E-kniha: Metody pedagogického výzkumu -- Základy kvantitativního výzkumu, 2., aktualizované vydání - Miroslav Chráska

METODY PEDAGOGICKÉHO VÝZKUMU

Miroslav Chráska

PEDAGOGIKAPEDAGOGIKA

Metody pedagogického

výzkumu

ZÁKLADY KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU

2., AKTUALIZOVANÉ VYDÁNÍ

Grada Publishing, a.s.

U Průhonu 22, 170 00 Praha 7

tel.: +420 234 264 401, fax: +420 234 264 400

e-mail: obchod@grada.cz

www.grada.cz

Aktualizovaná publikace renomovaného českého autora objasňuje podstatu

klasického (kvantitativního) pedagogického výzkumu. Analyzuje jeho základní

fáze, informační zdroje a také jeho výhody i nevýhody. Kniha je určena zejména

studentům pedagogických oborů a pedagogům.

Publikace rozvíjí zejména následující témata:

 otázky měření v pedagogickém výzkumu včetně základních metod, s jejichž

pomocí se zpracovávají výsledky měření

 statistické metody používané při testování hypotéz

 nejčastěji používané metody sběru dat

Zaměřuje se nejen na metody, které jsou v pedagogickém výzkumu běžněpouží

vané, ale také na ty méně časté (sémantický diferenciál, Q-metodologie, faktorová

analýza, shluková analýza). Velkou péči autor věnoval srozumitelnosti textu, aby

byl přístupný i těm, kdo mají jen základní matematické znalosti a dovednosti.

MIROSLAV CHRÁSKA

PEDAGOGIKA

Metody pedagogického

výzkumu

ZÁKLADY KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU

2., AKTUALIZOVANÉ VYDÁNÍ

MIROSLAV CHRÁSKA

Upozornění pro čtenáře a uživatele této knihy

Všechna práva vyhrazena. Žádná část této tištěné či elektronické knihy nesmí být

reprodukována a šířena v papírové, elektronické či jiné podobě bez předchozího písemného

souhlasu nakladatele. Neoprávněné užití této knihy bude trestně stíháno. prof. PhDr. Miroslav Chráska, CSc. METODY PEDAGOGICKÉHO VÝZKUMU Základy kvantitativního výzkumu 2., aktualizované vydání Vydala Grada Publishing, a.s. U Průhonu 22, 170 00 Praha 7 tel.: +420 234 264 401, fax: +420 234 264 400 www.grada.cz jako svou 6237. publikaci Odpovědná redaktorka PhDr. Alena Palčová Sazba a zlom Milan Vokál Návrh a zpracování obálky Antonín Plicka Počet stran 256 Vydání 2., 2016 Vytiskly Tiskárny Havlíčkův Brod, a.s. © Grada Publishing, a.s., 2016 Cover Photo © allphoto.cz ISBN 978-80-271-9225-0 (pdf ) ISBN 978-80-247-5326-3 (print)

OBSAH

Úvodem ................................................................... 9

1. Vědecký výzkum v pedagogice .......................................... 10

1.1 Metody lidského poznávání .......................................... 10

1.2 Kvantitativně orientovaný pedagogický výzkum a jeho hlavní fáze ......... 11

1.2.1 Stanovení problému a jeho formulace .......................... 11

1.2.2 Hypotézy a jejich místo v pedagogickém výzkumu ............... 14

1.2.3 Testování hypotéz ve vědeckém výzkumu ....................... 16

1.3 Výzkumyexost-facto a experimenty ................................. 23

1.3.1 Pedagogické experimenty ..................................... 24

1.4 Kvalitativně orientované výzkumy .................................... 29

2. Měření v pedagogickém výzkumu ....................................... 30

2.1 Měření a jeho druhy ................................................ 30

2.2 Vlastnosti dobrého měření ........................................... 32

2.3 Metody zpracování dat v pedagogických výzkumech ..................... 34

2.3.1 Uspořádání dat a sestavování tabulek četností ................... 34

2.3.2 Grafické metody zobrazování dat .............................. 37

2.3.3 Charakteristiky polohy (míry ústřední tendence) ................ 39

2.3.4 Míry variability (charakteristiky rozptýlení) ..................... 46

2.4 Normální rozdělení ................................................. 53

2.5 Metody průzkumové analýzy dat ...................................... 55

2.5.1 S-L grafy ................................................... 56

2.5.2 Krabicové grafy ............................................. 57

2.5.3 Krabicové grafy s vruby ...................................... 60

3. Statistické metody používané při testování hypotéz ....................... 62

3.1 Věcné a statistické hypotézy ve výzkumu ............................... 62

3.1.1 Statistické testy významnosti jako prostředek pro verifikaci

hypotéz .................................................... 63

3.1.2 Druhy statistických testů významnosti .......................... 63

3.2 Statistické metody pro analýzu nominálních dat ........................ 64

3.2.1 Test dobré shody chí-kvadrát .................................. 64

3.2.2 Test nezávislosti chí-kvadrát pro kontingenční tabulku ............ 69

3.2.3 Test nezávislosti chí-kvadrát pro čtyřpolní tabulku ............... 76

3.2.4 Fisherův kombinatorický test .................................. 78

3.2.5 Stupeň závislosti mezi jevy při nominálním měření .............. 80 Statistické metody pro analýzu ordinálních dat ......................... 83

3.3.1 Znaménkový test ............................................ 83

3.3.2 Wilcoxonův test ............................................. 85

3.3.3 U-test Manna a Whitneyho ................................... 86

3.3.4 Kolmogorovův-Smirnovův test ................................ 92

3.3.5 Kruskalův-Wallisův test ...................................... 95

3.3.6 Stupeň závislosti mezi jevy při ordinálním měření ................ 96

3.4 Statistické metody pro analýzu metrických dat ........................ 102

3.4.1 Funkční a statistická závislost mezi jevy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

3.4.2 Regresní a korelační analýza ................................ 106

3.4.3 Pearsonův koeficient korelace ............................... 106

3.4.4 Bodová biseriální korelace r

bb

............................... 110

3.4.5 Biseriální korelace r

bis

...................................... 111

3.4.6 Tetrachorický koeficient korelace ............................ 112

3.4.7 Testování významnosti rozdílu mezi dvěma koeficienty

korelace .................................................. 113

3.4.8 Studentův t-test ........................................... 114

3.4.9 Fisherův-Snedecorův F-test ................................. 120

3.4.10 Párový t-test .............................................. 122

3.5 Princip faktorové analýzy .......................................... 132

3.6 Shluková analýza ................................................. 138

3.7 Metaanalýza v pedagogickém výzkumu .............................. 141

3.7.1 Příklady jednoduchých statistických metod metaanalýzy ........ 141

3.8 Zpracování a analýza dat s využitím počítače ......................... 143

4. Metody sběru dat v kvantitativně orientovaných pedagogických

výzkumech ........................................................... 146

4.1 Pedagogické pozorování ........................................... 146

4.1.1 Vlastnosti dobrého pedagogického pozorování ................ 147

4.1.2 Subjektivní faktory působící při pozorování ................... 148

4.1.3 Techniky standardizovaného pozorování ...................... 149

4.2 Dotazník v pedagogickém výzkumu ................................. 158

4.2.1 Druhy položek v dotazníku ................................. 158

4.2.2 Nejdůležitější požadavky na konstrukci dotazníku ............. 164

4.2.3 Vlastnosti dobrého dotazníku ............................... 165

4.2.4 Provedení dotazníkového šetření ............................ 169

4.2.5 Kategorizace a třídění materiálu získaného dotazníkem ......... 169

4.2.6 Postup při analýze dat získaných dotazníkem .................. 172

4.3 Interview v pedagogickém výzkumu ................................. 176

4.4 Testy v pedagogickém výzkumu .................................... 178

4.4.1 Didaktické testy a jejich druhy .............................. 178

4.4.2 Testové úlohy ............................................. 182

4.4.3 Konstrukce didaktického testu .............................. 188

4.4.4 Ověřování vlastností didaktického testu ...................... 189

4.4.5 Standardizace didaktického testu ............................ 196

4.5 Sociometrie v pedagogickém výzkumu .............................. 202

4.5.1 Sociometrický test ......................................... 203

4.5.2 Sociometrické matice ...................................... 204

4.5.3 Sociogramy ............................................... 207

4.5.4 Sociometrické indexy ...................................... 212

4.6 Sémantický diferenciál ............................................ 215

4.6.1 Klasický sémantický diferenciál C. Osgooda ................... 215

4.6.2 Dvoufaktorový sémantický diferenciál ATER .................. 221

4.7 Měření obtížnosti učebního textu ................................... 223

4.8 Q-metodologie ................................................... 225

Závěrem ................................................................. 230

Příloha – statistické tabulky ............................................... 231

I Distribuční funkce normovaného normálního rozdělení ........... 232

II Kritické hodnoty testového kritéria chí-kvadrát ................... 234

III Znaménkový test ............................................. 235

IV Kritické hodnoty T

α

pro Wilcoxonův test ........................ 237

V Kritické hodnoty testového kritéria U

α

pro hladinu

významnosti 0,05 ............................................. 238

VI Kritické hodnoty pro Kolmogorovův-Smirnovův test pro hladinu

významnosti α = 0,05 ......................................... 239

VII Kritické hodnoty Pearsonova a Spearmanova koeficientu

korelace pro počet dvojic hodnot n ≤ 8 .......................... 240

VIII Pomocné hodnoty pro dvojřádkovou korelaci .................... 241

IX Fisherova z-transformace ...................................... 242

X Kritické hodnoty testového kritéria t ............................ 243

XI Kritické hodnoty Fisherova-Snedecorova F pro hladinu

významnosti 0,05 ............................................ 244

XII Hodnoty R

α

pro Duncanův test pro hladinu významnosti 0,05 ...... 245

Literatura................................................................ 246

Rejstřík.................................................................. 251

/ 9

Ú VODEM

V  pedagogice se v  současnosti vedle sebe uplatňují dvě základní paradigmata:

paradigma pozitivistické a paradigma postpozitivistické. Těmto paradigmatům odpovídají

také dva poměrně rozdílné typy pedagogických výzkumů.

Klasické pedagogické výzkumy vycházejí většinou z  pozitivistického paradigmatu. Bývají často označovány jako „vědecké výzkumy“ či jako „výzkumy kvantitativněorientované“. Vycházejí z  přesvědčení, že existuje jedna objektivní realita, která není závislá na našich citech nebo přesvědčení. Předkládaná publikace se zabývá metodologickými problémy zejména tohoto typu klasického (kvantitativně orientovaného) pedagogického výzkumu. Chceme zdůraznit, že pokud v této souvislosti hovoříme o vědeckém výzkumu, nenaznačujeme tím, že ostatní používané metodologie jsou metodami nevědeckými.

V posledních desetiletích se ve světě, ale i u nás, stále více uplatňují výzkumy vycházející z paradigmatu postpozitivistického, které bývají označovány jako „výzkumy kvalitativně orientované“. Oba uvedené typy výzkumů mají své silné i slabé stránky a nelze jeden z nich považovat za univerzálně použitelný (ve všech situacích a ke všem účelům). Podle našeho názoru je nejen možné, ale i výhodné ve výzkumné činnosti oba přístupy kombinovat.

Poměrně značná pozornost je v textu věnována statistickým metodám, které sev pedagogických výzkumech využívají. Vzhledem k tomu, že je učební text určen pro studenty pedagogických oborů a pro pedagogy, kteří pedagogický výzkum realizují, bylo snahou autora dosáhnout srozumitelnosti textu i pro ty uživatele, kteří mají jen základnímatematické vědomosti a dovednosti. / Metody pedagogického výzkumu

1. VĚDECKÝ VÝZKUM

V PEDAGOGICE

1.1 METODY LIDSKÉHO POZNÁVÁNÍ

Lidské poznávání je velmi složitý proces, který může probíhat nejrozmanitějšími

metodami a postupy. Pokud uvažujeme nad tím, co je zdrojem poznání, můžeme mezi

bezpočtem individuálních metod a postupů poznávání rozlišit několik základníchkategorií. Významný americký filozof Charles Peirce například uvádí (Kerlinger, 1972) čtyři

základní metody poznávání:

ƒ Metoda tradice: Mnoho z toho, co považujeme za pravdivé, vděčí za svoji existenci

právě tradici. Pokud používáme metodu tradice, držíme se svých názorů a  „pravd“

jen proto, že je jako pravdy znali lidé před námi. Časté opakování takovýchto „pravd“

většinou způsobuje zvyšování jejich platnosti v očích lidí. Je zajímavé, že lidé často lpí

na tradičních poznatcích, i když mají k dispozici fakta svědčící proti nim. ƒ Metoda autority: U této metody člověk přijímá určité poznatky jako pravdivé jen

proto, že je vyslovuje osobnost, která je pro něho autoritou. Na základě této metody je

tedy pravdivá ta myšlenka, která má za sebou váhu uznávané osobnosti či veřejného

mínění. Metoda autority je ve srovnání s metodou tradice pro lidské poznání důležitější,

protože i pomocí ní lze určitého pokroku v poznání dosáhnout. V žádném případě by

se však neměla stát ve vědě metodou rozhodující. ƒ Metoda a priori: Kritériem pravdivosti poznání je u této metody „shoda s rozumem“

(nikoli tedy shoda se skutečností). Vychází se z názoru, že přirozené sklony táhnou lidi

k pravdě. Problematičnost této metody spočívá v tom, že není možno přesně vymezit,

co znamená „shodovat se s rozumem“. Typickým argumentem při použití této metody

je: „vždyť to dá rozum“. ƒ Metoda vědy: Pokud lidé při poznávání používají vědeckého přístupu, potom se jejich

poznávání od předchozích metod liší zejména tím, že dospívají k novým poznatkům

nezávisle na názorech, přáních či postojích badatele. Při správném vědeckémpoznávání je činnost vědce natolik kontrolována, že je téměř vyloučeno, aby se uplatnily jeho

osobní názory, postoje, emoce apod. Tato velmi důležitá vlastnost vědeckého poznání

bývá nejčastěji označována termínem „objektivita“.

Poznámka: Jiní autoři metody lidského poznávání diferencují podrobněji. Například G. Anderson

a  N. Arsenault (1998) uvádějí pět základních metod poznávání. Tyto metody v  podstatě odpovídají

metodám shora uvedeným (kromě metody a  priori, která je zde podle míry zobecňování členěna na

dvě samostatné kategorie).

Vědecký výzkum v pedagogice / 11

1.2 KVANTITATIVNĚ ORIENTOVANÝ PEDAGOGICKÝ

VÝZKUM A JEHO HLAVNÍ FÁZE

Filozofickým základem klasických (kvantitativně orientovaných) pedagogických

výzkumů je pozitivismus, respektive novopozitivismus. Tento druh výzkumu má na mysli

F. N. Kerlinger (1972), když uvádí: „Vědecký výzkum je systematické, kontrolované,empirické a kritické zkoumání hypotetických výroků o předpokládaných vztazích mezipřirozenými jevy.“ Tato definice je univerzálně použitelná pro vědecký výzkum ve kterékoli oblasti

vědy. Pokud hovoříme o kvantitativně orientovaném výzkumu v pedago gice, můžeme jej

vymezit jako záměrnou a systematickou činnost, při které se empirickými metodami

zkoumají (ověřují, verifikují, testují) hypotézy o vztazích mezi pedagogickými jevy.

Jestliže hovoříme o tom, že kvantitativně orientované výzkumy vycházejíz pozitivistické filozofie, považujeme za důležité poznamenat, že část pedagogické veřejnosti chápe

pojmy „pozitivismus“ nebo „pozitivistický“ stále ještě (a nezdůvodněně) s jistýmpejorativním významovým zabarvením.

Fáze klasického pedagogického výzkumu

Ve výzkumu se řeší buď jeden, nebo více (zpravidla spolu souvisejících) problémů. Řešení

vědeckého problému potom představuje řadu navzájem propojených a na sobě závislých

kroků a činností. Jednotlivé výzkumy se mo hou navzájem lišit co do posloupnostíjednotlivých realizovaných činností, ale základní schéma postupu bývá následující:

ƒ stanovení problému;

ƒ formulace hypotézy;

ƒ testování (verifikace, ověřování) hypotézy;

ƒ vyvození závěrů a jejich prezentace.

1.2.1 STANOVENÍ PROBLÉMU A JEHO FORMULACE

1.2.1.1 Teoretická analýza poznatků ve zkoumané oblasti

Práce při stanovení problému obvykle začíná tzv. předběžnou teore tickou analýzou

poznatků v oblasti, kterou hodláme zkoumat. Cílem této analýzy je seznámení sesoučasným stavem a úrovní poznání v dané oblasti a získání co největšího množství dostupných

informací o výzkumech, které již byly v této oblasti realizovány.

Základním a nejdůležitějším zdrojem informací je studium příslušné odbornéliteratury. Kromě studia odborné literatury v tištěné podobě (knižní publikace, časopisy, sborníky, encyklopedie, odborné slovníky apod.) můžeme využívat mnoho dalších zdrojů.

Obrovské informační možnosti skýtá například internet a jeho informační databáze (např. ERIC, EBSCO, PBD a mnohé další). Důležité informace získáváme také na základě konzultací a rozhovorů s odborníky, studiem výzkumných zpráv nebo i na základě přímého empirického sledování pedagogické reality (vlastní pozorování, rozhovory s učiteli, žáky, rodiči apod.). Tuto etapu prá ce v přípravě výzkumu není radno podceňovat. Vsoučasné době je v pedagogice jen velmi málo oblastí, které dosud nebyly nějakým způsobem podrobeny zkoumání. Jestliže se důkladně seznámíme se stavem poznání v dané oblasti, / Metody pedagogického výzkumu vyvarujeme se tím jednak zbytečného řešení problémů již vyřešených, jednak se vyhneme chybám a omylům, kterých se dopustili autoři před námi.

Začátečníkům lze doporučit, aby seznamování s odbornou literaturou začínali ododborných slovníků a encyklopedií (např. Průcha et al., 2009). Ve slovnících a encyklopediích získáváme základní informace o problematice, kterou máme ve výzkumu řešit, a často také odkazy na další odbornou literaturu.

O každém použitém informačním zdroji (např. tiskem vydané knize, časopise nebo sborníku, on-line publikaci apod.) si pořizujeme bibliografický záznam. Tento záznam musí obsahovat údaje, které jsou nutné k  identifikaci použitého informačního zdroje. Pořizování bibliografických záznamů a citací se řídí pravidly a zvyklostmi, které zpravidla platí pro určitou zemi, ale mohou se lišit i u různých vydavatelů. V České republice platí v  současné době (od  1. dubna 2011) norma ČSN ISO 690, která stanoví, které údaje je nutné v bibliografickém záznamu uvádět. Pro běžnou praxi většinou postačí seznámit se s následujícími příklady bibliografických citací: Monografické publikace Jeden autor: PELIKÁN, Jiří. Základy empirického výzkumu pedagogických jevů. Praha: Karolinum, 1998. ISBN 80-7184-569-8. Dva autoři: KRÁLÍK, Oldřich a Jiří HARTMANN. Základy statistiky pro pedagogy. Brno: Akademické nakladatelství Cerm, 2000. ISBN 80-7204-152-5. Tři autoři: PRŮCHA, Jan, WALTEROVÁ, Eliška a  Jiří MAREŠ. Pedagogický slovník. 3. rozšířené a aktualizované vydání. Praha: Portál, 2001. ISBN 80-7178-579-2. Více než tři autoři: PRŮCHA, Jan et al. Pedagogická encyklopedie. Praha: Grada Publishing, 2009. ISBN 978- -80-7367-546-2. Kolektiv autorů: Akademický slovník cizích slov. 2. díl, L–Ž. Praha: Academia, 1995. ISBN 80-200-0524-2. Kapitola v monografii, článek v časopise, článek ve sborníku Kapitola v monografii: OBST, Otto. Učitel ve výuce. In: KALHOUS, Zdeněk et al. Školní didaktika. Praha: Portál, 2002, s. 92–120. ISBN 80-7178-253-X. Článek v tištěném sborníku: KRAUS, Blahoslav. Volný čas dětí a mládeže v pedagogickém výzkumu. In: Nové možnosti vzdělávání a  pedagogický výzkum. Sborník příspěvků z  9. celostátní konference ČAPV s mezinárodní účastí. Ostrava: Pedagogická fakulta Ostravské univerzity, 2001, s. 428–433. ISBN 80-7042-181-9.

Vědecký výzkum v pedagogice / 13

Článek ve sborníku na CD-ROM:

PRŮCHA, Jan. Deset let České asociace pedagogického výzkumu: Bilance a výhledy. In:

Výzkum školy a  učitele. Sborník referátů z  10. výroční mezinárodní konference ČAPV

[CD-ROM]. Praha: Univerzita Karlova, Pedagogická fakulta, 2002.

Článek v odborném časopise

Článek v tištěném časopise:

ŠVEC, Vlastimil. Sebereflexe studentů v  pregraduální didaktické přípravě. Pedagogika,

1996, roč. 46, č. 3, s. 266–276. ISSN 3330-3815.

Článek v elektronickém časopise:

NEZVALOVÁ, Dana. Akčním výzkumem k zlepšení kvality školy. e-Pedagogium [online],

2002, roč. 2, č. 4. [cit. 12. 2. 2003]. Dostupné na: http://epedagog.upol.cz/eped4.2002/

index.htm. ISSN 1213-7499.

1.2.1.2 Formulace problému

Dalším krokem, který lze při přípravě výzkumu doporučit, je formulování tzv.operacionalizovaných definic pojmů, se kterými budeme ve výzkumu pracovat. Jedná se o definice,

které umožní jednotlivé pojmy (konstrukty) jednoznačně „uchopit“ (zachytit, změřit).

Například při zkou máni „agresivity u  dětí předškolního věku“ bude třeba jednoznačně

vyme zit projevy agresivity, přesně definovat věk dětí, které hodláme zkoumat, apod.

Při formulaci operacionalizovaných definic zpravidla jednotlivé pojmy definujeme poněkud zjednodušeně (vhledem k  zaměření výzkumu). Toto zjednodušování definic pojmů má dva důvody. První důvod spočívá v nemožnosti postihnout pedagogické jevy v celé jejich složitosti, vzájemné souvislosti a podmíněnosti. Druhý spočívá v požadavku, aby sledované jevy byly nějakým způsobem zachytitelné (měřitelné). Při formulacioperacionalizovaných definic si musíme být vědomi toho, že určité jevy zjednodušit nelze, nechceme-li zkreslit výsledky výzkumu. Jedi ně důkladný teoretický rozbor může určithranice, kam až zjednoduše ní může sahat, aniž by hrozilo nebezpečí zkreslení (simplifikace).

Jevy nebo vlastnosti, které ve výzkumu vystupují a mezi nimiž hledáme (ověřujeme) existenci vztahů, označujeme jako proměnné. Proměnnou je pedagogický jev nebovlastnost, která se ve výzkumu může měnit (nabývat různých hodnot). Příkladem proměnných je například pohlaví dětí (nabývá dvě možné hodnoty), věk dětí, mentální úroveň dětí, klasifikace žáků v určitém předmětu, chování dětí v určité situaci atd. Proměnné lzerozdělit na tzv. nezávisle pro měnné a závisle proměnné. Nezávisle proměnná je vlastnost (jev), která je příčinou nebo podmínkou vzniku jiné vlastnosti (jevu). Závisle proměnná je vlastnost (jev), která je výsledkem (následkem, důsledkem) působení nezávisle proměnné. Například negativní chování dítěte ve škole (závisle proměnná) může být způsobenonaříklad konfliktními vzta hy mezi jeho rodiči (nezávisle proměnná). Správně formulovaný výzkumný problém je otázka, která by měla vyjadřovat vztah mezi proměnnými (měla by se tázat, zda mezi proměnnými existuje vztah).

Při vlastní formulaci problému lze doporučit respektování ná sledujících doporučení: ƒ Problém by měl být formulován zcela konkrétně, jednoznačně a pokud možno v tázací

formě. / Metody pedagogického výzkumu

ƒ Problém musí implikovat možnost empirického ověřování. Problémy, kte ré nejsou

empiricky ověřitelné, nelze ve vědeckém výzkumu zkoumat.

ƒ Problém by měl vyjadřovat vztah mezi dvěma nebo více proměnnými.

Poznámka: Pokud otázka, na niž hledáme ve výzkumu odpověď, nevyjadřuje vztah mezi proměnnými,

nemusí to ještě znamenat, že je bezcenná a že nemá smysl ji řešit. Otázka, která nevyjadřuje vztah mezi

proměnnými, ale neumožňuje vyslovit hypotézu, a při jejím řešení se tedy nejedná o výzkum v tomsmyslu, ve kterém byl definován výše. Šetření tohoto typu bývají označována jako pedagogické průzkumy.

1.2.2 HYPOTÉZY A JEJICH MÍSTO V PEDAGOGICKÉM VÝZKUMU

Hypotézy tvoří jádro kvantitativně orientovaných výzkumů. K současnému chápánívýznamu a role hypotéz ve výzkumu významně přispěl kritický racionalismus, filozofický směr,

jehož zakladatelem je významný filozof vědy Karl R. Popper (1902–1994). Tento autor

dospěl k závěru (Popper, 1995), že obecně formulovaná tvrzení (hypotézy) není možno

empiricky prokázat (verifikovat). Pro verifikaci hypotéz navrhl tzv. metodu falzifikace.

Termínem „falzifikace“ se v tomto případě rozumí hledání empirických faktů, které hovoří

proti ověřované hypotéze (v běžném životě má slovo „falzifikace“ význam jiný, znamená

„padělání“ nebo „falšování“ něčeho).

Podle K. R. Poppera by vědec ve výzkumu neměl usilovat o dokazování hypotéz, ale pouze o jejich falzifikaci, tj. hledání faktů, svědčících o jejich neplatnosti. Pokud senepodaří hypotézu ve výzkumu falzifikovat, můžeme ji přijmout, ne ji však považovat za jednou provždy dokázanou. Vždy existuje možnost, že při opakovaném ověřování hypotézy budou nalezena fakta, která s ní nejsou slučitelná. Správně formulovaná vědecká hypotéza musí možnost empirického ověřování (falzifikace) skýtat, tj. musí být falzifikovatelná.

Žádný empirický důkaz nemůže hypotézu nikdy jednoznačně a definitivně dokázat. Je možné říci, že empirický výzkum v podstatě hypotézu nedokazuje, ale pouze zdůvodňuje její přijatelnost. Je-li hypotéza na základě důkladného empirického ověřování přijata, je možné ji zobecnit a doporučit k praktickému využití. 1.2.2.1 Pravidla pro formulaci hypotéz Při formulaci hypotéz je nutné dodržovat tři základní požadavky, které bývají někdyoznačovány jako zlatá pravidla hypotézy (Gavora, 2000): ƒ Hypotéza je tvrzení, které je vyjádřeno oznamovací větou (výzkumný problém jenaopak vhodné vyjádřit větou tázací). ƒ Hypotéza musí vyjadřovat vztah mezi dvěma proměnnými (pokud se nejednáo vyjádření vztahů, není možno hovořit o vědecké hypotéze). Proto musí být hypotéza vždy

formulována jako tvrzení o rozdílech, vztazích nebo následcích. ƒ Hypotézu musí být možno empiricky ověřovat. Proměnné, které v hypotéze vystupují,

musí být měřitelné (byť například jen na základě kategorizace). Zatímco problém je otázka, která se táže, zda existuje vztah mezi pedagogickými jevy, hypotéza je podmíněným výrokem o vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými. Lze také

Vědecký výzkum v pedagogice / 15

říci, že hypotézy jsou predikcemi (předpověďmi) o vztazích mezi proměnnými. Hypotéza

říká, že „nastane-li jev A, nastane také jev B“ (jev B je předpovídán na základě existence

jevu A). Hypotéza vyjadřující vztah mezi dvěma proměnnými se někdy formálně zapisuje

pomocí vztahu

Y = f (X).

Tento zápis vyjadřuje skutečnost, že jistá proměnná (vlastnost, jev) Y je „funkcí“ jiné

proměnné X. Jestliže v těchto souvislostech hovo říme o „funkční závislosti“ proměnných,

je nutné zdůraznit, že v  pedagogických výzkumech se ve skutečnosti jedná o  závislosti

statistické. Ty jsou jiné povahy než skutečné funkční závislosti, jak je známe například

z fyziky apod.

Existence jednoduchého hypotetického vztahu Y = f (X) je v  oblasti pedagogického

zkoumáni málo častá. Daleko častěji se uplatňu je vztah

Y = f (X, W, Z, ...),

tj. jistý účinek je zpravidla vyvoláván celou řadou faktorů (X, W, Z...). Často je všakoprávněné a vhodné předpokládat, že z možných faktorů je nejdůležitější jen jeden a ostatní je

možno zaned bat. Přípustnost takového zjednodušení je nutné vždy pečlivě zvažo vat, aby

nedošlo ke zkreslení složité pedagogické reality.

Po zformulování hypotézy se doporučuje provést ještě další myš lenkový krok, který označujeme jako dedukci důsledků hypotézy. Při tomto způsobu usuzování vycházíme z platnosti formulované hypotézy a pokoušíme se zpětně dedukovat, který problém z toho vyplývá (bez ohledu na problém již dříve formulovaný). Může se stát, že při tom to postupu dospějeme k částečně (nebo zcela) jiné formulaci problému, než z jaké jsme původně vyšli.

Můžeme také zjistit, že původně stanovený problém není současnými prostředky vědy

řešitelný (Kerlinger, 1972).

1.2.2.2 Nejčastější chyby při formulaci hypotéz

Nedostatky při formulaci hypotéz výrazně snižují věrohodnost realizovaného výzkumu

a  znehodnocují nebo přinejmenším zpochybňují dosažené výsledky. Velmi často se při

formulaci hypotéz objevují například následující nedostatky:

ƒ Formulované hypotézy nevyjadřují vztah mezi proměnnými, což znamená, ženevypovídají o rozdílech, vztazích nebo následcích. Příklady nesprávných formulací: „Žáci na

prvním stupni základní školy mají rádi matematiku.“ „Chlapci většinou rádi sportují.“

„Městské školy jsou dobře vybaveny výpočetní technikou.“ V uvedených příkladech

jsou vztahy jen implicitně naznačeny, jejich obsah však není jednoznačně vymezen. ƒ Hypotézy nemají formu oznamovací věty. Někdy jsou vyjádřeny pomocí složitých

souvětí, z nichž žádné jednoznačné tvrzení nevyplývá. ƒ Často se objevují neurčité formulace typu „jev A někdy vyvolává jev B“. Také přiinterretaci výsledků ověřování se někdy vyskytují nejednoznačné formulace typu „hypotéza

byla částečně potvrzena“ apod. Hypotézy musí být formulovány vždy zcelajednoznačně („natvrdo“) a také výsledek ověřování musí být zcela jednoznačný (hypotézu buď

přijímáme, nebo odmítáme). / Metody pedagogického výzkumu

ƒ Jestliže formulujeme hypotézy na začátku výzkumu, potom hovoříme vždy o tzv.věcných hypotézách, nikoli o hypotézách statistických (srov. kap. 3). Statistické hypotézy

(nulová, alternativní) se formulují a  používají až v  souvislosti s  jejich statistickým

ověřováním.

1.2.3 TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ VE VĚDECKÉM VÝZKUMU

Při testování (ověřování, verifikaci) hypotézy jde o rozhodnutí, zda můžeme vyslovenou

hypotézu přijmout (zda není v rozporu s empirickými fakty). Rozhodnout o přijatelnosti

hypotézy lze u kvantitativně orientovaných výzkumů pouze na základě rozsáhléhoshromažďování (sběru) dat, jejich tříděním, zpraco váním a vyhodnocováním. Data ve výzkumu

získáváme metodami, které bývají souborně označovány jako empirické metody (např.

pedagogické po zorování, dotazník, škály, rozhovor, různé typy testů, sociometrie,Q-metodologie, sémantický diferenciál apod.).

Významné místo při zpracování dat v  pedagogických výzkumech i  při interpretaci

získaných výsledků má matematická statistika. Statistika je věda, která se zabývámetodami sběru, zpracování a vyhodnocování hromadných dat. Hromadná data získáváme

sledováním hromadných jevů, což jsou jevy, které lze sledovat opakovaně (mnohokrát).

Jedinečné jevy statistické analýze podrobovat nelze.

Výsledků, ke kterým statistika za několik posledních desetiletí dospě la, není dosud

v našich pedagogických výzkumech vždy náležitě využí váno. Mnohé výzkumy přizpracování a interpretaci výsledků vy užívají jen elementární postupy (jako je výpočet průměrů,

procent apod.) a naprosto ignorují možnosti, které moderní statistika nabízí.

Při analýze dat získaných ve výzkumu plní statistika zejména dva základní úkoly.Prvním úkolem, kterým se zabývá tzv. popisná (deskriptivní) statistika, je shromážděná

data popsat tak, aby poskytovala co možná nejpřesnější, přehlednou a názornou informaci

o  měřených hromadných jevech. Druhým základním úkolem statistiky je pomáhat při

rozhodování, zda mezi sledovanými jevy (proměnnými) je, či není vztah. Tento druhý úkol

plní tzv. induktivní statistika. Základním myšlenkovým principem induktivní statistiky

je usuzování na vlastnosti celku na základě vlastností jeho části.

Na základě výsledků ověřování hypotéz vyslovujeme závěry, ke kterým výzkum dospěl.

Konstatujeme přijetí či odmítnutí hypotéz, interpretujeme dosažené výsledky,srovnáváme je s dosavadními výsledky vědy, zdůvodňujeme případné rozdíly. Něk dy na základě

zjištěných výsledků dedukujeme další podmíněné výroky o vztazích mezi proměnnými.

Tyto výroky se mohou stát hypotézami pro případné další výzkumy. 1.2.3.1 Výběr prvků do výzkumných vzorků Jestliže v běžném životě vyslovujeme soudy o jiných lidech či skupinách lidí, či níme takvětšinou na základě znalosti určitého (někdy jen zcela malého) počtu osob. Předpokládáme, že vlastnosti lidí, o kterých se vyslovujeme, jsou stejné (nebo podobné) jako vlastnosti těch, které známe. Podobně jako v běžném životě, ani v pedagogickém výzkumu není zpravidla myslitelné, abychom prozkoumali všechny jedince (nebo situ ace), kteří nás zajímají. Svoje zjištění opíráme většinou jen o znalost určitého vzorku (výběru). Jde o to, aby vlastnosti námi vybraného vzorku byly pokud možno stejné jako vlastnosti celé skupiny (lidí ne bo

Vědecký výzkum v pedagogice / 17

situací), kterou zkoumáme. Požaduje se, aby vzorek vybraných je dinců (situací) byl co

možná nejvíce reprezentativní. V běžném životě se otázkou reprezentativnosti vzorku

příliš nezabýváme. Jinak je to mu ve vědeckých výzkumech, kde otázka reprezentativnosti

výběru je otázkou klíčového významu.

V dalším výkladu budeme používat dva důležité pojmy: základní soubor (populace)

a výběrový soubor (výběr). Pojmem „základní soubor“ rozumíme všechny prvky (osoby, situace) patřící do skupiny, kterou zkoumáme. Výběrovým souborem (výběrem, vzorkem) rozumíme určitou část prvků vybranou ze základního souboru, která základní soubor zastupuje (reprezentuje).

V některých případech výzkumů (většinou jen v případě malých základních souborů)

je zkoumán celý základní soubor. V  těchto situacích hovoříme o vyčerpávajícím (exhaustivním) výběru. Šetření, ve kterém získáváme data ode všech prvků (osob, situací)

v populaci, označujeme také jako cenzus.

Druhy výběrů

Existuje více způsobů, jak vybírat jedince (nebo situace) tak, aby danou skupinu osob (nebo

situací) dobře reprezentovali. Společným rysem všech těchto postupů je, že rozhodnutí

o tom, který prvek (oso bu, situaci) vybereme, bude objektivní. Objektivita se zabezpeču je

nejčastěji uplatněním náhody. Ve vědeckém výzkumu musí být zaru čeno, že při výběru

prvků se neuplatní jakýkoli subjektivní zřetel (byť sebelépe míněný), a  to ať skrytý či

zdánlivě bezvýznamný.

Prostý náhodný výběr (náhodný výběr jednotlivých prvků)

Charakteristickým rysem tohoto výběru je, že všechny prvky souboru mají stejnoupravděodobnost, že budou vybrány. Kaž dý prvek musí být přitom vybírán nezávisle na ostatních.

Tuto pod mínku výběr přesně splňuje jen v případě, že se jedná o tzv. výběr s vracením.

U tohoto výběru se po každém výběru vybraný prvek vrací zpět do základního souboru.

Tím, že se vybírá stále ze stejného poč tu prvků, je dána stejná pravděpodobnost výběru

pro všechny prvky. V praxi se častěji provádí tzv. výběr bez vracení, kdy vybrané prvky

již zůstávají mimo základní soubor. U početnějších základních souborů nemá smysl mezi

výběrem s vracením a bez vracení rozlišovat.

Prakticky se prostý náhodný výběr provádí buď mechanickým losováním (v osudí

musí být všechny prvky základního souboru), nebo se používá techniky náhodných čísel.

U této techniky se prvkům základ ního souboru nejdříve přiřadí pořadová čísla a z nich

se potom vybí rá pomocí náhodných čísel. Náhodná čísla možno získat napříkladz tabulek náhodných čísel, ale v současné době je pohodlnější používat k tomuto účelu po čítač

nebo i některé typy kalkulátorů. Na některých typech kalkulátorů bývá například funkce

označena RND (random – náhoda). Stisknutím příslušného tlačítka nám kalkulátor zobrazí

náhodné číslo, které je možno použít při výběru.

Prostý náhodný výběr je v mnoha případech v praxi poměrně obtíž ně uskutečnitelný.

Představme si například, že bychom hodlali uskutečnit prostý náhodný výběr žáků 2.ročníku základní školy v České republice o rozsahu řekněme 500 dětí. Vybraný vzorek by byl

zřejmě v tomto případě znač ně rozptýlen a bylo by prakticky nemožné s ním ve výzkumu

pracovat. V podobných případech se často místo náhodného výběru jednotlivých prvků

pro vádí výběr skupin (např. výběr školních tříd). / M etody pedagogického výzkumu Skupinový výběr Tato výběrová technika se používá v případě, že základní soubor je uspořádán dourčitých skupin (např. základní soubor žáků 1. ročníku základní školy v určitém kraji tvoří jistý počet tříd). Jsou-li skupiny v základním souboru přibližně stejně početné, vybíráme (např. pomocí losování) tak, že skupiny mají stejnou pravděpodobnost, že bu dou vybrány. Nejsou-li skupiny stejně početné, je možné vybírat s pravděpodobností úměrnou rozsahu těchto skupin.

Skupinový výběr je v  pedagogických výzkumech pro svoji snadnou proveditelnost často užívaný. Je ovšem potřeba upozornit na to, že rozsah (velikost) skupinového výběru musí být dostatečný. U tohoto výběru totiž o potřebném rozsahu nerozhoduje jen velikost skupin, ale také jejich počet. Stratifikovaný výběr Provádí se u  těch základních souborů, které jsou složeny z  ně kolika charakteristických podskupin. Chceme-li ze základního souboru, který je složen z podskupin, získatdostatečně reprezentativní výběr, vybíráme z jednotlivých charakteristických podskupin pomocí náhodné ho výběru vždy určitý počet prvků. Počet vybíraných prvků z podsku pin nebývá přesně proporcionální vzhledem ke složení základního souboru.

Například při výzkumu postojů učitelů základní školy k učitelské profesi byl pořízen stratifikovaný výběr učitelů podle délky jejich pedagogické praxe. Všichni učitelé byli rozděleni do následujících pěti podskupin: 1. podskupina – učitelé s délkou pedagogické praxe do 5 let; 2. podskupina – učitelé s délkou pedagogické praxe 6–10 let; 3. podskupina – učitelé s délkou pedagogické praxe 11–15 let; 4. podskupina – učitelé s délkou pedagogické praxe 16–20 let; 5. podskupina – učitelé s délkou pedagogické praxe nad 20 let. Z každé této podskupiny byl potom náhodně vybrán určitý počet učitelů, čímž bylozaručeno, že ve výběru se určitým způsobem uplatnily vlastnosti učitelů všech kategorií podle délky pedagogické praxe. Kontrolovaný výběr (proporcionální stratifikovaný výběr) Jde o takový stratifikovaný výběr, u něhož počet prvků vybíraných z podskupin jeproporcionální k počtu prvků v základním souboru. Při realizaci kontrolovaného výběru učitelů základní školy (podle délky pedagogické praxe) bychom museli respektovat počty učitelů v jednotlivých kategoriích délky praxe. Tímto způsobem bychom dostali výběr, který by byl zmenšeným modelem základního soubo ru vzhledem k danému rozlišovacímu znaku (délka pedagogické praxe).

Kontrolovaný výběr může být prospěšný v mnoha konkrétních pří padech výzkumu. Například při řešení problémů, které nějakým způsobem mohou souvi set s pohlavím žáků (např. zkoumání volnočasových aktivit, tělesné zdatnosti žáků atd.), bývá nutné zajistit, aby výběr obsahoval stejný počet chlapců a dívek. V tomto případě provádíme kontrolovaný výběr žáků podle po hlaví tak, že náhodně vybereme dvě stejně velké skupiny chlapců

*

Vědecký výzkum v pedagogice / 19

a dí vek. Výběr je v tomto případě zmenšeným modelem základního souboru vzhledem

k pohlaví.

Kontrolované výběry bývají někdy označovány jako reprezentativní výběry. Výběr je možno kontrolovat i podle několika důležitých znaků současně. Kontrolované výběry umožňují, i při poměrně malém rozsahu, získávání značně věrohodných výsledků. Vícenásobný výběr U tohoto výběru se nezačíná výběrem jednotek (např. žáků), ale výběrem skupin vyššího řádu. Nejdříve se provede výběr skupin nejvyš šího řádu a potom se pokračuje ve dvou až třech stupních, až dospějeme k základním jednotkám (žákům). Chceme-li například pořídit vícestupňový výběr žáků pátých ročníků základní školy v České republice, můžeme postupovat tak, že nejdříve vybereme (náhodně) několik krajů (první stupeň výběru), dále ve vybraných krajích vylosujeme několik škol (druhý stupeň výběru) a ve školách náhodně vybe reme několik žáků (třetí stupeň výběru).

Výhodou vícestupňového výběru je, že vybrané prvky jsou zpra vidla vícekoncentrovány než u ostatních druhů výběrů. K dosažení věrohodných výsledků je však u tohoto výběru potřeba vybí rat vždy poněkud větší počet prvků než u prostého náhodného výběru. Záměrný výběr Záměrný výběr se liší od předcházejících druhů výběrů v  tom, že zde o  výběru jistého prvku nerozhoduje náhoda, ale buď úsudek výzku mníka, nebo úsudek zkoumané osoby. Záměrný výběr může vzniknout v podstatě třemi způsoby: ƒ anketní výběr (jedinci se dostávají do výběru sami na základě svého rozhodnutí); ƒ výběr „průměrných jednotek“, při kterém se vybírá určitý objekt (např. škola, třída,

žáci), který výzkumník považuje za typický (průměrný) případ. Tato metodapředpokládá vysokou kvali fikaci a erudici výzkumného pracovníka, který musí dobřerozlišovat mezi jevy jedinečnými, zvláštními a obecnými. Je to postup v jis tém směrujednodušší, rychlejší a lacinější než ostatní uvedené postupy, zato však přináší nepoměrně

méně věrohodné výsledky. Je totiž značně obtížné (ne-li nemožné) dokázat na skutečně

vědecké úrovni, že vybraný objekt je typickým reprezentantem základního souboru; ƒ kvótní výběr je jediný záměrný výběr, který z teoretického hlediska vyhovuje. Nejdříve

se zvolí určité kontrolní znaky, podle nichž se výběr orientuje. Chceme-li například

provést kvótní výběr obyvatelstva určité oblasti, můžeme zjistit, že v tomto základním

souboru je určitý počet mužů a žen, že obyvatelstvo má jisté věkové složení, že tyto

osoby vykonávají různá povolání, mají různý stupeň vzdělání, že bydlí v různě velkých

obcích atd. Podle těchto kontrolních znaků lze vytvořit urči té kvóty pro výběr. Kvóty by

například v uvedeném příkladu předepisovaly, kolik mužů a žen se má vybrat a v jakém

věku, jaké vzdělání mají vy braní jedinci mít, jaké povolání mají vykonávat atd. Kvótní

výběr se užívá často v sociologických výzkumech a průzkumech (např. výzkumyveřejného mínění, průzkumy trhu apod.).

Zvláštní formou kvótního výběru je tzv. panel. O panelu hovoříme tehdy, jestliževytvořenou reprezentativní skupinu osob používáme opakovaně k řadě různých výzkumů

(je to možné pouze v případě, že složení základního souboru se příliš rychle nemění).

20 / Metody pedagogického výzkumu

Mechanický (systémový) výběr

Tento druh výběru je výhodný v případě, že v šetření hodláme zkoumat určité procento

prvků ze základního souboru (např. 2 %). Při pořizování mechanického výběrupostupu

jeme tak, že nejdříve všem prvkům základního souboru přiřadíme pořadová čísla. Potom

prostým náhodným výběrem určíme počáteční prvek základního souboru a k jehopořado

vému číslu postupně přičítáme konstantu, která odpovídá zvolenému procentu vybíraných

prvků. Například v případě, že hodláme vybrat 2 % všech prvků (2 % = 2 / 100 = 1 / 50),

postupně přičítáme konstantu 50. (Počáteční prvek základního souboru se v případě výběru

2 % prvků určí z intervalu 1–50.)

Spárované (vyrovnané) výběry

Jde o  zvláštní druh kontrolovaných výběrů, kdy získáváme ze základního souboru dva

nebo více podobně kontrolovaných výběrů. Pro některé pedagogické výzkumy jenapří

klad vhodné získat dva výběry se stejným nebo podobným rozdělením určité schopnosti

(např. mentální úroveň, tělesná zdatnost). Za tím účelem můžeme vybrané jedince roz dělit

do určitých „výkonnostních pásem“ podle výsledků určitého provedeného měření (např.

podle výsledků testu rozumových schopností nebo podle výsledků testu tělesné zdatnosti).

Každé takto vytvořené výkon nostní pásmo (osoby, které dosáhly určitého výkonu) lze

potom náhodně rozdělit do dvou nebo více spárovaných skupin. Při rozdělování jedinců

do skupin lze užít velmi jednoduché metody „házení mincí“. Po stupujeme tak, že z osob

vytvoříme zcela libovolně dvojice a pomocí hodu mincí určíme, do které skupiny jedince

zařadíme. K rozdělování jedinců do spárovaných skupin lze také užít techniky náhodných

čísel, která generuje počítač nebo kalkulátor. Při použití náhodných čísel lze postupovat

tak, že nejdříve jedincům, které máme rozdělit, přiřadíme náhodná čísla. Jedinci, kterým

uvedeným způsobem přiřadíme lichá čísla, potom tvoří jednu skupinu a jedinci, kterým

byla přiřazena sudá čís la, tvoří druhou spárovanou skupinu (nulu považujeme v tomto

případě za sudé číslo).

1.2.3.2 Rozsah výběru

Pokud je výběr v pedagogickém výzkumu proveden adekvátně, měli by vybraní jedinci

(situace) mít zhruba stejné vlastnosti jako zá kladní soubor. Veličiny (míry), které jsou

založeny na vlastnostech základního souboru, se nazývají parametry. Veličiny (míry)

odvozené z výběru se nazývají výběrové charakteristiky. Parametr má vždy stá louhod

notu, ale většinou není přesně známá. Většinou lze parametr s  uspokojivou přesností

odhadnout z  výběrové charakteristiky. U dob ře provedených výběrů není rozdíl mezi

parametrem a výběrovou charak teristikou velký. Velikost tohoto rozdílu závisí jednak na

druhu (kvalitě) výběru, jednak na rozsahu (velikosti) výběru. Obecně platí, že čím větší

je rozsah výběru, tím menší je rozdíl mezi výběrovou charakteristikou a parametrem.Zá

vislost mezi velikostí výběru a chybou odhadu parametru pomocí výběrové charakteristiky

názorně ukazuje obrázek 1.

Vědecký výzkum v pedagogice / 21

malý

velký

ROZSAH

CHYBAmalá velká

Obr. 1 Závislost mezi chybou odhadu parametru a rozsahem výběru

Z uvedeného vyplývá, že čím větší výběr pořídíme, tím více se přiblížíme ke skutečným

vlastnostem základního souboru.

Potřebný roz sah výběru lze v některých případech odhadnout pomocí výpočtu.K po

chopení dále uváděných postupů je však nejdříve nutné se seznámit se základními pojmy

teorie měření a se základními metodami statistického zpracování dat (srov. kap. 2).

Při výpoč tech potřebného rozsahu výběru je nejdříve nutné nějakým způsobemod

hadnout, jak dalece se zkoumaný znak (měřená vlastnost) v základním souboru rozptyluje,

tj. jakou má variabilitu. Tento odhad je možno učinit buď na základě již známých (dříve

uskutečněných, stejných nebo podobných) výz kumů, anebo je možno uskutečnitpředvý

zkum a k odhadu variability po užít jeho výsledky.

Odhad rozsahu výběru v případě metrických dat

Odhad potřebného rozsahu výběru lze v tomto případě vypočítat pomocí vzorce

22

2

ts

n

×

=

α

Δ

(1)

kde t

α

je koeficient spolehlivosti pro zvolenou spolehlivost α (při běžně požadovanéspo

lehlivosti 95 % dosazujeme hodnotu 1,96, při požadované spolehlivosti 99 %dosazuje

me hodnotu 2,58), s je směrodatná odchylka a Δ je tzv. požadovaná přesnost (přípustná

absolutní chyba). Při výpočtu požadovaného rozsahu výběru tedy vycházíme z odhadu

směrodatné odchylky, ostatní dvě potřebné hodnoty víceméně volně volíme na základě

zvážení dané situace.

Poučení o tom, co jsou to metrická data, nalezne čtenář v oddíle 2.1 a poučení o výpočtu

směrodatné odchylky lze najít v oddíle 2.3.4.

22 / Metody pedagogického výzkumu

Příklad 1

Máme odhadnout, kolika žákům musíme zadat didaktický test, chceme-li dostatečně spolehlivě

a  přesně zachytit úroveň jejich vědomostí. V předvýzkumu byla určena směrodatná odchylka

s = 2,1.

Budeme-li požadovat 95% spolehlivost výsledků a spokojíme-li se s přesností ±0,2 bodu,do

stáváme ze vzorce (1)

×

=n B

22

2

1, 96 2,1

423

0,2

Chceme-li tedy didaktickým testem zachytit úroveň vědomostí žáků se zvolenou spolehlivostí

a přesností, měli bychom testem vyzkoušet 423 žáků.

Pokud bychom požadovali spolehlivost 99 %, dostali bychom při stejné požadované přesnosti

(±0,2 bodu) výsledek n = 734 žáků. Pokud bychom požadovali přesnost ±0,1 bodu, potom by při

původně požadované spolehlivosti (95 %) byl nutný rozsah n = 1 694 žáků.

Z uvedeného příkladu je zřejmé, že odhad rozsahu výběru je značně závislý na požadavcích

na spolehlivost a přesnost.

Odhad rozsahu výběru v případě nominálních nebo ordinálních dat

V případě nominálních nebo ordinálních dat lze potřebný rozsah výběru odhadnout

(Nowak, 1965) podle vzorce

2

2

(1 )tp p

n

d

a

××

= (2)

kde n je požadovaný rozsah výběru, t

α

je koeficient spolehlivosti pro zvolenouspolehli

vost α, p je odhad relativní četnosti zkoumaného znaku v základním souboru a d jepoža

dovaná relativní přesnost (většinou se požaduje přesnost 3–4 %, tj. 0,03–0,04). Uvedený

vzorec je velmi podobný vzorci (1). Rozdíl je v tom, že u nominálních nebo ordinálních

dat odhadujeme variabilitu pomocí hodnoty p ∙ (1 – p).

Jestliže je obtížné odhadnout relativní četnost zkoumaného znaku v základnímsou

boru, doporučuje se počítat pro jistotu s hodnotou p = 0,5, poněvadž pro tuto hodnotu

vychází rozsah výběru největší.

Příklad 2

Máme rozhodnout, jaký rozsah výběru je nutný k tomu, abychom dotazníkovým šetřenímspo

lehlivě zjistili, kolik procent studentů gymnázia hodlá v  určitém školním roce dál studovat na

vysoké škole.

Na základě zkušeností z minulých let lze očekávat, že dál studovat na vysoké škole hodlá asi

50 % studentů gymnázia (p = 0,5). Jestliže budeme požadovat obvyklou spolehlivost 95 %a spo

kojíme-li se s obvyklou přesností 4 %, tj. d = 0,04, potom vychází

()××

=n B

2

2

1, 96 0,510,5

600

0,04

Vědecký výzkum v pedagogice / 23

K provedení dotazníkového šetření, které by mělo zvolenou spolehlivost a přesnost, by tedy

bylo třeba použít výběru o rozsahu 600 studentů.

Je zřejmé, že požadovaný rozsah výběru závisí především na variabilitě (rozptýlení) dat

v základním souboru. Jinak řečeno, rozsah výběru závisí na homogenitě základníhosouboru. Jestliže by téměř všechny prvky základního souboru měly zjišťovaný znak stejný

(směrodatná odchylka by byla velmi malá, respektive relativní četnost p by se blížila k 1),

potom by stačilo vybrat jen velmi málo prvků (v krajním případě jen jeden prvek),abychom získali správnou představu o  základním souboru. Čím více se prvky základního

souboru ve sledovaném znaku liší, tím větší výběr je třeba realizovat.

V některých případech lze potřebný rozsah výběru empiricky odhadnout i na základě určení jeho minimální a maximální hodnoty. Často se uvádí, že minimální rozsah výběru n

min

z populace, která má n prvků, by měl být n

min

= 0,1 ∙ √

n

a maximální rozsah n

max

= √

n

.

Úrovně pedagogického výzkumu

Pečlivě připravované kvantitativně orientované výzkumy mohou probíhat (podledůkladnosti přípravy a podle rozsa hu a významu zkoumání) postup ně na třech úrovních:

ƒ pilotáž;

ƒ předvýzkum;

ƒ vlastní výzkum.

Cílem pilotáže je získání předběžných informací o dané problematice. Může se například

jednat o volný rozhovor či pozorování, kterým provádíme první sondu do zákonitostí, které

hodláme zkoumat. Údajů získaných pilotáží se zpravidla neužívá při vlastním výzkumu.

Vhodně provedená pilotáž často umožňuje zpřesnit formulaci problému i hypotézy, může

přinést cenné informace o verifikovatelnosti jednotlivých hypotéz atd.

Na pilotáž obyčejně navazuje předvýzkum. Předvýzkum by měl být jakýmsi zmenšeným modelem vlastního výzkumu (všech jeho hlavních fázi). Provádí se většinou na poměrně malém vzorku osob, takže získané výsledky neumožňují činit obecnější závěry. Přesto je důležité, aby předvýzkum proběhl ve všech fázích, včetně testování hypotézy, statistického zpracování výsledků a vyvození závěrů. V předvýzkumu by se měly ověřit všechny metody a techniky, se kterými se počítá při vlastním výzkumu. Pečlivě provedený předvýzkum zmenšuje riziko použití nevhodné metody či techniky a často také přispívá ke zpřesnění formulace problému a hypotéz výzkumu.

1.3 VÝZKUMY EX-POST-FACTO A EXPERIMENTY

Ve vědeckém výzkumu jde o ověřování hypotéz o vztazích mezi přirozenými jevy,

tj. o ověřování vztahů mezi proměnnými. Podle toho, zda ve výzkumu nějakým způsobem

ovlivňujeme (manipulujeme) působení nezávisle proměnné, rozlišujeme výzkumyex-post-facto a výzkumy experimentální (experimenty).

24 / Metody pedagogického výzkumu

Výzkumyexost facto jsou takové výzkumy, u nichž se manipulace s nezávisleproměnnou neprovádí, a to buď proto, že není možná, anebo není žádoucí. U tohoto typu výzkumu se postupuje tak, že nejdříve shromáždíme údaje o závisle proměnné a teprve potom se retrospektivně hledá v  množině možných nezávisle proměnných pravděpodobná příčina (podmínka) zjištěného stavu. Nevýhodou tohoto postupu je, že nezávisle proměnné lze jen velmi obtížně kontrolovat, a  proto výsledky těchto výzkumů bývají méně hodnověrné než výsledky výzkumů experimentálních. Na druhé straně však zpětné hledání příčin (podmínek) vzniku pedagogických jevů je v některých případech jedinou použitelnou možností. Příkladem výzkumu exost-facto může být například výzkum příčin agresivního chování dětí ve škole. U tohoto výzkumu bychom zřejmě nejdříveidentifikovali skupinu dětí s projevy agresivního chování. Potom bychom na základě zkušeností a teoretických úvah navrhli nejpravděpodobnější příčiny agresivního chování a ověřovali, zda se jednotlivé hypotetické příčiny na vzniku agresivity daných dětí podílejí.

U experimentů manipulujeme alespoň jednu nezávisle proměnnou. Manipulovaná nezávisle proměnná je pod kontrolou výzkumného pracovníka, a proto experimentální výzkumy poskytují (za jinak srovnatelných podmínek) věrohodnější výsledky nežvýzkumy ex-post-facto. Nevýhodou experimentu však je, že není použitelný ve všech situacích. Existují oblasti, kde nelze (nebo by z různých důvodů nebylo vhodné) experimentovat.Exeriment totiž nesmí žádným způsobem škodit zkoumaným jedincům, a to ani objektivně, ani subjektivně (např. možnost manipulace proměnných, které vyvolávají negativní změny v osobnostech dětí). Další omezení pro experimentální práci pramení ze skutečnosti, že osoby, s nimiž experimentujeme, se chovají vždy více méně nepřirozeně.

Zkušenosti ukazují, že experiment je vhodnější pro zkoumání pro cesu vzdělávání než pro zkoumání procesu výchovy (výchova v užším slova smyslu). Výchovný proces je totiž nesrovnatelně složitější než proces vzdělá vání, jeho logika je jemnější a hůře postižitelná ve srovnání s vy učováním. Je problematické, zda experiment je vůbec použitelný například na poli mravní výchovy, kde v případě nesprávných předpokladů může dojít k „nácviku“ negativního chování apod. Pedagogická realita je nepoměrně složitější než realita fyzi kální či biologická, a proto i experimentování v pedagogice je mnohem složitější nežexperimentov