Pogoste težave

pri pripravi empiričnega dela

Veliko ljudi ob koncu študija ugotavlja, da ima precej teoretičnega znanja, ki ga težko uporabi v praksi.

5 rešitev na enem mestu:
  1. Imeli boste dobro oblikovane hipoteze.
  2. Poslovili se boste od skrbi, kje na spletu objaviti vprašalnik.
  3. Vaši podatki bodo analizirani s pravimi statističnimi metodami.
  4. Z rezultati boste lahko preverjali hipoteze.
  5. Vaši rezultati bodo zagotovo razloženi pravilno.

Čeprav še nikoli niste izpeljali empirične raziskave, vam bo z našo pomočjo uspelo, empirično delo pa bo opravljeno kakovostno in strokovno.

Predstavljamo vam nekaj najpogostejših težav, s katerimi se srečujejo naše stranke. Če se jim boste izognili, ste storili že veliko.

Sem dobro oblikoval hipoteze?

Na podlagi svojih izkušenj vam lahko povemo, s katerimi težavami se pri oblikovanju hipotez najpogosteje srečujejo naše stranke.

  • Vsebina v hipotezah se ponavlja. To pomeni, da je hipoteza sicer oblikovno zapisana drugače, a bo njeno analitično preverjanje vključevalo ista anketna vprašanja in metode kot pri eni izmed drugih hipotez na seznamu. Na primer, večina študentov je zelo zadovoljna z organizacijo potovanja, in, študenti so bolj kot študentke zadovoljni z organizacijo potovanja. Pri preverjanju obeh hipotez bosta pri statistični analizi podatkov vključena vprašanje o spolu in vprašanje o zadovoljstvu z organizacijo potovanja.
  • Hipoteze ne izražajo ciljev raziskave. To pomeni, da je iz opisa namena in cilja empiričnega dela razvidno drugačno zanimanje kot v hipotezah. Na primer, cilj empirične raziskave je ugotoviti, kakšna je kakovost življenja kadilcev in nekadilcev. V hipotezah pa je zapisano pričakovanje le za kadilce, s čimer dobi bralec vtis, da so ciljna skupina empirične raziskave le kadilci.
  • Hipoteze niso usklajene z anketnimi vprašanji. To pomeni, da je v hipotezo vključeno področje, o katerem respondentov sploh niste vprašali. Na primer, vprašali ste jih, kako so bili zadovoljni z vsebino seminarja, z vključenimi praktičnimi primeri in dolžino seminarja, v hipotezi pa vas zanima splošna ocena kakovosti seminarja.

Hipoteze so ključne za dobro empirično delo, zato temeljito razmislite o ciljih empirične raziskave, ki morajo biti nato razvidni v hipotezah. Če o ustreznosti svojih hipotez dvomite, vam bomo lahko hitro svetovali, kako lahko slabe hipoteze spremenite v dobre.

Kje na spletu naj objavim vprašalnik?

Splet ponuja veliko spletnih aplikacij, ki omogočajo preprosto objavo anketnega vprašalnika. Vendar pa lahko izbira napačne aplikacije povzroči težave pri nadaljnjem delu.

Pozor! Razkrivamo skrivnosti uspešnega empiričnega dela!

Naročite se na uporabne nasvete. Brezplačno!

Nekatere bodo zaradi bolj ali manj naprednih možnosti oblikovanja vprašalnika razvidne že pri zasnovi vprašalnika na spletu, in sicer pri izvozu podatkov za nadaljnjo uporabo, morda možnosti filtriranja in uporabe pogojev ne bo na voljo, imeli boste vprašanja, pri katerih bi potrebovali napredno urejanje vprašanj, omejeni boste s številom vprašanj in respondentov, morda ne bo možnosti za pripravo ankete na več straneh …

To so precejšnje težave, ki pa jih je mogoče odpraviti – poiščete drugo aplikacijo. Precej bolj problematične pa so tiste težave, s katerimi se srečate šele v procesu zbiranja podatkov, saj jih večkrat ni mogoče odpraviti. Takšne so na primer tri: v vaši raziskavi lahko sodeluje le določeno število respondentov, na vprašalnik lahko ista oseba odgovarja večkrat, v anketo med zbiranjem podatkov ne morete več dodati novega vprašanja. Kakršnekoli težave v procesu zbiranja podatkov seveda niso sprejemljive, saj vplivajo na (ne)odzivnost respondentov in hkrati na kakovost vašega empiričnega dela. Zato si v pestri izbiri aplikacij za spletno anketiranje zagotovo izberite tisto, ki ustreza zahtevam vašega anketnega vprašalnika.

Katero metodo naj uporabim za statistično analizo podatkov?

To je zelo pogosto vprašanje naših strank. Poznamo namreč zelo veliko različnih statističnih metod za analizo podatkov. Težava pa je v tem, da sami navadno poznate le nekatere najpogosteje uporabljene metode in bi radi z njimi analizirali vaše podatke. Pri tem pa ne pomislite na to, kar vemo strokovnjaki, ki poznamo še številne druge metode, ki so za določene primere ustreznejše. Podatki so tisti, ki določajo, katera metoda je ustrezna.

Če zberete podatke z drugačnimi lastnostmi, kot jih predpostavljajo metode, ki jih poznate (tak primer je največkrat normalnost porazdelitve podatkov), boste s takšno analizo pridobili napačne rezultate. Večkrat se srečujemo tudi s težavo, da zaradi razmišljanja, katero metodo uporabiti, pozabite na svoje hipoteze. Vedite, da pri analizi rezultatov o izbiri metode odločajo tudi cilji vašega empiričnega dela. Bodite torej pozorni, da v fazi analize podatkov svoje raziskave ne boste sklenili z napačnimi rezultati.

Zakaj rezultati ne preverjajo mojih hipotez?

Največkrat je težava v tem, da ste v vprašalniku spraševali o enem, v svojih hipotezah pa ste govorili o nečem drugem. V anketnem vprašalniku ste spraševali o zadovoljstvu s storitvijo (Kako zadovoljni ste …?), v hipotezah pa vas je zanimala ocena kakovosti storitve (Kako ocenjujete kakovost …?). Vaš pričakovani odgovor na hipotezo je – storitev je zelo kakovostna, dobili pa ste odgovor – s storitvijo sem zelo zadovoljen. Profesor vam bo povedal, da zadovoljstvo s storitvijo ne govori o njeni kakovosti. Ampak takrat bo že prepozno. Problem, ki ga odkrijete šele pri rezultatih, je pravzaprav nastal že v začetni fazi vašega empiričnega dela.

Pozor! Razkrivamo skrivnosti uspešnega empiričnega dela!

Naročite se na uporabne nasvete. Brezplačno!

Pojavlja se tudi težava z uporabo napačnih statističnih metod pri analizi podatkov. V hipotezi vas zanima vpliv enega pojava na drugega, vaši rezultati pa govorijo o povezanosti pojavov. Pogosto se srečamo tudi s tem, da v hipotezi govorite o večini respondentov, v rezultatih pa izračunate aritmetično sredino.

Če vaši rezultati ne odgovarjajo na hipoteze, nam pišite. Odprava tovrstne težave namreč ni vedno preprosta, včasih celo ni mogoča.

Kako naj razložim rezultate?

Podatke vam je uspelo statistično analizirati in program vam je ponudil izpis rezultatov. Kaj pa zdaj? Rezultate morate prebrati in jih razložiti, pa vam ne gre. Ugotavljate, da je to teže, kot se sliši. Ne veste namreč, kaj vam podatki vsebinsko sporočajo in ali so vaše hipoteze potrjenje.

Rešitev seveda obstaja, ni pa povsem preprosta. Skriva se v statistiki. Ste bili prepričani, da imate dovolj statističnega znanja za samostojno izpeljavo statističnih analiz? Potem vam žal sporočamo, da bi s pravim znanjem razumeli, kaj vam rezultati sporočajo. In šele, ko boste rezultate razumeli statistično, jih boste lahko interpretirali tudi vsebinsko. Ob težavah pri statistični razlagi rezultatov se lahko obrnete na nas.

Ste pri pripravi empiričnega dela naleteli na katero od opisanih težav ali je vaša težava drugačna? Z veseljem vam svetujemo, kako naprej, in odgovorimo na vsako vprašanje. Oglasite se: info@benstat.si!