A könyv első kiadása Hogyan olvassunk közvélemény-kutatásokat? címen jelent meg (Budapest, Új Mandátum Kiadó, 1998).
|
|
- Elek Lukács
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1
2 A könyv első kiadása Hogyan olvassunk közvélemény-kutatásokat? címen jelent meg (Budapest, Új Mandátum Kiadó, 1998). Második, bővített kiadás Rudas Tamás, 2006 Sorozatterv: Kiss István Jelen kiadvány a jogtulajdonos írásos engedélye nélkül sem részben, sem egészben nem másolható, sem elektronikus, sem mechanikus eljárással, ideértve a fénymásolást, számítógépes rögzítést vagy adatbankban való felhasználást is. Kiadja a Corvina Kiadó kft., az 1795-ben alapított Magyar Könyvkiadók és Könyvterjesztők Egyesülésének tagja 1072 Budapest, Rákóczi út 16. corvina@t-online.hu Felelős kiadó: Kúnos László, a Corvina igazgatója Felelős szerkesztő: Blaschtik Éva Műszaki vezető: Illyés Éva ISBN ISSN
3 Tartalom Az első kiadás előszavából... 7 A második kiadás előszava Megismerhető-e a közvélemény? (Megbízhatóság és érvényesség) 2. Kit képviselnek a megkérdezettek? (Reprezentativitás) 3. Hány embert kell megkérdezni? (Mintanagyság) Hogyan választják ki a megkérdezetteket? (Mintavétel) 5. Hogyan befolyásolja a kérdezés módja az eredményeket? (Adatgyűjtés) 6. Mi történik azokkal, akik nem válaszolnak? (Válasz- és véleményhiány) 7. Egyformán fontos minden válasz? (Súlyozás) Hogyan értelmezzük az eredményeket? Minden adatra érvényes a vizsgálat hibahatára?
4 Összehasonlíthatók-e a különböző közvélemény-kutatások eredményei? Miért jóka közvélemény-kutatások?
5
6 Az első kiadás előszavából 1936-ban az Amerikai Egyesült Államok elnöke, Franklin Delano Roosevelt másodszori megválasztásáért küzdött. Ellenfele a republikánus párti Alfréd Landon volt. A szavazópolgároknak nemcsak két elnökjelölt vagy két párt, hanem két gazdaságpolitika között is választaniuk kellett. FDR a gazdaság óvatos élénkítésével akarta az országot kivezetni a válságból, Landon további takarékoskodást javasolt. A választás eredményének előrejelzésére a Literary Digest című magazin a történelem minden bizonnyal legnagyobb közvélemény-kutatását hajtotta végre. Tízmillió címre küldtek ki a választási szándékra vonatkozó kérdőívet. Kétmillió négyszázezer választ kaptak, és ezek alapján teljes bizonyossággal állították, hogy a választás nyertese Alfréd Landon lesz. Előrejelzésük téves volt, és ez az olvasók bizalmának és érdeklődésének olyan mértékű csökkenéséhez vezetett, hogy a lap hamarosan csődbe ment. Az 1936-os elnökválasztás nemcsak az USA, hanem a közvélemény-kutatások történetének is jelentős állomása. A kutatók megértették, hogy önmagában a nagy mintaelemszám nem garantálja az előrejelzés pontosságát. Amekkora kudarc volt a Literary Digest számára az 1936-os amerikai elnökválasztás eredményeinek előrejelzése, ugyanakkora volt a siker George Gallup számára. Előrejelzésének sikere alapján úgy tűnt, ő tudta, mire van szükség ahhoz, hogy viszonylag kisebb mintákra alapozva is sikeres előrejelzést lehessen adni. A megkérdezetteket úgy választotta ki, hogy a teljes minta összetétele néhány lényeges szempontból - mint a nem, az iskolai végzettség, a jövedelem - hasonló legyen a választópolgárok összességéhez. Ezzel a módszerrel nemcsak az 1936-os elnökválasztás eredményét tudta helyesen megjósolni, de 1948-ig mindig sikeres 7
7
8 8 előrejelzést adott ban azonban az ő előrejelzése is tévesnek bizonyult, éppúgy, mint versenytársaié, akik akkor már mind hasonló elvek alapján választották mintáikat. A negyvenes évek második fele óta az elemzők többsége egyetért abban, hogy nem elegendő, ha a mintát úgy választjuk, hogy bizonyos, könnyen ellenőrizhető szempontokból hasonlítson az összes szavazópolgárból álló népességre. A jó előrejelzéshez az is szükséges, hogy az igazán lényeges szempontból, ti. a szavazási szándék szerint is hasonlítson a minta a szavazópolgárok összességére. Az utóbbi hasonlóság pedig nem feltétel nélküli következménye az előbbinek. Az első feltétel úgy is teljesülhet, hogy a mintába kerültek szavazási szándékai erősen különböznek a teljes népességétől. Csak akkor remélhetjük, hogy a minta a szavazási szándék szerint is jól reprezentálja a népességet, ha kiválasztásában nem kedvezünk egyik társadalmi csoportnak sem, legyen ez akár felismerhető (például iskolai végzettség), akár pedig felismerhe- tetlen jegyek által meghatározott (például a különböző jelöltekre szavazók). Ezt csak úgy valósíthatjuk meg, ha mindenkinek egyforma esélyt biztosítunk arra, hogy a mintába kerüljön, azaz a mintát véletlenszerűen választjuk. Ezzel a felismeréssel megszületett a mintavétel, és vele a közvélemény-kutatások modern elmélete. Az utóbbi évtizedekben a közvélemény-kutatások, és különösen a politikai közvélemény-kutatások, minden demokratikus ország közéletében fontos szerepet játszanak, és ezért célszerű ezen kutatások alapvető módszereinek megismerése. Ezzel a könyvvel a közvélemény-kutatások iránt érdeklődő olvasóknak szeretnék segítséget nyújtani úgy, hogy bemutatom a közvélemény-kutatásokkal kapcsolatos legfontosabb fogalmak jelentését és a közvélemény-kutatások azon jellemzőit, amelyek az eredmények megbízhatóságára és érvényességére a legnagyobb hatással vannak. Részletesen lesz szó a közvélemény-kutatások eredményeinek értelmezéséről és a különböző közvélemény-kutatások eredményeinek
9 összehasonlításáról. Nem azt tárgyaljuk, hogy hogyan tervezzünk és hajtsunk végre közvélemény-kutatásokat, hanem olyan ismereteket mutatunk be, amelyek egy közvélemény-kutatás minőségének megítélésében és eredményeinek értelmezésében a leglényegesebbek. Ezek az ismeretek hasznosak lehetnek ázoknak, akik politikusként, döntéshozóként vagy újságíróként közvéleménykutatásokat rendelpek meg, és azoknak is, akik a közvélemény-kutatások eredményeit akár hivatásszerűen, akár csak érdeklődő újságolvasóként szeretnék pontosan megérteni. A szerző 5
10
11 A második kiadás előszava A könyv első kiadása a megjelenése óta eltelt nyolc évben elfogyott, köszönhetően talán annak is, hogy az ország számos egyetemén tankönyvként használják. A közvéleménykutatások fontossága és az irántuk megnyilvánuló érdeklődés azonban nem csökkent az elmúlt időben. Az új kiadás a szöveg átfésülésén és néhány szóhasználati változtatáson túlmenően számos helyen részletesebb magyarázatokkal szolgál, mint az első. A bővítések nem érintik az eredeti könyv célját és szemléletét: ebből a könyvből nem lehet megtanulni közvélemény-kutatások készítését, de - szándékaim szerint - meg lehet tudni, hogy a közvéleménykutatások eredményeit hogyan lehet értő és kritikus módon értelmezni. A szerző 10
12 1. Megismerhető-e a közvélemény? (Megbízhatóság és érvényesség) Hihetünk-e a közvélemény-kutatások eredményeinek? Pontos képet kaphatunk-e egy egész ország vagy akár csak egy városrész lakosságának véleményéről pusztán néhány száz vagy néhány ezer embernek feltett kérdésekre kapott válaszok alapján? Valójában olyan sikeresek és pontosak-e a közvélemény-kutatások, mint ahogyan azt készítőik gyakran állítják? Vagy talán a közvélemény-kutatások készítőik szándékait, az általuk várt eredményeket tükrözik? Ezekre a kérdésekre nehéz lenne általánosan érvényes válaszokat adni. A közvélemény-kutatások nagy részét olyan problémákkal kapcsolatban végzik, amelyekről a lakosság pontos" véleménye sohasem lesz ismert. Ezeknek a közvélemény-kutatásoknak az eredményeit nincs mivel összehasonlítani, ezért nem lehet teljes bizonyossággal megállapítani, hogy milyen mértékben tükrözték a valóságot. A közvélemény-kutatások egy része azonban olyan kérdéseket vizsgál, amelyekkel kapcsolatban a teljes lakosság pontos álláspontja később ismertté válik, és ezekben az esetekben az előrejelzések összehasonlíthatóak a tényleges eredményekkel. A legfontosabb ilyen jellegű közvéleménykutatások választási eredmények előrejelzését szolgálják. Ezek eredményei összehasonlíthatóak a tényleges választási eredményekkel, és így pontosságuk megállapítható. Természetesen ez az összehasonlítás csak akkor helyénvaló, ha a közvélemény-kutatás ideje és a tényleges választás között az emberek nem változtatják meg szavazási szándékukat. Mivel ez teljes mértékben sohasem teljesül, a ténylegesen elvégezhető összehasonlítások a közvéleménykutatásokat a valóságnál némileg kedvezőtlenebb színben tüntetik fel. Ezt figyelembe véve még meglepőbb lehet az a tény, hogy sok ország számos választása esetében az előre jelzett eredmények csak igen kis mértékben tértek el a valódi 11
13 12 eredményektől. Mivel a közvélemény-kutatások eredményeinek pontosságát (legalábbis közvetlenül elkészültük után) nem lehet megítélni, az egyetlen alkalmazható minőségi kritérium a kutatásban alkalmazott módszerekre vonatkozhat. Nem tudjuk, hogy milyen pontosak az eredmények, de tudjuk, hogy a megfelelően megválasztott módszerek jó eséllyel meglepően pontos eredményekre vezetnek, azaz több közvélemény-kutatás közül a nagy hibát eredményezők hányada kicsi. Azokat a módszereket, amelyeket a közvélemény-kutatás tervezése és végrehajtása során alkalmaztak, meg lehet ítélni, és megfelelő ismeretek birtokában jó képet alkothatunk az eredmények várható pontosságáról. A közvélemény-kutatások eredményeinek hibáját (azaz eltérésüket a valóságtól) kétféle oknak lehet betudni. A hibák egyik lehetséges fajtája azzal van kapcsolatban, hogy a közvélemény-kutatás nem a teljes népességnek, hanem csak egy részének, nevezetesen a mintába került embereknek a megkérdezésén alapul. Az ebből származó hibákat mintavételi hibának nevezik. A mintavételi hiba nagyságát úgy határozhatjuk meg, mint a közvélemény-kutatás eredményének az eltérését attól az eredménytől, amelyet akkor kapnánk, ha a vizsgált népességből mindenkit kikérdeznénk, méghozzá ugyanazokat az eszközöket (kérdőíveket, telefonos vagy személyes megkérdezést, kérdezőbiztosokat) használva, mint az adott közvélemény-kutatásban. Ennek a hibának a nagysága tehát kizárólag azon múlik, hogy a mintába került és ténylegesen megkérdezett emberek véleménye (amennyire az adott eszközökkel megtudható) mennyire tér el a teljes népesség véleményétől. Hangsúlyozzuk, hogy a mintavételi hiba nagysága nem kizárólag a jó mintaválasztáson (ez elméleti kérdés) múlik, hanem azon is, hogy a mintába választott személyeket milyen mértékben sikerül ténylegesen megkérdezni (ami gyakorlati kérdés). A hibák másik csoportja azáltal jön létre, hogy az emberek
14 véleményét mindig csak korlátozott mértékben lehet megismerni egy kikérdezés során. Hiába kérjük a megkérdezettet: képzelje el, hogy most tartják a választásokat, és ezt feltételezve mondja meg, hogy kire szavazna; a megkérdezett jól tudja, hogy a választásokat nem most tartják, ő most valójában nem szavaz, hanem egy ettől jelentősen eltérő helyzetben van (nevezetesen a véleményét kérdezik, és ez a vélemény - összesített formában - hamarosan megjelenik az újságban vagy egy döntéshozó asztalán), és emiatt nem feltétlenül pont azt a pártot nevezi meg, amelyikre tervei szerint szavazni fog. Például - különösen a valódi választásoktól időben távol - üzenetet küld az aktuális kormánynak arról, hogy elégedett-e. Az azonban, ha a megkérdezett nem elégedett, még nem jelenti azt, hogy feltétlenül egy másik pártot választ majd, ha szavazásra kerül a sor. Azokat a hibákat, amelyek abból származnak, hogy a felhasznált módszerekkel a vizsgálat tárgyát nem lehet teljesen felderíteni (ami lehet a módszerek hibáinak vagy más körülményeknek a következménye), még akkor sem, ha az egész népességet kikérdezik, nem mintavételi hibának nevezik. A közvélemény-kutatás eredményeinek teljes hibája a mintavételi és nem mintavételi hibáknak az eredője, de ez nem feltétlenül jelent egyszerű összeadást. Néha a mintavételi és nem mintavételi hibák kioltják vagy csökkentik egymást, hiszen mindkét hiba lehet pozitív és negatív is abban az értelemben, hogy eredményünk a valódi értéknél lehet nagyobb (pozitív hiba) és lehet kisebb (negatív hiba) is. Mindenesetre a teljes hiba nem lehet nagyobb, mint a mintavételi és nem mintavételi hiba (abszolút értékének) összege. Ezért egy jó kutatásban mindkét hibafajtát csökkenteni kell. Ezeknek a hibáknak a nagysága - és ez különösen igaz a nem mintavételi hibára - többnyire nem kvantifikálható, ezért egy konkrét kutatás esetén a hiba 13
15 14 nagysága nem állapítható meg. A kutatás végrehajtására olyan eljárásokat kell választani, amelyek ezeknek a hibáknak a nagyságát várhatóan csökkentik, és ez a legjobb biztosíték arra, hogy az eredmények várhatóan nem lesznek túl rosszak. A mintavételi és nem mintavételi hibák a közvéleménykutatás megbízhatóságával és érvényességével vannak kapcsolatban. Egy közvélemény-kutatás annál megbízhatóbb, minél kevésbé esetleges az eredménye. Ez azt jelenti, hogy ha a vizsgálatot azonos módszereket alkalmazva megismételnék (a mintavételtől kezdve), akkor mennyire kapnának más eredményeket. Minél eltérőbbek lennének az ismétlés eredményei az eredetiektől, annál esetlegesebbeknek tekinthetőek az eredmények, annál kevésbé megbízhatóak. Némileg paradoxnak tűnhet az, hogy véletlen mintavételt alkalmazva azt kívánjuk, hogy az eredmények ne legyenek esetlegesek. Mi mást adhatna a véletlen mintavétel, mint a véletlentől függő, azaz esetleges eredményeket? Mint később látni fogjuk, a véletlen mintavétel - néhány egyszerű szabály betartása és kellően nagy minta- nagyság esetén - éppenséggel nem ad jellemzően a véletlentől nagy mértékben függő eredményeket. Az eredmények csak kis mértékben fognak a véletlen hatásán múlni, és még ez a függés is jól kvantifikálható. Más (nem véletlen) mintaválasztási eljárások esetén ennek a függésnek a mértéke nem ismert. A véletlen mintavétel ismert megbízhatóságú eredményekre vezet. Természetesen, amikor egy eljárás megbízhatóságáról beszélünk, a (feltételezett) megismétlésnél feltesszük, hogy a valódi helyzet, amelyet a közvélemény-kutatással szeretnénk megismerni, nem változott. Ezt a valóságban ritkán hihetjük. Például két egymást követő közvélemény-kutatás eredményeinek eltérése egyaránt lehet a megbízhatóság alacsony mértékének és az időközben megváltozott véleményeknek a következménye. Következésképpen megismételt közvélemény-kutatások eredményeinek összehasonlításából nem lehet a kutatások megbízhatóságára következtetni. A közvélemény-kutatás eredményeinek érvényessége azt
16 jelenti, hogy a kapott válaszok tényleg arra vonatkoznak, amiről a közvélemény-kutatás szól. Ha a közvéleménykutatás célja a szavazópolgárok választási szándékainak előrejelzése, akkor ha a megkérdezettek ahelyett, hogy az általuk majdan választandó pártot megneveznék, válaszaikban a hatalmon lévő pártnak vagy az egyébként általuk megválasztani szándékolt pártnak a párt pillanatnyi politikáját megerősítő vagy ellenző üzeneteket küldenek, akkor a vizsgálat érvényessége kicsi, mert az eredmények nem arra vonatkoznak, mint amit a készítők várnak. Az emberek jelentős része szavazhat egy pártra anélkül, hogy annak politikájával teljesen egyetértene (ha más pártokéval még kevésbé ért egyet), de egy megkérdezés alkalmával adott válasza kifejezheti azt is, hogy egy éppen aktuális kérdéssel kapcsolatban egy másik párt álláspontját helyesli. Az érvényességet azonban nemcsak a közvélemény-kutatás készítői által nehezen befolyásolható szempontok csökkenthetik, hanem a feltett kérdések pontatlansága, nehéz értelmezhetősége vagy az esetlegesen sugallt válaszok is. Hasonlóan csökkenti a vizsgálat érvényességét, ha a kérdőív nem nehezíti meg azt, hogy a megkérdezett bizonyos tényekről a valóságnak nem megfelelő állításokat tegyen. Például stigmatizáló tényekről (például családon belüli erőszak vagy kábítószer-használat) az emberek nem szívesen számolnak be. Az őszinte válaszadást a kérdések megfogalmazásának (a stigmatizáló jelleg csökkentésével) meg kell könnyítenie, és ennek letagadását (kiegészítő kérdések feltevésével) meg kell nehezítenie. Természetesen mindez csak akkor hatásos, ha a kérdezőbiztos személyisége és viselkedése megkönnyíti az esetleg kellemetlen valóság feltárását. A közvélemény-kutatások megbízhatóságát és érvényességét a kutatás végzői által választott módszerek alapvetően befolyásolják. A mintavételi hibát csökkenteni, és ezzel a megbízhatóságot növelni elsősorban a gondos mintaválasztással, a megfelelő mintanagysággal, a minta minél nagyobb hányadának tényleges lekérdezésével lehet (a lekérdezés a szakzsargonban sikerrel végrehajtott megkérdezést jelent). A 15
17 16 nem mintavételi hibát csökkenteni, és ezáltal az érvényességet növelni elsősorban a kérdezés helyes módjának megválasztásával, a kérdőív megfelelő szerkesztésével, a kérdezőbiztosok alapos kiképzésével és ellenőrzésével lehet. Ez a felsorolás csak vázlatosan tartalmazza a legfontosabb szempontokat. A kérdezés helyes módjának megválasztása például magában foglalja a döntést a kérdezés helyéről és idejéről és arról is, hogy az adatgyűjtést kérdezőbiztosok végezzék, vagy pedig úgynevezett önki- töltéses kérdőíveket használjanak; ha kérdezőbiztosokat alkalmaznak, az adatgyűjtés személyes megkeresésen alapuljon, vagy telefonon keresztül történjen, esetleg postán juttassák el a kérdőíveket a megkérdezettekhez (amely esetben természetesen nincsenek kérdezőbiztosok). Mindezen eldöntendő szempontokat a közvélemény-kutatás tervezőjének együttesen kell mérlegelnie, nem feledkezve meg az egyes módszerek költség- és időigényéről sem. A cél adott költségkereten belül a legmegbízhatóbb és legérvényesebb adatok gyűjtése. Ezt az optimalizálási feladatot általában nem lehet teljesen egzaktul megoldani, és bár bizonyos választások egy adott esetben minden bizonnyal jobbak más választásoknál, a vizsgálat tervének kialakításakor a tapasztalatból származó intuícióra is szükség lehet. A fenti szempontok közül a közvélemény-kutatás megrendelője vagy eredményeinek olvasója néhányat köny- nyen megítélhet, és ebben a könyvben elsősorban ezekről lesz szó. A mintanagyságot, a mintaválasztás módját, a nemválaszolók arányát a legtöbb vizsgálatról szóló beszámoló közli. Ritkábban lehet olvasni a kérdőívben szereplő azon kérdésekről, amelyekkel megpróbálták kideríteni, hogy
18 például a megkérdezett szándékozik-e szavazni (márpedig azok pártpreferenciái nem fogják befolyásolni a választások eredményeit, akik el sem mennek szavazni, és nem biztos, hogy azok, akik nem kívánnak szavazni, ezt előre meg is mondják). Arról pedig, hogy kik voltak a kérdezőbiztosok, milyen képzésen vettek részt, hogyan ellenőrizték a munkájukat, hogyan biztosították például azt, hogy nagyjából hasonlóan legyenek öltözve, vagy volt-e lényeges eltérés korban vagy képzettségben közöttük, szinte soha nem tudunk meg semmit. Egy jó közvélemény-kutatás (amelyről joggal remélhetjük, hogy hibája kicsi) nagy figyelmet fordít mindezekre a szempontokra. Egy jó közvélemény-kutatási beszámoló valamilyen szinten utal is ezekre a szempontokra. Ebből az is következik, hogy egy bizonyos terjedelem alatt nem lehet érdemben beszámolni egy közvélemény-kutatásról. A közvélemény-kutatás eredményei nem értékelhetők a módszerek ismerete nélkül, amelyekkel az eredmények születtek. A módszerek ismerete nélkül az eredményeknek sem a megbízhatósága sem az érvényessége nem ítélhető meg. Sőt, az eredmények egyáltalán nem értelmezhetőek azoknak a módszereknek az ismerete nélkül, amelyeknek alkalmazásával születtek. A magyar sajtóban kialakult gyakorlat (a közvélemény-kutatások módszereinek rövid ösz- szefoglalása egy úgynevezett keretben) sokkal jobb, mint ha az olvasót az alkalmazott módszerekről egyáltalán nem tájékoztatnák. Ugyanakkor a szokásos tájékoztató méretek nem teszik lehetővé valamennyi szükséges információ közlését, még vázlatos formában sem. Pedig ez nagyon hasznos lenne, mivel a sajtóban megjelenő közlemények sok különböző módon végrehajtott, részleteikben erősen elé- térő közvélemény-kutatásokon alapulnak. Egy - a valóságot némileg leegyszerűsítő - példaként tegyük fel, hogy a vizsgálat eredménye szerint egy pártra a szavazók 15%-a szavazna. Ez nem sokat jelent, ha nem tudjuk a következőket: az összes szavazásra jogosult, vagy pedig 17
19 a valószínűleg valóban szavazók 15%-áról van-e szó; hogyan és mennyire pontosan állapították meg, hogy kik a valószínű szavazók és kik a valószínűleg nem szavazók (érvényesség); a minta nagyságától, a mintavétel módjától és egyéb szempontoktól függően mit várhatunk a mintában talált arány és az egész népességre jellemző arány eltérésének nagyságával kapcsolatban (megbízhatóság). Összefoglalás Egy közvélemény-kutatás eredményeinek eltérése a valóságtól, azaz hibája, a mintavételi és a nem mintavételi hibákból ered. A mintavételi hibák a megbízhatóságot, a nem mintavételi hibák az érvényességet csökkentik. E hibák várható nagyságának csökkentésére számos módszer áll a közvélemény-kutatás készítőinek rendelkezésére. Egy jó közvélemény-kutatás él ezekkel a lehetőségekkel, és az alkalmazott módszerekről be is számol olyan részletesen, hogy érvényessége és megbízhatósága megítélhető legyen. 18
20 2. Kit képviselnek a megkérdezettek? (Reprezentativitás) A reprezentativitás a közvélemény-kutatások mintáinak legkívánatosabb tulajdonsága. Egyes közvélemény-kutató cégek azt állítják saját mintáikról, hogy azok reprezentatívak", mások csak annyit, hogy mintáik valamilyen szempontokból jól reprezentálják a vizsgálni kívánt sokaságot. Természetesen a közvélemény-kutatás céljaira egy olyan minta lenne a jó, amely a vizsgálni kívánt változó szerint reprezentatív. Ha például arra vagyunk kíváncsiak, hogy egy bizonyos politikai párt a szavazatok hány százalékát kapná, ha most tartanák a választásokat, akkor egy olyan minta lenne jó, amelyben a párt szavazóinak aránya megegyezik a párt szavazóinak a populációbeli arányával. Ha a párt az összes szavazat 14%-át kapná, akkor olyan mintára lenne szükségünk, amelyben a párt szavazóinak aránya szintén 14%. Ha például a közvélemény-kutatás 1000 fő megkérdezésén alapul, azaz a mintanagyság 1000, akkor egy olyan minta lenne jó számunkra, amelyben a párt szavazóinak száma 140. Ebből a mintából a párt szavazóinak arányára olyan becslést kapnánk (140/1000=14%), amely megegyezik a populációbeli értékkel. A vizsgált párt szavazóinak száma vagy aránya szempontjából ez a minta reprezentatív lenne, mert pontosan tükrözné a populációbeli arányokat. Sajnálatos módon azt sohasem tudhatjuk, hogy a mintánk a minket érdeklő szempontból reprezentatív-e. Ennek eldöntéséhez a mintában tapasztalt értéket össze kellene hasonlítani a populációra jellemző értékekkel. A populációra jellemző értékek azonban nem ismeretesek. Ha ezeket az értékeket ismernénk, például tudnánk egy párt szavazóinak arányát az összes szavazó között, akkor a vizsgálatra nem is lenne szükség. A közvélemény-kutatás mindig olyan té- 19
21 20 máról szól, amellyel kapcsolatban a lakosság álláspontja nem ismert kellő pontossággal, ezért az sem eldönthető, hogy a vizsgálat alapjául szolgáló minta reprezentatív-e. Más a helyzet olyan jellemzőkkel, amelyek a Központi Statisztikai Hivatal által gyűjtött adatok alapján jól ismertek. Ilyenek például a felnőtt népesség megoszlása nemek szerint, az iskolai végzettség különböző szintjei szerint vagy pedig a Budapesten, egyéb városokban, illetve községekben lakók aránya. Ezeknek az információknak a forrása a tízévenkénti népszámlálás és a közbülső időben végrehajtott úgynevezett mikrocenzus, amely ugyan nem teljes körű adatfelvétel, de még mindig olyan nagy mintán végzett és megbízható adatgyűjtés, amelynek eredményei a közvélemény-kutatások számára viszonyítási alapként szolgálhatnak. Ezen változók szempontjából a minta reprezentativitása ellenőrizhető és szerencsés esetben megállapítható (ha a mintabeli érték nem tér el nagymértékben a populációra jellemző értéktől). Könnyen előfordulhat, hogy a minta valamely szempontból reprezentatív, de egy más szempont szerint már nem az. Egy mintát akkor nevezhetnénk minden további nélkül reprezentatívnak, ha valamennyi, a vizsgálatban feltett kérdés szerint reprezentálná a teljes populációt. Azt, hogy a reprezentativitás teljesül-e, éppen a legfontosabb (a kutatás tárgyát képező) változók szempontjából lehetetlen ellenőrizni. Ezért ebben az általános értelemben reprezentatív mintáról nem beszélhetünk. A minta csak bizonyos változók szerint lehet reprezentatív. A vizsgálat tárgyát képező változó(k) szempontjából a reprezentativitás kérdése nem dönthető el. Ennek illusztrálására képzeljünk el egy egész pici országot, amelyben csak tíz szavazásra jogosult él (ez a populáció), közülük öt nő és öt férfi. Tegyük fel még azt is, hogy a választáson, amelynek eredményét szeretnénk előre jelezni, csak két párt indul, A és B. A nők közül egy szavaz az A pártra, a férfiak közül pedig 4, a többiek a B pártra szavaznak. Eszerint a lakosság fele az A pártra szavazna, a lakosság fele a B pártra. Ez a valóság. De milyen eredménnyel járna egy
22 közvélemény-kutatás? Ennek illusztrálására feltesszük, hogy minden megkérdezett válaszol szavazási szándékát firtató kérdésünkre, a megkérdezettek pártpreferenciái léteznek, határozottak és őszintén is válaszolnak. A valóságban természetesen ezek közül a feltevések közül egyetlen sem teljesül, de most csak a minták lehetséges tulajdonságait vizsgáljuk, és az egyéb problémákat későbbi fejezetekben tárgyaljuk. Tegyük még fel, úgy döntünk, hogy a közvélemény-kutatást két fő megkérdezésére alapozzuk, azaz a mintanagyság kettő. Ki lehet számolni, hogy ebben az esetben negyvenöt darab különböző mintával találkozhatunk. (Bár annak belátása, hogy éppen 45 különböző minta lehetséges ebben az esetben, nem szükséges a továbbiak megértéséhez, bemutatjuk azt az egyszerű gondolatmenetet, amelyen ez az eredmény alapul: Válasszuk ki először az első személyt a mintába. Mivel a populációban 10-en vannak, a választás tízféle módon lehetséges. Akárkit választottunk is az első alkalommal, a második személy kiválasztására még 9 különböző lehetőség maradt, hiszen a 10 emberből egyet már kiválasztottunk. így a két fő kiválasztására 10*9 = 90 lehetőség van. Ha azonban 90 lehetőségre gondolunk, akkor ebbe beleszámítottuk azt a mintavételt, amelynek során az első választás az x ember és a második választás az y ember, és egy másik mintavételként azt is, amelyben y az elsőként kiválasztott ember és x a másodszorra kiválasztott. Valójában ezek a választások ugyanarra a mintára vezettek, nevezetesen arra, amelyben x és y szerepel, függetlenül attól, hogy milyen sorrendben választottuk ki őket. Hasonlóan minden lehetséges mintát kétféle sorrendben választhatunk ki, és előbbi eredményünk, a 90, minden mintát kétszer tartalmaz. Tehát ténylegesen 90/2 = 45 különböző minta van. Megjegyezzük, hogy a későbbiekben ennél sokkal bonyolultabb számítások eredményeit közöljük majd, anélkül, hogy utalnánk azokra a módszerekre, ahogy a közölt eredményeket megkaphatjuk.) Az, hogy a 45 lehetséges minta közül éppen melyiket választjuk, véletlentől függő eljáráson 21
23 alapul és nem befolyásolható. Az egész populáció és valamennyi lehetséges minta is egy úgynevezett 2*2-es táblázatba helyezhető. Ez a táblázat minden embert két szempontból csoportosít: a neme és a pártpreferenciája szerint. Ezekből a szempontokból az ország lakosságának megoszlását az 1. táblázat tartalmazza. férfi A párt szavazói 4 1 B párt szavazói Táblázat Egy kis ország szavazói, nemük és pártpreferenciáik alapján csoportosítva nő Az egyik lehetséges minta két férfiból áll, akik közül egy az A pártra, egy pedig a B pártra szavaz. A negyvenöt lehetséges mintából négy lesz ilyen, hiszen B-re szavazó férfi egy van és ehhez négyféleképpen választhatunk egy A-ra szavazót. Egy ilyen mintából a pártpreferenciát helyesen becsülnénk (mert a minta fele szavazna az A pártra), tehát a pártpreferencia szempontjából ez a minta reprezentatív. Ugyanakkor a minta nem reprezentatív a nemek szerinti eloszlás szempontjából, mert csupa férfiból áll. Ez utóbbi tényt meg tudnánk állapítani a mintának a nép- számlálás adataival való összehasonlításából, az előbbit nem. Ez a minta tehát nem tűnik reprezentatívnak a nemek szerint, de ennek ellenére reprezentatív a pártpreferenciák szerint. Léteznek olyan minták is, amelyek csak a nemek szerinti megoszlást mutatják helyesen (például egy A-ra szavazó 22
24 férfit és egy A-ra szavazó nőt tartalmaznak), valamint olyan minták, amelyek mindkét szempontból reprezentatívak vagy egyikből sem. Az összes minta besorolható ezen szempontok szerint. A 2. táblázat azt mutatja, hogy a 45 lehetséges minta hogyan oszlik meg a reprezentativitás szempontjából. nemek szerint reprezentatív nemek szerint nem reprezentatív Pártpreferencia reprezentatív Pártpreferencia nem reprezentatív szerint szerint Táblázat A 45 lehetséges kétfős minta megoszlása reprezentativitás szerint Azt látjuk, hogy a 45 lehetséges minta közül 17 olyan, amely a nemek és a pártpreferencia szerint is reprezentatív, további 8 a pártpreferencia szerint reprezentatív, a nemek szerint nem. Ezen minták bármelyikét választjuk is, a párt- preferenciák előrejelzése helyes lesz. Vannak tehát olyan minták, amelyek a pártpreferenciák pontos előrejelzésére kitűnően használhatóak, annak ellenére, hogy a nemek szerinti megoszlás szempontjából torzítanak. A pártpreferenciák pontos előrejelzésének nem feltétele az, hogy a minta pontosan tükrözze a populáció nemek szerinti megoszlását. Ugyanakkor azon 25 minta között, amelyek a nemek szerinti megoszlást pontosan reprezentálják, 8 olyan van, amely a pártpreferenciák szerint nem reprezentatív, azaz az ellenőrizhető reprezentativitás a nemek szerinti megoszlás szempontjából egyáltalán nem garantálja a reprezentativitást a pártpreferenciák szempontjából. Összefoglalóan megállapíthatjuk, hogy egy ellenőrizhető szempont (nemek) szerinti megoszlásnak a pontos vagy pontatlan volta a mintában nem garantálja, hogy a minta a vizsgálat célja (pártpreferencia) szerint reprezentatív. Ezért azok a mintavételi eljárások, amelyek csak arra ügyelnek, hogy a mintában bizonyos társadalmi csoportok a populációbeli 23
25 24 arányuknak megfelelően szerepeljenek (természetesen itt csak ellenőrizhető szempontokról lehet szó), de ezen belül a kérdezőbiztosokra bízzák a megkérdezettek kiválasztását, nem megfelelőek. Az ilyen eljárásokat kvótás mintavételnek nevezik. Ezek olyan mintákat eredményeznek, amelyek néhány ellenőrizhető szempontból reprezentatívak, de ez nem jelent biztosítékot arra nézve, hogy a vizsgálat tárgyát képező szempontból is reprezentatívak lennének. A valóságban a kvótás mintavételi eljárások rosszabb eredményeket adnak, mint azt a fentiek alapján hihetnénk. Gyakran lényeges torzításokhoz vezet az, hogy a kérdezőbiztosok a megadott kereteken belül maguk választják ki a megkérdezetteket. Ez azért van így, mert a kérdezőbiztosoknak könnyebb megkérdezniük bizonyos csoportok tagjait, mint másokat. A kérdezőbiztosok gyakran saját környezetükből választják ki a megkérdezetteket kvótás mintavétel esetén, ami torzításokhoz vezethet. Vagy például könnyen feltételezhető, hogy a rendszerint fiatal kérdezőbiztosok minden társadalmi csoportból a fiatalosabbakat" fogják előnyben részesíteni, aminek egy politikai közvéleménykutatás esetén jelentős torzító hatása lehet. A kvótás mintavétel tehát annak ellenére, hogy bizonyos ellenőrizhető szempontokból biztosítja a minta reprezentativitását, a vizsgálat tárgyát képező szempontokból gyakran torz mintához vezet. Ez a torzítás a körülményektől függően többé vagy kevésbé fontos. Ha csak arra vagyunk kíváncsiak hogy ki nyeri a választásokat, és az egyik párt lényegesen népszerűbb, mint bármely másik párt, akkor a választások eredményét kissé torz minta alapján is pontosan előre jelezhetjük. Ha azonban az eredmény szoros, akkor már egy kissé torz minta alapján is tévedhetünk. Ezért kvótás mintavételt ma már általában nem használnak. A kvótás mintavételi eljárás hiányossága úgy is megfogalmazható, hogy a kérdezőbiztosok által preferált társadalmi csoportok nagyobb mértékben kerülnek a mintába, mint az egyéb csoportok, még akkor is, ha a csoportképző szempontok
26 egy része - az előírt kvóta miatt - nem is torzul. Ezt úgy lehet kiküszöbölni, hogy a populáció minden tagjának egyforma esélyt adunk a mintába kerülésre. Az ezen az elven alapuló mintavételi eljárásokat véletlen mintavételnek nevezik. A véletlen mintavétel legegyszerűbb formája egy olyan listát használ fel, amely a populáció minden egyedét tartalmazza. Közvélemény-kutatásoknál a vizsgált populáció emberekből áll, például a budapesti hajléktalanokból, ha azt szeretnénk megtudni, hogy mennyire elégedettek bizonyos szociális ellátásokkal, vagy az összes szavazásra jogosultból egy választási előrejelzésnél, vagy a város egy bizonyos területének összes lakójából, ha a buszmegálló kívánatos elhelyezésének felderítése a cél, vagy egy iskola tanulóiból, ha a legnépszerűbb tanárt akarjuk kiválasztani. Ezekben az esetekben a teljes populációt felsoroló lista előállítása különböző (az előbbi felsorolásban csökkenő) mértékben nehéz feladat. Az egyszerű véletlen mintavétel a populáció minden tagjának ugyanakkora esélyt ad a mintába kerülésre. Ha a minta nagysága előre rögzített és a populáció nagysága is ismert, akkor egy személy bekerülési valószínűsége e két szám hányadosa. Ha teljes listával rendelkezünk a populációról, akkor az egyszerű véletlen mintavételt úgy képzelhetjük el, hogy a populáció minden tagjának a nevét felírjuk egy papírlapra, ezeket belehelyezzük egy nagy dobozba, jól megkeverjük a cédulákat, és addig húzunk ki neveket (a már ki- húzottak visszatevése nélkül), amíg el nem érjük a kívánt mintanagyságot. Ez a mintavételi eljárás azt is eredmé- 25
27 26 nyezi, hogy rögzített mintanagyság mellett az összes lehetséges ekkora méretű minta azonos valószínűséggel kerül kiválasztásra. A korábbi példában szereplő tíz fős populáció esetén az egyszerű véletlen mintavételt úgy hajtanánk végre (kételemű mintákkal), hogy előbb kiválasztanánk egy személyt a tízből, és utána még egyet a fennmaradó kilencből. A mintába kerülő személyek kiválasztásánál azonban semmilyen szubjektív tényező nem játszhatna szerepet, kizárólag a pártatlan véletlen. Mint említettük, ebben az esetben 45 különböző kételemű minta lehetséges, és ezek mindegyike ugyanakkora valószínűséggel kerülne kiválasztásra. Ez azt jelenti, hogy ha például kilencezerszer vennénk mintát ebből a populációból, akkor várhatóan valamennyi mintát nagyjából kétszáz alkalommal választanánk. Mit nyerünk, és mit veszítünk a véletlen mintavétel alkalmazásával? Az egyik veszteség az, hogy véletlen mintavétel esetén nincs garancia arra, hogy a kapott minta bármilyen fontos jellemző szerint reprezentatív legyen. Előfordulhat, hogy a minta torz még olyan alapvető szempontból is, mint a nemek szerinti megoszlás. További veszteségnek tűnhet az, hogy a véletlen mintavétel eredménye felett nem gyakorlunk kontrollt, ki vagyunk szolgáltatva a véletlennek". A véletlennek való kiszolgáltatottság azonban nem is olyan rossz. Mindenesetre sokkal jobb, mint ha a kérdezőbiztosok vagy a vizsgálat egyéb résztvevőinek önkéntelen preferenciái befolyásolnák a minta összetételét. A véletlen pártatlan és - legalábbis hosszú távon - kiegyensúlyozott mintaválasztást eredményez. Semmilyen mintavételi eljárás esetén sem tudjuk megmondani, hogy az aktuális minta reprezentatív-e a vizsgálandó szempontokból. Véletlen mintavétel esetén azt remélhetjük, hogy ez a reprezentativitás - hosszú távon és átlagosan - teljesül. Az előző példánkban szereplő negyvenöt különböző kételemű minta közül huszonöt reprezentatív volt, azaz azt mutatják, hogy a szavazók fele az A pártra, másik fele pedig a B pártra szavaz. A fennmaradó húsz minta közül tízben mindenki az A pártra
28 szavazna, tízben pedig mindenki a B pártra. Ha az összes mintából számítanánk ki az A pártra szavazók arányát, ötven százalékot kapnánk, hiszen (25*50%+10* 100%+10*0%)/( )=50%. Ebből az is következik, hogy véletlen mintavétel esetén a mintából az A párt szavazóira kapható becslések átlaga a mintavételi és becslési eljárás sokszori alkalmazása után szintén 50% lesz. Átlagosan tehát helyesen fogjuk megbecsülni a két párt szavazóinak arányát. Természetesen ez nem jelenti azt, hogy véletlen mintavétel esetén minden minta alapján pontos becslést adnánk. Azonban olyan mintát, amely alapján a becslés nagyon rossz lenne, ritkán kapunk. Kicsit pontosabban: minél jobban eltér egy mintában az A párt szavazóinak aránya a teljes népességen belüli arányuktól, annál kisebb valószínűséggel, annál ritkábban fogjuk ezt a mintát megfigyelni. Az a tendencia, hogy rossz becslést adó mintákat csak ritkán fogunk megfigyelni, sokkal erősebb, mint azt gondolnánk. Ha például a párt szavazóinak aránya a népességben 50%, a mintanagyság pedig 2500, akkor az összes lehetséges minta 68%-a annyira jó, hogy a párt szavazóinak aránya a mintában (és ezzel együtt a populációbeli arányukra vonatkozó becslésünk) 49% és 51% között lesz. Az összes 2500 személyt tartalmazó mintáknak a fennmaradó nagyjából egyharmad része egyformán oszlik meg olyan minták között, amelyekben a párt szavazóinak aránya több, mint 51%, és olyan minták között, amelyekben a párt szavazóinak aránya kisebb, mint 49 %. Más szavakkal: ha véletlenszerűen választunk egy 2500 elemű mintát, akkor az eseteknek több mint kétharmad részében a mintánk any- nyira jó lesz, hogy a párt szavazóinak arányát illetően a mintára és a populációra jellemző értékek eltérése kisebb, mint 1 százalékpont, és csak a mintáknak kevesebb, mint egy harmada fog olyan becslést adni, amelynek hibája nagyobb, mint 1 százalékpont. Ezek az eredmények a véletlen mintákra vonatkozó matematikai megfontolásokból származnak. Ezeknek a jó tulajdonságoknak a teljesüléséhez nem kell mást tenni, mint a véletlen mintaválasztás szabályait betartani, és akkor 27
29 28 automatikusan" teljesülnek. Ugyanebben a helyzetben azon minták aránya, amelyekből a párt szavazóinak arányát 48% és 52% közé tennénk, 95% lenne, azaz húsz minta közül tizenkilenc esetében legfeljebb két százalékpontot tévednénk. Azon minták aránya, amelyben legfeljebb három százalékpontot tévednénk, azaz a pártra szavazók becsült aránya 47% és 53% között lenne, az összes lehetséges minták 99,7%-a. Ez azt jelenti, hogy 300 mintaválasztás közül mindössze egy lenne - várhatóan - annyira balszerencsés, hogy három százalék- pontnál nagyobb hibát vétsünk. Tehát a véletlen mintavételen alapuló eljárások nagy biztonsággal olyan mintákat eredményeznek, amelyekből egy párt szavazóinak arányát kis hibával meg lehet becsülni. Természeten a fenti eredmények matematikaiak, és csak megszorítással alkalmazhatóak a valóságra. Azt kell feltennünk, hogy a népességben mindenkinek van határozott pártpreferenciája, a mintát valóban egyszerű véletlen mintavétellel választották ki, mindenki válaszolt, aki eredetileg a mintába került, és mindenki őszintén válaszolt. Ezen szempontok közül valamennyi szerint jónak kell lennie a közvélemény-kutatásnak ahhoz, hogy a fenti - igen kedvező - eredmények a pontosságra vonatkozóan akár csak közelítőleg is igazak legyenek. Ez azt mutatja, hogy egy közvélemény-kutatás minőségének és ezen keresztül az eredmények érvényességének és megbízhatóságának a megítéléséhez számos részlettel kell tisztában lennünk.
30 Összefoglalás A véletlen mintavétel átlagosan pontos és megfelelő mintanagyság mellett az esetek többségében egyedileg is igen pontos becsléseket tesz lehetővé. A véletlen minták az esetek többségében jól reprezentálják a népességet a vizsgált szempontból; ennek nem feltétele az, hogy a minta valamely ellenőrizhető szempontból reprezentatív legyen. Azt, hogy egy minta jó-e, nem lehet eldönteni. Egy mintát akkor tekintünk jónak, ha helyes módszerrel választották. Ne higgyünk azoknak a közvélemény-kutatásoknak, amelyek készítői azt állítják, hogy mintájuk reprezentatív". Ezek a kutatók összekeverik vágyaikat a tényekkel. 29
31 3. Hány embert kell megkérdezni? (Mintanagyság) 30 Minél nagyobb a minta, annál megbízhatóbbak az eredmények. Ezt mindenki tudni véli, bár nem biztos, hogy mindenki ugyanazt érti ezen az állításon. Mielőtt azonban megkeresnénk azt a jelentést, amely helyes, emlékezzünk a Literary Digest kudarcára. Ha egy mintát rossz módon választanak, a nagyobb létszám nem segít. Ez ugyanis csak nagyobb léptékben lesz rossz. Tehát a nagy mintalétszám csak akkor kívánatos, ha egyébként a mintát helyesen választották. A minta nagy voltának egyik szokásos értelmezése az, hogy a minta elemszáma nagy. Annak megállapításához, hogy a minta elég nagy-e ebben az értelemben, olyan kritériumokat kellene felállítani, amelyeket bármilyen populáció esetén alkalmazhatunk. A másik szokásos értelmezés az, hogy a minta a vizsgált sokaságnak nagy hányadát képviseli. Annak eldöntéséhez, hogy egy ilyen típusú kritérium teljesül-e, ismerni kell a vizsgált populáció létszámát. Sok esetben ez a létszám nem ismert (gondoljunk csak a hajléktalanok véleményével foglalkozó vizsgálatra). Az, hogy a minta milyen mértékben közelíti az egész népességet, sok tényezőtől függ, de matematikai szempontból lényegében csak háromtól: a populáció becsülni kívánt jellemzőjétől, a mintavétel módjától és a minta elemszámától. A populáció becsülni kívánt jellemzője lehet egy arányszám, melyet gyakran százalékos formában fejezünk ki (például egy pártra adott szavazatok aránya az összes szavazaton belül) vagy egy átlag (például egy politikus ro- konszenv-osztályzatainak átlaga). Első látásra úgy tűnhet, hogy ez a két eset nem különbözhet nagyon: az arány is egy átlag. Ennek belátásához arra az egyszerű trükkre van szükség, hogy a párt szavazóihoz rendeljük az 1 értéket, azokhoz pedig, akik nem erre a pártra szavaznának, rendeljük a 0-t. így minden megfigyelést egy értékkel jel- lemzünk, és ezeknek összege éppen a vizsgált párt szavazóinak száma. A keresett arány ez az érték osztva a minta
32 teljes elemszámával. De ha egy összeget (a 0-k és 1-ek ösz- szegét) elosztjuk a tagok számával, az átlagot kapjuk. Ezért a párt szavazóinak aránya a mintában a megfigyelt 0-k és 1-ek átlaga lesz. E könnyű azonosíthatóság ellenére a két eset eltérő. Feltéve, hogy a párt szavazóinak népességbeli arányát ismerjük, a szavazóknak a különböző mintákban vett számát vagy arányát illetően hasznos állításokat tehetünk pusztán ezt az információt felhasználva. Az átlagos rokonszenv osztályzat esetében a különböző mintákban megfigyelt értékek eloszlása a népességbeli átlagon túlmenően még mástól is függ. Ennek a különbségnek az az oka, hogy ha a szavazóknak a populációbeli aránya adott, például, ha egy nyolcmilliós népességben a párt szavazóinak aránya 15%, akkor ez - természetesen - csak úgy fordulhat elő, hogy a népességben egymilliókétszázezren erre a pártra szavaznak és hatmillió-nyolcszázezren nem erre a pártra szavaznak. Tehát a minket érdeklő jellemző ebben az esetben meghatározza az egész populációt jellemző viszonyokat. Ezzel szemben, ha egy politikus rokonszenv-átlaga 4, akkor ez úgy is előfordulhat, hogy a népesség fele hármas, fele pedig ötös osztályzatot ad, vagy úgy, hogy a népesség kétharmada ötös, egyhar- mada pedig kettes osztályzatot. Tehát ebben az esetben a minket érdeklő jellemző nem határozza meg az egész népesség értékeit. Emiatt a minták jó vagy rossz voltának mértékét nemcsak az a tény határozza meg, hogy a népesség átlagos osztályzata négyes, hanem az is, hogy milyen osztályzatokból jön össze ez a négyes. Ha például a népességben mindenki négyes osztályzatot ad, akkor 31
33 32 ezt minden minta híven tükrözi, de ha a népesség fele hármas, fele ötös osztályzatot ad, akkor lesznek jobb és rosszabb minták (amelyek többé vagy kevésbé pontosan tükrözik ezt). A mintavétel módját most csak idealizált, matematikai szemszögből tárgyaljuk. Később lesz szó azokról a mintavételi eljárásokról, amelyek a gyakorlatban is kivitelezhe- tők, és elméleti szempontból is kielégítő eredményeket adnak. Az egyszerű véletlen mintavétel technikailag pontos jelentése az, hogy a vizsgálandó népességből a mintába kerülőket egymás után választjuk, egyik választás sem függ az előző eredményétől, és minden húzás alkalmával a vizsgálandó népesség minden (addig ki nem választott) tagjának egyforma esélye van a mintába kerülésre. A mintavételi módszerek aszerint is csoportosíthatók, hogy a mintavétel visszatevéssel vagy anélkül történik. Ennek a különbségnek a megértéséhez tegyük fel, hogy a vizsgálandó népesség minden egyedének a neve fel van írva egy cédulára, ezek a cédulák egy dobozba vannak elhelyezve, és alapos keverés után kihúzzuk az első mintába került személy nevét. Visszatevés nélküli mintavétel esetén ezután újra keverünk, és utána kihúzzuk a második nevet. Visszatevéses mintavétel esetén az első nevet tartalmazó cédulát visszatesszük, mielőtt újra kevernénk és húznánk. Ez azt jelenti, hogy visszatevéses mintavételnél, legalábbis elvileg, fennáll annak a lehetősége, hogy ugyanazt a személyt kétszer válasszuk. Ezért közvéleménykutatásnál sohasem alkalmaznak visszatevéses mintavételt. Értelmetlen lenne ugyanazt a személyt kétszer is megkérdezni. Visszatevéses és visszatevés nélküli mintavétel esetén a keletkező minták statisztikai viselkedése némileg eltér. Ez az eltérés annál kisebb, minél kisebb hányada a mintanagyság a populáció méretének. Ha a populáció nagy a mintához képest, akkor ugyanazon személy kétszeri mintába kerülésének a valószínűsége kicsi, és ezért a visszatevéses és visszatevés nélküli mintavétel közötti különbség is kicsi. Egy olyan közvélemény-kutatásban, ahol egy többmilliós népességet egy néhány ezres minta alapján vizsgálunk, a kétféle mintavétel közötti különbség elhanyagolható, ezért a továbbiakban ezzel
34 nem is foglalkozunk. A minta elemszámának a növelése ténylegesen csökkenti a népességbeli érték és a megfelelő mintabeli érték várható eltérését. Ebben az értelemben a nagyobb minta jobb. Mindaddig, amíg az előző bekezdésben tett feltevés (hogy a mintanagyság kicsi a populáció nagyságához képest) igaz, a minta relatív nagysága (a mintaelemszám és a populáció nagyságának hányadosa) nem befolyásolja a mintából nyerhető becslés jóságát, ez csak a minta elemszámától függ. A 3-7. táblázatok ezt a függést illusztrálják. Különböző mintanagyságokra és különböző valós, a népességre jellemző értékekre azt mutatják, hogy különféle bizonyossággal mekkora eltérést várhatunk a becsült értékek és a valódi értékek között. Mintanagyság: 100 Valódi arány a népességben Megfigyelt arány a minták 99%-ában Megfigyelt arány a minták 95%-ában Megfigyelt arány a minták 90%-ában Megfigyelt arány a minták 75%-ában 10% 2,3%-17,7% 4,1 % 15,8 % 5,1 % 14,9% 6,5%-13,5% 20% 9,7%-30,3% 12,2%-27,8% 13,4%-26,6% 15,4%-24,6% 30% 18,2%-41,8% 20,0%-40,0% 22,5%-37,5% 24,7%-35,3% 40% 27,4%-52,6% 30,4%-49,6% 31,9%-48,1% 34,4%-4S,7% 50% 37,1%-62,9% 40,2%-59,8% 41,8%-58,2% 44,2%-S5,8% 60% 47,4%-72,6% 50,4%-69,6% 51,9%-68,1% 54,4%-65,7% 70% 58,2%~81,8% 60%-80% 62,5%-77,5% 64,7%-75,3% 80% 69,7%-90,3% 72,2%-87,8% 73,4%-86,6% 75,4%-84,6% 90% 82,3%-97,7% 84,1%-95,8% 85,l%-94,9% 86,5%-93,5% 3. Táblázat Egy 100 elemű minta várható teljesítménye 33
35 Mintanagyság: 500 Valódi arány a népességben Megfigyelt arány a minták 99%-ában Megfigyelt arány a minták 95%-ában Megfigyelt arány a minták 90%-ában Megfigyelt arány a minták 75%-ában 5% 2,596-7,5% 3,196-6,9% 3,4%-6,6% 3,996-6,1% 10% 6,5%-13,5% 7,496-12,6% 7,8%-12,2% 8,596-11,5% 20% 15,4%-24,6% 16,596-23,5% 17,1 % 22,9% 18,096-22,0% 30% 24,7%-35,3% 26,096-34,0% 26,6%-33,4% 27,696-32,4% 40% 34,4%-45,6% 35,796-44,3% 36,4%-43,6% 37,596-42,5% 50% 44,2%-55,8% 45,696-54,4% 46,3%-53,7% 47,4%-52,6% 60% 54,4%-65,6% 55,796-64,3% 56,496-63,6% 57,596-62,5% 70% 64,7%-75,3% 66,096-74,0% 66,6%-73,4% 67,696-72,4% 80% 75,4%-84,6% 76,596-83,5% 77,l%-82,9% 78,0%-82,0% 90% 86,5%-93,5% 87,496-92,6% 87,8%-92,2% 88,5%-91,5% 95% 92,5%-97,5% 93,196-96,9% 93,4%-96,6% 93,996-96,1% 4. Táblázat Egy 500 elemű minta várható teljesítménye Mintanagyság: 1000 Valódi arány a népességben Megfigyelt arány a minták 99%-ában Megfigyelt arány a minták 95%-ában Megfigyelt arány a minták 90%-ában Megfigyelt arány a minták 75%-ában 5% 3,2%-6,8% 3,6%-6,4% 3,996-6,1% 4,296-5,8% 10% 7,696-12,4% 8,1 % 11,9% 8,496-11,6% 8,95% 11,1 % 20% 16,796-23,3% 17,596-22,5% 17,996-22,1% 18,5% 21,5% 30% 26,396-33,7% 27,296-32,8% 27,696-32,4% 29,396-31,7% 40% 36,0%-44,0% 37,096-43,0% 37,5%-42,5% 38,2%-41,8% 50% 45,996-54,1% 46,996-53,1% 47,4%-52,6% 48,2%-51,8% 60% 56 /0%-64,0% 57,096-63,0% 57,596-62,5% 58,2%-61,8% 70% 66,3%-73 /7% 67,296-72,8% 67,6%-72,4% 69,396-71,7% 80% 76 /7%-83 /3% 77,596-82,5% 77,9%-82,1% 78,596-81,5% 90% 87,696-92,4% 88, ,9% 88,496-91,6% 88,9%-91 /l% 95% 93,2%-96,8% 93,696-96,4% 93,9%-96,l% 94,2%-95,8% 5. Táblázat Egy 1000 elemű minta várható teljesítménye 34
36 Mintanagyság: 2000 Valódi arány a népességben Megfigyelt arány a minták 99%-ában Megfigyelt arány a minták 95%-ában Megfigyelt arány a minták 90%-ában Megfigyelt arány a minták 75%-ában 5% 3,7%-6,3% 4,l%-5,9% 4,2%-5,8% 4,4%-5,6% 10% 8,3%-11,7% 8,7%-11,3% 8,996 11,1 9,3%-10,7% % 20% 17,7%-22,3% 18,2%-21,8% 18,5%-21,5% 19,0%-21,0% 30% 27,4%-32,6% 28,0%-32,0% 28,3%-31,7% 28,8%-31,2% 40% 37,2% 42,8% 37,9%-42,l% 38,2% 41,8% 38,7%-41,3% 50% 47,1 %-52,9% 47,8%-52,2% 48,2%-51,8% 48,7%-51,3% 60% 57,2%-62,8% 57,9%-62,1% 58,2%-61,8% 58,7%-61,3% 70% 67,4%-72,6% 68,0%-72,0% 68,3%-71,7% 68,8%~71,2% 80% 77,7%-82,3% 78,2%-81,8% 78,5%-81,5% 79 <0%-81,0% 90% 88,3%-91 /7% 88,7%-91,3% 88,9%-91,1% 89,3%-90,7% 95% 93,7%-96,3% 94,1%-95,9% 94,2%-95,8% 94 /4%_95,6% 6. Táblázat Egy 2000 elemű minta várható teljesítménye Mintanagyság: 3000 Valódi arány a népességben Megfigyelt arány a minták 99%-ában Megfigyelt arány a minták 95%-ában Megfigyelt arány a minták 90%-ában Megfigyelt arány a minták 75%-ában 5% 4,0%-6,0% 4,2% 5,8% 4,3%-5,7% 4,5%-5,5% 8,6% 11,4 8,9% 11,19 10% % 6 9,1%-10,9% 9,4%-10,6% 20% 18,1 % 21,9% 18,6%-21,4% 18,8%-21,2% 19,2%-20,8% 30% 27,8%-32,2% 28,4%-31,6% 28,6%-31,4% 29,0%-31,0% 40% 37,7%-42,3% 38,2%-41,8% 38 /5%-41,5% 39,0%-41,0% 50% 47,6%-52,4% 48,2%-51,8% 48,5%-51,5% 48,9%-51,1% 60% 57,7%-62,3% 58,2%-61,8% 58,5%-61,5% 59,0%-61,0% 70% 67,8%-72,2% 68,4%-71,6% 68,6%-71,4% 69,0%-71 /0% 80% 78,1 %-81,9% 78,6%-81,4% 78,8%-81,2% 79,2%-80,8% 90% 88,6%-91,4% 88,9%-91,1% 89 /1%-90,9% 89,4%-90,6% 95% 94,0%-96,0% 94,2% 95,8% 94,3%-95,7% 94,5%-95,5% 7. Táblázat Egy 3000 elemű minta várható teljesítménye Ezekben a táblázatokban az látható, hogy különböző valós (tehát az egész népességre vonatkozó) értékek esetén, 100, 500, 1000, 2000 és 3000 nagyságú minták esetén a mintából becsült 35
Közvélemény-kutatás. Rudas, Tamás
Közvélemény-kutatás Rudas, Tamás Közvélemény-kutatás Rudas, Tamás v 1.0 Publication date 2006 Szerzői jog 2006 Corvina Kiadó Tartalom Közvélemény-kutatás... 1 Az első kiadás előszavából... 2 A második
Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból
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,
Mintavételi eljárások
Mintavételi eljárások Daróczi Gergely, PPKE BTK 2008. X.6. Óravázlat A mintavétel célja Alapfogalmak Alapsokaság, mintavételi keret, megfigyelési egység, mintavételi egység... Nem valószínűségi mintavételezési
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
Választásoktól távolmaradók indokai:
KUTATÁSI BESZÁMOLÓ Az Identitás Kisebbségkutató Műhely 2016 januárjában közvéleménykutatást végzett a vajdasági magyarok körében. A 800 fős reprezentatív mintán végzett kérdőíves vizsgálat fő témája a
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:
Az Iránytű Intézet júniusi közvélemény-kutatásának eredményei. Iránytű Közéleti Barométer
Az Iránytű Intézet júniusi közvélemény-kutatásának eredményei Iránytű Közéleti Barométer Kutatásunk 2000 fős reprezentatív mintára épül. A feldolgozott adatok a megyei és fővárosi nem- és korösszetétel,
KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA
ÁVF GM szak 2010 ősz KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA A MINTAVÉTEL BECSLÉS A sokasági átlag becslése 2010 ősz Utoljára módosítva: 2010-09-07 ÁVF Oktató: Lipécz György 1 A becslés alapfeladata Pl. Hányan láttak
Közelgő kvótareferendum: továbbra is kérdéses az érvényesség A REPUBLIKON INTÉZET KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁSA AZ OKTÓBER 2-I NÉPSZAVAZÁSRÓL
Közelgő kvótareferendum: továbbra is kérdéses az érvényesség A REPUBLIKON INTÉZET KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁSA AZ OKTÓBER 2-I NÉPSZAVAZÁSRÓL ÖSSZEFOGLALÁS! Továbbra is igen magas a kvótareferendummal kapcsolatos
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
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
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
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
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintavételi hiba és konfidencia-intervallum Elmélet. Szükséges képletek: Tehát:
A társadalomkutatás módszerei I. 10. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 17. Outline 1 Ismétlés Számítási feladat Egyéb példák 2 A mintavételi hiba dichotóm változók esetében
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
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
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:
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...
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
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
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
1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása
HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. április 24. Outline 1 A mintavételi hiba és konfidencia-intervallum 2 A mintaválasztás A mintaválasztás célja Alapfogalmak A mintaválasztás
Félidei eredmények. közvélemény-kutatás a Heti Válasz megbízásából
közvélemény-kutatás a Heti Válasz megbízásából Forrás: mti Készült: 2012. február 13-16. között, 1000 fő telefonos megkérdezésével, országos reprezentatív mintán N é z ő p o n t I n t é z e t Z r t., B
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,
6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.
6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10.
A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 10. Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi
A Statisztika alapjai
A Statisztika alapjai BME A3c Magyar Róbert 2016.05.12. Mi az a Statisztika? A statisztika a valóság számszerű információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati
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
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
Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE
Tartalomjegyzék 5 Tartalomjegyzék Előszó I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE 1. fejezet: Kontrollált kísérletek 21 1. A Salk-oltás kipróbálása 21 2. A porta-cava sönt 25 3. Történeti kontrollok 27 4. Összefoglalás
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,
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
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
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,
Bérkülönbségtől a szerepelvárásokig: mik a magyar nők és férfiak problémái?
Bérkülönbségtől a szerepelvárásokig: mik a magyar nők és férfiak problémái? Az Integrity Lab elemzése Összefoglaló A nemek közti bérkülönbséget tartja a legnagyobb egyenlőtlenségi problémának a magyar
JÚLIUSI PÁRTPREFERENCIA ADATOK ALAPJÁN
MANDÁTUMBECSLÉS JÚLIUSI PÁRTPREFERENCIA ADATOK ALAPJÁN A Republikon Intézet által a 2010-es választás előtt készített becslés volt az egyik legpontosabb előrejelzés 1. Noha az új választási törvény számos
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
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
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
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
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
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,
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
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
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események
Kvantitatív kutatás mire figyeljünk? Majláth Melinda PhD Tartalom. Kutatási kérdés kérdőív kérdés. Kutatási kérdés kérdőív kérdés
Kvantitatív kutatás mire figyeljünk?. Tartalom Kutatási kérdés Mintaválasztás Kérdésfeltevés Elemzés Jánossy Ferenc Szakkollégium- TDK felkészítő előadások sorozat, 2016. február Óbudai Egyetem Mintavétel
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
Egyházi-világi oktatás a közvélemény tükrében A REPUBLIKON INTÉZET SZAKPOLITIKAI KUTATÁSA
Egyházi-világi oktatás a közvélemény tükrében A REPUBLIKON INTÉZET SZAKPOLITIKAI KUTATÁSA A pártpreferenciát, politikusi népszerűséget vizsgáló kutatásainkon kívül a Republikon Intézet rendszeresen készít
Normális eloszlás tesztje
Valószínűség, pontbecslés, konfidenciaintervallum Normális eloszlás tesztje Kolmogorov-Szmirnov vagy Wilk-Shapiro próba. R-funkció: shapiro.test(vektor) balra ferde eloszlás jobbra ferde eloszlás balra
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
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
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
Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás
STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x
[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát
Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
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,
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
VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak
Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik
Mintavétel. Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék
Mintavétel Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Alapfogalmaink Sokaság azon elemek összessége, amelyek valamilyen közös jellemzővel bírnak, és megfelelnek a marketingkutatási probléma
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
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 10. Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi
Mintavétel: terv és eljárások
Mintavétel: terv és eljárások Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Az előadás felépítése Mi is az a mintavétel A mintavétel folyamata Mintavételi technikák A minta nagyságának meghatározása
A MAGYAR LAKOSSÁG UTAZÁSI TERVEI A MÁJUS SZEPTEMBERI IDŐSZAKRA
A MAGYAR LAKOSSÁG UTAZÁSI TERVEI A 2011. MÁJUS SZEPTEMBERI IDŐSZAKRA A Magyar Turizmus Zrt. megbízásából készítette a M.Á.S.T. Piac- és Közvéleménykutató Kft. 1 TARTALOMJEGYZÉK VEZETŐI ÖSSZEFOGLALÓ...
Egészségügy, szociális biztonság és bevándorlás: a magyar választók legfontosabb problémái A REPUBLIKON INTÉZET ELEMZÉSE
Egészségügy, szociális biztonság és bevándorlás: a magyar választók legfontosabb problémái A REPUBLIKON INTÉZET ELEMZÉSE Dacára annak, hogy a politikai napirendet az elmúlt időszakban nagyrészt a bevándorlás
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,
A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.
FŐBB MUTATÓK A regionális GDP adatok minősége alapvetően 3 tényezőtől függ: az alkalmazott számítási módszertől a felhasznált adatok minőségétől a vizsgált területi egység nagyságától. A TERÜLETI EGYENLŐTLENSÉGEK
Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a
Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1 Egymintás z-próba Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a doboz várhatóértékét, akkor a H 0 : a doboz várhatóértéke = egy rögzített érték hipotézisről úgy döntünk,
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
A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:
A. Matematikai Statisztika 2.MINTA ZH. 2003 december Név (olvasható) :... A feladatmegoldásnak az alkalmazott matematikai modell valószínűségszámítási ill. statisztikai szóhasználat szerinti megfogalmazását,
Kérdőíves vizsgálatok
Kérdőíves vizsgálatok A kérdőíves vizsgálat fogalma, célja, fajtái Fogalma: Célja: Fajtái: A tudományos adatgyűjtés egyik módszere Kérdőív segítségével térképezik fel a megkérdezettek véleményét, tudását,
y ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt
Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Galbács Gábor KIUGRÓ ADATOK KISZŰRÉSE STATISZTIKAI TESZTEKKEL Dixon Q-tesztje Gyakori feladat az analitikai kémiában, hogy kiugrónak
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
Közelgő kvótareferendum: az érvényesség a baloldali szavazókon múlik A REPUBLIKON INTÉZET KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁSA AZ OKTÓBER 2-I NÉPSZAVAZÁSRÓL
Közelgő kvótareferendum: az érvényesség a baloldali szavazókon múlik A REPUBLIKON INTÉZET KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁSA AZ OKTÓBER 2-I NÉPSZAVAZÁSRÓL ÖSSZEFOGLALÁS! Akár érvényes is lehet az október 2-án esedékes
STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése
4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól
Kik voltak a NOlimpia aláírói?
Kik voltak a NOlimpia aláírói? Az Integrity Lab elemzése Összefoglaló A NOlimpia-kampány sikeresen szólította meg a pártnélküli budapestieket és a legtöbb társadalmi csoportot, ám a kormánypárti, valamint
Nemzetközi számvitel. 12. Előadás. IAS 8 Számviteli politika, a számviteli becslések változásai és hibák. Dr. Pál Tibor
Dr. Pál Tibor Nemzetközi számvitel 12. Előadás IAS 8 Számviteli politika, a számviteli becslések változásai és hibák 2014.05.13. IAS 8 Bevételek 2 Az IAS 8 célja A fejezet célja, hogy bemutassa Hogyan
A szegénység percepciója a visegrádi. országokban
Közép-európai közvélemény: A szegénység percepciója a visegrádi országokban A Central European Opinion Research Group (CEORG) havi rendszeres közvéleménykutatása 2000. június CEORG Central European Opinion
Dr. Kántor Béla
Dr. Kántor Béla szükséges a könyvvizsgálói vélemény és jelentés alátámasztásához. jellegét tekintve kumulatív, és elsősorban a könyvvizsgálat során végrehajtott könyvvizsgálati eljárásokból származik.
A közép-kelet-európai országok lakóinak felkészültsége az Euro bevezetésére
Közép-európai közvélemény: A közép-kelet-európai országok lakóinak felkészültsége az Euro bevezetésére A Central European Opinion Research Group (CEORG) havi rendszeres közvéleménykutatása 2001. október
MEGTAKARÍTÁSI SZOKÁSOK AZ ERSTE BANK EGYES PIACAIN
MEGTAKARÍTÁSI SZOKÁSOK AZ ERSTE BANK EGYES PIACAIN reprezentatív felmérés a 1 év feletti lakosság körében (Ausztria, Magyarország, Csehország, Szlovákia, Ukrajna) 11. augusztus Főbb megállapítások 1 A
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis
1. feladat Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve 2. feladat Az iskola egy évfolyamába tartozó diákok átlagéletkora 15,8 év, standard deviációja 0,6 év. A 625 fős évfolyamból hány diák fiatalabb
Tervezet: A BIZOTTSÁG /2008/EK RENDELETE
Tervezet: A BIZOTTSÁG /2008/EK RENDELETE [ ]az idényjellegű termékeknek a harmonizált fogyasztói árindexekben (HICP) való kezelésére vonatkozó minimumszabályok tekintetében a 2494/95/EK tanácsi rendelet
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
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
Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában
Statisztikai alapok Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Tudományosan és statisztikailag tesztelhető állítások? A keserűcsokoládé finomabb, mint a tejcsoki. A patkány a legrondább állat,
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
Az OECD PISA, IEA TIMSS és PIRLS adatbázisainak bemutatása
Balázsi Ildikó Az OECD PISA, IEA TIMSS és PIRLS adatbázisainak bemutatása Ebben az előadásban szeretném bemutatni az adatbázisok felépítését, valamint a méréseknek és az adatelemzési szabályoknak néhány
TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23
TARTALOMJEGYZÉK 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin).... 7 2. téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23 3. téma Összefüggések vizsgálata, korrelációanalízis (Dr. Molnár Tamás)... 73 4. téma Összefüggések
Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October
Biostatisztika VIII Mátyus László 19 October 2010 1 Ha σ nem ismert A gyakorlatban ritkán ismerjük σ-t. Ha kiszámítjuk s-t a minta alapján, akkor becsülhetjük σ-t. Ez további bizonytalanságot okoz a becslésben.
Jelentés a 2013-as Educatio kiállításról
Jelentés a 2013-as Educatio kiállításról Életpálya Iroda Molnár Balázs I. Bevezető A január 18-19-én tartott Educatio kiállításon a Nemzeti Közszolgálati Egyetem (továbbiakban NKE) is állított standot,
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.
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,
Tervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján február 3.
Tervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A 2015. októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján 2016. február 3. 1 / 8 Az MKIK Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet olyan nonprofit kutatóműhely,
Érettségi feladatok: Halmazok, logika
Érettségi feladatok: Halmazok, logika 2005. május 10 18. Egy rejtvényújságban egymás mellett két, szinte azonos rajz található, amelyek között 23 apró eltérés van. Ezek megtalálása a feladat. Először Ádám
Példa a report dokumentumosztály használatára
Példa a report dokumentumosztály használatára Szerző neve évszám Tartalomjegyzék 1. Valószínűségszámítás 5 1.1. Események matematikai modellezése.............. 5 1.2. A valószínűség matematikai modellezése............