Analiza in poročanje

Question 1

Struktura besedila

Answer 1

odvisna od:
vrste članka (strokoven, znanstveni, poljudnoznanstveni)
vrste raziskave (kvalitativna, kvantitativna, mešane metode)
namena pisnega besedila
predstavljanje ključnih rezultatov javnosti/nadrejenim/deležnikom
predstavitev rezultatov v obliki članka za razvoj profesije/znanosti
predstavitev in komentar metodologije

Tipično strokovno/znanstveno besedilo, ki poroča rezultate raziskave: 
UVOD
PREGLED LITERATURE
METODOLOGIJA
REZULTATI
DISKUSIJA
ZAKLJUČEK
VIRI
PRILOGE

Question 2

Uvod

Answer 2

• izhodišča raziskave
  namen, cilji

opredelitev raziskovalnega problema in raziskovalnih vprašanj/hipotez*
*lahko del uvodnega dela in/ali metodologije

Question 3

Pregled literature

Answer 3

napisan na podlagi obstoječih virov (raziskav, preglednih člankov, drugih strokovnih dokumentov in publikacij)
v virih poskušamo identificirati
teme
trende, vzorce
izstopajoče vire, ki ugotavljajo kaj drugega ali obravnavajo kakšen drugačen vidik
najpomembnejša dela
odprta vprašanja

Question 4

Metoda / metodologija

Answer 4

opis načrta in izvedbe raziskave
pišemo v pretekliku, opišemo:
raziskovalna vprašanja (če jih nismo že v uvodu)
potek raziskave (izbira metode za zbiranje podatkov, izvedba raziskave, obdobje zbiranja podatkov)
vzorec (metoda vzorčenja, kakšen delež odgovorov smo pridobili, značilnosti udeležencev/dokumentov, vključenih v raziskavo, morebitna kompenzacija za sodelovanje v raziskavi)
proces obdelave in analize podatkov (katera orodja in metode smo uporabili za analizo, smo naleteli na kakšne objektivne težave pri procesiranju, analizi)
morebitne omejitve raziskave, ki smo se jih zavedali že ob načrtovanju

Question 5

Rezultati

Answer 5

objektivno poročamo rezultate, jih ne poskušamo interpretirati, vrednotiti ali iskati razlag  to delamo v diskusiji
ne dajemo še končnega odgovora na raziskovalna vprašanja, lahko pa ovržemo/potrdimo hipoteze (če jih imamo)
razlika med kvantitativnimi in kvalitativnimi raziskavami
kvantitativne: poročamo o rezultatih deskriptivne in inferenčne statistike
kvalitativne: načini predstavitve rezultatov bolj raznoliki, odvisni od preferenc in ustvarjalnosti avtorja, kako najbolje predstaviti izsledke, velikokrat združeni z diskusijo

Question 6

Diskusija

Answer 6

evalvacija in interpretacija ključnih rezultatov in njihovega pomena v kontekstu naših raziskovalnih vprašanj
kaj rezultati pomenijo
zakaj so rezultati pomembni
česa nam podatki ne morejo povedati
povezava in primerjava naših rezultatov z ugotovitvami drugih, ki smo jih predstavili v pregledu literature

ne ponavljamo že povedanega, ampak poskušamo podatke postaviti v kontekst
ne predstavljamo novih rezultatov
pazimo, da ne delamo zaključkov, ki jih naši podatki ne podpirajo

Question 7

Zaključek

Answer 7

Naj bo kratek, jedrnat in privlačen:
povzetek in refleksija raziskave
morebitne pomanjkljivosti raziskave
priporočila za nadaljnje raziskave na to temo
izpostavimo, kakšen je glavni doprinos naše raziskave

Question 8

Seznam navedenih virov

Answer 8

vsi viri, ki jih citiramo v besedilu, morajo biti navedeni v seznamu virov z vsemi potrebnimi informacijami za najdenje in identifikacijo
IN OBRATNO: Vsi viri v seznamu navedenih virov morajo imeti citat v besedilu!
upoštevanje konsistentnosti in enotnih pravil navajanja
APA načela: abecedni vrstni red virov brez številčenja, viseči zamik, APA pravila za navajanje virov

Question 9

Priloge

Answer 9

neobvezen element
vsebina, ki pomaga bralcu pri razumevanju raziskave, ni pa bistvena
primeri:
raziskovalni instrumenti (vprašalniki, navodila, skale)
natančni statistični podatki
celotni prepisi intervjujev

Question 10

Proces obdelave pridobljenih podatkov

Answer 10

(vnos v orodje za obdelavo)
čiščenje, kodiranje, kategorizacija podatkov
analitična obdelava
prikazovanje z grafi, tabelami

Question 11

Orodja za obdelavo kvantitativnih podatkov

Answer 11

EXCEL
SPSS
1ka

Question 12

Osnovne analize

Answer 12

FREKVENCE = število odgovorov
ODSTOTKI
FREKVENCE in ODSTOTKI
MERE SREDNJIH VREDNOSTI
PRIMERJAVE

Question 13

Prikaz podatkov

Answer 13

GRAFIČNI
kadar želimo prikazati trend, izstopajoče vrednosti, odnose med podatki

TABELARIČNI
kadar imamo veliko količino podatkov ali kadar so pomembne natančne vrednosti in različne podrobnosti

Question 14

Namen prikazovanja podatkov

Answer 14

Raziskovanje: s prikazom podatkov si olajšamo analizo in pregled dobljenih rezultatov, vsak rezultat lahko še dodatno raziščemo in iščemo vzorce ali razlage, preverimo odnose med posameznimi elementi,…
Shranjevanje: tabele in grafi omogočajo shranjevanje pomembnih podatkov za kasnejše analize
Komunikacija: sporočanje rezultatov raziskave ciljni publiki (najbolj običajen namen prikazov)
Vizualni učinek: privlačijo pozornost, boljša berljivost teksta

Question 15

Osnovna pravila prikazovanja podatkov

Answer 15

OSNOVNA PRAVILA:
elemente, ki jih primerjamo, prikažemo drug zraven drugega
vsak element naj bo jasno označen
velikost črk in številk naj bo dovolj velika za branje v izvirni velikosti
prikaz podatkov mora biti razumljiv sam po sebi in mora vključevati vse informacije, ki so potrebne za razumevanje prikaza
vključite le potrebne podatke in se izogibajte „dekoracijam“, ki nimajo nobene informativne vrednosti (npr. obarvanje ozadja grafa itd.)
če imamo več grafov/tabel, naj bo oblikovanje konsistentno

Question 16

Tabele

Answer 16

naj ne vsebujejo preveč podatkov
naj prikazujejo podatke tako, da podkrepijo naša opažanja (iste podatke namreč lahko prikažemo na več različnih načinov – frekvence, odstotki,…)
naj jasno povedo, kaj je prikazano (označitev stolpcev in vrstic /število odgovorov ali odstotek odgovorov – odstotek od česa?…)
naj imajo le črte, ki so potrebne za jasnost prikaza

Question 17

Poročanje rezultatov

Answer 17

Vsak prikaz, ki ga vključujemo v besedilo, mora:
a) imeti najprej referenco v besedilu, npr.
Tabela 1 prikazuje število izpolnjenih anket v posameznih enotah knjižnice.
Največje število anket je bilo izpolnjeno v enoti KOŽ (Tabela 1).
b) biti oštevilčen (Slika 1, Slika 2, …)

v besedilu ne ponavljamo rezultatov in ne opisujemo vsakega posameznega rezultata, ki je že v prikazu, namesto tega raje:
 izpostavimo posamezne rezultate (najbolj pogosto, najbolj izstopajoče, najbolj pomembno,…)

npr.
Starejši od 61 let so predstavljali največji delež udeležencev na ustvarjalnih in izobraževalnih delavnicah (Tabela X).

Question 18

Grafi

Answer 18

HISTOGRAM
POLIGON
STRUKTURNI KROG
STRUKTURNI STOLPEC

Question 19

Pogoste napake grafičnega prikazovanja

Answer 19

napačna izbira vrste grafikona (s črtnim grafikonom lahko zavajamo: nakazujemo trend/povezavo med kategorijami, nakazujemo obstoj vrednosti med kategorijami)(tortni prikaz: popačenje velikosti rezin: skupna vrednost več kot 100%
ne uporabimo:
kadar je bilo možnih več odgovorov na vprašanje
kadar imamo veliko kategorij (npr. več kot 5, ker je težka identifikacija kategorij))(prilagajanje y osi: manipulacija:
prikažemo večje ali manjše razlike kot v resnici so)

več kot je nepotrebnih elementov, težje je razumevanje rezultatov

vizualno oblikovanje grafa
preveč podatkov/oblikovnih elementov na grafu ali v tabeli
nepotrebni elementi (3d prikaz, nepotrebne barve…)
osi grafov (slabo označevanje osi/podatkov, neprimerno prilagajanje y osi)
neprimerna uporaba decimalk

Question 20

Kvalitativni podatki

Answer 20

zapiski s terena
prepisi intervjujev, fokusnih skupin, pogovorov
video gradivo (fotografije, video posnetki…)
dokumenti… 

ANALIZA kvalitativnih podatkov
= proces, kjer s pomočjo zbranih kvalitativnih podatkov poskušamo oblikovati razlago, interpretacijo ali razumevanje ljudi/situacije, ki jo proučujemo

Question 21

Urejanje gradiva

Answer 21

prepisovanje posnetkov, popravljanje in dopolnjevanje zapisov s terena, dodajanje komentarjev
deidentifikacija podatkov (odstranjevanje imen, kontaktnih podatkov…dodeljevanje kod udeležencem)
ob pregledovanju podatkov že začnemo beležiti ideje, teme ali kategorije za kasnejše faze

Question 22

Priprava in procesiranje podatkov

Answer 22

odločitev za način obdelave
ročno (papir ali Word, Excel)
s programi za kvalitativno analizo

CAQDAS – Computer-assisted Qualitative Data Analysis Software
orodje za upravljanje - služi za zapisovanje opomb, urejanje, kodiranje, iskanje, povezovanje konceptov, prikaz podatkov
+ enostavno dodeljevanje kod, spreminjanje, združevanje tekom analize
+ možnost povezovanja različnih tipov podatkov
+ povezave med podatki in demografskimi podatki
+ funkcije, ki omogočajo iskanje, vizualizacijo, oblikovanje teoretičnih modelov
+ olajša delo v skupini raziskovalcev, podpira primerjavo kodiranja različnih raziskovalcev (ICR – intercoder reliability)
- večinoma plačljivi
- potreben čas za obvladovanje vseh možnosti
- morebitni problemi s programom

Question 23

Kodiranje

Answer 23

kodiranje = tehnika, uporabljena pri analizi kvalitativnih podatkov
določimo enoto analize: bomo kodirali vsako vrstico, vsak stavek, vsak odstavek, vsako stran?
kode označujejo pomen besed, fraz, stavkov, odstavkov
pristopi pri oblikovanja kod:
na podlagi konceptualnih okvirjev, teorije (a priori)
sproti med analizo (open coding)
izvirni termini, uporabljeni s strani udeležencev (in-vivo code)

Question 24

Strategije analize

Answer 24

cilj je poglobljeno razumevanje posameznega fenomena

cilj je oblikovanje, gradnja teorije na podlagi surovih podatkov

Question 25

Prikaz kvalitativnih podatkov

Answer 25

Lahko le opisno
identificiramo kategorije
opisujemo identificirane značilnosti
dajemo primere s pomočjo citatov
Lahko smo tudi nekoliko bolj kreativni pri vizualnem prikazu, povzetku ugotovitev