Výzkumné metody

Metody a techniky výzkumu a jejich aplikace

v absolventských pracích vyšších odborných škol

PhDr. Petr Vojtíšek

Tento studijní text je určen pro potřeby účastníků projektu OPPA

„Další vzdělávání pedagogických pracovníků vyšších odborných škol v oblasti

specifických kompetencí“

Registrační číslo projektu: CZ.2.17/3.1.00/30017

2

©Autor textu: PhDr. Petr Vojtíšek

Recenzent: PhDr. Marcela Bergerová, CSc.

Jazyková korektura: Mgr. Ivana Mičínová

Redakční úprava: Mgr. Ivana Mičínová

©Vyšší odborná škola sociálně právní, Praha, 2012

ISBN 978-80-905109–3-7

Zadavatel projektu: Hlavní město Praha

Mariánské nám. 2, 110 01 Praha 1

IČ: 00064581

Registrační číslo projektu: CZ.2.17/3.1.00/30017

3

Obsah Úvod ........................................................................................................................................................ 4

1 Role a význam vedoucího práce při vedení praktické části absolventské práce .................................. 5

2 Formulace problému a záměru výzkumu ............................................................................................. 7

3 Formulace výzkumného problému a cílů výzkumu ............................................................................ 12

4 Výběr respondentů ............................................................................................................................. 17

5 Výzkumné metody a techniky sběru dat ............................................................................................ 22

6 První setkání s terénem - předvýzkum, pilotní studie ........................................................................ 39

7. Zpracování dat ................................................................................................................................... 40

8 Interpretace a prezentace výsledků ................................................................................................... 45

9 Nejčastější chyby ve studentských výzkumných projektech .............................................................. 48

10 Doporučená a použitá literatura ...................................................................................................... 50

11. Pracovní listy - obrazové přílohy: .................................................................................................... 51

4

Úvod

Cílem této studijní příručky je poskytnout přehled o výzkumných metodách a možnostech

jejich využití při zpracovávání vlastních odborných výzkumů či při vedení absolventské

práce. Prezentovány budou kvantitativní i kvalitativní metody s přihlédnutím k využitelnosti

pro odlišné obory vyšších odborných škol.

Předem je nutné zdůraznit, že tato příručka předkládá pedagogům přehled

vědeckovýzkumných metod a postupů a způsobů jejich aplikace na úrovni absolventských

prací studentů vyšších odborných škol. Jedná se o odborný text využitelný při vedení

studentských prací s důrazem na tvorbu praktické/empirické části a její propojení s teorií.

Příručka přináší dvě základní obsahové linie, které se prolínají:

- odbornou, která má charakter strukturovaného výkladu pojmů, metod a technik výzkumu,

- metodickou, která je zaměřena na práci se studenty při vedení absolventských prací.

Kromě výkladových pasáží obsahuje i praktické příklady, schémata a pracovní listy. To jim

dodává charakter pracovního dokumentu - příručky, do níž je možné nahlédnout v různých

fázích vedení absolventských prací studentů.

Hlavní důraz je přitom kladen na rovinu metodickou, tedy to, jak s výzkumnými technikami a

metodami zacházet, aby byly pro studenty skutečným přínosem, nikoliv noční můrou.

Z toho vychází i členění publikace chronologicky od fáze před výzkumným záměrem studenta

až po fázi prezentace výsledků výzkumu.

Publikace je určena pedagogům vyšších odborných škol (dále „VOŠ“), kteří hledají oporu pro

vedení studentů v průběhu tvorby absolventských prací. Vzhledem k tomu, že zaměření

jednotlivých VOŠ je pestré od technických, přes humanitní až k uměleckým oborům, přináší

tato publikace přehledně strukturovaný text doplněný metodickými pasážemi, praktickými

příklady a schématy, které lépe ilustrují předkládanou problematiku.

Publikace neobsahuje kapitoly týkající se vícerozměrné analýzy dat, složitější statistické

operace a testování hypotéz, neboť tyto techniky považujeme za relevantní pro profesionály,

případně studenty doktorandského stupně vysokých škol.

5

1 Role a význam vedoucího práce při vedení

praktické části absolventské práce

Vedoucí práce je pro studenta klíčovou oporou v celém průběhu výzkumné práce. Ze

zkušeností lze konstatovat, že dobrá spolupráce studenta s vedoucím práce vede zpravidla

k lepším konečným výsledkům. Aby byl vedoucí práce skutečně užitečným rádcem a oporou,

měl by studentovi pomoci zejména:

ve výzkumné části práce konzultací metodologie výzkumu,

při výběru relevantní literatury,

poskytováním pravidelné zpětné vazby,

doporučením expertů a poskytnutím kontaktů či dat.

Z toho důvodu je vhodné, aby student a vedoucí práce měli sladěná očekávání, díky nim poté

mohou kooperovat, nikoliv bojovat.

Před tím, než dojde k dohodě o spolupráci mezi vedoucím a studentem, měl by si vedoucí

odpovědět na následující otázky:

Jaká bude role vedoucího práce ve výzkumu?

Znám téma, o které se student zajímá, znám současné trendy v této oblasti?

Znám aktuální specifickou literaturu, kterou mohu doporučit?

Vím, kam pošlu studenta pro informace?

Mohu studentovi nabídnout zajímavou praxi nebo stáž související s jeho tématem?

Mohu studenta kontaktovat na relevantní odborníky?

Pokud je alespoň polovina odpovědí kladných, stane se vedoucí pro studenta skutečnou

oporou.

Aby mohla spolupráce studenta a vedoucího práce probíhat efektivně, doporučujeme nastavit

pravidla spolupráce hned v úvodu (např. na úvodní konzultaci).

Dobře se osvědčila úvodní schůzka se skupinou studentů, kterým vedoucí povede práci. Na ní

lze již stanovit důležité termíny a dohodnout se na pravidlech spolupráce.

Pravidla mohou být nastavena nebo vyjasněna např. formou krátkého formuláře, který

společně se studentem vyplní. O pravidlech je možné diskutovat.

6

Takto sepsaný a signovaný formulář může zároveň sloužit jako písemná dohoda mezi

vedoucím a studentem, je to doklad pro oboustrannou dohodu.

Formulář by měl obsahovat především:

definování potřeb studenta,

nabídku vedoucího práce,

ujednání o podobě a rozsahu konzultací,

způsob komunikace,

akční plán výzkumu a souvisejících prací,

nejzazší termín odevzdání práce vedoucímu.

Pokud to někdo považuje za příliš velkou administrativu, je samozřejmě možné se bez

formuláře obejít. Vedoucí tím však riskuje, že jeho role nemusí být studentem správně

pochopena nebo interpretována. Může dojít k tomu, že jedna ze stran zpochybní nebo popře

vzájemnou dohodu. To se pak negativně promítá do další spolupráce a někdy i vzájemných

vztahů.

7

2 Formulace problému a záměru výzkumu

Formulace výzkumného problému je prvním krokem ve výzkumu. Nelze ho opomenout nebo

obejít, je nutné se přes něj dostat. Někdy je to velmi obtížná práce, neboť témata volená

studenty bývají buď již hojně zpracována nebo k nim není dostatek materiálu.

Přesto při přípravě empirických (praktických) částí studentských prací se setkáváme se

zásadní diskontinuitou v procesu zpracování výzkumu, kdy studenti nelogicky přeskakují

mezi různými fázemi výzkumu (příprava, operacionalizace, sběr dat, výběr nástrojů atd.).

Častým jevem je, že někteří studenti oddělují striktně praktickou a teoretickou část práce a

nejprve zpracovávají teoretickou a následně nezbývá čas na kvalitní zpracování praktické

části. To může být způsobeno tím, že:

student má obavu, že praktická část je příliš těžká a odsouvá její zpracování,

student do poslední chvíle neví, jak praktickou část zpracovat (jaké metody použít),

student nezná posloupnost a logickou provázanost fází výzkumu,

student je od počátku svázán prvním nápadem a nezná pestrost využitelných přístupů a

metod.

Jedno z dělení výzkumů je dělení na základní a aplikovaný výzkum. Pro potřeby studentských

prací doporučujeme vybírat aplikovaný výzkum, protože pro studenty má hned několik

výhod:

řeší skutečný problém, blízký realitě a jejich uvažování,

mají kompetenci vytvořit nějaký relevantní materiál pro konkrétní pracoviště,

spolupráce s konkrétním pracovištěm jim otevírá cestu pro budoucí profesní uplatnění,

výsledky lze multiplikovat,

studenty práce na něm baví a to je motivuje.

Proto je vhodné hned v úvodu vybrat vhodné pracoviště pro praxe/stáže, poznat jeho potřeby

a nabídnout mu výzkum na míru. Pro obě strany je výsledný efekt přínosem.

8

2.1 Kvalitativní nebo kvantitativní výzkum?

Téměř jako zaklínadlo zní z úst studentů zásadní dělení na kvalitativní nebo kvantitativní

výzkum. To je často svazuje, neboť mají tyto pojmy zkreslené - omezené jen na vybrané

výzkumné postupy a techniky sběru dat. Přitom toto rozdělení není nutné učinit hned v úvodu

- tedy před formulací cílů. Pro některé studenty však může být toto určení alfou a omegou

jejich výzkumné práce.

Úkolem konzultanta je pozdržet studenta v ukvapeném a neinformovaném rozhodnutí. Pro

správné pochopení rozdílu v obou typech výzkumu slouží následující tabulka:

Tabulka 1 - Rozdíly v přístupech kvantitativního a kvalitativního výzkumu

Kvantitativní výzkum Kvalitativní výzkum

dedukce - ověřuji vlastní vysvětlení indukce - zjišťuji nové pohledy a cesty

testování hypotéz začíná bez hypotéz

sběr dat a potvrzení/vyvrácení hypotéz pátrání po pravidelnostech, rozdílech, typech

vybrané informace o velkém vzorku populace mnoho informací o jednotlivci

předmětem zkoumání je skupina předmětem může být jedinec

explanativní (vysvětlující) explorativní (zjišťující)

výstupem je přehled o problému výstupem je nová teorie, posun v tématu

Zdroj: autor

Nelze tedy problém zkreslit jen na holý rozdíl v počtu respondentů u obou typů výzkumu. To

totiž často vede studenty k volbě kvalitativního výzkumu (kde zdánlivě stačí pouze pár

respondentů). Přitom zvládnutí technik dobrého kvalitativního výzkumu a především

interpretace výsledků vyžaduje již předešlé zkušenosti.

V dalších kapitolách předkládáme nabídku využitelných výzkumných metod jak

kvantitativního, tak kvalitativního charakteru.

2.2 Příprava výzkumného záměru

Abychom mohli hned v úvodu studenta nasměrovat správným směrem, je vhodné klást velký

důraz právě na tuto část výzkumu - tzn. formulaci problému a záměru výzkumu.

9

Podle Giddense (2005) totiž není potřeba odpovídat na otázku, „co“ se děje, ale hledat

odpověď na otázku, „proč“ se něco děje. Právě u studentských prací se můžeme mnohdy

setkat s tímto nepochopením.

Výzkumný záměr je strukturovaný text v rozsahu od několika vět do jedné normostrany

(někdy určen počtem znaků), který stručně popisuje:

výzkumný problém,

cíl výzkumu,

použité techniky sběru dat,

očekávané výsledky,

přínos výzkumu.

2.3 Projekt výzkumu

Jako úvod empirické části závěrečných studentských prací je vhodné představit tzv. „projekt

výzkumu“, který by měl obsahovat následující informace:

Popis problémové situace. (Co je pro situaci charakteristické, jaké jsou výsledky poznání

v této oblasti?)

Důvod výběru tohoto tématu. (Proč zkoumá právě v této oblasti?)

Formulace výzkumného problému. (Co bude předmětem zkoumání?)

Cíl výzkumu. (Jaké obecné výstupy očekává od výzkumu?)

Popis metod a techniky sběru dat a zdůvodnění jejich výběru. (Jak bude výzkum proveden

a proč?)

Jaká je zkoumaná populace. (Kdo bude osloven? Kolik osob?)

Časový harmonogram. (Jak dlouho bude výzkum a jeho jednotlivé části probíhat?)

Takto připravený projekt výzkumu by měl srozumitelně informovat o obsahu celé empirické

části. Zároveň z něj lze vyvodit logiku studentových kroků a prokázat studentovo porozumění

zásadám výzkumu.

Projekt výzkumu je na rozdíl od výzkumného záměru rozsáhlejší a konkrétnější.

10

2.4 Studium literatury a dalších pramenů

Při studiu literatury může být konzultant nebo vedoucí práce studentovi velkou oporou.

Nenahrazuje studentovo samostatné hledání informací, ale doplňuje studentův přehled

literatury k tématu o tituly, které by neměly chybět.

Mezi nejčastější relevantní studijní materiál patří:

odborná literatura (renomovaných odborníků v oboru),

odborné časopisy,

sborníky, katalogy, brožury, ročenky,

zákony, vyhlášky, metodické předpisy,

ústní sdělení (výpisky z přednášek, z rozhovorů s experty),

internetové zdroje.

Zejména v otázce využití ústních sdělení a internetových zdrojů je rolí konzultanta posoudit

jejich relevanci a využitelnost pro potřeby studentova výzkumu.

Je třeba si uvědomit, že seznam pramenů je jedno z prvních míst, kam oponent práce a další

zainteresovaní nahlédnou. V některých studentských pracích se v seznamech informačních

zdrojů setkáváme např. s bulvárními internetovými portály, osobními a skupinovými blogy,

populárně naučnými zdroji, záznamy ze školních přednášek, což snižuje dobrý první dojem a

hodnověrnost celé práce.

Při uvádění seznamu literatury je nutné se řídit aktuálně platnou normou ČSN ISO 690.

Vhodné příklady uvádí např. Biernátová (2004). Zájemce lze též odkázat na další skripta

(Ciporanov, 2012), která vznikají v edici projektu, v jehož rámci se realizuje i kurz Výzkumné

metody.

2.5 Shrnutí kapitoly

Tato kapitola popisuje úvod přípravné fáze výzkumu. Je pro studenta i vedoucího práce

klíčovou etapou. Čas, který je do této fáze investován, se může zúročit v hladkém průběhu

výzkumu. Dobře připravený záměr výzkumné části práce je prevencí slepých uliček výzkumu.

Před samotným prováděním empirické (praktické) části je potřeba, aby student dokázal

odpovědět na následující otázky:

Co o problematice ví?

Jakou literaturu k tématu zná?

11

Jaké inovace by bylo možné do řešení problematiky přinést?

Nadstavbová otázka: Jakého efektu chce student dosáhnout (multiplikace výsledků -

publikace, pomoc organizaci nebo firmě, návrh realizace zakázky, přispět do diskuse

k legislativě apod.)?

Bez jejich zodpovězení nelze doporučit postup do další fáze výzkumu.

12

3 Formulace výzkumného problému a cílů

výzkumu

Student je sice již rozhodnutý, jaké oblasti se ve svém výzkumu bude věnovat, ale téma je

v této fázi stále ještě příliš široké, aby ho bylo možné řešit v absolventské práci. Proto je

třeba téma ještě dále redukovat. Jinými slovy je potřeba nalézt výzkumný problém, tedy

konkrétní inovativní nebo polemickou myšlenku, která bude ve výzkumné části práce

verifikována (potvrzována), falzifikována (vyvracena), dokazována, ilustrována.

Jeřábek (1992) definuje šest kroků od výzkumného záměru k definici výzkumného problému.

Tyto kroky lze zjednodušeně shrnout takto:

seznámení se známými výsledky výzkumů ve zkoumané oblasti,

ohraničení problematiky,

využití ověřených postupů řešení,

vyvarování se chyb předchozích výzkumů,

samostatné řešení vyvstalé otázky,

formulace otázky nové.

V některých studentských výzkumných záměrech lze identifikovat opakující se chyby:

hledání problému (výzkumné otázky) tam, kde neexistuje,

vydávání nepříznivého stavu věci za výzkumný problém.

V této situaci může pomoci, když vedoucí opakovaně klade otázku „Proč?“ a „Co?“, ta

umožní jít za zdánlivý problém a odhalit skutečnou matérii pro hledání problému.

Příklad rozhovoru vedoucího se studentkou:

S: „Chtěla bych zkoumat příspěvek na péči v domě s pečovatelskou službou.“

V: „Co na něm budete zkoumat?“

S: „Jestli za něj klienti nakupují služby v tom domě.“

V: „A proč by měli nakupovat služby?“

S: „Protože stát předpokládá, že na toto bude využíván?“

V: „Co si myslíte, že bude výsledkem vašeho výzkumu?“

S: „Že je nenakupují a peníze si nechávají.“

13

V: „Ale to se obecně ví. Existují na to i statistiky. Proč si ho klienti toho domu nechávají?“

S: „No, já nevím, nepotřebují ty služby.“

V: „Nebo nejsou kvalitní nebo dostupné nebo ty peníze zvyšují rodinný rozpočet?“

S: „No, to by taky mohlo být.“

V: „Šlo by to zjistit, myslím ty důvody?“

S: „No, to bych mohla zkoumat, ty důvody.“

Výzkumný problém by měl být přiměřený kapacitám studenta. Dalo by se doporučit zaměření

výzkumu na konkrétní, pro studenta uchopitelný, problém např. na pracovišti odborné praxe.

Obrázek 1: Nezbytné souvislosti ve výzkumu

Zdroj: autor

Všem výše zmiňovaným sektorům se tato publikace postupně věnuje v jednotlivých

kapitolách. Začněme cílem výzkumu.

Cíle výzkumu

S cíli mají někteří studenti velmi často následující problémy:

neumí ho správně naformulovat,

zaměňují cíl s aktivitami výzkumu nebo technikami.

14

Cíl výzkumu by se dal popsat jako očekávaný výsledek. Jeho formulace by měla vycházet

z pravidla SMART – S (specifický), M (měřitelný), A (akceptovatelný), R (realistický), T

(termínovaný).

Klíčové předpoklady výzkumu

Validita (platnost) – validní měření měří skutečně to, co jsme zamýšleli měřit.

Reliabilita (spolehlivost a přesnost) – reliabilní měření nám při opakovaném měření za

stejných podmínek poskytuje stejné výsledky.

3.1 Hypotézy

Hypotézy jsou výroky o vztazích mezi dvěma (či více) proměnnými, jsou formulované

nejčastěji jako otázky.

Podle Jeřábka má každá správná hypotéza následující charakteristiku (Jeřábek, 1992):

jde o výrok o vztahu mezi proměnnými,

obsahuje proměnné, které lze zjišťovat a měřit.

Teze versus hypotézy - časté chyby v zaměňování pojmů

Hypotéza je vyjádření předpokladu nebo očekávání výzkumníka. Jedná se o předpoklad

závislosti jevů (proměnných), který se bude ještě prověřovat výzkumem. Hypotéza je tedy

spíše názorem, který se bude ještě dále profilovat. Hypotézy stojí na začátku výzkumu.

Teze je obsažnější a vyjadřuje širší argumentaci postavenou často na již ověřených

hypotézách. Je více usazená, vyjadřuje již autorův postoj k problematice. Teze by měla být

diskutabilní, kontroverzní, aby mohla podnítit diskuzi. Teze je vhodné umístit spíše do

diskuse výzkumné části než do úvodu.

15

3.2 Konstrukce hypotéz

Konstrukce hypotézy probíhá podle následujícího klíče:

Obecná hypotéza - Operacionalizace - Pracovní hypotézy - Ověření hypotéz

Obecná hypotéza je první hypotéza, která obecně definuje předpoklad závislosti proměnných.

Příklad obecné hypotézy: „Studijní výsledky studentů VOŠ závisejí na kvalitě

socioekonomického zázemí.“

Operacionalizace je proces, kdy z pojmů obsažených v obecné hypotéze vytváříme

proměnné. Všechny proměnné zmíněné v hypotéze musejí mít validní operační definici, tedy

musejí být měřitelné. Rozlišujeme proměnné:

- nominální (pohlaví, bydliště, obor studia) - lze u nich sledovat četnosti, ale nelze je

poměřovat,

- ordinální (pořadové) - lze u nich určit pořadí (dosažené vzdělání, úroveň spokojenosti),

- intervalové (rozdílové) - lze u nich navíc spočítat rozdíl mezi hodnotami proměnných (výše

příjmu, počet dětí),

- poměrová (podílová) - je podobná nominální (lze porovnat), ordinální (lze stanovit pořadí),

intervalové (můžeme určit rozdíl) a přidává navíc poměr, kolikrát je jedna hodnota větší

(resp. menší) než druhá (např. teplota, počet dětí v rodině).

Pracovní hypotéza potom obsahuje předpoklad závislosti dvou a více proměnných.

Pracovní hypotézy tedy již obsahují proměnné, které lze měřit, pozorovat a zaznamenávat.

Jako konkrétní příklad operacionalizace dat u našeho příkladu poslouží následující tabulka.

Tabulka 2 – Hypotézy

Obecná hypotéza Proměnné s validní operační definicí Pracovní hypotéza

„Studijní výsledky studentů

VOŠ závisejí na ekonomickém

zázemí jejich rodiny.“

- závislá proměnná: studijní výsledky

měřené známkovým průměrem (1-3)

- nezávislá proměnná: kvalita

ekonomického zázemí měřená čistým

příjmem rodiny v intervalech např.: do

15.000 Kč, 15.000-25.000 Kč, 25.000-

30.000 Kč, více než 35.000 Kč

- studenti VOŠ: 1., 2., 3. ročníku, obor

studia

H1: Studenti VOŠSP z rodin

s čistým příjmem nad 35.000 Kč

dosahují v průměru nejlepších

studijních výsledků

H2: Studenti VOŠSP z rodin

s čistým příjmem pod 15.000 Kč

dosahují v průměru nejhorších

studijních výsledků.

Zdroj: autor

16

Hypotézy jsou výchozím podkladem pro výběr a design výzkumné techniky (sestavení otázek

v rozhovoru nebo dotazníku, nastavení podmínek a výběr vzorku u experimentu, vytvoření

kategorií pro kódování při nezúčastněném pozorování atd.)

3.3 Ověřování (testování) hypotéz

K ověřování lze použít několik statistických technik, které podrobněji popisuje např. Hendl

(2006). Testování hypotéz přichází na řadu až po sběru a zpracování dat, výklad k tomuto

tématu však zařadíme zde, protože souvisí s hypotézami velmi těsně.

Nejčastější a nejméně náročné je tzv. testování nulové hypotézy pomocí „p-hodnoty“

(probability value).

Nulová hypotéza je obvykle opakem toho, co chceme výzkumem prokázat, když zahajujeme

studii a začínáme sbírat data (opakem tzv. alternativní hypotézy, která předpokládá nějakou

závislost proměnných formulovaných pracovními hypotézami). Alternativní hypotéza přesně

vymezuje, do jaké situace se dostáváme, když nulová hypotéza neplatí.

Tabulka 3 - Příklad nulové a alternativní hypotézy

Nulová hypotéza (H0) Alternativní hypotéza (H1)

Socioekonomický status rodiny studenta

nemá vliv na jeho studijní výsledky.

Socioekonomický status rodiny studenta

souvisí s jeho studijními výsledky.

Zdroj: autor

P hodnota (p value) a hladina významnosti testu

Hladina významnosti testu (α) nám říká, jaká je pravděpodobnost zamítnutí nulové hypotézy

v případě, kdyby platila. Obvykle se určuje v rozmezí 0,01 - 0,05 (1-5% pravděpodobnost, že

zamítneme nulová hypotézu, a přitom bude platná). Pokud je p-hodnota menší než předem

stanovené α, nulovou hypotézu zamítneme.

V praxi existuje mnohem více statistických testů i s ohledem na využité proměnné

(Spearmanův koeficient, Pearsonův koeficient, t-test atd.).

Testování hypotéz je uvedeno pro kompletnost. Pro absolventské práce studentů VOŠ na něj

není nutné aspirovat.

17

4 Výběr respondentů

Výběrem osob nebo případů, které budou zkoumány, pokračuje přípravná fáze samotného

sběru dat. Prvním krokem před výběrem vzorku je stanovení základního souboru.

Základní soubor zahrnuje všechny osoby nebo případy, u kterých chceme zjišťovat platnost

hypotéz nebo poznat jejich preference. To znamená, že základní soubor může v praxi čítat tak

velké množství jednotek, že není technicky možné provést u každé z nich šetření (jediným

šetřením, které se tomuto blíží je Census - Sčítání lidí, domů a bytů pořádané ČSÚ).

Z toho důvodu saháme při výzkumech k výběru respondentů ze základního souboru.

Vybranou skupinu nazýváme výzkumným vzorkem nebo výběrovým souborem.

4.1 Výběr u kvantitativních výzkumů

U kvantitativních šetření je cílem výběru zajistit takové množství respondentů, které bude

technicky možné oslovit a zároveň jejich výběr bude charakterově odrazem základního

souboru. Tomuto jevu říkáme reprezentativita vzorku.

Aby bylo dosaženo potřebné reprezentativity, je třeba mít následující poměr výběrového a

základního souboru:

Tabulka 4 – Reprezentativní soubory

Při velikosti základního souboru přibližná velikost

výběrového souboru

Do 20 jednotek 100 %

do 100 80 %

do 1.000 40 %

do 10.000 7,5 %

do 100.000 1,5 %

do 1.000.000 0,25 %

do 10.000.000 0,06 %

Zdroj: Katriak, 1975

18

4.2 Výběry u kvalitativních výzkumů

Charakteristický pro kvalitativní výzkum je záměrný výběr vzorku, neboť vyhledáváme

vhodné respondenty na základě našeho záměru (např. zástupce extrémních poloh,

reprezentanty a „prototypy“). Výběr je však vždy nutno argumentovat a zdůvodnit.

Při výběru vzorku dáváme přednost tzv. teoretickému nasycení, tzn. že výběr vzorku se

v průběhu šetření mění, přibírají se noví respondenti, aby byl problém nebo případ posouzen

z nejrůznějších (ideálně všech) úhlů pohledu. Vzorky jsou podstatně menší, flexibilnější a

poskytují validní informace. Na druhou stranu informace od nich nejsou zobecnitelné na větší

populaci.

V kvalitativním výzkumu je nutné vybrat (Hendl, 2006):

místo výzkumu (případy)

klíčové informanty

sledované události

analyzované dokumenty

Výběrový soubor by měl být homogenizovaný, to znamená, že jeho jednotlivé prvky by mělo

téma výzkumu nějak spojovat. Např. klienti určité instituce, návštěvníci stejné akce,

konzumenti stejných potravin či služeb, partneři a stakeholdeři (dodavatelé, odběratelé,

zaměstnanci, akcionáři atd.)určité organizace, zainteresované strany řešeného problému.

Ve studentských pracích lze doporučit zaměření výzkumu tak, aby základní soubor nebyl

příliš rozsáhlý. To umožní lépe zajistit reprezentativitu vzorku. Častým omylem studentů je

to, že základním souborem je vždy populace ČR. Ale základním souborem mohou být např.

studenti jedné školy nebo zaměstnanci jednoho podniku, členové asociace, apod. Z nich poté

vybíráme výzkumný soubor podle různých kritérií.

Metod pro stanovení výběrového souboru je celá řada. Dají se však rozdělit do dvou

zásadních skupin na:

pravděpodobnostní (náhodný) výběr – jeho cílem je dát všem jednotkám v základním

souboru stejnou pravděpodobnost (proto pravděpodobnostní) dostat se do výběru.

O respondentech rozhoduje náhoda (proto náhodný).

záměrný (nenáhodný) výběr – jeho cílem je vybrat respondenty s nějakým předem

definovaným záměrem výzkumníka za účelem zastoupení výzkumníkem zvolených

charakteristik.

19

Tabulka 5 – Techniky výběru souboru

Pravděpodobnostní techniky výběru Techniky záměrného výběru

Prostý náhodný výběr,

Systematický výběr

Stratifikovaný náhodný výběr

Vícestupňový náhodný výběr

Kvótní výběr

Účelový výběr

Výběr na základě dostupnosti

Výběr na základě dobrovolnosti

Technika sněhové koule

Zdroj: autor

4.3 Pravděpodobnostní výběry

Prostý náhodný výběr

Každé jednotce v základním souboru přidělíme číslo a o výběru rozhoduje skutečně náhoda,

neboť je prováděn losem nebo na stejném principu založeném generování čísel v počítačovém

programu. Losuje se právě počet respondentů, které chceme oslovit.

Systematický výběr

Nejprve náhodným výběrem vybereme první jednotku v základním vzorku a poté každá n-tá

po ní následující. Do vzorku je zahrnuta každá n-tá po ní následující jednotka ze seznamu. N

= velikost populace/vzorku. Pozor, seznam jednotek nesmí být řazen podle nějakého předem

stanoveného schématu, které by výběr ovlivnilo.

Náhodný stratifikovaný výběr

Základní soubor rozdělíme do skupin, které určíme podle pro nás potřebného klíče (studenti

školy – do skupin po ročnících), poté provedeme uvnitř skupin prostý náhodný výběr.

Vícestupňový náhodný výběr (shlukový výběr)

U této techniky postupujeme uskutečňováním náhodného výběru v několika krocích.

Tuto techniku je vhodné využít u velkých základních souborů. Jako ideální a často citovaný

příklad lze uvést výběr respondentů za populaci ČR, kdy nejdříve náhodně vybereme

20

reprezentativní soubor okresů, v každém z nich náhodně obec a v ní náhodný menší úsek,

např. volební obvod, a nakonec vybereme jedince).

4.4 Záměrné výběry

Kvótní výběr

Kvótní výběr se snaží nalézt takový vzorek populace, který odráží některé známé vlastnosti

základní populace. Na základě toho umísťuje do vzorku respondenty tak, aby odráželi

zmíněné vlastnosti ve stejném zastoupení jako v základním souboru.

Reprezentativní vzorek může vypadat např. takto:

200 osob, z toho:

50 % mužů ve věku 25 - 35 let - z nich 15 % VŠ vzdělání, 60 % SŠ vzdělání a 25 %

vyučení

50 % žen ve věku 25 - 35 let - z nich 15 % VŠ vzdělání, 60 % SŠ vzdělání a 25 % vyučení

Je nasnadě, že jednou z nejsložitějších částí výzkumu je vyhledání respondentů

odpovídajících zvoleným kvótám v terénu.

Účelový výběr

Tento výběr je veden výhradně záměrem výzkumníka, který rozhoduje, kdo bude nejlépe

odpovídat potřebám a zaměření jeho výzkumu. Ovšem výběr musí být předem argumentován

a měl by jasně reprezentovat zamýšlenou populaci.

U účelového výběru nelze mít ambice na reprezentativitu a je určen pro kvalitativní výzkumy.

Výběr na základě dobrovolnosti

Nejméně invazivní technika, která se využívá při potřebě malého vzorku. Výzkumník „čeká“

na vytvoření vzorku podle zájmu respondentů. Rizikem je nízká reprezentativita a také fakt,

že se mohou hlásit podobné osobnosti. Respondenty necháme dobrovolně reagovat na

nabídku, neoslovujeme je přímo a nemanipulujeme jimi.

21

Výběr na základě dostupnosti

Výzkumník vybírá vzorek záměrně a v aktuální situaci volí respondenty, kteří jsou

k dispozici. Tento typ výběru je ve studentských pracích zastoupen velmi často, mělo by to

být přiznáno i v metodologické části.

Technika sněhové koule

Sněhová koule nabaluje respondenty podle doporučení předchozích respondentů.

Je to rovněž technika, která neusiluje o reprezantativitu vzorku, ale spíše o širší poznání

problematiky a teoretického nasycenosti vzorku.

Pro bližší studium výběru vzorků lze doporučit autory Hendla (2005) - kvalitativní výzkum a

Dismana (2002) - kvantitativní výzkum.

22

5 Výzkumné metody a techniky sběru dat

V úvodu je nezbytné ujasnit rozdíl mezi technikami a metodami. U různých autorů se setkáme

s různým pojmenováním téhož. Členění metod a technik se také různí, a tak níže uvádíme

jakousi syntézu různých pramenů (Jeřábek, Disman, Hendl, Reichel).

Metodu lze považovat za popis cesty výzkumem. Metoda říká, jakým způsobem bude téma

uchopeno, metodu volíme s ohledem na cíl výzkumu. Pro každou metodu jsou vhodnější a

méně vhodné techniky sběru a zpracování informací (dat).

Z hlediska metody, tedy přístupu ke zpracování matérie, rozlišujeme nejčastěji následující

metody:

statistická - umožňuje zpracovat větší počet případů a určovat u jevů korelaci,

experimentální - je zaměřena na prozkoumání dvou proměnných a závislostním vztahu

mezi nimi,

monografická - zpracovává jeden případ do hloubky a hledá konsekvence a vývojové

trendy případu,

historická - zkoumá malé množství jevů v širších souvislostech vývoje.

Mezi nejčastější techniky sběru dat patří tedy:

dotazník

rozhovor – narativní, volný, polostrukturovaný, strukturovaný

pozorování – zúčastněné, nezúčastněné, skryté

studium a analýza dokumentů – kvantitativní, kvalitativní, sekundární

Zmíněným technikám se budeme nyní níže věnovat.

5.1 Konkrétní výzkumné projekty

Pro potřeby výzkumu v absolventských pracích je možné využít širokou paletu výzkumných

metod a technik kvantitativního i kvalitativního charakteru v různých konfiguracích. Nelze

samozřejmě očekávat, že student svůj výzkum zvládne sám v kvalitě, kterou nabízejí

výzkumné projekty s miliónovými rozpočty. Cílem empirické části absolventské práce by

tedy mělo být především ověření toho, zda student:

porozuměl mechanismům výzkumu,

23

zvolil vhodné výzkumné metody,

dokázal správně „řemeslně“ provést vybranou techniku,

dokázal správně interpretovat sesbíraná data,

objevil výzkumnou chybu a dokázal ji popsat.

Vedoucí práce je odbornou oporou studentovi při přípravě výzkumu, jeho úkolem by mělo být

poskytování zpětné vazby k designování jeho výzkumu za použití některé standardizované

výzkumné metody.

Různí autoři Giddens (2005), Hendl (2006), Jeřábek (1992), Reichel (2009) uvádějí podobnou

klasifikaci výzkumných metod s drobnými odlišnostmi. Shodují se však v základních

nejfrekventovanějších metodách a technikách, které budeme nazývat výzkumné projekty.

Jejich přehled zde předkládáme. Pro práce studentů VOŠ jsou zde nabízené projekty obvykle

dobře proveditelné a přitom odborně relevantní. Pro důkladné zvládnutí vybraných metod a

technik je nezbytné, aby student nastudoval odbornou literaturu (viz seznam literatury), která

nám ještě dále vnitřně dělí zde předložené metody a techniky a předkládá různé varianty

využitelné ve specifických případech.

5.2 Kvantitativní výzkumné projekty

Korelační analýza

CÍL: Díky korelační analýze můžeme potvrdit nebo vyvrátit těsnost vztahů mezi proměnnými

(souvislost), cílem není zjistit příčinnou souvislost (kauzalitu), ale pouze souvislost jevů

(korelaci).

VYUŽITÍ: Lze ji využít např. v případě existence velkého množství kvantitativních dat, mezi

kterými chceme nalézt nové souvislosti, zformulované do hypotéz. Používá se pro hledání

odpovědí na otázku „souvisí jev X s jevem Y?“ (např. stáří člověka a výška jeho chrupu).

JAK NA TO: Velmi vhodné je získat relevantní kvantitativní data např. ze statistických

ročenek, databází veřejných institucí apod. Je samozřejmě možné je získat i samostatným

sběrem (např. ve firmě na stáži). Pro práci s daty využíváme tabulkové editory (např. MS

Excel), které nám pomohou seřadit data a zároveň vytvořit mnoho statistických výpočtů -

včetně toho nejdůležitějšího, kterým je tzv. „korelační koeficient“ měřící sílu závislosti

proměnných (Pearsonův koeficient). Díky němu můžeme konstatovat, zda se u zkoumané

hypotézy potvrdila či nepotvrdila předpokládaná korelace. K podrobnějšímu studiu lze

24

doporučit např. Hendla (2006). Korelační i níže zmíněná regresní analýza jsou vhodnými

technikami pro první závěry výzkumu, ze kterých můžeme vycházet v dalším zkoumání.

Lineární regresní analýza

CÍL: Regresní analýza rozšiřuje korelační analýzu ve smyslu směru závislosti a umožňuje

předjímat trendy vývoje nebo předpokládat závislost u nových případů.

VYUŽITÍ: Je vhodné ji využít tam, kde chceme zjistit trend vývoje nějakého závislostního

jevu a stanovit přibližnou prognózu. Doporučit by se dala lineární regresní analýza, další typy

jsou již nadstandardní a spíše je lze najít v doktorandských pracích a výzkumné praxi.

JAK NA TO: Postup je velmi podobný jako u korelační analýzy s tím rozdílem, že je vhodné

využít grafického znázornění závislosti, ve kterém vynikne tzv. regresní linie (přímka, která

ukazuje směr regrese. Pro potřeby VOŠ je dobré znát směry lineární regrese pro přímou a

nepřímou úměrnost a rozložení při nezávislosti. K dobrému zvládnutí regresní analýzy je

potřeba si osvojit pojmy, jako je směrodatná odchylka, rozptyl a variační rozpětí.

Příklad lineární pozitivní regrese (přímé úměrnosti):

V tomto případě odpovídá koeficient korelace + 0,933, tedy lze konstatovat velmi těsnou

pozitivní závislost (přímou úměrnost).

Tabulka 6 - Regresní křivka

Zdroj: Ministerstvo financí, vlastní výpočet autora

Kromě lineární regresní analýzy existují ještě další regresní vztahy, které se řadí do

vícerozměrné analýzy, ale v této publikaci pro ně není místo. Odkázat lze na Hendla (2006).

0

100 000

200 000

300 000

400 000

500 000

600 000

700 000

0 500 000 1 000 000 1 500 000 2 000 000

Výd

aje

do

kap

ito

ly M

PSV

v m

il.

Kč

výdaje celkem v mil. Kč

Závislost výdajů ČR do kapitoly MPSV v závislosti na celkových výdajích (v mil. Kč)

25

Anketa

CÍL: Zjišťování názorů na určité aktuální téma, zjišťování postojů a názorů.

VYUŽITÍ: Z hlediska metodologie je to méně náročná, ale zároveň méně relevantní a nepříliš

systematická výzkumná metoda. Hlavní charakteristikou je absence procesu výběru

respondentů. Výběr probíhá tzv. samosběrem, neoslovují se respondenti, ale jejich účast je

čistě dobrovolná, Někdy se setkáváme s výběrem formou „street corner sampling“ – oslovení

osob, které jsou v ochotni v průběhu sběru dat na jednom místě (např. před obchodem, před

úřadem) odpovídat. Pro potřeby praktické části studentských absolventských prací je to však

metoda zvládnutelná a lze ji doporučit v kombinaci s dalšími metodami. Je aplikovatelná

např. pro zjišťování spokojenosti s novou službou nebo produktem, hodnocení společenského

problému, zjištění nálady v instituci apod. Může sloužit pro pilotní studii k danému tématu a

být předskokanem pro stanovení výzkumného problému.

JAK NA TO: Klíčové je zvolení anketních otázek tak, aby byly srozumitelné a měly pouze

jednu možnost interpretace. Zároveň bychom se měli ptát v jedné otázce vždy na jednu věc.

Vzhledem k tomu, že u ankety nedochází ke standardnímu výběru respondentů, není možné

její výsledky zobecňovat.

Standardizovaný strukturovaný rozhovor (interview)

CÍL: Cílem je získat názory a myšlenkové tendence respondentů na předem dané otázky,

které souvisejí s jejich životní zkušeností.

VYUŽITÍ: Je vhodné ho využít tam, kde nepotřebujeme oslovit tak velké množství

respondentů. Tedy v situacích, kdy tazatel (student) zvládne samostatně řídit dostatečné

množství rozhovorů. Na rozdíl od dotazníků je u tohoto šetření vyšší návratnost a často i

validita získaných dat.

JAK NA TO: Strukturovaný rozhovor (interview) probíhá jako dialog mezi tazatelem a

respondentem, kdy tazatel předčítá předem dané otázky a zapisuje respondentovi odpovědi do

standardizovaného listu/dotazníku. Pořadí a obsah otázek jsou předem připraveny. Odpovědi

jsou standardizovaným způsobem zaznamenány (jsou reliabilní), jsou však relativně povrchní

(mohou být méně validní).

Výsledek strukturovaného rozhovoru může negativně ovlivnit mnoho okolností, např.

osobnost tazatele a jeho vystupování, místo a čas rozhovoru, způsob prezentace otázek.

V ideálním případě by otázky měly být formulované tak, aby tazatel nemusel respondentovi

dovysvětlovat nebo s ním jinak manipulovat.

26

V některých rozhovorech se využívají karty odpovědí, na nichž má respondent velkým

písmem natištěny možnosti odpovědí, které volí (u složitějších otázek nebo tam, kde je výběr

odpovědí možný na širší škále).

Přehledová studie (review)

CÍL: Cílem přehledové studie je nástroj pro shrnutí a vytvoření přehledu o vývoji a aktuálním

stavu poznání ve zvoleném tématu s důrazem na výsledky výzkumů a literaturu. Umožňuje

nám podrobnější seznámení s hlavními myšlenkovými směry a konkrétními autory a výsledky

ve zvoleném tématu. Nejedná se však o sestavení prostého přepisu již existujících pramenů,

ale musí obsahovat i vlastní interpretace a argumentaci autora studie.

VYUŽITÍ: Je vhodné ji využít u tématu, které má dostatečnou šíři pro sumarizaci (např.

fenomén stárnutí populace, šikana, sociální sítě apod.). Je dobré ji vytvořit jako podklad před

zahájením výzkumu nových jevů (Co bylo napsáno a před jakými otázkami stojíme?).

Přehledová studie může být součástí teoretické části absolventské práce, event. se s ní může

krýt.

JAK NA TO: Zpracování přehledové studie probíhá v několika po sobě jdoucích krocích:

1. Volba tématu

Téma by mělo být zvoleno velmi konkrétně a při jeho výběru by měl autor vymezit klíčová

slova vymezující téma, časové období, podobu publikací a žánr. To mu umožní zúžit výběr

látky pro následující kroky.

2. Vytvoření rešerší

Rešerše je proces, ve kterém vyhledáváme informace pomocí databází a vyhledávačů (dnes se

hojně využívá internetových databází), či za pomoci rešeršní služby ve výzkumných

institucích a knihovnách nejdůležitějších bodů a myšlenek. Výstupem rešerše je seznam

zdrojů, ze kterých bude studie vycházet.

3. Studium vybraných zdrojů

Tento krok není mezi studenty příliš oblíbený. Často však studenti zaměňují studium

literárních pramenů s podrobným čtením celé publikace i v případě, že se nejedná o

monografii. Proto je potřeba studentům zdůrazňovat, že při studiu je potřeba provést výběr

relevantních kapitol a ty pak důkladně prostudovat.

27

4. Analytická fáze práce s informacemi

Díky této fázi dojde k vyhledání a setřídění dat obsažených v materiálu (souboru textů), se

kterým student pracuje.

5. Syntetická fáze práce s informacemi

Poslední fází je interpretace a parafrázování studentem setříděných informací a vytvoření

výsledného textu přehledové studie.

Přehledové studie mohou být podle zaměření na práci s látkou různého typu:

systematický přehled – střízlivě, relativně objektivně, ale kriticky popisuje přehled děl a

výzkumů v tématu;

integrativní přehled – snaží se shrnovat popisovaná díla a myšlenky do ucelených

podskupin;

meta-analýza – jedná se o analyzování výsledků hotových výzkumů a již vzniklých

analýz. Meta-analýza umožňuje statisticky zobecňovat. Obtížně lze však porovnávat a

statisticky zobecňovat data, která nejsou homogenní, což týká spíše většiny případů. To je

její prubířský kámen.

Výhodou meta-analýzy naopak je, že právě díky statistickému zpracování nám ukazuje, jaké

výsledky výzkumů převažují. Ve výsledku nabízí kvantitativní přehled výsledků studií a

výzkumů v dané tematice. Nezaměřuje se tedy na kvalitativní charakter jednotlivých případů

zahrnutých do analýzy.

O meta-analýze více např. Hendl (2005).

Dotazníkové šetření (survey)

Dotazník v jeho základní podobě nahrazuje strukturovaný rozhovor a je předložený v písemné

podobě. Velkou výhodou dotazníku je pokrytí relativně velkého vzorku. V dnešní době jsou

ideální dotazníky, které může respondent vyplnit on-line na internetu. Nevýhodou

dotazníkových šetření je anonymita respondenta. Kdybychom volně parafrázovali Giddense

(2005), tak nám dotazník dává často obrázek o tom, co respondent říká a jaký chce být, než o

tom, jak myslí a jaký opravdu je.

Další nevýhodou dotazníku je nízká návratnost rozeslaných dotazníků, která může ohrozit

reprezentativitu výsledků šetření.

28

CÍL: Ověřit pracovní hypotézy u relativně velkého vzorku populace.

VYUŽITÍ: Pro studenty VOŠ je vhodný použít např. pro účely zjištění názorů menších

populací (zaměstnanci na pracovišti praxe, klienti a zákazníci organizace nebo firmy, studenti

jedné školy atd.).

JAK NA TO: Student by se měl především zaměřit na otázky ke zjištění vztahů

relevantních k dosažení výzkumného cíle. Sled otázek postupuje od snadných,

objektivních a nekontroverzních k složitějším, subjektivním a kontroverznějším. Není

šťastné začít výzkum otázkou: „Jaký je váš čistý měsíční příjem?“ nebo „Jak často se

v průměru měsíčně pohádáte se svou manželkou?“

Pro dobře vypracovaný dotazník je potřeba naplnit především následující potřeby:

pokládat jednoznačné otázky, na které existují jednoznačné odpovědi;

neptat se na více věcí jednou otázkou (Co podle vás způsobuje špatné školní výsledky

a závislost na návykových látkách?);

klást otázky srozumitelným jazykem s ohledem na populaci ;

vyvarovat se prestižních otázek (Kolik přečtete knih za rok? - Kdo přizná, že nečte?);

nepoužívat sugestivní otázky (Také si myslíte, že kouření škodí zdraví?).

Otázky v dotazníku mohou být v zásadě trojího druhu:

uzavřené - nabízejí předem stanovené odpovědi - buď dichotomní (odpověď ano – ne),

nebo položky o více tvrzeních, která má respondent vybrat (jaro, léto, podzim, zima),

někdy obsahují i položku „jiné“ a následné místo pro specifikaci.

otevřené - umožňují specifikovat respondentův názor, ale je velmi obtížné je

interpretovat a vyhodnocovat. Hodí se do kvalitativních výzkumů.

škálové - kdy respondent vybírá sílu odpovědi na pevně stanovené škále (viz Lickertova

škála - určitě ne, spíše ne, neví, spíše ano, určitě ano; a dále bipolární škály např. 1-10).

Poznámka k výzkumu bez hypotéz:

V praktické aplikaci strukturovaných rozhovorů i dotazníkových šetření je možné opustit

standardní postup pracující s pracovními hypotézami a pracovat s těmito technikami jako

s nástrojem pro zjišťování preferencí a postojů respondentů a jejich změny vzhledem k dalším

proměnným. Nejedná se však o anketu, protože využíváme proces výběru respondentů a

můžeme mít ambice na reprezentativní šetření.

29

Klasickým příkladem je průzkum předvolebních preferencí.

Provádět kvantitativní výzkum bez hypotéz (nehledáme kauzalitu ani korelaci) lze i u menších

základních souborů (např. šetření zájmu o způsoby podpory zaměstnavatelem u zaměstnanců

nějakého podniku).

Experimenty

CÍL: Cílem experimentu je nasimulovat situaci vytvořením podmínek, které výzkumník

v průběhu experimentu mění, aby zjistil vliv nezávislých proměnných a potvrdil nebo vyvrátil

formulované hypotézy.

VYUŽITÍ: Experiment není často frekventovanou metodou, ale lze ho úspěšně aplikovat

především v exaktních vědách (přírodověda, technické obory). Jeho aplikace ve

společenských vědách je samozřejmě také možná, problematická může být interpretace jeho

výsledků a etický rozměr experimentu. O problémech s interpretací viz Disman (2002).

Experimenty nám umožňují zjišťovat kauzální (příčinné) vztahy mezi proměnnými (to, co

nedokážou regresní a korelační analýza). Aby bylo možné konstatovat kauzalitu, je třeba

v experimentu splnit následující podmínky (s cílem zajistit jeho vnitřní validitu):

časová posloupnost jevů (poté, co výzkumník změní nezávislou proměnnou, dojde ke

změně závislé proměnné),

kovariace proměnných – neboli společná proměnlivost proměnných, tedy fakt, že změnou

jedné zkoumané proměnné se změní závislá proměnná,

nejtěžší podmínkou je vyloučení dalších proměnných, které ovlivňují kovariaci.

JAK NA TO:

Postup experimentu začíná obligátní definicí výzkumného problému a výzkumné otázky,

operacionalizací a definováním pracovní hypotézy.

Následuje zpracování plánu experimentu, který by měl obsahovat:

formulaci závisle a nezávisle proměnné,

plán manipulace s nezávislou proměnnou,

výběrový soubor a způsob výběru,

formulace vedlejších proměnných a také dalších vnějších podmínek.

30

V průběhu experimentu je třeba měřit hodnoty závisle i nezávisle proměnné, aby bylo možné

následná zjištění opřít o pevná data.

Po zjištění kovariace následuje druhý krok, vyloučení dalších alternativně působících

proměnných, které by mohli zkreslit nebo deformovat vztah mezi proměnnými (Ferjenčík,

2000).

Pro vyloučení vnějších proměnných využíváme následující metody:

eliminace – ideální ve chvíli, kdy je možné zcela vyloučit proměnnou z experimentu;

stabilizace a zkostnatění – udržování stejné úrovně vedlejší proměnné;

transformace vnější proměnné na nezávisle proměnnou – nejobtížnější, neboť klade na

výzkumníka nároky jak ve chvíli sledování další proměnné, tak při interpretaci (Ferjenčík,

2000).

Pro potvrzení hypotéz a závislosti proměnných se používá tzv. „kontrolní skupina“, což je

ekvivalentní skupina respondentů, u které nedochází k manipulaci s proměnnými. Přitom

dochází k stejnému měření jako u experimentální skupiny. Porovnáním výsledků pak můžeme

potvrdit závěry experimentu.

Experimenty jsou velmi náchylné na chybování v postupu a poté interpretaci. Nejčastější

chyby v experimentech (faktory ohrožující tzv. vnější validitu experimentu) předkládá

odborná literatura (Disman, 2002):

historie – ve chvíli, kdy provádíme manipulaci s nezávislou proměnnou, se ve vnějším

prostředí objeví nějaký další vliv, který může ovlivnit změny u závisle proměnné;

zrání – problematické je především u longitudinálních studií, kdy změny v závisle

proměnné může způsobit vývoj času (např. dospívání);

prostředí – existuje celá řada vnějších vlivů z prostředí, které ovlivňují experimentální

skupinu a kontrolní skupinu nikoliv (např. denní doba – únava, vliv místnosti, hlad apod.);

instrumentace – zkreslení dané rozdílnou osobností výzkumníka při zadávání úkolů nebo

odlišnými nástroji měření;

experimentální úmrtnost – odstoupení respondentů z experimentu;

testování – ovlivnění názorů respondentů při prvním měření nebo testování (respondenti

se začnou zamýšlet, nejsou spontánní).

Student i vedoucí by se s nimi měli seznámit ještě před výzkumem a pokusit se je eliminovat

správným designem experimentu.

31

Kvantitativní obsahová analýza

CÍL: Cílem této metody je porovnat rozsah nebo obsah textů a dojít ke kvantitativním

závěrům (např. nejčetněji zastoupené téma, nejčastěji užívané sousloví apod.). Jde jí o

systematický a kvantifikovaný popis projevů a textů. Tato metoda je na pomezí

kvantitativních a kvalitativních technik a často je doprovázena i kvalitativní (hlubší)

obsahovou analýzou (analýzou významu).

VYUŽITÍ: V dřívějších dobách se používala k analýze komunikace (např. projevů politiků),

později se rozšiřuje její aplikace na analýzu písemných dokumentů, statistik, novinových

textů, úředních spisů, výročních zpráv, analýz apod., v dnešní době by šla aplikovat i na

dokumenty elektronické (např. webové stránky). Velmi hojně se využívá ve výzkumu

mediálních obsahů. Jedná se o metodu využívanou tam, kde nelze využít přímých metod.

JAK NA TO: Při kvantitativní obsahové analýze postupujeme podle následujících hlavních

bodů (podrobněji opět viz odborná literatura např. Jeřábek, 1992 nebo Reichel, 2009).

1. Plán analýzy

plán by měl obsahovat vymezení kontextu, tzn. konkrétně popsat rozsah a typ textu, který

bude analyzován (např. Lidové noviny, Právo, MF Dnes, datum vydání 2. 1. 2012, rozsah

článků věnovaných novoročnímu projevu prezidenta republiky).

pokud aspirujeme na potvrzení hypotéz, obsahuje i hypotézy.

2. Stanovení operačních definic

Na tuto fázi je potřeba se velmi dobře zaměřit, volit definice co nejjednoznačněji a někdy

velmi podrobně (např. při měření rozsahu článku měřit jeho délku a šířku v cm, jakož i

velikost písma, případně počet znaků u elektronických médií). Jde o to definovat tzv.

záznamové jednotky (slovo, věta) a výpočetní jednotky (způsob měření - tj. např. čas

věnovaný tématu v projevu).

3. Konstrukce kategorií

vytvoření oblastí (kategorií), do kterých se bude kódovat odhalovaný výsledek

lze použít tematické rozdělení (relativně objektivní hledisko) nebo subjektivní kategorie

(míra formálnosti textu, emocionálnost, agrese, vulgarita) ovlivnitelné posouzením

výzkumníka - tedy méně reliabilní.

32

4. Zpracování textu a zanesení výsledků do kategorií (frekvenční analýza)

lze zpracovat jako pořadí (zastoupení dle četnosti nebo rozsahu článků) nebo komparace

(srovnání komentářů v různých novinách k jednomu tématu)

5. Interpretace výsledků, vytvoření statistiky, rozhodnutí o platnosti hypotéz

5.3 Kvalitativní projekty

Hloubkové rozhovory (in-depth interview)

CÍL: Oproti standardizovanému rozhovoru, který jde po tom, co lidé říkají, má hloubkový

rozhovor ambici zjistit, co za jejich výpovědí stojí, tedy, co si o problému skutečně myslí a

proč. Proto je mezi nimi dělítko kvantitativní a kvalitativní metody. Cílem je tedy zkoumat

příčiny a motivaci chování a jednání.

VYUŽITÍ: Velmi vhodný je v situacích, kdy potřebujeme poznat problém v co nejširším

kontextu a potřebujeme různé názory pro odhalení důležitých nových souvislostí. Nemusí

pracovat s hypotézami, může je díky němu teprve utvářet.

JAK NA TO: Hloubkový rozhovor se neřídí přísným scénářem nebo setem otázek, má

rámcový scénář, kde o obsahu otázek, pořadí a formulaci rozhoduje tazatel v průběhu

rozhovoru.

Každý rozhovor, jak hloubkový, tak standardizovaný, má několik na sebe navazujících fází,

které ho činí pro respondenta přehledným a přijatelným:

1. Zahájení

vhodné je zahájení „ledolamem“ - otázkou mimo dotazník pro navození příjemného

pocitu,

vyjasnění kontextu rozhovoru (kdo, proč, co, jak dlouho),

ujasnění pravidel rozhovoru (diskrétnost, anonymita).

2. Průběh

je dobré být věcný a mít tzv. tah na branku, jistě je dobré dávat upřesňující otázky a řídit

se pravidly aktivního naslouchání dobré udržet zájem, nepřekročit délku 60min..

3. Záznam

ideální záznam rozhovoru je pořízení audiozáznamu, pak se tazatel může plně věnovat

rozhovoru a nemusí zapisovat odpovědi. Tato metoda vyžaduje potvrzený souhlas

respondenta.

33

4. Zakončení

poděkování, informace a možnosti získat informace a výstupy výzkumu.

Obtížnější částí hloubkových nestrukturovaných rozhovorů je jejich interpretace a zpracování

výsledků (viz příslušná kapitola).

Fokusní skupiny (focus groups/zaměřené skupiny/skupinové diskuse)

CÍL: Odhalit postoje a názory lidí, kteří se v ideálním případě neznají a v jednom čase na

jednom místě společně diskutují nad předloženým problémem. Cílem může být i zjištění, co

vede lidi k jejich názorům.

VYUŽITÍ: Výsledky fokusových skupin se hodí velmi dobře jako podklad pro další

výzkumné kroky kvalitativního i kvantitativního rázu. Výsledky nám mohou posloužit jako

podklad pro konstrukci hypotéz do dotazníkového šetření, stejně jako výchozí podklad pro

pozorování nebo zpracování případových studií. Je vhodné je využít při zkoumání složitějšího

problému s více zainteresovanými stranami.

JAK NA TO: Zaměřené skupiny se sestavují na základě nějakých společných specifických

charakteristik účastníků (homogenizovaný soubor) a obsahují ideálně kolem 6-10 osob. Ty

během několikahodinového setkání (okolo 2-3 hodin) diskutují nad specifickými tématy za

pomoci jasně definovaných otázek moderátora.

Před startem skupinové diskuse je potřeba ohlídat především dvě oblasti: práce moderátora a

způsob záznamu, po skončení je třeba upřesnit způsob zpracování dat.

Klíčové jsou dovednosti moderátora, mezi jeho hlavní úkoly patří:

zajištění dostatečného diskusního prostoru pro všechny účastníky,

motivování účastníků,

sledování a kontrola předem stanovených pravidel,

hlídání a řešení konfliktů,

sledování a distribuce času mezi zúčastněné,

zachovávání objektivity a věcnosti,

rozvíjení diskuse a shrnování.

Za ideální způsob záznamu je možné považovat videozáznam, který nám pomůže odhalit i

neverbální komunikační projevy účastníků. Lze samozřejmě využít i audiozáznam.

Závěrečnou fází je interpretace výsledků a formulace závěrů.

34

V ideálním případě je dobré ke stejnému tématu uspořádat více skupin s různými účastníky za

účelem tzv. nasycení tématu. Takzvané teoretické nasycení problému nastává tehdy, když se

začnou výroky ve skupině opakovat.

35

Zúčastněné pozorování (etnografická studie)

CÍL: Nejčastěji slouží k dlouhodobějšímu zaznamenávání projevů chování a interakcí

pozorovaných objektů (osob) v přirozených situacích (zúčastněné pozorování, etnografické

studie).

VYUŽITÍ: Po zvážení záměru, ve stádiu výběru metody výzkumu je dobré znát formy

pozorování, abychom mohli rozhodnout, která bude pro potřeby zamýšleného výsledku

optimální. Hlavní formy pozorování, které mohou studenti aplikovat, shrnuje Ferjenčík

(2000):

měření – měření je využití technického vybavení nebo jiného měřícího aparátu (hodnotící

tabulka) pro sledování výsledných efektů. Je vhodné např. ke zjišťování, výkonnosti,

prodeje, výsledků projektu.

skryté pozorování – jedná se o vhodnou formu pozorování ve chvíli, kdy nechceme

pozorované osoby a jevy ovlivnit svou přítomností. Používáme k němu různá zařízení

jako např. průhledné zrcadlo, kamera). Při aplikaci skrytého pozorování však je nutné

zvážit etické hranice výzkumu a designovat ho velmi opatrně.

otevřené pozorování – v tomto případě se pozorovatel nevyděluje z pozorované skupiny,

může být i např. spoluhráčem.

skupinové pozorování – zde se v důsledku většího množství pokusných osob zvyšuje

nejenom počet pozorování, ale lze navíc sledovat i mezilidské vztahy.

JAK NA TO: Před prováděním pozorování je nutné si definovat plán pozorování, který podle

Jeřábka (1992) obsahuje vymezení:

a) předmětu pozorování - co má být pozorováno (objekt, čas, indikátory jevu, které

sledujeme);

b) způsob pozorování - tedy jakým způsobem budou jevy sledovány (zúčastněně, zjevně x

skrytě, nezúčastněně);

c) kódování - stanovení operacionalizovaných kategorií, kterým budou připisovány

pozorované jevy;

d) záznam pozorování - jak bude prováděn záznam pozorovaného (polní poznámky a jejich

struktura;

Pro definování toho, jak na to je vhodné se přidržet negativního vymezení - nejčastějších chyb

při pozorování (např. Jeřábek, 1992; Disman, 2002).

36

Úkolem vedoucího práce je upozornit studenta (např. odkazem na literaturu) na tyto chyby

ještě před zahájením samotného pozorování. Literatura uvádí celou řadu chyb při pozorování.

Zde uvádíme ty, které se ve studentských pracích vyskytují opakovaně:

nevěcnost – výběr jáských hodnot na úkor předmětných vztahů;

zkreslený úhel pohledu – špatný výběr, vypuštění nebo přebytek znaků;

stranění – předběžné ovlivnění druhými, individuální předsudky vůči lidem a skupinám

lidí;

apetenční efekt – výběr pozorovaných jevů, které očekáváme v očekávaném směru;

ukvapenost – při závěrečném úsudku může dojít k ukvapenému hodnocení, které bude

v rozporu s následně vypozorovanými znaky: nebudou ale zohledněny, protože úsudek byl

již vytvořen.

Případové studie, kazuistiky (case studies)

Tato snad nejčastěji používaná metoda je někdy mylně považována studenty za nejsnazší.

Dobře zvládnutá případová studie však musí také respektovat určitá pravidla a postupy.

CÍL: Případová studie se snaží co nejkomplexněji prozkoumat jeden případ z hlediska vztahů

a vnějších souvislostí. Cílem případové studie je odhalení faktorů, které ovlivňují dynamiku

případu.

VYUŽITÍ: Případových studií je několik typů, které jsou charakterizovány právě jejich

aplikací:

osobní případová studie - výzkum jedné osoby (klient, zaměstnanec, učitel), pozornost

věnujeme minulosti a faktorům, které způsobily danou situaci (rozvod, drogová závislost);

studie komunity - předmětem zkoumání je zkoumá jednu nebo více komunit;

studie sociální skupiny - výzkum malých komunikujících skupin (třída, zaměstnanecký

kolektiv, třída);

studie organizací - předmětem zkoumání jsou firmy, školy, neziskové organizace, státní

instituce;

zkoumání programů, událostí, rolí a vztahů.

JAK NA TO: Případová studie obsahuje i popis dopadů aplikovaných postupů (např. jak

metoda práce s klientem ovlivňuje jeho stav, jak nové metody komunikace ovlivňují chod

firmy, jak nové postupy zefektivňují výrobu atd.). Velmi důležité je vybrat záměrným

37

výběrem analyzovaný případ, vztah nebo organizaci. Každý výběr musí být náležitě

zdůvodněn.

Případová studie by měla obsahovat následující kroky:

1. Definice výzkumné otázky (Jak se projevuje aplikace nového prvku do výroby? Jaký

dopad má rozvod rodičů na sociální kontakty dítěte?).

2. Popis případu.

3. Zdůvodnění výběru případu.

4. Metody sběru dat a jejich odůvodnění vzhledem k problému.

5. Interpretace výsledků.

Velmi častým problémem u studentských kazuistik je to, že se stávají žánrem vypravování,

bez další interpretace popsaných dat. Kazuistika sama o sobě není již hotovým výzkumným

šetřením, ale pouze klíčovým podkladem pro interpretaci a vyvození závěrů výzkumu.

Sekundární analýza dat

CÍL: Cílem sekundární analýzy je objevení nových souvislostí uvnitř již získaných a

zpracovaných dat. Výsledkem této techniky může být např. vytvoření určité typologie nebo

popis nových souvislostí a jejich vliv na již známé skutečnosti - potvrzení či vyvrácení již

uznávaných skutečností. Cílem je tedy podrobně objasnit dokument, motivy autora, vliv doby

a dalších okolností na výsledný text a interpretovat ho novým způsobem.

VYUŽITÍ: Jedná se o analýzu nejrůznějších druhů dokumentů, jako jsou statistické ročenky,

články z tisku a odborné literatury, ale i fotografie, záznamy rozhovorů, projevů, diskusních

skupin na webu a mnoho dalších zaznamenaných slovesných projevů.

JAK NA TO: V úvodu je nezbytné vybrat dokumenty, které budou analyzovány. Je možné

zpracovat rešerši dostupných informačních zdrojů a vybrat z nich ty pro analýzu. Výběr je

nutné dobře argumentovat.

5.4 Triangulace metod

Jednotlivé techniky výzkumu se v praxi různě kombinují a dochází k jejich vzájemnému

prostupování. Obvykle výzkumník využívá nějaké oblíbené techniky, které dobře ovládá,

velmi praktické je vytváření výzkumných týmů.

38

Triangulace umožňuje navázat na sebe více metod, kterými pracujeme např. s jinými

populacemi za účelem získání komplexnějšího obrazu reality.

Proto i ve studentských výzkumech je dobré volit více metod a technik, které ve vzájemné

kombinaci mohou lépe vystihnout podstatu zkoumaného jevu.

Hendl (2005) popisuje tři typy triangulace:

datová - pracujeme s více datovými soubory, více případy atd.;

metodologická - pro analýzu a interpretaci dat využíváme různých metod;

výzkumnická - šetření provádí více výzkumníků.

Z hlediska absolventských prací lze doporučit zajištění alespoň datové a případně

metodologické triangulace.

39

6 První setkání s terénem - předvýzkum,

pilotní studie

Pilotní studie

Cílem pilotní studie je zjistit relevanci našeho výzkumného záměru. Je vhodné ji provést

formou rozhovoru s několika lidmi, kteří mají v oboru přehled. Někdy může dojít k tomu, že

studenti chtějí zkoumat něco, co se z hlediska složitosti problému nedá postihnout v celku

nebo naopak mohou řešit již objasněné téma.

Pilotní studie může odhalit i chyby v projektovém záměru a v realizovatelnosti výzkumu

(nedostupnost respondentů, nemožnost operacionalizace atd.).

Tomu by měla pilotní studie zabránit.

Předvýzkum

Více autorů (Jeřábek, 1992; Disman, 2002) se shoduje na tom, že tato fáze je nezbytná a

správný výzkum se bez ní nemůže obejít i přesto, že je někdy náročná a po jejím absolvování

je nutné poupravit připravený záměr výzkumu. Díky předvýzkumu lze odhalit problémy, které

by nastaly v dalších výzkumných fázích. Předvýzkum je vlastně test výzkumných nástrojů,

ověření toho, zda v praxi budou fungovat tak, jak jsme zamýšleli. Díky odhaleným

nedokonalostem je možné provést dílčí úpravu technik (formulace otázek, technika kódování,

apod.).

Předvýzkum by se tedy neměl v relevantním výzkumném projektu vynechat.

Předtím, než student začne se sběrem dat ke svému výzkumu, měl by pomocí předvýzkumu

zajistit, aby jeho šetření splňovalo dva hlavní principy správného projektu - bylo validní a

reliabilní.

Úkolem vedoucího práce by mohlo být kritické posouzení reliability studentova výzkumného

nástroje a validity měření konkrétního jevu.

40

7. Zpracování dat

Poté, co student/výzkumník připraví design výzkumu volbou z některých standardizovaných

technik u standardně vybraného vzorku, nastává klíčová fáze: získat data z terénu a správně je

zaznamenat. Jedinečná příležitost získat exkluzívní data se nemusí opakovat. Práce s daty má

dvě hlavní fáze:

sběr a zaznamenávání dat (7.1)

třídění a čištění dat (7.2)

7.1 Sběr a zaznamenávání dat

Při sběru a zaznamenávání se dostáváme do fáze, ve které je student (výzkumník) poprvé

naostro v terénu a má jedinečnou možnost sebrat data v reálném čase s vytipovanými

respondenty. Tato situace je neopakovatelná, neměly by se v ní stávat chyby, a tak musí být

dobře připravena.

Zaznamenávání dat se liší podle charakteru výzkumu od podrobného doslovného záznamu

(audionahrávka) přes studentem zaznamenané jevy (polní poznámky) až po kódované

záznamy (standardizovaný dotazník).

Způsoby záznamu informací:

- video nebo audionahrávka

Pro video a audionahrávku je nezbytné získat souhlas nahrávaných (model release), aby

nedošlo k porušení práva na ochranu osobnosti.

Výhody: nespornou výhodou je možnost se opakovaně vracet k nasbírané látce a hledat v ní

nové skutečnosti; vhodné jsou pro zaznamenání focus group a všech druhů rozhovorů.

Nevýhody: pro některé účastníky může být záznam skličující a mohou se stylizovat do

různých pozic a rolí, diskutabilní je jejich využití u pozorování.

- dotazník

Výhody: umožňuje standardizovat odpovědi respondentů do porovnatelných kategorií, je

velmi rychlý a při dobré struktuře a formulaci otázek dokáže za krátký čas získat užitečné

informace.

41

Nevýhody: redukuje možnosti odpovědí do kategorií připravených výzkumníkem; je velmi

anonymní a umožňuje respondentovi dělat se lepším nebo jiným, než ve skutečnosti je.

- kódování tazatelem

Výhody: poskytuje prostor pro volnou odpověď respondenta s tím, že tazatel zaznamenává

odpověď do předem připravených kategorií. Tazatel může pozitivně ovlivnit technickou

správnost odpovědí respondenta.

Nevýhody: je náročnější na dovednosti aktivního naslouchání tazatele, jeho schopnost

porozumět odpovědi a zařadit ji do správné kategorie.

- otevřené kódování

Výzkumník vytvoří formulář kategorií, které jsou důležité pro hledání odpovědí na výzkumné

otázky, jednotlivým kategoriím přiřadí i jevy, které je charakterizují. Využívá se jak ke

zpracování dat z kvalitativních přístupů, tak i ke kódování otevřených otázek v dotaznících.

Nejprve je nezbytné připravit kódovací klíč, jenž by měl variabilitu sledovaného jevu rozdělit

do kategorií vyčerpávajícím způsobem.

Třídy by měly být voleny tak, aby nebylo možné jeden jev zařadit do více kategorií.

Klasifikace do kategorií by měla být provedena ve stejné rovině obecnosti.

Příklad: pozorování neverbálních signálů dětí během hry:

Kategorie A: radost

Zaznamenávané jevy: letmý úsměv, hlasitý úsměv, radostný výkřik, zdvižené ruce nad hlavu,

třepání rukama.

Kategorie B: přemýšlení

Zaznamenávané jevy: prst v nose, nepřítomný pohled, oči nahoru.

Otevřené kódování umožňuje skládat jevy v kategorie a pružně přidávat kategorie nové, když

se opakují nové nezařazené jevy.

- terénní poznámky

Jedná se o zápisy z terénu, používají se např. při etnografických studiích, kde mohou být

zpracovány formou deníku nebo popisu hlavních poznatků. Jedná se o chronologické zápisy

pořizované výzkumníkem v terénu. Ideální je sestavit pro poznámky klíč, podle kterého

budou zaznamenávány. Usnadní to jejich následné zpracování.

42

7.2 Třídění a čištění dat

Druhou fází práce s daty je jejich čištění. Jedná se zejména o odpovědi respondentů, které

jsou nejasně označeny, nevyplněny nebo nesplňují jiná kritéria pro správnost záznamu.

V žádném případě není možné nezjištěná data „dohádávat“. Máme dvě možnosti. Nevyplněná

data kódujeme - buď jako neví (obvykle číslovkou 0) nebo jako chybějící hodnota (kódováno

číslovkou 9). Pokud to neovlivní výsledek, je ideální nezahrnout chybějící údaj do analýzy.

Čištění dat je velmi složitý proces, na který v praxi existují zvláštní skripty a počítačové

programy.

U kvantitativních výzkumů je velmi vhodným prostředkem třídění tabelace dat do

přehledného schématu (tabulky). Tabelace dat do počítačového editoru je nejlepší přípravou

pro následující výpočty (Pro studenty VOŠ lze doporučit snadno dostupný editor MS Excel).

Přitom rozlišujeme třídění:

třídění prvního řádu – třídění podle jedné proměnné

třídění druhého řádu – třídění podle dvou a více proměnných

Tabulky 7 a 8 - Třídění dat

- třídění prvního řádu

Počet respondentů podle pohlaví

Muži Ženy Celkem

234 265 499

- třídění druhého řádu

Distribuce vzdělání podle pohlaví (absolutní četnosti)

ZŠ Vyučen/a SŠ VŠ Celkem

Muži 4 65 78 31 178

Ženy 3 67 68 22 160

Celkem 7 132 146 53 338

Zdroj: autor

43

Před analýzou a výpočty je však nezbytné provést převedení dat do numerických symbolů, to

nám umožní používat statistické funkce.

Příklad převedení dat do numerických symbolů:

- pohlaví: Žena=1, Muž=2

- dosažené vzdělání: ZŠ=1, vyučen=2, SŠ=3, VOŠ=4, VŠ=5

- míra souhlasu: zcela souhlasí=1, spíše souhlasí=2, spíše nesouhlasí=3, zcela nesouhlasí=4

U kvalitativních výzkumů nelze data jednoduše tabelovat a převádět do číselných symbolů.

Spíše jde o to, jak sesbíraný materiál bude prezentován, aby zachytil podstatu sledovaných

jevů. Hendl (2005) uvádí 4 techniky pro přepis kvalitativních dat:

- doslovná transkripce

Jedná se o autentický převod nasbíraného textového materiálu. Výsledný text může být

očištěn od nadbytečných slovních parazitů, může být stylisticky upraven, případně zbaven

dialektu (pokud to charakter výzkumu umožňuje). Neměl by tím být zasažen obsah materiálu.

Výsledný text je možné komentovat např. s využitím poznámkového aparátu. Lze využít i

zvýraznění některých pasáží relevantních pro výstup.

- komentovaná transkripce

Tam, kde kromě verbálních dat je užitečné zaznamenat a využívat i neverbální signály, je

vhodné použít této metody. Za použití zvláštních znaků zaznamenáváme důležité znaky, jako

jsou např. (zdůraznění, významné pauzy, smích, smutek v hlase apod.). Právě série znaků

(jako např. #, @, $, apod.] a legenda k nim může mnohem přesněji dokreslit reálnou

situaci při sběru dat. Zápis zkratkami zároveň zpřehlední text.

Komentovaná transkripce může být provedena i formou glos na okraji stránky.

- shrnující protokol

Tato technika třídění dat je velmi zrádná, neboť jejím výsledkem jen redukovaný materiál.

Tato redukce může vynechat důležité části textu, věty apod. Zároveň může docházet ke

shrnování nelogicky. Na druhou stranu je účinná při třídění velkého množství materiálu.

- selektivní protokol

U selektivního protokolu nejde o zachycení celého kontextu výpovědi, spíše se soustředí na

zachycení předem definovaných informací (např. ke konkrétnímu tématu). Ostatní informace

se zcela vypouštějí. Lze tedy protokolovat informace získané pomocí různých technik sběru

44

dat (pozorování, rozhovor). Je vhodný tehdy, když hledáme konkrétní aspekty nějakého šíře

definovaného problému (Hendl, 2005).

Technika klade velké nároky na dovednosti výzkumníka, který by měl dokázat shrnovat a

sjednocovat informace na stejné úrovni důležitosti a obecnosti. Shrnování probíhá jako stavba

pyramidy – v dalších krocích se shrnuje již roztříděný materiál směrem k vyšší rovině

abstrakce. Hendl (2005) uvádí 6 způsobů redukce textu:

vypuštění – vypouštění opakujících se výpovědí;

zobecnění – pokud se v textu objeví stejné výpovědi, z nichž jedna je na vyšší rovině

obecnosti, pak tato dostane přednost;

konstrukce – konstrukce jedné výpovědi z několika dílčích;

integrace – výpověď, která je obsažena v nějaké jinévýpovědi vytvořené konstrukcí, se

vypouští;

selekce – zachování ústředních výpovědí zobrazujících podstatné informace;

vázání – výpovědi, které spolu souvisejí obsahově, se uvedou na jednom místě v textu

svázaně.

Očištěná data dále třídíme, Miovský (2006) uvádí metody třídění, z nichž vybíráme

následující:

Metoda vytváření trsů: Tato metoda třídí data do skupin podle jejich podobnosti.

Podobnost může být tematická, časová, prostorová.

Metoda zachycení vzorců: Tato metoda je technicky podobná jako vytváření trsů. Snažíme

se pomocí ní vyhledávat a zaznamenávat složitější procesy a struktury.

Metoda kontrastů a srovnávání: Snažíme se roztřídit data do ucelených skupin, které mají

společný hlavní znak, který je identifikuje. Skupiny se ale liší dle nějakého podstatného

rozdílu. Od této metody je jen krůček k vytváření typologií.

Metoda užívání metafor: Metoda, která může data zkreslit, ale na druhé straně může

zjednodušit pochopení příjemcům výzkumu.

45

8 Interpretace a prezentace výsledků

Část výzkumu, ve které se interpretují výsledky, bývá jednou z nejobtížnějších, zvlášť ve

chvíli, kdy kvalita nebo kvantita sebraného materiálu je na nedostatečné úrovni. Jedná se o

fázi, kterou mohou potencionální oponenti snadno zpochybnit. Zvláště ve společenských

vědách je interpretace výzkumu problematická kvůli riziku nepostižení všech proměnných,

které ovlivňují výsledky výzkumu.

Jednou z nejčastějších chyb je neuvážené tvrzení o kauzalitě či korelaci. Chyby v interpretaci

uvádí přehledně např. Disman (2002). Jedná se o chyby, kdy dochází k interpretaci kauzality

nebo korelace mezi dvěma proměnnými s nezohlednění dalších proměnných (chybějící

střední člen; poté, tedy proto; dvojí příčina). Těmto chybám můžeme předejít využitím

testování nebo využitím vícerozměrných analýz (faktorová analýza, pěšinková analýza,

klastrová analýza a další), což jsou metody, které však jdou nad rámec studia VOŠ.

8.1 Prezentace výsledků

Prezentace výsledků výzkumu může být příležitostí, ale i pastí dobrého výzkumu. Dobře

provedená prezentace může i částečně vylepšit dojem z ne zcela přesvědčivých výsledků

výzkumu.

Velmi efektním způsobem prezentace výsledků jsou především:

tabulková zobrazení – mělo by vždy uvádět velikost vzorku a absolutní četnosti (častá

chyba zobecnění: 25 % zastoupení odpovědí při 4 respondentech znamená 1 respondenta

s touto odpovědí)

grafická zobrazení

diagramy

mapy a plánky (především u kvalitativních výzkumů)

Každá tabulka, graf nebo diagram by měly být řádně popsány – měly by obsahovat název a

pojmenování proměnných a také zdroj, ze kterého vzešly výsledky.

Příklady grafů a tabulek naleznete v pracovních listech v obrazové příloze na konci této

publikace.

Při interpretaci kvantitativních se velmi často využívají i jednoduché statistické operace,

jakými jsou:

46

aritmetický průměr – lze určit pouze u kardinálních proměnných a vypočte se jako součet

hodnot všech jednotek dělený počtem jednotek;

modus – nejčastěji zastoupená hodnota;

medián – střední hodnota souboru, prostřední člen z řady za sebou seřazených jednotek

podle pořadí ;

rozptyl a směrodatná odchylka – určují, jak se liší náhodné veličiny od aritmetického

průměru. O tom, zda se jedná o velkou či malou variabilitu souboru, rozhoduje tzv.

variační koeficient (výsledek v %).

variační rozpětí – ukazuje šíři souboru od první do poslední jednotky;

určení kvantilů (kvartily, decily apod.) – rozdělení souboru do stejně velkých podskupin;

podle růstu některé proměnné (např. příjmové decily – rozdělují populaci na 10 podskupin

podle výše příjmů).

O statistickém zpracování lze opět odkázat na vyčerpávající práci Hendla (2006).

Při prezentaci kvalitativních výzkumů může být výstupem vytvoření nějaké typologie,

popisující nalezené vztahy a souvislosti, osoby a předměty a další jevy. Správně vytvořená

typologie dokáže definovat kategorie podle jednoho specifického znaku. Kategorie jsou

vzájemné nepropojené. Jako argument pro novou typologii poslouží zvýraznění hlavních

rozdílů mezi typy a také zdůraznění společných znaků jednotlivých případů, které jsou

zařazeny k totožnému typu.

Jako příklad lze jmenovat:

Jungova typologie osobnosti: introvert x extrovert

Esping-Andersenova typologie sociálních států: liberální x konzervativní x sociálně

demokratický

Stejně jako kolem Jungovy typologie, tak i kolem Esping-Andersenovy vznikly další podobné

typologie jiných teoretiků. Typologie se však vzájemně nevylučují, protože každá jednotí

případy do typů podle jiného klíče.

8.2 Závěrečná zpráva výzkumu

Klíčovým nástrojem pro prezentaci výsledků je „výzkumná zpráva“ nebo „závěrečná zpráva

výzkumu“. A jak k takové závěrečné výzkumné zprávě přistoupit?

47

Ač se jedná o závěrečnou zprávu, je dobré na ni pracovat již v průběhu výzkumu. Je vhodné

chronologicky sepisovat poznámky k úvodu zprávy, bibliografii, popsat metodologii,

zaznamenávat průběh, nestandardní situace ve výzkumu, výsledky a interpretace. Ve finální

části pak zkompletovat zprávu a sjednotit styl. Velmi vhodné je zprávu strukturovat. Jednou

z nejčastějších, přehledných a pro účely studentských výzkumů vhodných metod

strukturování zprávy je tzv. metoda IMRAD.

Struktura IMRAD vychází ze zkratek anglických slov I (Introduction) M (Methodology) R

(Results) and D (Discussion). Tedy podrobněji:

Úvod – obsahuje cíl a účel výzkumu, popis výzkumného problému (výzkumnou otázku),

hypotézy.

Metodologie – popisuje konkrétně rámec výzkumu (prostředí, doba a délka), použité metody

sběru dat a také definuje cílovou skupinu (základní a výběrový vzorek).

Výsledky – definuje, k jakým závěrům výzkumník došel, zda potvrdil nebo vyvrátil platnost

hypotéz nebo zda objevil nějaké nové skutečnosti, kterými je třeba se zabývat v budoucnosti

(častý výsledek především v kvalitativních studiích).

Diskuse – formulace širších závěrů ve srovnání s dalšími výzkumy, formulace dalších

výzkumných problémů do budoucna.

Multiplikovat závěrečnou zprávu lze dále:

v článku v odborném periodiku;

příspěvkem na odborné konferenci;

formou multimediální prezentace před zainteresovaným publikem (např. objednatelem

výzkumu);

ve formě posteru na konferencích;

formou tiskové zprávy.

48

9 Nejčastější chyby ve studentských

výzkumných projektech

Výzkumný problém

1. Formulace výzkumného problému (rada: nezkoumat dávno vyzkoumané např. příčiny

rozvodovosti, role manažera apod.), nezkoumatelné nebo zbytečné a banální (proč si lidé

pořizují psa).

2. Nedostatečně popsaná a promyšlená metodologie.

3. Přílišný důraz na rozlišení kvalitativní a kvantitativní a následný zmatek v metodologii.

4. Nedodržení posloupnosti výzkumných kroků (provedení dotazníkového šetření a následné

tvoření hypotéz a provázání s teoretickou části, jinými slovy student provede výzkum

v místě, kde se cítí jistý, ale ignoruje nutnost teoretického ukotvení problematiky, např.

chce zjistit spokojenost klientů se službou či výrobkem, ale netuší, kterých teoretických

pojmů se to týká).

5. Chybné nebo žádné stanovení cílů výzkumu, výzkumu pak chybí tah na branku.

Stanovení cíle výzkumu by nemělo chybět hned v úvodu práce. Někteří studenti mají za

cíl prosté provedení nějaké metody nebo techniky sběru dat. Jindy zase je cíl vágně

naformulován. Stanovení cílů pro studenty obtížným úkolem, je potřeba je navést

alternativními otázkami – „Co bude výsledkem? Jak poznáte, že se to povedlo? Co

očekáváte, že bude objasněno?“ apod.

6. Neprovázanost teoretické a výzkumné části práce. Ty by se měly vzájemně doplňovat a

odkazovat na sebe.

Student klade výzkumnou otázku, zda pracovně právní vztahy v konkrétní firmě

odpovídají současné české legislativě. Tímto směrem je cílen výzkum. V rámci teoretické

části jsou zpracovány možnosti dané aktuální verzí Zákoníku práce. Další část, kterou

student reálně zpracoval – strategický rozvoj a manažerské řízení - není z hlediska

formulované výzkumné otázky potřebné, je nadbytečné.

Výběr metod

7. Uzpůsobení výzkumu vybrané metodě sběru dat namísto opačné logiky.

(Pokračujeme v příkladu z bodu 6). Student se rozhodl pro analýzu dokumentů (smlouvy

a dohody) jako pro základní výzkumnou metodu. Záhy zjistil, že tato metoda není

49

dostatečná, že ji musí doplnit dotazníkové šetření a polostrukturované rozhovory. Ředitel

firmy navrhoval, aby respondenty byli členové vrcholového managementu. Student

vytvořil skupinu respondentů ze všech úrovní a typů pracovních pozic pokrývající

věkovou a gender strukturu. Tuto skupinu následně považoval za reprezentativní.

Výběr respondentů

8. U kvantitativních výzkumů je zvolen příliš široký základní soubor, což vede k obtížím při

získávání reprezentativního vzorku.

9. U kvalitativního výzkumu není soubor respondentů homogenizován, je vybrán bez

logického klíče (při zkoumání spokojenosti klientů se službami cestovních kanceláři si

student vybere bez argumentů 3 klienty z Prahy).

10. Chybná interpretace slova „náhodný“ výběr. Náhodný výběr neznamená, že student osloví

někoho, koho náhodou může. V takovém případě by šlo o výběr nenáhodný na základě

dostupnosti.

Sběr dat

11. Nadbytečné otázky v dotaznících jdoucí nad rámec zkoumané látky.

Vyplnění dotazníku neznámými a nezainteresovanými respondenty by mělo pokrýt

minimum času (max. 10 minut, s preference uzavřených otázek, např. 8 uzavřených + 1

otevřená). Méně je někdy více. Nadměrný počet otázek snižuje návratnost dotazníků.

Uzavřené otázky zjednodušují kódování a celkové zpracování. Do optimálního počtu

otázek je třeba započítat i otázky kontrolní.

Interpretace výsledků

12. Zobecnění výsledků na větší populaci než je základní vzorek.

13. Vytváření obecných závěrů z kvalitativních výzkumů.

50

10 Doporučená a použitá literatura

BABBIE, Earl Robert. The practice of social research. 9th ed. Belmont: Wadsworth, 2001.

ISBN 0-534-57474-2

BIERNÁTOVÁ, Olga. Bibliografické odkazy a citace dokumentů dle ČSN ISO 690 (01 0197)

platné od 1. dubna 2011, SKŮPA, Jan. Brno: 2011, Datum citování: 6. 2. 2012. Standardní

identifikátor. Dostupné z: http://citace.com/soubory/csniso690-interpretace.pdf

CIPORANOV, Denis. Práce se zdrojovou literaturou. Praha: Vyšší odborná škola sociálně

právní, 2012. (před tiskem) ISBN bude uděleno

DISMAN, Miroslav. Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum, 2002.

ISBN 80-24601-39-7

FERJENČÍK, Ján. Úvod do metodologie psychologického výzkumu. Praha: Portál, 2000.

ISBN 80-7178-367-6

GIDDENS, Anthony. Sociologie. Praha: Argo, 2005. ISBN 80-7203-124-4

HENDL, Jan. Kvalitativní výzkum. Praha: Portál, 2005. ISBN 80-7367-040-2

HENDL, Jan. Přehled statistických metod. Praha: Portál, 2006. ISBN 978-80-7367-482-3

CHRÁSTKA, Miroslav. Metody pedagogického výzkumu. Praha: Grada, 2007.

ISBN 978-80-247-1369

JEŘÁBEK, Hynek. Úvod do sociologického výzkumu. Praha: Carolinum, 1992.

ISBN 80-7066-662-5

KATRIAK, Martin, MILLY, Sigfried. Metódy a techniky sociologického výskumu. Bratislava:

Vysoká škola ekonomická, Fakulta národohospodárska, 1978. ISBN neuvedeno.

MIOVSKÝ, M. Kvalitativní přístup a metody v psychologickém výzkumu. Praha: Grada, 2006.

ISBN 80-247-1362-4

MUNZAROVÁ, Marta. Lékařský výzkum a etika. Praha: Grada, 2005. ISBN 80-247-1024-2

PUNCH, Keith, F. Úspěšný návrh výzkumu. Praha: Portál, 2008. ISBN 978-80-7367-468-7

REICHEL, Jiří. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Praha: Grada, 2009.

ISBN 978-80-247-3006-6

51

11. Pracovní listy - obrazové přílohy:

Kontingenční tabulka (druhého stupně)

Zdroj: http://profeseonline.upol.cz/primarni-prevence-kardiovaskularnich-onemocneni-u-

zamestnancu-velke-nemocnice/, 31. 1. 2012

Graf pro zobrazení korelace

Silná pozitivní korelace zobrazení korelace blízká nule

Zdroj: http://athena.zcu.cz/kurzy/spne/000/HTML/39/, 30. 1. 2012

52

Gaussova křivka

- zobrazuje normální rozložení jevů v populaci

http://www.iqtest-center.com/iq-scores.php, 30. 1. 2012

Krabičkový diagram (box plot)

- umožňuje zobrazit hlavní charakteristiky souboru dat (průměr, modus, medián, kvartily,

variační rozpětí)

.

Zdroj: http://www.demografie.info/?cz_detail_clanku=&artclID=680&, 30. 1. 2012

53

Sloupcový diagram (histogram)

- umožňuje srovnat hodnoty u různých podsouborů nebo jednotek

Zdroj: http://www.qpro.cz/?id=Pocasi-v-Chlumci-nad-Cidlinou, 30. 1. 2012

Výsečový graf (variantou je tzv. prstencový graf)

- umožňuje zobrazit rozložení (podíl) podsouborů v celém souboru

Zdroj: http://www.oahovorcovicka.cz/ekv/ekv.html, 30. 1. 2012

54

Spojnicový diagram (Polygon)

- umožňuje vidět vývojové trendy a spojitost vývoje

Zdroj: vlastní výpočet autora, 24. 1. 2012

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

Podíl výdajů státního rozpočtu do kapitoly MPSV

podíl výdajů do …