Teisesed andmed on sarnaselt uuringust saadavad andmed, mille tellijaks oli Videoplanet. Esmasteks andmeteks on otsene küsitlus inimestelt. 5.Uurimistehnika valik: Kohalikus kaubanduskeskuses ja klientidelt kes külastavad meie konkurenti AS Filmari. 6. Valimi määramine: Kohalikus kaubanduskeskuses küsitletakse inimesi ühe nädala jooksul iga päev nelja tunni jooksul, kella neljast pärastlõunal kuni kella kaheksani õhtul. Järelikult on sel puhul tegemist juhusliku valimiga. Samuti küsitletekse meie konkurendi kliente, mis tähendab et tegemist on mittejuhusliku valimiga. Küsitlusleht 1. Kas teie arvates on Haapsalusse vaja teist videolaenutust? Jah Ei 2. Kui tihti vaatate mängufilme televisioonist kas: 2 x päevas 2 x nädalas Ei vaata üldse vahel harva 3. Kas olete tihe videolaenutuste külastaja? Jah Ei
Tallinn 57% 342 Kohtla- Järve 7% 42 Narva 9% 54 Pärnu 6% 36 Tartu 18% 108 Viljandi 3% 18 KOKKU 100% 600 Tegemist ei ole esindusliku valimiga, sest küsitluses ei ole esindatud kõik maakonnad. Samuti ei ole intervjueeritavate valik juhuslik, vaid küsitletakse ainult naisi ja ainult vanusegrupis 20- 29. Valimisse satub ainult see, kes vastab etteantud kriteeriumitele.
aususel ja arvamusel, arusaamisest antud küsimusest. Kõik esitatud väited on argumenteeritud ning toetuvad faktidele (uuringu tulemustele). Andmekogusmismeetoditeks oli nii ulatuslikud ankeetküsitlused kui ka fookusintervjuud. Leian, et antud uuritavate käest ja antud andmekogumismeetoditega saadi kõige objektiivsemad andmed kui ankeetküsimustikud olid põhjalikud ja fookusintervjuudes käitletavad probleemid täpsed. Sellise suure valimiga ei oskagi pakkuda paremat lahendust andmete kogumiseks. LÜKKA-uurimuste eesmärgiks oli kaardistada Eesti kõrghariduse põhiprobleemid ja seda ka tehti. Positiivseks märgiks oli see, et mõndagi on Eesti kõrgkoolides hästi: haridust väärtustatakse, õppijatele on olemas peamised tugisüsteemid, õppekavasid on uuendatud ja õppejõud on varasemast enam hakanud tundma huvi oma õpetamisoskuste parandamise vastu. Samas andis uurimus selge
Osa A 1. Arvkarakteristikud Keskväärtus N µ = xi pi µ = 44,8 i =1 (Kasutades Exceli funktsiooni AVERAGE) Dispersioon N 2 = ( xi - µ ) 2 p i 2 = 814,4 i =1 (Kasutades Exceli funktsiooni VAR.P lisaks kontrollisin Excelis vahetulemusi kasutades) Standardhälve = 2 = 814,4 = 28,54 Mediaan Me = 41 Variatsioonirea keskmine arv (juhul kui on tegemist paarituarvutlise valimiga) või kahe keskmise elemendi poolsumma (kui on tegemist paarisarvulise valimiga) (Lisaks saadav kasutades Exceli funktsiooni MEDIAN) Haare Valimi suurima ning väikseima elemendi vahe R = x max - x min R= 97 - 0 = 97 2. Jaotuse analüüs Võtan olulisuse nivooks = 0,10 ning eeldan normaaljaotust. Keskväärtuse usaldusvahemik 1) Keskväärtuse ja standardhälbe hinnangud: 1 N 1 N µ^ = xi = xi = 44,8 N i =1 25 i =1
Kust leida mitteparameetrilised testid? Tähelepanu! Ei ole samas kohas, kus t-testid! Käsklusterida: Analyze Nonparametric Tests Legacy Dialogues 2 Independent Samples. Vanemates SPSS-i versioonides võivad sõltumatute ja sõltuvate gruppidega t testid olla muud moodi nimetatud. Kui nõnda, siis vasted võivad olla järgmised: Parameetriline Mitteparameetriline 2 sõltumatu valimiga t test Mann-Whitney U Test Sõltuva valimiga t test Wilcoxon Signed Ranks Test Sõltumatute valimitega t-testi raporteerimine käib nõnda: Selles suvalises näidislauses leiti, et loengutes kohalkäijate keskmine tulemus (N = kohalkäijate arv, Mastak = keskmise astaku väärtus) on statistiliselt oluliselt kõrgem kui neil, kes magavad sisse ja kohale
Spektraalsed klassid ja informatsioonilised klassid (metsanduslik tunnus, maaktte tüüp jne alusel eristamine). Leida sellised spektraalsed klassid, mis oleksid tõlgendatavd meid huvitavate informatsiooniliste klassidena. Üldjuhul pikselhaaval, aga eriti kui eesmärgiks on muutuste uurimine, siis otstarbekas on vaadata terveid põldusid või eraldisi (vektorkaart), valdav enamus klassifitseerimislgoritme töötab siiski pikslitega. Klassifitseerimine õpetava valimiga: valitakse informatsioonilised klassid, leitakse igale klassile tugi- või õpetuspiirkonnad (digitize). Õpetuspiirkonda kuuluvate pikslite koguarv peaks reeglina olema suurem kui kümnekordne kasutatavate spektraalkanalite arv. Klassifitseerimise aluseks on tavaliselt kauguse mõiste vastavas spektraaltunnuste ruumis. Eukleidiline kaugus, normeeritud eukleidiline kaugus, vektorite vaheline nurk e spektraalne nurk (koosinus), Jeffreys-Matsusita kaugus.
huvitavatelt objektidelt (nt inimestelt, ettevõtetelt) *isikustatud *isikustamata(anonümiseeritud) Individuaalandmestike eelised: suured andmebaasid (palju infot) väga avarad võimalused analüüsiks paindlikkus, võimalik ise vastuseid otsida ja ,,andmetega mängida" andmete mitmekihilisus (võimalus erinevaid tunnuseid kombineerida) põhjalikumad uurimistöö tulemused probleemid individuaalandmetega: uue suure valimiga individuaalandmebaasi loomine (nt küsitluse teel) on kallis töö- ja ajamakukas protsess olemasolevates individuaalbaasides on ühe isiku kohta teada väga palju infot ja sageli on võimalik isik tuvastada ligipääs seondub andmekaitse põhimõtetega probleemid agregaatandmetega: puudub paindlikkus andmetega ,,mängida" tuleb leida geograafiline analüüsiüksus, mille kohta andmeid saab edastada, et ei tekiks isikute tuvastamise probleemi.
7. Hüpoteeside statistiline testimine II Siin suht palju arusaamatut asja ja raskeid valemeid, loodame, et ta ei küsi :D Mure z-testiga Populatsiooni standardhälve pole enamasti teada.... Asendades valimi standardhälbega s pole esitatud väited enam (täiesti) korrektsed... T-testi eeldused Uuritav tunnus on kas normaaljaotusega või on valim suur Tegemist on esindava juhusliku valimiga (sõltumatud nopped uuritavast populatsioonist, kõigil on võrdsed võimalused...) R'i KÄSUD 1) dbinom(4, 12, 0.5) 4- soovitav tulemus,12-katsete arv, 0.5- katse õnnestumise tõenäosus 2) dpois(3, 2) - kui tõenäoliselt omandab Poissoni jaotusega juhuslik suurus (parameetriga 2) väärtuse 3. 3) dpois(0:10, 2) - leiab kui tõenäoliselt omandab Poissoni jaotusega juhuslik suurus väärtuse 0, 1, 2, ..., 10.
ei ole täidetud? Väga lihtne appi saab võtta mitteparameetrilised testid Käsklusterida: Analyze Nonparametric Tests Legacy Dialogues 2 Independent Samples. Vanemates SPSS-i versioonides võivad sõltumatute ja sõltuvate gruppidega t testid olla muud moodi nimetatud. Kui nõnda, siis vasted võivad olla järgmised: Parameetriline Mitteparameetriline 2 sõltumatu valimiga t test Mann-Whitney U Test Sõltuva valimiga t test Wilcoxon Signed Ranks Test Sõltumatute valimitega t-testi raporteerimine käib nõnda: Selles suvalises näidislauses leiti, et loengutes kohalkäijate keskmine tulemus (N = kohalkäijate arv, Mastak = keskmise astaku väärtus) on statistiliselt oluliselt kõrgem kui neil, kes magavad sisse ja kohale ei tule (N = kohalkäijate arv, Mastak = keskmise astaku väärtus), U = U väärtus, p = toodud Sig.
muutujaid • Põhjuste väljaselgitamine • Eetika küsimused!!! (nt kuidas uurida lapse väärkohtlemise mõju arengule?) • Saame järeldada põhjuste ja tagajärgede kohta, eeldusel et osalejad…. Sarnased omadustelt (nt taustategurid) ja samades tingimustes (nt väsinud või mitte) – Juhuvalik – Eksperimentgrupp ja kontrollgrupp JUHTUMIUURING (Case study) • Sügavuti analüüs üksikindiviidi või väga väike valimiga, võib ka mitu korda lühema aja jooksul • Kasutatakse palju erinevaid allikaid andmete kogumiseks– – vaatlus (loomulik), – intervjuud, – dokumendid, – arhiivimaterjalid, – osalusvaatlus • Kasutatakse kliinilises uurimuses sageli • Nt Päeviku uurimused • Annavad sisendit uurida teemasid edasi suurema valimiga • + Annab palju, detailset ja rikast infot uuritava juhtumi kohta, võimaldab mõista arenguprotsesse sügavuti • - Raske üldistada, subjektiivsed
Rakendus- ehk probleemuuringud – tellija annab uurijale ülevaate probleemi üldisest olemusest ja viimane peab valima uuringusuuna. Sellesse kuulub põhiline hulk turundusuuringuid. Baasuuringud – uurijal on täielik vabadus valida uurimissuund. Eesmärk on uue informatsiooni saamine. Tulemusi kasutavad mitmed kliendid. Lähtumine uuringumeetodist (üks levinumaid liigitamise viise): Kvalitatiivuuringud – väikese (<30) valimiga, statistilise andmetöötluse meetodeid kasutamata tehtud uuring. Esmaandmete kogumisel kasutatakse kõige sagedamini süvaintervjuusid. Teisestel andmetel põhinevate kvalitatiivuuringute nimetusena on kasutusel nn kirjutuslaua-uuring, mille korral andmed võivad olla nii firmasisesed kui –välised. Intervjuu, projektsioonitehnikad (kaudne küsitlus). Kvantitatiivuuringud – tavaliselt suure valimiga ning neid kasutatakse
Vastanute jagunemine kõigub 1–2% tegelikust õppijate jagunemisest (joonisel). Üldkogumi ning vastanute jaotus on sarnane kõikide oluliste tunnuste (sugu, teaduskond) puhul. Seetõttu saab öelda, et meil on tegemist esindusliku valimiga, mis kirjeldab hästi kõiki lõpetanuid. 4.1.1.3 PERSONAALKÜSITLUS Personaalintervjuu ehk silmast-silma küsitluse puhul küsitlevad vastava koolituse saanud intervjueerijad inimesi kodudes, tööpaigal, tänavatel ja võimalikes kogunemiskohtades. Vastavalt valimi koostamise põhimõtetele on intervjueerijale ette antud kindlad reeglid, kuidas ta valib respodendid. Intervjuu viiakse läbi üldjuhul varem välja töötatud
elanikke. Numbrilisi andmeid rahvastiku kohta on vaja, et arvutada haigestumuskordajad, mis esineksid siis, kui kummagi rahvastiku väiksemaid väärtusi on valimis 50%. Kui on tegu paarisarvulise kordajaid ehk suhtarve (meid huvitavate sündmuste kohta). Indeksite vanusjaotus oleks sama · Tegemist on nn. väljamõeldud ehk kunstliku suurusega valimiga, siis on mediaan kahe keskmise väärtuse arvutamine- osatähtsus ehk propotsioon on suhtarv, mis näitab osa ja suurusega. See on arvutatud piirkondade vahelise võrdluse jaoks ja aritmeetiline keskmine. Alumine ehk esimene kvartiil (Q1) on tunnuse terviku suuruse suhet. Protsentarv/protsent terviku sajandikosades seda tegelikult ei esine üheski reaalses piirkonnas
05 siis on H1, muidu H0. Suurte valimite puhul normaaljaotust ei pea kontrollima. Dispersioonanalüüs kui valimeid 3+ Kasutades kirjeldavat statistikat, uurige, milline on indiviidide keskmine abiellumisiga (tunnus agewed) ning seejärel testige hüpoteesi, kas mehed ja naised abielluvad esimest korda keskmiselt sama vanalt. Millist testi kasutate ja millised eeldused peavad olema selleks täidetud? Milline on varieeruvus soo lõikes? Esitage saadud tulemustest sisuline kokkuvõte. 2 valimiga t-test eeldused arvuline tunnus, normaaljaotus, valemite sõltumatus, dispersioonide võrdsus gruppides H0 vanuse abiellumisea disp. on võrdsed sugu lõikes H1 vanuse abiellumisea disp. ei ole võrdne sugu lõikes H0 keskm vanus on võrdne sugude lõikes H1 keskm ei ole võrdne VASTUS Funktsioonitunnus arvuline, normaaljaotus, dispersioonid kõigis gruppides samad Argumenttunnus kategooriline, vähemalt 2 vaatlust igas grupis
populatsioonist. Juhuslik valimine ei tähenda suvalist valimist. Juhuslikku valikut ohjab metoodiline nõue populatsiooni igal liikmel peab olema võrdne võimalus sattuda valimisse. Juhuslikkuse kindlustamiseks kasutatakse mitmesuguseid võimalusi, nagu loosimine, juhuslike arvude genereerimine arvutil jne. Teine nõue kindlustab selle, et populatsiooni omadused oleksid valimiga esindatud. Näiteks õpilaste õpiedukuse uurimisel peavad representatiivsesse valimisse kuuluma nii võimekad kui ka vähevõimekad õpilased. Piisavalt suure mahuga valim ja selle õige valik kindlustavad selle, et valimi uurimisel saadakse peaaegu samad tulemused, kui oleks uuritud kogu populatsiooni. Valimi koostamise tõenäosuslikud ja mittetõenäosuslikud meetodid 1
See on töös info saamiseks, kes järeldusi loeb ja tahab valimi suurust teada. Oletame, et olulisustõenäosus tuli 0.78, siis 78% juhtudel on erinevus tulnud kogemata. Siis on meie otsus –tõestame H1 aga jääme H0i juurde. Me ei tohi kirjutata, et me TÕESTAME H0, vaid JÄÄME H0i juurde. See tegelikult tähendab ,et see erinevus ei ole statistiliselt oluline või et erinevust ei saa üldistada üldkogumile. t(16)=-6,37 p=0,78. Teine võimalus on see, et me teeme midagi oma valimiga –nt teeme valimi suuremaks. Kolmas võimalus, et me lihtsalt vaatame mingit alamgruppi. Võtame nt ainult naised v ainult mehed v ainult esimese kursuse ja kas me seal saame teha üldistust või jääb tulemus jälle samaks. Iga hinna eest ei pea tõestama H1. Järeldusele lisandub veel üks arv. Kui me oleme tõestanud H1he, siis arvutatakse efekti suurus, mis mõõdab kui erinevad on kahe grupi keskväärtused üksteisest ja mõõdetakse ka mõju suurust. Oletame, et ma tegin eksperimenti
mentorluspaarides esineb vähem isikutevahelisi erimeelsusi), mõlemad on seotud uurimuse eesmärgiga,. Uurimuse tugevaks küljeks võib pidada ka asjaolu, et hüpoteesid toetuvad teoreetilistele alustele. Näiteks töö empiirilises osas on hüpoteeside kõrval toodud ka tuginemine teooriale. Hüpoteeside sõnastus on täpne ja puudub kahetimõistetavus, seega uurimuse hüpoteese saab kontrollida valitud meetodi ja valimiga. Käesoleva töö valim on pigem väike, tegemaks suuremamahulisi üldistusi (kokku 40 inimest), kuid piisavalt suur, et jõuda järeldusteni organisatsioonis X. Valimi suurus võimaldab läbi viia struktureeritud intervjuu, mis annab võimaluse jälgida intervjueeritava käitumist ja küsimustele reageerimist ning hiljem ka neid analüüsida. Valimi koostamisel lähtuti läbimõeldud ja selgelt määratletud põhimõtetest. See on käesoleva uuringu tugev külg.
põhjuslikud uuringud (kuidas sõltumatud muutujad on seotud sõltuvate muutujatega). b) Projekti suuna järgi võib turundusuuringuid klassifitseerida järgmiselt: andmekogumisuuring (uurijal on konkreetne ülesanne),, rakendus- ehk probleemuuringu (uurija valib uuringu suuna, nagu turundusuuringud), baasuuringud (uue info saamine). c) Levinumaid turundusuuringute liigitamise viise on lähtumine uuringumeetodist: kvalitatiivuuringud (väikse valimiga, statistilise andmetöötluse meetodeid kasutamata tehtud uuring) ja kvantitatiivuuringud (suure valimiga ning kasutatakse statistilise andmetöötluse meetodeid). d) Kestuse ja korraldamise perioodilisuse alusel liigitatakse turundusuuringud järgmiselt: ühekordsed ehk ad-hoc-uuringud (uurimistulemuste omandiõigusest lähtuv liigitus) ja jätku-uuringud. e) Uuringutulemuste omandiõigusest lähtuv liigitus: monopoolne uuring
2. Kodeerimine: andmete analüütiline "avamine" ja märksõnadega "märgistamine". 3. Kategooriate arendamine: koodide täpsustamine, koondamine, ümberorganiseerimine. 4. Kategooriate omavaheline suhestamine ning analüüsi kirjapanek. Erinevad sammud toimuvad sageli samaaegselt ja mitmekordselt. Kvalitatiivses analüüsis ei kasutata arvulist argumenteerimist (enamik..., vaid üks..., pooled...). Kuna kvalitatiivse uurimuse puhul on tegemist mitte-tõenäosusliku valimiga, siis arvuline argumentatsioon ei lisa valiidsust. DOKUMENDID JA TEKSTIANALÜÜSI MEETODID Dokumentide tüübid: · Tekstilised, visuaalsed, kombineeritud · Loodud avalikuks või privaatsena · Formaalsed ("ametlikud") ja informaalsed (nt igapäevased sisematerjalid) · Avaliku või piiratud ligipääsuga · Primaarsed ("pealtnägija" positsioonilt), sekundaarsed (vahendatud), tertsiaarsed (bibliograafiad, indeksid jms)
Arengupsühholoogia Arenguteooriad Kristiina Uriko, MSc 2014 Arenguteooriad · Respekteerivad üldist teadmist. Igaühel on isiklik ja üldine teadmine. · On põhimõtteliselt kontrollitavad. Enamik psühhoanalüütilisi teooriaid on halvasti kontrollitavad. · Aitavad organiseerida fakte ja interpreteerida neid. Fakt iseenesest ei oma tähendust. · On vähem keerukamad kui seda on inimene ise. S.t.teooria jätab alati mingid asjad seletamata, sest inimest ei saa ära seletada kuna teist nii keerulist süsteemi kui ta ise · On üldistavad. S.t teooria seletab inimese olemuse neid omadusi, mis on üldiselt enamusel Varased arengukäsitlused Preformatsiooniteooria (17.-18. saj.) metafüüsilise arengu teooria (elusolend on mehe sugurakus täielikult valmis =...
võrrelda. Kirjanduse ülevaate pealkirjaks võib olla „Kirjanduse ülevaade“ või teemakohane pealkiri. 2.6. Metoodika Metoodika osas käsitletakse võimalikult detailselt ja põhjalikult uurimisobjekte ja valimit (uuritavad isikud, nähtused, materjalid, andmed, allikad jne) – kirjeldatakse uurimisobjekte või uuritavaid (uuritavate hulk ja neid iseloomustavad andmed) ning valimiga uurimuse puhul valimi moodustamise põhimõtteid; 11 uurimisstrateegiat ja andmekogumismeetodeid – põhjendatakse nende valikut, usaldusväärsust ning sobivust uurimisküsimustele vastamiseks või hüpoteeside tõestamiseks; uurimuse protseduuri – kirjeldatakse millal, kus ja kuidas midagi tehti.
kommentaare ning firmal näha numbrite taha. Kuigi kvalitatiivsete andmete analüüs on ajamahukam, võib sealt saada olulist teavet teid huvitavatele küsimustele. Kuna on üsna tõenäoline, et erinevad sihtrühmad annavad küsimustele erinevaid vastuseid, oleks hea ankeeti lülitada ka sotsiaal-demograafilisi küsimusi, näiteks soo, vanuse, sissetuleku, laste arvu, hariduse jne kohta. Kui tegemist ei ole kogu klientuuri hõlmava valimiga, siis kindlustage erinevatele sihtrühmadele võrdne võimalus küsitluses osaleda. Näiteks, kui viite uuringu läbi kaupluses, tuleks intervjuusid läbi viia nii hommikul kui ka õhtul, tööpäevadel ja nädalavahetustel. Kui võimalik, tehke enne küsitluse algust paar pilootintervjuud ehk teisisõnu testige ankeeti mõnede (sihtrühma kuuluvate) vastajate peal. See võib aidata välja selgitada nii vastamisele kuluva aja, kui ka
kommentaare ning firmal näha numbrite taha. Kuigi kvalitatiivsete andmete analüüs on ajamahukam, võib sealt saada olulist teavet teid huvitavatele küsimustele. Kuna on üsna tõenäoline, et erinevad sihtrühmad annavad küsimustele erinevaid vastuseid, oleks hea ankeeti lülitada ka sotsiaal-demograafilisi küsimusi, näiteks soo, vanuse, sissetuleku, laste arvu, hariduse jne kohta. Kui tegemist ei ole kogu klientuuri hõlmava valimiga, siis kindlustage erinevatele sihtrühmadele võrdne võimalus küsitluses osaleda. Näiteks, kui viite uuringu läbi kaupluses, tuleks intervjuusid läbi viia nii hommikul kui ka õhtul, tööpäevadel ja nädalavahetustel. Kui võimalik, tehke enne küsitluse algust paar pilootintervjuud ehk teisisõnu testige ankeeti mõnede (sihtrühma kuuluvate) vastajate peal. See võib aidata välja selgitada nii vastamisele kuluva aja, kui ka
o Välisvaatlus a) loomulik loomulik kk, ei suunata käituist (nt lasteaias); b) laboratoorne muudame teatud tingimusi ja registreerime muutuse · Longituud pikemaajalised uuringud. Samu isikuid uuritakse aasta(kümne)te jooksul. Uuringu plussideks on täpsemad andmed varasemate ja hilisemate seoste näol. Saame kätte arengu seaduspärasusi ja individuaalseid iseärasusi. Miinuseks on ajakulu, valimiga võivad tekkida probleemid ning meetod on väga kallis. · Läbilõike uuring uuritakse ühel ajahetkel sama meetodiga eri vanuses katseisikuid Nt 25-, 40- ja 50-aastaste IQ uurimine. Teada saab ealised iseärasused (teatud ajahetkel) ja arengulised muutused. Probleemiks on vähene info (tulemusena) ja valimi koostamine on keerukas (haridustase, füüsiline konditsioon jpm tingimused peavad olema samad)
konkreetse aja vältel; · Turunduse infosüsteem on jätkuv ja regulaarne info kogumine kogu ettevõtte tarvis, mitte ainult konkreetse probleemi lahendamiseks. Turunduse infosüsteem kasutab rohkem infoallikaid ja töötleb suuremal hulgal informatsiooni kui seda teeb turundusuuring. Turundusuuringute liigid Enamlevinud uuringute liigitamise viise on: Kvalitatiivuuringud on väikese (30 ) valimiga, statistilise andmetöötluse meetodeid kasutamata tehtud uuring. Esmaandmete kogumisel kasutatakse kõige sagedamini süvaküsitlusi (depth interview) nii grupiviisilisi kui ka personaalseid. Teisestel andmetel põhinevate kvalitatiivuuringute nimetusena on kasutusel "kirjutuslaua- uuring, mille korral andmed võivad olla nii firmasisesed, kui välised. Eraldi alaliigina tuleb mainida juhtumite analüüsi (case study), kus vajaminevat infot püütakse leida juba talletatud kogemustest (nii
seda suurem on fenotüübiline varieeruvus populatsioonis. (NB: kõik konkreetsed geeni peavad paiknema erinevates kromosoomides, et tekiks sõltumatu lahknemine) Lisaks võib mingi tunnuse avaldumist mõjutada see, et ta nt avaldub ainult teatud genotüübivariantide puhul (= lävitunnused). 13. Kvantitatiivsete tunnuste analüüs: keskmine ja modaalklass, valimi varieeruvus ja standardhälve. Populatsiooni kirjeldamiseks töötatakse juhusliku esindajate valimiga. Valimi keskväärtus saadakse kõigi väärtuste suma jagamisel valimi suurusega. Modaalklass on väärtuste klass, kuhu jaotub analüüsitud valimist kõige rohkem isendeid. Valimi varieeruvust (s2) on võimalik arvuliselt väljendada. Standardhälve (s) on ruutjuur sellest. Kvantitatiivsete tunnuste väärtusi kirjeldav kõver allub normaaljaotusele (ligikaudu 2 14 34). Keskväärtuse suhtes sümmeetriline.
tiivseid tehnikaid (tavaliselt süvaintervjuusid) sõltub auditi eesmärgist ja kajastatavatest teemadest, auditeeritavast organisatsioonist ning sihtrühmadest, kelle arvamusi ja hinnanguid soovitakse teada. Auditit koostavad spetsialistid aitavad valida igal konkreetsel juhul kõige sobivama metoodika ning vajadusel kasutavad kombineeritult kvalitatiivseid ja kvantitatiivseid tehnikaid. Näiteks võib audit olla representatiivse (esindusliku) valimiga kvantitatiivuuring organisatsiooni ima- goga seotud küsimustes. Samuti võidakse tähelepanu alla võtta ettevõtte mainet või suhtlust puudutavad eriomasemad küsimused ning sel puhul koostatakse auditi valim konkreetsete isikute positsioonist lähtuvalt. Ehkki selline valim ei ole sotsioloogilises mõttes esinduslik, tagab see kommu- nikatsioonis osalevate võtmeisikute ja -gruppide seisukohtade täpse ning põhjaliku hindamise. Uurin-
· Juhuvalim selline valim, mis on populatsioonist juhuslikult valitud. Eesti rahvastikus võiks valimi suurus olla umbes 1000 inimest. Juhuvalimi suurus sõltub ka selles, mida küsitakse. Georg Gallup ankeetküsitluse meetodi pioneer. Uuris 20. Sajandi esimesel poolele USA-s inimeste poliitilisi eelistusi, püüdis ennustada presidendivalimiste tulemusi. Küsis palju väiksema arvuga juhuvalimi. Gallup oma väiksema valimiga suutis palju paremini ette ennustada presidendi tulemusi. Vaatlus Vaatluse puhul ei ole aktiivset inimeste segamist. Kaks peamist tüüpi · Osalusvaatlus e entograafia uurija osaleb uuritavate inimeste elus ja tegevuses; eesmärgiks on anda põhjalik ülevaade uuritava inimgrupi elust ja kommetest. · Mitte-osalusvaatlus uurija üritab olla uuritavate jaoks nähtamatu. Osalusvaatluse, etnograafia näide: Bronislav Malinowski osalusvaatluse meetodi rajaja. Oli I
omapoolseid kommentaare ning firmal näha numbrite taha. Kuigi kvalitatiivsete andmete analüüs on ajamahukam, võib sealt saada olulist teavet teid huvitavatele küsimustele. Kuna on üsna tõenäoline, et erinevad sihtrühmad annavad küsimustele erinevaid vastuseid, oleks hea ankeeti lülitada ka sotsiaal-demograafilisi küsimusi, näiteks soo, vanuse, sissetuleku, laste arvu, hariduse jne kohta. Kui tegemist ei ole kogu klientuuri hõlmava valimiga, siis kindlustage erinevatele sihtrühmadele võrdne võimalus küsitluses osaleda. Näiteks, kui viite uuringu läbi kaupluses, tuleks intervjuusid läbi viia nii hommikul kui ka õhtul, tööpäevadel ja nädalavahetustel. Kui võimalik, tehke enne küsitluse algust paar pilootintervjuud ehk teisisõnu testige ankeeti mõnede (sihtrühma kuuluvate) vastajate peal. See võib aidata välja selgitada nii vastamisele
ka tegusat osalemist veebikogukonnas. 13 Kuivõrd need üldised lähtealused on kultuuriveebi kvaliteedinõuetes esmatähtsad ja põhilised, tuleb neid hinnata veebisaidi aluskavandi väljatöötamisel, kuna nimetatud lähtealuste järgimine eeldab kavandamisjärgus teatavate valikute tegemist. Soovitatav on kavandamise käigus, samuti veebirakenduse teostusjärgus, aeg-ajalt koos kasutajate valimiga kontrollida lähtealustele vastavust. Seda võiks teha n-ö testversioonis, mille puhul saab tagasisidet lihtsamini koguda ja analüüsida. 1.2.1 Kultuuri laiaulatusliku leviku edendamine Euroopa infoühiskonnas on kultuuri levitamine peamine vahend elukvaliteedi parendamiseks ja Euroopa kultuuri lisandväärtuse kindlustamiseks. Kultuuriüksus võib kuuluda kogukonda, mis koosneb kõikidest üksustest, kes edendavad kultuuri ühes ja samas valdkonnas. 1.2.2 Uute suhtlusvahendite tõhusus
protseduurid internaliseeruvad inimeste professionaalses päevikud tegevuses (Tepp) (Tepp) Vaatleja võimalikud rollid N. suure valimiga juhtumiuuring etnograafilises uuringus Uurija osaleb tegevuses - "We conducted semi-structured interviews with 83 managers of 62 firms. These firms included 4 holding companies (HCs), 17 wholly owned
Mõnede juhtudel viiakse intervjuud sama uuringu käigus läbi mitmetel erinevatel aladel, seda praktikat on kasutatud näiteks Austrias, Belgias, Saksamaal, Taanis ja Suurbritannias. Uuringu töögrupi liikmed kasutasid 115 kohapealse uuringu andmeid. Ühe uuringu käigus intervjueeriti keskmiselt 560 inimest (aritmeetiline keskmine), samas mediaan oli palju väiksem, 285. See näitab, et mitmed uuringud võivad olla liiga väikese valimiga ning seetõttu ei paku tõest informatsiooni. Mõnede suuremate uuringute puhul on viidud läbi suhteliselt väike arv intervjuusid erinevatel aladel, kuid enne andmete töötlemist on erinevate alade andmed koondatud. Eelpool mainitud aritmeetilise keskmise väärtuse arvutamisel on arvesse võetud mõningaid uuringud, mis katsid mitmeid erinevaid alasid, kuid mille puhul ei arvestatud valimi suurust 116
peab täpselt fikseerima kõik omapoolsed tähelepanekud, kriitilised märkused ja arvamused. Intervjuu on algandmete kogumise meetod, mis rajaneb intervjueerija vahetule sihipärasele vestlusele intervjueeritavaga. Intervjuud võib kasutada uuringu varasematel staadiumidel, selleks, et täpsustada problemaatikat ja formuleerida hüpoteese; intervjuud võib kasutada ka massiküsitluse metoodika väljatöötamiseks; algandmete kogumise põhimeetod, juhul kui on tegemist suhteliselt väikese valimiga; intervjuu võib olla täiendavaks meetodiks lisaks anketeerimisele; laialdast rakendamist leiab intervjueerimine nn kontrolluuringutes, mille eesmärk on kontrollida massiuuringu tulemuste usaldusväärsust. Tehniliselt kujutab intervjuu endast elavat ja sundimatut vestlust kahe võrdselt huvitatud isiku vahel. Intervjuu eeliseks võrreldes anketeerimisega on vahetu kontakt respondendiga. Põhiprobleem on aga intervjueerija mõju respondendile. Intervjuu klassifikatsioon: A
annaabi.ee 
