metody statystyczne w pedagogice
TRANSCRIPT
2020-03-14
1
METODY STATYSTYCZNE W PEDAGOGICE
LITERATURA
1. Bruce M. King, Edward W. Minium (2009), Statystyka dla psychologów i pedagogów,
2. Piotr Francuz, Robert Mackiewicz (2005), Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce,
3. Sylwia Bedyńska, Aneta Brzezicka (2007), Statystyczny drogowskaz. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, 2007,
4. Wieczorkowska Grażyna, Wierzbiński Jerzy (2012), Statystyka. Od teorii do praktyki. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.
2020-03-14
2
WARUNKI ZALICZENIA
Test egzaminacyjny (zagadnienia teoretyczne)• Pytania jednokrotnego wyboru
Kolokwia (zagadanienia praktyczne)
Zasada oceniania• powyżej 55% - dostateczny• powyżej 65% - dostateczny plus• powyżej 75% - dobry• powyżej 85% - dobry plus• powyżej 92-100% - bardzo dobry
Materiały do wykładu i laboratoriumwww.zmbs.wpps.uz.zgora.pl zakładkaDydaktyka|Zadania|Pedagogika 1 rok mgr
3
STATYSTYKA
1. Dyscyplina naukowa zajmująca się sposobami (metodami i narzędziami) gromadzenia i opisywania danych ilościowych oraz wyprowadzania na ich podstawie wniosków odnoszących się do procesów masowych
2. Charakterystyka liczbowa opisującą właściwości zbioru danych (np. średnia, mediana, odchylenie standardowe)
3. Uporządkowany zbiór danych dotyczących określonego zjawiska lub procesu czyli informacje liczbowe (dane statystyczne) opisujące świat wokół nas
Współczynnik dzietności, określający liczbę urodzonych dzieci przypadających na jedną kobietę w wieku rozrodczym (15-49 lat) wynosił w roku 2000 1,367, natomiast w 2011 roku 1,297. Mężczyźni najczęściej żenią się „przed trzydziestką”. W 2010 r. ich średni wiek zawierania małżeństwa wynosił 28 lat, tj. o ponad 3 lata więcej niż na początku lat 90-tych. Natomiast w 2000 r. pan młody miał średnio niespełna 26 lat. Panny młode też są starsze, w 2010 roku były w wieku - średnio - 26 lat, wobec niepełna 23 lat na początku lat 90-tych i prawie 24 w 2000 roku.
4. Czynności związane z gromadzeniem i opracowywaniem danych: np. sporządzanie statystyki urodzin, opracowanie statystyk bezrobocia, wypadków, spisów ludności, mieszkań, gospodarstw rolnych, itd.
• Główny Urząd Statystyczny GUS (www.stat.gov.pl)• Ośrodek Badania Opinii Publicznej OBOP (www.obop.com.pl)• Centrum Badania Opinii Społecznej CBOS (www. cbos.pl)
4
2020-03-14
3
STATYSTYKA JAKO NAUKA
• Statystyka interesuje się właściwościami grupy lub zespołu jako takich, nie zaś właściwościami należących do nich elementów jako takich
• Statystyka nie odpowie na pytanie, który student, zda egzamin studia, ale statystyka pozwala stwierdzić, że 15% studentów nie zaliczy danego przedmiotu w pierwszym terminie
• Statystyka nie odpowie, jaki poziom inteligencji ma dana osoba, ale pozwoli stwierdzić, że w wystarczająco dużej grupie ludzi średnia ilorazu inteligencji będzie równa 100, a iloraz około 70% będzie mieścił się w przedziale 95-115
5
W ciągu życia cały czas podejmujemy decyzje odnosząc się do naszej wiedzy i doświadczenia
DEDUKCJA• Od ogółu do szczegółu• Rodzaj rozumowania logicznego, mającego na celu dojście do określonego wniosku na
podstawie założonego wcześniej zbioru przesłanek• W procesie dedukcji nie tworzymy nowej wiedzy, dedukcja jest procesem
wyprowadzania wniosków z tego, co już jest wiadome
INDUKCJA• Od szczegółu do ogółu• Rozumowanie indukcyjne jest procesem logicznym, za pomocą którego dobieramy
hipotezę do danych i uogólniamy przypadek szczególny • W ten sposób tworzymy nową wiedzę, ale jest ona obarczona niepewnością z powodu
braku jednoznacznej zgodności pomiędzy danymi a hipotezą
WNIOSKOWANIE
6
2020-03-14
4
PODEJMOWANIE DECYZJI w warunkach niepewności, w niepowtarzalnej sprawie• Czy oskarżony popełnił przestępstwo?
PROGNOZOWANIE• Czy w najbliższy weekend poprawi się pogoda?• Jaki będzie jutro kurs waluty?• Jakie będą tematy na kolokwium?
TESTOWANIE HIPOTEZ• Im dłuższy okres bezrobocia tym trudniej znaleźć pracę• Kobiety częściej niż mężczyźni robią zakupy
INDUKCJA
7
STATYSTYKA JAKO NAUKA
OPISOWA• zajmuje się projektowaniem badań, procedurami i sposobami gromadzenia
i porządkowania informacji, sposobami opracowania danych ilościowych, ich prezentacją i sumarycznym opisem
• opisuje właściwości próby, w niektórych przypadkach populacji
INDUKCYJNA• zajmuje się regułami wnioskowania o właściwościach populacji opierając się na
własnościach wylosowanej z niej próby• obejmuje procedury statystyczne stosowane przy wyciąganiu wniosków dotyczących
właściwości populacji na podstawie danych uzyskanych z próby• zastosowanie tych procedur wskazuje, z jakim stopniem pewności możemy przyjąć
wnioski dotyczące populacji wyciągnięte na podstawie danych z próby
8
2020-03-14
5
ZBIOROWOŚĆ STATYSTYCZNA• Jest to ogół przedmiotów jednoznacznie sprecyzowanych oraz wyodrębnionych,
mających co najmniej jedną cechę wspólną różniącą się innymi cechami
JEDNOSTKA STATYSTYCZNA• Jest elementem zbiorowości statystycznej
POPULACJA (GENERALNA)• Jest to każdy zbiór elementów, którego zakres możemy określić za pomocą definicji• Całkowity zbiór obserwacji, na temat których badacz chciałby wyciągną wnioski
PRÓBA• Próba jest to dowolna podgrupa bądź podzespół, wybrany z populacji za pomocą
odpowiedniej metody
Populacja i próba de facto składają się z obserwacji (pomiarów,) a nie z osób
PRÓBA I POPULACJA
9
METODY DOBORU PRÓBYWYBÓR LOSOWY (PROBABILISTYCZNY)• dobór jednostek do analizy jest przypadkowy, przypadek decyduje o tym,
które jednostki znajdą się w próbie• każda jednostka ma takie same szanse na znalezienie się w próbie• prawdopodobieństwo znalezienia się w próbie jest znane
Metody doboru losowego • Losowanie proste• Losowanie systematyczne• Losowanie warstwowe (warstwy jednorodne, różniące się między sobą)• Losowanie grupowe (grupy wewnętrznie zróżnicowane, podobne do siebie)
RANDOMIZACJA• I zasada randomizacji polega na losowym doborze osób (obserwacji) do badań• II zasada randomizacji polega na losowym doborze osób do grup badawczych spośród
osób dobranych w randomizacji I stopnia
OPERAT LOSOWANIA 10
2020-03-14
6
METODY DOBORU PRÓBY
WYBÓR NIELOSOWY (PROBABILISTYCZNY)
• dobór jednostek do analizy jest uzależniony od osoby prowadzącej badania• wybór ten nie zapewnia reprezentatywności próby• konieczna jest duża ostrożność w interpretacji wyników
Metody doboru nielosowego• dobór oparty na zgłoszeniach chętnych (ochotniczy)• dobór oparty na dostępności badanych (wygodny)• dobór na chybił trafił• dobór celowy, arbitralny • metoda śnieżnej kuli• dobór informatorów • dobór sieciowy• dobór kwotowy
11
PRÓBA REPREZENTATYWNA• w rzetelny sposób odzwierciedla populację• reprezentatywność próby uzyskujemy przez odpowiedni sposób doboru
jednostek do analizy• tylko dobór losowy gwarantuje uzyskanie próby reprezentatywnej
Próba reprezentatywna poddawana jest bezpośredniemu badaniu empirycznemu ze względu na badaną cechę w celu wyciągnięcia wniosków o kształtowaniu się wartości tej cechy w całej populacji
Podstawowe etapy wykorzystania wyników badania próby: 1. Badacz opisuje jej właściwości, posługując się stosownymi metodami statystycznymi
(część opisowa badań)2. Formułowanie twierdzeń o właściwościach populacji na podstawie zdobytej wiedzy
o właściwościach próby, czyli innymi słowy, do uogólnienia wniosków wyciągniętych na podstawie badania próby na populację (część wyjaśniająca)
PRÓBA I POPULACJA
12
2020-03-14
7
PRÓBA I POPULACJA
• Zwykle nie można przebadać całej populacji. Badamy próbę, aby na jej podstawie wyciągać wnioski dotyczące całej populacji. Próba jako taka jest dla badacza mało interesująca
• Celem analiz jest estymacja (szacowanie) parametrów populacji za pomocą statystyk (estymatorów ) wyznaczonych dla próby. Wnioski te mogą być obarczone błędem. Poprzez zastosowanie odpowiednich procedur statystycznych wielkość tego błędu można oszacować
• Tylko wyniki uzyskane dla prób losowych umożliwiają ich ekstrapolację (uogólnianie) na całą populację. Prowadzenie badań, których wyników nie można uogólnić (nie sposób wyliczyć błędów szacowania) jest nieuzasadnione
• Odpowiednio duża próba pozwala zmniejszyć błąd szacowania. Zapewnia, że przewidywane na podstawie próby dla populacji wartości będą bliskie wartościom rzeczywistym.
• Sama wielkość próby (duża próba dobrana nielosowo) nie zapewnia reprezentatywności
13
STATYSTYKA JAKO WARTOŚĆ LICZBOWA
ESTYMATOR
• własność próby w formie miary opisowej wyznaczonej z tej próby (średnia, odchylenie standardowe, mediana). Estymatory to wielkości odnosząca się do danych uzyskanych w badaniach
• Estymatory oznaczamy na ogół za pomocą liter łacińskich M, x – średnia arytmetyczna obliczona podstawie danych uzyskanych w badaniachS – odchylenie standardowe obliczone na podstawie danych uzyskanych w badaniach
PARAMETR
• własność charakteryzująca populację, ustalona na podstawie estymatora. Parametry to wartości przewidywane, wyznaczone na podstawie danych pochodzących z próby, podawane są zwykle z określonym prawdopodobieństwem błędu (niepewności)
• Parametry oznaczamy na ogół za pomocą liter greckich (mi) – przewidywana z pewnym określonym prawdopodobieństwem średnia w populacji (sigma) – przewidywane z pewnym określonym prawdopodobieństwem odchylenie standardowe w populacji
PARAMETR A ESTYMATOR
Parametr jest to właściwość opisująca populację. Dokonujemy ich oszacowania na podstawie wartości uzyskanych w próbach. Estymator jest właściwością próby pobranej losowo z populacji.
14
2020-03-14
8
ZMIENNEZMIENNA
• cecha, właściwość pod względem której elementy grupy lub zbioru różnią się między sobą
STAŁA
• cecha, właściwość, pod względem której elementy grupy nie różnią się między sobą
WARTOŚĆ ZMIENNEJ
• przypisana jednostce kategoria cechy lub właściwości należąca do pewnego zbioru, który jest określony przez naturę rozważanego problem
• kategorie zmiennej muszą być rozłączne i wyczerpujące
POMIAR
• pomiar polega na sklasyfikowaniu jednostek i przypisaniu ich do kategorii zmiennej czyli ustaleniu jaką wartość przyjmuje badana cecha (zmienna), jakie jest jej natężenie
15
PODZIAŁ ZMIENNYCH
ZE WZGLĘDU NA WIELKOŚĆ ZBIORU• dwuwartościowe (dychotomiczne, sztuczna vs. naturalna dychotomia)• trójwartościowe (trychotomiczne) • wielowartościowe (politomiczne)
ZE WZGLĘDU NA SPOSÓB PRZYBIERANIA WARTOŚCI• ciągłe • dyskretne
ZE WZGLĘDU NA WZAJEMNE USYTUOWANIE DWÓCH CECH• zależne • niezależne
ZE WZGLĘDU NA RODZAJ SKALI POMIAROWEJ• nominalne• porządkowe• interwałowe• ilorazowe
16
2020-03-14
9
ZMIENNA CIĄGŁA• Przyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). • Można wskazać wartość pośrednią pomiędzy dwiema dowolnymi wartościami zmiennej• Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu
ZMIENNE NIECIĄGŁE (SKOKOWE/DYSKRETNE)• Przyjmuje wartości skokowe (tylko niektóre) czyli liczba wartości zmiennej jest skończona
lub przeliczalna (można „wymienić” wszystkie możliwe wartości, nawet jeśli trzeba wymieniać ich nieskończenie wiele)
• Liczba wartości pośrednich pomiędzy dowolnymi dwiema wartościami jest ograniczona• Zmienne dyskretne: płeć, ocena, wykształcenie, liczba znajomych na FB, gotowość do
głosowania na kandydata X, pozycja w rankingu
17
PODZIAŁ ZE WZGLĘDU NA SPOSÓB PRZYBIERANIA WARTOŚCI
• Jeśli dwie zmienne pozostają ze sobą w związku jedną z nich nazywamy zmienną NIEZALEŻNĄ, drugą ZALEŻNĄ.
ZMIENNA NIEZALEŻNAZmienna, od której zależy zmienna zależna, tzw. zmienna objaśniająca• Zmienne manipulacyjne – badacz w sposób losowy przyporządkowuje wartości tych
zmiennych osobom badanym (np. dawka leku, rodzaj oglądanego filmu), manipuluje zmienną zmieniając jej wartości, kierunek, natężenie
• Zmienne klasyfikacyjne - badacz nie może w sposób losowy przyporządkować wartości tych zmiennych osobom badanym, ponieważ nie ma na nie wpływu (np. wykształcenie respondentów, iloraz inteligencji, płeć)
ZMIENNA ZALEŻNAZmienna, która zależy od zmiennej niezależnej, zmienna objaśniana• Zmienna, którą mierzymy, dokonujemy jej pomiaru, którą nie manipulujemy w badaniu• Jej wartość jest "zależna" od wartości zmiennej niezależnej.• Jeśli pomiędzy zmiennymi istnieje zależność funkcjonalna, to zmienna zależna jest
zmienną przewidywaną, objaśnianą18
PODZIAŁ ZE WZGLĘDU NA WZAJEMNE USYTUOWANIE DWÓCH CECH
2020-03-14
10
KORELACYJNY• Korelacja oznacza współwystępowanie• Określonym wartościom jednej zmiennej towarzyszą określone wartości drugiej zmiennej• Zmienne są ze sobą skorelowane, ale natura przyczynowa tego związku nie jest znana• Kierunek wpływu wzajemnej relacji między zmiennymi nie zawsze jest możliwy do
jednoznacznego ustalenia
PRZYCZYNOWO-SKUTKOWY (FUNKCJONALNY)• Oznacza, że określone wartości jednej zmiennej będą wywoływać zmianę wartości drugiej
zmiennej, istnieje związek przyczynowo-skutkowy pomiędzy zmiennymi• Relacja między zmiennymi powinna spełniać trzy kryteria, by można było mówić o związku
przyczynowym: (1) związek między zmiennymi, (2) odpowiedni porządek w czasie , (3) wykluczenie alternatywnych wyjaśnień (przez kontrolę wpływu innych zmiennych i wpływu błędów próby)
• Stwierdzenie związku przyczynowo-skutkowego możliwe jest w badaniach eksperymentach, kiedy można kontrolować wartości zmiennej niezależnej
19
ZWIĄZEK MIĘDZY ZMIENNYMI
KORELACYJNE • Bada się naturalne związki pomiędzy zmiennymi bez ingerencji w nasilenie zmiennych• Badacz nie wpływa na żadną ze zmiennych, jedynie je rejestrując i obserwując relacje (korelacje)
między pewnymi podzbiorami zmiennych• Dane z badań korelacyjnych mogą być jedynie interpretowane w sposób przyczynowy w świetle
pewnych teorii, lecz nigdy nie pozwalają na ostateczne udowodnienie istnienia związku przyczynowego.
EKSPERYMENTALNE • Manipuluje się jedną ze zmiennych niezależnych• Wyróżnienie co najmniej dwie grupy badawcze (kontrolna, eksperymentalna)• Osoby do grup badawczych przydzielane są losowo• W badaniach eksperymentalnych badacz określa wartości niektórych zmiennych i mierzy wartości
innych zmiennych, przy zadanych ustawieniach.• Badania typu eksperymentalnego mogą efektywnie dowieść relacji przyczynowej między zmiennymi
QUASI EKSPERYMENTALNE• Badania eksperymentalne, w których nie została zachowana zasada randomizacji
Ustalenie związku korelacyjnego nie oznacza stwierdzenia zależności przyczynowo skutkowej!
20
SCHEMATY BADAŃ
2020-03-14
11
PODZIAŁ ZE WZGLĘDU NA PRECYZJĘ POMIARU
Zmienne jakościowe Zmienne ilościowe
nominalne porządkowe interwałowe ilorazowe
21
POZIOM POMIARUJAKOŚCIOWY (skale słabe, niemierzlane)
• Skala nominalna• Skala porządkowa (rangowa)
ILOŚCIOWY (skale mocne, mierzalne)• Skala interwałowa (przedziałowa)• Skala ilorazowa
POZIOM NOMINALNY• W zbiorze wartości zmiennej nie można ustalić żadnego porządku, wszystkie wartości są tak
samo „ważne”• Można stwierdzić, czy jedna wartość jest różna/równa od innej• Pomiar polega na wyborze ze zbioru wartości• Zmienne mierzone na skali nominalnej: płeć, wyznanie, zawód, kierunek studiów
• Można uporządkować wartości zmiennej w zależności od natężenia cechy• Można ustalić czy jedna wartość jest większa/mniejsza od innej, ale nie można zmierzyć
różnicy między nimi• Pomiar polega na wskazaniu pozycji/wartości na skali, uporządkowaniu• Zmienne mierzona na skalach porządkowych: wykształcenie, poziom akceptacji zjawisk i
poglądów, skala ocen szkolnych, skala Wechslera*
Typowe skale odpowiedzi w przypadku zmiennych porządkowych • Skala Likerta• Dyferencjał semantyczny (skala Osgooda) • Rangowanie (ustawienie elementów w określonej kolejności)
22
POZIOM PORZĄDKOWY
2020-03-14
12
SKALA LIKERTA
23
W badaniach społecznych bardzo częstą formą pytania, która pozwala ocenić poziom akceptacji danego poglądu jest format pytania zaproponowany przez Rensisa Likerta.
Opinia dotycząca jakiegoś zjawiska, poglądu jest diagnozowana na pięciostopniowej skali: • respondent ma wybrać jedną z pięciu odpowiedzi od zdecydowanie się zgadzam
do zdecydowanie się nie zgadzam• jest to skala porządkowa• odpowiedź neutralna trudno powiedzieć/ani tak ani nie jest na środku skali• jest to skala symetryczna• wielostopniowe skale diagnozujące poziom akceptacji nazywane są potocznie
skalami Likerta
SKALA LIKERTA– zdecydowanie nie zgadzam się (5)– raczej się nie zgadzam (4)– ani się zgadzam, ani się nie zgadzam (3)– raczej się zgadzam (2)– zdecydowanie się zgadzam (1)
SKALE OPARTE NA SKALI LIKERTA– radykalnie lewicowe (1)– lewicowe (2)– centrowe (3)– prawicowe (4)– radykalnie prawicowe (5)
– bez duszności (1)– niewielka duszność (2)– umiarkowana duszność (3)– ciężka duszność (4)– bardzo ciężka duszność (5)
DYFERENCJAŁ SEMANTYCZNYSKALA OSGOODA (DYFERENCJAŁU SEMANTYCZNEGO) służy do badania oceny jakiegoś zjawiska. Oparta jest na skali, która zawiera 7 punktów:• oceny dokonuje się wskazując natężenie cechy pomiędzy dwoma jej przeciwnymi charakterystykami (wyrażonych często przymiotnikowo)• najczęściej zadaje się zestaw pytań diagnozujących różne aspekty analizowanego zjawiska
1.Ocena pozytywna
7. Ocena negatywna
Które z poniższych określeń dotyczą według Ciebie serwisu Facebook
Dla młodych Dla starszych
Intuicyjny Skomplikowany w obsłudze
Bezpieczny Niebezpieczny
Ładny Brzydki
Szybko działa Wolno działa
Do biznesu Do zabawy
Z przyszłością Bez przyszłości
2020-03-14
13
DYFERENCJAŁ SEMANTYCZNYocena marki
POZIOM INTERWAŁOWY• Odległości pomiędzy kolejnymi wartościami zmiennej są jednakowe i mierzalne. Kolejne wartości
różnią się o tę samą wartość• Można ustalić o ile jedna wartość różni się – jest większa/mniejsza od innej, a różnice pomiędzy
wartościami mają sensowną interpretację• Skala nie ma zera (czasem punkt zerowy przyjmowany jest umownie)• Pomiar polega na ustaleniu wartości na podstawie przyjętej jednostki miary• Zmienne mierzone na skali interwałowej: temperatura, rok urodzenia
• Można ustalić ile razy jedna wartość jest większa od drugiej. • Nie tylko różnice, ale także ilorazy wielkości mają interpretację. • Pomiar jest dokonywany na skali, która ma zero• Zmienne mierzone na skali ilorazowej: wiek w latach, kwota dochodu, wzrost, długość, wynik testu w
procentach/punktach, iloraz inteligencji
• W analizach statystycznych na ogół nie dokonuje się rozróżnienia - skale przedziałowe i ilorazowe opisywane są jako ilościowe
10o C ≈ 50o F ; 20o C ≈ 68o F 10o C ≈ 283 K ; 293o C ≈ 566 K
26
POZIOM ILORAZOWY
2020-03-14
14
KUMULATYWNOŚĆ
nominalne porządkowe interwałowe ilorazowe
27
• Każda kolejna skala ma cechy skali poprzedniej • Skalę można sprowadzić do skali niższego poziomu czyli obniżyć jej poziom.
Wiąże się to jednak z utratą pewnych informacji• Łączenie kategorii skali obniża poziomu pomiaru lub go nie zmienia
28
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ilorazowaLiczba punktów:
ndst dbdost bdbOcena: porządkowa
nie zdano zdano nominalnaZaliczenie:
• podstawowe (do 6 lat)• gimnazjalne • podstawowe (8-letnie)• średnie (bez matury)• średnie (z maturą)• policealne• licencjat • magisterskie
porządkowa porządkowa
• Podstawowe lub gimnazjalne
• Średnie
• Wyższe
WYNIK TESTU
WYKSZTAŁCENIE
2020-03-14
15
SKALE POMIAROWE
29
WŁASNOŚCI• skala nominalna: klasyfikacja (różne/równe)• skala porządkowa: porównywanie (większe/mniejsze)• skala interwałowa: odejmowanie (o ile większe/mniejsze)• skala ilorazowa: dzielenie (ile razy mniejsze/większe)
Operacje matematyczne na wartościach skali porządkowej • Stanowisko ortodoksyjne: działania matematyczne na wartościach skali możliwe są tylko
dla skal mocnych• Stanowisko liberalne: na liczbach (przypisanym wartościom zmiennej) wolno
wykonywać działania matematyczne
• Rozwiązanie (?): Można wykonywać działania arytmetyczne, ale nie wolno wyciągać wniosków wybiegających poza dopuszczalne dla danej skali interpretacje
• Umowa: zmienne mierzone na skalach, które mają opisane tylko skrajne wartości mogą być w analizach traktowane jak zmienne ilościowe
Czy można zmierzyć niemierzalne?
• Czy jest Pan (i) zadowolona z obsługi w banku (tak/nie)
Wniosek: Z obsługi w banku zadowolonych jest 91% kobiet i 86% mężczyzn (jest różne)
30
1
Zdecydowanieniezadowolony
10
Zdecydowaniezadowolonyporządkowa
Zadowolenie klientów z obsługi w banku
ilościowa
nominalna
• Proszę znaczyć na skali od 1 do 10 w jakim stopniu jest Pan(i) zadowolony(a) z obsługi w banku.
Średnia: kobiety = 8,5 ; mężczyźni = 7,1Wniosek: kobiety są bardziej zadowolone z obsługi niż mężczyźni (większe/mniejsze)
• Ile razy Pan(i) uśmiecha się w banku?
Średnia: kobiety = 6,2 ; mężczyźni = 2,9Wniosek: kobiety są bardziej zadowolone z obsługi niż mężczyźni, uśmiechają się
dwukrotnie częściej niż mężczyźni (ile razy)
2020-03-14
16
ETAPY PROCESU BADAWCZEGOSTRATEGIA ILOŚCIOWA
FAZA KONCEPCYJNATEORIA• Uzasadnienie podjęcia badań• Sformułowanie celu i problemów badań • Eksplikacja (uszczegółowienie,
wyjaśnienie) problemu badawczego
METODA• Wybór i uzasadnienie hipotez • Operacjonalizacja problemu badawczego• Wybór zbiorowości • Wybór metod i technik badawczych• Przygotowanie narzędzi do badań• Pilotaż badań • Dobór próby
31
FAZA WYKONAWCZA • Realizacja badań • Weryfikacja zebranego materiału
WYNIKI• Wstępne grupowanie materiału
surowego (kodowanie)• Analiza materiału empirycznego – opis
statystyczny• Testowanie hipotez – wnioskowanie o
prawdziwości hipotez , wnioskowanie indukcyjne
• Pisanie raportu z badań