KONCEPTUALIZACJA
1. Zdefiniowanie przedmiotu badania – co? Np. kultura, sposób życia.
2. Sformułowanie problemu badawczego – po co? w jakim celu?
3. Zdefiniowanie pojęć – język, rzeczy, terminy dotyczące klasy zjawisk
4. Formułowanie hipotezy badawczej.
à Problem badawczy powinien dotyczyć rzeczy ważnych i oryginalnych
à Realizm w odniesieniu do problemu
à Odwołanie się do wiedzy poprzedniej – do wcześniejszych ustaleń
à Unikanie błędów formalnych (definicja musi być poprawna – nie powinna być tautologią, nie może być nieznanych terminów, ignotus per ignotus – nieznanie przez nieznane
à Należy unikać entymematów – nie uświadamianie wszystkich przesłanek rozumowania, pomijanie pewnych przesłanek w myśleniu
à partykularyzm myślenia – niezdolność, wąskość spojrzenia na problemy bez uwzględnienia szerszego kontekstu
Hipoteza – próbna odpowiedź na pytanie badawcze, w takim języku, aby dało się to zmierzyć.
OPERACJONALIZACJA – przejście do pomiaru à przypisać wartości liczbowe cechom.
Konsekwencje operacjonalizmu:
à nie ma jednej prawdy, wynik nie mówi o tym, jak jest do końca naprawdę, tylko pod pewny względem
à w zależności od doboru wskaźnika, można również definiować zjawiska na różne sposoby – w zależności od wskaźnika użytego, zmieniając wskaźnik zmieniamy definicje
à operacje definiują zjawisko
WSKAŹNIK – każdy zaobserwowany fakt, który pozwala orzec o występowaniu
i (ewentualnie) o stopniu intensywności danego zjawiska.
ZMIENNA
Płeć jest zmienną, wtedy gdy zamieniamy stany cech na wartości liczbowe.
POMIAR – w naukach społecznych pomiar, to wszystkie czynności badawcze prowadzące do podjęcia decyzji, jakie wartości liczbowe przypisywać badanym obiektom.
RODZAJE WSKAŹNIKÓW
Nominalne (jakościowe) – np. płeć, kolory; wyłącznie rozróżnienie stanów analizowanego zjawiska, nic o natężeniu danego zjawiska, nie ma odpowiednika w naukach przyrodniczych; najmniejsza siła wyjaśniająca i informacyjna.
Pole możliwości analitycznych, wtedy gdy posługujemy się wartościami nominalnymi jest niewielkie. Nie ma średniej arytmetycznej, nie wykonuje się żadnych operacji matematycznych.
Porządkowe – mają wszystkie możliwości zmiennych nominalnych. Uporządkowanie wartości w pewnej hierarchii (tak – raczej tak – raczej nie – nie). Posługując się tą zmienną jesteśmy w stanie wskazać, kto jest wyżej. W przypadku tej zmiennej nie jesteśmy w stanie określić wielkości dystansów pomiędzy poszczególnymi wartościami tej zmiennej, w szczególności nie jesteśmy w stanie przyjąć założenia, że odległości między poszczególnymi stanami/wartościami są sobie równe.
Interwałowe – wskazują natężenie stanów cech à o ile coś jest większe od czegoś à informują o dystansach (interwałach) stanów cech, najczęściej podawany przykład, to temperatura, punkt zerowy jest arbitralny (nie istnieje fizycznie) nie stanowi znaku cechy.
Ilorazowe – wskazują, ile razy coś jest większe, np. dochody, waga, wzrost; istnieje zero.
BŁĄD POMIARU
Każdy pomiar jest obciążony błędem
Błędy losowe Błędy systematyczne
(błędy groźne) (mniej groźne)
są powszechne
TRAFNOŚĆ RZETELNOŚĆ
Wskaźnik jest trafny w tym stopniu, Wskaźnik jest rzetelny w tym stopniu, w jakim
w jakim mierzy to, co ma mierzyć. przy podstawowym badaniu badane obiekty uzyskują tą samą wartość, pod warunkiem, że badane zjawisko nie uległo zmianie.
Różnica: rzetelność, to taka cecha, która charakteryzuje to, co się dzieje z samym wskaźnikiem, a trafność dotyczy relacji między wskaźnikiem a obiektem.
METODY OCENY TRAFNOŚCI WSKAŹNIKA
1. Ocena trafności TREŚCIOWEJ ( FASADOWEJ)
Porównanie wskaźnika z treścią zmiennej ukrytej, która jest przedmiotem badania, metoda jakościowa, zdroworozsądkowa, pokrywa się z konceptualizacją; trafność treściowa jest pierwszym etapem oceny trafności, jest najbardziej zawodna ponieważ polega na zastanawianiu, jak:
- zdefiniować zjawisko, które chcemy mierzyć
- wyspecyfikować najistotniejsze wymiary, zamiast badanego (aspekty)
- do tych aspektów pasują wskaźniki
2. Ocena trafności KRYTERIALNEJ
Dobieranie drugiego wskaźnika do badanego zjawiska i porównanie obu między sobą; ograniczeniem tej metody jest posiadanie dobrego kryterium
- wybór zewnętrznego kryterium interesującego nas wskaźnika
- ustalenie siły związku między kryterium a wskaźnikiem
- im związek silniejszy, tym wskaźnik bardziej trafny
3. Ocena trafności KONSTRUKCYJNEJ
Odpowiada na pytania, w jakim stopniu wskaźnik wchodzi w zależność z jakimiś innymi zmiennymi zgodnie z hipotezami, które mówią o tym, w jakim stopniu powinien on wchodzić w zależności z innymi zmiennymi
- sformułowanie hipotezy – jakakolwiek, aby miała sens
- dobranie wskaźnika/wskaźników do sformułowanej hipotezy – do konstruktu
- pomiar zależności między konstruktami – im silniejsza zależność, tym wskaźnik pierwotnego kostruktu jest silniejszy – bardziej trafny
METODY OCENY RZETELNOŚCI WSKAŹNIKA
1. Metoda powtórzonego pomiaru
Odpowiada definicji rzetelności; pomiar powtarza się po jakimś czasie i porównuje się, im bardziej zbieżne, tzn. że wskaźnik jest rzetelny.
ZALETY: Im wyższa zbieżność między tymi badaniami, tym większa rzetelność.
Interpretacja wyników jest jasna. Ocena wskaźnika – odporność na zmiany ma dobrą orientację empiryczną.
WADY: - Metoda kosztowna w sensie finansowym i czasowym.
- Badanie kontrolne daje możliwość zastosowania metody powtórzonego pomiaru (rzadko jednak robione à kosztowne).
- Efekt zapamiętywania – respondent może zapamiętać, o co był pytany à automatycznie powtarza to, co powiedział za pierwszym razem.
- Reactivity / reaktywność – ludzie, którzy uczestniczyli w badaniu zmieniają się, uczą się odpowiadać/być respondentami, w związku z tym użyteczność takich odpowiedzi jest mniejsza od oceny rzetelności – jeżeli zbieżne lub rozbieżne, to mało mówi nam o jakości wskaźników, między pierwszym
a drugim pomiarem może zmienić się zjawisko, którego wskaźnik dotyczy.
ROZWIĄZANIE: Pomiar można sprawdzić w trakcie tego samego badania – umieścić pytanie na początku, a potem powtórzyć na końcu.
2. Metoda rozszczepionych połówek – wtedy, gdy postawę mierzy za pomocą kilku wskaźników.
Pomiar dokonywany w jednym punkcie czasowym. Dzielimy pytania na dwie części, badamy i korelujemy ze sobą wyniki.
Im większa jest zbieżność, tym większa rzetelność wskaźników – nie ma reaktywności
i efektu zapamiętywania, zna efekt badanego zjawiska w czasie.
OGRANICZENIA: nie gwarantuje tego, że obie połówki mierzą to samo – możemy uzyskać, tzw. efekt Spearmana – Browna.
r – współczynnik korelacji
3. Metoda alternatywnego pomiaru
Miara łagodzi różnice metody powtórzonego pomiaru. Tak samo są dwa pomiary oddzielone przedziałem czasowym w drugim pomiarze stosowany jest alternatywny wskaźnik tego, samego zjawiska, porównujemy dwa pomiary, im bardziej zbieżne, tym bardziej rzetelny wskaźnik. Alternatywny wskaźnik à by wyeliminować efekt pamięci. Eliminuje efekt zapamiętywania, reszta podobnie jak przy pierwszej metodzie.
ZALETY: jest lepsza od pierwszej metody – eliminuje efekt zapamiętywania
WADY: trzeba wymyślić alternatywny wskaźnik mierzący to samo zjawisko, nie eliminuje reaktywności, ani tego, że między dwoma badaniami mogło się zmienić zjawisko.
4. METODA WEWNĘTRZNEJ KONSYSTENCJI/SPÓJNOŚCI/ZGODNOŚCI
Musimy zastosować pomiar wielowskaźnikowy, eliminuje to ograniczenia metody rozszczepionych połówek, gdyż nie dzielimy na połowy, najlepsza metoda, gdy pomiar jest wielowskaźnikowy.
DOBÓR PRÓBY
Po co? Ze względów ekonomicznych, oszczędność czasu i pieniędzy.
Co to jest próba? Część populacji.
Populacja – zbiorowość, z której bierze się próbę.
Populacja założona – wszyscy dorośli Polacy.
Populacja faktyczna – ten zbiór, z którego dobieramy próbę (bez osób, które są niedostępne – odsiadają wyroki, itp.), do niektórych jednostek nie da się dotrzeć.
Operat losowania – spis populacji (lista osób, z których wybieramy próbę)
operat – PESEL
DOBÓR LOSOWY
Znane jest prawdopodobieństwo wejścia do próby, jest ono równe.
Losowość to określone procedury doboru wydarzeń; taka metoda, która powoduje, że za drugim razem, wybierając próbę dostaniemy taki sam wynik.
Losowe – uniezależnione od czynników zewnętrznych
- próba powinna prezentować populację
- dobierając próbę losową musimy wiedzieć, w jakim stopniu statystyki różnią się od parametru – w jakim stopniu wyniki z badania odpowiadają rzeczywistości
- każdy pomiar obciążony jest błędem – w wyniku doboru próby
- rozkład z próby – odnosi się do hipotetycznego rozkładu
- BŁĄD STANDARDOWY – różnica między parametrem a statystyką – średnia wielkość różnicy między wielkością parametru i statystyki; 68% prawdopodobieństwa.
S.E. – standard terror
SDx – odchylenie standardowe
N – liczebność
- PRAWO WIELKICH LICZB – pozwala założyć, że rozkład z próby jest rozkładem normalnym.
DOBÓR LOSOWY PROSTY
Z operatu losowania losuje się respondentów
ZALETY: Jednoznaczna interpretacja
WADY: kosztowny (chyba, że CATI)
DOBÓR LOSOWY SYSTEMATYCZNY
Z operatu dobiera się systematycznie co n-tą jednostkę (odstęp: iloraz liczebności populacji przez liczebność próby n/N).
ZALETY: łatwa w doborze, dobre zastosowanie w małych populacjach, mała kosztowność
WADY: małe populacje; kolejność może być skorelowana z jakąś zmienną socjologiczną
DOBÓR LOSOWY WARSTWOWY (najczęściej stosowany: proporcjonalny, warstwowy)
Dobór warstwowy – losowanie warstwowe
I krok – populację podzielić na warstwy/kategorie (posiadanie informacji o populacji) tworzymy wielowymiarową macierz.
II krok – z każdej warstwy losujemy respondentów, proporcjonalnie do udziału tej warstwy w populacji. Np. dzielimy społ. na wiek w latach i z każdego przedziału losujemy tyle osób, by odpowiadały procentowemu udziałowi takich osób w społeczeństwie.
Po co to robimy? W celu zwiększenia precyzji pomiaru statystycznego; w celu zmniejszenia błędu standardowego, ponieważ dobór warstwowy zapewnia najmniejszą wielkość błędu standardowego ß największą precyzję pomiaru.
DOBÓR LOSOWY GRUPOWY/PLASTROWY (najczęściej w jednostkach terytorialnych – gminy, obwody spisowe).
Różni się tym, że jest wielostopniowy.
I krok – podział populacji na grupy, klasy, wiązki
II krok – dokonujemy losowania tych grup; kilka
III krok – mamy wylosowane grupy i z nich losujemy bezpośrednio respondentów lub kolejne elementy, a z nich respondentów.
Stosowany najczęściej w odniesieniu do podziałów terytorialnych. Dlaczego? Ze względów oszczędnościowych; zaoszczędza to czas respondentów; pieniądze na dojazdy.
ZALETY: oszczędność finansowa, nie ma spisu wszystkich jednostek – cząstkowe operaty dla grup - w sytuacji kiedy nie ma operatu populacji może istnieć operat cząstkowy dla poszczególnych grup, z którego korzystamy.
WADY: największy błąd standardowy – najmniej dokładne oszacowania, najmniej precyzyjny pomiar – losujemy kilka razy, każde losowanie zwiększa błąd.
Nigdy nie jest stosowany w czystej postaci, zawsze połączenie kilku,
np. grupowy + warstwowy.
PRÓBY NIELOSOWE
Nie można określić prawdopodobieństwa trafienia respondenta do próby, ankieter ma swobodę doboru respondenta (w dobór ingerują czynniki zewnętrzne).
Dobór kwotowy / udziałowy
To taki rodzaj doboru stratyfikacyjnego, gdzie respondenci w ramach kwot (warstw) dobierani są w sposób nielosowy. Nie mamy spisu ludzi, z których można by dokonać wyboru.
I krok – dzielimy populację na kwoty
II krok – dzielimy populację na odsetki w danych kwotach
III krok – każdy ankieter dostaje instrukcję, ile i jakich osób ma przebadać.
Nie można odwołać się do prawa wielkich liczb, nie ma błędu standardowego.
ZALETY: Każdy może zrobić taki dobór – trafność skonstruowania próby kwotowej; zróżnicowanie w próbie duże – dobre odzwierciedlenie populacji nie ma problemu
z realizowalnością; tańszy od losowego
WADY: Nie jest losowy, nie ma błędy standardowego – nie wiemy o ile się mylimy; problem z ponownym dotarciem do respondenta – trudno przeprowadzić kontrolę.
Próby celowe / Dobór celowy
Nie ma operatu losowania, ani szacunków dotyczących badanej zbiorowości; stosowany na wybranych zbiorowościach (np. uczniowie klasy szkolnej, grupy zawodowe). Nie możemy obliczyć błędu standardowego.
Próby dostępnościowe / okolicznościowe
Bierze się ludzi „jak leci” – badania marketingowe, badania uliczne
Próba imienna – człowiek określony imieniem i nazwiskiem
Próba adresowa – jednostką losowania jest gospodarstwo domowe
RÓŻNICA: grupy adresowe, to problem podwójnego losowania, ankieter musi kogoś wybrać – formularz doboru – każdy ankieter dostaje taki i ma on postać tabeli, w I kolumnie liczby, w II kolumnie imiona, w III kolumnie wiek, w IV kolumnie płeć; spisać wszystkich od najmłodszej do najstarszej; wg instrukcji wybiera się osobę; każdej liczbie porządkowej przypisana jest liczba, z którą to osobą przeprowadzamy wywiad.
BADANIA PANELOWE
Stwierdzenie, na ile zjawiska, które chcemy zmierzyć się zmieniają
3 warunki:
1) Dane muszą pochodzić z najmniej dwóch punktów czasowych
2) Porównujemy zjawiska mierzone w ten sam sposób
3) Porównywane próby składają się z tych samych osób
ZALETY: Możemy badać przepływy respondentów z jednej do drugiej grupy zależności; badanie wpływu zewnętrznych uwarunkowań.
BADANIA PANELOWE PROSPEKTYWNE
Badanie próby, za rok, dwa znowu, itd.
Korzyści:
1. Specyfikacja badań panelowych
2. a) opierając się na badaniach panelowych można zbliżać się do orzekania na ile coś jest przyczyną czegoś, A przyczyną B (zależność między zmiennymi)
warunki: - muszą być skorelowane
- przyczyna musi poprzedzać skutek w czasie
- kontrolowanie wpływu trzeciej zmiennej
b) czy ma względny wpływ czy nie
3. wzory zależności
4. zależności zwrotne lub dwustronne
5. Oddzielamy trzy efekty
- efekt zmian czasu
- zmiany związane ze strukturą wieku
- efekt zmian pokoleniowych
WADY: 1. niezwykle kosztowne
2. stopień realizowalności („ścieranie się” kolejnych fal à wypadanie ludzi z kolejnych fal
3. uczenie się przez badanych, roli respondenta – efekt uwarunkowania respondenta.
BADANIA RETROSPEKTYWNE
Pytanie o postawy z przeszłości. Pozwala orzec o zmianach w czasie przy żadnych / niewielkich kosztach.
OGRANICZENIE: pytania mogą tylko dotyczyć ściśle osadzonych w czasie „zjawisk”, zdarzeń; obecna postawa respondenta może mieć wpływ na ocenę postaw z przeszłości.
EKSPERYMENT
Najbardziej podstawowa metoda badania zależności .
3 warunki, że coś jest przyczyną czegoś:
1) A i B muszą być skorelowane
...
ccsocjologia