Analýza dotazníků

Analýza dotazníků RNDr. Michal Čihák, Ph.D.

Likertova škála • je jednou z nejpoužívanějších a nejspolehlivějších technik měření postojů v dotaznících: raději použít„Neutrální postoj „

Typy proměnné – statistický znak Statistické znaky dělíme na: • Nominální – lze interpretovat pouze rovnost nebo nerovnost hodnot • Ordinální – hodnoty lze seřadit od nejmenší po největší (nebo naopak) • Metrické • intervalové – lze interpretovat rozdíl dvou hodnot • poměrové – mimo rozdílu lze interpretovat i podíl dvou hodnot

Ordinální vs. Intervalový metrický znak • Likertovy škály lze považovat za ordinální – je možné tvrdit, že například hodnota „Naprosto souhlasím“ je před hodnotou „Spíše souhlasím“. • Některé typy škál je možné považovat i za intervalové– podmínkou je, aby mezi hodnotami byla stejná „vzdálenost. • Příklad 1.Likertova škála "Poor", "Average", "Good", and "Very Good" nemůže být považována za intervalovou, je pouze ordinální.

Intervalové škály Příklad 2. Likertova škála " Strongly disagree ", "Disagree ", "Neither agree nor disagree ", "Agree ", "Strongly agree" je obvykle vnímána jako intervalová. Příklad 3.Sémantický diferenciál je typem škály, která bývá považována za intervalovou (běžný respondent vnímá stupnici lineárně).

Důsledky pro statistické zpracování • Nominální znaky – lze použít pouze metody, které pracují s četnosti (například χ2test nezávislosti) • Ordinální – lze navíc použít i neparametrické metody, které pracují s pořadím (Wilcoxonův test, Mann-Whitneyův test, apod.) • Intervalové metrické – odpovědi na několik otázek (se stejným typem škály) lze sčítat a na takto vzniklý znak lze použít parametrické testy (t-test, analýza rozptylu, apod.)Poznámka: Obecně se doporučuje sčítat minimálně 4 otázky, ideálně 8 a více otázek, což zaručuje (centrální limitní věta) normální rozdělení vzniklého znaku.

Nominální znaky → χ2test nezávislosti • Příklad 3. Pohlaví vs. účast v posledních volbách: • Ptáme se, zda účast ve volbách závisí na pohlaví. • χ2test nezávislosti smí být použit pouze v případě výběrů, které nejsou párové.

χ2 test nezávislosti v SPSS • Analyze → DescriptiveStatistics → Crosstabs…

χ2 test nezávislosti – výsledky • p-hodnota je 0,015 < 0,05 (hladina významnosti) • Zamítáme H0 a přijímáme HA • Na hladině významnosti5 % byla zjištěna závislost mezi pohlavíma státnípříslušností.

Nominální znaky → McNemarův test • Příklad 3. Ptáme se, zda je tzv. globálního oteplování vážným nebezpečím pro lidstvo: • Zajímá nás, zda přečtení studie ovlivnilo názor na globální oteplování. • Zde se jedná o tentýž výběrový soubor, pro nějž byl průzkum dvakrát zopakován (hodnoty tvoří páry)– musíme použít McNemarův test namísto χ2test nezávislosti

McNemarův test v SPSS • Analyze → DescriptiveStatistics → Crosstabs… • V našem cvičném souboru ale nemáme data vhodná pro tento test.

Ordinální znaky → Mann-Whitney test • Test smí být použit pouze v případě výběrů, které nejsou párové (žádný respondent se nesmí vyskytovat současně v obou výběrových souborech). • Příklad 4. Chceme zjistit, zda se liší názory Čechů a Poláků v otázce „Jsem si jistý/á, že se chci stát učitelem/kou.“

Mann-Whitney test v SPSS • Analyze → NonparametricTests → LegacyDialogs→ → 2 Independent Samples…

Mann-Whitney test – výsledky • p-hodnota je 0,351 > 0,05 (hladina významnosti) • Nezamítáme H0 • Na hladině významnosti5 % nebyl zjištěn rozdílmezi Čechy a Polákyv otázce „Jsem si jistý/á, že se chcistát učitelem/kou.“

Ordinální znaky → Wilcoxonův znaménkový test • Test smí být použit pouze v případě výběrů, které jsou párové (na stejném souboru respondentů provedeme průzkum dvakrát). • Analyze → NonparametricTests → LegacyDialogs → → 2 RelatedSamples… • V našem cvičném souboru ale nemáme data vhodná pro tento test.

Ordinální znaky → Spearmanův koeficient korelace • Má smysl pouze v případě výběrů, které jsou párové (pro stejný soubor respondentů zkoumáme závislost dvou ordinálních statistických znaků). • Příklad 5. Chceme zjistit míru závislosti mezi otázkou „Jsem si jistý/á, že se chci stát učitelkou“ a otázkou „Celkově považuji profesní přípravu za maximálně užitečnou“.

Spearmanův koeficient korelace v SPSS • Analyze → Correlate → Bivariate…

Spearmanůvkoef. korelace – výsledky • Spearmanůvkoeficient korelace je 0,078 • p-hodnota pro tento koeficient je 0,195 > 0,05 • Koeficient korelace nebyl shledán významným na hladině významnosti 5 %. • Nebyla zjištěna závislost mezi těmito dvěma otázkami.

Odhad reliability dotazníku • Reliabilita (spolehlivost, hodnověrnost) je statistická veličina, udávající spolehlivost skupiny položek dotazníku. • Lze ji chápat jako míru přítomnosti chyby při měření • Nabývá hodnot od 0 do 1 (0 % až 100 %) – čím je nižší, tím je měření měně spolehlivé. • Příklad 6. Chceme zjistit reliabilitu položek A4a, A4B, A4c, A4d, A4e dotazníku. • Předpokládejme, že tyto položky měří „spokojenost se studiem“. Zajímá nás, jak spolehlivě ji měří.

Odhad reliability dotazníku v SPSS • Analyze → Scale → ReliabilityAnalysis…

Odhad reliability dotazníku – výsledky • Cronbachovo alfa vychází poměrně vysoké, tedyzvolených 5 otázek dobře měří jednu vlastnost „celkovou spokojenost se studiem“. • V další tabulce můžeme najít vypočtené korelace mezi jednotlivými otázkami. • V poslední tabulce můžeme pro každou otázku nalézt informaci, jak se změní Cronbachovo alfa, pokud tuto otázku odstraníme z dotazníku.

Intervalový znak vytvořený součtem ordinálních znaků • Příklad 7. Vytvoříme novou proměnnou SoucetA4 = A4a + A4b + A4c + A4d + A4e • Na takto vzniklou proměnnou lze použít parametrické testy (t-test, analýza rozptylu, apod.) • Poznámka: Obecně se doporučuje sčítat minimálně 4 otázky, ideálně 8 a více otázek, což zaručuje (centrální limitní věta) normální rozdělení vzniklého znaku.

Vytvoření nové proměnné v SPSS • Transform → ComputeVariable… • V datovém listu vznikne nová proměnná SoucetA4. • Na záložce Data View nastavte pro tuto proměnnou ve sloupci Measure hodnotu Scale.

Dvouvýběrový t-test • Pouze pro metrické intervalové znaky (pro ordinální znaky je náhradou Mann-Whitneyův test) • Pouze v případě výběrů, které nejsou párové (žádný respondent se nesmí vyskytovat současně v obou výběrových souborech) • Příklad 8. Zajímá nás, zda se liší názor Čechů a Poláků na spokojenost se studiem.Vytvoříme novou proměnnou „spokojenost se studiem“ SoucetA4 = A4a + A4b + A4c + A4d + A4e

Dvouvýběrový t-test v SPSS • Analyze → CompareMeans → → Independent-Samples T Test…

Dvouvýběrový t-test – výsledky • p-hodnota je 0,060 > 0,05 (hladina významnosti) • Nezamítáme H0, nicméně výsledek testu je „hraniční“ (0,060 je blízko 0,05). • Na hladině významnosti 5 % nebyl zjištěn rozdíl mezi Čechy a Poláky v „celkové spokojenosti se studiem“.

Intervalové rozdělené četností • Příklad 9. Vytvoříme novou proměnnou Vek_intervaly, podle následujících pravidel: Vek ≤ 20 interval číslo 1 21 ≤ Vek ≤ 22 interval číslo 2 23 ≤ Vek interval číslo 3 • Pomocí této proměnné určíme četnosti hodnot proměnné Vek v jednotlivých intervalech

Intervalové rozdělené četností v SPSS • Transform → RecodeIntoDifferentVariables…

Analýza rozptylu – jednoduché třídění • Chceme porovnat více nezávislých souborů (t-test porovnává dva nezávislé soubory) • Respondenty třídíme do skupin podle jedné proměnné • Opět pouze pro metrické intervalové znaky • Příklad 10. Zajímá nás, zda se liší názor Čechů, Poláků a Němců na spokojenost se studiem (třídící proměnná – Stat). • Příklad 11. Zajímá nás, zda se liší názor různých věkových skupin na spokojenost se studiem (třídící proměnná – Vek_intervaly).

Analýza rozptylu v SPSS • Analyze → CompareMeans → →One-Way ANOVA…

Analýza rozptylu – výsledky • p-hodnota je 0,474 > 0,05 (hladina významnosti) • Nezamítáme H0 • Na hladině významnosti 5 % nebyl zjištěn rozdíl mezi jednotlivými věkovými skupinami. • Pokud by v jiné úloze byl zjištěn,hledáme ve druhétabulce, mezi kterými skupinamije Sig. menší než 0,05.

Analýza rozptylu – dvojné třídění • Opět chceme porovnat více nezávislých souborů • Respondenty třídíme do skupin podle dvou proměnných • Opět pouze pro metrické intervalové znaky • Příklad 12. Zajímá nás, zda se liší názor na spokojenost se studiem u českých dívek, českých chlapců, polských dívek a polských chlapců (dvě třídící proměnné – StataPohlavi). • Nevýhoda – chybí nabídka post hoc porovnání – lze řešit vytvořením nové třídící proměnné

Párový t-test • Pouze pro metrické intervalové znaky (pro ordinální znaky je náhradou Wilcoxonův znaménkový test) • Pouze v případě výběrů, které jsou párové (na stejném souboru respondentů provedeme průzkum dvakrát) • Analyze → CompareMeans → Paired_Samples T Test… • V našem cvičném souboru ale nemáme data vhodná pro tento test.

Analýza dotazníků