Metodologija Naucno Istrazivackog Rada ZL

1

interno: materijal za studente

Metodologija naučno-istraživačkog rada

sa osnovama statistike

pripremio mr Zoran Lalović

2

Metodologija naučno-istraživačkog rada

sa osnovama statistike

Sadržaj:

I dio Osnovni pojmovi metodologije

Metodologija (pojam)

Nauka (struktura naučnog saznaja)

Pojam naučnog metoda

Principi naučne spoznaje

Metodološki postupak (glavne faze istraživačkog postupka, - ukratko)

Vrste istraživanja (osnovni kriteriji za razlikovanje vrsta istraživanja)

Predmet i podaci istraživanja u društvenim naukama

Indikatori

II dio Faze istraživačkog postupka 1. Naučno istraživanje kao proces komunikacije

2. Naučno istraživanje kao proces rješavanja problema

2.1. Okvirno određenje problema istraživanja

2.2. Pripremna faza istraživanja

2.3. Projektovanje istraživanja

2.4. Izrada instrumenata

2.5. Izvođenje istraživanja

2.6. Obrada i analiza podataka

2.7. Pisanje izvještaja istraživanja

III dio Projekt istraživanja 1. Teorijski dio projekta

1.1. Formulacija problema

1.2. Definisanje osnovnih pojmova

1.3. Postavljanje ciljeva istraživanja

3

1.4. Formulacija opštih i posebnih hipoteza istraživanja

2. Metodološki dio projekta

2.2. Izbor opšteg metoda istraživanja

2.3. Operacionalne definicije promjenjivih

2.4. Izbor tehnika za prikupljanje podataka

2.5. Nacrt uzorka

2.6. Plan obrade podataka

2.7. Plan realizacije istraživanja

3. Matereijalni dio projekta

IV dio Vrste istraživačkih nacrta

Frekvencijski nacrt istraživanja

Korelacioni nacrt istraživanja

Eksperimentalni nacrt istraživanja

Longitudinalna i transferzalna istraživanja

V dio Metode istraživanja

1. Teorijske metode

2. Empirijske (iskustvene) metode

2.1. Eksperimentalna istraživanja

2.1.1. Odnos varijabli u eksperimentu

2.1.2. Eksperimentalni nacrti

2.1.2.1. eksperiment sa jednom grupom

2.1.2.2. eksperiment sa paralelnim grupama.

2.1.2.1. ex-post-facto eksperiment

2.2. Neeksperimentalna istraživanja

VI dio Populacija i uzorak 1. Populacija

2. Uzorak

2.1. Izbor uzorka istraživanja

2.2. Slučajni uzorci

2.2.1. jednostavni slučajni uzorak

2.2.2. stratificirani slučajni uzorak

2.3. Neslučajni uzorci

4

2.4. Veličina uzorka

VII dio Tehnike istraživanja

1. Neposredno posmatranje

Naturalno i posmatranje uz pomoć instrumenata

Posmatranje bez i sa učešćem posmatrača

Nestruktuirano i struktuirano posmatranje

Nedostaci i prednosti posmatranja

2. Analiza sadržaja

Analiza medijskih sadržaja i analiza dokumenata

Osnovna jedinica analize

Pretežno kvantitativna analiza sadržaja

Pretežno kvalitativna analiza sadržaja

3. Tehnike zasnovane na verbalnoj komunikaciji

3.1. Upitnik i inervju

Koje su prednosti upitnika i intervjua u odnosu na posmatranje

Pretpostavke na kojima počiva ispitivanje upitnikom i intervjuom

Vrste podataka koji se dobijaju putem upitnika i intervjua

3.2. Skale procjene

3.2.1. Kontinuirane i diskontinuirane varijable

3.2.2. Izrada skale procjene

3.2.3. Vrste skala procjene

3.2.4. Skala socijalne distance

3.3. Test

3.3.1. Definicija testa

3.3.2. Metrijske karakteristike testa

VIII dio Izrada upitnika Faze izrade upitnika

1. Raščlanivanje problema istraživanja i određivanje sadržaja pitanja

2. Izbor indikatora

3. Formulisanje pitanja

3.1. Problemi vezani za smisao pitanja

3.2. Problemi vezani za formulaciju pitanja

3.3. Smjernice za formulaciju pitanja u upitniku

4. Oblikovanje upitnika

5

4.1. Raspored pitanja u upitniku

4.2. Pisanje uputstva

4.3. Dizajn upitnika

5. Provjera upitnika

6. Revizija upitnika i formiranje konačne verzije

IX dio Mjerenje

Nominalna skala

Ordinarna skala

Intervalna skala

Omjerna skala

X dio Statistička obrada podataka 1. Analiza podataka iz upitnika

1.1. Deskriptivna analiza podataka

1.2. Relacijska analiza podataka

1.3. Vremenska analiza podataka (trendovi)

2. Deskriptivna statistika

2.1. Mjere prebrojavanja (frekvencija i procenat)

2.2. Mjere centralne tendencije (mod, medijana, aritmetička sredina)

2.3. Mjere varijabilnosti (raspon i standardna devijacija)

2.4. Normalna distribucija, i neke druge distribucije

2.5. Položaj pojedinih rezultata u distribuciji (z-vrijednost)

3. Statistika zaključivanja

3.1. T – test

3.2. Analiza varijanse

3.3. Koeficijent korelacije

3.4. Hi – kvadrat test

XI dio Pisanje izvještaja 1. Osnovni dijelovi izvještaja

1.1. Naslovna strana

1.2. Rezime

1.3. Sadržaj izvještaja

1.4. Uvod

6

1.5. Teorijski dio – definisanje predmeta i problema istraživanja

1.6. Istraživački dio – prikaz metodološkog postupaka istraživanja

1.7. Rezultati istraživanja – prikaz rezultata

1.8. Zaključci istraživanja

1.9. Literatura

1.10. Prilozi

1.11.Ilustracije

2. Citiranje i navođenje referenci

2.1. Citiranje

2.2. Navođenje referenci

2.3. Numerički sistem navođenja referenci

2.4. Autor – datum sistem navođenja referenci

3. Tehnička obrada teksta

3.1. Preporuke za sređivanje teksta

3.2. Skraćenice

7

I dio Osnovni pojmovi metodologije

Metodologija (pojam)

Nauka (struktura naučnog saznaja)

Pojam naučnog metoda

Principi naučne spoznaje

Metodološki postupak (glavne faze istraživačkog postupka, - ukratko)

Vrste istraživanja (osnovni kriteriji za razlikovanje vrsta istraživanja)

Predmet i podaci istraživanja u društvenim naukama

Indikatori

Metodologija (pojam i cilj) Metodologija (od grčkih riječi methodos – put i logos – um) je nauka o načinima i putevima

dolaženja do naučnog saznanja (materijalnog, društvenog i duhovnog svijeta). Metaodologija

je nauka o nauci. Ona je metanauka ili mišljenje o mišljenju. Cilj metodologije je da se pojmi

(razumije) suština naučnog saznanja i da utvrdi osnovne principe u njegovom sticanju i

kritičkom preispitivanju. Pored toga, metodologije nas uči kojim sredstvima treba da se

služimo kako bi došli do što istinitije (objektivne) spoznaje svijeta.

Nauka (struktura naučnog saznanja) Nauka je sistem znanja objektivno utvrđene stvarnosti koja služi čovjeku da unaprijedi svoj

život i proučava tu stvarnost.

Struktura naučnog saznanja

Postoje različiti nivoi naučnog saznanja, počev od podataka i činjenica, preko zakona i teorija

do cjelovitih naučnih sistema.

Podaci. Svaki empirijski naučno-istraživački rad započine prikupljanjem podataka. Naučno

relevantni su oni podaci koji su u funkciji istraživanja, tj koji su specifikovani ciljem

8

istraživanja i koji se mogu dovesti u vezu sa postavljenom hipotezom. Nadalje, to su podaci

prikupljeni standardizovanim tehnikama i postupcima prikupljanja podataka.

Činjenice (fakti) su iskustveno utvrđeni odnosi u prirodi i društvu (činjenica je da zimi pada

snijeg). Činjenice su javne, provjerene i provjerive a predstavljaju prvi stupan na osnovu koga

možemo nešto tvrditi u nauci.

Zakon je manje ili više tačan subjektivni odraz objektivno postojeće zakonitosti. Zakonitost je

određeni odnos među stvaroma i pojavama u prirodi i društvu i postoji neovisno od naše

spoznaje. Osnovne odlike naučnih zakona su: (1) zakon uvijek ukazuje na neki odnos, npr.

povezanosti između određenih pojava u prirodi i društvu; (2) empirijski naučni zakoni

predstavlju opšti, univerzalni i konzistentan odnos. Idealan naučni zakon ima univerzalno

važenje pa važi za sve slučajeve na koje se odnosi; Za razliku od zakona u prirodnim naukama

gdje je A predhodi B u društvenim naukama zakoni nemaju tako opšte i tako univerzalno

značenje. U društvenim naukama A predhodi B ako se ostvare uslovi a, b, c... Da bi u takvim

uslovima zakon imao status naučnog zakona nužno je precizno definisati sve relevantne

uslove, tj. reći pod kojim uslovima je pojava A povezana sa pojavom B.

Najčešće vrste zakona u društvenim naukama su:

temporalni zakoni (kod temporalnih zakona vrijeme se javlja kao bitna odrednica zakona,

npr. sa proticanjem vremena zaboravljanje je sve sporije);

funkcionalni zakoni (ukazuju na povezanost određenih pojava koje nisu u uzročnoj,

kauzalnoj vezi, već su obje funkcija nekog trećeg faktora);

kauzalni zakoni (odnose ce na objašnjavanje uzročne veze među nekim pojavama)

Teorije su sveobuhvatna objašnjenja odeđenih pojava ili grupa pojava. Mada su zasnovane na

empirijskoj građi (objedinjuju određeni broj zakona i nastoje da ih povežu i objasne) teorije su

zapravo velikim dijelom hipotetične. To je posebno karakteristično za društvene nauke gdje

svaka teorija ima dosta elementa hipotetičkog (praznine se popunjavaju pretpostavkama npr.

o postojanju neke pojave; ili o povezanosti nekih pojava; ili o uzroku neke pojave).

Naučni sistemi su cjelovita, sveobuhvatna, multidisciplinarna objašnjenja određenih

prirodnih ili društvenih fenomena u sebi integrišu činjenice, zakone i teorije.

9

Pojam naučnog metoda Metod je način mišljenja i istraživanja u nauci. Naučni metod se koristi radi sticanja što

istinitijeg saznanja. Metod u najširem smislu riječi obuhvata tri osnovne komponente:

opšti pristup istraživanju (principi naučne spoznaju)

metodološki postupak istraživanja (faze iostraživačkog postupka)

metode i tehnike istraživanja

Opšti pristup (predhodno znanje) je znanje o opštim principima naučne spoznaje

(objektivnost, pouzdanost, preciznost itd.). U drugom značenju, metodološli postupak, odnosi

se na znanje o procedurama i postupcima naučne spoznaje (faze naučnog istraživanja). Treću

komponentu metoda sačinjava znanje o metodama i tehnikama istraživanja i prikupljanja

podataka.

Primjena metoda naučnog saznanja je garancija objektivnosti, - da su zaključci koje dobijemo

istraživanjem istiniti.

Principi naučne spoznaje Postoje određeni principi koji odlikuju naučnu, u odnosu npr. na zdravorazumsku spoznaju.

Neki od najvažnijih su: princip objektivnosti, princip pouzdanosti, princip opštosti, princip

sistematičnosti, sinteza indukcije i dedukcije, sinteza kvantitativnog i kvalitativnog.

10

Princip objektivnosti naučne spoznaje

Princip objektivnosti ima nekoliko osnovnih značenja. Prvo i najvažnije je poznavanje i

korišćenje logike ili puta naučnog saznaja (primjena metodološkog postupka). U drugom

značenju objektivnost podrazumijeva nepristrasnost prema podacima i činjenicama do kojih

istraživač dolazi. Naučnik podacima i činjenicama pristupa „sterilnih ruku“ bez ličnih, kulturnih

ideoloških i svakih drigih predubjeđenja. Konačno, objektivnost je zadovoljena ako postoji

intersubkjektivna saglasnost, ako je ono do čega smo došli provjerljivo (ako drugi istraživači

koristeći se istom metodologijom dobijaju iste rezultate).

Princip pouzdanosti naučne spoznaje

Pouzdanost je zadovoljena ako su rezultati do kojih smo u istraživanju došli relativno trajni,

ako se u ponovljeniom istraživanjima dobijaju isti rezultati, ako u rekativno dužem

vremenskom periodu osnovni nalazi istraživanja otrpe kritiku, ako osnovna svojstva fenomena

ostaju nepromjenjena (stabilna).

Princip preciznost naučne spoznaje

Princip preciznosti najbolje se ogleda u primjeni jezika. Jezik nauke je do te mjere precizan da

pitanje značenja osnovnih pojmova nikada ne smije doći u pitanje. U naučnom radu koriste se

oni simboli koji imaju definisane sve osnovne dimenzije, a jedan simbol može da ima samo

jedno značenje.

Princip opštosti naučne spoznaje

Princip opštosti. Nauka teži da otkrije ono što je opšte, što vazi za niz pojedinačnih specifičnih

slučajeva. Dok je u prirodnim naukama princip opštosti uglavnom zadovoljen, u društvenim

naukama opštost je uslovna. Društveni zakoni važe pod određenim uslovima. Da bi jedan

zakon u društvenim naukama zadovoljio zahtjev naučnosti, pored samog zakona potrebno je

precizno definisati i uslove pod kojima se on ostvaruje.

11

Princip sistematičnosti naučne spoznaje

Princip sistematičnosti. Nauka je zaokružen sistem znanja koji može biri funkcionalno ili

uzročno-posljedično povezan. Svaka činjenica, zakon, teorija itd. do koje istraživač u

istraživanju dolazi mora biti dovedena u vezu sa svekolikim naučnim saznanjem.

Sinteza indukcije i dedukcije

Sinteza indukcije i dedukcije. Dedukcija, put naučne spoznaje karakterističan za teorijsko

racionalne analize. Polazi se od nekog opšte-prihvaćenog stava, pa se zaključuje na

pojedinačne i posebne slučajeve (»odozgo prema dole«). Indukcija je obrnut put spoznaje

(»odozdo prema gore«) karakterističan za empirijska istraživanja. Polazi se od prikupljenih

podataka (pojedinačnog) pa se izvodi opšti zaključak koji važi za sve te slučajeve.

Primjer: Kako se moralo misliti u srednjem vijeku?

Mada su mogućnost posmatranja i induktivnog zaključivanja čovjeku uvijek bili na

raspolaganju u dugom nizu godina desilo se da on nije vjerovao onom što vidi, čuje, što može

da omiriše, kuša ili dodiruje. Vjera u Boga je bila iznad vjere u sebe. U jednoj svojoj zabilješci

iz 1605 godine Frensis Bekon daje primjer jednje skolastičke rasprave o prirodnom

fenomenu.

“AD 1432. Razvila se među braćom redovnicima žestoka rasprava o broju zuba u ustima

konja. Punih 13 dana bješnjela je rasprava bez prestanka. Sve stare knjige i hronike bile su

izvučene i pri tome se pokazala tako divna i dubokoumna erudicija kao nikad ranije na tome

području. Na početku četrnaestog dana neki mladi redovnik uglednog porijekla zamolio je

svoje učene starješine da i on rekne koju riječ i – na veliko zaprepašćenje diskutanata, čija

duboka mudrost biješe veoma uznemirena – on ih zamoli da riješe stvar na vulgaran i

nečuven način: naime da otvore usta jednoga konja, prebroje zube i nađu riješenje svojega

problema. Na to ostali diskutanti, osjećajući se duboko povređenima u svom dostojanstvu, uz

veliku buku i galamu navališe na nj, izudaraju ga i izbace van. Jer, rekli su oni, sigurno je i

sama sotona ponukala tog ludog žutokljunca da spomene taj nečuven i bezbožan put za

pronalaženje istine, koja je u suprotnosti sa čitavim učenjem crkvenih otaca. Poslije još

mnogo dana divlje svađe i rasprave golub mira spustio se na naš skup i oni, svi kao jedan,

proglase da će taj problem ostati vječna tajna zbog žalosnog nedostatka historiskih i teoloških

podataka o tome, te narede da se to zabilježi.”

Savremeni put naučne spoznaje podrazumijeva sintezu dedukcije i idukcije. U savremenim

istraživanjima polazi se od opšteg stava hipoteze, koja se provjerava (prihvata ili odbacuje) na

osnovu prikupljenih empirijskih podataka.

12

Sinteza kvantitativnog i kvalitativnog

Sinteza kvantitativnog i kvalitativnog. U različitim periodima razvoja naučnog metoda

dominaciju su imale kvalitativna ili kvantitativna analiza. Na primjer, Aristotelov put spoznaje

»deduktivna dosljednost« podrazumijevao je isključivo kvalitativnu, logičku analizu. Sa druge

strane pozitivisti teže samo ustanovljavanju kvantitativnih odnosa koje naknadno ne treba

tumačiti. Savremeni put naučne spoznaje podrazumijeva sintezu kvantitativne i kvalitaivne

analize. Kvantitativna analiza znači mjerenje (utvrđivanje odnosa), a kvalitativna tumačenje

tih odnosa.

Metodološki postupak (glavne faze istraživačkog postupka, -

ukratko) Metodološki postupak se sastoji iz određenih faza, radnji kroz koje istraživanje prolazi i koje

predstavljaju određenu garanciju za objektivnost (nučnu istinitost saznanja). Faze

istraživačkog postupka različito se određuju u literaturi. Međutim, u najvećem broju slučajeva

one se svode na nekoliko osnovnih radnji:

formulisanje istraživačkog problema

teorijsko i operacionalno (radno) definisanje pojave koja je predmet istraživanja

postavljanje prethodnih pretpostavki – hipoteza istraživanja

prikupljanje podataka

naučno objašnjenje i verifikacija hipoteze

Prvu, polaznu fazu istraživanja predstavlja određenje predmeta ili problema istraživanja.

Predmet istraživanje je po pravilu neka, određena veza između pojava, pa utvrđivanje

predmeta obuhvata, - najprije, određivanje (definisanje) samih pojava između kojih se veza

utvrđuje, te zatim, određivanje prirode same veze.

Teorijsko definisanje problema i predmeta istraživanja je logička operacija kojom se pomoću

apstraktnih pojmova određuje suština pojave koja se istražije. Operacionalno, radno

definisanje problema sastoji se u određivanju indikatora (pokazatelja) koji se mogu iskustveno

ispitati i provjeravati i koji pretstavljaju spoljašnje, tj. s polja vidljive manifestacije

apstraktnog koncepta. Na primjer, radana definicija „sreće“ može biti izjava ljudi da li su

srećni ili ne.

13

Pošto se izvrši operacionalno definisanje pojava postavljaju se pretpostavke, - hipteze

istraživanja. Njihova funkcija je u tome da se pretpostavi veza između pojave koju istražujemo

i drugih činilaca koji bi po pretpostavci mogli biti sa njom u nekoj vrsti veze (npr. uzročnoj).

Cilj istraživanja je provjeravanje opravdanosti postavljene hipoteze.

U sljedećoj fazi istraživanja prikupljaju se i klasifikuju (obrađuju) podaci. Tu se već ulazi u

ključnu fazu naučnog istraživanja, - u fazu naučnog objašnjenja i utvrđivanja veza npr.

korelacije (o stepenu povezanosti dvije ili više pojava) ili funkcionalnih veza (funkcionalni

zakoni najčešće utvrđuju prosto međusobnu uslovljenost pojava, - kada se mijenja jedna

mijenja se i druga pojava) ili uzročnih veza (kada je jedna pojava, nezavisno promjenjiva,

dovoljan uslov, uzrok promjene druge pojave, zavisno promjenjive).

Pećujlić. M. (1982): Metodologija društvenih nauka, Savremena administracija, Beograd. Str. 299.

Vrste istraživanja (osnovni kriteriji za razlikovanje vrsta

istraživanja) Postoje različiti kriteriji za razlikovanje vrsta istraživanja.

Prvi polazi od razlikovanja vrsta istraživanja prema njihovom krajnjem cilju (prema

ovom kriteriju razlikujemo eksplorativna, deskriptivna, eksplikativna i predikrivna

istraživanja);

Drugi kriterij polazi od činjenice da li se radi o jednokratnom istraživanju ili o seriji

međusobno povezanih istraživanja (jednokratna i razvojna istraživanja);

Treći kriterij se odnosi na opredjeljenja između neeksperimentalnih (anketnih) i

eksperimentalnih istraživanja.

Razlikovanje vrsta istraživanja prema cilju

Cilj istraživanja može biti – upoznavanje (eksploracija) pojave

Cilj istraživanja može biti izviđanje ili eksploracija, pionirsko istraživanje, manje ili više

nepoznate pojave i okolnosti u kojima se ona javlja. Eksplorativno istraživanje je usmjereno

na uočavanje pojava, njihovo međusobno razgraničavanje, utvrđivanje karakterističnih

svojstava, učestalost javljanja i sl. (jednom riječju na upoznavanje pojave).

14

Cilj istraživanja može biti – opis (deskripcija) pojave

Drugi cilj može biti egzatan opis ili desktipcija neke pojave. Takav cilj se postavlja kada se radi

o značajnoj pojavi koju je potrebno precizno upoznati i maksimalno objektivno opisati,

definisati ili redefinisati.

Cilj istraživanja može biti – objašnjenje (eksplikacija) pojave

Treći cilj može biti objašnjenje ili eksplikacija neke pojave. Eksplikativna istraživanja se bave

pojavama koje su prethodno egzaktno opisane, a sada želimo da ih i objasnimo. U

eksplikativnim istraživanjaima polazi se od jedne ili više pretpostavki o povezanosti te i neke

druge pojave. Istraživanje treba da potvrdi ili ospori takve pretpostavke.

Cilj istraživanja može biti – predviđanje (predikcija) pojave

Četvrto, istraživanje može biti organizovano sa ciljem da pruži predviđanje ili predikciju u

pogledu javljanja određenih pojava, promjena u njihovim bitnim svojstvima. Prediktivna

istraživanja su samo poseban vid eksplorativnih istraživanja.

Jednokratna ili razvojna istraživanja

Istraživač obučno planira jednokratno istraživanje, ali nisu rijetki slučajevi da se istražiuvanja

realizuju u seriji (razvojna istraživanja) polazeći od eksploracije (upoznavanja pojave ), njene

deskripcije (preciznog opisivanja i definisanja ) pa do eksplikacije (objašnjavanje) i predikcije

(predviđanja drugih pojava na osnovu nje).

Eksperimentalna i neeksperimentalna istraživanja

U projektovanju eksperimentalnih istraživanja glavno pitanje se odnosi na eksperimentalnu

manipulaciju eksperimentalnog faktora i kontrolu drugih varijabli. Kod neeksperimentalnih

istraživanja glavni problemi se odnose na izbor reprezentativnog uzorka, primjenu standardnih

postupaka prikupljanja i obrade podataka.

15

Predmet i podaci u istraživanju društvenih pojava Pojam predmeta: Predmet je svaki element stvarnosti, realne ili imaginativne koji je od nekog

interesa za nas i/ili nauku. Šta sve može biti predmet istraživanja u društrvenim naukama. U

najopštijem smislu predmet istraživanja mogu biti društvene pojave, društveni događaji ili

društveni procesi.

Društvena pojava je sve ono što se dešava ili postoji na određenom fizičkom ili socijalnom

prostoru i u određenom vremenu. Pod društvenim pojavama možemo podrazumijevati sve ono

što nastaje u odnosima ljudi i njihovih zajednica. Društvene pojave su, npr. život u

siromašnom kvartu, politički sistem ili sistem vrijednosti u nekoj zajednici itd.

Događaj je jedan zaokružen skup dešavanja koji ima svoj početak, tok i završetak, odnosno

svoj ishod. On je vremenski ograničen i često kratkotrajan. Događaj je fudbalska utakmica,

politički skup, dani kamelije i sl.

Proces je složen skup dešavanja koji ima jedan zajednički razvojni pravac. Procesi su po

pravilu dugotrajni i njihovo trajanje se mjeri godinama ili decenijama, npr, urbanizacija ili

prihvatanje interneta kao medija ili globalizacija. Procesi nisu tako jednostavni kao događaji i

mogu u sebi objedinjavati mnoštvo društvenih pojava i događaja.

Indikatori Neke pojave moguće je registrovati i mjeriti neposredno. Na primjer, ako nas zanimaju godine

starosti, visina mjesečnih primanja, bračni status, broj djece itd. Postoje, međutim, neke

druge pojave koje nije moguće direktno opažati ni mjeriti. Na primjer, zadovoljstvo poslom, ili

religioznost, ili sreća.

Mi kao istraživači nemamo neposredan uvid u misli, želje, očekivanja, nadanja, ocjene i

stavove drugih ljudi, ali to ne znači da se oni ne mogu mjeriti. Način na koji registrujemo i

mjerimo ove pojave razlikuje se od načina registrovanja i mjerenja neposredno dostupnih

pojava. U ovom drugom slučaju mi se oslanjamo na određene spoljašnje manifestacije

(indikatore) ovih složenih pojava koje nije moguće neposredno registrovati i mjeriti. Ti spoljnji

pokazatelji nazivaju se indikatori. Indikatori su pojavna strana nekog predmeta istraživanja,

ono što je dostupno našim čulima (vidu, sluhu, dodiru, ukusu, mirisu) i što je moguće

registrovati.

16

Koristeći se indikatorima mi posredno formiramo sliku o pojavi koja nas zanima. Na osnovu

iskaza subjekta, posmatranjem njegovih gestova, mimike lica itd. mi sudimo o njegovim

osjećanima. O normama koje vladaju u nekom preduzeću zaključujemo na osnovu

dokumenata ili na osnovu ponašanja radnika. Podaci su indikatori koji su opaženi

(registrovani) bilo uz pomoć čula ili putem posebno pripremljenih instrumentima (o

instrumentima za prikupljanje podataka vidi u nastavku). Prikupljeni podaci se analiziraju i

služe kao osnova za izvođenje zaključaka o pojavi koja je predmet istraživanja.

PREDMET Pojavna strana predmeta: indikatori

Stavovi Iskazi (pisani i usmeni); postupci; Podaci o svojstvima priordnog i društvenog okruženja

Osećanja Iskazi; Gestovi; Mimika; Pokreti; materijalni predmeti

Ponašanje Postupci pojedinaca i grupa; Iskazi;

Informisanost Iskazi iz kojih se vidi količina tačnih podataka o nečemu; Postupci koji su pokazatelji /ne/postojanja informacija o nečemu

Mediji (publika) Iskazi; ponašanje (gledanje TV, čitanje novina, slušanje radija, prisustvo na internetu)

Mediji (sadržaj) Pisani sadržaj (tekst); slikovni sadržaj ( fotografije, plakati, crteži); audio‐vizuelni sadržaji – filmski zapisi

Institucije / organizacije / zajednice Dokumenti (pisani, zvučni i audio‐vizuelni zapisi); Iskazi; Postupci pojedinaca i grupa

Norme Dokumenti (pisani, zvučni i audio‐vizuelni zapisi); Iskazi; Postupci pojedinaca i grupa

Događaji Postupci pojedinaca i grupa; Iskazi; Gestovi; Mimika; Pokreti; razne vrste artefakata: religiozni simboli, obredni predmeti, razni oblici oruđa koja se koriste tokom nekog događaja, umetnička

dela

«JA» kao predmet istraživanja: ličnost, sopstvo, tj. vlastita ličnost

kao predmet istraživanja; poniranje u sebe samog

Lično iskustvo: čulni utisci (slike, oseti), predstave, pojmovi, stavovi, osećanja, snovi

17

Vrsta indikatora određuje i način njihovog registovanja (prikupljanja podataka). Tako na

primjer, gestovi i mimika dostupni su neposrednom posmatranju. Iskaze subjekta o svojim

ocjenama, željama, nadanjima i sl. istraživač prikuplja na osnovu intervijua ili za to koristi

upitnik.

Vrste indikatora / podataka Tehnike za prikupljanje podataka

Iskazi (pisani i usmeni); Intervju/Razgovor; Dubinski intervju Upitnik; Fokus grupe

Postupci pojedinaca i grupa Posmatranje; Anketa, Intervju; Fokus grupe; Analiza sadržaja

Podaci o svojstvima priordnog i društvenog okruženja Statistički popisi; druga statistička merenja (potrošačka korpa, indeks cena na malo itd)

Gestovi; Mimika; Pokreti; Posmatranje

Ponašanje (gledanje TV, čitanje novina, slušanje radija, prisustvo na internetu)

Intervju; Medijski paneli; Fokus grupe; “Reaktor”

Pisani sadržaj (tekst); slikovni sadržaj (fotografije, plakati, crteži); audio‐vizuelni sadržaji – filmski zapisi

Analiza sadržaja

Dokumenti (pisani, zvučni i audio‐vizuelni zapisi); Analiza sadržaja

Razne vrste artefakata: religiozni simboli, obredni predmeti, razni oblici oruđa koja se koriste tokom nekog događaja, umetnička dela

Posmatranje; Etnografske studije


Introspekcija; Grupne diskusije

18

II dio Faze istraživačkog postupka

Metodološki postupak

1. Naučno istraživanje kao proces komunikacije

2. Naučno istraživanje kao proces rješavanja problema

2.1. Okvirno određenje problema istraživanja

2.2. Pripremna faza istraživanja

2.3. Projektovanje istraživanja


2.5. Izvođenje istraživanja

2.6. Obrada i analiza podataka

2.7. Pisanje izvještaja istraživanja

Metodološki postupak Naučno istraživanje je proces koji se satoji od rješavanja raznovrsnih intelektualnih,

interpersonalnih i praktičnih problema. Ono (naučno istraživanje) se najčećšće definiše kao

djelatnost usmjerenu na rješavanje saznajnih problema (cilj je dolaženje do znanja), ali je ono

u isto vrijeme i društvena djelatnost, - proces komunikacije između različitih subjekata

uklučenih u taj proces (u proces istraživanja). U tom smislu naučno istraživanje se može

posmatrati kao:

proces komunikacije, i kao

proces rješavanja problema.

1. Naučno istraživanje kao proces komunikacije Naučna istraživanja nužno uključuju veliki broj aktera (pogotovo ona zasnovana na uzorku) i

podrazumijevaju rješavanje velikog broja praktičnih i interpersonalnih problema.

U naučnom istraživanju učestvuju: naručilac, istraživač, ispitivač i ispitanik. Jedan akter može

imati jednu ili više uloga, a svaka uloga može imati jednog ili više aktera. Za efikasnost

19

istraživanja odlučujuća je interakcija, tj. komunikacija između aktera koji su nosioci različitih

uloga u istraživanju (vidi: Osnovne komunikaciske operacije u naučnom istraživanju)

Osnovne komunikaciske operacije u naučnom istraživanju:

1. Naručilac saopštrava problem istraživaču (postavlja problemski zadatak na osnovu

kog istraživač izrađuje idejnu skicu*)

2. Istraživač organizuje rad na planiranju i organizovanju istraživanja (izrađuje idejnu

skicu istraživanja*), izrađuje i testira instrumente istraživanja i priprema ispitivače za

rad sa ispitanicima (izrađuje npr. Priručnik za ispitivača).

3. Ispitivač uspostavlja kontakte sa ispitanicima, motiviše ih za učešće u istraživanju i

daje uputstva za rad (trudi se da obezbijedi standardnu proceduru ispitivanja).

4. Ispitanik prihvata učešće u istraživanju i postupa prema uputstvima koje dobiva od

ispitivača (popunjava upitnik, riješava test i sl.)

5. Ispitivač dostavlja istraživaču prikupljenu građu (pounjene upitnike, protokole

intervjua i sl.)

6. Istraživač obrađuje podatke i saopštava naručiocu nalaze i zaključke istraživanja,

formuliše preporuke rješavanja problema (izrađuje izvještaj istraživanja).

7. Naručilac preduzima preporučene mjere i zajedno sa istraživačom razmatra efekte

preduzetih mjera.

Istraživač polazi od projektnog zadatka, analizira sve njegove teorijske, metodološke i

finansiske konsekvence i izrađuje idejnu skicu. Idejna skica je dokument kom se utvrđuje da

su obje strane (naručilac i istraživač) saglasne o tome šta je predmet istraživanja, kakvog

karaktera će biti istraživanje, koji su očekivani efekti, rokovi, cijena istraživanja i sl. Dakle

uloga idejne skice je da otkloni sve moguće nesporazume u komunikaciji između istraživača i

naručioca (o tome šta je predmet istraživanja, koji su rokovima, koja je cijeni i sl.). Projekt

iztraživanja se izrađuje na osnovu idejne skice i podrazumijeva definisanje svih najvažnijih

elemenata istraživanja: predmeta istraživanja, ciljeva, zadataka, metoda i tehnika

istraživanja, definisanje uzorka, hipoteza itd. (o projektu istraživanja vidi u poglavlju III).

Havelka, N. Kuzmanović, B. Popadić, D. (2004): Metode i tehnike socijalnopsiholoških istraživanja, Centar

za primenjenu psihologiju, Beograd. Str. 22-35

20

2. Naučno istraživanje kao proces rješavanja

problema

U osnovi istraživanje je djelatnost dolaženja do novih saznanja ili rješenja teorijskih ili

praktičnih problema. Posmatrano na ovaj način istraživanje definišemo kao proces rješavanja

saznajnih i praktičnih problema. Ovaj proces ima određene uobičajene faze:

Faze procesa rješavanja saznajnih i/ili praktičnih problema (tj. istraživanja)

1 Okvirno određivanje problema

Uočavanje problema i donošenje odluke o istraživanju

2 Pripremna faza Rad u biblioteci i na terenu 3 Projektovanje istraživanja

Formulacija problema i hipoteza, specifikacija metoda i tehnika (pravi idejnu skicu i izrađuje projekt istraživanja)

4 Izrada instrumenata Upitnika, skala, testova, protokola... 5 Izvođenje istraživanja Organizovanje istraživanja, obezbjeđivanje sandardnih

uslova za registrovanje podataka putem instrumenata (upitnika, skala, testova i sl.)

6 Obrada i analiza podataka Sređivanje dobivenih odgovora, statistička obrada, analizirane dobivenih podataka.

7 Pisanje izvještaja o istraživanju

Interpretiranje nalaza, izvođenje zaključaka, pisanje izvještaja, preporuka i sl.

2.1. Okvirno određenje problema istraživanja Kada se istraživač nađe pred saznajnim ili praktičnim problemom koji treba istražiti on se

suočava sa pitanjem kojoj bližoj naučnoj oblasti problem pripada. Odrediti okvir problema

znači identifikovati naučnu oblast unutar koje problem dobija određeno značenje i značaj. Bliža

nučna oblast u koju je problem smiješten postaje tako teorijski, konceptualni i metodološki

kontekst istraživanja problema.

Npr. Ako je riječ o ponašanju pojednica na poslu, - ono (ponašanje) može biti predmet

istraživanja različitih naučnih disciplina: biologije, medicine, sociologije, psihologije i sl.

Ako se radi o konfliktnom ponašanju onda se problem sužava na psihologiju ili

eventualno na sociologiju zavisno da li uzrok takvog ponašanja tražimo u pojedincu ili u

njegovom okruženju. Ako npr. uzroke konfliktnog ponašanja tražimo u pojedincu onda

će psihologija ličnosti biti naš teorijski, konceptualni i metodološki kontekst za

istraživanja datog problema. Drugim riječima sve ono što su teorije ličnosti do sada dale

postaje naš terijski, konceptualni i metodološki kontekst u koji smještamo naše

istraživanje.

21

2.2. Pripremna faza istraživanja Podrazumijeva upoznavanje pojave koja se želi istraživati i odvija se u tri glavna pravca:

proučavanje relevantne naučne i stručne literature; neposredno upoznavanje na terenu sa

raznim vidovima ispoljavanja pojave koja je predmet istraživanja; utvrđivanje materijalnih

uslova neophodnih za realizaciju istraživanja. Drugim riječima pripremna faza obuhvata: (1)

rad u biblioteci, (2) rad na terenu i (3) izradu idejne skice istraživanja.

2.2.1. Rad u biblioteci

Podrazumijeva prikupljanje obavještenja o ranijim istraživanjima istih ili sličnih problema, o

rezultatima tih istraživanja, o korišćenim metodama i instrumentima istraživanja i sl. Nauka je

sistem znanja koji se neprekidno dograđuje, pa prema tome i naše istraživanje mora poći od

onoga što je nauka već otkrula i utvrdila (Vidi princip: sistematičnost naučnog saznanja).

Do potrebne literature najlakše je doći koristeći: (a.) bibliotečki katakog (u bibliotečkom

katalogu su bibliotečke jedinice razvrstane prvo u naučne oblasti, a u okviru ovih na osnovne

grane i tematska područja); (b.) bibliografije (bibliografije se izrađuju za određeni period, po

naučnim oblastima i tematskim područjima); (c.) referentne časopise (obično sadrže rezime

koji pružaju brz uvid u sadržaj članka); (d.) internet i sl.

Direktnost izvora informacija: (1) Izvori prvog reda (primarni izvori) su najdirektniji izori informacija. Primjer ovih

izvora su originalni radovi, koji predstavljaju prikaz istraživanja od strane samog autora i

oni se objavljuju u naučnim časopisima i zbornicima.

(2) Izvori drugog reda (sekundarni izvori) su manje direktni od primarnih izvora i

sastavljeni su na osnovu njih. Primjer ovih izvora su zbornici, koji daju brzi uvid u neku

oblast i sintezu primarnih radova.

(3) Izvori trećeg reda (tercijarni izvori) su izvori sastavljeni na osnovu sekundarnih

izvora. Primer ove vrste izvora su udžbenici, koji predstavljaju sintezu kako primarnih,

tako i sekundarnih izvora informacija. Čitalac udžbenika često prima informaciju iz trede

ruke, tj. primarni izvor je „filtriran“ kroz interpretaciju autora preglednog članka i autora

udžbenika.

(4) Izvori četvrtog reda. Novinarksi članci, na primer, sadrže prikaz sadržaja iz

udžbenika.

(5) Izvori petog reda. Prepričavanje informacija četvrtog reda, npr. od strane prijatelja.

22

2.2.2. Rad na terenu

Omogućuje istraživaču da se neposredno upozna sa prirodnim okolnostima ispoljavanja pojave

koja je predmet izučavanja. Rad na terenu može da podrazumijeva razgovor sa ekspertima

(oni koji imaju dobar uvid u problem), uvid u lokalne podatke, posmatranje pojave u

prirodnim uslovima i sl.

2.2.3. Izrada idejne skice istraživanja

Idejna skica treba da odgovori na tri osnovna pitanja: (1) šta će biti predmet i problem

istraživanja; (2) kako će se istraživanje izvesti; (3) koje su materijalne pretpostavke

realizacije istraživanja.

Struktura idejne skice

Problem, cilj i zadaci istraživanja

Istraživač navodi problem, cilj i zadatke istraživanja i time pokazuje kako je on

razumio problem koji je iznjeo naručilac, i kako taj problem izgleda kada se

formuliše naučnim terminima.

Mogući metodološki pristupi

Navode se metode, tehnike i instrumenti koje bi trebalo konstruisati i koristiti u

istraživanju. Predviđa se veličina uzorka i obim istraživanja.

Potrebno vrijeme kadrovi i sredstva

Predviđaju osnovne aktivnosti istraživanja, njihov vremenski okvir i potrebna

sredstav za njihovu realizaciju.

Obzirom na svoju namjenu, da odkloni eventualne nedoumice u komunikaciji između

naručioca i istraživača, idejna skica treba da bude napisana jasno, maksimalno jednostavno i

pregledno. Idejna skica ne treba da bude iscrpna, ona je osnova za detaljnu ratradu u

projektu istraživanja.

23

Primjer, zaglavlja idejne skice.

Zavod za školstvo

Crne Gore Odsjek za istraživanje i razvoj

Istraživanje mišljenja, stavovi i znanja

učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja o rasprostranjenosti i pojavnim oblicima korupcije u obrazovnim ustanovama

(nacrt projekta sa akcionim planom i budžetom projekta – idejna skica)

mr Zoran Lalović

Ovim dokumentom se projektuju aktivnosti i budžet istraživanja mišljenja, stavovi i znanja učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja o rasprostranjenosti i pojavnim oblicima korupcije u obrazovnim ustanovama. U dokumentu su definisane polazne osnove (Strategija i Akcioni plan borbe protiv korupcije u obrazovanju), pojam korupcije, te metodološke i praktične aktivnosti koje je potrebno realizovati, kao i pregled potrebnih materijalnih sredstava za uspješnu realizaciju projekta.

2. 3. Projektovanje istraživanja Projektovanje je proces u toku kog istraživač donosi odluke o svim najvažnijim pitanjima koja

se tiču realizacije istraživanja. Svaki projekt je na neki način jedinstven, originalan, ali i

tipičan, karakterističan za određeni tip i vrstu istraživanja. O vrstama istraživanja vidi

poglavlje IV. O projektovanju i projektu istraživanja vidi poglavlje III.


Nakon projektovanja istraživanja prelazi se na izradu instrumenata istraživanja. Da bi se

posmatrala i registrovala određena pojava potrebno je izraditi ili adaptirati već postojeće

instrumente za prikupljanje podataka (upitnike, testove, skale procjene, protokole za interviju

i sl.). O načinu izrade instrumenata, prije svega upitnika, vidi u poglavlju VIII.

24

2.5. Izvođenje istraživanja Kod velikih istraživanja prije finalnog ponekad se rade preliminarna istraživanja. Preliminarna

istraživanja se obavljaju na uzorku od 5 do 10% od veličine uzorka planiranog za finalno

istraživanje i ima funkciju: (1) da se provjere instrumenti istraživanja; i (2) provjera

organizacije istraživanja.

2.6. Obrada i analiza podataka Nakon realizovana istraživanja podaci se unose u već pripremljene baze podataka i statistički,

a zatim i logički analiziraju. Prikupljeni podaci se dovode u vezu sa postavljenom hipotezom

čime se ona potvrđuje ili odbacuje. O statističkoj obradi podataka vidi u poglavlju X. Izvještaj

po pravilu ima određenu sadržajno logičku strukturu (detalnjije o pisanju izvještaja vidi u

poglavlju XI):

Identifikacija izvještaja – naslov izvještaja; ime i prezime istraživača i saradnika ako ih

je bilo; potpun naziv institucije u kojoj je istraživanje rađeno; rezime od 150 do 300

riječi; popis ključnih riječi;

Uvodni dio – okvirno određenje problema; isticanje opšteg cilja i očekivanja od

istraživanja;

Predmet istraživanja – precizno određivanje sadržaja istraživanja, definisanje osnovnih

pojmova, iznošenje hipoteza istraživanja;

Istraživački postupak – obrazloženje izbora metoda istraživanja i koriščenih tehnika

prikupljanja i obrade podataka;

Rezultati istraživanja – najobimniji dio podrazumijeva sistematski prikaz i analizu

rezultata istraživanja; diskusiju i interpretaciju nalaza;

Zaključci istraživanja – dio u kome se izlažu i razmatraju opšti i specifični zaključci

istraživanja;

Literatura;

Prilozi.

25

III dio Projekt istraživanja

Projekt se sastoji iz tri osnovna dijela: (1) teorijski dio projekta; (2) metodološki i (3)

finansiski.

1. Teorijski dio projekta

1.1. Formulacija problema


1.3. Postavljanje ciljeva istraživanja

1.4. Formulacija opštih i posebnih hipoteza istraživanja

2. Metodološki dio projekta

2.2. Izbor opšteg metoda istraživanja

2.3. Operacionalne definicije promjenjivih


2.5. Nacrt uzorka

2.6. Plan obrade podataka

2.7. Plan realizacije istraživanja

3. Matereijalni dio projekta

1. Teorijski dio projekta Glavne aktivnosti na izradi teorijskog dijela projekta odnose se na: (1) formulaciju problema

istraživanja; (2) postavljanje ciljeva istraživanja; (3) formulisnje opštih i posebnih hipotreza i

zadataka istraživanja; (4) analiza ključnih pojmova (klasifikovanje i definisanje promjenjivih).

1.1. Formulacija problema Kritična tačka svakog istraživanja je uočavanje praznine, nejasnosti, teškoće, problema koga

treba riješiti. Prethodno znanje i iskustvo igra veliku ulogu u uočavanju i definisanju problema.

Stoga se od istraživača očekuje da prvo, teorijski analizira problem, a zatim i da ga jasno

formuliše.

26

Teorijska analiza problema podrazumijeva izlaganje, na sistematičan način, kako su tom

problemu pristupila ranija istraživanja; koji metodološki postupak je primijenjen; koje su

rezultate dobiveni; koja pitanja su ostala otvorena. Drugim riječima, istraživač analizira,

ocjenjuje i sintetizuje sve informacije i saznanja koja se odnose na problem koji on istražuje.

Naučno formulisan problem ukazuje na neki odnos dvije ili više pojava. Problem se može

formulisati u vidu pitanja ili iskaza o tome koje su pojave predmet pručavanja. Npr: Koliko je

po mišljenju učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja rasprostranjena korupcija u obrazovnim

ustanovama i koji su njeni osnovni pojavni oblici. Cjelokupno istraživanje je zapravo

rješavanje postavljenog problema, ili odgovor na postavljeno pitanje.


U istraživanjima, posebno empirijskim, potrebno je precizno definisati pojave koje

istražujemo. Često u određivanju nekih složenih pojava postoje razlike među pojedinim

školama, autorima, pristupima i sl. Otpočinjanje istraživanja bez jasih definicija može izazvati

velike zabune. Zbog toga su istraživači dužni: (1) da navedu glevne pristupe u određivanju

osnovnih pojmova; (2) da navedu svoje opredjeljenje, ili da daju svoju definiciju koja se

razlikuje od postojećih; (3) da svoj izbor obrazlože.

Na primjer, Mi društvenu klasu možemo odrediti kao grupu ljudi koja se razlikuje po položaju

u društvu, po količini materijalnog bogatstva, visini primanja, po stilu života i po društvenom

uticaju njenih pripadnika.

1.3. postavljanje ciljeva istraživanja Sljedeći korak u konkretizaciji problema predstavlja utvrđivanje ciljeva istraživanja. Cilj

istraživanja jeste otkrivanje onoga što je predmet istraživanja.

Primjer, utvrđivanja ciljeva istraživanja.

Opšti cilj istraživanja je da se utvrde mišljenje, stavovi i znanje učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja osnovnih i srednjih škola o tome:

koliko je korupcija prisutna u našem društvu (u Crnoj Gori); u kojim djelatnostima i profesijama je korupcija naročito prisutna; koliko je korupcija raširena u obrazovnim ustanovama (u vrtićima, osnovnim i srednjim

školama); procjena skolonosti različitih grupa u obrazovanju ka korupciji; koje su najčešće koruptivne radnje u obrazovnim ustanovama;

27

kakvo je naš lični stav prema korupciji i koliko smo spremni da prijavimo korupciju; kojim organima bi prijavili korupciju; vlastito učešće u korupciji; zastupljenost problema (korupcija) u javnosti i školskom kurikulumu; u kojoj mjeri je moguće smanjiti korupciju, kojim mjerama i ko je za to najviše odgovoran.

Predmet istraživanja su mišljenja, stavovi i znanja učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja o rasprostranjenosti i pojavnim oblicima korupcije u obrazovnim ustanovama.

1.4. formulacija opštih i posebnih hipoteza U sljedećem koraku razrade problema izlaže se ideja o rješenju problema (hipoteza

istraživanja). Hipoteza je pretpostavka o odnoima između elementima pručavane pojave, ili o

odnosu te i neke druge pojave. Funkcija hipoteze je de usmjeri naše istraživanje na traganje

da li među elementima pojave, ili između te i neke druge pojave postoji ona vrsta pravilnosti

koju ona specifikuje (Koen i Nejgel, str. 221.). Zadatak istraživanja je da provjeri da li taj

specifični tip odnosa među činjenicama odgovara na postavljeno pitanje, da li je to rješenje

problema (Koen i Nejgel, str. 221.).

Hpoteze su na primjer da:

iskustva iz ranog djetinjstva određuju neke osobine pojedinca u zrelom dobu

društveni položaj ljudi određuje njihove interese i vrijednosti

efikasnost grupe doprinosi njenoj kohezivnosti

nagrada utiče na ustaljenost nagrađivanog ponašanja

Pod hipotezom se podrazumijeva naučno zasnovana pretpostavka o još nepoznatim svojstvima

predmeta istraživanja. Ta pretpostavka se tokom istraživanja provjerava i zavisno od rezultata

usvaja, djelimično usvaja ili odbacuje. Hipoteze možemo razvrstati u odnosu na nekoliko

osobina:

Proste i složene hipoteze

Prema broju promjenjivih (varijabli) čiji odnos se u njima pretpostavlja mogu se podijeliti na

proste i složene hipoteze. Proste su one koje pretostavljaju odnos dvije promjenjive (npr. viši

stepen obrazovanja znači niži stepen prihvaćenosti radikalnih pogleda); Složene hipoteze

pretpostavljaju odnos između većeg broja promjenjivih (npr. porastom godina starosti i

opadanjem godina školovanja raste stepen prihvaćenosti radikalnih pogleda na svijet).

28

Opisne, hipoteze o povezanosti i uzročno-posljedične hipoteze

Prema vrsti naučnih ciljeva kojima teće možemo ih razvrstati na opisne, hipoteze koje govore

o povezanosti i hipoteze o uzrošno-posljedičnim vezama. Opisne hipoteze pretpostavljaju

kakva su svojstva, odnosno obilježja neke pojabe (npr. o očekivanoj ulozi države u zaštiti

siraomašnih; ili kako ljudi vide prava žena); Hipoteza o povezanosti nekih pojava kod kojih

se ne može dokazati uzročna veza (npr. postoji povezanost između broja crnih mačaka i

saobraćajnih nesreća; ili radikali ljevičari i radikalni desničari imaju slične poglede na idealne

odnose u društvu). Hipoteza o uzročno-posljedičnim vezama pretpostavlja da jedna pojava

uzrokuje drugu ( npr. što je jači spoljni pritisak to je veča unutrašnja kohezija grupe).

Nulta i istraživačka hipoteza

U statističkim istraživanjima (vidi poglavlje X) obično se testita tzv nulta hipoteza. Npr. kada

ispitujemo odnos između dvije varijable (godine starosti i dužina radnog staža) mi polazimo od

pretpostavke da među njima ne postoji nikakva povezanost. Tu pretpostavku mi odbacujemo

jedino ako smo skoro sigurni (više od 95% ili 99% vjerovatnoće) da je ona pogrešna. Naša

istraživačka hipoteza koju mi zapravo istraživanjem i želimo da dokažemo odbascivanjem

nul-hipoteze u ovom primjeru glasi da sa godinama starosti raste i broj godina radnog staža.

Teorijske i iskustvene hipoteze

Zavisno od načina verifikacije (istraživačkog metoda) razlikujemo teorijsku i empirijsku

(iskustvenu) hipotezu. Teorijsku hipotezu ispitujemo teorijskom, logičkom analizom

argumenata za ili protiv nje, dok se iskustvena hipoteza prihvata ili odbacuje na osnovu

prikupljenih empirijskih dokaza.

Opšte i posebne hipoteze

U okviru jednog istraživanja obično se postavlja veći broj hipoteza koje su različitog stepena

opštosti. Opšta, generalna hipoteza, odnosi se na cio predmet istraživanja i obuhvata sve

njegove aspekte. Ova opšta hipoteza se obično razlaže na posebne hipoteze koje obuhvataju

različite aspekte problema istraživanja. Posebne hipoteze su konkretne i moguće ih je testirati,

tj dokazivati njihovu ispravnost.

29

Na primjer, Pripadnost društvenim klasama povezana je sa različitim gledanjem na najvažnija

društvena i politička pitanja i na prihvatanje pojedinih društvenih vrijednosti (Ova opšta

hipoteza se dalje razrađuje kroz posebne hipoteze)

Među pripadnicima različitih društvenih klasa postoji statistički značajna razlika u

stepenu prihvatanja stanovišta da država treba da preuzme brigu da svakom

pojedincu obezbijedi sredstva za život.


stepenu prihvatanja stanovišta da pojedinci mogu neograničeno da se bogate i država

tu ne treba da se miješa. Itd.

2. Metodološki dio projekta Poslije formulacije problem, postavljanja ciljeva i hipoteza, te nakon definisanja pojmova i

klasifikovanja varijabli prelazi se na metodološki dio projekta koji podrazumijeva: (1) izbor

opšte metode organizovanja istraživanja; (2) operacionalno definisanje promjenjivih; (3) izbor

tehnika za prikupljanje podataka; (4) utvrđivanje uzorka; (5) izrada plana obrade podataka;

(6) izrada plana realizacije istraživanja.

2.1. Izbor opšteg metoda istraživanja Ako izuzmemo teorijska istraživanja istraživač se opredjeljuje za jedan od dva opšta

empirijska metodološka postupka. Za eksperimentalno ili neeksperimentalno istraživanje.

Unutar kategorije eksperimentalnih istraživanja glavne vrste su labaratoriski eksperiment i

eksperiment u prirodnim uslovima. Neeksperimentalna istraživanja se mogu razvrstati na

anketna istraživanja u populaciji i na terenska istraživanja u lokalnim zajednicama. O

metodama istraživanja vidi u poglavlju V.

2.2. Operacionalne definicije promjenjivih (varijabli)

Samo teorijsko definisanje pojava u empirijskim istraživanjima nije dovoljno. U empirijskim

istraživanjima pojave treba mjeriti. Mjerenje je cilj svake nauke a da bi se ono moglo obaviti

potrebno je varijablu učiniti dostupnom mjerenju. Npr. kako mjerti nečija osjećanja,

zadovoljstvo poslom, ili životni stil. Zadatak (funkcija) operacionalne definicije je da definiše

promjenjive na način koji omogućuje izbor ili izradu adekvatne tehnike za njeno izazivanje,

posmatranje i mjerenje.

30

Na primjer „živortni stil“ (kao odrednica društvene klase) da bi bio mjerljiv mora se

operacionalno definisati, npr. kao a) način na koji ljudi koriste slobodno vrijeme (aktivno,

baveći se sportom, čitajući ili pasivno gledajući tv, spavajući; b) način na koji se oblače; c)

vrsta muzike koju slučaju, filmovi koje gledaju... Ovako konkretizovano definisani životni

stilovi omogućuju da se kroz odgovarajuća pitanja iz upitnika ispitanici klasifikuju u klase.

Svako svojstvo koje se ispoljava u različitim stupnjevima, svaka veličina koja raste ili opada u

istraživačkoj terminologiji naziva se promjenjiva ili varijabla. U našem primjeru na nivou

posebnih hipoteza imamo dvije pojave koje se mogu jasno predstaviti kao varijable i čija se

međusobna povezanost može precizno statistički mjeriti.

npr.


stepenu prihvatanja stanovišta da država treba da preuzme brigu da svakom

pojedincu obezbijedi sredstva za život.

Operacionalizacija predmeta istraživanja podrazumijeva da se za svaku varijablu u hipotezi

odrede indikatori, tj. vrsta podataka do kojih se istraživanjem može doći. Opreacionalizacijom

varijabli mi stvaramo mogućnost njihovog registrovanja i mjerenja. Na primjer na osnovu

operacionalnog određenja pojma klasa (količina materijalnog bogatstva, visina primanja,

društveni uticaj...) ispitanike možemo razvrstati na društvenoj ljestvici (viša klasa, gornja

srednj, srednja, donja srednja i niža klasa). Sa druge strane ispitanike možemo razvrstati u

odnosu na stepen slaganja ili pristajanja uz tvrdnju da država treba da preuzme brigu da

svakom pojedincu obezbijedi sredstva za život (na one koji se u potpunosti slažu, djelimično

slažu, i slažu i ne slažu, ne slažu i apsolutno ne slažu).


U društvenim naukama koriste se tri osnovne grupe postupaka ili tehnika istraživanja. O

tehnikama istraživanja detaljno dse upoznaj u poglavlju VII. U jednoj grupi su razne tehnike

neposrednog posmatranja. Drugu grupu sačinjavaju tehnike zasnovane na verbalnoj usmenoj

ili pismenoj komunikaciji (interviju, upitnik, skale procijene). U trećoj grupi su tehnike za

analizu sadržaja (poruka, dokumantacije, zakona, komunikacije, medija i sl.).

Zavisno od operacionalne definicije promjenivih, tj. od utvrđenih indikatora opredjeljujemo se

za odreženu vrstu tehnike prikupljanja podataka.

31

Vrste indikatora / podataka Tehnike za prikupljanje podataka

Iskazi (pisani i usmeni); Intervju/Razgovor; Dubinski intervju Upitnik; Fokus grupe

Postupci pojedinaca i grupa Posmatranje; Anketa, Intervju; Fokus grupe; Analiza sadržaja

Podaci o svojstvima priordnog i društvenog okruženja Statistički popisi; druga statistička merenja (potrošačka korpa, indeks cena na malo itd)

Gestovi; Mimika; Pokreti; Posmatranje

Ponašanje (gledanje TV, čitanje novina, slušanje radija, prisustvo na internetu)

Intervju; Medijski paneli; Fokus grupe; “Reaktor”

Pisani sadržaj (tekst); slikovni sadržaj (fotografije, plakati, crteži); audio‐vizuelni sadržaji – filmski zapisi

Analiza sadržaja

Dokumenti (pisani, zvučni i audio‐vizuelni zapisi); Analiza sadržaja

Razne vrste artefakata: religiozni simboli, obredni predmeti, razni oblici oruđa koja se koriste tokom nekog događaja, umetnička dela

Posmatranje; Etnografske studije


Introspekcija; Grupne diskusije

2.4. Nacrt uzorka Određivanje uzorka je pitanje koje je naročito važna za istraživanja koja imaju za cilj da

proučavaju pojave u opštoj populaciji ili pojedinim njenim segmentima. U eksperimentalnim

istraživanjima uglavnom se koriste manje grupe ispitanika homogene po svim osnovnim

obilježjima (pol, uzrast, školska sprema itd.). U neeksperimentalnim istraživanima pitanja

populacije i uzorka su od presudne važnosti pa se o njima govori kao o posebnoj vrsti

istraživačkog zadatka. O populaciji i uzorku detaljnije se upoznaj u poglavlju VI.

2.5. Plan obrade podataka Podrazumijeva izbor statističkih tehnika i postupaka za obradu podataka. Najvažnije pitanje

koje ovdje treba donijeti jeste kojim statističkim postupcima možemo (smijemo) obrađivati

32

prikupljene podatke. Izbor statističkih postupaka je ovisan od nivoa mjeranje koji smo u

istraživanju ostvarili. O nivoima mjerenja vidi poglavlje IX.

2.6. Plan realizacije istraživanja Podrazumijeva izradu kalenendara istraživanja i specifikaciju pojedinih aktivnosti u istraživanju

(ko, kada...).

3. Matereijalni dio projekta Podrazumijeva planiranje materijalnih sredstava za realizaciju istraživanja (oprema,

instrumenti, terenski rad...). Budžet projekta je jako važan jer ako se precizno ne predvide

potrebna sretstva cjelokupno istraživanje može doći u pitanje.

Primjer; budžet projekta

Aktivnosti: eura

1. Analiza rezultata dosadašnjih istraživanja u Crnoj Gori

Analiza literature i drugih izvora u cilju identifikovanja isteraživanja o korupciji u obrazovanju

Analiza do sada urađenih istraživanja

2.3.4.5. Izrada projekta istraživanja

Definisanje svrhe (cilja) istraživanja Definisanje predmeta istraživanja Analiza izvora i definisanje populacije istraživanja (broj učenika,

nastavnika... u Crnoj Gori) Precizno definisanje uzorka istraživanja Određivanje statističkih postupaka za analizu podataka

300konsultant 700

6. Izrada i predtestoranje upitnika (ankete) Izrada serije pitanja u skladu sa ciljem i predmetom istraživanja Izrada upitnika za učenike Izrada upitnika za nastavnike Izrada upitnika za roditelje Predtestiranje upitnika na uzorku 50+50+50 ispitanika Izrada (štanpa) konačne verzije upitnika

500 100 300

7. Utvrditi kalendar istraživanja

Izrada kalendara istraživanja

100

8. Obučiti anketare Realizaovati jednodnevno savjetovanje sa anketarima

300

9. Realizacija istraživanja Posjete školama od strane anketara Organizovanje popunjavanja upitnika Dostava popunjenih upitnika u Zavod za školstvo

1800

10. Unos podataka Otvradnje baze podataka u SPSS programu Unos podataka u bazu

500

11. Statistička obrada podataka Statistička obrada podataka po zahtijevanim parametrima

500

12. Logička analiza podataka Logička analiza podataka Vremenska analiza podataka

500

33

Relacijska analiza podataka

13. Izrada izvještaja Pisanje izvještaja Lektorisanje teksta Obrada teksta Štampanje izvještaja

500 100 100 500

14. Prezentacija izvještaja

Okrugli sto sto na temu korupcija u obrazovanju (oko 50 učesnika).

300

Organizacija i administracija projekta 400 Ukupno: 7500

34

IV dio Vrste istraživačkih nacrta

Frekvencijski nacrt istraživanja

Korelacioni nacrt istraživanja


Longitudinalna i transferzalna istraživanja

Vrste istraživačkih nacrta

(empirijski nacrti istraživanja) Istraživačke nactre možemo podijeliti na kvalitativne i kvantitativne. Kod kvalitativnih

istraživanja cilj nam je opis i razumijevanje određene pojave i to postižemo pretežno

narativnim stedstvima. U kvantitativnim istraživanjima taj cilj (opis i razumijevanje

pojave) postižemo pretezno kvantitativnim sredstvima (mjerenjem). U praksi se najčešće

susreću konbinovani istraživački nacrti (kvalitativno-kvantitavnina ili kvantitativno-kvalitativna

istraživanja zavisno od toga koji je od dva pristipa u većoj mjeri zastupljen). U okviru

kvantitativnih pristupa razlikuju se sljedeći istraživački nacrti:

Fekvencijski nacrt istraživanja Frekvencijski nacrt, gdje nam je cilj opisivanje pojave ali samo na nivou utvrđivanja

frekvencija učestalosti njenog javljanja u populaciji. Na primjer, cilj nam je da utvrdimo

rasprostranjenost pušačkih sklonosti u populaciji srednjoškolske omladine; ili da utvrdimo

stepen prihvatanja neke političke ideje. Frekvenciska istraživanja kao svoj rezultat navode da

je npr. 5% mladih počelo da puši u prvom razredu srednje škole; ili da 20% građana zastupa

liberalne, a 15% konzervativne stavove i sl. Vidi: deskriptivna analiza podataka, poglavlje X.

35

Korelacioni nacrt istraživanja Korelacijski nacrt, gde nam je cilj da utvrdimo stepen povezanosti između dvije ili više pojava.

Na primjer, cilj nam je da utvrdimo stepen povezanosti između visine prihoda domaćinstva i

prihvaćenosti konzervativnih ideja; ili između dužine radnog staža i zadovoljstva poslom.

Korelacijske istraživanja kao rezultat navode da npr. korelacija (povezanost) između visine

prihoda domaćinstva i prihvaćenosti konzervativnih ideja iznosi 0,55; ili da je korelacija

između dužine radnog staža i zadovoljstva poslom 0,20. Korelaciona istraživanja mogu da

ukažu na stepen povezanosti između dvije pojave, ali nam ništa ne govore o uzročnoj

povezanosti. Vidi realciska analiza podataka i statističko zaključivanja poglavlje X.

Zaklučak do kog se dođe korelacionom analizom, - da su dvije pojave međusobno povezane,

nikako se ne smije proširivati, i npr. zaključiti da su one i kauzalno povezane (da je jedna

pojava uzrok drugoj). Na primjer, korelaciono istraživanje pokazuje da je slab uspeh u školi

povezan sa delinkvencijom, ali još uvijek ostaje otvoreno pitanje šta je ovde uzrok a šta

posledica. Dvije pojave u korelaciji mogu biti uzročno povezane sa nekom trećom. Prividna

povezanost varijabli je vrlo čest fenomen u socijalnopsihološkim istraživanjima, a odnosi se na

povezanost koja, mada je postajana i jaka, nije uzročna.


Uzročno-posljedična ili eksperimentalna istraživanja kao cilj imaju pretpostavljanje i potom

ispitivanje postojanja uzročno posljedične veze među pojavama. Kao rezultat eksperimenta

možemo tvrditi na koji način su dvije pojave povezane, - slučajno ili uzročno. Eksperiment je

metod gdje se namjerno i sistematski mijenja neka pojava (nezavisna varijabla), da bi se

izazvala, a onda registrovala i mjerila neka druga pojava (zavisna varijabla), dok se ostali

relevantni uslovi (varijable), kontrolišu. On je tako organizovan postupak da dobiveni rezultati

nedvosmisleno potvrđuju ili odbacuju postavljenu hipotezu (npr. da jedna pojava uzrokuje

promjene u drugoj pojavi).

Učenje agresije po modelu

Albert Bandura je želio je da utvrdi u kojoj meri deca uče agresivnost posmatranjem

modela, pa je obrazovao četiri eksperimentalne i jednu kontrolna grupu. Prva grupa

dijece je gledala odraslu osobu uživo kako se agresivno ponaša prema plastičnoj lutki

zvanoj »Bobo«. Druga grupa je to gledala na filmu, treća je posmatrala agresivno

ponašanje odrasle osobe prerušene u mačku, a četvrta neagresivni model. Najzad,

36

kontrolna grupa nije posmatrala ponašanje modela. Na osnovu ovako organizovanog

eksperimenta Bandura je mogao da tvrdi da posmatranje agresivnog modela uzrokuje

povećanje manifestacija agresivnog ponašanja kod djece i to da je broj manifestacija to

veći što je agresivni model bio neposredno prisutniji (bliži).

Longitudinalna i transferzalna istraživanja. Longitudinalna i transferzalna istraživanja. Neku pojavu možemo zahvariti u određenom

vremenskom trenutku, - ispitivati je transferzalno, ili je spitivati kroz vrijem (razvojno), -

longitudinalno. Na primjer, može nas interesovati raspoloženje različitih starosnih grupa prema

liberalnim odnosno konzervativnim idejama. Transferzalno istraživanje bi podrazumijevalo

ispitivanje stavova različitih starosnih grupa ispitanika u jednom vremenu. Longitudinalno

istraživanje bi podrazumijevalo istraživanje stavova iste grupe ispitanika u različitim uzorcima

vremena (u mladosti, u srednjim godinama, u starosti).

37

V dio Metode istraživanja

1. Teorijske metode

2. Empirijske (iskustvene) metode

2.1. Eksperimentalna istraživanja






2.2. Neeksperimentalna istraživanja

Metode istraživanja

u društvenim naukama Metode istraživanja (ili metode testiranja hipoteze) u društvenim naukama moguće je podijeliti

u dvije osmovne grupe: teorijske i iskustvene (empirijske) metode.

1. Teorijske metode Teorijske su one metode koje se uglavnom oslanjaju na postojeći kvantum teorijskih znanja i

informacija i kod kojih se vrši kvalitativno prekomponovanje postojećih znanja, - čime se

stvaraju novi uvidi, osvjetljavaju se do tada manje poznati ili nepoznati dijelovi predmeta

istraživanja i sl.

Ovdje se teorijsko-logičkom analizom postavljena hipoteza potvrđuju ili odbacuje najčešće na

osnovu istraživanja literature o predmetu istraživanja: izdvajanjem argumenata i nalaza za i

protiv postavljene hipoteze; ispitivanjem dokazne snage prikupljenih argumenata; izvođenjem

zaključaka koji mogu značiti ili potpuno potvrđivanje hipoteze ili njeno djelimično ili potpuno

odbacivanje. Za ovu vrstu provjere hipoteze naročito je važno uzdržavanje od tzv. „pisanja sa

tezom“ (mnogi pisci svoje polazište samo formalno navode kao hipotezu, a u stvari ga

unaprijed smatraju istinitim, te svoje napore uglavnom usmjeravaju na nalaženje agrumenata

koji idu u prilog hipotezi, a zanemaruju argumente koji bi joj protivurječili).

38

2. Empirijske (iskustvene) metode Iskustveni (empirijski) metodi su oni kod kojih postojeća teorijska i iskustvena znanja sluše

kao osnov za identifikovanje problema i postavljanje hipoteza istraživanja. Suština empirijske

metoda sastoji se u sistematskom prikupljanju iskustvenih činjenica (podataka) sa ciljem da

se verifikuje postavljena hipoteza.

Prema osnovnim načelima na kojima se zasnivaju empirijske metode se mogu dalje dijeliti na:

Eksperimentalne, i

neeksperimentalne.

Unutar kategorije eksperimentalnih istraživanja glavne vrste su labaratoriski eksperiment i

eksperiment u prirodnim uslovima. Neeksperimentalna istraživanja se mogu razvrstati na

anketna istraživanja u populaciji i na terenska istraživanja u lokalnim zajednicama.

Havelka, N. Kuzmanović, B. Popadić, D. (2004): Metode i tehnike socijalnopsiholoških istraživanja, Centar

za primenjenu psihologiju, Beograd. Str. 7.

2.1. Eksperimentalna istraživanja Eksperiment (lat. experimentum = proba, opit, ogled) je postupak (metod istraživanja) gdje

se u strogo-kontrolisanim uslovima namjerno izaziva i mijenja jedna pojava (nezavisna

varijabla), kako bi se utvrdio i izmjerio njen uticaj na drugu pojavu (zavisna varijabla), dok se

ostali uslovi drže pod kontrolom (kontrolna varijabla).

Primjer: Koliko je veliki cent? Eksperiment Brunera i Gudmana sa opažanjem novčića predstavlja ubjedljivu

demonstraciju uticaja stava na perceptivni sud o veličini predmeta. Naime, oni su

ispitali dvije grupe djece istog uzrasta (10 g) i jednakih sposobnosti, a različite samo

po socijalnom statusu (djeca siromašnih i bogatih roditelja). Rezultati istraživanja su

pokazali da isti okrugli, kovani novčić (npr. 50 centi) siromašnija djeca precenjuju u

pogledu veličine, tj. vide ga kao veći u odnosu na grupu dece iz bogatijih porodica!

(vidi Rot, Osnovi socijalne psihologije, 2010)

39

U navedenom primjeru nezavisnu varijablu čini socijalni status djece (djeca iz siromašnih i

djeca iz bogatih porodica). Zavisna varijabla je perceptivni sud o veličini predmeta (u ovom

slučaju perceptivni sud o veličini novčića od 50 centi). Kontrolne varijable su dob (uzrast) i

sposobnosti djece (nivo škole, intelektualne sposobnosti i sl.). Ekseperimentom se dokazuje

uticaj nezavisne varijable (socijalnog položaja) na zavisnu varijabli (perceptivni sud o veličini

novca).


Varijabla se definiše kao svaka osobina ili karakteristika koja je predmet mjerenja a koja ima

svojstvo promjenjivosti, - koja se mijenja. Prema ulozi koju imaju u eksperimentu varijable se

dijele na nezavisne, zavisne i kontrolne varijable.

Ulogu zavisno promjenjivih varijabli po pravilu imaju one pojave koje želimo da upoznamo,

razumijemo ili objasnimo. Istraživanjem mi utvrđujemo da li i koliko zavise od nezavisnih

varijabli. Ulogu nezavisno promjenjivih imaju pojave za koje se zna ili se pretpostavlja da

prethode drugim pojavama, da su dovoljni uslovi ili uzroci njihovog javljanja. Nazavisna i

zavisno promjenjiva varijabla su osnovni tipovi varijabli u istraživanjima.

Kontrolna varijabla je ona koja poput nezavisne može djelovati na zavisnu varijablu ali za čiji

uticaj istraživači trenutno nisu zainteresovani. Stoga se efekti ovakvih varijabli moraju

neutralisati ili kontrolisati. U istraživanju kontrolne varijable držimo pod kontrolom kako bi

preciznije izmjerili odnos između nezavisne i zavisnopromjenjive varijable. Na primjer,

inteligencija je jedna od tipičnih nezavisnih varijabli koju držimo pod kontrolom kada želimo da

istražimo efekat jednog ili drugog tipa učenja.

Relaciski odnosi među varijablama mogu biti:

Odnos korelacije (povezanosti) postoji ako varijable variraju na srodan način, ako npr.

porastu svojstva jedne varijable odgovara poras ili pad svojstva druge varijable.

Stepen povezanosti se može kretati od 0 do +/-1.

Odnos uzročnosti postoji kada su promjene u jednoj varijabli dovoljan uslov, uzrok

javljanja promjena u drugoj varijabli.

40


Cjelokupni plan izvođenja, obrade i tumačenja rezultata eksperimenta naziva se

eksperimentalni nacrt. On može da predviđa jednu grupu koja se stavlja u više različitih

situacija ili više paralelnih grupa.


Ovaj eksperimentalni nacrt podrazumijeva jednu grupu ispitanika i provjeru djelovanja

određenog eksperimentalnog faktora. Na primjer, ako želimo utvrditi da li gledanje filma sa

užasima rata utiče na promjeru stava o ratu to možemo istražiti na sljedeći način. U

inicijalnom istraživanju potrebno je utvrditi inicijalno stanje - stavove prema ratu jedne grupa

ispitanika. U sljedećoj fazi se uvodi eksperimentalni faktor, tj. nezavisna varijabla, ispitanici

gledaju film koji obiluje scenama užasa rata. Nakon gledanja filma ponovo se ispitauju se

stavovi ispitanika o ratu (finalno stanje). Ako se stav prema ratu kod ispitanika promijenio

nakon gledanja filma može se zaključiti da je film sa takvim sadržajem (eksperimentalni

faktor) uticao na promjenu stava.

Na osnovu ovakvog eksperimenta možemo zaključiti da su dvije pojave u određenom odnosu,

da npr. jedna pojava djeluje na drugu (u ovom slučaju film o užasima rata na stav o ratu), ali

ne možemo sa sigurnosti tvrditi da se radi o uzročnom odnosu. Ovaj eksperimentalni nacrt je

podložan brojnim kritikama, npr. ne mora značiti da je film doprinjeo promjeni stava, možda

je sama ispitna situacija ili nešto drugo uticalo na promjenu stava prema ratu a da mi to ne

znamo. Da bi se izbjegle ove kritike potrebno je imati kontrolnu grupu, koja je po svemu ista

osim po djelovanju eksperimentalnog faktora.


Eksperiment sa paralelnim grupama može se organizovati na dva načina. Jedan je kada u

jednu grupu uvodimo eksperimentalni faktor, a druga grupa nam služi kao kontrola

(eksperimentalna i kontrolna grupa). Kontrolna grupa je lišena uticaja eksperimentalnog

faktora i ima ulogu kontrole važnosti uticaja eksperimentalne varijable na ispitivanu pojavu.

Osnovni zahtjev kod eksperimenta sa paralelnim grupama je da se ostavari zakon jedne

varijable (da eksperimentalna i kontrolna grupa budu jednake po svim varijablama osim po

jednoj, eksperimentalnoj varijabli). Pošto su obje grupe (eksperimentalna i kontrolna)

ujednačene po svim drugim važnim osobinama (osim eksperimentalne varijable), razlika

između grupa mogu se, dakle, pripisati isključivo uticaju eksperimentalne varijable.

41

Na primjer, ako bi želeli da utvrdimo efikasnost jednog novog načina učenja (eksperimentalni

faktor) to bi mogli uraditi na sljedeći način. Prvo bi trebali odrediti dvije grupe ispitanika od

kojih je jedna eksperimentalna, a druga kontrolna grupa. Ove dvije grupe treba da budu

međusobno jednake, npr. po sposobnostima za učenje, po prethodnom znanju i sl. pa bi u

inicijalnom ispitivanju, primjenom testova trebalo dokazati da se zaista radi o jednakim

grupama.

U narednoj fazi istraživanja eksperimentalnu grupu izlažemo djelovanju eksperimentalnog

faktora, npr. ova grupa tokom tri mjeseca uči novom metodom učenja. Za to vrijeme učenici u

kontrolnoj grupi uče istu oblast na uobičajeni način.

Inicijalno stanje

Inicijalno stanje

Djelovanje

faktoraeksperimentalnog Finalno stanje

Finalno stanje

Eksperimentalna grupa

Kontrolna grupa

Ako se u finalnom testiranju znanja pokaže da su učenici eksperimentalne grupe postigli

značajno bolje rezultate u odnosu na učenike kontrolne grupe može se izvesti zaključak da je

novi način učenja efikasniji od ranije korištenog.

Nedostaci eksperimenta su raznovrsni. Neke pojave ne možemo da eksperimentom

istražujemo jer ne možemo njima da manipulišemo (ne možemo da menjamo npr. pol ili

društveni status). Zatim, pitanje je koliko su rezultati dobiveni u vještačkim, labaratoriskim

uslovima reprezentativni za stvarni život. Da li su primjenivi na realne situacije iz žovota.

Najzad, sa nekim pojavama se ne može eksperimentisati iz etičkih razloga (npr. ne možemo

izmještati dijete izvan njegove porodice, kako bi utvrdili posljedice takvog postupka).


Ovo je specifična vrsta eksperimenta koji se dešava u prirodnim uslovima. To je slučaj kada je

eksperimentalni faktor djelovao a da namjerno nije uveden pa prema tome nije utvrđeno

inicijalno stanje. Na primjer u neko preduzeće prije izvjesnog vremena uvedena je specifična

organizacija rada. Nas može zanimati da li takva organizacija doprinosi boljim međuljudskim

42

odnosima, ili efikasnijem radu. Kako bi smo odgovorili na postavljena pitanja potrebno je naći

preduzeće što sličnijih (po mogućnosti jednakih) karakteristika, ali koje ne koristi ovu novu

organizaciju rada. Utvrđivanjem finalnog stanja, tj upoređivanjem grupa u odnosu na

kohezivnost i efikasnost možemo donjeti zaklučke o efektnosti nove organizacije rada.

2.2. Neeksperimentalna istraživanja Značajno mjeto u društvenim naukama imaju istraživanja koja se obavljaju na populaciji ili što

je češći slučaj na uzorku (istraživanja na uzorku) uz primjenu anketnog upitnika (anketna

istraživanja) sa ciljem istraživanja javnog mnijenja (mišljenja većine ljudi) o pojedinim

političkim, ekonomskim, kulturnim ili društvenim pitanjima, ili sa ciljem utvrđivanja

povezanosti nekih pojava (korelaciona istraživanja). O populaciji i uzorku vidi u narednom

poglavlju.

Krajni cilj ovih istraživanja je predikcija, tj. predviđanje ponašanja ljudi u pojedinim sferama

društvenog života. Na primjer, krajnji cilj istraživanja potreba ljudi može biti predviđanje

uspjeha plasmana određenog proizvoda na tržištu; krajnji cilj istraživanja mišljenja ljudi o

pojedinim društvenim ili političkim pitanjima može biti kreiranje predizborne kanpanje ili

predviđanje uspjeha pojedinih političkih partija na izborima. U stranoj literatiri ova vrsta

istraživanja najčešće se naziva survey (sondažno ili pregledmo) istraživanje.

43

VI dio Populacija i uzorak

1. Populacija

2. Uzorak







Populacija i uzorak

Populacija je širi skup objekata kome uzorak pripada kao njegov dio. U istraživanjima se

ispituju uglavnom samo uzorci populacije. Istraživanje cijele populacije bilo bi: (a)

nepraktično, (b) nemoguće i (c) nepotrebno.

Reprezentativan uzorak čine članovi koji dobro predstavljaju populaciju. Za reprezentativni

uzorak se kaže da vijerno odražava strukturu populacije koju predstavlja. Članovi uzorka su

tipični, karakteristični članovi populacije. Oni zajedno čine „populaciju u malom“, te se

zaključci mogu uopštavati sa uzorka na populaciju

1. Populacija Termin populacija ima više značenja. (1) Izvorno populacija (lat. populus – narod) odnosi se

na sve stanovnike nekog područja ili teritorije. U tom smislu govorimo o populaciji

stanovništva Crne Gore, Tivta, Seljanova itd. (2) Termonom populacija možemo označiti grupu

ljudi koja posjeduje neku određenu biološku, ekonomsku, pravnu, nacionalnu karakteristiku.

Tako na primjer govorimo o populaciji mladih, žena, fakultetski obrazovanih ljudi, studenti itd.

Očigledno je da je ovo određenje termina populacija uže se zpravo radi o podpopulacijama

osnovne populacije. (3) U metodološkom smislu populacija je određen tj. precizno definisan

skup npr. ljudi iz kojeg biramo uzorak i o kojem donosimo zaključke. Ovo je dakle veoma

široko i apstraktno određenje termina populacija prilagođeno uslovima istraživanja. Istraživač

prije nego što počne sa istraživanjaem mora da definiše populaciju, da se tačno zna na kog ili

na šta se odnose zaključci koji se istraživanjem dobiju.

44

Istraživanja se rijetko kada obavlja na cjelokupnoj populaciji (popis je primjer istraživanja koje

se obavlja na cijeloj populaciji). Razlozi za to su brojni, a najvažnija su dva: (a) ekonomičnost,

ispitivanje cijele populacije je jeoma složen i skup posao (b) drugi razlog je saznajne prirode,

na primjer, nije neophodno ipitati mišljenje svakog člana populacije da bi smo pouzano saznali

šta većina članova populacije misli o određenom pitanju.

2. Uzorak Uzorak je dio populacije na kom se obavlja istraživanje. Nije svaki dio populacije i njen uzorak.

Da bi bio on mora biti reprezentativan (populacija u malom) i adekvatak (dovoljan) za

populaciju.

Reprezentativan je onaj uzorak koji vjerno odražava, reprezentuje strukturu populacije koju

predstavlja. Na primjer, proporcionalno svojoem zastupljenosti u populaciji u uzorku moraju

biti zastupljeni svi njeni katrakteristični slojevi (npr. mladi, žene, neobrazovani, oženjeni i sl.).

Adekvatan je uzorak koji svojom veličinom omogućava istraživanje i zaključivanje (ne može se

na osnovu dva ili tri iskaza članova neke populacije donjeti zaključak o populaciji u cjelini).


Ako je cijela populacija uniformna (jednoobrazna) izbor uzorka je relativno jednostavan

zadatak. Međutim to obično nije tako. Populacije su obično veoma slojevite po raznim

osobinama (pol, uzrast, školska sprema, zaposlenost, mjesto stanovanja i sl.), a svaka od ovih

osobina može biti važna za donošenje zaključaka o populaciji. Na primjer, ako lokalna uprava

želi saznati koji su najvažniji lokalni problemi za njene građane, šta hitno treba rješavati u

opštini, ukoliko se iskluči mišljenje bilo koja podgrupa populacije (npr. mladih) rezultat

istraživanja neće biti vjerodostojan.

Više je nego jasno da izboru uzorka uvijek mora da prethodi detaljno proučavanje

karakteristika populacije, na primjer o njenoj veličini, polnoj, obrazovnoj, teritorijalnoj

strukturi itd. U upoznavanju karakteristika populacije služimo se svim raspoloživim podacima o

populaciji, na primjer, podacima popisa ili drugim raspopoživim evidencijama. Prema načinu

izbora jedinica populacije u uzorak razlikuju se (1) slučajni i (2) neslučajni uzorci.


45

Slučajni uzorci su sačinjeni na takav način da svaki član populacije ima približno jednaku

verovatnoću (šansu) da postane član uzorka. Preduslov za formiranje slučajnog uzorka je

posjedovanje popisa svih članova populacije.

Slučjni uzorci se biraju po principu matematičke vjeravatnoće, da svaki član populacije ima

jednake šanse da bude izabran u uzorak. Uslov za takvo biranje članova uzorka je da imamo

popis ili registar svih članova populacije. Na primjer, ako nam populaciju u nekom istraživanju

čine sve punoljetne osobe onda nam kao osnova za izbor uzorka može poslužiti birački spisak.

Iz biračkog spiska nekim od metoda slučajnog izbora biramo pojednie članove uzorka.

Telefonski imenik, spisak učenika ili studenata škole ili fakulteta itd. mogu poslužiti kao osnova

za izmor jednostavnog slučajnog uzorka.

Osnovni tipovi slučajnih uzoraka su: (1) jednostavni slučajni uzorak i (2) stratificirani slučajni

uzorak.


Osnovna karakteristika jednostavnog slučajnog uzorka je da svi članovi populacije imaju

jednaku šansu da budu izabrani u uzorak. Uslov je da raspolažemo popisom svih članova

populacije, a zatim se pomoću tablice slučajnih projeva ili uz pomoć kompjuterskog programa

slučajnih brojeva vrši izbor članova uzorka. Iako je relativno jednostavan ovaj način biranja

članova uzorka relativno se rijetko koristi. Tri su osnovna razloga za to: (1) rijetko kada

raspolažemo pouzdanim spiskom svih članova populacije, (2) veoma je teško uspostaviti

kontakt sa izabranim članom uzorka (postoji mogućnost velikog osipanja jer izabrani član

uzorka npr. ne želi da popuni anketu, a mi nemamo mogućnost da mu pronađemo zamjenu),

(3) populacije su obično veoma heterogene po različitim karakteristikama. Kako bi se ta

heterogenost (slojevitost) preslikala u jednostavnom slučajnom uzorku potrebno je birati veliki

broj članova uzorka što je neekonomično (neracionalno). Kako bi se izbjegli nedostaci

jednostavnog slučajnog uzorka u praksi se češće primjenjuje tzv. stratificirani slučajni uzorak.


Stratifikovani slučajni uzorak se javlja u slučajevima kada su istraživaču poznate varijable po

kojima se članovi populacije međusobno razlikuju (npr-polna struktura, obrazovna struktura,

demografske karakteristike, zaposlenost itd.). Kategorije takvih varijabli nazivaju se stratumi,

a za populaciju kažemo da je stratifikovana. Izbor članova uzorka vrši se na slučajan način,

ali posebno u okviru svakog stratuma. Na osnovu načina određivanja broja članova u okviru

svakog stratuma, razlikujemo: (a) proporcionalni, srazmerni izbor (isti odnos kao u

46

populaciji) i (b) paritetni izbor (svakom stratumu se daje ista „težina“). Ukratko: stratificirani

uzorak je složeni uzorak – zbir jednostavnih slučajnih uzoraka.

Izbor stratificiranog uzorka prolazi kroz nekoliko faza:

utvrđivanje svojstava populacije

određivanje stratuma koji su bitni za istraživanje

pribavljanje statističkih podataka o proporcionalnoj zastupljenosti svakog stratuma

(donošenje odluke o proporcionalnoj zastupljenosti stratuma u ukupnom uzorku)

nekon od tehnika slučajnog izbora iz svakog stratuma bira se određeni broj članova uzorka


Neslučajni uzorci su sastavljeni na osnovu slobodne procjene (prema nahođenju) istraživača o

tome koji članovi treba da sačinjavaju uzorak. Podvrste neslučajnog uzorka su:

Prigodni uzorci (koji su „na dohvat ruke“ – prijatelji, prolaznici, učenici obližnje škole)

Dobrovoljački uzorci (članovi se sami se javljaju – medijski kontakt programi)

Kvotni uzorci se formiraju kod stratifikovanih populacija, najčešće putem proporcionalnog

uzorka. Razlika u odnosu na stratifkovani slučajni uzorak je u tome što se izbor vrši

prigodno, a ne slučajno, pri čemu se „ispunjavaju kvote“. Anketaru se daje shema

strukture ispitamoka iz koje se vidi koliki broj ispitanika sa određenom karakteristikom (iz

određenog stratuma) treba da anketira. Dakle kod kvotnog uzorka izbor jedinica koje čine

uzorak prepušten je anketaru a ne slučaju. Anketar je, međutim, dužan da na terenu

pronađe osobe koje se uklapajuu kombinaciju zadatih obilježja i da se njima obavlji

intervjue.


Kako bi se odredila veličina minimalnog uzorka, potrebno je poznavati sljedeća tri parametra:

veličina populacije, pretpostavljeni stupanj povjerenja i pretpostavljeni interval povjerenja.

Stupanj povjerenja je prihavćeni rizik pogreške u studiji. Tipično pretpostavljen stupanj

povjerenja je ili 95% (npr. 5% mogućnosti pogreške) ili 99% (npr. 1% mogućnosti pogreške).

Osim stupnja povjerenja, potrebno je pretpostaviti i interval povjerenja koji opisuje postotak

pogreški postignutih parametara kao što su srednje vrijednosti.

Željena preciznost mjerenja uticat će na izbor jednog od uobičajeno prihvaćenih dosega: +/-

3%, +/-5%, i +/- 10%. Kao što se vidi u Tabeli 1, minimalna veličina uzorka za grad veličine

47

5,000 odraslih stanovnika, uz stupanj povjerenja od 95% i interval povjerenja +/-5%,

zahtijeva relativno velik broj ispitanika od 357.

48

VII dio Tehnike istraživanja











3. Tehnike zasnovane na verbalnoj komunikaciji

3.1. Upitnik i inervju

Koje su prednosti upitnika i intervjua u odnosu na posmatranje



3.2. Skale procjene

3.2.1. Kontinuirane i diskontinuirane varijable

3.2.2. Izrada skale procjene

3.2.3. Vrste skala procjene


3.3. Test



49

Tehnike istraživanja U društvenim naukama koriste se tri osnovne grupe postupaka ili tehnika istraživanja. U

jednoj grupi (1.) su razne tehnike neposrednog posmatranja. Drugu grupu (2.) sačinjavaju

tehnike zasnovane na verbalnoj usmenoj ili pismenoj komunikaciji (interviju, upitnik, skale

procijene, testovi i sl.). U trećoj grupi (3.) su tehnike za analizu sadržaja (poruka,

dokumantacije, zakona, komunikacije, medija i sl.).


Posmatranje je osnovni metod svake nauke. Za razliku od svakodnevnog, laičkog

posmatranja, naučno posmatranje se sastoji u cilju usmerenom, planskom, sistematskom i

objektivnom registrovanju i tumačenju pojava koje se spontano odigravaju u prirodnim

uslovima i koje su dostupne većem broju posmatrača. Cilj posmatranja je objektivan opis i

razumijevanje neke pojave, procesa ili događaja (zavisno šta je predmet posmatranja).

Ovaj metod je nezamjenjiv kada su u pitanju pojave, procesi ili događaji koji se mogu odvijati

i pratiti jednino u autentičnim uslovima (koje nije moguće vještački, npr. eksperimentalno

izazvati i posmatrati u kontrolisanim uslovima). U takve pojave spadaju: način života

određene zajednice; određeni religiozni i drugi obredi; politički skupovi; ponašanje određenih

grupa i organizacija; proces rada u različitim uslovima i sl.

Naučno posmatranje je holističko i podrazumijeva potpun opis pojave u njenom prostornom i

vremensom kontekstu. Pojavu koju posmatramo moramo sagledati u kontekstu svih pojava

koje se vremenski dešavaju istovremeno sa njom i koje mogu uticati na nju (na prumjer,

ponašanje određene grupe navijača mora se sagledati u kontekstu opšte društvene atmosvere

koja vlada u vrijeme kada se utakmica igra) ali i u kontekstu pojava koje joj neposredno

predhode i koje slijede nakon nje (vremenski kontekst). Takav, potpun opis, omogućuje

pravilno razumijevanje posmatrane pojave (npr. huliganskog ponašanja grupe navijača).

Primjer: posmatranja navijačkog ponašanja

Registrovanje onoga što se dešavalo prije utakmice

Uputstvo: Da li su prije utakmice uprave a) jednog ili b) oba kluba pozvale navijače na mirno navijanje i

sportsko ponašanje, ukazujući da se na taj način najbolje brani čast svog kluba i sl. Da li su se prije

utakmice navijačima obratili čelnici sportskih saveza i pozvali ih na mirno navijanje i sportsko ponašanje,

ukazujući da se na tajnačin najbolje brani čast svog kluba i sl. Da li su se prije utakmice navijačima

obratile vodeće političke ličnosti u zemlji i pozvale ih na mirno navijanje i sportsko ponašanje...

50

Registrovanje onoga što se dešava na utakmi

Uputstvo: za svaki uočeni događaj bilježi se: 1) početak, 2) kraj, 3) ono što mu je prethodilo 4) ono što je

posle njega usledilo.

Šta mu neposredno prethodi Tip događaja Šta neposredno sledi

Samo posmatra utakmicu

Komentariše zbivanja Dobra / efektna akcija njegovog tima

Dobra / efektna akcija njegovog tima

Iskazuje podršku svom timu... verbalno – dovikivanjem i na druge načine; aplauz, skandiranje skakanje, mahanje zastavom...

Sporna sudijska odluka na štetu njegovog tima

Sporna sudijska odluka na štetu njegovog tima

Iskazuje protest...verbalno – dovikivanjem i na druge načine.

Provokacija protivničkih navijača

Provokacija protivničkih navijača

skakanje, preteći gestovi, učešće u opštem komešanju grupe... nasilno – lomi stolice, gađa protivničke navijače

Provokacija protivničkih igrača

Provokacija protivničkih igrača

preskače na stranu sa protivničkim igračima i zapodeva tuču

Sporna akcija policije...

Sporna akcija policije...

uskače na teren i izaziva tuču sa službenimlicima i poliicijom

...

Registrovanje onoga što se dešavalo poslje utakmice

Uputstvo: Da li je bilo osuda ili pohvala navijačkog ponašanja? Ako da, ko ih je izricao (uprave klubova,

sportski savezi, političari..). Da li je bilo suprotnih ocjena navijačkog ponašanja? Kakve su one bile i ko ih

je izricao? Da li su se oglašavali sami navijači? Ako da, na koji način (konferencije za štampu, anonimna

saopštenja za medije, web site...)? Ko je to činio u njihovo ime?


S obzirom na upotrebu instrumenata u posmatranju, razlikujemo: naturalističko posmatranje

(pojave se posmatraju „golim okom“ i bilježe rukom) i posmatranje uz pomoć instrumenata

(koriste se različita sredstva: kasetofon, kamera, štoperica itd.). Uvođenje digitalnih

51

tehnologija su značajno unaprijedili posmatranje zato što posmatrač može određeni snimljeni

sadržaj vidjeti više puta, može uočiti više detalja i sl. ali je osnovni materijal istraživanja onaj

koji posmatrač zabilježi. Drugim riječima i snimljeni materijal podliježe posmatranju i

bilježenju.


U zavisnosti od aktivnosti posmatrača postoje dvije vrste posmatranja. Posmatranje bez

učešća (posmatrač ne učestvuje u zbivanjima, već ih posmatra sa distance; ponekad i iza

zastora) i posmatranje sa učešćem. Posmatranje sa učešćem podrazumijeva da je posmatrač

istovremeno i učesnik u zbivanjima koja istražuje. Posmatrač učesnik prihvata ulogu člana

određene grupe ili je to već od ranije i tako, kroz zajedničko življenje sa njima (npr.

narkomanima ili prestupnicima), upoznaje ponašanje njenih članova. Prednost ovog pristupa

(posmatranje sa učešćem) je činjenica da se neutrališe deistanca između posmatrača i

posmatranog koja može u mnogome da iskrivi sliku posmatrane pojave (grupa ne želi da se

otkrije pred „strancem“; namjerno mijenja svoje ponašanje; prikazuje se u drugom svjetlu i

sl.). Mana ovog pristupa je nedostatak objektivnosti (posmatrač subjektivno interpretira neke

događaje).


U zavisnosti od razrađenosti plana postoje, takođe, dvije vrste posmatranja. Nestrukturisano

posmatranje je ono gde istraživač nije unapred odredio šta će tačno posmatrati. Takvo je, na

primer, posmatranje ponašanja mase u situaciji neke iznenadne prirodne katastrofe

(zemljotres, požar itd.). Strukturisano posmatranje je detaljno isplanirano u pogledu uzorka

ponašanja koje se želi posmatrati, kao i u pogledu načina bilježenja njihovog prisustva.

Posmatrač ima unaprijed spreman protokol i sistem kategorija (modaliteta ponašanja) u koji

on samo bilježi učestalost javljanja nekog vida ponašanja. Strukturisano posmatranje

predstavlja najprecizniji i najobjektivniji vid metoda posmatranja, najbliži eksperimentalnom

istraživanju. Nedostatak je izvesna krutost u planiranju, koja ne dopušta registrovanje

neočekivanih, a značajnih pojava.

Na primjer, ako nam je cilj da utvrdimo koji oblik nastavnog rada (frontalni, individualni ili grupni)

dominanira na času možemo se služiti sljedećim protokolom.

52

Uputstvo: Molimo vas da na svakih 5 minuta tokom časa, odredite dominantan oblik rada na času!


Nedostatak metoda posmatranja je ograničenost na vidljivo ponašanje, a za razumevanje

uzroka društvenog ponašanja često su presudni skriveni, subjektivni procesi i društveni činioci

nepristupačini spoljašnjem posmatranju. Sa druge strane prednost je što posmatranjem

istražujemo ono što čovjek stvarno čini a ne samo ono što se nalazi u njegovoj svijesti (ono

što nam izjavljuje da čini). Nekada se pouzdanije mogu otkriti pravi motivi posmatranjem

onoga šta čovek zaista čini, nego na osnovu toga što on kaže da želi da čini.


Analiza sadržaja je metod istraživanja različitih dokumenata, slovnih, zvučnih ili slikovnih

zapisa i drugih oblika usmenog ili pismenog opštenja među ljudima. Njen osnovni cilj je da:

opiše sadržaj pojedinih oblika komunikacije,

da ga klasifikuje,

i da ga, dovođenjem u vezu sa socio-demografskim, biografskim, kulturnim i drugim

obeležjima autora dokumenta, kao i onih kojima su oni namijenjeni, objasni ili

razumije.

Metod analize dokumenata je nastao u SAD, u vrijeme II Svjetskog rada (analiza poruka).

Danas se primenjuje u komunikologiji i medijskim istraživanjima, u sociologiji, politikologiji,

istorijskim studijama, lingvistici, etnologiji, psihologiji, a naročito je opsežna njena praktična

primena u marketingu, i odnosima s javnošću.

53


Prema predmetu istraživanja analiza sadržaja može da se odnosi na: (1) analizu medija

(novine, radio emisije, tv-emisije) i (2) analizu dokumenta i to kako službenih (arhivi,

zvanična prepiska, izveštaji, analize...) tako i ličnih dokumenata (privatna prepiska,

fotografije, lična dokumenta i sl.)


Za analizu sadržaja od suštinske je važnosti određivanje osnovne jedinice analize. Osnovna

jedinica analize se određuje u zavisnosti od ciljeva istraživanja. Veoma je širok spektar

mogućih jedinica analize – od jednog slova do ogromnog pisanog ili usmenog materijala. U

analizi su moguće sledeće jedinice:

1. Riječ; kad se za osnovnu jedinicu uzimaju neke reči, najčešće se mjeri učestalost njihovog

pojavljivanja, uz pretpostavku da je učestalost jedan od indikatora značaja koji se pridaje

onome što one izražavaju npr. želimo utvrditi koliko puta se pojavljuje riječ „demokratija“

u određenim dnevnim novinama.

2. Razne vrste slika: fotografija, karikatura, umjetnička slika, plakat, crtež i sl. npr. želimo

utvrditi način predstavljanja neke ličnosti u određenom mediju.

3. Video sekvenca u audio-vizulenim zapisima, kao npr. prilog u informativnim emisijama, ili

samo pojavljivanje neke ličnosti, predmeta, simbola, npr. želimo utvrditi kako su tretirani

nacionalni grb, ili pojedini vjerski simboli u određenom mediju.

4. Složeni misaoni sadržaji i konstrukcije (pojmovi, teme, koju nije moguće svesti samo na

jednu riječ), kao npr: ljevičarska – desničarska uvjerenja, način tretiranja globalizacije itd.

5. Atribut je najčešće pomoćna jedinica analize: identifikacijom i istraživanjem atributa

otkrivaju se značenja koja se pridaju osnovnoj jedinici analize. Atribut može biti pripisan

a) neposredno, verbalnom kvalifikacijom, bila da je ona sastavljena od jedne riječi ili

sintagme i b) posredno, aludiranjem ili stavljanjem u određeni kontekst.

Analiza sadržaja može biti pretežno kvantitativna (npr. utvrđivanje frekvencije izraza

„komunizam“ u dnevnoj štampi) ili pretežno kvalitativna (npr. analiza sadržaja i značenja

poruke), a najčešće je i kvantitativna i kvalitativna.


54

Kvantitativnom analizom sadržaja mjeri se učestalost (frekvencija) pojavljivanja osnovne

jedinice analize (npr. riječi demokratija ili riječi žena) u istraživanom materijalu. Ako za

osnovnu jedinicu anačize uzmemo npr. riječ „žena” onda se ona najpre identifikuje u tekstu

(što se korišćenjem kompjuterskih programa čini veoma brzo), potom se prebrojavaju njena

pojedinačna pojavljivanja i na kraju se rezultat iskazuje kroz tabelu učestalosti. U drugom

koraku može se utvrditi frekvencija drugih riječi npr. riječi muškarac. Tako se mogu praviti

tabele učestalosti pojavljivanja pojedinih riječi. Nadalje mogu se istražiti atributi pojedinih

riječi. Recimo ako se uz pojavljivanje riječi žena ili ženskih imena najčešće pojavljuju njihova

zanimanja, onda to pokazuje jednu vrstu tretmana žene u društvu, ili ako se najčešće

pojavljuju atributi vezani za njeno mjesto u porodici (ćerka, supruga, majka, itd.) onda nam to

govori nešto sasvim drugo. Najšire polje primjene ovog tipa analize sadržaja su praktična

istraživanja koja se sprovode radi praćenje medijske slike o nekome ili nečemu ili u

marketingu.

Korišćenje riječi kao osnovne jedinica je svakako najzastupljeniji oblik analize sadržaja.

Njegova prednost je u tome što uglavnom nema dilema u prepoznavanju i označavanju

osnovne semantičke jedinice, kao što je slučaj sa nekim složenijim pojmovima (pojavama).

Primjena računara čini taj posao prilično jednostavnim, pouzdanim i znatno skraćuje rokove za

njegovo obavljanje.

Postoji nekoliko problema sa korišećnjema riječi kao jedinica analize. Učestalost nekih riječi

npr u medijima ne mora obavezno da bude indikator insistiranja na vrijednosti koje one

iskazuju – dovoljno je sjetiti se medijskih napisa iz doba totalitarnih režima u kojima je bilo

mnogo demokratije, slobode, ravnopravnosti itd, a u stvarnosti su ljudi doslovno živjeli iza

gvozdene zavjese. Postoji još jedan problem prostog prebrojavanja riječi: jedna riječ u

različitim kontekstima veoma različito opisuje pojam, odnosno pojavu čiji je indikator.


Pod kvalitativnom analizom sadržaja se ponekad podrazumijeva prosto pronalaženje i

pridavanje kvalifikacija već izdvojenom, razvrstanom i prebrojanom materijalu. Recimo da

smo u odabranom primjeru o pojavljivanju žena u medijima razvrstali i prebrojali uloge u

kojima se žene spominju: majke, sestre, supruge, djevojke, pripadnice određenih profesija

(ljekarke, učiteljice, sudije, političarke, estradne zvezde...). Svakako da već sam taj materijal

daje osnov za zključke koji su kvalitativne prirode. Ali sada želimo da ispitamo koji atributi im

se najčešće dodjeljuju, bilo neposredno ili u kontekstu rečenice u kojoj se one spominju

(brižna, vrijedna, korumpirana, seksepilna...). I to je vrsta kvalitativnog istraživanja budući da

izričemo kvalitativne sudove. Ali izricanje kvalitativnih sudova nije dovoljno da bi se jedno

55

istraživanje smatralo kvalitativnim jer se i tako dobijeni opis zasniva na kvantitativnoj

metodologiji.

Kvalitativna metodologija (već je rečeno u vezi sa posmatranjem) odlikuje

se holističkim pristupom, usredsređenim na intenzivnije posmatranje manjih populacija i na

njihovo detaljno izučavanje, na razumevanje značenja pojedinačnih pojava u kontekstu.

Takav kriteriujum se mora primeniti i u određivanju autentične kvalitativne analize sadržaja.

Slikovito govoreći, čisto kvalitativna je ona analiza sadržaja koja na medijske sadržaje i

sadržaje dokumenata primenjuje logiku i metodologiju posmatranja. To znači da se kreće po

tekstualnom / slikovnom / zvučnom zapisu kao posmatrač kroz događaje, procese i pojave

koje posmatra: neopterećen predrasudama, otvoren za inpute, pažljiv, sistematičan. On biježi

svoja zapažanja i na kraju ih proučava i izvodi zaključke o obrascima mišljenja, osjećanja i

ponašanja koji se iz tog materijala prepoznaju.

Uzmimo za primjer već pominjanu analizu slike o ženi u dnevnim novinama. Kvalitativna anliza

bi podrazumevala da se najpre izdvoje svi napisi koji na bilo koji način tretiraju žene: dakle,

ne samo oni koji se bave položajem žena u društvu, već i oni koji pišu o uspješnoj pozorišnoj

ulozi koju je ostvarila žena, o borbi neke žene da pobijedi bolest, tekstovi koji donose

fotografiju ili karikaturu žene kao ilustraciju za nešto itd. Potom se cio taj materijal inicijalno

proučava – detaljno čita uz bilježenje zapažanja o načinima pominjanja i tretiranja žena u

štampi. U sledećem koraku se proučavaju bilješke i pokušavaju se identifikovati karakteristični

tipovi slike o ženi.

3. Tehnike zasnovane na verbalnoj komunikaciji Posebnu grupu sačinjavaju tehnike zasnovane na verbalnoj usmenoj ili pismenoj komunikaciji:

upitnik, intervju, skale procjene i testovi.

3.1. upitnik i inervju Za razliku od prirodnih nauka društvene nauke mogu u istraživanjima da koriste ne samo

podatke dobivene posmatranjem već i one koje im saopštavaju drugi ljudi. Ova vrsta podataka

prikuplja se upitnikom ili intervijuom. Upitnik i intervju su veoma slične tehnike za prikupljanje

podataka, razlikuju se u načinu komunikacije između ispitivača i ispitanika. Upitnik se zasniva

na pismenoj a intervju na usmenoj međusobnoj komunikaciji.

56

Koje su prednosti upitnika i intervjua u odnosu na posmatranje?

Upotrebom upitnika i intervjua mogu se proučavati pojave koje su nedostupne

posmatranju: stavovi, vrijednosti, želje, osjećanja, ocjene itd.

Čak i kada se istražuje pojava koja je dostupna posmatranju, okolnosti su često takve da

to posmatranje ne može obaviti istraživač pa se mora oslanjati na iskaze očevidaca (npr.

neki iznenadni događaji; nasilje u porodici; grupna ponašanja panika i sl.)

Upitnikom i intervjuom mogu se istraživati ne samo pojave koje se sada dešavaju, već i

one pojave koje su se dešavale u prošlosti, pa i one koje će se vjerovatno desiti (planovi,

namjere, želje itd)

Upitnik i intervju su znatno ekonomičniji od posmatranja. Za kratko vrijeme mogu se

prikupiti podaci o velikom broju pojava, događaja i sl.


Da bi upitnikom i intervjuom prikupili relevantne podatke neophodno je da se istvare određene

pretpostavke:

Da je ispitanik voljan (motivisan) da nam saopšti podatke.

Da je sposoban (da zna, da je obavješten) da nam saopšti podatke.

Da ispitivač i ispitanik upotrebljavaju iste simbole u komunikaciji.

Drugim riječima, upitnik i intervju nisu adekvatne tehnike za prikupljenje podataka u

slučejevima kada ispitanici ne žele (kada nisu motivisani), kada ne znaju (kada nisu

obaviješteni o pojavi), i kada ne razumiju ili pogrešno razumiju pitanja koja im postavljamo.


Upitnikom i intervjuom obično se prikuplja pet vrsta podataka: činjenice (najčešće o samom

ispitaniku), mišljenje, stavovi (o nekome ili o nečemu) i uobičajena ponašanja (u određenim

situacijama).

Činjenice

Činjenice uključuju one karakteristike koje su vezane za fakticitet samog ispitanika, kao što

su: njegov pol, godine starosti, mjesto stanovanja, nivo obrazovanja, bračno stanje itd.

57

Mišljenja

Mišlenje je iskaz kojim ispitanik izražava preferenciju ili sud o nekom predmetu ili događaju (

„Ja mislim...“)

Primjeri pitanja:

a) Po vašem mišljenju, da li grad treba privatizovati uslugu prikupljanja krupnog otpada?

b) Treba li se lokalna samouprava uključiti u razvoj turizma?

c) Da li ste protiv abortusa?

d) Koga bi ste željeli da vidite na mjestu predsjednika države?

Stavovi

Za razliku od mišljenja stavovi predstavljau relativno stabilne dispozicije. Stavovi se mogu

odnositi na ljude, ustanove, stvari ili apstraktne pojmove. Stavovi mogu proizaći iz tri raličita

tipa izvora (kognitivni, emocionalni, vlastito iskustvo) ili njihove kombinacija. Na primjer,

stavovi o čistoći grada mogu se steći slušanjem priča o prljavim ulicama (kognitivni izvor),

opštom odbojnošću prema gradu (emocionalni izvor) ili vlastitim iskustvom vidjevši koliko je

grad prljav ili čist. Kako bi se izmjerio jedan stav, zbog složenosti stava (kognitivna,

emocionalna, voljna komponenta stava) u istraživanjima potrebno je konstruisati veći broj

pitanja.

Primjeri pitanja:

a) Da li je za vas važna čistoća grada?

b) Kako ocjenjujete rad gradske uprave u održavanju ulica?

Znanje

Za razliku od mišljenja, ovdje je važno čega se ljudi sjećaju, a ne koje je njihovo gledište o

određenom pitanju. U anketama znanje se obično ispituje kroz pitanja prepoznavanja. Pitanja

prepoznavanja nude ispitaniku nekoliko mogućnosti (odgovora) od kojih treba odabrati jednu.

Primjeri pitanja:

a) Koliko je ulica asfaltirano prošle godine?

b) Koji je pravni status poduzeća za prikupljanje i odvoz otpada?

58

Ponašanja (bihejvioralni izvještaji)

Bihejvioralni izvještaji su tvrdnje o tome kako se ljudi ponašaju u određenim situacijama, npr.

Koliko često izlaze na izbore, koliko često čitaju određene novine i sl.

3.2. skale procjene

Kada treba procijeniti stepen prisutnosti određenog svojstva (sposobnosti, vještine, znanja,

interesovanja, potreba, motiva, stavova itd) kod nekog pojedinca, procjenjivač se obično

koristi skalom procjene. Skala procjene je relativno jednostavan instrument za objektiviziranje

procesa posmatranja i preciziranje postupka procjenjivanja. Sastoji se od uređenog niza

veličina na kojem procjenjivač treba da odredi mjesto posmatranog pojedinca na datoj ljestvici

u pogledu posjedovanja određene osobine (crte, motiva, patološke tendencije, znanja i sl.).

Skala procjene je konceptualni model koji omogućuje da se svojstvo ili atribut koji je predmet

mjerenja izrazi (reprezentuje) numerički.

3.2.1. Kontinuirane i diskontinuirane varijable Da bi se razumijela uloga skala procjene u upitniku važno je razumjeti razliku između tzv.

kontinuiranih i diskontinuiranih varijabli u istraživanju. Ako određenu varijablu možemo

gometrijski zamisliti kao duž (gdje određeno svojstvo progresivno raste ili opada) radi se o

kontinuiranoj varijabli. Suprotno tome diskontinuirane varijable se raspoređuju po principu ima

ili nema. Srećemo ih u uzajamno isključivim kategorijama gdje jedna kategorija označava

prisutnost (DA), a druga odsutnost (NE) varijable koja je predmet mjerenja. Ovdje ustavri i

nema mjerenja, u slučaju diskontinuiranih varijabli mi samo registruje frekvencija prisustva ili

odsustva nekog svojstva.

Kontinuirane varijable su mjerive ako tačno definišemo predmet mjerenja (npr. obobravanja

homoseksualnih brakova) i jedinice po kome svojstvo raste ili opada (uopšte ih ne odobravam;

ne odobravam ih; ravnodušan sam; donekle ih odobravam; potpuno ih odobravam).

Kontinuirane varijable se dijele na unipolarne i bipolarne. Uniporalne varijable imaju samo

pozitivnu stranu duži (nula je na lijevoj strani). Karakteristične su za procjenu npr. nečijih

intelektualnih sposobnosti (neko može biti malo, srednje ili jako inteligentan, a ne može ići

ispod minimuma; ne može se ići u negativnu stranu). Kod bipolarnih varijabli nula je u sredini,

a duž ima i pozitivnu i negativnu stranu (npr. u prethodnom primjeru odnos prema

homoseksualnim brakovima može biti u različitom stepenu negativan, indiferentan ili

59

neutralan, i različitom stepenu pozitivan). U većini upitnika srećemo obe vrste pitanja. Pitanja

koja ispituju diskontinuirane varijable (pitanja tipa: da/ne) i skale procjene.

3.2.2. Izrada skale procjene Za izradu skala procjene važna su tri elementa.

Prvo, definisanje kriteriskog svojstva (svojstav u odnosu ili prema kom se procjena obavlja).

To mogu biti različite varijable: sposobnost, stav prema ravnopravnosti polova, religioznost,

interesovanje za muziku itd. Bitno je da se za izabrani atribut može pretpostaviti da je

linearan. Da kontinuirano raste ili opada (a ne da je diskontiniran u smislu ima/nema ili

muško/žensko). Drugo, utvrđivanje jedinica na kontinuumu. Te jedinice mogu biti grafičke

(samo tačke), numeričke (brojevi) ili opisne (beznačajno; donekle značajno; vrlo značajno).

Treće, tehničko oblikovanje skale i definisanje pravila njene primjene.

Najčešći tip skala sa kojim se ispitanik susreće u anketnim istraživanjima je zahtjev da se

procijeni stepen tačnosti različitih tvrdnji, ili da se procijeni stepen vlastitog slaganja sa nekom

tvrdnjom. Na primjer:

DJECA TREBAJU UVIJEK DA SLUŠAJU SVOJE RODITELJE!

POTPUNO TAČNO UGLAVNOM NETAČNO UOPŠTE NIJE TAČNO

ili

POTPUNO SE SLAŽEM

UGLAVNOM SE SLAŽEM

NEODLUČAN SAM

UGLAVNOM SE NE SLAŽEM

NI MALO SE NE SLAŽEM

3.2.3. Vrste skala procjene Postoje tri osnovne vrste skala provjene: 1. grafička skala; 2. numerička skala; 3. opisna

skala procjene. Sve se koriste u upitnicima.

60

1. Grafička skala

Najednostavniji oblik skale procjene je grafička skala. Ona se zasniva na vizelnom

predstavljanju svojstva koje se procjenjuje. Najčešće je to linija, tačnije duž, koja svojim

izgledom sugeriše kontinuipanost svojstva koje se procjenjuje i daje mogućnost diferenciranja

raznih stepena njegova izraženosti.

2. Numerička skala

Numerička skala je najčešći oblik skala procjene. Numerička skala kontinuitet pojave izražava

brojevima npr. od 1 do 10 ili u slučaju bipolarnih varijabli od – 3 preko 0 do +3 ili slično.

Najčešće se koriste numeričke skale od sedam stešeni.

Na primjer; Ocjenite, koliko ste kao građanin ponosni na dolje navedene aspekte ili

područje? (za svako od područja zaokržite odgovarajuću osjenu na skali od 1 do 7,

pri čemu ocjena 1 znači „ni malo“, a 7 znači „jako ponosan“).

1 NA NACIONALNU ISTORIJU 1 2 3 4 5 6 7

2 NA DEMOKRATSKE INSTITUCIJE 1 2 3 4 5 6 7

3 NA PRIVREDNE USPJEHE 1 2 3 4 5 6 7

4 NA SOCIJALNU SIGURNOST 1 2 3 4 5 6 7

Ocjenite u kojoj mjeri sljedeće osobine odlikuju ili ne odlikuju kandidata X na izborima.

POŠTEN 3 2 1 0 -1 -2 -3 NEPOŠTEN

ENERGIČAN 3 2 1 0 -1 -2 -3 SPOR/TROM

ODLUČAN 3 2 1 0 -1 -2 -3 NEODLUČAN

INTELIGENTAN 3 2 1 0 -1 -2 -3 NEINTELIGENTAN

3. Opisne, deskriptivne skale

Sastoje se od niza opisa kojima se definišu tačke na dimentiji. Opisi mogu biti svedeni na

pojedine riječi, ali mogu uključivati i detaljnije opise.

61

Primjeri deskriptivne skale

POLOŽAJ UČENIKA U ŠKOLI

potpuno se slažem

uglavnom

se slažem

djelim

ično se slažem

ne slažem

se ne znam

8.1

U ovoj školi se jednako odnosi prema svakom učeniku!

8.2

Uspjeh svakog učenika u ovoj školi isključivo zavisi od pokazanog znanja i zalaganja!

8.3

U ovoj školi ne postoje slučajevi omalovažavanja ili vrijeđanja učenika!

Primjer deskriptivne skale koja uključije detaljan opis pojedinih kategorija.

Procijenite uspješnost vaših radnika u odnosu na sljedeće odobine:

ODOBINE SUPERIORAN NATPROSJEČAN PROSJEČAN NA ZADOVOLJAVA INICIJATIVNOST

Unapređuje svoj

posao

Prati novine

Adekvatno, slijedi

uputstva

Mora ga se pažljivo

upućivati POUZDANOST

Nikad ne

zanemaruje obaveze

Povremeno

izbjegne obavezu

Mora ga se kontrlisti

Uglavnom

zanemaruje obaveze

SARADNJA

Svakom prilokom pomaže drugome

Dobar timski

radnik

Korektan timski

radnik

Ne može sarađivati

sa drugima VOĐSTVO

Drugi traže da ih

on vodi

Ima određeni

uticaj na druge

Rijetko utiče na

druge

Nema nikakav utica na druge

4. Kombinovane skale

U upiznicima se najčešće srećemo sa kombinovanim skalama koje uklučuju numeričku i

deskriptivnu skalu.

62


Kada se želi utvrditi koliko su neke grupe međusobno bliske ili međusobno „udaljene“

(distancirane) koristi se skala socijalne distance.

Socijalna distanca predstavlja stepen spremnosti/nespremnosti pojedinca da prihvati neku

vrstu socijalnih odnosa (različitog stepena bliskosti) sa tipičnim pripadnikom neke druge

socijalne grupe (verske, rasne, etničke). Na primjer, savremeni istraživači žele da utvrde

stepen socijalne distance prema određenim društvenim grupama kao što su: duševno bolesni,

hendikepirani, HIV pozitivni, narkomani, homoseksualci itd.

Šta sadrži skala socijalne distance?

Stavke u skali su stepenasto poređene od najmanjeg stepena socijalne distance, tj.

najvećeg stepena bliskosti (prihvatanje pripadnika grupe X kao bračnog partnera), preko

sve veće distance (prihvataju se kao prijatelji, zatim kao kolege na poslu, kao susjedi u

ulici, državljani, te samo kao turisti), pa sve do najveće distance (nemogućnost

zajedničkog življenja u istoj državi). Mjera socijalne distance je najveći stupanj bliskosti

koji ispitanik prihvata u odnosima sa pripadnikom date grupe (veća bliskost - manja

distanca).

63

3.3. test


Test je standardizovani postupak pomoću koga se sistematski utvrđenim stimulusima izazivaju

reakcije na osnovu kojih se dva ili više ispitanika porede po varijabli koja je predmet mjerenja.

Kada kažemo da je test standardizovani postupak, to znači da je prošao fazu standardizacije

tokom koje su utvrđene njegove osnovne metrijske karakteristike (vidi u nastavku: metrijske

karakteristike testa). U drugom, užem značenju, standardizovani postupak podrazumijeva

unaprijed utvrđen način, zadavanj, primjene, bodovanja i interpretacije rezultata testa. Svaki

test ima svoju utvrđenu standardnu proceduru koja se mora uvijek na isti način primijeniti

(vidi objektivnost testa).

Kada kažemo da se testom putem sistematski utvrđenih stimulusa izazivaju reakcije kod

subjekta to znači da je test sastavljen od niza indikatora koji se biraju po nekom principu i koji

služe kao pokazatelj stepena prisustva ili odsustva neke varijable. Da bi se jedan test

primjenio u naučne svrhe (u naučnom istraživanju) treba unaprijed dokazati njegovu

validnost, - da zaista mjeri varijablu koja se uzima kao predmet mjerenja testa.

Kada kažemo da test služi kako bi se međusobno poredila dva ili više ispitanika to znači da bilo

individualno ili grupno primjenjen test uvijek treba da razvrsta ispitanike u odnosu na svojstvo

koje mu je predmet mjerenja. Na primjer, test inteligencije obično ima utvrđene norme pa čak

i kada se individualno primjenjuje on razvrstava ispitanika u grupu ispod prosječne, prosječne

ili nadprosječne inteligencije.

Po predmetu mjerenja testovi mogu biti: testovi znanja, sposobnosti i ličnosti; po načinu

zadavanja grupni i individualni, a po načinu ispitivanja verbalni i neverbalni. Najpoznatiji i

najsavršeniji su testovi inteligencije.


Proces izrade i standardizacije testa podrazumijeva utvrđivanje metriskih karakteristika testa,

tj. njegove validnosti, pouzdanosti, diskriminativnosti i objektivnosti.

64

Test je validan ako je dokazano da mjeri onu varijablu koja se uzima za predmet njegovog

mjerenja. Prosto rečeno jedan test inteligencije je validan ukoliko zaista mjeri inteligenciju, a

ne nešto drugo. Pitanje validnosti testa je posljedica indirektnog mjerenja subjektivnih

kategorija. Dok za npr. metar nije potrebno dokazivati da mjeri dužinu, za test jeste.

Test je pouzdan ukoliko u ponovljenim mjerenjima daje stabilne pouzdane rezultate. Ako bi

jednim testom jednom ustanovili jedan rezultat, drugi put drugačiji rezultat postavlja se

pitanje kojem mjerenju treba da vjerujemo, prvom ili drugom. Da se to ne bi događalo

potrebno je unaprijed dokazati pouzdanost testa.

Test je diskriminativan ukoliko je sposoban da ispitanike razvrsta u odnosu na varijablu koja

se mjeri testom. Ako bi na nekom mjerenju svi ispitanici dobili jednak broj bodova onda test

ne obavlja svoju osnovnu ulogu, - ne razvrstava ispitanike u odnosu na varijablu koja je

predmet mjerenja. Pretežak test, na kome većina ispitanika postižu mali broj bodova, kao i

prelak test, na kome većina ispitanika postiže veliki broj bodova nisu diskriminativni.

Diskriminativan je onaj test gde se ispitanici na skali test raspoređuju od najvižih, preko

prosječnih do najviših rezultata (gdje se postiže normalna raspodjela rezultata)

Test je objektivan ukoliko rezultat na testu zavisi isključivo od prisustva svojstva koje se

mjeri, a ne od onoga koji mjerenje sprovodi. Kako bi se obezbijedila objeltivnost svaki test

ima tačno utvrđene procedure zadavanja testa, popunjavanja testa, utvrđivanja rezultata na

testu i tumačenja rezultata testa. Utvrđene procedure testa moraju se primjenjivati na isti

način sa svakim ispitanikom.

65

VIII dio Izrada upitnika

Faze izrade upitnika

1. Raščlanivanje problema istraživanja i određivanje sadržaja pitanja

2. Izbor indikatora

3. Formulisanje pitanja

3.1. Problemi vezani za smisao pitanja

3.2. Problemi vezani za formulaciju pitanja


4. Oblikovanje upitnika




5. Provjera upitnika

6. Revizija upitnika i formiranje konačne verzije

Faze izrade upitnika Da bi se konstruisao upitnik (anketa) za istraživanje potrebno je proći sljedeće faze (faze

izrade upitnika):

1 Raščlanivanje problema istraživanja i određivanje sadržaja pitanja

2 Izbor indikatora

3 Formulisanje pitanja

4 Oblikovanje upitnika

5 Provjera upitnika

6 Revizija upitnika i formulacija konačene verzije

66

1. Raščlanivanje problema istraživanja

i određivanje sadržaja pitanja

Proces izrade upitnika treba posmatrati kao dio projekta istraživanja. To znači da je prije

izrade upitnika završeno projektovanje istraživanja (vidi projekt istraživanja) u kome je

precizno formulisan problem istraživanja, određeni ciljevi istraživanja, formulisane hipoteze i

definisane varijable istraživanja. Dakle svrha i predmet upitnika su već utvrđeni, a sada

preostale njihovo raščlanjivanje i prevođenje u formu pitanja.

Neke varijable su po prirodi takve da se mogu manje više direktno prevesti u pitanje (npr. pol,

starost, bračno stanje i sl.); za većinu drugih varijabli potrebno je u procesu raščćanjivanja

definisati indikatore (s polja vidljive manifestacije varijable).

Primjer. Raščlanivanje problema istraživanja i određivanje sadržaja pitanja

Varijablu EKSTRAVERZIJA (koja može biti predmet istraživanja) prvo bi trebalo raščlaniti na

dvije komponente: sklonost spoljašnjoj akciji i socijabilnost tj. sklonost socijalnim kontaktima

nasuprot povlačenju i osamljivanju. Sada predstoji definisanje indikatora (s polja vidljivih

manifestacija) varijable. Na primjer, za ovu drugu komponentu socijabilnost indikatori bi mogli

biti sljedeći:

Inicijativnost prilikom uspostavljanja kontakta sa nepoznatim osobama

Izlaženje na mjesta gdje ima mnogo ljudi

Lako prepuštanje grupnim zabavama

Teško podnošenje samoće

Druženje sa većim brojem odoba itd.

Indikatori su osnova za posanje pitanja. Na primjer: Da li teško podnosite samoću?

Postupak izrade upitnika treba započeti razmatranjem svrhe istraživanja i navođenjem

specifičnih pitanja istraživanja (a ne kako to neiskusni istraživači ponekad urade, - počinu

pisanjem pitanja). Bez razumijevanja svrhe, istraživanja postoji tendencija prikupljanja

nepotrebnih informacija kao i izostavljanja onih važnih.

Primjer 1. Priprema strategije lokalne samouprave

Strateško planiranje je nešto potpuno novo za lokalne samouprave. One sada tek uče da

imaju pravo oblikovati svoju vlastitu budućnost pripremanjem dugoročnih strateških

planova. Razvoj takvih planova zahtijeva prikupljanje različitih vrsta podataka. Građani su

najvažniji izvor informacija kojim se treba koristiti u razvoju strategija jer ni jedan

67

strateški plan ne može uspjeti bez učešća građana. Strateški planovi koji su nespojivi s

interesima građana nemaju šanse. Na primjer, ako gradonačelnik/ca želi pretvoriti svoj

grad u regionalno saobraćajno središte, a većina građana bi radije vidjela svoj grad kao

rekreativno i turističko središte, ta strategija neće biti uspješno provedena, naprotiv može

izazvati sukobe.

Primjeri pitanja za istraživanje:

Što građani znaju o potencijalnim lokalnim resursima?

Kojoj viziji grada građanin daje prednost (npr. ekološkoj, tutističkoj, industrijskoj,

obrazovnoj, saobraćajnoj, rekreativnoj)?

Na koga se može računati u realizaciji strategije (ko je zainteresovan)?

Primjer 2. Poboljšanje kvaliteta usluga lokalne samouprave

Sve organizacije moraju stalno ulagati napore kako bi poboljšale kvalitet i djelotvornost

svoga rada. Korisnici usluga lokalne samouprave znaju ne samo što treba poboljšati nego i

kako to poboljšati. Istraživanje treba da pruži informaciju o pitanjima kao što su brzina i

kvaliteta usluga, a te informacije će biti iskorištene kako bi se poboljšale usluge i

upravljanje.

Primjeri pitanja istraživanja:

Kakav je kvalitet usluga odvožnje smeća gradskih službi?

Kako gradski službenici postupaju s klijentima?

Koji su osnovni problemi građana u vezi sa gradskim službama?

Primjer 3. Rasprostranjenost korupcije u obrazovanju

Opšti cilj istraživanja je da se utvrde mišljenje, stavovi i znanje učenika/ca, nastavnika/ca

i roditelja osnovnih i srednjih škola o tome:

koliko je korupcija prisutna u našem društvu (u Crnoj Gori);

u kojim djelatnostima i profesijama je korupcija naročito prisutna;

koliko je korupcija raširena u obrazovnim ustanovama (u vrtićima, osnovnim i srednjim

školama);

koje su najčešće koruptivne radnje u obrazovnim ustanovama;

kakvo je naš lični stav prema korupciji i koliko smo spremni da prijavimo korupciju;

kojim organima bi prijavili korupciju;

vlastito učešće u korupciji;

u kojoj mjeri je moguće smanjiti korupciju, kojim mjerama i ko je za to najviše

odgovoran.

68

2 Izbor indikatora

Istraživač mora voditi računa da u upitniku ne može napisati neograničen broj pitanja (da

trajanje popunjavanja ankete nesmije biti predugo), a da je za svaku varijablu potrebno

formulisati bar nekoliko pitanja. To je prepoznato kao problem izbora indikatora. Suština

rješavanja ovog problema sastoji se u odluci kojoj će od varijabli posvetiti više prostora. To

zavisi od:

Prvo. Koliku važnost ima varijabla u datom istraživanju. Najveću važnost ima zavisna

varijabla. Na primjer ako je u nekom istraživanju cilj da se ispita odnos ruralnog i urbanog

stanovništva prema religioznosti onda će se pitanju religioznosti posvetiti najviše prostora. U

nekom drugom slučaju, npr. u istraživanju gdje je cilj, - utvrditi dominantni stilovi života

mladih, religioznost i odnos prema religiji će dobiti prostora koliko i neke druge komponente.

Drugo. Koliko prostora u istraživanju će dobiti neka varijabla zavisi od toga koliko je ona

složena. Stavovi su složenije varijable (složenije od npr. mišljenja), obuhvataju saznajnu,

emotivnu i ponašajnu komponentu, i sve bi trebale biti predstavljene određenim indikatorima,

odnosno pitanjima. Tako npr. stav prema crkvi uključuje emotivni odnos (voli ne voli crkvu);

saznajni odnos (zna dosta/ne zna ništa o crkvi) i bihevoralni, ponašajni odnos (često

ide/nikada ne ide u crkvu).

Treće, zavisi od tipa varijable. Da li se radi o nekom objektivnom ili subjektivnom svojstvu.

Objektivne varijable je relativno lako utvrditi (bračni status, visina primanja, pol itd.). Mnogo

je teže, i treba više prostora za registovanje subjektivnih varijabli (želje, vrijednosti, stavovi

itd.).

3. Formulisanje pitanja Formulisano pitanje predstavlja konačnu operacionalizaciju varijable. Kada se budu analizirali i

tumačili odgovori proces zaključivanja će teći obrnutim redom. Odgovori ispitanika na

određeno pitanje će se uopštavati i tumačiti kao prisustvo ili odsustvo varijable.

Primjer: Prisutnost (raširenost ) korupcije u našem društvu (u Crnoj Gori)

KOLIKO IMA KORUPCIJE U CRNOJ GORI

- SVUDA JE PRISUTNA - IMA JE U NEKOM OBLIKU - NEMA JE - NIJESAM SIGURAN/A

69

Da li biste rekli da korupcija u Crnoj Gori ...:

Uopšte nije rasprostranjena Uglavnom nije rasprostranjena I jeste i nije rasprostranjena Uglavnom je rasprostranjena Veoma je rasprostranjena Ne znam

Da li, po Vašem mišljenju, postoji korupcija-podmićivanje u Crnoj Gori?

Da Ne Ne znam

Kao što se iz primjera vidi u odnosu na jednu varijablu moguće je konstruisati više različitih

pitanja. Drugim riječima, različiti autori mogu koristiti različita pitanja kako bi mjerili istu

pojavu. Prilikom formulacije pitanja istraživač vodi računa o tome šta će pitati, ali i o tome

kako će pitati. Ovo prvo se odnosi na (a) smisao pitanja, a drugo na (b) verbalno oblikovanje

pitanja.

3.1. problemi vezani za smisao pitanja

Osnovni zahtjev koji se mora ispoštovati jeste da pitanje treba za svakog ispitanika da ima

isto značenje, - ono koje je istraživač planirao. Međutim, to uvijek nije lako postići.

a. Problem informisanosti

Jedan od uslova ispitivanja mišljenja, stavova itd. u nekoj populaciji jeste da članovi

populacije, bar minimalno budu informisani o onome o čemu ih pitamo. Ako nisu informisani,

ljudi su ipak skloni da nagađaju pa rezultati istraživanja nemaju smisla.

Primjer: Sklonost ljudi da odgovaraju čak i na besmislena pitanja

Istraživanja su pokazala da ljudi spremno odgovaraju i na ona pitanja za koja nisu

kompetentni (nisu obaviješteni), pa i na ona koja su besmislena. Jedan od urednika časopisa

Time (1947) htio je da se naruga loše pripremnljenim anketama pa je svojim čitaocima

postavio pitanje da li su za ili protiv „zakona o metalnim metalima“. Iako je pitanje i

smislom i logički besmisleno veliki broj čitalaca je odgovorio. 70% ispitanika podržalo je taj

zakon. Neka kasnija istraživanja su pokazala da neobavješteni ispitanici češće biraju

potvrdni odgovor.

70

Ovaj problem se nastoji prevazići na različite načine. Neki istraživači u upitnik uvode određeni

broj kontrolnih pitanja koja mjere obavještenost, pa ako ustanove da se radi o

neobavještenom ispitaniku isklučuju takve upitnike iz dalje obrade. Umjesto stvarne provjere

neki istraživači traže od ispitanika da se izjasne o stepenu vlastite informisanosti, npr. Kako bi

ste procijenili stepen vašeg znanja o...? ili U kojoj mjeri ste informisani o... U nekim

slučajevima se pored alternativa DA ili NE kao ponuđeni odgovor nudi i varijanta NE ZNAM.

b. Nepoznate riječi ili nejasn smisao riječi

Moguće je da ispitanici budu obaviješteni, ali da su im nepoznate ili nejasne riječi kojima se

traže podaci. Na primjer, većina običnih ljudi ne bi razumjela pitanje: Da li ste ponekad

anksiozni? Isto pitanje mnogi bi razumjeli ako bi bilo formulisano na drugi način: Da li

ponekad dešava da osječate neodređen strah i unutrašnju tjeskobu bez nekog vidljivog

razloga? Slično je i sa termonima „često“ ili „rijetko“ koji se pojavljuje koa ponuđeni odgovor

u skalama procjene. Za nekoga „često“ odlaženje u pozorište znači tri puta mjesečno, a za

drgoga tri puta godišnje. Bolje je umjesto da se ponudi odgovor „često“ precizirati šta pod tim

podrazumijevamo, npr. svakodnevno, ili dva-tri puta mjesečno.

U formulaciji pitanja treba se rukovoditi principom „najslabije karike“, a to znači da istraživač

treba da ima u vidu najmanje inteligentnoe i najmanje obrazovane ispitanike, a ne prosječne

kako se to često čini.

c. Problemi vezani za društveno poželne odgovore

Postoji tendencija, pokazuju istraživanja, da se ispitanici češće opredjeljuju za društveno

poželjne odgovore. Društveno poželjni su oni odgovori za koje ispitanik ocjenjuje da su

društveno očekivani, da su društveno prihvatljivi. Šta se može učiniti kako bi se smanjila

tendencija biranja društveno poželjnih odgovora.

Prvo, treba ispitanika osloboditi straha da ispitivanje nije anonimno. Drugo, treba izbjegavati

riječi sa snažnim emocionalnim nabojem uz koje je često vezan određeni društveni pritisak,

npr. pravda, demokratija, domovina, sloboda. Ove riječi automatski (nesvjesno) utiču da

ispitanik reaguje na određeni način. Treće, pitanje treba tako formulisati da oslobodi ispitanika

straha od izdvajanja. Na primjer, ako nam je važno da izdvojimo ispitanike koji nisu izašli na

posljednje izbore umjesto pitanja: Da li ste izašli na posljednje izbore?; bolje je pitanje

formulisati na sljedeći način: Poznato je da na posljednjim izborima nije glasao značajan broj

građana. Da li i Vi spadate u grupu građana koji nisu izašli na izbore?

71

3.2. problemi vezani za formulaciju pitanja

Osnovna podjela pitanja u upitniku je na otvorena i zatvorena pitanja. Kod otvorenih pitanja

ispitanik odgovara slobodno, spontano, kod zatvorenih odrovara zaokruživanjem jednog od

dva ili više ponuđenih odgovora. I jedna i druga vrsta pitanja ima svoje prednosti i nedostatke.

Prednost otvorenih pitanja je što ispitanicima dopuštaju slobodu izraza. Ipak takva pitanja

imaju nekoliko nedostataka. Prvo, takva pitanja zahtijevaju više vremena i motivacije

ispitanika. Drugo, analiza otvorenih pitanja je dugotrajna i teška (u većini slučajeva,

informacija prikupljena otvorenim pitanjima ne budu iskorištene).

Zatvorena pitanja su ekonomičnija, bolje usmjeravaju ispitanika na predviđeni referentni okvir

te se izbjegavaju neprecizni i neodređeni odgovori. Sa druge strane slaba strana zatvorenih

pitanja je što podstiču ispitanika da odgovori čak i kada o predmetu pitanja nema nikakav stav

(opredjeljuje se za jednu od alternativa čak i kada nema formirano mišljenje); ponuđeni

odgovori mogu biti neadekvatni ili nedovoljni (ne odražavaju stvarno stanje) a ispitanik ipak

odgovara na njih; formalno isti odgovor za različite ispitanike mogu imati različito značenje (a

mi ih tumačmo jednako).

Vrste zatvorenih pitanja

Postoje dvije osnovne vrste zatvorenih pitanja, alternativna ili dihotomna (sa ponuđenim

odgovorima da/ne; tačno/netačno; slažem se/ne slažem se) i pitanja sa višestrukim izborom

(kada ispitanik bira jedan od više ponuđenih odgovora).

Primjer: dihotomnog pitanja

IMA LI KORUPCIJE U ŠKOLI

DA NE NIJESAM SIGURAN/A

Upotrebljavaju se kada po određenom pitanju dolazi do polarizacije mišljenja, stava,

opredjeljenja po principu referenduma (za/protiv). Postavlja se pitanje da li i kada je potrebno

uvesti treću alternativu (ne znam, neodlučan sam i sl.). Kada želimo da utvrdimo koliko je

ispitanika čvrsto opredjeljeno za jednu ili drugu alternativu onda je dobro uvesti katehoriju „ne

zanam“ ili „nisam siguran“ da pokupi neopredjeljene, nesigurne i sl. Međutim ako želimo da

saznamo koliko je ispitanika makar i za nijansu opredjeljeno za jednu ili drugu alternativu

onda treba izbjeći treći odgovor.

72

Osnovna slabost ove vrste pitanja je što utvrđuju samo valenciju (smjer opredjeljenja, stava i

sl.) ali ne i intezitet (stepen pristajanja ili nepristajanja uz nešto).

Primjer: pitanja višestrukog izbora

SLOBODNO VRIJEME GLEDANJE FILMOVA često povremeno nikada SLUŠANJE POP I ROK MUZIKE često povremeno nikada SLUŠANJE NARODNE ( FOLK ) MUZIKE često povremeno nikada ODLAZAK NA IZLETE I ŠETNJE često povremeno nikada ODLAZAK U KAFIĆE često povremeno nikada ODLAZAK NA SPORTSKE PRIREDBE često povremeno nikada ODLAZAK U DISKO - KLUBOVE često povremeno nikada SPAVANJE I IZLEŽAVANJE često povremeno nikada ODLAZAK U POZORIŠTE često povremeno nikada ODLAZAK NA ŽURKE često povremeno nikada IGRE NA SREĆU, MAŠINE ZA IGRU često povremeno nikada ODLAZAK NA UMJETNIČKU IZLOŽBU često povremeno nikada ODLAZAK NA JAVNE PRIREDBE I PREDAVANJA često povremeno nikada ODLAZAK NA KONCERT KLASIĆNE MUZIKE često povremeno nikada

Koliko je, po Vašem mišljenju, korupcija prisutna u obrazovanju uopšte u Crnoj Gori?

Nema je uopšte Prisutna je u maloj mjeri I jeste i nije prisutna Prisutna je Prisutna je u velikoj mjeri Ne znam

Putem pitanja višestrukog izbora otkrivaju se razlike u kvalitetu (vrsti) ponašanja, mišljenja,

motiva (na primjer, način provođenja slobodnog vremena kao u prvom primjeru) ili pak u

intezitetu stava uvijerenja, vrijednosti (kao u drugom primjeru) u kom slučaju piranje sa

višestrukim izborom postaje skala procjene (o skalam procjene vidi u nastavku).

73


a. Uporaba odgovarajućeg stupnja razumljivosti riječi

Razumljivost riječi, fraza i konačno samog pitanja treba prilagoditi populaciji na kojoj se

istraživanje primjenjuje. Riječi koje se koriste moraju biti jednostavne i konkretne. Posebno

treba izbjegavati stručne i tehničke izraze. Na primjer, treba izbjegavati izraze kao što su:

obligacije, katastar ili prostorno uređenje, kao i sve druge stručne termine koji nisu dio

svakodnevnog govora. U formulaciji pitanja treba se rukovoditi principom „najslabije karike“, a

to znači da istraživač treba da ima u vidu najmanje inteligentnoe i najmanje obrazovane

ispitanike, a ne prosječne kako se to često čini.

b. Osigurati definicije riječi i izraza

Kada je nužno koristiti određene riječi ili izrazi za koje se unaprijed možemo pretpostaviti da ih

neki ljudi ne razumiju ili da ih različite grupe ispitanika razumiju na različit način, potrebno je

osigurati i njihove definicije. Na primjer, Kako vi ocjenjujete rad Obmusmana, zaštitnika

ljudkih prava, u protekloj godini?

c. Izbjegavati nejasne i dvosmislenih riječi

Pitanja ne trebaju da sadrže nejasne i dvosmislene riječi koje zapravo ne daju korisnu

informaciju. Na primjer, riječi kao: uključen, angažiran, vezan, pripada, često, rijetko itd.

različiti ispitanici će protumačiti na različite načine. Na primjer, pitanje “Do koje ste mjere

uključeni u poslove koji se tiču vaše lokalne zajednice?” nije korisno s obzirom na to da se

ispitanici sigurno razlikuju u tome kako su shvatili riječ „uključen”. Za neke uključenost znači

učešće u gradskoj vlast, za druge rad nevladinog sektora, za treće stupanj informisanosti o

aktivnostima gradskih vlasti. Slično je i sa pitanjem: Da li često odlazite u pozorište?

(ponuđeni odgovori: ”često”; „povremeno”; „rijetko”). Umjesto toga boje je precizirati

alternative, na primjer: jednom do dva puta nedeljno; dva-tri puta mjesečno; tri-četiri puta

godišnje; nikad ili gotovo nikad i slično.

d. Izbjegavati postavljanje više od jednog pitanja odjednom

74

Vrlo često ankete sadrže pitanja koja, zapravo sadrže i više nego jedno pitanje. Na primjer,

pitanje “Do koje ste mjere zadovoljni uslugom odvoza smeća i čišćenjem snijega?” dat će

nejasne odgovore, s obzirom na to da nećemo znati jesu li ispitanici vrednovali obje ili samo

jednu uslugu. Dalje, te usluge ne moraju biti vrednovane na isti način, te ako nisu, to zbunjuje

ispitanike.

e. Primjena nesugestivnih pitanja

Treba izbjegavati sugestivna pitanja, pitanja koja navode ispitanika na određeni odgovor. Ova

greška se može dogoditi zvog:

a.) upotrebe sugestivnih formulacija, npr. Do koje mjere ste nezadovoljni radom gradskog

vijeća? Nesugestivno pitanje bilo bi: Kako ocjenujete rad gradkog vijeća?

b.) oslanjajana na neke autoritete, npr. Da li ste saglasni sa ocjenama ekonomskog istituta

da je gradska vlsat ostvarila uspjeh u protekloj godini?

c.) upotrebe stereotipa i emocionalno zasićenih riječi, npr. Da li je po vašem mišljenju

gradska vlast pošteno predstavila rezultate koje je ostvarila u protekloj godini?

f. Ne postavljati hipotetska pitanja

Hipotetska pitanja npr. “Što bi vi prvo uradili na mjestu gradonačelnika?” ili ”Kada bi ste bili u

prilici da glasate da li bi ste privatili ovaj Satatut”? obično ne daju željeni rezultat. Na drugi

način postavljena ova pitanja mogla bi da glese: ”Šta su po vama prioriteti gradskih vlasti”?;

ili za drugi primjer: ”Da li smatrate da treba prihvatiti ovaj Statut”? Iako se čini da su

identična pitanja, na njih ispitanici ne daju identične odgovore. Hipotetska pitanja asociraju na

određenu situaciju i ponašanje u toj situaciji pa se odgovori ne odnose samo na ono što smo

mi mislili da pitamo: mišljenje o gradskim prioritetima ili mišljenje o statutu.

g. Dopustiti različite stupnjeve zadovoljstva

Samo nekoliko socijalnih i psiholoških (kao i bioloških) varijabli ima bimodalnu podjelu, to jest

podjelu u dvije kategorije ili vrijednosti tima muško/žensko; zaposlen/nezaposlen; da/ne.

Jednostavno govoreći, svijet nije crno-bijeli te zato ne možemo pretpostaviti da mišljenja ljudi

ili njihovi stavovi imaju samo dva odgovora. Stoga se pitanja s odgovorom „da“ ili „ne“ trebaju

postaviti samo onda kada je moguć jedan od tih dvaju odgovora. Međutim većna varijabli su

zapravo kontinuirane pa je potrebno predvidjeti odgovore koji izražavaju različite stupnjeve

zadovoljstva ili nezadovoljstva.

75

h. Problem memorije

Pri sastavljanju pitanja, ne treba precijeniti pamćenje ljudi. Na primjer, ne treba pretpostaviti

da će ljudi pamtiti koliko su točno puta u posljednje tri godine bili u gradkoj kući (opštini).

4. Oblikovanje upitnika Kada se napišu pitanja predstoji oblikovanje upitnika što podrazumijeva 1. raspored pitanja u

upitniku; 2. pisanje uputstva; 3. dizajn (vizelno oblikovanje ankete)


Psihološka strategija rasporeda pitanja u upitniku zahtijeva da se na početku upitnika stave

neutralna, lakša i zanimljivija pitanja i da se postepeno prelazi na teža i osjetljiva pitanja.

Osjetljiva i emocionalno zahtjevna pitanja treba staviti na kraju upitnika. Osnovni princip je da

početna pitanja izazovu interesovanje ispitanika za popunjavanje ankete, ili da bar ne izazovu

otpor (da ne frustriraju ispitanika). Treba imati na umu da je najveći stepen otpora na početku

popunjavanja ankete i da je ispitaniku lakše da odustane na početku nego da kasnije prekine

popunjavanje ankete.

Iskustvo pokazuje da su se kao ispitaniku prihvatljiva pitanja pokazala ona koja se odnose na

demografske karakteristike (pol, dob, nivo školske spreme, mjesto stanovanja i sl.) osim ako

se ne traže mnogo specifični podaci za koje ispitanik ocjenjuje da mogu otkriti njegov

identitet.

Logička strategija podrazumijeva logički raspored - da pitanja koja se odnose na jednu oblast

budu grupisana na jednom mjestu. Ponekad se pitanja koja se bave istim problemom grupišu

u matricu (vidi primjer).

76

Budući da se u upitniku nalaze pitanja različitog nivoa opštosti postavlja se pitanje kako ih

rasporediti. Da li je bolje postaviti prvo opšta pa specifična plitanja (raspored u obliku ljevka)

ili obrnuto, prvo specifična pa opštija pitanja (raspored u obliku obrnutog lijevka). U

prethodnom primjeru (odnos prema školi) raspored u obliku lijevka bi podrazumijevao

postavljanje prvo opšteg pitanja: U kom stepenu ste zadovoljni svojom školom?, a zatim niz

specifičnih pitanja: U kom stepenu ste zadovoljni načinom predavanja; Koliko ste zadovoljni

dnevnim opterećenjam i sl. Problem sa ovom strategijom može biti da odgovor na opšte

pitanje utiče na odgovore na specifična pitanja. Na primjer, ako je ispitanik odgovorio na opšte

pitanje negativno, onda postoji tendencija da i na specifična pitanja odgovara na isti način čak

i kada neki segment ocjenjuje pozitivno. Raspored u obliku obrnutog lijevka podrazumijeva

postavljanje prvo specifilnih pitanja i tek na kraju opšteg pitanja.

Ponekad se u anketu uvršćuju i tzv. kontrolna pitanja i pitanja za spavače. Kontrolna pitanja ili

filter pitanja služe da se provjeri stepen poznavanja ili obavještenosti o predmetu ankete. Neki

istraživači od ispitanika traže da se naprosto izjasne o stepeni svoje obavještenosti, na

primjer: Koliko poznajere...; Koliko ste obavješteni. Neki drugi koriste čak i pitanja znanja

kojima mjere informisanost ispitanika. Odgovori na ova pitanja mogu služiti kao filteri, anketni

list onih ispitanika koji pokažu nedovoljan stepen informisanosti ne uzimaju se u obradu.

Pitanja za spavače su su vrsta pitanja koja provjeravaju u kom stepenu je ispitanik „budan“,

77

koncentrisan dok popunjava upitnik. Jedna vrsta ovih potanja su tzv logička pitanja gdje se

očekuje određeni odgovor. U drugom slučaju među smislene alternative uvodi se neka

apsurdna, fiktivna, besmislena koju ne bi niko zaokružio ko je dovoljno pažljiv (budan). U

nkim slučajevima se od ispitanika traži da se na kraju upitnika sam izjasni koliko je bio iskren

u svojim odgovorima.


Upurstvo je neobično važan dio upitnika. Zadatak uputstva je da motiviše, ali i da obuči,

instruiše ispitanika kako da popuni upitnik. Stoga se ponekad razlikuju tri vrste instrukcija u

uputstvu: 1. opšta instrukcija (to su odgovori na pitanja koja zapravo svaki ispitanik sebi

postavlja kada dođe u situaciju da popunjava upitnik: šta se ispituje, ko organizuje

ispitaivanje, u koje svrhe se ispitivanje obavlja, čemu će služiti rezultati istraživanja, da li je

ispitivanje anonimno i sl.); 2. posebna instrukcija (odnosi se na upitnik i prije svega na način

popunjavanja upitnika. Ispitanici se zamole da pažljivo čitaju pitanja, objšnjava im se način

odgovaranja, ako je potrebno daju im se i primjeri popunavanja upitnika); 3. specifišna

instrukcija (daje se uz pojedina pitanja u upitniku, na primjer: Zaokruži jedan odgovor!)

78

Primjer: uputstvo za pounjavanje upitnika

ZAVOD ZA ŠKOLSTVO RCG P O D G O R I C A

KAKVA JE MOJA ŠKOLA -

UPITNIK ZA RODITELJE

- Molimo vas da pažljivo pročitate ovo uputstvo! -

U upitniku se nalazi 12 blokova pitanja, a svaki pokriva jedan od važnih aspekata života i rada škole.

Molimo vas da pažljivo čitate ponuđene tvrdnje i da ocijenite u kom stepenu to što se tvrdi u upitniku

odgovara onome kako je u školi koju pohađa vaše dijete.

Ako se sa određenom tvrdnjom potpuno slažete, ako to u potpunosti odgovara onome kako je u školi,

označite kvadratić – potpuno se slažem. Ako ono što se tvrdi nikako ne odgovara onome kako je u školi

izaberite kvadratić – ne slažem se. Pažljivo čitajte upitnik i na svaku tvrdnju odgovorite označavanjem

kvadratića: potpuno se slažem, uglavnom se slažem, djelimičmo se slažem ili ne slažem se. Izuzetno, ako

na neku tvrdnju nemate odgovor označite posljednji kvadratić – ne znam!

PRIMJER:

o.

ŠKOLA

potpuno se slažem

uglavnom

se slažem

djelim

ično se slažem

ne slažem

se ne znam

0.1

Ova škola je lijepo uređena!

0.2

Ova škala posjeduje sva potrebna didaktička sredstva!

0.3

Ovom školom su svi zadivoljni!

Imate dovoljno vremena, onoliko koliko je Vama potrebno da popunite cijeli upitnik. Najvažnije je da

pažljivo čitate svaku tvrdnju i da odgovorno ocijenite stanje u školi. Na osnovu Vaših odgovora treba da

utvrdimo šta je dobro u školi, a šta bi po vašem mišljenju još trebalo unaprijediti.

UPITNIK JE ANONIMAN. NIJE NAM VAŽNO DA ZNAMO KO JE POJEDINAČNO KAKO POPUNIO

UPITNIK, VAŽNO JE DA UTVRDIMO KOJA PODRUČJA RADA ŠKOLE TREBA JOŠ UNAPRIJEDITI.

HVALA NA SARADNJI!

79


Dizajn upitnika je neobično važan jer zavisno od dizajna u velikoj mjeri zavisi preglednost i

pristupačnost upitnika. Primjer dizajna pitanja namjenjenog djeci mlađeg školskog uzrasta.

Пази, не рачунају се дневне новине, и твоје књиге за школу!

Заокружи само ЈЕДАН одговор! 1. има неколико књига око 10 књига

2. има око 50 књига довољно за 2 полице

3. има много књига довољно за цијели ормар

Колико у твојој кући има књига?

80

5. Provjera upitnika Po pravilu prije finaliziranja potrebno je izvršiti provjeru upitnika. Provjra se vrši na manjm

uzorku ispitanika iz iste populacije. Provjerom se može ustanoviti trajanje popunavanja

upitnika, razumljivost pitanja i sl. Gud i Het (1966) ukazuju na neke važne znakove loše

urađenog upitnika.

1. Odsustvo reda u odgovorima. Ovdje se radi o odstupanjima od neke očekivane

distrubucije. U sljedećem primjeru imamo distribucije odgovora ispitanika na dva opšta

pitanja: koliko su zadovoljni svojim životom u Rijeci i koliko su zadovoljni svojom finansiskom

situacijom.

Naše osnovno očekivanje je da se odgovori raspoređuju po tzv. normalnoj distribuciji da je

najveći broj srednjih onih koji niti su zadovoljni ni nezadovoljni, a da je što se ide prema

krajevima dustribucije, dakle onih krajnje zadovoljnih i krajnje nezadovoljnih sve manje.

Velika odstupanja od ove distribucije dovodila bi rezultate ankete pod sumnju. Na primjeru

pitanja zadovoljstva finansiskom situaciom opet imamo očekivanu tendenciju. Neočekivano bi

bilo supprotno, da je većina zadovoljna svojom finansiskom situaciom.

2. Odgovori tipa sve ili ništa. Riječ je o tome da ogroman broj ispitanika (svi ili gotovo

svi) bira neku akternativu, a ostale gorovo niko. U tom slučaju treba provjeriti formulaciju

pitanja i ponuđenih alternativa. Moguće je da se radi o stereotipu, ili nekom društveno

poželjnom odgovoru. Na primjer ako bi smo postavili pitanje: Da li ste za slobodu i pravdu,

81

vjerovatno je da bi se svi opredjelili za potvrdan odgovor. Odgovor tipa sve ili ništa

karakterističan je za alternativna pitanja (da/ne) jer ne dozvoljavaju nijansiranje odgovora.

Ukoliko bi uveli i alternativu „ne znam“ ili „nešto između“ sizuacija bi se promijenila.

3. Veliki broj odgovora „ne znam“. To je siguran znak ili da su ispitanici neinformisani o

predmetu ankete, ili su pitanja suviše stručno formulisana (suviše stručnih termina i

nepoznatih riječi) ili se prosto radi o otporu ispitanika, ne želi da odgovara, ali to čini na način

što zaokružuje ovu alternativu.

4. Velikio broj nepopunjenih anketa (ne davanja odgovora). Najčešće se radi o

nekoj vrsti otpora ispitanika, ne želi da odgovara ili se plaši da odgovara na neka pitanja (npr.

ako se radi o politički osjetljivim anketama). U slučaju da su nepopunjena posljednja pitanja

onda je moguće da se ispitanik zamorio i da je izgubi motivaciju za popunjavanjem ankete.

5. Veliki broj primjedbi i dopisivanja na marginama. Ponekad se dešava da

ispitanici spontano na marginama dopisuju razne komentare, npr. „da, ali pod uslovom...“ ili

„ako bude... „ ili „zavisi od okolnosti...“ ili umjesto da odgovaraju zaokruživanjem pišu

prošireni odgovor. To se dešava kada ponuđene alternative nisu potpune ili su neadekvatne.

6. Revizija upitnika i formiranje konačne verzije Na osnovu rezultata dobivenih u predtestiranju vrši se revizija upitnika. Ako ima dosta

nepopunjenih pitanja na kraju ankete anketu je potrebno skratiti. Ako ima dosta dopisivanja

pozrebno je korigovati i preformulisati ponuđene odgovore. Ako ima velik ibroj odbijanja da se

odgovori potrebno je obezbijediti dodatne garancije anonimnosti. Ako ima veliki broj odgovora

„ne znam“ treba preformulisati i pojedostaviti pitanja ili uvesti definicije za pojedine pojmove i

sl.

82

IX dio Mjerenje

Nominalna skala

Ordinarna skala

Intervalna skala

Omjerna skala

Mjerenje Mjerenje možemo definisti kao skup pravila putem kojih dajemo brojčene vrijednosti pojavama

koje mjerimo ali tako da osnosi među brojevima u najvećem stepenu odgovaraju odnosima

među pojavama koje mjerimo.

Kod direktnog merenja predmet mjerenja i jedinica mjerenja su iste vrste, na primjer dužinu,

mjerimo dužinom od jedniog metra; težinu težinom od jednog kolograma. Kod indirektnog

mjerenja predmet mjerenja i jedinica mjeranje nisu iste vrste, na primjer inteligenciju

mjerimo brojem rješenih zadataka u testu inteligencije.

Predmeti istraživanja u društvenim naukama mogu biti u različitim stepenima mjerljivi i to

počev od:

Podataka koji čine narativni ili slikovni opis predmeta i njegovih svojatava

Nominalni ili kategorijalni podaci (nominalna skala)

Ordinalni podaci (ordinarna skal)

Podaci mjerljivi na intervalnim skalama (intervalna skala)

Podaci mjerljivi na racio skalama (racio skala)

Narativan ili slikovni opis je osnov tzv kvalitativnih istraživanja. Ovdje imamo opis toka

negog događaja (npr. ponašanja navijača na fudbalskoj utakmici; karakterističnih položaja i

uloga u nekoj organizaciji; normi ponašanja u vršnjačkoj grupi i slično). Za ovu vrstu podataka

može se reći da se ne odnose na jednostavna svojstva poput npr. stepena školske spreme, i

oni se ne mogu izraziti prostom oznakom, na primjer brojčanim kodom, već zahtjevaju složen

i slojevit opis. Na ovom nivou još ne možemo govoriti o mjerenju.

83

Nominalna skala Nemjerivi, ali prebrojivi činioci i svojatva neke pojave čine nominalne ili kategorijalne

podatke. Na primjer, mi možemo grupu ljudi razvrstati (klasifikovati) u određene kategorije i

svakoj kategoriji umjesto imena dodojeliti neki broj (na primjer: brojem 1 označimo

poljoprivrednike; 2 nezaposlene; 3 radnike itd.). Broj ovdje zamjenjuje ime. Ovo je najniži

nivo mjerenja, satoji od klasifikovanja (razvrstavanja) podataka. Da bi klasifikacija bila naučna

mora zadovoljiti neke uslove. Mora se najprije odrediti kriterijum klasifikacije, tj. precizno

opisati svojstvo po kome se predmeti razvrstavju. Treba obezbijediti da kriterijum klasifikacije

bude potpun (iscrpan). Ne može se desiti da neki član populacije koju ispitujemo ostane

nerazvrstan, neraspoređen, da nema svoju klasu. Treće obilježje nučne klasifikacije jeste

isključivost. To znači da jedan član populacije može pripadati samo jednoj kategoriji. Drugim

riječima, ne može biti preplitanja ili preklapanja među kategorijam. Moguće su klasifikacije uz

konbinovanje više kriterija. Na primjer kombinovanjem kriterija mjesto življenja (selo/grad) i

pol (m/ž) možemo dobiti četiri kategorije: m sa sela; ž sa sela; m iz grada; ž iz grada. Ako bi

smo sada uveli bračno stanje (udata-oženjen/neudata-neoženjen) dobili bi smo osam

kategorija.

Iako je ovo najniži nivo mjerenja uz nominalnu skalu se ipak mogu primjenjivati brojni

statistički postupci. Prebrojavanjem elemenata razvrstanih u svakoj kategoriju moguće je

utvrditi frekvencijeu (f); proporciju (%);dominantnu vrijednost (mod); testirati razlike među

proporcijama (x2 test).

Ordinarna skala Ordinarni nivo mjerenja imamo kada podatke možemo da rangujemo po nekom svojstvu, tj.

možemo da tvrdimo da je nešto jednako, manje ili veće od nečeg drugog, ali to ne znači da

znamo za koliko je veće ili manje. Na ordinarnom nivu mjerenja broj označava rang. Takav

slučaj imamo kod sljedećih podataka: stepen školske spreme (osnovno-srednje-visoko);

društvene klase (niža-srednj-viša); činovi u vojsci i sl. Jedan od najpoznatijih primjera

ordinarne skale su školske ocjene. Karakteristika ordinarne škale jeste da određuje samo da li

je nešto veće ili manje od drugog, ali razlike između pojedinih jedinica na skali nisu jednake.

Niko ne može da tvrdi da je razlika između niže i srednje klase jednaka razlici između srednje i

više klase ili da je razlika u znanju između učenika koji imaju ocjene 1 i 2 jednaka razlici u

znanju učenika koji imaju ocjene 4 i 5.

Uz odrinalnu skalu pored do sada navedenih statističkih postupaka (uz nominalnu skalu)

moguće je računati: centralnu vrijednost i koeficijent rang korelacije.

84

Intervalna skala Intervalna skala je korak više u odnosu na ordinarnu skalu. Pored toga što znamo redosljed

(rang) sada znamo i razliku među brojevima na skali. Ta razlika je uvijek jednaka. Na primjer,

razlika od 10 celzijusa uvijek je jednaka bez obzira da li se radi o razlici između 00 i 10, ili

između 990 i 1000 celzijusa. Izrada i primjena skala ovog tipa u društvenim naukama

podrazumjeva: 1.) da njerno svojstvo linearno; 2. da ima konstantan porast; 3. da se

normalno raspoređuje u populaciji. Najpoznatiji primjeri intervalnih skala u društvenim

naukama su testovi (npr. test inteligencije ili test znanja gdje se mjerno svojstvo izražava

brojem riješenih zadataka na testu).

Zbog svojstva jednakih intervala uz intervalnu skalu moguće je primjenivati većinu statističkih

postupaka. Pored već pomenutim moguće je izračunati: aritmetičku sredinu (x); standardnu

devijaciju (s); z – vrijednost (z); koeficijent korelacije (r); meguće je testirati značajnost

razlika između dvije aritmetičke sredine (t-test) itd.

Osnovni nedostatak ove skale jeste što nema apsolutnu, već dogovorenu arbitrarnu nulu. Tako

na primjer 00 celzijusa ne znači odsustvo temperature; 0 bodova na testu znanja ne znači

apsolutno neznanje i sl.

Omjerna skala Omjerna ili racio skala ima apsolutnu tj. prirodnu nulu. Nula ovje znači stvarno odsustvo

svojstva koje se mjeri. Primjer omjerne skale su dužina, visina, širina, tezina, pridodi

domaćinstva. Zbog ovog svojstava (posjedovanja prirodne nule) uz podatke izražene na

omjernoj skali moguće je primjenjivati sve računske operacije (sabiranje, oduzimanje,

dijeljenje, množenje itd.)

85

X dio Statistička obrada podataka

1. Analiza podataka iz upitnika

1.1. Deskriptivna analiza podataka

1.2. Relacijska analiza podataka

1.3. Vremenska analiza podataka (trendovi)

2. Deskriptivna statistika

2.1. Mjere prebrojavanja (frekvencija i procenat)

2.2. Mjere centralne tendencije (mod, medijana, aritmetička sredina)

2.3. Mjere varijabilnosti (raspon i standardna devijacija)

2.4. Normalna distribucija, i neke druge distribucije



3.1. T – test


3.3. Koeficijent korelacije

3.4. Hi – kvadrat test

1. Analiza podataka iz upitnika Analiza podataka zahtijeva stručno znanje o statističkoj analizi i upotrebu statističkog paketa

programa kao što su SPSS, SAS ili STATISTICA. Odgovori ispitanika se kodiraju i unose u već

pripremljene baze podataka (danas postoje mašine za automatski unos podataka). Dalja

obrada podataka podrazumijeva: 1. opisnu, deskriptivnu analizu podataka; 2. relacisku,

korelacionu analizu podataka; i 3. eventualno vremensku analizu podataka.

1.1. Deskriptivna analiza podataka Deskriptivna analize podataka podrazumijeva izračunavanje učestalosti (frekvencija) i

postotak odgovora ispitanika na svako pitanje. Uz tabelarni prikaz rezultati se prezentuju

grafički (koriste se neki grafički oblici prezentacije, kao što su stupčani, bar chart ili kružni, pie

charts). Cilj deskriptivne statistike jeste da mnoštvo podataka koji se dobiju upitnikom sumira

i prikaže u prikladnoj formi.

86

Pored učestalosti (utvrđivanja frekvencija i procenata) desktiptivna statistika podrazumijeva

izračunavanje neke od mjera centralne tendencije (npr, mod ili medijana) a ukoliko vrsta

podaka to omogućuju (ako se radi o intervalnoj skali) izračunava se prosječna vrijednost

rezultata (aritmetička sredina) i standardna devijacija (mjrea varijabilnosti).

Deskriptivna stataistika podrazumijeva izračunavanje

frekvencija (f)

procenta (%)

mjere centralne tendencije (mod, medijana, aritmetička sredina)

mjere varijabilnosti (raspon i standardna devijacija)

Takve deskriptivne analize su potrebne, ali ne pružaju najvažnije informacije koje anketa

pruža.

87

1.2. Relacijska analiza podataka Kako bi obezbijedili bolje razumijevanje dobivenih podataka, i kako bi se otkrili odnosi između

dobivenih podataka potrebno je izvršiti tzv. relacijsku analizu podataka. Relaciska analiza

podataka nam omogućuje da testiramo postavljene hipoteze i donesemo konačne zaključke

istraživanja. Takva analiza zahtijeva primjenu naprednijih statističkih postupaka kao što su t-

test, analiza varijanse, korelaciona analiza, hi-kvadrat test.

U anketi a na osnovu ciljeva istraživanja i postavljenih hipoteza mogu nas zanimati različiti

tipovi odnosa.Na primjer može nas zanimati da li se pojedine podgrupe ispitanika razlikuju

prema svojim odgovorima na pojedina pitanja, npr.

Da li se ispitanici različitog obrazovnog nivoa međusobno razlikuju u odnosu na

prihvatanje liberalnih stavova?

Da li postoji razlika između muških i ženskih ispitanika opštim životnim zadovoljatvo.

U cilju utvrđivanja značajnosti ovih razlika koriste se t-test (testiranje značajnosti razlika

između dvije aritmetičke sredine) ili analiza varijanse (testiranje značajnosti razlika između

više aritmetičkih sredina.

U drugom slučaju, može nas interesovati stupanj povezanosti između određenih pojava

(varijabli). Na primjer:

kakava je povezanost između nivoa obrazovanja i stepena obavještenosti građana o

lokalnim stavrima?

koji su činioci kvaliteta života u najvećoj vezi sa opštim životnim zadovoljstvom?

U cilju utvrđivanja povezanosti između različitih podataka koristimo korelacionu analizu.

Korelaciona analiza nam otktiva smjer (koji može biti negativan ili pozitivan) i stepen

povezanosti (koji može varirati od 0 do 1).

1.3. Vremenska analiza podataka (trendovi) Ponovljene ankete omogućuju nam da mjerimo promjene tokom vremena (da utvrdimo

trendove). Na primjer, u istraživanju aspekata kvalitete života, nije važno samo utvrditi koliko

su trenutno građani zadovoljni sa svakim aspektom, nego i to da li se stupanj zadovoljstva

povećao ili smanjio. Pozitivne promjene stupnja zadovoljstva pružaju, bez obzira na stupanj,

jasnu poruku o tome da su se uslovi poboljšali, dajući pozitivnu povratnu informaciju lokalnoj

88

samoupravi. S druge strane, negativne promjene daju informaciju o tome da se situacija u

određenom aspektu pogoršava te, vjerojatno, zahtijeva više pažnje lokalne samouprave.

2. Deskriptivna statistika Metode deskriptivne statistike služe nam da na racionalan način opišemo pojave kojima smo

se bavili u istraživanju. Pod deskriptivnom statistikom podrazumijevamo svođenje mnoštva

podataka dobivenih u istraživanju na mani broj mjera i njihovo izražavanje u prihvatljivoj

formi. U zavisnosti od ciljeva istraživanja to mogu biti mjere prebrojavanja (frekvencija i

procenat), mjere centralne tendencije (mod, medijan, aritmetička sredina) i mjere

varijabilnosti (raspon i standardna devijacija).

2.1. Mjere prebrojavanja (frekvencija i procenat) Najosnovniji vid deskriptivne statistike je tabela frekvencije. Tabela frekvencije na pregledan

način prikazuje distribucijau dobivenh rezultata istraživanja na jednom pitanju.

Primjer, u sljedećem primjeru data je tabela frekvencije (f) odgovora dvije grupe učenika

(učenici eksperimentalne i kontrolne grupe ) na jedno pitanje.

9. Da bi imo dobre odnose sa drugom djecom u odjeljenju i u školi, šta je po tvom mišljenju važno?

f/e f/k e/% k/%

da budes popustljiv 68 88 22,82 29,53

da drugi popustaju tebi 37 38 12,42 12,75

da svi slusaju nastavnike 73 38 24,5 12,75

da postoji obostrano popustanje 94 70 31,54 23,49

nista od toga 12 32 4,03 10,74

neznam 7 26 2,35 8,72

bez odgovora 7 6 2,35 2,01

298 298 100,01 99,99 Pored frekvencija u gornjoj tabeli dati su i procenti. Tako npr. iz gorne tabele se vidi da je

najveći broj učenika na postavljeno pitanje birao stavku „da postoji obostrano popuštanje“. U

eksperimentalnoj grupi taj odgovor je izabralo 31,54% učenika, a u kontrolnoj nešto manje

23,49%. U cilju veće preglednosti odgovore učenika možemo prikazati i grafički.

89

22,82

29,53

12,4212,75

24,5

12,75

31,54

23,49

4,03

10,74

2,35

8,72

2,352,01

0

5

10

15

20

25

30

35

da budespopustljiv

da drugipopustaju

tebi

da svislusaju

nastavnike

da postojiobostranopopustanje

nista odtoga

neznam bezodgovora

Da bi imao dobre odnose sa drugim ljudima važno je...

2.2. Mjere centralne tendencije

(mod, medijana, aritmetička sredina) Mjere centralne tendencije se koriste kako bi se njima opisale prosječne vrijednosti ispitanika

na datoj varijabli. Pod izrazom prosjek najčešće podrazumijevamo vrijednost koja najbolje

reprezentuje postignuće uzorka. Na primjer kažemo prosječna ocjena studenata druge godine

iznosi 8,45, a studenata treće godine 8,80. Osnovne mjere centralne tendencije su: mod,

medijana i aritmetička sredina.

Mod

Mod predstavlja najednostavniju mjeru centralne tendencije. Mod označava rezultat koji se

njčešće pojavljuje u uzorku (najučestaliji rezultat). Na primjer, prosječna cijena jabuka ili

prosječan broj djece u porodici.

5 10 20 10 25 30 10 15 20 10 50 mod je 10

90

Medijana (Mds)

Medijana (centralna vrijednost) je vrijednost koja se u nizu rezultata poređanih po veličini

nalazi tačno u sredini. Na osnovu medijane znamo da je tačno 50% većih/manjih od medijane.

5 10 10 10 10 15 20 20 25 30 50

Mdn = (n+1)/2 Mdn = (11+1)/2 Mdn = 6 Medijana je 15

Ukoliko je paran broj rezultata

5 10 10 10 10 15 20 20 25 30

Mdn = (n+1)/2 Mdn = (10+1)/2 Mdn = 5,5 Medijana je 10+15/2 = 12,5

Aritmetička sredina (X)

Aritmetička sredina predstavlja prosjek svih rezultata ili broj kojim se izražava vrijednost oko

koje se grupišu vrijednosti svih ispitanika na jednoj varijabli. Ona je najsavršenija i osnovna

mjera centralne tendencije jer se većina statističkih postupaka zasniva na njoj. Ima manu što

je osjetljiva na ekstremne rezulztate. Aritmetička sredina se dobije tako što se zbroje sve

vrijednosti (suma svih rezultata) i podijeli sa brojem rezultata. Na primjer:

X = suma svih rezultata/broj rezultata X = 710/26 X = 27.3

91

2.3. Mjere varijabilnosti

(raspon i standardna devijacija)

Mjere centralne tendencije, npr. aritimetička sredina ima smisla uz pretpostavku da se

pojedinačni rezultati raspoređuju oko nje i da ona predstavlja, tj. reprezentuje ostale

rezultate. Mjere varijabilnosti nam govore koliko pojedinačni rezultati variraju oko aritimetičke

sredine. Ako su vrijednosti nekog niza mjerenja gusto grupisane oko aritmetičke sredine onda

ta aritmetička sredina dobro reprezentuje sve rezultate. Naprotiv, ako su vrijednosti mjerenja

samo minimalno grupisane oko aritmetičke sredine onda je ona slab reprezent rezultata tog

mjerenja. Najpoznatije mjere varijabilnosti su raspon i standardna devijacija.

Raspon

Raspon je najednostavnija mjera varijabilnosti. Izračunava se tako što se od najvećeg oduzme

najmanji rezultat. Na primjer, tokom dva dana mjerena je temperatura u 5 navrata:

Prvo mjerenje: 180 200 240 220 160 X= 20 r = 8

Drugo mjerenje: 140 170 240 260 190 X= 20 r = 12

Prosječna temperatura za oba mjerenja iznosi 200 ali je na osnovu vrijednosti raspona jasno

da ta prosječna vrijednost bolje reprezentuje stanje temperature prvog nego drugog dana.

Standardna devijacija

Standardna devijacija je najviše korišćena i najtačnija mjera varijabilnosti rezultata oko

aritmetičke sredine. Da bi smo izračunali standardnu devijaciju nužno je prvo izračunati

varijansu.

Σ (x – X)2

varijansa S2 = _______________

N – 1

Varijansa je prosječna suma pojedinačnih odstupanja rezultata oko aritmetičke sredine. Na

primjer, imamo niz mjerenja

92

1 2 3 4 5 X = 3

Kada bi smo prosječno odstupanje računali vodeći računa o predznaku, onda bi smo uvijek kao

rezultat doboli nulu. Razlog je poznat, aritmetička sredina je težište svih rezultata (suma

odstupanja pojedinačnih rezultata iznad i ispod aritmetičke sredine iznosi 0 ).

Σ (x – X) -2 -1 0 +1 +2 = 0

Jedan od načina da se izbjegnu predznaci je taj da odstupanja kvadriramo. Ako takva

kvadrirana odstupanja saberemo i podjelimo sa brojem rezultata (N-1) dobićemo mjeru

varijaviliteta koja se u statistici naziva varijansa.

Σ (x – X)2 4 1 0 1 4 = 10

Σ (x – X)2 / N – 1 10/4 = 2,5 S2 = 2,5

Na osnovu varijanse izračunava se standardna devijacija. Standardna devijacija je drugi

korjen iz varijanse.

s = √ varijansa s = √2,5 s = 1,58

Standardna devijacija se računa (smije se računati) jedino uz aritmetičku sredinu. Kada znamo

aritmetičku sredinu i standardnu devijaciju imamo potpuno definisanu distribuciju rezultata.

Ukoliko je distribucija normalna (o normalnoj distribuciji vidi u nastavku) na osnovu

standardne devijacije mi znamo u kom rasponu se kreću svi rezultati. Tako znamo da se:

oko 68% rezultata nalazi u intervalu +/- 1s



Na primjer ako je X = 100 i s = 10 pod uslovom da je distribucija rezultata normalna mi

znamo da se:

oko 68% rezultata nalazi u intervalu od 90 do 110



93

2.4. Normalna distribucija, i neke druge distribucije Ako na x osu unesemo vrijednosti varijable (npr. bodovi testa znanja iz metodologije), a na y

osu frekvencije pojedinih rezultata dobićemo distribucju rezultata studenata na testu znanja iz

metodologije. Iskustvo nam pokazuje da se rezultati mjerenja velikog broja varijabli (visina,

težina, inteligencija, rezultati na testovima znanja itd.) raspoređuju po principu normalne

distribucije, što znači da se najveći broj rezultata raspoređuje oko prosjeka, a što se ide prema

krajevima distribucije (i u pozitivnom i u negativnom smijeru) broj rezultata je sve manji. Na

primjer, ako bi smo izmjerili visinu svin studenata na fakultetu i rezultate mjerenja unjeli na

koordinatni sistem, najveći broj rezultata rasporedio bi se oko nekog prosjeka (oko neke

prosječne visine). Idući prema krajevima distribucije, ekstremno visokih i ekstremno niskih

rezultata bilo bi sve manje.

Ova pojava da se rezultati mjerenja mnogih pojava (od psiholoških do fizičkih fenomena)

raspoređuju oko prosjeka naziva se normalna distribucija i ona je osnov za mnoge statističke

proračune. Tako, ona je osnov izračunavanja aritmetičke sredine (mjera centralne tendencije)

i standardne devijacije (mjera varijabilnosti). Kada imamo izračunatu aritmetičku sredinu (X) i

standardnu devijaciju (s) mi imamo potpuno definisanu distribuciju.

Primjer, površina ispod normalne distribucije (X = 100; s = 10)

Primjer, jednake X razvičite s (X1 = 100 s1 = 10; X2 = 100; s2 = 5) i različire X jednake s

(X1 = 50 s1 = 5; X2 = 100; s2 = 5)

94

Primjer, bimodalna distribucija (Ova vrsta distribucije nastaje kada je nedovoljon broj

mjerenja, ili kada nije dobro odabran uzorak. Vjerovatno se radi o istoj populaciji ispitanika. T-

test npr. treba da nam odgovori da li su to različite ili iste populacije)

Primjer: pozitivno asimetrična distribucija (aritmetička sredina, medijana, mod) i negativno

asimetrična distribucija (mod, medijana, aritmetička sredina)

95


Budući da nam X i s potpuno definišu raspodjelu nekih rezultata, to je za svaki pojedinačni

rezultat moguće utvrditi njegov položaj u grupi. Moguće je znati koliko ima rezultata koji su

veći ili manji od tog rezultata.

Na primjer, Marko je visok 170 cm. U statističkom izvještaju je pročitao da prosečna visina

„Papuanaca“ iznosi 160 cm (s = 10), a da procječna visina „Negrejaca“ iznosi 180 cm (s =

10). Marka zanima koliki procenat Pauanaca i Negrejaca je visočiji od njega.

Pojožaj određenog rezultata (z-vrijednost) utvrđuje se tako što najprije nađemo razliku tog

rezultata u odnosu na aritmetičku sredinu, a onda tu razliku podijelimo sa standardnom

devijacijom.

x – X

z - vrijednost z = _______________

s

170 – 160

U populaciji Papuanaca z = _______________ z = 1s

10

96

170 – 180

U populaciji Negrejaca z = _______________ z = -1s

10

Dakle, u popumaciji Papuanaca od Marka je visočije 16% ljudi, a u poulaciji Negrejaca visočije

je 84% ljudi.

Praktična primjena z vrijednosti je u uspoređivanju rezultata ostavrenih različitim mjerenjima.

Z-vrijednos je zapravo standardni skor koji nam omogučuje da poredimo rezultate dobivene u

različitim mjerenjima.

Na primjer, imamo rezultate dvoje studenata na prvom i drugom kolokviju. Pitamo se kakvu

konačnu ocjenu treba dati studentime, koji student je postigao ukupno bolji rezultat?

Student A Student B X s

Prvi kolokvij 9 6 7 1,0

Drugi kolokvij 74 90 60 14,0

Ukupno: 83 96

Kada zbrojimo rezultae postignute na testovima sa prvog i sa drugog kolokvija student A ima

83, a student B 96 bodova. Da li je zaista student B u ukupnoj ocjeni bolji od studenta A?

Ako njihove bodove pretvorimo u z-vrijednosti (što je u ovom slučaju jedino opravdano)

dobićemo sljedeće vrijednosti:

Student A Student B

Prvi kolokvij +2,0 -1,0

Drugi kolokvij +1,0 +2,14

Ukupno: +3,0 +1,14

Prema tome, znatno bolji u ukupnom uspjehu je student A jer bi jednostavnim sabiranjem

bruto bodova neopravdano veću težinu dobili rezultati onog mjerenja u kojem je veća

standardna devijacija (gdje je veća varijabilnost).

97


Do sada je bilo riječi o tzv. opisnoj (deskriptivnoj) statistici. Ona nam je omogućila da

mnoštvo sirovih podataka izrazimo na statistički prihvatljiv način. Na primjer, da izradimo i

grafički predstavimo distribuciju rezultata nekog mjerenja. Da za tu distribuciju izračunamo

prosječnu vrijednost (aritmetičku sredinu) i stupanj varijabilnosti (standardnu devijaciju). Na

osnovu tih podataka možemo odrediti položaj svakog pojedinog rezultata u distribuciji. Isto

tako, možemo zbrajati i porediti rezultate dobivene različitim mjerenjima.

Međutim da bi smo testirali istraživačke hipoteze (sjetimo se, hipoteza uvijek podrazumijavaju

neki odnos između dvije ili više pojava) potrebni su nam nešto složeniji statistički postupci (t-

test, analiza varijanse, koeficijent korelacije, hi-kvadrat test). Budići da postoji mogućnost

njihovog izračunavanja brojnim statističkim programima (npr. EXCEL; SPSS; STATISTICA i

drugi) mi će mo se ovdje baviti samo logikom ovih testova.

3.1. T – test

Jedno od najčešćih pitanja koje istraživači postavljaju jeste: Da li je neka razlika između

aritmetičkih sredina statistički značajna. Na primjer, da li je razlika od 5 bodova između

aritimetičkih sredina studenata prava i studenata ekonomije na testu opšte informisanosti

statistički značajna.

Kada se pitamo da li je neka razlika statistički značajna, mi se zapravo pitamo, da li je ta

razlika slučajna (da je rezultat slučajnog variranja rezultata oko neke zajedničke aritmetičke

sredine u populaciji) ili je stvarana (da postoji u populaciji). Kada utvrdimo da je neke razlika

statistički značajna (bez obzira na njenu veličinu) mi smo utvrdili da takva razlika vjerovatno

postoji i među populacijama. Dakle, suština statističkog zaključivanja sastoji se u utvrđivanju

stepena vjerovatnoće da zaključci dobiveni na uzorcima važe i za populaciju. U našem

primjeru to bi značilo da se na osnovu dobivenih rezultata na uzorcima studenata prava i

studenata ekonomije može zaključiti (uz određeni stepen vjetovatnoće da smo pogriješili) da

su studenti prava uopšte bolje informisani od studenata ekonomije.

98

Primjer, bimodalna distribucija...

Testiranje nivoa značajnosti statističkih hipoteza

Istraživač najprije postavlja statističku hipotezu (vidi vrste hipoteza) o stanju stvari u

populaciji. Statistička hipoteza se postavlja u formi nih-hipoteze, da između grupa A i grupa B

ne postoji razlika u određenom svojstvu. U našem primjeru nul-hipoteza bi glasila:

Ne postoji statistički značajna razlika između studenata prava i studenata ekonomije u nivou

opšte informisanosti.

Na osnovu istraživanja provedenog na uzorcima studenata prava i studenata ekonomije

utvrđena je razlika aritimetičkih sredina na testu opšte informisanosti od 5 bodova u korist

studenata prava. Primjenom statističkog testa značajnosti mi izračunavamo stupanj

vjerovatnoće da je ta razlika sučajna. Ako je ta vjerovatnoća manja od 0,05 ili 0,01

zaključujemo da se ta slučajnost vjerovatno nije dogodila i na osnovu toga odbacujemo

statističku, a prihvatamo istraživačku hipotezu. Istraživačka hipoteza je suprotna statističkoj i

glasi: da između studenata prava i studenata ekonomije postoji statistički značajna razlika u

nivou opšte informisanosti. U izvještaju istraživanja obavezno se navodi nivo značajnosti uz

koji je hipoteza prihvaćena. Npr. da je razlika značajna na nivou od 5% ili strožiji zahtjev, na

nivou od 1%. Kada se kaže da je razlika statistički značajna na nivou od 5% to zapravo znači

da još postoji vjerovatnoća od 5% da smo pogriješili (da smo razliku proglasili statistički

značajnom, a da u populaciji razlike zapravo nema).

Testiranje značajnosti razlike između dvije aritimetičke sredine zavisnih i

nezavisnih uzoraka

Donekle se razlikuju postupci testiranja značajnosti razlika između dvije aritimetičke sredine

kada su one dobivene na istoj grupi ispitanika (zavisni uzorci) ili na različitim grupama

99

ispitanika (nezavisni uzorci). Naš primjer testiranja značajnosti razlika aritimetičkih sredina

dobivenih na uzorcima studenata prava i studenata ekonomije pripada ovom drugom slučaju, -

testiranje značajnosti razlika aritimetičkih sredina nezavisnih uzoraka. Primjer zavisnih

uzoraka vezan je npr. za eksperimentalnu situaciju, kada jednan isti uzorak ispitanika

testiramo prije i poslje uvođenja eksperimentalnog faktora, pa testiramo značajnost razlike

prvog i drugog mjerenja.


Analiza varijanse je slučaj kada testiramo statistilku značajnost razlika između tri i više

aritimetičkih sredina. Na primjer u istraživanju smo utvrdili aritmetičke stedine na testu opšte

informisanosti studenata prava, ekonomije, psihologije, mašinstva itd. Interesuje nas da li se

studenti pojedinih fakulteta međusobno razlikuju u niivou opšte informisanosti ili to što je neko

student nekog određenog fakulteta nema nikakvog uticaja na nivou opšte informisanosti.

Statistički govoreći analiza varijanse sastoji se u utvrđivanju činjenice da li se radi o grupama

koje su među sobom različite po svojstvu koje je predmet mjerenja (dakle, ne pripadaju istoj

populaciji), ili su njihove razlike možda samo slučajne, pa sve grupe potiču zapravo iz iste

matične populacije.

3.3. Koeficijent korelacije Često u životu opažamo da dvije pojave pokazuju neku međusobnu povezanost, na prumjer:

visina i težina, povezanost između ekonomskog statusa i zdravstvenog stanje, između starosti

i krvnog pritiska, između rezultata na testu psihomotornih sposobnosti i uspjeha na radnom

mjestu koje zahtjeva takve sposobnosti itd. U cilju utvrđivanja povezanosti između različitih

pojava koristimo korelacionu analizu. Korelaciona analiza nam otktiva smjer (koji može biti

negativan ili pozitivan) i visinu povezanosti (koji može varirati od 0 do +1/-1). Pokušaćemo

grafički prikazati smiso korelacije (grafički prikaz korelacije naziva se: „scatter dijagram“).

Smjer povezanosti

Ako linearnom porastu jedne varijable odgovara također linearni porast druge varijable, i to

tako da je jedna određena vrijednost jedne varijable uvijek povezana sa jednom određenom

vrijednošću druge varijable (npr. odnos između poluprečnika i obima kruga) onda je korelacija

100

a.) pozitivna, jer porastu jedne varijable odgovara porast druge varijable; b.) potpuna, tj.

maksimalna (jer veća povezanost od ove ne može postojati) i označava se sa izrazom r = +1

r = +1

0

2

4

6

8

10

12

0 2 4 6 8 10 12

Ako linearnom porastu jedne varijable uglavnom odgovara linearni porast druge varijable

uglavnom odgovara linearni porast druge varijable, i to tako da je jedna određena vrijednost

jedne varijable povezana sa više određenih vrijednosti druge varijable (npr. odnos između

visine i težine ljudi: viši ljudi u prosjeku su teži, ali jedna određena visina nije uvijek povezana

za jednu određenu težinu). U ovom slučaju korelacija je pozitivna, ali nije maksimalna, veća je

od 0, a manja od +1.

r = veći od 0 a manji od +1

0

2

4

6

8

10

12

0 2 4 6 8 10 12

101

Ako iz određene vriojednosti jedne varijable ne možemo ništa zaključiti o vrijednosti druge

varijable, tj. ako jednoj određenoj vrijednosti jedne varijable odgovara bilo koja vrijednost

druge varijable (npr. između duljine nosa i krvnog pritiska) onda nema koraliceije između dvije

pojave i taj se odnos bilježi izrazom: r = 0

r = 0

0

2

4

6

8

10

12

0 2 4 6 8 10 12

Ako linearnom porastu jedne varijable odgovara linearno opadanje druge varijable, ali je

povezanost takva da je jedna vrijednost jedne varijable povezana sa više vrijednosti druge

varijable (npr. odnos između stepena utreniranosti i brzine oporavka pulsa: što je stepen

utreniranosti veći to se puls nrže oporavlja). U ovom slučaju korelacija je negativna i nije

maksimalna. Veća je od 0, a manja od -1.

r = veća od 0 a manja od -1

0

2

4

6

8

10

12

0 2 4 6 8 10 12

102

Ako linearnom porastu jedne varijable odgovara linearni pad druge varijable i to tako da je

jedna određena vrijednost jedne varijable povezana sa jednom korespondentnom vrijednošču

druge varijable (npr. odnos između vremena proteklog od ispaljivanja metka vertikalno uvis i

brzine tog metka) onda je korelacija a.) negativna i b.) potpuna (ne može biti veća). Taj se

odnos bilježi izrazom: r=-1

r = -1

0

2

4

6

8

10

12

0 2 4 6 8 10 12

U biologiji, medicini, sociologiji, psihologiji i uopšte malo je vjerovatno da imamo potpune

povezanosti (bilo pozitivne, bilo negativne). Obično dobivamo povezanosti koje su veće od 0,

ali manje od +/-1.

103

Visina povezanosti

Ako je mjerenje obavljeno na velikom broju slučajeva onda kao gruba aproksimacija visine

povezanosti dvije pojave može poslužiti sljedeća tabela.

r od 0,00 do +/- 0,20 znači nikakvu ili neznatnu povezanost

r od +/- 0,20 do +/- 0,40 znači laku povezanost

r od +/- 0,40 do +/- 0,70 znači stvarnu, značajnu povezanost

r od +/- 0,70 do +/- 1,00 znači visoku ili vrlo visoku povezanost

Korelacija i kauzalna (uzročna) veza

U časopisima, u dnevnoj štampi, na televiziji itd. čest je slučaj da se daju prikazi pojedinih

korealacionih istraživanja (npr. često se govori o povezanosti pušenja i raka pluća; o

povezanosti ispijanja kafe i dužine života i sl.). Problem sa takvim izvještajima je što se

korelaciona povezanost tumači kao uzročna povezanost, pa se npr. na osnovu povezanosti

između pušenja i raka pluća zaključuje da pušenje uzrokuje rak pluća. Statističar Freund

(prema Petz, B.) kaže da koeficijent korelacije nije samo najčešće upotrebljavan, već i

najčešće zloupotrebljavan statistički postupak.

104

Dvije pojave koje su povezane zaista mogu biti i uzročno povezane (npr. količina padavina i

bujnost vegetacije), ali činjenica da su dvije pojave povezane (da između njih postoji

korelacija, čak i vrlo visoka) još uvijek nam ne daje za pravo da te pojave uzročno povežemo.

Da li su pojave uzročno povezane zaključujemo na osnovu eksperimenta.

Prividna povezanost

Prividna povezanost varijabli je čest fenomen u istraživanjima, a odnosi se na pojavu kada se

dvije pojave (pojava A i B) javljuju zajedno, ali između nih ne postoji kauzalni odnos. Obje

mogu biti posljedica pojave C. Primjer može biti da kada se god poveća cijena rakije u

prodavnicama poveća se i plata ministrima. Uzrok ovoj povezanosti jeste inflacija (povećanje

cijene rakije i povećanje plata ministrima posljedica je usklađivanja cijena i plata inflaciji).

A -------- B

C

Primjer: Da li potrošnja sladoleda podstiče kriminal?

Istraživanjem je utvrđena pozitivna povezanost (korelacija) između porasta potrošnje

sladoleda i porasta stope kriminala u ljetnjim mjesecima. Ova veza, pokazuju dalje analize,

samo je artefakt (vještački proizvod) povezanosti između porasta temperature ljeti (tada je i

veća psihička napetost i nervoza ljudi) i veće učestalosti agresije (češće su tuče na javnim

mestima). Dakle, jasno je da konzumiranje sladoleda ne vodi u kriminal, već su obe pojave

rezultat visokih tempretura.

3.4. Hi – kvadrat test Razlike između aritmetičkih sredina (t-test) i koeficijent korelacije (r) mogu se računati samo

uz kvantitativne kontinuirane podatke (vidi: intervalna skala). Međutim ako su podaci

kvalitativni i diskontinuirani (npr. da/ne; m/ž; prošao/pao i sl.) možemo računati samo hi-

kvadrat test. Hi-kvadrat test se računa sa frekvencijama.

105

Hi-kvadrat test je vrlo praktičan test kada želimo utvrditi da li neke dobivene (opažene)

frekvencije odstupaju od očekivanih (teorijskih frekvencoja, onih koje očekujemo uz neku

hipotezu).

Na primjer, u jednom istraživanju 48 studenti su iznjeli svoj stav o kvalitetu nastave. Na

pitanje da li je nastava kvalitetna 26 studenata je odgovorilo „da“, 12 studenata „ne znam“ a

10 studenata „ne“. Možemo se pitati da li je ova razlika u odgovorima značajna, da li to znači

da je nastava po mišljenju studenata zaista kvalitetna ili su odgovori možda nasumice dati

(slučajni). Postavićemo nul-nipotezu: Nema nikakve razlike između opaženih odgovora i

slučajno raspoređenih odgovora!

Kada bi odgovori bili slučajno dati, svaki bi imao jednake šanse, pa naše teorijske (očekivane)

frekvencije iznose: 48/3 = 16. Rezultate će mo sada unjeti u tabelu:

da ne znam ne ukupno

fo 26 12 10 48

ft 16 16 16 48

Hi-kvadrat test se računa po formuli:

(fo - ft)2

X2= ∑ _______________

ft Pri čemu oznake znače:

X2 = hi-kvadrat

∑ = suma

fo = očekivane frekvencije

ft = teorijske frekvencije

106

Kada primjenimo formulu:

fo ft fo - ft (fo - ft)2 (fo - ft)2/ ft

26 16 10 100 6,25

12 16 - 4 16 1,00

10 16 - 6 36 2,25

∑ = 9,50

Kako tumačimo rezultat dobiven Hi-kvadrat testom.

Kada ne bi bilo nikakve razlike između očekivanih i opaženih frekvencija X2 bi bio 0. Što su

razlike između očekivanih i opaženih frekvencija veće to je i X2 veći. Prema tema tome što je

hi-kvadrat manji to je vjerovatnija hul-nipoteza; što je hi-kvadrat veći to je vjerovatnije da

treba odbaciti nul-hipotezu i prihvatiti alternativnu (da postoji statistički značajna razlika).

Kolika tačno vrijednost hi-kvadrata treba da bude na nivou od 5% i 1% može se vidjeti u

tablici graničnih vrijednosti hi-kvadrata (tablica se može naći u većini udžbenika statistike).

Testirane značajnosti razlike opaženih frekvencija

Čest slučaj u istraživanima je da imamo dva uzorka, npr. muškarce i žene i njihove stavove po

nekom pitanju, npr, da li podržavate abortus. Želimo saznati da li se muškarci i žene razlikuju

prema stavu o abortusu. Dobiveni su ovi rezultati:

Da li podržavate abortus?

ne da ukupno

muškarci 90 140 230

žene 170 90 260

ukupno 260 230 490

Prvo treba izračunati očekivane frekvencije. Očekivanje je (hul-hipoteza) da se muškarci i žene

ne razlikuju prema stavu o abortusu. Očekivane frekvencije u svakoj ćeliji izračunavamo tako

što sumu reda množimo sa sumom stupca i to dijelimo sa ukupnom sumom. Na primjer.

107

ne da ukupno

muškarci 230x260/490 230x230/490 230

žene 260x260/490 260x230/490 260

ukupno 260 230 490

Kada primjenimo formulu:

fo ft fo - ft (fo - ft)2 (fo - ft)2/ ft

90 122 - 32 1024 8,4

140 107,9 32 1024 9,5

170 137,9 32 1024 7,5

90 122 -32 1024 8,4

∑ = 33,8

U tablicama hi-kvadrata možemo očitati da granična vrijednost X2 uz 1 stupanj slobode

(tablice 2x2 imaju 1 ss) na razini značajnosti od 5% iznosi 3,84. Budući da je naš, dobiveni X2

veći od te vrijednosti možemo odbaciti nul-hipotezu i zaključiti da se muškarci i žene statistički

značajno razlikuju u stavu prema abortusu.

108

Pisanje izvještaja 1. Osnovni elementi izvještaja


1.2. Rezime

1.3. Sadržaj izvještaja

1.4. Uvod

1.5. Teorijski dio – definisanje predmeta i problema istraživanja

1.6. Istraživački dio – prikaz metodološkog postupaka istraživanja

1.7. Rezultati istraživanja – prikaz rezultata

1.8. Zaključci istraživanja

1.9. Literatura

1.10. Prilozi

1.11.Ilustracije


2.1. Citiranje


2.3. Numerički sistem navođenja referenci

2.4. Autor – datum sistem navođenja referenci


3.1. Preporuke za sređivanje teksta

3.2. Skraćenice

109

1. Osnovni elementi izvještaja


Treba da pruži osnovne podatke o autoru i o radu i sadrži sljedeće elemente:

- ime i prezime autora (broj indeksa)

- naslov rada

- naznaka vrste rada (seminarski rad; diplomski rad; magistarski rad; doktorska

disertacija)

- naziv visokoškolske institucije (fakultet i univerzitet)

- akademsksa titula i ime i prezime mentora

- mjesto, mjesec i godina predaje rada

Primjer,

UNIVERZITET CRNE GORE

FAKULTET ZA MEDITERANSKE POSLOVNE STUDIJE

Zoran Lalović

SISTEM I MEHANIZAM VALUTNOG ODBORA

U SAVREMENIM USLOVIMA

DIPLOMSKI RAD

Mentor: Prof. dr Marko Palekčić

Tivat, decembar 2012.

1.2. Rezime Na posebnom listi treba napisati sažetak rada ili rezime. Rezime se obično prevodi na engleski

jezik. U sažetku se veoma koncizno navodi: problem, cilj, metodologiju i rezltate rada. Na

početku ili na kraju rezimea trenba navesti ključne riječi koje struktuiraju tekst u cjelini.

110

Primjer,

Konstruktivistička teorija učenja i obrazovni proces

Rezime: Kakva je škola danas i kakve su joj promjene potrebne? To je osnovno pitanje kojim se bavimo. Škola se posmatra iz ugla teorije konstruktivizma, i zadatak je da se analizira postojeća nastavna praksa, da se utvrde njena realna dostignuća i osnovne slabosti, te da se polazeći od toga predlože promjene koje su, gledano iz ugla ove teorije, potrebne današnjoj školi. Na pitanje, kakve promjene su potrebne školi, odgovarajući jednom rečenicom, mogli bi reći ovako: U konstruktivistički zasnovanom obrazovnom procesu težište interesovanja pedagoške misli pomjera se sa sadržaja učenja, i pitanja, šta djeca treba da uče, na aktivnosti učenja, i pitanje: kako djeca treba da uče? U središtu obrazovnog procesa nije više samo program učenja, njegov sadržaj, već i aktivnost učenja, njegova djelatnost. Ključne riječi: nastavni proces; proces učenja

1.3. Sadržaj izvještaja Sadržaj je osnovno sredstavo za brzo snalaženje sa knjigom, ali i sredstvo za predstavljanje

strukture knjige (izvještaja). Sadržaj treba predstaviti na način da osigura dvije osnovne uloge

– da bude pregledan i sistematičan (da pruža uvid u strukturu izvještaja, i da daje mogućnost

brzog nalaženja pojedinačnih informacija).

1.4. Uvod Cilj uvoda je da preliminarno upozna čitaoca sa temom koja se obrađuje. Uvod treba da bude

kratak, jezgrovit, jasan, informativan i interesantan. Mišljenja o sadržaju uvoda nisu do kraja

usaglašena. Većina autora se slaže da uvod treba da sadrži: okvirno određenje problema;

određenje (predmeta) područja istraživanja, isticanje opšteg cilja i očekivanja od istraživanja.

1.5. Teorijski dio – definisanje predmeta i problema

istraživanja

Teorijska razrada problema istraživanja podrazumijeva:

- formulaciju problema i predmeta istraživanja (problem se obično formuliše u formi pitanja,

a istraživanje je zapravo odgovor na postavljeno pitanje; predmet je širi okvir ili teorijski

kontekst u koji je problem prirodno smješten);

111

- teorijsku analizu problema istraživanja (kako su tom problemu pristupila ranija

istraživanja; koji metodološki postupak je primijenjen; koje su rezultate dobiveni; koja

pitanja su ostala otvorena; - istraživač analizira, ocjenjuje i sintetizuje sve informacije i

saznanja koja se odnose na problem koji on istražuje);

- formulisanje ciljeva, zadataka i hipoteza istraživanja (hipoteza je pretpostavljeni odgovor

na postavljeno pitanje, - na formulisani problem istraživanja).

1.6. Istraživački dio – prikaz metodološkog postupaka

istraživanja U metodološkom dijelu navode se:

- metod istraživanja (treba obrazložiti zašto je izabran baš taj, određeni metod istraživanj);

- tehnike istraživanja (koje tehnike istraživanja su korišćene i zašto; ponekad je potrebno

navesti metrijske karakteristike instrumenata);

- definisanje populacije i uzorka istraživanja (na kojem uzorku je istraživanje obavljeno i na

koju populaciju se zaključci žele uopštiti);

- navođenje statističkih tehnika i postupka koji su u istraživanju korišćeni (npr. za

deskriptivnu analizu: aritimetička sredina i standardna devijacija; za testiranje hipoteza: t-

test i koeficijent korelacije).

1.7. Rezultati istraživanja – prikaz rezultata Ovo je najobimniji dio izvještaja i podrazumijeva sistematski prikaz i analizu dobivenih

rezultata istraživanja. Prilikom prikaza rezučtata istraživanja najvažnije je:

- dobivene rezultate (podatke) dovesti u vezu sa hipotezom (odnosno hipotezama

istraživanja) i ustanovti da li ih oni potvrđuju ili opovrgavaju;

- dovesti dobivene podatke u vezu sa podacima sličnih istraživanja;

- dobivene podatke i zaključke dovesti u vezu sa teorijom.

Istraživanje je jedinstven deduktivno-induktivni proces. Dedukcijom iz teorije formulišemo

problem i postavljamo hipotze istraživanja. Indukcijom na osnovu prikupljenih podatka

verifikujemo hipotezu.

112

1.8. Zaključci istraživanja Obično zauzimaju jedno do dvije stranice. Zahtjev je da se na jasan i krajnje koncizan način

odgovori na postavljeni problem istraživanja. U zaključcima se potvrđuju ili odbacuju

postavljene hipoteze. Može se ukazati na potrebu za drugim istraživanjima ili ukazati na

praktične koristi od dobivenih rezultata.

1.9. Literatura Navodi se sva citirana i korišćena literatura.

Primjer, Literatura:

Ausubel, P.D. (1968). Educational Psychology: A cognitive view. New York, Holt, Rinehart

and Winston.

Bruner, J. (1965): The Process of Education, Haward University Press, Cambridge.

Bruner, J. (1967): Toward a Theoriy of instruction, Belknap Pres, Cambridge.

Bruner. Dž. (1988): Proces obrazovanja, Psihologija u nastavi, Zbornik radova iz

pedagoške psihologije, br.4. Beograd.

Bloom, S.V. i dr. (1965): Taksonovija ili klasifikacija odgojnih ciljeva, Kognitivno područje,

u prevodu I. Furlana

Bloom, B.V. (1956): Taxonomy Of Educational Objectives

Best, J.B. (1995): Cognitive psychologiy, Boston: Allyn and Bacon.

Dijana Plut and Jelena Pesic (2003), Toward a Wygotskian theory of textbook. Psihologija,

Vol. 36 (4), : 371,671

Dragica P.B, Krnjević Z, Pešić J.M. (2001), Struktura sposobnosti i veština kritičkog

mišljenja. Psihologija, 1-2, 195-208

Djui, Dž. (1966): Vaspitanje i demokratija – Uvod u filozofiju vaspitanja, Obod, Cetinje.

Gagne, N.L. (1988): Educational Psychology, Boston, Houghton Mifflin Company

Gagne, R.M. (1985): The Conditions of Learning

Hrnjica, S. (1995): Informaciono-procesni modeli memorije, Psihologija, 1-2, str. 15-28.

1.10. Prilozi

113

Uobičajeno je da se kao prilozi daju korišćeni instrumenti (npr. upitnici, skale, protokoli);

tabele sa preglednima rezultata, sheme, dijagrami i sl. Svaki prilog koji se navodi u naučnom

ili stručnom radu treba da ima redni broj, naslov, izvor (ako je preuzet reference).

1.11. Ilustracije U naučno istraživačkom radu kao ilustracije najčešće se koriste tabele, grafikoni, dijagrami

fotografije, sheme, slike a cilj im je da na sažet i očigledan način predstave pojavu koja se

deskriptivno obrađuje. Svaka ilustracija koja se koristi u radu treba da ima svoj redni broj,

naziv i izvor (ako je preuzet reference).


2.1. Citiranje Citiranje je dodlovno navođenje tuđih riječi (definicija, važnih misli, teksta koji ima značajan

sadržaj, a koji se ne može na drugi način predstaviti i sl.). Postoje određena pravila kojih se

treba pridržavati prilikom citiranja:

- Uvijek se ukazuje na izvor citata. Ako se preuzima dio teksta obavezno je navesti

reference (prezime autora, naziv djela, godina izdanja, mjesto, izdavač, eventualno

stranica).

- Ako je citat dužine do četiri reda preuzima se direktno u tekst uz znake navoda, a ako je

duži od četiri reda potrebno ga je odvojiti od našeg teksta. Obično se piše uvučeno sa

manjim proredm.

- Citirani tekst se mora tačno grafički prenijeti. Na primjer, ako je u tekstu nešto

podvučeno, napisano kurzivom i sl. sve te karakteristike teksta treba doslovno preuzeti.

- Sve eventalne izmjene koje se naprave u citatu treba naznačiti. Na primjer, ako

podvučemo dio teksta to moramo naznačiti (napomenuti); ako želimo unijeti neku riječ

onda to stavljamo u četvrtastu zagradu [....]; ako želimo izostaviti neku riječ taj dio se

obilježava sa tri tačkice.

Preuzimanje tuđih riječi bez navođenja izvora smatra se plagijatom.


114

Kada u radu koristimo: citate, parafraze, rezimee, statističke podatke, strukturu, tabele,

preglednike, sheme drugih autora obavezno je navesti reference. Postoje dva osnovna sistema

za navođenje referenci:

- Numertički sistem, poput sistema Chichago, Turabian, Vancouver, ili sistem fusnota ili

referenci na kraju teksta.

- Sistem autor-datum, poput Harvard sistema.

Oba sistema navođenja referenci imaju istu funkciju:

- Upućuju na izvore svih važnih činjenica i ideja iznesenih u tekstu, kao i definicija manje

poznatih ili specifičnih pojmova koji se u tekstu navode.

- Upućuju na izvor gdje se neko pitanje o kom se govori u tekstu detaljnije obrađuje.

- Upućuju na sporedne, ali korisne aspekte nekog problema.

- Upućuju na neka suprotna ili drugačija mišljenja od iznesenih u tekstu

- Upućuju na dio vlastitog rada gdje se detaljnije obrađuje određeno pitanje.

Na primjer:

Takođe, oba referentna sistema zahtijevaju navođenje osnovnih podataka za identifikaciju

preuzetih sadržaja. Ti osnovni podaci su:

- Prezime autora

- Inicijal ili puno ime autora

- Naslov publikacije

- Godina izdanja

- Mjesto izdanja

- Naziv izdavača

115

Pomenuta dva sistema međusobno se razlikuju u načinu predstavljanja referenci, pa će mo ih

prikazati oba. Važna je napomena da se u jednom djelu može koristiti samo jedan sistem.

2.3. Numerički sistem navođenja referenci Kod numeričkog sistema navođenja referenci postoje dva podsistema pisanja izvora: fusnote i

endnote.

Fusnote i endnote su veoma slični podsistemi. U oba slučaja upisuje se broj reference odmah

nakon preuzimanja određenog teksta (...1). Kod fusnote informacija o izvoru upisuje se na

donjoj margini iste stranice. Označava se broj fusnote (1...) a zatim se navede pun

bibliografski opis reference. Referenca se daje i na kraju djela u literaturi.

Na primjer,

Kod endneote informacija o izvoru također se označava brojem (1..., pa nadalje) i bolježi se na

posebnoj strani koja se nalazi na kraju poglavlja, ili na kraju rada. Također na kraju rada u

literaturi se navede pun bibliografski opis reference.

Primjer, navođenja referenci za knjigu (Prezime autora, Puno ime autora. Naslov: podnaslov

djela. Mjesto izdanja: Izdavač, godina izdanja).

116

Primjer, navođenje rada iz zbornika, eseja, zbirke (Prezime autora, Puno ime autora. Naslov

rada: podnaslov.// Naslov zbornika / podatak o uredniku. Podatak o izdanju. Mjesto izdavanja:

izdavač, godina izdavanja. Str. (početna i završna)

Primjer, navođenje članka iz časopisa (Prezime, puno ime autora. Naslov rada: podnaslov.//

Naslov časopisa. Oznaka sveske/godišta, broj (godina), str. (početna i završna)

Primjer, www izvora (Ime-na autora ako su poznata, naslov dokumenta, datum nastanka ako

je poznat, naslov dijela, potpuna http adresa, datum pristupa dokumentu).

2.4. Autor – datum sistem navođenja referenci Ovaj sistem je nešto jednostavniji. U tekstu nakon citiranja u zagradi se navodi prezime

autora i godina izdanja.

Na primjer,

117

Broj stranice se navodi u tekstu samo ako se koristi direktan citat. Potpuni bibliografski opis

referenci korištenih u tekstu nalaze se na kraju djela u literaturi, bez razvrstavanja na knjige,

zbornike, članke, elektronske izvore, nego samo razvrstane alfabetskim redom (po prezimenu

prvog autora).

Primjer, navođenja referenci za knjigu (Prezime, inicijal imena autora. (datum izdanaja).

Naslov: podnaslov. Podatak o izdanju. Mjesto izdanja. Izdavač).

Primjer, navođenje rada iz zbornika, eseja, zbirke (Prezime, inicijali imena autora. (Datum

izdanja). Naslov rada: podnaslov. // Naslov zbornika / podatak o uredniku. Podatak o izdanju.

Mjesto izdavanja: Izdavač. Str. (početna-završna)).

Primjer, navođenje članka iz časopisa (Prezime, inicijal imena autora. (Datum izdanja). Naslov

rada:podnaslov // Naslov časopisa. Oznaka sveske/godišta, broj, str. (početna-završna))

118

Primjer, www izvora (Ime-na autora ako su poznata, naslov dokumenta, datum nastanka ako

je poznat, naslov dijela, potpuna http adresa, datum pristupa dokumentu).


3.1. Preporuke za sređivanje teksta Da bi se postigla preglednost rada preporučuje se:

Format stranice A4

Slova tipa Times New Roman, veličine 12 pts (za pisanje fus nota 10 pts)

Margine 2 cm (izuzev lijeve koja treba da bude 3 cm zbog koričenja)

Prored 1,5 izuzev fusnota gdje se koristi jednostruki prored

Pisanje u pasusima pri čemu postoje dva načina:

- tzv. evropski sistem, podrazumijeva uvlačenje na početku pasusa, što znači da između

pasusa nema razmaka,

- tzv. američki sistem, podrazumijeva razmak između pasusa ali bez uvlačena početka

pasusa.

Također preporučuje se i sljedeće:

- Iza svake riječi treba da bude jedan razmak

- Iza svakog znaka interpukcije slijedi jedan razmak (npr. iza zareza)

- Znakovi interpukcije pišu se zajedno sa rječi ili brojem iza koga slijede (bez razmaka)

- Navodnici i zagrade pišu se uz riječu, bez razmaka (na primjer: „Danas je...“)

- Skraćenice u tekstu pišu se u zagradi

- Crtice se pišu zajedno sa riječima, bez razmaka kada se radi o složenicama, ali odvojeno

ako se koriste u druge svrhe.

- Za isticanje pojedinih dijelova teksta koristi se kurziv ili podvlačenje.

119

3.2. Skraćenice

Da bi se izbjeglo gomilanje podataka i postigla preglednost u sistemu fusnota (numerički

sistem navođenja referenci) koriste se ustaljeni latinski izrazi i skraćenice:

- оp.cit. (opus citatum – navedeno djeli, u radu citirano),

- ibid. (ibidem – na istom mjestu, na istoj stranici),

- supra (gore, ispred, u prethodnom izlaganju),

- infra (dole, iza, u narednom izlaganju),

- p (pagina – označava broj stranice preuzetog teksta),

- p.p.( paginae – označava raspon stranica preuzetog teksta).

Ukoliko nedostaju neki podaci koje obavezno treba navesti u referenci, u fusnotama se koriste

sljedeće skraćenice:

- s.l. (sine loco – bez mjesta) ukoliko nije navedeno mjesto izdanja,

- s.a. (sine anno – bez godine) ukoliko nedostaje godina izdanja,

- s.n. (sine nomine – bez imena) ukoliko nedostaju podaci o izdavaču.

120

Literatura: U radu su dati izvodi iz sljedećih knjiga i udžbenika:

Pećujlić. M. (1982). Metodologija društvenih nauka, Savremena administracija, Beograd.

Havelka, N., Kuzmanović, B., Popadić D. (2004). Metode i tehnike socijalnopsiholoških

istraživanja, CPP, Beograd

Petz, B. (1985). Osnovne statističke metode za nematematičare, SNL, Zagreb

Supek, R. (1981). Ispitivanje javnog mnijenja, SNL, Zagreb

Mužić, V. (1979): Metodologija, Svjetlost, Sarajevo.

Todorović, Z., Šijaković, I., Matić, T. (2007): Uputstvo za izradu stručnih i naučnih radova,

Univerzitet u Banjoj Luci, Banja Luka

Branković, S. (2007). Uvod u metodologiju: Kvalitativni metodi istraživanja društvenih

pojava, s.n. Beograd

Bešić, M. (2008). Metodologija političkih nauka sa statistikom. FPN, Beograd

Mihailović, D.(1999). Metodologija naučnih istraživanja, Beograd,

Pević, D. (2009). Metodologija naučnog istraživanja, TIMS, Beograd.

Kuba, L., Koking, Dž., (2003). Metode izrade naučnog teksta, CID

Vujović, M., (1980). Uvođenje u znanstveni rad, Zagreb

Documents

Metodologija Naucno Istrazivackog Rada ZL