Sporttudományos kutatás. Rekreáció MsC képzés Testnevelő tanár Msc képzés



Hasonló dokumentumok
Biomatematika 2 Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

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

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

S atisztika 2. előadás

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Mintavétel. Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék

A pedagógia mint tudomány. Dr. Nyéki Lajos 2015

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

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

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015

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.

Mintavételi eljárások

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2.

y ij = µ + α i + e ij

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

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

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

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

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

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

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

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

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

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

A leíró statisztikák

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

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Kérdőíves vizsgálatok

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

18. modul: STATISZTIKA

Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Segítség az outputok értelmezéséhez

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

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

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai

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

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Mérési hibák

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Mintavétel: terv és eljárások

Méréselmélet MI BSc 1

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

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

Biostatisztika Összefoglalás

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

TANM PED 108/a, illetve PEDM 130/1 Kutatásmódszertan és PEDM 135/c1 Kutatásmódszertan, TANM PED 108/a1 Oktatásstatisztikai elemzések

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

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

Kísérlettervezés alapfogalmak

A társadalomkutatás módszerei I.

A hallgató neve:. MENTORTANÁR SEGÉDANYAG ÉS FELADATMEGOLDÓ FÜZET SZERKESZTİ:

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Hipotézis vizsgálatok

A Statisztika alapjai

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

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

Vargha András Károli Gáspár Református Egyetem Budapest

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

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

Bevezetés a pszichológia néhány alapfogalmába

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

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

A tudomány, mint rendszer

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

A TANTÁRGY ADATLAPJA

Varianciaanalízis 4/24/12

Rövid összefoglaló a pszichológia BA szak zárásához

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

Mintavétel: terv és eljárások

Területi statisztikai elemzések

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

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

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

Átírás:

Sporttudományos kutatás Rekreáció MsC képzés Testnevelő tanár Msc képzés

(Sport)tudományos kutatás ~ A törvényszerűségek és összefüggések felderítésére, meghatározására irányuló tevékenység. ~ Célja adatok gyűjtése elemzések, következtetések levonása végett. ~ Szintjei: alapkutatás alkalmazott kutatás fejlesztő kutatás

A kutatás célja: feltáratlan jelenségek, témák felderítése jelenségek megfigyelése, leírása megtapasztalt jelenség magyarázata

A tudományos kutatómunka fajtái: 1) Alapkutatás: célja az objektív világ jelenségeinek megismerése, összefüggések, új törvényszerűségek feltárása, új ismeretek szerzése anélkül, hogy konkrét felhasználási területet megmutatna. Pl.: a testmagasság (TTM) mint van érték szekuláris trend

A tudományos kutatómunka fajtái: 2) Alkalmazott kutatás: az alapkutatások eredményeit próbálja a gyakorlatban alkalmazni. Pl.: genetikai kutatások a testnevelésben és a sportban a kiválasztás ill. a teljesítményfokozás szempontjából

A tudományos kutatómunka fajtái: 3) Fejlesztő kutatás: az alkalmazott kutatás célirányos továbbfejlesztése. pl. konkrét tesztek kidolgozása a sportági kiválasztáshoz E háromféle kutatás összetartozik, gyakran együtt is jár.

A kutatás módszerei 1. Feltáró módszerek 2. Feldolgozó módszerek

A kutatás módszerei 1. Feltáró módszerek történeti módszer kísérlet normatív módszer megfigyelés vizsgálat beszélgetés (exploráció) felmérés teszt

2. Feldolgozó és értékelő minőségi (qualitative) szempontjai: módszerek a kapott eredmények pontos rögzítése az eredmények tartalmi kategorizálása mennyiségi (quantitative) szempontjai: rangsorolás, becslés vagy megállapítás alapján mérés hitelesített mérőeszközökkel A gyakorlatban nem válnak el egymástól, együtt alkalmazzuk.

A sporttudomány definíciója: Olyan természet,- és társadalomtudományi ismereteket integráló multi-diszciplináris tudományág, melynek kutatási területét, tárgyát a testkultúra jelenségei, a testkultúrális tevékenységet folytató SPORTOLÓ EMBER képezi.

A sporttudomány definíciója: Olyan tudományág, mely az emberi mozgással, cselekvéssel, az ezzel összefüggő, ezek felhasználásával végzett neveléssel, személyiségformálással, teljesítményfokozással foglalkozik.

Önálló: mert önálló kutatási területe, tárgya van- a sportoló ember speciális kutatási módszerei vannak, adaptálva más tudományágak módszereiből önálló fogalmi köre, terminológiája van önálló ismeretanyaga, elméletei vannak

Tartalmát és célkitűzéseit tekintve társadalomtudomány. Módszereit tekintve természettudomány.

A Magyar Tudományos Akadémia által elfogadott tudományterületek: természettudományok műszaki tudományok orvostudományok agrártudományok társadalomtudományok bölcsészettudományok művészetek hittudomány

Tudományágak a bölcsészettudományokon belül: történelem irodalom nyelv filozófia nevelés- és sporttudományok pszichológia néprajz és kulturális antropológia művészeti és művelődéstörténeti tudományok vallástudományok média- és kommunikáció multidiszciplináris bölcsészet tudományok

Társtudományok a természettudományok köréből biológia-egészségtan anatómia- élettan-sportélettan fizika, mechanika - biomechanika kémia-biokémia

Társtudományok a társadalomtudományok köréből történelem- sporttörténet neveléstudomány-sportpedagógia pszichológia- sportpszichológia szociológia- sportszociológia

A sporttudomány megközelítései: 1.) integrálódás, majd differenciálódás útján (az egyes tudományterületekről gyűjtött információk adaptálása a testkultúra területére) Istvánfy - féle megközelítés 2.) neveléstudományi megközelítés Bíróné-féle ( az akkreditálásnál ez volt mérvadó )

A sporttudomány külföldön: Kineziológia: az emberi mozgás (nemcsak sport) tudományos igényű, esztétikai és kulturális szempontokat is magában foglaló megközelítése, tanulmányozása és gyakorlata ( Swalgin, 2002 ) Sport Sciences Sportwissenschaft

A tudományos kutatómunka felépítése, a kutatómunka menete A sporttudományos közlemények készítése

A témaválasztást befolyásoló tényezők: az érdeklődés a szakirodalom olvasása kutatási módszerek ismerete gyakorlati kérdés felmerülése a kíváncsiság magadott témajegyzék egy témaválasztás-vizsgálat eredménye

A probléma kiválasztásának szempontjai: személyes érdeklődés társadalmi igény egyéni haszon

A problémaválasztás módszerei: a szakirodalom felkutatásának módszerei szemléző kiadványok átnézése sport-dokumentációs kiadványok (újságok, CD-k, DVD-k) alapvető művek tanulmányozása tematikus bibliográfiák áttekintése konferencia kiadványok és egyéb irodalom

A problémamegoldás célja: új ismeretek feltárása meglevő ismeretek új szempontok szerinti értelmezése egyes szaktudományok ismereteinek integrálása egy részterület szakirodalmának kritikai értékelése

A problémamegoldás célja: már meglevő ismeretek gyakorlati alkalmazásának bemutatása bibliográfia-készítés a szaknyelv egységesítése és a fogalmak meghatározása

A sporttudományos írásművek szerkezeti felépítése: Tartalomjegyzék 1. Bevezetés, tudnivalók a dolgozattal kapcsolatban, témaválasztás 2. A kutatás előzményei, történeti áttekintés személyes élmények alapján, szakmai indokoltság szakirodalmi áttekintés egyebek, pl. alapfogalmak

A sporttudományos írásművek szerkezeti felépítése: 3. Hipotézis(ek), kérdésfeltevés 4. Anyag és módszer a vizsgálat anyaga, a vizsgált minta általános jellemzői Az alkalmazott módszerek bemutatása (a feldolgozás módja, tesztek leírása, kérdőívek részletes ismertetése

A sporttudományos írásművek szerkezeti felépítése: 5. Az eredmények ismertetése, értékelése, magyarázata, ábrázolása 6. Összefoglalás, értékelés, diszkusszió 7. Következtetések, javaslatok

A sporttudományos írásművek szerkezeti felépítése: : 8. Irodalomjegyzék, bibliográfia, hivatkozások jegyzéke, ábrák, táblázatok jegyzéke A szellemi alkotómunka etikája!!!!!!!

A kutatás módszerei

Alapfogalmak: tézis: már igazolt állítás hipotézis: feltevés, amit igazolni akarunk longitudinális: hosszanti vizsgálat (évek során át végzett kísérlet) tranzverzális: keresztmetszeti vizsgálat (adott időpontban, állapot) populáció: alapsokaság, egész; közös ismérv alapján egymáshoz tartozó egyedek összessége.

Alapfogalmak: minta: A populációnak egy általunk kiválasztott része, a vizsgálat alanyaireprezentatív, ha jellemző az alapsokaságra mintavétel: véletlen vagy szándékos kiválasztás alapján elem: A mintát alkotó elemek száma, N elemszám: 10-100-500, szakdolgozati szinten egy, két osztály, 60-80 fő

1.) A történeti módszer cél: az események, történések hű bemutatása, leírása források: könyvek, régiségek tárgyak, eszközök (levéltárak); emberek (interjú) módszerek: tartalomelemzés, dokumentumelemzés

1.) A történeti módszer-folyt. kritikus szemmel nézni több helyről megbizonyosodni adatgyűjtés források elemzése (idézetek hivatkozások pontosan) bibliográfia a testnevelésben eléggé elterjedt (egy technika kialakulásának története, egy edzésmódszer története)

2.) A kísérlet története (Gilbert, Porta, Galilei) definíciója: tervszerűen irányított beavatkozás a kutatás tárgyára, amelyben a feltételek változásának eredményeit megfigyeléssel, méréssel határozzuk meg. A feltételek ill. azok változása és a jelenség között OKSÁGI viszony áll fenn.

A kísérlet menete: a körülmények felmérése- a kezdeti feltételek objektív rögzítése a változások előidézése a jelenségek mérése a változások után a kiinduló szint és a jelenség közötti különbség kimutatása értékelés, elemzés

A kísérlet fajtái: kutató kísérlet: új felfedezése diagnosztikai kísérlet: állapotvizsgálat- van érték bemutató kísérlet- fizika, kémia A kísérlettel mindig igazolni akarunk valamit.

A kísérlet előnye: a jelenséget mesterségesen idézzük elő, nem kell várni, míg megismétlődik megismételhető, korrigálható, ellenőrizhető. A kísérlet hátránya: a befolyásoló hatások nem küszöbölhetők ki

3.) A normatív módszer lényege: normák, standard értékek megállapítása, ezek sok adat alapján kerüljenek kiszámításra, képviseljék az egészet. valamely tulajdonságot jellemző, nagyszámú adatot képviselő egyetlen érték. Vagyis: sok adat jellemzőit egy adattal fejezzük ki; a következtetések konkrétumokra támaszkodnak.

a normákat a statisztikából állíthatjuk elő. az adatok milyensége: szelektív és reprezentatív

4.) A megfigyelés A megfigyelés során nem avatkozunk be az események létrejöttébe, hanem természetes körülmények között tanulmányozzuk a jelenségeket és a közöttük fennálló összefüggéseket.

5.) A vizsgálat beszélgetés: a kikérdezés szóbeli fajtája (az írásbeli a kérdőíves módszer) felmérés teszt

A (fel)mérésekről általában A normától /etalon/ függnek. A mérés megállapítható ill. mérhető változásokat jelent. /pl. szemszín; ttm/ Mérések a hétköznapi életben, kutatásban, tudományban, tantervben. A mérés a testnevelői tevékenység szerves része.

A teszt ~ képesség, tudás, személyiségvonások vizsgálatára alkalmas próba. Azonos minden személy számára. Az eredmény számszerűen mérhető. ~ a testum szóból származik (edény nemesfémek mérésére ) A teszt tehát próba- próbára tesz, mér és ösztönöz

A tesztek I. Teljesítménytesztek II. Személyiségtesztek motorikus tesztek intelligenciatesztek iskolai tesztek A motorikus tesztek: a mozgás-megnyilvánulások standardizált vizsgálati módjai.

A jó motorikus tesztek jellemzői: egyértelmű, mindenki ugyanúgy végezze el a statisztikai követelményeknek feleljen meg (MEO) megismételhető legyen gyors, egyszerű, könnyen értékelhető legyen

A motorikus tesztek céljai: fizikai állapot megállapítás alkalmas edzésmódszer kiválasztása a felkészültség mérése (minősítés, osztályzás, ösztönzés) a helyi tanterv teljesítésének visszajelzése további kutatásokhoz adatok nyerése

A motorikus tesztek területei: edzettség motoros képességek taktikai magatartásmód mozgástechnikák, mozgásfolyamatok elemzése

A motorikus tesztek felvételének helyszíne: bárhol, sportpályán, teremben laboratóriumban

A mérések gyakorlati 1. Mit akarunk mérni? megszervezése: 2. A próbák kiválasztása 3. A mérések helye, ideje 4. Űrlapok az eredmények regisztrálására 5. A kísérlet, vizsgálat ismertetés a v.sz.-lyel 6. A próbák sorrendje (könnyű nehéz) 7. Megjegyzések (dátum, műszer állapota, időjárás, a v. sz. hozzáállása)

Intelligencia-tesztek Értelmi teljesítményt tárnak fel, nem tudást mérnek, hanem probléma-megoldó képességet. Iskolai tesztek: Egy-egy tantárgy tudásszintjét mérik.

II. Személyiség tesztek sportpszichológia személyiségjegyeket, viselkedést, attitűdöt mérnek, nem teljesítményt.

A tesztek kritériumai: Megbízhatóság Érvényesség Objektivitás

A tesztek kritériumai: Megbízhatóság: a teszt méréspontosságát jelenti, melyet a korrelációs együtthatóval lehet jellemezni. Tesztismétlés

A tesztek kritériumai: Érvényesség: a teszt azt méri, amit mérnie kell. Pl.: kosárlabdázás-játéktudás: súlypontemelkedés- nem jó, dobás labdavezetésből -jó figyelem-teszt: figyelem idő, figyelem hiba, figyelem megoszlása

A tesztek kritériumai: Objektivitás: A tesztek függetlenségét jelenti a tesztet végeztető egyéntől. (pontos instrukciók)

Egyéb kutatási módszerek: A kérdőíves módszer Az esettanulmány: egy személy, dolog, tárgy, esemény, jelenség jellemvonásainak leírása - orvostudományban, fejlesztő pedagógiában gyakori

Egyéb kutatási módszerek: Esettörténet: valamely jellegzetes tulajdonság alapján kiválasztott személy származásának és fejlődésének leírása. Fejlődési-genetikus módszer: a fejlődés ismertetése az okok, feltételek változása alapján. Összehasonlító módszer: összehasonlítás közvetlenül, nem normák alapján

Egyéb kutatási módszerek: Áttekintő módszer: az esettanulmány és az összehasonlító módszer ötvözete. Olvasási és rendezési módszer: adatok gyűjtése, megállapítások rendszerezése, kritikai értékelés-új ismeretek csak kis mértékben

A kérdőív A kikérdezés a társadalomtudományok közös módszere. A sajátosságok amelyektől a kutatás pszichológiaivá, szociológiaivá, pedagógiaivá válik - a kutatás céljaiból adódnak. A kikérdezés módszerének lényege: kérdések segítségével információkat gyűjtünk, és ezek alapján következtéseket vonunk le.

A kikérdezés szóbeli interjú (strukturált, strukturálatlan) mélyinterjú narratív interjú klinikai beszélgetés exploráció írásbeli kérdőíves felmérés attitűd vizsgálat időmérleg egyéni ill. csoportos

A kérdőív A kérdőív kérdések és állítások sorozata. A kérdésektől függően vélemények, tanult ismeretek, nézetek, szokások, munka és életfeltételek felderítésére alkalmas. Attitűd-vizsgálat: a viszonyulások feltárását a kérdőívben elhelyezett attitűdskálák és/vagy intenzitáskérdések szolgálják. Időmérleg: az életmódbeli sajátosságok vizsgálatára alkalmas módszer. (3X 8 órás felosztás: társadalmilag kötött idő, élettani szükségletek, szabadidő)

A kérdőívek fajtái lekérdezős kérdőívek- kérdezőbiztos kérdez és tölti ki a kérdőívet önkitöltős- a kérdezett önmaga tölti ki a kérdőívet a kérdőívek formájuk szerint lehetnek: kérdő állító vegyes formájúak

1.Kérdő forma: Nyitott kérdés + a kérdezett a saját szavaival fele + az elemzés előtt a válaszokat kódolni kell - értékelésnél felmerülhet a torzítás veszélye Zárt kérdés + a kérdezett megadott válaszlehetőségek közül választhat + a válaszok könnyen értelmezhetők + statisztikailag könnyen feldolgozhatók - a kutató maga strukturálja a válaszokat - kimaradhatnak válaszlehetőségek!!! legyen teljes a válaszlehetőségek listája /egyéb./!!! a válaszkategóriák legyenek egymást kölcsönösen kizáróak

A kérdőívalkotás kritériumai: 1. tartalmi: értelmes, érthető és világos legyen a kérdés megfogalmazása két-és többértelműség elkerülése, és veszély a kérdezett legyen kompetens a válaszadásban pontosak, rövidek legyenek a kérdések. a kérdés sugalmazó. ne legyen társadalmi kiküszöbölése. elvárások a kérdések feleljenek meg a kérdezés céljának. 2. formai: gazdálkodjon hellyel. bőségesen a legyen rendezett több kérdést egy sorba. ne zsúfoljon ne rövidítsen. átláthatók, legyenek az oldalai. szellősek oldalain gyorsan haladhasson a válaszadó. adjon elég helyet a nyitott kérdések válaszaihoz.

A kérdéstípusok formai megjelenítése: feleletválasztós kérdések: előre megadott válaszok közül kell a megfelelőt bejelölni: x-eléssel vagy karikázással. feltételes kérdések: megválaszolásának feltétele az előző kérdés igen vagy nem válaszétól függ. táblázatos kérdések: jó térkihasználást, gyors válaszadást biztosít. Több kérdés azonos válaszvariációinak táblázata.

A kérdések sorrendje: Önkitöltős kérdőív: érdekes, könnyű kérdésekkel kezdjen, intim kérdések később kerüljenek be, demográfiai adatok a végére. Lekérdezős kérdőív: sorrendje fordított, demográfiai adatokkal kezdjük, majd bevezető kérdések és a kényesebb kérdések jönnek.

Instrukciók: egyértelmű utasítások a kérdőív kitöltésére vonatkozóan. magyarázó megjegyzések használata. a több fejezetre osztott kérdőív fejezeteit tartalmukra vonatkozó címmel és instrukciókkal különítsük el. szükség esetén egy-egy kérdés külön magyarázatot, utasítást is kaphat, pl. a rangsorolás módjára vonatkozóan, új válaszadási módszer esetén, válaszok számára vonatkozóan.

2. Állító /kijelentő/ forma: A kérdezett attitűdjének vizsgálata állítások formájában. A kérdezett egyetértése mértékének meghatározása. A Likert-skála használata: Teljesen egyetértek +2 Bizonyos fokig egyetértek +1 Nem tudom eldönteni 0 Bizonyos fokig nem értek egyet -1 Egyáltalán nem értek egyet -2 3. Vegyes forma: mindkét forma megtalálható benne; változatosságot biztosít.

Az adatok feldolgozása, statisztikai alapfogalmak A statisztika nem önálló tudomány, hanem tudományos kutató módszer, a tudomány egyik összetevője. / Babbie, 1995/ Célja: az adatok gyűjtése, elemzése, értelmezése.

Alapfogalmak: Mérés: az etalonhoz történő viszonyítás Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró és elemző adatfeldolgozási módszer Matematikai statisztika: matematikai módszerek a statisztikában

Alapfogalmak: Biometria: biológiai jelenségek (életjelenségek, képességek) matematikai módszerekkel történő vizsgálata Standardizálás: a népesség bizonyos részére vonatkozó normák megállapítása

A minta jellemzésére használt alapszámítások (alapstatisztikák) 1) Középértékek: a) medián- a nagyság szerint rendezett adatok közül a középső érték, amelynél ugyanannyi kisebb és nagyobb érték található b) modus- a leggyakrabban előforduló érték c) számtani közép, átlag- az adatok összegének és elemszámának hányadosa

A minta jellemzésére használt alapszámítások (alapstatisztikák) 2) Eloszlás: a környezetünkben mért jelenségek jellemzői: kicsi - kevés közepes- sok nagy - kevés Pl: testmagasság, intelligencia

A normál eloszlás haranggörbe Gauss-görbe

A normál eloszlás haranggörbe Gauss-görbe

A minta jellemzésére használt alapszámítások (alapstatisztikák) Normális eloszlás Gauss-görbe Eltérő eloszlások: 1. ferdeség (ha a gyakorisági eloszlás nem szimmetrikus); 2. csúcsosság (lapultság)- ha az eloszlásgörbe a normális eloszlás grafikonja alatt vagy felett halad

A minta jellemzésére használt alapszámítások (alapstatisztikák) 3) Gyakoriság: a mérési eredmények hányszor fordulnak elő a mintában. A gyakoriságok összege egyenlő az elemszámmal.

A minta jellemzésére használt alapszámítások (alapstatisztikák) 4) Az adatok változékonyságának mutatói: a) szórás- az adatok tömörülése - standard deviáció- SD- s Egy adathalmazt nem lehet az átlaggal és az elemszámmal kielégítően elemezni, mivel ugyanazon átlagértékeket különböző mértékben tömörülő adatokból kaphatunk.

A minta jellemzésére használt alapszámítások (alapstatisztikák) 4b) Relatív szórás: a különböző próbák eredményeinek szórását nem tudjuk közvetlenül összehasonlítani különböző mértékegységük és abszolút-értékük miatt. pl. cm-t kg-mal nem lehet kicsi-15% alatt, közepes-15-25%, erős- 26-35%, szélsőséges-35% felett

A minta jellemzésére használt alapszámítások (alapstatisztikák) 4c) A középérték hibája: a statisztikai számítások becslések, hiszen a mintán át az egész populációra akarunk következtetni. A becslés magában hordozza a hiba lehetőségét.

Statisztikai próbák A különböző minták jellemzői alapstatisztika - közötti eltéréseket statisztikai próbákkal vizsgáljuk. Kérdés: a minták közötti eltérések lényegesek vagy csak véletlenszerűek?

Lényeges, jelentős eltérés esetén szignifikanciáról beszélünk, ha a számított eredményeink a megfelelő statisztikai tábláztok értékeit meghaladják. Az adatok általánosíthatóságának feltételei: a reprezentatív minta és szignifikáns összefüggés.

A szignifikancia jele: p, értékei: p< 0,05 5% szignifikáns összefüggés p< 0,01 1% erősen szignifikáns összefüggés p< 0,001 0,1% igen erősen szignifikáns összefüggés Testnevelésben, sportban és pedagógiában 5%, kémiában 0,1 % a határérték

Az adatok típusai: minőségi változók: (kvalitatív) nominális (névleges) skála ( egyező vagy nem) ordinális skála (nagyság szerinti sorrend) mennyiségi változók: (kvantitatív) intervallumskála (pontos, számszerűsíthető különbségek) arányskála (ismert az origo)

skálatípus alapvető tulajdonsága példák a legmegfelelőbb számítási műveletek és leíró statisztikák nem metrikus névleges (nominális) skála a számok azonosításra és csoportosítás ra szolgálnak nem, vallás, lakhely gyakorisági eloszlások, százalék, modus minőségi (kvalitatív) változók sorrendi (ordinális) skála a számok relatív pozíciót jelölnek, de különbségük nem értelmezhető preferencia sorrend, iskolai végzettség, piaci pozíció medián, kvartilis metrikus mennyiségi (kvantitatív) változók intervallum (különbségi) skála arányskála egyenlő szakaszokra osztott skála, természetes nullpont nélkül, a különbségek összehasonlít hatók egyenlő szakaszokra osztott skála, természetes nullponttal, az arányok is összehasonlít hatók hőmérséklet ( C, F), attitűd, vélemény hőmérséklet (K) magasság, születési év, jövedelem kivonás, összeadás, terjedelem, átlag, szórás összeadás, kivonás, osztás, szorzás, mértani átlag A metrikus és nem metrikus mérésekhez tartozó elsődleges skálák (Backhaus-Plinke-Weiber 1994.)

Az adatok értékkészleteik alapján lehetnek: bináris: ha két érték szolgál a változó jellemzésére (sikeres, sikertelen) diszkrét: előre meghatározott értékkel növelhető változók folytonos: az időtartamokat mérő sportágak változói

Statisztikai próbák: I.) Khi-négyzet próba: a várt (elméleti és a ténylegesen kapott gyakorisági adatok közötti eltéréseket vizsgálja. Ezzel a módszerrel illeszkedés-vizsgálatot is végezhetünk. (eltérés a Gauss-görbétől) az írásbeli lekérdezés - kérdőíves módszer jellemző adatfeldolgozási módja

Statisztikai próbák: 2.) F-próba: két minta szórásának összehasonlítása. Önállóan ritkán használjuk, kapcsolódik több más próba elvégzéséhez, értelmezéséhez. Szignifikanciája a két szórás egymástól való jelentős különbözőségét mutatja ki.

Statisztikai próbák: 3.) Student-féle t-próba: két középérték eltérését vizsgáljuk vele. Fajtái: Egymintás t-próba: (önkontrollos vizsgálat) Két adatsort ugyanazon v. sz.-től veszünk fel, egy mintán belül vizsgálódunk. Kétmintás t-próba: két különböző mintát hasonlítunk össze- kísérleti csoport, kontroll csoport

Statisztikai próbák: 4.) d-próba: két középérték eltérését vizsgáljuk vele, ha a kétmintás t-próbát nem alkalmazhatjuk az F-próba szignifikáns értéke miatt.

Statisztikai próbák: 5.) Összefüggések vizsgálata, korrelációszámítás: ugyanazon vizsgálati személyek különböző jellegű adatai között keressük az összefüggést. Jele: r, értéke: -1--- 0 --- 1 között. 0 nincs összefüggés 1 pozitív összefüggés -1 negatív összefüggés

Statisztikai próbák: A korreláció fajtái: rangkorreláció: két, rangsorba rendezett adatsor kapcsolatát vizsgálja. (Spearman) lineáris korreláció: két, tetszőleges dimenziójú adatsor kapcsolatát vizsgálja.

Statisztikai próbák: A korrelációs kapcsolat csak az összefüggést mutatja, az összefüggés okára nem ad magyarázatot. Sok esetben egy kívülálló, harmadik tényező okozza a két adatsor összefüggését. Példák: testmagasság-testsúly, telefonkönyv, 100 m-es síkfutás-lábfejméret Fontos a paraméterek kiválasztása szakmai gondossággal!

A korreláció ábrázolása 3 Y = -7.4E-02 + 0.208348X R-Sq = 3.4 % 3 Y =-8.6E-02+ 0.690286X R-Sq =62.5% 2 2 1 1 0 0-1 -2-1 -3-2 -2-1 0 1 2 Nincs korreláció -3-3 -2-1 0 P ozitív korreláció 1 2 3 3 Y = 5.07E -02-0.647872X R -Sq = 70.9 % 2 1 0-1 -2-3 -3-2 -1 0 1 2 3 Ne gatív ko rrelá ció

Statisztikai próbák: 6.) Regresszióanalízis (regressziószámítás): Becslést ad, hogy az egyik paraméter változása mekkora változást hoz létre a másik paraméternél. x és y paraméterek nem felcserélhetőek (korreláció esetében igen)

Mintavétel fogalma Statisztikai eljárás, melynek feladata egy minta kijelölése úgy, hogy annak vizsgálata alapján a népességre vonatkozóan megalapozott következtetéseket vonhassunk le. A mintavétel célja minél kisebb ráfordítással minél több információt szerezni az adott populációról. A mintavétel elmélete a valószínűség számítás, ill. a véletlen tömegjelenségek törvényein nyugszik

A mintavétel legfontosabb módszerei: I. Véletlenen alapuló kiválasztás útján: 1. Egyszerű véletlen mintavétellel úgy kapunk reprezentatív mintát, hogy a populációból a mintába véletlenszerűen válogatjuk az egyes elemeket, így a populáció minden tagjának egyenlő esélyt biztosítunk arra, hogy a mintába bekerüljön. Az erre szolgáló technikák: Sorsolás útján történő kiválasztás Véletlen-számok táblázata alapján Mechanikus kiválasztás Találomra történő (szúrópróbaszerű) kiválasztás (a társadalom statisztikában és a pedagógiában is ritka). 2. lépcsőzetes mintavétel. 3. rétegezett mintavétel.

II. Nem véletlen kiválasztás útján 1. Kvóta kiválasztás: a populáció valamely ismérv szerinti, általunk ismert százalékos megoszlása alapján szerkesztjük meg a minta megoszlását, és így keressük ki véletlenszerű válogatással a minta elemeit. 2. Koncentrált kiválasztásnál tudatosan a vizsgálandó ismérvre legjellemzőbb egyedeket válogatjuk a mintába. 3. Önkényes (szándékos) kiválasztásnál a populáció tipikus egyedeit választjuk be a mintába. (Ennek a módszernek a reprezentativitása ingatag, ezért szórványosan alkalmazzuk). A mintavételi eljárás keretében meg kell határozni a minta nagyságát is, amelyen a vizsgálatot elvégezzük. A minta nagyságával összefüggésében tudjuk elvégezni a populáció megismerni kívánt ismérveire vonatkozó előzetes pontossági és megbízhatósági számításokat is.

A mintavétel folyamata A mintavétel alapvető lépései: I. A sokaság meghatározása II. Mintavételi keret meghatározása III.Mintavételi technikák kiválasztása IV. Mintanagyság meghatározása V. Mintavétel kivitelezése

A sokaság meghatározása Az adatfelvétel folyamatában két lehetőség van: A teljes sokaság megkérdezése /cenzus/ Mintavétel közös jellemzővel rendelkezők A sokaság lehet: Diszkrét /jól elkülönülő egységből áll/ Folyamatos /önkényes elkülöníthető egységből áll/ Fiktív /Elképzelhető elemekből/

A mintavételi keret meghatározása A sokaság kereteiből összeállított lista, ami lehet: név, telefonszám, cím stb.

Mintavételi technikák

A nem véletlen mintavételi technikák Az eredmények nem vetíthetők ki az alapsokaságra. önkényes mintavétel az elemek kiválasztása a kérdezőre hárul elbírálásos mintavétel az elemek kiválasztása a kutató saját belátása alapján kvótás mintavétel két szakasza van: kontrollkategóriák felállítása (pl. nem, lakhely), aztán az előző két módszer valamelyikét használja tovább hólabda mintavétel A válaszadók egy kezdeti csoportját véletlenszerűen kiválasztják, majd ők javasolnak további célcsoportokat

Véletlen (valószínűségi) mintavételi technikák A sokaság valamennyi eleme ismert valószínűséggel kerülhet a mintába. Az eredményeket kivetítjük az alapsokaságra. egyszerű véletlen mintavétel minden egyes elemhez azonos kiválasztási valószínűséget rendelünk szisztematikus mintavétel véletlenszerűen kijelölünk egy kiindulási pontot, és ezt követően minden x-edik elemet kiválasztjuk rétegzett mintavétel a sokaságok egymástól jól elkülöníthető rétegekre (homogén) osztjuk, és ezután minden egyes rétegből véletlen eljárással választjuk ki a mintaelemeket. (arányos ill. nem arányos rétegzett mintavétel) csoportos, többlépcsős mintavétel A sokaságot egymást kölcsönösen kizáró, de együtt a sokaságot egészében lefedő csoportokra osztják, majd a csoportokból véletlen mintát vesznek

A mintanagyság meghatározása Valószínűségi mintavétel: a szabályai körülhatároltak nagy mintanagyság Nem valószínűségi mintavétel: elsődleges cél a probléma jobb és mélyebb megértése kisebb mintanagyság alkalmazása A reprezentativitás kérdése A minta jellemzően a sokaságot képviseli

A kutatási terv készítése A téma leírása a kitűzött célokkal és feladatokkal A kutatás gyakorlati jelentőségének megfogalmazása Az előzmények összefoglalása szakirodalmi áttekintés A kutatás feltételei A kutatás időtartama Más kutatókkal, csoportokkal való együttműködés lehetősége A kutatás költségvetése A kutatási eredmények hasznosítására és publikálására vonatkozó elképzelések

A kutatási terv készítése A kutatás feltételei vizsgálati és mérési eljárások és módszerek a vizsgálati személyek kiválasztásának szempontjai és módszerei (mintavétel) a vizsgálatba bevont személyek és intézmények a vizsgálathoz szükséges tárgyi feltételek az adatfeldolgozás módszerei