Szerzők: Kmetty Zoltán és Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP A/1-11/ INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Szerzők: Kmetty Zoltán és Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0091 INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS"

Átírás

1 Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 9. rész: Mintavétel a gyakorlatban Szerzők: Kmetty Zoltán és Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz

2 Kilencedik rész Mintavétel a gyakorlatban

3 Tartalomjegyzék Bevezetés EVM Szisztematikus mintavétel Rétegzett mintavétel Többlépcsős mintavétel I Többlépcsős mintavétel II Többlépcsős mintavétel III Nem arányos kiválasztás és súlyozás Nem válaszolás és súlyozás I Nem válaszolás és súlyozás II Nem valószínűségi mintavételi módszerek A nem valószínűségi mintavétel előnyei és hátrányai Nem valószínűségi mintavétel a kvantitatív kutatásokban 1. Kvótás mintavétel 2. Szakértői mintavétel 3. Egyszerűen elérhető alanyokra hagyatkozó mintavétel 4. Hólabda módszer/rds 5. Önkiválasztós módszer A nem valószínűségi mintavétel típusai a kvalitatív kutatásokban Célirányos mintavétel fajtái 1. Célirányos mintavétel fajtái 2. Felhasznált irodalom

4 Bevezetés A korábbi egységekben már érintettük a mintavétel problémakörét A 8. unitban részletesen foglalkoztunk azzal, hogy a mintákból kapott eredmények, milyen módon terjeszthetők ki a teljes sokaságra. Ebben a részben megismerkedünk két nagy mintavételi osztállyal, a valószínűségi mintavételi eljárásokkal, és a nem valószínűségi mintavételi eljárásokkal. Statisztikai következtetések levonásához, csak a valószínűségi mintavételi eljárások alkalmasak - bár egyes nem valószínűségi mintavételi eljárásoknál is kialakítottak már komoly statisztikai eszköztárat és azokon belül is csak azon minták, amik megfelelnek a reprezentativitás kritériumának. Abban az esetben nevezhetünk egy mintát reprezentatívnak, ha a sokaság (szaknyelven populáció), minden egyes tagjának a mintába kerülési valószínűsége ismert és nem nulla.

5 EVM A valószínűségi mintavételi eljárások során a populációból egy véletlen algoritmus segítségével kiválasztjuk a mintába kerülő személyeket. Az itt bemutatott módszerek nem magukban alkalmazandók, hanem részben egymásra épülnek, és együttesen is alkalmazhatók. EVM A valószínűségi mintavételi eljárások közül a legegyszerűbb az egyszerű véletlen kiválasztás módszere. Ehhez rendelkeznünk kell a populáció tagjairól egy listával, amiben szerepel mindenki a sokaságból. Ezt nevezzük mintavételi keretnek. A mintavételi keret a legtöbb esetben sajnos nem fedi le a teljes populációt, ami sérti a reprezentativitás kritériumát, de a kutatások legtöbb esetben behatároltak ebben a tekintetben. Az EVM mintavétel során a listából véletlenszerűen kiválasztunk annyi esetet, ahány főre a mintában szükségünk van. Tehát, ha egy adott egyetemről szeretnék 100 embert megkérdezni, akkor elkérjük a Tanulmányi Osztálytól az egyetem hallgatóinak névsorát, és véletlenszerűen kiválasztunk belőlük 100 főt.

6 Szisztematikus mintavétel A szisztematikus mintavételhez ugyanúgy rendelkeznem kell mintavételi kerettel. Azonban a mintavételi keretből nem véletlenszerűen választom ki a bekerülőket, hanem minden X-ik esetet választom ki. Ha a szisztematikus mintavétel előtt véletlenszerűen sorba rendezem a sokaságot, akkor statisztikailag ugyanolyan véletlen mintát kapok, mint az EVM esetében. Azonban egyes esetekben lehet annak haszna, ha a listánk előzetesen már sorrendbe van állítva valamilyen szempont szerint. Ezzel gyakorlatilag rétegezni tudom a mintámat (lásd később). Ha például az egyetemi listámat úgy állítom sorrendbe, hogy az évfolyamok egymást kövessék, és az ugrásköz elég hosszú ahhoz, hogy végigérjen a teljes sokaságon, akkor biztosítani tudom azt is, hogy minden évfolyamból annyi ember legyen megkérdezve, ahány oda jár. Ezzel a mintavételi hiba problémáját ki tudjuk küszöbölni az évfolyamok vonatkozásában. A sorba rendezett lista azonban bizonyos esetekben problémákhoz is vezethet. Erre példa az a II. világháborús kutatás, amelyben a katonákból szerettek volna mintát venni. A mintavételi keret úgy volt sorrendbe állítva, hogy minden tízedik személy őrmester volt rajta. Mivel a szisztematikus mintavétel során is pont tíz egységgel számoltak a kutatásban, csak őrmesterek kerültek a mintába.

7 Rétegzett mintavétel A rétegzett minta az EVM, és a szisztematikus mintavétel alkalmazásának egy módosított verziója. Az EVM, bár reprezentatív a sokaságra, de minden változó esetében terhelt a mintánk a mintavételi hibával. Ha a populáció egyes arányait előre ismerjük, akkor kialakíthatjuk, úgy a mintavételünket, hogy előre meghatározzuk az egyes csoportok nagyságát, és ezen csoportokon belül veszünk véletlen mintákat. Tehát a korábbi példánkat tovább vezetve előre meg tudjuk határozni, hogy az egyes évfolyamokba hány ember jár. Ez alapján kiszámoljuk, hogy évfolyamonként hány embernek kell bekerülnie ahhoz a mintánkba, hogy minden évfolyam arányosan reprezentálja magát. Ezt követően évfolyamonként választjuk ki a bekerülőket, valamilyen véletlen eljárással. Azon változók esetében, amelyeket fontosnak gondolunk a kutatás kapcsán érdemes rétegeznünk. Ezt azonban csak olyan változók esetében tudjuk elvégezni, amelynek tudjuk a pontos sokaságbeli megoszlását, és amelyek esetében van információnk arról, hogy a minta tagjai milyen kategóriába tartoznak a változó mentén.

8 Többlépcsős mintavétel I Egyes társadalomtudományi kutatások esetében bizonyos hátrányokkal jár, az EVM minta használata. Ezt a következő példa egyszerűen szemléltetni tudja. Szeretnénk egy olyan személyes megkérdezésen alapuló kutatást végezni, ami egész Magyarországot reprezentálja. Tételezzük fel, hogy létezik egy olyan listánk, ami az összes 18 évesnél idősebb magyar személyt tartalmazza. Ha EVM mintavételt használnánk, akkor a gyakorlatban a kérdezőbiztosainknak, megközelítőleg 500 településre kellene kimennie. Ez kutatásmenedzsment szempontból nagyon megterhelő, és a kutatás költségszintjét is jelentősen megemeli, ezért nehezen megvalósítható. Ilyen esetekben a kutatók többlépcsős mintavétel mellett szoktak dönteni. Az első lépcsőben kiválasztják azokat a településeket, amik bekerülnek a mintába, majd a második lépcsőben a kiválasztott településekről vesznek egy véletlen mintát a lakosokból. Tehát a gyakorlatban két mintavételt valósítanak meg. A nehézséget ebben az esetben az okozza, hogy előre meghatározzuk, azokat a valószínűségeket, amivel a települések, és a településen belül a személyek (vagy háztartások) a mintába kerülnek.

9 Többlépcsős mintavétel II Az előző példát tovább vezetve, kétlépcsős települési minta esetén azt az elvet szokták követni, hogy az első lépcsőben a települések mintába kerülési valószínűsége a település nagysággal arányos, majd a második lépcsőben a településekről ugyanannyi személyt kérdeznek le. Ez statisztikailag jó megoldáshoz vezet, azonban a gyakorlatban nem feltétlen jó megoldás, a nagyon eltérő településnagyságok miatt. Ezért az ilyen típusú mintavételeknél még két elvet szoktak követni. Egyrészről a nagyobb települések (főváros, megyeszékhelyek), önreprezentálóak, tehát mintegy külön rétegként működnek, és nem kerülnek be a többlépcsős mintavételbe. Másrészről a kutatók ki szoktak alakítani település nagyság szerinti rétegzést, és ezen rétegeken belül választják ki a településeket. Ez a módszer a gyakorlatban pontosabb és jobb mintákhoz vezet.

10 Többlépcsős mintavétel III A másik nagy kérdés, hogy hány települést válasszunk ki, és a településeken belül hány főt kérdezzünk le. Erre nehéz általános választ adni, mivel egyrészről a sok település költség szinten drága, a kevés település viszont rontja a mintánk illeszkedését a teljes sokaság arányaihoz képest. Ennek az az elsődleges oka, hogy a statisztikai próbák és magának a mintavételi hiba kiszámítása is azon az alapelven nyugszik, hogy a mintába került személyek függetlenek egymástól. Mivel egy településen belül nagyobb valószínűséggel jelennek meg a hasonló emberek, ezért ez a függetlenség valamennyire sérül. Ezt nevezik design-hatásnak a kutatásokban. Arra mindenképpen érdemes figyelni, hogy egy településen legalább 5-10 kérdezett legyen fős országos kutatások esetén, településről szokták a mintát általában kiválasztani.

11 Nem arányos kiválasztás és súlyozás Bizonyos esetekben külső körülmények miatt, vagy a kutató döntése alapján az egyes esetek mintába kerülési valószínűsége nem egyenlő már a mintavétel tervezésekor sem. Például kutatásunk szempontjából különleges fontosságú, hogy a Budapestiek véleményét részletesen megismerjük, ezért úgy tervezzük az 1000 fős mintánkat, hogy 500 fő kerül bele Budapestről, és 500 fő vidékről. Egyértelmű, hogy ha a teljes magyar lakosságra szeretnénk állításokat megfogalmazni a mintánkból, akkor ez az allokáció nem szerencsés, mivel a Budapestiek véleménye túl lesz reprezentálva a mintába. Ilyenkor az elemzés során a súlyozás módszerét tudjuk használni. A súlyozás azt jelenti, hogy a válaszok kiértékelésénél nem mindenkit veszünk ugyanolyan súllyal figyelembe. A mi példánkban egy Budapesti személy súlyszáma 1 alatt lenne, egy vidéki személy súlyszáma pedig 1 felett. Tehát a teljes sokaságra tett megállapításaink esetében kisebb arányban vennénk figyelembe a mintába került Budapestiek véleményét. A mintavételi torzítást kiküszöbölő korrigálást designsúlynak nevezzük.

12 Nem válaszolás és súlyozás I A társadalomtudományi kutatásokban fel kell arra készülnünk, hogy nem minden kiválasztott eset fog majd a kutatásunkban részt venni. A kiválasztott esetek egy része nem elérhető (pl: elköltözött), más része pedig egyszerűen nemet mond a kutatásunkra. Ennek a kezelésére, már a mintavétel során fel kell készülnünk. Erre több módszer is lehetőséget ad. A leggyakoribb a pótcímezés módszere. Ez azt jelenti, hogy ha egy kiválasztott eset lekérdezése valamilyen oknál fogva meghiúsul mintavételi szempontból, akkor helyette a pótcímen kell a kutatást lekérdezni. Bármilyen körültekintőek legyünk is, a kapott mintánk nem fog illeszkedni, minden általunk fontosnak tartott változó mentén a teljes sokaságra. Ez részben abból is adódik, hogy a mintavétel során nem tudunk minden olyan szempontot figyelembe venni a tervezéskor, ami az elemzés kapcsán azonban fontos számunkra. Például az iskolai végzettség szerinti megoszlás általában fontos elemzési kritérium, azonban mivel a mintavételi keret szintjén erről nincs információnk, ezért a mintavételbe nem tudjuk alkalmazni.

13 Nem válaszolás és súlyozás II A nem válaszolásnak lehetnek olyan szisztematikus torzítási mechanizmusai is, amin a pótcímezés sem segít (hiszen a pótcímek kijelölésénél csak 1-2 szempontot tudunk figyelembe venni (pl. a kérdezett korcsoportja és neme). Az ilyen jellegű torzításokat szintén tudjuk valamilyen mértékben kezelni az elemzés során. Azon változók esetében, amelyeknek ismerjük a populációs megoszlását, ki tudjuk számolni, hogy a mintában hány százalékban kellene, hogy előforduljanak. Ez pedig lehetőséget ad arra, hogy a korábban már ismertetett súlyozás módszerét kiterjesszük, erre a problémára is. Különböző algoritmusok alapján (amik legtöbb esetben valamilyen iteratív eljáráson alapulnak), úgy állítjuk be a válaszolók súlyszámait, hogy az általunk kiválasztott változókra, a súlyozott minta összetétele minél pontosabban illeszkedjen.

14 Nem valószínűségi mintavételi módszerek A társadalomtudományos kutatások során azonban nem minden esetben van lehetőség valószínűségi mintavételi eljárással dolgozni, ill. vannak olyan kutatási kérdések, amelyek megválaszolásához nem célszerű vagy szükségszerű a valószínűségi mintavétellel kiválasztott reprezentatív minta vizsgálata. Kvantitatív kutatások esetén, ahol számszerűsíthető, kemény adatokat gyűjtünk, célunk az, hogy egy viszonylag kisebb számú reprezentatív minta eredményeit általánosítani tudjuk a teljes alapsokaságra vonatkozóan. Azonban nem minden esetben áll rendelkezésünkre a teljes populációról egy lista, amelyből reprezentatív mintát tudnánk venni. Ilyen esetben alkalmazzuk a nem valószínűségi mintavételi módszereket. Kvalitatív kutatások esetén pedig mivel a kutatás célja a jelenségek mélyebb értelmének feltárása, megértése, az egyes emberek saját, egyéni tapasztalatai, életútja által is befolyásolt véleményének, attitűdjének megismerése, amelyre nem alkalmasak a nagymintás kvantitatív kutatások általában nem használják a valószínűségi mintavételi módszereket. l. 3. unit

15 A nem valószínűségi mintavétel előnyei és hátrányai: nem jutunk reprezentatív mintához ezért eredményeink nehezen általánosíthatóak viszont eredményeink érvényessége magas kisebb létszámú, kontextusba ágyazott minta kiválasztására alkalmas a kvalitatív kutatásokban

16 Nem valószínűségi mintavétel a kvantitatív kutatásokban: 1. Kvótás mintavétel 2. Szakértői mintavétel 3. Egyszerűen elérhető alanyokra hagyatkozó mintavétel 4. Hólabda módszer/rds 5. Önkiválasztós módszer

17 1. Kvótás mintavétel Kvótás mintavétel esetén reprezentatív mintára törekszünk, azonban nem áll rendelkezésünkre egy lista az alapsokaságról, viszont ismerjük az alapsokaság struktúráját (pl. megbízható, hiteles népszámlálási adatok alapján). Kiindulópontunk egy, a sokaságot a kutatás szempontjából fontos változók szerint, pl. nem, életkor, iskolai végzettség, településtípus, stb. leíró táblázat (mátrix). Ha ismerjük a mátrix egyes celláiba tartozók arányát, a mintánkat úgy választjuk ki, hogy az egyes cellába az alapsokaság arányainak megfelelő számú válaszadó kerüljön lehetőleg úgy, hogy a válaszadók mintába kerülése véletlenszerűen történjen. Tehát a mintánk követi a teljes populációt jellemző arányokat. (Babbie 2008.: 207., Héra-Ligeti 2005: ) Kvótás mintavétel segítségével jósolta meg sikeresen 1936-ban az akkor fiatal kutató, Georg Gallup és intézete Roosevelt győzelmét az amerikai elnökválasztáson. (Babbie 2008.: 204.)

18 2. Szakértői mintavétel Bizonyos esetekben akkor jutunk kutatási kérdésünk megválaszolásához legmegfelelőbb mintához, ha annak alapján választjuk ki a mintát, amit a populáció elemiről előzetesen tudunk. Például egy hallgatói tiltakozó csoport vezetőit szeretnénk megkérdezni, akikről ugyan nem áll rendelkezésünkre lista, viszont jól felismerhetőek. (Babbie 2008: 206.) Vagy egy kérdőívet szeretnénk előzetesen tesztelni a legkülönbözőbb válaszadókon.

19 3. Egyszerűen elérhető alanyokra hagyatkozó mintavétel Szintén kérdőívek előzetes tesztelésére alkalmas módszer, mikor azokat kérdezzük meg különösebb megfontolás nélkül akiket a legegyszerűbb elérni: szomszédaink, barátaink, virtuális ismerőseink, oktatók hallgatói csoportjai stb., A kutatás más szakaszában alkalmazása kerülendő (!), mert bár kényelmes, olcsó és egyszerű módszer (éppen ezért szak- és évfolyamdolgozatokhoz használt önálló kutatások esetén csábító lehetőség), mintánk nem lesz reprezentatív, továbbá általánosítható, megbízható és érvényes eredményre ritkán vezet.

20 4. Hólabda módszer/rds A hólabda módszert akkor alkalmazzuk, ha egy nehezen elérhető társadalmi csoportot (ún. rejtett populációt) szeretnénk vizsgálni, amelynek tagjairól nem létezik, vagy nem áll rendelkezésünkre lista vagy nyilvántartás. Például stigmatizált kisebbségek, hajléktalanok, droghasználók, különböző bűnözői csoportok, illegális bevándorlók, kisebb vallási közösséghez tartozók, arisztokraták, stb. Amennyiben a vizsgálni kívánt csoport egyik/néhány tagját sikerül rávenni a kutatásban való részvételre, adatokat gyűjtünk, majd megkérjük, hogy adják meg még más, a célzott populációba tartozó személyek elérhetőségét. (Schleicher 2007: 20.) A mintánkat tehát úgy gyűjtjük, ahogy a hólabda növekszik. Az RDS (válaszadó vezérelt mintavétel) a hólabda mintavétel egy speciális változata. Az RDS mintavétel bizonyos esetekben lehetőséget biztosít arra is, hogy a teljes sokaságra tegyünk megbízható állításokat belőle. Elsősorban feltáró kutatásokban alkalmazzák.

21 5. Önkiválasztós módszer Az önkiválasztós minta esetében nem a kutató választja a mintát, hanem a válaszadók önként jelentkeznek a részvételre. Például a rádió és tv betelefonálós műsorai, sms-es szavazásai, internetes szavazások, stb. Az ilyen mintavételen alapuló kutatások úgynevezett pszeudo felmérések, tudományos értékük nincs, mivel eredményeit semmiképpen nem vetíthetjük ki semmilyen nagyobb populációra, akármilyen magas a válaszadók száma.

22 A nem valószínűségi mintavétel típusai a kvalitatív kutatásokban 1. Hólabda módszer 2. Önkiválasztós módszer 3. Kényelmi módszer (egyszerűen elérhető alanyokra hagyatkozó mintavételt a kvantitatív kutatásoknál) A kényelmi módszer ritkán indokolható elméleti szempontból. Pl. saját családunk, vagy volt osztálytársaink kutatása esetén (Neményi 1999.) 4. Célirányos/elméletvezérelt mintavétel (l. a szakértői mintavételt a kvantitatív kutatásoknál) (Schleicher 2007: , Miles-Huberman 1994.) Kvalitatív kutatások esetén a leggyakrabban alkalmazott módszer a célirányos mintavétel. Ebben az esetben a kiválasztás elve a kutatás céljától, ill. az alkalmazni kívánt elmélettől függ. A mintánkat célirányosan választjuk, nem véletlenszerűen, így elméletileg orientált, nem reprezentatív mintához jutunk. Azt feltételezzük, hogy az így kiválasztott mintánk a kutatott téma, ill. probléma lehető legmélyebb megértését fogja szolgálni.

23 Célirányos mintavétel fajtái Homogén mintavétel esetén a mintánkba bizonyos szempont(ok)ból azonos vagy hasonló egyedeket válogatunk (pl. nem, kor, társadalmi státusz, iskolai végzettség, stb.) Például fókuszcsoportos kutatás esetén a kutatás tárgyával kapcsolatos élmény szempontjából csoport homogenitása vezérelv (de nem kizárólagos!) a tagok kiválasztásánál. (Síklaki 2006: 70.) l. 5. unit fókuszcsoport 4.2. Heterogén mintavétel esetén a célunk az, hogy a mintánkba minél több, a kutatás szempontjából fontos szempont/változó szerint különböző alany kerüljön. Ha például televíziós hírműsorokat vizsgálunk, érdemes kereskedelmi és közszolgálati, minőségi és bulvár, valamint különböző politikai beállítottságú csatornák híreit beválogatni mintánkba Extrém esetek kiválogatása során a vizsgált jelenség szokatlan megjelenéséből próbáljuk a jelenséget megérteni. Például a társadalom legszegényebbjeinek, vagy leggazdagabbjainak attitűdjére vagyunk kíváncsiak egy bizonyos kormányzati intézkedéssel kapcsolatban.

24 Célirányos mintavétel fajtái Kritikus esetek kiválogatása során olyan eseteket vizsgálunk, amelyek az adott jelenség szempontjából kritikus hatással, következménnyel bírnak. Erre legjobb példa Gyurcsány Ferenc 2006-os ún. balatonőszödi beszéde, amely a politikusi beszédek közül kulcsfontossággal bírt a politikai közbeszéd, valamint a közélet alakulására Tipikus esetek kiválogatása esetén a normális, átlagos jelenséget keressük. Mintánkba olyan egyedeteket válogatunk, amelyek semmilyen szempontból nem térnek el az átlagtól. Piackutatók például elsősorban a tipikus, átlagos fogyasztókat vizsgálják egy-egy termék tesztelése során Deviáns esetek kiválogatása esetén a tipikus esetekkel ellentétben éppen azokat választjuk mintánkba, akik az átlagostól, tipikustól eltérőek. Kvalitatív kutatások esetén a vizsgált jelenség jobb, pontosabb megértéséhez sokszor érdemes (és ajánlott) a deviáns, a szabályosnak tekintett attitűdöktől, magatartásoktól eltérő eseteket is megvizsgálni, megfigyelni. Pl. a Facebook-jelenség jobb megértéséhez hozzásegíthet minket a közösségi portálokon tudatosan nem regisztráló fiatalokat is megfigyelni. l. 5. unit

25 Felhasznált irodalom: Babbie, Earl: A társadalomtudományi kutatás gyakorlata. Budapest, Balassi Kiadó, ISBN: Héra Gábor Ligeti György: Módszertan. A társadalmi jelenségek kutatása. Budapest, Osiris, ISBN: Hoffman Márta Kozák Ákos Veres Zoltán: Piackutatás, Műszaki könyvkiadó 2000 Letenyei László: Településkutatás. Ráció Kiadó, Budapest, Miles, Matthew B. Huberman A. Michel: Qualitative Data Analysis. Sage, London, Neményi Mária: Csoportkép nőkkel. Budapest, Új Mandátum, Schleicher Nóra: Kvalitatív kutatási módszerek a társadalomtudományokban. BKF jegyzet. Századvég, Budapest ISBN: Siklaki István: Vélemények mélyén. A fókuszcsoport módszer a kvalitatív kutatás alapmódszere. Kossuth Könyvkiadó, Budapest,

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS A minta és mintavétel 1 1. A MINTA ÉS A POPULÁCIÓ VISZONYA Populáció: tágabb halmaz, alapsokaság a vizsgálandó csoport egésze Minta: részhalmaz, az alapsokaság azon része,

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I

Részletesebben

Szerző: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0091 INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS

Szerző: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0091 INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 3. rész: Kvantitatív és kvalitatív kutatási módszerek Szerző: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz Harmadik rész Kvantitatív és kvalitatív kutatási módszerek

Részletesebben

S atisztika 2. előadás

S atisztika 2. előadás Statisztika 2. előadás 4. lépés Terepmunka vagy adatgyűjtés Kutatási módszerek osztályozása Kutatási módszer Feltáró kutatás Következtető kutatás Leíró kutatás Ok-okozati kutatás Keresztmetszeti kutatás

Részletesebben

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN (Babbie) 1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI 1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás

Részletesebben

MÓDSZERTANI LEÍRÁS DIPLOMÁS KUTATÁS 2010. A vizsgálat keretei. A kutatás alapsokasága. Az adatfelvétel módszere

MÓDSZERTANI LEÍRÁS DIPLOMÁS KUTATÁS 2010. A vizsgálat keretei. A kutatás alapsokasága. Az adatfelvétel módszere FÜGGELÉK FÜGGELÉK DIPLOMÁS KUTATÁS 2010 MÓDSZERTANI LEÍRÁS A vizsgálat keretei A Diplomás kutatás 2010 adatfelvétele az Országos Diplomás Pályakövetési Rendszer kutatási programjának keretében zajlott

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintaválasztás A mintaválasztás célja. Notes. Notes. Notes. 13. hét. Daróczi Gergely. 2011. december 8.

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintaválasztás A mintaválasztás célja. Notes. Notes. Notes. 13. hét. Daróczi Gergely. 2011. december 8. A társadalomkutatás módszerei I. 13. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. december 8. Outline 1 célja 2 Alapfogalmak 3 Mintavételi eljárások 4 További fogalmak 5 Mintavételi hiba számítása

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana Domokos Tamás, módszertani igazgató A helyzetfeltárás célja A közösségi kezdeményezéshez kapcsolódó kutatások célja elsősorban felderítés,

Részletesebben

Diplomás kutatás 2010. Módszertani leírás

Diplomás kutatás 2010. Módszertani leírás Diplomás kutatás 2010 Módszertani leírás A kutatás alapsokasága Vizsgálati populáció: államilag elismert felsőoktatási intézmények alapképzésben, kiegészítő alapképzésben és diplomás képzésben (minden

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 8. rész: Statisztikai eszköztár: Alapfokú statisztikai ismeretek Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Nyolcadik rész Statisztikai eszköztár: Alapfokú statisztikai

Részletesebben

Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2.

Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2. Kutatni kell kutatni jó! - avagy a MIR és a marketingkutatás módszerei Dr. Piskóti István Marketing Intézet Marketing 2. Marketing-menedzsment A marketing összes feladatát és aktivitásait összefoglalóan,

Részletesebben

Két adatfelvétel: a szegény háztartások fogyasztási szokásai és a tulajdonosi jövedelmek szerkezete. Medgyesi Márton Tárki Zrt

Két adatfelvétel: a szegény háztartások fogyasztási szokásai és a tulajdonosi jövedelmek szerkezete. Medgyesi Márton Tárki Zrt Két adatfelvétel: a szegény háztartások fogyasztási szokásai és a tulajdonosi jövedelmek szerkezete Medgyesi Márton Tárki Zrt Vázlat 1.A szegény háztartások fogyasztási szokásai A kutatás célja Mintavétel

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I.

A társadalomkutatás módszerei I. A társadalomkutatás módszerei I. 2. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. IX. 22. Outline 1 Bevezetés 2 Társadalomtudományi módszerek Beavatkozásmentes vizsgálatok Kvalitatív terepkutatás

Részletesebben

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében Kiegészítő elemzés A rádió és televízió műsorszórás használatára a 14 éves

Részletesebben

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra Vörös Zsuzsanna NÉBIH RFI tervezési referens 2013. április 17. Egy kis felmérés nem kor Következtetések: 1. a jelenlevők nemi megoszlása:

Részletesebben

BETEGJOGI, ELLÁTOTTJOGI ÉS GYERMEKJOGI KUTATÁS

BETEGJOGI, ELLÁTOTTJOGI ÉS GYERMEKJOGI KUTATÁS BETEGJOGI, ELLÁTOTTJOGI ÉS GYERMEKJOGI KUTATÁS Készült a Országos Betegjogi, Ellátottjogi, Gyermekjogi és Dokumentációs Központ megbízásából a Kutatópont műhelyében A kutatás elvégzésére a TÁMOP 5.5.7-08/1-2008-0001

Részletesebben

NÉPESSÉGTUDOMÁNYI KUTATÓ INTÉZET

NÉPESSÉGTUDOMÁNYI KUTATÓ INTÉZET NKI KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL NÉPESSÉGTUDOMÁNYI KUTATÓ INTÉZET CSALÁDI EGYÜTTÉLÉS A kutatás dokumentációja 2003 Tartalom Bevezetés 3 A minta 4 Az adatfelvétel főbb adatai..5 Az adatbázis súlyozása.8

Részletesebben

TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN

TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN 2014. MÁJUS NIELSEN KÖZÖNSÉGMÉRÉS 2014. OKTÓBER 9. A MAGYAR NÉPESSÉG MEGOSZLÁSA ÉS ESZKÖZELLÁTOTTSÁGA 9,4 M Összes személy Van a háztartásban A tévés háztartásban élő 4 éven felüli

Részletesebben

Centura Szövegértés Teszt

Centura Szövegértés Teszt Centura Szövegértés Teszt Megbízhatósági vizsgálata Tesztfejlesztők: Megbízhatósági vizsgálatot végezte: Copyright tulajdonos: Bóka Ferenc, Németh Bernadett, Selmeci Gábor Bodor Andrea Centura Kft. Dátum:

Részletesebben

Magyarország kerékpáros nagyhatalom és Budapest minden kétséget kizáróan elbringásodott: egyre többen és egyre gyakrabban ülnek nyeregbe a fővárosban

Magyarország kerékpáros nagyhatalom és Budapest minden kétséget kizáróan elbringásodott: egyre többen és egyre gyakrabban ülnek nyeregbe a fővárosban Magyarország kerékpáros nagyhatalom és Budapest minden kétséget kizáróan elbringásodott: egyre többen és egyre gyakrabban ülnek nyeregbe a fővárosban 2014. június 30. A Magyar Kerékpárosklub legfrissebb,

Részletesebben

Míg a kérdıíves felérés elsısorban kvantitatív (statisztikai) elemzésre alkalmas adatokat szolgáltat, a terepkutatásból ezzel szemben inkább

Míg a kérdıíves felérés elsısorban kvantitatív (statisztikai) elemzésre alkalmas adatokat szolgáltat, a terepkutatásból ezzel szemben inkább Terepkutatás Míg a kérdıíves felérés elsısorban kvantitatív (statisztikai) elemzésre alkalmas adatokat szolgáltat, a terepkutatásból ezzel szemben inkább kvalitatív adatok származnak Megfigyelések, melyek

Részletesebben

Jelszavak 2011-ben. Milyen jelszavakat használnak a magyar internet-felhasználók?

Jelszavak 2011-ben. Milyen jelszavakat használnak a magyar internet-felhasználók? Jelszavak 2011-ben Milyen jelszavakat használnak a magyar internet-felhasználók? Összefoglaló A legjellemzőbb jelszótípus e-mail fiókok esetében a betűk és számok (például: gabi34, ilrw12) kombinációjának

Részletesebben

A tartalomelemzés szőkebb értelemben olyan szisztematikus kvalitatív eljárás, amely segítségével bármely szöveget értelmezni tudunk, és

A tartalomelemzés szőkebb értelemben olyan szisztematikus kvalitatív eljárás, amely segítségével bármely szöveget értelmezni tudunk, és Tartalomelemzés A tartalomelemzés szőkebb értelemben olyan szisztematikus kvalitatív eljárás, amely segítségével bármely szöveget értelmezni tudunk, és végeredményben a szöveg írójáról vonhatunk le következtetéseket.

Részletesebben

Közbiztonság Budapesten

Közbiztonság Budapesten Közbiztonság Budapesten Budapesti adatok Készítette: ELTE Társadalomtudományi Kar Módszertani Kutatóközpont Módszertan A kutatást végezte: BellResearch Adatgyűjtés ideje: 2014. március 21. 2014. április

Részletesebben

Alba Radar. 18. hullám. Az iskolai közösségi szolgálat megítélése

Alba Radar. 18. hullám. Az iskolai közösségi szolgálat megítélése Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 18. hullám Az iskolai közösségi szolgálat megítélése - ÁROP 1.1.14-2012-2012-0009 projekt keretén belül - 2013. június 17. Készítette:

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

Részletesebben

Alba Radar. 20. hullám

Alba Radar. 20. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 20. hullám Adományosztási hajlandóság a Fehérváriak körében - ÁROP 1.1.14-2012-2012-0009 projekt keretén belül - 2013. december 17. Készítette:

Részletesebben

Szerző: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0091 INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS

Szerző: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0091 INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Szerző: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz Első rész Bevezetés a tudományos elemzésbe Tartalomjegyzék Mi a Tudomány? A világ megismerésére szolgáló egyéb

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 7. rész: Tartalomelemzés szövegelemzési módszerek Szerzők: Kmetty Zoltán és Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz Hetedik rész: Tartalomelemzés Szövegelemzési

Részletesebben

Oktatásmarketing Piackutatás 3. A piackutatás típusai és a folyamat főbb jellemezői

Oktatásmarketing Piackutatás 3. A piackutatás típusai és a folyamat főbb jellemezői Oktatásmarketing Piackutatás 3. A piackutatás típusai és a folyamat főbb jellemezői Dr. Benkei-Kovács Balázs egyetemi adjunktus ELTE PPK A piackutatás céljai Feltáró-kutatás Valamit nem ismerünk, információra

Részletesebben

Verbális adatszerzési technikák. interjú

Verbális adatszerzési technikák. interjú Verbális adatszerzési technikák interjú Az interjú a kérdıívekkel együtt a társadalomtudományokban nagyon gyakran használt felmérés (survey) módszer egyik fajtája. A felmérés információgyőjtı módszer leíró

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

Kérem, ismerkedjen meg a DigitAudit program AuditTeszt moduljának Adatok tesztelése menüpontjával.

Kérem, ismerkedjen meg a DigitAudit program AuditTeszt moduljának Adatok tesztelése menüpontjával. Tisztelt Felhasználó! Kérem, ismerkedjen meg a DigitAudit program AuditTeszt moduljának Adatok tesztelése menüpontjával. A program céljai: A programot azért fejlesztettük ki, hogy segítséget adjunk a nagytömegű

Részletesebben

Free-Mail User Report 12 Ingyenes levelező használati szokások és attitűdök Magyarországon

Free-Mail User Report 12 Ingyenes levelező használati szokások és attitűdök Magyarországon Free-Mail User Report 1 Ingyenes levelező használati szokások és attitűdök Magyarországon Kutatási ismertető 01. január KutatóCentrum Online Piackutató 1036 Budapest, Lajos utca 103. I. emelet Tel.:+36

Részletesebben

LAKOSSÁGI INTERNET-HASZNÁLAT 2006

LAKOSSÁGI INTERNET-HASZNÁLAT 2006 LAKOSSÁGI INTERNET-HASZNÁLAT 2006 A felmérés módszertana adatfelvétel november 25-e és december 8-a között személyes interjúkkal a válaszadók lakásán Az adatfelvételt a Medián kft. kérdezőbiztosai végezték

Részletesebben

Populációbecslések és monitoring

Populációbecslések és monitoring Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány

Részletesebben

Hallgatók 2011. Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a felsőoktatási hallgatók körében - 2011. Módszertani összefoglaló

Hallgatók 2011. Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a felsőoktatási hallgatók körében - 2011. Módszertani összefoglaló Hallgatók 2011 Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a felsőoktatási hallgatók körében - 2011 Módszertani összefoglaló Készítette: Veroszta Zsuzsanna PhD 2012. március 1. Az adatfelvétel

Részletesebben

Győri Lóránt, Mikolai Júlia

Győri Lóránt, Mikolai Júlia És mégis ifjúságkutatás? Közönség és kultúrafogyasztás a Művészetek Völgyében Előadók: Győri Lóránt és Mikolai Júlia Készítette: Antók Péter, Bak Anita, Győri Lóránt, Hordósy Rita, Mikolai Júlia Előzmények

Részletesebben

MIÉRT NEM VÁLASZOLUNK?

MIÉRT NEM VÁLASZOLUNK? MIÉRT VÁLASZOLUNK? TENDENCIÁK ÉS TÉNYEZŐK A KSH EGYIK LAKOSSÁGI FELVÉTELÉNEK TÜKRÉBEN HORVÁTH BEÁTA KSH beata.horvath@ksh.hu ÁTTEKINTŐ ELMÉLETI MEGKÖZELÍTÉS GYAKORLATI MEGKÖZELÍTÉS MILYENEK VAGYUNK MI

Részletesebben

Szerzők: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0091 INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS

Szerzők: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0091 INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 5. rész: Kvalitatív módszerek Szerzők: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz Ötödik rész Kvalitatív módszerek Tartalomjegyzék Kvalitatív kutatások a társadalomtudományokban

Részletesebben

Á ltala nos Ája nlati Felte telek (Á ÁF)

Á ltala nos Ája nlati Felte telek (Á ÁF) Á ltala nos Ája nlati Felte telek (Á ÁF) Kutatási/adatfelvételi módszertan Amennyiben az ajánlattétel nem részletezi, akkor a különböző kutatási/adatfelvételi módszertanok alatt az alábbiakat értjük: CAPI:

Részletesebben

Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő

Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő Mintaterületek kijelölésének javasolt módjai kapás sortávú növényekre Miért is kell mintatér?

Részletesebben

TANM PED 108/a, illetve PEDM 130/1 Kutatásmódszertan és PEDM 135/c1 Kutatásmódszertan, TANM PED 108/a1 Oktatásstatisztikai elemzések

TANM PED 108/a, illetve PEDM 130/1 Kutatásmódszertan és PEDM 135/c1 Kutatásmódszertan, TANM PED 108/a1 Oktatásstatisztikai elemzések Eötvös Loránd Tudományegyetem Pedagógiai és Pszichológiai Kar Neveléstudományi Intézet 1075 Budapest, Kazinczy u. 2 27. Tel.: 461 4552, fax.: 461 452 E mail: nevelestudomany@ppk.elte.hu A kurzus címe:

Részletesebben

3. A mintavételi kockázat elfogadható szintjének meghatározása (pl. 5 vagy 10%)

3. A mintavételi kockázat elfogadható szintjének meghatározása (pl. 5 vagy 10%) MINTAVÉTELEZÉSI ELJÁRÁSOK A mintavételezés célja A statisztikai és nem statisztikai mintavételi eljárások során az ellenőr megtervezi és kiválasztja az ellenőrzési mintát, valamint kiértékeli a mintavétel

Részletesebben

DIGITAL CONNECTED CONSUMER 2012 MADHOUSE-GfK HUNGÁRIA. 2012. szeptember

DIGITAL CONNECTED CONSUMER 2012 MADHOUSE-GfK HUNGÁRIA. 2012. szeptember DIGITAL CONNECTED CONSUMER 2012 MADHOUSE-GfK HUNGÁRIA 2012. szeptember ÖSSZEFOGLALÓ 2 A 18-49 rendszeresen internetezők több mint harmada (37%) rendelkezik okostelefonnal, vagyis a kérdőív definíciója

Részletesebben

Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0091 INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS

Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0091 INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 4. rész: Kérdőívkészítés elméletben és gyakorlatban Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Negyedik rész Kérdőívkészítés elméletben és gyakorlatban (Babbie

Részletesebben

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:

Részletesebben

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a a tanuló teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre a szülők teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre

Részletesebben

Alba Radar. 25. hullám

Alba Radar. 25. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron. hullám Rádióhallgatási szokások Székesfehérváron 01. december 1. Készítette: Bokros Hajnalka bokros.hajnalka@echomail.hu www.echoinn.hu

Részletesebben

Közösségi oldalak használata a magyar munkahelyeken. Gateprotect-felmérés, 2012. szeptember

Közösségi oldalak használata a magyar munkahelyeken. Gateprotect-felmérés, 2012. szeptember Közösségi oldalak használata a magyar munkahelyeken Gateprotect-felmérés, 2012. szeptember Összefoglaló A felnőtt internetező lakosság csaknem 60 százaléka dolgozik teljes vagy részmunkaidőben. Munkahelyükön

Részletesebben

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak Matematika feladatbank I. Statisztika Elméleti összefoglaló és feladatgyűjtemény középiskolásoknak ÍRTA ÉS ÖSSZEÁLLÍTOTTA: Dugasz János 2011 Fapadoskonyv.hu Kft. Dugasz János Tartalom Bevezető 7 Adatok

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető! BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22

Részletesebben

A helyi demokrácia helyzete Székesfehérváron Helyi Demokrácia Audit 3. jelentés

A helyi demokrácia helyzete Székesfehérváron Helyi Demokrácia Audit 3. jelentés A helyi demokrácia helyzete Székesfehérváron Helyi Demokrácia Audit 3. jelentés Készült a Helyi demokrácia erősítése Székesfehérváron című Phare program keretében (Phare 2003/004-02-02-0039) 2006. június

Részletesebben

Bevezető milyen információkkal rendelkezik a magyar lakosság ezekről a termékkategóriákról Módszertan:

Bevezető milyen információkkal rendelkezik a magyar lakosság ezekről a termékkategóriákról Módszertan: Bevezető A Szinapszis Kft. a Magyar Gyógyszerészi Kamarával együttműködve piackutatást kezdeményezett, amelynek célja annak feltárása, milyen szerepe van a gyógyszernek illetve az egyéb, gyógyhatású, étrend-kiegészítő

Részletesebben

ÚJPEST MÉDIA-KUTATÁS. Közvélemény-kutatás, 2007 október Újpesti Média Kht részére

ÚJPEST MÉDIA-KUTATÁS. Közvélemény-kutatás, 2007 október Újpesti Média Kht részére ÚJPEST MÉDIA-KUTATÁS Közvélemény-kutatás, 27 október Újpesti Média Kht részére TARTALOM A kutatás paraméterei Eredmények: Tájékozódási szokások Újpest TV lakossági megítélése Újpesti Napló lakossági megítélése

Részletesebben

TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített)

TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített) TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített) Szakkollégiumi műhely megnevezése: Meghirdetés féléve: Tantárgy/kurzus megnevezése: BGF GKZ Szakkollégiuma 2011/2012. tanév II. félév SZAKKOLLÉGIUM

Részletesebben

NEGAJOULE2020 A magyar lakóépületekben rejlő energiamegtakarítási potenciál www.negajoule.hu

NEGAJOULE2020 A magyar lakóépületekben rejlő energiamegtakarítási potenciál www.negajoule.hu NEGAJOULE2020 A magyar lakóépületekben rejlő energiamegtakarítási potenciál www.negajoule.hu Fülöp Orsolya A NegaJoule2020 kutatási projekt A NegaJoule2020 kutatási projekt: 2000 háztartást megvizsgálva

Részletesebben

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 15. Nemparaméteres próbák Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date: November

Részletesebben

A fókuszcsoport. A terepmunka. 2015. November 09.

A fókuszcsoport. A terepmunka. 2015. November 09. A fókuszcsoport. A terepmunka 2015. November 09. A fókuszcsoport A piackutatás kvalitatív módszere Paul Lazarsfeld és munkatársai (1941): rádióműsorok által kiváltott hallgatói reakciók értékelése Kiscsoportos

Részletesebben

2. MÉRÉSELMÉLETI ISMERETEK

2. MÉRÉSELMÉLETI ISMERETEK 2. MÉRÉSELMÉLETI ISMERETEK A fejezet célja azoknak a módszereknek a bemutatása, amelyekkel adatokat gyűjthetünk annak érdekében, hogy kérdéseinkre választ kapjunk. Megvizsgáljuk azokat a feltételeket is,

Részletesebben

Társkereső hirdetések tartalomelemzése

Társkereső hirdetések tartalomelemzése Projektek Tartalomelemzés Társkereső hirdetések tartalomelemzése Projektek Projekt lépései A projekt összefoglalása 3. Kitekintés Minták A projekt összefoglalása A kvalitatív stratégiához kapcsolódóan

Részletesebben

11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot

11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot 11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot Egy, a munkához kapcsolódó egészségi állapot változó ugyancsak bevezetésre került a látens osztályozási elemzés (Latent Class Analysis) használata

Részletesebben

Új módszertan a kerékpározás mérésében

Új módszertan a kerékpározás mérésében Új módszertan a kerékpározás mérésében Megváltoztattuk reprezentatív kutatásunk módszertanát, mely 21 márciusa óta méri rendszeresen a magyarországi kerékpárhasználati szokásokat. Ezáltal kiszűrhetővé

Részletesebben

Szakmai beszámoló a K 63661 sz.-es számú társadalomtudományi OTKA kutatásról

Szakmai beszámoló a K 63661 sz.-es számú társadalomtudományi OTKA kutatásról Szakmai beszámoló a K 63661 sz.-es számú társadalomtudományi OTKA kutatásról A kutatás eredeti címe Az ISSP 2006. és 2007. évi kutatásában való részvétel volt. A kutatás megvalósítása során azonban a külföldi

Részletesebben

Projektek értékelése. dr. Koós Tamás 2013. szeptember 18. Budapest

Projektek értékelése. dr. Koós Tamás 2013. szeptember 18. Budapest Projektek értékelése dr. Koós Tamás 2013. szeptember 18. Budapest Az értékelés Annak a vizsgálata, hogy a projekt vagy program miképpen járul hozzá a kitűzött, átfogó célok eléréséhez; Annak vizsgálata,

Részletesebben

B/21. számú melléklet TÁMOP 4.1.1 - Intézményi követelmények Diplomás Pályakövető Rendszer

B/21. számú melléklet TÁMOP 4.1.1 - Intézményi követelmények Diplomás Pályakövető Rendszer B/21. számú melléklet TÁMOP 4.1.1 - Intézményi követelmények Diplomás Pályakövető Rendszer 1. Támogatandó szakmai követelmények - pályakövető kutatások A pályakövetési vizsgálatok főbb elemei: hallgatói

Részletesebben

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk

Részletesebben

NEGAJOULE - 2020 A magyar lakóépületekben rejlő energia-megtakarítási lehetőségek Induljunk a kályhától! --------------------------------- Ámon Ada ENERGIAKLUB Szakpolitikai Intézet és Módszertani Központ

Részletesebben

FELMÉRÉS A ROMÁN NYELV OKTATÁSÁRÓL

FELMÉRÉS A ROMÁN NYELV OKTATÁSÁRÓL Hargita Megye Tanácsa RO-530140 Csíkszereda, Szabadság tér 5. szám Tel.: +4-0266-207700, Fax: +4-0266-207703, info@hargitamegye, www.hargitamegye.ro FELMÉRÉS A ROMÁN NYELV OKTATÁSÁRÓL A román nyelv és

Részletesebben

Hogyan kerülnek haza a vállalati adatok?

Hogyan kerülnek haza a vállalati adatok? Hogyan kerülnek haza a vállalati adatok? G Data-felmérés G Data. A biztonság németül. Munkahely és magánélet kapcsolata A 18 75 éves internetezők 56%-a rendelkezik teljes munkaidős vagy részmunkaidős állással.

Részletesebben

Varianciaanalízis 4/24/12

Varianciaanalízis 4/24/12 1. Feladat Egy póker kártya keverő gép a kártyákat random módon választja ki. A vizsgálatban 1600 választott kártya színei az alábbi gyakorisággal fordultak elő. Vizsgáljuk meg, hogy a kártyák kiválasztása

Részletesebben

Megerősítéses tanulás 7. előadás

Megerősítéses tanulás 7. előadás Megerősítéses tanulás 7. előadás 1 Ismétlés: TD becslés s t -ben stratégia szerint lépek! a t, r t, s t+1 TD becslés: tulajdonképpen ezt mintavételezzük: 2 Akcióértékelő függvény számolása TD-vel még mindig

Részletesebben

A mintában szereplő határon túl tanuló diákok kulturális háttérre

A mintában szereplő határon túl tanuló diákok kulturális háttérre Fényes Hajnalka: A Keresztény és a beregszászi II. Rákóczi Ferenc diákjai kulturális és anyagi tőkejavakkal való ellátottsága Korábbi kutatásokból ismert, hogy a partiumi régió fiataljai kedvezőbb anyagi

Részletesebben

Norvég Civil Támogatási Alap pályázóinak értékelése. - összefoglaló -

Norvég Civil Támogatási Alap pályázóinak értékelése. - összefoglaló - Norvég Civil Támogatási Alap pályázóinak értékelése - összefoglaló - A kutatás célja a Norvég Civil Támogatási Alap keretében, három pályázati körben beadott (támogatott, illetve elutasított) pályázatok

Részletesebben

A marketing tevékenység megszervezése a sepsiszentgyörgyi kis- és közepes vállalatok keretében

A marketing tevékenység megszervezése a sepsiszentgyörgyi kis- és közepes vállalatok keretében 531 JEGYZETLAPOK Domokos Ernő Krájnik Izabella A marketing tevékenység megszervezése a sepsiszentgyörgyi kis- és közepes vállalatok keretében A kolozsvári Babeş Bolyai Tudományegyetem sepsiszentgyörgyi

Részletesebben

Hagyományok-Ízek-Régiók Program

Hagyományok-Ízek-Régiók Program Hagyományok-Ízek-Régiók Program Jankuné Dr. Kürthy Gyöngyi Agárgazdasági Kutató Intézet (AKI) Élelmiszerlánc Elemzési Osztály Osztályvezető www.aki.gov.hu Terra Madre, a Hagyományos Élelmiszerek Napja

Részletesebben

Általános statisztika II. Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László

Általános statisztika II. Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika II Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika II Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Publication

Részletesebben

TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN 2015

TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN 2015 TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN 2015 NIELSEN KÖZÖNSÉGMÉRÉS 2015. AUGUSZTUS 6. INTERNETES ESZKÖZELLÁTOTTSÁG TV+ Survey 2015, TV-s 4+ személyek Van a háztartásban INTERNET 74% ASZTALI SZÁMÍTÓGÉP LAPTOP OKOSTELEFON*

Részletesebben

EREDMÉNYEK, KÖVETKEZTETÉSEK, TERVEK

EREDMÉNYEK, KÖVETKEZTETÉSEK, TERVEK Felmérés a felsőoktatásban tanuló fiatalok pénzügyi kultúrájáról EREDMÉNYEK, KÖVETKEZTETÉSEK, TERVEK Prof. Dr. Németh Erzsébet Mit jelent a pénzügyi a) Nemzetközi kutatások: banki termékek ismertsége,

Részletesebben

Kerékpár éghajlati teszt

Kerékpár éghajlati teszt Benchmarking Kerékpár éghajlati teszt supported by www.trendy-travel.eu A kiadvány tartalmáért az egyedüli felelősség a szerzőket terheli, és nem szükségszerűen tükrözi az Európai Közösség álláspontját.

Részletesebben

A Nemzeti Pedagógus Kar szabályzata az iskolai közösségi szolgálattal kapcsolatos feladatairól

A Nemzeti Pedagógus Kar szabályzata az iskolai közösségi szolgálattal kapcsolatos feladatairól A Nemzeti Pedagógus Kar szabályzata az iskolai közösségi szolgálattal kapcsolatos feladatairól A Nemzeti Pedagógus Kar (továbbiakban NPK) a 2011. évi CXC. törvény a nemzeti köznevelésről (továbbiakban

Részletesebben

Krauthammer 4LS. 4 Szintű Skála

Krauthammer 4LS. 4 Szintű Skála Krauthammer 4LS 4 Szintű Skála Felmérés a viselkedés tényleges feltárására KRAUTHAMMER 4LS - 4 Szintű Skála felmérés Mi a 4LS felmérés? A 4LS 4 Szintű Skála a Krauthammer által kifejlesztett értékelő módszertan,

Részletesebben

A PhysioBank adatmegjelenítő szoftvereinek hatékonysága

A PhysioBank adatmegjelenítő szoftvereinek hatékonysága A PhysioBank adatmegjelenítő szoftvereinek hatékonysága Kaczur Sándor kaczur@gdf.hu GDF Informatikai Intézet 2012. november 14. Célok, kutatási terv Szabályos EKG-felvétel: P, Q, R, S, T csúcs Anatómiai

Részletesebben

Az idősek infokommunikációs eszközökkel való ellátottsága és az eszközhasználattal kapcsolatos attitűdje

Az idősek infokommunikációs eszközökkel való ellátottsága és az eszközhasználattal kapcsolatos attitűdje Az idősek infokommunikációs eszközökkel való ellátottsága és az eszközhasználattal kapcsolatos attitűdje Készítette: Faragó Judit 2005. november-december Az Inforum immár harmadszor rendezte meg az Unoka-Nagyszülő

Részletesebben

Kérdıívek, tesztek I. Kérdıívek

Kérdıívek, tesztek I. Kérdıívek Kérdıívek, tesztek I. Kérdıívek Kérdıíves vizsgálat céljára alkalmas témák A kérdıíves vizsgálatok alkalmasak leíró, magyarázó és felderítı célokra. Leginkább olyan kutatásban használják, amelyekben az

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

A beruházások döntés-előkészítésének folyamata a magyar feldolgozóipari vállalatoknál

A beruházások döntés-előkészítésének folyamata a magyar feldolgozóipari vállalatoknál A beruházások döntés-előkészítésének folyamata a magyar feldolgozóipari vállalatoknál Szűcsné Markovics Klára egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet vgtklara@uni-miskolc.hu Tudományos

Részletesebben

A szociális szolgáltatástervezés gyakorlata. Zárótanulmány

A szociális szolgáltatástervezés gyakorlata. Zárótanulmány A szociális szolgáltatástervezés gyakorlata Zárótanulmány Készítette: Erdélyi Tamás, Mészáros Zoltán Szociálpolitikai és Munkaügyi Intézet TÁMOP 5.4.1. 1 Tartalomjegyzék 1. Bevezetés... 3 1.1. Előzmények...

Részletesebben

Alba Radar. 25. hullám

Alba Radar. 25. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 25. hullám Népszavazással kapcsolatos lakossági attitűdök 2014. december 17. Készítette: Macher Judit, Bokros Hajnalka macherjudit@echomail.hu

Részletesebben

Magyarországi HRH kutatási adatok. Girasek Edmond

Magyarországi HRH kutatási adatok. Girasek Edmond Magyarországi HRH kutatási adatok Girasek Edmond EMK HRH kutatási aktivitások 2003. óta az egészségügyi emberi erőforrás kutatás fő profil Saját, hazai és nemzetközi HRH projektek Adatok és információk

Részletesebben

Klímaváltozás az egyén felelőssége és lehetőségei egy magyarországi adatfelvétel tükrében

Klímaváltozás az egyén felelőssége és lehetőségei egy magyarországi adatfelvétel tükrében Klímaváltozás az egyén felelőssége és lehetőségei egy magyarországi adatfelvétel tükrében Baranyai Nóra (PhD) - Varjú Viktor (PhD) Tudományos munkatársak (MTA KRTK Regionális Kutatások Intézete) E-mail:

Részletesebben

című kutatási projekt

című kutatási projekt Az egyenlő bánásmóddal kapcsolatos jogtudatosság növekedésének mértéke fókuszban a nők, a romák, a fogyatékos és az LMBT emberek című kutatási projekt TÁMOP -5.5.5/08/1-2008-0001 LMBT ALMINTA KÉRDŐÍV A

Részletesebben

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom Khi-négyzet eloszlás Statisztika II., 3. alkalom A khi négyzet eloszlást (Pearson) leggyakrabban kategorikus adatok elemzésére használjuk. N darab standard normális eloszlású változó négyzetes összegeként

Részletesebben

Előadó: Ágyas Réka okleveles szociológus

Előadó: Ágyas Réka okleveles szociológus Előadó: Ágyas Réka okleveles szociológus 2 Survey kutatás lépései Kérdőívszerkesztés folyamata Kérdéstípusok Jó és rossz példák a kérdésekre 3 Az egyik leggyakrabban használt módszer Alkalmazható: felderítő

Részletesebben

KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁS KIÉRTÉKELÉSE

KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁS KIÉRTÉKELÉSE Monori ivóvízminőség javításának műszaki előkészítése (KEOP-7.1.0/11-2011-0026) KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁS KIÉRTÉKELÉSE Monor Város Önkormányzata 2200 Monor, Kossuth Lajos u. 78-80. TARTALOMJEGYZÉK 1. A KÉRDŐÍV...

Részletesebben

NEMZETKÖZI RECEPTJE NEMZETI ÁGAZATFEJLESZTÉS. Magyar Fogászati Turizmus Fejlesztési Konferencia EURÓPAI PIACKUTATÁSI PROGRAM BEMUTATÁSA

NEMZETKÖZI RECEPTJE NEMZETI ÁGAZATFEJLESZTÉS. Magyar Fogászati Turizmus Fejlesztési Konferencia EURÓPAI PIACKUTATÁSI PROGRAM BEMUTATÁSA NEMZETI ÁGAZATFEJLESZTÉS NEMZETKÖZI RECEPTJE Magyar Fogászati Turizmus Fejlesztési Konferencia EURÓPAI PIACKUTATÁSI PROGRAM BEMUTATÁSA PINTÉR SZABOLCS Orvosi Turizmus Iroda Zrt., fejlesztési igazgató EURÓPAI

Részletesebben

Alba Radar. 22. hullám. Nyaralási tervek

Alba Radar. 22. hullám. Nyaralási tervek Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 22. hullám Nyaralási tervek 201. július 03. Készítette: Bokros Hajnalka bokros.hajnalka@echomail.hu www.echoinn.hu 1 A kutatás háttere

Részletesebben

CD, DVD és szoftver vásárlási szokások karácsony előtt Kutatási jelentés 2010. december

CD, DVD és szoftver vásárlási szokások karácsony előtt Kutatási jelentés 2010. december CD, DVD és szoftver vásárlási szokások karácsony előtt Kutatási jelentés 1. Bevezető A Hamisítás Elleni Nemzeti Testület megalakulásakor három fontos feladatot tűzött ki, amelyek a Hamisítás Elleni Nemzeti

Részletesebben