Izpit - vprašanja, ki se ponavljajo Flashcards
Vprašanje, ki sem jih imela jaz na prvem izpitu in tiste, ki sem dobila, da so jih imeli drugi
Posploševanje v kvalitativnem in kvantitativnem raziskovanju
Pri kvalitativnem raziskovanju posplošujemo iz vzorca na osnovno množico (hi kvadrat preizkus, t - test, analiza variance, ocenjevanje parametrov). Potrjevanje oz. zavračanje hipotez, tvorba teoretičnih, splošno veljavnih ugotovitev.
Cilj kvalitativne raziskave raziskave je oblikovati teorije. Gre za postopek generalizacije (iz posamičnega na splošno). Vendar tukaj obstaja nek zadržek: ker pravzaprav ne delamo z reprezentativnim vzorcem. Na podlagi posamičnih primerov poskušamo ugotoviti: Kaj? Ali nekaj o celoti ali nekaj o posamičnem primeru? Kvalitativni raziskovalci pravijo, da posploševanje ni cilj kvalitativnega raziskovanja. Mesec zapiše, da edina posplošitev to, da ni posplošitev. Posploševanje na sploh je povezano s kontekstom, v katerih smo prišli do ugotovitev. Odvisno je od preučevalne populacije (osebe, institucije). Zelo pomembno je, da posplošitve ( vsaj delne) lahko izvajamo, kadar sistematično zbiramo gradivo. Vedno je treba opisati pot, ki smo jo ubrati.
Analiza variance v eksperimentu - celoten postopek
Anova ali analiza variance je v raziskavah pogosto uporabljena statistična metoda. Analiza variance je podoben test kot t - test, le da se pri analizi variance primerja povprečje treh ali več skupin med seboj.
Pogoji: podatki morajo biti porazdeljeni normalno, drugi pogoj pa je homogenost varianc. Anova nam pove ali se skupine med seboj statisitčno pomembno razlikujejo. Kateri dve skupini se razlikujeta pa preverimo s post - hoc testi.
- homogenost varianc - Levenov test
- Tveganje mora biti nad 5% (za ANOVO). H0: skupine so homogene (enaka rapršenost), H1: skupine so nehomogene
če je tveganje nad 5% uporabimo ANOVO, če je manjše pa Brown Forsythe.
Pri ANOVI uporabimo dve hipotezi:
- ničelna hipoteza: ne obstajajo statistično pomembne razlike
- h1: med skupinami obstajajo statistično pomembne razlike.
Če obstajajo statistično pomembne razlike med skupinami naredimo post - hoc test, za anovo je to HSD.
Likartov tip stališč - kako meriš aritmetično sredino
Likartov tip stališč uporabljamo zato, da izmerimo stališče posameznika. Kadar nas zanimajo stališča o neki problematiki, uporabimo takšno lestvico. Stopnje izrazimo številsko. Poleg se strinjam, se delno strinjam dodamo zraven še številke (tako kot pri ocenah v šolah). Izračunamo aritmatično sredino. Poznamo način dodelava tovrstne spremenljivke, kjer upoštevamo predpostavko in uporabimo zahtevnejše postopke. Te stopnje so ordinalne spremenljivke - opisne. Tukaj smo pri isti zgodbi kot pri ocenah. Vendar, ker so vrednosti številsko izražene, podatke v takih lestvicah pogosto obdelujemo kot številske spremenljivke ob predpostavki, ki je zgolj predpostavka in sicer, da so intervali med temi stopnjami enake. Četudi niso. Kajti ne moremo dokazati, da je razlika med pogosto in zelo pogosto enaka med redko in občasno.
Kaj pomeni, če imamo možnost enega ali več odgovorov?
To se po navadi zgodi pri instrumentu, ki ga imenujemo anketni vprašalnik. Imamo hipotezo, ki pravi, da se enopredmetni in dvopredmetni študentje razlikujejo glede tega, zakaj so izbrali študij pedagogike in andragogike. Če bi postavili podatke za takšno hipotezo bi zbrali podatke za dve spremenljivki:
- enopredmetni, dvopredmetni
- razlog za odločitev za študij
Razlogi: delo z otroki, delo z odraslimi, možnost zaposlitve in nisem vedel, kaj bi.
Ker imamo dve opisni spremenljivki naredimo hi - kvadrat preizkus enake verjetnosti. Če želimo preveriti to hipotezo, mora biti vprašanje zastavljeno tako, da anketiranec izbere en odgovor.
Če anketirancu dovolimo, da izbere več odgovorov, moramo hipotezo preverjati štirikrat. Če lahko izbere dva odgovora, potem vsak odgovor postane svoja spremenljivka. Če npr. izbere delo z odraslimi in možnost zaposlitve. Ta dva odgovora dojemamo kot da če posameznik na obe vprašanji odgovori z da. Opravil bi preizkus hipoteze neodvisnosti.
To lahko razrešimo, če napišemo: izberite odgovor, ki za vas najbolj velja.
Kaj pomeni, da je naloga diskrimintorna? Povej na primeru in opiši postopek
Pri selekcioniranju poskusnih serij pri testu moramp narediti prehodni preizkus in glavni preizkus, kjer analiziramo naloge z vidika težavnosti in analizo z vidika diskriminativnosti. Pri analizi z vidika diskriminativnosti se vprašamo, kdaj je testna naloga (posamezna naloga) zadovoljivo deskriminativna? Naloga je zadovoljiva diskriminativna takrat, če jo bolj uspešno rešijo tisti, ki so na celotnem testu bolj uspešni. Test deskriminativnosti meri to, ali so tisti, ki na celotnem testu pokažejo več znanja, uspešnejši tudi pri tej nalogi.
Kako izmerimo diskriminativnost posamezne naloge? S koralacijskim koeficientom, ki ga poznamo kot točkovni biserialni koeficient. Tega uporabimo, kadar je ena spremenljivka nominalna, druga pa številska.
Primer: ko računamo diskriminativnost nalog je nominalna spremenljivka: rešil/ ni rešil, številska spremenljivka ša število točk, ki jih je dosegel pri celotnem testu. Prvi učenec je nalogo rešil in dosegel 22 točk, drugi učenec je nalogo rešil in dosegel 20 točk, tretji učenec naloge ni rešil in dosegel 12 točk, četrti učenec naloge ni rešil in dosegel 15 točk. Trend je, da je bil tisti, ki je nalogo rešil uspešnejši.
Pričakujemo močno povezanost, korelacijo. Se pravi, kadar je vrednost točkovnega biserialnega koeficieanta višja od 0,80, takrat je ta naloga diskriminatorna, kar dokaže, da tisti, ki imajo več točk na testu tudi to nalogo rešijo.
Zagovorniki paradigmatskega relativizma in načela
Načelo paradigmatskega relativizma je uporaba kateregakoli filozofskega ali metodološkega pristopa, ki je uporaben za določen raziskovalen problem, ki ga proučujemo. Pomembno je preseganje okvirjev obstoječe paradigme v prid vzpostavitve novega, paradigmatskega koncepta. Razlog za paradigmatski relativizrm je razmah in razvoj družboslovnih znanosti, svoje mesto pa si je utrl s praktičnim delom raziskovalcev. Pozitivno je vplival na popuščanje napetosti v paradigmatski vojni in na razvoj raziskovanja, saj se raziskovalcem ni treba opirati več na eno samo metodo, ampak izberejo tisti, ki je primerna. Ne obstaja vseobsegajoče orodje ali sam metajezik - različni ljudje imajo različne poglede na katere se opiramo in vsi so pravilni. Raziskovalna vprašanja so bolj pomembna od metod.
Vprašanje etičnosti v kvalitativnem raziskovanju
Etičnost se ne kaže samo v odnosu do raziskovalnega procesa, ampak tudi glede na udeležene v raziskovanju in tudi glede na raziskovalca.
Temeljne etična vodila pri raziskovanju morajo biti naslednja: v nobeni situaciji raziskovalnega procesa nobenemu posamezniku, skupini ali instituciji ne sme biti povzročena nikakršna škoda, ne sme biti prevar oz. goljufij, udeleženci morajo biti informirani o raziskavi, nikoli ne sme biti ogrožena zasebnosti in zauspnost v raziskavo vključenih oseb, odstop in odvzem podatkov s strani udeležencev je mogoč kadarkoli, sodelovanje v raziskavi mora biti vedno prostovoljno. Raziskovalec je lahko postavljen v položaj, ko so obveznosti, ki jih ima kot raziskovalec, v nasprotju z obveznsostimi, ki jih ima kot državljan. Preučevane osebe mu lahko zaupajo določene informacije, ki ni jih kot državljan moral posredovati ustreznim organom pregona, kot raziskovalec pa je zavezan zaupnosti, ki jo je obljubil poučevalnim osebam. Navadno se posamezna etična vprašanja pojavijo med procesom raziskovanja, nekatere etične dileme pa lahko raziskovalec predvidi že pred začetkom raziskovanja.
Zakaj Thurstonova lestvica bolj zanesljiva od Likartove + PRIMER
Thurstonova lestvica je bolj zanesljiva in bolj veljavna. Zanesljivost instrumenta pomeni, da pri ponovni uporabi na istih osebah dobimo enake rezultate. To pomeni, da isto lestvico stališč damo v izpolnjevanje dvakrat - prvič in čez npr. 14 dni drugič. Večja verjetnost, da bomo drugič, ko bomo izpolnjevali takšno lestvico obkrožili isti odgovor pri Thurstonovi. Zanesljivost lestvice, ki daje stabilnost odgovorov, je pri Thurstonovi lestvucu večja, kajti ljudje si bolj zapomnijo tako oblikovane trditve, mnenja kot to, ali se z nečim bolj strinjajo ali celo delno strinjajo.
Pri veljavnosti pa gre za to, ali res merimo tisto kar želimo meriti. Thurstonova je bolj veljavna, ker je za sestavljanje izjemno zahtevna.
Zanesljivost testa - metode našteti in na kratko opisati
Test je zanelsjiv, če nekdo, ki je pri prvem testiranju dosegel visoko število točk, to doseže tudi pri drugem številu točk. Obstaja pa tudi toleranca. Mero zanesljivosti uporabimo koeficient zanesljivosti: to je Pearsonov korelacijski koeficient, ki mora biti višji ali enak 0,80%. To pomeni, da se 80% rezultat ujema, ostala se pa ne.
METODE, S KATERIMI OCENJUJEMO KOEFICIENT ZANESLJIVOSTI:
- Retestna metoda - računamo Pearsonov kk, koeficient stabilnosti
- Metoda paralelnih oblik testa - velikokrat uporabljajo učitelji, test a in b, šlo naj bi za paralelne oblike, podobne naloge, podobni principi, vendar nekoliko drugače. Računamo Pearsonov kk, ki ga imenujemo koeficient ekvivalentnosti
- Metoda lihih in sodih polovic - rešijo en test, ki ga naknadno razdelimo v dve polovici: eno sestavljajo naloge, ki so pod sodimi zaporednimi številkami, drugo pa naloge, ki so pod lihimi zaporednimi številkami. Izračunamo Pearsonov kk in dobimo koeficient homogenosti
- Metoda analize notranje konsistentnosti - test razdelimo na toliko delov, kolikor nalog ima in računamo s pomočjo Kuder - Richarsonove formule.
