O čem to bude?

Projdete si procesem analýzy dat, přičemž důraz bude kladen především na pokročilou deskriptivní statistickou analýzu kvantitativních dat (vyhodnocování dotazníků). Dále se kurz bude věnovat základům induktivní statistiky a základům analýzy v kvalitativním výzkumu.

Projdeme si celým výzkumným procesem - od stanovení výzkumného problému, přes tvorbu dotazníku, sběr dat, čistění a úpravu dat až po jejich vyhodnocování a prezentování. Krátce se budeme věnovat základům induktivní statistiky, tedy zobecňování výsledků kvantitativních výzkumů na populaci. Poslední část kurzu se bude věnovat analýze kvalitativních dat.

*Úkoly jsou zatím předběžné, budou upřesněny každý týden a mohou se změnit.

Jak bude probíhat výuka?

Kurz je vyučován formou e-learningu v ISu - obsah je rozdělen do 13 týdnů. Každý pátek bude zveřejněn v interaktivní osnově předmětu nový modul s výukovým materiálem a případně odkazem na další literaturu ke studiu. Každý týden bude také zveřejněn úkol, čas na vypracování a odevzdání do Odevzdávárny v ISu bude do následujícího pátku do 21:00. 

Software

Všechny úkony budou primárně vyučovány v běžně nebo volně dostupných programech. Využívat budeme zejména Excel. Alternativně budou představeny návody i pro statistické softwary (SPSS). Volba softwaru je na volbě studenta/ky - důležitý je výsledek. 

Jak bude předmět ukončen?

Předmět je ukončen zkouškou. Ke zkoušce je zapotřebí, aby vám bylo přijato alespoň 10 z 12 úkolů (nepřijaté úkoly lze opravit do termínu odevzdání následujícího úkolu). Zkouška bude probíhat ve vypsaných termínech v PC učebně formou vypracování praktického úkolu (vytvoření grafu, kontingenční tabulky, rekódování proměnné...).

Modul I: Opakování. Základní termíny. Tvorba dotazníku. Online nástroje pro sběr a administraci dat.

Než se začneme zabývat analýzou dat, připomeňte si některé důležité pojmy z minulého semestru: 

• Pracovní list 1: Opakování. Základní termíny. Tvorba dotazníku. Online nástroje pro sběr a administraci dat.
• Prezentace z minulého semestru - dotazníky

Úkol I: Výzkumný problém. Dekompozice výzkumného problému. Tvorba otázky v dotazníku.

Zadání prvního úkolu:

• Navrhněte téma výzkumu. Návrh tématu bude obsahovat širší výzkumný problém a zejména zdůvodnění (1 odstavec).
• Formulujte hlavní výzkumnou otázku.
• Formulujte alespoň tři dílčí výzkumné otázky/hypotézy.
• Vypište proměnné, které vyplývají z vašich dílčích výzkumných otázek/hypotéz.
• Navrhněte, jak byste vaše proměnné měřili otázkami v dotazníku - využijte přitom alespoň tři různé druhy otázek (otevřené, uzavřené, baterie, lickertova škála, sémantický diferenciál, seřazení dle důležitosti atd...).

Pamatujte, že...

Výzkumné téma je vhodné shrnout do několika vět, poté je vhodné jej formulovat jako výzkumnou otázku (soubor otázek). Výzkumné téma by nemělo být triviální, mělo by být relevantní k oboru a potenciálně přinášet nová zjištění. Dobře stanovený výzkumný problém:

• je jasně a precizně formulován,
• identifikuje to, co budeme zkoumat,
• není postaven pouze na subjektivním stanovisku autora/ky,
• je dobře (zejména časově a místně) ohraničen
• je zobecnitelný (preference problémů, které mohou být využity i jinde),
• obsahuje odůvodnění důležitosti (potřebnosti) zkoumaného tématu,
• používá vhodnou terminologii (pozor na žargon, nepřesné termíny atd.)

Do úterý 26. 2. 2013 do 21:00 odevzdejte do odevzdávárny v ISu.

Modul 2: Úvod do práce s daty

V tomto modulu se zaměříme na sběr dat a připravíme se na analýzu kvantitativních dat pomocí statistických metod. 

• Pracovní list 2: Úvod do práce s daty
• ​Návod na SPSS

Úkol: Sběr dat formou dotazníku

Zadání úkolu:

• Stáhněte si dotazník a nechte jej vyplnit deseti respondentům nad 18 let
• Snažte se o co nejširší záběr a pestrost vzorku z hlediska sociodemografických charakteristik
• Výsledek zapište do sdílené tabulky na http://bit.ly/met2-2013 (používejte kódování)

(Dotazník vychází ze studie AARP Research Group o celoživotním vzdělávání).

Modul 3: Popis souboru a kontrola dat

• Pracovní list 3: Popis souboru a kontrola dat 

Doporučuji pro analýzu používat program Excel. ​​Pro student(k)y, kteří/které chtějí pracovat v SPSS, připravuji podrobné návody, v současnosti jsou k dispozici pouze instruktážní videa studentů předchozích ročníků a prezentace.

Úkol 3: První pohled na data

Budeme pracovat s tímto datasetem (verze platná k 8. březnu 2013 10:00). Neprovádějte však analýzu přímo v tomto souboru online! Mohlo by dojít ke změně dat. Před samotnou analýzou si dataset stáhněte (budete-li pracovat v desktopové aplikaci Excel) nebo si vytvořte vlastní kopii souboru na svém Google disku.

Popište výběrový soubor z hlediska pohlaví a věku. Zodpovězte následující otázky:

• Kolik máme v souboru respondentů?
• Jak byly odpovědi sesbírány? (Online vs. osobní dotazování. Vytvořte tabulku četností a ilustrujte ji vhodným grafem.)
• Kolik je v souboru mužů a žen? (Zkontrolujte, zda nevznikly při sběru či zadávání dat chyby. Vytvořte tabulku četností a ilustrujte ji vhodným grafem.)
• Jak jsou rozložení naši respondenti podle věku? Kdy se narodil nejstarší a kdy nejmladší respondent? (Odpovídají všichni respondenti zadání? Nevznikly při sběru dat nebo při zadávání do tabulky chyby?)
• Zhodnoťte kriticky, zda je možné náš vzorek považovat za reprezentativní vzorek dospělé populace České republiky.

Úkol odevzdejte do pátku do 21:00 do Odevzdávárny v ISu. Odevzdány budou dva soubory:

1. Datový soubor - odkaz na vlastní kopii datasetu na Google disku (pojmenovanou Metodologie2_dataset_2013_Vašepříjmení), případně .xlx nebo .xlsx soubor. Variantně lze odevzdat .sav soubor, pokud bude chtít úkol někdo zpracovat v SPSS.
2. Odpovědi na otázky výše v textovém souboru (.doc, .docx, .pdf apod.). Text bez grafů a tabulek by neměl přesáhnout jednu NS.

Modul 4: Popis kategorizovaných dat

• Pracovní list 4: Popis kategorizovaných dat

Úkol 4: Skládané grafy. Modus a medián.

Používejte data uložená v ISu. Zodpovězte následující otázky:

• Jaká je nejčastější odpověď (tedy modální kategorie) u otázky 6 (důvody vzdělávání)?
• Jaký je modus a medián u otázky 8 (nejvyšší dokončené vzdělání)?
• Porovnejte rozložení četností u jedné z těchto baterií (vyberte si dle svého zájmu). Svá tvrzení ilustrujte tabulkami s porovnáním četností (uvádějte absolutní i relativní validní četnosti) a skládanými grafy. 
  • Způsoby vzdělávání (ot. 1)
  • Metody efektivního učení (ot. 3)
  • Zájem o oblasti (ot. 4) 

Odevzdejte jako dokument ve formátu .doc, .docx či .pdf do příslušné Odevzdávárny do pátku 22. 3. do 21:00.

Modul 5: Popis nekategorizovaných dat

• Pracovní list 5: Popis nekategorizovaných dat

Úkol 5: Popište respondenty z hlediska roku narození

Používejte stejná data jako v předchozím úkolu. Popište respondenty z hlediska roku narození:

• ​Jaký je průměrný rok narození, jaký je modus a medián?
• Pokuste se interpretovat rozdíly mezi těmito centrálními mírami. 
• Vypočtěte směrodatnou odchylku u roku narození a popište rozložení dat z hlediska špičatosti a zešikmení.
• Zobrazte rozložení dat v grafu.

Úkol odevzdejte do pátku 29. 3. 2013 do 21:00 do odevzdávárny v souboru .doc, .docx, .pdf či podobném (rozsah bez grafu max. 1 normostrana textu).

Modul 6: Transoformace proměnných

V tomto týdnu si ukážeme, jak lze vytvořit nové proměnné ze stávajících proměnných. 

• Pracovní list 6: Transformace proměnných

Úkol 6: Vytvoření nových proměnných

• Navrhněte 3-5 věkových kategorií pro potřeby budoucí analýzy a vytvořte z proměnné "rok narození" další proměnnou "věk_kat". Vytvořte tabulku četností u kategorizovaného věku. (Tedy můžete navrhnout, že si respondenty rozdělíte podle věku na několik skupin - např. 16-20, 21-25, 26-30 atd... - případně můžete kategorizaci založit na percentilech - zvolte zkrátka vlastní kategorizaci).
• Seřaďte respondenty pomocí příkazu RANK dle stáří (pořadí dle stáří bude opět nová proměnná v datasetu). Popište tři nejstarší respondenty z hlediska sociodemografických charakteristik i přístupu ke vzdělávání. 
• Zodpovězte otázku, o kolik oblastí (z námi navrhovaných) se průměrně respondenti zajímají (vycházejte pouze z ot. 4). Za zájem považujte výskyt odpovědi "velmi se zajímám" i "spíše se zajímám". U každého respondenta tedy vypočítejte počet oblastí, o které se zajímá (hodnota bude opět zapsána v novém sloupci jako nová proměnná). Poté vypočtěte, jaký je průměrný počet oblastí zájmu u celého setu respondentů.

Odevzdejte do Odevzdávárny dokument (.doc, .docx, .pdf či podobný, bez tabulek max. 1 normostrana textu), který bude obsahovat:

• popis vámi vytvořených věkových kategorií (tabulka četností),
• popis tří nejstarších respondentů (text),
• průměrný počet oblastí zájmu u respondentů (jedno číslo).

Zároveň do Odevzdávárny nahrajte i váš pracovní dataset s novými proměnnými.

Modul 7: Třídění druhého stupně a kontingenční tabulky

V tomto modulu se dozvíte, jak dávát dohromady dvě proměnné, resp. jak popsat rozložení jedné proměnné dle kategorií druhé proměnné. 

• Pracovní list 7: Třídění druhého stupně

​

Úkol 7: Kontingenční tabulky

Popište, zda existují rozdíly dle pohlaví v zájmu o humanitní, sociální a technické vědy (ot. 4_9 až 4_11). Ilustrujte kontingenčními tabulkami s relativními četnostmi a skládaným sloupcovým grafem.  

Odevzdejte do Odevzdávárny dokument ve formátu .doc, .docx, .pdf či podobném (bez tabulek a grafů max. 1 normostrana textu). Termín odevzdání je pátek 12. dubna v 21:00.

Pokud si nejsme jistí, zda jsme výčtem vyčerpali všechny možnosti, je záhodno volit možnost otevřené či polootevřené otázky. k Vyhodnocení takových otázek je zapotřebí pečlivého přístupu. V této lekci nebude nový studijní materiál, protože budeme využívat metody, které již známe - především kódování, rekódování, kategorizaci. 

Na otevřenou otázku odpovídá respondent vlastními slovy - což při vyhodnocování znamená, že se nám mohou vyskytnout kategorie, které nebudou souhlasit, se budou překrývat atd. Při vyhodnocení tedy musíme dbát na to, aby nově vytvořené kategorie byly výlučné. Musíme také zvážit, jakou míru zobecnění si můžeme a chceme dovolit (Například mají existovat dva kategorie pro odpověď "zajímám se o zvířata" a odpověď "zajímám se o psy"?). 

Stručně při vyhodnocování otevřených a polootevřených otázek v kvantitativním šetření postupujeme takto:

• procházíme odpovědi,
• v první fázi slučujeme chybné zápisy a synonyma (například filosofie/filozofie, PC/počítač, četba/čtení),
• snažíme se vytvářet smysluplné kategorie (například odpověď "alpinismus" můžeme zařadit pod kategorii "turistika"),
• tyto kategorie si můžeme do tabulky zanést jako novou proměnnou (např. sloupec 4_15_sport) a kódovat tuto proměnnou pouze "ano"/"ne" (1, 2),
• dokumentace celého procesu je velmi důležitá (měli byste mít "kódovací seznam", kde budete mít zachyceno, jak jste překódovali původní odpovědi - tedy např. v nově vytvořené kategorii "zvířata" jsou zastoupeny odpovědi "žirafa", "prakopysk", pes", "kočka"),
• zvážíme, které kategorie jsou natolik velké, že je zařadíme do vyhodnocení (pokud nás méně zastoupené kategorie nezajímají, v celkovém hodnocení je můžeme nakonec zařadit pod pojem "jiné" - vždy bychom ale měli mít někde výčet toho, co do kategorie "jiné" zařazujeme).

Úkol č. 8: Další oblasti zájmů respondentů

Vyhodnoťte otázku č. 5 a navrhněte autorům dotazníku, které kategorie by měl přidat do budoucna do otázky č. 4.

Vytvořte smysluplné kategorie a spočítejte u nich četnosti. Do výstupu (dokument ve formátu .doc, .docx, .pdf apod.) uveďte:

• četností u nejvíce zastoupených kategorií (dejme tomu nad 20 výskytů) - budou nám stačit absolutní četnosti (tedy např. "36 respondentů se zajímá o pěstování trvalek"). Výstup může vypadat např. takto

• doložte a okomentujte, jak jste postupovali při vytváření kategorií.

Modul 9: Úvod do induktivní statistiky

• Pracovní list 9: Úvod do induktivní statistiky

Úkol 9: Zobecňování a limity online cenzovních výzkumů

Induktivní statistika se týká především velkých výzkumů realizovaných náhodným výběrem s velkým vzorkem z velkých populací. V praxi však chceme, aby i "menší" výzkumy vypovídaly co nejvíce o celé populaci. Přečtěte si článek od Dana Ryšavého a pokuste se zodpovědět následující otázky:

1. Proč nejde jednoduše zobecňovat z výsledků online cenzovního (tedy plošně na celou populaci adresovaného) šetření s nízkou návratností? 
2. Jaké byste navrhli metody pro vylepšení kvality (především reprezentativnosti) online cenzovních výzkumů? 

Pište nejen jako zamyšlení, ale pokuste se své argumenty podložit relevantní literaturou. Úkol odevzdejte ve formě dokumentu v .doc, .docx či podobném do pátku 27. 4. do 21:00 do Odevzdávárny v ISu. Rozsah textu: max 2 normostrany.

Modul 10: Vizualizace a infografiky

• Pracovní list 10: Nástroje

​

Úkol 10: Infografika

Ve chvíli, kdy máte provedenou analýzu, chcete, aby se o vašich výsledcích dozvědělo co nejvíce lidí. Jedním z nástrojů, jak šířit hlavní výsledky vašich výzkumů, jsou infografiky. V tomto úkolu byste měli vytvořit vlastní infografiku. 

Vyberte z našeho dotazníkového průzkumu 3 výsledky, které jsou podle vás zajímavé.

• Vyberte si z pracovního listu aplikaci pro vizualizaci dat a vytváření infografik a tyto výsledky v ní zpracujte. 
• (Můžete vměstnat tři závěry z výzkumu do jedné infografiky nebo vytvořit tři různé infografiky v různých aplikacích.)
• Můžete použít i jinou aplikaci, která není zmíněna v pracovním listu, nebo (pokud ovládáte pokročile grafiku) vytvořit vlastní infografiku v grafickém editoru.
• Odevzdejte ve formě odkazu do veřejné galerie nebo ve formě uloženého obrázku do Odevzdávárny do pátku 3. května 2013 do 21:00.

Modul 11: Kvalitativní výzkum

• Pracovní list 11: Analýza a interpretace v kvalitativním výzkumu

Úkol 11: Sběr dat

Připravit kvalitativní výzkum není jednoduchá záležitost. Správně bychom měli začít teoretickým ukotvením výzkumu, popisem našeho vztahu k výzkumnému problému atd., ale pro účely demonstrace analytické práce si náš úkol trochu zjednodušíme. Stejně jako v případě kvantitativních dat nám nejprve půjde o sběr dat/podkladů pro analýzu. 

Představme si jednoduchý výzkumný problém: Proč se současní studenti KISK rozhodli studovat obor Informační studia a knihovnictví?

Chceme zjistit, jaké byly motivace pro podání přihlášky a nástup na studium na Kabinetu informačních studií a knihovnictví. Jaká očekávání, jaké motivace, jaké důvody hrály při rozhodování roli?

Zadání úkolu: 

• Připomeňte si základní fakta o kvalitativním rozhovoru z WIKI
• Navrhněte a proveďte kvalitativní rozhovor se spolužákem/spolužačkou, který v současnosti studuje na KISK (v libovolném ročníku).
• Soustřeďte se na získání co nejvíce informací - nepokládejte tedy otázky typu ano-ne, nebo jen faktické otázky, ale také kvalitativní otázky zjišťující motivaci a důvody studia.
• Popište okolnosti vzniku rozhovoru a popište svého informanta (při zachování anonymity).
• Úryvek z rozhovoru (přepis) spolu s popisem v délce jedné A4 vložte do Odevzdávárny předmětu do pondělí 13. května 2012 do 21:00).

Modul 12: Kvalitativní výzkum II

• Kap. 6 z knihy Kvalitativní výzkum v pedagogických vědách (Šeďová, Švaříček, 2007)

​Úkol 12: Kódování 

Posledním úkolem bude zpracování kvalitativních dat z vašich rozhovorů. Soustřeďte se na otázku, jak studenti vnímají KISK a proveďte otevřené kódování jednoho z datových setů:

1. Přečtěte si úryvek z knihy Kláry Šeďové a Romana Švaříčka. Seznamte se s postupem otevřeného kódování.
2. Stáhněte si jeden set (set 1, set 2, set 3, set 4) rozhovorů dle svého výběru. 
3. Proveďte otevřené kódování. Můžete postupovat metodou "papír a tužka", využít funkci komentářů ve Wordu či Acrobatu nebo využít některý se softwarů, které jsou zmíněny v minulém modulu. 
4. Odevzdejte 2 soubory: jeden pracovní, kde budou vidět úryvky textů s přiřazenými kódy (doc, naskenované stránky s poznámkami tužkou, pdf), druhý soubor se seznamem kódů (.doc, .pdf). Pokuste se vygenerovat alespoň 7-10 kódů.

Úkoly odevzdejte do pondělí 21. května do 21:00 do Odevzdávárny v ISu.

Jak bude probíhat praktická zkouška?

• V ISu jsou vypsány řádné i opravné termíny zkoušky. Prosím přihlašujte se na termíny dle rozpisu (kapacita je omezena dle PC učeben)
• Ke zkoušce je zapotřebí, aby vám bylo přijato alespoň 10 z 12 úkolů
• Zkouška bude probíhat formou vypracování tří praktických úkolů (vytvoření grafu, kontingenční tabulky, rekódování proměnné...), čas na zkoušku bude 60 minut.
• K dispozici bude Excel (včetně nápovědy), papír, tužka atd. V případě, že budete chtít pracovat s SPSS, prosím o informaci 2 dny před termínem zkoušky, pro kontrolu licencí programů v učebně. 
• Zakázáno je jakýmkoliv způsobem komunikovat o zadaném úkolu s kýmkoliv z učebny i mimo ní (např. sdílet zadání či řešení úkolu) - porušení znamená automaticky známku "F". 
• Pro úkoly bude připraven dataset ke stažení v úvodu zkoušky (bude se jednat o dříve realizované průzkumy mezi studenty KISK a MU).

Příklady úkolu, které mohou být zadány:

1. Vyberte z datasetu jen respondenty starší 21 let a pracujte dále jen s nimi.
2. Jaký je modální a mediánový věk respondentů?
3. Jaký je průměrný věk respondentů? Jaká je směrodatná odchylka průměru?
4. Jak je soubor složen z hlediska pohlaví? (Jaké jsou absolutní a relativní četnosti mužů a žen)?
5. Odpovězte na otázku, zda se liší spokojenost s knihovnou u kombinovaných a prezenčních studentů (vytvořte kontingenční tabulku s relativními četnostmi a ilustrujte výsledky sloupcovým grafem).
6. Zpracování kvalitativních dat: přečtěte si ukázku, navrhněte tři kategorie/kódy, které v odpovědích vidíte a přiřaďte ke kódům úryvky textu.