Příprava dat před analýzou
o    uspořádání dat
o    kontrola přesnosti dat
o    vytvoření struktury databáze
o    vkládání dat do PC
o    transformace dat



Uspořádání dat
o    výzkumná data mohou pocházet
  z různých zdrojů: dotazníky, rozhovory, měření při experimentech
  (pretest, posttest), pozorování
o    je třeba všechny formuláře, dotazníky, záznamové archy atd.
řádně označit, aby je vždy bylo možno i zpětně dohledat

Uspořádání dat
o    původní data se u profesionálních výzkumů po určitou dobu
  archivují (min. 5-7 let)
o    je vhodné vytvořit si databázi -- přehled všech použitých
zdrojů dat (např. v MS Access nebo Excel, Statistica, SPSS)
Kontrola přesnosti dat
o    někdy vhodné provést již při sběru dat -- pak je možno příp.
  chybějící nebo jinak problematické odpovědi vyřešit na místě
o    kontrola: čitelnosti odpovědí, úplnosti odpovědí, důležitých
informací (datum, jméno výzkumníka atp.)
o    je vhodné z dalších kroků vyloučit nevalidní odpovědi (na
všechny otázky stejné atd.)
Vytvoření struktury databáze
o    data je možno vkládat přímo do statistických programů nebo
  do databázových programů (a potom je převést)
o    rozsáhlé výzkumné projekty mají vytištěnu podrobnou kódovací
příručku (codebook) s popisem proměnných
Vytvoření struktury databáze
pro každou proměnnou:
o    jméno proměnné (např. pohlaví)
o    popis proměnné (např. celkový skór dotazníku deprese)
o    popis hodnot proměnné (např. 1=chlapci, 2=dívky)
o    způsob kódování chybějících hodnot (např. 9)
o    formát proměnné (numerický, textový, datum...)
Vkládání dat do PC
o    pro kontrolu přesnosti vkládání existují nejrůznější postupy
o    např. dvojité vkládání (double entry) -- speciální program,
který při druhém vkládání porovnává data s původním údajem a
upozorní na chyby; není příliš rozšířeno
Vkládání dat do PC
o    jednodušší je náhodně zkontrolovat určitý počet případů (při
  velkém procentu chyb kódovat znovu a porovnat)
o    vždy je nutno alespoň zkontrolovat, zda rozsah zadaných
hodnot odpovídá předpokladům (v programu STATISTICA odkaz Data -
Verify Data)
Transformace dat
o    obrácení položek --některé položky bývají formulovány v
  opačném směru než zbytek škály;
o    jejich hodnoty je třeba překódovat (např. u 5 bodové škály
se bude 1 rovnat 5, 2 bude 4 atd. až 5 bude 1)

Transformace dat
o    vzorec pro obrácení škály
   nová hodnota = nejvyšší hodnota +1 -- stará hodnota
o    ve STATISTICE se vzorec zadává v definici proměnných -- do
  rámečku pro dlouhý název proměnné
Transformace dat
o    výpočet celkových skórů -- většinou součtem hodnot několika
  proměnných (příp. průměr atp.)
o    zadá se příslušný vzorec, např. pro součet celk = p1 + p2 +
p3
o    nebo ve STATISTICE rovnou funkce (sum, mean)
Transformace dat
o    sloučení hodnot proměnných -- např. ze 7 bodové škály chceme
  udělat 3 bodovou; nebo z věku zadaného v letech vytvořit 3 věkové
  skupiny
o    ve STATISTICE se zadává v Data -- Recode Values of Variable
Příklady
o    Vytvořte strukturu databáze, obsahující tyto proměnné:
o    1) číslo osoby
o    2) jméno osoby
o    3) věk (v letech)
o    4) pohlaví
(0 = muž, 1 = žena)
o    5 ) rodinný stav
(0 = svobodný, 1 = ženatý/vdaná, 2 = rozvedený, 3 =vdovec/vdova)
o    6) příjem (Kč/měsíc)
o    7) počet dětí
o    8) odpověď na položku Většinou jsem se sebou spokojen
(1 = vůbec nesouhlasím, 2 = spíše nesouhlasím, 3 = něco mezi, 4 =
spíše souhlasím, 5 = zcela souhlasím)
o    9) odpověď na položku Občas si připadám jako bezcenný člověk
(1 = vůbec nesouhlasím, 2 = spíše nesouhlasím, 3 = něco mezi,  4
= spíše souhlasím, 5 = zcela souhlasím -- popisy hodnot je možno
kopírovat z předchozí položky)
o    10 ) odpověď na položku Mám sám sebe rád
(1 = vůbec nesouhlasím, 2 = spíše nesouhlasím, 3 = něco mezi,  4
= spíše souhlasím, 5 = zcela souhlasím)
Příklady
o    Data uložte do souboru pod názvem esteem
o    Zadejte fiktivní data 5 -- 10 osob: u jedné z osob budou
některé údaje chybět (např. neuvedla příjem a odpověď na položku
8)
o    Zkontrolujte, zda rozsah hodnot proměnných u zadaných dat
odpovídá předpokládanému rozsahu

Příklady
o    Vytvořte novou proměnnou -- celkové sebehodnocení, která bude
  průměrem z položek 8 -- 10
  (! Ještě předtím je třeba obrátit položku 9, která je formulována
  v opačném směru než ostatní dvě)


Příklady
o    Vytvořte novou proměnnou, která rozdělí soubor na dvě
  skupiny -- bezdětné osoby a osoby s alespoň jedním dítětem
  (zkopírujte proměnnou 7  a potom rekódujte její hodnoty)
o    Vytvořte novou proměnnou, která rozdělí soubor na tři
příjmové skupiny -- osoby s příjmem pod 10 tis. Kč, 10 tis. -- 20
tis. Kč a nad 20 tis. Kč (zkopírujte proměnnou 6  a potom
rekódujte její hodnoty)
Příklady
o    u všech proměnných (včetně nově vytvořených) určete, na jaké
  úrovni měření jsou měřeny