Dizajniranje upitnika

1. Dizajniranje upitnika TEHNIKA SLUČAJNOG ODGOVORA Ova tehnika se koristi kada moramo da postavimo ispitanicima osetljiva pitanja. Od ispitanika se traži da da odgovor na jedno ili dva pitanja koja se biraju na slučajan način, bez da otkrije na koje je pitanje dao odgovor. Jedno pitanje je osetljivo a drugo nije. Ispitanik bira pitanje tako što baca novčić ili proverava da li je poslednja cifra registracije na autu ili poslednja cifra broja socijalnog osiguranja paran ili neparan broj.

2. Dizajniranje upitnika Ispitivač beleži “da” ili “ne” bez da zna na koje pitanje je ispitanik dao odgovor, tako da se ispitanik oseća slobodnijim da da iskren odgovor. Primer: Pretpostavimo da imamo uzorak od 1000 ispitanika koji dobijaju karticu sa dva pitanja; • Da li ste koristili marihuanu tokom protekle godine? • Da li je poslednja cifra broja u vašoj vozačkoj dozvoli 7? Dobili smo da je 30% odnosno 300 ispitanika je odgovorilo sa “da”.

3. Dizajniranje upitnika Kako možemo da dođemo do odgovora na pitanje koji procenat ispitanika je odgovorio sa “da” na prvo pitanje? Rešenje: Prvo, znamo da svako pitanje ima istu verovatnoću da bude izabrano (npr ispitanik bira karticu na slučaj). P(izabrano je prvo pitanje)=P(izabrano je drugo pitanje)=0,5 Odnosno od 1000 ispitanika u proseku će 500 odgovoriti na osetljivo pitanje i 500 na neosetljivo pitanje Takođe znamo da od onih što su odgovorali na drugo (neosteljivo) pitanje 10% je odgovorilo sa “da”.

4. Dizajniranje upitnika To znači da 50 ispitanika od onih koji su izabrali drugo pitanje su odgovorili sa “da” (500*10%) Takođe znamo da je tačno 300 ispitanika odgovorilo sa “da”, stoga je očekivano da je 250 ispitanika odgovorilo sa “da” na prvo (osetljivo) pitanje. Stoga možemo da procenimo da je 250/500=0,5 odnosno 50% ispitanika koristilo marihuanu tokom protekle godine. Do ovog rezultata dolazimo i uz pomoć sledeće formule: P(“DA”)=P(“DA”│osetljivo pitanje) * P(osetljivo pitanje) + P(“DA”│neutralno pitanje) * P(neutralno pitanje) 0,30 = 0,50*x + 0,50*0,10 0,50*x = 0,30 – 0,05 = 0,25 x = 0,25 / 0,50 = 0,50

5. Ocenite procenat lica koja podržavaju gej brakove • Osetljivo pitanje: Da li podržavate gej brakove? • Neosetljivo pitanje: Da li je poslednja cifra vašeg indeksa 3? • Ispitanik izvlači karticu sa pitanjem na slučajan način tako da ispitivač ne zna na koje pitanje ispitanik odgovara • Ukupno 16% ispitanika je dalo odgovor “da” • Rezultat 22% ispitanika podržava gej brakove http://www.drvkumar.com/mr9/

6. Da li ste ikad koristili bubicu na nekom ispitu? • Da li vam je predposlednja cifra u indeksu paran broj? • Birate na slučaj jednu karticu sa pitanjem a da anketar ne zna koju(dakle 50% šanse za svaku karticu). • Uzorak je veličine 1000 • Odgovor “da” se pojavio 300 puta • Koji procenat studenata ekof je nekad koristio bubicu(tj ocena proporcije)?

7. Istraživanje tržišta Osnovni prinipi izvlačenja uzoraka

8. Chapter Fourteen Osnovni principi izvlačenja uzoraka http://www.drvkumar.com/mr9/

9. http://www.drvkumar.com/mr9/

10. Osnovni principi izvlačenja uzoraka Kad je popis poželjan? • Veličina populacije je mala • Informacija je potrebna od svakog člana populacije • Veoma visoki troškovi donošenja pogrešne odluke • Uzoračke greške su prevelike (jako heterogena populacija) http://www.drvkumar.com/mr9/

11. Osnovni principi izvlačenja uzoraka Kad je uzorak poželjan? • Veličina populacije je prevelika • Troškovi i vreme prikupljanja podataka iz cele populacije preveliki • U slučaju potrebe donošenja brze odluke • Radi povećanja kvaliteta odgovora budući da se može izdvojiti više vremena sa ispitanicima • Jako homogena populacija • Ako je popis nemoguć (fabrika sijalica) http://www.drvkumar.com/mr9/

12. Uzoračke greške Ukupna greška • Razlika između izmerene vrednosti statistike i vrednosti parametra • Uzoračka greška • Uzorak nije savršen reprezent populacije • Neuzoračka greška • Prisutna kako kod popisa tako i kod uzorka http://www.drvkumar.com/mr9/

13. Uzorački proces • Definisanje ciljne populacije • Utvrđivanje uzoračkog okvira • Odrediti način prikupljanja uzorka • Određivanje veličine uzorka • Izvlačenje uzorka • Prikupljanje podataka http://www.drvkumar.com/mr9/

14. Uzorački okvir Problem podskupa Problem nadskupa Problem nepreklapanja. populacija okvir Okvir populacija populacija okvir • Povećava se neuzoračka greška!

15. Vrste uzoraka Slučajan uzorak • Prost slučajan uzorak • Stratifikovan uzorak • Sistematski uzorak • Uzorak skupina • Višeetapni uzorak Neslučajan uzorak • Na osnovu vrednosnog suda • Na osnovu pogodnosti – prigodan uzorak • Na bazi kvota - kvotni uzorak • Na principu grudve snega http://www.drvkumar.com/mr9/

16. Prost slučajan uzorak • Svaki uzorak veličine n ima podjednaku šansu da bude izabran • Izvlačenje uzorka npr. korišćenjem tablice slučajnih brojeva ili simulacijom slučajnih brojeva uz pomoć računara http://www.drvkumar.com/mr9/

17. Prost slučajan uzorak • Dat je niz slučajnih brojeva • 6031 1428 2437 3044 3968 0594 5593 • Izvući prost slučajan uzorak n=3 iz populacije date u tabeli i oceniti prosečnu starost • Na osnovu niza slučajnih brojeva izvlačimo sa leve strane dvocifrene brojeve 60,31,14,28,24 – budući da nam je populacija N=30 prva dva broja smo preskočili • x̄= (56+64+33)/3=51 • m = 46 • Razlika? http://www.drvkumar.com/mr9/

18. Sistematski uzorak • Sistematski “raspršuje” uzorak preko liste odakle se izvlači uzorak • Tipično se primenjuje kod telefonskih anketa • Efikasnost uzorka zavisi od toga kako su jedinice naslagane na listi sa koje izvlačimo uzorak http://www.drvkumar.com/mr9/

19. Sistematski uzorak • Odlučujemokoliki je uzorak: n • Odredjujemoveličinukoraka :k = N/n = k (64/8 = 8) • Na slučajannačinbiramobrojod 1 do 8 (npr 3)Zatimpočevšiodtrećejedinicebiramosvakiosmi. N = 64 n = 8 k = 8

20. Stratifikovan uzorak • Populaciju delimo na dva ili više stratuma (homogeni stratumi) prema nekoj karakteristici • Biramo slučajan uzorak iz stratuma (npr prost slučajan uzorak) • Dva ili više (pod)uzorka su spojeni u jedan • Ako se pravilno primeni precizniji od prostog slučajnog uzorka

21. Stratifikovan uzorak Proporcionalno stratifikovan uzorak Broj izvučenih uzoračkih jedinica iz svakog stratuma je: • direktno proporcionalan veličini stratuma u odnosu na populaciju • Inverzno proporcionalan veličini stratuma u odnosu na populaciju Neproporcionalno stratifikovan uzorak • Veličina (pod)uzorka iz svakog stratuma nije proporcionalna veličini stratuma • Koristi se kad se u istraživanju porede stratumi između sebe i kada su stratumi mali (u oba slučaja se obično uzima jednak broj jedinica iz svakog stratuma) http://www.drvkumar.com/mr9/

22. Stratifikovan uzorakDirektno proporcionalan stratifikovan uzorak • Broj izvučenih uzoračkih jedinica iz svakog stratuma je proporcionalan veličini stratuma u odnosu na populaciju http://www.drvkumar.com/mr9/

23. Stratifikovan uzorak Inverzno proporcionalan stratifikovan uzorak • N=600 studenata. Treba istražiti stavove studenata prema pozorišnim predstavama koja se daju sledećeg meseca na uzorku veličine n=60 • Prvi stratum veličine 200 čine studenti viših godina studija (treća, četv, apsolv) dok drugi veličine 400 čine studenti početnih godina (prva i druga) • Istraživač će možda hteti da vrednuje više mišljenje studenata iz manjeg stratuma budući da stariji studenti generalno više posećuju pozorišta Imenilac 600/200 + 600/400 = 3 + 1.5 = 4.5 Stariji studenti 3/ 4.5 = 0.667;0.667 * 600 = 40 Mlađi studenti 1.5 / 4.5 = 0.333; 0.333 * 600 = 20 http://www.drvkumar.com/mr9/

24. Uzorak skupina • Populacija podeljena na nekolikoskupina tako da svaka skupina dobro reprezentuje populaciju (heterogene skupine) • Na slučajan način biramo jednu ili više skupina • Iz svake izabrane skupine popisujemo SVE elemente • Generalno neprecizniji od prostog slučajnog Na slučajan način biramo npr prvu skupinu i analiziramo sve elemente iz te skupine Populacija podeljena na 4 skupine

25. Uzorak skupina • Kompanija koja se bavi proizvodnjom sportske opreme želi da uvede novi proizvod na srpsko tržište. Reč je o kopačkama bez pertli. Potrebno je da se ispita tržište kako bi se utvrdili stavovi korisnika prema novom proizvodu i ocenio potencijal tržišta. • Interesuju nas lica koja koriste kopačke više od 2 godine • Uzorački okvir – svi fudbaleri koji su članovi FK u Srbiji aproksimativno obuhvatamo sve članove populacije • Skupine- fudbalski klubovi • Uzorak skupina – jeftin način prikupljanja podataka zbog manjih transportni troškovi anketara

26. Poređenje stratifikovanog uzorka i uzorka skupina Uzorak skupina Homogenost između grupa Heterogenost unutar grupa Grupe se biraju slučajnim putem Efikasnost uzorka se postiže tako što se troškovi uzorka smanjuju brže nego što se preciznost smanjuje Stratifikovan uzorak Homogenost unutar grupa Heterogenost između grupa Sve grupe su uključene Efikasnost uzorka se postiže bržim povećanjem preciznosti nego što se troškovi povećavaju http://www.drvkumar.com/mr9/

27. Višeetapni uzorak • Kako biste na osnovu datog niza slučajnih brojeva i tabele izabrali višeetapni uzorak stanovnika grada koja se sastoji iz opština navedenih u tabeli? • 6031 1428 2437 3044 3968 0594 5593 Možemo da izaberemo na slučaj 2 opštine (sa verovatnoćama proporcionalnim njhovim veličinama) a zatim da sistematskim uzorkom uzorkujemo date 2 opštine. http://www.drvkumar.com/mr9/

28. Višeetapni uzorak • 6031 1428 2437 3044 3968 0594 5593 • Izvlačimo četvorocifrene brojeve iz tablice • 6031, 1428, 2437 Izabrali smo opštine A i D Sledeći korak bi bio uzorkovanje unutar opština http://www.drvkumar.com/mr9/

29. Neslučajan uzorak • Troškovi i problemi oko pravljenja uzoračkog okvira eliminisani po cenu validnosti rezultata • Rezultati mogu biti znatno pristrasni • Primena: • Eksloratorne faze istraživačkog procesa • Pre-testiranje upitnika • Ako se istraživanje obavlja na jako homogenoj populaciji • Kada istraživač nema znanje iz statistike • Kada je potrebno obaviti istraživanje na što jeftiniji i lakši način http://www.drvkumar.com/mr9/

30. http://www.drvkumar.com/mr9/

31. Tipovi neslučajnih uzoraka Uzorak na bazi vrednosnog suda • “ekspert” koristi svoj vrednosni sud prilikom biranja jedinica tako da budu što tipičniji predstavnici populacije Uzorak na bazi grudve snega • Jako korisni prilikom uzorkovanja malih specijalizovanih populacija (npr neurohirurzi) • Svaki ispitanik nakon što je anketiran se zamoli da dostavi kontakt od još nekog pripadnika relevantne populacije Prigodan uzorak • Koristi se za dobijanje informacija na što brži i jeftiniji način Kvotni uzorak • Pokušavamo da “mečujemo” uzorak sa populacijom po nekim relevantnim karakteristikama • Često su to neke demografske karakteristike

32. Kvotni uzorak • Npr interesuje nas stav studenata Ekof prema uvođenju novog računskog centra. • Poznato je da se stavovi studenata generalno razlikuju prema polu i prema godini studija • Cilj nam je da po što manjim troškovima i za što kraće vreme ispitamo stavove studenata tako da njihova struktura po polu i godini studija prati strukturu u populacijji http://www.drvkumar.com/mr9/

33. Kvotni uzorak – primer nepravilnog kvotnog uzorka http://www.drvkumar.com/mr9/