Empatie, experimenty a dataLadislava Zbiejczuk SucháPrezentace pro konferenci Design výrobků a služeb pro konkurenceschopnost českých firem (Technologické centrum AV ČR)
30 metod pro ýܳy uživatelů (nejen v knihovnách)Ladislava Zbiejczuk SucháVýzkumy uživatelů nejsou jen dotazníky, seznamte se s dalšími metodami. Nikoliv vyčerpávající přehled a pozvánka na 100metod.knihovna.cz.
Dotazník jako součást diplomové práce: na co si dát pozor?Ústřední knihovna FF MURádi byste ve své diplomové práci realizovali ýܳ formou dotazníkového šetření? Pokud ano, jste si jistí, zda ovládáte všechny fáze ýܳného šetření, které předcházejí návrhu samotného dotazníku? Znáte dobře pravidla pro tvorbu jednotlivých otázek v dotazníku? A víte, který nástroj pro distribuci online dotazníku využít? Na semináři jste si prakticky prošli celým procesem tvorby a distribuce dotazníku, ukázali jsme si také chyby, které se v dotaznících často objevují.
Výzkum a inovaceAdamHazdraPrezentace o použití ýܳu ve službách na KISK FF Masarykova univerzita Brno 21.10.2011. --- Presentation on research for innovation at Masaryk University in October 2011.
Metodologie dotaznikyLadislava Zbiejczuk SucháPrezentace pro předmět Metodologie pro Informační studia a knihovnictví. Dotazování, tvorba a druhy otázek, online nástroje pro sběr dat.
Empatie, experimenty a dataLadislava Zbiejczuk SucháPrezentace pro konferenci Design výrobků a služeb pro konkurenceschopnost českých firem (Technologické centrum AV ČR)
30 metod pro ýܳy uživatelů (nejen v knihovnách)Ladislava Zbiejczuk SucháVýzkumy uživatelů nejsou jen dotazníky, seznamte se s dalšími metodami. Nikoliv vyčerpávající přehled a pozvánka na 100metod.knihovna.cz.
Dotazník jako součást diplomové práce: na co si dát pozor?Ústřední knihovna FF MURádi byste ve své diplomové práci realizovali ýܳ formou dotazníkového šetření? Pokud ano, jste si jistí, zda ovládáte všechny fáze ýܳného šetření, které předcházejí návrhu samotného dotazníku? Znáte dobře pravidla pro tvorbu jednotlivých otázek v dotazníku? A víte, který nástroj pro distribuci online dotazníku využít? Na semináři jste si prakticky prošli celým procesem tvorby a distribuce dotazníku, ukázali jsme si také chyby, které se v dotaznících často objevují.
Výzkum a inovaceAdamHazdraPrezentace o použití ýܳu ve službách na KISK FF Masarykova univerzita Brno 21.10.2011. --- Presentation on research for innovation at Masaryk University in October 2011.
Metodologie dotaznikyLadislava Zbiejczuk SucháPrezentace pro předmět Metodologie pro Informační studia a knihovnictví. Dotazování, tvorba a druhy otázek, online nástroje pro sběr dat.
Kombinace metod I - Daniel Prokop a Jan TučekSIMARKombinace metod sběrů: co je správné (validace realitou).
Proč vůbec kombinovat metodiky sběru dat
Na co si dát pozor při kombinaci
Kombinace metod v praxi – ukázky řešení a výstupů
Co je vlastně „správně“?
Ověření jiným zdrojem/ realitou
Kombinace metod sběru dat - Nutnost nebo luxus?STEM/MARKVe ýܳu trhu se kombinace metod sběru zdá zprvu jako nákladná a vlastně zbytečná. Prezentací našich zkušeností se snažíme říct, že je to vlastně docela potřeba, pokud od ýܳu chceme přesnost, relevantní cílovou skupinu a konec konců i úspory nákladů.
Petr Soukup: Výzvy sociologického ýܳuSIMARČtvrstoletí ýܳu trhu a veřejného mínění, společný seminář FSV UK a SIMAR. Petr Soukup pregnantně formuluje výzvy současného ýܳu.
Jiřina Svitáková - Evaluační myšlení v knihovně: o krok dál za statistikouKISK FF MUPrezentace z konference https://kisk.phil.muni.cz/komunitni-knihovna/konference
Oldřich Botlík o celoplošnom testovanínoveskolstvo.skNové školstvo organizovalo v septembri 2019 v Bratislave v rámci iniciatívy Verejná komisia pre reformu vzdelávacej politiky workshop na tému Ako vhodne merať a vyhodnocovať vzdelávacie výsledky žiakov?
Workshop - Sasinka - Metodologické aspekty empirického ýܳu v oblasti kogn...swenneyWorkshop presentation from Third InDOG Doctoral Conference in Olomouc, Czech Republic. 13. - 16. October 2014
2. 1. volba ýܳného problému
Po celou dobu: zajišťování kvality
2. formulace ýܳných otázek
3. rozhodnutí o populaci a vzorku
4. rozhodnutí o technikách sběru dat
5. konstrukce ýܳného nástroje
6. pilotáž ýܳného nástroje a jeho úprava
7. sběr dat
8. analýza dat
9. psaní ýܳné zprávy
3. Operaciona
Teorie Hypotézy
lizace
Interpretac
Sběr Vzorkování
e
Validizace
4. Případ –
Sběr – Předpoklady
interpretace
Vzorkování
Porovnávání
Porovnávání
Vzorkování
Případ – Případ –
Sběr –
interpretace
Sběr –
interpretace
Teorie
Porovnávání
Vzorkování
7. The formulation of a problem is often more
essential than its solution.“
(Selltiz, in Powell, 1997, p. 19)
8. Odborná literatura (doporučení pro další
ýܳy – v závěrech článků, editorialech…)
Nesouhlas se závěry předešlých ýܳů
Spory o povahu problému
Replikace existujících ýܳů (ověření
reliability škál)
Rozšíření existujících ýܳů (na jiný
vzorek, o nové metody (traingulace)
9. Praktické problémy, osobní zkušenost
Brainstorming s ostatními
Osobní zaujetí
Grantové výzvy, výzvy pro přihlašování
příspěvků do konferencí, sborníků,
tematických čísel časopisů…
10. 1. Bude mít ýܳ nějakou společenskou,
vědeckou nebo vzdělávací hodnotu?
2. Bude možné prakticky aplikovat jeho
výsledky?
3. Jsme dostatečně kvalifikovaní?
„So
4. Můžeme ýܳ provést? what?
5. Chceme jej dělat? test“
11. je jasně a precizně formulován,
identifikuje to, co budeme zkoumat,
není postaven pouze na subjektivním stanovisku
autora/ky,
je dobře (zejména časově a místně) ohraničen
je zobecnitelný (preference problémů, které
mohou být využity i jinde),
obsahuje odůvodnění důležitosti (potřebnosti)
zkoumaného tématu,
používá vhodnou terminologii (pozor na
žargon, nepřesné termíny atd.)
Hernon & Metoyer-Duran, 1993
12. Navíc:
je proveditelný (je možné sesbírat data)
je teoreticky propojený s důležitými
koncepty a fenomény
je relevantní v daném oboru
Punch, 1998
13. Typ problému Metody
Názory, postoje a pocity skupiny Focus groups
Názory, postoje a chápání světa Rozhovory
jednotlivci
Vysvětlení lidského chování Pozorování
Zlepšení produktu Testování použitelnosti
Analýza informačních zdrojů Obsahová analýza
Analýza informačních zdrojů a jejich Bibliometrie
provázanosti/citování
Porovnání rozdílů v chování lidí Experimentální design, dotazníková
(ženy/muži, před/po) šetření
Pochopení vývoje jevu Historický průzkum
14. • Je cílem popsat stav nebo
• Je cílem něco popsat,
odhalit vztahy mezi
identifikovat?
proměnnými?
Cíl • Proměnné nelze měřit? Cíl • Proměnné lze měřit?
• Kvalitativní ýܳ • Kvantitativní ýܳ
Design Design
• Výzkumné otázky
• Výzkumné otázky deskriptivní statistika
• Výzkumné hypotézy
Problém Problém Induktivní statistika
17. Rozložení na dílčí, zpřesňující problémy (dílčí
ýܳné otázky)
Lepší zvládnutelnost
Mohou být zkoumány samostatně
Nemělo by jich být moc
Rozvést hlavní dílčí problémy Nezapomeňte na
teorii! (Někdo už
to zkoumal před
vámi)
18. Tzv. operační/operativní definice
(jen kvantitativní ýܳ!)
Neříká, co proměnná je, ale jak se pozná
Koncept je vyjádřen popisem operací, kterými
bude měřen
I operační definice musí být zakotvena v
teorii
19. Často nemůžeme zkoumat samu vlastnost,
ale jen její empiricky evidentní projevy
Závislé a nezávislé proměnné
Rozlišitelné (každá proměnná nabývá aspoň
dvou možných hodnot)
Při hledání proměnných dochází k redukci
reality na tyto proměnné a redukci
pozorovaných vztahů mezi nimi
20. Hypotézy jen v induktivní statistice
Výroky o vztazích mezi proměnnými
Zahrnují potřebné definice pojmů (proměnných)
Testovatelné
Nepotvrzení hypotézy neznamená neúspěch
Úvodní hypotéza Pracovní hypotézy
21. Výzkumné téma: Jak studenti poznávají? Kdo/co je pro ně
kognitivní autorita?
Úvodní hypotéza: Kdo nebo co je pro studenty kognitivní
autoritou, se liší dle zkušeností a jiných charakteristik
studentů.
Dekompozice:
Existuje vztah mezi délkou studia a vnímanými kognitivními
autoritami?
Existuje vztah mezi pohlavím a vnímanými kognitivními
autoritami?
…
Pracovní hypotézy: Délka studia ovlivňuje, zda jsou vyučující
přijímáni jako kognitivní autorita.
…
25. 4 redukce reality v kvantitativním ýܳu:
redukce populace na vzorek
redukce počtu pozorovaných proměnných
redukce vztahů mezi proměnnými
redukce časového kontinua na 1 bod
Kvalitativní ýܳ: k tak velké redukci reality
nedochází vyšší validita
27. Populace / základní soubor
Soubor jednotek, které chceme zkoumat –
předpokládáme, že naše výroky jsou pro
tento soubor platné
Soubor jednotek, ze kterých vybíráme vzorek
Vzorek (výběrový soubor):
Množina subjektů, které ve ýܳu
zastupují náš výběrový soubor
Jednotky, které skutečně zkoumáme,
pozorujeme
28. Uživatelé knihoven (ýܳy spokojenosti)
Studenti Masarykovy univerzity (ýܳy
informačního chování)
Knihovníci VŠ knihoven (popisné ýܳy)
Knihovny (benchmarking)
Webové stránky (testování použitelnosti)
Periodika ve specifickém oboru (bibliometrie)
…