Udomačena statistika

Študenti statistike pišemo blog.

Zakaj odstotek ni samostojen in zakaj so metodološka pojasnila pomembna?

1 komentar

V tokratnem prispevku želim nekaj besed nameniti temu, zakaj je pomembno, da kontekst podatkov, ki smo jih obravnavali in na podlagi katerih smo prišli do določenih ugotovitev, ki jih želimo predstaviti, predstavimo korektno in dovolj natančno. Pri prebiranju številnih prispevkov, v katerih je navedeno, da gre za poročilo o rezultatih ankete, na primer, o zadovoljstvu diplomiranih študentov, ugotavljam, da se pogosto ponavljajo napake, ki izhajajo iz omenjenega. V tokratnem prispevku se želim ustaviti pri dveh ‘pogostih napakah’, ki ju lahko poimenujemo:

– Pomanjkljivo (ali sploh ne) opisana v raziskavo zajeta populacija in/ali vzorec ter realizirani vzorec.

– Pomanjkljivo (ali sploh ne) predstavljena uporabljena metodologija, vključno s spremenljivkami in pripadajočimi vrednostmi. Zgolj omemba, da gre za analizo rezultatov neke ankete, ni dovolj.

V nadaljevanju navajam dva primera in nekaj pripadajočih priporočil.

Primer 1:

Če v prispevku zapišemo: ”Na vprašanje o zadovoljstvu s študijem na XYZ, je kar xy,xy % anketirancev izrazilo izredno pozitivno mnenje.”

Potem moramo ob navajanju odstotkov bralcu ponuditi odgovor tudi na naslednja z navedenim odstotkom povezana vprašanja, da bi lahko pravilno razumel zgoraj navedeno ugotovitev:

  • Koliko šudentov so dosegli z anketo?

  • Koliko izpolnjenih anket je bilo vrnjenih?

  • In najpomembneje: koliko anketirancev je odgovorilo na to konkretno vprašanje? Odstotek brez izhodiščnih frekvenc iz katerih izhaja je lahko zavajajoče.

  • Kaj pomeni ‘izredno pozitivno mnenje’? So stopnjo zadovoljstva anketiranci ocenjevali na lestvici Likertovega tipa? Kakšne so bile možne vrednosti in katere vrednosti so bile upoštevane v kategoriji ‘izredno pozitivno mnenje’? Ali pa gre mogoče celo za Likertovo lestvico v katero je bilo združenih več spremenljivk? Brez dodatnih pojasnil je zaključek toliko bolj subjektiven.

Primer 2:

Če v prispevku zapišemo: ”Iz ankete lahko razberemo, da so študentje po zaključku študija hitro dobili zaposlitev.”

Potem moramo: ob navajanju končne ugotovitve, ki naj bi izhajala iz rezultatov ankete, na katero se sklicujemo, bralcu ponuditi tudi informacije, s pomočjo katerih si bo lahko odgovoril na naslednja vprašanja ter pravilno, ne zavajajoče, razumel sporočilo.

  • Kako lahko to razberemo iz ankete? S katero spremenljivko in katerimi pripadajočimi vrednostmi je bilo merjeno kako hitro so diplomanti dobili zaposlitev?

  • Je šlo za odgovore zaprtega tipa s kategorijami, ki so zajemale tudi odgovor: po zaključku študija sem hitro dobil zaposlitev?

  • Je bila to številska spremenljivka, s katero je bilo konkretno obdobje merjeno v številu mesecev, ki so pretekli od zaključka študija do zaposlitve? Če ja, koliko časa po diplomi smatramo kot “hitro”? Spet se soočimo s subjektivno mero, ki za podajanje rezultatov ni najbolj primerna. Vsaj ne brez opore analiz vrednosti. Na primer, zapišemo lahko, da je polovica diplomantov dobila zaposlitev v enem mesecu po zagovoru diplome, ostali pa v največ enem letu. Tako dobimo blago predstavo o porazdelitvi časa do zaposlitve.

  • Ali pa je bilo vprašanje o tem kdaj so po zaključku študija dobili zaposlitev odprtega tipa in so anketiranci odgovarjali tekstualno, na kar je bilo iz konteksta napisanega zaključeno ali ocenjeno, da so nekdanji študenti hitro dobili zaposlitev?

Namesto zaključka: Če se torej uvodoma sklicujemo na rezultate ankete, navedemo pa zgolj naše sklepe in ugotovitve, je to za bralca lahko zavajajoče (namerno ali nenamerno), ker ne prikažemo konkretne povezave med našimi ugotovitvami in anketo na katero se sklicujemo. Brez ustreznih metodoloških pojasnil so to za bralca zgolj mnenja pisca prispevka in ne rezultati analize z anketo zbranih podatkov.

Marija Paladin

Advertisements

Avtor: Marija Paladin

Zaposlena na kadrovskem področju. Po izobrazbi magistra znanosti s področja managementa. Kontinuirano raziskovalno aktivna, najbolj na področju preučevanja vloge komunikacije v formalnem okolju, timskega dela ter različnih vidikov upravljanja s človeškimi viri (kadri) in organizacijo. Raziskovalno delo v največji meri temelji na uporabi kvantitativne metodologije in statističnih metod za obdelavo podatkov.

One thought on “Zakaj odstotek ni samostojen in zakaj so metodološka pojasnila pomembna?

  1. Pingback: Številke v marketingu | Udomačena statistika

Oddajte komentar

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

Komentirate prijavljeni s svojim WordPress.com računom. Odjava / Spremeni )

Twitter picture

Komentirate prijavljeni s svojim Twitter računom. Odjava / Spremeni )

Facebook photo

Komentirate prijavljeni s svojim Facebook računom. Odjava / Spremeni )

Google+ photo

Komentirate prijavljeni s svojim Google+ računom. Odjava / Spremeni )

Connecting to %s