1. KUTATÁSMÓDSZERTANI ALAPOK Ebben a fejezetben célunk az, hogy képet adjunk arról a nehéz, sokszor kényes folyamatról, melynek eredményeképp egy felvetődő kérdésből tudományosan vizsgálható probléma, kutatási terv lesz. Felvázoljuk a változók meghatározásával, a hipotézisek megalkotásával kapcsolatos alapkérdéseket, az okság és a hatás sajátos problémáit a társadalomtudományban. A kutatás gyakorlati kivitelezésének kérdései közül a mintavételt tárgyaljuk részletesebben. 1.1. A társadalomtudományi kutatás elvi problémái A körülöttünk lévő világ felderítésére irányuló tevékenység az ember egyik legalapvetőbb törekvése. Ez a motívum áll a hétköznapi megismerés és a tudományos kutatás mögött egyaránt. Mire törekszik a megismerés? 1. Információt gyűjteni: megismerni, mi van. A
valóság
megismerésének,
megismerhetőségének
problémáival
a
filozófia
résztudományai foglalkoznak. Az ismeretelmélet (episztemológia) olyan kérdésekre keresi a választ, hogy létezik-e a valóság a megismerésre törekvő tudattól függetlenül, megismerhető-e egyáltalán, milyen kapcsolat van a valóság és az ismereteink között, mi az igazság stb. Azt a problémát pedig, hogy hogyan juthatunk igaz ismeretekhez, a tudományfilozófia és a tudásszociológia is vizsgálja. A hétköznapokban – akár a magánéletben, akár tudományos kutatóként – azt feltételezzük, hogy a valóság és a tapasztalataink között van bizonyos összhang, kongruencia, azaz a világ megismerhető. 2. Megérteni, miért van. A jelenség megértése legtöbbször azt jelenti, hogy megjelenésére, lefolyására magyarázatot találtunk. A megértés általában kapcsolódik az okság kérdéséhez is. Az okságról alkotott felfogás sokat változott az utóbbi évszázadokban, és ez a problémakör szintén foglalkoztatja a filozófusokat, tudásszociológusokat is. 3. Felhasználni az ismeretet, uralni a jelenséget. Az ismeretnek végső értelmet az ad, ha fel tudjuk használni arra, hogy jobban eligazodjunk és jobban éljünk világunkban. Számos jelenség van, amelynél a legtöbb, amit elérhetünk, hogy időben észleljük a közeledését, vagy be tudjuk jósolni a lefolyását.
(Ilyenek az időjárással vagy a vulkáni tevékenységgel kapcsolatos jelenségek, vagy például az emberi viselkedés váratlan, szélsőséges helyzetekben.) A megismerés magasabb szintjét jelenti, ha már képesek vagyunk a jelenséget, a folyamatot módosítani, befolyásolni. A jelenséget akkor uraljuk igazán, ha már szándékosan előidézni, szabályozni és akár leállítani is tudjuk. Mi a különbség a hétköznapi és a tudományos megismerés között? A hétköznapi megismerés a tudományos megismeréshez képest esetleges, töredékes és pontatlan. Ezek a hibák abból adódnak, hogy a hétköznapokban ismereteinket leggyakrabban egyéb tevékenységeink végzése közben, spontán módon gyarapítjuk, olyan ősi technikákkal, amelyeknek valamikor evolúciós hasznuk volt, de ma már gyakran vezetnek hibás eredményhez. Ezeket azért fontos megismernünk, mert kutatóként is emberek maradunk, és hajlamosak vagyunk beleesni ezekbe a hibákba. 1.2. A hétköznapi megismerés A hétköznapi megismerés általában spontán módon megy végbe, aszerint, hogy milyen tapasztalatokkal találkozunk. Tapasztalataink mindig ki vannak téve pontatlan észlelésünk torzításainak. Ez nemcsak abból adódik, hogy érzékszerveink nem mindig megbízhatóak, hanem abból is, hogy a figyelem irányultsága, az előzetes várakozások is erősen befolyásolják az észlelést. (Például hamarabb meghalljuk, ami fontos nekünk, vagy amit hallani szeretnénk.) Tapasztalatainkból gyakran hibás következtetéseket vonunk le. Már néhány esetből is hajlamosak vagyunk általánosítani. (Ez fontos emberi tulajdonság, hiszen segít a gyors tájékozódásban, hogy típusokat, kategóriákat próbálunk alkotni. De ha ezeket lezárjuk, és nem engedjük be tudatunkba az ellentmondó tapasztalatokat, előítéletek keletkeznek.) Gyakran az egymást követő eseményeket oksági kapcsolatba hozzuk, anélkül, hogy ellenőriznénk feltevésünket. Következtetéseink levonásakor gyakran követünk el logikai hibákat. Tudatunkban néha megférnek egymásnak ellentmondó tartalmak is. Ismereteinket, következtetéseinket ritkán ellenőrizzük, nem vizsgáljuk meg újra meg újra, hogy kizárjuk a tévedés lehetőségét. Ha tapasztalatainkról, következtetéseinkről másokkal beszélgetünk, nem magyarázzuk meg, mit is értünk az egyes fogalmakon; feltételezzük, hogy szavaink a másiknak is ugyanazt jelenti. Ez azonban nincs mindig így, a szavakat jelentések, asszociációk egész felhője veszi
körül. A kommunikáció során a partnerek közös munkával, fokozatosan „derítik fel”, melyik jelentés érvényes. Ez az anomália sokszor lehet akadálya a megértésnek. 1.3. A tudományos megismerés A tudományos megismerésre a minden részletre kiterjedő tervszerűség és alaposság jellemző. A tudományban törekednek arra, hogy a tapasztalatok és a következtetések helyességét többszörösen is ellenőrizzék. Ez nemcsak önellenőrzéssel, hanem a tudományos közélet, a „szakma” kontrolljával is folyik. A tudományos kommunikációban – szemben a hétköznapi kommunikációval – a fogalmakat mindig szigorúan meghatározott értelemben használják. A következő táblázat a megismerés két különböző típusát hasonlítja össze.
Tudományos megismerés
Hétköznapi megismerés
Hogyan szervezzük?
Tervszerűség, minden körülményt szisztematikusan figyelembe veszünk
Spontán, pontatlan, esetleges; észlelési torzítások
Hogyan használjuk a fogalmakat?
Pontosan körülhatárolt értelemben
Pontatlan, többértelmű fogalomhasználat
Hogyan gondolkodunk?
Logikai tisztaság a következtetésekben; ellentmondás-mentes rendszerre törekszünk
Logikai hibák (túláltalánosítás, téves oktulajdonítás, hibás következtetések); megférnek az ellentmondó tények, állítások, következtetések
Hogyan vizsgáljuk ismereteink, következtetéseink helyességét?
Gondosan megtervezett kontrollvizsgálatokkal, többszörös ellenőrzéssel, a szakmai közélet kontrolljával
Ritkán ellenőrizzük ismereteink, következtetéseink helyességét, nem rendszerezünk
1.4. Elmélet és gyakorlat viszonya Gyakori kérdés, hogy vajon a tudományos megismerésben az elméletnek vagy a gyakorlatnak tulajdonítsunk elsőbbséget, nagyobb fontosságot. Ez lényegében az a kérdés, vajon melyik a valóság megismerésének „igaz útja”: a tapasztalatoktól a törvények felé (az egyestől az
általános felé) vezető induktív, vagy az elméletből a gyakorlatra irányuló (az általánostól az egyes felé) deduktív út. Induktív („hagyományos”, szcientista) modell Ez a tudományelméleti megközelítés azt feltételezi, hogy a világot természeti törvények mozgatják, és ezek a törvények megismerhetők, kikövetkeztethetők a tapasztalatokból. Az elméleteket a tapasztalatokból leszűrt törvények alapján állíthatjuk fel. Ismereteink tehát egy kumulatív folyamatban, folytonosan gyarapodnak, és egyre jobban megközelítjük a valóság teljes megismerésének állapotát. E szerint az induktív megismerés útja:
tények
Î
törvények
Î
elméletek
A 20. század húszas éveiben a fizika fejlődése következtében merültek fel először problémák az évszázadok óta magától értetődőnek tekintett induktív úttal kapcsolatban. Valamivel később Karl Popper tudományszociológus bizonyította briliánsan, hogy induktív úton nem lehet igazolni a törvényeket, csupán cáfolni (falszifikálni). (Nem állíthatjuk biztosan, hogy minden hattyú fehér, akárhány fehér hattyút láttunk is már. Viszont egyetlen fekete hattyú is megcáfolhatja az állítást.) Mindez természetesen nem jelenti azt, hogy a tapasztalati tények értéktelenek. Az indukció útján azonban csak valószínűségi következtetésekhez juthatunk, amelyek egy végtelen megismerési folyamatban közelítenek az „igazsághoz”, a bizonyossághoz. Az is világossá vált, hogy objektív, a megfigyelőtől független tények nem léteznek. Tapasztalatainkat meghatározzák azok az elképzelések (fogalmak, gondolkodási-elméleti keretek), amelyek már a tapasztalás előtt kialakulnak. Deduktív modell A deduktív modell egyértelműen felvállalja, hogy a fejünkben lévő elképzelések elsődlegesek a tapasztaláshoz képest. E szerint a megismerés valójában mindig az elméletből indul ki, és a
tapasztalatokat az elméletből levezethető következtetések helyességének tesztelésére használjuk. Ha a tapasztalat cáfolja a feltételezést (hipotézist), akkor ellenőriznünk kell, nem követtünk-e el logikai hibát a következtetés során. Ha a következtetés helyes, akkor az elméletet (elvi kiindulópontjainkat) kell módosítanunk.
elmélet
Î
törvények
Î
hipotézisek tesztelése a gyakorlatban
A tudományos kutatásban az induktív és a deduktív út egyaránt fontos; egymást kiegészítik, ezért egyik sem mellőzhető. A tudományos problémák egyaránt érkezhetnek az elmélet és a gyakorlat felől. Bár az egyes kutatók egyik vagy másik utat előnyben részesítik saját tudományos munkásságukban, a tudomány egészében az induktív és a deduktív út mindig összekapcsolódik. A tudomány kereke
elméletek Indukció
empirikus általánosítás
hipotézisalkotás megfigyelés (empíria)
Dedukció
1.5. A társadalomtudományi kutatások A kutatás elvi, ideáltipikus folyamatának lépései 1. A megismerés első lépéseként a valóságot strukturáljuk: a jelenséget lehatároljuk és nevet adunk neki. A fogalom kialakulása a filo- és ontogenezisben is egy kategorizációs folyamat; eredménye a szó. Mint már szó volt róla, a tudományos fogalmak esetében fontos az egyértelmű jelentés ill. szóhasználat. Hogyan történhet ez? - Megegyezünk, hogyan, milyen értelemben használjuk a fogalmat. Ilyen jellegzetesen megegyezéses kategória pl. a serdülőkor. Ezzel szemben a deviancia fogalmának többféle értelmezése is használatos, ezért tisztáznunk kell, melyiket fogadjuk el érvényesnek. - Kutatásokkal feltárjuk, pontosítjuk a fogalom tartalmát. Ilyen folyamatosan változó tartalmú fogalom a kreativitás, a vallásosság vagy a tanulási nehézségek. 2. A kutatás során megkíséreljük feltárni a fogalmak (kategóriák) tartalmát (úgy, hogy elhelyezzük őket egy tágabb és/vagy ismert összefüggésben, azaz: értelmezési modellt alkotunk): •
A fogalmakat változókban jelenítjük meg. Megkíséreljük megragadni azokat a – mérhető, megfigyelhető – elemeket, összetevőket, amelyek az adott fogalommal kapcsolatban állhatnak. (Például a „szociokulturális helyzet” fogalmat számos változó együttesen fejezi ki: az iskolai végzettség, a foglalkozás, az anyagi helyzet, a lakáskörülmények, a kulturális eszközökkel való ellátottság, a kulturális jellegű szokások.)
•
Megvizsgáljuk, a változók milyen lehetséges értékeket vehetnek fel. Ezek az attribútumok. (Nem mindegy, milyen kategóriákat – attribútumokat – állítunk fel a foglalkozás változóhoz, hogyan határozzuk meg a kulturális ellátottságot – lehet pl. a könyvek száma, a kultúrára költött havi összeg stb. –, kulturális szokásnak tekinthetjük az olvasásra fordított időt, a kulturális intézmények látogatásának gyakoriságát stb.)
3. Ezzel párhuzamosan történhet a kérdésfeltevés, azaz annak meghatározása, mire irányul a kutatás. •
Mi van? Milyen? Æ Leíró jellegű kutatás. Feltárjuk a változók „viselkedését”, azaz az attribútumok eloszlását.
•
Mivel függ össze? Æ Feltáró, magyarázó kutatás. Kapcsolatot keresünk a változók között az attribútumok együttmozgása alapján Æ Magyarázatot keresünk az összefüggésre: hipotézist alkotunk. Æ a hipotézist „teszteljük”.
•
Az „igazolt” (megerősített) hipotézist beillesztjük egy tágabb összefüggésbe (elméletbe) Æ jóslás, befolyásolás; elméletalkotás.
Társadalomtudományi kutatás a gyakorlatban 1. Kiindulás a problémából. (A probléma felvetődhet az elméletben, vagy érkezhet a gyakorlat felől is.) Fontos, hogy tisztázzuk elméleti alapvetéseinket, azt a fogalmi-gondolati kört, előfeltevéseket, amelyben mozgunk. •
Értelmeznünk kell a fogalmakat, legalább egy munkadefiníció erejéig (hiszen a kutatás irányulhat éppen a fogalom tartalmának felderítésére is.
•
Tisztáznunk kell (és mások számára is világossá kell tennünk), melyek az elméleti keret alapfogalmai (vagyis azok a logikailag nem definiált kategóriák, amelyek a további meghatározások kiindulópontjai), és melyek azok az állítások, amelyeket bizonyítás nélkül igaznak fogadunk el (ezek az axiómák). Az elméleti keretek tisztázatlansága, rejtett hatása félreértésekre és logikai hibákra adhat alkalmat.
2. A problémával akkor tudunk dolgozni, ha kérdéssé (kérdésekké) alakítjuk. A kérdéseket fogalmakra,
az
ahhoz
kapcsolódó
változókra,
ill.
a
változók
kapcsolataira,
összefüggéseire vonatkozóan kell megfogalmaznunk. Független változók: azok a változók, amelyekről úgy véljük, meghatározó szerepet játszanak a minket érdeklő problémában. Ezen változók értékeit (attribútumait) mi változtatjuk (illetve választjuk) meg. Függő változók: azok a változók, amelyek „viselkedésére” (eloszlására) kíváncsiak vagyunk. Megfigyeljük, hogy a független változók változtatása hogyan hat a függő változókra (így próbáljuk felderíteni, milyen kapcsolat van közöttük).
Pl.: vizsgálni szeretnénk a feladathelyzetben a szorongást. A szorongás mértéke lesz a függő változó, ezt kell majd mérnünk. Mitől függhet? Pl. a nemtől, a feladat nehézségétől. Ezek lesznek a független változók. Ezeket nekünk kell módosítani. Előző példánknál maradva a vizsgált személy nemét természetesen nem tudjuk megváltoztatni, csak megválasztani, ugyanakkor viszont a feladat nehézségi fokát szándékaink szerint változtathatjuk meg. 3. Hipotézis-alkotás. A hipotézis állítás formájában megfogalmazott válasz a feltett kérdésre. Kérdés: hogyan függ a szorongás a nemtől? Hipotézis: a lányok szorongóbbak. 4. A hipotéziseket teszteljük (vizsgáljuk, ellenőrizzük) a gyakorlatban. Azonos körülmények között mérjük, majd összehasonlítjuk a fiúk és a lányok szorongását. Milyen a jó hipotézis? •
Megalapozott:
az
axiómákból
és
a
már
igazolt
törvényekből
levezethető
(Az axiómák használatát a szakmai konszenzus „szentesíti”. A már igazolt összefüggések a szakirodalomban lelhetők fel, ezekre hivatkozhatunk.) •
Operacionalizálható: lefordítható (transzformálható) konkrét vizsgálattá, kutatási tervvé.
•
Eldönthető: a kutatás végén legyen egyértelműen eldönthető, hogy a hipotézis igazolást (megerősítést) nyert-e, vagy megcáfoltatott.
•
Magyarázó erejű: a kutatással tesztelt hipotézis(ek) adjanak egyértelmű választ az eredeti kérdésre.
1.6. Néhány probléma Az okság problémája
Az okság mint filozófiai probléma azt a kérdést jelenti, milyen kapcsolat van két olyan jelenség között, amelyek oksági viszonyban állnak egymással. Descartes alkotta meg az analitikus oksági modellt. Úgy vélte, az ok és az okozat között szoros kapcsolat, logikai azonosság áll fenn; az ok egyben a magyarázat is az okozat bekövetkezésére. Newton, akiben a fizika első nagy megújítóját tisztelhetjük, úgy vélte, az ok még nem magyarázat. Meg kell ismernünk azokat az általános törvényeket, amelyekből a jelenségek levezethetők. Ezek a törvények fűzik össze a jelenségeket oksági láncolattá. Ez a determinisztikus (deduktív) modell. Milyen előfeltevéseket hordoz a determinizmus? 1. A valóságnak vannak törvényei, 2. ezeket fel lehet deríteni; 3. vagyis: helyes és lehetséges modelleket alkotni és alkalmazni a világ megértésére és magyarázatára! (Ez a mai napig uralkodó nézet; erősen rokon a már megismert induktív megismerési modellel.) Mikor nem működik a determinisztikus modell? •
Ha a rendszernek nagyon sok eleme van. (Pl.: gázok). Statisztikai (kvázi-determinisztikus) modell: Rendszer-szinten: a determinizmus látszata (a gázok viselkedését jól leírják a gáztörvények) Az egyes elemek szintjén: csak valószínűségekről beszélhetünk (nem tudjuk megmondani,
mekkora
egy
gázmolekula
sebessége,
csak
bizonyos
valószínűséggel) A modellt statisztikai törvényszerűségek jellemzik: csak nagy elemszám esetén alkalmazhatók; csak az átlagos viselkedést tudja figyelembe venni; előrejelzései csak az átlagra vonatkoznak és valószínűségi természetűek; (Például a statisztikai módszerek segítségével meg tudjuk mondani, hogy a pedagógusoknak mekkora az átlagfizetése. Azt is kiszámíthatjuk, milyen valószínűsége van annak, hogy egy pedagógus fizetése egy adott határnál jobban eltér az átlagtól, de nem tudjuk megmondani, XY mennyit keres. Viszont becslést adhatunk rá az átlagadatok ismeretében.) • Ha elhagyjuk a „földi” (newtoni) dimenziókat: világegyetem, kvantummechanika.
Kvantummechanika: tetszőleges rendszer egy függvénnyel írható le, amely az alkotórészekhez lehetséges tulajdonságok egész tartományát rendeli hozzá összehangolt módon (Schrödinger-egyenlet). Az, hogy e tulajdonságok közül a méréskor melyik realizálódik, valószínűség kérdése. Bizonyos tulajdonságok párban állnak egymással. A pár egyik tagjának pontosabb meghatározásakor a másik tag határozatlanabb lesz (Heisenberg-féle bizonytalansági reláció.) Az okság tehát hagyományos értelmében értelmét veszti. (Heisenberg: „Az okság csupán az anyag egy tulajdonsága.”) • Ha a rendszerek komplexek, azaz elemeik, alkotóik egymással dinamikus kölcsönhatásban vannak. Cirkuláris okságról beszélünk, ha az ok visszahat az okozatra. Ilyenkor nehéz elválasztani az okot az okozattól. Ez a társadalomtudományok területén gyakori. (Pl.: rosszul teljesítünk, mert szorongunk, és minél rosszabbul teljesítünk, annál jobban szorongunk.) A társadalomtudományok terén nemcsak a rendszerek, hanem az azok működését leíró törvényszerűségek is – ha egyáltalán léteznek ilyenek – nagyon bonyolultak. A komplex rendszerek viselkedése akkor is kiszámíthatatlan, megjósolhatatlan és reprodukálhatlan, ha az alrendszerek (elemek) működését véges (néha meglepően kevés), determinisztikus törvény írja le. (Ilyenkor a rendszert elvileg lehetetlen matematikailag leírni. Ilyen pl. az ún. háromtest-probléma. Nem lehet kiszámítani, leírni három tömegpont – bolygó – mozgását egymáshoz képest, pedig a köztük ható tömegvonzás törvénye viszonylag egyszerű.) Káosz-elmélet: olyan nagybonyolultságú rendszerekkel foglalkozik, amelyeknél a bemenet kicsiny változása is óriási eltéréseket eredményez a kimeneten (pl a hegyről legördülő kő). Néhány társadalmi jelenséggel kapcsolatosan (pl. a tőzsde mozgásai) is alkalmazzák. 1.7. A „hatás” problémája Mit tekintünk hatásnak?
Feltételezzük, hogy a függő és a független változók között kapcsolat van: a független változó változása maga után vonja a függő változó változását. Vagyis: a független változók hatással vannak a függő változóra. A statisztikai együttmozgás még nem jelöl oksági kapcsolatot! Az együttmozgás mellett az okság szükséges feltételei: A oka a B jelenségnek, ha időben megelőzi, és nincs harmadik tényező, amely mindkét jelenségnek oka. A férj és feleség iskolai végzettsége között Magyarországon szoros statisztikai kapcsolat van, mégsem mondhatjuk, hogy ez a kapcsolat okságot jelent. Valahányszor megfájdul a vállam, két nap múlva megjön az eső. A vállfájás nem oka az esőnek, bár az együttjárás szoros. A harmadik tényező a légköri változás, amely oka mind a vállfájásnak, mind az esőnek. Indikátor: együtt mozog a változóval anélkül, hogy közvetlen oksági kapcsolatban lenne vele. Pl. a ruházat minősége indikátora lehet a jövedelmi helyzetnek, de nincs vele közvetlen oksági kapcsolatban, és számos más tényező is befolyásolja. Fontos kérdés, hogy mi hat mire? Egy éven át vizsgáljuk a szobák hőmérsékletének havi átlagát és a fűtési költségek havi összegét. Milyen az összefüggés? (Vigyázat! Januárban van a leghidegebb a szobában, és ekkor a legmagasabb a fűtési költség. Augusztusban van a legmelegebb, de mégis 0 Ft a költség. Vagyis minél többet fűtünk, annál hidegebb van!) A változók kapcsolata legtöbbször komplex, „oda-vissza” hatás. Az egyirányúság feltételezése általában súlyos leegyszerűsítés. Pl.: Probléma: Hogyan lehet növelni a tanulási teljesítményt? Kérdés: Hogyan hat a dicséret a teljesítményre? Hipotézis: a gyakran, sokat dicsérő tanárok diákjai jobban teljesítenek. Módszer: Nézzük meg, hogyan teljesítenek a gyakran ill. keveset dicsérő tanárok diákjai. De vigyázat! A dicséret mennyisége nem független a teljesítménytől! (A dolog csak gondosan megtervezett kísérletben
– ahol az összes szóba jöhető
körülményt, azaz független változót szisztematikusan variáljuk – vizsgálható korrektül.)
A „hatás” hipotézise egy modellalkotás. A modellalkotás mindig egyszerűsítést jelent, hiszen egyes változókat – azáltal, hogy független változónak jelöltük ki őket – „lényegesnek”, más tényezők hatását lényegtelennek minősítjük. Ez bizonyos kockázatot jelent: lehet, hogy a figyelmen kívül hagyott tényezők fontosak, hatásuk (az úgynevezett reziduális hatás) jelentős.
lényeges hatások (a vizsgálatba bevont), független változók
jelenség Æ függő változók
„lényegtelen” hatások („zaj”, „szennyezés”, véletlenszerű hatások) reziduum (maradék) – reziduális (visszamaradó) hatások
1.8. A mintavétel problémája Alapsokaság (alaphalmaz, populáció): mindazon létezők (dolgok, objektumok, személyek, események) halmaza, amelyek (akik) szóba jöhetnek a vizsgált probléma szempontjából, amikre/akikre a probléma vonatkoztatható egyáltalán. Minta: az alapsokaság azon része, amelyet bevonunk a vizsgálatba. Mintavétel: az az eljárás, amellyel kiválasztjuk az alapsokaság mintába bevont elemeit. A vizsgálat végén következtetéseket vonunk le a tapasztalatok alapján. (Pl. megállapítjuk, mi jellemző a függő változó viselkedésére, eloszlására.) Szigorúan véve ezek a következtetések csak a mintára érvényesek. Mi azonban következtetéseinket ki szeretnénk terjeszteni az alapsokaság egészére. Ha azt mondjuk, ahogy a kérdéses változó az alapsokaságon is hasonló eloszlást mutat, ez azt jelenti, hogy a kérdéses változó viselkedésére vonatkozóan becslést végzünk. Ha a minta megfelelő mértékben „hasonlít” az alapsokaságra, akkor a becslés pontossága („jósága”) statisztikai módszerekkel megbecsülhető. A minta akkor reprezentatív, ha reprezentálja az alapsokaságot, azaz „hasonló hozzá”. A gyakorlatban ez általában egy (vagy több) változóra vonatkoztatva értelmezhető. A reprezentativitás azt jelenti, hogy a kérdéses változó ugyanúgy „viselkedik” (ugyanolyan eloszlású) a mintán, mint az alapsokaságon.
Probléma: a kérdéses változó eloszlását – „viselkedését” – még nem ismerjük! A reprezentativitást csak ismert eloszlású változók szerint tudjuk biztosítani. (Tehát azt feltételezzük, hogy a mintánk nemcsak az ismert (független) változó szempontjából, hanem az ismeretlen eloszlású (függő) változót tekintve is reprezentatív.) Hogyan biztosíthatjuk, hogy a mintánk reprezentatív legyen? Véletlen (valószínűségi) mintát kapunk, ha az alapsokaság minden elemének egyforma esélye volt arra, hogy bekerüljön a mintába. Valószínűségi minta esetén a becslés jósága csak a minta nagyságától függ. (A minta nagysága a költségek szempontjából nem közömbös!) A kellő pontossághoz akkor kell kevesebb elem, ha az alapsokaság homogénebb. (Gond, hogy nem mindig tudunk véletlen mintával dolgozni!) Valószínűségi mintavételi eljárások: 1. Egyszerű véletlen mintavétel: véletlen kiválasztás (például úgynevezett véletlen számokkal) az alapsokaság listájából. 2. Szisztematikus mintavétel: minden k-adik elem kiválasztása a listáról. (Csak akkor alkalmazható, ha a lista semmilyen szempontból nem rendezett.) 3. Többlépcsős mintavétel. Akkor alkalmazzuk, ha nincs listánk az alapsokaságról. Az alaphalmaz természetes egységeiből választunk véletlenszerűen, ennek kisebb egységeiből is és így tovább. Pl.
ha
egy
lakótelep
lakosai
között
akarunk
vizsgálatot
végezni,
kiválaszthatunk véletlenszerűen egy házat, utána a lépcsőházat, majd az emeletet, végül egy lakást. 4. Rétegzett mintavétel: engedmény a gazdaságosságnak: az alapsokaságot homogénebb részhalmazokra bontjuk (ezek lesznek a rétegek) valamely változó (ez a rétegképző változó, pl. életkor) értékei szerint. Rétegenként véletlen mintavételt alkalmazunk. (Mivel homogénebb részmintáink vannak, kevesebb elemet kell bevennünk a mintába adott pontosság eléréséhez.) Rejtett feltételezés: a rétegek valójában csak az ismert (rétegképző) változó szempontjából homogénebbek. Tehát az csak feltételezés, hogy a rétegek a számunkra fontos függő változó szempontjából is homogénebbek.)
Bizonyos esetekben nem tudjuk teljesíteni a reprezentativitás feltételeit, de esetleg a vizsgálat elvégzése akkor is fontos lehet, ha az általánosíthatóság korlátozott. Ilyenkor ún. nem valószínűségi mintavételi eljárást alkalmazunk. Nem valószínűségi mintavételi eljárások: Olyankor alkalmazzuk, ha nem áll módunkban statisztikai szempontból korrektebb mintavételt végezni. 1. Kvótás mintavétel: a független változó alapsokaságon mutatott eloszlása alapján meghatározzuk, hogy a változók attribútumai szerint képzett alcsoportok milyen százalékos megoszlást mutatnak. Ezeket az arányokat próbáljuk előállítani a mintában is. A mintán tehát a független változók eloszlása hasonlítani fog az alapsokaságéra, de a kvótán belül már nem törekszünk véletlen kiválasztásra, hanem az egyszerűen elérhető alanyokat keressük meg. Pl. ha a vizsgálat szempontjából a nem és az életkor tűnik fontosnak (ezek a független változók), és tudjuk, hogy a pedagógusok 25%-a harmincas nő (és így tovább nemek és korcsoportok szerint), akkor a kérdezőbiztosnak annyit adunk meg, hogy keressen és kérdezzen meg 25 30-39 éves pedagógusnőt (100 elemű minta esetén.) 2. Szakértői mintavétel: egy szakértő jelöli ki a mintaelemeket (vagy határozza meg a mintavételi eljárást). Egyszerűen elérhető alanyok elve (pl. hólabda-módszer): akkor alkalmazzuk, ha az alapsokaság elemeit (általában személyeket) csak nagy nehézségek árán tudjuk felkutatni. Ekkor azokat kérdezzük meg, akiket elérünk. (A hólabda-módszernél a megtalált személyt kérjük meg, hogy ajánljon újabb alanyokat. Ha szerencsénk van, a minta így hólabda-szerűen bővül.)