Kvantitativní přístupy v politologii Doc. Mgr. Michal Pink, Ph.D. Doc. Mgr. Peter Spáč, Ph.D. Mgr. et. Mgr. Petr Voda, Ph.D. Statistika? • Andrew Lang o politikovi: • •“Používá statistiku jako opilý člověk pouliční lampu – spíš na podporu než na osvětlení.” Statistika a její pojetí •Číselné údaje o hromadných jevech •Praktická činnost spočívající ve sběru, zpracování, vyhodnocování jednotlivých údajů •Teoretická disciplína zabývající se metodami sloužícími k popisu a odhadování zákonitostí, při působení podstatných a relativně stálých činitelů na hromadné jevy – masové měřítko •Nutná podmínka – hromadný jev Statistické jednotky •Elementární jednotky statistického pozorování •Osoby - voliči, organizace, události, apod. •Statistické znaky – vlastnosti jednotek •Volič – věk, příjem, vzdělání, vyznání, etnicita •Kvantitativní znaky (lze je vyjádřit číselně) •Kvalitativní znaky (druh vlastnictví bytu, pocit spokojenosti apod.) •Alternativní znak – nabývá jen dvou hodnot •Množný znak – více hodnot, kvalitativní znaky • Rozeznání • Druhy proměnných http://iastat.vse.cz/Typy%20p8.gif Statistická indukce •je metoda, která dovoluje stanovit vlastnosti celku základního souboru na základě pozorování jeho části náhodného výběru •Výběr má dostatečný počet jednotek •Výběr sestaven náhodně •Musí jít o výběr a rozhoduje náhoda! •Desítky jednotek 30 – 50 (300 – 500 – 1000) •Základní soubor minimálně 100krát větší než zamýšlený výběr - ČR (opravdu 70 000?) • Data a jejich získání http://iastat.vse.cz/images/vybero4.gif Úplná vyčerpávající šetření •Zde nepotřebujeme statistickou indukci •Neprovádíme výběr •Sčítání lidu, domů a bytů •Problémy – jsou opravdu všichni v souboru? •Volební výsledky – náš častý případ Výběry – neúplná šetření •I. Nenáhodné (kvótní, záměrné), jen pro známé populace •II. Náhodné (prostý, vícestupňový, oblastní) •Náhodné - zde se aplikuje statistická indukce •Pozor na záměnu, u první skupiny indukce není •Pozor samovýběr není náhodný – anketa, žádné zobecňování! •Problém návratnosti (85% je nereálných) • • • Vzorek – populace •Kolik vran musíme pozorovat? •Populace – základní soubor, soubor jednotek o kterém předpokládáme, že jsou pro něj naše závěry platné •Vzorek – výběrový soubor, skupina jednotek, které reálně pozorujeme •Nutná imitace složení populace tak přesně, jak je to jen maximálně možné •S rostoucí velikostí vzorku se rozdíly snižují Úsudkový kvótní výběr •Název - kvóty, údaje pro tazatele •Charakteristiky: pohlaví, věk, vzdělání, rodinný stav, bydliště, skupina povolání, sociální skupina; počet sourozenců, počet dětí, vlastnictví např. osobního auta, národnost a jiné. •Pro kvóty vyhledáme v pramenech kvantitativní oporu pro rozhodnutí, jak velké mají být podíly jednotlivých kategorií dotázaných podle znaků – statistická ročenka apod. •Stanovíme výběrové kvóty pro každého tazatele tak, aby pokrývaly potřebný počet a strukturu dotázaných. •Hůře dostupné nadhodnotíme. Nepodaří-li se všem tazatelům získat potřebný počet např. žen v domácnosti nebo vysokoškoláků apod., vyšší kvóta tuto nepřesnost sníží. Náhodný – pravděpodobnostní výběr •je takový výběr, ve kterém každý element populace má stejnou pravděpodobnost, že bude vybrán •Reprezentuje všechny známé i neznámé vlastnosti populace •Proměnné, které jsou pro nás relevantní, budou mít ve vzorku podobné – stejné zastoupení jako v celé populaci a naše závěry jsou tedy na populaci aplikovatelné Stratifikovaný náhodný výběr •Základní soubor rozdělíme do podsouborů, nazýváme je „strata“ •Zde se provede prostý náhodný výběr •Věkové rozdělení a jejich postoje k „ANO“ •Proporcionální – výběr je úměrný populaci •Neproporcionální – pracuje se sním v případě odlišného rozptylu u jedné skupiny – straty Vícestupňový náhodný výběr •Základní soubor rozložíme do skupinek •Jednotky jsou zastupitelné (rozdíl od strat) •Vybereme jen některé skupinky •Následně provádíme celostní šetření na skupince – reprezentant populace Další metody sběru •Metoda náhodné procházky •Tazatel vyrazí na cestu, první odbočka vlevo, druhá vpravo, třetí vchod na levé straně, první podlaží, první osoba (narozeniny apod.) •Metoda sněhové koule •První respondent, doporučí druhého, třetího atd. pořád dokola než se začnou opakovat, pozor na zkreslení (doporučím osobu blízkou) • Malé výběry a výběry z malých populací •Výběr je složen minimálně z cca 30 – 50 případů •Za málo peněz „hodně muziky“ •Speciální testové statistiky pro malé výběry a neparametrické metody •Populace cca stovky případů - úplné zjišťování •Důležitý je výběr náhodný (ne anketa) •Problém reprezentativnosti? (150N z 300) • • • Nereprezentativní výběry •Anketa •Metoda základního masivu – největší jednotka •Samovolný výběr – provádí odborník (vězeň) •Namátkový výběr •Jiné, další Závěrem •Různé cesty získávání dat •Různě náročné •Ne vždy jsou stejné „kvality“ •Ideální je celostní šetření (celá populace)