GYAKORI KÉRDÉSEK

Used Books

Ajánlott könyvek

Dr. Szokolszky Ágnes: Kutatómunka a pszichológiában
Sajtos László – Mitev Ariel: SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv
abc-accomplished-alphabet-48898.jpg

Tárgymutató

A leggyakrabban felmerülő kérdések témakörönként

Market Analysis

Letölthető jegyzetek

Statokos jegyzet: Gyakori kérdések
 

Statokos jegyzet: Kutatások - összefoglaló

Válassz az alábbi kérdések közül:

Legalább mennyi szakirodalmat kell átvizsgálnom, mielőtt nekikezdek a kutatásomnak?


Nincs elméleti maximum. A lehető legtöbbet, ami belefér az idődbe és úgy gondolod, hogy elég lesz a kutatáshoz. Mi azt ajánljuk, hogy legyen egy vagy két darab, amely az alapparadigmával foglalkozik (ez általában régebbi cikk), illetve minimum 4-5 darabot, ami legalább 2005 után keletkezett.




Milyen a jó hipotézis, milyen a jó kutatási kérdés?


A jó kutatási hipotézis és kutatási kérdés jellemzői, hogy éppen annyi információt tartalmaznak, ami szükséges a kérdés vagy megállapítás felállításához, emellett egyszerűen mégis lényegretörően van megfogalmazva. Fontos, hogy falszifikálható legyen.

További információk: https://www.statokos.com/tudomanyos-megismeres




Mi az a falszifikáció, falszifikálhatóság?


Egy elméleti kérdésnek vagy kijelentésnek egy olyan logikai-elméleti térbe való helyezése, amelynek segítségével könnyedén tudjuk ellenőrízni annak igazságtartalmát. Amennyiben a kérdés vagy téma könnyen falszifikálható – vagyis „cáfolható” -, akkor megfelel a tudományosság kritériumainak.

Példa a falszifikálható állításra a hétköznapi életből: A Nap reggel 6:03 perckor felkel.

Ellenpélda: A Nap felkel vagy nem.

Ebből is látszik, hogyaz első könnyen cáfolható/igazságtartalma eldönthető/falszifikálható, addig a második mondat nem.

További információ: https://www.statokos.com/tudomanyos-megismeres




Mi az indukció?


A megismerés egy olyan alapstratégiája, melynek során az egyéni/egyedi megfigyelésekből haladunk a globális megállapítások felé.

További információk: https://www.statokos.com/tudomanyos-megismeres




Mi a dedukció?


A megismerés egy olyan alapstratégiája, melynek során a globális megfigyelésekből haladunk az egyéni/egyedi megállapítások felé.

További információ: https://www.statokos.com/tudomanyos-megismeres




Milyen a kvantitatív kutatás?


A kvantatív kutatások mennyiségi jellegűek. A mennyiségi jellegű információ, ami általában valamilyen mért és számszerűsített adatra vonatkozik. Ilyen például, ha megmérjük valakinek a magasságát vagy éppen intelligencia tesztet töltetünk ki vele. Az ilyen adatokra épülő kutatásokat kvantitatív kutatásnak nevezzük.

További információ: https://www.statokos.com/kutatasi-paradigmak-es-modszerek




Milyen a kvalitatív kutatás?


Jobbára megfigyelésre épülő és nem adatokkal, hanem tapasztalatok gyűjtésével és rendszerezésével dolgozó kutatások, melyeket kvalitatív kutatási módszernek nevezünk.

További információ: https://www.statokos.com/kutatasi-paradigmak-es-modszerek




Mekkora legyen a minta elemszáma?


A mintavétellel kapcsolatosan érdemes leszögezni néhány ökölszabályt: a kísérleti csoportok elemszáma jó, ha legalább 15-20 főt magába tud foglalni vagyis, a minimális két csoporttal operáló modellek esetében ez 30-40 főt jelent. A kérdőíves vizsgálatok viszont ennél jóval nagyobb elemszámot kívánnak meg, ott az elméleti minimum körülbelül 60 fő, de célszerű 120 fővel vagy annál magasabb elemszámmal dolgozni.

További információ: https://www.statokos.com/a-meres-modszertana




Mi az a validitás?


A validitás a kutatásunk érvényességét jelenti. Többféleképpen értelmezhetjük, a legegyszerűbb megfogalmazásában érvényes egy kutatás akkor, ha az megfelel a valóságnak. Ez azt jelenti, hogy a valóságból származó legfontosabb feltételeket biztosítja, vagyis ökológiailag is érvényes.

Más megfogalmazásban: az érvényesség (validitás) átfogó fogalom, amely arra utal, hogy módszertani eljárásaink valóban szándékaink szerint működnek-e, és igaz alapot nyújtanak-e következtetéseink levonásához. Mindamellett az érvényesség fogalma differenciálható. A belső érvényesség mellett megkülönböztetünk konstrukcióérvényességet, statisztikai konklúzióérvényességet, és külső érvényességet. Az utóbbi tovább bontható mintaérvényességre és ökológiai érvényességre.

További információ: https://www.statokos.com/a-meres-modszertana




Mi az a reliabilitás?


A reliábilis egy eredmény akkor, ha megismételhető, azaz, ha az eredményhez vezető folyamat megismétlése az eredetivel alapjában egyező eredményeket hoz. Az eredmények megismételhetősége és így megbízhatósága a tudományos kutatás alapvető követelménye. Egy kísérlet megismétlése háromféle módon történhet: közvetlenül, szisztematikusan és koncepcionális módon.

További információk: https://www.statokos.com/a-meres-modszertana




Mi a különbség a függő- és a független változók között?


Függő- és független változók - Az eredményeinket nem csak a mérési tartományaik alapján csoportosíthatjuk.Megkülönböztetünk függő- és független változókat. Ezek azok az adatok, melyeket számon tartunk a kutatásaink során, vagyis jellemzik a vizsgálati környezet (független változók) és a vizsgált entitás (függő változók) tulajdonságait. A független változók azok, amik a kutatástól függetlenül megváltoztathatunk, összegészében minden olyan tényező, amit mi magunk hozunk létre. A függő változók ezzel szemben már a kutató hatáskörén túl vannak, függenek a kutatás hatásaitól. Vagyis azok az eredmények, amelyeket a vizsgált entitáson keresztül kapunk meg. Független változó lehet a csoportba sorolás, vagy a kísérlet valamilyen tulajdonságának megváltoztatása, függő változó pedig az, aminek a változását figyeljük. Egyszerű megfogalmazásban a független változó hatását vizsgáljuk a függő változóra.

További információ: https://www.statokos.com/a-kiserletezes-modszertana




Mi a különbség a kontroll csoport és a kontroll feltétel között?


Kontroll csoport és kontroll feltétel: A független változókkal erősen összefüggő fogalmak, ugyanis ezekre a kutatónak még van hatása, hiszen a csoportokat ő maga alakítja ki és a feltételeket is. Ennek megfelelően elemi értelemben kontroll csoportos és kontroll feltételes kísérleteket végezhetünk. A kontroll csoportos kísérletek lényege, hogy van egy olyan csoport, amelyen semmilyen változást nem eszközölünk, semmilyen speciális tulajdonság nem határozza meg a csoportba kerülésüket. Ennek párja a kísérleti csoport, amibe valami alapján besorolunk más embereket. Vagyis legalább két csoport van, amely között nincs átjárás, vagyis valaki vagy kontroll vagy kísérleti csoportba kerül. Természetesen kettőnél több csoport is lehetséges. A kontroll feltétel ezzel szemben egy csoporton vizsgálódik, mégpedig úgy, hogy ugyanazokat az embereket egyszer kiteszi egy teljesen semleges majd egy kísérleti feltételnek. A vizsgálat tehát nem csoportok között, hanem feltételek között változik. Természetesen kettőnél több feltétel is lehetséges. Találkozhatunk vegyes kísérleti csoportokkal is, ahol egyszerre alkalmaznak csoportbontást és a csoportokon belül feltételeket is létrehoznak vagy fordítva.

További információk: https://www.statokos.com/a-kiserletezes-modszertana




Mi jellemzi a nominális változókat?


A nominális változók valamilyen névleges értéket adnak meg, melyek nem rendezhetők sorrendbe, hiszen egymástól minőségükben különböznek. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy a változó egyes kategóriái között nem tudunk mennyiségi különbséget tenni, nem tudjuk azt mondani, hogy az egyik kategóriát azért jelöltük egyessel, mert a kettes többet ér, esetleg mert a kettes másodrangú, tehát a kategóriák számokkal való jelölése önkényes. A nem (férfi, nő) egy ilyen mérési szintű változó, de ide sorolhatjuk az igen/nem típusú kérdéseket, valamint például azt, hogy ki milyen szakon tanul. Az olyan nominális változókat, melyek összesen két értéket vesznek fel (pl.: nem), dichotóm változóknak nevezzük. Ha elemezni szeretnénk őket, akkor a legcélszerűbb az, ha a változók százalékos megoszlását vagy éppen a leggyakrabban előforduló értéket (móduszt) vizsgáljuk. Azért használjuk ezt a két mutatót, mert az adatok egymáshoz viszonyított számszerűsített aránya az, ami számunkra információval szolgálhat a nominális változók esetén.

További információk: https://www.statokos.com/statisztikai-alapfogalmak




Mi jellemzi az ordinális változókat?


Az ordinális változók értékei annyival több információt hordoznak a nominális változókhoz viszonyítva, hogy meghatározott sorba lehet rendezni őket. A kategóriák között nincs pontosan meghatározható mértékű különbség, ugyanis az eltérés a minőségben és annak fokában van. Ennek a minőségbeli különbségnek azonban nem tudunk egyforma, egységes távot adni, azaz lehet, hogy az egyes kategóriák más-más mértékben különböznek egymástól. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy a kategóriákat jelölő számok pl.: végzettség esetén nem árulkodnak az érettségivel és egyetemi diplomával rendelkezők tudásának mértéke közötti különbségről, de jeleznek egyfajta sorrendiséget, ebben az esetben tehát az egyetemi diplomát az érettséginél nagyobb számmal érdemes jelölnünk. Kutatásaink során az iskolai végzettség mellett ordinális változók lehetnek még pl.: a jövedelemszintre vonatkozó adatok, vagy bizonyos esetben a Likert-skálák is. Ez utóbbi lényege, hogy a résztvevőknek egy n darab számból álló skálán való besorolással kell dönteni adott kérdésekben, például, hogy 1 és 5 között mennyire vagyunk elégedettek az alábbi magyarázattal (ahol egy az egyáltalán nem, öt a teljes mértékben). A Likert-skálával kapcsolatban fontos megjegyezni, hogy nincs egyértelmű szokás arra vonatkozóan, hogy milyen mérési szintű változóként kezeljük: Bár jellegéből adódóan inkább ordinális skálának számít, a legtöbb esetben metrikusként kezelik. Az ordinális változók esetén érdemes megkeresnünk a középső értéket, a mediánt, és ezt alkalmazni a statisztikai elemzések során.

További információk: https://www.statokos.com/statisztikai-alapfogalmak




Mi jellemzi a metrikus változókat?


A metrikus változókon lehetőségünk nyílik matematikai műveletek elvégzésére. Azok az adattípusok tartoznak ide, amelyek első ránézésre is egyértelműen számszerű mérési adatoknak tűnnek: A metrikus változók esetében az egyes értékek közötti távolság rendszerint egyenlő, mértéke nem változik. Ilyen például a testmagasság vagy a reakcióidő (ezek esetében árulkodó lehet, hogy állandó mértékegységgel rendelkező értékek).
A metrikus változókat további két típusba sorolhatjuk, ezek az intervallum- és arányskálák. A fő különbség közöttük az, hogy az intervallumskáláknak nincs olyan nulla pontja, melyet természetesen tudnánk értelmezni. Hogy mit is jelent ez? Intervallumskála lehet például a Celsius-fok, hiszen értelmezhetjük a negatív tartományokban is. Ezzel szemben az arányskála rendelkezik természetes nulla ponttal. Például a magasság – bár elképzelni talán el tudjuk-, mégsem lép a 0 centiméter alá. Mindkét típusra alkalmazhatjuk az átlagot és a szórást, a későbbiekben pedig arra is kitérünk, hogy ezek a mutatók milyen tulajdonságokkal – erősségekkel és problémákkal – rendelkeznek.

További információk: https://www.statokos.com/statisztikai-alapfogalmak




Milyen középértékeket alkalmazzunk az egyes változókhoz?


További információk: https://www.statokos.com/statisztikai-alapfogalmak




Miért kell publikálni?


Röviden azért, mert a nem publikált információ a tudományos élet számára nem létezik.

Hosszabban: a tudományok fejlődése és gyarapodása megköveteli azt, hogy az eddig felhalmozott ismeretanyagok bővítésre, frissítésre és további elmélyítésre kerüljenek. Ennek érdekében a kutatók és az egyes tudományterületek művelői felderítő kutatásokat terveznek vagy éppen egy bizonyos témakör specifikus újragondolását és kreatív megközelítését hangsúlyozva végeznek további méréseket. A tudományban dolgozók körében pedig ezen munkák mind magas szintű szervezettséget és pontosságot igényelnek, ugyanis egy téma precíz körbejárása és az ahhoz kapcsolódó kérdések és kutatási módszerek meghatározása külön feladatnak minősül, nem összetévesztendő a laikusok információ iránti vágyának hagyományos kielégítésével. A laikus és szakmai megközelítés között különbséget tesznek a más minőségű források, az információ feldolgozásának menete, a tudományos szintű igényesség megléte valamint a képesség arra, hogy a meglévő információkat kritikus módon kezeljék. E tényezők szükségesek ahhoz, hogy a kutató ne csak megszerezni legyen képes a számára szükséges tudást, de megértse is azt és képes legyen saját maga is újat alkotni.

További információ: https://www.statokos.com/miert-publikalunk




Mi a különbség általánosságban a szignifikanciapróbák és a többváltozós statisztikai modellek között?


A szignifikanciapróbák, a nevükkel azonosan, szignifikancia különbségeket vagy azonosságot vizsgálnak. Ennek értelmében az összehasonlított mintákon az eltéréseket vizsgálják. Általánosságban elmondható, hogy a szignifikanciapróbák nullhipotézise az, hogy a vizsgált változók között nincs eltérés. Amennyiben szignifikáns különbséget kapunk, ezt a nullhipotézist elvetjük és megállapítjuk, hogy a minták között az eltérést vélhetően nem a véletlen okozza.

A többváltozós statisztikai eljárások ismérve a szignifikancia próbákkal ellentétben, hogy általánosságban nem két esetet, csoportot vagy mintát hasonlítanak össze, hanem annál több változóval operálnak. A többváltozós statisztikai eljárások három nagy csoportja a varianciaanalízisek, az olyan eljárások, amelyek a változók közötti kapcsolatokat tárják fel, illetve azok a próbák, amelyek a változók számát hivatottak csökkenteni vagy rendszerezni. Ebből az is következik, hogy a feltáró jellegű munkák gyakrabban használnak többváltozós módszereket. Emellett az is elmondható, hogy a szignifikancia próbák inkább a kísérleti módszertanban, míg a többváltozós eljárások inkább a kérdőíves módszerek sajátja. Természetesen nincs vagy-vagy megosztás, mindkét területen használhatjuk őket a kutatás jellegétől függően.




Mi a különbség a paraméteres és nem paraméteres adatsorok között és ez hogyan függ össze a normalitással?


A normalitás, azaz a normál eloszlás megléte minden paraméteres próba előfeltétele. Különösen alacsonyabb mintaelemszámnál (általánosan 30 fő alatt) fontos, hogy ellenőrizzük, teljesül-e ez a feltétel. Az azonban sokszor félreértés tárgyát képezi, hogy minek a normalitására kell ilyenkor gondolnunk. A normalitást nem feltétlenül a saját mintánkra, hanem a vizsgált populációból kinyert mintaátlagok eloszlásra kell alkalmazni. Ehhez azonban nincs közvetlen hozzáférésünk, hiszen mi csupán a populációból vett egyetlen mintával rendelkezünk, ennek látjuk az átlagát és az eloszlását.


Hogyan lehet akkor mégis megvizsgálni ezt a feltételt? Tudnunk kell, hogy a normális eloszlású populációból vett minta normál eloszlású lesz (a véletlen ellenére is), hiszen a minta eloszlása hasonlítani fog a populáció eloszlására. Amennyiben tehát a mintánk megfelelő elemszámú, és normál eloszlást követ, feltételezhetjük, hogy a populáció normalitása is teljesül. Ha a mintánk esetében nem teljesül a normalitás, nem alkalmazhatunk paraméteres próbát, ilyenkor meg kell keresnünk a célunknak legmegfelelőbb nemparaméteres próbát. Amikor több csoportot alakítunk ki, és azokat vetjük össze, figyeljünk arra, hogy az előfeltételeknek az egyes csoportok esetén is érvényesülniük kell!


Fontos még, hogy kellően nagy mintaelemszám esetén a statisztikai erővel együtt annak az esélye is megnő, hogy szignifikáns eredményt kapunk. Ezzel kapcsolatban két esetet érdemes megemlíteni. Először is, ha alapvetően a mintánk nem tér el különösebben a normál eloszlástól, de a normalitást ellenőrző teszt eredménye mégis szignifikáns, előfordulhat, hogy ez csupán a nagy elemszámnak tudható be. Ilyenkor (különösen, ha a különböző, hamarosan ismertetett módszerekkel eltérő eredményeket kapunk) nekünk kell dönteni, hogy mi alapján határozzuk meg a normalitást. A másik eset, amikor a populáció eloszlása valóban nem normális, mégis akkora a mintánk elemszáma, hogy annak hatására az eloszlás a normális eloszlás felé tendál. Az, hogy ez mikor történik meg függ a populáció eloszlásának normáltól való eltérésétől.

További információk: https://www.statokos.com/eloteszteles




Hol találok segédletet az APA formátum betartásához?


Segédlet elérhető itt: https://www.statokos.com/hivatkozasi-formatumok-apa




Milyen szakirodalomkeresőket használjak?


Segédlet elérhető itt: https://www.statokos.com/webes-szakirodalomkeresok




Mi az a plágium?


A plagizálás az akadémiai tevékenység régóta fennálló, de napjainkban egyre inkább előtérbe kerülő problémája. Ma, amikor technikailag nem okoz gondot szövegrészek elektronikus másolása, különösen nagy gondot kell fordítanunk arra, hogy ne csússzunk bele - jóhiszeműen sem - a plagizálás vétségébe.

További információ itt: https://www.statokos.com/plagium




Hogyan kell beállítani az oldalszámozást és a tartalomjegyzéket?


Segédlet elérhető itt: https://www.statokos.com/szovegszerkesztes-word




Melyek a legalapvetőbb irányelvek egy kutatási etikai vonatkozásában?


A vizsgálati személyek jólléte

  • A vizsgálati személyt a normális hétköznapok során tapasztaltnál nagyobb fizikai, mentális, érzelmi veszélyeztetésnek nem szabad kitenni.
  • Sem tartós, sem várhatóan jelentős feszültséget (pl.: depresszió, alacsony önértékelés) eredményező kutatást nem szabad lefolytatni. Ha lehetségesnek tartjuk, hogy a kutatás az említettekhez hasonló hatásokkal járhat, arról a vizsgálati személyt mindenképpen tájékoztatni kell.
  • Amennyiben egy általunk előre nem látható negatív következményről tudomást szerzünk, úgy kötelesek vagyunk a vizsgálati személynek segítséget nyújtani annak elhárításában.

Informált beleegyezés

  • A vizsgálati személy tájékoztatása a kutatás minden, számára releváns mozzanatáról, kérdéseinek megválaszolása, majd a részvételbe való beleegyezés kérése.
  • Kiskorú esetén a szülő/gondviselő tájékoztatása és beleegyezésének kérése is elengedhetetlen.
  • Indokolt esetben lehetőség van a megtévesztés megfontolt alkalmazására, de csak akkor, ha ezzel a vizsgálati személynek nem okozunk kárt, illetve kötelességünk utólagosan tájékoztatni a vizsgálat valódi céljairól, és a megtévesztés okairól.

A visszavonulás joga

  • A vizsgálati személynek joga van a részvételt bármikor visszamondani.
  • Erről a jogról az informált beleegyezés kérése során a személyt tájékoztatni kell.

Az adatok bizalmas (anonim) kezelése

  • Érzékeny adatokkal dolgozunk, így kiemelten fontos, hogy a vizsgálati személyeket az általuk nyújtott adatok megfelelő kezelésének tekintetében is védjük.
  • Anonim adatkezelés: Ha a vizsgálati személy nem beazonosítható.
  • Bizalmas adatkezelés: Ha a vizsgálati személy a kutató számára valamilyen módon beazonosítható, az ehhez szükséges információt azonban más személynek nem adja ki.
  • Az európai általános adatvédelmi rendelet (GDPR) betartása