Metody sociologického výzkumu 6. PŘEDNÁŠKA

1. Metody sociologického výzkumu6. PŘEDNÁŠKA

2. TÉMATICKÁ STRUKTURA • Teorie a metodologie vědy - stručný vývoj vědy, hlavní etapy, funkce vědy ve společnosti.Metodologie vědeckého poznání, objasnění pojmů: epistemologie, metodologie, metoda, metodika. • Hlavní metody vědecké práce indukce, dedukce, analýza, syntéza, srovnání, analogie, explanace predikce, generalizace. Poznání jako subjekt objektový vztah, podmíněnost poznání, relativismus výpovědí vědy, jazyk vědy, pojmy, kategorie, zákony, pojem paradigma • Vědecký problém, vědecký přístup k problému, druhy výzkumu podle OECD, jiná členění, význam rozlišení typů vědeckého výzkumu. Sociální jev, sociální problém jako předmět výzkumu. Pojetí „sociálního“ v sociologii. • Specifika sociologického přístupu k společenským jevům, kvantitativní a kvalitativní sociologický výzkum, způsoby získávání informací. Kumulativní charakter poznání, hypotéza, druhy hypotéz - verifikace, falzifikace • Fáze sociologického výzkumu (funkce a použití sociologického výzkumu, aplikovaný výzkum, terminologie) • Operacionalizace a měření ve společenských vědách (definování pojmů, znak a druhy znaků) • Metody a techniky získávání empirických dat v sociologickém výzkumu. • Problém zobecňování v sociologickém výzkum (výběrová, monografická šetření) • Data, a postup jejich zpracování. (kvalita dat, validita, reliabilita) • Základní postupy analýzy dat v sociologickém výzkumu

3. VÝBĚROVÝSOUBOR TYPY VÝBĚRŮ

4. Idea výběrových šetření Výběrový soubor Zobecnění (statistická indukce) Základní soubor(cílová skupina)

5. VÝBĚR OBJEKTŮ ZKOUMÁNÍ • Při kvantitativním výzkumu: • Musí být definována základní jednotka a základní soubor • Podle velikosti souboru se rozhodujeme pro šetření: Vyčerpávající Výběrové

6. VYČERPÁVAJÍCÍ A VÝBĚROVÁ ŠETŘENÍ • Vyčerpávající šetření = výzkum, při kterém zjišťujeme požadované informace od všech jednotek v základním souboru nebo cílové skupině • Sčítání lidu, domů a bytů • Povinné statistické výkazy • Celní statistiky • Výzkumy s malou cílovou skupinou Výběrové šetření = výzkum, při kterém zjišťujeme požadované informace od (obvykle relativně malého) vzorku jednotek, které v nějakém smyslu slova reprezentují základní soubor nebo cílovou skupinu.

7. VALIDITA A RELIABILITA MĚŘENÍ • VALIDNÍ MĚŘENÍ – takové měření, které měří skutečně to, co jsme zamýšleli měřit. • RELIABILNÍ MĚŘENÍ – takové měření, které nám při opakované aplikaci dává shodné výsledky, pokud se ovšem stav pozorovaného objektu nezměnil.

8. POPULACE (ZÁKLADNÍ SOUBOR) • Soubor jednotek, o nichž předpokládáme, že jsou pro ně závěry výzkumu platné Někdy se rozlišuje: • Cílová populace - všechny jednotky • Základní soubor - nejširší zachytitelný soubor jednotek

9. VZOREK (VÝBĚROVÝ SOUBOR) • Skupina jednotek, které skutečně zkoumáme Zkoumat vzorek je: • Levnější • Rychlejší • Často nelze technicky zkoumat základní soubor

10. OPORA VÝBĚRU • Seznam jednotek základní populace, z nějž je vybírán zkoumaný vzorek • Pro každou jednotku musí zajišťovat předepsanou šanci, že bude vybrána

11. REPREZENTATIVITA A TYPY VÝBĚRŮ REPREZENTATIVITA • Výzkum lze považovat za reprezentativní, pokud postup výběru a výpočet odhadů zajišťují, že výsledné hodnoty dobře charakterizují základní soubor. • Některé výběrové postupy z podstaty fungují tak, že výzkum nemůže být reprezentativní. Reprezentativní ve statistickém smyslu Kvazireprezentativní – přibližně reprezentativní Nereprezentativní

12. PODMÍNKY REPREZENTATIVNOSTI • Minimální velikost výběrového souboru • Každá jednotka základního souboru musí mít stejnou pravděpodobnost výběr

13. METODY VÝBĚRU 1. Kvótní výběr (quotasampling) Gallupova metoda – používal až do roku 1956 2. Náhodný (pravděpodobnostní) výběr (probability sampling)

14. ZDROJE INFORMACÍ PRO KVÓTNÍ VÝBĚR • Statistické informace, zejména sčítání lidu • Další dosažitelné přehledy – výkazy o struktuře zaměstnanců, studentů ap. KVÓTNÍ PŘEDPIS - Instrukce pro tazatele, podle jakých charakteristik dotázané vybírat • Jednoduché kvóty Celkem dotázaných: 4 Pohlaví: • Muži 2 • Ženy 2 Věk: • 18-34 1 • 35-49 2 • 50 a více 1 • Kombinované (vázané) kvóty

15. Kombinovaná kvóta - příklad

16. VÝHODY A NEVÝHODY KVÓTNÍHO VÝBĚRU • Rychlý • Pružný • Anonymní dotazování • Menší náklady • Velký vliv tazatele • Obtížná kontrola jeho práce

17. NÁHODNÝ VÝBĚR (PRAVDĚPODOBNOSTNÍ) • Každá jednotka populace má stejnou pravděpodobnost, že bude vybrána • Reprezentuje všechny známé i neznámé vlastnosti populace • Lze odhadnout, jak se vzorek liší od populace • Prostý náhodný • Náhodný stratifikovaný • Vícestupňový

18. PROSTÝ NÁHODNÝ VÝBĚR • Podle tabulky náhodných čísel • Losováním • Systematický výběr – zahrnuta každá n-tá jednotka ze seznamu Určení velikosti kroku (algoritmu) (Riziko - systematičnost v seznamech)

19. NÁHODNÝ STRATIFIKOVANÝ VÝBĚR • Populace rozdělena do skupin homogenních podle nějakého kritéria • Jedinci vybírání náhodně z těchto skupin Výhody náhodného výběru Kontrolovatelnost Možnost mezinárodního srovnání Nevýhody náhodného výběru Vysoké náklady Závislost na opoře výběru Nízká návratnost Nutnost vážení

20. VÍCESTUPŇOVÝ NÁHODNÝ VÝBĚR Ve dvou nebo více krocích: 1. Nejprve náhodně vybrána přirozená seskupení 2. Náhodný výběr jedinců v tomto seskupení

21. NÁHODNÁ PROCHÁZKA „RANDOM ROUTE“ • Východisko v sídelní struktuře • Stanovení kroku (algoritmu), podle něhož jsou vybírání dotázaní

22. PANELOVÝ VÝZKUM • Opakovaný výzkum provádění na stále stejném souboru osob • Většinou se tvoří jako reprezentativní vzorek určité populace • Vhodné pro dlouhodobé výzkumy • Problém udržet zájem dotázaných • Problém jejich „profesionalizace“

23. ÚČELOVÝ VÝBĚR • Založen na úsudku výzkumníka, jaký soubor je třeba zkoumat (návštěvníci, publikum, příslušníci sociálních skupin apod.) • Výzkumník musí přesně a jasně definovat, na jaký základní soubor (populaci) se vzorek vztahuje • Může být proveden jako reprezentativní

24. ANKETA ( media, rozdávaná) • Tzv. samovýběr – není reprezentativní, problematický • Výběr jedinců je založen na rozhodnutí respondenta odpovědět na anketu • Nelze definovat populaci, na níž se výsledky vztahují

25. SNOWBALL SAMPLING • Technika sněhové koule • Není reprezentativní výběr • Dotázaní uvádějí kontakt na další jedince • Vhodné pro výzkum dočasných populací (svědkové události, účastníci akce apod.)

26. STANOVENÍ VELIKOSTI VÝBĚROVÉHO SOUBORU • Záleží na rozptylu (variabilitě) proměnné • Čím větší rozptyl, tím je třeba větší výběrový soubor • Výběrová chyba a interval spolehlivosti jsou tím menší, čím je rozptyl menší a výběr větší • Tedy platí: čím větší počet měření tím větší spolehlivost a menší chyba

27. Výběrová chyba - zkreslení, které vzniká náhodně v důsledku toho, že výběrový soubor je pokaždé o trochu jinak složený. U pravděpodobnostních výběrů se dá odhadnout velikost výběrové chyby (přesnost odhadu) pravděpodobnost výběrové chyby (spolehlivost odhadu) CHYBY ODHADŮ Nevýběrová chyba - zkreslení, které vzniká systematicky v důsledku toho, že určité typy osob se chovají jinak, než by bylo pro realizaci výzkumu optimální. • Příčiny: • špatná opora výběru • nezastižení osoby • odmítnutí rozhovoru • neupřímné odpovědi • nepochopení otázek

28. INTERVAL SPOLEHLIVOST • Je dána hladinou spolehlivosti – tj. pravděpodobnost s jakou se odhadovaný parametr základního souboru při opakovaném výběru ocitne v tomto intervalu • Používané hladiny významnosti – 90 %, 95 %, 99% což je jistota s jakou se při 100 různých výběrech se sledovaným hodnotou dostaneme do intervalu.

29. TAZATELÉ A TAZATELSKÉ SÍTĚ

30. Tazatelé – externí spolupracovníci V kvantitativním výzkumu • Osobní (Face-to-Face) dotazování • - papír, notebook, MDA, mobil • Telefonické dotazování • CATI (computer .…) Rekrutacerespondentů na kvalitativní výzkumy Jejich práce je nárazová: • časově • prostorově • různý počet tazatelů zapojených do jednoho „terénu“ TAZATELSKÁ SÍŤ – tazatelé jsou jejími členy musí být přiměřeně velká musí být vyškolená a ověřovaná musí být připravená splnit „téměř všechno“ územně rozložená podle potřeb firmy 30

31. PŘÍPRAVA A ŠKOLENÍ TAZATELŮ Nábor: inzerát, zájem respondentů, přes obecní úřad, apod. Přijímací proces: • přihláška + výpis z trestního rejstříku • samostatné prostudování „učebních textů a příručky“ • „zkušební dotazování“ • školení • Přijímací proces je náročný a uchazeč si ověří, zda mu činnost vyhovuje - již zde odpadne cca polovina uchazečů Tazatel se musí naučit: • vybrat podle pokynů respondenty • umět navázat kontakt s respondentem • pracovat s dotazníkem • dodržovat standardy a etické normy (mlčenlivost, anonymita) • zvládnout administrativní záležitosti • v případě komplikovaných témat studií – „nastudovat a pochopit“ předmět výzkumu Pro FtF dotazování dostane pověření, pak Průkaz tazatele. 31

32. Kontrola a hodnocení tazatelů (FtF) Kontroluje se: • Jak jsou dotazníky vyplněny a splněny pokyny k výzkumu • Zda byl opravdu výzkum proveden • poštou • telefonem • Při získávání osobních údajů respondentů je nutné zdůraznit anonymitu dotazování a oddělení osobních údajů od dotazníku 32

33. SIMAR 33

34. Práva respondenta Právo volby – zda se účastní či ne Právo na anonymitu– viz ochrana osobních údajů Právo bezpečí – nesmí být fyzicky či psychicky zatěžováni Právo být informován o všech aspektech výzkumu – otázka zda sdělit či nesdělit účel Právo na soukromí – respekt před citlivými údaji Právo na možnost ověřit si identitu a dobré úmysly výzkumníka ETIKA V SOCIÁLNÍM VÝZKUMU Zákon č. 101/2000 Sb. • Získání údajů o respondentovi-kontrola • Zdůraznit anonymitu dotazování • Jméno a adresu sděluje respondent dobrovolně podpis – užívají se jen pro kontrolu práce tazatele • Odmítnutí je možné, ale nemá být časté. Refusalrateobecně 25 – 40% • Poděkování respondentovi za rozhovor • Anonymizace dat • Oddělení dat – osobní data respondenta se hned po příchodu do agentury oddělují od dat z výzkumu 34

35. PROCES VÝZKUMU – zpracování dat

36. KROKY KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU • Formulace teoretického nebo praktického sociálního problému • Formulace teoretické hypotézy • Formulace souboru pracovních hypotéz • Rozhodnutí o populaci a vzorku • Pilotní studie • Rozhodnutí o technice sběru informací • Konstrukce nástrojů pro tento sběr • Předvýzkum • Sběr dat • Analýza dat • Interpretace, závěry, teoretické zobecnění

37. KROKY KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU • Formulace teoretického nebo praktického sociálního problému • Formulace teoretické hypotézy • Formulace souboru pracovních hypotéz • Rozhodnutí o populaci a vzorku • Pilotní studie • Rozhodnutí o technice sběru informací • Konstrukce nástrojů pro tento sběr • Předvýzkum • Sběr dat • Analýza dat • Interpretace, závěry, teoretické zobecnění

38. Zpracování dat 1. PŘÍPRAVA DAT PRO ANALÝZU kontrola vyplnění dotazníků - úplnost, zpracovatelnost - vyřazení nepoužitelných (2-3%) vytvoření kódového klíče, zakódování otevřených otázek - všechny odpovědi jen v číselné podobě přenos dat do počítače - matice: řádkově respondenti, sloupcově otázky Např. do Exelu - „pořizování dat“ důsledně kontrolovat chyby při pořizování

39. TŘÍDĚNÍ DAT • Cílem je zjistit frekvenci (počet kolikrát se určitá data, nebo jejich kategorie v daném souboru vyskytují) • Záleží na typu znaku (nominální, ordinální, kardinální • Vytváříme kategorie, (skupiny, třídy, ) : - „jev“ v tomto případě = odpověď na otázku (určitá varianta zkoumané vlastnosti) - výsledek třídění: četnosti jevů v jednotlivých třídách • Způsoby třídění: ruční (čárkování), počítačové

40. STUPNĚ TŘÍDĚNÍ • Třídění prvého stupně - začleňování podle jedné vlastnosti - odtud úvodní poznatky o zkoumané vlastnosti • Třídění druhého stupně - dělení četností z 1. stupně podle další vlastnosti - výsledkem kontingenční tabulka • Analogicky lze další třídění (3., 4., … stupeň)

41. POPIS JEDNOROZMĚRNÉHO SOUBORU • Opět: význam znaků • Grafické znázorněn - grafy • Výpovědi o struktuře dat: - míry polohy: - průměr (aritmetický, vážený) - modus (nejpočetnější třída) - medián (dělí na 2 stejné části) - kvartily, decily) - míry variability: - variační rozpětí - rozptyl - směrodatná odchylka

42. STATISTICKÉ ZOBECŇOVÁNÍ A MĚŘENÍ SOUVISLOSTÍ • o co jde: - zjišťování souvislostí mezi měřenými vlastnostmi a extrapolace poznatků na širší populaci – základní soubor - ověřováním „statistických“ hypotéz zde úkoly - zhodnotit rozložení dat, odhadnout (co nejpřesněji) charakteristiky základního souboru z dat výběrového) respektujeme jejich pravděpodobnostní charakter - ověřit hypotézy o tomto rozložení a charakteristiky, porovnat s tabulkovými hodnotami

43. ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA Z VÝZKUMU • Standardní model závěrečné zprávy: - úvod - smysl a cíl výzkumu, hypotézy - popis použité metody - charakteristika zkoumaného souboru - poznatky z výzkumu (dle hypotéz) - závěrečné shrnutí - hlavní poznatky - doporučení pro praxi - nástin problémů pro další řešení

44. příště na viděnou 