A társadalomtudományi kutatások módszertana 1-2. foglalkozás 2011. október 07. Róbert Péter, egyetemi tanár Széchenyi István Egyetem Regionális és Gazdaságtudományi Doktori Iskola
Társadalomtudományi kutatások Interdiszciplináris jelleg - szociológia - közgazdaságtan - regionális tudományok - demográfia - politikatudomány Kutatás adott tárgyának eltérő megközelítése, eltérő hangsúlyok a problémafelvetésben, (részben) eltérő elméleti alapok Módszertani azonosságok és átfedések, hasonló módszertani eszköztár és fegyverzet
A társadalomtudományi kutatás jellege (Elméleti kutatás) a szakirodalom gyűjtésének, rendszerezésének, a források kezelésének módszerei (könyvtárazás, jegyzetelés, modern web-es források kezelés, citálás, hivatkozás történészektől a más társadalomtudományokig Kvalitatív kutatás terepmunka, személyes jelenlét, interjú, résztvevő megfigyelés (etnográfiától, kulturális antropológiától a más társadalomtudományokig) Kvantitatív kutatás a jelen kurzus fókusza
A kutatás megfigyelési egysége Természetes megfigyelési egység - a legtöbb empirikus kutatás személyeket vizsgál, kérdez meg - felvethető, hogy sok (legtöbb?) esetben a kutatási kérdés jellegének jobban megfelelne, ha a család lenne a megfigyelési egység Aggregált megfigyelési egység - valamilyen intézmény, szervezet, pl. iskola, vállalat - az ország mint megfigyelési egység (nemzetközi kutatásban) Makro- meso- mikro-szintek az adatgyűjtésben
The macro-micro linkage Source: EU FP7 research Towards a Lifelong Learning Society in Europe: The Contribution of the Education System http://www.lll210.tlu.ee
Kvantitatív empirikus kutatás Van adat, adatbázis a kutatáshoz szükséges változókkal az adatbázis(ok) ellenőrzése, javítása, meglévő adatokból, adatbázisokból új adatbázis szervezése, összeállítása - másodelemzés (az elemzési módszerek megegyeznek a primer adatok elemzési módszereivel) Nincsen adat a vizsgálandó kérdésről: primer adatfelvételre van szükség: - vizsgálandó népesség körülhatárolása (alapsokaság) mintavétel - kérdőív készítése - az adatfelvétel folyamata: terepmunka, adatok kódolása, rögzítése, adatbázis előállítása, ellenőrzése, javítása - az adatok elemzése (megegyező módszertan)
Kérdőív (alapfogalmak) Kérdések, kérdésblokkok kidolgozása, kutatási kérdés operacionalizálása - önálló kérdés, kérdés-sor, (item-sor) - kérdés-típusok (formailag): nyitott, zárt (utóbbinál altípusok: választó, kiválasztó) - válaszadási skálák - kérdések sorrendje - kérdés-típusok (tartalmilag): lényegi kutatási kérdés, (kontrollkérdés), demográfiai háttér kérdés
Skálák (főleg véleménykutatás) Leggyakoribb: Likert általában 5 fokú: teljes egyetértéstől a teljes elutasításig Eltérő mértékű skálák (pl. tízfokú) ellentétes végpontok (pl. bal jobb) társadalmi létra Bogardus előítélet mérése (társadalmi távolság, erősödő fokozatok)
Példa: véleménykérdés 1 Ön szerint a munkabérek megállapításánál milyen mértékben fontos figyelembe venni a munkával járó felelősség mértékét? Kérem, hogy a VÁLASZLAP segítségével válaszoljon! A MUNKÁVAL JÁRÓ FELELŐSSÉG MÉRTÉKÉT? azt, hogy valaki mennyi ideig járt iskolába (milyen magas az iskolai végzettsége)? hogy a családja fenntartásához mekkora összegre van szüksége? alapvetően fontos nagyon fontos fontos nem nagyon fontos egyáltalán nem fontos 1 2 3 4 5 9 X 1 2 3 4 5 9 X 1 2 3 4 5 9 X hogy vannak-e eltartott gyerekei? 1 2 3 4 5 9 X hogy milyen jól végzi a munkáját? 1 2 3 4 5 9 X hogy milyen keményen dolgozik? 1 2 3 4 5 9 X NT Forrás: ISSP Inequality module
Példa véleménykérdés 2 Ön szerint abból a szempontból, hogy valaki hogyan boldogul az életben, mennyire fontos az, hogy gazdag családba született? Kérem, hogy VÁLASZLAP segítségével válaszoljon! És az, hogy? alapvetően fontos nagyon fontos fontos nem nagyon fontos egyáltalán nem fontos NT gazdag családba született? 1 2 3 4 5 9 X magasan iskolázott szülei vannak (voltak)? neki (magának) magas iskolai végzettsége van mennyire törekvő (ambiciózus)? 1 2 3 4 5 9 X 1 2 3 4 5 9 X 1 2 3 4 5 9 X milyen keményen dolgozik? 1 2 3 4 5 9 X befolyásos embereket ismer? 1 2 3 4 5 9 X jó politikai kapcsolatai vannak? 1 2 3 4 5 9 X ad-e kenőpénzt, lefizet-e embereket? 1 2 3 4 5 9 X milyen etnikai (faji) csoporthoz tartozik? 1 2 3 4 5 9 X milyen vallású? 1 2 3 4 5 9 X férfi vagy nő? 1 2 3 4 5 9 X Forrás: ISSP Inequality module
Példa: Tízfokú skála (ESS) A8 CARD 3 Using this card, generally speaking, would you say that most people can be trusted, or that you can t be too careful in dealing with people? Please tell me on a score of 0 to 10, where 0 means you can t be too careful and 10 means that most people can be trusted. You can t be too caref ul Most peop le can be trust ed (Don t Know) 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 88
Demográfiai háttér mérése (áttekintés) Nem Születési év (hónap, nap), életkor Lakóhely (település neve, jellege) Iskolázottság Foglalkozás Kereset Lakáskörülmények, felszereltség
Vertikális és horizontális differenciálódás Elméleti különbségtétel: Peter M Blau - a társadalom tagjai között hierarchikus különbségeket hoz létre: pl. foglalkozási presztízs, kvalifikáció, kereset (tipikusan intervallum szintű mérés) - a társadalom tagjai között nem hierarchikus különbségeket hoz létre: pl. nem, vallás, etnikum, lakóhely (tipikusan nominális / ordinális mérés)
A változók mérési szintje Mérési szint Nominális Jellemzők - Teljesség - Kölcsönös kizárás Példák - Nem - Területi elhelyezkedés (megye, régió) Ordinális - Teljesség - Kölcsönös kizárás - Rangsorolhatóság - Iskolai végzettség - Attitűdkérdések (elégedettség, önbesorolás) Arányskála - Teljesség - Kölcsönös kizárás - Rangsorolhatóság - Azonos távolságok az attribútumok között - Létező nullpont (intervallumskálánál nem) - Jövedelem - Társadalmi presztízs - Fogyasztás (érték és mennyiség)
Iskolázottság mérése Intervallum: elvégzett osztályok száma Nominális / ordinális: pl. ISCED (International Standard Classification of Education) - ISCED0: iskolázatlan - ISCED1: általános iskola - ISCED2: alsószintű középiskola: szakmunkásképző, szakiskola (érettségit nem ad, nem jogosít felsőoktatásra) - ISCED3: középiskola (érdemes szétválasztani a szakközépiskolát, gimnáziumot) - ISCED4: post-secondary (OKJ) képzés, érettségi után, felsőfokra nem akkreditált intézményben - ISCED5: felsőfokú végzettség (érdemes szétválasztani a régi főiskola / egyetem, mai BA /MA szinteket) - ISCED6: tudományos fokozat
Iskola-mérés koncepciója A képzési rendszer differenciáltsága mennyire lineárisak az iskolai utak vagy mennyire vannak párhuzamos vágányok angolul: tracking, tipikus példa: porosz iskolarendszer: párhuzamos általános képzési és szakképzési utak minél inkább mérni akarjuk ezeket a párhuzamosan keletkező végzettségeket, annál inkább nominális az iskolázottság kérdezése
Foglalkozás mérése Hagyományos, magyar munkajelleg csoport (Ferge Zs. Andorka R.): vezető, értelmiségi, szellemi, önálló, szakmunkás, betanított munkás, segédmunkás, mezőgazdasági fizikai Nemzetközi kompatibilis mérések: ISCO kódolás (International Standard Classification of Occupation): 4 jegyű kód Az osztályozás első jegye:
ISCO kategóriák (első jegy) 0 Armed forces 1 Legislators, senior officials and managers 2 Professionals 3 Technicians and associate professionals 4 Clerks 5 Service workers and shop and market sales w 6 Skilled agricultural and fishery workers 7 Craft and related trades workers 8 Plant and machine operators and assemblers 9 Elementary occupations
ISCO kódokból nyerhető mérések ISEI pontszám: International Socio- Economic Index (Ganzeboom-Treiman) SIOPS pontszám: Standard International Occupational Prestige Scale (Treiman) EGP osztályozás (Erikson-Goldthorpe- Portocarero) Egyéb osztályalapú kategorizálások: E. O. Wright, G. Esping-Andersen
Foglalkozás-mérési koncepciók Foglalkozási presztízs elmélete (Treiman) azonos funkcionális szükségletek, azonos foglalkozási szerkezet, munkamegosztás azonos társadalmi források: tudás, hatalom, tulajdon kiváltság: különböző foglalkozások azonosan különböző kiváltságokhoz vezetnek a kiváltságos foglalkozások minden társadalomban magas értékűek, magas presztízsük van Foglalkozási presztízs mérése: közvélemény kutatás (USA, NORC) A foglalkozási státusz mérése (SES, Duncan) Presztízs = a1*iskolázottság+a2*kereset+e
Goldthorpe osztályok Specificity of human assets High Mixed Service relationship V. Supervisors and low grade technicians I. High grade professionals, administrators, managers II. Low grade professionals, administrators, managers Difficulty of monitoring Low Labour contract Mixed IIIb. Routine non-manual employees, low grade in sales and service VI. Skilled manual workers VIIa. Semi- and unskilled manual workers VIIb. Agricultural labourers III. Routine non-manual employees, high grade technicians John Goldthorpe: On Sociology. Oxford: Oxford University Press, 2000 Capter 10. Social Class and the Differentiation of Employment Contracts. p. 223. Note: IVa, IVb, IVc, IVd do not appear in the scheme; they denote self-employed with / without employees, in industry or in agriculture Low
Wright osztályok Assets in the means of production Owners Non-owners (wage laborers) Bourgeoisie Expert Semicredentialed Uncredentialed + manager manager manager Small Expert Semicredentialed Uncredentialed 0 employer supervisor supervisor supervisor Petty bourgeoisie Expert nonmanager Semicredentialed worker Proletarian - + 0 - Skill assets Organization assets Erik Olin Wright: A General Framework for the Analysis of Class Strucutre In: E. O. Wright: Debate on classes. Verso 1989. p. 25.
Esping-Andersen osztályok The Fordist fraction of the class schema The post-industrial fraction of the class schema The primary sector fraction of the class schema 13. Farmers 1. Proprietors 8. Professionals and scientists 2. Managers 9. Semi-professionals 14. Farm workers, agricultura labourers 3. Petty bourgeoisie 10. Technicians 4. Routine clerical workers 11. Skilled service workers 5. Sales workers 12. Unskilled service workers and service proletariat 6. Skilled manual production workers 7. Semi-skilled and unskilled manual occupations in production Gösta Esping-Andersen: Post-industrial Class Structures: An Analytical Framework. In: G. Esping-Andersen (ed.) Changing Classes. Stratification and Mobility in Post-industrial societies (pp. 6-31). London: Sage.
Kereset mérése Fogalmak: bér, kereset, jövedelem Mérési szint: intervallum, ordinális Egyéni szint, háztartási szint Egy főre / fogyasztási egységre jutó Egykérdéses / tételes (sokkérdéses) mérés (különböző források)
Lakáskörülmények, felszereltség Lakás mérete, szobaszám komfortfokozata fekvése minősége, állapota Felszereltség tartós fogyasztási cikkek listája kiválasztásuk anyagi-vagyoni index képzés formái - mechanikus összegzés - z-score - főkomponens
Két adatgyűjtési elvárás A társadalomtudomány adatgyűjtés: mérés. Mint ilyen, vele szemben két elvárás támasztható: 1. érvényesség (validity) a mérés valóban arra vonatkozik, ami a célja volt: a kérdés jól lett feltéve, a válasz elméletben arra vonatkozik, amit meg akartunk tudni - criterium valdity: érvényesség külső kritérium alapján: a mérés betölti a funkcióját (pl. magyarázó funkció) - content validty: az érvényesség a tartalom alapján: mindazt méri a kérdés, amit vele mérni kívántunk 2. megbízhatóság (reliability) a mérés eredménye igaz, vagy ha nem teljesen, akkor van valami információ arról, hogy milyen és mekkora torzítással állunk szemben (az adatunk mennyire biased) Ez a két elvárás célkitűzés kell legyen, bár megvalósításuk nehéz.
Adatfelvételi típusok Keresztmetszeti felvétel: egy adott időpontban vett minta, egy adott időpontra vonatkozó adatok, arra az időpontra vonatkoztatható eredmények Longitudinális vizsgálat: egy adott kezdőpont a kutatásban, a minta követése időben, az adatok (kutatási kérdések) fókusza az időbeli változás vagy egy esemény bekövetkezése (cenzoráltság problémája) Retrospektív adatfelvételek: keresztmetszeti felvétel, de időben visszamenőleg hoz létre adatokat, rekonstruál eseményeket
Az idő problémája Egyetlen életkori mérésből származtatott háromféle időbeliség Születési év: kijelöl egy történeti időszakot: periódus hatás (period effect) kijelöl egy korcsoporthoz tartozást: kohorsz hatás (cohort effect) kijelöl egy életkort: öregedési hatás (ageing effect)
The Lexis Diagram Lexis diagram is a plot of the population's life experience in time vs. age. The lines represent individual s life. Group of individual with the same age and in the same point of time can be labeled as a cohort.
THE LEXIS DIAGRAM Age cohort period relationship Cohorts AGE 25 30 35 40 45 50 1928-37 1953-62 58-67 63-72 68-77 73-82 78-87 1938-47 1963-72 68-77 73-82 78-87 83-92 88-97 1948-57 1973-82 78-87 83-92 88-97 1958-67 1983-92 88-97
Career profiles for self-employed males, Hungary % 12 10 8 6 4 2 0 25 30 35 40 45 50 Age 1928-1937 1938-1947 1948-1957 1958-1967
Adatelemzési alapesetek 1 Leíró statisztikák: gyakorisági eloszlás, kereszttábla, változók közti korreláció Oksági összefüggések elemzése: - mi az ok és mi az okozat? - függő és független változó (együttjárás és oksági viszony) - az ok okozza az okozatot és nem egy harmadik változó, amely oka mindkét másiknak Nehézségek (pl.): - unobserved heterogeneity - selection effect - reverse causalation
Társadalmi újratermelés (útmodell)
Példa egy oksági elemzésre Az időbeli változás tendenciája a szülők iskolázottságának hatásánál a gyerek iskolázottságára az 1900-as évek elejétől az 1990-es évek közepéig. Regressziós béta együtthatók. Függő változó: Gyerek elvégzett osztályok száma Magyarázó változók Férfiak Nők 1. Modell 2. Modell 1. Modell 2. Modell Apa iskolája (osztályok sz.) 0,355*** 14,511*** 0,343*** 7,250*** Anya iskolája (osztályok sz.) 0,092*** 2,045** 0,219*** 6,242*** Születési év (/1000) 0,514*** 0,650*** Születési év négyzete -0,172*** -0,128*** Apa iskolája * Születési év -14,365*** -7,048*** Anya iskolája * Születési év -1,920*** -6,189*** Apa iskolája * Születési év négyzete 0,015* 0,014* Anya iskolája * Születési év négyzete -0,023** (0,010) Magyarázott variancia (R2) 18,1% 27,1% 27,2% 39,5% *** p<0,.001; ** p<.0,01; * p< 0,05 Forrás: 1973-1992 = KSH Mobilitás felvételek, 2000 = KSH Életmód és időmérleg felvétel
Adatelemzési alapesetek 2 Egy-országos elemzés Nemzetközi összehasonlítások - nemzetközi adatbázisok (pl. ESS, ISSP, PISA, WVS, EVS, Eurobarometer) - ad hoc adatokon való összehasonlítás Időbeli változások elemzése (kohorsz-, trend-, panel-elemzés) - panel vagy retrospektív adatokon - keresztmetszeti felvételekből épített adatokon Különféle kombinációk
ESS - countries
EVS countries Waves: 1981, 1990, 1999, 2008 1981: 16 countries, 2008: 45 countries
WVS [World Values Survey] Waves in 1981-1984 1989-1993 1994-1999 1999-2004 2005-2009 97 countries altogether http://www.worldvaluessurvey.org/
ISSP [International Social Survey Program] Start: 1985 From 5-6 to currently 40 countries Includes US, CAN, JAP and AUT (and many others)
ISSP Themes
Jelentős panel kutatások USA - Panel Study for Income Dynamics (PSID), reprezentatív, jövedelmi egyenlőtlenségek - National Educational Longitudinal Study (NELS), 1988, 8. évf. tanulók, szüleik, tanáraik - Wisconsin Longitudinal Study (WLS) 1957, 18 évesen érettségizők követése, szüleik, testvéreik, iskola, munka, demográfia Anglia - National Child Development Study (NCDS), 1958. 03. 3-9. 17500 csecsemő, 7, 11, 16, 23, 33, 42 éves korban (2000) - előtte, utána 1947(?), 1976(?), 2000 (Millenium cohort) Németország Deutsche Sozio-Ökonomische Panel (SOEP), reprezentatív, mindenre kiterjedő, 1990 után volt NDK is Magyarország - Magyar Háztartás Panel (MHP), Tárki, 1992-1997, 2007 - Demográfiai Panel (Életünk fordulópontjai, Gender and Generation Panel), KSH
Irodalom? Ha eddig még nem, akkor: Earl Babbie: A társadalomtudományi kutatás gyakorlata. Balassi Kiadó, Bp. 1999. Héra Gábor Ligeti György: Módszertan. Bevezetés a társadalmi jelenségek kutatásába. Osiris. Bp., 2005. Egyébként meg: minél több egyénileg témába vágó, hasonló kutatási témát tárgyaló, empirikus munka