ANALIZA I PREZENTACJA DANYCH ANALIZA DANYCH JAKOŚCIOWYCH METODY BADAŃ SPOŁECZNYCH WYKŁAD 6

Transkrypt

1 METODY BADAŃ SPOŁECZNYCH WYKŁAD 6 dr Agnieszka Kacprzak ANALIZA I PREZENTACJA DANYCH ANALIZA DANYCH JAKOŚCIOWYCH Analiza jakościowa nieliczbowe badanie i interpretacja obserwacji Metody jakościowe zakładają stały związek między gromadzeniem danych a teorią Podczas analizy danych staramy się odkryć prawidłowości, takie jak zmiany w czasie lub możliwe związki przyczynowe między zmiennymi 1

2 ODKRYWANIE PRAWIDŁOWOŚCI Prawidłowości w zakresie: Częstotliwość Nasilenie Struktura Procesy Przyczyny Konsekwencje Przekrojowa analiza przypadków: analizujemy kolejne przypadki, szukając schematu, poświęcając szczególnie dużo uwagi tym zmiennym, które okazały się istotne w poprzednich przypadkach POWIĄZANIE TEORII Z ANALIZĄ 1. Metoda teorii ugruntowanej 2. Semiotyka 3. Analiza konwersacyjna METODA TEORII UGRUNTOWANEJ Oprócz indukcyjnej zasady tworzenia teorii z danych wykorzystywana jest metoda stałego porównywania: Porównywanie zdarzeń odnoszących się do każdej kategorii Integrowanie kategorii i ich własności Określanie zakresu teorii Pisanie teorii 2

3 SEMIOTYKA Jest to nauka o znakach zajmująca się symbolami i ich znaczeniami Żaden znak sam w sobie nie ma znaczenia. Znaczenia są nadawane przez ludzi O znaczeniu poszczególnych znaków decyduje porozumienie społeczne SEMIOTYKA Analiza semiotyczna polega na poszukiwaniu znaczeń przypisywanych do znaków Przykład analizy semiotycznej: Goffman E. Gender Advertisements (1979) Analizował ilustracje reklamowe w gazetach i czasopismach: co reklamy te mówiły o kobietach i mężczyznach? ANALIZA KONWERSACYJNA Badanie sposobów prowadzenia rozmowy w celu ujawnienia ukrytych założeń i struktur życia społecznego Konwersacja jest czynnością społecznie ustrukturyzowaną Konwersacja musi być rozumiana kontekstualnie (te same zwroty mają inne znaczenie w różnych kontekstach) Zmierza do zrozumienia struktury i znaczenia konwersacji przez drobiazgową transkrypcję rozmowy 3

4 PRZETWARZANIE DANYCH JAKOŚCIOWYCH KODOWANIE klasyfikowanie lub kategoryzowanie pojedynczych fragmentów danych, połączone z systemem ich odszukiwania Celem analizy danych jest odkrywanie w nich prawidłowości, które będą pokazywać na teoretyczne wyjaśnienia życia społecznego Tworzenie kodów: nazywanie i kategoryzowanie badanych zjawisk PRZETWARZANIE DANYCH JAKOŚCIOWYCH Sporządzanie notatek Notatki kodowe zapisanie co jednoznacznie rozumiemy pod każdym kodem Notatki teoretyczne refleksje nad wymiarami i głębszymi znaczeniami pojęć, związkami między pojęciami, też teoretycznych Notatki operacyjne metodologiczne, zawracające uwagę na okoliczności zbierania danych TWORZENIE MAPY POJĘCIOWEJ Przedstawienie pojęć w formie graficznej pomaga przemyśleć związki między nimi PRZYKŁAD dla badań Goffmana: Fizyczne umiejscowienie Role pasywne/aktywne Status społeczny płeć władza Wartość społeczna autorytet 4

5 ANALIZA DANYCH ILOŚCIOWYCH KWANTYFIKACJA DANYCH Aby możliwe było poddanie danych analizie ilościowej konieczna jest ich kwantyfikacja, czyli przekształcenie w format czytelny dla komputerowych programów statystycznych Wszystkim zmiennym należy przypisać odpowiedniki liczbowe (np. kobieta - 1, mężczyzna 2) KODOWANIE ODPOWIEDZI NA PYTANIA OTWARTE W przypadku pytań otwartych konieczne jest kodowanie odpowiedzi np. Jaki jest Pan/i zawód? Trzeba wybrać schemat kodowania: kierownicze i niekierownicze, wykwalifikowane i niewykwalifikowane, umysłowe i fizyczne, zależnie od sektora gospodarki (przemysł, handel, służba zdrowia, edukacja itd.) 5

6 KSIĄŻKA KODOWA Jest to dokument, który opisuje pozycje zmiennych i wymienia kody przyporządkowane wartościom składającym się na zmienne. Pomaga w procesie kodowania i później w interpretowaniu kodów podczas analizy. WPROWADZANIE DANYCH W przypadku papierowych ankiet: wpisujemy dane do arkusza w Excelu lub pliku źródłowego SPSS W przypadku ankiet z pytaniami zamkniętymi możliwe jest użycie skanera z odpowiednim programem W wywiadzie telefonicznym wspomaganym komputerowo: dane już podczas ich gromadzenia są wprowadzane do komputera W ankietach internetowych: otrzymujemy od razu gotową bazę danych ANALIZA JEDNOZMIENNOWA Najprostsza forma analizy ilościowej, polegająca na opisywaniu pojedynczej zmiennej, ze szczególnym uwzględnieniem rozkładu jej wartości Rozkład wartości: Jak często odwiedzasz galerie handlowe? Wartość Częstość Procent Procent skumulowany Codziennie 6 8 3% razy w tygodniu % 23 Raz w tygodniu % razy w miesiącu % 74 Raz w miesiącu % 86 Rzadziej niż raz w miesiącu % 100 ogółem % 100 % 6

7 ANALIZA JEDNOZMIENNOWA Miary tendencji centralnej pozwalają sprowadzić wszystkie dane na temat zmiennej do pojedynczej liczby Średnia arytmetyczna Domiananta (wartość występująca najczęściej) Mediana ( wartość środkowa) Średnia jest bardzo podatna na oddziaływanie wartości skrajnych np. średnia wartość majątku mieszkańca Redmond w stanie Waszyngton to milion dolarów ale zameldowany jest tam Bill Gates. ANALIZA JEDNOZMIENNOWA Miary rozproszenia odnoszą się do rozkładu wartości wokół wartości centralnej, takiej jak przeciętna Zakres odległość między najwyższa a najniższą wartością Odchylenie standardowe wskaźnik poziomu zmienności (im wyższe tym bardziej rozproszone dane) ZMIENNE CIĄGŁE I DYSKRETNE Zmienna ciągła wzrasta stale w minimalnych przedziałach np. wiek, dochód, wzrost zmienne ilorazowe Zmienna dyskretna - przeskakuje z jednej kategorii do drugiej (np. częstotliwość wizyt w centrach handlowych, płeć, rok studiów, zawód) zmienne nominalne i porządkowe Zamienne nominalne i porządkowe dominanta Zmienne interwałowe mediana Zmienne ilorazowe - średnia 7

8 SCALANIE KATEGORII ODPOWIEDZI Często, aby wyciągnąć odpowiednie wnioski z analizy warto scalić kategorie odpowiedzi PRZYKŁAD: Jak ONZ radzi sobie z rozwiązywaniem problemów, przed którymi staje? Bardzo dobrze Niemcy Wielka Brytania Francja Japonia USA 2% 7% 2% 1% 5% Dobrze 46% 39% 45% 11% 46% Źle 21% 28% 22% 43% 27% Bardzo źle 6% 9% 3% 5% 13% Nie wiem 26% 17% 28% 41% 10 % ANALIZA DWUZMIENNOWA O ile analiza jednozmiennowa używana jest do celów opisowych, tak analiza dwuzmiennowa do celów wyjaśniających (określenie zależności między zmiennymi) PRZYKŁAD: Jak często uczestniczysz w obrzędach religijnych? Co tydzień lub częściej Rzadziej niż co tydzień Dane dla USA, 2000 Mężczyźni Kobiety 25 % 33 % 75 % 67% Zmienna płeć ma wpływ na zmienną uczestniczenie w obrzędach religijnych ANALIZA DWUZMIENNOWA Analiza zależności: Test chi kwadrat dla zmiennych nominalnych i porządkowych Jednoczynnikowa analiza wariancji jedna zmienna porządkowa a druga ilorazowa Współczynnik korelacji dla zmiennych ilorazowych pow. 0,7 bardzo silna korelacja 0,5-0,7 silna korelacja 0,3-0,5 średnia korelacja 0,1-0,3 słaba korelacja KORELACJA NIE ZAWSZE OZNACZA WSPÓŁZALEŻNOŚĆ! 8

9 Nie każdy rodzaj wykresu nadaje się do określonego rodzaju danych. Do prezentowania wartości: wykresy słupkowe i kolumnowe WYKRES KOLUMNOWY WYKRES SŁUPKOWY Wykresy skumulowane do pokazywania struktury wartości WYKRES KOLUMNOWY SKUMULOWANY WYKRES SŁUPKOWY SKUMULOWANY Wykresy liniowe do prezentowania zmian wartości w czasie Wartość sprzedaży 9

10 Wykresy kołowe do prezentowania proporcji (tylko dla jednej serii danych) Wykres warstwowy- pokazuje proporcje oraz ich zmiany w czasie Wykres bąbelkowy pozwala pokazać zestaw 3 wartości na jednym wykresie (np. liczbę produktów, sprzedaż i udział w rynku) Rozmiary bąbelków udział w rynku Oś x liczba produktów Os y wartość sprzedaży 10

11 Wykres radarowy porównuje zagregowane wartości kilku serii danych Analiza wartości odżywczych trzech posiłków 11