KVALITATIVNÍ VÝZKUM Období kvantitativní revoluce v geografii 60. let vyvolalo řadu reakcí, nových výzkumných přístupů, které zohledňovaly často nekvantifikovatelné jevy a procesy v území. Geografie jako prostorová věda ve smyslu "spatial science" selhávala při explanaci řady společenských vztahů. (Příkladem může být studium vztahů mezi sňatky, vzdáleností a příslušností ke společenské třídě. Hodně studií kvantitativně ukázalo, že nejvíc se berou lidé obývající stejnou městskou čtvrť, stejně jako je vysoký podíl sňatků mezi lidmi stejné sociální třídy. Jenže zároveň platí, že lidé stejné společenské třídy mají tendence obývat stejná území. Naskýtá se tedy otázka, co je rozhodující? Sociální nebo prostorová vzdálenost? Jaký je vůbec vztah mezi sociální třídou a prostorem? To byly otázky, které prostorová věda nebyla schopna uspokojivě řešit.) Lidská společnost v duchu důrazu na tzv. "human agency" přestala být s ústupem kvantitativní revoluce zkoumána jako výhradně statistický soubor agregovaných jedinců, ale jako soubor individualit s různými preferencemi, hodnotami a způsobem rozhodování. Geografové si začali uvědomovat, že každá společnost, etnikum, třída si vytváří jiný pohled na prostor, jinak ho vnímá (např. pro nejnižší sociální vrstvy představuje hranice mnohem větší bariéru v propustnosti než pro většinovou populaci vzhledem k menší schopnosti si obstarat cestovní doklady). Zjednodušeně řečeno, zatímco kvantitativní geografie se snažila odkrývat společné, obecně platné zákonitosti, nastupující proudy se zaměřují spíše na charakterizování a vysvětlování rozdílů. Na změnu paradigmatu musely adekvátně reagovat i geografické techniky. Do té doby geografické techniky rovnaly se statistickým technikám. Nyní si geografové "vypůjčovali" výzkumné postupy z antropologického či sociologického výzkumu, který zahrnuje kvalitativní a interpretačními metody zaměřené na výzkum jednotlivců a ne agregovaných souborů. Zatímco v případě použití kvantitativních přístupů byl geograf neutrálním pasivním pozorovatelem, který pouze hodnotil měřitelné prostorové chování lidské společnosti, v případě technik kvalitativních zjišťoval zkušenosti, návyky, hodnoty a preference jednotlivců a tyto pak interpretoval -- zde je pak vztah pozorovatel a pozorovaný mnohem těsnější a nutně zatížen určitým subjektivním pohledem pozorovatele. Sampling -- výběr dat Celý set relevantních dat, ze kterých se provádí výběr, můžeme nazývat populace. Samplingem rozumím výběr podsouboru z určité definované populace, která je příliš široká na to, aby mohlo být zkoumáno každé individuum. Metodika výběru je propracována statisticky tak, že údaje o celkové populaci (souboru) mohou být získány na základě omezeného podsouboru -- vzorku s určitou danou mírou přesnosti/chyby. Platí samozřejmě, že čím větší je vzorek, tím je přesnější (schopnější reprezentovat kompletní soubor). Je tedy nutné: 1. definovat populaci -- pokud zpracováváme volební průzkum, vyloučíme např. osoby pod 18 let bez práva volit. Je také nutné definovat populaci v čase a místě; 2. určit jednotky výběru (sampling units) -- např. ulice, domácnost; 3. definovat rámec výběru -- jde o určení seznamu entit, ze kterých bude vzorek konstruován -- např. telefonní seznam, seznam firem, apod. V humánní geografii se nepoužívá prostorové vyjádření rámce tak často, jako ve FG výzkumu. Pokud využíváme jako rámec mapu volíme mezi bodovým vzorkem (např. průsečíky koordinát), liniovým vzorkem (řez) či oblastí. Často se vyskytuje problém nekompletních seznamů; 4. zvolit metodiku výběru; 5. stanovit velikost vzorku; 6. určit způsob sběru dat. Případ špatného samplingu -- průzkum časopisu Literary Digest před prezidentskými volbami v USA v roce 1936. Kandidáti Landon vs. Roosevelt. Předpovídán byl výsledek 57 ku 43 pro Landona, skutečný výsledek 38 ku 62 pro Roosevelta. Příčina - vzorek 2,4 mil. lidí byl brán z telefonních seznamů a seznamů klubů. Šlo o nereprezentativní výběr spíše bohatších lidí (vlastníci telefonů, členové klubů). Nepravděpodobnostní sampling Lze vyčlenit zcela náhodný nepravděpodobnostní sampling -- např. interviewujeme prvních n zákazníků, kteří vstoupí do obchodu (většinou předpokládáme, že jsme zvolili typické místo a nashromážděný vzorek nám představuje typickou skladbu zákazníků, jde o výběr typických individualit). Typickým příkladem mohou být ankety televizních reportérů mezi náhodně vybranými lidmi na ulici. Jiným typem je účelový nepravděpodobnostní výběr -- vybíráme např. určité typy osob; spadá sem i výběr dle kvóty (může být i pravděpodobnostní) -- oslovíme určitý počet žen, určitý počet mužů, důchodců či studentů. Většinou se používá v průzkumech politických preferencí, veřejného mínění. Společným rysem nepravděpodobnostního samplingu, je fakt, že neznáme, resp. nemusíme znát velikost výchozí populace a nevyužíváme tedy žádnou z metod náhodného výběru. Pravděpodobní sampling Mezi pravděpodobnostní metody patří sampling využívající nějaké formy náhodného výběru, která zaručí, že každá jednotka v populaci má přibližně stejnou šanci na to být vybrána. Předpokladem je znalost velikosti populace. Nejzákladnější metodou je využití náhodných čísel (generovaných počítačem či např. pomocí tabulky náhodných čísel). Při stratifikovaném pravděpodobnostním samplingu rozdělíme na základě našich předběžných znalostí výchozí populaci. Populace se rozdělí do podskupin, v rámci kterých se provádí oddělený výběr. Při systematickém výběru vybíráme každou n-tou jednotku populace, poté co je náhodně vybrána první jednotka (je nutné dbát, abychom se nedostali do konfliktu s vnitřní periodicitou či pravidelností souboru). Geografové běžně využívají tzv. shlukový, resp. areálový sampling, kdy uplatňují pravděpodobnostní sampling pouze ve vybraných geografických oblastech. Výběr bude vždy spojen s určitou chybou. V závislosti na použité metodě můžeme chybu odhadnout už před zahájením výzkumu. Stejně tak lze stanovit předem velikost vzorku. Díky rafinovaným metodám výběru vzorku se podařilo v moderních výzkumech významným způsobem zmenšit nutnou velikost vzorku. Gallupův ústav pro výzkum veřejného mínění ve Velké Británii používá např. vzorku pouhých 1000 osob k zachycení předvolebních nálad, a chyba u jednotlivých stran při výzkumech před volbami od roku 1945 od roku nepřesáhla 1,4 %. Například v roce 1980 se zpracovával vzorek 1000 osob z počtu 43 miliónů oprávněných voličů. Typy dat 1. Nominální data (výčtová) -- každé individuum je zařazováno do jedné z kategorií (nominální data zařazují 3 mil. lidí do Birminghamu a 9 mil. do Londýna). Populaci můžeme rozdělit např. na mužskou a ženskou kategorii (2), na muslimy, židy a křesťany (3). kategorie mohou vyčerpávat danou populaci, mohou se navzájem překrývat či vylučovat. 2. Pořadová data (ordinální) -- individua či kategorie, do kterých náležejí, jsou řazeny podle nějakého kritéria (ordinální měření nám řekne, že Londýn je větší než Birmingham). Jde tedy o data, která mají mezi sebou nějaký vztah vyjádřitelný jako "větší než", "preferovanější", apod.). Hodnoty se dají rozlišovat pořadím, ale ne velikostí. S těmito typy dat pracují např. výzkumy preferencí, přístupů, zařazovaní sebe sama do sociálních skupin (rozhodně ano, spíše ano, nevím, apod.). Příklad: předložíme 10 výroků, se kterými může respondent souhlasit, spíše souhlasit, spíše nesouhlasit a nesouhlasit. Za každý výrok může tedy respondent dostat od 4 do 1 bodu. Dle získaných lze respondenty seřadit do pořadí. Toto pořadí je ordinálními daty, vyjadřuje opravdu jen pořadí a nic víc, neznamená např. že mezi respondenty na 2 a 4 místě a respondenty na 5 a 7 je stejný rozdíl v názorech. Dovoleny jsou takové statistické operace, které nezasahují do pořadí. 3. Intervalová data -- kvalitativně vyjádřená vzdálenost mezi dvěma měřeními na předurčené škále (intervalové měření dává informaci, že Londýn má o 6 mil. obyvatel více než Birmingham). Přitom naměřená vzdálenost je u intervalových dat nezávislá na zvolených jednotkách. Pomocí intervalových dat měříme např. příjmy, inteligenční kvocient, trestnou činnost, apod. Často charakterizují relativní pozici v prostoru, čase nebo velikost - zeměpisná šířka, nadmořská výška. 4. Poměrová data (ratio) -- dovolují relativní kvantitativní ohodnocení na určité škále (Londýn je třikrát větší než Birmingham). Tyto proměnné mají přirozenou nulu (váha, délka, plocha), jsou také nezávislé na jednotce měření. Dalším členěním může být např. dělení dat na lokalizační (vztahující se k pouhé lokalizaci jevu) a atributová (popisující samotné jevy či procesy). Problémy při odvozovací statistice V některých případech, kdy změníme základní jednotku našeho bádání a snažíme se např. z dat agregovaných pro určitou skupin vyvozovat závěry pro jednotlivce, může dojít k problémům. Agregovaná data se často vztahují k populaci obývající určité území (odtud název ekologická). Tzv. ekologická chyba představuje tedy nesprávné interpretování dat agregovaných pro populaci na úrovni individuí. Příkladem může být situace z roku 1930, kdy byla v USA prokázána vysoká míra negramotnosti v regionech s vysokým podílem černošského obyvatelstva. Bylo tedy nasnadě předpokládat, že u černošské populace je výrazně vyšší pravděpodobnost negramotnosti. Individuální zkoumání na úrovni regionů však tuto teorii nepotvrdila -- míra negramotnosti mezi černými byla mnohem nižší, než naznačovala agregovaná ekologická data na státní úrovni. Musely být tedy hledány jiné příčiny, proč je černé obyvatelstvo soustředěno právě v oblastech s nízkou mírou gramotnosti. Opačnou chybou je tzv. chyba individualistická, kdy data získaná na základě výzkumu jednotlivců uplatňujeme na celou populaci. Často neplatí, že vlastnosti celku (populace) jsou prostou sumou vlastností jeho částí (jedinců). Mezi další chyby v odvozování patří např. tzv. cross-level chyba, kdy vlastnosti zjištěné u části populace v určitých prostorových jednotkách uplatňujeme na celou populaci; dále tzv. univerzální chyba, kdy údaje získané na nenáhodně vybraném vzorku uplatňujeme na celou populaci; selektivní chyba, kdy data z pečlivě vybraných případových studií slouží k potvrzení závěrů; tzv. cross-sectional chyba, kdy uplatňujeme zjištění z určitého bodu a časového okamžiku i pro jiné časové okamžiky. Dotazníkové šetření, rozhovor Před spuštěním dotazníkového průzkumu je nutné si zodpovědět několik otázek: jaký je náš výzkumný problém?; je opravdu nutné použít tento typ získávání dat? Např. studujeme-li proces gentrifikace vnitřního města je nutné si upřesnit zda studujeme, kde se gentrifikace odehrává, kdo je nositelem či jaké jsou motivy gentrifikace. Pouze pro některé z uvedených otázek je ospravedlnitelné využití dotazníku. Dotazník by neměl být postaven jako jediný zdroj dat o výzkumném problému a je vhodné jej doplnit i daty z sekundárních, resp. jiných statistických zdrojů. Zkoumáme --li gentrifikaci je vhodné pracovat i se sčítáním či s informacemi realitních kanceláří, což jsou nepoměrně lacinější zdroje. Úspěšnost dotazníku/rozhovoru je založena na několika faktorech: a) na adekvátně vybraném vzorku (viz. předchozí přednáška); b) na správné skladbě a sestavení dotazníku, na provedení rozhovoru či vyplnění dotazníku; c) na analýzách a interpretaci výsledků. 1. Jakékoli šetření je získáváním přímých informací od lidí o jejich názorech, pocitech, plánech, motivacích -- tyto kvalitativní údaje musíme vztáhnout k určitým skupinám, proto současně musíme od lidí získávat i data o jejich osobním, vzdělanostním či finančním pozadí. Nabízí se nám dvě možnosti -- dotazník nebo interview. Rozhodnutí zda použít dotazník či rozhovor (interview) je determinováno povahou výzkumu a praktickými možnostmi výzkumníka. Pro příklad: pokud potřebujeme získat informace od respondentů z celé země je téměř nemožné použít metodu rozhovoru. Závažné důvody proti rozhovoru jsou: zkreslení vyvolané tazatelem a vysoká nákladnost tohoto postupu (mnohonásobně vyšší). Závažné důvody proti dotazníku jsou: nesmírně nízká návratnost (platí především pro poštou distribuované dotazníky), což může výrazně zkreslit výsledky, které bychom dostali od vzorku skutečně reprezentujícího zkoumanou populaci (řešení: dotazníky mohou být distribuovány a sbírány osobně, mizí tím ale finanční efektivita). Základem všech dotazníků je otázka. Kvalita dotazu pak ovlivňuje hodnotu odpovědi. Dle předmětu zjišťování: ˙ fakta (objektivní údaje) ; ˙ otázky na postoje, názory, mínění, důvody, apod. (subjektivní údaje) . Podle typu proměnné: ˙ otázky na kvantitativní údaje (numerické, číselné proměnné) - např. počet členů domácnosti, výše nájemného, počet odpracovaných hodin apod.; ˙ otázky na kvalitativní údaje (kategoriální, verbální proměnné) - např. úroveň dosaženého vzdělání, druh vlastnictví bytu, spokojenost s bydlením apod. Dle funkce, kterou otázky plní v dotazníku: ˙ otázky meritorní - zjišťují údaje o předmětu šetření; ˙ otázky analytické (identifikační, cenzové) - třídicí a identifikační parametry, dle kterých se provádí analýza (u respondentů: pohlaví, věk, vzdělání, zaměstnání, rodinný stav, místo ˙ ˙ ˙ ˙ ˙ ˙ ˙ ˙ ˙ pozn. interviewer bias znamená, že tazatel podává určité otázky emocionálně zabarvené, čímž může ovlivnit odpovědi bydliště atd. dle záměru zjišťování u zpravodajských jednotek: IČO, počet pracovníků, druh vlastnictví, kraj apod.); ˙ filtrační otázky -- používají se v případech, kdy na následující otázku by měla odpovídat jen část respondentů, která např. vlastní určitou proměnnou nebo znak. Tyto otázky pomohou odlišit ty respondenty, kteří jsou o určitém problému informováni lépe než ostatní, a tak jejich odpovědi mohou být pokládány za závažnější. Negativní odpověď na otázku (filtr) vede k pokynu, aby respondent přeskočil jednu nebo sérii otázek pro něj irelevantních; ˙ otázky kontrolní - cílem těchto otázek je prověřit pravdivost odpovědí na základní otázky dotazníku. S jejich pomocí se oceňuje kvalita získané informace. Zpravidla se kontrolují otázky, které těsně souvisí se základním cílem a předmětem výzkumu, protože v těchto případech je stupeň hodnověrnosti (validity) nesmírně důležitý. Obvykle se základní a kontrolní otázky uspořádají v dotazníku tak, aby dotazovaný nemohl při jejich vyplňování najít přímou souvislost. Uzavřené otázky V případě uzavřených otázek jsou respondentovi nabídnuty alternativy odpovědí na danou otázku. Kategorie použité pro uzavřené otázky musí představovat soubor vyčerpávající všechny možné alternativy odpovědí, které se vzájemně vylučují. studna veřejný vodovod obojí +--------------------------------------------------------------------------------+ |podnikatel (fyzická osoba) |OS | |akciová společnost |OS | | | |----------------------------+---+---+-------------------------------+---+---| | |státní podnik |OS | |společnost s ručením omezeným |OS | | | |----------------------------+---+---+-------------------------------+---+---| | |družstvo |OS | |jiné ....................................... |OS | | | +--------------------------------------------------------------------------------+ Výhodou uzavřené je relativní snadnost odpovědí pro respondenta, snadnost a jednoznačnost zpracování odpovědí pro výzkumníka. Na druhou stranu mohou uzavřené otázky příliš schematizovat problém, resp. podsouvat respondentovi možné odpovědi. Uzavřené otázky se dále dělí na: ˙ otázky dichotomické (two-choice) s možností výběru ze dvou odpovědí; ˙ otázky alternativní (polytomické, množné, multiple choice) s možností výběru jedné z několika alternativ; ˙ otázky výčtové (checklist) s možností označení více odpovědí; ˙ otázky pořadové (s uvedením pořadí vybraných alternativ, ranking format) ˙ škály pořadové (rating scale). Otevřené otázky Jde o formu otázky, kdy respondentovi nejsou předloženy žádné varianty odpovědí a tazatel nebo sám respondent zapíše jejich úplné nebo zkrácené znění. Tento typ otázek umožňuje spontánní sebevyjádření respondenta, nicméně je pracnější, jak pro respondenta, tak pro výzkumníka (složitá analýza a interpretace). Pořadí otázek Začátek dotazníku v mnohém ovlivňuje věrohodnost odpovědí. Proto bychom se měli v první fázi tázání především věnovat vytvoření motivace respondenta k účasti v šetření, vysvětlení jeho cílů a důležitosti, ujištění respondenta o zachování anonymnosti a ochrany jím sdělených údajů. Je dobré členit dotazník do tematických oddílů a pečlivě volit načasování citlivých otázek. Monotónní sérii otázek je nejlépe umístit uprostřed dotazníku, otázky osobního rázu nebo otázky, kde je nebezpečí, že budou neupřímně zodpovězeny, se dávají spíše na konec; otázky jejichž zodpovězení se zdá snadno ovlivnitelné, se dávají na začátek, dříve než vlastní téma dotazníku začne působit. Při sestavování dotazníku je nezbytné si uvědomit: ˙ je otázka nezbytná? ˙ bude otázka srozumitelná všem členům vzorku? ˙ neptá se otázka na dvě věci najednou? (two-barrels question -- dvouhlavňová otázka) ˙ není naše otázka sugestivní? (za sugestivní lze považovat takový výrok, jenž navádí respondenta k jiné odpovědi, než kterou by uvedl na jinak formulovanou otázku stejného obsahu). Související literatura ˙ Disman, M., (2000): Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha, Karolinum, UK. ˙ Nachmias, F.N., Nachmias, D., (1996): Research Methods in the Social Sciences. London, Arnold, s.223 -- 278. ˙ ROBINSON, G.M., (1998): Methods & Techniques in Human Geography. Chichester, Wiley. ˙