Studenti často posbírají data pomocí dotazníku a až pak
řeší, jaké vztahy lze pomocí získaných dat ověřit. Nejlepší cesta je přitom
přesně opačná: nejdříve si stanovit, co chci zjistit, a teprve k tomu zvolit
nebo vytvořit zjišťovací nástroj.
Prvním krokem ve statistickém zpracování dat je tedy správné
stanovení výzkumných cílů, výzkumných otázek a hypotéz. A až druhým krokem je
samotná tvorba nebo volba dotazníku.
Krok 1: Jak správně připravit data pro analýzu?
Získaná data z online dotazníku je nutné stáhnout ideálně ve formátu .xlsx (případně .csv). Pokud sbíráte data pomocí papírových dotazníků, musíte si Excel soubor vytvořit ručně.
Zlaté pravidlo datové matice: Každý řádek v tabulce představuje odpovědi jednoho konkrétního respondenta a každý sloupec představuje odpovědi na jednu konkrétní otázku.
Jak zapsat různé typy otázek do datové matice v Excel?
- Uzavřené otázky s jednou možnou odpovědí: Ty lze do tabulky zapsat jednoduše (např. textem nebo číselným kódem).
- Otázky s vícenásobnou odpovědí (zaškrtávací): Zde je nutné, aby každá nabízená odpověď měla svůj vlastní sloupec vyplněný jedničkami (zvolil) a nulami (nezvolil). Některé platformy (např. Survio) to dělají automaticky, ale nástroje jako Google Formuláře tuto funkci nemají a práce s nimi je pak o něco složitější.
- Otevřené otázky: Tyto odpovědi lze analyzovat buď pouze slovně, nebo je musíte ručně rozřadit do logických kategorií (kódovat), které pak lze využít při statistickém testování hypotéz.
Krok 2: Ověření kvality dotazníku (Reliabilita a validita)
U nestandardizovaných (vlastních) dotazníků je před samotnou analýzou nutné ověřit jejich reliabilitu a validitu (tedy zda měříte přesně a to, co opravdu měřit chcete). U standardizovaných (převzatých) dotazníků se reliabilita ověřuje běžně také, ale není na ni kladen tak obrovský důraz, protože její funkčnost už byla ověřena v předchozích výzkumech.
Krok 3: Popisná statistika (Představení souboru)
Dalším krokem je vytvoření popisné statistiky souboru. Ta většinou zahrnuje demografické a socioekonomické odpovědi na otázky týkající se pohlaví, věku, vzdělání, profese či oboru studia.
Jakmile máte popsaný vzorek, pokračuje se s popisnou statistikou jednotlivých věcných položek dotazníku. K tomu využijete:
- Četnostní tabulky (absolutní a relativní četnosti),
- Přehledné grafy (výsečové, sloupcové, spojnicové, histogramy).
Krok 4: Testování hypotéz a interpretace
Na závěr přichází ta nejdůležitější část – samotné testování hypotéz pomocí statistických testů a následná interpretace výsledků v souvislosti s výzkumnými otázkami a cíli práce.