Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN



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

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

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

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

Vargha András Károli Gáspár Református Egyetem Budapest

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

Mintavételi eljárások

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

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

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

A társadalomkutatás módszerei I.

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

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

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

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

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

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

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató

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

A társadalomkutatás módszerei I.

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Kutatói pályára felkészítı modul

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

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

A társadalomkutatás módszerei I.

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

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Bevezetés Statisztikai mintavétel

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Készült: Az ÁKFI - Mérési és Módszertani Iroda keretében. Utolsó frissítés dátuma: január

Mintavétel. Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

Biomatematika 2 Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria

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

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Először éljenek együtt, de azután Az élettársi kapcsolatok megítélése Magyarországon és Európában

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

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely február 20. Politológia Tanszék

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely február 23. Politológia Tanszék

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

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.

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

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

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

A KUTATÁS TERVE ÉS FÁZISAI KUTATÁSMÓDSZERTANI ALAPOZÓ KURZUS

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20.

Helyettesítő. kérdőív TÁRKI. 1 hullám EGÉSZSÉG KUTATÁS. A válaszadás önkéntes! Család sorszáma. Kire vonatkozó adatokat tartalmaz ez a kérdőív?

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

E G É S Z S É G T E R V - k é r d ő í v -

A kvantitatív kutatás folyamata

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely március 13. Politológia Tanszék

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

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

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

V. Gyakorisági táblázatok elemzése

Bevezetés az SPSS program használatába

S atisztika 2. előadás

Területi statisztikai elemzések

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

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

Korrelációs kapcsolatok elemzése

A Statisztika alapjai

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

A magyar lakosság vitaminbevitelének. Schreiberné Molnár Erzsébet, Bakacs Márta

EREDMÉNYEK, KÖVETKEZTETÉSEK, TERVEK

Vizsgáljuk elôször, hogy egy embernek mekkora esélye van, hogy a saját

A nagycsaládos mégis. A NOE tagság vizsgálatának tanulságai. Bálity Csaba bality.csaba@mental.usn.hu

A társadalmi kapcsolatok jellemzői

Dr. Szőrös Gabriella NRSZH. Előadás kivonat

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

Mit mond a XXI. század emberének a statisztika?

Elemi statisztika fizikusoknak

A közösségszervezés szerepe a vidéki gazdasági társulások létrejöttében

y ij = µ + α i + e ij

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

MINTAVÉTELEZÉS. Alaptípusai: sampling. véletlen érvényesítésére v. mellőzzük azt. = preferenciális mintav. = véletlen mintav.

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

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

Az idősek egészsége és egészségmagatartása

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157.

A MIDAS_HU modell elemei és eredményei

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Bevezetés az SPSS program statisztikai alapjaiba. Előadó: Dr. Balogh Péter

BETEGJOGI, ELLÁTOTTJOGI ÉS GYERMEKJOGI KUTATÁS

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

Átírás:

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

(Babbie)

1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI

1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI

KONCEPTUALIZÁCIÓ az a folyamat, melynek során pontosan meghatározzuk, hogy az egyes kifejezéseken mit fogunk érteni Példa: egészség jelentése

VÁLTOZÓ ÉS ATTRIBÚTUM Attribútum: valamely dolog tulajdonsága Változó: logikailag egymáshoz tartozó attribútumok halmaza

VÁLTOZÓ ÉS ATTRIBÚTUM Változó: logikailag egymáshoz tartozó attribútumok halmaza (Babbie) azok az ismérvek, amelyek a kérdéses jelenségről az információt hordozzák (Vargha 21.)

Példa: egészség attribútumai: - testi jóllét, - lelki jóllét, - szociális jóllét változó (3 attribútummal): testi jóllét és lelki jóllét és szociális jóllét

EGÉSZSÉGÜGYI VILÁGSZERVEZET (WORLD HEALTH ORGANIZATION, WHO) Az egészség a teljes testi, lelki és szociális jólét állapota, és nem csupán a betegség vagy fogyatékosság hiánya (1948)

A VÁLTOZÓ ÉRTÉKKÉSZLETE a változó lehetséges különböző értékeinek az együttese Példa: Nem [változó] férfi Nem (Férfi,Nő) nő [a változó lehetséges értékei]

ELEF (1. HÁZTARTÁSBAN ÉLŐK FONTOSABB ADATAI) 5. Mi az Ön hivatalos családi állapota? 1 nőtlen/hajadon 2 házas és együtt is élnek (beleértve a bejegyzett élettársi kapcsolatot is) 3 házas, de külön él 4 özvegy 5 elvált (beleértve a jogilag megszüntetett élettársi kapcsolatot is) 8 NT 9 NK

PARAMÉTER egy változó valamely összefoglaló jellemzője egy populációban Példa: * Átlag * Medián * Módusz

1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI

OPERACIONALIZÁLÁS azon konkrét eljárások kialakítása, melyek eredményeképpen a definiált fogalmat megjelenítő empirikus megfigyelésekhez juthatunk Példa: jövedelemosztályok

A MÉRÉSI SZINT MEGHATÁROZÁSA meghatározzuk a mért változó típusát Társadalomtudományos változók típusai: A. nominális B. ordinális C. arány D. intervallum

TÁRSADALOMTUDOMÁNYOS VÁLTOZÓK TÍPUSAI Változó Szám tulajdonsága Értelmes példa ARÁNYSKÁLA TÍPUSÚ INTERVALLUM- SKÁLA TÍPUSÚ ORDINÁLIS 1. nagyság szerint sorba rendezhetők 2. összeadhatók és kivonhatók 3. más számokkal megszorozhatók és eloszthatók 1. nagyság szerint sorba rendezhetők 2. összeadhatók és kivonhatók 1. nagyság szerint sorba rendezhetők x<y,x>y x-y,y-x x/y,y/x x<y,x>y x-y,y-x x<y,x>y testmagasság, testsúly Celsius-skálán mért testhőmérséklet iskolai végzettség NOMINÁLIS *egyik sem* társadalmi nem, családi állapot, pszichiátriai diagn.

! ESETENKÉNT TÖBB VÁLTOZÓVAL IS MÉRHETÜNK Példa: cigarettázási szokás Nominális változó Ordinális változó Arányskálájú változó Cigarettázik Nem cigarettázik Rendszeresen sokat szív Csak alkalmanként cigarettázik Soha nem cigarettázik Naponta átlagosan elszívott cigaretták száma

A MÉRÉS TERJEDELMÉNEK A MEGHATÁROZÁSA a kutatás szempontjából lehetséges értékek értéktartományainak meghatározása Példa: vagyoni helyzet jövedelemszint osztályok 01 50 000 forintnál kisebb 02 50 001-100 000 forint

ELEF (15. A HÁZTARTÁS JÖVEDELME) Kérem mondja meg a 19. VÁLASZLAP segítségével, hogy melyik jövedelemsávba sorolható az Önök háztartásának havi nettó összjövedelme? 01 50 000 forintnál kisebb 07 300 001-350 000 forint 02 50 001-100 000 forint 08 350 001-400 000 forint 03 100 001-150 000 forint 09 400 001-450 000 forint 04 150 001-200 000 forint 10 450 001-500 000 forint 05 200 001-250 000 forint 11 500 001-550 000 forint 06 250 001-300 000 forint 12 550 ezer forintnál több 88 NT 99 NK

ELEMZÉSI EGYSÉG az a dolog, amit megfigyelünk

MINTAVÉTEL a megfigyelendők kiválasztásának a folyamata POPULÁCIÓ (statisztikai sokaság) - valamilyen közös tulajdonsággal rendelkező megfigyelési/elemzési/ egységek összessége MINTA - az egyedeknek az az összessége, amelyre a statisztikai következtetés vonatkozik - a konkrét kutatásba bevont, ténylegesen rendelkezésre álló és megvizsgált megfigyelési egységek együttese

MINTAVÉTEL KÉT FORMÁJA I. Valószínűségi a mintaválasztás során a populáció minden egyedének ugyanakkora esélyt biztosítunk a mintába való bekerülésre II. Nem valószínűségi

REPREZENTATIVITÁS A valószínűségi mintavétel alapgondolata egy mintából akkor vonhatunk le használható következtetéseket a teljes sokaságra nézve, ha a mintának lényegében ugyanolyan az összetétele, mint az alapsokaságnak

II. Nem valószínűségi 4 formája: A. Egyszerűen elérhető alanyok B. Szakértői kiválasztás C. Hólabda módszer D. Kvótás mintavétel

MINTAVÉTEL KÉT FORMÁJA I. Valószínűségi ez a nagy mintán végzett kérdőíves felmérések helyes kiválasztási eljárása II. Nem valószínűségi

1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI

A MÉRÉSSEL SZEMBEN TÁMASZTOTT KÖVETELMÉNYEK 1) Megbízhatóság + 2) Érvényesség az adott mérés, ha ismételten alkalmazzuk ugyanarra a tárgyra, ugyanazt az eredményt adja a mérés tükrözi a szóban forgó fogalom valódi jelentését

1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI

1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI

ADATELEMZÉS I. Kvantitatív nyert adatok numerikus elemzése II. Kvalitatív kvalitatív módszerekkel nyert adatok nem numerikus elemzése

1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI

Köszönöm a figyelmet!