2020-03-14

1

METODY STATYSTYCZNE W PEDAGOGICE

LITERATURA

1. Bruce M. King, Edward W. Minium (2009), Statystyka dla psychologów i pedagogów,

2. Piotr Francuz, Robert Mackiewicz (2005), Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce,

3. Sylwia Bedyńska, Aneta Brzezicka (2007), Statystyczny drogowskaz. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, 2007,

4. Wieczorkowska Grażyna, Wierzbiński Jerzy (2012), Statystyka. Od teorii do praktyki. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.

2020-03-14

2

WARUNKI ZALICZENIA

Test egzaminacyjny (zagadnienia teoretyczne)• Pytania jednokrotnego wyboru

Kolokwia (zagadanienia praktyczne)

Zasada oceniania• powyżej 55% - dostateczny• powyżej 65% - dostateczny plus• powyżej 75% - dobry• powyżej 85% - dobry plus• powyżej 92-100% - bardzo dobry

Materiały do wykładu i laboratoriumwww.zmbs.wpps.uz.zgora.pl zakładkaDydaktyka|Zadania|Pedagogika 1 rok mgr

3

STATYSTYKA

1. Dyscyplina naukowa zajmująca się sposobami (metodami i narzędziami) gromadzenia i opisywania danych ilościowych oraz wyprowadzania na ich podstawie wniosków odnoszących się do procesów masowych

2. Charakterystyka liczbowa opisującą właściwości zbioru danych (np. średnia, mediana, odchylenie standardowe)

3. Uporządkowany zbiór danych dotyczących określonego zjawiska lub procesu czyli informacje liczbowe (dane statystyczne) opisujące świat wokół nas

Współczynnik dzietności, określający liczbę urodzonych dzieci przypadających na jedną kobietę w wieku rozrodczym (15-49 lat) wynosił w roku 2000 1,367, natomiast w 2011 roku 1,297. Mężczyźni najczęściej żenią się „przed trzydziestką”. W 2010 r. ich średni wiek zawierania małżeństwa wynosił 28 lat, tj. o ponad 3 lata więcej niż na początku lat 90-tych. Natomiast w 2000 r. pan młody miał średnio niespełna 26 lat. Panny młode też są starsze, w 2010 roku były w wieku - średnio - 26 lat, wobec niepełna 23 lat na początku lat 90-tych i prawie 24 w 2000 roku.

4. Czynności związane z gromadzeniem i opracowywaniem danych: np. sporządzanie statystyki urodzin, opracowanie statystyk bezrobocia, wypadków, spisów ludności, mieszkań, gospodarstw rolnych, itd.

• Główny Urząd Statystyczny GUS (www.stat.gov.pl)• Ośrodek Badania Opinii Publicznej OBOP (www.obop.com.pl)• Centrum Badania Opinii Społecznej CBOS (www. cbos.pl)

4

2020-03-14

3

STATYSTYKA JAKO NAUKA

• Statystyka interesuje się właściwościami grupy lub zespołu jako takich, nie zaś właściwościami należących do nich elementów jako takich

• Statystyka nie odpowie na pytanie, który student, zda egzamin studia, ale statystyka pozwala stwierdzić, że 15% studentów nie zaliczy danego przedmiotu w pierwszym terminie

• Statystyka nie odpowie, jaki poziom inteligencji ma dana osoba, ale pozwoli stwierdzić, że w wystarczająco dużej grupie ludzi średnia ilorazu inteligencji będzie równa 100, a iloraz około 70% będzie mieścił się w przedziale 95-115

5

W ciągu życia cały czas podejmujemy decyzje odnosząc się do naszej wiedzy i doświadczenia

DEDUKCJA• Od ogółu do szczegółu• Rodzaj rozumowania logicznego, mającego na celu dojście do określonego wniosku na

podstawie założonego wcześniej zbioru przesłanek• W procesie dedukcji nie tworzymy nowej wiedzy, dedukcja jest procesem

wyprowadzania wniosków z tego, co już jest wiadome

INDUKCJA• Od szczegółu do ogółu• Rozumowanie indukcyjne jest procesem logicznym, za pomocą którego dobieramy

hipotezę do danych i uogólniamy przypadek szczególny • W ten sposób tworzymy nową wiedzę, ale jest ona obarczona niepewnością z powodu

braku jednoznacznej zgodności pomiędzy danymi a hipotezą

WNIOSKOWANIE

6

2020-03-14

4

PODEJMOWANIE DECYZJI w warunkach niepewności, w niepowtarzalnej sprawie• Czy oskarżony popełnił przestępstwo?

PROGNOZOWANIE• Czy w najbliższy weekend poprawi się pogoda?• Jaki będzie jutro kurs waluty?• Jakie będą tematy na kolokwium?

TESTOWANIE HIPOTEZ• Im dłuższy okres bezrobocia tym trudniej znaleźć pracę• Kobiety częściej niż mężczyźni robią zakupy

INDUKCJA

7

STATYSTYKA JAKO NAUKA

OPISOWA• zajmuje się projektowaniem badań, procedurami i sposobami gromadzenia

i porządkowania informacji, sposobami opracowania danych ilościowych, ich prezentacją i sumarycznym opisem

• opisuje właściwości próby, w niektórych przypadkach populacji

INDUKCYJNA• zajmuje się regułami wnioskowania o właściwościach populacji opierając się na

własnościach wylosowanej z niej próby• obejmuje procedury statystyczne stosowane przy wyciąganiu wniosków dotyczących

właściwości populacji na podstawie danych uzyskanych z próby• zastosowanie tych procedur wskazuje, z jakim stopniem pewności możemy przyjąć

wnioski dotyczące populacji wyciągnięte na podstawie danych z próby

8

2020-03-14

5

ZBIOROWOŚĆ STATYSTYCZNA• Jest to ogół przedmiotów jednoznacznie sprecyzowanych oraz wyodrębnionych,

mających co najmniej jedną cechę wspólną różniącą się innymi cechami

JEDNOSTKA STATYSTYCZNA• Jest elementem zbiorowości statystycznej

POPULACJA (GENERALNA)• Jest to każdy zbiór elementów, którego zakres możemy określić za pomocą definicji• Całkowity zbiór obserwacji, na temat których badacz chciałby wyciągną wnioski

PRÓBA• Próba jest to dowolna podgrupa bądź podzespół, wybrany z populacji za pomocą

odpowiedniej metody

Populacja i próba de facto składają się z obserwacji (pomiarów,) a nie z osób

PRÓBA I POPULACJA

9

METODY DOBORU PRÓBYWYBÓR LOSOWY (PROBABILISTYCZNY)• dobór jednostek do analizy jest przypadkowy, przypadek decyduje o tym,

które jednostki znajdą się w próbie• każda jednostka ma takie same szanse na znalezienie się w próbie• prawdopodobieństwo znalezienia się w próbie jest znane

Metody doboru losowego • Losowanie proste• Losowanie systematyczne• Losowanie warstwowe (warstwy jednorodne, różniące się między sobą)• Losowanie grupowe (grupy wewnętrznie zróżnicowane, podobne do siebie)

RANDOMIZACJA• I zasada randomizacji polega na losowym doborze osób (obserwacji) do badań• II zasada randomizacji polega na losowym doborze osób do grup badawczych spośród

osób dobranych w randomizacji I stopnia

OPERAT LOSOWANIA 10

2020-03-14

6

METODY DOBORU PRÓBY

WYBÓR NIELOSOWY (PROBABILISTYCZNY)

• dobór jednostek do analizy jest uzależniony od osoby prowadzącej badania• wybór ten nie zapewnia reprezentatywności próby• konieczna jest duża ostrożność w interpretacji wyników

Metody doboru nielosowego• dobór oparty na zgłoszeniach chętnych (ochotniczy)• dobór oparty na dostępności badanych (wygodny)• dobór na chybił trafił• dobór celowy, arbitralny • metoda śnieżnej kuli• dobór informatorów • dobór sieciowy• dobór kwotowy

11

PRÓBA REPREZENTATYWNA• w rzetelny sposób odzwierciedla populację• reprezentatywność próby uzyskujemy przez odpowiedni sposób doboru

jednostek do analizy• tylko dobór losowy gwarantuje uzyskanie próby reprezentatywnej

Próba reprezentatywna poddawana jest bezpośredniemu badaniu empirycznemu ze względu na badaną cechę w celu wyciągnięcia wniosków o kształtowaniu się wartości tej cechy w całej populacji

Podstawowe etapy wykorzystania wyników badania próby: 1. Badacz opisuje jej właściwości, posługując się stosownymi metodami statystycznymi

(część opisowa badań)2. Formułowanie twierdzeń o właściwościach populacji na podstawie zdobytej wiedzy

o właściwościach próby, czyli innymi słowy, do uogólnienia wniosków wyciągniętych na podstawie badania próby na populację (część wyjaśniająca)

PRÓBA I POPULACJA

12

2020-03-14

7

PRÓBA I POPULACJA

• Zwykle nie można przebadać całej populacji. Badamy próbę, aby na jej podstawie wyciągać wnioski dotyczące całej populacji. Próba jako taka jest dla badacza mało interesująca

• Celem analiz jest estymacja (szacowanie) parametrów populacji za pomocą statystyk (estymatorów ) wyznaczonych dla próby. Wnioski te mogą być obarczone błędem. Poprzez zastosowanie odpowiednich procedur statystycznych wielkość tego błędu można oszacować

• Tylko wyniki uzyskane dla prób losowych umożliwiają ich ekstrapolację (uogólnianie) na całą populację. Prowadzenie badań, których wyników nie można uogólnić (nie sposób wyliczyć błędów szacowania) jest nieuzasadnione

• Odpowiednio duża próba pozwala zmniejszyć błąd szacowania. Zapewnia, że przewidywane na podstawie próby dla populacji wartości będą bliskie wartościom rzeczywistym.

• Sama wielkość próby (duża próba dobrana nielosowo) nie zapewnia reprezentatywności

13

STATYSTYKA JAKO WARTOŚĆ LICZBOWA

ESTYMATOR

• własność próby w formie miary opisowej wyznaczonej z tej próby (średnia, odchylenie standardowe, mediana). Estymatory to wielkości odnosząca się do danych uzyskanych w badaniach

• Estymatory oznaczamy na ogół za pomocą liter łacińskich M, x – średnia arytmetyczna obliczona podstawie danych uzyskanych w badaniachS – odchylenie standardowe obliczone na podstawie danych uzyskanych w badaniach

PARAMETR

• własność charakteryzująca populację, ustalona na podstawie estymatora. Parametry to wartości przewidywane, wyznaczone na podstawie danych pochodzących z próby, podawane są zwykle z określonym prawdopodobieństwem błędu (niepewności)

• Parametry oznaczamy na ogół za pomocą liter greckich (mi) – przewidywana z pewnym określonym prawdopodobieństwem średnia w populacji (sigma) – przewidywane z pewnym określonym prawdopodobieństwem odchylenie standardowe w populacji

PARAMETR A ESTYMATOR

Parametr jest to właściwość opisująca populację. Dokonujemy ich oszacowania na podstawie wartości uzyskanych w próbach. Estymator jest właściwością próby pobranej losowo z populacji.

14

2020-03-14

8

ZMIENNEZMIENNA

• cecha, właściwość pod względem której elementy grupy lub zbioru różnią się między sobą

STAŁA

• cecha, właściwość, pod względem której elementy grupy nie różnią się między sobą

WARTOŚĆ ZMIENNEJ

• przypisana jednostce kategoria cechy lub właściwości należąca do pewnego zbioru, który jest określony przez naturę rozważanego problem

• kategorie zmiennej muszą być rozłączne i wyczerpujące

POMIAR

• pomiar polega na sklasyfikowaniu jednostek i przypisaniu ich do kategorii zmiennej czyli ustaleniu jaką wartość przyjmuje badana cecha (zmienna), jakie jest jej natężenie

15

PODZIAŁ ZMIENNYCH

ZE WZGLĘDU NA WIELKOŚĆ ZBIORU• dwuwartościowe (dychotomiczne, sztuczna vs. naturalna dychotomia)• trójwartościowe (trychotomiczne) • wielowartościowe (politomiczne)

ZE WZGLĘDU NA SPOSÓB PRZYBIERANIA WARTOŚCI• ciągłe • dyskretne

ZE WZGLĘDU NA WZAJEMNE USYTUOWANIE DWÓCH CECH• zależne • niezależne

ZE WZGLĘDU NA RODZAJ SKALI POMIAROWEJ• nominalne• porządkowe• interwałowe• ilorazowe

16

2020-03-14

9

ZMIENNA CIĄGŁA• Przyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). • Można wskazać wartość pośrednią pomiędzy dwiema dowolnymi wartościami zmiennej• Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu

ZMIENNE NIECIĄGŁE (SKOKOWE/DYSKRETNE)• Przyjmuje wartości skokowe (tylko niektóre) czyli liczba wartości zmiennej jest skończona

lub przeliczalna (można „wymienić” wszystkie możliwe wartości, nawet jeśli trzeba wymieniać ich nieskończenie wiele)

• Liczba wartości pośrednich pomiędzy dowolnymi dwiema wartościami jest ograniczona• Zmienne dyskretne: płeć, ocena, wykształcenie, liczba znajomych na FB, gotowość do

głosowania na kandydata X, pozycja w rankingu

17

PODZIAŁ ZE WZGLĘDU NA SPOSÓB PRZYBIERANIA WARTOŚCI

• Jeśli dwie zmienne pozostają ze sobą w związku jedną z nich nazywamy zmienną NIEZALEŻNĄ, drugą ZALEŻNĄ.

ZMIENNA NIEZALEŻNAZmienna, od której zależy zmienna zależna, tzw. zmienna objaśniająca• Zmienne manipulacyjne – badacz w sposób losowy przyporządkowuje wartości tych

zmiennych osobom badanym (np. dawka leku, rodzaj oglądanego filmu), manipuluje zmienną zmieniając jej wartości, kierunek, natężenie

• Zmienne klasyfikacyjne - badacz nie może w sposób losowy przyporządkować wartości tych zmiennych osobom badanym, ponieważ nie ma na nie wpływu (np. wykształcenie respondentów, iloraz inteligencji, płeć)

ZMIENNA ZALEŻNAZmienna, która zależy od zmiennej niezależnej, zmienna objaśniana• Zmienna, którą mierzymy, dokonujemy jej pomiaru, którą nie manipulujemy w badaniu• Jej wartość jest "zależna" od wartości zmiennej niezależnej.• Jeśli pomiędzy zmiennymi istnieje zależność funkcjonalna, to zmienna zależna jest

zmienną przewidywaną, objaśnianą18

PODZIAŁ ZE WZGLĘDU NA WZAJEMNE USYTUOWANIE DWÓCH CECH

2020-03-14

10

KORELACYJNY• Korelacja oznacza współwystępowanie• Określonym wartościom jednej zmiennej towarzyszą określone wartości drugiej zmiennej• Zmienne są ze sobą skorelowane, ale natura przyczynowa tego związku nie jest znana• Kierunek wpływu wzajemnej relacji między zmiennymi nie zawsze jest możliwy do

jednoznacznego ustalenia

PRZYCZYNOWO-SKUTKOWY (FUNKCJONALNY)• Oznacza, że określone wartości jednej zmiennej będą wywoływać zmianę wartości drugiej

zmiennej, istnieje związek przyczynowo-skutkowy pomiędzy zmiennymi• Relacja między zmiennymi powinna spełniać trzy kryteria, by można było mówić o związku

przyczynowym: (1) związek między zmiennymi, (2) odpowiedni porządek w czasie , (3) wykluczenie alternatywnych wyjaśnień (przez kontrolę wpływu innych zmiennych i wpływu błędów próby)

• Stwierdzenie związku przyczynowo-skutkowego możliwe jest w badaniach eksperymentach, kiedy można kontrolować wartości zmiennej niezależnej

19

ZWIĄZEK MIĘDZY ZMIENNYMI

KORELACYJNE • Bada się naturalne związki pomiędzy zmiennymi bez ingerencji w nasilenie zmiennych• Badacz nie wpływa na żadną ze zmiennych, jedynie je rejestrując i obserwując relacje (korelacje)

między pewnymi podzbiorami zmiennych• Dane z badań korelacyjnych mogą być jedynie interpretowane w sposób przyczynowy w świetle

pewnych teorii, lecz nigdy nie pozwalają na ostateczne udowodnienie istnienia związku przyczynowego.

EKSPERYMENTALNE • Manipuluje się jedną ze zmiennych niezależnych• Wyróżnienie co najmniej dwie grupy badawcze (kontrolna, eksperymentalna)• Osoby do grup badawczych przydzielane są losowo• W badaniach eksperymentalnych badacz określa wartości niektórych zmiennych i mierzy wartości

innych zmiennych, przy zadanych ustawieniach.• Badania typu eksperymentalnego mogą efektywnie dowieść relacji przyczynowej między zmiennymi

QUASI EKSPERYMENTALNE• Badania eksperymentalne, w których nie została zachowana zasada randomizacji

Ustalenie związku korelacyjnego nie oznacza stwierdzenia zależności przyczynowo skutkowej!

20

SCHEMATY BADAŃ

2020-03-14

11

PODZIAŁ ZE WZGLĘDU NA PRECYZJĘ POMIARU

Zmienne jakościowe Zmienne ilościowe

nominalne porządkowe interwałowe ilorazowe

21

POZIOM POMIARUJAKOŚCIOWY (skale słabe, niemierzlane)

• Skala nominalna• Skala porządkowa (rangowa)

ILOŚCIOWY (skale mocne, mierzalne)• Skala interwałowa (przedziałowa)• Skala ilorazowa

POZIOM NOMINALNY• W zbiorze wartości zmiennej nie można ustalić żadnego porządku, wszystkie wartości są tak

samo „ważne”• Można stwierdzić, czy jedna wartość jest różna/równa od innej• Pomiar polega na wyborze ze zbioru wartości• Zmienne mierzone na skali nominalnej: płeć, wyznanie, zawód, kierunek studiów

• Można uporządkować wartości zmiennej w zależności od natężenia cechy• Można ustalić czy jedna wartość jest większa/mniejsza od innej, ale nie można zmierzyć

różnicy między nimi• Pomiar polega na wskazaniu pozycji/wartości na skali, uporządkowaniu• Zmienne mierzona na skalach porządkowych: wykształcenie, poziom akceptacji zjawisk i

poglądów, skala ocen szkolnych, skala Wechslera*

Typowe skale odpowiedzi w przypadku zmiennych porządkowych • Skala Likerta• Dyferencjał semantyczny (skala Osgooda) • Rangowanie (ustawienie elementów w określonej kolejności)

22

POZIOM PORZĄDKOWY

2020-03-14

12

SKALA LIKERTA

23

W badaniach społecznych bardzo częstą formą pytania, która pozwala ocenić poziom akceptacji danego poglądu jest format pytania zaproponowany przez Rensisa Likerta.

Opinia dotycząca jakiegoś zjawiska, poglądu jest diagnozowana na pięciostopniowej skali: • respondent ma wybrać jedną z pięciu odpowiedzi od zdecydowanie się zgadzam

do zdecydowanie się nie zgadzam• jest to skala porządkowa• odpowiedź neutralna trudno powiedzieć/ani tak ani nie jest na środku skali• jest to skala symetryczna• wielostopniowe skale diagnozujące poziom akceptacji nazywane są potocznie

skalami Likerta

SKALA LIKERTA– zdecydowanie nie zgadzam się (5)– raczej się nie zgadzam (4)– ani się zgadzam, ani się nie zgadzam (3)– raczej się zgadzam (2)– zdecydowanie się zgadzam (1)

SKALE OPARTE NA SKALI LIKERTA– radykalnie lewicowe (1)– lewicowe (2)– centrowe (3)– prawicowe (4)– radykalnie prawicowe (5)

– bez duszności (1)– niewielka duszność (2)– umiarkowana duszność (3)– ciężka duszność (4)– bardzo ciężka duszność (5)

DYFERENCJAŁ SEMANTYCZNYSKALA OSGOODA (DYFERENCJAŁU SEMANTYCZNEGO) służy do badania oceny jakiegoś zjawiska. Oparta jest na skali, która zawiera 7 punktów:• oceny dokonuje się wskazując natężenie cechy pomiędzy dwoma jej przeciwnymi charakterystykami (wyrażonych często przymiotnikowo)• najczęściej zadaje się zestaw pytań diagnozujących różne aspekty analizowanego zjawiska

1.Ocena pozytywna

7. Ocena negatywna

Które z poniższych określeń dotyczą według Ciebie serwisu Facebook

Dla młodych Dla starszych

Intuicyjny Skomplikowany w obsłudze

Bezpieczny Niebezpieczny

Ładny Brzydki

Szybko działa Wolno działa

Do biznesu Do zabawy

Z przyszłością Bez przyszłości

2020-03-14

13

DYFERENCJAŁ SEMANTYCZNYocena marki

POZIOM INTERWAŁOWY• Odległości pomiędzy kolejnymi wartościami zmiennej są jednakowe i mierzalne. Kolejne wartości

różnią się o tę samą wartość• Można ustalić o ile jedna wartość różni się – jest większa/mniejsza od innej, a różnice pomiędzy

wartościami mają sensowną interpretację• Skala nie ma zera (czasem punkt zerowy przyjmowany jest umownie)• Pomiar polega na ustaleniu wartości na podstawie przyjętej jednostki miary• Zmienne mierzone na skali interwałowej: temperatura, rok urodzenia

• Można ustalić ile razy jedna wartość jest większa od drugiej. • Nie tylko różnice, ale także ilorazy wielkości mają interpretację. • Pomiar jest dokonywany na skali, która ma zero• Zmienne mierzone na skali ilorazowej: wiek w latach, kwota dochodu, wzrost, długość, wynik testu w

procentach/punktach, iloraz inteligencji

• W analizach statystycznych na ogół nie dokonuje się rozróżnienia - skale przedziałowe i ilorazowe opisywane są jako ilościowe

10o C ≈ 50o F ; 20o C ≈ 68o F 10o C ≈ 283 K ; 293o C ≈ 566 K

26

POZIOM ILORAZOWY

2020-03-14

14

KUMULATYWNOŚĆ

nominalne porządkowe interwałowe ilorazowe

27

• Każda kolejna skala ma cechy skali poprzedniej • Skalę można sprowadzić do skali niższego poziomu czyli obniżyć jej poziom.

Wiąże się to jednak z utratą pewnych informacji• Łączenie kategorii skali obniża poziomu pomiaru lub go nie zmienia

28

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ilorazowaLiczba punktów:

ndst dbdost bdbOcena: porządkowa

nie zdano zdano nominalnaZaliczenie:

• podstawowe (do 6 lat)• gimnazjalne • podstawowe (8-letnie)• średnie (bez matury)• średnie (z maturą)• policealne• licencjat • magisterskie

porządkowa porządkowa

• Podstawowe lub gimnazjalne

• Średnie

• Wyższe

WYNIK TESTU

WYKSZTAŁCENIE

2020-03-14

15

SKALE POMIAROWE

29

WŁASNOŚCI• skala nominalna: klasyfikacja (różne/równe)• skala porządkowa: porównywanie (większe/mniejsze)• skala interwałowa: odejmowanie (o ile większe/mniejsze)• skala ilorazowa: dzielenie (ile razy mniejsze/większe)

Operacje matematyczne na wartościach skali porządkowej • Stanowisko ortodoksyjne: działania matematyczne na wartościach skali możliwe są tylko

dla skal mocnych• Stanowisko liberalne: na liczbach (przypisanym wartościom zmiennej) wolno

wykonywać działania matematyczne

• Rozwiązanie (?): Można wykonywać działania arytmetyczne, ale nie wolno wyciągać wniosków wybiegających poza dopuszczalne dla danej skali interpretacje

• Umowa: zmienne mierzone na skalach, które mają opisane tylko skrajne wartości mogą być w analizach traktowane jak zmienne ilościowe

Czy można zmierzyć niemierzalne?

• Czy jest Pan (i) zadowolona z obsługi w banku (tak/nie)

Wniosek: Z obsługi w banku zadowolonych jest 91% kobiet i 86% mężczyzn (jest różne)

30

1

Zdecydowanieniezadowolony

10

Zdecydowaniezadowolonyporządkowa

Zadowolenie klientów z obsługi w banku

ilościowa

nominalna

• Proszę znaczyć na skali od 1 do 10 w jakim stopniu jest Pan(i) zadowolony(a) z obsługi w banku.

Średnia: kobiety = 8,5 ; mężczyźni = 7,1Wniosek: kobiety są bardziej zadowolone z obsługi niż mężczyźni (większe/mniejsze)

• Ile razy Pan(i) uśmiecha się w banku?

Średnia: kobiety = 6,2 ; mężczyźni = 2,9Wniosek: kobiety są bardziej zadowolone z obsługi niż mężczyźni, uśmiechają się

dwukrotnie częściej niż mężczyźni (ile razy)

2020-03-14

16

ETAPY PROCESU BADAWCZEGOSTRATEGIA ILOŚCIOWA

FAZA KONCEPCYJNATEORIA• Uzasadnienie podjęcia badań• Sformułowanie celu i problemów badań • Eksplikacja (uszczegółowienie,

wyjaśnienie) problemu badawczego

METODA• Wybór i uzasadnienie hipotez • Operacjonalizacja problemu badawczego• Wybór zbiorowości • Wybór metod i technik badawczych• Przygotowanie narzędzi do badań• Pilotaż badań • Dobór próby

31

FAZA WYKONAWCZA • Realizacja badań • Weryfikacja zebranego materiału

WYNIKI• Wstępne grupowanie materiału

surowego (kodowanie)• Analiza materiału empirycznego – opis

statystyczny• Testowanie hipotez – wnioskowanie o

prawdziwości hipotez , wnioskowanie indukcyjne

• Pisanie raportu z badań