Przykład koncepcji badań:
Temat pracy:
Szkolenie kadr marynarki wojennej w aspekcie realizacji standardów osobowych sił morskich NATO na przykładzie szkolenia językowego
Metodologiczne założenia badań
uzasadnienie wyboru problemu naukowego
cel badań i problemy badawcze
hipotezy robocze
zakres, obszar badań
organizacja i przebieg badań
Geneza tematu
transformacja ustrojowa
wstąpienie Polski do NATO
dostosowanie sił zbrojnych do standardów NATO
inicjatywa zdolności obronnych
język angielski - istotny składnik standardów osobowych NATO
Przedmiot badań
System nauczania i doskonalenia znajomości języka angielskiego w Marynarce Wojennej RP, a w szczególności jego zdolność do zapewnienia osiągania standardów osobowych przez kadry tego Rodzaju Sił Zbrojnych w odniesieniu do znajomości języka angielskiego.
Cel badań
Opracowanie naukowo uzasadnionych modeli systemu kształcenia językowego w Marynarce Wojennej RP zapewniających osiąganie przez kadry tego Rodzaju Sił Zbrojnych umiejętności posługiwania się językiem angielskim w stopniu spełniającym standardy przyjęte w NATO.
Problem badawczy
Opracowanie oraz weryfikacja modeli systemu nauczania i doskonalenia znajomości języka angielskiego w Marynarce Wojennej RP zwiększających efektywność osiągania standardów osobowych NATO przez kadry tego Rodzaju Sił Zbrojnych w zakresie znajomości języka angielskiego, wpływających na powodzenie poziomu interoperacyjności sił morskich.
Problemy szczegółowe
Jak powinien wyglądać system kształcenia językowego w Marynarce Wojennej RP ?
Jakich zmian należy dokonać w systemie nauczania i doskonalenia znajomości języka angielskiego, aby zapewnić przygotowanie kadr w pełni zgodne z wymogami interoperacyjności i standardami NATO ?
Hipotezy
Opracowanie oraz weryfikacja modeli systemu nauczania języka angielskiego w Marynarce Wojennej RP i wprowadzenie stosownych w nim zmian w istotny sposób wpłynie na poprawę osiągania standardów osobowych NATO przez kadry Marynarki Wojennej w zakresie umiejętności posługiwania się językiem angielskim a w konsekwencji na realizację wymogów i doskonalenie poziomu interoperatywności MW RP z siłami morskimi NATO.
Metody badań
analiza literatury przedmiotu,
analiza dokumentów szkoleniowych,
analiza informacji uzyskanych podczas rozmów ze słuchaczami,
obserwacja
autorefleksja z własnej pracy dydaktycznej,
obserwacja dydaktyczna,
badanie opinii,
badanie dokumentów,
analiza statystyczna.
Wnioski
Możliwości elastycznego wykorzystania rozwiązań zawartych w modelach kształcenia.
Zwiększenie efektywności osiągania standardów osobowych NATO w obrębie szkolenia językowego.
Zwiększenie efektywności wykorzystania czasu i środków przeznaczonych na naukę języka angielskiego w Marynarce Wojennej.
Korzystny wpływ na poziom interoperacyjności sił morskich.
Na końcu badań należy umieścić ankietę lub kwestionariusz wywiadu.
Wielkość próbki reprezentatywnej
Reprezentatywność może stanowić np. 1/4, 1/10, 1/100 ... 1/25 000, 1/50 000 [...] wielkiej zbiorowości.
DOBÓR PRÓBY
Podstawy teorii doboru próby
Badacze zbierają dane po to, aby przetestować postawione hipotezy oraz uzyskać empiryczne podstawy wyjaśniania i przewidywania. Mając skonstruowane narzędzie pomiarowe pozwalające uzyskiwać odpowiednie dane z punktu widzenia problemu badawczego, musimy zadbać o to, aby wyprowadzane wnioski i prognozy można było uogólnić. Tylko wówczas będą one miały wartość naukową. Uogólnianie jest jednym z podstawowych etapów procesu badawczego. Uogólnianie jest ważne nie tylko z punktu widzenia testowanych hipotez, lecz również z powodu możliwości dokonywania szerszego opisu. Na przykład pytania takie, jak: „Jaki jest poziom politycznego zaufania wśród Polaków?” lub: „Czy osoby głosujące bardziej się interesują sprawami środowiska obecnie niż dziesięć lat temu ?” wymaga opisowych uogólnień.
Zazwyczaj uogólnienia nie są oparte na danych pochodzących ze wszystkich możliwych pomiarów, od wszystkich respondentów czy wynikających ze wszystkich zdarzeń zdefiniowanych w problemie badawczym. Badacze posługują raczej stosunkowo małą liczbą przypadków (próbą) jako podstawą wyciągania wniosków o całej zbiorowości (populacji). Sondaże przedwyborcze są tego dobrym przykładem, ponieważ oparte są na odpowiedziach stosunkowo małej grupy respondentów pozwalają przewidywać, jak głosowaliby wszyscy głosujący, gdyby wybory odbyły się wtedy, kiedy został przeprowadzony sondaż. Na ich podstawie można również przewidywać, jaki będzie rozkład głosów w czasie rzeczywistych wyborów. Zarówno naukowcy prowadzący badania w ramach nauk społecznych, jak i osoby organizujące sondaże przedwyborcze stosują różne kryteria przy doborze próby. To z kolei wpływa na rodzaj wniosków, jakie na podstawie danych z próby, można wyprowadzić o populacji.
Po co jest potrzebna próba ?
U podstaw uogólnień opartych na danych empirycznych leżą zazwyczaj wyniki cząstkowe, ponieważ zebranie danych od wszystkich osób objętych problemem badawczym nie jest zazwyczaj możliwe, jest niepraktyczne lub jest zdecydowanie za drogie. Badacze mogą wyprowadzić precyzyjne wnioski dotyczące wszystkich analizowanych obiektów (całego zbioru) na podstawie niewielkiej liczby obiektów (podzbioru) pod warunkiem że ów podzbiór jest reprezentatywny dla całego zbioru.
Na przykład, w badaniach marketingowych wykorzystuje się dane na temat preferencji pochodzące z badań niewielkiej liczby gospodyń domowych po to, aby wprowadzić nowe produkty na wielomilionowy rynek konsumentów.
Całkowity zbiór obiektów poddawanych analizie czy całkowity zbiór danych nazywamy populacją. Natomiast podzbiór danych pochodzący z populacji i będący podstawą uogólnień na całą populację nazywamy próbą. Wartość określonej zmiennej charakteryzującej populację - nazywamy parametrem; jego odpowiednik w próbie nosi nazwę statystyki. Podstawowym celem teorii doboru próby jest dostarczanie metod szacowania nieznanych wartości parametrów na podstawie - dających się łatwo obliczyć - wartości odpowiednich statystyk.
Aby poprawnie oszacować nieznane wartości parametrów na podstawie znanych wartości statystyk, należy wcześniej odpowiedzieć na trzy podstawowe pytania: (1) Jak definiujemy populację ? (2) Jaki wybieramy schemat doboru próby ? (3) Jaka powinna być wielkość próby ?
POPULACJA
Populacja - to zbiór wszystkich przypadków wykazujących określone cechy. Na przykład, określając cechy jako „ludzie” i „mieszkający w Polsce”, możemy określić populację jako zbiorowość składającą się z wszystkich ludzi mieszkających w Polsce. I podobnie, jeżeli tymi cechami będą „studenci” i „przyjęci na studia w uniwersytetach w Polsce”, to naszą populację będą stanowić wszyscy studenci przyjęci na studia w uniwersytetach w Polsce. W taki samo sposób można zdefiniować populację składającą się ze wszystkich gospodarstw domowych w określonej gminie, z wszystkich zarejestrowanych wyborców w danym okręgu. Populację mogą stanowić wszyscy mieszkańcy określonej dzielnicy, instytucje ustawodawcze, domy czy rejestry. To, jaka jest to populacja, zależy od problemu badawczego. Badając zachowania konsumentów w danym mieście, możemy zdefiniować populację jako wszystkie gospodarstwa domowe w tym mieście. Jeżeli, na przykład, nas interesuje konkretny produkt (powiedzmy karma dla psów), do populacji zaliczyć wszystkich tych mieszkańców, którzy posiadają psy.
Podstawowym problemem przy określaniu wartości parametru (dla populacji) na podstawie wartości zarejestrowanej w próbie jest właściwe zdefiniowanie populacji. Jeżeli politolog interesuje się zachowaniami wyborców w Polsce i chciałby skonstruować próbę, na podstawie której będzie mógł przewidywać wyniki głosowania, to powinien z niej wykluczyć wszystkie osoby poniżej osiemnastego roku życia, ponieważ nie mają one praw wyborczych. Zdefiniowanie populacji jako „wszystkie osoby powyżej osiemnastego roku życia, mieszkające w Polsce” jest jednak określeniem zbyt szerokim, ponieważ aby móc głosować, trzeba spełnić określone wymogi prawne. Osoby, które nie spełniają tych wymogów, nie mają praw wyborczych, powinny zastać wyłączone z populacji, z której będzie pobierana próba. Populacja zatem powinna zostać określona w terminach: (1) obiektów, które się na nią składają, (2) zakresu, (3) czasu - na przykład (a) wszyscy mieszkańcy powyżej osiemnastego roku życia mieszkający na stałe w danym okręgu, (b) mieszkający w Polsce, (c) począwszy od, na przykład, 1 stycznia 1997 roku.
Jednostka doboru próby
Pojedynczy obiekt z populacji, z której będzie pobierana próba (np. głosujący, gospodarstwo domowe czy zdarzenie), jest określany jako jednostka doboru próby. Jednostki doboru próby są zazwyczaj charakteryzowane przez cechy ilościowe, które mają istotne znaczenie z punktu widzenia problemu badawczego. Na przykład, jeżeli populacja jest definiowana jako wszyscy trzecioklasiści, którzy konkretnego dnia poszli do szkół publicznych w danym mieście, to jednostką doboru próby będą trzecioklasiści. Trzecioklasiści jednak mają wiele różnych cech (zmiennych), takich jak otrzymywane stopnie, nawyki, posiadane opinie czy oczekiwania. Projekt badawczy może dotyczyć tylko jednej z tych zmiennych, na przykład stopni z matematyki czy związków pomiędzy kilkoma zmiennymi, np. ilorazów inteligencji i formalnego wykształcenia rodziców.
Jednostką doboru próby nie zawsze musi być osoba. Może nią być zdarzenie, uniwersytet, miasto czy naród. Rudolph J. Rummel, badając zachowanie się ludzi w trakcie konfliktów wewnętrznych i międzynarodowych, zebrał przez trzy lata dane dotyczące zachowania się ludzi (takie jak zabójstwa, walki partyzanckie, czystki, rozruchy, rewolucje, akcje wojskowe, wojny) w 22 konfliktach wewnętrznych i międzynarodowych dla 77 różnych narodów. W badaniu tym jednostką doboru próby były narody, ale nie wszystkie narody zostały wybrane. Jednostki doboru próby musiały spełnić dwa kryteria, aby mogły zostać włączone do badań: (1) posiadać polityczną suwerenność przynajmniej przez dwa lata i wyrażającą się w nawiązaniu dyplomatycznych stosunków z innymi państwami, jak też posiadaniem ministerstwa spraw zagranicznych, oraz (2) liczbę ludności nie mniejszą niż 800 000.
Próba reprezentatywna
Podstawowym wymogiem stawianym wobec każdej próby jest to, aby była ona w maksymalnym stopniu reprezentatywna w stosunku do populacji, z której została pobrana. Dana próba jest uważana za próbę reprezentatywną wtedy, gdy wyprowadzone przez badacza wnioski na podstawie badania próby są podobne do wniosków, które badacz otrzymałby, gdyby przebadał całą populację.
Reprezentatywność może stanowić np. 1/4, 1/10, 1/100 ... 1/25 000, 1/50 000 [...] wielkiej zbiorowości.
Dobór losowy i nielosowy
Dobór losowy - wszystkie jednostki mają jednakowe prawdopodobieństwo znalezienia się w próbie.
Dobór nielosowy - nie ma możliwości określenia prawdopodobieństwa włączenia określonego elementu do próby i nie ma gwarancji, że każdy element może zostać włączony do próby z równym prawdopodobieństwem.
Próba celowa - określana czasami jako próba ekspercka, badacze dobierają osoby w sposób subiektywny, starając się otrzymać próbę, która wydaje się reprezentować populację. Innymi słowy, szansa zakwalifikowania określonej osoby do próby zależy od subiektywnej oceny badacza.
Próba kwotowa - podstawowym celem tworzenia próby kwotowej jest uzyskanie maksymalnego podobieństwa do populacji wyjściowej. I tak na przykład, jeżeli wiadomo, że populacja składa się w równej części z kobiet i mężczyzn, to należy wybrać do próby taką samą liczbę kobiet i mężczyzn.
Wielkość próby
Według Ch.Frankfort-Nachmias, D. Nachmias (Metody badawcze w naukach społecznych) próbą jest każdy podzbiór z populacji. Podzbiorem jest każdy układ elementów należących do populacji, który nie obejmuje wszystkich elementów definiowanych jako populacja. Próba może zawierać tylko jeden element, wszystkie elementy z wyjątkiem jednego, czy jakąkolwiek inną ich liczbę. W jaki sposób możemy określić wielkość próby?
Istnieje wiele nieporozumień co do tego, jak duża powinna być próba. Jednym z nich jest na przykład pogląd, że próba musi stanowić określoną proporcję (często ustalaną na poziomie 5 %) populacji; innym, że próba powinna liczyć 2 000 elementów; jeszcze innym, że wraz ze zwiększeniem wielkości próby rośnie precyzja wnioskowania na podstawie danych z próby. Przekonania te są fałszywe, ponieważ nie wynikają z teorii pobierania próby. Aby właściwie oszacować wielkość próby, należy ustalić oczekiwany poziom dokładności oszacowań, tzn. określić wielkość akceptowanego błędu standardowego.
Błąd standardowy
Pojęcie błędu standardowego (można spotkać się z terminem „błąd próby”) jest głównym pojęciem teorii pobierania próby i odgrywa zasadniczą rolę w określaniu wielkości próby. Jest to jedna z miar statystycznych wskazująca, na ile dokładnie wyniki otrzymane na podstawie badania próby odzwierciedlają rzeczywiste wartości parametrów w populacji.
Podstawowym celem doboru próby jest otrzymanie próby jak najdokładniej odzwierciedlającej charakterystyczne cechy badanej populacji. Ograniczeniem jest tutaj wielkość próby. W praktyce dobór próby wiąże się z dwoma możliwymi rodzajami błędu. Pierwszy - wynikający z zastosowania niewłaściwej procedury doboru, jest to tzw. skrzywienie próby, drugi zaś - błąd z próby lub błąd losowy - wynika stąd, że losowanie nie gwarantuje, iż struktura próby, będzie identyczna jak populacji. Na całkowity błąd próby składają się oba te błędy. Zasadnicza różnica między nimi polega na tym, że błąd losowy maleje wraz ze wzrostem wielkości próby, podczas gdy dla zredukowania skrzywienia próby potrzebna jest zmiana zastosowanej procedury losowania. Ważnym źródłem błędu próby jest operat losowania (spis członków całej populacji, na podstawie którego sporządza się próbę), który w praktyce często nie jest kompletny. Na przykład listy osób uprawnionych do głosowania czy posiadających telefony zazwyczaj nie są pełne, co powoduje, że próby losowane na ich podstawie mogą nie być reprezentatywne dla populacji wszystkich dorosłych.
Innym źródłem skrzywienia może być fakt, że listy czy rejestry używane jako operat losowania nie są ułożone losowo, ale według pewnej zasady, często nieznanej badaczowi.
Po zakończeniu etapu przeprowadzania wywiadów może okazać się, że występuje skrzywienie wyników sondażu wynikające z niskiego współczynnika realizacji próby. Błąd próby i skrzywienie wynikające z braków odpowiedzi decydują ostatecznie o reprezentatywności danych otrzymanych w sondażu.
W badaniach sondażowych, obok błędu losowania, mamy do czynienia z błędem spowodowanym nieudzielaniem odpowiedzi przez respondentów. Brak odpowiedzi może być spowodowany odmową, nieobecnością, przeoczeniem kategorii odpowiedzi itp. Brak odpowiedzi może się przyczyniać do popełniania istotnego błędu w trakcie analizowania wyników.
Współczynnik realizacji próby - odsetek osób, które zostały zbadane, mierzony w stosunku do liczby wszystkich wylosowanych osób. Odsetek ten z reguły nie sięga 100 %, gdyż część wylosowanych osób odmawia uczestnictwa lub nie uczestniczy z innych powodów. Ta ostatnia wielkość obejmuje wszystkie możliwe przypadki nieuczestniczenia: odmowę, czasową nieobecność (np. z powodu urlopu), nienawiązanie kontaktów z innych powodów. Osoby, które pozostały poza zasięgiem badania, są klasyfikowane jako niebadalne. Różnica między 100 a w. r. p. jest dobrą miarą skrzywienia próby, niereprezentatywności wyników badania - im ta liczba jest wyższa, tym mniej reprezentatywne są odpowiedzi tych, którzy zgodzili się jej udzielać. Oceny akceptowalnego minimalnego odsetka uzyskanych odpowiedzi różnią się między sobą: 60 % jest zazwyczaj uważane za minimum, 75 % - za rezultat dobry, a więcej - za bardzo dobry. Współczynnik realizacji próby mniejszy niż 60 % daje zazwyczaj podstawy do zakwestionowania otrzymanych wyników, jako że liczba osób nie uczestniczących w badaniu jest zbliżona do liczby zbadanych.
Jakim błędem losowym obciążone są wyniki sondażu? (Earl Babbie, Badania społeczne w praktyce).
Wywiady przeprowadzone na naukowo dobranej próbie 1 000 respondentów mogą dać wierny obraz opinii ponad 185 milionów dorosłych Amerykanów. Inaczej mówiąc, przeprowadzenie wywiadów ze wszystkimi 185 milionami dorosłych - zakładając, że byłoby to możliwe - dałoby mniej więcej takie same wyniki jak poprawnie przeprowadzony sondaż.
Jeżeli wyniki ogólnokrajowego sondażu podawane są z „3-procentowym marginesem błędu”, należy przez to rozumieć, że gdyby przeprowadzono, w tym samym czasie i zadając w taki sam sposób takie same pytania, badania z udziałem wszystkich dorosłych w całym kraju, to w 95 % przypadków wyniki sondażu przeprowadzonego na próbie nie różniłyby się od wyników badania wyczerpującego o więcej niż plus minus 3%.
Błąd losowy (inaczej błąd z próby) jest składową potencjalnej niedokładności badań, która jest wynikiem prowadzenia ich nie na całej populacji, lecz na próbie. Wielkość błędu losowego nic nam nie mówi o liczbie osób, które odmówiły udziału w badaniach lub były nieosiągalne, ani też o błędach spowodowanych przez niewłaściwe sformułowanie jakiegoś pytanie lub o obciążeniach wprowadzanych do sytuacji wywiadu przez poszczególnych ankieterów.
Należy pamiętać, że wielkość błędu losowego odnosi się do każdej z liczb podawanych w raporcie z badań - te plus minus 3% należy uwzględnić przy każdej z nich. Tak więc, jeśli w sondażu porównywani są dwaj kandydaci na prezydenta, błąd losowy należy uwzględnić przy obu wynikach.
Wiąże się z tym jeden z najpoważniejszych problemów prezentacji wyników sondaży. Kiedy - w przypadku badań przedwyborczych - można powiedzieć, że jeden z kandydatów rzeczywiście wyprzedza drugiego?
Na pewno wtedy, gdy różnica między nimi jest co najmniej dwa razy większa niż błąd z próby - a więc, w naszym przykładzie, wynosi co najmniej 6%.
Jeśli różnica między nimi jest mniejsza niż błąd z próby, również na pewno nie powinniśmy pisać, że jeden z kandydatów wyprzedza drugiego - a raczej, że „idą łeb w łeb”, że „wyniki są prawie takie same”, albo że „różnica między kandydatami jest niewielka”.
Trzeba także pamiętać, że jeśli podaje się wyniki dla jakiejś podgrupy badanych - na przykład kobiet, Murzynów, młodzieży - margines błędu dla tych wyników jest większy niż w przypadku wyników dla wszystkich badanych łącznie.
Dekalog dla badań psychologicznych, zaprezentowany przez American Psychological Association:
Przy podejmowaniu badań bierz pod uwagę nie tylko spodziewane pożytki lub zyski, ale także koszty i straty.
Przyjmij osobistą odpowiedzialność za prowadzone badania i ich skutki.
Bądź otwarty i uczciwy wobec uczestników badań.
Informuj uczestników badań o celach i założeniach badań na tyle, na ile jest to możliwe ze względu na dobro badan.
Staraj się jak najlepiej współpracować z dobrowolnymi uczestnikami badań, ponieważ od tego zależy wiele przy realizacji twoich zamierzeń badawczych.
Nie wykorzystuj badanych pod żądnym względem. Szanuj także ich czas i cierpliwość.
Zapewnij badanym ochronę przed wszelkimi szkodami możliwymi do przewidzenia. Jeżeli zaś dostrzeżesz, że badanym zagrażają jakieś nieprzewidziane skutki negatywne, to staraj się temu natychmiast przeciwdziałać.
Bądź zawsze gotowy do uczciwego wyjaśnienia badanych wszelkich wątpliwości, jakie mogą się u nich pojawić.
Dbaj o to usilnie, aby uczestnicy badań darzyli ciebie zaufaniem.
Pamiętaj, że zasadniczym celem badań powinno być uzyskanie danych zebranych w sposób metodologicznie zasadny, solidny i sine ira et studio, które mają przyczynić się do rozwijania nauki, a nie do zaspokajania niegodziwych zamierzeń.
SŁOWNICZEK
sine ira et studio (Europa)
[s-ine ira et studio] (łc.) bez gniewu i upodobania; obiektywnie, bezstronnie; słynne zapewnienie Tacyta o jego bezstronności, zawarte na początku Roczników.
Rudolph J. Rummel (1971), Dimentions of Conflickt Behavior within and between Nations.
1