: (dohodek, starost, teža) omogoča računanje razmerij
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: UREJANJE IN PRIKAZOVANJE PODATKOV 1. RANŽIRNA VRSTA najpreprostejši prikaz; ureditev rezultatov po velikosti (Xmin, Xmax, N) 2. FREKVENČNA PORAZDELITEV INDIVIDUALNIH REZULTATOV kadar je rezultatov veliko in se večkrat ponavljajo Rezultat min max Frekvenca (kolikokrat se je ta rezultat pojavil) Absolutna (število) f x Relativna Odstotek f%=(f/n)*100 Proporc p=f/n
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: FREKVENČNA PORAZDELITEV GRUPIRANIH REZULTATOV = lahko dolga in nepregledna posamezne rezultate grupiramo v skupine razredi (morajo vsebovati enako število individualnih rezultatov) vse enote v razredu imajo vrednost sredine razreda 6 12 razredov razred sredina (x k ) f x f% 7-11 (7,8,9,10,11) 5= širina razreda 9 2 N=31 6,45 x k = (x max +x min )/2 = (7+11)/2 = 18/2 = 9
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: GRAFIČNI PRIKAZI HISTOGRAM sestavljajo ga pravokotniki širina je interval razreda, višina je določena s frekvencami, na sredi je vrednost sredine razreda POLIGON z lomljeno črto povezane frekvence na sredinah razredov
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: SREDNJE VREDNOSTI okrog srednjih vrednosti se rezultati kopičijo povejo nam, kakšen je vzorec v povprečju ARITMETIČNA SREDINA / POVPREČJE (M) 1. vsoto rezultatov delimo z njihovim številom, zaokrožimo na dve decimalki 2. iz individualnih rezultatov 3. iz grupiranih rezultatov PREDNOSTI najbolj občutljiva in natančna mera srednje vrednosti POMANJKLJIVOSTI skrajne vrednosti izkrivijo povprečje, ne dajo prave slike ni primerna za nehomogene rezultate z veliko skrajnimi vrednostmi
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: SREDNJE VREDNOSTI MEDIANA (lat. medianus = središčen; Me) leži na sredini ranžirne vrste, polovica oseb ima nižji, polovica pa višji rezultat Prednosti/pomanjkljivosti: 1. upoštevamo le vrednost v sredini ranžirne vrste, pri ostalih pa le, ali so pod ali nad njo 2. ne vključimo vseh rezultatov, kar pa ne more izkriviti slike, če se pojavljajo skrajne vrednosti MODUS (lat. modus = način; Mo) je rezultat, ki se največkrat pojavlja, lahko jih je več. Prednosti/pomanjkljivosti: 1. lahko ga določamo tudi pri nominalnih spremenljivkah (spol, izobrazba ) 2. se spreminja, če spreminjamo širino razreda 3. upošteva le najpogostejšo vrednost in nobene druge 4. ne pove, koliko oseb je doseglo višji in koliko nižji rezultat 5. neuporaben, ko imamo malo podatkov, ki se pojavljajo z enako frekvenco
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: POGOJI ZA DOLOČANJE MER SREDNJIH VREDNOSTI 1. NOMINALNE (spol, izobrazba): modus 2. ORDINALNE (razmerja niso enaka): modus ali mediana 3. INTERVALNE IN RAZMERNOSTNE (enaka razmerja, brez ali z absolutno ničlo): vse tri mere
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: RAZPRŠENOST REZULTATOV v kakšnem obsegu (intervalu) se gibljejo posamezni rezultati oz. koliko so zgoščeni okoli povprečja RAZPON (RAZMIK) = razlika med največjim in najmanjšim rezultatom = najpreprostejša in najmanj natančna mera razpršenosti STANDARDNI ODKLON (DEVIACIJA) = najpogosteje uporabljana mera razpršenosti, pove, kolikšna so povprečna odstopanja posameznih rezultatov od aritmetične sredine, zaokožimo jo na dve decimalki natančno uporabljamo tudi kot mero reprezentativnosti aritmetične sredine: manjši kot je standardni odklon (v primerjavi z aritmetično sredino), manjše so razlike med dejanskimi vrednostmi spremenljivke in njeno aritmetično sredino ter obratno če so vse vrednosti spremenljivke enake, je standardni odklon enak nič VARIANCA = povprečna napaka med dejanskimi vrednostmi spremenljivke in njeno aritmetično sredino; izraža se v kvadratu osnovne mere
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: POVEZANOST MED SPREMENLJIVKAMI - REGRESIJA = tip povezav, kjer imamo t.i. VZROČNO POSLEDIČNO ZVEZO smer vpliva vedno od spremenljivke, ki jo označimo z x (neodvisna spremenljivka), k spremenljivki, ki jo označimo z y (odvisna spremenljivka): x y vzročno posledična zveza REGRESIJSKA ANALIZA temelji na proučevanju vzročno-posledičnih odnosov: 1. BIVARIATNA 2. MULTIVARIATNA BIVARIATNA REGRESIJSKA ANALIZA: ena odvisna in ena neodvisna spremenljivka MULTIVARIATNA REGRESIJSKA ANALIZA: na nek proučevani pojav vpliva večje število dejavnikov (npr. število točk na izpitu je odvisno od števila ur učenja, od nivoja predznanja, od prisotnosti na predavanjih) ločimo dva termina: POVEZANOST KORELACIJA x1 x2 (oboje-smerna povezava; ni mogoče opredeliti, kaj je vzrok kaj je posledica) ODVISNOST REGRESIJA x y
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: POVEZANOST MED SPREMENLJIVKAMA - KORELACIJA KORELACIJA = povezava med dvema pojavoma (npr. ekstravertnost in število prijateljev) KORELACIJSKA RAZISKAVA = raziskava, ki ugotavlja povezanost PEARSONOV KOEFICIENT KORELACIJE (r) = mera stopnje povezanosti pove, kako se obnaša ena spremenljivka (x), če se druga spreminja (y) KRITERIJ: r < 0,20: neznatna korelacija 0,20 < r < 0,40: nizka korelacija 0,40 < r < 0,70: zmerna korelacija 0,70 < r < 0,90: visoka korelacija r > 0,90: zelo visoka korelacija
POSTOPKI ZBIRANJA IN STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: POVEZANOST MED SPREMENLJIVKAMA - KORELACIJA VREDNOSTI SE GIBLJEJO OD -1 DO +1 r = -1; popolna negativna korelacija: če x raste, y pada in obratno r = 0; ni povezave: iz x ne moremo sklepati na y r = +1; popolna pozitivna korelacija: če x raste, raste tudi y in obratno
POSTOPKI STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: INTERPRETIRANJE REZULTATOV KORELACIJSKIH RAZISKAV včasih sta korelirana pojava povezana posredno, preko tretje spremenljivke, ki je nismo upoštevali (v bistvu sploh nista povezana med sabo, ampak sta oba povezana s tretjo spremenljivko) otroci?!? štorklje!!!! podeželje
POSTOPKI STATISTIČNE OBDELAVE PODATKOV: INTERPRETIRANJE REZULTATOV - ODNOS MED POVRŠINSKIMI IN IZVORNIMI, GLOBINSKIMI ZNAČILNOSTMI Musek, 2005
REGRESIJSKA IN FAKTORSKA ANALIZA REGRESIJSKA ANALIZA je namenjena analizi vzročno posledičnih zvez (smer vpliva gre vedno od neodvisne spremenljivke k odvisni): vse spremenljivke, ki vstopajo v regresijski model, prave numerične spremenljivke (uporaba metričnih lestvic: intervalna, racionalna) s svojo mersko enoto = analiza merljivih pojavov FAKTORSKA ANALIZA je osnovana na analizi medsebojnih korelacij: potrebujemo neko vsebinsko poznavanje oz. neko teorijo, da pojav x vpliva na y namenjena analizi medsebojnih, obojesmernih korelacij, katerih prisotnost pripišemo obstoju nekih zunanjih/skupnih dejavnikov = analiza direktno nemerljivih pojavov število spremenljivk je običajno večje s FA dobimo pojave/značilnosti, ki jih je praktično nemogoče neposredno izmeriti (zadovoljstvo, zaupanje, empatija) v teh primerih skušamo poiskati neke posredne kazalnike za tak pojav (anketna vprašanja) poimenovanje subjektivno
FA: število spremenljivk bistveno večje kot pri regresijski analizi(< 30) FA pokaže, kako so premenljivke med sabo korelirane, ostanejo tudi spremenljivke, ki niso korelirane z nobeno LOGIKA FA : če so spremenljivke med sabo korelirane je očitno, da imajo nekaj skupnega = SKUPNI FAKTOR (F1) če so naslednje spremenljivke povezane med sabo je očitno, da imajo tudi nekaj skupnega - spet nek skupni faktor, ki vpliva na vse na enak način (F2), itn. do faktorja F3 x10 in x11 nista z nobeno spremenljivko dovolj močno povezana - nanju torej ne vpliva noben skupni faktor, ampak prevladuje vpliv specifičnih dejavnikov - v FA vse takšne spremenljivke izločimo
Tabela : Zaupanje v zdravnika (n = 478) prevod in priredba vprašalnika (Trust in Physician Scale); (Cronbach α = 0,795) - rezultati faktorske analize F1: dobronamernost in kompetentnost zdravnika F2: nezaupanje PV: povprečna vrednost, SO: standardni odklon F1 F2 PV SO Verjamem, da je zdravniku mar zame. 0,622-0,187 4,5 0,8 Zdravnik je običajno uvideven do mojih potreb in jih postavi na prvo 0,703-0,166 4,5 0,7 mesto. Svojemu zdravniku toliko zaupam, da vedno poskušam upoštevati 0,765-0,178 4,6 0,7 njegov nasvet. Če moj zdravnik nekaj pravi, to zagotovo drži. 0,772-0,060 4,3 0,7 Včasih ne zaupam mnenju svojega zdravnika in bi želel drugo -0,165 0,359 2,7 1,5 mnenje. Glede svojega zdravstvenega stanja zaupam presoji svojega 0,795-0,142 4,5 0,7 zdravnika. Občutek imam, da zdravnik za moje zdravje ne naredi vsega, kar bi -0,140 0,853 2,2 1,4 moral. Zaupam zdravniku, da pri zdravljenju postavi moje zdravstvene 0,718-0,099 4,4 0,8 potrebe pred vse drugo. Moj zdravnik je dobro usposobljen za obravnavo mojih zdravstvenih 0,737-0,160 4,6 0,6 težav (npr. diagnosticiranje, zdravljenje ali ustrezno napotitev). Zaupam zdravniku, da mi bo povedal, če bi bila med mojim 0,733-0,122 4,3 0,9 zdravljenjem storjena napaka. Včasih me skrbi, da zdravnik najinega zaupnega pogovora ne bo zadržal samo zase. -0,031 0,671 2,1 1,5
KORELACIJSKI KOEFICIENT kaže jakost in smer povezanosti: na primer y (ocena na izpitu), x (ure učenja), korelacijski koeficient verjetno pokaže plus vrednost - bolj kot se učite, višjo oceno v povprečju dobite. po absolutni vrednosti korelacijski koeficient pokaže jakost odvisnosti bližje ena (1), močnejša je odvisnost DETERMINACIJSKI KOEFICIENT (R 2 ) skuša razčleniti varianco odvisne spremenljivke = kolikšen del variabilnosti odvisne spremenljivke, lahko pojasnimo s spreminjanjem neodvisne v večji meri kot se variabilnost odvisne pojasni z variabilnostjo neodvisne, večji je determinacijski koeficient in manjši je delež nepojasnjenih dejavnikov raziskovanje: težnja, da bi poznali čim večji delež variiranja, ker to pomeni da poznamo ključni dejavnik ocene/napovedi, ki jih izdelamo na podlagi takega modela, imajo zelo majhno napako
Tabela: Dejavniki, povezani z oceno preteklih izkušenj z izbranim zdravnikom (F = 8,427; df = 24; p < 0,001; R 2 = 0,309) β t p Ženski spol pacienta 0,01 0,23 0,820 Starost pacienta -0,04-0,50 0,616 Izobrazba OŠ -0,14-2,68 0,008 Izobrazba SŠ -0,05-1,09 0,276 Zaposlitev študent 0,05 1,07 0,284 Zaposlitev brezposeln -0,01-0,29 0,771 Zaposlitev upokojen 0,06 0,85 0,397 Stan: poročen 0,12 2,00 0,046 Stan: ločen 0,10 1,87 0,061 Stan:ovdovel 0,08 1,47 0,143 Kronična bolezen oz. bolezen, ki se zdravi > 3 mesece -0,03-0,63 0,527 Obiski nikoli -0,03-0,59 0,555 Obiski 3-4 krat 0,09 1,93 0,055 Obiski 5 ali večkrat 0,08 1,71 0,088 Registriran pri družinskem zdravniku manj kot 1 leto -0,03-0,60 0,551 Registriran pri družinskem zdravniku od 1do 4 leta -0,05-1,01 0,315 Ženski spol zdravnika 0,06 1,23 0,221 Starost družinskega zdravnika pod 40 let -0,03-0,65 0,518 Starost družinskega zdravnika 40-50 let -0,09-1,72 0,087 Samoocena zdravja v zadnjih 12 mesecih 0,05 1,16 0,246 F1: dobronamernost in kompetentnost zdravnika 0,37 5,82 <0,001 F2: nezaupanje -0,04-0,90 0,367 F3: skrb in vključevanje v zdravljenje 0,06 0,66 0,511 F4: način komunikacije 0,06 0,81 0,418
PRESKUŠANJE HIPOTEZ/DOMNEV: z neko verjetnostjo ocenimo, ali je ocena parametra glede na vrednost spremenljivke z neko verjetnostjo pravilna ali ne ključni preizkus, ki se uporablja v okviru regresijske analize, je PREIZKUS NEODVISNOSTI. = preizkus, ki se nanaša na vrednost regresijskega koeficienta β NIČELNA DOMNEVA: Ho : β = 0 pomeni, da kakorkoli spreminjamo X bo to vedno pomnoženo z nič in se v Y nikoli nič ne bo zgodilo. Y je vedno konstanta - odvisnosti med dvema pojavoma praktično ni ALTERNATIVNA DOMNEVA: H1 : β 0 čim uspemo z našo oceno zavrniti ničelno domnevo (=naša težnja), smo dokazali, da je pojav X povezan s pojavom Y na podlagi ocene smo dokazali odnos tudi za populacijo izmed teh vzorcev je α takih, na podlagi katerih dobimo napačno oceno 1 α je pa takih, na podlagi katerih dobimo pravo oceno
VPRAŠANJA?