93371151 SPSS Najnovije Izdanje II

  • Published on
    08-Aug-2015

  • View
    268

  • Download
    5

Embed Size (px)

Transcript

<p>SPSS za psihologe i pedagoge</p> <p>1</p> <p>SPSS za psihologe i pedagoge</p> <p>Predgovor Ovaj tekst koji je pred Vama, pokuae da Vas uvede u osnovne primjene statistikih procedura u okviru statistikog programa SPSS. Danas se svi statistiki poslovi obavljaju primjenom vie ili manje sloenih kompjuterskih programa, te smo mi pokuali da uvedemo itaoca u svijet kvantitativne analize podataka u praksi, kroz jednostavan korak-po-korak pristup koritenja statistikih analiza i programa SPSS. Svako poglavlje smo pokuali da ilustrujemo praktinim primjerom, tako da je itaocima lake da savladaju logiku metodologije i statistike u konkretnom sluaju. Svako poglavlje koje se bavi odreenom statistikom operacijom koncipirano je tako da prvo prui uvid, u najkraim crtama, u matematiku pozadinu operacije, a nakon toga i u primjenu operacije kroz primjer u SPSS-u. Knjiga je zasnovana je kako na viegodinjim iskustvima autora u radu sa praktinim statistikim problemima, tako i sa uvidom u edukativne potrebe studenata drutvenih nauka. Namijenjena je prvenstveno studentima socijalnih nauka, kao tu su psihologija, sociologija, pedagogija i socijalni rad, ali mogu je koristiti i profesionalci koji nemaju iskustva u radu sa statistikim programima. Iako postoji i drugi programi za statistike analize, mi smo se odluili za SPSS iz prostog razloga jer je najrasprostranjeniji i najdostupniji paket ne samo kod nas ve i u svijetu, ali logika rada je toliko slina u veini programa, da su znanja potpuno prenosiva. Treba napomenuti da knjiga ne pretenduje da bude udbenik iz statistike, ve da poslui kao vodi za primijenjenu statistiku. Za detaljniji uvid u statistiku kao nauku (bar onaj dio koji je obuhvaen ovim prirunikom), preporuujemo Vam da obratite panju na osnovne udbenike kao to su Statistika za psihologe edomira Dragievia i Osnovne statistike metode za nematematiare Borisa Petza. to se tie daljeg usavravanja u baratanju statistikim programom SPSS preporuujemo udbenik Statistika u psihologiji - prirunik Lazara Tenjovia.</p> <p>UVOD1</p> <p>SPSS za psihologe i pedagoge</p> <p>2</p> <p>O psiholokim istraivanjima U istraivanjima u psihologiji, kao i u ostalim drutvenim naukama, se nastoji operisati sa to je mogue vie objektivnih i mjerljivih injenica. Takvo nastojanje, koje se ostvaruje kroz primjenu i pridravanje metodolokih standarda u istraivanjima, omoguava razvoj nauke na empirijski dobijenim, provjerljivim, podacima. Iz toga proizlazi da psihologija kroz metodoloki korektna istraivanja ostvaruje dvostruku korist. Kao prvo, mogunost stalnog razvoja i kumulacije psiholokih saznanja baziranih na empirijskim podacima i argumentima koje oni pruaju. I kao drugo, mogunost primjene sofisticiranih statistikih metoda u razmatranju velikog broja fenomena i njihovih meusobnih odnosa. Stoga je potpuno jasno zato se insistira na potivanju metodolokih naela u psiholokim istraivanjima. Kroz svakodnevni ivot ljudi se susreu sa brojnim psiholokim pojavama. Opaaju ih, interpretiraju i o njima donose zakljuke i sudove. Takva saznanja se nazivaju zdravorazumskim. Iako ponekad interesantna, obuhvatna ili prihvatljiva, zdravorazumska znanja su mnogo ee povrna i diskutabilna. Kako nisu nauno zasnovana, njihova glavna karakteristika ostaje nepouzdanost. Nauna znanja, sa druge strane, bazirana su na korektnim empirijskim istraivanjima. Takva saznanja imaju daleko veu naunu teinu i znaaj u rasvjetljavanju fenomena kojima se psihologija bavi. Stoga je bitno poznavati aspekte istraivanja koji ih ine naunim. Todorovi (1995) kao osnovne karakteristike naunih istraivanja navodi: 1) sistematinost ova kakakteristika se odnosi na prijeku potrebu da istraivanje bude sistematski osmiljeno, pripremljeno, sprovedeno i obraeno. Drugim rijeima, neophodno je da potpuno precizno bude odreen predmet ispitivanja, uslovi i nain ispitivanja, uzorak ispitanika i nain obrade dobijenih podataka. 2) objektivnost svako istraivanje zapoinje sa odreenom pretpostavkom istraivaa. Pri njenoj provjeri neophodno je potpuno objektivno razmatranje injenica. To znai da ni u kom sluaju nije dozvoljen razvoj takve istraivake strategije koja e omoguiti rezultate koje sam istraiva zbog neeg favorizuje. 3) kumulativnost ogromna veina istraivanja u psihologiji danas je bazirana na postojeim saznanjima (vrlo su rijetka podruja koja su u istraivakom smislu tabula rasa). Iz toga slijedi da je istraivaima omogueno da na osnovu radova preanjih autora i rezultata koji su iz njih proizali, obuhvatnije i preciznije ispita odreenu pojavu. Istovremeno se time namee i zahtjev da se istraiva podrobno uputi u postojea saznanja o onome to istrauje. 4) temeljnost - zakljuci doneseni na osnovu malog broja sluajeva se ne mogu pohvaliti svojom pouzdanosti. Nauna saznanja zato poivaju na veem broju sluajeva (npr, veem broju osoba, vie ponavljanja istraivanja,...). 5) kontrolisanost Sa obzirom na to da na svaku pojavu djeluje veliki broj faktora, neophodno je poznavanje tih faktora i odnosa kojkoje oni ostvaruju (kako sa mjerenom pojavom, tako i meusobnog). Vei stepen kontrole nad uslovima u kojima se istraivanje sprovodi, jasno omoguava i vei stepen preciznosti dobijenih podataka i povjerenja u njim.</p> <p>2</p> <p>SPSS za psihologe i pedagoge 6)</p> <p>3</p> <p>7) 8) 9)</p> <p>preciznost nezaobilazna stavka ukoliko istraiva eli da njegovo istraivanje bude nauno. Da bi se izbjegli nerazumijevanje, neprovjerljivost istraivanja i nerjeitost rezultata nuno je da pojmovi sa kojima se barata, uslovi u kojima se istraivanje sprovodi, hipoteze koje se razmatraju i rezultati koji proizlaze iz istraivanja budu to preciznije izreeni. loginost kao osobina istraivanja odnosi se na zahtjev da se prate logika i pravila naunog istraivanja. kritinost sva istraivanja i sistemi znanja koji na njima poivaju podlijeu kritikom razmatranju. Ukoliko prou sistematske kritike i opstanu mogu se uzeti kao prihvatljiva. obraenost U razmatranju podataka dobijenih istraivanjem primjenjuju se razliiti postupci. Ova osobina naunih istraivanja se odnosi na upuenost istraivaa u matematike i statistike metode obrade podataka i primjenu onih koji odgovaraju datom istraivanju.</p> <p>Klasifikacije naunih istraivanja poivaju na karakteristikama samih istraivanja prema kojima se ona meusobom razlikuju. Izraenost ili stepen prisustva razliitih osobina istraivanja predstavlja osnovu na kojoj ih autori razlikovuju i klasifikuju. Odmah treba istai da ne postoji opta saglasnost kada se radi o klasifikaciji istraivanja. Insistiranje na pojedinim kriterijima ili broj kriterijuma na osnovu kojih je mogue izvriti klasifikaciju naunih istraivanja se znaajno razlikuju meu razliitim autorima (Todorovi 1995, Halmi, 1999, Baker 1994,). Zato je neophodno prije uputanja u svrstavanje istraivanja u neku od moguih klasa navesti na osnovu ega (koje karakteristike istraivanja) je svrstavanje bazirano. Neki od kriterija prema kojima se istraivanja klasifikuju su: a) Prema uslovima u kojima se sprovode istraivanja se mogu podijeliti na terenska (prirodna) i laboratorijska. Terenska istraivanja se sprovode u prirodnim uslovima, gdje istraiva najee nema nikakvu kontrolu nad uslovima u kojima se istraivanje odvija. Laboratorijska se, pak, odlikuju visokim stepenom kontrole nad uslovima istraivanja. Vre se u opremljenim laboratorijama to prua mogunost razmatranja i manipulacije velikim brojem faktora bitnih za istraivanje. b) Prema stepenu kontrole mogu biti eksperimentalna i neeksperimentalna (deskriptivna). Eksperimentalna istraivanja imaju vei stepen kontrole, to proizlazi iz mogunosti manipulacije varijablama i uslovima istraivanja. Neeksperimentalna istraivanja karakterie znatno manji stepen kontrole i minimalna ili ak gotovo nikakva kontrola nad varijablama i uslovima istraivanja. Sljedstveno tome, istraivanja eksperimentalnog tipa su preciznija i omoguavaju pouzdanije zakljuke. c) Ako je namjena istraivanja ono ime se rukovodimo pri klasifikaciji tada razlikujemo: bazina (temeljna, fundamentalna) istraivanja, aplikativna (primijenjena, akciona) i evaluativna (procjenjivaka) istraivanja. Namjena bazinih istraivanja je unapreenje i razvoj naunih saznanja, pri emu je pragmatiki aspekt istraivanja potpuno nebitan. Sa druge strane aplikativna istraivanja su orjentisana otkrivanju mogunosti da se rijee neki praktini</p> <p>3</p> <p>SPSS za psihologe i pedagoge</p> <p>4</p> <p>problemi. I konano evaluativna istraivanja bave se procjenom najrazliitijih efekata neke pojave. d) Sa obzirom na cilj istraivanja mogu se razlikovati eksplorativna, replikativna i parametarska istraivanja. Eksplorativna se istraivanja odnose na prva ispitivanja nekog fenomena, replikativna su ponavljanje ranije izvedenih istraivanja dok su parametarska istraivanja usmjerena na pojave koje su u odreenoj mjeri istraene uz nastojanje da se pojedini aspekti date pojave detaljnije ispitaju. e) Klasifikacija prema vrsti podataka sa kojima u istraivanju operiemo, (Emanuel J Mason &amp; William J. Bramble, 1997), je za ovu knjigu najzgodnija. To je podjela istraivanja na kvantitativna i kvalitativna. U okviru kvantitativnih istraivanja se primijenjuju matematiki i statistiki principi mjerenja i modeli koji se koriste u prirodnim naukama. U kvalitativnim istraivanjima se susreemo sa opaanjima, utiscima i interpretacijama koji su znatno tei za objektivno analiziranje i mjerenje. Budui da se ova knjiga prvenstveno bavi analizama podataka, nau panju emo usmjeriti na kvantitativna istraivanja i podatke koje dobijamo iz njih. Da bi psiholoka istraivanja mogla obezbijediti kvantitativne podatke nuno je da za pojave koje su predmet interesovanja postoji mjerni instrument za koji je istraiva siguran da mjeri ono emu je namijenjen. Ovo je vrlo bitno zbog same injenice da u psihologiji ne postoji mjerni instrument ija je mjerna jedinica precizno definisana vrijednost svojstva koje se mjeri. Drugim rijeima, ne deava se da su mjerna jedinica i predmet mjerenja isto svojstvo odreenih vrijednosti (predmet mjerenja sa varijabilnom vrijednosti svojstva i mjerna jedinica kao precizno definisana vrijednost datog svojstva). Iz takve injenice, da zakljuivanje o vrijednosti jednog donosimo preko vrijednosti drugog svojstva, proizlazi osnovna karakteristika mjerenja u psihologiji, a to je indirektnost mjerenja. Ovakav tip mjerenja je vrlo est (razlog je u nevelikom broju svojstava koja se neposredno mogu svesti na mjerila koja posjeduju mjereno svojstvo). Npr, jedna od mogunosti izraavanja intenziteta zemljotresa je preko Merkalijeve skale, koja u stvari pokazuje stepen promjene zemljita i oteenja objekata u podruju epicentra. Temperatura vazduha se izraava prema broju Celzijusevih stepeni koji je rezultat skupljanja ili irenja ive. Indirektni tip mjerenja se u psiholokoj praksi svakodnevno susree pri mjerenju inteligencije. Tu se zakljuivanje o neijim intelektualnim sposobnostima zasniva na uspjenosti u rjeavanju problema i snalaenju u datim situacijama. Iako se iz navedenog moe zakljuiti suprotno, nema mjesta miljenju da korektna mjerenja i valjana istraivanja nije mogue sprovesti u psihologiji. Imajui u vidu definiciju mjerenja koju je dao (Campbell, N.,1953); mjerenje predstavlja pridruivanje brojeva pojavama ili svojstvima prema precizno odreenim pravilima, slijedi da je za mjerenje u psihologiji potrebno utvrditi pravilan i postojan odnos vrijednosti razliitih svojstava. Takvo e mjerenje biti korektno, saglasno sa metodolokim naelima i samim tim primjenjivo u istraivanjima.</p> <p>O nivoima mjerenja (tipovima podataka)Podatke koji se u istraivanjima razmatraju mogu se skupiti putem posmatranja, upitnika, intervjua ili eksperimenta. U okviru kvantitativnog istraivanje prikupljenim</p> <p>4</p> <p>SPSS za psihologe i pedagoge</p> <p>5</p> <p>podacima se prema odreenim pravilima pridruuju odgovarajui brojevi. Znaenje tih brojeva zavisi od karakteristika samih podataka, to je opet neodvojivo vezano za vrstu skale sa koje podaci potiu. Stoga je za u okviru statistikog razmatranja vrlo bitno da znamo sa koje skale potiu podaci. Znai, tip skale koja je primjenjena, odnosno, nivo mjerenja, uslovljava karakteristike numerikih podataka koje dobijamo, a time neposredno odreuje i statistike metode i postupke koje moemo koristiti. Stoga emo ukratko predstaviti postojee nivoe mjerenja. (Radi potpunijeg prikazivanja karakteristika pojedinih skala u prilozima se nalaze i karakteristike brojeva koje je pri razvijanju definicije mjerenja naveo Campbell (1953). Nominalni nivo Brojane vrijednosti sa ove skale nisu nita drugo do zamjena za neki naziv. Npr. kada odreujemo vrijednosti za, recimo, pol ispitanika, moemo izvrti sljedee pridruivanje: numeriku vrijednost 1 pridruiti mukom polu, a vrijednost 2 enskom (moe i obrnuto, potpuno je svejedno). Ukoliko pogledamo igrae nekog fudbalskog tima primijetiemo da se oni meusobno razlikuju prema brojevima na svojim dresovima. Tako recimo golman ima na leima broj jedan a centarfor (najee) broj devet. To nikako ne oznaava da je centarfor za osam jedinica ili devet puta bolji igra od golmana, ve samo pokazuje pozicije ovih igraa u timu. Osnovna operacija koja se primijenjuje na podatke je klasifikacija, a statistiki postupci koji se mogu primijeniti na podatke sa nominalne skale su: prebrojavanje, utvrivanje koeficijenta kontigencije i koeficijenta (kao koeficijenata korelacije) i utvrditi koeficijent razdiobe. Ordinalni nivo Ordinalne skale omoguavaju meusobna poreenje pojedinanih vrijednosti svojstva koje je predmet mjerenja. To daje mogunost rangovanja dobijenih vrijednosti po nekom kriterijumu. Recimo da nastavnik na asu fizikog reda uenike po visini. Najvii uenik e biti na poetku reda a dalje sve nii do posljednjeg u nizu. U ovom sluaju nastavnik e bez problema moi da uporedi koji je uenik vii od drugog (ili drugih). Meutim ono to ne moe znati je stvarna visina bilo kog od uenika i kolika je razlika u visini izmeu pojedinih uenika. Znai u radu sa podacima dobijenim sa ordinalne skale ne raspolaemo je informacija o koliini mjerenog svojstva u pojedinanim sluajevima, kao ni vrijednosti razlike izmeu pojedinanih mjera. Operacija primjenjiva na ovom nivou mjerenja je rangovanje (odreivanje redosljeda na osnovu poreenja sluajeva prema vrijednosti svojstva), a od statistikih postupaka se koriste percentili, rang-korelacija i kao mjera centralne tendencije medijana.</p> <p>Intervalni nivo Podaci sa intervalnih skala nam govore neto o veliini svojstva koje je predmet mjerenja (npr. da je 4 vee od 3, ali manje od 5). Takoe nam govore o tome da je razlika izmedju brojanih vrijednosti jednaka (npr. da je razmak izmeu 17 i 18 jednak onome izmeu 108 i 109). To znai da skale ovog nivoa mjerenja imaju tano definisanu mjernu jedinicu na osnovu koje je mogue precizno utvrivanje razlika izmeu pojedinih mjera (izraeno preko broja mjernih jedinica). Ono to je osnovni nedostatak intervalnih skala je nedostatak prirodne (apsolutne nule). Nula je na ovim skalama arbitrarna, odnosno dogovorom odreena. Tako oznaavanje neke vrijednosti sa 0 ne znai odsustvo mjerenog svojstva. Npr, temperatura od 0 Celzijusovih stepeni ne zna...</p>