http://i.stack.imgur.com/WTzZ5.png Mgr. Jan Hanzelka, BSS104 Metodologie bezpečnostních a strategických studií, FSS MU Obsah přednášky: 1)Připomenutí toho, co to je kvantitativní metodologie 2)Postup výběru tématu, definovaní proměnných a jejich měření 3)Základní postup analýzy dat a příklady 4)Něco málo o výběr vzorku 5)Shrnutí + diskuze • •Vědět jaký je rozdíl mezi kvanti a kvali výzkumem, vědět co to je korelace a kauzalita a jaký je mezi nimi rozdíl, jaké máme druhy proměnných, vědět jak si vybrat vzorek, jaké metody výběru existují, dokázat určit kvalitu vzorku, znát základní metody kvantitativní analýzy dat a dokázat je vysvětlit na příkladu. Úvod do kvantitativní metodologie (opakování z minula) + možná něco navíc Co to je Kvantitativní přístup/metodologie/výzkum? •Hledání vztahů mezi proměnnými ( X Y ) •Tvorba hypotéz a teorií •Práce s většími datovými soubory •Statistické analýzy – popisná statistika, regresní modely atd. •Hledání korelací a kauzalit Příklad: Co je příčinou demokracie? •Kvalitativní •Co bylo příčinou demokracie v jednom nebo několika vybraných případech? • •Causes-of-effect •Příčina efektu •Od demokracie k příčinám. •Kvantitativní •Jaký je průměrný efekt jedné nebo několika nezávislých proměnných na demokracii? • •Effect-of-cause •Efekt příčiny •Od příčin k demokracii. Jak si vybrat téma? •Vědecké oborové oblasti - výběr paradigmatu •Výběr tematické oblasti •Něco co mě trápí nebo zajímá – chci vyřešit problém •Nějaký problém, téma, o kterém jsem četl a chtěl bych to rozvinout •Někdo za mnou přišel a nabídl mi peníze na výzkum něčeho •Chci vyvrátit nějaký předsudek, špatně udělaný výzkum •Určení výzkumného tématu, cíle a otázky (případně podotázek) •Identifikace klíčových proměnných (+ možných předpokládaných vztahů - hypotézy) • • Jaké základní proměnné máme? •Z pohledu vztahu: •Závislá (y) vs. Nezávislá (x) •Demokracie (y) vs. volební právo (x) •Z pohledu charakteru: •Nominální •Ordinální •Kardinální/intervalové • •Základem každého výzkumu je dobrá operacionalizace http://blogs-images.forbes.com/jimclash/files/2015/12/free-vector-medals-medal-vector_006155_Medal4 .jpg http://images.all-free-download.com/images/graphicthumb/men_women_bathroom_clip_art_9341.jpg http://www.ptakoviny-praha.com/emdata/products/1290_l.jpg http://static1.squarespace.com/static/5405eb42e4b0b0a7e18a1dba/t/54c7e8d9e4b01f7dbe45e6dc/142238741 8585/ Jak měřit strach/pocit bezpečí/nejistotu ??? •Jak měřit sociální jevy? •Jaký je vztah mezi mírou kriminality a zvolenou policejní strategií? •Jaký vztah má nezaměstnanost a kriminalita? •Jaký vztah má věk a vzdělání k důvěře k policii? •Jaký vztah je mezi přítomností uprchlického tábora/věznice v obci a pocitem bezpečí? • •Potřebujeme z jevů udělat KARDINÁLNÍ/Intervalové PROMĚNNÉ •K tomu nám mohou pomoci různé triky jako škálování a využití indexů. Škálování •Likertova škála •Strongly agree – Agree – Disagree – Strongly disagree • 4 3 2 1 •Bogardova škála sociální vzdálenosti •Would you be willing to have a muslim: •Live in your country 1 •Live in your city 2 •Live in your neighborhood 3 •Live next door to you 4 •Marry your child 5 Indexy •Jedná se o ucelené měření založené na několika nominálních indikátorech •Příklad: měření vztahu k muslimské komunitě/islámu: •Muslim rovná se terorista. Ano Ne x2 •Muslimové jsou nebezpeční. Ano Ne •Měli bychom si ně dávat pozor. Ano Ne •Islám je nebezpečný pro naši kulturu. Ano Ne •Mešity se nemají v ČR stavět. Ano Ne • --------------- • 3 3 •1 3 6 zvýšení váhy odpovědi Jak se ptát na to, o čem se nemluví? •Snažit se formulovat otázku bez hodnotového zabarvení, případně jako věc, která je „normální“ •„Kouříte marihuanu?“ Vs. „Kdy jste naposledy kouřil marihuanu?“ •Projekční otázky – např. formou nedokončených vět. •„Partnerku/partnera udeřím, v případě ….. “ •Anekdotické otázky • • • „S kterým panáčkem souhlasíte?“ http://igottadowhat.com/wp-content/uploads/2015/05/065db80.jpg POLICII MUSÍME DŮVĚŘOVAT! NEMYSLÍM SI! Základní kvantitativní analýza Techničtější část http://lowendmac.com/musings/12mm/art/dont-panic-thumb.png Jak analyzovat? •Experimentální metoda vs. Statistická metoda – Proč používat statistiku? •Základní popisná statistika – sumarizace nasbíraných dat •Modus (nominální, ordinální, kardinální) •Medián (ordinální, kardinální) •Průměr (kardinální) •Základní analýza – hledání vztahů - korelací •Lineární regresní analýza – hledání vztahů mezi dvěma proměnnými •Vícerozměrná analýza •více než 2 proměnné •kontrola 3. proměnnou Jaké můžeme mít korelace? Příklad 1.: Lineární regrese v Excelu •CÍL PRÁCE: •ZJISTIT MOŽNÝ VZTAH MEZI RŮSTEM PŘÍJMŮ A ČASEM. •VYUŽÍT TENTO ÚDAJ K PREDIKCI V DALŠÍCH LETECH. • •NAŠE HYPOTÉZA: •S PŘIBÝVAJÍCÍM ČASEM ROSTE MZDA •Konceptualizace času na kalendářní roky (od 1.1. do 31.12) •Konceptualizace mzdy na průměrnou výši mzdy v ČR v daném kalendářním roce • •PROMĚNNÉ Jak je operacionalizujeme? • ČAS (X) - Roky • Průměrná mzda (Y) - Kč • Počet let (x) Průměrná mzda (y) 1 19 546 2 20 957 3 22 691 4 23 488 5 24 319 6 25 109 7 25 128 8 25 686 Regresní statistika Násobné R 0,962 Hodnota spolehlivosti R 0,925 Nastavená hodnota spolehlivosti R 0,912 Chyba stř. hodnoty 646,900 Pozorování 8,000 ANOVA Rozdíl SS MS F Významnost F Regrese 1 30788610 30788609,52 73,5724615 0,000137942 Rezidua 6 2510880,5 418480,0794 Celkem 7 33299490 Koeficienty Chyba stř. hodnoty t Stat Hodnota P Dolní 95% Dolní 95,0% Horní 95,0% Hranice 19512,64 504,061 38,711 0,000 18279,251 18279,251 20746,035 jednotka času 856,19 99,819 8,577 0,000 611,942 611,942 1100,439 Silná korelace - 92,5 % případů vysvětluje trend výsledné rovnice Průměrná odchylka rovnice je 649,9 Kč od reálných hodnot Pravděpodobnost chyby = silný prediktivní potenciál Koeficienty slouží k sestavení prediktivní rovnice trendu Jaké chyby byly v předchozím příkladu? •Proč nemohou být závěry průkazné: •Malý počet (N) •Převzatá data – práce s průměrnou mzdou a nemožnost kontroly její správnosti •Úzké zaměření pouze na ČR a přitom snahy o generalizaci !!! •Ignorování možných dalších proměnných •Zapojení kvalitativního výzkumu, který nám hned předhodí deviantní příklady a zničí naši teorii/hypotézu Příklad 2.: Kontrola třetí proměnnou •Může se jednat i o proměnnou nominální (pohlaví, národnost, povolání) – prakticky se jedná o rozdělení datového souboru do podsouborů přičemž sledujeme jestli daný vztah nezmizí • • https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/3/33/NZ.Electricity.Correlation.2007.TeApitiTararua.png Proč si neplést korelaci a kauzalitu J • • Jak (ne)nakládat se závěry? •Neplést si výsledky výzkumu, dohady a předsudky – častá chyba televizních „specialistů“ •Negeneralizovat pokud na to nemám DATA !!! •ROZLIŠIT KAUZALITU A KORELACI •Příběh o krocanovi statistikovi – OPATRNĚ S PREDIKCEMI !!! http://statspotting.com/wp-content/uploads/2011/03/20091130_Fig1.png http://www.fooledbyrandomness.com/notebook_files/image018.png Zkreslení Zkreslení •V průběhu výběru vzorku – špatně nadefinovaný vzorek •V průběhu sběru dat – špatně zvolená metoda, sekundární data, chyba v dotazníku…. •V analýze dat – špatná volba metody, matematická chyba… •Při interpretaci Další příklady zkreslení •Efekt morčete •Výběr rolí •Měření jako zdroj změny •Stereotypy ve volbě odpovědí •Efekt záhlaví • PŘÍKLADY: •Dotazník na Facebooku? •Průzkum agentury Steam? •Policejní statistiky a analýzy? Závěr a shrnutí Základní pravidla: •Myslet na to, jaké proměnné mám a na jejich vztahy •Dobře je operacionalizovat •Uvědomit si kdo je má cílová skupiny a jaké chci závěry – do jaké míry chci generalizovat •Zvolit nejlepší možnou strategii výběru vzorku (realizovatelnost vs. reprezentativnost) •Myslet na možná zkreslení •KORELACE !!! NENÍ !!!! KAUZALITA •„Zdravý rozum“ používat jenom velmi opatrně • Doporučená litera…. YouTube J • •https://www.youtube.com/watch?v=8JOJ_7R_OWY • • •https://www.youtube.com/watch?v=zPG4NjIkCjc •https://www.youtube.com/watch?v=ExfknNCvBYg •https://www.youtube.com/watch?v=MkNubKibM0A Zdroje •Disman, Miroslav. 2000. Jak se vyrábí sociologická znalost?. Praha: Karolinum, s. 180-283. •Punch, Keith. 2008. Základy kvantitativního šetření. Praktická příručka pro studenty. Praha: Portál. •Silverman, David. 2005. Ako robiť kvalitatívny výskum. Bratislava:Ikar; Kapitola 9 “Ako písať návrh výskumného projektu”, s. 125-130. •Van Evera, Stephen. 1997. Guide to Methods for Students of Political Science. New York: Cornell University, s. 7-48. •Reichel, Jiří. 2009. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Praha: Grada Publishing, s. 90-134. •Mahoney, James. 2006. A Tale of Two Cultures: Contrasting Quantitative and Qualitative Research. •Walker, Ian. 2013. Výzkumné metody a statistika. Praha: Grada, s. 37-48. •