Podstawą każdego przeprowadzonego badania jest dobrze wykonana ankieta. Umiejętność poprawnego zadawania pytań oraz określania możliwych odpowiedzi (w przypadku pytań zamkniętych) stanowi bardzo ważny element późniejszej analizy zebranych danych. Celem tego artykułu będzie przedstawienie praktycznych rad, na które warto zwrócić uwagę tworząc własną ankietę. Uwzględnienie ich powinno znacznie zmniejszyć liczbę błędów, jakie może popełnić każdy badacz, które nie raz znacznie utrudniają lub wręcz uniemożliwiają  analizę zebranych danych oraz znalezienie odpowiedzi na stawiane w badaniu hipotezy.

1.Zwróć uwagę na język

Język ankiety powinien być dostosowany do grupy docelowej naszego badania. Należy unikać słownictwa, które może sprawiać kłopoty w zrozumieniu pytań lub odpowiedzi. Jeśli już musimy użyć specjalistycznego słownictwa (terminologii naukowej, technicznej) warto w nawiasie podać krótką definicję tego pojęcia. W ten sposób unikniemy również różnic w interpretacji. Należy pamiętać, aby każde z pytań w ankiecie było jednoznacznie rozumiane przez wszystkich badanych.

2.Zadbaj o przejrzystość i czytelność ankiety

Dopilnuj, aby ankieta była czytelna i schludna. Zarówno pytania, jak i odpowiedzi nie powinny być zbyt długie. Zwróć uwagę na kolejność zadawania pytań – pytania osobiste (pytania metryczkowe, o dochody, mogące drażnić badanych) najlepiej umieszczać pod koniec ankiety. Każdy kwestionariusz powinien posiadać również logiczną strukturę. Pytania, w miarę możliwości, powinny być pogrupowane w ankiecie, tak aby nie powracać kilka razy do tego samego wątku. Warto, aby układ i graficzny wygląd ankiety ułatwiał udzielanie odpowiedzi.

3.Unikaj zadawania pytań sugerujących odpowiedź

To jedna z ważniejszych zasad poprawnego tworzenia pytań w ankiecie. Staraj się nie zadawać respondentom pytań sugerujących odpowiedź lub mogących ujawnić prawdziwy cel badania. W momencie, gdy zaczniemy sugerować odpowiedź badanemu istnieje duża szansa, że będzie on chciał udzielić odpowiedzi zgodnie, lub wręcz przeciwnie do wyników, jakie chcielibyśmy uzyskać.

4.Unikaj pytań zawierających podwójną negację oraz niesprecyzowane jednostki czasu

Zadbaj, aby pytania w ankiecie nie zawierały podwójnych negacji, które znacznie wydłużają czas potrzebny na udzielenie odpowiedzi oraz zwiększają możliwość niezrozumienia pytania i udzielenie odpowiedzi niezgodnej z przekonaniami respondenta. Pytając o częstość występowania jakiegoś zjawiska, emocji warto doprecyzować możliwe odpowiedzi. Zamiast umieszczając odpowiedzi o nie do końca sprecyzowanej jednostce czasu („często”, „regularnie”, „od czasu do czasu”) warto pomyśleć nad umieszczeniem bardziej dokładnych informacji („rzadziej niż raz w miesiącu”, „częściej niż raz na rok”).

5.Zadawaj konkretne pytania

Istotnym elementem dobrze przygotowanej ankiety jest treść zadawanych pytań. Warto pytać wprost o pewne opinie lub odczucia badanych.. Dość ważną radą wydaje się również nie rozpoczynanie pytań od zwrotu „czy zdarzyło Ci się…” – w to miejsce warto zastanowić się nad spytaniem „kiedy ostatnio zdarzyło Ci się…”. Dotyczy to szczególnie występowania emocji, sytuacji, które przydarzają się zdecydowanej większości badanych. Warto zadbać, aby pytania dotyczyły opinii i sytuacji, które respondenci mogą dość łatwo stwierdzić lub sobie przypomnieć.

6.Zaznacz, że udział w badaniu jest dobrowolny i anonimowy

Poinformuj badanych, że udział w badaniu jest całkowicie dobrowolny i anonimowy. Z praktyki wiadomo, że respondenci udzielają bardziej szczerych odpowiedzi w momencie, gdy wiedzą, że nikt nie będzie indywidualnie analizował odpowiedzi uzyskanych przez poszczególnych badanych.   

7.Nie pytaj o procenty lub proporcje

Warto pamiętać, że sporo problemów sprawiają respondentom pytania wymagające podania odsetka lub proporcji. Bardzo często zdarzają się sytuacje, że odpowiedzi udzielone przez badanego nie do końca sumują się do podawanej przez nas wartości (np. 100%). Rozwiązaniem wydaje się poproszenie badanych o określenie na skali stopnia, w jakim dany aspekt, sytuacja, odczucia są dla nich ważne. Skracamy w ten sposób również czas potrzebny na udzielenie odpowiedzi na tego typu pytanie.

8.Zwróć uwagę na kategorie podawane w przypadku pytań zamkniętych

Kolejną, dość istotną kwestią przy tworzeniu dobrej ankiet jest zastanowienie się nad ilością możliwych odpowiedzi w pytaniach zamkniętych. Nie ma jednej zasady, która określałaby, ile dokładnie kategorii powinny przyjmować odpowiedzi na konkretne pytania. Ważne, aby nie było ich zbyt mało (dajemy małe pole do wypowiedzenia się badanemu) lub zbyt wiele (wówczas respondent może mieć problem z zaznaczeniem odpowiedzi najbardziej zbliżonej do jego przekonań).

9.Nie pytaj wprost

W tworzonej ankiecie unikaj zadawania pytań wprost, szczególnie jeśli chcesz poznać opinię badanych na tematy, które mogą być odebrane jako zbyt intymne i prywatne. Zamiast pytania wprost warto rozważyć zadanie kilku pytań nawiązujących do interesującej nas kwestii. Przykład – aby określić skłonność do depresji dopytajmy o to, czy zdarzają się wahania nastroju, czy prosi znajomych o radę w trudnej sytuacji, w jaki sposób reaguje w sytuacji stresu itp.

10.Zadbaj, by ankieta nie była zbyt długa

Warto zwrócić uwagę również na ilość pytań w ankiecie. W momencie, gdy wypełnienie ankiety zajmuje więcej czasu tym automatycznie respondenci mniej chętnie będą brać udział w badaniu. Zmęczenie udzielaniem odpowiedzi na zbyt dużo pytań może spowodować również mechaniczne uzupełnienie ankiety, przez co zmniejsza się rzetelność i jakość zebranych danych.

Wybór metody analizy

Wnioskowanie statystyczne składa się z następujących etapów:

- formułujemy hipotezę zerową i badawczą, określamy dobór próby,

- wybór testu statystycznego,

- sprecyzowanie reguły decyzyjnej (przy jakiej wielkości p hipoteza zerowa zostanie odrzucona),

- wykonanie analizy,

- interpretujemy uzyskany wynik z oparciu o założone kryteria decyzyjne (ustalone w trzecim etapie wnioskowania).Odrzucenie hipotezy zerowej oznacza uzyskanie wyników istotnych statystycznie (mamy podstawy do wnioskowania o istnieniu różnic, związku itp.).

Możemy wykorzystać zarówno testy parametryczne, jak i nieparametryczne (gdy złamane są pewne założenia określonych analiz). Warto zaznaczyć, że testy parametryczne maja większą moc.

Jednych z najważniejszych założeń jest wielkość próby i liczebność grup. W analizie czynnikowej minimalna liczba badanych wynosi 10 x liczba użytych zmiennych w tej analizie, a np. w przypadku analizy regresji: 56+ 8 x liczba predykatorów. Przebadanie mniejszej niż zalecana liczby badanych może prowadzić do błędów we wnioskowaniu. Jeśli chodzi o założenie normalności rozkładu warto wiedzieć, że np. testy t nie są wrażliwe na złamanie tego założenia.

Często o wyborze odpowiedniej analizy statystycznej wnioskujemy na podstawie skal pomiarowych, jakimi mierzone są określone zmienne:

- 2 skale nominalne: chi – kwadrat

- 2 zmienne ilościowe – analiza korelacji lub regresji,

- w przypadku posiadania zmiennej ilościowej i nominalnej musimy zwrócić uwagę na liczbę grup (poziomów zmiennej niezależnej) oraz na to, czy mamy do czynienia z pomiarami niezależnymi (międzygrupowymi czy wewnątrzgrupowymi). I tak:

            - 2 grupy niezależne – testy t dla prób niezależnych,

            - 2 pomiary zależne – testy t dla prób zależnych,

            - 3 i więcej grup niezależnych – jednoczynnikowa analiza wariancji

- 3 i więcej pomiarów zależnych – jednoczynnikowa analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami,

- w sytuacji, gdzie mamy do czynienia z dwiema zmiennymi grupującymi badanych (pomiary niezależne) – dwuczynnikowa analiza wariancji

- jeśli badamy sytuację, gdzie mamy do czynienia zarówno z pomiarami zależnymi, jak i niezależnymi (badamy nastrój przed i po egzaminie ze statystyki, dodatkowo badamy występowanie różnic w nastroju między kobietami i mężczyznami) – analiza wariancji w schemacie mieszanym.

 

Podziała badanych na grupy

Decydując się na podział osób badanych wedle wyników uzyskanych na skali ilościowej możemy skorzystać z jednej z dwóch metod:

- wag absolutnych – np. podziału wedle wartości mediany (uzyskamy w miarę równoliczne grupy)

- wag ipsatywnych – podział dokonany po uwzględnieniu średniej oceny danej dziedziny, np. pytamy o lubienie danego wykładu na skali od 1 do 10 (im wyższy wynik, tym bardziej pozytywna ocen wykładu). W momencie wyliczania wyniku ipsatywnego dla badanych odejmujemy od średniej oceny wszystkich wykładów ocenę wykładu ze statystyki. Jej zastosowanie wydaje się bardziej rozsądne.

Przy interpretowaniu wyników musimy pamiętać, że każdy pomiar, prócz prawdziwego wyniku, zawiera pewien błąd. Warto więc na etapie planowania badania podjąć próbę kontrolowania pewnych czynników, które mogą zakłócać wyniki pomiaru. Pamiętajmy jednak, że wysoka kontrola czynników zakłócających (np. badanie pamięci poprzez naukę bezsensownych sylab) może zmniejszyć motywację badanych do wzięcia udziału w badaniu

Prócz zapisu istotności statystycznej warto podać również statystyki określające siłę efektu (wielkość różnicy, powiązania). Pozwala to na dokonanie bardziej precyzyjnej interpretacji wyników.

Projektując badanie zalecane jest także określenie, czy chcemy badać próby homogeniczne (składające się z osób spełniających określone warunki – studenci, kierowcy ciężarówek, wykładowcy statystyki) czy heterogeniczne (np. próby reprezentatywne). Użycie grup heterogenicznych pozwoli na generalizację wyników na populację (warunek trafności zewnętrznej).

Moderatory i mediatory

Decydując się na wykonanie analizy statystycznej wyników badania możemy zdecydować się na poszukanie mediatorów i moderatorów.

Moderatorto zmienna, której wartość wpływa na  kierunek lub siłę zależności. Obecność istotnego moderatora można sprawdzić wykorzystując analizę wariancji MANOVA. O istnieniu moderatora wnioskujemy, gdy interakcja okazałaby się istotna statystycznie. Graficznie przedstawiono to poniżej:

Mediatorjest to określona zmienna, która pośredniczy w relacji między dwiema innymi zmiennymi. Mediację można mierzyć m.in. poprzez zastosowanie analizy regresji (hierarchicznej; wprowadzając mediatora w kolejnym kroku analizy). Po uwzględnieniu mediatora w modelu (zmienna 3, por. poniższy wykres) relacja między zmiennymi 1 i 2 powinna zaniknąć lub znacząco osłabnąć:

Porównanie analizy regresji, wariancji i kowariancji

- analiza kowariancji nie pozwala na zbadanie interakcji kowiariantu z czynnikami,

- analiza regresji potwierdza istnienie większej liczby interakcji aniżeli analiza wariancji (kategoryzując zmienną ze skali ilościowej na nominalną lub porządkową tracimy część informacji – stąd mniejsza liczba wyjaśnionych efektów),

- minusem analizy regresji jest to, że interpretacja interakcji wyższego rzędu może być kłopotliwa.

Podsumowanie

- analiza czynnikowa – służy do sprawdzenia, czy na podstawie n zmiennych możemy wyodrębnić pewne podskale (czynniki). Grupujemy zmienne,

- skalowanie wielowymiarowe – chcemy zbadać zależności między obiektami w określonej przestrzeni (np. percepcji badanego). Miary podobieństwa wyliczane są poprzez odległości między obiektami,

- analiza skupień – pozwala na klasyfikację osób lub zmiennych pod względem podobieństwa (np. znalezienie grup charakteryzujących się określonymi stylami odżywiania lub sprawdzenie, czy oceny pewnych produktów są zbliżone / odległe względem siebie),

- analiza ścieżek / modelowanie strukturalne – badanie istnienia modelu przyczynowego na podstawie macierzy korelacji,

- analiza kowariancji – badamy wpływ zmiennych niezależnych (nominalnych) na zmienną zależną (ilościową) przy kontroli innych zmiennych ilościowych,

- rho Spearmana – sprawdzamy istnienie powiązania między dwiema zmiennymi porządkowymi (nieparametryczny odpowiednik analizy korelacji r Pearsona),

- test U Manna – Whiteya – mierzymy różnice między dwiema grupami pod względem nasilenia określonej zmiennej porządkowej. W momencie, gdybyśmy mieli do czynienia z większą liczbą grup – wykonalibyśmy test H Kruskala – Wallisa,

 


W związku z konkursem zamkniętym nr 1/POKL/3.3.4/2013 Opracowanie i pilotażowe wdrożenie innowacyjnych programów, materiałów dydaktycznych, metod kształcenia dla edukacji wczesnoszkolnej ogłaszamy nabór szkół podstawowych chętnych do wdrażania wypracowanego w ramach projektu innowacyjnego programu nauczania. Wybrane szkoły nie będą stanowiły partnerów projektu w rozumieniu zapisów ustawy z dnia 6 grudnia 2006 o zasadach prowadzenia polityki rozwoju. Konkurs prowadzony w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki, Priorytet III – Wysoka jakość systemu oświaty Działanie 3.3. – Kompleksowe wspomaganie rozwoju szkół, Poddziałanie 3.3.4 Modernizacja treści i metod kształcenia. 


W związku z konkursem zamkniętym nr 1/POKL/3.3.4/2013 Opracowanie i pilotażowe wdrożenie innowacyjnych programów, materiałów dydaktycznych, metod kształcenia dla edukacji wczesnoszkolnej ogłaszamy nabór szkół podstawowych chętnych do wdrażania wypracowanego w ramach projektu innowacyjnego programu nauczania. Wybrane szkoły nie będą stanowiły partnerów projektu w rozumieniu zapisów ustawy z dnia 6 grudnia 2006 o zasadach prowadzenia polityki rozwoju. Konkurs prowadzony w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki, Priorytet III – Wysoka jakość systemu oświaty Działanie 3.3. – Kompleksowe wspomaganie rozwoju szkół, Poddziałanie 3.3.4 Modernizacja treści i metod kształcenia. 

Założenia projektu obejmują opracowanie innowacyjnego programu, materiałów dydaktycznych i metod kształcenia dla edukacji wczesnoszkolnej, oraz pilotażowe wdrożenie w przynajmniej jednej klasie pierwszej nowo opracowanego innowacyjnego programu, materiałów dydaktycznych i metod kształcenia. 
 
Wdrażanie w szkołach polegać będzie m. in. na:
1. Zapoznaniu się z nowo powstałym programem nauczania 
2. Dopuszczenie programu nauczania do użytku w danej szkole przez dyrektora szkoły
3. Wdrożenie nowego programu nauczania w przynajmniej jednej klasie pierwszej od 1 września 2014 do 30 czerwca 2015 roku
4. Uczestnictwo kadry dydaktycznej szkoły w działaniach przygotowujących szkołę do realizacji programu nauczania
5. Uczestnictwo w procesie ewaluacji projektu
 
Przyjęte kryteria wyboru szkół do projektu:
szkoła podstawowa lub placówka oświatowa (publiczna i niepubliczna) prowadząca kształcenie w klasach I-III,
doświadczenie we wdrażaniu innowacyjnych programów nauczania,
doświadczenie w pracy z uczniami o specjalnych potrzebach edukacyjnych,
deklarowane zaangażowanie w działania projektowe.
 
Przystąpienie szkoły do projektu nie wymaga finansowego wkładu własnego.
Wymagane dokumenty rekrutacyjne (formularz zgłoszeniowy- KLIKNIJ) należy składać w terminie od dnia 8 listopada 2013 r. do 13 listopada 2013 r. w jednej z form: 
(a) osobiście w biurze Edu Research Polska Sp. z o.o. ul. Wileńska 37/39 lok.45, 03-414 Warszawa, w godz. od 10.00-15.00, 
(b) przesłać pocztą tradycyjną na adres: Edu Research Polska Sp. z o.o. ul. Wileńska 37/39 lok.45, 03-414 Warszawa z dopiskiem:  „MatemaTIK – innowacyjny program nauczania do edukacji wczesnoszkolnej” 
(c) przesłać na adres mailowy: Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript.
 
W przypadku małej ilości zgłoszeń przeprowadzona zostanie dodatkowa rekrutacja. Informacje o rekrutacji zostaną przedstawione do 15 listopada 2013 r.
W razie wątpliwości prosimy pisać na adres e-mail: Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript.
 

Zapraszamy niebawem

Natalia Cybis - magister psychologii, absolwentka Uniwersytetu Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie. Aktualnie w trakcie studiów doktoranckich w Katedrze Psychologii Osobowości Instytutu Psychologii UKSW- w ramach dysertacji zajmuje się zagadnieniem perspektyw temporalnych i ich znaczeniem dla dynamiki osobowości.

Interesuje się pomiarem osobowości, psychometrią i wielowymiarowymi metodami analizy danych. Posiada certyfikaty IBM SPSS Technology Expert w zakresie oprogramowania SPSS i AMOS.