A Magyar Választáskutatási Panel : a paneltagságot meghatározó tényezők többszempontú elemzése

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A Magyar Választáskutatási Panel : a paneltagságot meghatározó tényezők többszempontú elemzése"

Átírás

1 A Magyar Választáskutatási Panel : a paneltagságot meghatározó tényezők többszempontú elemzése Készült a Demokrácia Kutatások Magyar Központja Alapítvány (DKMKA) megbízásából A Magyar Választáskutatási Program (MVP) keretében a Részvétel és képviselet projekt keretében, melyet a Norvég Alap támogat

2 Tartalom Bevezetés... 2 A paneltagok és a nem-paneltagok összehasonlítása... 6 Deskriptív elemzés... 6 Többváltozós modellek a paneltagság magyarázatára... 8 Összefoglalás Függelék sz Függelék: TÁRKI Felkérő levél Táblázatok jegyzéke Bevezetés 2008-ban és 2009-ben a TÁRKI Társadalomkutatási Intézet Zrt. (TÁRKI Zrt.) a DKMKA megbízásából a Medián Kft-vel és a Szonda-Ipsos Kft-vel közösen végezte el a Magyar Választáskutatási Panel kutatás első két hullámának adatfelvételét. A kutatásra a Magyar Választáskutatási Program (MVP) keretében került sor. Az adatfelvétel mintavételi eljárását, a módszertant és a kérdőíveket az MVP Tématanácsa dolgozta ki. A vizsgálat terepmunkáját három kutatóintézet végezte el összehangoltan ban a kiinduló címlistát a Központi Nyilvántartó és Választási Hivatal az adatvédelmi törvény rendelkezéseinek betartásával véletlenszerűen választotta ki adatbázisából. A vizsgált népesség a magyarországi állandó lakhellyel rendelkező 18 éves és idősebb népesség, vagyis összhangban a kutatás témájával a magyarországi szavazó korú személyek. A kiválasztáshoz a településenként kiválasztandó személyek számát a Tématanács határozta meg. Összesen 4650 személy címe szerepelt a 2008-as kiinduló mintában. A mintavétel tehát kétlépcsős arányosan rétegzett mintavételi eljárás volt. Első lépésben meghatároztuk a településeket településrétegenként (főváros, nagyváros, egyéb), majd a településekről a Választási Hivatal egyszerű véletlen mintavételi eljárással választotta ki a neveket és a címeket. A kiadott 4650 alapcímből 2313 sikeres interjú készült el 2008-ban. Ez 50 százalékos válaszadási arányt jelent. A válaszadási arányt csökkenthette, hogy a kutatás kérdőíve mindkét évben meghaladta átlagosan az egy órát. Ugyancsak szerepet játszhatott az, hogy a 2

3 kérdezettek olyan felkérőlevelet kaptak, amely többéves kutatásra szólt, nem csak egyszeri alkalomra (vö. 1. sz. Függelék). Ezt úgy tűnik az sem tudta ellensúlyozni, hogy a válaszoló személyek csekély értékű motivációs ajándékot egy feliratos LED kulcstartó-lámpát kaptak. A kellő esetszám biztosításához a kiesett alapcímeket véletlen sétás pótmintavételhez használtuk fel. A véletlen séta algoritmusa mindhárom cégnél azonos volt. (Ezt egyébként a Medián Kft. Munkatársa Karácsony Gergely dolgozta ki.) 809 esetben készült pótmintán 2008-ban adatfelvétel. A sikeres interjúk végén a megkérdezettek nyilatkoztak arról, hogy hajlandóak ( biztosan vagy talán ) a következő évben újra részt venni a kutatásban, vagy nem ( elzárkózók ). A 3122 főből eleve elzárkózó volt 897 fő, a teljes minta 29 százaléka. Őket tehát 2009-ben már nem tudtuk újra megkeresni ben 2225 olyan potenciális paneltag volt, akit újra megkereshettünk a kutatás keretében. Ebben a körben 68 százalékos sikeres lekérdezési arányt értünk el, ami 1523 fős panelminta kialakítását teszi lehetővé. (vö. 1. táblázat) A 2009-es adatfelvétel során is sor került pótmintán történő kérdezésre. A pótminta kialakításához a 2008-ban fel nem használt (sikertelenül keresett) címeket használtuk fel, véletlen sétával történő kiválasztás kiindulópontjaként. A pótcímeket a részleadások tapasztalatai, összesítései alapján területileg kvótáztuk, hogy tekintettel a nagyvárosokban mutatkozó nagyobb arányú panelkopásra ellensúlyozni tudjuk a településtípus szerinti torzulást. A rendelkezésre álló 2008-as kiesett alapcímekből 551 nagyvárosi címet használtunk fel az 1457 pótcímen belül. 3

4 1. táblázat 2008-as alapcímek felhasználása és a keresztmetszeti minták összetétele címforrás szerint 2008 alapcímek 2008 pótcímek N 2008-ban 2009-ben lekérdezték lekérdezték 2008-ban kiesett, 2009-ben fel 880 nem használt cím (tartalékcím) 2008-ban kiesett cím, de ben véletlen séta kiindulópont 2008-ban és 2009-ben is paneltag alapcím 2008-ban alapcím, de 2009-ben kiesett ban alapcím, de elzárkózó ban véletlen sétás pótcím, ben lekérdezett 2008-ban véletlen sétás pótcím, de 2009-ben kiesett 2008-ban véletlen sétás pótcím, de elzárkózó Összesen A következőkben a Magyar Választáskutatási Panel összevont kumulált adatbázisát használjuk fel, amely fájl tartalmazza azokat az eseteket, melyeket legalább egyszer sikeresen lekérdeztek a kutatóintézetek munkatársai (N=4579). A két keresztmetszeti minta összesített esetszáma a paneltagok átfedése miatt ennél értelemszerűen nagyobb, 3122 plusz 2980 azaz Ebből azonban le kell vonni a két alkalommal kérdezett panelminta tagjainak számát (N=1523). Az MVP összevont kumulált adatbázisában tehát nem szerepelnek az egyik évben sem felhasznált 2008-as alapcímek (N=880). A panelminta kutatóintézetek szerinti összetételét az 1. ábra mutatja. A keresztmetszeti minták összetétele panel- és kiegészítő minták szerint kutatóintézeti bontásban a 2. táblázat tartalmazza. 4

5 1. ábra Az 1523 fős panelminta megoszlása kutatóintézetenként (fő) TÁRKI Medián Szonda 2. táblázat Panelminta és a kiegészítő minták nagysága (fő) kutatóintézetenként Keresztmetszeti Keresztmetszeti Pótminta, minta nagysága Pótminta minta nagysága Panelminta 2008 összesen összesen 2009 TÁRKI Medián Szonda Összesen

6 A paneltagok és a nem-paneltagok összehasonlítása Deskriptív elemzés A következőkben a 2008-as (súlyozatlan) keresztmetszeti mintán azt vizsgáljuk, hogy a paneltagok (akik 2009-ben is részt vettek a vizsgálatban) és a nem-paneltagok milyen szempontok szerint különböznek. Elsőként a szokásos sztenderd társadalmi-demográfiai változók, valamint a lakókörnyék társadalmi státusza szerinti megoszlásokat vizsgáljuk. Ezek a következők: nem (férfi, nő); életkor (18-29 éves, éves, éves, 60+éves); iskolai végzettség (max. általános, szakmunkás, érettségizett, diplomás); gazdasági aktivitás (dolgozik, nem dolgozik); etnikai háttér (roma, nem-roma); településtípus (Budapest, megyeszékhely, város, község), lakókörnyék státusza (3 dichotóm változó) o értékes terepjáró parkolt, nem parkolt értékes terepjáró o villa o panellakás Az elemzésbe bevontuk továbbá a politikai involváltságot jelző szavazási hajlandóságot mérő változónkat. Politikai involváltság (nem- biztos szavazó, biztos szavazó ). A 3. táblázat mutatja a fenti változók megoszlását a paneltagság szerint. Nem mutatkozik jelentős különbség nem, életkor, iskolai végzettség és gazdasági aktivitás szerint. Viszont viszonylag nagyobb különbségek mutatkoznak az etnikai háttér szerinti bontásban. A roma megkérdezettek 60 százaléka paneltag, míg a nem-romák körében ez 48 százalék. A legnagyobb arányú különbségeket a településtípus szerint találjuk: a fővárosban nagyon alacsony a paneltagok aránya (27%). A megyeszékhelyeken is átlag alatti, míg a kisebb városokban (59%) és a községekben (62%) átlag feletti a panelmintába bevont személyek aránya. A magasabb lakóhelyi státuszt jelző két indikátorunk szerint (értékes parkoló autók a 6

7 lakóhely környékén és villa jellegű lakóház) alacsonyabb paneltagságot valószínűsítenek. Ugyanakkor némiképp meglepő módon a panellakás is ugyanebbe az irányba hat: a panelekben élők körében alacsonyabb a panelkutatásban résztvevők aránya. Ez arra mutat, hogy nem biztos, hogy státuszhatással van dolgunk, hanem kérdezéstechnikai, demoszkópiai szempontok játszanak szerepet ezekben az esetekben. A kutatás témája, a politikai attitűdök és a szavazói magatartás is nyilvánvalóan befolyásolta a kutatásban való részvételi hajlandóság mértékét. A nagyobb fokú politikai involváltság nagyobb arányú paneltagsággal járt együtt. 3. táblázat A paneltagok aránya különböző társadalmi-demográfiai csoportokban (%)* nem életkor iskolai végzettség gazdasági aktivitás etnikai háttér településtípus Lakóhely társadalmi státusza: (1) értékes autók parkolnak a környéken (2) villa jellegű ház (3) panelházban van a lakás nempaneltag paneltag Összesen Átlagosan 51,2% 48,8% 100,0% férfi 51,0% 49,0% 100,0% nő 51,4% 48,6% 100,0% éves 49,6% 50,4% 100,0% éves 52,3% 47,7% 100,0% éves 50,2% 49,8% 100,0% 60+ éves 52,0% 48,0% 100,0% max. általános 46,8% 53,2% 100,0% szakmunkásképző 48,9% 51,1% 100,0% középfokú 54,4% 45,6% 100,0% felsőfokú 54,7% 45,3% 100,0% nem dolgozik 49,7% 50,3% 100,0% dolgozik 52,8% 47,2% 100,0% nem-roma 51,7% 48,3% 100,0% roma 39,7% 60,3% 100,0% Budapest 72,9% 27,1% 100,0% megyeszékhely 57,2% 42,8% 100,0% város 41,4% 58,6% 100,0% község 37,9% 62,1% 100,0% nem parkol értékes 50,1% 49,9% 100,0% terepjáró a környéken értékes terepjáró parkol 62,9% 37,1% 100,0% nem villalakás 51,2% 48,8% 100,0% villalakás 56,4% 43,6% 100,0% nem panellakás 48,5% 51,5% 100,0% panellakás 63,5% 36,5% 100,0% 7

8 politikai involváltság nempaneltag paneltag Összesen Átlagosan 51,2% 48,8% 100,0% nem "biztos szavazó" 57,1% 42,9% 100,0% "biztos szavazó" 46,7% 53,3% 100,0% * Megjegyzés: MVP Panel, 2008-as keresztmetszeti alminta, N=3122. Többváltozós modellek a paneltagság magyarázatára Annak érdekében, hogy a statisztikailag szignifikáns, független hatásokat modellezni tudjuk, többváltozós statisztikai elemzést (logisztikus regresszió analízist) végeztünk. A magyarázandó, függő változónk a paneltagságot jelző dichotóm változónk volt, míg a független változók az előzőekben felsoroltak voltak. Az elemzés eredményét a 4. táblázat mutatja. Összességében a modell magyarázóereje nem túl erős. Az esetek 63 százaléka sorolható be helyesen a függő változó kategóriáiba a logisztikus regresszió egyenlet alapján. Ha véletlenszerűen tesszük a függő változó ismert eloszlása alapján, akkor ez az arány 51 százalék lett volna. A modell segítségével tehát 12 százalékpontot javítottunk a helyes besorolás arányán. Ezt tükrözi lényegében a Nagelkerke-féle R 2 mutató 11 százalékos értéke is. A legfőbb tanulság a vizsgált magyarázó változók vonatkozásában az, hogy egyetlen társadalmi-demográfiai változó hatása bizonyult statisztikailag szignifikánsnak. Ez a településtípus. Hasonló erejű, jelentős hatásként volt azonosítható a politikai involváltság hatása is. Ez alapján az mondható, hogy a kérdezett lakóhelyének településtípusa és a kérdezett politikai érdeklődése, involváltsága alapján lehet a legpontosabban előre jelezni, hogy a kutatás panelmintájában szerepelni fog, vagy csak egyetlen alkalommal sikerül bevonni a kutatásba. E két tényező hatását érdemes lesz a későbbiekben részletesebben vizsgálni. Most egy leegyszerűsített modellt fogunk bemutatni, melyben csak a szignifikáns hatással szereplő változók fognak szerepelni. Annyiban változtatunk a magyarázó változók körén, hogy a településtípust dummy (dichotóm) változók segítségével mérjük. Referenciakategóriaként a községek kategóriája szolgál. Az eredményeket a 5. táblázat mutatja. 8

9 A leegyszerűsített modell magyarázóereje nem változott: továbbra is százalékpontot jelent, ha a magyarázó változók bevonásával szeretnénk előre jelezni a paneltagságot. Figyelembe véve, hogy mindössze két tényezőről van szó, ez a nyereség nem elhanyagolható, különösen annak függvényében, hogy a településtípus olyan változó, amely a kutatás tervezése során előre figyelembe vehető. A leegyszerűsített modellből az is kiderült, hogy a kisebb városokban élők részvételi hajlandósága nem különbözik lényegesen a községekben élőkénél. Megfontolandó tehát, hogy a két kategóriát (város, község) a későbbi vizsgálatok előkészítése azaz a kiegészítő minta tervezése során összevontan kezeljük. Fontos megjegyezni, hogy a panelminta terv szerint lett torzított a községek irányában, hiszen a kiegészítő mintavétel tervezése során felülreprezentáltuk a nagyvárosi pótcímeket. A politikai involváltság hatását viszont előre nem tudjuk figyelembe venni, vagyis a mintavétel tervezésekor nem tudjuk ezt a hatást befolyásolni. Ugyanakkor a későbbiekben a panelelemzések során számításba kell venni azt, hogy a paneltagok politikailag involváltabbak, aktívabbak. Megfontolandó tehát, hogy a panelminta súlyozásakor figyelembe vegyünk olyan változókat, melyek a politikai aktivitással, részvételi hajlandósággal kapcsolatosak. 4. táblázat A paneltagság teljes logisztikus regressziós modellje* EXP(B) 95%-os Szignifikanciaszint konfidenciaintervalluma B S.E. Wald df Exp(B) Alsó Felső Nem -,004,076,002 1,960,996,858 1,157 Életkor -,030,039,594 1,441,970,899 1,048 iskolai végzettség,022,041,283 1,595 1,022,943 1,109 gazdasági aktivitás -,100,085 1,377 1,241,905,766 1,069 etnikai háttér,259,199 1,683 1,195 1,295,876 1,914 településtípus,474, ,202 1,000 1,607 1,492 1,730 értékes autó -,058,138,179 1,672,943,720 1,236 Villalakás -,124,337,135 1,714,884,457 1,710 Panellakás -,179,104 2,947 1,086,836,681 1,026 politikai involváltság,434,077 32,047 1,000 1,544 1,328 1,795 Konstans -1,425,250 32,531 1,000,240 * -2 Log likelihood: 4029,4 Nagelkerke R 2 =0,11. N=

10 5. táblázat A paneltagság egyszerű logisztikus regressziós modellje* EXP(B) 95%-os konfidenciaintervalluma B S.E. Wald df Szignifikanciaszint Exp(B) Alsó Felső Budapest -1,503, ,732 1,000,222,180,275 Megyeszékhely -,766,103 55,232 1,000,465,380,569 Város -,177,100 3,131 1,077,838,688 1,019 Politikai involváltság,428,076 31,626 1,000 1,533 1,321 1,780 Konstans,258,080 10,402 1,001 1,294 * -2 Log likelihood: 4048,1 Nagelkerke R 2 =0,11. N=3122. Végezetül egy olyan magyarázó modellt mutatunk be, amely figyelembe veszi azt a tényt, hogy a kutatás terepmunkáját három független kutatóintézet végezte. A Tématanács a kutatási tervében a módszertan lehető legnagyobb mértékű egységesítésére törekedett, de ismert, hogy a kutatóintézetek szokásos rutinja eltérő. A korábbi egyszerűsített modellünkbe bevontuk tehát a kutatóintézeti hatást mérő dummy változókat. Referenciakategóriaként a TÁRKI szerepel. Az eredményeket a 6. táblázat mutatja. A kiegészített modell magyarázóereje 2 százalékponttal növekedett a Nagelkerke R 2 mutató szerint. A TÁRKI-hoz képest nem tapasztalható szignifikáns eltérés a Szonda-Ipsos esetében a paneltagok elérése vonatkozásában. Tapasztalható ilyen a Medián esetében. Ez is egy olyan megfigyelés, melyet a későbbi vizsgálatok során figyelembe kell venni. Ismert, hogy a csökkenő mintás kérdezés költségessége miatt kevéssé elterjedt módszer annak ellenére, hogy leginkább közel áll a klasszikus véletlen mintavételi technikákhoz. Ehelyett a kutatóintézetek a véletlen sétás kiválasztást preferálják, amely adatfelvételi technika is megfelel a véletlen kiválasztás kritériumának, ugyanakkor az utólagos kontroll, minőségellenőrzés bonyolultabb. Ebben a technikában a legtöbb tapasztalatot a Medián szerezte be az elmúlt években, vélhetőleg ennek tudható be, hogy a kiegészítő mintán jobban teljesítettek a Medián kérdezői, mint a a bevett intézeti rutintól jobban eltérő panelmintán. 10

11 6. táblázat A paneltagság egyszerű kiegészített logisztikus regressziós modellje* EXP(B) 95%-os konfidenciaintervalluma B S.E. Wald df Szignifikanciaszint Exp(B) Alsó Felső Budapest -1,534, ,661 1,000,216,174,267 Megyeszékhely -,777,104 56,121 1,000,460,375,564 Város -,196,101 3,766 1,052,822,675 1,002 Poitikai involváltság,401,077 27,446 1,000 1,493 1,285 1,735 Szonda -,054,094,337 1,562,947,788 1,138 Medián -,457,092 24,700 1,000,633,529,758 Konstans,466,100 21,816 1,000 1,593 * -2 Log likelihood: 4018,1 Nagelkerke R 2 =0,13. N=3122. Összefoglalás Elemzésünkben bemutattuk, hogy a panelkutatásban való részvétel valószínűségét legnagyobb mértékben a lakóhely településtípusa határozza meg. Igaz, hogy ezt a hatást a kutatási tervünkbe tudatosan építettük be, a településtípus szerinti kvóta szempontok érvényesítésével a kiegészítő mintavétel során. A lakóhelyi jellegzetességek (a környezet társadalmi státusza, kérdezéstechnikai gátak, pl. kaputelefon, kutya, stb.) hatásának további elemzésére van szükség. A panelmintában kimutathatóan nagyobb eséllyel szerepelnek a politikailag involváltabb, aktívabb megkérdezettek. Felvetődik ennek figyelembevétele a panelszempontú súlyozás kialakítása során ennek figyelembe vétele. A különböző kutatóintézetek nem egyenlő eséllyel értek el paneltagokat. A jövőben tovább kell egységesíteni az adatfelvételi módszertanokat a paneltagok elérésének maximalizálása érdekében. 11

12 Függelék 1. sz Függelék: TÁRKI Felkérő levél 2008 MAGYAR VÁLASZTÁSKUTATÁSI PROGRAM Tisztelt Hölgyem! Tisztelt Uram! A TÁRKI Társadalomkutatási Intézet a Budapesti Corvinus Egyetem Politikatudományi Intézetével szakmailag együttműködő Demokrácia Kutatások Alapítvány Magyar Választáskutatási Programja megbízásából más közvélemény-kutató intézetekkel együttműködve tudományos céllal kérdőíves szociológiai vizsgálatot végez a magyar lakosság körében. Ebben kérjük az Ön közreműködését! A vizsgálatba bevont személyeket köztük Önt is a hazai tudományos kutatások szokásainak megfelelően a Központi Nyilvántartó és Választási Hivatal az adatvédelmi törvény rendelkezéseinek betartásával véletlenszerűen választotta ki adatbázisából. A neveket és címeket titkosan, a kérdőívektől elkülönítve kezeljük. A válaszokat statisztikai módszerekkel dolgozzuk fel. A kutatásban való részvétel önkéntes. Kérjük, hogy fogadja bizalommal fényképes igazolvánnyal rendelkező munkatársunkat, aki felkeresi Önt, hogy kérdőív segítségével kérdéseket tegyen fel a tudományos vizsgálatok céljából életmódjával, szokásaival, gondolkodásmódjával, közéleti kérdésekkel kapcsolatban. Reméljük, hogy Ön is segíteni fogja munkánkat válaszaival. Részvételét előre is köszönjük! Budapest, április 15. Szivós Péter ügyvezetői igazgató Választás

13 Táblázatok jegyzéke 1. táblázat 2008-as alapcímek felhasználása és a keresztmetszeti minták összetétele címforrás szerint táblázat Panelminta és a kiegészítő minták nagysága (fő) kutatóintézetenként táblázat A paneltagok aránya különböző társadalmi-demográfiai csoportokban (%)* táblázat A paneltagság teljes logisztikus regressziós modellje* táblázat A paneltagság egyszerű logisztikus regressziós modellje* táblázat A paneltagság egyszerű kiegészített logisztikus regressziós modellje*

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI Omnibusz 2003/08 A kutatás dokumentációja Teljes kötet 2003 Tartalom BEVEZETÉS... 4 A MINTA... 6 AZ ADATFELVÉTEL FŐBB ADATAI... 8 TÁBLÁK A SÚLYVÁLTOZÓ KÉSZÍTÉSÉHEZ...

Részletesebben

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI OMNIBUSZ 2004/05. A kutatás dokumentációja

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI OMNIBUSZ 2004/05. A kutatás dokumentációja A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI OMNIBUSZ 2004/05 A kutatás dokumentációja 2004 Omnibusz 2004/05 Mellékletek Tartalom BEVEZETÉS... 3 A MINTA... 5 AZ ADATFELVÉTEL FŐBB ADATAI... 7 Bevezetés A kutatást

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10. SPSS állomány neve: Budapest, október

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10. SPSS állomány neve: Budapest, október TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10 SPSS állomány neve: F56 Budapest, 2002. október OMNIBUSZ 2002/10 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS...3 A SÚLYOZATLAN MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA ISMERT DEMOGRÁFIAI

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2003/2. SPSS állomány neve: Budapest, február

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2003/2. SPSS állomány neve: Budapest, február TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA SPSS állomány neve: F63 Budapest, 2003. február 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS...3 A SÚLYOZATLAN MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA ISMERT DEMOGRÁFIAI ELOSZLÁSOKKAL...4 Nem szerinti

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Változás SPSS állomány neve: Budapest, 2002.

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Változás SPSS állomány neve: Budapest, 2002. TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA Változás 2002 SPSS állomány neve: F54 Budapest, 2002. Változás 2002 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS... 3 A SÚLYOZATLAN MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA ISMERT DEMOGRÁFIAI ELOSZLÁSOKKAL...

Részletesebben

Fábián Zoltán: Szavazói táborok társadalmi, gazdasági beágyazottsága - Statisztikai melléklet

Fábián Zoltán: Szavazói táborok társadalmi, gazdasági beágyazottsága - Statisztikai melléklet Fábián Zoltán: Szavazói táborok társadalmi, gazdasági beágyazottsága - Statisztikai melléklet Megjelent: Angelusz Róbert és Tardos Róbert (szerk.): Törések, hálók, hidak. Választói magatartás és politikai

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

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998.

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998. TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1 SPSS állomány neve: d58.sav Könyvtári dokumentum sora: 287 Budapest, 1998. Omnibusz 98/1 2 Tartalomjegyzék TARTALOMJEGYZÉK 2 BEVEZETÉS 3 A MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Inflációs várakozás 2002/8. SPSS állomány neve: Budapest, augusztus

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Inflációs várakozás 2002/8. SPSS állomány neve: Budapest, augusztus TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA Inflációs várakozás 2002/8 SPSS állomány neve: F53 Budapest, 2002. augusztus Inflációs várakozás 2002/8 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS... 3 AZ INFLÁCIÓS VÁRAKOZÁS

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

30. hullám. II. Gyorsjelentés. Adományozási szokások január 2.

30. hullám. II. Gyorsjelentés. Adományozási szokások január 2. 30. hullám II. Gyorsjelentés Adományozási szokások 2017. január 2. 1 A KUTATÁS HÁTTERE ÉS MÓDSZERTANA A Magyar Városkutató Intézet havi rendszerességgel vizsgálja a települések, különös tekintettel a városok

Részletesebben

ÁLLAMI SZÁMVEVŐSZÉKRŐL - ÁBRÁK -

ÁLLAMI SZÁMVEVŐSZÉKRŐL - ÁBRÁK - LAKOSSÁGI VÉLEMÉNYEK AZ ÁLLAMI SZÁMVEVŐSZÉKRŐL 201. április - ÁBRÁK - MÓDSZERTANI ÁTTEKINTÉS A kutatást végezte: Ipsos Zrt. Mintanagyság: 1000 fő Mintavétel módja: személyes kérdezés, kérdezőbiztosok által,

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Reform. SPSS állomány neve: Budapest, október

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Reform. SPSS állomány neve: Budapest, október TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA Reform SPSS állomány neve: D09 Budapest, 2002. október Reform 2 Tartalomjegyzék 1. AZ ADATFELVÉTELRŐL...3 1. TÁBLÁZAT A REFORM KUTATÁS ELKÉSZÜLT KÉRDŐÍVEINEK SZÁMA

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

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

Alba Radar. 28. hullám

Alba Radar. 28. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 28. hullám Civil szervezetek megítélése Székesfehérváron 2015. november 6. Készítette: Bokros Hajnalka bokros.hajnalka@echomail.hu www.echoinn.hu

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

Alba Radar. 20. hullám. Karácsonyi készülődés

Alba Radar. 20. hullám. Karácsonyi készülődés Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 20. hullám Karácsonyi készülődés 2013. december 13-15. Készítette: Turzó-Németh A. Violetta nemetha.violetta@echomail.hu www.echoinn.hu

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

Székesfehérvári közlekedés, és parkolás helyzete

Székesfehérvári közlekedés, és parkolás helyzete 30. hullám III. Gyorsjelentés Székesfehérvári közlekedés, és parkolás helyzete 2017. január 2. 1 A KUTATÁS HÁTTERE ÉS MÓDSZERTANA A Magyar Városkutató Intézet havi rendszerességgel vizsgálja a települések,

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

Alba Radar. 17. hullám

Alba Radar. 17. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 17. hullám A személyi jövedelemadó 1 százalékának felajánlási hajlandósága - ÁROP 1.1.14-2012-2012-0009 projekt keretén belül - 2013.

Részletesebben

Alba Radar. 21. hullám

Alba Radar. 21. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 21. hullám A személyi jövedelemadó 1 százalékának felajánlási hajlandósága - ÁROP 1.1.14-2012-2012-0009 projekt keretén belül - 2014.

Részletesebben

Alba Radar. 21. hullám

Alba Radar. 21. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 21. hullám A székesfehérvári beruházások megítélése 2014. április 14. Készítette: Macher Judit macher.judit@echomail.hu www.echoinn.hu

Részletesebben

Alba Radar. 11. hullám

Alba Radar. 11. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 11. hullám A Videoton labdarúgócsapat megítélése a székesfehérvári lakosok körében 2012. január 25. Készítette: Németh A. Violetta nemetha.violetta@echomail.hu

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

Alba Radar. 3. hullám. Vélemények a fehérvári médiáról

Alba Radar. 3. hullám. Vélemények a fehérvári médiáról Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 3. hullám Vélemények a fehérvári médiáról 10. augusztus 31. Készítette: Domokos Tamás tdomokos@echomail.hu Echo Innovációs Műhely Echo

Részletesebben

Alba Radar. 4. hullám. Helyi politikai preferencia

Alba Radar. 4. hullám. Helyi politikai preferencia Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron. hullám Helyi politikai preferencia. szeptember. Készítette: Domokos Tamás tdomokos@echomail.hu Echo Innovációs Műhely Echo Research Center

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

Alba Radar. 2. hullám

Alba Radar. 2. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 2. hullám A polgármester lemondásával kapcsolatos vélemények 2010. július 31. Készítette: Domokos Tamás tdomokos@echomail.hu Echo Innovációs

Részletesebben

Kivándorlás és iskolázottság: Iskolázottság szerinti szelekció a Magyarországról 2009 és 2013 között kivándoroltak körében

Kivándorlás és iskolázottság: Iskolázottság szerinti szelekció a Magyarországról 2009 és 2013 között kivándoroltak körében Kivándorlás és iskolázottság: Iskolázottság szerinti szelekció a Magyarországról 2009 és 2013 között kivándoroltak körében Globális migrációs folyamatok és Magyarország Budapest, 2015 november 17 Blaskó

Részletesebben

Alba Radar. 26. hullám

Alba Radar. 26. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 26. hullám Az elmúlt év értékelése és a jövőre vonatkozó lakossági várakozások 205. január 3. Készítette: Bokros Hajnalka bokros.hajnalka@echomail.hu

Részletesebben

Alba Radar. 15. hullám. Karácsonyi készülődés Székesfehérváron

Alba Radar. 15. hullám. Karácsonyi készülődés Székesfehérváron Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 15. hullám Karácsonyi készülődés Székesfehérváron 2012. december 23. Készítette: Domokos Tamás tdomokos@echomail.hu Echo Innovációs Műhely

Részletesebben

Ipsos Public Affairs new PPT template Nobody s Unpredictable

Ipsos Public Affairs new PPT template Nobody s Unpredictable Vélemények A munka törvénykönyvének módosításáról 2011. szeptember Nobody s Unpredictable Módszertani áttekintés A kutatást végezte: Ipsos Média-, Vélemény és Piackutató Zrt. Mintanagyság: 800 fő Mintavétel

Részletesebben

Iránytű a budapesti olimpiához Az Iránytű Intézet októberi közvélemény-kutatásának eredményei

Iránytű a budapesti olimpiához Az Iránytű Intézet októberi közvélemény-kutatásának eredményei Iránytű a budapesti olimpiához Az Iránytű Intézet októberi közvélemény-kutatásának eredményei Módszertan Kutatásunk ezerfős mintára épül. A feldolgozott adatok a megyei és fővárosi nem- és korösszetétel,

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

Építési hálók és neonreklámok elérési adatai

Építési hálók és neonreklámok elérési adatai Építési hálók és neonreklámok elérési adatai 2008. január 3. Tartalom 1. Kutatás háttere 1. 1 Módszertan Outdoor Mapping rendszerről 1.2 Módszertan - A kutatás módszertana 1.3 Módszertan - Az elemzésben

Részletesebben

Vélemények az állampolgárok saját. anyagi és az ország gazdasági. helyzetérôl, a jövôbeli kilátásokról

Vélemények az állampolgárok saját. anyagi és az ország gazdasági. helyzetérôl, a jövôbeli kilátásokról Közép-európai közvélemény: Vélemények az állampolgárok saját anyagi és az ország gazdasági helyzetérôl, a jövôbeli kilátásokról A Central European Opinion Research Group (CEORG) havi rendszeres közvéleménykutatása

Részletesebben

A közhangulat 2016 júliusában A REPUBLIKON INTÉZET HAVI KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁSA

A közhangulat 2016 júliusában A REPUBLIKON INTÉZET HAVI KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁSA A közhangulat 016 júliusában A REPUBLIKON INTÉZET HAVI KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁSA A Republikon Intézet idén hatodik alkalommal végezte el havi közvélemény-kutatását. A nem, életkor, végzettség és településtípus

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

ELEKTRONIKUS MELLÉKLET

ELEKTRONIKUS MELLÉKLET ELEKTRONIKUS MELLÉKLET XXVII. ÉVFOLYAM 2011 VOCATIONAL TRAINING REVIEW RUNDSCHAU DER BERUFSBILDUNG Fehérvári Anikó Tomasz Gábor Fiatalok szakmaszerzés után Ábrák, táblázatok Fehérvári Anikó Tomasz Gábor

Részletesebben

Alba Radar. 24. hullám

Alba Radar. 24. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 24. hullám Seuso-kiállítással kapcsolatos vélemények 2014. november 12. Készítette: Macher Judit macher.judit@echomail.hu www.echoinn.hu

Részletesebben

Kerékpárhasználati adatok

Kerékpárhasználati adatok Kerékpárhasználati adatok Tartalom 1. Mit kellene mérni? 2. Mit mérünk mi? 3. Eredmények 4. Más mérések 5. Hogyan tovább? 1. Mit kellene mérni? a közlekedési módok arányát az infrastruktúra építés hatását

Részletesebben

A kutatási minta és módszer

A kutatási minta és módszer A kutatási minta és módszer KOHORSZ 18 - Nyitókonferencia 2017. November 13. Kapitány Balázs KSH Népességtudományi Kutatóintézet Egy nagymintás kérdőíves kutatás tervezési és megvalósulási folyamata Anyagi

Részletesebben

A harmadik országbeli állampolgárok munkaerő-piaci helyzetére és beilleszkedésre vonatkozó II. negyedéves KSH adatgyűjtés

A harmadik országbeli állampolgárok munkaerő-piaci helyzetére és beilleszkedésre vonatkozó II. negyedéves KSH adatgyűjtés A harmadik országbeli állampolgárok munkaerő-piaci helyzetére és beilleszkedésre vonatkozó 2014. II. negyedéves KSH adatgyűjtés 2016. március 18. Szikráné Lindner Zsófia Központi Statisztikai Hivatal 1.

Részletesebben

Összességében hogyan értékeli az igénybe vett szolgáltatás minőségét?

Összességében hogyan értékeli az igénybe vett szolgáltatás minőségét? Égáz-Dégáz Földgázelosztó Zrt. 2016. évi fogyasztói vizsgálat eredményei Elosztói szolgáltatások és vállalat specifikus kérdések ÉSZAKI és DÉLI régió A hat magyarországi földgázelosztó társaság fogyasztói

Részletesebben

Alba Radar. 1. hullám. Politikai helyzetkép

Alba Radar. 1. hullám. Politikai helyzetkép Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 1. hullám Politikai helyzetkép. június 1. Készítette: Domokos Tamás tdomokos@echomail.hu Echo Innovációs Műhely Echo Research Center www.echonetwork.hu

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

Lakossági vélemények a közbiztonságról és a halálbüntetésrôl a közép-kelet-európai országokban

Lakossági vélemények a közbiztonságról és a halálbüntetésrôl a közép-kelet-európai országokban Közép-európai közvélemény: Lakossági vélemények a közbiztonságról és a halálbüntetésrôl a közép-kelet-európai országokban A Central European Opinion Research Group (CEORG) havi rendszeres közvéleménykutatása

Részletesebben

THE GALLUP ORGANIZATION PRINCETON, NEW JERSEY MAGYAR GALLUP INTÉZET

THE GALLUP ORGANIZATION PRINCETON, NEW JERSEY MAGYAR GALLUP INTÉZET THE GALLUP ORGANIZATION PRINCETON, NEW JERSEY MAGYAR GALLUP INTÉZET BUDAPEST, FŐ TÉR 1. ZICHY KASTÉLY Az energiaárak és az energiafogyasztás összefüggése, a környezeti károkkal és az energiafogyasztással

Részletesebben

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

Mire emlékeznek az egészségmegırzéssel kapcsolatos hirdetésbıl? Dohányzás elleni üzenet 27% Alkoholfogyasztás elleni üzenet 15%

Mire emlékeznek az egészségmegırzéssel kapcsolatos hirdetésbıl? Dohányzás elleni üzenet 27% Alkoholfogyasztás elleni üzenet 15% A NINCSDE KAMPÁNY ÉRTÉKELÉSE LAKOSSÁGI KUTATÁS KÉSZÜLT A MÉDIAUNIÓ SZÁMÁRA 8%-al többen emlékeznek az elmúlt idıszakból egészséges életmóddal kapcsolatos hirdetésre, mint az idén januárban. Ez a növekedés

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

Alba Radar. 12. hullám

Alba Radar. 12. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 12. hullám A fehérvári lakosok aktivitása 2012. április 22. Készítette: Ruff Tamás truff@echomail.hu Echo Innovációs Műhely Echo Research

Részletesebben

Értelmi sérült fiatalok felnőtté válása. Ismerkedés a munka világával és a család

Értelmi sérült fiatalok felnőtté válása. Ismerkedés a munka világával és a család Értelmi sérült fiatalok felnőtté válása Ismerkedés a munka világával és a család Bevezetés Esettanulmány Értelmi sérült fiatalok sérülés szerinti alcsoport 16 és 20 éves kor között Bevezetés Intézménytelenítés

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I.

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

Részletesebben

Rendszerváltás, nyertesek, vesztesek Empirikus adatok a Háztartások Életút Vizsgálata alapján

Rendszerváltás, nyertesek, vesztesek Empirikus adatok a Háztartások Életút Vizsgálata alapján Háztartások Életút Vizsgálata Rendszerváltás, nyertesek, vesztesek Empirikus adatok a Háztartások Életút Vizsgálata alapján Tóth István György (TÁRKI) HÉV projekt záró műhelykonferencia Budapest, 2008.

Részletesebben

1. ábra: Az egészségi állapot szubjektív jellemzése (%) 38,9 37,5 10,6 9,7. Nagyon rossz Rossz Elfogadható Jó Nagyon jó

1. ábra: Az egészségi állapot szubjektív jellemzése (%) 38,9 37,5 10,6 9,7. Nagyon rossz Rossz Elfogadható Jó Nagyon jó Fábián Gergely: Az egészségügyi állapot jellemzői - 8 A nyíregyházi lakosok egészségi állapotának feltérképezéséhez elsőként az egészségi állapot szubjektív megítélését vizsgáltuk, mivel ennek nemzetközi

Részletesebben

Alba Radar. 8. hullám

Alba Radar. 8. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 8. hullám Vélemények a családok életét segítő nonprofit szolgáltatásokról 2011. július 22. Készítette: Ruff Tamás truff@echomail.hu Echo

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

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

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés KÖFOP-2.1.2-VEKOP-15-2016-00001 A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés A Jó Állam Véleményfelmérés bemutatása Demeter Endre Nemzeti Közszolgálati Egyetem JÓ ÁLLAM VÉLEMÉNYFELMÉRÉS CÉLJAI Hiányzó

Részletesebben

TÁRKI HÁZTARTÁS MONITOR 2003. Budapest, Gellért Szálló 2004. március 31.

TÁRKI HÁZTARTÁS MONITOR 2003. Budapest, Gellért Szálló 2004. március 31. TÁRKI HÁZTARTÁS MONITOR 2003 Budapest, Gellért Szálló 2004. március 31. A magyar társadalomszerkezet átalakulása Kolosi Tamás Róbert Péter A különböző mobilitási nemzedékek Elveszett nemzedék: a rendszerváltás

Részletesebben

Országos kompetenciamérés eredményeinek kiértékelése 6. és 8. évfolyamokon 2012

Országos kompetenciamérés eredményeinek kiértékelése 6. és 8. évfolyamokon 2012 Országos kompetenciamérés eredményeinek kiértékelése 6. és 8. évfolyamokon 2012 A hatodik osztályban 12 tanulóból 11 írta meg az országos kompetenciamérést. Ebből 1 fő SNI-s, 3 fő BTMN-es tanuló. Mentesítést

Részletesebben

Készült a Helyi demokrácia erősítése Székesfehérváron című Phare program keretében (Phare 2003/ ) május. Készítette: Ruff Tamás

Készült a Helyi demokrácia erősítése Székesfehérváron című Phare program keretében (Phare 2003/ ) május. Készítette: Ruff Tamás A helyi demokrácia helyzete Székesfehérváron Helyi Demokrácia Audit 2. jelentés Az 1998. és 2002. évi önkormányzati választások valamint a 2006. évi parlamenti választások részvételi adatainak elemzése

Részletesebben

Szövegértés. Borsos Miklós Általános Iskola OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 003. Általános iskola, 6.

Szövegértés. Borsos Miklós Általános Iskola OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 003. Általános iskola, 6. Országos kompetenciamérés 12 1a Átlageredmények A telephelyek átlageredményeinek összehasonlítása Az Önök eredményei a városi általános iskolai telephelyek eredményeihez viszonyítva A szignifikánsan jobban,

Részletesebben

Alba Vélemény Radar 1. - GYORSJELENTÉS -

Alba Vélemény Radar 1. - GYORSJELENTÉS - Alba Vélemény Radar 1. Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron - GYORSJELENTÉS - Lakossági vélemények a népesedési problémákról 2010. június 21. Készítette: Ruff Tamás truff@echomail.hu

Részletesebben

Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium

Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium 26 Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium Az Önök telephelyére vonatkozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 8. évfolyam matematika Előállítás ideje: 27.3.5. 12:21:25 182

Részletesebben

TÁJÉKOZTATÓ végén lassult a lakásárak negyedéves dinamikája

TÁJÉKOZTATÓ végén lassult a lakásárak negyedéves dinamikája TÁJÉKOZTATÓ 2016 végén lassult a lakásárak negyedéves dinamikája Budapest, 2017. május 5. 2016 negyedik negyedévében nominális alapon egy százalékkal emelkedett az aggregált MNB lakásárindex, amely jelentősen

Részletesebben

Nyomtatott könyvek és elektronikus könyvek

Nyomtatott könyvek és elektronikus könyvek Nyomtatott könyvek és elektronikus könyvek Kérdőíves kutatás az e-könyv olvasási szokásokról Készítette a Társadalomkutatási Intézet Zrt. a Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatala, a Hamisítás Elleni Nemzeti

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

TÁJÉKOZTATÓ második negyedévében Budapesten gyorsult, míg a községekben lassult a lakásárak éves dinamikája

TÁJÉKOZTATÓ második negyedévében Budapesten gyorsult, míg a községekben lassult a lakásárak éves dinamikája TÁJÉKOZTATÓ 2018 második negyedévében Budapesten gyorsult, míg a községekben lassult a lakásárak éves dinamikája Budapest, 2018. október 31. 2018 második negyedévében a lakásárak éves növekedési üteme

Részletesebben

MUNKAERŐ-PIACIÉS MIGRÁCIÓSVÁLTOZÁSOK

MUNKAERŐ-PIACIÉS MIGRÁCIÓSVÁLTOZÁSOK MUNKAERŐ-PIACIÉS MIGRÁCIÓSVÁLTOZÁSOK A SZLOVÁK-MAGYAR HATÁR MENTI RÉGIÓ MAGYAROLDALÁN(2007ÉS2014 KÖZÖTT) LIII. KÖZGAZDÁSZ VÁNDORGYŰLÉS MISKOLC, 2015. SZEPTEMBER 4. A szlovák-magyar határmenti migráció/slovensko-maďarská

Részletesebben

Foglalkoztatási modul

Foglalkoztatási modul Foglalkoztatási modul Tóth Krisztián Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóság A mikroszimulációs nyugdíjmodellek felhasználása Workshop ONYF, 2014. május 27. Bevezetés Miért is fontos ez a modul? Mert

Részletesebben

1. ECHO Innovációs Műhely Obádovics Csilla Vinogradov Szergej: tavaszi on-line felmérés

1. ECHO Innovációs Műhely Obádovics Csilla Vinogradov Szergej: tavaszi on-line felmérés 1. ECHO Innovációs Műhely Obádovics Csilla Vinogradov Szergej: 2010. tavaszi on-line felmérés Módszertan Az aktív hallgatók felmérése Vizsgálati populáció: a Szent István Egyetemen alapképzésben, mesterképzésben,

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben

Az Európai Unióhoz való csatlakozás támogatottsága Kelet-Közép- Európában

Az Európai Unióhoz való csatlakozás támogatottsága Kelet-Közép- Európában Közép-európai közvélemény: Az Európai Unióhoz való csatlakozás támogatottsága Kelet-Közép- Európában A Central European Opinion Research Group (CEORG) havi rendszeres közvéleménykutatása 2002. május 1

Részletesebben

A zajszennyezéssel kapcsolatos fizetési hajlandóság meghatározása kérdőíves felmérés segítségével

A zajszennyezéssel kapcsolatos fizetési hajlandóság meghatározása kérdőíves felmérés segítségével A zajszennyezéssel kapcsolatos fizetési hajlandóság meghatározása kérdőíves felmérés segítségével 1. Bevezetés A zaj meghatározza az emberek közérzetét és az életminőséget, olyan környezetszennyezés, amelynek

Részletesebben

Alba Radar. 6. hullám

Alba Radar. 6. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 6. hullám Lakossági vélemények a Fehérvár Televízió Ütköző című műsoráról 2011. február 28. Készítette: Domokos Tamás tdomokos@echomail.hu

Részletesebben

Alba Radar. 7. hullám

Alba Radar. 7. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 7. hullám Vélemények az Alba Plaza Civil piactér programjáról 20. május 5. Készítette: Domokos Tamás tdomokos@echomail.hu Echo Innovációs

Részletesebben

Alba Radar. 18. hullám

Alba Radar. 18. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 18. hullám A székesfehérvári parkok megítélése a fehérváriak szerint 2013. június 17. Készítette: Németh A. Violetta nemetha.violetta@echomail.hu

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes

Részletesebben

Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással

Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással Dolgozatomban az European Social Survey (ESS) harmadik hullámának adatait fogom felhasználni, melyben a teljes nemzetközi lekérdezés feldolgozásra került,

Részletesebben

A Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Damjanich János Általános Iskolája 2016-os évi kompetenciaméré sének értékelése

A Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Damjanich János Általános Iskolája 2016-os évi kompetenciaméré sének értékelése A Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Damjanich János Általános Iskolája 2016-os évi kompetenciaméré sének értékelése Készítette: Knódel Éva 2017. június 20. I. A telephely épületének állapota

Részletesebben

Alba Radar. 12. hullám

Alba Radar. 12. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 12. hullám Fehérvári lakosok tájékozottsága az autizmussal kapcsolatban 2012. április 2. Készítette: Ruff Tamás, Domokos Tamás truff@echomail.hu

Részletesebben

Szent Imre Katolikus Általános Iskola és Óvoda

Szent Imre Katolikus Általános Iskola és Óvoda 27 Szent Imre Katolikus Általános Iskola és Óvoda Az Önök telephelyére vonatkozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 8. évfolyam szövegértés Előállítás ideje: 28.3.22. 15:59:14 1 Az Önök telephelyének

Részletesebben

A MIDAS_HU modell elemei és eredményei

A MIDAS_HU modell elemei és eredményei A MIDAS_HU modell elemei és eredményei Tóth Krisztián Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóság A MIDAS_HU mikroszimulációs nyugdíjmodell eredményei további tervek Workshop ONYF, 2015. május 28. MIDAS_HU

Részletesebben

Lakossági véleményfeltárás. A pályakezdők elhelyezkedési esélyei

Lakossági véleményfeltárás. A pályakezdők elhelyezkedési esélyei Lakossági véleményfeltárás A pályakezdők elhelyezkedési esélyei 2014. április 14. Készítette: Domokos Tamás tdomokos@echomail.hu A kutatás háttere és módszertana Az Enigma 2001 Kft. rendszeres társadalomtudományi

Részletesebben

Intézményi jelentés. 8. évfolyam

Intézményi jelentés. 8. évfolyam FIT-jelentés :: 2011 Alternatív Közgazdasági Gimnázium, Szakképző Iskola és Pedagógiai Szakmai Szolgáltató Intézet 1035 Budapest, Raktár u. 1. Létszámadatok A telephelyek kódtáblázata A 001 - Alternatív

Részletesebben

Online melléklet. Kertesi Gábor és Kézdi Gábor. c. tanulmányához

Online melléklet. Kertesi Gábor és Kézdi Gábor. c. tanulmányához Online melléklet Kertesi Gábor és Kézdi Gábor A roma és nem roma tanulók teszteredményei közti ekről és e ek okairól c. tanulmányához A1. A roma etnikai hovatartozás mérése A2. A mintaszelekcióból adódó

Részletesebben

Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium

Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium 26 Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium Az Önök telephelyére vonatkozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 1. évfolyam gimnázium matematika Előállítás ideje: 27.3.. 12:2:16

Részletesebben

Vélemények az állampolgárok saját. anyagi és az ország gazdasági. helyzetérôl, a jövôbeli kilátásokról

Vélemények az állampolgárok saját. anyagi és az ország gazdasági. helyzetérôl, a jövôbeli kilátásokról Közép-európai közvélemény: Vélemények az állampolgárok saját anyagi és az ország gazdasági helyzetérôl, a jövôbeli kilátásokról A Central European Opinion Research Group (CEORG) havi rendszeres közvéleménykutatása

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

Munkaerő-piaci folyamatok (2007/2008)

Munkaerő-piaci folyamatok (2007/2008) Munkaerő-piaci folyamatok (2007/2008) Dr. Teperics Károly egyetemi adjunktus E-mail: teperics@puma.unideb.hu Foglalkoztatottság, gazdasági aktivitás 4. 208.700 fő van jelen a munkaerőpiacon (15-64) Aktivitási

Részletesebben

A Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Tóth László Általános Iskolája 2015-ös évi kompetenciamérésének értékelése

A Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Tóth László Általános Iskolája 2015-ös évi kompetenciamérésének értékelése A Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Tóth László Általános Iskolája 2015-ös évi kompetenciamérésének értékelése 2016. június 10. Készítette: Karenyukné Major Ágnes I. A telephely épületének

Részletesebben

4.2. A bizalmas kapcsolatokról (Albert Fruzsina Dávid Beáta)

4.2. A bizalmas kapcsolatokról (Albert Fruzsina Dávid Beáta) 4.2. A bizalmas kapcsolatokról (Albert Fruzsina Dávid Beáta) Az 1999. évi TÁRKI Háztartás Monitor vizsgálat a társas kapcsolatok feltérképezésére az 1985-ös Egyesült Államok-béli általános társadalmi felmérésben

Részletesebben

FIT-jelentés :: Klebelsberg Kuno Általános Iskola és Gimnázium 1028 Budapest, Szabadság u. 23. OM azonosító: Telephely kódja: 001

FIT-jelentés :: Klebelsberg Kuno Általános Iskola és Gimnázium 1028 Budapest, Szabadság u. 23. OM azonosító: Telephely kódja: 001 FIT-jelentés :: 2008 8. évfolyam :: Általános iskola Klebelsberg Kuno Általános Iskola és Gimnázium 1028 Budapest, Szabadság u. 23. Matematika Országos kompetenciamérés 1 1 Átlageredmények A telephelyek

Részletesebben

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai. Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai. Mikroökonometria, 12. hét Bíró Anikó A tananyag a Gazdasági Versenyhivatal Versenykultúra Központja és a Tudás-Ökonómia Alapítvány támogatásával készült

Részletesebben

Kispesti Deák Ferenc Gimnázium

Kispesti Deák Ferenc Gimnázium 27 Kispesti Deák Ferenc Gimnázium Az Önök telephelyére vonatkozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 1. évfolyam gimnázium szövegértés Előállítás ideje: 28.3.3. 1:4:4 1 Az Önök telephelyének átlageredménye

Részletesebben

Móricz Zsigmond Általános Iskola és Óvoda

Móricz Zsigmond Általános Iskola és Óvoda 27 Móricz Zsigmond Általános Iskola és Óvoda Az Önök telephelyére vonatkozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 8. évfolyam matematika Előállítás ideje: 28.6.23. 1:39: 1 Az Önök telephelyének átlageredménye

Részletesebben