top of page

Nekaj statističnih pojmov za uspešno pripravo raziskave zaključnega dela (prvi del)

Statistika je tista reč, ki jo zadnje čase precej izrabljamo v javnem diskurzu. Enim kaže takšne rezultate, drugim drugačne. Eni z njo argumentirajo korelacije med socialno izolacijo in preprečevanjem širjenja okužbe, drugi pravijo, da niti podatki niso pridobljeni pravilno. Potem pa so tam še tisti redki, ki se s statistiko ukvarjajo profesionalno in mnogi, ki moramo statistično raziskavo opraviti v sklopu zaključnega dela.

Vir slike: Unsplash

Prav za slednje smo zato pripravili nekaj pojasnil pojmov, na katere naletimo predvsem v družboslovnem raziskovanju. Statistični program nam čisto sam od sebe namreč ne bo napisal analize, čeprav jo bo verjetno popolnoma dobro izračunal. Bistveno za analizo pa je poznavanje pojmov, ki nam pomagajo pri interpretaciji številk.

Nekateri pojmi deskriptivne ali opisne statistike

Običajno pri izvedbi raziskave najprej opišemo, kaj smo z anketnim vprašalnikom ali izborom sekundarnih podatkov sploh dobili. Tudi v družboslovju je zelo popularna t. i. “kvantifikacija”, ki nam pomaga vsebinske podatke pretvoriti v številske in ovrednotiti raziskovane količine. Večino osnovnih računov opisne statistike smo se učili že pri srednješolski matematiki, zato ponovimo le nekatere pojme, ki se nanjo navezujejo.

Frekvenca nam pove, kolikorat lahko zasledimo nek pojav oziroma poenostavljeno, kolikokrat je bil pri nekem vprašanju izbran določen odgovor.

Kumulativna frekvenca sešteje vse predhodne razrede in nam pove, koliko vrednosti je enakih ali manjših od izbreane. Relativna frekvenca se nanaša na relativni delež ali odstotek in je del, ki ga izračunamo, tako da frekvenco delimo z vsemi odgovori (N). Srednja vrednost nam da informacijo o povprečju, standardni odklon pa razpršenost (odstopanje) odgovorov od srednje vrednosti. Kontigenčna tabela (Crosstabulation) nam predstavi frekvence in deleže neke spremenljivke v sklopu drugih.

Hipoteza in spremenljivke

Hipoteza je trditev, ki poveže ali loči dva pojma/konstrukta/pojava. Na primer: Študentje na drugi stopnji študija več uporabljajo statistične metode kot študentje na prvi stopnji. Preverjamo jo na način, da jo potrdimo ali zavrnemo, pri tem pa nam pomagajo korelacijski koeficienti. Seveda moramo za uporabo pravih poznati osnovne pojme korelacijske analize.

Nominalna spremenljivka nam pove neko lastnost, kakovost in ji zato rečemo tudi “kakovostna” spremenljivka, po kateri se ločujejo podatki. Bistveno je, da v okviru kakovostne spremenljivke ne moremo podatkov primerjati z velikostno lestvico, kajti ne dobimo jih v številkah. Taka spremenljivka je na primer status: študent, dijak, zaposleni itd. Nasprotno ordinalna spremenljivka je številčna in zato lahko primerjamo rezultate glede nanjo po velikosti; jih lahko razvrstimo, a ne moremo določiti njihovih medsebojnih “razdalj” (npr. prvi, drugi, tretji …). Intervalne spremenljivke lahko razvrstimo in tudi določimo “razdalje” oz. razlike med posameznimi vrednostmi. Najpogostejši in najbolj znan primer je Likertova lestvica strinjanja, ki se jo pogosto uporablja v družboslovnih raziskavah. Poznamo tudi proporcionalne oz. razmernostne spremenljivke, pri katerih medsebojno razmerje določimo na podlagi t. i. absolutne ničle. (Npr. starost, višina itd.)

Okej, če nam je sedaj vse zgoraj našteto popolnoma jasno in smo pojme že umestili v svoje raziskovalno delo, se lahko naslednjič vržemo v raziskovanje povezav in razlik med spremenljivkami. S korelacijsko analizo torej nadaljujemo v naslednjem prispevku, ki vam ga bomo pripravili že v tem tednu, zato ostanite z nami. :)

Comments


bottom of page