ANALIZE, PRIKAZI, INTERPRETACIJE

Čez anketni vprašalnik gremo sistematično po vsebinskih sklopih (in ne povsem mehanično kar čez zaporedje vprašanj iz vprašalnika ali celo SPSS izpisa). Vsako spremenljivko (če se naknadno izkaže, da kakšna od spremenljivk v bistvu ni pomembna ali je narobe izmerjena, jo lahko tudi izpustimo), nato obdelam s štirih vidikov:

1) Osnovna analiza: Predstavimo bistvene statistike: povprečja, frekvence, odstotke, morda standardni odklon, vendar tako da porabimo čim manj prostora. Zalo pomembno je, da smo čim bolj lakonični, vendar izčrpni in nikakor ne navajamo odvečnih številk. Še bolj pomembno je, da jih ne ponavljamo. Nekatera specializirana podjetja (npr. idc.com) celo prepovedujejo, da bi se številka iz tabele ali grafa sploh še ponovile v tekstu.

V primeru ocenjevanja na skali 1.- 5 je npr. posebej primerna spodnja sumarna tabela, ki zavzema zelo malo prostora, hkrati pa na enem mestu vsebuje vse podrobne informacije (odstotke, povprečja, numerus).

 Vprašanje

  Odgovori (%)

Enot

Povprečje

 Odg (skala)

1

2

3

4

5

Skupaj

 

 

Podvpr. 1

30

20

20

10

20

100

213

2.7

Podvpr  2

10

10

10

50

20

100

267

 3.6

2) Grafični prikaz: Namesto tabel – lahko pa tudi hkrati (odvisno od okoliščin) - podatke predstavljamo tudi grafično. V običajnem poročilu praviloma izhajamo iz osnovnih analiz (točka 1) in omejimo grafiko predvsem za ključne poudarke. Lahko se sicer odločimo in prikazujemo vse rezultate izključno grafično, predvsem za kratke medijske in promocijske predstavitve. Posebej so kot grafika primerni stolpci (in ne krogi) ter radarji. V primeru ordinalnih, intervalnih, razmernostnih spremenljivk (npr. časovnih) uporabimo tudi poligonsko črto (nikakor pa ne v primeru nominalnih spremenljivk). Primeri so v številnih poročilih na http://www.ris.org.  Z grafi ne gre pretiravati in jih delati kar mehanično za povsem trivialne rezultate. Tako so npr. lahko zelo redke okoliščine - čeprav obstajajo -  kjer bi lahko utemeljeno naredili strukturni krog za spol.

3) Analiza po kontrolnih spremenljivkah:  Kot strokovnjaki za področje, ki ga proučujemo, moramo vedeti:

  • kateri so ključni dejavniki (npr. starost, spol, izobrazba) za naš problem. Če je npr. spol ključen, moramo pomembne  rezultate preveriti za moške in ženske; običajno kar v ustrezno orientirani tabeli - neodvisna spremenljivka (npr. spol) navpično, vodoravno pa odstotki  (ene ali več) odvisne spremenljivke. Uvodoma zato izdelamo pregled, katere kontrolne spremenljivke sploh imamo in katere so pomembne in potencialno primerne za analizo;
  • katere so ključne ciljne odvisne spremenljivke.

Na tej osnovi  naredimo analize (crosstabs, means), da vidimo, če imajo  kontrolne spremenljivke učinek na ciljne. Če ga nimajo, to navedemo le v glavnih ugotovitvah in zaključku. Če ga imajo, pa rezultate sistematično vključimo v obravnavo, hkrati z osnovno analizo (točka 1), torej ne ločimo univariatnih analiz od bivariatnih. Priporoča se, da vse to za določen sklop obravnavamo v eni sami tabeli. Pri sem so lahko:

  • kontrolne spremenljivke navpično kot npr v poročilu RIS na strani 26, 23 in predvsem 26 (sploh je primerno si ogledati navedeno poročilo)
  • lahko pa so tudi vodoravno, kot je navedeno spodaj.

  Vprašanje

Odstotki (%)

 

Moški

Ženske

Mlajši

Srednji

Starejši

Skupaj

Vprašanje.  1

20

40

20

30

10

30

Vprašanje 2

50

30

20

50

40

40

4) Primerjava s prejšnjim leti in drugimi raziskavami: če imamo podatke za prejšnja leta ali rezultate kakih drugih raziskav, jih obvezno prikažem v dodatni skupni pregledni tabeli. V primeru podatkov po letih je posebej primeren poligon povprečij (ali odstotkov) za različna leta. V primeru, da imamo za vsako leto več ordinalnih/razmernostnih kategorij (npr. slabo, srednje, dobro), potem lahko za vsako leto naredimo svojo linijsko črto (torej je na abscisi kategorija in ne leto). Če kategorije niso urejene, je primernejši radar, kjer so na krakih kategorije, na linijah pa leta.


Pomembno: Pri analizi torej smiselno in običajno je tudi potrebno, da  uporabimo vse štiri komponente. Praviloma bodo torej v poročilu skoraj vedno nastopile vse štiri točke.

V vsakem primeru pa ob točkah 1-4  podajamo vsebinsko interpretacijo:

  • celotno statistično intepretacijo, ki pa ne sme biti trivialno ponavljanje podatkov iz tabel (tako npr. v primeru spola rečemo, da je moških značilno več kot žensk),
  • vključitev informacij virov izven ankete (npr. v  primeru spola navedemo,  kakšno je siceršnje razmerje v populaciji, npr. 48.%),
  • vsebinsko interpretacijo (npr. zakaj je moških toliko več),
  • predvsem pa navajamo posledice in kontekst glede na cilje, hipoteze in teoretski okvir (npr. kakšna je posledica za odvisne spremenjivke, v čem se moški razlikujejo, kaj lahko rešimo z uteževanjem ipd.). Pri tem upoštevamo siceršnja priporočila glede analitičnosti.