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



Hasonló dokumentumok
Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

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

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

A társadalomkutatás módszerei I.

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató

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

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20.

A társadalomkutatás módszerei I.

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

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

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

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

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

Mintavételi eljárások

A társadalomkutatás módszerei I.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

S atisztika 2. előadás

Ittfoglalomösszea legfontosabbtudnivalókat, részleteka honlapon, illetvea gyakorlatvezetőtől is kaptok információkat.

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

A Statisztika alapjai

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai

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

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

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

Verbális adatszerzési technikák. interjú

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Mérés és modellezés 1

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Méréselmélet MI BSc 1

A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015

Biomatematika 2 Orvosi biometria

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

Centura Szövegértés Teszt

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria

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

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

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

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Dr. Kozma Gábor rektor, Gál Ferenc Főiskola. Dr. Thékes István ERASMUS koordinátor, Gál Ferenc Főiskola

Kísérlettervezés alapfogalmak

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

Microsoft Excel Gyakoriság

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

Értékesítések (összes, geográfiai -, ügyfelenkénti-, termékenkénti megoszlás)

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

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

Kérdőíves vizsgálatok

Segítség az outputok értelmezéséhez

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

EPIDEMIOLÓGIA I. Alapfogalmak

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

Példa a report dokumentumosztály használatára

Matematikai geodéziai számítások 6.

AZ EGYETEMI KAROK JELLEMZŐINEK ÖSSZEFOGLALÓ ÉRTÉKELÉSE

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

JA45 Cserkeszőlői Petőfi Sándor Általános Iskola (OM: ) 5465 Cserkeszőlő, Ady Endre utca 1.

Módszertani dilemmák a statisztikában 40 éve alakult a Jövőkutatási Bizottság

Fizika óra. Érdekes-e a fizika? Vagy mégsem? A fizikusok számára ez nem kérdés, ők biztosan nem unatkoznak.

Bevezetés az ökológiába Szerkesztette: Vizkievicz András

1. óra: A területi adatbázis elkészítése, területi szintek

Matematikai geodéziai számítások 6.

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

y ij = µ + α i + e ij

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

Kérdıívek, tesztek I. Kérdıívek

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

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

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

1. Logikailag ekvivalens

Miben fejlődne szívesen?

Áruforgalom tervezése. 1. óra A gazdasági statisztika alapjai Alapfogalmak, viszonyszámok

A MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI

Statisztikai alapfogalmak

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Statisztika. Dr Gősi Zsuzsanna. Egyetemi adjunktus. Sportmenedzsment Tanszék

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

A nappali tagozatra felvett gépészmérnök és műszaki menedzser hallgatók informatikai ismeretének elemzése a Budapesti Műszaki Főiskolán

2. előadás. Viszonyszámok típusai

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

Roma fiatalok a középiskolában: Beszámoló a TÁRKI Életpálya-felmérésének 2006 és 2012 közötti hullámaiból

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

Mesterséges intelligencia, 7. előadás október 13. Készítette: Masa Tibor (KPM V.)

Átírás:

A kutatási terv A tudomány a dolgok kiderítésének szentelt vállalkozás. Bármit is akarunk kideríteni azt többféleképpen is megtehetjük. Mielőtt azonban megfigyeléseket végeznénk, tervre van szükségünk. El kell döntenünk, mit akarunk megfigyelni, elemezni, miért és hogyan. Erről szól a kutatási terv. Két fő szempontot kell figyelembe venni a kutatás megfigyelésekor: 1. Pontosan meg kell határoznunk, hogy mi az, amit meg akarunk tudni. 2. Meg kell határoznunk, hogyan lehet ezt legjobban kideríteni Kutatási célok: A társadalomtudományi kutatásnak sokféle célja lehet. Leggyakoribb: a felderítés leírás és magyarázat Vizsgáljuk meg őket külön-külön. Felderítés: Új érdeklődés felé fordul a kutató, vagy feltáratlan területet vizsgál. (tájékozódó jellegű) Okai lehetnek: 1. Hogy kielégítse a kutató kíváncsiságát, 2. Megállapítsa, lenne-e értelme alaposabb vizsgálatnak, 3. Segítse a későbbi vizsgálatok eljárását. Hiányossága: ritkán ad kielégítő választ, csak sejteni lehet belőlük, de segít a megfelelő módszer kiválasztásában. Például, manapság népszerűvé vált egy furcsa dolog, amelyet szellemidézésnek neveznek. Ebben egy közvetítő vagy médium transzállapotba kerül és olyasvalakinek a hangján szólal meg. aki azt állítja, hogy egy másik világból származik. Először is információkat kell gyűjteni a jelenség kapcsán. Könyveket esetleg cikkeket is olvashatunk erről. Vagy beszélhetünk olyan emberekkel, akik segítik a munkánkat például egy médium. Aztán magunk is mehetünk, ilyen rendezvényekre h megfigyeljük a médiumot és a résztvevőket is. Majd készíthetünk interjút is. Milyen ez? Miért csinálja? Hogy lett médium? És életrajzi kérdéseket is feltehetünk. 1

Leírás: A társadalomtudományi kutatásban a fő cél az események és helyzetek leírása. Például egy piackutatás, amely leírja, kik használnak egy meghatározott terméket. Kérdései: mi, hol, mikor és hogyan. Magyarázat: A miérteket is tudni akarjuk, nem csak leírni a tényeket. Például a templomba járás gyakoriságáról beszámolni vajon leírás vagy magyarázat? A gyakorisága az leírás viszont, hogy egyesek miért látogatják a templomot míg mások nem az már magyarázat. Összegezzük a három társadalomtudományi célt: Felderítő vizsgálatok: hozzávetőlegesen képet próbálunk kialakítani valamely jelenségről. Leíró vizsgálat: a vizsgált jelenség bizonyos jellemzőnek pontos mérése és leírása. Magyarázó vizsgálat: a tanulmányozott jelenség különféle aspektusai között kapcsolatok feltárása és bemutatása. Kérdése: miért? Elemzési egységek: (vizsgálat alapegysége) Alapvetően, akiket vagy amiket tanulmányozni akarunk. Legtipikusabb elemzési egység az egyes ember. Kutatók tanulmányozzák az egyének tulajdonságait, nemüket, életkorukat stb. Aztán ezt összesítve leírást adhatunk arról a csoportról, amelyet az egyének alkotnak. Mindig fontos tudni, mi legyen az elemzési egység, például: Politológia 110 kurzus összes diákjának nemét, korát figyeljük meg. Eredményül pedig az kapjuk, hogy 53% férfi 47% nő az átlagéletkor pedig 18,6 év. Fajtái: - Egyének: talán a leggyakoribb elemzési egység, társadalmi csoportokra és interakciókra vonatkozó megfigyelések általában egyénekre vonatkozó megfigyelések összessége. Akkor lenne a legértékesebb, ha minden emberre érvényes lenne, minden embert vizsgálna. A vizsgálatok azonban szűk körre összpontosítanak ehhez képest. - Csoportok: nem a csoport tagjait vizsgálom! Például csoport a család, és annak éves jövedelmét vizsgálom. Itt az elemzési egységek a családok. 2

- Szervezetek: például: cégek jellemzése, összehasonlítása gazdasági adataik alapján. - Társadalmi produktumok: emberek és viselkedésük, cselekvéseik eredményei társadalmi objektumok: pl. könyvek, gépek, házak, stb. társadalmi interakciók: házasságok száma, keresztelők, stb. Az elemzési egységekkel kapcsolatos okfejtési hibákról lesz a következőkben szó először is az ökológiai tévkövetkeztetésről majd a redukcionizmusról. Az ökológiai tévkövetkeztetés Ez a kifejezés csoportokra vagy rendszerekre utal: valamire, ami nagyobb az egyénnél. Ökológiai tévkövetkeztetés az, amikor kizárólag nagyobb egységek megfigyelése alapján tévesen- egyénekre vonatkozó következtetéseket hozunk. Például a bűnözési ráta nagyobb azokban a városokba, ahol magas a feketék aránya, mint ott ahol alacsony. Ebből még nem tudhatjuk, hogy ténylegesen a feketék követik-e el a bűncselekményeket. Redukcionizmus: Ha egy komplex jelenséget egy szűk fogalomkészlettel próbálunk megmagyarázni. Például az Amerikai függetlenségi háborút pusztán gazdasági megfontolásokkal. Vagyis egyszerű magyarázatra redukálja azt, ami a valóságban nagyon is bonyolult. Idődimenzió: Eddig arról volt szó, hogy a kutatás megtervezése folyamán el kell döntenünk, hogy kiről milyen szempontból és milyen céllal végezzünk megfigyeléseket. A megfigyeléseket végezhetjük többé-kevésbé egy időben, vagy hosszabb időszakon át. Kétféle lehetősége van: - Keresztmetszeti vizsgálatok - Longitudinális vizsgálatok 3

Nézzük meg mit is jelentenek ezek a vizsgálatok: - Keresztmetszeti vizsgálatok: keresztmetszetet vesznek egy adott jelenségről egy adott időben, és azt elemzik. A felderítő és leíró kutatások gyakran ilyenek például: népszámlálás az USA-ban célja: hogy leírja az Amerikai Egyesült Államok lakosságát egy adott időpontban. - Longitudinális vizsgálatok: hosszabb időn át tart a megfigyelés, a kutató a kezdetektől egészen a végéig megfigyel egy jelenséget. Három speciális fajtája van: 1. Trendvizsgálat: nagyobb populáció időben bekövetkezett változásait tanulmányozza. Például: 10 évente végzett népszámlálás, amelyből kiderülnek az ország népességének összetételében bekövetkezett elmozdulások. 2. Kohorszvizsgálat: speciális alpopulációkat (kohorsz) vizsgál, és megnézi, az hogyan változott. A kohorsz többnyire életkor szerinti csoport mint, például az ötvenes években születtek. 3. Panelvizsgálat: hasonló az előző kettőhöz, de itt mindig ugyan azokat az embereket vizsgáljuk. Pl. egy adott szurkolói csoport viszonyulása a klubjához egy adott idény során. Hogyan tervezzünk meg egy kutatást? Hol is kezdjük el és hogyan folytassuk? Kiinduló pontjaink: - Elképzelés - Elgondolás - Elméletek Kezdő lépések: Az elindulásnál érdeklődése minden bizonnyal felderítő jellegű lesz. Egy választott téma kapcsán keresünk könyveket, hogy minél jobban tájékozódjunk. Majd beszélgetünk olyan emberekkel, akik segítségünkre lehetnek. Majd nem árt tisztáznunk, hogy mi is a célunk (félévi jegyszerzés vagy diplomamunkához dolgozat) 4

Konceptualizáció: A vizsgálandó fogalmak és változók jelentésének pontos meghatározása, tisztázása. Elengedhetetlen a kutatás előtt. A kutatási módszer megválasztása: Lehet kísérlet - kérdőíves felvétel - terepmunka - tartalomelemzés - meglévő adatok vizsgálata stb. Operacionalizálás: azon konkrét lépések, ill. műveletek, meghatározása, melyeket egy bizonyos fogalom mérésére használni fogunk. (konkrét mérési eljárás) például, kérdőíves megkérdezésnél a kérdőív kérdései és alkérdései. Populáció és minta: az a csoport, melyről meg akarunk valamit állapítani. A teljes populációt azonban gyakorlatilag soha sem tudjuk megvizsgálni, mintát kell venni közülük. Fontos a minta reprezentativitása, az, hogy mennyire közelítik a minta jellemzői a populáció ugyanezen jellemzőit. Reprezentatívnak tekinthető az a minta, amelynek elemei azonos eséllyel kerültek a mintába az alapsokaságból. A minta elemszáma pedig tükrözi a reprezentativitás mértékét. A kutatás ezután megfigyeléssel az adatok feldolgozásával és elemzésével folytatódik, majd következik az alkalmazás tanulmányleírás. Megfigyelés: az empirikus adatok gyűjtése A kutatási tervezet: előzetes összefoglalása annak, hogy miért kerül sor a kutatásra, és az hogyan fog zajlani. Gyakran elvárják. A kutatási tervezet alapelemei: 1. Probléma vagy cél: mit vizsgálok, miért jó ez, mi a jelentősége, stb. 2. Szakirodalmi áttekintés 3. A vizsgálat alanyai (populáció, minta, hogyan választja ki, stb.) 5

4. Mérés (hogyan definiálja és méri a változókat, milyen mérőeszközt használ: pl. kérdőív, stb.) 5. Adatgyűjtési módszerek: kísérlet vagy kérdőívezés, terepkutatás, vagy meglévő statisztikák? 6. Elemzés: miért?, mik a magyarázó változók? 7. Határidők 8. Költségvetés (ha kell beadni) 6

Konceptualizálás, operacionalizálás mérés Azt a folyamatot, melynek során pontosan meghatározzuk, hogy az egyes kifejezéseken mit értünk, konceptualizálásnak nevezzük. A pontos jelentés meghatározásának folyamatába beletartozik a fogalom mérésére használandó indikátorok és dimenziók leírása is. Indikátor: a vizsgált fogalom meglétét, illetve hiányát mutatja. Dimenzió: valamely fogalom meghatározott vonatkozása, oldala, nézőpontja. Indikátorok felcserélhetőségének elve: azt jelenti, hogy a mutatók, amennyiben mind ugyan annak a fogalomnak a mutatói, akkor felcserélhetők, vagyis mind ugyanúgy viselkednek a mérés során, ahogy a vizsgált fogalom viselkedne. A társadalomtudományi kutatások megtervezéséhez ki kell tisztítani a valóság és a fogalom körüli zűrzavart. Háromféle definíciót hasznos megkülönböztetni: a normális, a valós, az operacionális. Operacionalizálás: Míg a konceptualizálás az elvont fogalmak finomítását és specifikálását jelenti, addig az operacionalizálás azoknak a konkrét kutatási eljárásoknak (műveleteknek) a kialakítását, melyek eredményeképpen ezekkel a fogalmakkal a valóságban megjelenő empirikus megfigyelésekhez jutunk, vagyis az operacionalizálás során a változók méréséhez vezető konkrét empirikus eljárásokat határozzuk meg. A konceptualizáslás és az operacionalizálás folyamatát úgy tekinthetjük, hogy ilyenkor határozzuk meg a változókat és az őket alkotó attribútumokat. Az attribútum valamely dolog tulajdonsága, jellemzője, például hogy valaki nő, hogy valaki öreg, hogy valaki egyetemi hallgató. A változó pedig nem más, mint a logikailag egymáshoz tartozó attribútumok halmaza: a nem változója például a férfi és a nő halmazából áll, másképpen fogalmazva: a nem változója a férfi és a nő értéket veheti föl. A mérés terjedelme: Jelentése az, hogy a vizsgálni kívánt értékek mely tartományát vizsgáljuk a kutatás során. Pl. bizonyos szélsőségesen magas vagy alacsony értékeket nem veszünk figyelembe, hiszen az nem befolyásolja döntően a kutatást. A lényeg: azt a tartományt mérjük, ami a 7

kutatás szempontjából fontos. Pl. Családok éves luxuskiadásai egy intervallumban meghatározva. Precizitás: A lényege az, hogy egy vizsgált változót jelző attribútum, tulajdonság precizitása azt jelenti, hogy mennyire finom különbséget teszünk az attribútumok között. Pl. tulajdonsága egy férfinak az, hogy egyetemista, de precízebb az, hogy másodéves egyetemista Mérési szintek: A mérési szintek az attribútumokra vonatkoznak. Különböző kapcsolat állhat fenn az attribútumok között, amit a mérési szintekkel kategorizálhatunk. A négyféle mérési szint: 1. Nominális változók: olyan változók tartoznak ebbe a csoportba, melyek attribútumaira a teljesség és kölcsönös kizárás feltételei érvényesek. Pl. bőrszín,születési hely, halyszín, férfi-nő, stb. Ez a legalacsonyabb mérési szint. 2. Ordinális (rendezési) változók csoportjába azok tartoznak, melyek attribútumait rangsorolni lehet valami alapján. Például, viszony a mozizáshoz: imádom, elmegy, nem érdekel, utálom. Fontos, hogy ennél a csoportnál nincs számszerű távolság az attribútumok között. Nincs értelme számszerűsíteni, de lehet rangsorolni. 3. Intervallum mérési szintű változók: itt az előzőhöz képest már van távolság az egyes csoportok között, a távolságok kifejezhetők mértékegységekkel, intervallumokkal. Nincs valódi nullapontjuk, ilyen például az IQ teszt is. 4. Arányskála: olyan intervallum szintű változók tartoznak ide, amelyeknek már van abszolút nulla pontjuk is, például: tengerszint feletti magasság. Ez a legmagasabb mérési szint. Mérés minősége: Megbízhatóság: lényege az, hogy ha megismételnénk a mérést, ugyan azt az eredményt kapjuk-e, vagy sem. A megbízhatóság azonban még nem biztos, hogy hitelességet is jelent, hiszen a mérésben lehet torzítás is. (Pl. hogyha megkérdeznék pár embert, hogy engem hány kilónak tippelnek?! Akkor mindenki csak egy becsült értéket tud mondani, ami eltér egymástól vagy egy gyár minőségellenőrző gépe mindig a jó, 6 cm-s darabot méri, de a mérőgép téved mindig 1 cm-t, mert valaki nekiment és elállította.) Érvényesség: a köznapi kifejezés jelentése az, hogy egy mérés mennyire tükrözi a fogalom valódi, elfogadott jelentését. Megfelel-e a vizsgált változó leírására, vagy sem. 8

Fajtái: - Érvényesség ránézésre (facevalidity): Például, nem érvényes már ránézésre az a felmérés, ami a futballszurkolók rajongását aszerint méri, hogy este a meccs után néznek-e Híradót. Lényege: alkalmas mérőeszköz-e amit választottunk, vagy sem? - Kritérium szerinti érvényesség: valami külső ismérven alapszik. Pl. az egyetemi felvételi vizsgája ilyen, megmutatja, hogy mennyire jól tudja megjósolni a diákok későbbi eredményeit. Vagy egy edzésen lőtt mesterhármas érvényességét jól mutatja, ha a srác meccsen is jól játszik és gólokat lő majd. (előrejelző érvényességnek is hívják) - Szerkezeti érvényesség: a változók közötti logikus kapcsolatokon alapul. A kapcsolat az elméleti összefüggéseken belül alkalmazott mérőeszköz és a többi változó között? Pl. állítás: elégedetlen szurkolók inkább verekednek, mint az elégedettek. Ha ez igaz, akkor szerkezetileg érvényes az állítás. Ha az elégedettek is ugyan úgy törnek-zúznak, akkor szerkezetileg nem érvényes! - Tartalmi érvényesség: átfogja-e rendesen a mérőeszköz a mérni kívánt fogalom jelentéstartományát, például: a jó kosárlabdázót nem csak jó dobások jellemzik, úgy nem elég mérni! Kell még: jól passzol-e, gyors-e, erős-e, magas-e, stb. 9

10