Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértése Módszertan

Módszertan

Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértése… Módszertan

A fejezet – a megismerési folyamat legfontosabb állomásainak, módszereinek és azok buktatóinak áttekintésével – ahhoz kíván segítséget nyújtani, hogy az ifjúsági ügyekkel foglalkozó szakemberek elméleti és gyakorlati útmutató birtokában felkészülten és a céljaikhoz adekvát eszközökkel, kompetens módon lássanak hozzá az ifjúságkutatás tervezéséhez és lebonyolításához. Fejezetünk azok számára is hasznos, akik maguk akarnak ifjúsági korosztályokat érintő felméréseket készíteni, és azoknak is, akik megrendelőként más kutatóintézetek, szakértők bevonásával tervezik elvégezni a feladatot. Előbbi szakemberek lépésről lépésre, követve a kutatási algoritmust alkalmazhatják az ismereteket, míg utóbbi szakemberek ahhoz kapnak hasznos információkat, hogy felkészült megrendelőként pontosan tudják artikulálni kutatási igényeiket, és egyben ellenőrizni is tudják a kutatók által végzett munka szakmai minőségét. Fejezetünkben az általános mérésfi lozófiai kérdések és ifjúsági rendszerfejlesztési célok bemutatása után vázoljuk a legfontosabb diszciplináris kereteket, így a pszichológiai, pedagógia, demográfiai és szociológiai ifjúsági korosztálykutatások megközelítési módjait. Ezek után a helyzetfeltárás folyamatát és módszereit mutatjuk be az elméleti és gyakorlati előkészítéstől az adatgyűjtésen át az értékelés és elemzés legfontosabb területeiig. A gyakorlati részben részletesen foglalkozunk olyan mostohán kezelt módszertani kérdésekkel, mint a mintavétel az ifjúságkutatásokban, az editálás (adatbázis elemzésre előkészítése), az érvényességi és megbízhatósági problémák, a kutatás időkezelési technikái, de részletesen ismertetjük az egyes adatgyűjtési módszereket is. Ezen túl bemutatjuk a legfontosabb hazai ifjúságkutatási programokat, hozzáférhető, publikus ifjúsági adatbázisokat. Az ifjúsággal kapcsolatos korosztályi folyamatok megismerésének fontosságát sem a lokális közösség, sem a nemzetgazdaság, sem pedig a társadalom jövője szempontjából nem kell hangsúlyozni. A szolgáltató rendszerek valós szükségletekhez való igazítása, folyamatos modernizációja, fejlesztése ugyanilyen fontos feladata az ifjúsági rendszert működtetőknek, mindez azonban nem képzelhető el az ifjúsági korosztályok és a kapcsolódó rendszerek sajátosságainak módszeR1/3

Ifjúságügy – Ifjúsági szakma, ifjúsági munka Módszertani kézikönyv

res és tematikus vizsgálata nélkül. Ez a felismerés vezetett oda az utóbbi 20-30 évben, hogy az ifjúsági szektort is elárasztották az empirikus kutatások, sajátos divat lett ifjúságot kutatni. Ám ez a divat kutatásmódszertani felkészültség nélkül komoly kockázatokat is rejt. A módszertanilag problémás kutatások aránya sajnos meglepően magas, miközben az elemzést támogató információs és adatgyűjtési rendszerek, erőforrások, szoft verek egyre szélesebb körben válnak elérhetővé. A nem kellő szakértelemmel és kritikával, a módszertani korlátok figyelembe nem vételével zajló kutatások, elemzések pedig téves diagnózishoz és inadekvát vagy egyenesen káros beavatkozásokhoz vezethetnek. Mivel az ifjúsági jelenségek tanulmányozása éppúgy jelenségek megfigyeléséből, rögzítéséből és elemzéséből áll, mint számos más hétköznapi észlelés, tudnunk kell, hogy hétköznapi megfigyeléseink gyakran pontatlanok. Ez különösen olyan területen rejt számos veszélyt, mint az ifjúság világa, amihez „mindenki ért”, amiről mindenkinek van véleménye. Ha pl. egy helyi ifjúsági közösségben a véleményirányítók elégedetlenek, akkor hajlamosak vagyunk azt hinni, hogy az egész csoport az. De általános sztereotípiák élnek az emberben a fiatalok kábítószer-fogyasztó magatartásáról épp úgy, mint a radikalizálódásra való hajlamáról vagy az életmódbeli jellemzőiről. Az általánosítás azonban nem csak önmagában félrevezető, hanem könnyen szelektív észleléshez is vezet. A gyakran pontatlan hétköznapi megfigyelések ellen előre eltervezett, módszertanilag korrekt kutatásokkal lehet csak védekezni, melyek érvényes és megbízható információkat szolgáltatnak az ifjúsági szektor egészéről vagy adott szegmenséről. E kutatásoknak az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértése mellett a megismerés popperi logikája szerint olyan eredményeket kell adniuk, amelyek egy-egy megfigyelt jelenséget „verifi kálnak” (igazolnak) vagy pedig „falszifi kálnak” (cáfolnak). Ehhez pedig mérni kell. Ehhez kívánunk segítséget nyújtani a megismerési folyamat legfontosabb állomásainak, módszereinek és azok buktatóinak áttekintésével*. Az ifjúsági *

Jelen fejezet kiegészítéseképpen érdemes elolvasni Diósi Pál – Székely Levente: Szakmai sztenderdek az ifjúsági kutatásokhoz című cikkét, mely az Új Ifjúsági Szemle 2009/1. számában jelent meg. R1/4


korosztályok és rendszerek megértése, megismerése és a kapcsolódó kutatások, felmérések, elemzések módszertana elsajátítható, és ha tisztában vagyunk a rendelkezésre álló technikai, anyagi és humán erőforrásaink korlátaival, akkor az azokhoz igazodó módszer alkalmazásával az elvégezett kutatás is hasznosan segítheti ifjúsági fejlesztési munkánkat.

R1/5


Mérésfilozófiai alapok Mióta Comte megalkotta a társadalmi fizika fogalmát, ahogy a fizikusok a fizikai valóság mérhetőségét, a társadalomkutatók a társadalmi valóság mérhetőségét igyekeznek bizonyítani. A számok kultusza és misztériuma ma már olyan mértékűvé vált a társadalomtudományokban, hogy a még hagyományosan egyedi jelenségekkel foglalkozó tudományágak (pl. társadalomnéprajz, kulturális antropológia) is ezek bűvöletébe kerültek, nem is beszélve a pszichológiáról, illetve a szociológiáról. A különböző ifjúsági korosztályokkal foglalkozó szakmák is egyre gyakrabban nyúlnak a számok világához, hogy az egyedi esetek általánosításából, tömegesen előforduló jelenségek megragadásával próbálják meg megérteni és modellezni – vagy éppen legitimálni – a korosztályi folyamatok egyre több összetevőjét. Az ifjúsággal kapcsolatos jelenségek egy része azonban nehezen figyelhető meg, bizonyos kérdései egyáltalán nem ragadhatók meg egzakt kutatási módszerekkel. Ennek megfelelően az ifjúságkutatásokban is két, jól körülhatárolható kutatási stratégia különböztethető meg. Az egyik az ifjúsági jelenségek számszerűsíthetőségét helyezi előtérbe a maga egzaktságával, a másik megközelítési mód szerint az ifjúsági rendszerek komplexitása és a világ értelmezésének szubjektivitása miatt nem lehet egzakt mérési módszereket alkalmazni (Falus 1996: 11-12.). A két kutatási stratégia sajátos módszertani eszköztárat fejlesztett ki: a kvalitatív és a kvantitatív módszereket.

R1/7


Dimenzió

Kvalitatív kutatások / módszerek Világlátás a világot különbözőképpen értelmezett jelenségek halmazának tekinti, a valóságot folytonosan változónak képzeli Alapmodell induktív (tapasztalatokból általánosít) Egész–rész viszony összefüggésekben, egészben gondolkozik Érintettség szubjektív (az érintettek szemével néz) Folyamat a folyamatra koncentrál Tudományos irányultság antropológiai szemléletű Ellenőrizhetőség viszonylag nehezen ellenőrizhető Célja a cselekvő szempontjainak megértése felfedezni törekszik

Kvantitatív kutatások / módszerek a világot objektív, megragadható jelenségek halmazaként értelmezi, állandó világot tételez fel deduktív (elképzelt modellt ellenőriz) részproblémákra koncentrál objektív (kívülálló pozíciójából elemez) a végeredmény érdekli természettudományos törekszik a kontrollálhatóságra „tények” és „okok” feltárása igazolni akar

Cook és Reichardt (1979) nyomán

Az ifjúsági jelenségek, rendszerek megismerésének megközelítését alapvetően befolyásolja a kutató ifjúságról alkotott elméleti megközelítési módja, illetve az adott ifjúságfejlesztési folyamat általános célrendszere. Általánosságban elmondható, hogy a társadalmi elvárásokon alapuló céltartalommal rendelkező ifjúságfejlesztések fogadják el leginkább az objektív, tehát mérhető és megismerhető társadalmi valóság létezését. A biológiai-antropológiai gyökerű ifjúsági szolgáltatások és fejlesztések ugyan bizonyos, pl. egyénen belüli (pszichés) folyamatok mérhetőségét, megismerhetőségét elfogadják, de ezek szociális konR1/8


textusáról már csak mint interszubjektív* világról beszélnek (konszenzusos objektivitás). A valóság mérhetősége és megismerhetősége a legkisebb mértékben az értékelvű vagy erősen morális tartalmú ifjúsági programok, koncepciók kidolgozóit foglalkoztatja, s ez érthető, hiszen ők az ifjúsággal való foglalkozás célját etikai alapokon, egyéntől – sőt gyakran még az emberi közösségtől is – függetlenül határozzák meg. A társadalmi elvárásokon alapuló megismerési stratégiákban definíciószerűen benne van, hogy a társadalmi elvárások, folyamatok megismerhetők, a valóság objektív módon létező. Ez az alapvetően pozitivista ifjúságfelfogás elsősorban mennyiségi, kvantitatív módszerek alkalmazásával látja biztosíthatónak a korosztályi innovációhoz elengedhetetlen ismeretek megszerzését. Társadalmi elvárásokon alapuló ifjúságfejlesztés

Antropológiaibiológia alapú ifjúságfejlesztés

Etnikai céltartalmú ifjúságfejlesztés

objektív, mérhető és megismerhető társadalmi valóság elfogadása

a valóság egy része objektíve mérhető, más része csak szubjektíve konstruálható

a valóság objektív módon nem megismerhető

Kvalitatív metodika használata

*

Kvalitatív Kvantitatív és metodika kvantitatív használata

A valóság csak mint szubjektív észlelések konszenzusa, konstruáltan létezik, ha több kutató is ugyanúgy érzékeli az adott jelenséget, folyamatot. R1/9


A három különböző irányultságú ifjúsági fejlesztési céltartalom alapvetően három különböző kutatási stratégiát indukál, ami a kvalitatív és kvantitatív módszertani eszközök különböző szintű használatát vonja maga után. Mindez persze nem jelenti azt, hogy egyik vagy másik koncepció a gyakorlati megvalósítás során ne alkalmazhatna „profi lidegen” kutatási módszert, hiszen tiszta fejlesztési modellek csak a teória szintjén léteznek. Ennek megfelelően az alábbi ábra inkább azt szemlélteti, hogy egy-egy ifjúsági fejlesztési céltartalommal milyen megismerési módszerek alkotnak koherens egységet. Az állami és önkormányzati ifjúsági szolgáltatás szervezés és fejlesztés leginkább a társadalmi elvárásokon alapuló fejlesztési céltartalommal bíró modellek közé sorolható Magyarországon, míg az antropológiai, illetve az etikai céltartalmú ifjúságfejlesztések inkább csak az alternatív szolgáltatás-szervezésben (pl. egyházi ifjúsági programok, személyre szabott, nonprofit ifjúsági szolgáltatások) jelennek meg. A társadalmi elváráson alapuló ifjúságfejlesztési célok – és ezeken belül az ifjúsági folyamatok, rendszerek – megismerhetőségéről alkotott pozitív véleményének terjedése és a „társadalmi fizika” módszertani tökéletesedése együtt eredményezte, hogy a XX. század folyamán a kvantitatív kutatási módszerek az ifjúsági megismerésben széles körben elterjedtek, és azokat a motivációkutatástól az ifjúsági szervezetek vizsgálatán át az egészségmagatartás, értékrendi, munkaerőpiaci stb. vizsgálatokig az ifjúsági szakma minden területén alkalmazni kezdték. A módszer diadalútja Magyarországon az 1970-es években indult el az ifjúságkutatásokban, s volt olyan időszak, amikor alkalmazása szinte kizárólagosságot nyert az ifjúsági folyamatok megismerésén belül. A 1960-as évektől kezdve Európában egyértelmű lett, hogy az ifjúság szociális, interperszonális és kulturális aspektusainak, továbbá értelemszerűen az ember pszichológiai jellemzőinek megértése érdekében más módszerekhez kell nyúlni, s olyan új módszertani elemekkel gazdagodtak az ifjúság megismerését is célzó tudományok, mint a pedagógiai etnográfia, az akciókutatás, az interpretív kutatás, az esettanulmány, a biográfiai kutatás vagy éppen a fenomenológiai kutatás (Richardson 1999). Ma már pontosan látszik, hogy mindkét nagy módR1/10


szertani irány alkalmazásának megvannak az előnyei és a hátrányai is a pedagógiai kutatásokban (Hara 1995, Smith 1983). Mára – az önálló ifjúsági szakma kialakítását célzó reformtörekvések és a társadalmi valóság megismerésének interszubjektivitását előtérbe helyező ismeretelméletek terjedésével – a kvalitatív módszerek alkalmazása is gyakoribb lett*. Sokáig uralkodó volt az a hagyományos felfogás, mely szerint a kvalitatív és kvantitatív paradigma a világ megismerhetőségéről alkotott különböző nézőpontjaik miatt összeegyeztethetetlenek. Ugyanakkor éppen az ifjúságfejlesztési programok, koncepciók tanulmányozása során lehet igazolni, hogy ez a fajta átjárhatatlanság nem igaz (hiszen azok egyszerre egyéni szükségletekre is reagáló, de a közösséget is fejlesztő programok). Valójában egymásra épülő, egymást kiegészítő módszerek ezek, melyek között az alapkülönbség az, hogy míg a kvantitatív módszerek a legegyszerűbb magyarázat irányába, a kvalitatív módszerek a megértés, az újszerű magyarázatok irányába viszik az ifjúsági folyamatok és támogató rendszerek kutatását (Szabolcs 2001: 87.). A mai modern ifjúságkutatásokra egyre inkább jellemző a metodológiai pluralizmus. Ennek ellenére az ifjúságkutatások között a szakma még ma is a kvantitatív vizsgálatok eredményeire figyel elsősorban. Ezt a nemzetközi összehasonlító vizsgálatok (pl. ESPAD, PISA, ESS) módszertani egyoldalúsága éppúgy erősíti, mint a tesztelmélet felfutása vagy éppen a fenntartói, illetve ifjúságpolitikai döntéshozók igényei (lásd nagymintás ifjúságkutatások).

*

Az eleméleti alapozás végett ebben a kontextusban tekintsünk el attól, hogy a relatíve olcsóbb kvalitatív módszerek egyre gyakoribb alkalmazását nyilván befolyásolja az ifjúsági szakma folyamatos forráshiánya. R1/11


Fontosabb diszciplináris keretek Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megismerése sajátosan interdiszciplináris terület. A négy legfontosabb klasszikus tudományág, melyek releváns elméleti inerciarendszerként tudnak működni esetünkben: a szociológia, a demográfia, a pszichológia és a pedagógia. A pszichológiai kutatások hagyományosan három nagy kérdéskörre koncentrálnak. Az egyik a tanulással kapcsolatos: miként tanulunk, képes-e az ember egész életében alkalmazkodni a változó környezethez, milyen körülmények között teljesedhetnek ki a fiatalkorban lévő serdülők vagy hogyan lesznek boldogok stb. A pszichológia másik nagyon széles tartományú kutatási területe az emberi viselkedést tanulmányozza. A harmadik nagyon kiterjedt, megalapozott kutatási terület az emberi agy működésével és a test biológiai összefüggéseivel kapcsolatos (pl. hogyan hat a fiatal korcsoport agyi működésére a kábítószerhasználat, miként befolyásolja a hosszan tartó iskolai stressz az immunrendszerüket). A pszichológiai mérések – vagy más szóval a pszichometria – történelmi gyökereit a kísérleti pszichológia és a pszichofizika, a mentális képességeket mérő tesztek korai változatai, az intelligencia-mérésének kialakulása és a személyiségtesztek kifejlesztése jelentették (Gregory, 2006). Az ifjúságkutatásokban viszonylag ritkán alkalmazunk egy az egyben pszichológiai teszteket, ám ezek egy részét, egy-egy tipikus skálát pl. az előítéletekre vagy a munkaértékek mérésére haszonnal vehetünk át, ugyanis a pszichometria alapos munkát végzett egyes pszichológiai jelenségek vagy állapotok mérésére vonatkozó tesztek kidolgozásánál. Ilyen skálák lehetnek pl. a Thurstone-skálák, a Likert-skála, a Guttmanskála, a Super-féle munkaérték-skála, az agresszió-skála stb. A pszichológiai (és pedagógiai) mérésekben fontos szerepet kapnak a többváltozós statisztikai elemzések és a megbízhatósági, valamint érvényességi vizsgálatok.

R1/13


Ma a pszichológiai teszteknek öt fő alkalmazási területe van: 1) a mentális képességek tesztelése (pl. a Wechsler-féle intelligencia-kérdőív, WPPSI-III, WISC-IV, a Raven-féle progresszív mátrixok); 2) a személyiségmérés projektív technikái (a Rorschach-próba, szóasszociáción alapuló módszerek, a tematikus appercepciós teszt (TAT), a Szondi-teszt); 3) a strukturált személyiség-kérdőívek (a Myers–Briggs-féle típusindikátor (MBTI), a nonverbális személyiség-kérdőív (NPQ), a Spielberger-féle állapotés vonásszorongás kérdőív (STAI), Cattell 16 faktoros személyiségmodellje, Eysenck háromdimenziós vonáselmélete, az ötfaktoros személyiségmodell, a Minnesota többtényezős személyiségleltár (MMPI), a Kaliforniai pszichológiai kérdőív (CPI), a diagnosztikai mérőeszközök és tünetbecslő skálák); 4) az SCID-I és SCID-II, az addikció súlyossági index (ASI), a Mini mentális státuszvizsgálat, a Hamilton-féle depresszió-skála, az életútdiagram (Life Chart), az SCL-90R tünetbecslő lista, a Beck-féle Depresszió kérdőív, Gyermekviselkedési kérdőív); illetve 5) a nem klinikai tesztalkalmazások (pl. tesztek a munka világában). Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértéséhez közelíthetünk a pedagógiai kutatások felől is. A pedagógiai kutatások legfőbb célja feltárni azokat az összefüggéseket, törvényszerűségeket, amelyek a személyiség fejlesztése, formálása során érvényesülnek, valamint hozzájárulni a pedagógiai tevékenység eredményességéhez a fejlesztés tudományos törvényszerűségeinek feltárásával. A pedagógiai kutatások körében elsősorban pedagógiai kísérletekkel, részt vevő és nem részt vevő megfigyelési módszerekkel, szociometriai módszerrel, átvett pszichológiai tesztekkel és saját tudásszintmérő tesztekkel, valamint dokumentum- és tartalomelemzésekkel találkozhatunk. A pedagógiai kutatások talán legtöbb tudományos hozadékkal bíró válfaja egy-egy iskolai jelenség magyarázatát célozza. A pedagógiai kutatások körében az utóbbi években – bár még uralkodó a kvantitatív technika – egyre terjednek a kvalitatív módszerek. Ezek közül öt olyan irányzatot érdemes megemlíteni (az etnográfia, a naturalisztikus vizsgálat, az akciókutatás, az etnometodológia és a biográfiai kutatások), melyek – bár R1/14


eltérően közelítik meg a pedagógiai valóságot – az ifjúsági rendszerek megismeréséhez használható módszertani eszközöket és eljárásmódokat dolgoztak ki. Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértése és megismerése szempontjából a legtöbb elméleti és empirikus eredménnyel a szociológia szolgál, melynek külön ága az ifjúságszociológia. Ez a diszciplína segít megérteni a nemzedékiség kialakulásának kérdéseit, ezen belül a gyermek- és ifjúkorúak elkülönülésének folyamatát a felnőttek világától, a család funkcióváltozásait és a szerepstruktúrák átalakulását, illetve a demográfiai folyamatok változásait. Az ifjúságszociológia kutatja a szocializációs kérdéseket, a kultúra átörökítésének egyedi és kollektív mechanizmusait, az elsődleges szocializáció (a család és a kortárs kapcsolatok) szerepét, az ifjúság politikai szocializációjának kérdéseit, az ifjúsági szubkultúrákat. Az utóbbi évtizedekben került az érdeklődés fókuszába az ifjúságpolitikai intézkedések hatásának vizsgálata, a korosztályon belüli társadalmi egyenlőtlenségek és esélykülönbségek vizsgálata, a fiatalok és a fiatal felnőttek fogyasztási szokásának és életmódjának kutatása, különös tekintettel a deviáns viselkedésformák gyarapodására és a növekvő kockázati tényezőkre. Nem is olyan régen, csupán néhány nemzedékkel korábban (az indusztriális társadalmakban) a szociológia az emberi életciklust három szakaszra bontotta: az előkészületi szakaszt jelentő gyerek- és fiatalkorra, az aktív kereső időszakra és a nyugalmi állapotot jelentő időskorra (Somlai 2002). Az előkészületi szakaszon belül el lehetett különíteni a fiatalkort. Ez a felosztás némileg módosult a poszt-indusztriális berendezkedés alatt, megjelent a fiatalkor és a felnőttkor közé ékelődött fiatal felnőtt (posztadoleszcens) szakasz (Vaskovics 2000). A kamaszkor meghosszabbodásának elsődleges okát a nemzetközi szakirodalom abban látja, hogy a kitolódott iskolai tanulási évek miatt tolódik a pályaválasztás, és ezért halasztódik a gyermekvállalás (Hurrelmann 1994). Mára a 12-14 évig tartó gyerekkor után egy hasonló időszakú fiatalkor következik*. A fiatal-

*

A posztadoleszcens korban lévő fiatalok sajátos kényelmi helyzetben is lehetnek, mert egyszerre élvezik a felnőtt pénzkeresés és a felnőtt szabadidő-felhasználás előnyeit, illetve a gyermeki státusz családon belüli védettségét. R1/15


kor és a felnőttkor viszonyának meghatározásakor több szerző is meghatározó jellemzőnek írja le az önálló egzisztencia kérdését. Korábban, az iparosodott társadalmakban az önálló egzisztencia teljesen egyértelmű feltétele volt ugyanis a felnőttségnek, és ez a tanulás lezárása után adott is volt, melyet a különköltözés, a házasság, a családalapítás – meghatározott sorrendben – követett (Somlai 2002). Ma a sorrend nem adott, és ezek az események nem egymást feltételezők, nem is kell összekapcsolódniuk. Ennek a sajátos posztadoleszcens életszakasznak a kutatása az egyik legújabb irány az ifjúságkutatáson belül. A negyedik tudományterület, melynek tapasztalatai és kutatási módszerei segítenek modellezni és megérteni az ifjúsági folyamatokat, a demográfia. A népességszámmal és a népesedési folyamatokkal foglalkozó demográfia tudománya kb. 200 évvel a szociológia előtt alakult önálló tudománnyá, amely saját kutatási területtel és módszerekkel rendelkezik. A demográfiai adatoknak három forrása van: a népszámlálások, a népmozgalmi statisztikák és a reprezentatív mintás, kérdőíves kutatások. Három nagy ága van: • a népesedésstatisztika (a népesség számát, megoszlását, a népmozgalom sajátosságait tanulmányozza), • a népesedéselmélet (okokat, következményeket, a népességfejlődés általános tendenciáit, törvényszerűségeit vizsgálja) és • a népesedéspolitika (mely nem más, mint a népesedéselmélet gyakorlati megvalósítása). Az ifjúság helyzetének megismerése tekintetében alapvető a népesedésstatisztikai jellemzők feltárása, melyek részben az ún. álló népességről, részben pedig a népmozgalmi statisztikákból tevődnek össze. Előbbi információkat ad az ifjúsági korosztályok arányáról, korstatisztikájáról, családi állapotáról, foglalkozásáról, iskolai végzettségéről területi elhelyezkedés és más dimenziók szerint. Utóbbi a népesség számát, összetételét közvetlenül (születések, halálozások, migráció) és közvetve (házasságkötés, válás) befolyásoló korosztályi folyamatokról informál. A demográfia standard, összehasonlítható mutatókkal dolgozik (pl. állandó néR1/16


pesség, lakónépesség, természetes szaporodás, migrációs egyenleg, teljes termékenységi arányszám, eltartotti ráta, nyers reprodukciós együttható, halandósági tábla, csecsemőhalandósági arányszám stb.), melyek definícióit a demográfiai évkönyvek mindig tartalmazzák. A demográfia nemcsak korosztályi népesedésstatisztikával szolgál (pl. az első házasságkötés idején betöltött átlagos életkor, a gyermektelen 30 évesek aránya, a 18-22 évesek halálozási okai, a felsőoktatásban eltöltött idő, a képzettség területi egyenlőtlenségei stb.), hanem fontos népesedéselméleti megállapításokkal is. Ilyen az első demográfiai átmenet elmélete. Az első demográfiai átmenet az a folyamat, amelynek során a magas termékenységű (fertilitású) és halandóságú (mortalitású) társadalom többlépcsős változás eredményeként alacsony termékenységű és alacsony halandóságú társadalommá alakul át. De az ifjúsági folyamatok mai modellezésében segít pl. az ún. második demográfiai átmenet elmélete is. Míg az alacsony termékenységi arányszámok által jellemzett első demográfiai átmenetben a házasság, a család és a gyerekek vannak a középpontban, a második átmenet az egyének jogaira és az önmegvalósításra fekteti a hangsúlyt. A házasságban élők száma egyre kevesebb, a döntések egyéni szintre szálltak le, megjelent az ún. akaratlagos gyermektelenség, alacsony a családban élők száma, sok a házasságon kívüli születés, nagyarányú migráció tanúi vagyunk, mely kulturális konfliktusok forrása lehet. Az ötödik tudományterület, mely az ifjúság kulturális sajátosságai, meghatározottsága, valamint szubkultúrája, szimbólumképzése és csoportidentitása tanulmányozásakor kikerülhetetlen, a kulturális antropológia. E tekintetben az ifjúsági korosztályok elsősorban kulturális szokások megtestesítői, szimbólumok teremtői és használói, akik sajátos világot teremtenek a társadalmon belül. Amikor a megismerés fókuszában az ifjúsági csoportok közötti társadalmi hálózatok vagy a társadalmi viselkedés, az ideológiai, vallási szokások vagy a kulturális tőke kialakulásának és szocializációjának folyamata vagy a nemi szerepek és a kultúra – ifjúsági közösségen belüli – egyéb kifejeződési formái állnak, akkor a kulturális antropológia tudományos eredményei segítenek megérteni a korosztályi folyamatokat. R1/17


Az ifjúsági kultúrákban az elmúlt 15-20 évben bekövetkezett változások (pl. a középosztályosodás folyamata és a felsőoktatási expanzió hatásai, az ifjúság és a helyi társadalom viszonyának átalakulása vagy éppen az ifjúság és a közösségeik által használt kulturális terek kibővülése) nem érthetők meg a kulturális antropológia módszerei és megközelítési módja nélkül. Különösen jó terep e módszerek eredményes alkalmazására az ifjúsági szubkultúra kutatása, melyből nemcsak azt tudja az ifjúsági szakma, hogy a mai ifjúsági csoportosulások képviselőinek elődei zömében már a ’70-es, ’80-as években is jelen voltak a társadalmunkban, hanem azt is, hogy a zenei és a divattrendek mentén szerveződő ifjúsági csoportok viselkedésében és fogyasztásában olyan értékrend tükröződik, amely csoportokká szervezi az egységesnek vélt korosztályt (Szapu 2002). A kulturális antropológia mutatta ki először azt is, hogy a magyarországi ifjúsági kultúrák körében is egyre elterjedtebbé váltak a különböző techno-terek, és a korcsoport tagjai aktívan használják ezeket a szabadidő eltöltése, a társadalmi tőke növelése és a nemformális tanulás céljából, illetve hogy az ifjúsági kulturális szimbólumok alakulására komoly hatással vannak a technikai környezet (pl. az internet, az IKT eszközök) elemei (Horkai 2004). Végezetül nem szabad elfeledkezni a szervezettudományról mint egy viszonylag fiatal tudományról sem, melynek eredményei az ifjúsági szervezetek és az ifjúság formalizált közösségeinek tanulmányozásakor tehetnek jó szolgálatot az ifjúságsegítőknek. Bár a modern szervezettudomány az USA-ban alakult ki, s elsősorban a klasszikus szervezetelméletek az ismertek – melyek legfontosabb céljai a szervezetek működésének átláthatóbbá és hatékonyabbá tétele voltak –, a XX. század második felétől folyamatosan előtérbe kerültek a szervezetszociológiai aspektusok. Mára azonban elsősorban a szervezeten belüli döntéshozatal köti le a kutatók figyelmét. Nem vitatható, hogy a szervezetek az ifjúsági élet valamenynyi területén alapvető jelentőségűek a korosztályi cselekedetek meghatározása szempontjából – ez különösképpen igaz az iskolára és szabadidős szervezetekre, de a különböző ifjúsági korosztályok más formalizált közösségére is (ifjúsági, diák- és hallgatói önkormányzatok, szabadidős egyesületek, ifjúsági szolgáltató R1/18


szervezetek, diákszövetkezetek, ifjúsági politikai szervezetek stb.). E szervezetek kapcsolati hálójának elemzése, működési dinamikájának tanulmányozása alapján tudható például, hogy ifjúsági területen a közös szolgáltatásoknak egy viszonylag kis létszámú, szűk körön belül van csak múltja, illetve hogy több nagy költségvetésű ifjúsági szolgáltató intézmény indokolatlanul marginális pozícióban van az ifjúsági szolgáltató hálózaton belül (Mahler 2007).

R1/19


A helyzetfeltárás folyamata Egy kutatás tervezése nem a mintavétellel, de még csak nem is az adatfelvételi eszköz kidolgozásával kezdődik, hanem a kutatási célok nagyon pontos meghatározásával. Szerencsés esetben az ifjúságkutatásokban a kutatási célok és a felvázolt hipotézisek sem önmagukban állnak, hanem szervesen következnek abból a helyi vagy országos ifjúságfejlesztési folyamatból, amely az ifjúságkutatást indukálta. Az ifjúságkutatás akkor lehet csak igazán eredményes, ha azt az elméleti orientációnak adekvát céltételezéssel és a kutatási célokhoz leginkább igazodó módszertani eszközökkel végezzük el. A kutatás idődimenzióját tekintve háromféle stratégiával találkozhatunk a gyakorlatban. A leggyakoribb eset, amikor az adott korosztályi jelenségről a mérésünkkel egy pillanatképet készítünk, ilyenkor az időkezelés „keresztmetszeti”. „Minden keresztmetszeti magyarázó vizsgálat magában hordoz egy fontos problémát. Ok-okozati folyamatok megértésére törekszik, amelyek az időben zajlanak; ám a következtetésekhez alapul csak egyetlen időpillanatban végzett megfigyelések szolgálnak.” (Babbie 1995: 122.) Ebben az esetben az eredményeink interpretálásakor követhetünk el hibákat. Tudnunk kell, hogy az idődimenziót kikapcsoltuk a kutatásból. Az „idő” figyelmen kívül hagyása azonban számos ifjúságkutatási téma szempontjából szinte lehetetlen. Egyrészt az ifjúság fejlődésének, növekedésének, társadalmi és biológia érésének, másrészt az ifjúságfejlesztő munkának a folyamatszerűségéből következik, hogy az ifjúsági korosztályok vizsgálatában az idő dimenzióját a legtöbb témánál figyelembe kell venni. Ennek köszönhetően az idődimenziót „hosszanti” módon kezelő kutatásoknak többféle megvalósulási formájával is találkozhatunk. A követéses vizsgálatoknál (panelvizsgálatok) a kutatók egymás után többször is megkérdezik ugyanazokat a személyeket. Az ilyen kutatásoknál a minta szempontjából kiemelt kérdés, hogy a kutatók hogyan kezelik a panel összetételének időközbeni módosulását (lásd később).

R1/21

Ifjúságügy – Ifjúsági szakma, ifjúsági munka Módszertani kézikönyv A kutatás algoritmusa 1

Kutatási probléma meghatározása

2

Kutatási célok meghatározása

3

Korábbi eredmények áttekintése

4

Célpopuláció, elemzési egységek és időfaktor kiválasztása Operacionalizálás* és a módszerek kiválasztása

5

6

Kérdőív készítése

8

7

Mintavétel

9

Indikátorok és változók Hipotézis megfogalmazása konceptualizálása

*

Az operacionalizálás azoknak a specifikus kutatási eljárásoknak (műveleteknek) a kidolgozása, melyek segítségével a fogalmakat ténylegesen vizsgáljuk a valóságban (szorosan kapcsolódik a konkrét vizsgálati technikákhoz). Az operacionalizálás során döntenünk kell, hogy milyen mértékű ingadozást fogadjunk el (a mérés terjedelme, precizitása), milyen mérési szinteket használjunk a változóknál (nominálás-ordinálisintervallum), hogy egy vagy több mutatóra hagyatkozunk-e.

10

Adatgyűjtés

11

Kódolás, adatrögzítés

12

Editálás és imputálás

13 Elemzés, értelmezés

R1/22

14 Eredmények közlése

15 Utólagos értékelés, dokumentáció


Elméleti előkészítés Mindenféle megismerési folyamat, amely az ifjúsági rendszereket, folyamatokat célozza meg, magával a probléma meghatározásával kezdődik: azzal, hogy definiáljuk, mire is vagyunk kíváncsiak pontosan a korosztállyal vagy támogató, segítő intézményrendszereikkel, szervezeteikkel kapcsolatban. Ezt követően fontos megvizsgálni, hogy voltak-e már e tárgyban korábbi kutatások, felmérések, mivel egyrészt felhasználhatjuk azok adatait (bár ezt esetlegesen engedélyeztetni kell az adatgazdával*), másrészt tanulhatunk a hibáikból. A kutatás alapvető fogalmainak meghatározása az egész kutatási modellen keresztül vezető kérdéskör. Jelentősége igen nagy a kutatás tervezésének szakaszában, valamint a kutatás utolsó fázisában: az elemzés, a kutatási eredmények értelmezésének szakaszában. Alapkérdései a következők: • Egy fogalmon ugyanazt értik-e az adott megismerési folyamatban részt vevők (kutatók, ifjúságsegítők, közreműködők)? Például azon, hogy mi a felkereső ifjúsági munka, vagy hogy milyen ifjúsági szolgáltatásokról beszélhetünk. • Mi a kutatás során használt fogalmak definíciója? Például, hogy mi az önkéntes munka, vagy hogy mi az önkéntes munka és a képzettség fogalmának viszonya. • Hogyan tehetjük a fogalmainkat mérhetővé? • Hogyan szedjük a fogalmakat lényeges részeikre, darabjaikra, és hogyan találjuk meg a nekik megfelelő emberi viselkedést, magatartást? Pontosan definiálni kell tehát, hogy mit értünk bizonyos fogalmak alatt a kutatásunk során. Ezt a folyamatot hívják a tudomány nyelvén konceptualizálásnak. *

Az állami forrásból finanszírozott kutatások, de többségében a helyi, önkormányzati ifjúságkutatások is közpénzből finanszírozott adatfelvételek, így joggal tarthatunk igényt e kutatások eredményeinek megismerésére. Komplett, elemezhető adatbázisokat azonban egy-két jó gyakorlattól eltekintve (pl. KSH Népesedéstudományi Kutatóintézet, Echo Survey Szociológiai Kutatóintézet, Corvinus Egyetem) általában nem adnak ki a kutatóhelyek, cégek, intézetek. R1/23


Könnyű belátni: egyáltalán nem mindegy, hogy pl. a kutatás során mit tekintünk ifjúsági szervezetnek (a formális, bejegyzett ifjúsági célú egyesületeket, a diákönkormányzatokat, esetleg a nem bejegyzett csoportokat is?), vagy hogy pl. mit értünk drog alatt egy kutatásban (a kávé vagy az energiaital, no és az alkohol annak számít-e?). Természetesen nem kell minden általunk használt fogalmat definíciószerűen megadni, de azokat a kulcsfogalmakat, amelyek a kutatási célhoz szorosan kapcsolódnak, mindenképpen pontosítani célszerű, már csak a későbbi értelmezési viták elkerülése érdekében is. Ha a fogalmakat nagyon szigorú kritériumok szerint definiáljuk, akkor ezt – a folyamat későbbi szakaszában – a válaszolókkal is ismertetni kell, hogy ők is ugyanazt értsék alattuk, mint a kutatók. Pl. az ESPAD* kutatásban arra kérik a tanulókat, hogy nyilatkozzanak: „Hányszor fordult elő veled, hogy egy alkalommal 5 vagy több italt ittál meg?” Az „egy ital” konceptualizálása a kutatásban: „egy ital lehet másfél dl bor vagy fél liter sör vagy fél dl égetett szesz vagy egy koktél”. Ha ezt nem közlik a vizsgált tanulókkal, igen sokféle értelmezése lehetett volna a fogalomnak. Azokat a fogalmakat, amelyeknek jól meghatározott szakmai-tudományos definíciójuk van (pl. attitűd, pályakezdő, alacsonyküszöbű szolgáltatás, önkéntes stb.) és valószínűleg az ifjúsági szakmában közismertek, nem kell konceptualizálni, hacsak nem térnünk el az általánosan elfogadott jelentéstartalomtól. Itt kell szólni a kutatás előkészítési szakaszának egyik legfontosabb eleméről, mely gyakran hiányzik az ifjúságkutatásokból (is): a használható hipotézisek alkotásáról. A hipotézis fogalmát talán a következőképp lehetne legkönnyebben meghatározni: a mérhető fogalmaink közötti viszonyokra tett megállapítás. A kutatás hipotézisei pedig a valóságra vonatkozó meghatározott feltételezések, melyeket a kutatás során igyekszünk igazolni vagy cáfolni. Miért van szükség hipotézisekre az ifjúság problémáinak megismerése során? A hipotézisek segítenek átgondolni a kutatás problémaköreit, rendszert építenek be a megismerés folyamatába, és segítenek a mérhető tapasztalatok és a

*

európai iskolakutatás az alkohol- és droghasználatról R1/24


kérdések megfogalmazásában. Ezen túl természetesen az eredmények átgondolt értelmezéséhez is segítséget adnak. Milyen a jó hipotézis? Nem tartalmaz magától értetődéseket (pl. a fiúk és a lányok ajakrúzs használata között jelentős eltérések lesznek: a lányok nagyobb arányban használnak ajakrúzst), nem túlzott általánosítás (pl. összefüggés várható a fiatal felnőttek lakóhelye és életmódja között), nem túlságosan konkrét (pl. a jeles tanulók általában 5 perccel hamarabb érkeznek az iskolába, mint a rossz tanulók). A hipotézis-alkotásnak és -ellenőrzésnek két útja van: a deduktív módszer és az induktív módszer. Előbbi abból indul ki, hogy az ifjúságról szerzett korábbi ismereteink alapján előre határozunk meg hipotéziseket, melyeket a valóság megfigyelése követ a kutatás módszereivel, végezetül az eredmények alapján döntünk, hogy a hipotézist elfogadjuk vagy elvetjük. Pl. előzetesen feltételezzük, hogy a fiatalok körében a legnépszerűbb drog az amfetamin, mert az utóbbi időben ilyen szállítmányból foglaltak le a legtöbbet a rendőrök. Majd megkérdezzük a fiatalokat a szerfogyasztásról, s levonjuk a következtetést (ti. téves a hipotézis, mert a cannabis a legnépszerűbb kábítószer). Az induktív módszer a kutatás során tapasztaltakból kiinduló feltételezés és az eredmények közötti összefüggések megtalálása után állít fel hipotézist. Pl.: A cannabis a legnépszerűbb kábítószer, de az amfetaminnal való lebukás esélye nagyobb, azért van több foglalás. A következők fontos kérdések: Hogyan tehetjük fogalmainkat mérhetővé? Hogyan szedjük darabjaira a fogalmainkat és találjuk meg a nekik megfelelő emberi viselkedést, magatartást? Ebben vannak segítségünkre az indikátorok. Az indikátorok arra adnak választ, hogy mivel és hogyan tesszük mérhetővé a fogalmainkat, tesszük ellenőrizhetővé hipotéziseinket. Sok esetben könynyedén teszünk nyilatkozatokat arról, hogy bizonyos fogalmak, kategóriák bizonyos módon összefüggenek egymással. Pl.: A serdülők társadalmi értékrendi átalakulás idején anómiás tüneteket mutatnak. Nem ritka esetben közöttük ok-okozati összefüggést is megállapítunk. Pl.: Az ifjúság életében azért van normazavar, mert olyan értékeket vallanak, amelyeket nem tudnak megélni. Bajban leszünk azonban akkor, ha arra kell válaszolni, hogy milyen emberi magatartás, viselkedés, vélemény vagy attitűd igazolhatja ezt az összefüggést. Hogyan mérR1/25


hetjük e dolgokat, hogy empirikus bizonyítékokat szerezzünk állításunk megalapozottsága mellett? Például ha feltételezzük, hogy a hátrányos helyzet összefügg a tanulmányi előmenetellel, akkor hogyan ellenőrizzük az összefüggést, ha nem tudjuk, hogyan mérjük a tanulmányi előmenetelt (iskolai jegyekkel, tanulmányi versenyeken való részvétellel vagy éppen a bukások számával?) és a hátrányos helyzetet (relatív deprivációval, objektívebb szegénység kritériummal, érzelmi retardációval?). Vagy ha a hipotézis szintjén azt feltételezzük, hogy a serdülők kiszolgáltatottabbak a megtévesztő reklámoknak, mint az idősebbek, hogyan, milyen indikátorokkal mérjük a kiszolgáltatottságot? Az indikátorok tehát azok a rögzíthető megfigyelések, amelyek alapján a „való” világot rekonstruáljuk a kutatási folyamatban. Pl. a drogérintettség indikátora lehet a kábítószer-fogyasztás gyakorisága, de lehet az egyszerre elfogyasztott alkohol mennyisége vagy minősége éppúgy, ahogy lehet az elmúlt napon elszívott cigaretták száma – attól függően, hogyan „konceptualizáltam” a drogérintettség fogalmát. Amikor egy korosztályi jelenséget (pl. ifjúsági előítéletesség) többféle indikátorral is mérünk, akkor dolgozunk jól, ha ezek az indikátorok, mutatók egymással felcserélhetők. A hipotéziseink tesztelésénél azonban ugyanúgy kell viselkedniük. Vagyis amikor az előítéletességét egy standard, ún. társadalmi távolság skálával mérjük, ugyanazt az eredményt kell kapnunk a hipotézisünk szempontjából, mintha egy kognitív-affektív teszttel mérnénk. Az indikátorok felcserélhetőségét azonban ne keverjük össze a hipotézisben elvárt összefüggések felcserélhetőségével: ha összefüggés van a fiatal felnőttek vallásossága és gyermekvállalási kedve között, akkor sem egyenértékű az alábbi két kijelentés: „a vallásos fiataloknak több gyerekük van”, illetve „a több gyereket nevelők vallásosabbak”. Az indikátori szint meghatározása – és ennek megfelelően bemutatása – gyakran kimarad az ifjúságkutatásokból, pedig e nélkül nehéz a konkrét adatfelvételben használt változók meghatározása és értékelése. A változó már maga a mérőeszköz, amely az indikátor által jelzett magatartás, viselkedés, vélemény stb. mérésére szolgál. „A változók attribútumok logikailag összetartozó csoportR1/26


jai. Például a férfi és nő attribútumok együtt a nem változót képezik. A foglalkozás változó olyan attribútumokból tevődik össze, mint például: farmer, profeszszor, teherautósofőr [...]. Az attribútumok, illetve változók kapcsolata a leírásnak és a magyarázatnak is lényegi pontja a tudományban.” (Babbie 1995: 53.) A változókkal kapcsolatban kétféle tipikus hibával találkozhatunk az ifjúságkutatásokban. Az egyik, hogy azok nem kapcsolódnak indikátorokhoz (a levegőben lógnak), a másik pedig, hogy adott változóhoz tartozó attribútumok felsorolása nem kimerítő és kizáró kategóriák sora. Demográfiai változók esetében ez triviális (pl. a neme kérdésnél ne csak a nő szerepeljen attribútumként), de ugyanígy kellene eljárni az összes többi, alkalmazott változó esetében is. Az elméleti előkészítés végállomása gyakorlatilag a kutatási terv, mely minimálisan az alábbi információkat tartalmazza: 1. A kutatási téma meghatározása 2. A kutatás célja és indoklása 3. Az előzetes ismeretek rövid összefoglalása 4. A kutatás célcsoportjának bemutatása 5. A kutatásban tervezett módszerek bemutatása 6. A kutatás várható eredménye, felhasználási területei 7. A kutatás minőségbiztosítási elemei, tervezett ellenőrzési módszerek 8. Esetleges mellékletek: pl. mintavételi koncepció, a kutatás költségvetése, időbeli ütemezése, rendelkezésre álló erőforrások, technikai és menedzsment-kapacitás, adatvédelmi terv

Gyakorlati előkészítés Az elméleti előkésztés után a kutatás gyakorlati előkészítése következik. Ennek első lépése nem más, mint annak meghatározása, hogy a fogalmainkat hogyan tesszük mérhetővé, milyen empirikus eljárásokat fogunk alkalmazni. Ezek közül kiemelkedő lépés a kutatási módszer és (ha szükséges) a mintavételi mód megválasztása. Vagyis látható, hogy a kutatás korántsem a kérdőív vagy más adatfelvéR1/27


teli eszköz tervezésével indul. Ha ezzel kezdjük az ifjúsági probléma megismerési folyamatát, nem lesz sikeres a kutatásunk. A kutatási módszerekről jó összefoglalók érhetőek el az UISZ 2009/1. számában és az Ifjúságügy – Ifjúsági szakma, ifjúsági munka (Nagy 2008) című kötetben, ezért a gyakorlati előkészítés kapcsán az alábbiakban elsősorban a mintavételi alapfogalmakra koncentrálunk. A konkrét módszerekre a gyakorlati problémáknál térünk vissza. Ha nincs elég forrás saját adatfelvétel (primer kutatás) megszervezésére, akkor dolgozhatunk statisztikákból, korábbi dokumentumokból, adatbázisokból (szekunder kutatás). Ha van, akkor alkalmazhatunk kérdőíves adatfelvételt, ennek keretében megkérdezhetünk serdülőket vagy fiatal felnőtteket, a térségben működő ifjúsági szervezeteket, intézményeket, az ifjúsági szféra szakembereit stb. A kérdőíveket elküldhetjük postán válaszborítékkal, az interneten, esetleg felhívhatjuk a megkérdezendő személyeket telefonon, vagy küldhetünk hozzájuk kérdezőbiztosokat. Kiemelt szereppel, tapasztalattal, speciális információval bíró személyekkel készíthetünk akár többórás mélyinterjúkat, rövidebb célzott interjúkat, egyazon csoportba tartozó fiatalokat vagy szakembereket összehívhatunk egy fókuszcsoportos beszélgetésre, ahol egymást is inspirálják a gondolatok. A módszerek alkalmazása igen sokrétű lehet, itt csak arra hívnánk fel a figyelmet, hogy általában az összetett módszertannal dolgozó kutatások sikeresebbek. Ha már tudjuk, milyen módszertannal dolgozunk, mintát kell vennünk. Ennek nyilvánvaló oka, hogy bizonyos esetekben nem lehet (és nem is kell) minden érintettet megkérdezni, így az érintettek (a populáció) egy kisebb csoportját kérdezzük meg. Elengedhetetlen, hogy ez a csoport a kutatás számára fontos ismérvek alapján jól visszatükrözze, reprezentálja az eredeti populációt. Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megismerési folyamatában (research process) csak a kutatási téma és a kutatási célok definiálása után következhet az alapsokaság meghatározása. Az alapsokaság az a csoport, amelyről a megállapításainkat tenni akarjuk (az empirikus kutatásban gyakran elemzési egységnek nevezik). Az alapsokaság nem csak személyek (ifjúságsegítők, serdülők, fiatal R1/28


felnőttek stb.) lehetnek, az ifjúságkutatásokban gyakran intézményeket, szervezeteket, interakciókat vagy éppen dokumentumokat (pl. ifjúsági programokat, blogbejegyzéseket stb.) vizsgálnak a kutatók. A feladat tehát annak eldöntése, hogy a vizsgálat során kiket/miket fogunk tanulmányozni. A mintavétel tekintetében fontos szempont annak tisztázása, hogy az adott megismerési folyamatban kik is az információhordozók, illetve hogy kik tartoznak az alapsokaságba (például egy városi kutatásnál a városban lakók vagy a városban tanulók – esetleg mindkét csoport tagjai – tartoznak-e bele), mert a kutatás során kapott adatokat is csak rájuk vonatkoztatva lehet értelmezni. Ez a döntés azért is igényel komoly körültekintést, mert a megfigyelési egység (akiktől az adatokat beszerezzük) és az elemzési egység (akikről következtetést akarunk levonni) nem feltétlenül esik egybe. Például ha az ifjúság politikai pártokhoz való viszonyának kérdésében az adatok forrása maguk a megkérdezettek (a válaszaik), akkor az elemzési egység és a megfigyelési egység egybeesik. Ám dönthetünk úgy is, hogy ebben a témában a pártoktól, politikusoktól (vagy éppen hivatalos pártnyilvántartásokból) gyűjtünk információkat. Az elemzési egységeink ebben az esetben is az ifjúság korosztály tagjai (feltéve, hogy minden érintettről kaptunk adatokat), ám a megfigyelési egységeink ettől eltérnek. Ugyanez a helyzet akkor is, mikor például szülőket keresünk meg a kutatás során a tanulókkal kapcsolatban, és az elemzést a gyerekeikre nézve szeretnénk elvégezni*. Súlyos módszertani hiba forrása lehet, ha nem ugyanazon a szinten akarunk következtetéseket levonni, megállapításokat tenni, mint amilyen szinten a mérés történt. Például ha a középiskolába bekerült cigány tanulók iskolai sikerességét, illetve lemorzsolódásának okait akarjuk feltárni, azonban a mérés a középfokú *

Az olyan statisztikai adatgyűjtési célú vizsgálatoknál, amikor tényadatokat és nem véleményeket kell gyűjteni (pl. a fiatalok lakáskörülményei, fogyasztási szerkezet, munkanélküliségi adatok, iskolai végzettség stb.), elsősorban háztartási mintát vesznek a kutatók. Ez esetben az eredményeket lehet személyekre vonatkoztatni. Ugyanez a helyzet az iskolai vagy ifjúsági szervezeti statisztikai adatgyűjtéseknél is. Olyan kutatásokban azonban, ahol véleményeket kell gyűjteni, csak a személyi minta jöhet szóba megfigyelési egységként is, ugyanis véleménye, attitűdje csak embereknek lehet, iskoláknak, ifjúsági csoportoknak, ifjúsági szervezeteknek nem. R1/29


szakképző iskolák igazgatóira terjed ki, az iskolai szintű adatfelvételből nem lehet a tanulók szintjére semmilyen megállapítást tenni. Hasonló problémát okoz, ha a megfigyelések csoportokra vonatkoztak (pl. ifjúsági csoportok, közösségek, osztályok), de a következtetéseinket már egyénekre vonatkoztatjuk. Az adatok mérési szintjének módosítása a másik irányba sem olyan egyszerű. A hierarchikus viszonyba rendeződő csoportok tagjaitól nyert adatok magasabb szintű egységekre történő aggregálásával az 1980-as évektől kezdve külön módszertani kutatási irány foglalkozik, elsősorban a pedagógiai kutatásokon belül, és egyébként nem is eredménytelenül kísérleteznek az ún. többszintű statisztikai modellezéssel*. Ahogy a mintavételt befolyásolják a kutatási folyamat korábbi lépései, ugyanúgy a mintavétel is meghatározza a kutatás további menetét, sőt gyakran már a végeredményét is. (Itt elég, ha csak az adatok általánosíthatóságának kérdésére vagy a mintából történő becslésekre gondolunk.) Ahhoz hogy az ifjúságkutatásokban (is) alkalmazható mintavételi eljárásokat megismerhessük, itt az ideje, hogy tisztázzuk a mintavétellel kapcsolatos alapfogalmakat. A megfigyelési egységről (observation unit) az elemzési egység kapcsán már szóltunk. A kettő közt az esetek legnagyobb részében (különösen a kérdőíves vizsgálatoknál) nincs sok különbség: míg az elemzési egység adatelemzés során használt fogalom, addig a megfigyelési egység – vagy más néven elem (element) – a mintavételre vonatkozik. A megfigyelési egységen történik a jelenség konkrét megfigyelése, esetünkben ez gyakran valamilyen ifjúsági korosztályt jelent, noha nem feltétlenül. Ám azokban az esetekben is, amikor a megfigyelési egységek például ifjúsági szervezetek, intézmények, ifjúsági programok, kezdeményezések, az adatszolgáltatók leggyakrabban a korosztály tagjai vagy más személyek. A kutatás populációja vagy alapsokasága (target population) azoknak az elemeknek az összessége, melyeket vizsgálni akarunk, amelyeknek valamilyen tulajdonságáról többet szeretnénk tudni. A kutatás során a populációt a kutatási célnak *

Bővebb információ: Goldstein 1987, 1999, Longford 1985, Bryk és Raudenbush 1992. R1/30


megfelelően, pontosan kell meghatározni. Ez a feladat csak első látásra tűnik egyszerűnek, valójában a kutatási feladat, valamint a kutatás kontextusának és lehetőségeinek részletes végiggondolása nélkül lehetetlen jól elvégezni. A probléma érzékeltetésére tételezzük fel, hogy a kutatás célja a tanulók diákjogokkal kapcsolatos sérelmeinek feltárása, és eldöntöttük, hogy a tanulóktól fogunk információkat gyűjteni. De kit tekintünk tanulónak? Mindenkit, aki volt valaha tanuló és érhette diákjogi sérelem? Csak azokat, akik jelenleg is tanulói jogviszonnyal rendelkeznek valamilyen iskolában? Mely iskolatípusokban tanulókat értjük a tanuló alatt? Beletartoznak-e ebbe az esti tagozaton tanulók? Mit kezdünk azokkal a külföldi tanulókkal, akik jelenleg ösztöndíjjal vagy cserediákként tanulnak a kiválasztott intézményekben? Ha egy területre (pl. a fővárosra) szűkítettük a vizsgálat körét, kit tekintünk fővárosi tanulónak? Figyelembe véve a témát (esetünkben jogsérelmek), kihagyhatók-e a kutatásból a javító-nevelő intézményekben tanulók? Akárhogy is döntünk, a kutatásunk eredményei a későbbiekben csak erre a jól körülhatárolt populációra lehetnek érvényesek. A célpopuláció mindig elméleti fogalom, a vizsgálandó elemek elméleti összessége. (Ne felejtsük el, hogy a vizsgálandó elemek nem feltétlenül személyek, ha a például a diákjogi sérelmeket az oktatási ombudsmanhoz érkezett panaszok alapján akarjuk vizsgálni, akkor a vizsgálandó elemek az egyes ügyek, az elméleti populáció ebben az esetben az ombudsmanhoz érkezett panaszok összessége. De vizsgálhatjuk az egyes iskolákat is e témában, mondjuk az iskolai fegyelmik száma alapján, ebben az esetben a célpopulációt intézmények jelentik, az elméleti populáció pedig az összes iskola.) Az elérhető vagy vizsgálati populáció (study population) az elméleti célpopulációnak egy szűkebb, kisebb része, azokat az elemeket tartalmazza, akik/amelyek ténylegesen elérhetők, akik/amelyek közül a mintavétel ténylegesen megtörténhet. Természetes jelenség, hogy egy elméleti célpopuláció minden tagja nem kerül bele abba a „kalapba”, ahonnan majd mintát veszünk (mintavételi keret), mindig van, aki kimarad belőle vagy véletlenül vagy tudatos szűkítés miatt. Ha a célpopulációról valamilyen lista áll rendelkezésre (címlista az ifjúságsegítőkről, lista a szervezetekről, ifjúsági tábor szobabeosztása, aktív hallgatói státusszal renR1/31


delkezők stb.), a tapasztalat azt mutatja, hogy valamelyik elem mindig lemarad róla, adminisztratív hibák miatt, vagy mert például a fluktuáció gyorsabb ütemű, mint az elérhető listák frissítése. Tudatos kutatói döntés is szűkítheti a vizsgálati populáció listáját. Például tegyük fel, hogy egy városi ifjúságkutatás leszűkíti a vizsgálati populációt a középiskolásokra. Ebben az esetben azt mondjuk, hogy a populációt újradefiniáljuk, s ezt erősen hangsúlyozni kell a beszámolóban is. Az elemzési és megfigyelési egységek mellett meg kell ismerkednünk egy harmadik „egységgel”, a mintavételi egység fogalmával is. Logikus lenne azt feltételezni, hogy a mintavételi egység nem más, mint az elemzési egység vagy a megfigyelési egység a mintavételi keretben. Ez csak részben van így. Ha például nincs teljes listánk az ifjúsági korosztályok tagjairól egy kutatásban, de tudunk egy listát szerezni az osztályokról, és a kiválasztott osztályokban kérdezzük meg a tanulókat, akkor ebben az esetben a megfigyelési és elemzési egységet a tanulók jelentik, ám a mintavételi egység az osztály. Egy másik példa még jobban megvilágítja a megfigyelési és a mintavételi egység fogalma közötti különbséget. Tegyük fel, hogy serdülőkkel foglalkozó szakembereket akarunk kiválasztani egy kutatás céljára, és nincs listánk az összes szakemberről, viszont van egy listánk az ellátóhelyekről, intézményekről. Az intézmények, szervezetek persze tudnának listát adni a munkatársaikról, de a több ezer intézmény, szervezet esetében egyenként begyűjteni a listákat belátható időben reménytelen vállalkozás lenne. (Nem is beszélve arról, hogy mire az utolsó listát is megkapjuk, az első listák már időközben módosulhattak.) Ezért először mondjuk kiválasztunk a listából bizonyos szervezeteket, és csak a kiválasztottaktól kérjük el a kollégák listáját, amelyekből aztán szervezetenként mintát veszünk. Ebben az esetben két mintavételi egységünk is van, egy elsődleges (a szervezet) és egy másodlagos (a szakemberek), a megfigyelési egység pedig megegyezik a másodlagos (illetve ebben az esetben végső) mintavételi egységgel. Vagyis bonyolultabb mintavételnél egy kutatáson belül különböző szintű mintavételi egységeket használhatunk, így definiálhatunk elsődleges, másodlagos, harmadlagos stb. mintavételi egységet is. Azt a mintavételi egységet, amelyen a tényleges megfigyelés (adatfelvétel) történik, végső mintavételi egységnek is nevezik. R1/32


A mintavételi keret (sampling frame) a mintavételi egységek összessége adott szinten. Amennyiben egy lépésben történik a mintavétel, az elérhető populáció (ami tartalmazza az összes mintavételi egységet) megegyezik a mintavételi kerettel. Ha például egy főiskolai kollégium lakóit szeretnénk tanulmányozni, akkor a kollégiumi névsor a mintavételi keret, ha magukat a tanárképző főiskolákat, akkor a tanárképző főiskolák listája és így tovább. A mintavételi keret tehát az a lista, amely tartalmazza az adott szintű mintavételi egységek felsorolását, és amelyből a meghatározott eljárással mintát veszünk. A mintavételi keret és a célpopuláció egymáshoz való viszonyának tanulmányozása nem öncélú, mert a kutatásunk – ha szakmailag megfelelő mintát veszünk – csak a vizsgálati populációra (az egylépcsős mintakiválasztásnál a mintavételi keretre), nem pedig a célpopulációra vonatkoztatva adhat pontos leírást. A problémát az okozza tehát, hogy jó mintát csak az elérhető populációra lehet készíteni, míg a minta alapján az általánosítást már a célpopulációra végezzük el. Ennek megfelelően a mintából nyert adatok általánosíthatóságát nagyban befolyásolja, hogy az elérhető vagy vizsgálati populáció mennyire hasonlít az elméleti célpopulációhoz. Itt egy gondolat erejéig vissza kell utalni a kutatás időfaktorának kérdésére. Ugyanis ha a célpopuláció összetétele túl gyorsan változik (például az EVS programban részt vevők), és a mintavételi keret elkészülte (listázás) után, de még a konkrét mintavétel és adatgyűjtés előtt történik változás az összetételben, akkor a minta nemhogy az elméleti célpopuláció jellemzőit nem tudja visszaadni, de már a vizsgálati populációét sem. A mintavételi keretből kiválasztott mintavételi egységek alkotják a mintát (sample), vagyis a populációnak azt a részét, amelyet a mintavételi eljárás végén kijelölünk felkeresésre, megkérdezésre. Ne legyen illúziónk. Attól, hogy valaki bekerült a mintába, még egyáltalán nem biztos, hogy adatokat fog szolgáltatni a kutatásunkhoz. Vagyis még tovább szűkül a kör: az elemzést, illetve a becsléseket a teljes sokaságra vonatkozóan már csak azoknak a mintavételi egységeknek a megfigyelése alapján tudjuk elvégezni, akiket el is értünk, akik válaszolR1/33


tak a kérdéseinkre (sampled population). A mintán alapuló kutatások sikerét komolyan veszélyeztethetik a mintába beválasztott, de el nem ért, vagy elért de nem válaszoló, illetve elért de a válaszadásra alkalmatlan megfigyelési egységek előfordulása. A kutatás egésze szempontjából nem mindegy, hogy a meghiúsult konkrét megfigyelés, adatfelvétel a válaszadó elérhetetlenségéből (pl. külföldön van), esetleg válaszképtelensége miatt (pl. a buliban már túl sokat ittak) nem jött létre, vagy pedig azért, mert részben (item nonresponse) vagy egészben (unit nonresponse) megtagadta a válaszadást (hiszen ne feledjük, az ifjúságkutatásokban a válaszadás szinte mindig önkéntes). A minta használhatósága vagy éppen használhatatlansága szempontjából azonban teljesen mindegy, ezért az adatfelvétel során törekedni kell a kiválasztott minta lehető legteljesebb elérésére. A célpopuláció és a végső, ténylegesen megfigyelt mintavételi egységek egymáshoz való viszonyát jól mutatja a 2. ábra. A ténylegesen megfigyelt mintavételi egységek és a mintába beválasztott mintavételi egységek hányadosa a válaszolási vagy elérési arány (response rate). Napjainkban a jól eltervezett mintán alapuló kérdőíves vizsgálatok (survey) legnagyobb módszertani problémája az, hogy hogyan lehet a nemválaszolást vagy elérhetetlenséget és az ebből fakadó torzító hatást csökkenteni, hiszen egy minta annál pontosabb, minél inkább megközelíti a válaszolási arány a 100 százalékot (Lundström és Särndal 2002, Hidiroglou és Drew és Gray 1993, Hunyadi 2001: 83-86.). Célpopuláció Minta Nem elérhető Mintavételi Válaszkereten kívüli megtagadó Válaszképtelen

Megfigyelt mintavételi egységek (válaszolók)

Mintavételi keret

Nem választható a mintába

(Lohr 1999: 4.) R1/34


Adatgyűjtés A gyakorlati előkészítés után következik az adatgyűjtési, adatfelvételi folyamat, ahol megfelelő etikai elveknek megfelelően kell eljárni (önkéntesség, névtelenség, adatvédelmi szempontok). Ezt követi az adatok elemzése, értékelése. Az adatgyűjtésnek igen sok módszere van. A survey jellegű kutatás esetében a kérdezésen alapuló eljárások kerülnek előtérbe. Fontos tudni, hogy nincsen ún. „legjobb módszer”, mivel minden adatgyűjtési módszernek megvannak az előnyei és a hátrányai. Tisztában kell lenni azzal, hogy egy módszer választása milyen előnyök és hátrányok választását jelenti. Döntésünknek arról, hogy az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértésére, megismerésére olyan megismerési módszereket fogunk-e alkalmazni, amelyek számszerűsíthető eredményeket adnak, vagy éppen hogy nincs erre szükség, összhangban kell állnia az elméleti háttérrel. Egy kutatás eredményességét elsősorban nem az határozza meg, hogy milyen módszerekkel végezzük, hanem az, hogy a kutatási céloknak megfelelő módszert választunk-e. A szakirodalom a megismerési módszerekhez kapcsolódóan a kérdezettek körének tekintetében kétféle adatgyűjtési stratégiát különböztet meg. Az egyiket teljes körű adatgyűjtésnek nevezik, mely nevéből következően teljességre törekszik, vagyis a megismerni kívánt jelenséget hordozó vagy arról véleménnyel rendelkező összes érintett adatait megpróbálja összegyűjteni. E megismerési módszernek a legjobb példái a tízévenkénti népszámlálás vagy az iskolaorvosi szűrések, de pl. a központi írásbeli érettségi vizsga is valami ilyesminek tekinthető. Ne tévesszen meg minket a fogalom: teljes körű adatfelvétel akkor is végezhető, ha az adathordozói kör igen szűk, pl. a kutatás során egy ifjúsági közösség, csoport „életútját” szeretnénk a maga teljességében megismerni, vagy ha mondjuk akciókutatásban veszünk részt. Amennyiben kvantitatív megismerési módszert alkalmazunk, és teljes körű adatgyűjtésre törekszünk, cenzusról (összeírásról) van szó. Ha mindezt kvalitatív módszerek esetében alkalmazzuk, akkor a módszertől függően esettanulmányról, narratív interjúról, akciókutatásról, kapcsolatháló-elemzésről, szoR1/35


ciometriáról vagy valamilyen más, a vizsgált jelenséget teljes körűen bemutató eljárásról van szó. Teljes körű adatgyűjtés Kvantitaív módszerek Kvalitatív módszerek

Cenzus Akciókutatás Szociometria Kapcsolatháló-elemzés Narratív interjú

Mintán alapuló adatgyűjtés Survey Célzott interjú Tartalomelemzés Fókuszcsoport

A gyakorlatban azonban ritkán van szükségünk arra, hogy egy populáció összes tagjától gyűjtsünk adatokat, mégis előfordul ez az ifjúságkutatásban is (pl. kötelező iskolai adatszolgáltatások a beiskolázott gyerekekről vagy az alacsonyküszöbű szolgáltatás klienseiről, az ifjúságsegítők képzettségéről). Sokkal gyakoribb, hogy nem akarjuk (vagy nem tudjuk) összegyűjteni az összes érintett adatait, de törekszünk arra, hogy az összegyűjtött adatok a lehető legjobban tükrözzék az összes érintett adatait. Ebben az esetben valamilyen módon mintát kell venni a vizsgálandó sokaságból. A mintán történő ifjúságkutatások sajátossága tehát, hogy a vizsgált jelenség kapcsán nem minden vizsgálandó személyről, ifjúsági csoportról, iskoláról, szervezetről stb. gyűjtünk adatokat, hanem csupán egy részükről, és a gyűjtött adatokból vonunk le következtetéseket a teljes sokaságra. Ezek a megállapítások, következtetések soha nem lesznek pontosan olyanok, mintha mindenkit megkérdeznénk, csupán becsléseket tehetünk a teljes alapsokaságra nézve*. A kutatásmódszertani irányoknak megfelelően ez esetben is megkülönböztethetjük a mintán alapuló kvantitatív adatgyűjtési módokat (survey) és a mintán alapuló

*

Már most le kell szögezni, hogy a becsléseink pontosságát alapvetően nem a minta nagysága, hanem a mintavételi eljárás, a kiválasztás módja határozza meg. R1/36


– differenciáltabb – kvalitatív módszereket (pl. célzott interjúk, ifjúsági portálok, blogok tartalomelemzése, fókuszcsoportos adatgyűjtés). Annak, hogy egy adatgyűjtést nem teljes körű megfigyeléssel végzünk, hanem minta segítségével, több oka is van. Először is, ha túl nagy az alapsokaság (például általában az ifjúsági szervezeteket vagy egy egész tanulói évfolyamot akarunk vizsgálni az országban, de akár csak egy nagyobb városban is), az adatfelvétel ideje nagyon hosszúra nyúlhat és rendkívül drága lehet*. Másodszor, a mintán történő adatfelvételek a megfelelő kiválasztási eljárás betartásával minimálisra csökkentik annak az esélyét, hogy a kutató által befolyásolt válaszadókat keresünk fel. Ezen túl a mintán történő adatfelvételekből az alapsokaság méretétől függetlenül lehet becslést tenni a teljes alapsokaság jellemzőire. Ez különösen akkor értékelődik fel, ha a vizsgálandó csoport nagyságáról nem áll rendelkezésükre egzakt információ (például ha a katolikus tanulók szabadidős szokásait szeretnénk vizsgálni, vagy a feketén munkát vállaló ifjúság munkakörülményeit akarjuk mérni). Végezetül, a mintán alapuló adatfelvételek rákényszerítik a kutatókat arra, hogy a kutatási terv megalkotásánál olyan koncepcionális kérdéseket is végiggondoljanak, amelyek egy teljes körű adatfelvétel esetében nem merülnek fel ilyen élesen, ám mindenképpen szükségesek lennének. A minta kiválasztásánál alapvető fontosságú, hogy olyan mintát alkossunk, amely kicsiben leképezi az alapsokaságot. Logikus lenne azt gondolni, hogy pl. egy település iskolásaira kiterjedő vizsgálatnál annál pontosabb eredményeket kapunk, minél több tanulót kérdezünk meg, minél nagyobb az ún. kiválasztási arány. Ha pl. a városban 10 000 tanuló van, és közülük csak ötszázat kérdezünk meg (vagyis az összes tanuló 5 százalékát, azaz 5 százalék a kiválasztási arány), az rosszabb eredményt ad, mintha ötezret kérdeznénk meg (50 százalékos kiválasztási arány). De gondoljunk csak bele, ha pl. a kutatás során minket a tanulók diákönkormányzati motivációi érdekelnek, és úgy döntünk, kiválasztjuk a két *

Gondoljunk csak arra, hogy a népszámlálás több milliárdos költségével szemben egy 1500 fős minta személyes lekérdezése néhány millió forintból megoldható. Vagy elég, ha csak az egységes országos érettségi vizsgák megszervezésének nehézségét vesszük alapul. Mi lenne, ha minden kutatás ennyi humán és technikai erőforrást igényelne? R1/37


nagy létszámú szakmunkásképzőt (hogy meglegyen a kellően nagy minta), el lehet-e fogadni a mért adatokat mint városi átlagot? Könnyen belátható, hogy ha gimnazistákat kérdeznénk a motivációikról, más eredményeket kapnánk. Az adatgyűjtési módszereket másféle módon is lehet tipizálni. Egy másik modell is alapvetően két csoportra osztja a módszereket: primer és szekunder adatfelvételen alapuló típusokra. A primer adatfelvétel esetén az adott konkrét kutatás során újonnan begyűjtött adatokból, míg a szekunder adatfelvétel során mások által korábban már összegyűjtött adatokból dolgozunk. A primer adatfelvételek történhetnek kérdőívek, különböző interjútechnikák és terepkutatások felhasználásával. A kérdőíves adatfelvételek esetén maga az adatfelvétel típusa szerint tesznek különbséget: itt beszélhetünk önkitöltős, telefonos vagy kérdezőbiztos általi adatfelvételről. Újabban terjednek az ún. online vagy websurvey kutatások. Az interjútechnikáknak két nagy csoportja van: a mélyinterjúk és a fókuszcsoportos interjúk. A szekunder adatfelvételek típuslistája ennél jóval rövidebb. Itt alapvetően két csoportot különböztetnek meg, melyek azonban sokban hasonlóak egymáshoz: a dokumentum- vagy tartalomelemzést, illetve a meglévő statisztikák elemzését. A következő fejezetben részletesebben szólunk az egyes módszerekről.

Értékelés, elemzés A fenti rövid áttekintés is nyilvánvalóvá teszi, hogy az értékelések és elemzések a kvantitatív módszerek esetében nem nélkülözhetik a számítógépes hátteret és a megfelelő statisztikai ismereteket, ugyanis tudnunk kell helyesen értelmezi az összefüggés-vizsgálatok és statisztikai elemzések értékeit ahhoz, hogy a hipotéziseinket igazolni vagy cáfolni tudjuk. Az elemzések elvégzését segítő szoft verek közül az SPSS programcsomagot ajánljuk, ezzel kapcsolatban gyakorlatilag minden felsőfokú képzésben szerezhetők tapasztalatok.

R1/38


Az adatok feldolgozása, elemzése során figyelni kell arra, hogy a sok érdekes „felfedezés” mellett ne feledkezzünk meg az eredeti kezdeményezéshez igazadó információk bemutatásáról. Az elemzés során – a tapasztalatok alapján – törekedni kell arra, hogy csak azt tudjuk meg, ami érdekel minket. Ellenkező esetben akár évekig is elemezhetnénk egy kutatás empirikus anyagait. Ez azt is jelenti természetesen, hogy az adatgyűjtés során sok olyan tényt, mutatót, véleményt rögzítünk, amit a későbbiekben nem – vagy csak korlátozottan – használunk fel. Ha jól megtervezzük a kutatást, akkor az ilyen begyűjtött, de fel nem használt adatok körét a minimálisra lehet szorítani. A kutatók egyébként hajlamosak a szükségesnél jóval több kérdést, kérdéscsoportot tervezni, szinte mindent tudni akarnak a vizsgált jelenséggel kapcsolatban, ám ez inkább a koncepciótlanságra és a munkahipotézisek hiányára vall, semmint a megfelelő szakmai előkészítésre. A kutatási eredményeinket mindenképpen összegeznünk kell egy jól szerkesztett, áttekinthető kutatási beszámolóban, melynek kivonatát ajánlott a helyi ifjúsági közösségnek és szakmának is eljuttatni. A kutatási beszámolóban nyilvánvalóan nem kell rögzíteni minden lépést, minden statisztikai próbát. Elkészítése során elsősorban arra kell törekedni, hogy mások is megértsék a helyzetfeltárás legfőbb eredményeit. Az eredmények megfogalmazása során a következő szempontokat célszerű figyelembe venni: • Mi várható a közeljövőben? (uralkodó környezeti folyamatok abban a beállításban, ahogyan azok hatnak a vizsgált területre) • Mit találtunk ténylegesen? Milyen próbák hogyan igazolják vagy cáfolják a hipotéziseinket? • Milyen lehetőségeket kínálnak ezek a tendenciák? Hogyan reagáljunk megfelelő módon mindezekre a jelenségekre? Mi az, amit tehetünk a javulás, a lehetőségek kiaknázása érdekében? Ha mindenen nem is lehet változtatni, felelősek vagyunk az ezekre a tendenciákra adott válaszokért. • Mit tehetnénk ténylegesen a gyakorlatban? • Melyek a jelenlegi helyzethez vezető lehetséges utak? R1/39


Végül, a kutatásról szóló beszámoló végén áll az adatok felhasználásának módja, melynek keretében erősen javasolt a kapott eredmények publikálása, esetleg egy sajtótájékoztatón vagy szakmai workshopon való bemutatása. A helyzetfeltárás végeztével – csakúgy, mint bármilyen más program zárásaként – sort kell keríteni a kutatási program megvalósításának értékelésére. Ennek részeként értékelni kell a kutatás tényleges eredményeit a várt eredmények fényében, szólni kell a kutatás költségvetésének értékeléséről (ha szükséges, pénzügyi beszámolót is kell készíteni). A kutatók gyakran megfeledkeznek a kutatás technikai lebonyolításának, a kutatói team együttműködésnek értékeléséről – pedig ez különösen fontos. Az értékelés során rögzítettek komolyan elősegítik a következő kutatás tökéletes(ebb) végrehajtását. A kutatások során feltárt ifjúsági jelenségek, elemzett problémák nem fognak maguktól megoldódni. Nem elég, ha tudjuk, mi a helyzet adott ifjúsági területen, a kutatásnak aktívan kapcsolódnia kell az adott ifjúsági probléma, hiányzó szükséglet stb. megoldási alternatíváinak kidolgozásához, az ifjúsági fejlesztési folyamatok tervezéséhez, és valamilyen szinten részt kell vállalnia a programok megvalósításában is, ha máshol nem, a monitoring feladatok megoldásában mindenképpen.

R1/40

Gyakorlati kérdések

Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértése… Gyakorlati kérdések

Az érvényességi és megbízhatósági problémák Az ifjúságkutatásunk legfontosabb mércéje az eredményesség. De mikor tekinthetünk eredményesnek egy kutatást? Nyilván akkor, ha a kitűzött kutatási célokat elérte, és sikerült a kutatási téma feltárásához valamilyen szinten hozzájárulni. A kutatásokban a mérések eredményességének négyféle mércéje is van: a precizitás, a helytállóság, a megbízhatóság és az érvényesség. A mérés precizitására példa lehet az iskolai tanulmányi eredmény. El kell dönteni, hogy a kutatás szempontjából elég-e azt tudnunk, vajon az adott tanuló gyenge, közepes vagy jó tanuló-e, vagy különbséget kell tenni a jó és a jeles tanuló között is, illetve esetleg fontos-e ismernünk a két tizedesjegyig kiszámolt, előző félévi tanulmányi átlagot. Meggondolandó, hogy a szűkebb kategóriák bármikor összevonhatóak kevésbé precíz kérdésekké, azonban fordítva ennek már nincs meg a lehetősége. A precizitás tehát azért lényeges, mert nem mindegy, hogy az alkalmazott teszt vagy kérdőív mennyire finom különbségeket tesz. A nagyfokú precizitás persze nem mindig szükséges (ha a kutatás célja szerint pl. elég egy serdülőről annyit tudni, hogy tanul-e még, akkor nem kell arról kérdéseket feltennünk, hogy pontosan hány órát tölt a tankönyv előtt és milyen tanulási stratégiát követ). Attól, hogy a mérési terjedelem precíz, még nem biztos, hogy hiteles (accuracy) is egyben. A túlzott precizitás gyakran vezethet információhiányhoz, ami viszont a mérés hitelességét rontja (pl. ha arra kérjük a megkérdezettet, hogy mondja meg, pontosan hány napot töltött eddig külföldön, akkor a számolás helyett, sok „nem tudom” válasz várható). Az érvényesség (validitás) kérdése abból indul ki, hogy az adott mérőeszköz tényleg azt méri-e, amit mi szeretnénk. Ha például azt szeretnénk kideríteni, hogy az ifjúságsegítők mennyire elégedettek a fizetésükkel, és ezt úgy akarjuk mérni, hogy megkérdezzük, egy béremelést követelő tüntetésen hányan vennéR2/3


nek részt, akkor ez nem lesz kellően érvényes módszer. Biztos van összefüggés a tüntetésen való részvétel és az elégedettség között, de könnyen belátható, hogy vannak olyanok, akik bár elégedetlenek, nem szeretik a radikális eszközöket. Az ifjúsági problémák megismerési folyamatakor is oda kell figyelni tehát a mérés érvényességére, még akkor is, ha – mint pl. a nemzetközi összehasonlító kutatások esetében – szakmai konszenzus van abban, hogy az alkalmazott standardok biztosítják az adatok összehasonlíthatóságát, az alkalmazott indikátorok pedig alkalmasak a mérésekre (azt mérjük, amit mérni szeretnénk). A mérés megbízhatósága (reliabiltás) azt takarja, hogy ha az adott mérési technikát ugyanarra a jelenségre ismételten alkalmazzuk, akkor nagymértékben hasonló eredményeket kapunk (Carmines és Zeller 1979). Nem elég azonban, hogy a kutatás során használt indikátorok megbízhatóak, vagy a technika érvényes, a kettőnek egyszerre kell teljesülnie ahhoz, hogy az adatfelvétel szakmailag korrekt legyen. Ez azonban nem könnyű feladat, hiszen gyakran ellentét van a megbízhatóság és az érvényesség között. Az a módszer, ami érvényes, nem biztos, hogy megbízható is egyben, és fordítva. Ezért van különös jelentősége az előzetes tesztelésnek. A megbízhatóság kérdéskörében nem lehet kihagyni a mérés terjedelmével, illetve a mérési szintekkel kapcsolatos hibaforrásokat. A mérés terjedelménél alapvetően arra kell figyelni, hogy egy mérési tartomány mindkét vége képviselve van-e a lehetséges válaszok között. Nem biztos, hogy elég, ha pl. az inkluzív neveléssel kapcsolatban az ifjúságsegítők csak a következő skálát használhatják: 1. teljesen mértékben támogatja, 2. részben támogatja, 3. nem támogatja, mert nem kizárt, hogy vannak, akik nemcsak “nem támogatják”, hanem teljes mértékben “ellenzik”, hogy megváltozott képességű tanulókat integráljanak az osztályába, így a fenti attribútumokkal csak az attitűdök egyik felét sikerül megjeleníteni. A változó mérési szintjének megválasztásánál alapvetően a későbbi elemzésre kell gondolni. Az empirikus kutatásokban négyféle ún. mérési szintet külön-

R2/4


böztetnek meg: 1) nominális, 2) ordinális, 3) intervallum* és 4) arányskála szintű változókat. A nominális mérési szint pusztán azt mutatja, hogy az adott változó esetén két vagy több csoportról van szó. Legtipikusabb példája a nem vagy az iskolatípus: a válaszadó lehet férfi vagy nő, lehet gimnazista vagy szakközépiskolás, de a csoportok közti különbség nem számszerűsíthető, rendezhető sorba, pusztán a megkülönböztetés a cél. Az ordinális szint esetén a válaszkategóriák sorba rendezhetőek, de a köztük lévő távolság pontosan nem meghatározható. Tipikusan ilyen az iskolai érdemjegy. Azt tudom, hogy a négyes osztályzat jobb, mint a kettes, de azt nem mondhatom, hogy pl. kétszer többet tud, aki négyest kapott, mint aki kettest. Vagy az ifjúság neveltségi szintje vizsgálatánál nem állítható, hogy a jól neveltek és a közepesen neveltek között a különbség pontosan akkora lenne, mint a közepesen és az egyáltalán nem neveltek között. Az arányskála a legmagasabb mérési szint, itt már értelmezhetjük a skála zéró pontját. Példa erre a tanulók száma egy csoportban, a testvérek száma, a havi jövedelem stb. Itt lehet valós nulla érték, és emellett pl. 500 tanuló pontosan kétszer annyi, mint 250 tanuló. A mérési szintekkel kapcsolatban nagyon fontos szabály, hogy a magasabb szintű (pl. arányskálán szereplő) változóból később lehet alacsonyabb (pl. ordinális) szintűt készíteni, de fordítva ez már nem igaz. Pl. amikor egy eredetileg ordinális szinten mért változót úgy kódolunk át, hogy a teljes mérési terjedelem 0-100 közötti értéket vehessen fel, vagyis százfokú skálát készítünk belőle, attól még a változónk nem lesz arányskála szintű, csak eltorzítja a valóságos viszonylatokat (pl. mesterségesen felértékeli a középszerűséget). A változók mérési szintje a statisztikai elemzéseknél értékelődik fel igazán, mert a matematikai statisztika a *

A társadalomtudományokban ritkán használatos, mert a válaszkategóriák közti távolság bár egyforma, nincs egységesen megállapítható zéró pontja a skálának. Példa erre az IQ-hányados, ahol a különbségek egyformák pl. a 90 és 95, valamint a 100 és 105 közt, de nincs értelme 0 IQ-ról beszélni, mert nincs abszolút zéró szint (nincs olyan ember, akinek az IQ-ja nulla lenne). R2/5


különböző változó szinteken különböző műveleteket és eljárásokat engedélyez. Az adott változó magasabb mérési szintre való „transzformálása” nem változtatja meg az eredeti szintre vonatkozó eljárások alkalmazhatóságának kizárólagosságát. Vagyis attól, hogy úgy tűnik, arányskálát hoztunk létre (pl. az 1-5 skálán mért értéket 100 fokú skálára számoljuk át), valójában csak egy átkódolt ordinális skálát láthatunk. Ebben az esetben az interpretálásnál is hibázhatunk, mert pl. a százfokú skálán mért 80 pontos elégedettség még nem lesz kétszer nagyobb, mint a 40 pontos – ugyanúgy csak azt tudjuk, hogy magasabb (de azt már nem, hogy mennyivel). A változók kapcsán fel kell hívni a figyelmet a képzett változók sajátosságaira is. Az ifjúságkutatásokban két tipikus képzett változóval találkozhatunk gyakran: a skálákkal és az indexekkel. A skálák és indexek olyan jellemzők mérésére szolgálnak, melyeket nem lehet egyetlen kérdéssel (változóval) mérni, mint például a szociabilitás, a kompetencia, a tudásvágy vagy éppen az affi lizáció. Emellett a skálák és indexek adatredukcióra is alkalmasak, több itemet összevonhatunk például egy indexszé, illetve ordinális mérési szinteket használva lehet mérni egy adott változót, például a kompetenciát nagyon kompetenstől egyáltalán nem kompetensig. A skálákat és indexeket sokan összekeverik és szinonimaként használják, pedig korántsem azok. Az indexek esetén meghatározhatjuk azokat az itemeket, melyeket pl. a tanulási motiváció összetevőjeként értékelünk (iskolai tárgyak iránti érdeklődés, házi feladatok elkészítése, pontos munkavégzés stb.), és mindenkinek, akire valamelyik jellemző, adunk egy pontot. Végül kijön egy átlagos pontérték, amely mutatja a motiváció indexét. A skálák esetén feltételezzük, hogy az egyes itemek nem azonos fokú motiváltságot mérnek, talán nagyobb mértékű motiváltság tanulmányi versenyen indulni, mint megcsinálni a házi feladatot (bár azt nem állíthatjuk, hogy a különbség pontosan kétszer vagy háromszor akkora lenne). A skálák kiadnak egy bizonyos mintázatot, ugyanis feltételezhető, hogy aki egy tárgyból már versenyen is indul, az megcsinálja a házit is. Skála készítésekor a különböző itemekR2/6


re adott válaszokból kirajzolódó mintázatokhoz rendelünk pontszámot, ezzel szemben az indexek szerkesztésénél az egyedi itemekhez rendeljük azt, és ezeket az egymástól független pontszámokat összegezzük. Nézzünk erre egy példát. A magyar középiskolások értékorientációit vizsgáló tanulmány (Lannert – Örkény – Szabó 1999) egy 1996-ban az utolsó éves középiskolásokat reprezentáló, 2600 fős mintán végzett vizsgálat adatbázisának egy 26 itemből álló kérdéssora másodelemzését is tartalmazza. A diákoknak a 26 item mindegyikéről azt kellett megmondaniuk, hogy mennyire értenek vele egyet. A kutatók az eredeti négyfokú skálát százfokú skálára számolták át. (Ez még persze nem lett index vagy skála). Az eredeti 26 item elemzésével öt faktort kaptak: politika, szexualitás, nemzet, tolerancia, felelősség*. Ezek alapján öt indexet készítettek az ide tartozó itemekkel való egyetértésből: politika iránti bizalom, társadalmi felelősség hiánya, nemzeti büszkeség erőssége, nemek közötti kapcsolatok liberális felfogása, a kisebbségek iránti tolerancia mértéke. Ezekkel az indexekkel már közvetlenül is mérni lehetett az értékorientációkat.

*

A többváltozós elemzési eljárások buktatóit bemutató rész szól arról, hogy milyen mérési szintű változó alkalmas ilyen adatredukcióra. R2/7


Kutatási célok és az időkezelés problémái A kutatási cél konkrét meghatározása korántsem olyan egyszerű, mint azt elsőre gondolhatjuk. Először is tisztáznunk kell, hogy mit tudunk, tudhatunk már a kutatási témánkról az ifjúsági szakirodalom vagy a tágabb, szociológiai, pedagógiai, demográfiai, pszichológiai irodalom alapján. Nem lehet eléggé hangsúlyozni, hogy szakirodalmi háttérismeretek nélkül éppúgy nem javasolt empirikus kutatásba fogni, mint kutatásmódszertani ismeretek nélkül, még akkor sem, ha a cél nem tudományos kutatás, hanem valamilyen alkalmazott kutatás, célzott megismerési folyamat. Az ifjúságügy klasszikus kérdéseinek többségét (pl. motiváció, attitűdök, tudásszint, karriertervek, politikai szocializáció, életmód, egészségmagatartás stb.) már számos kutató vizsgálta, így nagyon valószínű, hogy találunk előzményt a saját kutatásunkhoz is. Miután kellően elmélyültünk a minket érdeklő témában, elegendő információ áll rendelkezésünkre ahhoz, hogy eldöntsük: a kutatásunk célja hiányzó információk felderítése, egy adott állapot jellemző leírása vagy pedig valamilyen vélt vagy valós összefüggés(ek) magyarázata. A felderítő jellegű kutatásokat tipikusan akkor alkalmazzunk az ifjúságügy területén, amikor új területtel kezdünk foglalkozni (pl. az ifjúság blogírási szokásai), vagy maga a jelenség még viszonylag feltáratlan (pl. házasság előtti együttélés hatása a párkapcsolati stabilitásra vagy az iskolai drogügyi koordinátorok helyzetének tanulmányozása stb.). De feltáró jellegű kutatásról van szó akkor is, amikor nem még feldolgozatlan területtel foglalkozunk (mert pl. ismerjük általában a tanulók életmódját), hanem egy-egy konkrét földrajzi területre (pl. egy településre, térségre) vagy egy-egy konkrét csoportra (pl. a party-fiatalokra) nézve nincs adatunk. A felderítő kutatás oka lehet annak kiderítése, hogy érdemes-e egy jelenséget a továbbiakban is tanulmányozni. Pl. ha egy komolyabb kvantitatív kutatást szeretnénk megvalósítani a látáscsökkent fiatal felnőttek integrációjáról, egy felderítő kutatás kiderítheti, hogy a populáció van-e akkora egyáltalán, hogy R2/9


érdemes mintát venni közülük. A felderítő jellegű kutatások legnagyobb fogyatékossága, hogy általában nem adnak kimerítő választ a felmerült kérdésekre, sokféle kérdéskört igyekszenek felölelni, ennek megfelelően kissé felületesek. Ha arra vagyunk kíváncsiak, hogyan teljesítenek a magyar tanulók valamilyen nemzetközi teszten, vagy hogy az ifjúság egyes korcsoportjai hány százalékban rendelkeznek internettel, vagy éppen választ szeretnénk kapni arra a kérdésre, hogyan viszonyulnak a tanárok a roma tanulókhoz, leíró kutatást kell megvalósítanunk. Tipikusan leíró kutatások az általános települési (városi, községi stb.) ifjúságkutatások vagy a ciklikusan elvégzett, országos szintű, általános ifjúságkutatások (Ifjúság2000, -2004 stb.). Ezek az adatfelvételek dokumentálják, rögzítik az adott állapotot, de a miértekre nem adnak választ. Igaz, nem is ez a céljuk. Az ifjúsági megismerési rendszerek talán legtöbb hozadékkal bíró válfaja egyegy ifjúsági jelenség magyarázatát célozza. Ha pl. arra vagyunk kíváncsiak, hogy mivel lehet legjobban motiválni a korosztályt az önkéntes munkára, vagy miért nem tudnak együttműködni az ifjúsági szervezetek egymással bizonyos kérdésekben, akkor magyarázó kutatást kell megvalósítanunk. Természetesen az is lehetséges, hogy egy kutatáson belül a felderítő, leíró és magyarázó célok kombinációjával találkozunk, hiszen ahhoz, hogy egy ifjúsági jelenséget megmagyarázzunk, általában előtte be is kell mutatni, le is kell írni azt (hacsak nem valamilyen triviális kérdésről van szó). Az ifjúsági kutatások sajátossága, hogy az esetek döntő többségében nehéz őket értelmezni elméleti alapvetések nélkül, ugyanakkor gyakori hiba, hogy nem derül ki a beszámolóból: a kutató milyen elméleti alapokról és milyen koncepciót vallva közelít egy adott ifjúsági témához. Könnyen belátható, hogy pl. az ifjúsági szükségletekkel kapcsolatos fogalmat egy kutatásban máshogy konceptualizálja az, aki a közösség felől, és megint máshogy az, aki individuális szinten képzeli el az ifjúságfejlesztés feladatát. Ha ez nincs előre rögzítve, bizonyos megállapítások csak nehezen – vagy akár félre is – érthetők. R2/10


A kutatók nemcsak elméleti szempontból lehetnek elkötelezettek olyan mértékben, hogy az hatással legyen a kutatási anyag interpretációjára, hanem érzelmileg is bevonódhatnak vagy érintetté válhatnak. Pl. maguk is az ifjúsági ellátórendszer részeként működnek, vagy személyen érinti meg őket egyik vagy másik jelenség. Ha ez történik, leghelyesebb, ha erről őszintén beszámolunk. A kutatás idődimenzióját tekintve háromféle stratégiát alkalmazhatunk. A leggyakoribb eset, hogy az adott jelenségről a mérésünkkel egy pillanatképet készítünk. Ám ez magában hordoz egy fontos problémát. „Ok-okozati folyamatok megértésére törekszünk, amelyek az időben zajlanak; ám a következtetésekhez alapul csak egyetlen időpillanatban végzett megfigyelések szolgálnak.” (Babbie 1995: 122.) Ebben az esetben az eredményeink interpretálásakor követhetünk el hibákat. Tudnunk kell, hogy az idődimenziót kikapcsoltuk a kutatásból. Az „idő” figyelmen kívül hagyása azonban számos ifjúsági téma szempontjából szinte lehetetlen, egyrészt az ifjúság természetes életpályája miatt, másrészt mert az ifjúsági munka legfőbb célja az ifjúság fiziológia, kognitív, erkölcsi, közösségi stb. fejlődésének elősegítése, mely szükségszerűen folyamat jellegű. Ennek köszönhetően célszerű az idődimenziót is figyelembe vevő ifjúsági megismerési módszerek alkalmazására törekedni. Ennek több gyakorlati formája is van. A követéses ifjúságkutatásoknál (panelvizsgálatok) a kutatók egymás után többször is megkérdezik ugyanazokat a tanulókat, fiatal felnőtteket vagy csoportokat. Az ilyen kutatásoknál nagyon fontos, hogy az összehasonlíthatóság miatt minden alkalommal ugyanazokat a kérdéseket kell feltenni. Módszertani szempontból érdekes kérdés, hogy a kutatók hogyan kezelik a panel összetételének módosulását. Ha pl. a kutatás a 9. évfolyam meghatározott osztályaiba járó tanulók kérdezésével indul, akkor mit kezdünk egy évvel később azokkal, akik az osztályból lemorzsolódtak vagy éppen azokkal, akik újonnan érkeztek az osztályba. Ennek a kérdésnek az eldöntésére nincs egyértelműen jó megoldás, ezt mindig a kutatási téma és a kutatási cél függvényében kell értékelnünk. Általános szabályként azt lehet mondani, hogy a követéses vizsgálatnál az a legjobb, ha nemcsak a személyek nem változnak, de – a függő változóinkat leszámítva R2/11


– az objektív környezet sem nagyon módosul, hiszen csak így lehet valódi oksági magyarázatokat adni. Másfajta időkezelést igényel az az ifjúságkutatás, amikor nem egy konkrét csoportot követünk nyomon, hanem arra vagyunk kíváncsiak, hogy pl. a mostani 8. évfolyam milyen matematikai vagy egyéb készségekkel rendelkezik a tavalyi vagy pl. az öt évvel ezelőtti 8. évfolyamhoz képest. A rendszeresen szervezett tudásszintmérő vizsgálatok (pl. a monitor vizsgálatok) a legjobb példái ezeknek. Ha az adatfelvételi eszközt nem módosítjuk alapvetően és a vizsgálati populáció is ugyanaz marad (pl. falusi általános iskolások), csak más korosztályban, akkor nagy hibát nem követhetünk el az összehasonlíthatóság szempontjából. Az idő figyelmen kívül hagyása azért sem lehetséges, mert több olyan kutatási téma is van, amely érzékeny az adatfelvétel időpontjára. Pl. az ifjúság körében végzett azon felmérés elvégzésére, amely a nemzethez tartozásról vagy arról szól, hogy mit jelent számukra a hazafiság, illetve hogyan vélekednek a nacionalizmusról, a „nemzetileg felfokozott” ünnepek környéke tökéletesen alkalmatlan, torzító. Ehhez hasonlóan a tanulók alkohol-fogyasztási szokásait mérő adatokat sem szabad pl. a húsvéti időszak után felvenni, mert a mérési időpont megválasztása veszélyezteti a mérés megbízhatóságát. Ha más alkalommal történne az adatfelvétel, könnyen lehet, hogy a kutató más eredményeket kapna.

R2/12


A mintavétel gyakorlati kérdései az ifjúságkutatásokban A mintavétel tekintetében értelemszerűen csak akkor van döntési helyzet, ha a kutatási tervezés egy korábbi pontján olyan döntés született, hogy az alkalmazandó módszer nem igényel teljes körű adatgyűjtést. Teljes körű adatgyűjtésre egyébként viszonylag gyakran kerül sor az ifjúságkutatásokban – sokkal gyakrabban, mint pl. a szociológiai vizsgálatoknál –, gondoljunk csak a klasszikus szociometriai felvételekre, a résztvevői kutatásokra, az iskolai vizsgálatokra, az ifjúsági programok hatékonyság-értékelésére vagy az akciókutatásokra. Hogy teljes körű vagy mintán alapuló adatgyűjtést kell-e végeznünk, az a kutatási céltól függ. Ha a kutatási cél mondjuk a Hegyi Középiskola 11. osztályos tanulói környezeti attitűdjeinek vizsgálata, akkor a körükben teljes körű adatfelvételt végezhetünk. Ugyanakkor, ha a kutatás során arra vagyunk kíváncsiak, hogy milyen a magyar 11. évfolyamosok környezeti attitűdje, értelemszerűen (miután pontosítottuk, hogy kiket is értünk a „magyar 11. évfolyamosok” fogalma alatt) mintán alapuló adatgyűjtést kell végeznünk. Ebben az esetben, ha a megfigyelésre kiválasztott iskolák körébe bekerül a Hegyi Középiskola, akkor ugyanazok a tanulók már a minta egy részeként vannak jelen. A különbséget a kutatási cél okozza. A mintavétel szükségességét nem a megfigyelési módszer határozza meg (tehát hogy pl. kérdőíves vagy éppen interjús módszert alkalmazunk-e), hanem a kutatás célja. A kutatási célból következő kutatási terv hangsúlyozása azért is fontos, mert egy rosszul tervezett kutatásból még egy jó mintavételi eljárással sem lehet korrekt eredményekre jutni, de az is igaz ugyanakkor, hogy egy jól eltervezett kutatást is tönkretehet egy rosszul kiválasztott minta. Az ifjúságkutatásokban – csakúgy, mint bármely más társadalomtudományi vizsgálatban – kétféle koncepció mentén tervezhetünk mintákat: az egyik a valószínűségi (probability sampling), a másik a nem valószínűségi (nonprobability sampling) mintavételi tervek csoportja. A valószínűségi mintavétel körébe azok a mintavételi eljárások tartoznak, ahol tudjuk alkalmazni a valószínűség-száR2/13


mítás szabályait, míg értelemszerűen a nem valószínűségi minták estében erre nem kerülhet sor. Ha például egy speciális csoportról – mondjuk az alternatív ifjúsági zenekarokról, melyekről nincs megbízható címlista – szeretnénk adatokat szerezni, akkor keresünk egyet, majd megkérjük a tagjait, hogy ajánljanak másokat, akiket aztán szintén megkérünk stb. Ezt a módszert hólabdának hívják, amely egy tipikus nem valószínűségi mintavétel, ugyanis nem minden zenekarnak van egyforma esélye a mintába kerülésre: akit jobban ismernek, azt nagyobb valószínűséggel ajánlják. Az adatok pontosságát elsősorban a minta kiválasztási módja és a minta nagysága határozza meg. Mindezeket a mintavételi tervnek kell tartalmaznia. Ahhoz, hogy a valószínűségi minták működését megértsük, meg kell ismerkednünk egy misztikus fogalommal: a „reprezentativitással”. Szinte minden mintán alapuló ifjúságkutatási beszámolóban előfordul a „reprezentatív minta”, a „reprezentatív eredmények, adatok” kifejezés mint a kutatás minőségének (megbízhatóságának, érvényességének, precizitásának) jellemzője. Sok körülötte a félreértés, különböző kutatók eltérő módon használják a fogalmat. Tegyük ezt most helyre: Egy minta akkor tekinthető reprezentatívnak, ha a mintán belül a különféle jellemzők eloszlása ugyanolyan, mint az alapsokaságban. Ez mit jelent? Ha pl. a mintában és az alapsokaságban a fővárosiak aránya egyaránt megegyező. Ezt viszonylag könnyen lehet ellenőrizni. De a reprezentativitásnak nem csak az általunk ismert paraméterek esetében kell igaznak lennie (mint a nemi vagy végzettség szerinti megoszlás), hanem a kutatásban feltárni kívánt, általunk nem ismert jelenségek esetében is (pl. az előítéletesek aránya, a külföldön munkát vállalni tervezők aránya stb.). Ha ismernénk ezek megoszlását az alapsokaságban, nem kellene kutatnunk. De akkor honnan tudhatjuk, hogy az általunk mért előítéletesség aránya hogyan viszonyulhat a teljes alapsokasági megoszláshoz? Onnan, hogy milyen mintavételi módot alkalmaztunk. Ha mindenkinek egyenlő esélye volt a mintába való kerülésre, akkor a valószínűség-számítás szabályait alkalmazva meg tudjuk határozni a mintavételi hibát. Ha más módon vettünk minR2/14


tát, akkor erre esélyünk sincs. Ez nem azt jelenti, hogy a minta rossz, hanem azt, hogy nem tudjuk megmondani, milyen. A reprezentativitás tehát a mintából levont következtetések általánosíthatóságának alapfeltétele, melyet egyetlenegy dolog garantálhat: a megfelelő mintavétel. Azonban arról, hogy ténylegesen és általában milyen mértékben reprezentatív a mintánk, csak a legritkább esetben tudunk meggyőződni, ugyanis csak arra van lehetőségünk, hogy néhány jellemző szerint ellenőrizzük a reprezentativitást (pl. nem, iskolaszerkezet, életkor, településtípus). Szólni kell még két fontos módszertani fogalomról: a mintavételi és a nem mintavételi hibáról, azért is, mert az ifjúságkutatásokban a szerzők gyakran mindkettőről hallgatnak. A legfontosabb, hogy a kérdőíves kutatásokban a mintavételi hiba nem hiba, hanem annak a statisztikai mutatója, hogy a mintából kapott adatok a valószínűség-számítás szerint mennyire pontosan közelítik meg a teljes alapsokaság adatait. Két fogalommal lehet számszerűsíteni a mintavételi hibát: a megbízhatósági szinttel és a konfidencia intervallummal. A konfidencia-intervallum az a zóna, amelyben az alapsokaság vizsgált értékének az adott megbízhatósági szinten találhatónak kellene lennie*. Ez a fogalompár a következőképp jelenhet meg a kutatási beszámolóban: „95 százalékos valószínűséggel állíthatjuk, hogy az általunk kapott adatok maximum plusz-mínusz 3,2 százalékkal térnek el a tényleges adatoktól.” Nyilván itt a konfidencia intervallum a plusz-mínusz 3,2 % (tehát összesen 6,4 %), a megbízhatósági szint pedig a 95 százalékos valószínűség. A mintavételi hiba nagysága nagyon fontos mutatója az adatfelvételnek. A hiba nagysága alapvetően öt tényezőtől függ: a mintanagyságtól, az alapsokaság nagyságától, az alapsokaság homogenitásától, a mintavétel módjától (a rétegzés *

Az elfogadott megbízhatósági szint 95 százalék, ami azt jelenti, hogy ha egy kutatást húszszor elvégzünk, a kapott adatok maximum egyszer eshetnek az intervallumon kívül. Persze a megbízhatósági sáv ismeretében sem tudjuk, hogy a konkrét mintából származó becslések a valódi (alapsokaságbeli) paraméterektől milyen messze vannak. Annak a valószínűségét tudjuk csak kiszámolni, hogy a konkrét értékek az adott intervallumon belül vannak-e. R2/15


csökkenti, de a csoportos mintavétel növeli), illetve a válaszok típusától és eloszlásától. Ezek közül a legfontosabb, hogy a minta nagyságának növelése csökkenti a mintavételi hibát csakúgy, mint a minta homogenitása és az alapsokaságbeli arány szórásának alacsonyabb mértéke. Az esetek túlnyomó többségében nem a teljes sokaságra szeretnénk becslést adni, hanem egy konkrét kérdésünkre kapott válaszok (pl. a külföldi munkát tervező hallgatók) arányát szeretnénk megbecsülni. A gyakorlatban ez a kérdés a következőképpen merül fel: ha a mintán alapuló kutatás eredményeként látunk egy becsült értéket (pl. azt, hogy a felmért fiatalok 20 százaléka két éven belül tervez külföldi munkavállalást), akkor vajon mit mondhatunk a teljes ifjúsági korosztály vonatkozásában. Ebben az esetben megnézzük, hogy ha a becsült érték lenne a valódi érték (amit akkor kapnánk, ha mindenkit megkérdeznénk, nem csak a mintát), akkor adott biztonsággal – pl. 95 százalékos valószínűséggel – mekkora lenne a hiba. Ha a mintanagyság pl. 1000 és a becsült érték 20 százalék, akkor jó közelítéssel azt mondhatjuk, hogy az intervallum (17,5%–22,5%) olyan eljárással keletkezett, amely az esetek 95 százalékában tartalmazza a valódi eredményt. Az alábbi táblázat azt mutatja meg, hogy eltérő elemű minták vagy alminták esetében a népességben meglévő valódi arány egy változónál (amit persze nem tudunk, hiszen ha tudnánk, nem kellene mérni) – a becsült értékek alapján – milyen tartományban (konfiedencia intervallumban) várható, 95 százalékos megbízhatósági szint esetén.

R2/16

Valódi arány az alapsokaságban

59,8

49,6

61,0 72,2 84,1 90,7

70 % 80 %

R2/17 90 % 95 %

99,3

95,9

87,8

79,0

50 %

39,0

69,6

30,4 40,2

40 %

15,9 27,8

50,4

21,0

30 %

60 %

4,1 12,2

10 % 20 %

9,3

Max.

97,5

93,4

84,5

75,2

65,5

55,7

45,5

35,2

24,5

13,4

2,5

97,5

93,4

84,5

75,2

65,5

55,7

45,5

35,2

24,5

13,4

7,5

Max.

Min.

0,7

Min. 5%

300 fős minta

100 fős minta

1000 fős minta

98,0

94,2

85,5

76,4

66,8

56,9

46,8

36,4

25,5

14,2

2,0

Min.

92,5

86,6

75,5

64,8

54,5

44,3

34,5

24,8

15,5

6,6

8,0

Max.

93,6

88,1

77,5

67,2

57,0

46,9

37,0

27,2

17,5

8,1

3,6

Min.

96,4

91,9

82,5

72,8

63,0

53,1

43,0

32,8

22,5

11,9

6,4

Max.

Megfigyelt arány a mintában

500 fős minta

93,9

88,5

78,0

67,7

57,5

47,5

37,5

27,7

18,0

8,5

3,9

Min.

96,1

91,5

82,0

72,3

62,5

52,5

42,5

32,3

22,0

11,5

6,1

Max.

1500 fős minta

100-3000 fős (al)minta várható teljesítménye 95 százalékos megbízhatósági szinten

95,8

91,1

81,4

71,6

61,8

51,8

41,8

31,6

21,4

11,1

5,8

Max.

(Rudas 1998)

94,2

88,9

78,6

68,4

58,2

48,2

38,2

28,4

18,6

8,9

4,2

Min.

3000 fős minta Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértése… Gyakorlati kérdések


A táblázat értelmezése a következő: ha tudnánk, hogy egy kérdésben az alapsokaságban (pl. a gimnazista tanulók körében) a valódi érték 50 százalék (pl. 50 százalékuk szeretne külföldi munkát), akkor ha közülük mondjuk 500 fős mintát veszünk, akkor a mintából becsült megoszlás 95 százalékos megbízhatósági szinten* valahol 45,6 és 54,4 százalék között lesz, hogy pontosan hol, azt nem lehet tudni. Ha ugyanezt nem 500 fős, hanem csak 100 fős mintán mérjük, akkor a mintából becsült megoszlás 40 és 60 százalék között lesz. Ellenben, ha van rá lehetőségünk, és mondjuk egy igen nagy, 3000 fős mintán dolgozhatunk, akkor 48,2 és 51,8 százalék közé esne az 50 százalék becslése. Vagyis látható, hogy egy valószínűségi mintából a minta méretének növelésével javul a becslés. A táblázatból az is kiderül, hogy a becslés ugyanakkor adott minta esetében javul (kisebb lesz a minimum és a maximum becsült érték közötti távolság, ami egyébként éppen a mintavételi hiba fele**), ha a valódi érték a legnehezebben becsülhető 50 százaléktól bármilyen irányban eltér. A kutatási beszámolókban célszerű feltüntetni az adott mintához tartozó legrosszabb becslést, ami az előbb bemutatott 50 százalékos valódi megoszláshoz tartozó hibahatárt jelenti, mert ez egyben az adott mintanagysághoz tartozó maximális becslési hiba (az adott megbízhatósági szinten). Ez egy 100 fős mintánál vagy almintánál 95 százalékos szinten ±9,8 százalék, vagyis összesen 9,8+9,8=19,6 %, ellenben egy 1000 fős mintánál már csak ± 3,1, vagyis összesen 6,2 százalék. A fenti táblázat arra is alkalmas, hogy jó közelítéssel meghatározzuk, milyen intervallumba esnének a valóságban a kutatási beszámolóban közölt adatok a mért eloszlás és az ismert elemszám mentén, vagyis alkalmas arra, hogy ezek alapján megvizsgáljuk a mások által közölt adatok megbízhatóságát. Pl. ha egy felmérés kapcsán egy cikkben azt olvassunk, hogy a kérdőíves vizsgálat 496 ifjúsági szervezet reprezentatív mintáján zajlott, és azt találta, hogy a mintába került szervezetek *

Ez azt jelenti, hogy ha a mérést 100 alkalommal végeznénk el egymástól függetlenül, akkor 100 esetben 95-ször a jelzett tartományban lenne az érték. ** Az adott mintanagyság és alapsokaságbeli értékhez tartozó mintavételi hibát ± irányban hozzá kell adni, illetve le kell vonni az értékből, így kapjuk meg az intervallumot, amiben várható a becslés. R2/18


46 százaléka nem jut pénzhez a programjaihoz, ebben az esetben a mintanagyság (469) és a becsült megoszlás (46 százalék) ismeretében a táblázatban keressük ki a legközelebbi értékeket (500-as minta, 50 százalékos megoszlás). Ebből kiderül, hogy a valódi érték valahol 45 és 54 százalék között lehet (95 százalékos megbízhatósági szinten), vagyis ha minden ifjúsági szervezetet megkérdeznénk, akkor a valós érték (azaz akik nem jutnak pénzhez) ebben a tartományban lenne. Egy ekkora mintán a 46 százalékos megfigyelt eredményhez az elvárt szinten ± 4,5 százalékos mintavételi hiba, vagyis maximum 9 százalékos hiba tartozik. Vegyük észre azonban – és az nagyon fontos –, hogy ha egy kijelentést nem a teljes mintára, csak annak egy részére (pl. a fővárosi ifjúsági szervezetekre) vonatkoztatunk, akkor már nem számolhatunk a teljes mintára vonatkozó mintavételi hibával, hanem csak az alminta elemszámára vonatkoztatottal. A mintanagyság tehát nem mindig a teljes minta nagysága. Ha részsokaságokról (alcsoportokról) akarunk megállapításokat tenni, úgy kell felfognunk, mintha kisebb mintát vettünk volna kisebb alapsokaságból. Az is nagyon fontos, hogy mindezen számítások és becslések csak a valószínűségi mintákra vonatkoznak, vagyis olyan mintákra, ahol érvényesülnek a valószínűség-számítás szabályai. A kvótás minták mintavételi hibájáról semmit sem lehet mondani ezen az alapon, de az ilyen mintákat nem is igen fogadják már el komoly kutatás alapjának. A maximális hibahatár különböző nagyságú valószínűségi mintákkal történő becslés esetén (95 százalékos megbízhatósági szinten) 35% 30%

27,7%

25% 20% 15%

19,6% 13,9% 11,3%

10%

9,8%

8,8%

8,0%

7,4% 6,9%

5% 0%

6,5% 6,2%

5,1% 4,4%

3,6% 2,8%

2,2% 2,0%

50 100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 1500 2000 3000 5000 800010000 minta nagysága

R2/19


A valószínűségi mintáknak alapvetően két fajtája van: a véletlen, illetve a torzított véletlen kiválasztáson alapuló minták*. Tegyük fel, hogy az ifjúságkutatásunk egy adott település egy konkrét korosztályára, pl. a 16 éves (illetve pontosabban az 1993-ban született) tanulókra fókuszál. Mondjuk 28 000 ember tartozik a vizsgálat alapsokaságába, ebből kell valamilyen mintavételi eljárással kiválasztani a mintát. Az egyszerű véletlen mintavétel nagyon egyszerűen azt jelenti, hogy megszerezzük az összes tanuló listáját (pl. az önkormányzat nyilvántartásából), és véletlenszerűen kiválaszthatjuk a mintába tartozó mintavételi egységeket természetesen úgy, hogy minden mintavételi egységre csak egyszer eshet a választás. A módszer garantálja, hogy minden 16 éves lakosnak ugyanakkora esélye legyen a mintába kerülni. Az egyszerűség ellenére a kutatók ezt az eljárást viszonylag ritkán alkalmazzák, mert ebben az esetben könnyen előállhat az a helyzet, hogy egy-egy kisebb településrészről egy-két tanuló kerül csak a mintába, ami megnehezíti az adatfelvétel technikai lebonyolítását. Ugyanakkor kétségtelen, hogy módszertanilag pontos megoldás, hiszen semmiféle torzító hatás nem érvényesülhet a minta kiválasztása során. Az egyszerű véletlen mintavétel nemcsak azért számít a valószínűségi mintavételek ősének, mert a legegyszerűbb, hanem azért is – és ez igen lényeges –, mert az egyszerű véletlen mintavételre vonatkozva értelmezhetők a különböző statisztikai mutatók, s a különféle statisztikai adatelemző programok ezekkel számolnak. Ha ismert az összes elem (tanuló) listája, egyszerű, megbízhatóbb eredményeket hozó módszer a szisztematikus mintavétel is. Ez esetben a teljes felsorolás minden k-adik elemét (szisztematikusan) válogatjuk be a mintába. Pl. a 28 ezer 1993-ben születettből, ha 1000 fős mintára van szükségünk, minden 28-dik elemet vesszük be a mintába. Csupán az első mintába kerülő elemet választjuk ki véletlen módon. Először tehát véletlenszerűen választunk egy számot 1 és 28 között, ez a sorszámú elem kerül a mintába, majd utána sorban minden 16-dik.

*

A valószínűségi mintavételek réme a válaszmegtagadás és a meghiúsulások. Ezekre később térünk vissza. R2/20


Ez a véletlen kezdőpontú szisztematikus mintavétel*. A gyakorlatban a szisztematikus mintavétel lényegileg megegyezik az egyszerű véletlen mintavétellel**. Az egyszerű véletlen és a szisztematikus mintavétel biztosítja a minta bizonyos fokú reprezentativitását (minden szempontból!), és lehetővé teszi a fellépő mintavételi hiba egyszerű megbecslését is. A rétegzett mintavétel segítségével tovább lehet csökkenteni a várható mintavételi hibát***. Fontos szabály, hogy ha az alapsokaság homogén, a mintavételi hiba kisebb. Egynemű sokaságból kisebb hibával vehetünk mintát, mint vegyes, heterogén sokaságból. Pl. ha a diákok olvasás-szövegértési képességit mérő index adatainál 99 százalék 600 pont felett teljesít, akkor igen valószínűtlen, hogy bármely valószínűségi mintában ettől lényegesen eltérő arányt találnánk. Lényegesen nagyobb a mintavételi hiba akkor, ha a populáció két egyenlő félre oszlik, pl. a diákok fele 500 pont alatt, fele 500 pont felett teljesít. Erre alapoz a rétegzett mintavétel: ahelyett, hogy a nagy, teljes populációból választanánk ki a mintánkat, megfelelő számban választunk ki elemeket a sokaság egynemű részcsoportjaiból. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy nem egy, hanem rétegenként egy mintát veszünk. Először iskolatípusonként csoportosítjuk a 28 ezer tanulót, majd megfelelő számú szakiskolást, gimnazistát és szakközépiskolást választunk ki. Ha nem rétegeznénk a mintavételt az iskolatípus szerint, e változó ugyanolyan mintavételi hibának lenne kitéve, mint a többi. Az iskolatípus szerint rétegzett mintában azonban ennek a változónak nullára csökken a mintavételi hibája. Összetettebb rétegzés is alkalmazható a nagyobb horderejű kutatásokban, pl. az iskolatípus szerinti rétegzést ki lehet egészíteni a nem vagy a település sze-

*

Ebben az esetben a mintavételi intervallum a beválogatott elemek közötti szabályos távolság 28, a kiválasztási arány pedig a mintába bekerülő elemek aránya, 1/28 vagyis 3,57 százalék. ** A szisztematikus mintavételben rejlik azonban egy veszély, ha a tanulók felsorolása ciklikus jellegű és a ciklus hossza (vagy többszöröse, esetleg osztója) egybeesik a mintavételi intervallum hosszával, akkor a minta erősen torzíthat. *** A rétegzett mintavételt sajnos több ifjúságkutatásban össze szokták keverni a kvótás mintavétellel (a kettőnek semmi köze sincs egymáshoz). R2/21


rinti, esetleg az évfolyam stb. szerinti rétegzéssel, csak arra kell vigyázni, hogy a mintában egy-egy homogén csoportra megfelelő elemszám jusson. A rétegzés arra szolgálhat, hogy a helyi vagy országos méréseknél az ifjúságot viszonylag homogén részcsoportokra osszuk*, és mindegyikből megfelelő számú elemet válasszunk ki. Amennyiben a rétegképző változó (pl. iskolatípus) összefügg mondjuk az iskolai teljesítménnyel, a rétegzett minta a teljesítmény mérése tekintetében is lényegesen pontosabb lesz. A rétegképző változók megválasztása leginkább attól függ, hogy milyen változók állnak a rendelkezésünkre, amelyek mentén csoportosítani tudjuk az alapsokaságot. Nagyobb ifjúsági vizsgálatok esetében összetett, többlépcsős valószínűségi mintavételi eljárást is követhetünk. Ezzel kapcsolatban fontos előrebocsátani, hogy ami bonyolultabb, az nem feltétlenül jobb is. A többlépcsős mintavételt gyakran kizárólag szervezési – és esetleg anyagi – okokkal lehet indokolni, szakmai érvek nem nagyon szólnak mellette. Pl. a mintavétel során először iskolákat választunk ki, majd iskolánként tanulókat véletlenszerűen. Vagyis először az elemek csoportjait választjuk ki, majd azután – az egyes kiválasztott csoportokon belül – mintát veszünk az elemekből. Tény, hogy a többlépcsős minta elkerülhetetlenül rontja a kapott eredmények pontosságát, nagyobb lesz tőle a mintavételi hiba. Talán ennél is nagyobb gond, hogy erről a kutatók el szoktak felejtkezni, és sokszor akkorának veszik a többlépcsős mintavétel hibáját, mintha egyszerű véletlen hiba lenne**. Fontos az is, hogy ne sérüljön a valószínűségi mintavétel azon alapelve, hogy minden mintatagnak egyenlő esélye legyen a kiválaszttatásra. Ha a mintában először kiválasztjuk az iskolákat, majd iskolánként véletlenszerűen a tanulókat, ez a minta, noha véletlenszerűnek tűnik, mégsem az, hiszen nincs mindenkinek egyenlő esélye a mintába kerülésre. Egy nagyobb iskola tanulója * A csoportok között és ne azokon belül legyenek nagyok a különbségek. ** Ugyanis a mintavételi hibát a mintaelemek között megfigyelt eltérések, azok szóródása alapján becsli meg a számítógép. Márpedig ha ezeket az elemeket viszonylag egynemű csoportokból vesszük, így túl szép becslést ad, melyet korrigálnunk kell, figyelembe véve azt is, hogy csoportos mintavételt alkalmaztunk. R2/22


ez esetben lényegesen kisebb eséllyel kerül a mintába, mint egy kisebb iskola tanulója. E probléma megoldására létezik a többlépcsős, elemszámmal arányos valószínűségi mintavétel. Ahogy a név is mutatja, a módszer azt a megoldást kínálja, hogy az iskolák egyes csoportjainak a csoport méretével arányos mintába kerülési valószínűséget adunk. Tehát tízszer akkora esélye lesz a kiválasztásra annak az iskolának, melyben száz 16 éves van, mint annak, amelyben tíz. Ha az egyes iskolák kiválasztási valószínűségét megfelelően módosítjuk, az egyes csoportokból már lehet ugyanolyan számú tanulót kiválasztani. A lényeg az, hogy minden tanuló kiválasztási valószínűsége ugyanakkora legyen. Egy tanuló kiválasztási valószínűsége viszont egyenlő az iskola kiválasztási valószínűségének és az iskolán belül a tanuló kiválasztási valószínűségének szorzatával. A többlépcsős mintavételnek tehát minden – főleg anyagi és szervezésbeli – előnyén túl van egy igen lényeges és elkerülhetetlen hátránya: növeli a mintavételi hibát, vagyis adataink kevésbé lesznek megbízhatóak. A rétegzés azonban – éppen ellenkezőleg – csökkenti a mintavételi hibát. Rétegzési lehetőségeink ugyanazok, mint amikor a teljes listából egylépcsős mintát veszünk, az iskolák mintájához például először rétegezzük az iskolákat földrajzi régió, nagyság vagy akár a roma tanulók aránya szerint. Az ifjúságkutatások között nagyon gyakran találkozhatunk olyan kutatásokkal, amelyek nem valószínűségi mintán dolgoznak. Ezeknek közös jellemzője, hogy az eredményeik általánosíthatóságával vigyázni kell. Ilyen mintavételi mód a kvótás mintavétel, a szakértői minta, a hólabda minta vagy az utcai megkérdezés. A kvótás mintavétel alapja a vizsgálandó populáció jellemzőit bemutató kvótamátrixnak. Ez a táblázat tartalmazza, hogy a korosztály hány százaléka a férfi, és mennyi a nő, illetve hogy az egyes nemek hány százaléka esik a kor, iskolatípus stb. szerinti különböző kategóriákba. Pl. egy helyi ifjúsági kvótás minta kialakításához ismernünk kell, hogy a korosztály hány százaléka mondjuk gimnazista R2/23


elsős lány, gimnazista másodikos lány, szakiskolás elsős fiú stb. – a táblázatban előforduló minden lehetséges kombinációt számba véve. Ha kitöltöttük a mátrixot, a táblázat minden cellájához hozzárendeljük a relatív gya koriságot. Minden cellába annyi tanulót „gyűjtünk”, amennyi megfelel e személyek alapsokaságban betöltött arányának, így minden pontatlanság nélkül olyan mintát kapunk, ahol a korosztályi arányok a kvótamátrixnak megfelelők. A módszer könnyűségének és egyszerűségének azonban ára van, amiről a kutatók hajlamosak elfelejtkezni. Az egyik, hogy a reprezentativitás csak az előre megadott (iskolatípus, nem stb.) dimenziókra igaz. Miért feltételezzük, hogy ha egy ifjúsági minta a nem vagy az iskolatípus szerint reprezentatív, akkor reprezentatív lesz a mért, de általunk nem ismert dimenziókra (pl. továbbtanulási motiváció, előítéletesség, attitűdök stb.) is? Ezt a feltételezést matematikailag semmi nem indokolja, csupán bízunk benne. Továbbá azt is tudnunk kell, hogy a minta kiválasztásánál előre nem tervezhető torzítások léphetnek fel. Elég, ha arra gondolunk, hogy mondjuk egy iskolába eljuttatunk 10 kérdőívet arra kérve a kollégákat, hogy töltessék ki azt 2-2 elsős fiúval-lánnyal és 3-3 másodikos fiúval-lánnyal, azonban az iskolai kiválasztás elkerülheti azokat a tanulókat, akik az iskolát „blamálhatják”, hiszen a kiválasztás alapvetően a kollégák szubjektív ítéletén múlhat. Tehát a módszerrel, bár kontroll alatt tartunk néhány kvótaváltozót, nem vagyunk képesek igazából befolyásolni rengeteg egyéb, igen lényeges jellemzőt. A kvótás kutatásokról le kell szögezni, hogy alkalmasint meglepően jól működhetnek mintavételi eljárásként, azonban a kvótamódszert színvonalas kutatásnál nem illik használni. Szintén nem valószínűségi minta a szakértői mintavétel, amikor mi döntjük el, hogy ki is kerüljön a mintába és ki nem. Akkor lehet alkalmazni, ha az alapsokaság egy olyan kisebb részét szeretnénk vizsgálni, amelynek sok tagját könnyű felismerni, ám mindet számba venni szinte lehetetlen. Például ha az ifjúsági szervezetek aktív tagjait szeretnénk vizsgálni, egy részükről nyilvánvaló, hogy vezetők (formális vezetők) – nehezen kivitelezhető azonban meghatározni, hogy kik R2/24


pontosan az informális vezetők, kik az aktív tagok, és mintát venni közülük. De talán a cél szempontjából elegendő mennyiségű adathoz juthatunk azok megkérdezésével, akik jól láthatóan a vezetők és az aktív véleményirányítók (opinion leader) közé tartoznak. A szakértői minta sem reprezentatív, de gyakran nincs is szükség/lehetőség ilyen mintára. A hólabda típusú mintavétel egy másik lehetőség nem valószínűségi minták vételére a jól körül nem határolható csoportokból. Lényege, hogy a mintába a minta tagjai ajánlják egymást. Praktikusan csak az első néhány alany kiválasztása történik pl. szakértői mintával, a többi mintatagot a megkérdezett alanyok ajánlják. Ez a mintavételi technika sem reprezentatív, a szakértői mintavételhez hasonlóan általában csak az alapjellemzők felderítésére alkalmas. Végezetül szólni kell az ún. fogyasztáshelyi mintákról, amelyek a piackutatásokban igencsak elterjedtek, de e módszert az ifjúságkutatásokban is gyakran alkalmazzák. A fogyasztáshelyi minta az adott adatfelvételi helyen elérhető kliensek megkérdezésén alapul. Ilyen mintával lehet a leghatékonyabban elérni az adott ifjúsági szolgáltatást igénybevevőket. Például ha azt szeretnénk megtudni, hogy az ifjúsági irodákba, tanácsadókba érkező tanulók mennyire elégedettek a tanácsadó szolgáltatásával, működő módszer számunkra a megfelelő módon kiválasztott irodák bejáratánál interjúk készítése a kijövőkkel. Alkalmazhatjuk ezt egy-egy rendezvény (állásbörze, fesztivál stb.) látogatóinak felmérésekor is. Mindezekkel együtt azonban a fogyasztáshelyi adatfelvételekről jellemzően nem lehet tudni, hogy reprezentatívak-e a szolgáltatást igénybevevőkre, hiszen nem tudjuk, hogy akik kimaradtak a kérdezésből, milyen főbb jellemzőkkel bírnak. Részben mintavételi, részben pedig adatfelvételi probléma a válaszmegtagadás. Ez ezért gond, mert a (pl. pontatlan alapadatok miatti) meghiúsulások és a megtagadások általában nem véletlenszerűek, tehát torzítják a becslésünket. Nézzünk egy olyan példát, amikor – az ifjúságkutatásokban amúgy gyakran használt – viszonylag kis mintán dolgozunk. 500 serdülőt akarunk megkérdezni a R2/25


városban arról, hogy mit gondolnak a könnyű drogok legalizálásáról. Tegyük fel, hogy az 500 serdülőből csak 400-at sikerült elérni, és csak 300 volt hajlandó válaszolni a kérdésünkre, körükben pedig azt mértük, hogy a 300 válaszadó 70 százaléka támogatná, 30 százaléka ellenezné. Ekkora mintánál és ilyen eloszlásnál 95%-os megbízhatósági szinten a konfidencia-intervallum plusz-mínusz 5,2 %, tehát igencsak magabiztosan állíthatjuk, hogy a serdülők többsége támogatná a legalizálást. Igen ám, csakhogy közben elfelejtkeztünk arról, hogy 200 serdülőt ilyen-olyan okokból nem sikerült megkérdeznünk. Mi alapon feltételezhetjük, hogy ez a 200 ember hasonlóan vélekedik, mint a megkérdezett 300? Nyilván erre nincs alapunk, s ha a 200 meg nem kérdezett véleménye jelentősen eltér a megkérdezettekétől, akkor eredményeink teljesen hibásak is lehetnek. Ha extrém esetben a 200 meg nem kérdezett serdülő (akik amúgy a mintába bekerültek, csak adatunk nincs tőlük) egyöntetűen ellenzi a legalizálást, akkor a 70%-os támogatási arány a valóságban 42 %-ra csökkenne, és az eredetileg levont következtetésünk totális tévedésnek bizonyulna*. A következő táblázat azt mutatja, hogyan csökken ugyanazon konfidencia-intervallum megbízhatósági szintje különböző megtagadási arányoknál. Az adatok ötszáz fős valószínűségi mintára vonatkoznak, és azt mutatják, hogy a – normális esetben 95 %-os – megbízhatósági szint mekkorára csökken a megtagadók arányának növekedése, illetve a válaszmegtagadók és a válaszadók értékei közötti különbség növekedése függvényében.

*

A probléma kezelésre a súlyozással történő utólagos korrigálást, a pótlást, illetve a minta előzetes torzítását alkalmazhatjuk, de mindegyik módszernek van hátránya, talán leginkább az, hogy igazából csak elfedik a torzításokat. R2/26


500 fős minta, 95 százalékos konfidencia intervallum

Nincs megtagadó

10% megtagadó

20 % megtagadó

30% megtagadó

A válaszadók és a nem válaszolók értékei között nincs különbség

95 %

95 %

92 %

90 %

A válaszadók és a megtagadók értékei között 5 % különbség van

95 %

93 %

90 %

85 %


95 %

91 %

83 %

70 %


95 %

88 %

71 %

51 %


95 %

84 %

53 %

27 %

(Forrás: Rudas 1998: 76.)

A magas arányú válaszmegtagadás, illetve mintából való kiesés veszélyeztetheti az ifjúságkutatásunk megbízhatóságát, és ezzel az egész kutatás érvényessége közvetlenül is veszélybe kerül. 10 százalék meghiúsulás még megengedhető, 20 százaléknál már lehetnek kétségeink, 30 százalék kieső mintaelem felett pedig már csak óvatosan fogalmazhatunk a kutatásból levont következtetések esetében. Nem lehet eleget hangoztatni tehát, hogy törekedni kell a mintába került válaszadók teljes körű elérésére.

R2/27


Az adatfelvétel gyakorlati kérdései Kérdőíves adatfelvétel A kérdőíves felmérés – más néven a survey – a legelterjedtebb módszer a vélemények felmérésére, társadalmi jelenségek feltérképezésére. Népszerűségét nem kis mértékben köszönheti a közvélemény-kutatásoknak, hiszen ezek jelentős publicitást kapnak. Ugyanakkor ez a publicitás az egész kutatásmódszertant egyfajta “kérdőívezéssé” is redukálja. Van ennek még egy árnyoldala: a gyakori alkalmazás miatt nagyon sokan gondolják, hogy egy kérdőív összeállításában semmi rendkívüli nincs, azt bárki meg tudja csinálni. Egy survey megtervezése azonban nem egyszerű feladat, számos buktatót rejt magában. Ezek két nagy témakör, a kérdőívek összeállítása és a kérdőívek felvételének módja köré csoportosulnak. A kérdőívekben alapvetően kétféle kérdéstípussal dolgozhatunk: nyitott és zárt kérdésekkel. Nyitott kérdések esetén a válaszadónak a feltett kérdésekre a saját megfogalmazásában kell válaszolni. Például: “Ön mit tart a település legfontosabb hiányzó ifjúsági szolgáltatásának?” Ilyenkor a kérdőíven elég üres helyet kell hagyni a válasznak. A zárt kérdések esetén előre megadott válaszlehetőségek vannak, a válaszadónak ezek közül kell választani. Például: “Ha működne a településen adósságkezelő szolgálat a fiatal felnőtteknek, Ön (1) biztosan igénybe venné, (2) valószínűleg igénybe venné, (3) valószínűleg nem venné igénybe vagy (4) biztosan nem venné igénybe?” A két kérdéstípusnak egyaránt megvannak az előnyei és a hátrányai is. A nyitott kérdéseknél a lehető legpontosabban megtudjuk a válaszadó véleményét, de utólag ezt elég nehéz bekódolni és elemezhető formába hozni. A zárt kérdéseknél a kódolás és a feldolgozás igen könnyű és gyors, csak elegendő válaszkategóriát kell felkínálni, hogy azok a teljes lehetséges válaszspektrumot felöleljék.

R2/29


Emellett a válaszkategóriáknak egymást kizárónak kell lenniük, hogy a kérdezett ne választhasson többet közülük (kivéve, ha éppen ez a cél). Van egy harmadik kategória is: a nyitott és zárt kombinációja, amikor a kérdést nyitottan tesszük fel, de a lehetséges válaszkategóriák már eleve zártak. Ennél a típusnál előre tudni kell, milyen válaszokat várhatunk, de a válaszadó mégis maga fogalmazza meg azokat. Mivel nem lehet mindig minden választ előre kitalálni, hagyni kell egy “egyéb” kategóriát, ahová feljegyezhető az a válasz is, amelyre előre nem gondoltunk. A kérdéseket a lehető legrövidebben, de érthetően kell megfogalmazni, nehogy a válaszadó valami egészen másra adjon választ, mint amire mi gondoltunk. Az érthetőségnél külön figyelni kell a többértelműség elkerülésére, vagyis nem szabad egy kérdésbe több állítást zsúfolni. Például: “Egyetért Ön azzal a kijelentéssel, hogy az ifjúság erkölcsei lazábbak, mint régebben, és ezért az oktatás tehető felelőssé?”. Ilyenkor számos válaszadó gondba kerülhet, hiszen egyetérthet a lazább erkölcsökkel, de nem gondolja, hogy ezért az oktatás felelős (ami valóban nem biztos). Mindenképpen el kell kerülni a tagadó kérdéseket is, mivel sokan a témával kapcsolatos első reakciójuk alapján válaszolnak, nem mélyednek bele a pontos kérdésbe, így éppen ellenkező válaszokat kaphatunk. Ugyanígy kerülendők a sugalmazó kérdések is. Sok válaszadót orientálhat a következő kérdés: “Ön egyetért vagy nem ért egyet azzal, hogy a településünkön ifjúsági programokra az amúgy is szűkös önkormányzati költségvetésből több száz millió forintot költsünk?”. A sugalmazó fogalompár a „szűkös” / „több száz millió”, melyek hatására feltehetően kevesen választanák az igenlő választ. Van, amikor a kérdezett több válaszlehetőséget is választhat (pl.: Milyen forrásokból tájékozódik a faluban történt eseményekről?). Ez esetben kétféle technika használatos. Az egyik az ún. additív kódolás, amikor a válaszkategóriák kódjai nem folyamatosan egytől pl. négyig terjednek, hanem a következő összetételben: 1, 2, 4, 8. A kódérték a kiválasztott válaszok kódjának összege (pl. az első és az utolsó választása esetén 9). A másik technika helyigényesebb, de egyszerűbb. Itt fel vannak sorolva táblázatos formában a válaszlehetőségek, és csak kétféle R2/30


kód van: “említi” (1) vagy “nem említi” (2). Itt minden válaszlehetőség külön kódpozíció, melynek kétféle releváns értéke lehet, míg az additív kódolásnál egy kódpozíció van, de számos kódérték lehetőségével. Mivel az ifjúságkutatások egyik kritikus pontja a költségvetés, és a költségek csökkentésének egyik lehetséges módja a kérdőívek hosszával való takarékoskodás, a kérdéseket néha alig néhány oldalra zsúfolják össze. Ennek van egy látszólagos előnye, mégpedig az, hogy így a kérdezett nem 20-25 oldalnyi kisebb kötettel szembesül. A tapasztalatok szerint azonban ez csalóka lehet. Sokkal nagyobb lehet ugyanis a kérdezett csalódása, ha már negyedórája válaszolgat a kérdésekre, de még mindig nem kell lapozni. A sűrítés további hátránya, hogy nincs elég hely a válaszok kifejtésére, ugyanis még a zárt kérdések esetén is lehetséges, hogy a kérdezett hozzáfűzne valamit, ami árnyalja a véleményét. Emellett a kódolás is nehézkes, illetve könnyen eltéveszthetik a rögzítők is azt, hogy éppen hol járnak. A kérdéseknél nem szabad elfelejteni a kódkockát, amelynek több funkciója is van. Nem elég pusztán a válaszkategória számánál jelölni a kérdezett válaszát, az ugyanis később változtathat, illetve a válaszadó vagy a kérdezőbiztos összefirkálhatja azt, és így nem mindig egyértelmű, hogy melyik is a tényleges válasz. A kódkockába – kódolásra – már a végleges válasz kerül (ezt általában a kérdezés után a kérdezőbiztos otthon végzi el), és így a rögzítőknek nem kell majd keresgélni, hogy melyik válasz a valós. A kódkockák számozása is a rögzítés folyamatánál fontos. Előfordul, hogy olyan kérdéseket kell alkalmaznunk, amelyek nem minden válaszadóra vonatkoznak, de előre nem tudjuk megmondani, hogy kire igen és kire nem. Ekkor ún. feltételes kérdéseket alkalmazunk, a szövegben pedig megfelelő instrukciókat adunk a kérdezőbiztosnak.

R2/31


K29. Legutóbb mikor jártál az ifjúsági irodában? 1 – egy hónapon belül, 2 – egy éven belül, 3 – régebben, vagy 4 – soha? Â ÂUGRÁS A K31. KÉRDÉSRE! 0 – nem tudja X – nincs válasz K30. Az irodában az ügyedet: 1 – könnyen sikerült, 2 – nehezen sikerült, vagy 3 – egyáltalán nem sikerült elintézned? 0 – nem tudja X – nincs válasz Itt a K30. kérdés nyilván nem vonatkozik azokra, akik nem voltak az ifjúsági irodában, ezért azt át kell ugrani. A kérdezőbiztosnak szóló instrukciónak a szövegtől jól elkülönítettnek kell lennie (természetesen ezekre a munka kiadásakor vagy a próbakérdezés során is fel kell hívni a figyelmet). Amikor ugyanazt a kérdést tesszük fel sok változóra, alkalmazhatunk táblázatos formát is. Itt a kérdést csak egyszer kell felolvasni, utána már általában elég az intézmények, szervezetek felsorolása is.

R2/32


Ön szerint az alábbi ifjúsági területeken a városban 2000 óta javult, nem változott vagy romlott a helyzet? javult

nem változott

romlott

nem tudja

1. szórakozási lehetőségek

3

2

1

0

2. fiatalok egészségi állapota

3

2

1

0

3. diákönkormányzatok működése

3

2

1

0

4. ifjúsági érdekérvényesítés lehetősége

3

2

1

0

5. gyermek- és ifjúságvédelem

3

2

1

0

6. pályakezdők munkalehetősége

3

2

1

0

7. az oktatás színvonala

3

2

1

0

8. sportolási lehetőségek

3

2

1

0

9. fiatal felnőttek lakáshoz jutása

3

2

1

0

10. fiatal felnőttek tájékozottsága

3

2

1

0

Végezetül a bonyolultabb kérdéseknél alkalmazhatunk kártyákat. Ilyenkor a kérdezett egy kis kártyán megkapja a kérdést (ez természetesen a kérdezőbiztosok segítségével felvett kérdőívek esetében történhet), és így azt könnyebben értelmezni tudja, mintha csak felolvasnák neki. A kártya alkalmazásának szükségességét/lehetőségét természetesen előre jelezni kell a kérdezőbiztosnak. Az adatgyűjtés a kérdőíves vizsgálatoknál személyesen (face-to-face), postai úton levélben, kontrollált önkitöltős szituációban, esetleg telefonon vagy mostanában már az interneten keresztül is történhet. A face-to-face interjú személyes adatfelvételt, vagyis kérdezőbiztos alkalmazását feltételezi. Előnye kétségkívül az, hogy a válaszadási arány igen magas, és az esetleges félreértések könnyen tisztázhatóak a helyszínen, hiszen a kérdezőbiztos pontosítani tudja a kérdőívet (vegyük észre, hogy ez azonban veszélyforrás is lehet). További előny, hogy a kérdezés alatt, illetve után a kérdezőbiztos feljegyR2/33


zéseket készíthet a kérdezett lakásáról, életkörülményeiről, és ennek során (ha kellően el van látva instrukciókkal) igen jó, objektív megfigyelőnek bizonyulhat. Hátránya az ára, ugyanis a kérdezőbiztosok fizetése igen jelentős, akár 60 százalékot is elérő arányú lehet a kutatás költségvetésében, nem beszélve arról, hogy a járulékos feladatok (pl. oktatás/betanítás) miatt a kutatás időtartama is hosszabb. A kérdezőbiztosoknak (és ez a telefonos kérdezés során is így van) pontosan el kell magyarázni a munka természetét és menetét, hiszen a szerzett adatok hitelessége, pontossága nagymértékben azon múlik, hogy a kérdezőbiztos hogyan, milyen körülmények közt vette fel a kérdőívet. Először is a kérdezőbiztosoknak részletes eligazítást kell tartani, ahol végig kell menni a kérdőív minden egyes kérdésén, együtt megbeszélve a lehetséges buktatókat, nehézségeket. Ez segít abban, hogy a kérdezői szituációban a kérdezőbiztos képes legyen folyamatosan, meglepetések nélkül végigmenni a kérdőíven, lehetőleg könnyed hangnemben. Az eligazítást csoportokban kell megtartani, mivel így könnyebben kiütközhetnek a kérdőív problémás részei. Nagyon fontos a próbakérdezés tartása, ahol minden kérdező legalább egy interjút lefolytatva “élesben” is megismerkedhet a kérdőívvel, és kiderülhetnek további problémák. A kérdezőbiztos megjelenése legyen hasonló a kérdezettéhez, ne keltse jelentősen eltérő társadalmi helyzetben lévő személy benyomását, mert ez akadályozza a kérdezést. Megjelenésével is keltsen bizalmat, fellépése nyílt és őszinte legyen. A kérdőív kérdéseit szó szerint kell felolvasni, attól semmilyen körülmények közt sem szabad eltérni, hiszen akár egy-egy szó eltérés is megváltoztathatja a szöveg értelmezését, kontextusát. Éppen ezért sem rövidíteni nem lehet a szövegen, sem pedig megmagyarázni azt, hogy mit is akart a kutató valójában. Ugyanez érvényes a kérdezett által adott válaszokra is, azokat, különösen a nyitott kérdésekre adottakat, szó szerint kell lejegyzetelni. A kérdezőbiztos feltehet pontosító kérdéseket, esetleg meg is ismételheti a kérdést, ha a kérdezett bizonytalan a válaszadásban és nem elutasító. Ezek a kérdésfeltevések azonban mindig a kérdezőbiztos semleges pozícióját megőrizve kell történjenek.

R2/34


A fenti módszernek az egyik alfaja az ún. kontrollált önkitöltés, amely azt jelenti, hogy noha a kérdezőbiztos felkeresi a válaszadó(kat) pl. az iskolában, az osztályban, az adatokat, mint egy adatlapot, a válaszadó maga tölti ki. Az ifjúságkutatásban talán ez a legelterjedtebb adatfelvételi mód elsősorban a tanuló populáció iskolában történő könnyű elérhetősége miatt. A kontrollált önkitöltés a minta megbízhatósága szempontjából jelentősen nem tér el a hagyományos, személyes megkereséstől, ugyanakkor a kapott válaszokat a kutatási téma nagymértékben befolyásolhatja. Pl. egy drogfogyasztási szokásokat vizsgáló tanulói kérdőív, amennyiben a gyerekek számára nem garantált, hogy tanáraik nem ismerhetik meg az eredményeket, valószínűleg nem teljesen megbízható adatfelvételi mód. Az osztályban folyó, ellenőrzött önkitöltés a tanulókat óhatatlanul is a tudásfelmérő tesztekre emlékezteti, és könnyen lehet, hogy még attitűd-kérdéseknél is a „helyes” válaszokat keresik. A postán kiküldött kérdőívek legfontosabb sajátossága, hogy a visszaküldési hajlandóság igencsak eltérő a különféle társadalmi csoportokban. Az alacsony válaszadási hajlandóság olyan mértékű torzulásokat okozhat, amelyeken a későbbiekben semmilyen módon nem lehet segíteni. Az ilyen módszerrel zajló kutatások esetében különösen fontos, hogy a beszámoló kitérjen a visszaérkezési arányra, illetve a vissza nem küldők jellemzőire, hogy meg lehessen ítélni az adatfelvétel megbízhatóságát és ezáltal az adatok interpretálhatóságát. Az önkitöltés általában nem úgy megy végbe, hogy a kérdezett szépen sorba veszi a kérdéseket, hanem először átfutja az egész kérdőívet. Így a kérdések összeállításánál, sorrendjük meghatározásánál figyelembe kell venni, hogy a kérdezett mindent lát – ellenben a kérdezőbiztossal felvett kérdőívekkel, ahol csak azt hallja, amit felolvasnak neki. Az önkitöltős kérdőíves technikának van azonban két előnye is. Az egyik a relatív olcsóság, ugyanis nem kell kérdezőbiztosokat fizetni, ami egyébként a kutatási költségvetés legnagyobb részét tenné ki. A másik az, hogy egyes intim vagy zavarra okot adó témákban (ha megfelelően sikerül biztosítani a névtelenséget) könnyebben nyilatkoznak az emberek, ha egyedül tölthetik ki a kérdőívet, és nem egy másik személy előtt kell válaszolniuk. R2/35


A világháló napról-napra több végponttal rendelkezik, Magyarországon az internet-penetráció már nem csak a gazdálkodó szervezetek körében éri el azt a szintet, ami lehetővé teszi az internet-alapú kérdezéseket. Az ifjúságkutatások felismerték, hogy a rohamosan fejlődő médium kérdezési eszközként is igénybe vehető, mivel a célszemélyek gyorsan és költséghatékony módon elérhetők. Az online kérdezések elsődleges színterei a kliens és tagszervezeti vagy szolgáltatói ifjúságkutatások lehetnek, ahol a médium primer vagy kiegészítő közegként is bevethető. Az internetes kvantitatív kérdezések problematikája kapcsán módszertanilag alapvetően kétféle megközelítésről beszélhetünk: az offline kérdezések (e-mail research) és az online kérdezések (web interviewing). (Most nem foglalkozunk a világháló szekunder információszerzési felhasználásával, vagy olyan kvalitatív módszerekkel, mint például a virtuális fókuszcsoportok szervezése.) Az offline kérdezés (e-mail research) praktikusan nem más, mint egy e-mailben továbbított (vagy e-mailhez csatolt) önkitöltő kérdőív. A kérdőív automatizáltsága szerint azonban minőségi szintek különböztethetők meg. A legegyszerűbb technikai megoldás, hogy az e-mailhez csatolunk egy szöveges fájlt, amit a megkérdezett kitölt, majd visszajuttat nekünk. A dokumentum doc vagy pdf, esetleg html formátumú, nem automatizált, ezért szükséges a kódolás, adatrögzítés, adattisztítás. Az online kérdezések (web interviewing) esetében a mintába került személyek, szervezetek az interneten, webes felületen tölthetik ki a kérdőívet. Ennek első lépése egy webfelületen készített kérdőív előállítása (erre számos ingyenes vagy fizetős honlap áll már rendelkezésre), majd – általában telefonos adategyeztetés után – következik a névre szóló e-mailek kiküldése. Az e-mailben szerepel a kérdezés tárgya, a hardver- és operációs rendszerigény, a határidők és egyéb szükséges információk. Általában a szövegbe beágyazva olvasható annak a weblapnak a címe (link), amelyről a kutatás során alkalmazott kérdőív elérhető. Amennyiben a megkeresett személy bizonyos időintervallumon belül nem keresi fel a webhelyet, emlékezető e-mailt kap, opcionálisan telefonon is újra fel lehet keresni. Biztonsági eszközökkel lehet szavatolni, hogy csak a kompetens személy és csak egyszer (de nem egy alkalommal; azaz megszakíthatja az interjút) tölthesse ki a kérdőívet: (csak felhasználónév és jelszó birtokában lehet hozzáférni R2/36


a kérdőívhez, a felhasználónév és jelszó egyedi, azokat a kapcsolatfelvételt célzó e-mail tartalmazza). A kérdőív adatai egyből egy adatbázisba kerülnek, s a kérdezés végeredménye egy adatfájl, ami – optimális esetben – nem igényel már különösebb adattisztítást és konvertálható más formátumba (Excel, SPSS). Összefoglalásul elmondható, hogy a webalapú kérdezések nagy potenciállal bírnak az ifjúságkutatások területén. Az adatfelvételi eljárás ideje és költsége szempontjából rendkívül előnyös; ám csak olyan kutatások esetében alkalmazható, ahol a célcsoport minden tagja rendelkezik internetkapcsolattal (pl. ifjúsági szolgáltató intézmények, referensek, önkormányzatok, iskolák), vagy amikor megoldható, hogy egy csoport egy gépteremben egy időben (pl. informatika órán az iskolában) töltse ki a kérdőíveket. A telefonon történő kérdezés elterjedt, olcsó és gyors módszer lehet bizonyos témákban, viszont ne felejtsük el, hogy gyakran éppen a célcsoport tagjai (pl. hátrányos helyzetű, kirekesztett tanulók) nem rendelkeznek telefonnal, illetve a mobiltelefonok sem alkalmasak az ilyen kutatásokra. A telefonos kutatásnál személyesebb témákra könnyebben lehet választ kapni, mivel egy „személytelen” hangnak kell felelni. Ez persze azt is magával hozza, hogy az interjút a kérdezett – pl. a telefon letételével – könnyebben félbeszakíthatja, mint ha pl. a lakásban ülő kérdezőbiztost dobná ki. Ugyanakkor a telefonos kérdezés során csak rövid kérdőíveket használhatunk. Telefonos adatfelvétel ifjúságkutatásokban elsősorban akkor javasolt, ha nem konkrétan az ifjúságot keressük, hanem pl. az ifjúsággal foglalkozó intézményeket, szervezeteket. Csak bizonyos célcsoportban lehet reprezentatív telefonos mintát készíteni* (pl. intézmények vagy ifjúsági szakértők körében, ahol egy jegyzék alapján mindenki biztosan elérhető). Egy másik probléma, hogy a telefonos interjú hossza erősen limitált, 10-15 kérdésnél *

Koránt sincs mindenkinek telefonja, sokan titkosítják a telefonokat, ráadásul a mintakiválasztás is kockázatos. Bizonyos célcsoportokban azonban, ahol a minta alapját képező teljes lista rendelkezésre áll, és garantáltan minden listatagnak van telefonja (pl. az iskolák) lehet létjogosultsága a telefonos technikának, de ez esetben más tényezők veszélyeztetik a vizsgálat megbízhatóságát. R2/37


többet nem bír el. További hátrány, hogy a telefonos adatfelvételnél a válaszmegtagadás aránya is magas, vagyis még ha jó is volt az eredeti minta kiválasztása, az előre nem látható megtagadások kiszámíthatatlanul torzítják a mintát, és ezzel az adatok megbízhatóságát veszélyeztetik.

R2/38


Személyes interjúk Az ifjúsági kutatási módszerek közül a kérdőív mellett a másik legelterjedtebb adatfelvételi mód a különböző interjútechnikákhoz kötődik. Ezen interjúk sajátossága a személyhez való nagyfokú alkalmazkodás lehetősége. Az alkalmazkodás megnyilvánulhat az interjú lebonyolítására kijelölt helyszín megválasztásában, az alany gondolat- és élményvilágához való kötődésben, a kommunikációs mód megválasztásában egyaránt. Ez a módszer kötetlenebb, mint a survey, lehetővé teszi a vizsgált – és vizsgálatunk szempontjából marginális jelentőségű – témákban való elmélyülést. További előnye, hogy interperszonális volta miatt mód van az azonnali reagálásokra, visszacsatolásokra. Természetszerű, hogy az interjúkészítés során nemcsak verbális, hanem metanyelvi kommunikáció is zajlik. A gesztusok, a hangszín, a testtartás, a tekintet egyaránt információforrásként működik az adatfelvétel során. Ugyanakkor nem csak előnyei, hanem hátrányai is vannak az interjútechnikákkal való empirikus kutatásnak. Mivel az adatfelvétel során alkalmazkodunk az interjúalanyhoz, természetes, hogy a kérdező személye is „belekeveredik” az interjúba. Ez a kutatás szempontjából rendkívül káros, tehát a lehetséges mértékig kerülni kell, illetve a feldolgozás során ki kell szűrni ezeket a tényezőket, az elemzést ezek figyelembevételével kell majd végezni. A fentiekből is következik, hogy az interjúk feldolgozása rendkívül munkaigényes. Elég, ha csak arra gondolunk, hogy az egyórás interjúnk írott változata közel 25 oldal strukturálatlan – vagy minimálisan strukturált – empirikus anyagot tartalmaz. Ahhoz, hogy a kutatás során általánosítható eredményeket is megfogalmazhassunk, megfelelő mennyiségű interjút kell felvennünk. Mindez jelentősen megdrágítja a kutatás adatfelvételi és -feldolgozási szakaszait. Mindezeket figyelembe véve érthető, hogy a kutatók a gyakorlati életben ritkán dolgoznak kizárólag interjúkkal. Sokkal jellemzőbb, hogy a kutatási témával való ismerkedés során tájékozódási céllal vagy a kutatás során kiegészítő információk szerzésére használják az interjút mint adatgyűjtési technikát. R2/39


A célzott interjúk készítése során – mint arra már utaltunk – egy adott probléma, jelenség áll érdeklődésünk középpontjában, nem pedig a komplex személyiség. Az ilyen típusú interjúk célja az adott témával kapcsolatos tények, vélemények gyűjtése, háttér-információk beszerzése. A célzott interjúk során feltett kérdések összeállításának szempontjai: • A kérdések általában legyenek semlegesek, de a nagyobb témákat bevezető kérdések mindenképpen. • A kérdések legyenek rövidek és világosak. • Ne tegyünk fel eldöntendő kérdéseket. • Egy kérdés ne tartalmazzon több állítást (többlövetű kérdések). • A kérdéseket általában végig kell járni, az adott témát le kell zárni, mielőtt továbbmennénk. (Azt, hogy mit kell végigvinni, az interjúterv mondja meg.) • Arról, amit nem akarunk végigvinni, nem szabad konkretizáló és mélyítő kérdéseket feltenni. • Mindig kérdezzünk rá a tényekre is, ne csak a véleményekre. (pl. Mire alapozza a véleményét?) A személyes interjúzás menete: 1. Interjútervet készítünk (természetesen az interjú előtt). 2. Az interjúzás célját az interjú elején konkrétan meg kell mondanunk. 3. Az elvárásokat (mit akar a kérdező, mit kér a kérdezettől) egyértelműen tisztáznunk kell. (Ugyanakkor az interjúalanyt nem kell beavatni a kutatás bonyolult rejtelmeibe.) 4. A kérdezést ismerkedő kérdésekkel indítjuk: Mióta csinálja ezt? Mit csinál itt? Miért választotta ezt a szakmát? stb. (Már az interjú elején bizalmat kell ébreszteni az interjúalannyal, jó kapcsolatot kell kialakítani vele.) 5. Ezek után lehet feltenni az első, témát bevezető kérdést. 6. Elmélyedünk a témában. 7. Lezárjuk az adott témát. 8. Következhet az új téma bevezető kérdése ....stb.

R2/40


9. Végül le kell zárni az interjút. (Az interjú után megtudakoljuk, az alany hogy érezte magát az interjú közben.) A célzott interjúk készítése során a fő hangsúlyt azokra a problémahalmazokra, kérdésekre célszerű helyezni, amelyeket nem – vagy csak áttételesen – lehet vizsgálni a többi, „keményebb” mérőeszközzel (pl. survey, meglévő statisztikák elemzése). A tapasztalat azt mutatja, hogy a célzott interjúk hatékonyan egészítenek ki bármilyen empirikus adatfelvételi módszert, de önmagukban való alkalmazásuk csak kellően nagyszámú interjú felvétele esetén hoz eredményt.

R2/41


Csoportos interjú A módszer sajátossága, hogy az empirikus adatok gyűjtése során egyidőben több interjúalanyunk is van. A módszer a csoportos problémamegoldó technikákon alapul. Lényege, hogy egy adott kérdésben, problémakörben a vélemények, tények gyűjtését egy 8-10 fős csoportban végezzük, ahol a kutató(k) a csoportvezető(k). Az első tájékozódás szakaszában vagy a tényleges empirikus adatgyűjtés során egyaránt jól használható módszer. Előnyei között kiemelt helyen kell megemlíteni a hatékonyságát. Egy két-három órás „csoportozás” során a célzottan vizsgált problémáról 8-10 ember véleményét, tapasztalatait lehet strukturáltan összegyűjteni. Ezeken a csoportüléseken összeállnak a legjellemzőbbnek vélt problémák, vélemények halmazai. Előnyei közé sorolható még, hogy a csoportmunkában részt vevők aktív közreműködőkké válnak, a munka végén van látható eredmény, s ez pozitívan befolyásolja az együttműködési hajlandóságot és az őszinte válaszok adását. Nem közömbös az sem, hogy a személyes interjúkhoz képest sokkal olcsóbb adatfelvételi módról van szó. Ez köszönhető annak is, hogy már a csoportmunka során strukturálódik az empirikus anyagunk, nagymértékben megkönnyítve ezzel az empíria feldolgozását. A csoportos interjúk alkalmazása során tudatosítani kell mindenkiben, hogy a csoportos interjú nem egyenlő a közös beszélgetéssel. Különös veszélyforrás lehet, hogy a csoportban hatékony, feladatorientált, célelérő, ám csoportmunkához nem szokott személyek is teammunkában dolgoznak együtt. Tapasztalatok alapján állítható, hogy ha csoportmunkában járatlan embereknek közösen kell dolgozniuk, hajlamosak arra, hogy parttalan vitává vagy, éppen ellenkezőleg, barátságos beszélgetéssé alakítsák a csoportozást, szem elől tévesszék a közös munka célját. A kritikus „leülés” ellen és az eredményes vélemény- és tényfeltárás érdekében korszerű problémafeltáró és -megoldó csoporttechnikákat vagy azok kombinációit kell alkalmazni.

R2/43


A csoport kialakítása során figyelni kell arra, hogy az adott kérdésben jártas vagy témánk szempontjából releváns ismeretekkel rendelkező egyéneket hívjunk meg. A munkacsoport összetételét tekintve törekednünk kell a minél nagyobb fokú heterogenitásra, hogy a vizsgált problémával kapcsolatos valamenynyi vélemény megjelenjen az adatgyűjtés során. Az alábbiakban egy egyszerű csoportos interjútechnika menetét írjuk le. 1. A résztevőkkel ismertetjük a kutatásunk célját, a munka menetét, szabályait. 2. Felírjuk a falra a munka indítókérdését (pl. Milyen ifjúsági problémákkal találkozott eddigi munkája során?). 3. A résztvevők véleménygyűjtő lapokon „nyilatkoznak”, csendben dolgoznak. Minden újabb adatot, véleményt külön cetlire / lapra kell írni. Egy résztvevő annyi cetlit ír, amennyit akar. Figyelni kell a tömör megfogalmazásra, a cédulára csak egy-két szó kerülhet. Aki kész van egy cédulával, az odaadja azt a csoportvezetőnek. A csoportvezető kiteszi a cetlit a falra, hogy mindenki jól lássa. A cédulákat már a falon el kell kezdeni csoportosítani, a logikailag egybetartozó cédulákat vizuálisan is el kell különíteni a többitől. 4. Miután a fal már tele van, vagy a résztvevők kifogytak a „véleményekből”, a csoport sorra veszi az összes cédulát, és közösen megbeszéljük azokat. Ennek első fázisaként a cédula írója szóban kifejti, hogy mit is értett az adott a problémán, véleményen, tényen. Ezután a többieknek kell lehetőséget adni, hogy kérdezzenek, illetve reagáljanak az elhangzottakra, de csak néhány szóban. A csoportvezető moderátori szerepet tölt be, a munkát hangszalagon rögzíti. 5. A csoportmunka után a csoportvezetőnek jegyzőkönyvet kell kitöltenie, majd írásban is rögzítenie kell az elhangzottakat, illetve a falra kerülteket. 6. A logikailag szorosan összetartozó kisebb egységeket nagyobb – gondolatilag jobban kezelhető – halmazokba kell összevonni. Csak ezután következhet az adatok feldolgozása.

R2/44


Tartalomelemzés A tartalomelemzés a háttérvizsgálati technikák ún. beavatkozásmentes típusába sorolható. A beavatkozásmentes vizsgálatok nagy előnye, hogy a kutatást végzők a vizsgált probléma realizációjától kellő távolságból, a folyamatokba való beavatkozás lehetőségét kizárva végezhetik az adatgyűjtést. Így nem fordulhat elő, hogy az empirikus módszerünk, adatfelvételi eljárásunk befolyásolja a „válaszadót”. A tartalomelemzés lényege, hogy az adatgyűjtés során valamilyen „társadalmi produktumot”, legtöbbször különböző dokumentumokat, cikkeket, médiatartalmakat „kérdezünk” empirikus adataink forrásaként. Az elemzendő dokumentum egyaránt lehet írásos, auditív vagy audio-vizuális hordozón rögzített formában. Ennek megfelelően tartalomelemzéssel szinte bármilyen probléma megközelíthető, mégis elsősorban közlések elemzésére használják. (Például könyvek, hírek, reklámok, beszédek, fi lmek, koncepciók, jogszabályok tipikus tárgyai a tartalomelemzéseknek.) A tartalomelemzés során az elemzendő dokumentumokban lévő információk, tények, vélemények rögzítésére adatfelvételi íveket kell szerkeszteni. Ezek az ívek hasonlóak a survey-jel dolgozó kutatások kérdőíveihez, azzal a nagyon fontos különbséggel, hogy az adatfelvételi íveken nemcsak a látszó, felszíni, hanem a látens tartalmakat is kódolni lehet. Az adatfelvétel során a felszíni tartalmak kódolása egyszerű és megbízható. Például, ha az ifjúsági koncepciók összevetését végezzük, akkor ilyen jól kódolható, „manifeszt” tartalom pl. a koncepció keletkezési éve, a szövegben a „jövő” szó előfordulásának száma, egy-egy téma hosszúsága stb. A dokumentumból kiolvasható, a keletkezést motiváló stratégia „felderítse” azonban már a látens tartalom feltárásának körébe tartozik. A látens tartalmak kódolása értelemszerűen nehezebb, szubjektívabb megítélést igénylő feladat. Ez mindenképpen rontja az adatfelvétel megbízhatóságát, ugyanakkor a rejtett, látens tartalmak kódolásával érhetjük el, hogy az elemzésünk kellőképpen mély legyen. Az azonos látens tartalmak különböző értelmezésének elR2/45


kerülése érdekében célszerű, hogy a tartalomelemzés adatfelvételét minél kisebb létszámú kutatóstáb végezze. Az adatfelvételi ívek szerkesztésekor alapvetően kétféle eljárást követhetünk. Ha viszonylag kisszámú dokumentumot akarunk nagyon részletesen elemezni, akkor célszerű viszonylag nagyszámú (150-200) változót tartalmazó „kérdőívet” szerkeszteni, s minden dokumentumról külön-külön adatfelvételi ívet felvenni. Ha a fő cél csupán néhány változó figyelemmel kísérése, de azt viszonylag nagy anyagon kívánjuk vizsgálni, célszerű csupán egy adatfelvételi ívet szerkeszteni, s azon rögzíteni a különböző dokumentumokból nyert empíriát. A tartalomelemzés nagy előnye relatív olcsósága, valamint az, hogy nem igényel nagy kutatói stábot, és könnyű megismételni a kutatást. A tartalomelemzés hasznos eszköz lehet továbbá ifjúsági portálok, blogbejegyzések elemzésekor is. A tartalomelemzés speciális fajtája az ún. narratív tartalomelemzés, melynek célja, hogy a laikus beszélők által generált szövegkorpuszok (ún. személyes dokumentumok, mint például mélyinterjúk, önéletrajzok, naplók, levelek stb.) szövegkompozíciós mintázataiban releváns markereket keressen. Ezt segítendő hasznos, már itthon is elérhető tartalomelemző szoft verek (pl. ATLAS.ti 4.2) léteznek.

R2/46


Statisztikák elemzése A beavatkozásmentes vizsgálatok közül a továbbiakban a meglévő ifjúságstatisztikai adatok felhasználását tekintjük át. Az ifjúság helyzetének tanulmányozásakor kézenfekvő felhasználni a helyzetelemzéshez a meglévő, más szervezetek, intézmények által gyűjtött, közhiteles vagy statisztikai célú adatforrásokat. Ezen adatok egyik hátrányos jellemzője, hogy nem naprakész információkat tartalmaznak. Vannak adatok, melyek hosszabb ideig érvényesek maradnak, változásuk nagyobb időintervallumban mérhető csak. Az ilyesfajta információk tökéletesen hozzáférhetők a hivatalos adatközlő szervezeteken keresztül. Bizonyos adatok azonban dinamikusabbak, egy év alatt, sőt akár néhány hónap alatt is jelentősen megváltozhatnak. Ezeket az adatokat egyrészt szintén be kell szerezni a hivatalos adatforrásokból. Így bár nem egészen friss információkhoz jutunk, azok idősorosan tendenciák jellemzésére jók lesznek, és összehasonlítás alapjául szolgálhatnak. Másrészt helyi adatgyűjtésekre is szükség van a lehető legfrissebb és jelenlegi helyzetre érvényes információk közlése érdekében. Ezeket a társadalmi-gazdasági folyamatokat mérni, előre jelezni elsősorban demográfiai, foglalkoztatottsági, gazdasági mutatók alapján lehet. Magyarországon az egyik elfogadott adatszolgáltató a Központi Statisztikai Hivatal, ahol széles körű adatgyűjtés folyik, s az adatgyűjtés nagy hagyományokkal történik. Hiányosságai természetesen vannak, pl. az adatok nem naprakészek, a begyűjtött adatok feldolgozása igen hosszú folyamat. Sok számunkra szükséges információ csak meglehetősen régi állapotban létezik. Reprezentatív minta alapján történő becsléssel viszonylag frissebb adatokat is tudnak adni, de becsléssel előállított adatok kis területi egységre (település vagy kistérségi szint) nem képezhetők. A legszélesebb körben ismert és alkalmazott, ifjúsági vonatkozású adatbázisok a következők: • népszámlálás (KSH) • TSTAR (KSH) • adóbevallásból készült adatbázis (PM APEH Sztadi) • munkanélküliségi adatbázis (ÁFSZ) • egységes rendőrségi-ügyészségi bűnügyi statisztika (ERÜBS) R2/47


• nagymintás ifjúságkutatások adatai: pl. ESPAD, Ifjúság2000, -2004, -2008, Iskola és társadalom • nagymintás, de nem elsősorban ifjúsági célú kutatások adatai: DPA, KSH munkaerő-felvétel, SILC A közvélekedés gyakran összetéveszti vagy összemossa a meglévő adatbázisok másodelemzését és a meglévő statisztikák elemzését. Ez a két adatnyerési mód érthetően nem azonos módszertant kíván meg. A meglévő adatbázisok felhasználása során nincs adatfelvétel – hiszen az adatbázis már kész van. A kutató csupán elemző tevékenységet végez a nyers adatokon. Ezzel szemben a meglévő statisztikák forrásként való felhasználásakor már valamilyen szempont alapján összesített adatokat tanulmányozunk, más kutatók elemzéseit használjuk fel. Ritkák azok az esetek, amikor a helyzetfeltárást kizárólag meglévő statisztikákból kívánjuk előállítani. Ennek több oka van. A korábban rögzített statisztikai adatok önmagukban ritkán bírnak magyarázó erővel. Nincs módunk arra, hogy az elemzés során a különböző adatok közötti összefüggések igazolására vagy éppen cáfolására próbákat végezzünk. A legnagyobb problémát az érvényesség kérdése okozza. A meglévő adatok gyakran nem pontosan arra vonatkoznak, mint ami a mi témánk, az adatok nem mérik érvényesen a mi kutatásunk változóit. Ezt mindig szem előtt kell tartanunk. Az érvényességi problémák mellett oda kell figyelni a megbízhatóság szintjére is. Fontos, hogy a statisztikai adatunk forrása hitelt érdemlő legyen, pontosan tudni lehessen a főbb jellemzőit (keletkezési idő, érvényességi kör, adatgyűjtési terület stb.). Soha ne dolgozzunk olyan adatokkal, amelyeknek nem ismerjük a forrását, és amelyek hitelességét nem tudjuk ellenőrizni! Azt is fontos észben tartani, hogy gyakran a hivatalos statisztikák sem mindig nélkülözik a spekulatív számításokat, gyakran pontatlanok (elég, ha csupán a létminimum, a feketegazdaság vagy az ifjúsági bűnözés valós mértékének meghatározására gondolunk). Ezek ellenére a statisztikai adatok figyelembevételére szükség van, de inkább csak kiegészítő adatforrásként ajánljuk a használatukat más empirikus anyaggyűjtési eljárás mellett. R2/48


Terepkutatás A terepkutatás fogalma alatt a különböző kutatók különböző technikákat értenek annak megfelelően, hogy ki hogyan műveli azt. A terepkutatást a legegyszerűbb gyűjtőfogalomként definiálnunk. Az alábbi empirikus adatgyűjtési módokat sorolhatjuk ide: esettanulmány, egészen megfigyelő, megfigyelőként részt vevő, résztvevőként megfigyelő, egészen részt vevő, akciókutatások. A fenti kutatási technikák közös jellemzője, hogy a kutató a vizsgálatait ott végzi, ahol az események zajlanak. Kimegy a terepre, a szó szoros értelmében a teljes személyiségével vesz részt a kutatásban. A terepkutatástól meg kell különböztetnünk a terepkísérleteket, ahol mesterségesen szimulálnak élethelyzeteket, nem pedig a valós élethelyzetbeli reakciókat, jelenségeket vizsgálja a kutató. Az ifjúságkutatásokban jellemzően a szubkultúrák kutatása vagy egy-egy ifjúsági program hatékonyság-vizsgálata során alkalmazott technika. A terepkutatások egy része közvetlenül beavatkozó (például az akciókutatás, az egészen részt vevő vagy a megfigyelőként részt vevő technika), más részük közvetetten beavatkozó (résztevőként megfigyelő, teljesen megfigyelő), illetve nem beavatkozó (esettanulmány). Itt kell azonban megjegyezni, hogy amit a kutató a terepen tesz (annak is, ha nem tesz semmit), hatása van (lehet) a terepen zajló eseményekre. A terepkutatásoknak – csakúgy, mint az interjútechnikáknak – kvalitatív adatok, megfigyelések a forrásai, melyeket nehéz közvetlenül számszerűsíteni. Az ilyen jellegű kutatásra nagyon sok téma alkalmas, mégis ki kell emelni, hogy a legalkalmasabbak az olyan események, amelyek rövid idő alatt és a kutató által áttekinthető helyen történnek (pl. helyi ifjúsági/diákönkormányzat választása, korosztályi demonstráció pl. a tandíj ellen, iskolai fegyelmi tárgyalás, egy-egy ifjúsági szervezet pályázati projektje stb.). A cél mindig az, hogy az eseményeket a maguk természetes közegében vizsgáljuk, a lehető legkisebb beavatkozással. A terepkutatás pozitívuma a kivételes mélysége, a rugalmassága és az olcsósága. Hátrányai közt kell kiemelni a kvalitatív jellegét (nem alkalmas arra, hogy nagy populációról korrekt állításokhoz jussunk), valamint érvényességi probléR2/49


máit (valóban azt mértük-e, amit mérni akartunk). Óvatosan kell bánni az eredményeink általánosíthatóságával is. A kutatás megbízhatóságát veszélyeztetheti, hogy ennél az adatfelvételi módnál a kutatók szubjektív észlelése hangsúlyosabb szerepet kap. Külön kell szólnunk az esettanulmányokról. Esettanulmányok (mely adatfelvételi módot előszeretettel alkalmazunk az ifjúságügyben is) folytatása során már valamilyen lezajlott történést, jelenséget tanulmányozunk, oknyomozóként megpróbálunk magyarázatot találni a jelenség által felvetett kérdésekre. Például egy kudarcba fulladt ifjúsági érdekérvényesítési modell, meg nem valósított ifjúsági stratégia vagy együttműködés utólagos elemzése tipikusan ilyen technikát igényel. Ezzel szemben, ha a lehetséges ifjúsági koncepciók hatásaira vagyunk kíváncsiak, célszerű akciókutatást lefolytatnunk. Ilyen kutatás során a már kialakult rendszer összetevőit kell alaposan megvizsgálni, és a kutatási program céljaként új megoldási módokat, kísérleti jellegű politizációs struktúrákat kell kidolgozni.

R2/50


Kapcsolatháló-elemzés Végezetül szólni kell egy új keletű, ám gyorsan terjedő, részben kvalitatív, részben kvantitatív módszerről, az ún. kapcsolatháló-elemzésről (network analysis). A hálózatelemzés módszere – a cenzusokhoz hasonlóan – azt igényli, hogy a vizsgálatba bevonjunk minden elemzési egységet, amiről / akiről megállapítást szeretnénk tenni. A módszer lényege, hogy nem egymástól függetlenül kezeli az adatszolgáltató személyeket/szervezeteket stb., hanem feltérképezi az egymáshoz való viszonyukat. Jellemzően az ifjúsági szervezetek, ifjúsági csoportok, közösségek tagjainak egymáshoz való viszonyát lehet ezzel a módszerrel feltárni. Előnye leginkább abban áll, hogy a makro- és mikrostruktúra közötti átmenet (a lágy és a kemény módszertan) felmérésére és elemzésére kiválóan alkalmas. A személytelenség és a személyesség között olyan átmeneti eredményeket képes létrehozni, amelyek sikerrel alkalmazhatók ifjúsági fejlesztési folyamatokban is. A kapcsolatháló-elemzés másik kézenfekvő előnye az, hogy – a szociológiai empirikus adatgyűjtésben hagyományosan legelterjedtebb egyénközpontú kérdőíves felvételek atomisztikus megközelítésével szemben – képes a vizsgálat tárgyát saját mikrokörnyezetébe helyezni, és strukturális elhelyezkedésével további információkat szolgáltatni. A survey-típusú vizsgálatok gyengesége, hogy alanyaikat kiragadják megszokott társadalmi viszonyaikból, és a közösségben élőt közvetlenül egyéni attribútumokra redukálják. A network-megközelítések ezzel szemben többszintű elemzésekre adnak lehetőséget az egyéni, szervezeti tulajdonságokon túl a mikro- és a makrostrukturális alakzatok környezeti ismérveit is bekapcsolva. Ezek a tulajdonságok jelenthetnek segítséget abban, hogy a módszertan olyan ifjúsági csoportok, intézmények és szociológiai problémák vizsgálatában legyen a kutatók segítségére, amelyeket a hagyományos értelemben vett, egyéni adatfelvételen alapuló ifjúságkutatások nem – vagy csak részben – képesek feltárni és értelmezni, illetve azokról magyarázatot szolgáltatni. Pl. az állami finanszírozású ifjúsági intézményrendszer egyik célja az, hogy társadalmi beágyaR2/51


zottságát kihasználva irányítsa, szervezze és támogassa az ifjúsági munkát és az ehhez kapcsolódó programokat és szolgáltatásokat a régiókban, a térségeken belül. Éppen ezért a hatékony működéséhez elengedhetetlen a kiforrott a program, a szolgáltatások és a partnerek szintjén kialakult és ápolt kapcsolatrendszer. Ennek felmérésével és elemzésével információkat lehet szerezni arról, hogy milyen az egyes ifjúsági intézmények hatékonysága, társadalmi beágyazottsága az adott környezetben. Az ilyen típusú adatfelvételre kérdőíves úton kerül sor. Általában az a célja, hogy minden megkérdezett intézmény egohálóját felmérjék. Az egoháló-elemzés lényege az, hogy a megkérdezetteket nem rendezzük teljes hálóba, egyenként és több szinten vizsgáljuk meg a kapcsolatrendszerüket (pl. az ifjúsági szolgáltatók kapcsolatháló-elemzésekor a program, a szolgáltatások és a partnerek szintjén, majd ezeket hasonlítjuk össze egymással). A vizsgálat során az egyes szinteken jelentkező kapcsolatok mennyiségéből következtetünk a hálók sűrűségére, kiterjedtségére, ezáltal az ifjúsági szolgáltatók hatékonyságára és társadalmi beágyazottságára. A kapcsolatháló-elemzés második lépésében strukturális ekvivalencia-elemzési eljárás segítségével lehet kimutatni, hogy kik a domináns szereplők a hálózatban (pl. egy-egy régión belül), az állami fenntartású ifjúsági szolgáltató intézmények megfelelnek-e a szerepüknek, illetve melyek azok a szereplők, akik inkább periférikus szerepet töltenek be.

R2/52


Az editálás kérdései Az empirikus kutatásokban sajátos helyet foglalnak el a hibák csökkentését célzó editálási és imputálási stratégiák, mivel ezek egyfelől csökkenthetik – másfelől növelhetik is – a hibákat. Az editálási munka az adatfelvétellel egy időben kezdődik, és a kész adatbázis megalkotásával ér véget. Miről is van szó? A tapasztaltok azt mutatják, hogy hiába szerkesztünk jó (könnyen kérdezhető, pontosan megválaszolható) kérdőívet, hiába készítünk részletes kitöltési útmutatót, fogalomtárat, még ezek alapos oktatása mellett is minden adatfelvételben lesznek hibásan kitöltött kérdőívek. (Az interjú készítése során felmerülhetnek zavaró körülmények, a válaszoló elírhatja a válaszait, eltévesztheti a kérdőívben az ugratást, a kódoló, rögzítő is hibázhat, de előfordulhat, hogy a válaszadó nem ugyanúgy gondolkodik, mint a kérdőív tervezője, vagy hogy a fogalmakat hibásan értelmezik, félremagyarázzák, s persze az is lehet, hogy a válaszadó nem őszinte.) Az editálás egy olyan eljárás, amely azt segíti elő, hogy az adatfelvétel adatai lehetőleg teljesek, konzisztensek és helyesek legyenek. Hogy mikor tekintjük az adatainkat teljesnek, konzisztensek és korrektnek, az alapvetően attól függ, hogy hogyan és mire fogjuk használni az adatokat, tehát nagymértékben szubjektív, illetve a kutatás célok alapján kutatói döntést igényel. Az editálás során az első kérdés, amit meg kell válaszolnunk, hogy mikor tekintünk egy adatot hibásnak (lehetnek-e jó és rossz válaszok), ezután meg kell keresni a hibákat, majd döntenünk kell, hogy mit is csinálunk a hibás adatokkal. Amennyiben a hiba a kérdőívben nem technikai (pl. ugratás, téves kódolás), hanem tartalmi (pl. az ifjúsági időmérleg-adatfelvételben hiányzik a napi alvás, vagy azt nyilatkozza valaki az önkitöltős kérdőívben, hogy 15 évesen egyedül él a háztartásban, esetleg a gimnáziumi osztályban kitöltött kérdőíven azt jelöli be, hogy szakmunkás) és nem javítható – e két tényező együttállása fontos –, akkor egy másik eljárás, az imputálás lehetőségét kell megvizsgálni: hogyan tudom más forrásból pótolni a hiányzó adatot.

R2/53


Az editálás végső soron korrektúra és a hibák meghatározása a felvétel adatainak áttekintése során. Döntés arról, hogy hol van hiba, és döntés arról, hogy mit fogunk megváltoztatni, módosítani, hogy kijavítsuk az adatokat. Az imputálás egy olyan művelet, amely a hiba kijavítására, illetve a hiányzó adatok pótlására szolgál, ha ez feltétlenül szükséges. Editálni csak „kemény” változóknál (pl. hiányzik az iskolatípus) tudunk. Véleménytípusú változóknál minden esetben el kell fogadnunk helyesnek azt, amit a válaszadó mondott, még ha ez szemmel láthatóan inkonzisztens is (pl. kiderül, hogy a válaszadó alapvetően nem szereti a valóságshow-kat, de azért minden nap nézi a Big Brothert, sőt a könyvet is megveszi róla). Az editálási munka során háromféle stratégiát alkalmazhatunk. Az adathiány minden kérdőíves kutatás rémálma, mert ha egy változó esetében bizonyos szintet elér a hiányzó (missing) adatok aránya, akkor lehetetlenné válik a módszertanilag is korrekt elemzés. Külön problémát okoz, ha a válaszhiány tendenciózusan bizonyos alcsoporthoz, réteghez köthető (pl. a szakmunkástanulók nem válaszolnak kimagasló arányban egy kérdésre, vagy a lányok elzárkózóbbak a korai szexuális életre vonatkozó kérdés elől stb.), mert ebben az esetben az adathiány az egész adatbázis torzítását is okozhatja. Ilyenkor az adott változót jobb „ejteni”, kivenni az elemzés alól, és beismerni, hogy a kérdés nem működött, leszerepelt. A másik stratégia szerint a „minimális megbízhatóság” elvét követve arra törekedhetünk, hogy inkább legyen kevesebb adat az adatbázisban, de amit tartalmaz, az legyen konzisztens. Ez azt is jelenti, hogy ha hibás adattal találkozunk (pl. egyik helyen azt írja a tanuló, hogy nem jár magyar fakultációra, ellenben beírja a magyar fakultációs érdemjegyét), akkor mindkét változóhoz tartozó értéket kivesszük az adatbázisból, mivel nem lehet tudni, hogy melyik a hibás. Ha nemcsak hibás változókat, hanem a hibás változót tartalmazó teljes rekordot (az egész kérdőívet) törljük az adatbázisból – feltételezve, hogy ha egy helyen kimutatható az inkonzisztencia, akkor látensen több helyen is lehet –, akkor az adatbázis „maximális megbízhatósága” felé törekszünk. Ez esetben azonban a rekordhiány könnyen a minta megbízhatóságát veszélyeztetheti. Magyarul R2/54


könnyen előállhat, hogy az adatbázis, bár teljesen konzisztens lesz, nem reprezentálja az alapsokaságot. Az editálás megvalósulhat már az adatgyűjtés során (azonnali, helyszíni javítás, a válaszadó ismételt megkeresése, a tétel üresen hagyása, nagyon hiányos kérdőívek kivétele), az adatbevitel során (előre programozhatunk olyan összefüggés-vizsgálatokat, amelyek a nem konzisztens vagy adathiányos, esetleg nem érvényes mezők rögzítését nem engedik, illetve speciális kódot rendelnek hozzá vagy imputálják az adatot)*, valamint szintén editálhatjuk a rögzített adatbázist (itt már elsősorban bonyolultabb logikai összefüggések vizsgálata történhet). Az imputálás a hiányzó, illetve az editálás során feltárt hibás adatok aktív kezelésének a módszere, a hiányzó adatok valamilyen más forrásból való pótlása. A legegyszerűbb, ha a hiányzó adat az alapsokaságból ismert (mert pl. csak a fővárosi gimnáziumokban kérdeztünk). Ilyenkor azt nyugodt szívvel pótolhatjuk. Ha a hiányzó adat nem ismert, a probléma kezelése bonyolultabb. A legbiztosabb a kötött imputálás, amikor a kérdőíven található információk alapján pontosan meg tudjuk mondani, hogy mi lehet a hiányzó tétel. Például ha tudjuk, hogy a kérdőívet egy 12 éves lány töltette ki, de hiányzik a családi állapotról szóló adat, akkor nyugodtan imputálhatunk, miszerint a családi állapot hajadon. A helyettesítő adatokból való imputálás gyakran komoly adatvédelmi – etikai kérdés. Pl. ha a kérdőívben nem válaszolt a tanuló a matematikai érdemjegy kérdésére, imputálhatom-e az osztálynaplóból a hiányzó adatot? Egy másik eljárás az, amikor a hiányzó adatok értékeit valahogy az adatbázisból becsüljük meg. Ekkor a korrekt eljárás az előre megadott szempontok alapján (egy vagy több) hasonló „típusú” (pl. neme, kora, iskolája, érdeklődése stb. is legyen egyező) válaszadó keresése, majd a hiányzó adat helyettesítése egy *

Az érvényesség- / validitás-vizsgálat (lehetséges kódok és értékek) egyszerre egy mezőt vizsgál és ellenőrzi, hogy az adott érték, kód helyes-e az adott a mezőre vonatkozóan. Ehhez meg kell határozni, hogy mi történjen akkor, ha a kérdés, mező nem esik bele a megadott értéktartományba. Az adatbeviteli editálás célja komplexebb, nemcsak a hiányzó, hanem a hibás, az inkonzisztens vagy „gyanús” adatok feltárása is a célja lehet. R2/55


hasonló adatszolgáltató (donor) adatával, vagy (ha több is van) a hasonló válaszadók leggyakoribb vagy átlagos értékével. A legfontosabb kérdés ez esetben, hogy ki legyen a donor. Ha ezt rosszul határozzuk meg, az imputálás akár sokat ronthat is adatainkon. A megfelelő donor kiválasztása csak sok változó együttes figyelembevételével történhet (pl. az adatbázisban keresni kell egy pontosan 16 éves, falusi, szakiskolás lányt, aki kollégiumban lakik, szereti a magyart és tovább akar tanulni). Ezt pedig csak kellően nagy (több ezres) adatbázison lehet megtenni. A külső, más típusú forrásból származó imputálást (pl. az osztályátlaggal helyettesíteni egy válaszadó személyes átlagát) inkább kerüljük el, de ugyanez érvényes a becsléssel helyettesítő imputálásra is.

R2/56


A kutatási PR gyakorlati kérdései A kutatási PR elsődleges célja esetünkben a konkrét ifjúsági adatfelvétel eredményességének növelése, másodlagos célja a kutatást lebonyolító/megrendelő szervezetek (önkormányzat, ifjúsági közösség, szolgáltató) PR munka támogatása. Ebből következik, hogy a kutatási PR-nek összhangban kell lennie az általános PR koncepcióval: a kutatási PR a szervezet külső kommunikációjának része. A kutatási PR kidolgozása az érintettségi körök meghatározásával kezdődik. Ez nagyjából annyit tesz, hogy definiálni kell, kikkel kerülünk kapcsolatba a kutatás során, ki az adatszolgáltató, ki a felhasználó, kitől várhatunk támogatást, ki lehet ellenérdekelt fél stb. Ifjúságkutatások esetében ezek leggyakrabban az alábbiak közül kerülnek ki: maguk az ifjúsági korosztályok tagjai, ifjúsági szolgáltatók, ifjúsági szervezetek, helyhatóság, állami intézmények és hatóságok, helyi média, iskolák. A PR-ben oly fontos kétoldalú kapcsolatok a kutatás során a környezeti igényekhez, jellemzőkhöz való igazodást jelentik (pl. akkor keressük fel a fiatal felnőtteket, intézményeket, amikor az nekik jó, és nem akkor amikor nekünk; a hétvégi kérdezés korlátozottsága; a helyi médiához való igazodás stb.). A kétoldalú kapcsolatok másik meghatározója az egymásra utaltság élményének megteremtése. Fontos, hogy az ifjúsági korosztályok, illetve az intézmények érezzék: részeseik a folyamatnak. Partneri légkört kell létesíteni, és a kutatási munka idején (különösen a terepen) kétirányú kapcsolatra kell törekedni (pl. párbeszéd a helyiekkel az utcán, részvétel fórumokon, elektronikus kapcsolatok létesítése, könnyű elérhetőség stb.). A kutatási PR része a tájékoztatási információ kibocsátása a kutatást szervezők részéről. Ez lehet a kutatást végző vagy a kutatást megrendelő feladata is. Sokféle csatornája lehet, a siker nemcsak a tartalmon, hanem a megfelelő eszközökön is múlik. Pl. egy gyakran látogatott internetes portál hasznosabb lehet a serdülők esetében, ellenben az ifjúsági szolgáltató intézményeket lehet direkt módon informálni. Fontos az egyes érintettségi körökhöz rendelt tájékoztatási szintek R2/57


meghatározása (kinek mit és mennyit lehet/kell mondani), az alul- és a túlinformálás is helytelen. A tájékozódás információ-befogadás és direkt információ-keresés. Ez nagyon fontos része a kutatási PR-nek, mert ismeretek nélkül a közvélemény befolyásolása nem lehet sikeres. Annak érdekében, hogy sikeresen lehessen érvelni a kutatás mellett, előzetes ismeretekkel kell rendelkezni, pl. arról, hogyan fogadták a vizsgálat tervét, illetve indulását az ifjúsági intézmények vagy az iskolák. A kutatás előkészítő fázisában lezajlott helyi próbakérdezések, a terepen történő tesztelés is visszajelzést ad a fogadtatásról. Iskolai adatfelvételek esetében gyakran előfordul, hogy ugyanazon a kutatási terepen nem egy adatfelvétel folyik. A jó PR terv készítéséhez ezekről is tudnunk kell. Az általános PR végrehajtása során előfordulhat olyan esemény, jelzés, amely szükségessé teszi a tevékenység környezet igényei szerinti módosítását, alakítását. A tevékenység-módosítás alapja a visszacsatolás. Egy rövid lefolyású kutatáson belül a módosításra nem nagyon van lehetőség, ugyanakkor a visszajelzéseket a következő vizsgálat tervezésénél figyelembe kell venni. Ilyen visszajelzés lehet a direkt módon érkező információ (pl. panaszlevelek, telefonok, e-mailek), a kérdezőbiztosok munkájának ellenőrzése az adatszolgáltatók ismételt megkeresésével, az összeírók, kérdezők adott munkával vagy tereppel kapcsolatos tapasztalatai. A kutatási PR terv elemei: 1. Cél meghatározása Mi a cél az üzenettel? Ki az elérendő célcsoport? 2. Az üzenet meghatározása Mit akarunk üzenni, mit kívánunk mondani? Milyen érvrendszert tudunk találni a fogadtatás javításához? 3. Eszközök definiálása Hogyan tudjuk üzenetünket közvetíteni? R2/58


Milyen eszközök a leghatékonyabbak az egyes kutatási PR tevékenységekben? 4. Érintettség / tevékenység meghatározása mind az adatszolgáltatók, mind az adatfelhasználók számára 5. Végrehajtás Részfeladatok meghatározása, költségek és felelősök hozzárendelése A PR terv elemeinek lebonyolítása Határidők betartásának ellenőrzése 6. Utólagos értékelés Hogyan jutnak vissza hozzánk az információk? Mi garantálja azt, hogy ne vesszenek el? Mit sikerült és mit nem sikerült végrehajtani a PR tervből? Milyen volt a válaszadási hajlandóság? A sajtókapcsolatok fontos, de nem egyetlen eleme a PR-nek. Az intézmény és a környezete közötti információáramlást segíti elő oda-vissza, széles tömegek számára szolgáltat információkat, és tájékozódik is. A médiakapcsolat létfontosságú a kutatási PR szempontjából, mert segítségével viszonylag olcsón nagy mennyiségű – bár személytelen – információt lehet eljuttatni a célközönségnek. Inkább tájékoztató eszköz, de vigyázni kell vele, mert ügyesen tud manipulálni (pl. az adatokkal). A médiában való megjelenés előtt mindig nézzük meg a közlendő anyagot (pl. milyen címet adtak az interjúnak, tudósításnak stb.). Azt is jó, ha tudjuk, hogy a statisztika alapvetően a nyomtatott, illetve az internetes médiát érdekli, s kevésbé a hagyományos elektronikus sajtót. Tipikus sajtókapcsolatok: a) sajtótájékoztató b) sajtóközlemény c) háttérbeszélgetések d) újságírók használható munkaanyaggal való ellátása e) cikkek írása f) fizetett hirdetés megjelentése (újság, banner, rádióreklám) R2/59


A kutatási PR megvalósítása során az adatszolgáltatókkal is folyamatosan kapcsolatot kell tartani. Ennek sokféle formája lehetséges: zöld telefonszám fenntartása, elektronikus kapcsolat biztosítása, weboldal, e-mail cím használata az adott adatfelvételhez, a kérdezőbiztosok magatartása, megjelenése, fellépése, hírlevél, visszajelzések. Ám az adatszolgáltatóval való kapcsolattartás során az adatvédelmi szempontokat mindig szem előtt kell tartani.

R2/60


Az eltérő adatfelvételek összevetésének korlátai Amikor a saját adatfelvételünkben regisztrálunk egy ifjúsági jelenséget, óhatatlanul is szeretnénk tudni, hogy más kutatások ezeket az eredményeket erősítik vagy éppen cáfolják. Az is lehetséges, hogy egy korábbi kutatásból nyert adatokat akarunk összevetni a mostani adatfelvételünkkel, megtudva, hogyan alakult pl. az ifjúság életmódja az utóbbi 20 évben. Az ilyen összevetésekkel is óvatosan kell bánni, mert láttuk, hogy a survey-jellegű kutatások mennyire kötődnek a valószínűségi logikához. Ennek megfelelően két kutatást akkor tudunk statisztikai értelemben is összehasonlítani, ha azonos módszerrel készültek, az adott kérdések megegyeznek, és mindkét kutatás valószínűségi mintán felvett adatokkal számol. (Az alapsokaságnak nem feltétlenül kell egyeznie, hiszen lehet, hogy épp az a célja az összevetésnek, hogy kiderüljön a különbség mondjuk a szabolcsi és a budapesti tanulók értékrendje között.)

R2/61


Ellenőrzőlista Ha ifjúságsegítőként, fiatalokkal, fiatal felnőttekkel foglalkozó szakemberként kutatást szeretnénk megrendelni valamilyen kutatóhelytől, esetleg nemcsak magunk szeretnénk valamilyen megismerési folyamatot indítani, hanem a megvalósítást is saját szervezeten belül képzeljük el, az alábbi kérdésekre mindenképpen választ kell tudnunk adni. Tisztázzuk magunkban, hogy: 1. Mi a célja a megismerésnek? 2. Mi az, amit már tudunk vagy tudhatunk saját vagy mások tapasztalatai alapján? 3. Mennyi forrásunk van (anyagi, technikai, humán, infrastrukturális erőforrás) a probléma megismerésének tanulmányozására? 4. Mennyi időt akarunk/tudunk a megismerés folyamatára szánni? 5. Milyen fogalom alatt mit értünk majd a kutatás során? 6. Milyen jellemzőkkel, indikátorokkal lehet a legjobban leírni a tanulmányozni kívánt jelenséget? 7. Milyen módszerek lennének a leghatékonyabbak a megismerésre? 8. Hogyan fogjuk biztosítani a személyes és egyéb adatok védelmét a kutatás során? 9. Kikből fog állni a kutatócsoport? 10. Be tudjuk-e szerezni a kutatás előkészítéséhez szükséges dokumentumokat, háttéradatokat? Készítsünk: 11. Kutatási tervet (költségvetéssel és időtervvel együtt) 12. Mintavételi tervet (ha szükséges) 13. Adatvédelmi tervet 14. Feldolgozási tervet 15. Kódolási útmutatót (ha szükséges) 16. Média- (PR) tervet R2/63


Ügyeljünk: 17. A kérdezők, adatfelvételt végzők felkészítésére 18. A módszertani szabályok betartására 19. A válaszadók személyiségi jogaira 20. A kutatási beszámoló felhasználhatóságára, érthetőségére 21. A határidők, ütemterv betartására

R2/64


Iránytű helyett A kutatási tapasztalatokkal nem rendelkező, ifjúsággal foglalkozó szakemberek, ifjúságsegítők egyik gyakori dilemmája, hogy ha szeretnének többet megtudni egy-egy ifjúsági probléma, jelenség mibenlétéről, összetevőiről, vagy egyszerűen csak kíváncsiak adott korosztályon belüli véleményekre (pl. egy tervezett szolgáltatással vagy megvalósult rendezvénnyel kapcsolatban), akkor a célcsoportot figyelembe véve milyen típusú kutatást lenne érdemes definiálni, illetve milyen megközelítési módot érdemes alkalmazni. A korrekt válasz erre a kérdésre: Az attól függ… Módszertani útmutatónk azonban hiányos lenne, ha nem próbálnák meg mégis valamilyen útmutatást adni e kérdés látatlanban történő megválaszolásához, egyfajta iránytűt, mely segít eligazodni a módszerek és megközelítési módok között. A kiindulópontunk rendhagyó módon ne a kutatási cél legyen ez esetben, hanem a célcsoport. Ha azt már tudjuk, hogy az ifjúsággal – mint individuumokkal, mint formális szervezettel vagy mint informális csoporttal – vagy valamilyen ifjúsági produktumokkal (pl. dokumentumok, blogok, ifjúsági rendezvények), esetleg a köztük lévő viszonyokkal, kapcsolatokkal akarunk foglalkozni, akkor már könnyebb eligazodni. Az alábbi ábra ebben próbál segíteni a célcsoport, a kutatási típus és a módszer relációjában a tipikus utakat jelölve. Pl. ha valamilyen formális ifjúsági szervezettekkel kapcsolatos megismerési folyamatot szeretnénk folytatni, akkor a legcélravezetőbb, ha szociológiai vagy szervezettudományi kutatást tervezünk, melyek adekvát módszerei lehetnek akár az interjúk, akár a kérdőíves vizsgálatok, akár a kapcsolatháló-elemzések. Ha azonban valamilyen ifjúsági produktum áll a vizsgálatunk fókuszában, akkor a kulturális antropológiai kutatás tűnik hasznosabbnak a terepkutatással, interjúkkal, de ha a téma megkívánja, szociológiai kutatást is készíthetünk, ez esetben azonban inkább a tartalomelemzés a javasolt módszer.

R2/65


Kulturális antropológia

Terepkutatás

Ifjúsági produktum

Fiatalok

Informális csoport

Ifjúsági szervezet

Demográfia

Szociológia

Pedagógia

Pszichológia

Csoportos interjúk

Egyéni interjúk

Kérdőíves adatfelvétel

Statisztikák elemzése

Szervezettudomány

Kapcsolatháló-elemzés

Tartalomelemzés

A fentieket persze inkább csak orientációs alapnak szánjuk a módszerek és kutatási formák erdejében való eligazodáshoz, minden ifjúsági szakembert bátorítva arra, hogy nyugodtan próbáljon ki járatlan utakat, új módszertani és elméleti megközelítéseket, mert az ifjúsági rendszerekről, korosztályi folyamatokról való közös tudás így bővülhet leginkább.

R2/66

Jó példák, mintaértékű kezdeményezések

Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértése… Jó példák, mintaértékű kezdeményezések

Kiemelt ifjúságkutatások Magyarországon A legfontosabb ifjúságkutatási programok Magyarországon különböző – elsősorban egyetemi, minisztériumi vagy nonprofit – kutatóintézetekben zajlanak. Az egyetemekről (pl. Corvinus Egyetem, Debreceni Egyetem, ELTE, PTE, Szegedi Tudományegyetem, Semmelweis Egyetem) elsősorban a szociológiai, pszichológiai, magatartástudományi tanszékek ifjúsággal kapcsolatos kutatásai jutnak el a szakmai nyilvánossághoz. A Magyar Tudományos Akadémia különböző (politikatudományi, pszichológiai, szociológiai) kutatóintézetei is jelentős részét végzik az ifjúságkutatásoknak. Az állami fenntartású (önállóan vagy egy-egy minisztérium háttérintézményeként működő) kutatóintézetek közül a Felsőoktatási Kutatóintézet, az Országos Közoktatási Intézet, az Országos Kriminológiai Intézet, az Országos Egészségfejlesztési Intézet, illetve a Munkaügyi Kutatóintézet végez többek között ifjúsági témájú kutatásokat. Magyarországon több olyan ifjúságkutatás vagy ifjúsági korosztályokra is kiterjedő nagymintás kutatási program zajlik, mely meghatározott időközönként – részben vagy egészben igazodva nemzetközi sztenderdekhez – nagymintán (legalább 8000 fő) segíti elő az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértését és megismerését. Az alábbiakban röviden bemutatjuk a legfontosabbakat, mert e kutatások mintanagysága már lehetővé teszi egy adott ifjúsági kérdéskör regionális vagy bizonyos esetekben annál is kisebb területi egységre történő becslését, illetve e kutatások referenciaként szolgálhatnak a helyi ifjúságkutatási és megismerési programokhoz.

R3/3


Ifjúság2000, -2004, -2008 kutatások A Nemzeti Ifjúságkutató Intézet (jelenleg az SZMM Szociálpolitikai és Munkaügyi Intézet keretein belül működő Gyermek- és Ifjúságkutatási Főosztály) koordinálásával négyévente zajló ifjúságkutatás kormányzati megrendelésre és támogatással készül, és megkísérli feltérképezni az ifjúság helyzetében az elmúlt években, évtizedekben bekövetkezett változásokat. Az Ifjúság2000, -2004 és -2008 elnevezésű, úgynevezett nagymintás vizsgálat a megrendelő és a benne részt vevők szándéka szerint kellő információval látja el a döntéshozókat. E kutatások a 15–29 éves korosztályt reprezentáló, 8000 fős, országos minta megkérdezésével zajlanak. Vizsgálati témakörei: oktatási helyzet, esélyegyenlőség, megélhetés, lakás, otthonteremtés, „kulturális fogyasztás”, sportolás, egészség, családalapítás, vallásosság, személyes tervek és elképzelések, társadalmi közérzet, politika, szervezeti tagság, szervezettség. Adatgazda: Szociális és Munkaügyi Minisztérium Kapcsolat: Szociális és Munkaügyi Intézet Ifjúságkutatási Főosztály, Bauer Béla [email protected]

R3/5


ESPAD Az Európai iskolavizsgálat a tanulók alkohol- és egyéb drogfogyasztási szokásairól (European School Survey Project on Alcohol and other Drugs – ESPAD) az Európa Tanács Pompidou Csoportja és a European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction (EMCDDA) eszmei támogatásával zajlik azzal a céllal, hogy a fiatalok alkohol- és drogfogyasztásáról, valamint dohányzási szokásairól négyévenként rendszeresen ismétlődő módon – időben és nemzetközileg összehasonlítható – adatokat gyűjtsön. Az első adatfelvételre 1995-ben, a másodikra 1999-ben, a harmadikra pedig 2003-ban került sor 35 európai ország részvételével. 2007-ben volt az ESPAD legfrissebb, immár negyedik adatfelvétele az érintett országokban, köztük Magyarországon is. Az ESPAD magyarországi adatfelvételét a Budapesti Corvinus Egyetem Szociológia és Társadalompolitika Intézete végezte az Echo Survey Szociológiai Kutatóintézettel együttműködésben. Az adatfelvételt az Országos Tudományos Kutatási Alap, valamint a Szociális és Munkaügyi Minisztérium finanszírozta. A kutatás az iskolában tanuló 16 évesekre terjed ki, a bruttó minta a 8-11 évfolyamosokra reprezentatív. Vizsgálati témakörei: alkohol, drog, dohányzás érintettsége, kiterjedtsége, kirekesztettség, családi és kortárs kapcsolatok, szerfogyasztási szokások, drogokkal kapcsolatos attitűdök. Adatgazda: Budapesti Corvinus Egyetem Szociológia és Társadalompolitika Intézet Kapcsolat: Elekes Zsuzsanna 1093 Budapest Közraktár u. 4-6. Telefon: 1/482 73 42 mellék: 7342 E-mail: [email protected]

R3/7


Életünk fordulópontjai – Demográfiai Panel Adatfelvétel (DPA) 2001, 2004, 2007 A magyar népesség demográfiai magatartása az elmúlt évtizedben gyökeresen megváltozott: a házasságkötés helyett egyre többen élnek élettársi kapcsolatban; radikálisan csökkent a születések száma; megugrott a házasságon kívüli születések hányada; magasabb életkorban szülik az anyák gyermeküket – miközben továbbra is nagy a válások számaránya. Az Éltünk fordulópontjai kutatás tipikus követéses vizsgálat, ugyanazokat kérdezik a kutatók időről időre, több hullámban. A DPA nem kifejezetten ifjúságkutatás, a teljes 18 éven felüli népességre kiterjed, ám a mintanagyság (több mint 15 000 fő) lehetővé teszi az ifjúsági korosztályokon belüli folyamatok tanulmányozását is, akár regionális szinten. Vizsgálati témakörei: élettársi kapcsolat és/vagy házasság, a válás (szétköltözés) körülményei és következményei, az újraházasodás körülményei és következményei, a gyermekvállalás körülményei és következményei (45 év alattiak), generációs kapcsolatok és egyenlegek, a családalapítás és -felbomlás körülményei és következményei. Adatgazda: KSH Népesedéstudományi Kutatóintézet Kapcsolat: Kapitány Balázs, tudományos titkár 1024 Budapest Buday László út 1-3. Telefon: 1/ 345 66 57 E-mail: [email protected]

R3/9


HBSC Magyarország 1985 óta vesz részt az Iskoláskorú gyermekek egészségmagatartása (Health Behaviour in School-aged Children, HBSC) című nemzetközi kutatásban. Ez a kutatás kivételes lehetőségeket biztosít arra, hogy egyfelől az egészség szempontjából kulcsfontosságú, meghatározó jelentőségű környezeti tényezők (iskolai közérzet, személyközi viszonyok, családi körülmények stb.) szubjektív megítélését felmérje, valamint hogy képet kapjunk a későbbi egészségi állapot szempontjából meghatározó magatartások mintázatáról az 5., 7., 9. és a 11. évfolyamokat látogató ifjúsági csoportok körében. Hazánkban a kutatást 1985-1999 között, intézményközi együttműködés keretében az Országos Csecsemő- és Gyermekegészségügyi Intézet (OCSGYI) és a Nemzeti Egészségvédelmi Intézet (NEVI) szakemberei végezték. A kutatásnak jelenleg az Országos Gyermekegészségügyi Intézet ad helyet. A kutatás négyévenként megismételt, a négy évfolyamot országosan reprezentáló, 6000 fős mintán alapul, önkitöltős kérdőíves adatfelvételekből áll. Vizsgálati témakörei: fizikai és lelki tünetek, depressziós hangulat, egészségi állapot, szomatikus és pszichés tünetek előfordulása, dohányzás kipróbálása, a család és a kortárskapcsolatok hatása, az alkohol- és drogfogyasztás kipróbálása, a fizikai aktivitás mennyisége és gyakorisága, sportegyesületi tagság, állóképesség. Adatgazda: Országos Gyermekegyészségügyi Intézet (OGYEI) Kapcsolat: Dr. Aszmann Anna 1113 Budapest Diószegi út 64. Tel: 1/ 365 15 40 vagy 15 41 / 15 42 / 15 43 Fax: 1/ 372 43 04 E-mail: [email protected]

R3/11


PISA A PISA (Programme for International Student Assessment) elnevezésű kutatási programot, azaz A nemzetközi tanulói teljesítménymérés programját a kilencvenes évek végén hívta életre a legfejlettebb államokat tömörítő Gazdasági Együttműködési és Fejlesztési Szervezet (OECD). A PISA monitorozó jellegű felméréssorozat, amely három területen (alkalmazott matematikai műveltség, alkalmazott természettudományi műveltség és szövegértés) vizsgálja a tizenöt éves tanulók képességét. A felmérés háromévenként zajlik. Először 2000-ben, ezt követően 2003-ban, majd 2006-ban volt mérés. Az egyes mérések alkalmával egy-egy műveltségi terület nagyobb hangsúlyt kap, mint a többi. 2000-ben a szövegértés, 2003-ban a matematika, 2006-ban a természettudomány volt a kiemelt terület. 2009-ben ismét a szövegértés került a figyelem középpontjába. Mint említettük, a PISA célpopulációját a tizenöt éves diákok alkotják, a minta nagysága minimum 5250 gyermek. Vizsgálati témakörei: szociokulturális háttér, iskolai teljesítmény, alkalmazott matematikai műveltség, alkalmazott természettudományi műveltség és szövegértés. Adatgazda: Oktatási Hivatal Kapcsolat: Balázsi Ildikó Közoktatási Mérési Értékelési Osztály 1134 Budapest Váci út 37. Tel: 1/ 886 39 85 Fax: 1/ 886 39 10 E-mail: [email protected]

R3/13


Irodalom Babbie, Earl: A társadalomtudományi kutatás gyakorlata. Budapest, Balassi, 1995. Bryk, A.S., & Raudenbush, S.W.: Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods. Newbury Park, 1992. Carmines, E.G. – Zeller, R.A.: Reliability and Validity Assessment. California, USA, 1979. Cook, T. – Reichardt, C. (1979): “Beyond Qualitative Versus Quantitative Methods.” In Cook, T – Reichardt, C. (szerk.): Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Beverly Hills, Ca. USA Diósi Pál és Székely Levente (2009): Szakmai sztenderdek az ifjúsági kutatásokhoz. In: Új Ifjúsági Szemle 2009/1 Falus Iván: A pedagógiai kutatás metodológiai kérdései. In: Falus Iván (szerk.): Bevezetés a pedagógiai kutatás módszereibe. Budapest, Keraban Kiadó, 1996. Goldstein, H.: Multilevel Models in Educational and Social Research. New York, Oxford Press, 1987. Gregory, J. Robert: Psychological Testing: History, Principles And Applications. Allyn & Bacon, 2006. Hara, K. (1995): Teacher-Centered and Child-Centered Pedagogical Approaches in Teaching Children’s Literature, Education, 115, (3), 332. Hidiroglou, M. A. és Drew, J.D. és Gray, G.B. (1993): A Framework for measuring and reducing nonresponse in surveys. Survey Methodlogy vol. 19. no. 1. 81-94. Horkai Anita (2004): Kulturális kommunikáció a screenagerek mindennapjaiban. In: Kultúra és Közösség 2004 (1) Hunyadi László: A mintavétel alapjai. Budapest, Számalk, 2001. Hurrelman, Klaus (szerk.): International Handbook of Adolescence. Westport, CO-London, Greenwood Press, 1994.

R3/15


Lannert Judit – Örkény Antal – Szabó Ildikó (1999): Európai értékek, európai orientációk – Magyar középiskolások értékorientációi egy empirikus kutatás tükrében. In: Iskolakultúra, 1999/8. 3-17. Lohr, Sharon L.: Sampling: Design and Analysis. Duxbury Press, 1999. Longford, N.T. (1985): Mixed linear models and an application to school effectiveness. Computational Statistics Quarterly, 2, 109-117. Lundström, S. és Särndal, C.E.: Estimation in the presence of nonresponse and frame imperfection. Stockhom, Statistics Sweden, 2002. Mahler Balázs: Nonprofit ifjúsági szolgáltató szervezetek kapcsolatrendszerének vizsgálata a Közép-dunántúli régióban. Kézirat. 2007. Nagy Ádám (szerk.): Ifjúságügy – Ifjúsági szakma, ifjúsági munka. Budapest, ÚMK, 2008. Rudas Tamás: Hogyan olvassunk közvélemény-kutatásokat? Budapest, Új Mandátum, 1998. Smith, J. K. (1983): Quantitative versus qualitative research: An attempt to clarify the issue. Educational Researcher, 12(3), 6-13. Somlai Péter (2002): Elhúzódó kamaszkor. In: Fordulópont Volume 4, Issue 2, 5-6. Szabolcs Éva: Kvalitatív kutatási metodológia a pedagógiában. Műszaki Könyvkiadó, 2001. Szapu Magda: A zűrkorszak gyermekei. Mai ifjúsági csoportkultúrák. (Zene – szórakozás – divat – értékrend) Budapest, Századvég, 2002. Vaskovics László (2000): A posztadoleszcencia szociológiai elmélete. In. Szociológiai Szemle. Vol. 2000 Issue 4.

R3/16

Az ifjúsági korosztályok és rendszerek megértése Módszertan

Recommend Documents