Metodologija nauÄno-istraživaÄkog rada sa osnovama statistike
Metodologija nauÄno-istraživaÄkog rada sa osnovama statistike
Metodologija nauÄno-istraživaÄkog rada sa osnovama statistike
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
1<br />
interno: materijal za studente<br />
<strong>Metodologija</strong> naučno-istraživačkog <strong>rada</strong><br />
<strong>sa</strong> <strong>osnovama</strong> <strong>statistike</strong><br />
pripremio mr Zoran Lalović
2<br />
<strong>Metodologija</strong> naučno-istraživačkog <strong>rada</strong><br />
<strong>sa</strong> <strong>osnovama</strong> <strong>statistike</strong><br />
Sadržaj:<br />
I dio<br />
Osnovni pojmovi metodologije<br />
• <strong>Metodologija</strong> (pojam)<br />
• Nauka (struktura naučnog <strong>sa</strong>znaja)<br />
• Pojam naučnog metoda<br />
• Principi naučne spoznaje<br />
• Metodološki postupak (glavne faze istraživačkog postupka, - ukratko)<br />
• Vrste istraživanja (osnovni kriteriji za razlikovanje vrsta istraživanja)<br />
• Predmet i podaci istraživanja u društvenim naukama<br />
• Indikatori<br />
II dio<br />
Faze istraživačkog postupka<br />
1. Naučno istraživanje kao proces komunikacije<br />
2. Naučno istraživanje kao proces rješavanja problema<br />
2.1. Okvirno određenje problema istraživanja<br />
2.2. Pripremna faza istraživanja<br />
2.3. Projektovanje istraživanja<br />
2.4. Iz<strong>rada</strong> instrumenata<br />
2.5. Izvođenje istraživanja<br />
2.6. Ob<strong>rada</strong> i analiza podataka<br />
2.7. Pi<strong>sa</strong>nje izvještaja istraživanja<br />
III dio<br />
Projekt istraživanja<br />
1. Teorijski dio projekta<br />
1.1. Formulacija problema<br />
1.2. Defini<strong>sa</strong>nje osnovnih pojmova<br />
1.3. Postavljanje ciljeva istraživanja
3<br />
1.4. Formulacija opštih i posebnih hipoteza istraživanja<br />
2. Metodološki dio projekta<br />
2.2. Izbor opšteg metoda istraživanja<br />
2.3. Operacionalne definicije promjenjivih<br />
2.4. Izbor tehnika za prikupljanje podataka<br />
2.5. Nacrt uzorka<br />
2.6. Plan obrade podataka<br />
2.7. Plan realizacije istraživanja<br />
3. Matereijalni dio projekta<br />
IV dio<br />
Vrste istraživačkih nacrta<br />
• Frekvencijski nacrt istraživanja<br />
• Korelacioni nacrt istraživanja<br />
• Eksperimentalni nacrt istraživanja<br />
• Longitudinalna i transferzalna istraživanja<br />
V dio<br />
Metode istraživanja<br />
1. Teorijske metode<br />
2. Empirijske (iskustvene) metode<br />
2.1. Eksperimentalna istraživanja<br />
2.1.1. Odnos varijabli u eksperimentu<br />
2.1.2. Eksperimentalni nacrti<br />
2.1.2.1. eksperiment <strong>sa</strong> jednom grupom<br />
2.1.2.2. eksperiment <strong>sa</strong> paralelnim grupama.<br />
2.1.2.1. ex-post-facto eksperiment<br />
2.2. Neeksperimentalna istraživanja<br />
VI dio<br />
Populacija i uzorak<br />
1. Populacija<br />
2. Uzorak<br />
2.1. Izbor uzorka istraživanja<br />
2.2. Slučajni uzorci<br />
2.2.1. jednostavni slučajni uzorak<br />
2.2.2. stratificirani slučajni uzorak<br />
2.3. Neslučajni uzorci
4<br />
2.4. Veličina uzorka<br />
VII dio<br />
Tehnike istraživanja<br />
1. Neposredno posmatranje<br />
Naturalno i posmatranje uz pomoć instrumenata<br />
Posmatranje bez i <strong>sa</strong> učešćem posmatrača<br />
Nestruktuirano i struktuirano posmatranje<br />
Nedostaci i prednosti posmatranja<br />
2. Analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Analiza medijskih <strong>sa</strong>držaja i analiza dokumenata<br />
Osnovna jedinica analize<br />
Pretežno kvantitativna analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Pretežno kvalitativna analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
3. Tehnike zasnovane na verbalnoj komunikaciji<br />
3.1. Upitnik i inervju<br />
Koje su prednosti upitnika i intervjua u odnosu na posmatranje<br />
Pretpostavke na kojima počiva ispitivanje upitnikom i intervjuom<br />
Vrste podataka koji se dobijaju putem upitnika i intervjua<br />
3.2. Skale procjene<br />
3.2.1. Kontinuirane i diskontinuirane varijable<br />
3.2.2. Iz<strong>rada</strong> skale procjene<br />
3.2.3. Vrste skala procjene<br />
3.2.4. Skala socijalne distance<br />
3.3. Test<br />
3.3.1. Definicija testa<br />
3.3.2. Metrijske karakteristike testa<br />
VIII dio<br />
Iz<strong>rada</strong> upitnika<br />
Faze izrade upitnika<br />
1. Raščlanivanje problema istraživanja i određivanje <strong>sa</strong>držaja pitanja<br />
2. Izbor indikatora<br />
3. Formuli<strong>sa</strong>nje pitanja<br />
3.1. Problemi vezani za smi<strong>sa</strong>o pitanja<br />
3.2. Problemi vezani za formulaciju pitanja<br />
3.3. Smjernice za formulaciju pitanja u upitniku<br />
4. Oblikovanje upitnika
5<br />
4.1. Raspored pitanja u upitniku<br />
4.2. Pi<strong>sa</strong>nje uputstva<br />
4.3. Dizajn upitnika<br />
5. Provjera upitnika<br />
6. Revizija upitnika i formiranje konačne verzije<br />
IX dio<br />
Mjerenje<br />
• Nominalna skala<br />
• Ordinarna skala<br />
• Intervalna skala<br />
• Omjerna skala<br />
X dio<br />
Statistička ob<strong>rada</strong> podataka<br />
1. Analiza podataka iz upitnika<br />
1.1. Deskriptivna analiza podataka<br />
1.2. Relacijska analiza podataka<br />
1.3. Vremenska analiza podataka (trendovi)<br />
2. Deskriptivna statistika<br />
2.1. Mjere prebrojavanja (frekvencija i procenat)<br />
2.2. Mjere centralne tendencije (mod, medijana, aritmetička sredina)<br />
2.3. Mjere varijabilnosti (raspon i standardna devijacija)<br />
2.4. Normalna distribucija, i neke druge distribucije<br />
2.5. Položaj pojedinih rezultata u distribuciji (z-vrijednost)<br />
3. Statistika zaključivanja<br />
3.1. T – test<br />
3.2. Analiza varijanse<br />
3.3. Koeficijent korelacije<br />
3.4. Hi – kvadrat test<br />
XI dio<br />
Pi<strong>sa</strong>nje izvještaja<br />
1. Osnovni dijelovi izvještaja<br />
1.1. Naslovna strana<br />
1.2. Rezime<br />
1.3. Sadržaj izvještaja<br />
1.4. Uvod
6<br />
1.5. Teorijski dio – defini<strong>sa</strong>nje predmeta i problema istraživanja<br />
1.6. Istraživački dio – prikaz metodološkog postupaka istraživanja<br />
1.7. Rezultati istraživanja – prikaz rezultata<br />
1.8. Zaključci istraživanja<br />
1.9. Literatura<br />
1.10. Prilozi<br />
1.11.Ilustracije<br />
2. Citiranje i navođenje referenci<br />
2.1. Citiranje<br />
2.2. Navođenje referenci<br />
2.3. Numerički sistem navođenja referenci<br />
2.4. Autor – datum sistem navođenja referenci<br />
3. Tehnička ob<strong>rada</strong> teksta<br />
3.1. Preporuke za sređivanje teksta<br />
3.2. Skraćenice
7<br />
I dio<br />
Osnovni pojmovi metodologije<br />
• <strong>Metodologija</strong> (pojam)<br />
• Nauka (struktura naučnog <strong>sa</strong>znaja)<br />
• Pojam naučnog metoda<br />
• Principi naučne spoznaje<br />
• Metodološki postupak (glavne faze istraživačkog postupka, - ukratko)<br />
• Vrste istraživanja (osnovni kriteriji za razlikovanje vrsta istraživanja)<br />
• Predmet i podaci istraživanja u društvenim naukama<br />
• Indikatori<br />
<strong>Metodologija</strong> (pojam i cilj)<br />
<strong>Metodologija</strong> (od grčkih riječi methodos – put i logos – um) je nauka o načinima i putevima<br />
dolaženja do naučnog <strong>sa</strong>znanja (materijalnog, društvenog i duhovnog svijeta). Metaodologija<br />
je nauka o nauci. Ona je metanauka ili mišljenje o mišljenju. Cilj metodologije je da se pojmi<br />
(razumije) suština naučnog <strong>sa</strong>znanja i da utvrdi osnovne principe u njegovom sticanju i<br />
kritičkom preispitivanju. Pored toga, metodologije nas uči kojim sredstvima treba da se<br />
služimo kako bi došli do što istinitije (objektivne) spoznaje svijeta.<br />
Nauka (struktura naučnog <strong>sa</strong>znanja)<br />
Nauka je sistem znanja objektivno utvrđene stvarnosti koja služi čovjeku da unaprijedi svoj<br />
život i proučava tu stvarnost.<br />
Struktura naučnog <strong>sa</strong>znanja<br />
Postoje različiti nivoi naučnog <strong>sa</strong>znanja, počev od podataka i činjenica, preko zakona i teorija<br />
do cjelovitih naučnih sistema.<br />
Podaci. Svaki empirijski naučno-istraživački rad započine prikupljanjem podataka. Naučno<br />
relevantni su oni podaci koji su u funkciji istraživanja, tj koji su specifikovani ciljem
8<br />
istraživanja i koji se mogu dovesti u vezu <strong>sa</strong> postavljenom hipotezom. Nadalje, to su podaci<br />
prikupljeni standardizovanim tehnikama i postupcima prikupljanja podataka.<br />
Činjenice (fakti) su iskustveno utvrđeni odnosi u prirodi i društvu (činjenica je da zimi pada<br />
snijeg). Činjenice su javne, provjerene i provjerive a predstavljaju prvi stupan na osnovu koga<br />
možemo nešto tvrditi u nauci.<br />
Zakon je manje ili više tačan subjektivni odraz objektivno postojeće zakonitosti. Zakonitost je<br />
određeni odnos među stvaroma i pojavama u prirodi i društvu i postoji neovisno od naše<br />
spoznaje. Osnovne odlike naučnih zakona su: (1) zakon uvijek ukazuje na neki odnos, npr.<br />
povezanosti između određenih pojava u prirodi i društvu; (2) empirijski naučni zakoni<br />
predstavlju opšti, univerzalni i konzistentan odnos. Idealan naučni zakon ima univerzalno<br />
važenje pa važi za sve slučajeve na koje se odnosi; Za razliku od zakona u prirodnim naukama<br />
gdje je A predhodi B u društvenim naukama zakoni nemaju tako opšte i tako univerzalno<br />
značenje. U društvenim naukama A predhodi B ako se ostvare uslovi a, b, c... Da bi u takvim<br />
uslovima zakon imao status naučnog zakona nužno je precizno defini<strong>sa</strong>ti sve relevantne<br />
uslove, tj. reći pod kojim uslovima je pojava A povezana <strong>sa</strong> pojavom B.<br />
Najčešće vrste zakona u društvenim naukama su:<br />
• temporalni zakoni (kod temporalnih zakona vrijeme se javlja kao bitna odrednica zakona,<br />
npr. <strong>sa</strong> proticanjem vremena zaboravljanje je sve sporije);<br />
• funkcionalni zakoni (ukazuju na povezanost određenih pojava koje nisu u uzročnoj,<br />
kauzalnoj vezi, već su obje funkcija nekog trećeg faktora);<br />
• kauzalni zakoni (odnose ce na objašnjavanje uzročne veze među nekim pojavama)<br />
Teorije su sveobuhvatna objašnjenja odeđenih pojava ili grupa pojava. Mada su zasnovane na<br />
empirijskoj građi (objedinjuju određeni broj zakona i nastoje da ih povežu i objasne) teorije su<br />
zapravo velikim dijelom hipotetične. To je posebno karakteristično za društvene nauke gdje<br />
svaka teorija ima dosta elementa hipotetičkog (praznine se popunjavaju pretpostavkama npr.<br />
o postojanju neke pojave; ili o povezanosti nekih pojava; ili o uzroku neke pojave).<br />
Naučni sistemi su cjelovita, sveobuhvatna, multidisciplinarna objašnjenja određenih<br />
prirodnih ili društvenih fenomena u sebi integrišu činjenice, zakone i teorije.
9<br />
Pojam naučnog metoda<br />
Metod je način mišljenja i istraživanja u nauci. Naučni metod se koristi radi sticanja što<br />
istinitijeg <strong>sa</strong>znanja. Metod u najširem smislu riječi obuhvata tri osnovne komponente:<br />
• opšti pristup istraživanju (principi naučne spoznaju)<br />
• metodološki postupak istraživanja (faze iostraživačkog postupka)<br />
• metode i tehnike istraživanja<br />
Opšti pristup (predhodno znanje) je znanje o opštim principima naučne spoznaje<br />
(objektivnost, pouzdanost, preciznost itd.). U drugom značenju, metodološli postupak, odnosi<br />
se na znanje o procedurama i postupcima naučne spoznaje (faze naučnog istraživanja). Treću<br />
komponentu metoda <strong>sa</strong>činjava znanje o metodama i tehnikama istraživanja i prikupljanja<br />
podataka.<br />
Primjena metoda naučnog <strong>sa</strong>znanja je garancija objektivnosti, - da su zaključci koje dobijemo<br />
istraživanjem istiniti.<br />
Principi naučne spoznaje<br />
Postoje određeni principi koji odlikuju naučnu, u odnosu npr. na zdravorazumsku spoznaju.<br />
Neki od najvažnijih su: princip objektivnosti, princip pouzdanosti, princip opštosti, princip<br />
sistematičnosti, sinteza indukcije i dedukcije, sinteza kvantitativnog i kvalitativnog.
10<br />
Princip objektivnosti naučne spoznaje<br />
Princip objektivnosti ima nekoliko osnovnih značenja. Prvo i najvažnije je poznavanje i<br />
korišćenje logike ili puta naučnog <strong>sa</strong>znaja (primjena metodološkog postupka). U drugom<br />
značenju objektivnost podrazumijeva nepristrasnost prema podacima i činjenicama do kojih<br />
istraživač dolazi. Naučnik podacima i činjenicama pristupa „sterilnih ruku“ bez ličnih, kulturnih<br />
ideoloških i svakih drigih predubjeđenja. Konačno, objektivnost je zadovoljena ako postoji<br />
intersubkjektivna <strong>sa</strong>glasnost, ako je ono do čega smo došli provjerljivo (ako drugi istraživači<br />
koristeći se istom metodologijom dobijaju iste rezultate).<br />
Princip pouzdanosti naučne spoznaje<br />
Pouzdanost je zadovoljena ako su rezultati do kojih smo u istraživanju došli relativno trajni,<br />
ako se u ponovljeniom istraživanjima dobijaju isti rezultati, ako u rekativno dužem<br />
vremenskom periodu osnovni nalazi istraživanja otrpe kritiku, ako osnovna svojstva fenomena<br />
ostaju nepromjenjena (stabilna).<br />
Princip preciznost naučne spoznaje<br />
Princip preciznosti najbolje se ogleda u primjeni jezika. Jezik nauke je do te mjere precizan da<br />
pitanje značenja osnovnih pojmova nikada ne smije doći u pitanje. U naučnom radu koriste se<br />
oni simboli koji imaju defini<strong>sa</strong>ne sve osnovne dimenzije, a jedan simbol može da ima <strong>sa</strong>mo<br />
jedno značenje.<br />
Princip opštosti naučne spoznaje<br />
Princip opštosti. Nauka teži da otkrije ono što je opšte, što vazi za niz pojedinačnih specifičnih<br />
slučajeva. Dok je u prirodnim naukama princip opštosti uglavnom zadovoljen, u društvenim<br />
naukama opštost je uslovna. Društveni zakoni važe pod određenim uslovima. Da bi jedan<br />
zakon u društvenim naukama zadovoljio zahtjev naučnosti, pored <strong>sa</strong>mog zakona potrebno je<br />
precizno defini<strong>sa</strong>ti i uslove pod kojima se on ostvaruje.
11<br />
Princip sistematičnosti naučne spoznaje<br />
Princip sistematičnosti. Nauka je zaokružen sistem znanja koji može biri funkcionalno ili<br />
uzročno-posljedično povezan. Svaka činjenica, zakon, teorija itd. do koje istraživač u<br />
istraživanju dolazi mora biti dovedena u vezu <strong>sa</strong> svekolikim naučnim <strong>sa</strong>znanjem.<br />
Sinteza indukcije i dedukcije<br />
Sinteza indukcije i dedukcije. Dedukcija, put naučne spoznaje karakterističan za teorijsko<br />
racionalne analize. Polazi se od nekog opšte-prihvaćenog stava, pa se zaključuje na<br />
pojedinačne i posebne slučajeve (»odozgo prema dole«). Indukcija je obrnut put spoznaje<br />
(»odozdo prema gore«) karakterističan za empirijska istraživanja. Polazi se od prikupljenih<br />
podataka (pojedinačnog) pa se izvodi opšti zaključak koji važi za sve te slučajeve.<br />
Primjer: Kako se moralo misliti u srednjem vijeku?<br />
Mada su mogućnost posmatranja i induktivnog zaključivanja čovjeku uvijek bili na<br />
raspolaganju u dugom nizu godina desilo se da on nije vjerovao onom što vidi, čuje, što može<br />
da omiriše, kuša ili dodiruje. Vjera u Boga je bila iznad vjere u sebe. U jednoj svojoj zabilješci<br />
iz 1605 godine Frensis Bekon daje primjer jednje skolastičke rasprave o prirodnom<br />
fenomenu.<br />
“AD 1432. Razvila se među braćom redovnicima žestoka rasprava o broju zuba u ustima<br />
konja. Punih 13 dana bješnjela je rasprava bez prestanka. Sve stare knjige i hronike bile su<br />
izvučene i pri tome se pokazala tako divna i dubokoumna erudicija kao nikad ranije na tome<br />
području. Na početku četrnaestog dana neki mladi redovnik uglednog porijekla zamolio je<br />
svoje učene starješine da i on rekne koju riječ i – na veliko zaprepašćenje diskutanata, čija<br />
duboka mudrost biješe veoma uznemirena – on ih zamoli da riješe stvar na vulgaran i<br />
nečuven način: naime da otvore usta jednoga konja, prebroje zube i nađu riješenje svojega<br />
problema. Na to ostali diskutanti, osjećajući se duboko povređenima u svom dostojanstvu, uz<br />
veliku buku i galamu navališe na nj, izudaraju ga i izbace van. Jer, rekli su oni, sigurno je i<br />
<strong>sa</strong>ma sotona ponukala tog ludog žutokljunca da spomene taj nečuven i bezbožan put za<br />
pronalaženje istine, koja je u suprotnosti <strong>sa</strong> čitavim učenjem crkvenih otaca. Poslije još<br />
mnogo dana divlje svađe i rasprave golub mira spustio se na naš skup i oni, svi kao jedan,<br />
proglase da će taj problem ostati vječna tajna zbog žalosnog nedostatka historiskih i teoloških<br />
podataka o tome, te narede da se to zabilježi.”<br />
Savremeni put naučne spoznaje podrazumijeva sintezu dedukcije i idukcije. U <strong>sa</strong>vremenim<br />
istraživanjima polazi se od opšteg stava hipoteze, koja se provjerava (prihvata ili odbacuje) na<br />
osnovu prikupljenih empirijskih podataka.
12<br />
Sinteza kvantitativnog i kvalitativnog<br />
Sinteza kvantitativnog i kvalitativnog. U različitim periodima razvoja naučnog metoda<br />
dominaciju su imale kvalitativna ili kvantitativna analiza. Na primjer, Aristotelov put spoznaje<br />
»deduktivna dosljednost« podrazumijevao je isključivo kvalitativnu, logičku analizu. Sa druge<br />
strane pozitivisti teže <strong>sa</strong>mo ustanovljavanju kvantitativnih odno<strong>sa</strong> koje naknadno ne treba<br />
tumačiti. Savremeni put naučne spoznaje podrazumijeva sintezu kvantitativne i kvalitaivne<br />
analize. Kvantitativna analiza znači mjerenje (utvrđivanje odno<strong>sa</strong>), a kvalitativna tumačenje<br />
tih odno<strong>sa</strong>.<br />
Metodološki postupak (glavne faze istraživačkog postupka, -<br />
ukratko)<br />
Metodološki postupak se <strong>sa</strong>stoji iz određenih faza, radnji kroz koje istraživanje prolazi i koje<br />
predstavljaju određenu garanciju za objektivnost (nučnu istinitost <strong>sa</strong>znanja). Faze<br />
istraživačkog postupka različito se određuju u literaturi. Međutim, u najvećem broju slučajeva<br />
one se svode na nekoliko osnovnih radnji:<br />
• formuli<strong>sa</strong>nje istraživačkog problema<br />
• teorijsko i operacionalno (radno) defini<strong>sa</strong>nje pojave koja je predmet istraživanja<br />
• postavljanje prethodnih pretpostavki – hipoteza istraživanja<br />
• prikupljanje podataka<br />
• naučno objašnjenje i verifikacija hipoteze<br />
Prvu, polaznu fazu istraživanja predstavlja određenje predmeta ili problema istraživanja.<br />
Predmet istraživanje je po pravilu neka, određena veza između pojava, pa utvrđivanje<br />
predmeta obuhvata, - najprije, određivanje (defini<strong>sa</strong>nje) <strong>sa</strong>mih pojava između kojih se veza<br />
utvrđuje, te zatim, određivanje prirode <strong>sa</strong>me veze.<br />
Teorijsko defini<strong>sa</strong>nje problema i predmeta istraživanja je logička operacija kojom se pomoću<br />
apstraktnih pojmova određuje suština pojave koja se istražije. Operacionalno, radno<br />
defini<strong>sa</strong>nje problema <strong>sa</strong>stoji se u određivanju indikatora (pokazatelja) koji se mogu iskustveno<br />
ispitati i provjeravati i koji pretstavljaju spoljašnje, tj. s polja vidljive manifestacije<br />
apstraktnog koncepta. Na primjer, <strong>rada</strong>na definicija „sreće“ može biti izjava ljudi da li su<br />
srećni ili ne.
13<br />
Pošto se izvrši operacionalno defini<strong>sa</strong>nje pojava postavljaju se pretpostavke, - hipteze<br />
istraživanja. Njihova funkcija je u tome da se pretpostavi veza između pojave koju istražujemo<br />
i drugih činilaca koji bi po pretpostavci mogli biti <strong>sa</strong> njom u nekoj vrsti veze (npr. uzročnoj).<br />
Cilj istraživanja je provjeravanje opravdanosti postavljene hipoteze.<br />
U sljedećoj fazi istraživanja prikupljaju se i klasifikuju (obrađuju) podaci. Tu se već ulazi u<br />
ključnu fazu naučnog istraživanja, - u fazu naučnog objašnjenja i utvrđivanja veza npr.<br />
korelacije (o stepenu povezanosti dvije ili više pojava) ili funkcionalnih veza (funkcionalni<br />
zakoni najčešće utvrđuju prosto međusobnu uslovljenost pojava, - kada se mijenja jedna<br />
mijenja se i druga pojava) ili uzročnih veza (kada je jedna pojava, nezavisno promjenjiva,<br />
dovoljan uslov, uzrok promjene druge pojave, zavisno promjenjive).<br />
Pećujlić. M. (1982): <strong>Metodologija</strong> društvenih nauka, Savremena administracija, Beograd. Str. 299.<br />
Vrste istraživanja (osnovni kriteriji za razlikovanje vrsta<br />
istraživanja)<br />
Postoje različiti kriteriji za razlikovanje vrsta istraživanja.<br />
<br />
<br />
<br />
Prvi polazi od razlikovanja vrsta istraživanja prema njihovom krajnjem cilju (prema<br />
ovom kriteriju razlikujemo eksplorativna, deskriptivna, eksplikativna i predikrivna<br />
istraživanja);<br />
Drugi kriterij polazi od činjenice da li se radi o jednokratnom istraživanju ili o seriji<br />
međusobno povezanih istraživanja (jednokratna i razvojna istraživanja);<br />
Treći kriterij se odnosi na opredjeljenja između neeksperimentalnih (anketnih) i<br />
eksperimentalnih istraživanja.<br />
Razlikovanje vrsta istraživanja prema cilju<br />
<br />
Cilj istraživanja može biti – upoznavanje (eksploracija) pojave<br />
Cilj istraživanja može biti izviđanje ili eksploracija, pionirsko istraživanje, manje ili više<br />
nepoznate pojave i okolnosti u kojima se ona javlja. Eksplorativno istraživanje je usmjereno<br />
na uočavanje pojava, njihovo međusobno razgraničavanje, utvrđivanje karakterističnih<br />
svojstava, učestalost javljanja i sl. (jednom riječju na upoznavanje pojave).
14<br />
<br />
Cilj istraživanja može biti – opis (deskripcija) pojave<br />
Drugi cilj može biti egzatan opis ili desktipcija neke pojave. Takav cilj se postavlja kada se radi<br />
o značajnoj pojavi koju je potrebno precizno upoznati i maksimalno objektivno opi<strong>sa</strong>ti,<br />
defini<strong>sa</strong>ti ili redefini<strong>sa</strong>ti.<br />
<br />
Cilj istraživanja može biti – objašnjenje (eksplikacija) pojave<br />
Treći cilj može biti objašnjenje ili eksplikacija neke pojave. Eksplikativna istraživanja se bave<br />
pojavama koje su prethodno egzaktno opi<strong>sa</strong>ne, a <strong>sa</strong>da želimo da ih i objasnimo. U<br />
eksplikativnim istraživanjaima polazi se od jedne ili više pretpostavki o povezanosti te i neke<br />
druge pojave. Istraživanje treba da potvrdi ili ospori takve pretpostavke.<br />
• Cilj istraživanja može biti – predviđanje (predikcija) pojave<br />
Četvrto, istraživanje može biti organizovano <strong>sa</strong> ciljem da pruži predviđanje ili predikciju u<br />
pogledu javljanja određenih pojava, promjena u njihovim bitnim svojstvima. Prediktivna<br />
istraživanja su <strong>sa</strong>mo poseban vid eksplorativnih istraživanja.<br />
Jednokratna ili razvojna istraživanja<br />
Istraživač obučno planira jednokratno istraživanje, ali nisu rijetki slučajevi da se istražiuvanja<br />
realizuju u seriji (razvojna istraživanja) polazeći od eksploracije (upoznavanja pojave ), njene<br />
deskripcije (preciznog opisivanja i defini<strong>sa</strong>nja ) pa do eksplikacije (objašnjavanje) i predikcije<br />
(predviđanja drugih pojava na osnovu nje).<br />
Eksperimentalna i neeksperimentalna istraživanja<br />
U projektovanju eksperimentalnih istraživanja glavno pitanje se odnosi na eksperimentalnu<br />
manipulaciju eksperimentalnog faktora i kontrolu drugih varijabli. Kod neeksperimentalnih<br />
istraživanja glavni problemi se odnose na izbor reprezentativnog uzorka, primjenu standardnih<br />
postupaka prikupljanja i obrade podataka.
15<br />
Predmet i podaci u istraživanju društvenih pojava<br />
Pojam predmeta: Predmet je svaki element stvarnosti, realne ili imaginativne koji je od nekog<br />
intere<strong>sa</strong> za nas i/ili nauku. Šta sve može biti predmet istraživanja u društrvenim naukama. U<br />
najopštijem smislu predmet istraživanja mogu biti društvene pojave, društveni događaji ili<br />
društveni procesi.<br />
Društvena pojava je sve ono što se dešava ili postoji na određenom fizičkom ili socijalnom<br />
prostoru i u određenom vremenu. Pod društvenim pojavama možemo podrazumijevati sve ono<br />
što nastaje u odnosima ljudi i njihovih zajednica. Društvene pojave su, npr. život u<br />
siromašnom kvartu, politički sistem ili sistem vrijednosti u nekoj zajednici itd.<br />
Događaj je jedan zaokružen skup dešavanja koji ima svoj početak, tok i završetak, odnosno<br />
svoj ishod. On je vremenski ograničen i često kratkotrajan. Događaj je fudbalska utakmica,<br />
politički skup, dani kamelije i sl.<br />
Proces je složen skup dešavanja koji ima jedan zajednički razvojni pravac. Procesi su po<br />
pravilu dugotrajni i njihovo trajanje se mjeri godinama ili decenijama, npr, urbanizacija ili<br />
prihvatanje interneta kao medija ili globalizacija. Procesi nisu tako jednostavni kao događaji i<br />
mogu u sebi objedinjavati mnoštvo društvenih pojava i događaja.<br />
Indikatori<br />
Neke pojave moguće je registrovati i mjeriti neposredno. Na primjer, ako nas zanimaju godine<br />
starosti, visina mjesečnih primanja, bračni status, broj djece itd. Postoje, međutim, neke<br />
druge pojave koje nije moguće direktno opažati ni mjeriti. Na primjer, zadovoljstvo poslom, ili<br />
religioznost, ili sreća.<br />
Mi kao istraživači nemamo neposredan uvid u misli, želje, očekivanja, nadanja, ocjene i<br />
stavove drugih ljudi, ali to ne znači da se oni ne mogu mjeriti. Način na koji registrujemo i<br />
mjerimo ove pojave razlikuje se od načina registrovanja i mjerenja neposredno dostupnih<br />
pojava. U ovom drugom slučaju mi se oslanjamo na određene spoljašnje manifestacije<br />
(indikatore) ovih složenih pojava koje nije moguće neposredno registrovati i mjeriti. Ti spoljnji<br />
pokazatelji nazivaju se indikatori. Indikatori su pojavna strana nekog predmeta istraživanja,<br />
ono što je dostupno našim čulima (vidu, sluhu, dodiru, ukusu, mirisu) i što je moguće<br />
registrovati.
16<br />
PREDMET<br />
Pojavna strana predmeta: indikatori<br />
Stavovi<br />
Iskazi (pi<strong>sa</strong>ni i usmeni); postupci; Podaci o svojstvima priordnog i<br />
društvenog okruženja<br />
Osećanja<br />
Iskazi; Gestovi; Mimika; Pokreti; materijalni predmeti<br />
Ponašanje<br />
Postupci pojedinaca i grupa; Iskazi;<br />
Informi<strong>sa</strong>nost<br />
Iskazi iz kojih se vidi količina tačnih podataka o nečemu; Postupci<br />
koji su pokazatelji /ne/postojanja informacija o nečemu<br />
Mediji (publika)<br />
Iskazi; ponašanje (gledanje TV, čitanje novina, slušanje radija,<br />
prisustvo na internetu)<br />
Mediji (<strong>sa</strong>držaj)<br />
Pi<strong>sa</strong>ni <strong>sa</strong>držaj (tekst); slikovni <strong>sa</strong>držaj ( fotografije, plakati,<br />
crteži); audio‐vizuelni <strong>sa</strong>držaji – filmski zapisi<br />
Institucije / organizacije / zajednice<br />
Dokumenti (pi<strong>sa</strong>ni, zvučni i audio‐vizuelni zapisi); Iskazi;<br />
Postupci pojedinaca i grupa<br />
Norme<br />
Dokumenti (pi<strong>sa</strong>ni, zvučni i audio‐vizuelni zapisi); Iskazi;<br />
Postupci pojedinaca i grupa<br />
Događaji<br />
Postupci pojedinaca i grupa; Iskazi; Gestovi; Mimika; Pokreti;<br />
razne vrste artefakata: religiozni simboli, obredni predmeti, razni<br />
oblici oruđa koja se koriste tokom nekog događaja, umetnička<br />
dela<br />
«JA» kao predmet istraživanja:<br />
ličnost, sopstvo, tj. vlastita ličnost<br />
kao predmet istraživanja; poniranje u<br />
sebe <strong>sa</strong>mog<br />
Lično iskustvo: čulni utisci (slike, oseti), predstave, pojmovi,<br />
stavovi, osećanja, snovi<br />
Koristeći se indikatorima mi posredno formiramo sliku o pojavi koja nas zanima. Na osnovu<br />
iskaza subjekta, posmatranjem njegovih gestova, mimike lica itd. mi sudimo o njegovim<br />
osjećanima. O normama koje vladaju u nekom preduzeću zaključujemo na osnovu<br />
dokumenata ili na osnovu ponašanja radnika. Podaci su indikatori koji su opaženi<br />
(registrovani) bilo uz pomoć čula ili putem posebno pripremljenih instrumentima (o<br />
instrumentima za prikupljanje podataka vidi u nastavku). Prikupljeni podaci se analiziraju i<br />
služe kao osnova za izvođenje zaključaka o pojavi koja je predmet istraživanja.
17<br />
Vrsta indikatora određuje i način njihovog registovanja (prikupljanja podataka). Tako na<br />
primjer, gestovi i mimika dostupni su neposrednom posmatranju. Iskaze subjekta o svojim<br />
ocjenama, željama, nadanjima i sl. istraživač prikuplja na osnovu intervijua ili za to koristi<br />
upitnik.<br />
Vrste indikatora / podataka<br />
Tehnike za prikupljanje podataka<br />
Iskazi (pi<strong>sa</strong>ni i usmeni);<br />
Intervju/Razgovor; Dubinski intervju Upitnik; Fokus<br />
grupe<br />
Postupci pojedinaca i grupa<br />
Posmatranje; Anketa, Intervju; Fokus grupe; Analiza<br />
<strong>sa</strong>držaja<br />
Podaci o svojstvima priordnog i društvenog okruženja<br />
Statistički popisi; druga statistička merenja<br />
(potrošačka korpa, indeks cena na malo itd)<br />
Gestovi; Mimika; Pokreti;<br />
Posmatranje<br />
Ponašanje (gledanje TV, čitanje novina, slušanje radija,<br />
prisustvo na internetu)<br />
Intervju; Medijski paneli; Fokus grupe; “Reaktor”<br />
Pi<strong>sa</strong>ni <strong>sa</strong>držaj (tekst); slikovni <strong>sa</strong>držaj (fotografije, plakati,<br />
crteži); audio‐vizuelni <strong>sa</strong>držaji – filmski zapisi<br />
Analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Dokumenti (pi<strong>sa</strong>ni, zvučni i audio‐vizuelni zapisi);<br />
Analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Razne vrste artefakata: religiozni simboli, obredni predmeti,<br />
razni oblici oruđa koja se koriste tokom nekog događaja,<br />
umetnička dela<br />
Posmatranje; Etnografske studije<br />
Lično iskustvo: čulni utisci (slike, oseti), predstave, pojmovi,<br />
stavovi, osećanja, snovi<br />
Introspekcija; Grupne diskusije
18<br />
II dio<br />
Faze istraživačkog postupka<br />
Metodološki postupak<br />
1. Naučno istraživanje kao proces komunikacije<br />
2. Naučno istraživanje kao proces rješavanja problema<br />
2.1. Okvirno određenje problema istraživanja<br />
2.2. Pripremna faza istraživanja<br />
2.3. Projektovanje istraživanja<br />
2.4. Iz<strong>rada</strong> instrumenata<br />
2.5. Izvođenje istraživanja<br />
2.6. Ob<strong>rada</strong> i analiza podataka<br />
2.7. Pi<strong>sa</strong>nje izvještaja istraživanja<br />
Metodološki postupak<br />
Naučno istraživanje je proces koji se <strong>sa</strong>toji od rješavanja raznovrsnih intelektualnih,<br />
interpersonalnih i praktičnih problema. Ono (naučno istraživanje) se najčećšće definiše kao<br />
djelatnost usmjerenu na rješavanje <strong>sa</strong>znajnih problema (cilj je dolaženje do znanja), ali je ono<br />
u isto vrijeme i društvena djelatnost, - proces komunikacije između različitih subjekata<br />
uklučenih u taj proces (u proces istraživanja). U tom smislu naučno istraživanje se može<br />
posmatrati kao:<br />
• proces komunikacije, i kao<br />
• proces rješavanja problema.<br />
1. Naučno istraživanje kao proces komunikacije<br />
Naučna istraživanja nužno uključuju veliki broj aktera (pogotovo ona zasnovana na uzorku) i<br />
podrazumijevaju rješavanje velikog broja praktičnih i interpersonalnih problema.<br />
U naučnom istraživanju učestvuju: naručilac, istraživač, ispitivač i ispitanik. Jedan akter može<br />
imati jednu ili više uloga, a svaka uloga može imati jednog ili više aktera. Za efikasnost
19<br />
istraživanja odlučujuća je interakcija, tj. komunikacija između aktera koji su nosioci različitih<br />
uloga u istraživanju (vidi: Osnovne komunikaciske operacije u naučnom istraživanju)<br />
Osnovne komunikaciske operacije u naučnom istraživanju:<br />
1. Naručilac <strong>sa</strong>opštrava problem istraživaču (postavlja problemski zadatak na osnovu<br />
kog istraživač izrađuje idejnu skicu*)<br />
2. Istraživač organizuje rad na planiranju i organizovanju istraživanja (izrađuje idejnu<br />
skicu istraživanja*), izrađuje i testira instrumente istraživanja i priprema ispitivače za<br />
rad <strong>sa</strong> ispitanicima (izrađuje npr. Priručnik za ispitivača).<br />
3. Ispitivač uspostavlja kontakte <strong>sa</strong> ispitanicima, motiviše ih za učešće u istraživanju i<br />
daje uputstva za rad (trudi se da obezbijedi standardnu proceduru ispitivanja).<br />
4. Ispitanik prihvata učešće u istraživanju i postupa prema uputstvima koje dobiva od<br />
ispitivača (popunjava upitnik, riješava test i sl.)<br />
5. Ispitivač dostavlja istraživaču prikupljenu građu (pounjene upitnike, protokole<br />
intervjua i sl.)<br />
6. Istraživač obrađuje podatke i <strong>sa</strong>opštava naručiocu nalaze i zaključke istraživanja,<br />
formuliše preporuke rješavanja problema (izrađuje izvještaj istraživanja).<br />
7. Naručilac preduzima preporučene mjere i zajedno <strong>sa</strong> istraživačom razmatra efekte<br />
preduzetih mjera.<br />
Istraživač polazi od projektnog zadatka, analizira sve njegove teorijske, metodološke i<br />
finansiske konsekvence i izrađuje idejnu skicu. Idejna skica je dokument kom se utvrđuje da<br />
su obje strane (naručilac i istraživač) <strong>sa</strong>glasne o tome šta je predmet istraživanja, kakvog<br />
karaktera će biti istraživanje, koji su očekivani efekti, rokovi, cijena istraživanja i sl. Dakle<br />
uloga idejne skice je da otkloni sve moguće nesporazume u komunikaciji između istraživača i<br />
naručioca (o tome šta je predmet istraživanja, koji su rokovima, koja je cijeni i sl.). Projekt<br />
iztraživanja se izrađuje na osnovu idejne skice i podrazumijeva defini<strong>sa</strong>nje svih najvažnijih<br />
elemenata istraživanja: predmeta istraživanja, ciljeva, zadataka, metoda i tehnika<br />
istraživanja, defini<strong>sa</strong>nje uzorka, hipoteza itd. (o projektu istraživanja vidi u poglavlju III).<br />
Havelka, N. Kuzmanović, B. Popadić, D. (2004): Metode i tehnike socijalnopsiholoških istraživanja, Centar<br />
za primenjenu psihologiju, Beograd. Str. 22-35
20<br />
2. Naučno istraživanje kao proces rješavanja<br />
problema<br />
U osnovi istraživanje je djelatnost dolaženja do novih <strong>sa</strong>znanja ili rješenja teorijskih ili<br />
praktičnih problema. Posmatrano na ovaj način istraživanje definišemo kao proces rješavanja<br />
<strong>sa</strong>znajnih i praktičnih problema. Ovaj proces ima određene uobičajene faze:<br />
Faze proce<strong>sa</strong> rješavanja <strong>sa</strong>znajnih i/ili praktičnih problema (tj. istraživanja)<br />
1 Okvirno određivanje<br />
Uočavanje problema i donošenje odluke o istraživanju<br />
problema<br />
2 Pripremna faza Rad u biblioteci i na terenu<br />
3 Projektovanje istraživanja Formulacija problema i hipoteza, specifikacija metoda i<br />
tehnika (pravi idejnu skicu i izrađuje projekt istraživanja)<br />
4 Iz<strong>rada</strong> instrumenata Upitnika, skala, testova, protokola...<br />
5 Izvođenje istraživanja Organizovanje istraživanja, obezbjeđivanje <strong>sa</strong>ndardnih<br />
uslova za registrovanje podataka putem instrumenata<br />
(upitnika, skala, testova i sl.)<br />
6 Ob<strong>rada</strong> i analiza podataka Sređivanje dobivenih odgovora, statistička ob<strong>rada</strong>,<br />
analizirane dobivenih podataka.<br />
7 Pi<strong>sa</strong>nje izvještaja o<br />
istraživanju<br />
Interpretiranje nalaza, izvođenje zaključaka, pi<strong>sa</strong>nje<br />
izvještaja, preporuka i sl.<br />
2.1. Okvirno određenje problema istraživanja<br />
Kada se istraživač nađe pred <strong>sa</strong>znajnim ili praktičnim problemom koji treba istražiti on se<br />
suočava <strong>sa</strong> pitanjem kojoj bližoj naučnoj oblasti problem pripada. Odrediti okvir problema<br />
znači identifikovati naučnu oblast unutar koje problem dobija određeno značenje i značaj. Bliža<br />
nučna oblast u koju je problem smiješten postaje tako teorijski, konceptualni i metodološki<br />
kontekst istraživanja problema.<br />
Npr. Ako je riječ o ponašanju pojednica na poslu, - ono (ponašanje) može biti predmet<br />
istraživanja različitih naučnih disciplina: biologije, medicine, sociologije, psihologije i sl.<br />
Ako se radi o konfliktnom ponašanju onda se problem sužava na psihologiju ili<br />
eventualno na sociologiju zavisno da li uzrok takvog ponašanja tražimo u pojedincu ili u<br />
njegovom okruženju. Ako npr. uzroke konfliktnog ponašanja tražimo u pojedincu onda<br />
će psihologija ličnosti biti naš teorijski, konceptualni i metodološki kontekst za<br />
istraživanja datog problema. Drugim riječima sve ono što su teorije ličnosti do <strong>sa</strong>da dale<br />
postaje naš terijski, konceptualni i metodološki kontekst u koji smještamo naše<br />
istraživanje.
21<br />
2.2. Pripremna faza istraživanja<br />
Podrazumijeva upoznavanje pojave koja se želi istraživati i odvija se u tri glavna pravca:<br />
proučavanje relevantne naučne i stručne literature; neposredno upoznavanje na terenu <strong>sa</strong><br />
raznim vidovima ispoljavanja pojave koja je predmet istraživanja; utvrđivanje materijalnih<br />
uslova neophodnih za realizaciju istraživanja. Drugim riječima pripremna faza obuhvata: (1)<br />
rad u biblioteci, (2) rad na terenu i (3) izradu idejne skice istraživanja.<br />
2.2.1. Rad u biblioteci<br />
Podrazumijeva prikupljanje obavještenja o ranijim istraživanjima istih ili sličnih problema, o<br />
rezultatima tih istraživanja, o korišćenim metodama i instrumentima istraživanja i sl. Nauka je<br />
sistem znanja koji se neprekidno dograđuje, pa prema tome i naše istraživanje mora poći od<br />
onoga što je nauka već otkrula i utvrdila (Vidi princip: sistematičnost naučnog <strong>sa</strong>znanja).<br />
Do potrebne literature najlakše je doći koristeći: (a.) bibliotečki katakog (u bibliotečkom<br />
katalogu su bibliotečke jedinice razvrstane prvo u naučne oblasti, a u okviru ovih na osnovne<br />
grane i tematska područja); (b.) bibliografije (bibliografije se izrađuju za određeni period, po<br />
naučnim oblastima i tematskim područjima); (c.) referentne časopise (obično <strong>sa</strong>drže rezime<br />
koji pružaju brz uvid u <strong>sa</strong>držaj članka); (d.) internet i sl.<br />
Direktnost izvora informacija:<br />
(1) Izvori prvog reda (primarni izvori) su najdirektniji izori informacija. Primjer ovih<br />
izvora su originalni radovi, koji predstavljaju prikaz istraživanja od strane <strong>sa</strong>mog autora i<br />
oni se objavljuju u naučnim časopisima i zbornicima.<br />
(2) Izvori drugog reda (sekundarni izvori) su manje direktni od primarnih izvora i<br />
<strong>sa</strong>stavljeni su na osnovu njih. Primjer ovih izvora su zbornici, koji daju brzi uvid u neku<br />
oblast i sintezu primarnih radova.<br />
(3) Izvori trećeg reda (tercijarni izvori) su izvori <strong>sa</strong>stavljeni na osnovu sekundarnih<br />
izvora. Primer ove vrste izvora su udžbenici, koji predstavljaju sintezu kako primarnih,<br />
tako i sekundarnih izvora informacija. Čitalac udžbenika često prima informaciju iz trede<br />
ruke, tj. primarni izvor je „filtriran“ kroz interpretaciju autora preglednog članka i autora<br />
udžbenika.<br />
(4) Izvori četvrtog reda. Novinarksi članci, na primer, <strong>sa</strong>drže prikaz <strong>sa</strong>držaja iz<br />
udžbenika.<br />
(5) Izvori petog reda. Prepričavanje informacija četvrtog reda, npr. od strane prijatelja.
22<br />
2.2.2. Rad na terenu<br />
Omogućuje istraživaču da se neposredno upozna <strong>sa</strong> prirodnim okolnostima ispoljavanja pojave<br />
koja je predmet izučavanja. Rad na terenu može da podrazumijeva razgovor <strong>sa</strong> ekspertima<br />
(oni koji imaju dobar uvid u problem), uvid u lokalne podatke, posmatranje pojave u<br />
prirodnim uslovima i sl.<br />
2.2.3. Iz<strong>rada</strong> idejne skice istraživanja<br />
Idejna skica treba da odgovori na tri osnovna pitanja: (1) šta će biti predmet i problem<br />
istraživanja; (2) kako će se istraživanje izvesti; (3) koje su materijalne pretpostavke<br />
realizacije istraživanja.<br />
Struktura idejne skice<br />
Problem, cilj i zadaci istraživanja<br />
Istraživač navodi problem, cilj i zadatke istraživanja i time pokazuje kako je on<br />
razumio problem koji je iznjeo naručilac, i kako taj problem izgleda kada se<br />
formuliše naučnim terminima.<br />
Mogući metodološki pristupi<br />
Navode se metode, tehnike i instrumenti koje bi trebalo konstrui<strong>sa</strong>ti i koristiti u<br />
istraživanju. Predviđa se veličina uzorka i obim istraživanja.<br />
Potrebno vrijeme kadrovi i sredstva<br />
Predviđaju osnovne aktivnosti istraživanja, njihov vremenski okvir i potrebna<br />
sredstav za njihovu realizaciju.<br />
Obzirom na svoju namjenu, da odkloni eventualne nedoumice u komunikaciji između<br />
naručioca i istraživača, idejna skica treba da bude napi<strong>sa</strong>na jasno, maksimalno jednostavno i<br />
pregledno. Idejna skica ne treba da bude iscrpna, ona je osnova za detaljnu ratradu u<br />
projektu istraživanja.
23<br />
Primjer, zaglavlja idejne skice.<br />
Zavod za školstvo<br />
Crne Gore<br />
Odsjek za istraživanje i razvoj<br />
Istraživanje mišljenja, stavovi i znanja<br />
učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja o rasprostranjenosti i<br />
pojavnim oblicima korupcije u obrazovnim ustanovama<br />
(nacrt projekta <strong>sa</strong> akcionim planom i budžetom projekta – idejna skica)<br />
mr Zoran Lalović<br />
Ovim dokumentom se projektuju aktivnosti i budžet istraživanja mišljenja, stavovi i<br />
znanja učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja o rasprostranjenosti i pojavnim oblicima<br />
korupcije u obrazovnim ustanovama. U dokumentu su defini<strong>sa</strong>ne polazne osnove<br />
(Strategija i Akcioni plan borbe protiv korupcije u obrazovanju), pojam korupcije, te<br />
metodološke i praktične aktivnosti koje je potrebno realizovati, kao i pregled potrebnih<br />
materijalnih sredstava za uspješnu realizaciju projekta.<br />
2. 3. Projektovanje istraživanja<br />
Projektovanje je proces u toku kog istraživač donosi odluke o svim najvažnijim pitanjima koja<br />
se tiču realizacije istraživanja. Svaki projekt je na neki način jedinstven, originalan, ali i<br />
tipičan, karakterističan za određeni tip i vrstu istraživanja. O vrstama istraživanja vidi<br />
poglavlje IV. O projektovanju i projektu istraživanja vidi poglavlje III.<br />
2.4. Iz<strong>rada</strong> instrumenata<br />
Nakon projektovanja istraživanja prelazi se na izradu instrumenata istraživanja. Da bi se<br />
posmatrala i registrovala određena pojava potrebno je izraditi ili adaptirati već postojeće<br />
instrumente za prikupljanje podataka (upitnike, testove, skale procjene, protokole za interviju<br />
i sl.). O načinu izrade instrumenata, prije svega upitnika, vidi u poglavlju VIII.
24<br />
2.5. Izvođenje istraživanja<br />
Kod velikih istraživanja prije finalnog ponekad se rade preliminarna istraživanja. Preliminarna<br />
istraživanja se obavljaju na uzorku od 5 do 10% od veličine uzorka planiranog za finalno<br />
istraživanje i ima funkciju: (1) da se provjere instrumenti istraživanja; i (2) provjera<br />
organizacije istraživanja.<br />
2.6. Ob<strong>rada</strong> i analiza podataka<br />
Nakon realizovana istraživanja podaci se unose u već pripremljene baze podataka i statistički,<br />
a zatim i logički analiziraju. Prikupljeni podaci se dovode u vezu <strong>sa</strong> postavljenom hipotezom<br />
čime se ona potvrđuje ili odbacuje. O statističkoj obradi podataka vidi u poglavlju X. Izvještaj<br />
po pravilu ima određenu <strong>sa</strong>držajno logičku strukturu (detalnjije o pi<strong>sa</strong>nju izvještaja vidi u<br />
poglavlju XI):<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Identifikacija izvještaja – naslov izvještaja; ime i prezime istraživača i <strong>sa</strong>radnika ako ih<br />
je bilo; potpun naziv institucije u kojoj je istraživanje rađeno; rezime od 150 do 300<br />
riječi; popis ključnih riječi;<br />
Uvodni dio – okvirno određenje problema; isticanje opšteg cilja i očekivanja od<br />
istraživanja;<br />
Predmet istraživanja – precizno određivanje <strong>sa</strong>držaja istraživanja, defini<strong>sa</strong>nje osnovnih<br />
pojmova, iznošenje hipoteza istraživanja;<br />
Istraživački postupak – obrazloženje izbora metoda istraživanja i koriščenih tehnika<br />
prikupljanja i obrade podataka;<br />
Rezultati istraživanja – najobimniji dio podrazumijeva sistematski prikaz i analizu<br />
rezultata istraživanja; diskusiju i interpretaciju nalaza;<br />
Zaključci istraživanja – dio u kome se izlažu i razmatraju opšti i specifični zaključci<br />
istraživanja;<br />
Literatura;<br />
Prilozi.
25<br />
III dio<br />
Projekt istraživanja<br />
Projekt se <strong>sa</strong>stoji iz tri osnovna dijela: (1) teorijski dio projekta; (2) metodološki i (3)<br />
finansiski.<br />
1. Teorijski dio projekta<br />
1.1. Formulacija problema<br />
1.2. Defini<strong>sa</strong>nje osnovnih pojmova<br />
1.3. Postavljanje ciljeva istraživanja<br />
1.4. Formulacija opštih i posebnih hipoteza istraživanja<br />
2. Metodološki dio projekta<br />
2.2. Izbor opšteg metoda istraživanja<br />
2.3. Operacionalne definicije promjenjivih<br />
2.4. Izbor tehnika za prikupljanje podataka<br />
2.5. Nacrt uzorka<br />
2.6. Plan obrade podataka<br />
2.7. Plan realizacije istraživanja<br />
3. Matereijalni dio projekta<br />
1. Teorijski dio projekta<br />
Glavne aktivnosti na izradi teorijskog dijela projekta odnose se na: (1) formulaciju problema<br />
istraživanja; (2) postavljanje ciljeva istraživanja; (3) formulisnje opštih i posebnih hipotreza i<br />
zadataka istraživanja; (4) analiza ključnih pojmova (klasifikovanje i defini<strong>sa</strong>nje promjenjivih).<br />
1.1. Formulacija problema<br />
Kritična tačka svakog istraživanja je uočavanje praznine, nejasnosti, teškoće, problema koga<br />
treba riješiti. Prethodno znanje i iskustvo igra veliku ulogu u uočavanju i defini<strong>sa</strong>nju problema.<br />
Stoga se od istraživača očekuje da prvo, teorijski analizira problem, a zatim i da ga jasno<br />
formuliše.
26<br />
Teorijska analiza problema podrazumijeva izlaganje, na sistematičan način, kako su tom<br />
problemu pristupila ranija istraživanja; koji metodološki postupak je primijenjen; koje su<br />
rezultate dobiveni; koja pitanja su ostala otvorena. Drugim riječima, istraživač analizira,<br />
ocjenjuje i sintetizuje sve informacije i <strong>sa</strong>znanja koja se odnose na problem koji on istražuje.<br />
Naučno formuli<strong>sa</strong>n problem ukazuje na neki odnos dvije ili više pojava. Problem se može<br />
formuli<strong>sa</strong>ti u vidu pitanja ili iskaza o tome koje su pojave predmet pručavanja. Npr: Koliko je<br />
po mišljenju učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja rasprostranjena korupcija u obrazovnim<br />
ustanovama i koji su njeni osnovni pojavni oblici. Cjelokupno istraživanje je zapravo<br />
rješavanje postavljenog problema, ili odgovor na postavljeno pitanje.<br />
1.2. Defini<strong>sa</strong>nje osnovnih pojmova<br />
U istraživanjima, posebno empirijskim, potrebno je precizno defini<strong>sa</strong>ti pojave koje<br />
istražujemo. Često u određivanju nekih složenih pojava postoje razlike među pojedinim<br />
školama, autorima, pristupima i sl. Otpočinjanje istraživanja bez jasih definicija može izazvati<br />
velike zabune. Zbog toga su istraživači dužni: (1) da navedu glevne pristupe u određivanju<br />
osnovnih pojmova; (2) da navedu svoje opredjeljenje, ili da daju svoju definiciju koja se<br />
razlikuje od postojećih; (3) da svoj izbor obrazlože.<br />
Na primjer, Mi društvenu klasu možemo odrediti kao grupu ljudi koja se razlikuje po položaju<br />
u društvu, po količini materijalnog bogatstva, visini primanja, po stilu života i po društvenom<br />
uticaju njenih pripadnika.<br />
1.3. postavljanje ciljeva istraživanja<br />
Sljedeći korak u konkretizaciji problema predstavlja utvrđivanje ciljeva istraživanja. Cilj<br />
istraživanja jeste otkrivanje onoga što je predmet istraživanja.<br />
Primjer, utvrđivanja ciljeva istraživanja.<br />
Opšti cilj istraživanja je da se utvrde mišljenje, stavovi i znanje učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja<br />
osnovnih i srednjih škola o tome:<br />
• koliko je korupcija prisutna u našem društvu (u Crnoj Gori);<br />
• u kojim djelatnostima i profesijama je korupcija naročito prisutna;<br />
• koliko je korupcija raširena u obrazovnim ustanovama (u vrtićima, osnovnim i srednjim<br />
školama);<br />
• procjena skolonosti različitih grupa u obrazovanju ka korupciji;<br />
• koje su najčešće koruptivne radnje u obrazovnim ustanovama;
27<br />
• kakvo je naš lični stav prema korupciji i koliko smo spremni da prijavimo korupciju;<br />
• kojim organima bi prijavili korupciju;<br />
• vlastito učešće u korupciji;<br />
• zastupljenost problema (korupcija) u javnosti i školskom kurikulumu;<br />
• u kojoj mjeri je moguće smanjiti korupciju, kojim mjerama i ko je za to najviše odgovoran.<br />
Predmet istraživanja su mišljenja, stavovi i znanja učenika/ca, nastavnika/ca i roditelja o<br />
rasprostranjenosti i pojavnim oblicima korupcije u obrazovnim ustanovama.<br />
1.4. formulacija opštih i posebnih hipoteza<br />
U sljedećem koraku razrade problema izlaže se ideja o rješenju problema (hipoteza<br />
istraživanja). Hipoteza je pretpostavka o odnoima između elementima pručavane pojave, ili o<br />
odnosu te i neke druge pojave. Funkcija hipoteze je de usmjeri naše istraživanje na traganje<br />
da li među elementima pojave, ili između te i neke druge pojave postoji ona vrsta pravilnosti<br />
koju ona specifikuje (Koen i Nejgel, str. 221.). Zadatak istraživanja je da provjeri da li taj<br />
specifični tip odno<strong>sa</strong> među činjenicama odgovara na postavljeno pitanje, da li je to rješenje<br />
problema (Koen i Nejgel, str. 221.).<br />
Hpoteze su na primjer da:<br />
• iskustva iz ranog djetinjstva određuju neke osobine pojedinca u zrelom dobu<br />
• društveni položaj ljudi određuje njihove interese i vrijednosti<br />
• efikasnost grupe doprinosi njenoj kohezivnosti<br />
• nag<strong>rada</strong> utiče na ustaljenost nagrađivanog ponašanja<br />
Pod hipotezom se podrazumijeva naučno zasnovana pretpostavka o još nepoznatim svojstvima<br />
predmeta istraživanja. Ta pretpostavka se tokom istraživanja provjerava i zavisno od rezultata<br />
usvaja, djelimično usvaja ili odbacuje. Hipoteze možemo razvrstati u odnosu na nekoliko<br />
osobina:<br />
Proste i složene hipoteze<br />
Prema broju promjenjivih (varijabli) čiji odnos se u njima pretpostavlja mogu se podijeliti na<br />
proste i složene hipoteze. Proste su one koje pretostavljaju odnos dvije promjenjive (npr. viši<br />
stepen obrazovanja znači niži stepen prihvaćenosti radikalnih pogleda); Složene hipoteze<br />
pretpostavljaju odnos između većeg broja promjenjivih (npr. porastom godina starosti i<br />
opadanjem godina školovanja raste stepen prihvaćenosti radikalnih pogleda na svijet).
28<br />
Opisne, hipoteze o povezanosti i uzročno-posljedične hipoteze<br />
Prema vrsti naučnih ciljeva kojima teće možemo ih razvrstati na opisne, hipoteze koje govore<br />
o povezanosti i hipoteze o uzrošno-posljedičnim vezama. Opisne hipoteze pretpostavljaju<br />
kakva su svojstva, odnosno obilježja neke pojabe (npr. o očekivanoj ulozi države u zaštiti<br />
siraomašnih; ili kako ljudi vide prava žena); Hipoteza o povezanosti nekih pojava kod kojih<br />
se ne može dokazati uzročna veza (npr. postoji povezanost između broja crnih mačaka i<br />
<strong>sa</strong>obraćajnih nesreća; ili radikali ljevičari i radikalni desničari imaju slične poglede na idealne<br />
odnose u društvu). Hipoteza o uzročno-posljedičnim vezama pretpostavlja da jedna pojava<br />
uzrokuje drugu ( npr. što je jači spoljni priti<strong>sa</strong>k to je veča unutrašnja kohezija grupe).<br />
Nulta i istraživačka hipoteza<br />
U statističkim istraživanjima (vidi poglavlje X) obično se testita tzv nulta hipoteza. Npr. kada<br />
ispitujemo odnos između dvije varijable (godine starosti i dužina radnog staža) mi polazimo od<br />
pretpostavke da među njima ne postoji nikakva povezanost. Tu pretpostavku mi odbacujemo<br />
jedino ako smo skoro sigurni (više od 95% ili 99% vjerovatnoće) da je ona pogrešna. Naša<br />
istraživačka hipoteza koju mi zapravo istraživanjem i želimo da dokažemo odbascivanjem<br />
nul-hipoteze u ovom primjeru glasi da <strong>sa</strong> godinama starosti raste i broj godina radnog staža.<br />
Teorijske i iskustvene hipoteze<br />
Zavisno od načina verifikacije (istraživačkog metoda) razlikujemo teorijsku i empirijsku<br />
(iskustvenu) hipotezu. Teorijsku hipotezu ispitujemo teorijskom, logičkom analizom<br />
argumenata za ili protiv nje, dok se iskustvena hipoteza prihvata ili odbacuje na osnovu<br />
prikupljenih empirijskih dokaza.<br />
Opšte i posebne hipoteze<br />
U okviru jednog istraživanja obično se postavlja veći broj hipoteza koje su različitog stepena<br />
opštosti. Opšta, generalna hipoteza, odnosi se na cio predmet istraživanja i obuhvata sve<br />
njegove aspekte. Ova opšta hipoteza se obično razlaže na posebne hipoteze koje obuhvataju<br />
različite aspekte problema istraživanja. Posebne hipoteze su konkretne i moguće ih je testirati,<br />
tj dokazivati njihovu ispravnost.
29<br />
Na primjer, Pripadnost društvenim kla<strong>sa</strong>ma povezana je <strong>sa</strong> različitim gledanjem na najvažnija<br />
društvena i politička pitanja i na prihvatanje pojedinih društvenih vrijednosti (Ova opšta<br />
hipoteza se dalje razrađuje kroz posebne hipoteze)<br />
<br />
<br />
Među pripadnicima različitih društvenih kla<strong>sa</strong> postoji statistički značajna razlika u<br />
stepenu prihvatanja stanovišta da država treba da preuzme brigu da svakom<br />
pojedincu obezbijedi sredstva za život.<br />
Među pripadnicima različitih društvenih kla<strong>sa</strong> postoji statistički značajna razlika u<br />
stepenu prihvatanja stanovišta da pojedinci mogu neograničeno da se bogate i država<br />
tu ne treba da se miješa. Itd.<br />
2. Metodološki dio projekta<br />
Poslije formulacije problem, postavljanja ciljeva i hipoteza, te nakon defini<strong>sa</strong>nja pojmova i<br />
klasifikovanja varijabli prelazi se na metodološki dio projekta koji podrazumijeva: (1) izbor<br />
opšte metode organizovanja istraživanja; (2) operacionalno defini<strong>sa</strong>nje promjenjivih; (3) izbor<br />
tehnika za prikupljanje podataka; (4) utvrđivanje uzorka; (5) iz<strong>rada</strong> plana obrade podataka;<br />
(6) iz<strong>rada</strong> plana realizacije istraživanja.<br />
2.1. Izbor opšteg metoda istraživanja<br />
Ako izuzmemo teorijska istraživanja istraživač se opredjeljuje za jedan od dva opšta<br />
empirijska metodološka postupka. Za eksperimentalno ili neeksperimentalno istraživanje.<br />
Unutar kategorije eksperimentalnih istraživanja glavne vrste su labaratoriski eksperiment i<br />
eksperiment u prirodnim uslovima. Neeksperimentalna istraživanja se mogu razvrstati na<br />
anketna istraživanja u populaciji i na terenska istraživanja u lokalnim zajednicama. O<br />
metodama istraživanja vidi u poglavlju V.<br />
2.2. Operacionalne definicije promjenjivih (varijabli)<br />
Samo teorijsko defini<strong>sa</strong>nje pojava u empirijskim istraživanjima nije dovoljno. U empirijskim<br />
istraživanjima pojave treba mjeriti. Mjerenje je cilj svake nauke a da bi se ono moglo obaviti<br />
potrebno je varijablu učiniti dostupnom mjerenju. Npr. kako mjerti nečija osjećanja,<br />
zadovoljstvo poslom, ili životni stil. Zadatak (funkcija) operacionalne definicije je da definiše<br />
promjenjive na način koji omogućuje izbor ili izradu adekvatne tehnike za njeno izazivanje,<br />
posmatranje i mjerenje.
30<br />
Na primjer „živortni stil“ (kao odrednica društvene klase) da bi bio mjerljiv mora se<br />
operacionalno defini<strong>sa</strong>ti, npr. kao a) način na koji ljudi koriste slobodno vrijeme (aktivno,<br />
baveći se sportom, čitajući ili pasivno gledajući tv, spavajući; b) način na koji se oblače; c)<br />
vrsta muzike koju slučaju, filmovi koje gledaju... Ovako konkretizovano defini<strong>sa</strong>ni životni<br />
stilovi omogućuju da se kroz odgovarajuća pitanja iz upitnika ispitanici klasifikuju u klase.<br />
Svako svojstvo koje se ispoljava u različitim stupnjevima, svaka veličina koja raste ili opada u<br />
istraživačkoj terminologiji naziva se promjenjiva ili varijabla. U našem primjeru na nivou<br />
posebnih hipoteza imamo dvije pojave koje se mogu jasno predstaviti kao varijable i čija se<br />
međusobna povezanost može precizno statistički mjeriti.<br />
npr.<br />
<br />
Među pripadnicima različitih društvenih kla<strong>sa</strong> postoji statistički značajna razlika u<br />
stepenu prihvatanja stanovišta da država treba da preuzme brigu da svakom<br />
pojedincu obezbijedi sredstva za život.<br />
Operacionalizacija predmeta istraživanja podrazumijeva da se za svaku varijablu u hipotezi<br />
odrede indikatori, tj. vrsta podataka do kojih se istraživanjem može doći. Opreacionalizacijom<br />
varijabli mi stvaramo mogućnost njihovog registrovanja i mjerenja. Na primjer na osnovu<br />
operacionalnog određenja pojma kla<strong>sa</strong> (količina materijalnog bogatstva, visina primanja,<br />
društveni uticaj...) ispitanike možemo razvrstati na društvenoj ljestvici (viša kla<strong>sa</strong>, gornja<br />
srednj, srednja, donja srednja i niža kla<strong>sa</strong>). Sa druge strane ispitanike možemo razvrstati u<br />
odnosu na stepen slaganja ili pristajanja uz tvrdnju da država treba da preuzme brigu da<br />
svakom pojedincu obezbijedi sredstva za život (na one koji se u potpunosti slažu, djelimično<br />
slažu, i slažu i ne slažu, ne slažu i apsolutno ne slažu).<br />
2.3. Izbor tehnika za prikupljanje podataka<br />
U društvenim naukama koriste se tri osnovne grupe postupaka ili tehnika istraživanja. O<br />
tehnikama istraživanja detaljno dse upoznaj u poglavlju VII. U jednoj grupi su razne tehnike<br />
neposrednog posmatranja. Drugu grupu <strong>sa</strong>činjavaju tehnike zasnovane na verbalnoj usmenoj<br />
ili pismenoj komunikaciji (interviju, upitnik, skale procijene). U trećoj grupi su tehnike za<br />
analizu <strong>sa</strong>držaja (poruka, dokumantacije, zakona, komunikacije, medija i sl.).<br />
Zavisno od operacionalne definicije promjenivih, tj. od utvrđenih indikatora opredjeljujemo se<br />
za odreženu vrstu tehnike prikupljanja podataka.
31<br />
Vrste indikatora / podataka<br />
Tehnike za prikupljanje podataka<br />
Iskazi (pi<strong>sa</strong>ni i usmeni);<br />
Intervju/Razgovor; Dubinski intervju Upitnik; Fokus<br />
grupe<br />
Postupci pojedinaca i grupa<br />
Posmatranje; Anketa, Intervju; Fokus grupe; Analiza<br />
<strong>sa</strong>držaja<br />
Podaci o svojstvima priordnog i društvenog okruženja<br />
Statistički popisi; druga statistička merenja<br />
(potrošačka korpa, indeks cena na malo itd)<br />
Gestovi; Mimika; Pokreti;<br />
Posmatranje<br />
Ponašanje (gledanje TV, čitanje novina, slušanje radija,<br />
prisustvo na internetu)<br />
Intervju; Medijski paneli; Fokus grupe; “Reaktor”<br />
Pi<strong>sa</strong>ni <strong>sa</strong>držaj (tekst); slikovni <strong>sa</strong>držaj (fotografije, plakati,<br />
crteži); audio‐vizuelni <strong>sa</strong>držaji – filmski zapisi<br />
Analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Dokumenti (pi<strong>sa</strong>ni, zvučni i audio‐vizuelni zapisi);<br />
Analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Razne vrste artefakata: religiozni simboli, obredni predmeti,<br />
razni oblici oruđa koja se koriste tokom nekog događaja,<br />
umetnička dela<br />
Posmatranje; Etnografske studije<br />
Lično iskustvo: čulni utisci (slike, oseti), predstave, pojmovi,<br />
stavovi, osećanja, snovi<br />
Introspekcija; Grupne diskusije<br />
2.4. Nacrt uzorka<br />
Određivanje uzorka je pitanje koje je naročito važna za istraživanja koja imaju za cilj da<br />
proučavaju pojave u opštoj populaciji ili pojedinim njenim segmentima. U eksperimentalnim<br />
istraživanjima uglavnom se koriste manje grupe ispitanika homogene po svim osnovnim<br />
obilježjima (pol, uzrast, školska sprema itd.). U neeksperimentalnim istraživanima pitanja<br />
populacije i uzorka su od presudne važnosti pa se o njima govori kao o posebnoj vrsti<br />
istraživačkog zadatka. O populaciji i uzorku detaljnije se upoznaj u poglavlju VI.<br />
2.5. Plan obrade podataka<br />
Podrazumijeva izbor statističkih tehnika i postupaka za obradu podataka. Najvažnije pitanje<br />
koje ovdje treba donijeti jeste kojim statističkim postupcima možemo (smijemo) obrađivati
32<br />
prikupljene podatke. Izbor statističkih postupaka je ovi<strong>sa</strong>n od nivoa mjeranje koji smo u<br />
istraživanju ostvarili. O nivoima mjerenja vidi poglavlje IX.<br />
2.6. Plan realizacije istraživanja<br />
Podrazumijeva izradu kalenendara istraživanja i specifikaciju pojedinih aktivnosti u istraživanju<br />
(ko, kada...).<br />
3. Matereijalni dio projekta<br />
Podrazumijeva planiranje materijalnih sredstava za realizaciju istraživanja (oprema,<br />
instrumenti, terenski rad...). Budžet projekta je jako važan jer ako se precizno ne predvide<br />
potrebna sretstva cjelokupno istraživanje može doći u pitanje.<br />
Primjer; budžet projekta<br />
Aktivnosti:<br />
1. Analiza rezultata do<strong>sa</strong>dašnjih istraživanja u<br />
Crnoj Gori<br />
• Analiza literature i drugih izvora u cilju identifikovanja isteraživanja o<br />
korupciji u obrazovanju<br />
• Analiza do <strong>sa</strong>da urađenih istraživanja<br />
eura<br />
2.3.4.5. Iz<strong>rada</strong> projekta istraživanja • Defini<strong>sa</strong>nje svrhe (cilja) istraživanja<br />
• Defini<strong>sa</strong>nje predmeta istraživanja<br />
• Analiza izvora i defini<strong>sa</strong>nje populacije istraživanja (broj učenika,<br />
nastavnika... u Crnoj Gori)<br />
• Precizno defini<strong>sa</strong>nje uzorka istraživanja<br />
• Određivanje statističkih postupaka za analizu podataka<br />
6. Iz<strong>rada</strong> i predtestoranje upitnika (ankete) • Iz<strong>rada</strong> serije pitanja u skladu <strong>sa</strong> ciljem i predmetom istraživanja<br />
• Iz<strong>rada</strong> upitnika za učenike<br />
• Iz<strong>rada</strong> upitnika za nastavnike<br />
• Iz<strong>rada</strong> upitnika za roditelje<br />
• Predtestiranje upitnika na uzorku 50+50+50 ispitanika<br />
• Iz<strong>rada</strong> (štanpa) konačne verzije upitnika<br />
300<br />
konsultant 700<br />
500<br />
100<br />
300<br />
7. Utvrditi kalendar istraživanja • Iz<strong>rada</strong> kalendara istraživanja 100<br />
8. Obučiti anketare • Realizaovati jednodnevno <strong>sa</strong>vjetovanje <strong>sa</strong> anketarima 300<br />
9. Realizacija istraživanja • Posjete školama od strane anketara<br />
• Organizovanje popunjavanja upitnika<br />
• Dostava popunjenih upitnika u Zavod za školstvo<br />
10. Unos podataka • Otvradnje baze podataka u SPSS programu<br />
• Unos podataka u bazu<br />
1800<br />
500<br />
11. Statistička ob<strong>rada</strong> podataka • Statistička ob<strong>rada</strong> podataka po zahtijevanim parametrima 500<br />
12. Logička analiza podataka • Logička analiza podataka<br />
• Vremenska analiza podataka<br />
500
33<br />
• Relacijska analiza podataka<br />
13. Iz<strong>rada</strong> izvještaja • Pi<strong>sa</strong>nje izvještaja<br />
• Lektori<strong>sa</strong>nje teksta<br />
• Ob<strong>rada</strong> teksta<br />
• Štampanje izvještaja<br />
500<br />
100<br />
100<br />
500<br />
14. Prezentacija izvještaja • Okrugli sto sto na temu korupcija u obrazovanju (oko 50 učesnika). 300<br />
• Organizacija i administracija projekta 400<br />
Ukupno: 7500
34<br />
IV dio<br />
Vrste istraživačkih nacrta<br />
Frekvencijski nacrt istraživanja<br />
Korelacioni nacrt istraživanja<br />
Eksperimentalni nacrt istraživanja<br />
Longitudinalna i transferzalna istraživanja<br />
Vrste istraživačkih nacrta<br />
(empirijski nacrti istraživanja)<br />
Istraživačke nactre možemo podijeliti na kvalitativne i kvantitativne. Kod kvalitativnih<br />
istraživanja cilj nam je opis i razumijevanje određene pojave i to postižemo pretežno<br />
narativnim stedstvima. U kvantitativnim istraživanjima taj cilj (opis i razumijevanje<br />
pojave) postižemo pretezno kvantitativnim sredstvima (mjerenjem). U praksi se najčešće<br />
susreću konbinovani istraživački nacrti (kvalitativno-kvantitavnina ili kvantitativno-kvalitativna<br />
istraživanja zavisno od toga koji je od dva pristipa u većoj mjeri zastupljen). U okviru<br />
kvantitativnih pristupa razlikuju se sljedeći istraživački nacrti:<br />
Fekvencijski nacrt istraživanja<br />
Frekvencijski nacrt, gdje nam je cilj opisivanje pojave ali <strong>sa</strong>mo na nivou utvrđivanja<br />
frekvencija učestalosti njenog javljanja u populaciji. Na primjer, cilj nam je da utvrdimo<br />
rasprostranjenost pušačkih sklonosti u populaciji srednjoškolske omladine; ili da utvrdimo<br />
stepen prihvatanja neke političke ideje. Frekvenciska istraživanja kao svoj rezultat navode da<br />
je npr. 5% mladih počelo da puši u prvom razredu srednje škole; ili da 20% građana zastupa<br />
liberalne, a 15% konzervativne stavove i sl. Vidi: deskriptivna analiza podataka, poglavlje X.
35<br />
Korelacioni nacrt istraživanja<br />
Korelacijski nacrt, gde nam je cilj da utvrdimo stepen povezanosti između dvije ili više pojava.<br />
Na primjer, cilj nam je da utvrdimo stepen povezanosti između visine prihoda domaćinstva i<br />
prihvaćenosti konzervativnih ideja; ili između dužine radnog staža i zadovoljstva poslom.<br />
Korelacijske istraživanja kao rezultat navode da npr. korelacija (povezanost) između visine<br />
prihoda domaćinstva i prihvaćenosti konzervativnih ideja iznosi 0,55; ili da je korelacija<br />
između dužine radnog staža i zadovoljstva poslom 0,20. Korelaciona istraživanja mogu da<br />
ukažu na stepen povezanosti između dvije pojave, ali nam ništa ne govore o uzročnoj<br />
povezanosti. Vidi realciska analiza podataka i statističko zaključivanja poglavlje X.<br />
Zaklučak do kog se dođe korelacionom analizom, - da su dvije pojave međusobno povezane,<br />
nikako se ne smije proširivati, i npr. zaključiti da su one i kauzalno povezane (da je jedna<br />
pojava uzrok drugoj). Na primjer, korelaciono istraživanje pokazuje da je slab uspeh u školi<br />
povezan <strong>sa</strong> delinkvencijom, ali još uvijek ostaje otvoreno pitanje šta je ovde uzrok a šta<br />
posledica. Dvije pojave u korelaciji mogu biti uzročno povezane <strong>sa</strong> nekom trećom. Prividna<br />
povezanost varijabli je vrlo čest fenomen u socijalnopsihološkim istraživanjima, a odnosi se na<br />
povezanost koja, mada je postajana i jaka, nije uzročna.<br />
Eksperimentalni nacrt istraživanja<br />
Uzročno-posljedična ili eksperimentalna istraživanja kao cilj imaju pretpostavljanje i potom<br />
ispitivanje postojanja uzročno posljedične veze među pojavama. Kao rezultat eksperimenta<br />
možemo tvrditi na koji način su dvije pojave povezane, - slučajno ili uzročno. Eksperiment je<br />
metod gdje se namjerno i sistematski mijenja neka pojava (nezavisna varijabla), da bi se<br />
izazvala, a onda registrovala i mjerila neka druga pojava (zavisna varijabla), dok se ostali<br />
relevantni uslovi (varijable), kontrolišu. On je tako organizovan postupak da dobiveni rezultati<br />
nedvosmisleno potvrđuju ili odbacuju postavljenu hipotezu (npr. da jedna pojava uzrokuje<br />
promjene u drugoj pojavi).<br />
Učenje agresije po modelu<br />
Albert Bandura je želio je da utvrdi u kojoj meri deca uče agresivnost posmatranjem<br />
modela, pa je obrazovao četiri eksperimentalne i jednu kontrolna grupu. Prva grupa<br />
dijece je gledala odraslu osobu uživo kako se agresivno ponaša prema plastičnoj lutki<br />
zvanoj »Bobo«. Druga grupa je to gledala na filmu, treća je posmatrala agresivno<br />
ponašanje odrasle osobe prerušene u mačku, a četvrta neagresivni model. Najzad,
36<br />
kontrolna grupa nije posmatrala ponašanje modela. Na osnovu ovako organizovanog<br />
eksperimenta Bandura je mogao da tvrdi da posmatranje agresivnog modela uzrokuje<br />
povećanje manifestacija agresivnog ponašanja kod djece i to da je broj manifestacija to<br />
veći što je agresivni model bio neposredno prisutniji (bliži).<br />
Longitudinalna i transferzalna istraživanja.<br />
Longitudinalna i transferzalna istraživanja. Neku pojavu možemo zahvariti u određenom<br />
vremenskom trenutku, - ispitivati je transferzalno, ili je spitivati kroz vrijem (razvojno), -<br />
longitudinalno. Na primjer, može nas interesovati raspoloženje različitih starosnih grupa prema<br />
liberalnim odnosno konzervativnim idejama. Transferzalno istraživanje bi podrazumijevalo<br />
ispitivanje stavova različitih starosnih grupa ispitanika u jednom vremenu. Longitudinalno<br />
istraživanje bi podrazumijevalo istraživanje stavova iste grupe ispitanika u različitim uzorcima<br />
vremena (u mladosti, u srednjim godinama, u starosti).
37<br />
V dio<br />
Metode istraživanja<br />
1. Teorijske metode<br />
2. Empirijske (iskustvene) metode<br />
2.1. Eksperimentalna istraživanja<br />
2.1.1. Odnos varijabli u eksperimentu<br />
2.1.2. Eksperimentalni nacrti<br />
2.1.2.1. eksperiment <strong>sa</strong> jednom grupom<br />
2.1.2.2. eksperiment <strong>sa</strong> paralelnim grupama.<br />
2.1.2.1. ex-post-facto eksperiment<br />
2.2. Neeksperimentalna istraživanja<br />
Metode istraživanja<br />
u društvenim naukama<br />
Metode istraživanja (ili metode testiranja hipoteze) u društvenim naukama moguće je podijeliti<br />
u dvije osmovne grupe: teorijske i iskustvene (empirijske) metode.<br />
1. Teorijske metode<br />
Teorijske su one metode koje se uglavnom oslanjaju na postojeći kvantum teorijskih znanja i<br />
informacija i kod kojih se vrši kvalitativno prekomponovanje postojećih znanja, - čime se<br />
stvaraju novi uvidi, osvjetljavaju se do tada manje poznati ili nepoznati dijelovi predmeta<br />
istraživanja i sl.<br />
Ovdje se teorijsko-logičkom analizom postavljena hipoteza potvrđuju ili odbacuje najčešće na<br />
osnovu istraživanja literature o predmetu istraživanja: izdvajanjem argumenata i nalaza za i<br />
protiv postavljene hipoteze; ispitivanjem dokazne snage prikupljenih argumenata; izvođenjem<br />
zaključaka koji mogu značiti ili potpuno potvrđivanje hipoteze ili njeno djelimično ili potpuno<br />
odbacivanje. Za ovu vrstu provjere hipoteze naročito je važno uzdržavanje od tzv. „pi<strong>sa</strong>nja <strong>sa</strong><br />
tezom“ (mnogi pisci svoje polazište <strong>sa</strong>mo formalno navode kao hipotezu, a u stvari ga<br />
unaprijed smatraju istinitim, te svoje napore uglavnom usmjeravaju na nalaženje agrumenata<br />
koji idu u prilog hipotezi, a zanemaruju argumente koji bi joj protivurječili).
38<br />
2. Empirijske (iskustvene) metode<br />
Iskustveni (empirijski) metodi su oni kod kojih postojeća teorijska i iskustvena znanja sluše<br />
kao osnov za identifikovanje problema i postavljanje hipoteza istraživanja. Suština empirijske<br />
metoda <strong>sa</strong>stoji se u sistematskom prikupljanju iskustvenih činjenica (podataka) <strong>sa</strong> ciljem da<br />
se verifikuje postavljena hipoteza.<br />
Prema osnovnim načelima na kojima se zasnivaju empirijske metode se mogu dalje dijeliti na:<br />
• Eksperimentalne, i<br />
• neeksperimentalne.<br />
Unutar kategorije eksperimentalnih istraživanja glavne vrste su labaratoriski eksperiment i<br />
eksperiment u prirodnim uslovima. Neeksperimentalna istraživanja se mogu razvrstati na<br />
anketna istraživanja u populaciji i na terenska istraživanja u lokalnim zajednicama.<br />
Havelka, N. Kuzmanović, B. Popadić, D. (2004): Metode i tehnike socijalnopsiholoških istraživanja, Centar<br />
za primenjenu psihologiju, Beograd. Str. 7.<br />
2.1. Eksperimentalna istraživanja<br />
Eksperiment (lat. experimentum = proba, opit, ogled) je postupak (metod istraživanja) gdje<br />
se u strogo-kontroli<strong>sa</strong>nim uslovima namjerno izaziva i mijenja jedna pojava (nezavisna<br />
varijabla), kako bi se utvrdio i izmjerio njen uticaj na drugu pojavu (zavisna varijabla), dok se<br />
ostali uslovi drže pod kontrolom (kontrolna varijabla).<br />
Primjer: Koliko je veliki cent?<br />
Eksperiment Brunera i Gudmana <strong>sa</strong> opažanjem novčića predstavlja ubjedljivu<br />
demonstraciju uticaja stava na perceptivni sud o veličini predmeta. Naime, oni su<br />
ispitali dvije grupe djece istog uzrasta (10 g) i jednakih sposobnosti, a različite <strong>sa</strong>mo<br />
po socijalnom statusu (djeca siromašnih i bogatih roditelja). Rezultati istraživanja su<br />
pokazali da isti okrugli, kovani novčić (npr. 50 centi) siromašnija djeca precenjuju u<br />
pogledu veličine, tj. vide ga kao veći u odnosu na grupu dece iz bogatijih porodica!<br />
(vidi Rot, Osnovi socijalne psihologije, 2010)
39<br />
U navedenom primjeru nezavisnu varijablu čini socijalni status djece (djeca iz siromašnih i<br />
djeca iz bogatih porodica). Zavisna varijabla je perceptivni sud o veličini predmeta (u ovom<br />
slučaju perceptivni sud o veličini novčića od 50 centi). Kontrolne varijable su dob (uzrast) i<br />
sposobnosti djece (nivo škole, intelektualne sposobnosti i sl.). Ekseperimentom se dokazuje<br />
uticaj nezavisne varijable (socijalnog položaja) na zavisnu varijabli (perceptivni sud o veličini<br />
novca).<br />
2.1.1. Odnos varijabli u eksperimentu<br />
Varijabla se definiše kao svaka osobina ili karakteristika koja je predmet mjerenja a koja ima<br />
svojstvo promjenjivosti, - koja se mijenja. Prema ulozi koju imaju u eksperimentu varijable se<br />
dijele na nezavisne, zavisne i kontrolne varijable.<br />
Ulogu zavisno promjenjivih varijabli po pravilu imaju one pojave koje želimo da upoznamo,<br />
razumijemo ili objasnimo. Istraživanjem mi utvrđujemo da li i koliko zavise od nezavisnih<br />
varijabli. Ulogu nezavisno promjenjivih imaju pojave za koje se zna ili se pretpostavlja da<br />
prethode drugim pojavama, da su dovoljni uslovi ili uzroci njihovog javljanja. Nazavisna i<br />
zavisno promjenjiva varijabla su osnovni tipovi varijabli u istraživanjima.<br />
Kontrolna varijabla je ona koja poput nezavisne može djelovati na zavisnu varijablu ali za čiji<br />
uticaj istraživači trenutno nisu zainteresovani. Stoga se efekti ovakvih varijabli moraju<br />
neutrali<strong>sa</strong>ti ili kontroli<strong>sa</strong>ti. U istraživanju kontrolne varijable držimo pod kontrolom kako bi<br />
preciznije izmjerili odnos između nezavisne i zavisnopromjenjive varijable. Na primjer,<br />
inteligencija je jedna od tipičnih nezavisnih varijabli koju držimo pod kontrolom kada želimo da<br />
istražimo efekat jednog ili drugog tipa učenja.<br />
Relaciski odnosi među varijablama mogu biti:<br />
• Odnos korelacije (povezanosti) postoji ako varijable variraju na srodan način, ako npr.<br />
porastu svojstva jedne varijable odgovara poras ili pad svojstva druge varijable.<br />
Stepen povezanosti se može kretati od 0 do +/-1.<br />
• Odnos uzročnosti postoji kada su promjene u jednoj varijabli dovoljan uslov, uzrok<br />
javljanja promjena u drugoj varijabli.
40<br />
2.1.2. Eksperimentalni nacrti<br />
Cjelokupni plan izvođenja, obrade i tumačenja rezultata eksperimenta naziva se<br />
eksperimentalni nacrt. On može da predviđa jednu grupu koja se stavlja u više različitih<br />
situacija ili više paralelnih grupa.<br />
2.1.2.1. eksperiment <strong>sa</strong> jednom grupom<br />
Ovaj eksperimentalni nacrt podrazumijeva jednu grupu ispitanika i provjeru djelovanja<br />
određenog eksperimentalnog faktora. Na primjer, ako želimo utvrditi da li gledanje filma <strong>sa</strong><br />
užasima rata utiče na promjeru stava o ratu to možemo istražiti na sljedeći način. U<br />
inicijalnom istraživanju potrebno je utvrditi inicijalno stanje - stavove prema ratu jedne grupa<br />
ispitanika. U sljedećoj fazi se uvodi eksperimentalni faktor, tj. nezavisna varijabla, ispitanici<br />
gledaju film koji obiluje scenama uža<strong>sa</strong> rata. Nakon gledanja filma ponovo se ispitauju se<br />
stavovi ispitanika o ratu (finalno stanje). Ako se stav prema ratu kod ispitanika promijenio<br />
nakon gledanja filma može se zaključiti da je film <strong>sa</strong> takvim <strong>sa</strong>držajem (eksperimentalni<br />
faktor) uticao na promjenu stava.<br />
Na osnovu ovakvog eksperimenta možemo zaključiti da su dvije pojave u određenom odnosu,<br />
da npr. jedna pojava djeluje na drugu (u ovom slučaju film o užasima rata na stav o ratu), ali<br />
ne možemo <strong>sa</strong> sigurnosti tvrditi da se radi o uzročnom odnosu. Ovaj eksperimentalni nacrt je<br />
podložan brojnim kritikama, npr. ne mora značiti da je film doprinjeo promjeni stava, možda<br />
je <strong>sa</strong>ma ispitna situacija ili nešto drugo uticalo na promjenu stava prema ratu a da mi to ne<br />
znamo. Da bi se izbjegle ove kritike potrebno je imati kontrolnu grupu, koja je po svemu ista<br />
osim po djelovanju eksperimentalnog faktora.<br />
2.1.2.2. eksperiment <strong>sa</strong> paralelnim grupama.<br />
Eksperiment <strong>sa</strong> paralelnim grupama može se organizovati na dva načina. Jedan je kada u<br />
jednu grupu uvodimo eksperimentalni faktor, a druga grupa nam služi kao kontrola<br />
(eksperimentalna i kontrolna grupa). Kontrolna grupa je lišena uticaja eksperimentalnog<br />
faktora i ima ulogu kontrole važnosti uticaja eksperimentalne varijable na ispitivanu pojavu.<br />
Osnovni zahtjev kod eksperimenta <strong>sa</strong> paralelnim grupama je da se ostavari zakon jedne<br />
varijable (da eksperimentalna i kontrolna grupa budu jednake po svim varijablama osim po<br />
jednoj, eksperimentalnoj varijabli). Pošto su obje grupe (eksperimentalna i kontrolna)<br />
ujednačene po svim drugim važnim osobinama (osim eksperimentalne varijable), razlika<br />
između grupa mogu se, dakle, pripi<strong>sa</strong>ti isključivo uticaju eksperimentalne varijable.
41<br />
Na primjer, ako bi želeli da utvrdimo efikasnost jednog novog načina učenja (eksperimentalni<br />
faktor) to bi mogli uraditi na sljedeći način. Prvo bi trebali odrediti dvije grupe ispitanika od<br />
kojih je jedna eksperimentalna, a druga kontrolna grupa. Ove dvije grupe treba da budu<br />
međusobno jednake, npr. po sposobnostima za učenje, po prethodnom znanju i sl. pa bi u<br />
inicijalnom ispitivanju, primjenom testova trebalo dokazati da se zaista radi o jednakim<br />
grupama.<br />
U narednoj fazi istraživanja eksperimentalnu grupu izlažemo djelovanju eksperimentalnog<br />
faktora, npr. ova grupa tokom tri mjeseca uči novom metodom učenja. Za to vrijeme učenici u<br />
kontrolnoj grupi uče istu oblast na uobičajeni način.<br />
Eksperimentalna grupa<br />
Inicijalno stanje<br />
Djelovanje<br />
eksperimentalnog<br />
faktora<br />
Finalno stanje<br />
Kontrolna grupa<br />
Inicijalno stanje<br />
Finalno stanje<br />
Ako se u finalnom testiranju znanja pokaže da su učenici eksperimentalne grupe postigli<br />
značajno bolje rezultate u odnosu na učenike kontrolne grupe može se izvesti zaključak da je<br />
novi način učenja efikasniji od ranije korištenog.<br />
Nedostaci eksperimenta su raznovrsni. Neke pojave ne možemo da eksperimentom<br />
istražujemo jer ne možemo njima da manipulišemo (ne možemo da menjamo npr. pol ili<br />
društveni status). Zatim, pitanje je koliko su rezultati dobiveni u vještačkim, labaratoriskim<br />
uslovima reprezentativni za stvarni život. Da li su primjenivi na realne situacije iz žovota.<br />
Najzad, <strong>sa</strong> nekim pojavama se ne može eksperimenti<strong>sa</strong>ti iz etičkih razloga (npr. ne možemo<br />
izmještati dijete izvan njegove porodice, kako bi utvrdili posljedice takvog postupka).<br />
2.1.2.1. ex-post-facto eksperiment<br />
Ovo je specifična vrsta eksperimenta koji se dešava u prirodnim uslovima. To je slučaj kada je<br />
eksperimentalni faktor djelovao a da namjerno nije uveden pa prema tome nije utvrđeno<br />
inicijalno stanje. Na primjer u neko preduzeće prije izvjesnog vremena uvedena je specifična<br />
organizacija <strong>rada</strong>. Nas može zanimati da li takva organizacija doprinosi boljim međuljudskim
42<br />
odnosima, ili efikasnijem radu. Kako bi smo odgovorili na postavljena pitanja potrebno je naći<br />
preduzeće što sličnijih (po mogućnosti jednakih) karakteristika, ali koje ne koristi ovu novu<br />
organizaciju <strong>rada</strong>. Utvrđivanjem finalnog stanja, tj upoređivanjem grupa u odnosu na<br />
kohezivnost i efikasnost možemo donjeti zaklučke o efektnosti nove organizacije <strong>rada</strong>.<br />
2.2. Neeksperimentalna istraživanja<br />
Značajno mjeto u društvenim naukama imaju istraživanja koja se obavljaju na populaciji ili što<br />
je češći slučaj na uzorku (istraživanja na uzorku) uz primjenu anketnog upitnika (anketna<br />
istraživanja) <strong>sa</strong> ciljem istraživanja javnog mnijenja (mišljenja većine ljudi) o pojedinim<br />
političkim, ekonomskim, kulturnim ili društvenim pitanjima, ili <strong>sa</strong> ciljem utvrđivanja<br />
povezanosti nekih pojava (korelaciona istraživanja). O populaciji i uzorku vidi u narednom<br />
poglavlju.<br />
Krajni cilj ovih istraživanja je predikcija, tj. predviđanje ponašanja ljudi u pojedinim sferama<br />
društvenog života. Na primjer, krajnji cilj istraživanja potreba ljudi može biti predviđanje<br />
uspjeha plasmana određenog proizvoda na tržištu; krajnji cilj istraživanja mišljenja ljudi o<br />
pojedinim društvenim ili političkim pitanjima može biti kreiranje predizborne kanpanje ili<br />
predviđanje uspjeha pojedinih političkih partija na izborima. U stranoj literatiri ova vrsta<br />
istraživanja najčešće se naziva survey (sondažno ili pregledmo) istraživanje.
43<br />
VI dio<br />
Populacija i uzorak<br />
1. Populacija<br />
2. Uzorak<br />
2.1. Izbor uzorka istraživanja<br />
2.2. Slučajni uzorci<br />
2.2.1. jednostavni slučajni uzorak<br />
2.2.2. stratificirani slučajni uzorak<br />
2.3. Neslučajni uzorci<br />
2.4. Veličina uzorka<br />
Populacija i uzorak<br />
Populacija je širi skup objekata kome uzorak pripada kao njegov dio. U istraživanjima se<br />
ispituju uglavnom <strong>sa</strong>mo uzorci populacije. Istraživanje cijele populacije bilo bi: (a)<br />
nepraktično, (b) nemoguće i (c) nepotrebno.<br />
Reprezentativan uzorak čine članovi koji dobro predstavljaju populaciju. Za reprezentativni<br />
uzorak se kaže da vijerno odražava strukturu populacije koju predstavlja. Članovi uzorka su<br />
tipični, karakteristični članovi populacije. Oni zajedno čine „populaciju u malom“, te se<br />
zaključci mogu uopštavati <strong>sa</strong> uzorka na populaciju<br />
1. Populacija<br />
Termin populacija ima više značenja. (1) Izvorno populacija (lat. populus – narod) odnosi se<br />
na sve stanovnike nekog područja ili teritorije. U tom smislu govorimo o populaciji<br />
stanovništva Crne Gore, Tivta, Seljanova itd. (2) Termonom populacija možemo označiti grupu<br />
ljudi koja posjeduje neku određenu biološku, ekonomsku, pravnu, nacionalnu karakteristiku.<br />
Tako na primjer govorimo o populaciji mladih, žena, fakultetski obrazovanih ljudi, studenti itd.<br />
Očigledno je da je ovo određenje termina populacija uže se zpravo radi o podpopulacijama<br />
osnovne populacije. (3) U metodološkom smislu populacija je određen tj. precizno defini<strong>sa</strong>n<br />
skup npr. ljudi iz kojeg biramo uzorak i o kojem donosimo zaključke. Ovo je dakle veoma<br />
široko i apstraktno određenje termina populacija prilagođeno uslovima istraživanja. Istraživač<br />
prije nego što počne <strong>sa</strong> istraživanjaem mora da definiše populaciju, da se tačno zna na kog ili<br />
na šta se odnose zaključci koji se istraživanjem dobiju.
44<br />
Istraživanja se rijetko kada obavlja na cjelokupnoj populaciji (popis je primjer istraživanja koje<br />
se obavlja na cijeloj populaciji). Razlozi za to su brojni, a najvažnija su dva: (a) ekonomičnost,<br />
ispitivanje cijele populacije je jeoma složen i skup po<strong>sa</strong>o (b) drugi razlog je <strong>sa</strong>znajne prirode,<br />
na primjer, nije neophodno ipitati mišljenje svakog člana populacije da bi smo pouzano <strong>sa</strong>znali<br />
šta većina članova populacije misli o određenom pitanju.<br />
2. Uzorak<br />
Uzorak je dio populacije na kom se obavlja istraživanje. Nije svaki dio populacije i njen uzorak.<br />
Da bi bio on mora biti reprezentativan (populacija u malom) i adekvatak (dovoljan) za<br />
populaciju.<br />
Reprezentativan je onaj uzorak koji vjerno odražava, reprezentuje strukturu populacije koju<br />
predstavlja. Na primjer, proporcionalno svojoem zastupljenosti u populaciji u uzorku moraju<br />
biti zastupljeni svi njeni katrakteristični slojevi (npr. mladi, žene, neobrazovani, oženjeni i sl.).<br />
Adekvatan je uzorak koji svojom veličinom omogućava istraživanje i zaključivanje (ne može se<br />
na osnovu dva ili tri iskaza članova neke populacije donjeti zaključak o populaciji u cjelini).<br />
2.1. Izbor uzorka istraživanja<br />
Ako je cijela populacija uniformna (jednoobrazna) izbor uzorka je relativno jednostavan<br />
zadatak. Međutim to obično nije tako. Populacije su obično veoma slojevite po raznim<br />
osobinama (pol, uzrast, školska sprema, zaposlenost, mjesto stanovanja i sl.), a svaka od ovih<br />
osobina može biti važna za donošenje zaključaka o populaciji. Na primjer, ako lokalna uprava<br />
želi <strong>sa</strong>znati koji su najvažniji lokalni problemi za njene građane, šta hitno treba rješavati u<br />
opštini, ukoliko se iskluči mišljenje bilo koja podgrupa populacije (npr. mladih) rezultat<br />
istraživanja neće biti vjerodostojan.<br />
Više je nego jasno da izboru uzorka uvijek mora da prethodi detaljno proučavanje<br />
karakteristika populacije, na primjer o njenoj veličini, polnoj, obrazovnoj, teritorijalnoj<br />
strukturi itd. U upoznavanju karakteristika populacije služimo se svim raspoloživim podacima o<br />
populaciji, na primjer, podacima popi<strong>sa</strong> ili drugim raspopoživim evidencijama. Prema načinu<br />
izbora jedinica populacije u uzorak razlikuju se (1) slučajni i (2) neslučajni uzorci.<br />
2.2. Slučajni uzorci
45<br />
Slučajni uzorci su <strong>sa</strong>činjeni na takav način da svaki član populacije ima približno jednaku<br />
verovatnoću (šansu) da postane član uzorka. Preduslov za formiranje slučajnog uzorka je<br />
posjedovanje popi<strong>sa</strong> svih članova populacije.<br />
Slučjni uzorci se biraju po principu matematičke vjeravatnoće, da svaki član populacije ima<br />
jednake šanse da bude izabran u uzorak. Uslov za takvo biranje članova uzorka je da imamo<br />
popis ili registar svih članova populacije. Na primjer, ako nam populaciju u nekom istraživanju<br />
čine sve punoljetne osobe onda nam kao osnova za izbor uzorka može poslužiti birački spi<strong>sa</strong>k.<br />
Iz biračkog spiska nekim od metoda slučajnog izbora biramo pojednie članove uzorka.<br />
Telefonski imenik, spi<strong>sa</strong>k učenika ili studenata škole ili fakulteta itd. mogu poslužiti kao osnova<br />
za izmor jednostavnog slučajnog uzorka.<br />
Osnovni tipovi slučajnih uzoraka su: (1) jednostavni slučajni uzorak i (2) stratificirani slučajni<br />
uzorak.<br />
2.2.1. jednostavni slučajni uzorak<br />
Osnovna karakteristika jednostavnog slučajnog uzorka je da svi članovi populacije imaju<br />
jednaku šansu da budu izabrani u uzorak. Uslov je da raspolažemo popisom svih članova<br />
populacije, a zatim se pomoću tablice slučajnih projeva ili uz pomoć kompjuterskog programa<br />
slučajnih brojeva vrši izbor članova uzorka. Iako je relativno jednostavan ovaj način biranja<br />
članova uzorka relativno se rijetko koristi. Tri su osnovna razloga za to: (1) rijetko kada<br />
raspolažemo pouzdanim spiskom svih članova populacije, (2) veoma je teško uspostaviti<br />
kontakt <strong>sa</strong> izabranim članom uzorka (postoji mogućnost velikog osipanja jer izabrani član<br />
uzorka npr. ne želi da popuni anketu, a mi nemamo mogućnost da mu pronađemo zamjenu),<br />
(3) populacije su obično veoma heterogene po različitim karakteristikama. Kako bi se ta<br />
heterogenost (slojevitost) preslikala u jednostavnom slučajnom uzorku potrebno je birati veliki<br />
broj članova uzorka što je neekonomično (neracionalno). Kako bi se izbjegli nedostaci<br />
jednostavnog slučajnog uzorka u praksi se češće primjenjuje tzv. stratificirani slučajni uzorak.<br />
2.2.2. stratificirani slučajni uzorak<br />
Stratifikovani slučajni uzorak se javlja u slučajevima kada su istraživaču poznate varijable po<br />
kojima se članovi populacije međusobno razlikuju (npr-polna struktura, obrazovna struktura,<br />
demografske karakteristike, zaposlenost itd.). Kategorije takvih varijabli nazivaju se stratumi,<br />
a za populaciju kažemo da je stratifikovana. Izbor članova uzorka vrši se na slučajan način,<br />
ali posebno u okviru svakog stratuma. Na osnovu načina određivanja broja članova u okviru<br />
svakog stratuma, razlikujemo: (a) proporcionalni, srazmerni izbor (isti odnos kao u
46<br />
populaciji) i (b) paritetni izbor (svakom stratumu se daje ista „težina“). Ukratko: stratificirani<br />
uzorak je složeni uzorak – zbir jednostavnih slučajnih uzoraka.<br />
Izbor stratificiranog uzorka prolazi kroz nekoliko faza:<br />
• utvrđivanje svojstava populacije<br />
• određivanje stratuma koji su bitni za istraživanje<br />
• pribavljanje statističkih podataka o proporcionalnoj zastupljenosti svakog stratuma<br />
(donošenje odluke o proporcionalnoj zastupljenosti stratuma u ukupnom uzorku)<br />
• nekon od tehnika slučajnog izbora iz svakog stratuma bira se određeni broj članova uzorka<br />
2.3. Neslučajni uzorci<br />
Neslučajni uzorci su <strong>sa</strong>stavljeni na osnovu slobodne procjene (prema nahođenju) istraživača o<br />
tome koji članovi treba da <strong>sa</strong>činjavaju uzorak. Podvrste neslučajnog uzorka su:<br />
• Prigodni uzorci (koji su „na dohvat ruke“ – prijatelji, prolaznici, učenici obližnje škole)<br />
• Dobrovoljački uzorci (članovi se <strong>sa</strong>mi se javljaju – medijski kontakt programi)<br />
• Kvotni uzorci se formiraju kod stratifikovanih populacija, najčešće putem proporcionalnog<br />
uzorka. Razlika u odnosu na stratifkovani slučajni uzorak je u tome što se izbor vrši<br />
prigodno, a ne slučajno, pri čemu se „ispunjavaju kvote“. Anketaru se daje shema<br />
strukture ispitamoka iz koje se vidi koliki broj ispitanika <strong>sa</strong> određenom karakteristikom (iz<br />
određenog stratuma) treba da anketira. Dakle kod kvotnog uzorka izbor jedinica koje čine<br />
uzorak prepušten je anketaru a ne slučaju. Anketar je, međutim, dužan da na terenu<br />
pronađe osobe koje se uklapajuu kombinaciju zadatih obilježja i da se njima obavlji<br />
intervjue.<br />
2.4. Veličina uzorka<br />
Kako bi se odredila veličina minimalnog uzorka, potrebno je poznavati sljedeća tri parametra:<br />
veličina populacije, pretpostavljeni stupanj povjerenja i pretpostavljeni interval povjerenja.<br />
Stupanj povjerenja je prihavćeni rizik pogreške u studiji. Tipično pretpostavljen stupanj<br />
povjerenja je ili 95% (npr. 5% mogućnosti pogreške) ili 99% (npr. 1% mogućnosti pogreške).<br />
Osim stupnja povjerenja, potrebno je pretpostaviti i interval povjerenja koji opisuje postotak<br />
pogreški postignutih parametara kao što su srednje vrijednosti.<br />
Željena preciznost mjerenja uticat će na izbor jednog od uobičajeno prihvaćenih dosega: +/-<br />
3%, +/-5%, i +/- 10%. Kao što se vidi u Tabeli 1, minimalna veličina uzorka za grad veličine
47<br />
5,000 odraslih stanovnika, uz stupanj povjerenja od 95% i interval povjerenja +/-5%,<br />
zahtijeva relativno velik broj ispitanika od 357.
48<br />
VII dio<br />
Tehnike istraživanja<br />
1. Neposredno posmatranje<br />
Naturalno i posmatranje uz pomoć instrumenata<br />
Posmatranje bez i <strong>sa</strong> učešćem posmatrača<br />
Nestruktuirano i struktuirano posmatranje<br />
Nedostaci i prednosti posmatranja<br />
2. Analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Analiza medijskih <strong>sa</strong>držaja i analiza dokumenata<br />
Osnovna jedinica analize<br />
Pretežno kvantitativna analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Pretežno kvalitativna analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
3. Tehnike zasnovane na verbalnoj komunikaciji<br />
3.1. Upitnik i inervju<br />
Koje su prednosti upitnika i intervjua u odnosu na posmatranje<br />
Pretpostavke na kojima počiva ispitivanje upitnikom i intervjuom<br />
Vrste podataka koji se dobijaju putem upitnika i intervjua<br />
3.2. Skale procjene<br />
3.2.1. Kontinuirane i diskontinuirane varijable<br />
3.2.2. Iz<strong>rada</strong> skale procjene<br />
3.2.3. Vrste skala procjene<br />
3.2.4. Skala socijalne distance<br />
3.3. Test<br />
3.3.1. Definicija testa<br />
3.3.2. Metrijske karakteristike testa
49<br />
Tehnike istraživanja<br />
U društvenim naukama koriste se tri osnovne grupe postupaka ili tehnika istraživanja. U<br />
jednoj grupi (1.) su razne tehnike neposrednog posmatranja. Drugu grupu (2.) <strong>sa</strong>činjavaju<br />
tehnike zasnovane na verbalnoj usmenoj ili pismenoj komunikaciji (interviju, upitnik, skale<br />
procijene, testovi i sl.). U trećoj grupi (3.) su tehnike za analizu <strong>sa</strong>držaja (poruka,<br />
dokumantacije, zakona, komunikacije, medija i sl.).<br />
1. Neposredno posmatranje<br />
Posmatranje je osnovni metod svake nauke. Za razliku od svakodnevnog, laičkog<br />
posmatranja, naučno posmatranje se <strong>sa</strong>stoji u cilju usmerenom, planskom, sistematskom i<br />
objektivnom registrovanju i tumačenju pojava koje se spontano odigravaju u prirodnim<br />
uslovima i koje su dostupne većem broju posmatrača. Cilj posmatranja je objektivan opis i<br />
razumijevanje neke pojave, proce<strong>sa</strong> ili događaja (zavisno šta je predmet posmatranja).<br />
Ovaj metod je nezamjenjiv kada su u pitanju pojave, procesi ili događaji koji se mogu odvijati<br />
i pratiti jednino u autentičnim uslovima (koje nije moguće vještački, npr. eksperimentalno<br />
izazvati i posmatrati u kontroli<strong>sa</strong>nim uslovima). U takve pojave spadaju: način života<br />
određene zajednice; određeni religiozni i drugi obredi; politički skupovi; ponašanje određenih<br />
grupa i organizacija; proces <strong>rada</strong> u različitim uslovima i sl.<br />
Naučno posmatranje je holističko i podrazumijeva potpun opis pojave u njenom prostornom i<br />
vremensom kontekstu. Pojavu koju posmatramo moramo <strong>sa</strong>gledati u kontekstu svih pojava<br />
koje se vremenski dešavaju istovremeno <strong>sa</strong> njom i koje mogu uticati na nju (na prumjer,<br />
ponašanje određene grupe navijača mora se <strong>sa</strong>gledati u kontekstu opšte društvene atmosvere<br />
koja vlada u vrijeme kada se utakmica igra) ali i u kontekstu pojava koje joj neposredno<br />
predhode i koje slijede nakon nje (vremenski kontekst). Takav, potpun opis, omogućuje<br />
pravilno razumijevanje posmatrane pojave (npr. huliganskog ponašanja grupe navijača).<br />
Primjer: posmatranja navijačkog ponašanja<br />
Registrovanje onoga što se dešavalo prije utakmice<br />
Uputstvo: Da li su prije utakmice uprave a) jednog ili b) oba kluba pozvale navijače na mirno navijanje i<br />
sportsko ponašanje, ukazujući da se na taj način najbolje brani čast svog kluba i sl. Da li su se prije<br />
utakmice navijačima obratili čelnici sportskih <strong>sa</strong>veza i pozvali ih na mirno navijanje i sportsko ponašanje,<br />
ukazujući da se na tajnačin najbolje brani čast svog kluba i sl. Da li su se prije utakmice navijačima<br />
obratile vodeće političke ličnosti u zemlji i pozvale ih na mirno navijanje i sportsko ponašanje...
50<br />
Registrovanje onoga što se dešava na utakmi<br />
Uputstvo: za svaki uočeni događaj bilježi se: 1) početak, 2) kraj, 3) ono što mu je prethodilo 4) ono što je<br />
posle njega usledilo.<br />
Šta mu neposredno prethodi Tip događaja Šta neposredno sledi<br />
Samo posmatra utakmicu<br />
Dobra / efektna akcija njegovog<br />
tima<br />
Sporna sudijska odluka na štetu<br />
njegovog tima<br />
Komentariše zbivanja<br />
Iskazuje podršku svom timu...<br />
verbalno – dovikivanjem i na<br />
druge načine; aplauz,<br />
skandiranje skakanje, mahanje<br />
zastavom...<br />
Iskazuje protest...verbalno –<br />
dovikivanjem i na druge načine.<br />
Dobra / efektna akcija njegovog<br />
tima<br />
Sporna sudijska odluka na štetu<br />
njegovog tima<br />
Provokacija protivničkih navijača<br />
Provokacija protivničkih navijača<br />
Provokacija protivničkih igrača<br />
Sporna akcija policije...<br />
skakanje, preteći gestovi, učešće<br />
u opštem komešanju grupe...<br />
nasilno – lomi stolice, gađa<br />
protivničke navijače<br />
preskače na stranu <strong>sa</strong><br />
protivničkim igračima i zapodeva<br />
tuču<br />
uskače na teren i izaziva tuču <strong>sa</strong><br />
službenimlicima i poliicijom<br />
Provokacija protivničkih igrača<br />
Sporna akcija policije...<br />
...<br />
Registrovanje onoga što se dešavalo poslje utakmice<br />
Uputstvo: Da li je bilo osuda ili pohvala navijačkog ponašanja? Ako da, ko ih je izricao (uprave klubova,<br />
sportski <strong>sa</strong>vezi, političari..). Da li je bilo suprotnih ocjena navijačkog ponašanja? Kakve su one bile i ko ih<br />
je izricao? Da li su se oglašavali <strong>sa</strong>mi navijači? Ako da, na koji način (konferencije za štampu, anonimna<br />
<strong>sa</strong>opštenja za medije, web site...)? Ko je to činio u njihovo ime?<br />
Naturalno i posmatranje uz pomoć instrumenata<br />
S obzirom na upotrebu instrumenata u posmatranju, razlikujemo: naturalističko posmatranje<br />
(pojave se posmatraju „golim okom“ i bilježe rukom) i posmatranje uz pomoć instrumenata<br />
(koriste se različita sredstva: kasetofon, kamera, štoperica itd.). Uvođenje digitalnih
51<br />
tehnologija su značajno unaprijedili posmatranje zato što posmatrač može određeni snimljeni<br />
<strong>sa</strong>držaj vidjeti više puta, može uočiti više detalja i sl. ali je osnovni materijal istraživanja onaj<br />
koji posmatrač zabilježi. Drugim riječima i snimljeni materijal podliježe posmatranju i<br />
bilježenju.<br />
Posmatranje bez i <strong>sa</strong> učešćem posmatrača<br />
U zavisnosti od aktivnosti posmatrača postoje dvije vrste posmatranja. Posmatranje bez<br />
učešća (posmatrač ne učestvuje u zbivanjima, već ih posmatra <strong>sa</strong> distance; ponekad i iza<br />
zastora) i posmatranje <strong>sa</strong> učešćem. Posmatranje <strong>sa</strong> učešćem podrazumijeva da je posmatrač<br />
istovremeno i učesnik u zbivanjima koja istražuje. Posmatrač učesnik prihvata ulogu člana<br />
određene grupe ili je to već od ranije i tako, kroz zajedničko življenje <strong>sa</strong> njima (npr.<br />
narkomanima ili prestupnicima), upoznaje ponašanje njenih članova. Prednost ovog pristupa<br />
(posmatranje <strong>sa</strong> učešćem) je činjenica da se neutrališe deistanca između posmatrača i<br />
posmatranog koja može u mnogome da iskrivi sliku posmatrane pojave (grupa ne želi da se<br />
otkrije pred „strancem“; namjerno mijenja svoje ponašanje; prikazuje se u drugom svjetlu i<br />
sl.). Mana ovog pristupa je nedostatak objektivnosti (posmatrač subjektivno interpretira neke<br />
događaje).<br />
Nestruktuirano i struktuirano posmatranje<br />
U zavisnosti od razrađenosti plana postoje, takođe, dvije vrste posmatranja. Nestrukturi<strong>sa</strong>no<br />
posmatranje je ono gde istraživač nije unapred odredio šta će tačno posmatrati. Takvo je, na<br />
primer, posmatranje ponašanja mase u situaciji neke iznenadne prirodne katastrofe<br />
(zemljotres, požar itd.). Strukturi<strong>sa</strong>no posmatranje je detaljno isplanirano u pogledu uzorka<br />
ponašanja koje se želi posmatrati, kao i u pogledu načina bilježenja njihovog prisustva.<br />
Posmatrač ima unaprijed spreman protokol i sistem kategorija (modaliteta ponašanja) u koji<br />
on <strong>sa</strong>mo bilježi učestalost javljanja nekog vida ponašanja. Strukturi<strong>sa</strong>no posmatranje<br />
predstavlja najprecizniji i najobjektivniji vid metoda posmatranja, najbliži eksperimentalnom<br />
istraživanju. Nedostatak je izvesna krutost u planiranju, koja ne dopušta registrovanje<br />
neočekivanih, a značajnih pojava.<br />
Na primjer, ako nam je cilj da utvrdimo koji oblik nastavnog <strong>rada</strong> (frontalni, individualni ili grupni)<br />
dominanira na času možemo se služiti sljedećim protokolom.
52<br />
Uputstvo: Molimo vas da na svakih 5 minuta tokom ča<strong>sa</strong>, odredite dominantan oblik <strong>rada</strong> na času!<br />
Nedostaci i prednosti posmatranja<br />
Nedostatak metoda posmatranja je ograničenost na vidljivo ponašanje, a za razumevanje<br />
uzroka društvenog ponašanja često su presudni skriveni, subjektivni procesi i društveni činioci<br />
nepristupačini spoljašnjem posmatranju. Sa druge strane prednost je što posmatranjem<br />
istražujemo ono što čovjek stvarno čini a ne <strong>sa</strong>mo ono što se nalazi u njegovoj svijesti (ono<br />
što nam izjavljuje da čini). Nekada se pouzdanije mogu otkriti pravi motivi posmatranjem<br />
onoga šta čovek zaista čini, nego na osnovu toga što on kaže da želi da čini.<br />
2. Analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Analiza <strong>sa</strong>držaja je metod istraživanja različitih dokumenata, slovnih, zvučnih ili slikovnih<br />
zapi<strong>sa</strong> i drugih oblika usmenog ili pismenog opštenja među ljudima. Njen osnovni cilj je da:<br />
• opiše <strong>sa</strong>držaj pojedinih oblika komunikacije,<br />
• da ga klasifikuje,<br />
• i da ga, dovođenjem u vezu <strong>sa</strong> socio-demografskim, biografskim, kulturnim i drugim<br />
obeležjima autora dokumenta, kao i onih kojima su oni namijenjeni, objasni ili<br />
razumije.<br />
Metod analize dokumenata je nastao u SAD, u vrijeme II Svjetskog <strong>rada</strong> (analiza poruka).<br />
Danas se primenjuje u komunikologiji i medijskim istraživanjima, u sociologiji, politikologiji,<br />
istorijskim studijama, lingvistici, etnologiji, psihologiji, a naročito je opsežna njena praktična<br />
primena u marketingu, i odnosima s javnošću.
53<br />
Analiza medijskih <strong>sa</strong>držaja i analiza dokumenata<br />
Prema predmetu istraživanja analiza <strong>sa</strong>držaja može da se odnosi na: (1) analizu medija<br />
(novine, radio emisije, tv-emisije) i (2) analizu dokumenta i to kako službenih (arhivi,<br />
zvanična prepiska, izveštaji, analize...) tako i ličnih dokumenata (privatna prepiska,<br />
fotografije, lična dokumenta i sl.)<br />
Osnovna jedinica analize<br />
Za analizu <strong>sa</strong>držaja od suštinske je važnosti određivanje osnovne jedinice analize. Osnovna<br />
jedinica analize se određuje u zavisnosti od ciljeva istraživanja. Veoma je širok spektar<br />
mogućih jedinica analize – od jednog slova do ogromnog pi<strong>sa</strong>nog ili usmenog materijala. U<br />
analizi su moguće sledeće jedinice:<br />
1. Riječ; kad se za osnovnu jedinicu uzimaju neke reči, najčešće se mjeri učestalost njihovog<br />
pojavljivanja, uz pretpostavku da je učestalost jedan od indikatora značaja koji se pridaje<br />
onome što one izražavaju npr. želimo utvrditi koliko puta se pojavljuje riječ „demokratija“<br />
u određenim dnevnim novinama.<br />
2. Razne vrste slika: fotografija, karikatura, umjetnička slika, plakat, crtež i sl. npr. želimo<br />
utvrditi način predstavljanja neke ličnosti u određenom mediju.<br />
3. Video sekvenca u audio-vizulenim zapisima, kao npr. prilog u informativnim emisijama, ili<br />
<strong>sa</strong>mo pojavljivanje neke ličnosti, predmeta, simbola, npr. želimo utvrditi kako su tretirani<br />
nacionalni grb, ili pojedini vjerski simboli u određenom mediju.<br />
4. Složeni mi<strong>sa</strong>oni <strong>sa</strong>držaji i konstrukcije (pojmovi, teme, koju nije moguće svesti <strong>sa</strong>mo na<br />
jednu riječ), kao npr: ljevičarska – desničarska uvjerenja, način tretiranja globalizacije itd.<br />
5. Atribut je najčešće pomoćna jedinica analize: identifikacijom i istraživanjem atributa<br />
otkrivaju se značenja koja se pridaju osnovnoj jedinici analize. Atribut može biti pripi<strong>sa</strong>n<br />
a) neposredno, verbalnom kvalifikacijom, bila da je ona <strong>sa</strong>stavljena od jedne riječi ili<br />
sintagme i b) posredno, aludiranjem ili stavljanjem u određeni kontekst.<br />
Analiza <strong>sa</strong>držaja može biti pretežno kvantitativna (npr. utvrđivanje frekvencije izraza<br />
„komunizam“ u dnevnoj štampi) ili pretežno kvalitativna (npr. analiza <strong>sa</strong>držaja i značenja<br />
poruke), a najčešće je i kvantitativna i kvalitativna.<br />
Pretežno kvantitativna analiza <strong>sa</strong>držaja
54<br />
Kvantitativnom analizom <strong>sa</strong>držaja mjeri se učestalost (frekvencija) pojavljivanja osnovne<br />
jedinice analize (npr. riječi demokratija ili riječi žena) u istraživanom materijalu. Ako za<br />
osnovnu jedinicu anačize uzmemo npr. riječ „žena” onda se ona najpre identifikuje u tekstu<br />
(što se korišćenjem kompjuterskih programa čini veoma brzo), potom se prebrojavaju njena<br />
pojedinačna pojavljivanja i na kraju se rezultat iskazuje kroz tabelu učestalosti. U drugom<br />
koraku može se utvrditi frekvencija drugih riječi npr. riječi muškarac. Tako se mogu praviti<br />
tabele učestalosti pojavljivanja pojedinih riječi. Nadalje mogu se istražiti atributi pojedinih<br />
riječi. Recimo ako se uz pojavljivanje riječi žena ili ženskih imena najčešće pojavljuju njihova<br />
zanimanja, onda to pokazuje jednu vrstu tretmana žene u društvu, ili ako se najčešće<br />
pojavljuju atributi vezani za njeno mjesto u porodici (ćerka, supruga, majka, itd.) onda nam to<br />
govori nešto <strong>sa</strong>svim drugo. Najšire polje primjene ovog tipa analize <strong>sa</strong>držaja su praktična<br />
istraživanja koja se sprovode radi praćenje medijske slike o nekome ili nečemu ili u<br />
marketingu.<br />
Korišćenje riječi kao osnovne jedinica je svakako najzastupljeniji oblik analize <strong>sa</strong>držaja.<br />
Njegova prednost je u tome što uglavnom nema dilema u prepoznavanju i označavanju<br />
osnovne semantičke jedinice, kao što je slučaj <strong>sa</strong> nekim složenijim pojmovima (pojavama).<br />
Primjena računara čini taj po<strong>sa</strong>o prilično jednostavnim, pouzdanim i znatno skraćuje rokove za<br />
njegovo obavljanje.<br />
Postoji nekoliko problema <strong>sa</strong> korišećnjema riječi kao jedinica analize. Učestalost nekih riječi<br />
npr u medijima ne mora obavezno da bude indikator insistiranja na vrijednosti koje one<br />
iskazuju – dovoljno je sjetiti se medijskih napi<strong>sa</strong> iz doba totalitarnih režima u kojima je bilo<br />
mnogo demokratije, slobode, ravnopravnosti itd, a u stvarnosti su ljudi doslovno živjeli iza<br />
gvozdene zavjese. Postoji još jedan problem prostog prebrojavanja riječi: jedna riječ u<br />
različitim kontekstima veoma različito opisuje pojam, odnosno pojavu čiji je indikator.<br />
Pretežno kvalitativna analiza <strong>sa</strong>držaja<br />
Pod kvalitativnom analizom <strong>sa</strong>držaja se ponekad podrazumijeva prosto pronalaženje i<br />
pridavanje kvalifikacija već izdvojenom, razvrstanom i prebrojanom materijalu. Recimo da<br />
smo u odabranom primjeru o pojavljivanju žena u medijima razvrstali i prebrojali uloge u<br />
kojima se žene spominju: majke, sestre, supruge, djevojke, pripadnice određenih profesija<br />
(ljekarke, učiteljice, sudije, političarke, estradne zvezde...). Svakako da već <strong>sa</strong>m taj materijal<br />
daje osnov za zključke koji su kvalitativne prirode. Ali <strong>sa</strong>da želimo da ispitamo koji atributi im<br />
se najčešće dodjeljuju, bilo neposredno ili u kontekstu rečenice u kojoj se one spominju<br />
(brižna, vrijedna, korumpirana, seksepilna...). I to je vrsta kvalitativnog istraživanja budući da<br />
izričemo kvalitativne sudove. Ali izricanje kvalitativnih sudova nije dovoljno da bi se jedno
55<br />
istraživanje smatralo kvalitativnim jer se i tako dobijeni opis zasniva na kvantitativnoj<br />
metodologiji.<br />
Kvalitativna metodologija (već je rečeno u vezi <strong>sa</strong> posmatranjem) odlikuje<br />
se holističkim pristupom, usredsređenim na intenzivnije posmatranje manjih populacija i na<br />
njihovo detaljno izučavanje, na razumevanje značenja pojedinačnih pojava u kontekstu.<br />
Takav kriteriujum se mora primeniti i u određivanju autentične kvalitativne analize <strong>sa</strong>držaja.<br />
Slikovito govoreći, čisto kvalitativna je ona analiza <strong>sa</strong>držaja koja na medijske <strong>sa</strong>držaje i<br />
<strong>sa</strong>držaje dokumenata primenjuje logiku i metodologiju posmatranja. To znači da se kreće po<br />
tekstualnom / slikovnom / zvučnom zapisu kao posmatrač kroz događaje, procese i pojave<br />
koje posmatra: neopterećen predrasudama, otvoren za inpute, pažljiv, sistematičan. On biježi<br />
svoja zapažanja i na kraju ih proučava i izvodi zaključke o obrascima mišljenja, osjećanja i<br />
ponašanja koji se iz tog materijala prepoznaju.<br />
Uzmimo za primjer već pominjanu analizu slike o ženi u dnevnim novinama. Kvalitativna anliza<br />
bi podrazumevala da se najpre izdvoje svi napisi koji na bilo koji način tretiraju žene: dakle,<br />
ne <strong>sa</strong>mo oni koji se bave položajem žena u društvu, već i oni koji pišu o uspješnoj pozorišnoj<br />
ulozi koju je ostvarila žena, o borbi neke žene da pobijedi bolest, tekstovi koji donose<br />
fotografiju ili karikaturu žene kao ilustraciju za nešto itd. Potom se cio taj materijal inicijalno<br />
proučava – detaljno čita uz bilježenje zapažanja o načinima pominjanja i tretiranja žena u<br />
štampi. U sledećem koraku se proučavaju bilješke i pokušavaju se identifikovati karakteristični<br />
tipovi slike o ženi.<br />
3. Tehnike zasnovane na verbalnoj komunikaciji<br />
Posebnu grupu <strong>sa</strong>činjavaju tehnike zasnovane na verbalnoj usmenoj ili pismenoj komunikaciji:<br />
upitnik, intervju, skale procjene i testovi.<br />
3.1. upitnik i inervju<br />
Za razliku od prirodnih nauka društvene nauke mogu u istraživanjima da koriste ne <strong>sa</strong>mo<br />
podatke dobivene posmatranjem već i one koje im <strong>sa</strong>opštavaju drugi ljudi. Ova vrsta podataka<br />
prikuplja se upitnikom ili intervijuom. Upitnik i intervju su veoma slične tehnike za prikupljanje<br />
podataka, razlikuju se u načinu komunikacije između ispitivača i ispitanika. Upitnik se zasniva<br />
na pismenoj a intervju na usmenoj međusobnoj komunikaciji.
56<br />
Koje su prednosti upitnika i intervjua u odnosu na posmatranje?<br />
• Upotrebom upitnika i intervjua mogu se proučavati pojave koje su nedostupne<br />
posmatranju: stavovi, vrijednosti, želje, osjećanja, ocjene itd.<br />
• Čak i kada se istražuje pojava koja je dostupna posmatranju, okolnosti su često takve da<br />
to posmatranje ne može obaviti istraživač pa se mora oslanjati na iskaze očevidaca (npr.<br />
neki iznenadni događaji; nasilje u porodici; grupna ponašanja panika i sl.)<br />
• Upitnikom i intervjuom mogu se istraživati ne <strong>sa</strong>mo pojave koje se <strong>sa</strong>da dešavaju, već i<br />
one pojave koje su se dešavale u prošlosti, pa i one koje će se vjerovatno desiti (planovi,<br />
namjere, želje itd)<br />
• Upitnik i intervju su znatno ekonomičniji od posmatranja. Za kratko vrijeme mogu se<br />
prikupiti podaci o velikom broju pojava, događaja i sl.<br />
Pretpostavke na kojima počiva ispitivanje upitnikom i intervjuom<br />
Da bi upitnikom i intervjuom prikupili relevantne podatke neophodno je da se istvare određene<br />
pretpostavke:<br />
• Da je ispitanik voljan (motivi<strong>sa</strong>n) da nam <strong>sa</strong>opšti podatke.<br />
• Da je sposoban (da zna, da je obavješten) da nam <strong>sa</strong>opšti podatke.<br />
• Da ispitivač i ispitanik upotrebljavaju iste simbole u komunikaciji.<br />
Drugim riječima, upitnik i intervju nisu adekvatne tehnike za prikupljenje podataka u<br />
slučejevima kada ispitanici ne žele (kada nisu motivi<strong>sa</strong>ni), kada ne znaju (kada nisu<br />
obaviješteni o pojavi), i kada ne razumiju ili pogrešno razumiju pitanja koja im postavljamo.<br />
Vrste podataka koji se dobijaju putem upitnika i intervjua<br />
Upitnikom i intervjuom obično se prikuplja pet vrsta podataka: činjenice (najčešće o <strong>sa</strong>mom<br />
ispitaniku), mišljenje, stavovi (o nekome ili o nečemu) i uobičajena ponašanja (u određenim<br />
situacijama).<br />
• Činjenice<br />
Činjenice uključuju one karakteristike koje su vezane za fakticitet <strong>sa</strong>mog ispitanika, kao što<br />
su: njegov pol, godine starosti, mjesto stanovanja, nivo obrazovanja, bračno stanje itd.
57<br />
• Mišljenja<br />
Mišlenje je iskaz kojim ispitanik izražava preferenciju ili sud o nekom predmetu ili događaju (<br />
„Ja mislim...“)<br />
Primjeri pitanja:<br />
a) Po vašem mišljenju, da li grad treba privatizovati uslugu prikupljanja krupnog otpada?<br />
b) Treba li se lokalna <strong>sa</strong>mouprava uključiti u razvoj turizma?<br />
c) Da li ste protiv abortu<strong>sa</strong>?<br />
d) Koga bi ste željeli da vidite na mjestu predsjednika države?<br />
• Stavovi<br />
Za razliku od mišljenja stavovi predstavljau relativno stabilne dispozicije. Stavovi se mogu<br />
odnositi na ljude, ustanove, stvari ili apstraktne pojmove. Stavovi mogu proizaći iz tri raličita<br />
tipa izvora (kognitivni, emocionalni, vlastito iskustvo) ili njihove kombinacija. Na primjer,<br />
stavovi o čistoći g<strong>rada</strong> mogu se steći slušanjem priča o prljavim ulicama (kognitivni izvor),<br />
opštom odbojnošću prema gradu (emocionalni izvor) ili vlastitim iskustvom vidjevši koliko je<br />
grad prljav ili čist. Kako bi se izmjerio jedan stav, zbog složenosti stava (kognitivna,<br />
emocionalna, voljna komponenta stava) u istraživanjima potrebno je konstrui<strong>sa</strong>ti veći broj<br />
pitanja.<br />
Primjeri pitanja:<br />
a) Da li je za vas važna čistoća g<strong>rada</strong>?<br />
b) Kako ocjenjujete rad gradske uprave u održavanju ulica?<br />
• Znanje<br />
Za razliku od mišljenja, ovdje je važno čega se ljudi sjećaju, a ne koje je njihovo gledište o<br />
određenom pitanju. U anketama znanje se obično ispituje kroz pitanja prepoznavanja. Pitanja<br />
prepoznavanja nude ispitaniku nekoliko mogućnosti (odgovora) od kojih treba odabrati jednu.<br />
Primjeri pitanja:<br />
a) Koliko je ulica asfaltirano prošle godine?<br />
b) Koji je pravni status poduzeća za prikupljanje i odvoz otpada?
58<br />
• Ponašanja (bihejvioralni izvještaji)<br />
Bihejvioralni izvještaji su tvrdnje o tome kako se ljudi ponašaju u određenim situacijama, npr.<br />
Koliko često izlaze na izbore, koliko često čitaju određene novine i sl.<br />
3.2. skale procjene<br />
Kada treba procijeniti stepen prisutnosti određenog svojstva (sposobnosti, vještine, znanja,<br />
interesovanja, potreba, motiva, stavova itd) kod nekog pojedinca, procjenjivač se obično<br />
koristi skalom procjene. Skala procjene je relativno jednostavan instrument za objektiviziranje<br />
proce<strong>sa</strong> posmatranja i preciziranje postupka procjenjivanja. Sastoji se od uređenog niza<br />
veličina na kojem procjenjivač treba da odredi mjesto posmatranog pojedinca na datoj ljestvici<br />
u pogledu posjedovanja određene osobine (crte, motiva, patološke tendencije, znanja i sl.).<br />
Skala procjene je konceptualni model koji omogućuje da se svojstvo ili atribut koji je predmet<br />
mjerenja izrazi (reprezentuje) numerički.<br />
3.2.1. Kontinuirane i diskontinuirane varijable<br />
Da bi se razumijela uloga skala procjene u upitniku važno je razumjeti razliku između tzv.<br />
kontinuiranih i diskontinuiranih varijabli u istraživanju. Ako određenu varijablu možemo<br />
gometrijski zamisliti kao duž (gdje određeno svojstvo progresivno raste ili opada) radi se o<br />
kontinuiranoj varijabli. Suprotno tome diskontinuirane varijable se raspoređuju po principu ima<br />
ili nema. Srećemo ih u uzajamno isključivim kategorijama gdje jedna kategorija označava<br />
prisutnost (DA), a druga odsutnost (NE) varijable koja je predmet mjerenja. Ovdje ustavri i<br />
nema mjerenja, u slučaju diskontinuiranih varijabli mi <strong>sa</strong>mo registruje frekvencija prisustva ili<br />
odsustva nekog svojstva.<br />
Kontinuirane varijable su mjerive ako tačno definišemo predmet mjerenja (npr. obobravanja<br />
homoseksualnih brakova) i jedinice po kome svojstvo raste ili opada (uopšte ih ne odobravam;<br />
ne odobravam ih; ravnodušan <strong>sa</strong>m; donekle ih odobravam; potpuno ih odobravam).<br />
Kontinuirane varijable se dijele na unipolarne i bipolarne. Uniporalne varijable imaju <strong>sa</strong>mo<br />
pozitivnu stranu duži (nula je na lijevoj strani). Karakteristične su za procjenu npr. nečijih<br />
intelektualnih sposobnosti (neko može biti malo, srednje ili jako inteligentan, a ne može ići<br />
ispod minimuma; ne može se ići u negativnu stranu). Kod bipolarnih varijabli nula je u sredini,<br />
a duž ima i pozitivnu i negativnu stranu (npr. u prethodnom primjeru odnos prema<br />
homoseksualnim brakovima može biti u različitom stepenu negativan, indiferentan ili
59<br />
neutralan, i različitom stepenu pozitivan). U većini upitnika srećemo obe vrste pitanja. Pitanja<br />
koja ispituju diskontinuirane varijable (pitanja tipa: da/ne) i skale procjene.<br />
3.2.2. Iz<strong>rada</strong> skale procjene<br />
Za izradu skala procjene važna su tri elementa.<br />
Prvo, defini<strong>sa</strong>nje kriteriskog svojstva (svojstav u odnosu ili prema kom se procjena obavlja).<br />
To mogu biti različite varijable: sposobnost, stav prema ravnopravnosti polova, religioznost,<br />
interesovanje za muziku itd. Bitno je da se za izabrani atribut može pretpostaviti da je<br />
linearan. Da kontinuirano raste ili opada (a ne da je diskontiniran u smislu ima/nema ili<br />
muško/žensko). Drugo, utvrđivanje jedinica na kontinuumu. Te jedinice mogu biti grafičke<br />
(<strong>sa</strong>mo tačke), numeričke (brojevi) ili opisne (beznačajno; donekle značajno; vrlo značajno).<br />
Treće, tehničko oblikovanje skale i defini<strong>sa</strong>nje pravila njene primjene.<br />
Najčešći tip skala <strong>sa</strong> kojim se ispitanik susreće u anketnim istraživanjima je zahtjev da se<br />
procijeni stepen tačnosti različitih tvrdnji, ili da se procijeni stepen vlastitog slaganja <strong>sa</strong> nekom<br />
tvrdnjom. Na primjer:<br />
DJECA TREBAJU UVIJEK DA SLUŠAJU SVOJE RODITELJE!<br />
POTPUNO TAČNO UGLAVNOM NETAČNO UOPŠTE NIJE TAČNO<br />
ili<br />
POTPUNO SE SLAŽEM<br />
UGLAVNOM SE SLAŽEM<br />
NEODLUČAN SAM<br />
UGLAVNOM SE NE SLAŽEM<br />
NI MALO SE NE SLAŽEM<br />
3.2.3. Vrste skala procjene<br />
Postoje tri osnovne vrste skala provjene: 1. grafička skala; 2. numerička skala; 3. opisna<br />
skala procjene. Sve se koriste u upitnicima.
60<br />
1. Grafička skala<br />
Najednostavniji oblik skale procjene je grafička skala. Ona se zasniva na vizelnom<br />
predstavljanju svojstva koje se procjenjuje. Najčešće je to linija, tačnije duž, koja svojim<br />
izgledom sugeriše kontinuipanost svojstva koje se procjenjuje i daje mogućnost diferenciranja<br />
raznih stepena njegova izraženosti.<br />
2. Numerička skala<br />
Numerička skala je najčešći oblik skala procjene. Numerička skala kontinuitet pojave izražava<br />
brojevima npr. od 1 do 10 ili u slučaju bipolarnih varijabli od – 3 preko 0 do +3 ili slično.<br />
Najčešće se koriste numeričke skale od sedam stešeni.<br />
Na primjer; Ocjenite, koliko ste kao građanin ponosni na dolje navedene aspekte ili<br />
područje? (za svako od područja zaokržite odgovarajuću osjenu na skali od 1 do 7,<br />
pri čemu ocjena 1 znači „ni malo“, a 7 znači „jako pono<strong>sa</strong>n“).<br />
1 NA NACIONALNU ISTORIJU 1 2 3 4 5 6 7<br />
2 NA DEMOKRATSKE INSTITUCIJE 1 2 3 4 5 6 7<br />
3 NA PRIVREDNE USPJEHE 1 2 3 4 5 6 7<br />
4 NA SOCIJALNU SIGURNOST 1 2 3 4 5 6 7<br />
Ocjenite u kojoj mjeri sljedeće osobine odlikuju ili ne odlikuju kandidata X na izborima.<br />
POŠTEN 3 2 1 0 -1 -2 -3 NEPOŠTEN<br />
ENERGIČAN 3 2 1 0 -1 -2 -3 SPOR/TROM<br />
ODLUČAN 3 2 1 0 -1 -2 -3 NEODLUČAN<br />
INTELIGENTAN 3 2 1 0 -1 -2 -3 NEINTELIGENTAN<br />
3. Opisne, deskriptivne skale<br />
Sastoje se od niza opi<strong>sa</strong> kojima se definišu tačke na dimentiji. Opisi mogu biti svedeni na<br />
pojedine riječi, ali mogu uključivati i detaljnije opise.
61<br />
Primjeri deskriptivne skale<br />
POLOŽAJ UČENIKA U ŠKOLI<br />
potpuno<br />
se slažem<br />
uglavnom<br />
se slažem<br />
djelimično<br />
se slažem<br />
ne slažem<br />
se<br />
ne znam<br />
8.1 U ovoj školi se jednako odnosi prema svakom učeniku!<br />
<br />
8.2 Uspjeh svakog učenika u ovoj školi isključivo zavisi od pokazanog<br />
znanja i zalaganja!<br />
<br />
8.3 U ovoj školi ne postoje slučajevi omalovažavanja ili vrijeđanja<br />
učenika!<br />
<br />
Primjer deskriptivne skale koja uključije detaljan opis pojedinih kategorija.<br />
Procijenite uspješnost vaših radnika u odnosu na sljedeće odobine:<br />
ODOBINE SUPERIORAN NATPROSJEČAN PROSJEČAN NA ZADOVOLJAVA<br />
INICIJATIVNOST<br />
Unapređuje svoj<br />
po<strong>sa</strong>o<br />
Prati novine<br />
Adekvatno, slijedi<br />
uputstva<br />
Mora ga se pažljivo<br />
upućivati<br />
POUZDANOST<br />
Nikad ne<br />
zanemaruje<br />
obaveze<br />
Povremeno<br />
izbjegne obavezu<br />
Mora ga se<br />
kontrlisti<br />
Uglavnom<br />
zanemaruje<br />
obaveze<br />
SARADNJA<br />
Svakom prilokom<br />
pomaže drugome<br />
Dobar timski<br />
radnik<br />
Korektan timski<br />
radnik<br />
Ne može <strong>sa</strong>rađivati<br />
<strong>sa</strong> drugima<br />
VOĐSTVO<br />
Drugi traže da ih<br />
on vodi<br />
Ima određeni<br />
uticaj na druge<br />
Rijetko utiče na<br />
druge<br />
Nema nikakav<br />
utica na druge<br />
4. Kombinovane skale<br />
U upiznicima se najčešće srećemo <strong>sa</strong> kombinovanim skalama koje uklučuju numeričku i<br />
deskriptivnu skalu.
62<br />
3.2.4. Skala socijalne distance<br />
Kada se želi utvrditi koliko su neke grupe međusobno bliske ili međusobno „udaljene“<br />
(distancirane) koristi se skala socijalne distance.<br />
Socijalna distanca predstavlja stepen spremnosti/nespremnosti pojedinca da prihvati neku<br />
vrstu socijalnih odno<strong>sa</strong> (različitog stepena bliskosti) <strong>sa</strong> tipičnim pripadnikom neke druge<br />
socijalne grupe (verske, rasne, etničke). Na primjer, <strong>sa</strong>vremeni istraživači žele da utvrde<br />
stepen socijalne distance prema određenim društvenim grupama kao što su: duševno bolesni,<br />
hendikepirani, HIV pozitivni, narkomani, homoseksualci itd.<br />
Šta <strong>sa</strong>drži skala socijalne distance?<br />
Stavke u skali su stepenasto poređene od najmanjeg stepena socijalne distance, tj.<br />
najvećeg stepena bliskosti (prihvatanje pripadnika grupe X kao bračnog partnera), preko<br />
sve veće distance (prihvataju se kao prijatelji, zatim kao kolege na poslu, kao susjedi u<br />
ulici, državljani, te <strong>sa</strong>mo kao turisti), pa sve do najveće distance (nemogućnost<br />
zajedničkog življenja u istoj državi). Mjera socijalne distance je najveći stupanj bliskosti<br />
koji ispitanik prihvata u odnosima <strong>sa</strong> pripadnikom date grupe (veća bliskost - manja<br />
distanca).
63<br />
3.3. test<br />
3.3.1. Definicija testa<br />
Test je standardizovani postupak pomoću koga se sistematski utvrđenim stimulusima izazivaju<br />
reakcije na osnovu kojih se dva ili više ispitanika porede po varijabli koja je predmet mjerenja.<br />
Kada kažemo da je test standardizovani postupak, to znači da je prošao fazu standardizacije<br />
tokom koje su utvrđene njegove osnovne metrijske karakteristike (vidi u nastavku: metrijske<br />
karakteristike testa). U drugom, užem značenju, standardizovani postupak podrazumijeva<br />
unaprijed utvrđen način, zadavanj, primjene, bodovanja i interpretacije rezultata testa. Svaki<br />
test ima svoju utvrđenu standardnu proceduru koja se mora uvijek na isti način primijeniti<br />
(vidi objektivnost testa).<br />
Kada kažemo da se testom putem sistematski utvrđenih stimulu<strong>sa</strong> izazivaju reakcije kod<br />
subjekta to znači da je test <strong>sa</strong>stavljen od niza indikatora koji se biraju po nekom principu i koji<br />
služe kao pokazatelj stepena prisustva ili odsustva neke varijable. Da bi se jedan test<br />
primjenio u naučne svrhe (u naučnom istraživanju) treba unaprijed dokazati njegovu<br />
validnost, - da zaista mjeri varijablu koja se uzima kao predmet mjerenja testa.<br />
Kada kažemo da test služi kako bi se međusobno poredila dva ili više ispitanika to znači da bilo<br />
individualno ili grupno primjenjen test uvijek treba da razvrsta ispitanike u odnosu na svojstvo<br />
koje mu je predmet mjerenja. Na primjer, test inteligencije obično ima utvrđene norme pa čak<br />
i kada se individualno primjenjuje on razvrstava ispitanika u grupu ispod prosječne, prosječne<br />
ili nadprosječne inteligencije.<br />
Po predmetu mjerenja testovi mogu biti: testovi znanja, sposobnosti i ličnosti; po načinu<br />
zadavanja grupni i individualni, a po načinu ispitivanja verbalni i neverbalni. Najpoznatiji i<br />
naj<strong>sa</strong>vršeniji su testovi inteligencije.<br />
3.3.2. Metrijske karakteristike testa<br />
Proces izrade i standardizacije testa podrazumijeva utvrđivanje metriskih karakteristika testa,<br />
tj. njegove validnosti, pouzdanosti, diskriminativnosti i objektivnosti.
64<br />
Test je validan ako je dokazano da mjeri onu varijablu koja se uzima za predmet njegovog<br />
mjerenja. Prosto rečeno jedan test inteligencije je validan ukoliko zaista mjeri inteligenciju, a<br />
ne nešto drugo. Pitanje validnosti testa je posljedica indirektnog mjerenja subjektivnih<br />
kategorija. Dok za npr. metar nije potrebno dokazivati da mjeri dužinu, za test jeste.<br />
Test je pouzdan ukoliko u ponovljenim mjerenjima daje stabilne pouzdane rezultate. Ako bi<br />
jednim testom jednom ustanovili jedan rezultat, drugi put drugačiji rezultat postavlja se<br />
pitanje kojem mjerenju treba da vjerujemo, prvom ili drugom. Da se to ne bi događalo<br />
potrebno je unaprijed dokazati pouzdanost testa.<br />
Test je diskriminativan ukoliko je sposoban da ispitanike razvrsta u odnosu na varijablu koja<br />
se mjeri testom. Ako bi na nekom mjerenju svi ispitanici dobili jednak broj bodova onda test<br />
ne obavlja svoju osnovnu ulogu, - ne razvrstava ispitanike u odnosu na varijablu koja je<br />
predmet mjerenja. Pretežak test, na kome većina ispitanika postižu mali broj bodova, kao i<br />
prelak test, na kome većina ispitanika postiže veliki broj bodova nisu diskriminativni.<br />
Diskriminativan je onaj test gde se ispitanici na skali test raspoređuju od najvižih, preko<br />
prosječnih do najviših rezultata (gdje se postiže normalna raspodjela rezultata)<br />
Test je objektivan ukoliko rezultat na testu zavisi isključivo od prisustva svojstva koje se<br />
mjeri, a ne od onoga koji mjerenje sprovodi. Kako bi se obezbijedila objeltivnost svaki test<br />
ima tačno utvrđene procedure zadavanja testa, popunjavanja testa, utvrđivanja rezultata na<br />
testu i tumačenja rezultata testa. Utvrđene procedure testa moraju se primjenjivati na isti<br />
način <strong>sa</strong> svakim ispitanikom.
65<br />
VIII dio<br />
Iz<strong>rada</strong> upitnika<br />
Faze izrade upitnika<br />
1. Raščlanivanje problema istraživanja i određivanje <strong>sa</strong>držaja pitanja<br />
2. Izbor indikatora<br />
3. Formuli<strong>sa</strong>nje pitanja<br />
3.1. Problemi vezani za smi<strong>sa</strong>o pitanja<br />
3.2. Problemi vezani za formulaciju pitanja<br />
3.3. Smjernice za formulaciju pitanja u upitniku<br />
4. Oblikovanje upitnika<br />
4.1. Raspored pitanja u upitniku<br />
4.2. Pi<strong>sa</strong>nje uputstva<br />
4.3. Dizajn upitnika<br />
5. Provjera upitnika<br />
6. Revizija upitnika i formiranje konačne verzije<br />
Faze izrade upitnika<br />
Da bi se konstrui<strong>sa</strong>o upitnik (anketa) za istraživanje potrebno je proći sljedeće faze (faze<br />
izrade upitnika):<br />
1 Raščlanivanje problema istraživanja i određivanje <strong>sa</strong>držaja pitanja<br />
2 Izbor indikatora<br />
3 Formuli<strong>sa</strong>nje pitanja<br />
4 Oblikovanje upitnika<br />
5 Provjera upitnika<br />
6 Revizija upitnika i formulacija konačene verzije
66<br />
1. Raščlanivanje problema istraživanja<br />
i određivanje <strong>sa</strong>držaja pitanja<br />
Proces izrade upitnika treba posmatrati kao dio projekta istraživanja. To znači da je prije<br />
izrade upitnika završeno projektovanje istraživanja (vidi projekt istraživanja) u kome je<br />
precizno formuli<strong>sa</strong>n problem istraživanja, određeni ciljevi istraživanja, formuli<strong>sa</strong>ne hipoteze i<br />
defini<strong>sa</strong>ne varijable istraživanja. Dakle svrha i predmet upitnika su već utvrđeni, a <strong>sa</strong>da<br />
preostale njihovo raščlanjivanje i prevođenje u formu pitanja.<br />
Neke varijable su po prirodi takve da se mogu manje više direktno prevesti u pitanje (npr. pol,<br />
starost, bračno stanje i sl.); za većinu drugih varijabli potrebno je u procesu raščćanjivanja<br />
defini<strong>sa</strong>ti indikatore (s polja vidljive manifestacije varijable).<br />
Primjer. Raščlanivanje problema istraživanja i određivanje <strong>sa</strong>držaja pitanja<br />
Varijablu EKSTRAVERZIJA (koja može biti predmet istraživanja) prvo bi trebalo raščlaniti na<br />
dvije komponente: sklonost spoljašnjoj akciji i socijabilnost tj. sklonost socijalnim kontaktima<br />
nasuprot povlačenju i o<strong>sa</strong>mljivanju. Sada predstoji defini<strong>sa</strong>nje indikatora (s polja vidljivih<br />
manifestacija) varijable. Na primjer, za ovu drugu komponentu socijabilnost indikatori bi mogli<br />
biti sljedeći:<br />
• Inicijativnost prilikom uspostavljanja kontakta <strong>sa</strong> nepoznatim osobama<br />
• Izlaženje na mjesta gdje ima mnogo ljudi<br />
• Lako prepuštanje grupnim zabavama<br />
• Teško podnošenje <strong>sa</strong>moće<br />
• Druženje <strong>sa</strong> većim brojem odoba itd.<br />
Indikatori su osnova za po<strong>sa</strong>nje pitanja. Na primjer: Da li teško podnosite <strong>sa</strong>moću?<br />
Postupak izrade upitnika treba započeti razmatranjem svrhe istraživanja i navođenjem<br />
specifičnih pitanja istraživanja (a ne kako to neiskusni istraživači ponekad urade, - počinu<br />
pi<strong>sa</strong>njem pitanja). Bez razumijevanja svrhe, istraživanja postoji tendencija prikupljanja<br />
nepotrebnih informacija kao i izostavljanja onih važnih.<br />
Primjer 1. Priprema strategije lokalne <strong>sa</strong>mouprave<br />
Strateško planiranje je nešto potpuno novo za lokalne <strong>sa</strong>mouprave. One <strong>sa</strong>da tek uče da<br />
imaju pravo oblikovati svoju vlastitu budućnost pripremanjem dugoročnih strateških<br />
planova. Razvoj takvih planova zahtijeva prikupljanje različitih vrsta podataka. Građani su<br />
najvažniji izvor informacija kojim se treba koristiti u razvoju strategija jer ni jedan
67<br />
strateški plan ne može uspjeti bez učešća građana. Strateški planovi koji su nespojivi s<br />
interesima građana nemaju šanse. Na primjer, ako gradonačelnik/ca želi pretvoriti svoj<br />
grad u regionalno <strong>sa</strong>obraćajno središte, a većina građana bi radije vidjela svoj grad kao<br />
rekreativno i turističko središte, ta strategija neće biti uspješno provedena, naprotiv može<br />
izazvati sukobe.<br />
Primjeri pitanja za istraživanje:<br />
• Što građani znaju o potencijalnim lokalnim resursima?<br />
• Kojoj viziji g<strong>rada</strong> građanin daje prednost (npr. ekološkoj, tutističkoj, industrijskoj,<br />
obrazovnoj, <strong>sa</strong>obraćajnoj, rekreativnoj)?<br />
• Na koga se može računati u realizaciji strategije (ko je zainteresovan)?<br />
Primjer 2. Poboljšanje kvaliteta usluga lokalne <strong>sa</strong>mouprave<br />
Sve organizacije moraju stalno ulagati napore kako bi poboljšale kvalitet i djelotvornost<br />
svoga <strong>rada</strong>. Korisnici usluga lokalne <strong>sa</strong>mouprave znaju ne <strong>sa</strong>mo što treba poboljšati nego i<br />
kako to poboljšati. Istraživanje treba da pruži informaciju o pitanjima kao što su brzina i<br />
kvaliteta usluga, a te informacije će biti iskorištene kako bi se poboljšale usluge i<br />
upravljanje.<br />
Primjeri pitanja istraživanja:<br />
• Kakav je kvalitet usluga odvožnje smeća gradskih službi?<br />
• Kako gradski službenici postupaju s klijentima?<br />
• Koji su osnovni problemi građana u vezi <strong>sa</strong> gradskim službama?<br />
Primjer 3. Rasprostranjenost korupcije u obrazovanju<br />
Opšti cilj istraživanja je da se utvrde mišljenje, stavovi i znanje učenika/ca, nastavnika/ca<br />
i roditelja osnovnih i srednjih škola o tome:<br />
• koliko je korupcija prisutna u našem društvu (u Crnoj Gori);<br />
• u kojim djelatnostima i profesijama je korupcija naročito prisutna;<br />
• koliko je korupcija raširena u obrazovnim ustanovama (u vrtićima, osnovnim i srednjim<br />
školama);<br />
• koje su najčešće koruptivne radnje u obrazovnim ustanovama;<br />
• kakvo je naš lični stav prema korupciji i koliko smo spremni da prijavimo korupciju;<br />
• kojim organima bi prijavili korupciju;<br />
• vlastito učešće u korupciji;<br />
• u kojoj mjeri je moguće smanjiti korupciju, kojim mjerama i ko je za to najviše<br />
odgovoran.
68<br />
2 Izbor indikatora<br />
Istraživač mora voditi računa da u upitniku ne može napi<strong>sa</strong>ti neograničen broj pitanja (da<br />
trajanje popunjavanja ankete nesmije biti predugo), a da je za svaku varijablu potrebno<br />
formuli<strong>sa</strong>ti bar nekoliko pitanja. To je prepoznato kao problem izbora indikatora. Suština<br />
rješavanja ovog problema <strong>sa</strong>stoji se u odluci kojoj će od varijabli posvetiti više prostora. To<br />
zavisi od:<br />
Prvo. Koliku važnost ima varijabla u datom istraživanju. Najveću važnost ima zavisna<br />
varijabla. Na primjer ako je u nekom istraživanju cilj da se ispita odnos ruralnog i urbanog<br />
stanovništva prema religioznosti onda će se pitanju religioznosti posvetiti najviše prostora. U<br />
nekom drugom slučaju, npr. u istraživanju gdje je cilj, - utvrditi dominantni stilovi života<br />
mladih, religioznost i odnos prema religiji će dobiti prostora koliko i neke druge komponente.<br />
Drugo. Koliko prostora u istraživanju će dobiti neka varijabla zavisi od toga koliko je ona<br />
složena. Stavovi su složenije varijable (složenije od npr. mišljenja), obuhvataju <strong>sa</strong>znajnu,<br />
emotivnu i ponašajnu komponentu, i sve bi trebale biti predstavljene određenim indikatorima,<br />
odnosno pitanjima. Tako npr. stav prema crkvi uključuje emotivni odnos (voli ne voli crkvu);<br />
<strong>sa</strong>znajni odnos (zna dosta/ne zna ništa o crkvi) i bihevoralni, ponašajni odnos (često<br />
ide/nikada ne ide u crkvu).<br />
Treće, zavisi od tipa varijable. Da li se radi o nekom objektivnom ili subjektivnom svojstvu.<br />
Objektivne varijable je relativno lako utvrditi (bračni status, visina primanja, pol itd.). Mnogo<br />
je teže, i treba više prostora za registovanje subjektivnih varijabli (želje, vrijednosti, stavovi<br />
itd.).<br />
3. Formuli<strong>sa</strong>nje pitanja<br />
Formuli<strong>sa</strong>no pitanje predstavlja konačnu operacionalizaciju varijable. Kada se budu analizirali i<br />
tumačili odgovori proces zaključivanja će teći obrnutim redom. Odgovori ispitanika na<br />
određeno pitanje će se uopštavati i tumačiti kao prisustvo ili odsustvo varijable.<br />
Primjer: Prisutnost (raširenost ) korupcije u našem društvu (u Crnoj Gori)<br />
KOLIKO IMA KORUPCIJE U CRNOJ GORI<br />
- SVUDA JE PRISUTNA<br />
- IMA JE U NEKOM OBLIKU<br />
- NEMA JE<br />
- NIJESAM SIGURAN/A
69<br />
Da li biste rekli da korupcija u Crnoj Gori ...:<br />
• Uopšte nije rasprostranjena<br />
• Uglavnom nije rasprostranjena<br />
• I jeste i nije rasprostranjena<br />
• Uglavnom je rasprostranjena<br />
• Veoma je rasprostranjena<br />
• Ne znam<br />
Da li, po Vašem mišljenju, postoji korupcija-podmićivanje u Crnoj Gori?<br />
• Da<br />
• Ne<br />
• Ne znam<br />
Kao što se iz primjera vidi u odnosu na jednu varijablu moguće je konstrui<strong>sa</strong>ti više različitih<br />
pitanja. Drugim riječima, različiti autori mogu koristiti različita pitanja kako bi mjerili istu<br />
pojavu. Prilikom formulacije pitanja istraživač vodi računa o tome šta će pitati, ali i o tome<br />
kako će pitati. Ovo prvo se odnosi na (a) smi<strong>sa</strong>o pitanja, a drugo na (b) verbalno oblikovanje<br />
pitanja.<br />
3.1. problemi vezani za smi<strong>sa</strong>o pitanja<br />
Osnovni zahtjev koji se mora ispoštovati jeste da pitanje treba za svakog ispitanika da ima<br />
isto značenje, - ono koje je istraživač planirao. Međutim, to uvijek nije lako postići.<br />
a. Problem informi<strong>sa</strong>nosti<br />
Jedan od uslova ispitivanja mišljenja, stavova itd. u nekoj populaciji jeste da članovi<br />
populacije, bar minimalno budu informi<strong>sa</strong>ni o onome o čemu ih pitamo. Ako nisu informi<strong>sa</strong>ni,<br />
ljudi su ipak skloni da nagađaju pa rezultati istraživanja nemaju smisla.<br />
Primjer: Sklonost ljudi da odgovaraju čak i na besmislena pitanja<br />
Istraživanja su pokazala da ljudi spremno odgovaraju i na ona pitanja za koja nisu<br />
kompetentni (nisu obaviješteni), pa i na ona koja su besmislena. Jedan od urednika časopi<strong>sa</strong><br />
Time (1947) htio je da se naruga loše pripremnljenim anketama pa je svojim čitaocima<br />
postavio pitanje da li su za ili protiv „zakona o metalnim metalima“. Iako je pitanje i<br />
smislom i logički besmisleno veliki broj čitalaca je odgovorio. 70% ispitanika podržalo je taj<br />
zakon. Neka kasnija istraživanja su pokazala da neobavješteni ispitanici češće biraju<br />
potvrdni odgovor.
70<br />
Ovaj problem se nastoji prevazići na različite načine. Neki istraživači u upitnik uvode određeni<br />
broj kontrolnih pitanja koja mjere obavještenost, pa ako ustanove da se radi o<br />
neobavještenom ispitaniku isklučuju takve upitnike iz dalje obrade. Umjesto stvarne provjere<br />
neki istraživači traže od ispitanika da se izjasne o stepenu vlastite informi<strong>sa</strong>nosti, npr. Kako bi<br />
ste procijenili stepen vašeg znanja o...? ili U kojoj mjeri ste informi<strong>sa</strong>ni o... U nekim<br />
slučajevima se pored alternativa DA ili NE kao ponuđeni odgovor nudi i varijanta NE ZNAM.<br />
b. Nepoznate riječi ili nejasn smi<strong>sa</strong>o riječi<br />
Moguće je da ispitanici budu obaviješteni, ali da su im nepoznate ili nejasne riječi kojima se<br />
traže podaci. Na primjer, većina običnih ljudi ne bi razumjela pitanje: Da li ste ponekad<br />
anksiozni? Isto pitanje mnogi bi razumjeli ako bi bilo formuli<strong>sa</strong>no na drugi način: Da li<br />
ponekad dešava da osječate neodređen strah i unutrašnju tjeskobu bez nekog vidljivog<br />
razloga? Slično je i <strong>sa</strong> termonima „često“ ili „rijetko“ koji se pojavljuje koa ponuđeni odgovor<br />
u skalama procjene. Za nekoga „često“ odlaženje u pozorište znači tri puta mjesečno, a za<br />
drgoga tri puta godišnje. Bolje je umjesto da se ponudi odgovor „često“ precizirati šta pod tim<br />
podrazumijevamo, npr. svakodnevno, ili dva-tri puta mjesečno.<br />
U formulaciji pitanja treba se rukovoditi principom „najslabije karike“, a to znači da istraživač<br />
treba da ima u vidu najmanje inteligentnoe i najmanje obrazovane ispitanike, a ne prosječne<br />
kako se to često čini.<br />
c. Problemi vezani za društveno poželne odgovore<br />
Postoji tendencija, pokazuju istraživanja, da se ispitanici češće opredjeljuju za društveno<br />
poželjne odgovore. Društveno poželjni su oni odgovori za koje ispitanik ocjenjuje da su<br />
društveno očekivani, da su društveno prihvatljivi. Šta se može učiniti kako bi se smanjila<br />
tendencija biranja društveno poželjnih odgovora.<br />
Prvo, treba ispitanika osloboditi straha da ispitivanje nije anonimno. Drugo, treba izbjegavati<br />
riječi <strong>sa</strong> snažnim emocionalnim nabojem uz koje je često vezan određeni društveni priti<strong>sa</strong>k,<br />
npr. pravda, demokratija, domovina, sloboda. Ove riječi automatski (nesvjesno) utiču da<br />
ispitanik reaguje na određeni način. Treće, pitanje treba tako formuli<strong>sa</strong>ti da oslobodi ispitanika<br />
straha od izdvajanja. Na primjer, ako nam je važno da izdvojimo ispitanike koji nisu izašli na<br />
posljednje izbore umjesto pitanja: Da li ste izašli na posljednje izbore?; bolje je pitanje<br />
formuli<strong>sa</strong>ti na sljedeći način: Poznato je da na posljednjim izborima nije gla<strong>sa</strong>o značajan broj<br />
građana. Da li i Vi spadate u grupu građana koji nisu izašli na izbore?
71<br />
3.2. problemi vezani za formulaciju pitanja<br />
Osnovna podjela pitanja u upitniku je na otvorena i zatvorena pitanja. Kod otvorenih pitanja<br />
ispitanik odgovara slobodno, spontano, kod zatvorenih odrovara zaokruživanjem jednog od<br />
dva ili više ponuđenih odgovora. I jedna i druga vrsta pitanja ima svoje prednosti i nedostatke.<br />
Prednost otvorenih pitanja je što ispitanicima dopuštaju slobodu izraza. Ipak takva pitanja<br />
imaju nekoliko nedostataka. Prvo, takva pitanja zahtijevaju više vremena i motivacije<br />
ispitanika. Drugo, analiza otvorenih pitanja je dugotrajna i teška (u većini slučajeva,<br />
informacija prikupljena otvorenim pitanjima ne budu iskorištene).<br />
Zatvorena pitanja su ekonomičnija, bolje usmjeravaju ispitanika na predviđeni referentni okvir<br />
te se izbjegavaju neprecizni i neodređeni odgovori. Sa druge strane slaba strana zatvorenih<br />
pitanja je što podstiču ispitanika da odgovori čak i kada o predmetu pitanja nema nikakav stav<br />
(opredjeljuje se za jednu od alternativa čak i kada nema formirano mišljenje); ponuđeni<br />
odgovori mogu biti neadekvatni ili nedovoljni (ne odražavaju stvarno stanje) a ispitanik ipak<br />
odgovara na njih; formalno isti odgovor za različite ispitanike mogu imati različito značenje (a<br />
mi ih tumačmo jednako).<br />
Vrste zatvorenih pitanja<br />
Postoje dvije osnovne vrste zatvorenih pitanja, alternativna ili dihotomna (<strong>sa</strong> ponuđenim<br />
odgovorima da/ne; tačno/netačno; slažem se/ne slažem se) i pitanja <strong>sa</strong> višestrukim izborom<br />
(kada ispitanik bira jedan od više ponuđenih odgovora).<br />
Primjer: dihotomnog pitanja<br />
IMA LI KORUPCIJE U ŠKOLI <br />
• DA<br />
• NE<br />
• NIJESAM SIGURAN/A<br />
Upotrebljavaju se kada po određenom pitanju dolazi do polarizacije mišljenja, stava,<br />
opredjeljenja po principu referenduma (za/protiv). Postavlja se pitanje da li i kada je potrebno<br />
uvesti treću alternativu (ne znam, neodlučan <strong>sa</strong>m i sl.). Kada želimo da utvrdimo koliko je<br />
ispitanika čvrsto opredjeljeno za jednu ili drugu alternativu onda je dobro uvesti katehoriju „ne<br />
zanam“ ili „ni<strong>sa</strong>m siguran“ da pokupi neopredjeljene, nesigurne i sl. Međutim ako želimo da<br />
<strong>sa</strong>znamo koliko je ispitanika makar i za nijansu opredjeljeno za jednu ili drugu alternativu<br />
onda treba izbjeći treći odgovor.
72<br />
Osnovna slabost ove vrste pitanja je što utvrđuju <strong>sa</strong>mo valenciju (smjer opredjeljenja, stava i<br />
sl.) ali ne i intezitet (stepen pristajanja ili nepristajanja uz nešto).<br />
Primjer: pitanja višestrukog izbora<br />
SLOBODNO VRIJEME<br />
GLEDANJE FILMOVA često povremeno nikada<br />
SLUŠANJE POP I ROK MUZIKE često povremeno nikada<br />
SLUŠANJE NARODNE ( FOLK ) MUZIKE često povremeno nikada<br />
ODLAZAK NA IZLETE I ŠETNJE često povremeno nikada<br />
ODLAZAK U KAFIĆE često povremeno nikada<br />
ODLAZAK NA SPORTSKE PRIREDBE često povremeno nikada<br />
ODLAZAK U DISKO - KLUBOVE često povremeno nikada<br />
SPAVANJE I IZLEŽAVANJE često povremeno nikada<br />
ODLAZAK U POZORIŠTE često povremeno nikada<br />
ODLAZAK NA ŽURKE često povremeno nikada<br />
IGRE NA SREĆU, MAŠINE ZA IGRU često povremeno nikada<br />
ODLAZAK NA UMJETNIČKU IZLOŽBU često povremeno nikada<br />
ODLAZAK NA JAVNE PRIREDBE I PREDAVANJA često povremeno nikada<br />
ODLAZAK NA KONCERT KLASIĆNE MUZIKE često povremeno nikada<br />
Koliko je, po Vašem mišljenju, korupcija prisutna u obrazovanju uopšte u Crnoj Gori?<br />
• Nema je uopšte<br />
• Prisutna je u maloj mjeri<br />
• I jeste i nije prisutna<br />
• Prisutna je<br />
• Prisutna je u velikoj mjeri<br />
• Ne znam<br />
Putem pitanja višestrukog izbora otkrivaju se razlike u kvalitetu (vrsti) ponašanja, mišljenja,<br />
motiva (na primjer, način provođenja slobodnog vremena kao u prvom primjeru) ili pak u<br />
intezitetu stava uvijerenja, vrijednosti (kao u drugom primjeru) u kom slučaju piranje <strong>sa</strong><br />
višestrukim izborom postaje skala procjene (o skalam procjene vidi u nastavku).
73<br />
3.3. Smjernice za formulaciju pitanja u upitniku<br />
a. Uporaba odgovarajućeg stupnja razumljivosti riječi<br />
Razumljivost riječi, fraza i konačno <strong>sa</strong>mog pitanja treba prilagoditi populaciji na kojoj se<br />
istraživanje primjenjuje. Riječi koje se koriste moraju biti jednostavne i konkretne. Posebno<br />
treba izbjegavati stručne i tehničke izraze. Na primjer, treba izbjegavati izraze kao što su:<br />
obligacije, katastar ili prostorno uređenje, kao i sve druge stručne termine koji nisu dio<br />
svakodnevnog govora. U formulaciji pitanja treba se rukovoditi principom „najslabije karike“, a<br />
to znači da istraživač treba da ima u vidu najmanje inteligentnoe i najmanje obrazovane<br />
ispitanike, a ne prosječne kako se to često čini.<br />
b. Osigurati definicije riječi i izraza<br />
Kada je nužno koristiti određene riječi ili izrazi za koje se unaprijed možemo pretpostaviti da ih<br />
neki ljudi ne razumiju ili da ih različite grupe ispitanika razumiju na različit način, potrebno je<br />
osigurati i njihove definicije. Na primjer, Kako vi ocjenjujete rad Obmusmana, zaštitnika<br />
ljudkih prava, u protekloj godini?<br />
c. Izbjegavati nejasne i dvosmislenih riječi<br />
Pitanja ne trebaju da <strong>sa</strong>drže nejasne i dvosmislene riječi koje zapravo ne daju korisnu<br />
informaciju. Na primjer, riječi kao: uključen, angažiran, vezan, pripada, često, rijetko itd.<br />
različiti ispitanici će protumačiti na različite načine. Na primjer, pitanje “Do koje ste mjere<br />
uključeni u poslove koji se tiču vaše lokalne zajednice?” nije korisno s obzirom na to da se<br />
ispitanici sigurno razlikuju u tome kako su shvatili riječ „uključen”. Za neke uključenost znači<br />
učešće u gradskoj vlast, za druge rad nevladinog sektora, za treće stupanj informi<strong>sa</strong>nosti o<br />
aktivnostima gradskih vlasti. Slično je i <strong>sa</strong> pitanjem: Da li često odlazite u pozorište?<br />
(ponuđeni odgovori: ”često”; „povremeno”; „rijetko”). Umjesto toga boje je precizirati<br />
alternative, na primjer: jednom do dva puta nedeljno; dva-tri puta mjesečno; tri-četiri puta<br />
godišnje; nikad ili gotovo nikad i slično.<br />
d. Izbjegavati postavljanje više od jednog pitanja odjednom
74<br />
Vrlo često ankete <strong>sa</strong>drže pitanja koja, zapravo <strong>sa</strong>drže i više nego jedno pitanje. Na primjer,<br />
pitanje “Do koje ste mjere zadovoljni uslugom odvoza smeća i čišćenjem snijega?” dat će<br />
nejasne odgovore, s obzirom na to da nećemo znati jesu li ispitanici vrednovali obje ili <strong>sa</strong>mo<br />
jednu uslugu. Dalje, te usluge ne moraju biti vrednovane na isti način, te ako nisu, to zbunjuje<br />
ispitanike.<br />
e. Primjena nesugestivnih pitanja<br />
Treba izbjegavati sugestivna pitanja, pitanja koja navode ispitanika na određeni odgovor. Ova<br />
greška se može dogoditi zvog:<br />
a.)<br />
b.)<br />
c.)<br />
upotrebe sugestivnih formulacija, npr. Do koje mjere ste nezadovoljni radom gradskog<br />
vijeća? Nesugestivno pitanje bilo bi: Kako ocjenujete rad gradkog vijeća?<br />
oslanjajana na neke autoritete, npr. Da li ste <strong>sa</strong>glasni <strong>sa</strong> ocjenama ekonomskog istituta<br />
da je gradska vl<strong>sa</strong>t ostvarila uspjeh u protekloj godini?<br />
upotrebe stereotipa i emocionalno zasićenih riječi, npr. Da li je po vašem mišljenju<br />
gradska vlast pošteno predstavila rezultate koje je ostvarila u protekloj godini?<br />
f. Ne postavljati hipotetska pitanja<br />
Hipotetska pitanja npr. “Što bi vi prvo uradili na mjestu gradonačelnika?” ili ”Kada bi ste bili u<br />
prilici da gla<strong>sa</strong>te da li bi ste privatili ovaj Satatut”? obično ne daju željeni rezultat. Na drugi<br />
način postavljena ova pitanja mogla bi da glese: ”Šta su po vama prioriteti gradskih vlasti”?;<br />
ili za drugi primjer: ”Da li smatrate da treba prihvatiti ovaj Statut”? Iako se čini da su<br />
identična pitanja, na njih ispitanici ne daju identične odgovore. Hipotetska pitanja asociraju na<br />
određenu situaciju i ponašanje u toj situaciji pa se odgovori ne odnose <strong>sa</strong>mo na ono što smo<br />
mi mislili da pitamo: mišljenje o gradskim prioritetima ili mišljenje o statutu.<br />
g. Dopustiti različite stupnjeve zadovoljstva<br />
Samo nekoliko socijalnih i psiholoških (kao i bioloških) varijabli ima bimodalnu podjelu, to jest<br />
podjelu u dvije kategorije ili vrijednosti tima muško/žensko; zaposlen/nezaposlen; da/ne.<br />
Jednostavno govoreći, svijet nije crno-bijeli te zato ne možemo pretpostaviti da mišljenja ljudi<br />
ili njihovi stavovi imaju <strong>sa</strong>mo dva odgovora. Stoga se pitanja s odgovorom „da“ ili „ne“ trebaju<br />
postaviti <strong>sa</strong>mo onda kada je moguć jedan od tih dvaju odgovora. Međutim većna varijabli su<br />
zapravo kontinuirane pa je potrebno predvidjeti odgovore koji izražavaju različite stupnjeve<br />
zadovoljstva ili nezadovoljstva.
75<br />
h. Problem memorije<br />
Pri <strong>sa</strong>stavljanju pitanja, ne treba precijeniti pamćenje ljudi. Na primjer, ne treba pretpostaviti<br />
da će ljudi pamtiti koliko su točno puta u posljednje tri godine bili u gradkoj kući (opštini).<br />
4. Oblikovanje upitnika<br />
Kada se napišu pitanja predstoji oblikovanje upitnika što podrazumijeva 1. raspored pitanja u<br />
upitniku; 2. pi<strong>sa</strong>nje uputstva; 3. dizajn (vizelno oblikovanje ankete)<br />
4.1. Raspored pitanja u upitniku<br />
Psihološka strategija rasporeda pitanja u upitniku zahtijeva da se na početku upitnika stave<br />
neutralna, lakša i zanimljivija pitanja i da se postepeno prelazi na teža i osjetljiva pitanja.<br />
Osjetljiva i emocionalno zahtjevna pitanja treba staviti na kraju upitnika. Osnovni princip je da<br />
početna pitanja izazovu interesovanje ispitanika za popunjavanje ankete, ili da bar ne izazovu<br />
otpor (da ne frustriraju ispitanika). Treba imati na umu da je najveći stepen otpora na početku<br />
popunjavanja ankete i da je ispitaniku lakše da odustane na početku nego da kasnije prekine<br />
popunjavanje ankete.<br />
Iskustvo pokazuje da su se kao ispitaniku prihvatljiva pitanja pokazala ona koja se odnose na<br />
demografske karakteristike (pol, dob, nivo školske spreme, mjesto stanovanja i sl.) osim ako<br />
se ne traže mnogo specifični podaci za koje ispitanik ocjenjuje da mogu otkriti njegov<br />
identitet.<br />
Logička strategija podrazumijeva logički raspored - da pitanja koja se odnose na jednu oblast<br />
budu grupi<strong>sa</strong>na na jednom mjestu. Ponekad se pitanja koja se bave istim problemom grupišu<br />
u matricu (vidi primjer).
76<br />
Budući da se u upitniku nalaze pitanja različitog nivoa opštosti postavlja se pitanje kako ih<br />
rasporediti. Da li je bolje postaviti prvo opšta pa specifična plitanja (raspored u obliku ljevka)<br />
ili obrnuto, prvo specifična pa opštija pitanja (raspored u obliku obrnutog lijevka). U<br />
prethodnom primjeru (odnos prema školi) raspored u obliku lijevka bi podrazumijevao<br />
postavljanje prvo opšteg pitanja: U kom stepenu ste zadovoljni svojom školom?, a zatim niz<br />
specifičnih pitanja: U kom stepenu ste zadovoljni načinom predavanja; Koliko ste zadovoljni<br />
dnevnim opterećenjam i sl. Problem <strong>sa</strong> ovom strategijom može biti da odgovor na opšte<br />
pitanje utiče na odgovore na specifična pitanja. Na primjer, ako je ispitanik odgovorio na opšte<br />
pitanje negativno, onda postoji tendencija da i na specifična pitanja odgovara na isti način čak<br />
i kada neki segment ocjenjuje pozitivno. Raspored u obliku obrnutog lijevka podrazumijeva<br />
postavljanje prvo specifilnih pitanja i tek na kraju opšteg pitanja.<br />
Ponekad se u anketu uvršćuju i tzv. kontrolna pitanja i pitanja za spavače. Kontrolna pitanja ili<br />
filter pitanja služe da se provjeri stepen poznavanja ili obavještenosti o predmetu ankete. Neki<br />
istraživači od ispitanika traže da se naprosto izjasne o stepeni svoje obavještenosti, na<br />
primjer: Koliko poznajere...; Koliko ste obavješteni. Neki drugi koriste čak i pitanja znanja<br />
kojima mjere informi<strong>sa</strong>nost ispitanika. Odgovori na ova pitanja mogu služiti kao filteri, anketni<br />
list onih ispitanika koji pokažu nedovoljan stepen informi<strong>sa</strong>nosti ne uzimaju se u obradu.<br />
Pitanja za spavače su su vrsta pitanja koja provjeravaju u kom stepenu je ispitanik „budan“,
77<br />
koncentri<strong>sa</strong>n dok popunjava upitnik. Jedna vrsta ovih potanja su tzv logička pitanja gdje se<br />
očekuje određeni odgovor. U drugom slučaju među smislene alternative uvodi se neka<br />
apsurdna, fiktivna, besmislena koju ne bi niko zaokružio ko je dovoljno pažljiv (budan). U<br />
nkim slučajevima se od ispitanika traži da se na kraju upitnika <strong>sa</strong>m izjasni koliko je bio iskren<br />
u svojim odgovorima.<br />
4.2. Pi<strong>sa</strong>nje uputstva<br />
Upurstvo je neobično važan dio upitnika. Zadatak uputstva je da motiviše, ali i da obuči,<br />
instruiše ispitanika kako da popuni upitnik. Stoga se ponekad razlikuju tri vrste instrukcija u<br />
uputstvu: 1. opšta instrukcija (to su odgovori na pitanja koja zapravo svaki ispitanik sebi<br />
postavlja kada dođe u situaciju da popunjava upitnik: šta se ispituje, ko organizuje<br />
ispitaivanje, u koje svrhe se ispitivanje obavlja, čemu će služiti rezultati istraživanja, da li je<br />
ispitivanje anonimno i sl.); 2. posebna instrukcija (odnosi se na upitnik i prije svega na način<br />
popunjavanja upitnika. Ispitanici se zamole da pažljivo čitaju pitanja, objšnjava im se način<br />
odgovaranja, ako je potrebno daju im se i primjeri popunavanja upitnika); 3. specifišna<br />
instrukcija (daje se uz pojedina pitanja u upitniku, na primjer: Zaokruži jedan odgovor!)
78<br />
Primjer: uputstvo za pounjavanje upitnika<br />
ZAVOD ZA ŠKOLSTVO RCG<br />
P O D G O R I C A<br />
KAKVA JE MOJA ŠKOLA -<br />
UPITNIK ZA RODITELJE<br />
- Molimo vas da pažljivo pročitate ovo uputstvo! -<br />
U upitniku se nalazi 12 blokova pitanja, a svaki pokriva jedan od važnih aspekata života i <strong>rada</strong> škole.<br />
Molimo vas da pažljivo čitate ponuđene tvrdnje i da ocijenite u kom stepenu to što se tvrdi u upitniku<br />
odgovara onome kako je u školi koju pohađa vaše dijete.<br />
Ako se <strong>sa</strong> određenom tvrdnjom potpuno slažete, ako to u potpunosti odgovara onome kako je u školi,<br />
označite kvadratić – potpuno se slažem. Ako ono što se tvrdi nikako ne odgovara onome kako je u školi<br />
izaberite kvadratić – ne slažem se. Pažljivo čitajte upitnik i na svaku tvrdnju odgovorite označavanjem<br />
kvadratića: potpuno se slažem, uglavnom se slažem, djelimičmo se slažem ili ne slažem se. Izuzetno, ako<br />
na neku tvrdnju nemate odgovor označite posljednji kvadratić – ne znam!<br />
PRIMJER:<br />
o. ŠKOLA<br />
potpuno<br />
se slažem<br />
uglavnom<br />
se slažem<br />
djelimično<br />
se slažem<br />
ne slažem<br />
se<br />
ne znam<br />
0.1 Ova škola je lijepo uređena!<br />
0.2 Ova škala posjeduje sva potrebna didaktička sredstva!<br />
0.3 Ovom školom su svi zadivoljni!<br />
<br />
<br />
<br />
Imate dovoljno vremena, onoliko koliko je Vama potrebno da popunite cijeli upitnik. Najvažnije je da<br />
pažljivo čitate svaku tvrdnju i da odgovorno ocijenite stanje u školi. Na osnovu Vaših odgovora treba da<br />
utvrdimo šta je dobro u školi, a šta bi po vašem mišljenju još trebalo unaprijediti.<br />
UPITNIK JE ANONIMAN. NIJE NAM VAŽNO DA ZNAMO KO JE POJEDINAČNO KAKO POPUNIO<br />
UPITNIK, VAŽNO JE DA UTVRDIMO KOJA PODRUČJA RADA ŠKOLE TREBA JOŠ UNAPRIJEDITI.<br />
HVALA NA SARADNJI!
79<br />
4.3. Dizajn upitnika<br />
Dizajn upitnika je neobično važan jer zavisno od dizajna u velikoj mjeri zavisi preglednost i<br />
pristupačnost upitnika. Primjer dizajna pitanja namjenjenog djeci mlađeg školskog uzrasta.<br />
Колико у твојој кући има књига?<br />
Пази, не рачунају се дневне новине,<br />
и твоје књиге за школу!<br />
<br />
Заокружи само ЈЕДАН одговор!<br />
1. има неколико књига око 10 књига<br />
2. има око 50 књига довољно за 2 полице<br />
3. има много књига довољно за цијели ормар
80<br />
5. Provjera upitnika<br />
Po pravilu prije finaliziranja potrebno je izvršiti provjeru upitnika. Provjra se vrši na manjm<br />
uzorku ispitanika iz iste populacije. Provjerom se može ustanoviti trajanje popunavanja<br />
upitnika, razumljivost pitanja i sl. Gud i Het (1966) ukazuju na neke važne znakove loše<br />
urađenog upitnika.<br />
1. Odsustvo reda u odgovorima. Ovdje se radi o odstupanjima od neke očekivane<br />
distrubucije. U sljedećem primjeru imamo distribucije odgovora ispitanika na dva opšta<br />
pitanja: koliko su zadovoljni svojim životom u Rijeci i koliko su zadovoljni svojom finansiskom<br />
situacijom.<br />
Naše osnovno očekivanje je da se odgovori raspoređuju po tzv. normalnoj distribuciji da je<br />
najveći broj srednjih onih koji niti su zadovoljni ni nezadovoljni, a da je što se ide prema<br />
krajevima dustribucije, dakle onih krajnje zadovoljnih i krajnje nezadovoljnih sve manje.<br />
Velika odstupanja od ove distribucije dovodila bi rezultate ankete pod sumnju. Na primjeru<br />
pitanja zadovoljstva finansiskom situaciom opet imamo očekivanu tendenciju. Neočekivano bi<br />
bilo supprotno, da je većina zadovoljna svojom finansiskom situaciom.<br />
2. Odgovori tipa sve ili ništa. Riječ je o tome da ogroman broj ispitanika (svi ili gotovo<br />
svi) bira neku akternativu, a ostale gorovo niko. U tom slučaju treba provjeriti formulaciju<br />
pitanja i ponuđenih alternativa. Moguće je da se radi o stereotipu, ili nekom društveno<br />
poželjnom odgovoru. Na primjer ako bi smo postavili pitanje: Da li ste za slobodu i pravdu,
81<br />
vjerovatno je da bi se svi opredjelili za potvrdan odgovor. Odgovor tipa sve ili ništa<br />
karakterističan je za alternativna pitanja (da/ne) jer ne dozvoljavaju nijansiranje odgovora.<br />
Ukoliko bi uveli i alternativu „ne znam“ ili „nešto između“ sizuacija bi se promijenila.<br />
3. Veliki broj odgovora „ne znam“. To je siguran znak ili da su ispitanici neinformi<strong>sa</strong>ni o<br />
predmetu ankete, ili su pitanja suviše stručno formuli<strong>sa</strong>na (suviše stručnih termina i<br />
nepoznatih riječi) ili se prosto radi o otporu ispitanika, ne želi da odgovara, ali to čini na način<br />
što zaokružuje ovu alternativu.<br />
4. Velikio broj nepopunjenih anketa (ne davanja odgovora). Najčešće se radi o<br />
nekoj vrsti otpora ispitanika, ne želi da odgovara ili se plaši da odgovara na neka pitanja (npr.<br />
ako se radi o politički osjetljivim anketama). U slučaju da su nepopunjena posljednja pitanja<br />
onda je moguće da se ispitanik zamorio i da je izgubi motivaciju za popunjavanjem ankete.<br />
5. Veliki broj primjedbi i dopisivanja na marginama. Ponekad se dešava da<br />
ispitanici spontano na marginama dopisuju razne komentare, npr. „da, ali pod uslovom...“ ili<br />
„ako bude... „ ili „zavisi od okolnosti...“ ili umjesto da odgovaraju zaokruživanjem pišu<br />
prošireni odgovor. To se dešava kada ponuđene alternative nisu potpune ili su neadekvatne.<br />
6. Revizija upitnika i formiranje konačne verzije<br />
Na osnovu rezultata dobivenih u predtestiranju vrši se revizija upitnika. Ako ima dosta<br />
nepopunjenih pitanja na kraju ankete anketu je potrebno skratiti. Ako ima dosta dopisivanja<br />
pozrebno je korigovati i preformuli<strong>sa</strong>ti ponuđene odgovore. Ako ima velik ibroj odbijanja da se<br />
odgovori potrebno je obezbijediti dodatne garancije anonimnosti. Ako ima veliki broj odgovora<br />
„ne znam“ treba preformuli<strong>sa</strong>ti i pojedostaviti pitanja ili uvesti definicije za pojedine pojmove i<br />
sl.
82<br />
Nominalna skala<br />
Ordinarna skala<br />
Intervalna skala<br />
Omjerna skala<br />
IX dio<br />
Mjerenje<br />
Mjerenje<br />
Mjerenje možemo definisti kao skup pravila putem kojih dajemo brojčene vrijednosti pojavama<br />
koje mjerimo ali tako da osnosi među brojevima u najvećem stepenu odgovaraju odnosima<br />
među pojavama koje mjerimo.<br />
Kod direktnog merenja predmet mjerenja i jedinica mjerenja su iste vrste, na primjer dužinu,<br />
mjerimo dužinom od jedniog metra; težinu težinom od jednog kolograma. Kod indirektnog<br />
mjerenja predmet mjerenja i jedinica mjeranje nisu iste vrste, na primjer inteligenciju<br />
mjerimo brojem rješenih zadataka u testu inteligencije.<br />
Predmeti istraživanja u društvenim naukama mogu biti u različitim stepenima mjerljivi i to<br />
počev od:<br />
• Podataka koji čine narativni ili slikovni opis predmeta i njegovih svojatava<br />
• Nominalni ili kategorijalni podaci (nominalna skala)<br />
• Ordinalni podaci (ordinarna skal)<br />
• Podaci mjerljivi na intervalnim skalama (intervalna skala)<br />
• Podaci mjerljivi na racio skalama (racio skala)<br />
Narativan ili slikovni opis je osnov tzv kvalitativnih istraživanja. Ovdje imamo opis toka<br />
negog događaja (npr. ponašanja navijača na fudbalskoj utakmici; karakterističnih položaja i<br />
uloga u nekoj organizaciji; normi ponašanja u vršnjačkoj grupi i slično). Za ovu vrstu podataka<br />
može se reći da se ne odnose na jednostavna svojstva poput npr. stepena školske spreme, i<br />
oni se ne mogu izraziti prostom oznakom, na primjer brojčanim kodom, već zahtjevaju složen<br />
i slojevit opis. Na ovom nivou još ne možemo govoriti o mjerenju.
83<br />
Nominalna skala<br />
Nemjerivi, ali prebrojivi činioci i svojatva neke pojave čine nominalne ili kategorijalne<br />
podatke. Na primjer, mi možemo grupu ljudi razvrstati (klasifikovati) u određene kategorije i<br />
svakoj kategoriji umjesto imena dodojeliti neki broj (na primjer: brojem 1 označimo<br />
poljoprivrednike; 2 nezaposlene; 3 radnike itd.). Broj ovdje zamjenjuje ime. Ovo je najniži<br />
nivo mjerenja, <strong>sa</strong>toji od klasifikovanja (razvrstavanja) podataka. Da bi klasifikacija bila naučna<br />
mora zadovoljiti neke uslove. Mora se najprije odrediti kriterijum klasifikacije, tj. precizno<br />
opi<strong>sa</strong>ti svojstvo po kome se predmeti razvrstavju. Treba obezbijediti da kriterijum klasifikacije<br />
bude potpun (iscrpan). Ne može se desiti da neki član populacije koju ispitujemo ostane<br />
nerazvrstan, neraspoređen, da nema svoju klasu. Treće obilježje nučne klasifikacije jeste<br />
isključivost. To znači da jedan član populacije može pripadati <strong>sa</strong>mo jednoj kategoriji. Drugim<br />
riječima, ne može biti preplitanja ili preklapanja među kategorijam. Moguće su klasifikacije uz<br />
konbinovanje više kriterija. Na primjer kombinovanjem kriterija mjesto življenja (selo/grad) i<br />
pol (m/ž) možemo dobiti četiri kategorije: m <strong>sa</strong> sela; ž <strong>sa</strong> sela; m iz g<strong>rada</strong>; ž iz g<strong>rada</strong>. Ako bi<br />
smo <strong>sa</strong>da uveli bračno stanje (udata-oženjen/neudata-neoženjen) dobili bi smo o<strong>sa</strong>m<br />
kategorija.<br />
Iako je ovo najniži nivo mjerenja uz nominalnu skalu se ipak mogu primjenjivati brojni<br />
statistički postupci. Prebrojavanjem elemenata razvrstanih u svakoj kategoriju moguće je<br />
utvrditi frekvencijeu (f); proporciju (%);dominantnu vrijednost (mod); testirati razlike među<br />
proporcijama (x 2 test).<br />
Ordinarna skala<br />
Ordinarni nivo mjerenja imamo kada podatke možemo da rangujemo po nekom svojstvu, tj.<br />
možemo da tvrdimo da je nešto jednako, manje ili veće od nečeg drugog, ali to ne znači da<br />
znamo za koliko je veće ili manje. Na ordinarnom nivu mjerenja broj označava rang. Takav<br />
slučaj imamo kod sljedećih podataka: stepen školske spreme (osnovno-srednje-visoko);<br />
društvene klase (niža-srednj-viša); činovi u vojsci i sl. Jedan od najpoznatijih primjera<br />
ordinarne skale su školske ocjene. Karakteristika ordinarne škale jeste da određuje <strong>sa</strong>mo da li<br />
je nešto veće ili manje od drugog, ali razlike između pojedinih jedinica na skali nisu jednake.<br />
Niko ne može da tvrdi da je razlika između niže i srednje klase jednaka razlici između srednje i<br />
više klase ili da je razlika u znanju između učenika koji imaju ocjene 1 i 2 jednaka razlici u<br />
znanju učenika koji imaju ocjene 4 i 5.<br />
Uz odrinalnu skalu pored do <strong>sa</strong>da navedenih statističkih postupaka (uz nominalnu skalu)<br />
moguće je računati: centralnu vrijednost i koeficijent rang korelacije.
84<br />
Intervalna skala<br />
Intervalna skala je korak više u odnosu na ordinarnu skalu. Pored toga što znamo redosljed<br />
(rang) <strong>sa</strong>da znamo i razliku među brojevima na skali. Ta razlika je uvijek jednaka. Na primjer,<br />
razlika od 1 0 celziju<strong>sa</strong> uvijek je jednaka bez obzira da li se radi o razlici između 0 0 i 1 0 , ili<br />
između 99 0 i 100 0 celziju<strong>sa</strong>. Iz<strong>rada</strong> i primjena skala ovog tipa u društvenim naukama<br />
podrazumjeva: 1.) da njerno svojstvo linearno; 2. da ima konstantan porast; 3. da se<br />
normalno raspoređuje u populaciji. Najpoznatiji primjeri intervalnih skala u društvenim<br />
naukama su testovi (npr. test inteligencije ili test znanja gdje se mjerno svojstvo izražava<br />
brojem riješenih zadataka na testu).<br />
Zbog svojstva jednakih intervala uz intervalnu skalu moguće je primjenivati većinu statističkih<br />
postupaka. Pored već pomenutim moguće je izračunati: aritmetičku sredinu (x); standardnu<br />
devijaciju (s); z – vrijednost (z); koeficijent korelacije (r); meguće je testirati značajnost<br />
razlika između dvije aritmetičke sredine (t-test) itd.<br />
Osnovni nedostatak ove skale jeste što nema apsolutnu, već dogovorenu arbitrarnu nulu. Tako<br />
na primjer 0 0 celziju<strong>sa</strong> ne znači odsustvo temperature; 0 bodova na testu znanja ne znači<br />
apsolutno neznanje i sl.<br />
Omjerna skala<br />
Omjerna ili racio skala ima apsolutnu tj. prirodnu nulu. Nula ovje znači stvarno odsustvo<br />
svojstva koje se mjeri. Primjer omjerne skale su dužina, visina, širina, tezina, pridodi<br />
domaćinstva. Zbog ovog svojstava (posjedovanja prirodne nule) uz podatke izražene na<br />
omjernoj skali moguće je primjenjivati sve računske operacije (<strong>sa</strong>biranje, oduzimanje,<br />
dijeljenje, množenje itd.)
85<br />
X dio<br />
Statistička ob<strong>rada</strong> podataka<br />
1. Analiza podataka iz upitnika<br />
1.1. Deskriptivna analiza podataka<br />
1.2. Relacijska analiza podataka<br />
1.3. Vremenska analiza podataka (trendovi)<br />
2. Deskriptivna statistika<br />
2.1. Mjere prebrojavanja (frekvencija i procenat)<br />
2.2. Mjere centralne tendencije (mod, medijana, aritmetička sredina)<br />
2.3. Mjere varijabilnosti (raspon i standardna devijacija)<br />
2.4. Normalna distribucija, i neke druge distribucije<br />
2.5. Položaj pojedinih rezultata u distribuciji (z-vrijednost)<br />
3. Statistika zaključivanja<br />
3.1. T – test<br />
3.2. Analiza varijanse<br />
3.3. Koeficijent korelacije<br />
3.4. Hi – kvadrat test<br />
1. Analiza podataka iz upitnika<br />
Analiza podataka zahtijeva stručno znanje o statističkoj analizi i upotrebu statističkog paketa<br />
programa kao što su SPSS, SAS ili STATISTICA. Odgovori ispitanika se kodiraju i unose u već<br />
pripremljene baze podataka (danas postoje mašine za automatski unos podataka). Dalja<br />
ob<strong>rada</strong> podataka podrazumijeva: 1. opisnu, deskriptivnu analizu podataka; 2. relacisku,<br />
korelacionu analizu podataka; i 3. eventualno vremensku analizu podataka.<br />
1.1. Deskriptivna analiza podataka<br />
Deskriptivna analize podataka podrazumijeva izračunavanje učestalosti (frekvencija) i<br />
postotak odgovora ispitanika na svako pitanje. Uz tabelarni prikaz rezultati se prezentuju<br />
grafički (koriste se neki grafički oblici prezentacije, kao što su stupčani, bar chart ili kružni, pie<br />
charts). Cilj deskriptivne <strong>statistike</strong> jeste da mnoštvo podataka koji se dobiju upitnikom sumira<br />
i prikaže u prikladnoj formi.
86<br />
Pored učestalosti (utvrđivanja frekvencija i procenata) desktiptivna statistika podrazumijeva<br />
izračunavanje neke od mjera centralne tendencije (npr, mod ili medijana) a ukoliko vrsta<br />
podaka to omogućuju (ako se radi o intervalnoj skali) izračunava se prosječna vrijednost<br />
rezultata (aritmetička sredina) i standardna devijacija (mjrea varijabilnosti).<br />
Deskriptivna stataistika podrazumijeva izračunavanje<br />
• frekvencija (f)<br />
• procenta (%)<br />
• mjere centralne tendencije (mod, medijana, aritmetička sredina)<br />
• mjere varijabilnosti (raspon i standardna devijacija)<br />
Takve deskriptivne analize su potrebne, ali ne pružaju najvažnije informacije koje anketa<br />
pruža.
87<br />
1.2. Relacijska analiza podataka<br />
Kako bi obezbijedili bolje razumijevanje dobivenih podataka, i kako bi se otkrili odnosi između<br />
dobivenih podataka potrebno je izvršiti tzv. relacijsku analizu podataka. Relaciska analiza<br />
podataka nam omogućuje da testiramo postavljene hipoteze i donesemo konačne zaključke<br />
istraživanja. Takva analiza zahtijeva primjenu naprednijih statističkih postupaka kao što su t-<br />
test, analiza varijanse, korelaciona analiza, hi-kvadrat test.<br />
U anketi a na osnovu ciljeva istraživanja i postavljenih hipoteza mogu nas zanimati različiti<br />
tipovi odno<strong>sa</strong>.Na primjer može nas zanimati da li se pojedine podgrupe ispitanika razlikuju<br />
prema svojim odgovorima na pojedina pitanja, npr.<br />
• Da li se ispitanici različitog obrazovnog nivoa međusobno razlikuju u odnosu na<br />
prihvatanje liberalnih stavova?<br />
• Da li postoji razlika između muških i ženskih ispitanika opštim životnim zadovoljatvo.<br />
U cilju utvrđivanja značajnosti ovih razlika koriste se t-test (testiranje značajnosti razlika<br />
između dvije aritmetičke sredine) ili analiza varijanse (testiranje značajnosti razlika između<br />
više aritmetičkih sredina.<br />
U drugom slučaju, može nas interesovati stupanj povezanosti između određenih pojava<br />
(varijabli). Na primjer:<br />
• kakava je povezanost između nivoa obrazovanja i stepena obavještenosti građana o<br />
lokalnim stavrima?<br />
• koji su činioci kvaliteta života u najvećoj vezi <strong>sa</strong> opštim životnim zadovoljstvom?<br />
U cilju utvrđivanja povezanosti između različitih podataka koristimo korelacionu analizu.<br />
Korelaciona analiza nam otktiva smjer (koji može biti negativan ili pozitivan) i stepen<br />
povezanosti (koji može varirati od 0 do 1).<br />
1.3. Vremenska analiza podataka (trendovi)<br />
Ponovljene ankete omogućuju nam da mjerimo promjene tokom vremena (da utvrdimo<br />
trendove). Na primjer, u istraživanju aspekata kvalitete života, nije važno <strong>sa</strong>mo utvrditi koliko<br />
su trenutno građani zadovoljni <strong>sa</strong> svakim aspektom, nego i to da li se stupanj zadovoljstva<br />
povećao ili smanjio. Pozitivne promjene stupnja zadovoljstva pružaju, bez obzira na stupanj,<br />
jasnu poruku o tome da su se uslovi poboljšali, dajući pozitivnu povratnu informaciju lokalnoj
88<br />
<strong>sa</strong>moupravi. S druge strane, negativne promjene daju informaciju o tome da se situacija u<br />
određenom aspektu pogoršava te, vjerojatno, zahtijeva više pažnje lokalne <strong>sa</strong>mouprave.<br />
2. Deskriptivna statistika<br />
Metode deskriptivne <strong>statistike</strong> služe nam da na racionalan način opišemo pojave kojima smo<br />
se bavili u istraživanju. Pod deskriptivnom statistikom podrazumijevamo svođenje mnoštva<br />
podataka dobivenih u istraživanju na mani broj mjera i njihovo izražavanje u prihvatljivoj<br />
formi. U zavisnosti od ciljeva istraživanja to mogu biti mjere prebrojavanja (frekvencija i<br />
procenat), mjere centralne tendencije (mod, medijan, aritmetička sredina) i mjere<br />
varijabilnosti (raspon i standardna devijacija).<br />
2.1. Mjere prebrojavanja (frekvencija i procenat)<br />
Najosnovniji vid deskriptivne <strong>statistike</strong> je tabela frekvencije. Tabela frekvencije na pregledan<br />
način prikazuje distribucijau dobivenh rezultata istraživanja na jednom pitanju.<br />
Primjer, u sljedećem primjeru data je tabela frekvencije (f) odgovora dvije grupe učenika<br />
(učenici eksperimentalne i kontrolne grupe ) na jedno pitanje.<br />
9. Da bi imo dobre odnose <strong>sa</strong> drugom djecom u odjeljenju i u školi, šta je po tvom mišljenju važno?<br />
f/e f/k e/% k/%<br />
da budes popustljiv 68 88 22,82 29,53<br />
da drugi popustaju tebi 37 38 12,42 12,75<br />
da svi slu<strong>sa</strong>ju nastavnike 73 38 24,5 12,75<br />
da postoji obostrano popustanje 94 70 31,54 23,49<br />
nista od toga 12 32 4,03 10,74<br />
neznam 7 26 2,35 8,72<br />
bez odgovora 7 6 2,35 2,01<br />
298 298 100,01 99,99<br />
Pored frekvencija u gornjoj tabeli dati su i procenti. Tako npr. iz gorne tabele se vidi da je<br />
najveći broj učenika na postavljeno pitanje birao stavku „da postoji obostrano popuštanje“. U<br />
eksperimentalnoj grupi taj odgovor je izabralo 31,54% učenika, a u kontrolnoj nešto manje<br />
23,49%. U cilju veće preglednosti odgovore učenika možemo prikazati i grafički.
89<br />
Da bi imao dobre odnose <strong>sa</strong> drugim ljudima važno je...<br />
35<br />
30<br />
29,53<br />
31,54<br />
25<br />
20<br />
15<br />
10<br />
22,82<br />
12,42 12,75 24,5<br />
12,75<br />
23,49<br />
10,74<br />
8,72<br />
5<br />
4,03<br />
2,35<br />
2,352,01<br />
0<br />
da budes<br />
popustljiv<br />
da drugi<br />
popustaju<br />
tebi<br />
da svi<br />
slu<strong>sa</strong>ju<br />
nastavnike<br />
da postoji<br />
obostrano<br />
popustanje<br />
nista od<br />
toga<br />
neznam<br />
bez<br />
odgovora<br />
2.2. Mjere centralne tendencije<br />
(mod, medijana, aritmetička sredina)<br />
Mjere centralne tendencije se koriste kako bi se njima opi<strong>sa</strong>le prosječne vrijednosti ispitanika<br />
na datoj varijabli. Pod izrazom prosjek najčešće podrazumijevamo vrijednost koja najbolje<br />
reprezentuje postignuće uzorka. Na primjer kažemo prosječna ocjena studenata druge godine<br />
iznosi 8,45, a studenata treće godine 8,80. Osnovne mjere centralne tendencije su: mod,<br />
medijana i aritmetička sredina.<br />
Mod<br />
Mod predstavlja najednostavniju mjeru centralne tendencije. Mod označava rezultat koji se<br />
njčešće pojavljuje u uzorku (najučestaliji rezultat). Na primjer, prosječna cijena jabuka ili<br />
prosječan broj djece u porodici.<br />
5 10 20 10 25 30 10 15 20 10 50 mod je 10
90<br />
Medijana (Mds)<br />
Medijana (centralna vrijednost) je vrijednost koja se u nizu rezultata poređanih po veličini<br />
nalazi tačno u sredini. Na osnovu medijane znamo da je tačno 50% većih/manjih od medijane.<br />
5 10 10 10 10 15 20 20 25 30 50<br />
Mdn = (n+1)/2 Mdn = (11+1)/2 Mdn = 6 Medijana je 15<br />
Ukoliko je paran broj rezultata<br />
5 10 10 10 10 15 20 20 25 30<br />
Mdn = (n+1)/2 Mdn = (10+1)/2 Mdn = 5,5 Medijana je 10+15/2 = 12,5<br />
Aritmetička sredina (X)<br />
Aritmetička sredina predstavlja prosjek svih rezultata ili broj kojim se izražava vrijednost oko<br />
koje se grupišu vrijednosti svih ispitanika na jednoj varijabli. Ona je naj<strong>sa</strong>vršenija i osnovna<br />
mjera centralne tendencije jer se većina statističkih postupaka zasniva na njoj. Ima manu što<br />
je osjetljiva na ekstremne rezulztate. Aritmetička sredina se dobije tako što se zbroje sve<br />
vrijednosti (suma svih rezultata) i podijeli <strong>sa</strong> brojem rezultata. Na primjer:<br />
X = suma svih rezultata/broj rezultata X = 710/26 X = 27.3
91<br />
2.3. Mjere varijabilnosti<br />
(raspon i standardna devijacija)<br />
Mjere centralne tendencije, npr. aritimetička sredina ima smisla uz pretpostavku da se<br />
pojedinačni rezultati raspoređuju oko nje i da ona predstavlja, tj. reprezentuje ostale<br />
rezultate. Mjere varijabilnosti nam govore koliko pojedinačni rezultati variraju oko aritimetičke<br />
sredine. Ako su vrijednosti nekog niza mjerenja gusto grupi<strong>sa</strong>ne oko aritmetičke sredine onda<br />
ta aritmetička sredina dobro reprezentuje sve rezultate. Naprotiv, ako su vrijednosti mjerenja<br />
<strong>sa</strong>mo minimalno grupi<strong>sa</strong>ne oko aritmetičke sredine onda je ona slab reprezent rezultata tog<br />
mjerenja. Najpoznatije mjere varijabilnosti su raspon i standardna devijacija.<br />
Raspon<br />
Raspon je najednostavnija mjera varijabilnosti. Izračunava se tako što se od najvećeg oduzme<br />
najmanji rezultat. Na primjer, tokom dva dana mjerena je temperatura u 5 navrata:<br />
Prvo mjerenje: 18 0 20 0 24 0 22 0 16 0 X= 20 r = 8<br />
Drugo mjerenje: 14 0 17 0 24 0 26 0 19 0 X= 20 r = 12<br />
Prosječna temperatura za oba mjerenja iznosi 20 0 ali je na osnovu vrijednosti raspona jasno<br />
da ta prosječna vrijednost bolje reprezentuje stanje temperature prvog nego drugog dana.<br />
Standardna devijacija<br />
Standardna devijacija je najviše korišćena i najtačnija mjera varijabilnosti rezultata oko<br />
aritmetičke sredine. Da bi smo izračunali standardnu devijaciju nužno je prvo izračunati<br />
varijansu.<br />
Σ (x – X) 2<br />
varijan<strong>sa</strong> S 2 = _______________<br />
N – 1<br />
Varijan<strong>sa</strong> je prosječna suma pojedinačnih odstupanja rezultata oko aritmetičke sredine. Na<br />
primjer, imamo niz mjerenja
92<br />
1 2 3 4 5 X = 3<br />
Kada bi smo prosječno odstupanje računali vodeći računa o predznaku, onda bi smo uvijek kao<br />
rezultat doboli nulu. Razlog je poznat, aritmetička sredina je težište svih rezultata (suma<br />
odstupanja pojedinačnih rezultata iznad i ispod aritmetičke sredine iznosi 0 ).<br />
Σ (x – X) -2 -1 0 +1 +2 = 0<br />
Jedan od načina da se izbjegnu predznaci je taj da odstupanja kvadriramo. Ako takva<br />
kvadrirana odstupanja <strong>sa</strong>beremo i podjelimo <strong>sa</strong> brojem rezultata (N-1) dobićemo mjeru<br />
varijaviliteta koja se u statistici naziva varijan<strong>sa</strong>.<br />
Σ (x – X) 2 4 1 0 1 4 = 10<br />
Σ (x – X) 2 / N – 1 10/4 = 2,5 S 2 = 2,5<br />
Na osnovu varijanse izračunava se standardna devijacija. Standardna devijacija je drugi<br />
korjen iz varijanse.<br />
s = √ varijan<strong>sa</strong> s = √2,5 s = 1,58<br />
Standardna devijacija se računa (smije se računati) jedino uz aritmetičku sredinu. Kada znamo<br />
aritmetičku sredinu i standardnu devijaciju imamo potpuno defini<strong>sa</strong>nu distribuciju rezultata.<br />
Ukoliko je distribucija normalna (o normalnoj distribuciji vidi u nastavku) na osnovu<br />
standardne devijacije mi znamo u kom rasponu se kreću svi rezultati. Tako znamo da se:<br />
oko 68% rezultata nalazi u intervalu +/- 1s<br />
oko 95% rezultata nalazi u intervalu +/- 2s<br />
oko 99% rezultata nalazi u intervalu +/- 3s<br />
Na primjer ako je X = 100 i s = 10 pod uslovom da je distribucija rezultata normalna mi<br />
znamo da se:<br />
oko 68% rezultata nalazi u intervalu od 90 do 110<br />
oko 95% rezultata nalazi u intervalu od 80 do 120<br />
oko 99% rezultata nalazi u intervalu od 70 do 130
93<br />
2.4. Normalna distribucija, i neke druge distribucije<br />
Ako na x osu unesemo vrijednosti varijable (npr. bodovi testa znanja iz metodologije), a na y<br />
osu frekvencije pojedinih rezultata dobićemo distribucju rezultata studenata na testu znanja iz<br />
metodologije. Iskustvo nam pokazuje da se rezultati mjerenja velikog broja varijabli (visina,<br />
težina, inteligencija, rezultati na testovima znanja itd.) raspoređuju po principu normalne<br />
distribucije, što znači da se najveći broj rezultata raspoređuje oko prosjeka, a što se ide prema<br />
krajevima distribucije (i u pozitivnom i u negativnom smijeru) broj rezultata je sve manji. Na<br />
primjer, ako bi smo izmjerili visinu svin studenata na fakultetu i rezultate mjerenja unjeli na<br />
koordinatni sistem, najveći broj rezultata rasporedio bi se oko nekog prosjeka (oko neke<br />
prosječne visine). Idući prema krajevima distribucije, ekstremno visokih i ekstremno niskih<br />
rezultata bilo bi sve manje.<br />
Ova pojava da se rezultati mjerenja mnogih pojava (od psiholoških do fizičkih fenomena)<br />
raspoređuju oko prosjeka naziva se normalna distribucija i ona je osnov za mnoge statističke<br />
proračune. Tako, ona je osnov izračunavanja aritmetičke sredine (mjera centralne tendencije)<br />
i standardne devijacije (mjera varijabilnosti). Kada imamo izračunatu aritmetičku sredinu (X) i<br />
standardnu devijaciju (s) mi imamo potpuno defini<strong>sa</strong>nu distribuciju.<br />
Primjer, površina ispod normalne distribucije (X = 100; s = 10)<br />
Primjer, jednake X razvičite s (X1 = 100 s1 = 10; X2 = 100; s2 = 5) i različire X jednake s<br />
(X1 = 50 s1 = 5; X2 = 100; s2 = 5)
94<br />
Primjer, bimodalna distribucija (Ova vrsta distribucije nastaje kada je nedovoljon broj<br />
mjerenja, ili kada nije dobro odabran uzorak. Vjerovatno se radi o istoj populaciji ispitanika. T-<br />
test npr. treba da nam odgovori da li su to različite ili iste populacije)<br />
Primjer: pozitivno asimetrična distribucija (aritmetička sredina, medijana, mod) i negativno<br />
asimetrična distribucija (mod, medijana, aritmetička sredina)
95<br />
2.5. Položaj pojedinih rezultata u distribuciji (z-vrijednost)<br />
Budući da nam X i s potpuno definišu raspodjelu nekih rezultata, to je za svaki pojedinačni<br />
rezultat moguće utvrditi njegov položaj u grupi. Moguće je znati koliko ima rezultata koji su<br />
veći ili manji od tog rezultata.<br />
Na primjer, Marko je visok 170 cm. U statističkom izvještaju je pročitao da prosečna visina<br />
„Papuanaca“ iznosi 160 cm (s = 10), a da procječna visina „Negrejaca“ iznosi 180 cm (s =<br />
10). Marka zanima koliki procenat Pauanaca i Negrejaca je visočiji od njega.<br />
Pojožaj određenog rezultata (z-vrijednost) utvrđuje se tako što najprije nađemo razliku tog<br />
rezultata u odnosu na aritmetičku sredinu, a onda tu razliku podijelimo <strong>sa</strong> standardnom<br />
devijacijom.<br />
z - vrijednost<br />
x – X<br />
z = _______________<br />
s<br />
170 – 160<br />
U populaciji Papuanaca z = _______________<br />
10<br />
z = 1s
96<br />
170 – 180<br />
U populaciji Negrejaca z = _______________ z = -1s<br />
10<br />
Dakle, u popumaciji Papuanaca od Marka je visočije 16% ljudi, a u poulaciji Negrejaca visočije<br />
je 84% ljudi.<br />
Praktična primjena z vrijednosti je u uspoređivanju rezultata ostavrenih različitim mjerenjima.<br />
Z-vrijednos je zapravo standardni skor koji nam omogučuje da poredimo rezultate dobivene u<br />
različitim mjerenjima.<br />
Na primjer, imamo rezultate dvoje studenata na prvom i drugom kolokviju. Pitamo se kakvu<br />
konačnu ocjenu treba dati studentime, koji student je postigao ukupno bolji rezultat?<br />
Student A Student B X s<br />
Prvi kolokvij 9 6 7 1,0<br />
Drugi kolokvij 74 90 60 14,0<br />
Ukupno: 83 96<br />
Kada zbrojimo rezultae postignute na testovima <strong>sa</strong> prvog i <strong>sa</strong> drugog kolokvija student A ima<br />
83, a student B 96 bodova. Da li je zaista student B u ukupnoj ocjeni bolji od studenta A?<br />
Ako njihove bodove pretvorimo u z-vrijednosti (što je u ovom slučaju jedino opravdano)<br />
dobićemo sljedeće vrijednosti:<br />
Student A<br />
Student B<br />
Prvi kolokvij +2,0 -1,0<br />
Drugi kolokvij +1,0 +2,14<br />
Ukupno: +3,0 +1,14<br />
Prema tome, znatno bolji u ukupnom uspjehu je student A jer bi jednostavnim <strong>sa</strong>biranjem<br />
bruto bodova neopravdano veću težinu dobili rezultati onog mjerenja u kojem je veća<br />
standardna devijacija (gdje je veća varijabilnost).
97<br />
3. Statistika zaključivanja<br />
Do <strong>sa</strong>da je bilo riječi o tzv. opisnoj (deskriptivnoj) statistici. Ona nam je omogućila da<br />
mnoštvo sirovih podataka izrazimo na statistički prihvatljiv način. Na primjer, da izradimo i<br />
grafički predstavimo distribuciju rezultata nekog mjerenja. Da za tu distribuciju izračunamo<br />
prosječnu vrijednost (aritmetičku sredinu) i stupanj varijabilnosti (standardnu devijaciju). Na<br />
osnovu tih podataka možemo odrediti položaj svakog pojedinog rezultata u distribuciji. Isto<br />
tako, možemo zbrajati i porediti rezultate dobivene različitim mjerenjima.<br />
Međutim da bi smo testirali istraživačke hipoteze (sjetimo se, hipoteza uvijek podrazumijavaju<br />
neki odnos između dvije ili više pojava) potrebni su nam nešto složeniji statistički postupci (ttest,<br />
analiza varijanse, koeficijent korelacije, hi-kvadrat test). Budići da postoji mogućnost<br />
njihovog izračunavanja brojnim statističkim programima (npr. EXCEL; SPSS; STATISTICA i<br />
drugi) mi će mo se ovdje baviti <strong>sa</strong>mo logikom ovih testova.<br />
3.1. T – test<br />
Jedno od najčešćih pitanja koje istraživači postavljaju jeste: Da li je neka razlika između<br />
aritmetičkih sredina statistički značajna. Na primjer, da li je razlika od 5 bodova između<br />
aritimetičkih sredina studenata prava i studenata ekonomije na testu opšte informi<strong>sa</strong>nosti<br />
statistički značajna.<br />
Kada se pitamo da li je neka razlika statistički značajna, mi se zapravo pitamo, da li je ta<br />
razlika slučajna (da je rezultat slučajnog variranja rezultata oko neke zajedničke aritmetičke<br />
sredine u populaciji) ili je stvarana (da postoji u populaciji). Kada utvrdimo da je neke razlika<br />
statistički značajna (bez obzira na njenu veličinu) mi smo utvrdili da takva razlika vjerovatno<br />
postoji i među populacijama. Dakle, suština statističkog zaključivanja <strong>sa</strong>stoji se u utvrđivanju<br />
stepena vjerovatnoće da zaključci dobiveni na uzorcima važe i za populaciju. U našem<br />
primjeru to bi značilo da se na osnovu dobivenih rezultata na uzorcima studenata prava i<br />
studenata ekonomije može zaključiti (uz određeni stepen vjetovatnoće da smo pogriješili) da<br />
su studenti prava uopšte bolje informi<strong>sa</strong>ni od studenata ekonomije.
98<br />
Primjer, bimodalna distribucija...<br />
Testiranje nivoa značajnosti statističkih hipoteza<br />
Istraživač najprije postavlja statističku hipotezu (vidi vrste hipoteza) o stanju stvari u<br />
populaciji. Statistička hipoteza se postavlja u formi nih-hipoteze, da između grupa A i grupa B<br />
ne postoji razlika u određenom svojstvu. U našem primjeru nul-hipoteza bi glasila:<br />
Ne postoji statistički značajna razlika između studenata prava i studenata ekonomije u nivou<br />
opšte informi<strong>sa</strong>nosti.<br />
Na osnovu istraživanja provedenog na uzorcima studenata prava i studenata ekonomije<br />
utvrđena je razlika aritimetičkih sredina na testu opšte informi<strong>sa</strong>nosti od 5 bodova u korist<br />
studenata prava. Primjenom statističkog testa značajnosti mi izračunavamo stupanj<br />
vjerovatnoće da je ta razlika sučajna. Ako je ta vjerovatnoća manja od 0,05 ili 0,01<br />
zaključujemo da se ta slučajnost vjerovatno nije dogodila i na osnovu toga odbacujemo<br />
statističku, a prihvatamo istraživačku hipotezu. Istraživačka hipoteza je suprotna statističkoj i<br />
glasi: da između studenata prava i studenata ekonomije postoji statistički značajna razlika u<br />
nivou opšte informi<strong>sa</strong>nosti. U izvještaju istraživanja obavezno se navodi nivo značajnosti uz<br />
koji je hipoteza prihvaćena. Npr. da je razlika značajna na nivou od 5% ili strožiji zahtjev, na<br />
nivou od 1%. Kada se kaže da je razlika statistički značajna na nivou od 5% to zapravo znači<br />
da još postoji vjerovatnoća od 5% da smo pogriješili (da smo razliku proglasili statistički<br />
značajnom, a da u populaciji razlike zapravo nema).<br />
Testiranje značajnosti razlike između dvije aritimetičke sredine zavisnih i<br />
nezavisnih uzoraka<br />
Donekle se razlikuju postupci testiranja značajnosti razlika između dvije aritimetičke sredine<br />
kada su one dobivene na istoj grupi ispitanika (zavisni uzorci) ili na različitim grupama
99<br />
ispitanika (nezavisni uzorci). Naš primjer testiranja značajnosti razlika aritimetičkih sredina<br />
dobivenih na uzorcima studenata prava i studenata ekonomije pripada ovom drugom slučaju, -<br />
testiranje značajnosti razlika aritimetičkih sredina nezavisnih uzoraka. Primjer zavisnih<br />
uzoraka vezan je npr. za eksperimentalnu situaciju, kada jednan isti uzorak ispitanika<br />
testiramo prije i poslje uvođenja eksperimentalnog faktora, pa testiramo značajnost razlike<br />
prvog i drugog mjerenja.<br />
3.2. Analiza varijanse<br />
Analiza varijanse je slučaj kada testiramo statistilku značajnost razlika između tri i više<br />
aritimetičkih sredina. Na primjer u istraživanju smo utvrdili aritmetičke stedine na testu opšte<br />
informi<strong>sa</strong>nosti studenata prava, ekonomije, psihologije, mašinstva itd. Interesuje nas da li se<br />
studenti pojedinih fakulteta međusobno razlikuju u niivou opšte informi<strong>sa</strong>nosti ili to što je neko<br />
student nekog određenog fakulteta nema nikakvog uticaja na nivou opšte informi<strong>sa</strong>nosti.<br />
Statistički govoreći analiza varijanse <strong>sa</strong>stoji se u utvrđivanju činjenice da li se radi o grupama<br />
koje su među sobom različite po svojstvu koje je predmet mjerenja (dakle, ne pripadaju istoj<br />
populaciji), ili su njihove razlike možda <strong>sa</strong>mo slučajne, pa sve grupe potiču zapravo iz iste<br />
matične populacije.<br />
3.3. Koeficijent korelacije<br />
Često u životu opažamo da dvije pojave pokazuju neku međusobnu povezanost, na prumjer:<br />
visina i težina, povezanost između ekonomskog statu<strong>sa</strong> i zdravstvenog stanje, između starosti<br />
i krvnog pritiska, između rezultata na testu psihomotornih sposobnosti i uspjeha na radnom<br />
mjestu koje zahtjeva takve sposobnosti itd. U cilju utvrđivanja povezanosti između različitih<br />
pojava koristimo korelacionu analizu. Korelaciona analiza nam otktiva smjer (koji može biti<br />
negativan ili pozitivan) i visinu povezanosti (koji može varirati od 0 do +1/-1). Pokušaćemo<br />
grafički prikazati smiso korelacije (grafički prikaz korelacije naziva se: „scatter dijagram“).<br />
Smjer povezanosti<br />
Ako linearnom porastu jedne varijable odgovara također linearni porast druge varijable, i to<br />
tako da je jedna određena vrijednost jedne varijable uvijek povezana <strong>sa</strong> jednom određenom<br />
vrijednošću druge varijable (npr. odnos između poluprečnika i obima kruga) onda je korelacija
100<br />
a.) pozitivna, jer porastu jedne varijable odgovara porast druge varijable; b.) potpuna, tj.<br />
maksimalna (jer veća povezanost od ove ne može postojati) i označava se <strong>sa</strong> izrazom r = +1<br />
r = +1<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
2<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12<br />
Ako linearnom porastu jedne varijable uglavnom odgovara linearni porast druge varijable<br />
uglavnom odgovara linearni porast druge varijable, i to tako da je jedna određena vrijednost<br />
jedne varijable povezana <strong>sa</strong> više određenih vrijednosti druge varijable (npr. odnos između<br />
visine i težine ljudi: viši ljudi u prosjeku su teži, ali jedna određena visina nije uvijek povezana<br />
za jednu određenu težinu). U ovom slučaju korelacija je pozitivna, ali nije maksimalna, veća je<br />
od 0, a manja od +1.<br />
r = veći od 0 a manji od +1<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
2<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12
101<br />
Ako iz određene vriojednosti jedne varijable ne možemo ništa zaključiti o vrijednosti druge<br />
varijable, tj. ako jednoj određenoj vrijednosti jedne varijable odgovara bilo koja vrijednost<br />
druge varijable (npr. između duljine no<strong>sa</strong> i krvnog pritiska) onda nema koraliceije između dvije<br />
pojave i taj se odnos bilježi izrazom: r = 0<br />
r = 0<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
2<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12<br />
Ako linearnom porastu jedne varijable odgovara linearno opadanje druge varijable, ali je<br />
povezanost takva da je jedna vrijednost jedne varijable povezana <strong>sa</strong> više vrijednosti druge<br />
varijable (npr. odnos između stepena utreniranosti i brzine oporavka pul<strong>sa</strong>: što je stepen<br />
utreniranosti veći to se puls nrže oporavlja). U ovom slučaju korelacija je negativna i nije<br />
maksimalna. Veća je od 0, a manja od -1.<br />
r = veća od 0 a manja od -1<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
2<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12
102<br />
Ako linearnom porastu jedne varijable odgovara linearni pad druge varijable i to tako da je<br />
jedna određena vrijednost jedne varijable povezana <strong>sa</strong> jednom korespondentnom vrijednošču<br />
druge varijable (npr. odnos između vremena proteklog od ispaljivanja metka vertikalno uvis i<br />
brzine tog metka) onda je korelacija a.) negativna i b.) potpuna (ne može biti veća). Taj se<br />
odnos bilježi izrazom: r=-1<br />
r = -1<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
2<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12<br />
U biologiji, medicini, sociologiji, psihologiji i uopšte malo je vjerovatno da imamo potpune<br />
povezanosti (bilo pozitivne, bilo negativne). Obično dobivamo povezanosti koje su veće od 0,<br />
ali manje od +/-1.
103<br />
Visina povezanosti<br />
Ako je mjerenje obavljeno na velikom broju slučajeva onda kao gruba aproksimacija visine<br />
povezanosti dvije pojave može poslužiti sljedeća tabela.<br />
r od 0,00 do +/- 0,20 znači nikakvu ili neznatnu povezanost<br />
r od +/- 0,20 do +/- 0,40 znači laku povezanost<br />
r od +/- 0,40 do +/- 0,70 znači stvarnu, značajnu povezanost<br />
r od +/- 0,70 do +/- 1,00 znači visoku ili vrlo visoku povezanost<br />
Korelacija i kauzalna (uzročna) veza<br />
U časopisima, u dnevnoj štampi, na televiziji itd. čest je slučaj da se daju prikazi pojedinih<br />
korealacionih istraživanja (npr. često se govori o povezanosti pušenja i raka pluća; o<br />
povezanosti ispijanja kafe i dužine života i sl.). Problem <strong>sa</strong> takvim izvještajima je što se<br />
korelaciona povezanost tumači kao uzročna povezanost, pa se npr. na osnovu povezanosti<br />
između pušenja i raka pluća zaključuje da pušenje uzrokuje rak pluća. Statističar Freund<br />
(prema Petz, B.) kaže da koeficijent korelacije nije <strong>sa</strong>mo najčešće upotrebljavan, već i<br />
najčešće zloupotrebljavan statistički postupak.
104<br />
Dvije pojave koje su povezane zaista mogu biti i uzročno povezane (npr. količina padavina i<br />
bujnost vegetacije), ali činjenica da su dvije pojave povezane (da između njih postoji<br />
korelacija, čak i vrlo visoka) još uvijek nam ne daje za pravo da te pojave uzročno povežemo.<br />
Da li su pojave uzročno povezane zaključujemo na osnovu eksperimenta.<br />
Prividna povezanost<br />
Prividna povezanost varijabli je čest fenomen u istraživanjima, a odnosi se na pojavu kada se<br />
dvije pojave (pojava A i B) javljuju zajedno, ali između nih ne postoji kauzalni odnos. Obje<br />
mogu biti posljedica pojave C. Primjer može biti da kada se god poveća cijena rakije u<br />
prodavnicama poveća se i plata ministrima. Uzrok ovoj povezanosti jeste inflacija (povećanje<br />
cijene rakije i povećanje plata ministrima posljedica je usklađivanja cijena i plata inflaciji).<br />
A -------- B<br />
C<br />
Primjer: Da li potrošnja sladoleda podstiče kriminal?<br />
Istraživanjem je utvrđena pozitivna povezanost (korelacija) između porasta potrošnje<br />
sladoleda i porasta stope kriminala u ljetnjim mjesecima. Ova veza, pokazuju dalje analize,<br />
<strong>sa</strong>mo je artefakt (vještački proizvod) povezanosti između porasta temperature ljeti (tada je i<br />
veća psihička napetost i nervoza ljudi) i veće učestalosti agresije (češće su tuče na javnim<br />
mestima). Dakle, jasno je da konzumiranje sladoleda ne vodi u kriminal, već su obe pojave<br />
rezultat visokih tempretura.<br />
3.4. Hi – kvadrat test<br />
Razlike između aritmetičkih sredina (t-test) i koeficijent korelacije (r) mogu se računati <strong>sa</strong>mo<br />
uz kvantitativne kontinuirane podatke (vidi: intervalna skala). Međutim ako su podaci<br />
kvalitativni i diskontinuirani (npr. da/ne; m/ž; prošao/pao i sl.) možemo računati <strong>sa</strong>mo hikvadrat<br />
test. Hi-kvadrat test se računa <strong>sa</strong> frekvencijama.
105<br />
Hi-kvadrat test je vrlo praktičan test kada želimo utvrditi da li neke dobivene (opažene)<br />
frekvencije odstupaju od očekivanih (teorijskih frekvencoja, onih koje očekujemo uz neku<br />
hipotezu).<br />
Na primjer, u jednom istraživanju 48 studenti su iznjeli svoj stav o kvalitetu nastave. Na<br />
pitanje da li je nastava kvalitetna 26 studenata je odgovorilo „da“, 12 studenata „ne znam“ a<br />
10 studenata „ne“. Možemo se pitati da li je ova razlika u odgovorima značajna, da li to znači<br />
da je nastava po mišljenju studenata zaista kvalitetna ili su odgovori možda nasumice dati<br />
(slučajni). Postavićemo nul-nipotezu: Nema nikakve razlike između opaženih odgovora i<br />
slučajno raspoređenih odgovora!<br />
Kada bi odgovori bili slučajno dati, svaki bi imao jednake šanse, pa naše teorijske (očekivane)<br />
frekvencije iznose: 48/3 = 16. Rezultate će mo <strong>sa</strong>da unjeti u tabelu:<br />
da ne znam ne ukupno<br />
f o 26 12 10 48<br />
f t 16 16 16 48<br />
Hi-kvadrat test se računa po formuli:<br />
(f o - f t ) 2<br />
X 2 = ∑ _______________<br />
f t<br />
Pri čemu oznake znače:<br />
X 2 = hi-kvadrat<br />
∑ = suma<br />
f o = očekivane frekvencije<br />
f t = teorijske frekvencije
106<br />
Kada primjenimo formulu:<br />
f o f t f o - f t (f o - f t ) 2 (f o - f t ) 2 / f t<br />
26 16 10 100 6,25<br />
12 16 - 4 16 1,00<br />
10 16 - 6 36 2,25<br />
∑ = 9,50<br />
Kako tumačimo rezultat dobiven Hi-kvadrat testom.<br />
Kada ne bi bilo nikakve razlike između očekivanih i opaženih frekvencija X 2 bi bio 0. Što su<br />
razlike između očekivanih i opaženih frekvencija veće to je i X 2 veći. Prema tema tome što je<br />
hi-kvadrat manji to je vjerovatnija hul-nipoteza; što je hi-kvadrat veći to je vjerovatnije da<br />
treba odbaciti nul-hipotezu i prihvatiti alternativnu (da postoji statistički značajna razlika).<br />
Kolika tačno vrijednost hi-kvadrata treba da bude na nivou od 5% i 1% može se vidjeti u<br />
tablici graničnih vrijednosti hi-kvadrata (tablica se može naći u većini udžbenika <strong>statistike</strong>).<br />
Testirane značajnosti razlike opaženih frekvencija<br />
Čest slučaj u istraživanima je da imamo dva uzorka, npr. muškarce i žene i njihove stavove po<br />
nekom pitanju, npr, da li podržavate abortus. Želimo <strong>sa</strong>znati da li se muškarci i žene razlikuju<br />
prema stavu o abortusu. Dobiveni su ovi rezultati:<br />
Da li podržavate abortus?<br />
ne da ukupno<br />
muškarci 90 140 230<br />
žene 170 90 260<br />
ukupno 260 230 490<br />
Prvo treba izračunati očekivane frekvencije. Očekivanje je (hul-hipoteza) da se muškarci i žene<br />
ne razlikuju prema stavu o abortusu. Očekivane frekvencije u svakoj ćeliji izračunavamo tako<br />
što sumu reda množimo <strong>sa</strong> sumom stupca i to dijelimo <strong>sa</strong> ukupnom sumom. Na primjer.
107<br />
ne da ukupno<br />
muškarci 230x260/490 230x230/490 230<br />
žene 260x260/490 260x230/490 260<br />
ukupno 260 230 490<br />
Kada primjenimo formulu:<br />
f o f t f o - f t (f o - f t ) 2 (f o - f t ) 2 / f t<br />
90 122 - 32 1024 8,4<br />
140 107,9 32 1024 9,5<br />
170 137,9 32 1024 7,5<br />
90 122 -32 1024 8,4<br />
∑ = 33,8<br />
U tablicama hi-kvadrata možemo očitati da granična vrijednost X 2 uz 1 stupanj slobode<br />
(tablice 2x2 imaju 1 ss) na razini značajnosti od 5% iznosi 3,84. Budući da je naš, dobiveni X 2<br />
veći od te vrijednosti možemo odbaciti nul-hipotezu i zaključiti da se muškarci i žene statistički<br />
značajno razlikuju u stavu prema abortusu.
108<br />
Pi<strong>sa</strong>nje izvještaja<br />
1. Osnovni elementi izvještaja<br />
1.1. Naslovna strana<br />
1.2. Rezime<br />
1.3. Sadržaj izvještaja<br />
1.4. Uvod<br />
1.5. Teorijski dio – defini<strong>sa</strong>nje predmeta i problema istraživanja<br />
1.6. Istraživački dio – prikaz metodološkog postupaka istraživanja<br />
1.7. Rezultati istraživanja – prikaz rezultata<br />
1.8. Zaključci istraživanja<br />
1.9. Literatura<br />
1.10. Prilozi<br />
1.11.Ilustracije<br />
2. Citiranje i navođenje referenci<br />
2.1. Citiranje<br />
2.2. Navođenje referenci<br />
2.3. Numerički sistem navođenja referenci<br />
2.4. Autor – datum sistem navođenja referenci<br />
3. Tehnička ob<strong>rada</strong> teksta<br />
3.1. Preporuke za sređivanje teksta<br />
3.2. Skraćenice
109<br />
1. Osnovni elementi izvještaja<br />
1.1. Naslovna strana<br />
Treba da pruži osnovne podatke o autoru i o radu i <strong>sa</strong>drži sljedeće elemente:<br />
- ime i prezime autora (broj indek<strong>sa</strong>)<br />
- naslov <strong>rada</strong><br />
- naznaka vrste <strong>rada</strong> (seminarski rad; diplomski rad; magistarski rad; doktorska<br />
disertacija)<br />
- naziv visokoškolske institucije (fakultet i univerzitet)<br />
- akademsk<strong>sa</strong> titula i ime i prezime mentora<br />
- mjesto, mjesec i godina predaje <strong>rada</strong><br />
Primjer,<br />
UNIVERZITET CRNE GORE<br />
FAKULTET ZA MEDITERANSKE POSLOVNE STUDIJE<br />
Zoran Lalović<br />
SISTEM I MEHANIZAM VALUTNOG ODBORA<br />
U SAVREMENIM USLOVIMA<br />
DIPLOMSKI RAD<br />
Mentor: Prof. dr Marko Palekčić<br />
Tivat, decembar 2012.<br />
1.2. Rezime<br />
Na posebnom listi treba napi<strong>sa</strong>ti <strong>sa</strong>žetak <strong>rada</strong> ili rezime. Rezime se obično prevodi na engleski<br />
jezik. U <strong>sa</strong>žetku se veoma koncizno navodi: problem, cilj, metodologiju i rezltate <strong>rada</strong>. Na<br />
početku ili na kraju rezimea trenba navesti ključne riječi koje struktuiraju tekst u cjelini.
110<br />
Primjer,<br />
Konstruktivistička teorija učenja<br />
i obrazovni proces<br />
Rezime:<br />
Kakva je škola danas i kakve su joj promjene potrebne? To je osnovno pitanje kojim se bavimo. Škola se<br />
posmatra iz ugla teorije konstruktivizma, i zadatak je da se analizira postojeća nastavna prak<strong>sa</strong>, da se<br />
utvrde njena realna dostignuća i osnovne slabosti, te da se polazeći od toga predlože promjene koje su,<br />
gledano iz ugla ove teorije, potrebne današnjoj školi. Na pitanje, kakve promjene su potrebne školi,<br />
odgovarajući jednom rečenicom, mogli bi reći ovako: U konstruktivistički zasnovanom obrazovnom procesu<br />
težište interesovanja pedagoške misli pomjera se <strong>sa</strong> <strong>sa</strong>držaja učenja, i pitanja, šta djeca treba da uče, na<br />
aktivnosti učenja, i pitanje: kako djeca treba da uče? U središtu obrazovnog proce<strong>sa</strong> nije više <strong>sa</strong>mo program<br />
učenja, njegov <strong>sa</strong>držaj, već i aktivnost učenja, njegova djelatnost.<br />
Ključne riječi: nastavni proces; proces učenja<br />
1.3. Sadržaj izvještaja<br />
Sadržaj je osnovno sredstavo za brzo snalaženje <strong>sa</strong> knjigom, ali i sredstvo za predstavljanje<br />
strukture knjige (izvještaja). Sadržaj treba predstaviti na način da osigura dvije osnovne uloge<br />
– da bude pregledan i sistematičan (da pruža uvid u strukturu izvještaja, i da daje mogućnost<br />
brzog nalaženja pojedinačnih informacija).<br />
1.4. Uvod<br />
Cilj uvoda je da preliminarno upozna čitaoca <strong>sa</strong> temom koja se obrađuje. Uvod treba da bude<br />
kratak, jezgrovit, ja<strong>sa</strong>n, informativan i intere<strong>sa</strong>ntan. Mišljenja o <strong>sa</strong>držaju uvoda nisu do kraja<br />
u<strong>sa</strong>glašena. Većina autora se slaže da uvod treba da <strong>sa</strong>drži: okvirno određenje problema;<br />
određenje (predmeta) područja istraživanja, isticanje opšteg cilja i očekivanja od istraživanja.<br />
1.5. Teorijski dio – defini<strong>sa</strong>nje predmeta i problema<br />
istraživanja<br />
Teorijska raz<strong>rada</strong> problema istraživanja podrazumijeva:<br />
- formulaciju problema i predmeta istraživanja (problem se obično formuliše u formi pitanja,<br />
a istraživanje je zapravo odgovor na postavljeno pitanje; predmet je širi okvir ili teorijski<br />
kontekst u koji je problem prirodno smješten);
111<br />
- teorijsku analizu problema istraživanja (kako su tom problemu pristupila ranija<br />
istraživanja; koji metodološki postupak je primijenjen; koje su rezultate dobiveni; koja<br />
pitanja su ostala otvorena; - istraživač analizira, ocjenjuje i sintetizuje sve informacije i<br />
<strong>sa</strong>znanja koja se odnose na problem koji on istražuje);<br />
- formuli<strong>sa</strong>nje ciljeva, zadataka i hipoteza istraživanja (hipoteza je pretpostavljeni odgovor<br />
na postavljeno pitanje, - na formuli<strong>sa</strong>ni problem istraživanja).<br />
1.6. Istraživački dio – prikaz metodološkog postupaka<br />
istraživanja<br />
U metodološkom dijelu navode se:<br />
- metod istraživanja (treba obrazložiti zašto je izabran baš taj, određeni metod istraživanj);<br />
- tehnike istraživanja (koje tehnike istraživanja su korišćene i zašto; ponekad je potrebno<br />
navesti metrijske karakteristike instrumenata);<br />
- defini<strong>sa</strong>nje populacije i uzorka istraživanja (na kojem uzorku je istraživanje obavljeno i na<br />
koju populaciju se zaključci žele uopštiti);<br />
- navođenje statističkih tehnika i postupka koji su u istraživanju korišćeni (npr. za<br />
deskriptivnu analizu: aritimetička sredina i standardna devijacija; za testiranje hipoteza: t-<br />
test i koeficijent korelacije).<br />
1.7. Rezultati istraživanja – prikaz rezultata<br />
Ovo je najobimniji dio izvještaja i podrazumijeva sistematski prikaz i analizu dobivenih<br />
rezultata istraživanja. Prilikom prikaza rezučtata istraživanja najvažnije je:<br />
- dobivene rezultate (podatke) dovesti u vezu <strong>sa</strong> hipotezom (odnosno hipotezama<br />
istraživanja) i ustanovti da li ih oni potvrđuju ili opovrgavaju;<br />
- dovesti dobivene podatke u vezu <strong>sa</strong> podacima sličnih istraživanja;<br />
- dobivene podatke i zaključke dovesti u vezu <strong>sa</strong> teorijom.<br />
Istraživanje je jedinstven deduktivno-induktivni proces. Dedukcijom iz teorije formulišemo<br />
problem i postavljamo hipotze istraživanja. Indukcijom na osnovu prikupljenih podatka<br />
verifikujemo hipotezu.
112<br />
1.8. Zaključci istraživanja<br />
Obično zauzimaju jedno do dvije stranice. Zahtjev je da se na ja<strong>sa</strong>n i krajnje koncizan način<br />
odgovori na postavljeni problem istraživanja. U zaključcima se potvrđuju ili odbacuju<br />
postavljene hipoteze. Može se ukazati na potrebu za drugim istraživanjima ili ukazati na<br />
praktične koristi od dobivenih rezultata.<br />
1.9. Literatura<br />
Navodi se sva citirana i korišćena literatura.<br />
Primjer, Literatura:<br />
• Ausubel, P.D. (1968). Educational Psychology: A cognitive view. New York, Holt, Rinehart<br />
and Winston.<br />
• Bruner, J. (1965): The Process of Education, Haward University Press, Cambridge.<br />
• Bruner, J. (1967): Toward a Theoriy of instruction, Belknap Pres, Cambridge.<br />
• Bruner. Dž. (1988): Proces obrazovanja, Psihologija u nastavi, Zbornik radova iz<br />
pedagoške psihologije, br.4. Beograd.<br />
• Bloom, S.V. i dr. (1965): Taksonovija ili klasifikacija odgojnih ciljeva, Kognitivno područje,<br />
u prevodu I. Furlana<br />
• Bloom, B.V. (1956): Taxonomy Of Educational Objectives<br />
• Best, J.B. (1995): Cognitive psychologiy, Boston: Allyn and Bacon.<br />
• Dijana Plut and Jelena Pesic (2003), Toward a Wygotskian theory of textbook. Psihologija,<br />
Vol. 36 (4), : 371,671<br />
• Dragica P.B, Krnjević Z, Pešić J.M. (2001), Struktura sposobnosti i veština kritičkog<br />
mišljenja. Psihologija, 1-2, 195-208<br />
• Djui, Dž. (1966): Vaspitanje i demokratija – Uvod u filozofiju vaspitanja, Obod, Cetinje.<br />
• Gagne, N.L. (1988): Educational Psychology, Boston, Houghton Mifflin Company<br />
• Gagne, R.M. (1985): The Conditions of Learning<br />
• Hrnjica, S. (1995): Informaciono-procesni modeli memorije, Psihologija, 1-2, str. 15-28.<br />
1.10. Prilozi
113<br />
Uobičajeno je da se kao prilozi daju korišćeni instrumenti (npr. upitnici, skale, protokoli);<br />
tabele <strong>sa</strong> preglednima rezultata, sheme, dijagrami i sl. Svaki prilog koji se navodi u naučnom<br />
ili stručnom radu treba da ima redni broj, naslov, izvor (ako je preuzet reference).<br />
1.11. Ilustracije<br />
U naučno istraživačkom radu kao ilustracije najčešće se koriste tabele, grafikoni, dijagrami<br />
fotografije, sheme, slike a cilj im je da na <strong>sa</strong>žet i očigledan način predstave pojavu koja se<br />
deskriptivno obrađuje. Svaka ilustracija koja se koristi u radu treba da ima svoj redni broj,<br />
naziv i izvor (ako je preuzet reference).<br />
2. Citiranje i navođenje referenci<br />
2.1. Citiranje<br />
Citiranje je dodlovno navođenje tuđih riječi (definicija, važnih misli, teksta koji ima značajan<br />
<strong>sa</strong>držaj, a koji se ne može na drugi način predstaviti i sl.). Postoje određena pravila kojih se<br />
treba pridržavati prilikom citiranja:<br />
- Uvijek se ukazuje na izvor citata. Ako se preuzima dio teksta obavezno je navesti<br />
reference (prezime autora, naziv djela, godina izdanja, mjesto, izdavač, eventualno<br />
stranica).<br />
- Ako je citat dužine do četiri reda preuzima se direktno u tekst uz znake navoda, a ako je<br />
duži od četiri reda potrebno ga je odvojiti od našeg teksta. Obično se piše uvučeno <strong>sa</strong><br />
manjim proredm.<br />
- Citirani tekst se mora tačno grafički prenijeti. Na primjer, ako je u tekstu nešto<br />
podvučeno, napi<strong>sa</strong>no kurzivom i sl. sve te karakteristike teksta treba doslovno preuzeti.<br />
- Sve eventalne izmjene koje se naprave u citatu treba naznačiti. Na primjer, ako<br />
podvučemo dio teksta to moramo naznačiti (napomenuti); ako želimo unijeti neku riječ<br />
onda to stavljamo u četvrtastu zagradu [....]; ako želimo izostaviti neku riječ taj dio se<br />
obilježava <strong>sa</strong> tri tačkice.<br />
Preuzimanje tuđih riječi bez navođenja izvora smatra se plagijatom.<br />
2.2. Navođenje referenci
114<br />
Kada u radu koristimo: citate, parafraze, rezimee, statističke podatke, strukturu, tabele,<br />
preglednike, sheme drugih autora obavezno je navesti reference. Postoje dva osnovna sistema<br />
za navođenje referenci:<br />
- Numertički sistem, poput sistema Chichago, Turabian, Vancouver, ili sistem fusnota ili<br />
referenci na kraju teksta.<br />
- Sistem autor-datum, poput Harvard sistema.<br />
Oba sistema navođenja referenci imaju istu funkciju:<br />
- Upućuju na izvore svih važnih činjenica i ideja iznesenih u tekstu, kao i definicija manje<br />
poznatih ili specifičnih pojmova koji se u tekstu navode.<br />
- Upućuju na izvor gdje se neko pitanje o kom se govori u tekstu detaljnije obrađuje.<br />
- Upućuju na sporedne, ali korisne aspekte nekog problema.<br />
- Upućuju na neka suprotna ili drugačija mišljenja od iznesenih u tekstu<br />
- Upućuju na dio vlastitog <strong>rada</strong> gdje se detaljnije obrađuje određeno pitanje.<br />
Na primjer:<br />
Takođe, oba referentna sistema zahtijevaju navođenje osnovnih podataka za identifikaciju<br />
preuzetih <strong>sa</strong>držaja. Ti osnovni podaci su:<br />
- Prezime autora<br />
- Inicijal ili puno ime autora<br />
- Naslov publikacije<br />
- Godina izdanja<br />
- Mjesto izdanja<br />
- Naziv izdavača
115<br />
Pomenuta dva sistema međusobno se razlikuju u načinu predstavljanja referenci, pa će mo ih<br />
prikazati oba. Važna je napomena da se u jednom djelu može koristiti <strong>sa</strong>mo jedan sistem.<br />
2.3. Numerički sistem navođenja referenci<br />
Kod numeričkog sistema navođenja referenci postoje dva podsistema pi<strong>sa</strong>nja izvora: fusnote i<br />
endnote.<br />
Fusnote i endnote su veoma slični podsistemi. U oba slučaja upisuje se broj reference odmah<br />
nakon preuzimanja određenog teksta (... 1 ). Kod fusnote informacija o izvoru upisuje se na<br />
donjoj margini iste stranice. Označava se broj fusnote ( 1 ...) a zatim se navede pun<br />
bibliografski opis reference. Referenca se daje i na kraju djela u literaturi.<br />
Na primjer,<br />
Kod endneote informacija o izvoru također se označava brojem ( 1 ..., pa nadalje) i bolježi se na<br />
posebnoj strani koja se nalazi na kraju poglavlja, ili na kraju <strong>rada</strong>. Također na kraju <strong>rada</strong> u<br />
literaturi se navede pun bibliografski opis reference.<br />
Primjer, navođenja referenci za knjigu (Prezime autora, Puno ime autora. Naslov: podnaslov<br />
djela. Mjesto izdanja: Izdavač, godina izdanja).
116<br />
Primjer, navođenje <strong>rada</strong> iz zbornika, eseja, zbirke (Prezime autora, Puno ime autora. Naslov<br />
<strong>rada</strong>: podnaslov.// Naslov zbornika / podatak o uredniku. Podatak o izdanju. Mjesto izdavanja:<br />
izdavač, godina izdavanja. Str. (početna i završna)<br />
Primjer, navođenje članka iz časopi<strong>sa</strong> (Prezime, puno ime autora. Naslov <strong>rada</strong>: podnaslov.//<br />
Naslov časopi<strong>sa</strong>. Oznaka sveske/godišta, broj (godina), str. (početna i završna)<br />
Primjer, www izvora (Ime-na autora ako su poznata, naslov dokumenta, datum nastanka ako<br />
je poznat, naslov dijela, potpuna http adre<strong>sa</strong>, datum pristupa dokumentu).<br />
2.4. Autor – datum sistem navođenja referenci<br />
Ovaj sistem je nešto jednostavniji. U tekstu nakon citiranja u zagradi se navodi prezime<br />
autora i godina izdanja.<br />
Na primjer,
117<br />
Broj stranice se navodi u tekstu <strong>sa</strong>mo ako se koristi direktan citat. Potpuni bibliografski opis<br />
referenci korištenih u tekstu nalaze se na kraju djela u literaturi, bez razvrstavanja na knjige,<br />
zbornike, članke, elektronske izvore, nego <strong>sa</strong>mo razvrstane alfabetskim redom (po prezimenu<br />
prvog autora).<br />
Primjer, navođenja referenci za knjigu (Prezime, inicijal imena autora. (datum izdanaja).<br />
Naslov: podnaslov. Podatak o izdanju. Mjesto izdanja. Izdavač).<br />
Primjer, navođenje <strong>rada</strong> iz zbornika, eseja, zbirke (Prezime, inicijali imena autora. (Datum<br />
izdanja). Naslov <strong>rada</strong>: podnaslov. // Naslov zbornika / podatak o uredniku. Podatak o izdanju.<br />
Mjesto izdavanja: Izdavač. Str. (početna-završna)).<br />
Primjer, navođenje članka iz časopi<strong>sa</strong> (Prezime, inicijal imena autora. (Datum izdanja). Naslov<br />
<strong>rada</strong>:podnaslov // Naslov časopi<strong>sa</strong>. Oznaka sveske/godišta, broj, str. (početna-završna))
118<br />
Primjer, www izvora (Ime-na autora ako su poznata, naslov dokumenta, datum nastanka ako<br />
je poznat, naslov dijela, potpuna http adre<strong>sa</strong>, datum pristupa dokumentu).<br />
3. Tehnička ob<strong>rada</strong> teksta<br />
3.1. Preporuke za sređivanje teksta<br />
Da bi se postigla preglednost <strong>rada</strong> preporučuje se:<br />
• Format stranice A4<br />
• Slova tipa Times New Roman, veličine 12 pts (za pi<strong>sa</strong>nje fus nota 10 pts)<br />
• Margine 2 cm (izuzev lijeve koja treba da bude 3 cm zbog koričenja)<br />
• Prored 1,5 izuzev fusnota gdje se koristi jednostruki prored<br />
• Pi<strong>sa</strong>nje u pasusima pri čemu postoje dva načina:<br />
- tzv. evropski sistem, podrazumijeva uvlačenje na početku pasu<strong>sa</strong>, što znači da između<br />
pasu<strong>sa</strong> nema razmaka,<br />
- tzv. američki sistem, podrazumijeva razmak između pasu<strong>sa</strong> ali bez uvlačena početka<br />
pasu<strong>sa</strong>.<br />
Također preporučuje se i sljedeće:<br />
- Iza svake riječi treba da bude jedan razmak<br />
- Iza svakog znaka interpukcije slijedi jedan razmak (npr. iza zareza)<br />
- Znakovi interpukcije pišu se zajedno <strong>sa</strong> rječi ili brojem iza koga slijede (bez razmaka)<br />
- Navodnici i zagrade pišu se uz riječu, bez razmaka (na primjer: „Danas je...“)<br />
- Skraćenice u tekstu pišu se u zagradi<br />
- Crtice se pišu zajedno <strong>sa</strong> riječima, bez razmaka kada se radi o složenicama, ali odvojeno<br />
ako se koriste u druge svrhe.<br />
- Za isticanje pojedinih dijelova teksta koristi se kurziv ili podvlačenje.
119<br />
3.2. Skraćenice<br />
Da bi se izbjeglo gomilanje podataka i postigla preglednost u sistemu fusnota (numerički<br />
sistem navođenja referenci) koriste se ustaljeni latinski izrazi i skraćenice:<br />
- оp.cit. (opus citatum – navedeno djeli, u radu citirano),<br />
- ibid. (ibidem – na istom mjestu, na istoj stranici),<br />
- supra (gore, ispred, u prethodnom izlaganju),<br />
- infra (dole, iza, u narednom izlaganju),<br />
- p (pagina – označava broj stranice preuzetog teksta),<br />
- p.p.( paginae – označava raspon stranica preuzetog teksta).<br />
Ukoliko nedostaju neki podaci koje obavezno treba navesti u referenci, u fusnotama se koriste<br />
sljedeće skraćenice:<br />
- s.l. (sine loco – bez mjesta) ukoliko nije navedeno mjesto izdanja,<br />
- s.a. (sine anno – bez godine) ukoliko nedostaje godina izdanja,<br />
- s.n. (sine nomine – bez imena) ukoliko nedostaju podaci o izdavaču.
120<br />
Literatura:<br />
U radu su dati izvodi iz sljedećih knjiga i udžbenika:<br />
• Pećujlić. M. (1982). <strong>Metodologija</strong> društvenih nauka, Savremena administracija, Beograd.<br />
• Havelka, N., Kuzmanović, B., Popadić D. (2004). Metode i tehnike socijalnopsiholoških<br />
istraživanja, CPP, Beograd<br />
• Petz, B. (1985). Osnovne statističke metode za nematematičare, SNL, Zagreb<br />
• Supek, R. (1981). Ispitivanje javnog mnijenja, SNL, Zagreb<br />
• Mužić, V. (1979): <strong>Metodologija</strong>, Svjetlost, Sarajevo.<br />
• Todorović, Z., Šijaković, I., Matić, T. (2007): Uputstvo za izradu stručnih i naučnih radova,<br />
Univerzitet u Banjoj Luci, Banja Luka<br />
• Branković, S. (2007). Uvod u metodologiju: Kvalitativni metodi istraživanja društvenih<br />
pojava, s.n. Beograd<br />
• Bešić, M. (2008). <strong>Metodologija</strong> političkih nauka <strong>sa</strong> statistikom. FPN, Beograd<br />
• Mihailović, D.(1999). <strong>Metodologija</strong> naučnih istraživanja, Beograd,<br />
• Pević, D. (2009). <strong>Metodologija</strong> naučnog istraživanja, TIMS, Beograd.<br />
• Kuba, L., Koking, Dž., (2003). Metode izrade naučnog teksta, CID<br />
• Vujović, M., (1980). Uvođenje u znanstveni rad, Zagreb