A KUTATÁS TERVE ÉS FÁZISAI KUTATÁSMÓDSZERTANI ALAPOZÓ KURZUS

Hasonló dokumentumok
Szerző: Sztárayné Kézdy Éva Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP A/1-11/ INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

Mintavételi eljárások

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

Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2.

S atisztika 2. előadás

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Kvantitatív kutatás mire figyeljünk? Majláth Melinda PhD Tartalom. Kutatási kérdés kérdőív kérdés. Kutatási kérdés kérdőív kérdés

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Mintavétel. Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék

S atisztika 1. előadás

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

A társadalomkutatás módszerei I.

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

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

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

A társadalomkutatás módszerei I.

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. Most járunk, vagy nem járunk? Már úgy szeretném megtudnííí, hogy most já-runk-e, vagy nem já-runk?

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Bevezetés az SPSS program használatába

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

matematikai statisztika

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus

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

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

y ij = µ + α i + e ij

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:

Populációbecslések és monitoring

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

A Statisztika alapjai

Populációbecslések és monitoring

Miben fejlődne szívesen?

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

S atisztika 1. előadás

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

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

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Az értékelés a következők szerint történik: 0-4 elégtelen 5-6 elégséges 7 közepes 8 jó 9-10 jeles. A szóbeli vizsga várható időpontja

Mintavétel: terv és eljárások

Mintavétel: terv és eljárások

Kérdőíves vizsgálatok

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20.

A 2014.évi országos kompetenciamérés értékelése Kecskeméti Bolyai János Gimnázium

18. modul: STATISZTIKA

A társadalomkutatás módszerei I.

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

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

A társadalomtudományi kutatás teljes íve és alapstratégiái. áttekintés

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

Normális eloszlás tesztje

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

A kutatási terv. 1. Pontosan meg kell határoznunk, hogy mi az, amit meg akarunk tudni. 2. Meg kell határoznunk, hogyan lehet ezt legjobban kideríteni

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

KUTATÁSMÓDSZERTAN. Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Gazdaságelméleti Intézet MSc képzés (GTGKG251ML)

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Hol terem a magyar statisztikus?

SULINOVA PROGRAMTANTERVÉHEZ ILLESZKEDŐ TANMENET 9. ÉVFOLYAM SZÁMÁRA

Kutatásmódszertan. Kulturális szempont megjelenése. Modulok áttekintése. Történet Témák és megközelítések. 11. Társadalmi nézőpont

Átírás:

A KUTATÁS TERVE ÉS FÁZISAI KUTATÁSMÓDSZERTANI ALAPOZÓ KURZUS

Mi a tudomány A VALÓSÁG KÉT TÍPUSA I.) TAPASZTALATI VALÓSÁG: olyan dolgok, amelyekről saját közvetlen tapasztalatunkból tudunk II.) KONSZENZUÁLIS VALÓSÁG: azok a dolgok, amelyeket azért tekintünk valóságosnak, mert mások azt mondták, és úgy tűnik, hogy ebben mindenki egyetért

Mi a tudomány? Mi is a valóság? egyik lehetséges válasz a TUDOMÁNY amely fogódzókat nyújt: egy állításnak logikailag és empirikusan is alátámasztottnak kell lennie

A hétköznapi megismerés hibái 1.) RÁNK HAGYOMÁNYOZOTT TUDÁS 2.) TEKINTÉLY SZEREPE 3.) PONTATLAN MEGFIGYELÉS (TUDOMÁNY = TUDATOS TEVÉKENYSÉG) 4.) TÚLÁLTALÁNOSÍTÁS (REPREZENTATÍV MINTA + A VIZSGÁLAT MEGISMÉTLÉSE) 5.) SZELEKTÍV ÉSZLELÉS (ELŐÍTÉLETESSÉG) (KUTATÁSI TERV)

A hétköznapi megismerés hibái 6.) KOGNITÍV DISSZONANCIA CSÖKKENTÉSE (HIPOTÉZISEKET TÁGYT + TESZTEL) 7.) ILLOGIKUS OKOSKODÁS ( a kivétel erősíti a szabályt, a szerencsejátékos tévedése) LOGIKA 8.) ELFOGULTSÁG A MEGÉRTÉSBEN (ELKÖTELEZETTSÉG) 9.) AMEGISMERÉS IDŐ ELŐTTI LEZÁRÁSA 10.)MISZTIFIKÁCIÓ (POTENCIÁLISAN MINDEN MEGISMERHETŐ)

Mi a tudomány? A megismerés egyik válfaja Módszer Világról való tudásszerzés egy módja ELMÉLET + KUTATÁSMÓDSZERTAN + STATISZTIKA

Mitől tudomány a tudomány? a kutatás egy felismerhető tárgy körül mozog, amelyet oly módon definiálunk, hogy mások számára is hozzáférhető legyen. új eredményt hozzon, amelyet még senki nem mondott. a kutatás mások számára is hasznos legyen. a kutatásnak biztosítania kell a felállított hipotézis bizonyítására vagy cáfolására szolgáló elemeket (a téves tudományos eljárásnak is megvan a maga előnye)

Kutatási terv A kutatási terv vázlata 1. A kutatási terv címe: 2. A kutatás helyszíne(i): 3. A kutatás időtartama: 4. A kutatásban végzők: 5. A kutatás célkitűzései:

Kutatási terv 6. A kutatási terv megvalósítása: (Konceptualizálás, operacionalizálás, alkalmazott módszerek, a kutatás egységei, alkalmazott mintavételi eljárás, a kutatás és elemzés eszközei) 7. A munkavégzés fázisai: 8. A kutatás várható eredményei:

Kutatási terv 9. A kutatási terv indoklása: (a tervezett munka fontossága, hipotézis kifejtése, helyszín kiválasztásának indoklása, tudománytörténeti előzmények, kapcsolódások számbavétele, esetleges hasznosíthatóság) 10. Költségvetés:

AZ OPERACIONALIZÁLÁS KONCEPTUALIZÁLÁS: az a folyamat, melynek során pontosan meghatározzuk, hogy hogy az egyes kifejezéseken mit fogunk érteni. OPERAZIONALIZÁLÁS: azoknak a konkrét kutatási eljárásoknak - műveleteknek - a kialakítása, melynek eredményeképp a fogalmakat megjelenítő empirikus megfigyelésekhez jutunk.

Fogalmak másként a konceptualizálás az elvont fogalmak finomítása és specifikálása, az operacionalizálás pedig azoknak a konkrét kutatási eljárásoknak (műveleteknek) a kialakítása, melyek eredményeképpen az ezeket a fogalmakat a valóságban megjelenítő empirikus megfigyelésekhez jutunk.

AZ OPERACIONALIZÁLÁS nehéz szétválasztani az operacionalizálást az adott adatgyűjtési technikától, így most csak általánosságban beszélhetünk róla Az operacionalizálás folyamatos tevékenység, amely az egész kutatás során tart, mi több, az adatok elemzése közben is folytatódik

A MÉRÉS TERJEDELME A lehetséges értékek mely tartománya érdekel bennünket IQ ( 70 alatt és fölött / 0-40, 41-70, 70-100) jövedelemhatárok az attitűdvizsgálatoknál össze lehet-e mosni a semleges és az ellenséges nézeteket vallókat a változó értékeinek a vizsgált személyek közötti várható megoszlása

AZ ELÉRENDŐ PRECIZITÁS I. A VÁLTOZÓT ALKOTÓ ATTRIBÚTUMOK KÖZÖTT MENNYIRE FINOMAN TEGYÜNK KÜLÖNBSÉGET (pl. házas, avagy elvált, özvegy, különélő) az aprólékosan választott attribútumokat az elemzés során bármikor összevonhatjuk nagyobb kategóriákká, azonban arra nincs lehetőség, hogy a megfigyeléskor és a méréskor egy kalap alá vett változókat utólag szétválasszuk

EMLÉKEZTETŐÜL ATTRIBÚTUM: a tárgyat jellemző tulajdonságok, jellegzetességek nem változó - férfi-nő választói részvétel: alacsony, átlagos, magas VÁLTOZÓK: attribútumok logikailag összetartozó csoportja - nem, kor, foglalkozás, etnikum, IQ

AZ ELÉRENDŐ PRECIZITÁS II. Az attribútumoknak két fontos tulajdonsággal kell rendelkezniük: a változót alkotó attribútumok felsorolása teljes legyen a változót alkotó attribútumok egymást kölcsönösen kizárók legyenek - pl. munkát kereső vs. alkalmazott

A MÉRÉSI SZINTEKRŐL A NOMINÁLIS / MEGNEVEZÉSES VÁLTOZÓK: a nominális attribútumok csak megkülönböztető nevet, csak azonosítót adnak a tulajdonságoknak - az attribútumokra csak a teljesség és a kölcsönös kizárás feltételei állnak fenn. nem, vallás, születési hely, elvégzett szak politikai-, vallási hovatartozás, játékosok mezszáma

NOMINÁLIS VÁLTOZÓK A NOMINÁLIS VÁLTOZÓK esetén csak elnevezzük az egyes pontokat, anélkül, hogy elrendeznénk azokat tkp. címkéül szolgál, mindenféle információ nélkül az attribútumok = kódszámok nincs átlag, van módusz (leggyakrabban előforduló érték)

AZ ORDINÁLIS VÁLTOZÓK ORDINÁLIS / RENDEZÉSI VÁLTOZÓK: olyan változók, amelyeknek attribútumait ésszerűen rangsorolni tudjuk - az egyes attribútumok a vizsgált tulajdonsággal relatíve kisebb vagy nagyobb mértékben rendelkeznek a klasszikus példa az ásványok keménysége - MOHS skála (a gyémánt a legkeményebb, de nem tudjuk, hogy mennyivel keményebb) általános iskola / középiskola / főiskola katonai rendfokozat

ORDINÁLIS VÁLTOZÓK ORDINÁLIS / RENDEZÉSI VÁLTOZÓK: - sorrendben helyezzük el az egyes értékeket - helyet definiál, de nem utal a helyek közötti távolságra - számítható módusz és medián (a sorrendet alkotó elemek közül a középső, amely a sort ketté bontja)

INTERVALLUM MÉRÉSI VÁLTOZÓK INTERVALLUM VÁLTOZÓK: olyan változók, amelyeknek attribútumai közötti távolságról is tudunk beszélni - az egyes attribútumok a vizsgált tulajdonsággal relatíve kisebb vagy nagyobb mértékben rendelkeznek a klasszikus példa a hőmérséklet értéke Fahrenheit-ben és Celsius-ban kifejezve (a 70-80 közötti különbség = 80-90, de a 80 fok nem kétszer olyan meleg, mint a 40 fok: a 0 fok önkényes - nem a teljes hő hiányát mutatja) a standardizált intelligencia-tesztek

INTERVALLUM MÉRÉSI VÁLTOZÓK INTERVALLUM VÁLTOZÓK: - sorba helyezhetők, a különböző pontok közötti intervallumok nagysága egymással összehasonlítható - különbségről beszélhetünk, de arányról nem, ugyanis hiányzik az abszolút nullapont - van módusz (leggyakrabban előforduló érték), van medián és van átlag)

ARÁNYSKÁLÁK ARÁNYVÁLTOZÓK: olyan változók, amelyeknek attribútumai közötti távolságról tudunk beszélni, miközben abszolút nullapontjuk is van - az egyes attribútumok a vizsgált tulajdonsággal relatíve kisebb vagy nagyobb mértékben rendelkeznek a Kelvin-hőfokskála (a zéró pont a hő teljes hiányát jelzi) életkor (azt is meg tudjuk mondani, hogy az egyik ember mennyivel idősebb a másiknál), hányszor házasodott, agresszív megnyilvánulások száma

ARÁNYSKÁLÁK ARÁNYVÁLTOZÓK: - van abszolút nulla pontja, így lehetővé válik a két nagyság egymás közötti viszonyának megállapítása

PÉLDÁK A KÜLÖNBÖZŐ MÉRÉSI SZINTEKRE

ÖSSZEGZÉS hogy milyen mérési szintű változókat keresünk, a tervezett elemzési eljárásnak kell meghatároznia nem kell feltétlenül minden változót a legmagasabb mérési szinten mérni alacsony szintű változót azonban nem lehet magasabb szintűvé átalakítani a helyzet azonban nem reménytelen, nagyon sok változónak egyszerű, kézenfekvő mutatója van

Statisztikai mutatók A statisztikai sokaság mérete általában nagy, ezért fontos, hogy néhány számmal jól tudjuk jellemezni az összegyűjtött adatokat. Az ilyen számokat statisztikai mutatóknak nevezik. a) Középértékek Átlag A legismertebb statisztikai mutató a számtani közép, amit átlagnak is nevezünk. Számítása: az adott mintába tartozó elemeket összeadjuk, majd ezeket elosztjuk a minta elemszámával

Statisztikai mutatók a) Középértékek Átlag A legismertebb statisztikai mutató a számtani közép, amit átlagnak is nevezünk. Számítása: az adott mintába tartozó elemeket összeadjuk, majd ezeket elosztjuk a minta elemszámával. Módusz A minta elemei között leggyakrabban előforduló érték vagy a legnagyobb gyakorisággal rendelkező csoport csoportközépértéke Medián Az az érték, amelynél a minta egyik fele nagyobb, a másik fele pedig kisebb. (páros számúnál!)

GYAKORLÁSKÉNT MILYEN MÉRÉSI SZINT JELLEMZI AZ ALÁBBI VÁLTOZÓKAT: Bőrszín (fekete fehér - ázsiai) Gyermekek száma egy családban Drogosokkal kapcsolatos attitűdök Helyezés egy versenyen

A KÉRDŐÍVRŐL A kérdőív közismert és konkrét példája az operacionalizálásnak: a kérdőív állításai egy-egy attitűdöt rejtenek, a válaszokat az ún. Likertskálán mérjük (nagyon egyetért, egyetért, nem ért egyet, nagyon nem ért egyet) nyitott és zárt kérdések (előbbi feldolgozása nehéz, előzetes kódolást igényel, amely gyakran értelmezést eredményez; az utóbbi viszont előre strukturálja a válaszokat)

A KÉRDŐÍVRŐL fogalmazzunk egyértelműen óvakodjunk a kétértelmű kérdésektől (egy kérdés ne álljon összetett tagmondatokból) a kérdezett legyen kompetens a kérdésben releváns kérdéseket tegyünk fel legjobb a rövid kérdés kerüljük a tagadó kérdéseket kerüljük a sugalmazó kérdéseket és kijelentéseket

A KÉRDŐÍVRŐL szociális megfelelési igény és a jó benyomás keltése kérdőív legyen áttekinthető feleletválasztós kérdéseknél (négyzetek) feltételes kérdések táblázatos kérdések (válaszbeállítódás) kérdések sorrendje egyértelmű utasítások + magyarázó megjegyzések

GYAKORLÁSKÉPP MILYEN MÉRÉSI SZINT JELLEMZI AZ ALÁBBI VÁLTOZÓKAT: Bőrszín (fekete fehér - ázsiai) Gyermekek száma egy családban Drogosokkal kapcsolatos attitűdök Helyezés egy versenyen

A MINTAVÉTEL A mintavétel története: George Gallup és 1948 kvótás mintavétel Reprezentativitás: a minta akkor reprezentálja az alapsokaságot, ha a minta összesített jellemzői jól közelítik a sokaság ugyanezen összesített jellemzőit. (nem szükséges, hogy a minta minden szempontból reprezentatív legyen) tkp. a populáció minden egyedének egyforma az esélye a mintába való bekerülésre. Mintavételi hiba csökkenthető: Növelem a minta elemszámát Növelem az alapsokaság homogenitását

Az interjú Az interjú, mint kvalitatív módszer a múlt század 70-es éveitől kezdve, az interpretív paradigma megerősödése nyomán terjedt el a társadalomtudományos kutatásokban. Ez egy önállóan is alkalmazható módszer, de egy kutatáson belül kombinálható más módszerekkel (pl. a survey (kérdőíves) módszerrel)

Az interjú típusai a strukturáltság foka szerint Teljesen strukturált interjú, ami gyakorlatilag egy kérdőív, amelynek formája merev, ahol a kérdések és a válaszok is adottak, sorrendjük nem változtatható. Ez a pozitivista filozófiai megközelítéshez köthető.

Félig strukturált interjú A félig strukturált interjú az emocionalizmus filozófiai megközelítéséhez köthető, mely szerint az interjú az egyének szubjektív tapasztalatait és az azokhoz fűződő élményeket és érzéseket rögzíti. Az interjúkészítője egy interjúvázlattal rendelkezik, amelyben az érinteni kívánt területek szerepelnek.

Félig strukturált interjú A kérdések nyitottak, átalakíthatóak, átfogalmazhatóak, sorrendjük rugalmas, a beszélgetés során új kérdések merülhetnek fel, ill. elhagyhatunk kérdéseket. Az ilyen ún. mélyinterjús beszélgetés légköre nyitott, támogató, manipulációmentes.

Strukturálaltlan interjú Strukturálatlan interjúban a konstruktivizmus filozófiai megközelítése szerint a beszélgetés során az interjú alanya és készítője közösen konstruálják a valóságot. A két fél kölcsönösen hatást gyakorol egymásra verbális és nem verbális jelzéseikkel.

Narratív interjú Az ilyen ún. narratív interjú esetén csak kiinduló témával rendelkezik a kutató, nincsenek konkrét kérdései, a válaszadóra bízza, hogy az adott téma kapcsán miről beszél. Fontos, hogy milyennek kívánja láttatni magát, milyen történetet konstruálnak, abban mit hangsúlyoz, mit hagy el.

Az interjú készítőjének szerepe Mint minden kvalitatív kutatásban a kutatónak, így az interjú esetében az interjúkészítőnek rendkívül nagy szerepe van a kutatás min őségében. Az interjú alapvetően egy hierarchikus helyzet, amelyben az interjúvoló van hatalmi pozícióban, ő határozza meg a témát és irányítja a beszélgetést, azonban ezt mindenképpen tompítani kell empatikus hozzáállással és a téma, valamint az interjúalany iránti alázattal.

Az interjú készítőjének szerepe Mivel az interjú során a megkérdezettek személyes, bizalmas jellegű, belső érzéseire, gondolataira vagyunk kíváncsiak, ezért rendkívül fontos, hogy a beszélgetés során végig fennálljon egyfajta bizalmi viszony az interjú alanya és készítője között. Az interjúvolónak magas fokú szociális, kommunikációs és intellektuális készséggel kell rendelkezni, valamint a kell ő gyakorlat is hasznos.

Az interjú átírása és elemzése A rögzített interjúszöveget át kell írni, vagy tartalmilag, ahol a javítás következtében egy nyelvileg helyes, tartalmilag h ű és könnyen olvasható szöveget hozunk létre, vagy szó szerint, ahol a hibákat megtartjuk, a szüneteket, hangsúlyokat, hangsebességet, hangerőt is rögzítjük.

Az interjú elemzése Ezt követi az átírt szöveg elemzése, ami a kutatás legnehezebb és legid őigényesebb módja. A legelterjedtebb interjúelemzési módok a következők: Kondenzáció (sűrítés). Az interjút a saját szavainkkal röviden összefoglaljuk. Kategorizáció (csoportosítás): a szöveg egyes részeit a kutatási kérdés különböző szempontjai szerint csoportosítjuk.

Az interjú elemzése Ad hoc (eseti) elemezés: a leggyakoribb mód, mikor a fenti eljárások közül többet is alkalmazunk a kutatási cél és a szöveg függvényében. Elemzésünket segíthetik különböző szövegelemző szoftverek (Textplore, ATLAS.ti, Etnograph, NUDIST), ill. kvantitatív elemzésre pl. SPSS.

Az interjú elemzése (pl. pozitív-negatív hozzáállás, különböző élethelyzetek, aktív-passzív igék, stb.) hasonlóságokat és eltéréseket keresünk. Narratívaalkotás (elbeszélés). Az interjú szövege egy kerek történet, h ősökkel, barátokkal, ellenségekkel. Interpretáció (értelmezés): az elmondottak mögötti mélyebb, bővebb, sokszor tudatalatti értelmét keressük.

Az interjúkészítés előnyei és hátrányai Az interjú, mint társadalomtudományos módszer előnye, hogy bizonyos jelenségeket, összefüggéseket jobban, mélyebben, átfogóbban tárhatunk fel a kiválasztott interjúalanyok személyes élményeinek, tapasztalatainak, érzéseinek megismerése, megértése és elemzése segítségével.

Az interjúkészítés előnyei és hátrányai A módszer hátránya viszont, hogy éppen az interjúkészítőjének szerepe és szubjektivitása miatt alacsonyabb a megbízhatósága, ami viszont több kutató értelmezésének bevonásával növelhető. Mivel egyéni életutakat, tapasztalatokat tárunk fel, eredményeink általánosíthatósága is korlátozott, amit viszont elméletvezérelt mintavétellel, valamint minél több interjú elkészítésével szintén növelhetünk.

A MINTAVÉTEL Valószínűségi mintavétel Egyszerű véletlen mintavétel: lista megszámozása + véletlenszám táblázat Szisztematikus mintavétel: minden k-adik elem Rétegzett mintavétel pl. évfolyam Nem valószínűségi mintavétel (szakértői, kvóta, egyszerűen elérhető alanyok)