1.Nejprve v nejobecnější rovině, co je součástí výzkumu Výzkumník musí být schopen pozorovat a zaznamenávat, co vidí. Pozorování zahrnuje uvědomění, proč se danou věcí zabýváme. Pozorování obvykle předchází studium problému v literatuře: - získáme předpoklad, co uvidíme - posoudíme, zda to co vidíme, odpovídá předpokladu - zdůvodníme pozorované skutečnosti Záznam pozorovaného musí být přímočarý a promyšlený. Záznam sestává z: toho, co jsme viděli naší interpretace pozorovaného jevu úvahy o důsledcích/významu viděného 641px-mad_scientist_transparent_backgroundsvg •Není nerozumné strávit až 20 % celkového času výzkumu plánováním. • •Dobře sestavený plán výzkumu • •maximalizuje množství použitelných informací, které získáme •minimalizuje promarněné úsilí (ušetří čas v terénu) a neužitečná data • •PLÁNOVACÍ KROKY: •Nastol si otázku (nebo řadu otázek) •Vyber si metody výzkumu •Sesbírej potřebné informace •Analyzuj tyto informace •Odpověz na otázku 2.Jaká je moje výzkumná otázka? Nejobtížnější krok v projektu, obvykle nejvíce zanedbávaný. Efektivita jakéhokoliv geografického výzkumu závisí mnohem méně na výběru metod, než na kvalitě výzkumné otázky, kterou si položíme. NEJDŘÍVE ZJISTI K ČEMU TVŮJ VÝZKUM MÁ SLOUŽIT, PAK METODAMI NECH SE SOUŽIT. Úplně první otázka by ovšem mohla znít: Je tento výzkum potřeba? Co předchází tomu, než si zformulujeme výzkumnou otázku? •Co bude zkoumaným objektem? –Jakou věc (objekt) budu zkoumat? •NAPŘÍKLAD: max/min průtoky, křivolakost koryta, břehové nátrže, pobytové stopy bobra, říční dřevo, … –V jakém prostorovém měřítku? –K čemu hodlám použít výsledky? • •Jaké budou cíle výzkumu? –Je třeba je jasně formulovat –Mají odrážet povahu a rozsah řešeného problému –Musí být uskutečnitelé s dostupnými zdroji (čas, rozpočet) • • • JE ŘEKA ZNEČIŠTĚNÁ? Jedná se o specifickou a kvantitativní otázku? Jedná se o částečně specifickou, nikoliv ale kvantitativní otázku. Otázku je třeba dále vydefinovat (specifikovat) a vtisknout jí testovatelnou formu. Je řeka znečištěná? Definuj znečištění Změř konkrétní polutant Informace / data Informace / data Obecná otázka Specifikace Kvantitativní otázka •Formulace výzkumné otázky v obecné rovině. JE ŘEKA ZNEČIŠTĚNÁ? •Konkretizace, zpřesnění otázky Přípravná fáze projektu •V této fázi nám nejasné obrysy výzkumu vykrystalizují do specifické, přesné výzkumné otázky. • •Co proto můžeme udělat? •prohlédneme si mapy, letecké snímky, fotografie •vymezíme studované území, volíme místa pro sběr dat •navštívíme území (rekognoskace) •naplánujeme čas pro terénní práce •prostudujeme literaturu –literatura o objektu, který zkoumáme –literatura o metodách, kterými se tento objekt studuje • • • 3.Výběr vhodných metod řešení •Metody mohou zahrnovat: •techniky sběru dat •způsoby statistického vyhodnocení •numerické modely • •Zvážíme výhody a nevýhody dostupných metod v závislosti na: dostupném vybavení; času, který máme k dispozici; našim zkušenostem; počtu lidí, kteří nám pomůžou • •Ujasníme si: --- co budeme měřit, --- kdy a jak to budeme měřit, ---- jak budeme analyzovat data Ve chvíli, kdy máme, předpokládejme, rozumnou otázku •volíme pracovní metody (+ související techniky) •uvažujeme o potenciálních zdrojích dat •CO BUDEME MĚŘIT? •Zvolíme si proměnné (parametry), které budeme v terénu mapovat/měřit •Typ a množství sbíraných dat vyplývají z: •cílů výzkumu •požadované podrobnosti výzkumu •výše rozpočtu • •KDY A JAK TO BUDEME MĚŘIT? •jednorázový sběr dat •monitorovací studie (až několik let) •Sestavíme si předběžný plán sběru dat v terénu • •JAKÝ JE POŽADOVANÝ POČET MĚŘENÍ/VZORKŮ? •Je třeba zajistit dostatečný počet měření či odebraných vzorků, aby bylo dosaženo cílů studie •Nadměrný počet měření/vzorků → ztráta času, plýtvání prostředky • •JAK DATA STATISTICKY VYHODNOTÍME? •Analýza na zkoušku → vychytání problémů se statickou analýzou (pomůže vyjasnit předpoklady a omezení plánovaných statistických metod) • •Plán terénních prací by měl obsahovat: •přehledovou mapu s polohou výzkumných lokalit •seznam měřených/mapovaných charakteristik •časový harmonogram terénních prací •počet měření/vzorků, které musíme získat • • • • •Předtím, než se pustíte do úplně nového výzkumného tématu, je dobré prozkoumat půdu pod nohama: •Literatura k věci •PILOTNÍ STUDIE v terénu –ověřujeme funkčnost metodiky, kterou jsme si navrhli –během pilotní studie se v terénu ukážou problémy praktické povahy –během pilotního výjezdu se seznámíme s terénním vybavením a osvojíme si terénní metody, které budeme používat – –Při pilotní studii můžeme zjistit, že ve stávající podobě je výzkum neproveditelný a musíme ho přeplánovat 4.Sběr informací, pilotní studie •Během plánování je dobré si navrhnout postup, jak z naměřených dat získat výsledky –opatříme si statistický sw a seznámíme se s ním •Popřemýšlíme o grafických výstupech pro znázornění trendů v datech a shrnutí výsledků •Zvolíme si vhodný formát pro prezentaci dat –Bude to studentská kvalifikační práce, článek v časopise, výzkumná zpráva pro státní organizaci, expertíza, … ? • 5.Analýza a prezentace výsledků špatně navržený způsob vzorkování ledabylé měření špatně zkalibrované přístroje nevhodně vybrané lokality měření 7.Chyby a nepřesnosti, přesnost a správnost MOŽNÉ PŘÍČINY CHYB Chyby ovlivní, do jaké míry se výsledky z našeho vzorkovacího výběru přibližují skutečným hodnotám základního souboru. Chyba v odhadu parametrů základního souboru – říká, jak se liší odhadovaná hodnota statistické veličiny od skutečné hodnoty základního souboru (např. odhadovaný průměr od skutečného průměru) Chyba odhadu může být vyjádřena pomocí intervalů spolehlivosti. Chyba měření – rozdíl mezi námi změřenou hodnotou a skutečnou hodnotou meas_uncert_3_free Chyby (nejistoty) jsou dvojího druhu: - náhodné vyvolány časovými změnami přístrojů, chemikálií, operátora (tebe!) - systematické („bias“) vyvolány hlubšími příčinami, často se jedná o vadu přístroje, obtížně detekovatelné Výsledky pozorování nebo experimentu jsou ovlivněny experimentem samotným. Při získávání dat je třeba posoudit jejich přesnost a správnost. Přesnost = reprodukovatelnost údajů při opakovaných měřeních Správnost = míra přiblížení měřených údajů k reálným hodnotám Kvantifikace chyb – pokud známe velikost chyby (průměr ± směrodatná odchylka) je třeba ji zahrnout do dalších výpočtů (sčítání, násobení, umocňování). Chyby z měření •Vzorkování (sampling) = výběr části základního souboru (populace) ve zkoumaném území, která bude reprezentovat celý soubor (populaci) •Důležitá otázka: •Reprezentuje můj výběr (vzorek) charakteristické rysy základního souboru, který zkoumám? • •Replikace •Randomizace • •Vzorkovací strategie se vybírá podle: - měřené veličiny, - souvisejících nákladů, - času k dispozici, - vzdálenosti mezi lokalitami, - statistické efektivity, - měřících technik 8.Způsob sběru dat v terénu (vzorkovací strategie) Přehled základních vzorkovacích strategií •Jednoduchý náhodný výběr –Každý prvek souboru má stejnou šanci být vybrán, žádný prvek není zařazen do výběru dvakrát. •Stratifikovaný náhodný výběr –Pokud náš měřený parametr vykazuje zřetelný vzor (pattern), tak se soubor se rozdělí do několika podsouborů (vrstev). –Vrstvy se výrazně liší, ale uvnitř jsou homogenní. –Variantou je proporcionální náhodný výběr. •Shlukový výběr –Shluky se moc neliší, ale uvnitř jsou výrazně heterogenní. –Každý shluk by měl být reprezentativní z hlediska variability celé populace. •Dvoustupňový výběr –Varianta předchozích postupů, provádí se opětovně vzorkování z odebraného vzorku. •Systematický výběr –Vzorkování probíhá s jednotným krokem. •Sekvenční výběr –Vzorkování probíhá dokud nedosáhneme požadované přesnosti. • 9.Velikost vzorku Jak zvolit počet měření? •Počet měření/vzorků bude kompromisem mezi: •požadovanou přesností •rozpočtem •počet vzorků na jednotlivých úrovních –počet lokalit + počet měření na lokalitě • •Obvykle určíme max. počet vzorků podle času, počtu pracovníků a dostupných financí, potom hodnotíme, zda takový počet vzorků zabezpečí požadovanou přesnost. • •OBECNĚ: •Na lokalitě vzorkujeme velkým počtem malých vzorků, raději než malým počtem velkých vzorků. •Raději navštívíme více lokalit, v rámci kterých nebudeme ale vzorkovat tak nahusto. •Odebereme více vzorků z vrstvy, která je větší nebo má větší vnitřní variabilitu v datech. •Korigujeme nároky na odběr vzorků z velkého počtu míst podle cestovních nákladů. 10.Co může náš výzkum překazit? •Faktory, které ovlivňují výsledek výzkumu: •institucionální •politické •terénní podmínky (počasí, vodní stavy na řekách, přístupnost lokality, …) •chování a přirozená variabilita zkoumaného jevu •statistické faktory 11.Bezpečnost a ochrana zdraví při práci Při práci v laboratoři, v terénu, v jídelněJ se mohou přihodit nehody (úrazy). Legislativní rámce 262/2006 Sb. zákoník práce 309/2006 Sb. zákon o zajištění dalších podmínek bezpečnosti a ochrany zdraví při práci 251/2005 Sb. zákon o inspekci práce (ve změnách 230/2006 Sb. a 213/2007 Sb.) 48/82 Sb. (vyhláška) základní požadavky k zajištění bezpečnosti práce (změna v r. 2005) Hodnocení rizika – archivuje se záznam o provedeném hodnocení Hazard = potenciál pro vznik škody, který je přítomný v každém druhu činnosti Riziko = pravděpodobnost s jakou se tento potenciál projeví Nakládání s nebezpečnými látkami a přípravky – je třeba zajistit bezpečnou manipulaci, používání, skladování a následnou likvidaci odpadů http://www.sci.muni.cz/bezpecnost/chm_web/index.htm Odlišnosti bezpečnostních opatření v laboratoři a v terénu Laboratoř: je třeba zajistit bezpečnou manipulaci a práci s chemickými látkami a zařízením laboratoře, bezpečnostní pokyny jsou závislé na povaze laboratoře Terén: formy nebezpečí jsou závislé na povaze místa, použitých pomůckách, nepředvídatelnosti počasí a dalších neočekávaných okolnostech - vhodné oblečení a obuv - další vybavení: lékárnička, mobil, mapa, GPS, kompas, baterka, píšťalka, hodinky