1. Motivacijski seminar za podiplomske študente
Načrtovanje in izdelava magistrskih nalog s podporo družboslovnih arhivov podatkov    
Motivacijski seminar za podiplomske študente
Janez Štebe
ADP, Univerza v Ljubljani, jesen 2009

2. Ovire za uporabo podatkovnih arhivov Prikaz možnosti, ideje za teme
Vsebina predavanja
Vsebina
Ovire za uporabo podatkovnih arhivov
Prikaz možnosti, ideje za teme
Navajanje uporabe podatkovnih virov
Usposabljanje, pripomočki za delo
Primer naloge
Razlogi za uporabo obstoječih podatkov iz podatkovnih arhivov
Motivacijski seminar, jesen 2009

3. Ovire za uporabo podatkovnih arhivov
Ne najdem primernih podatkov, ne vem, kaj je na razpolago, kako dostopati
Ne razumem, zakaj bi mi podatki lahko prišli prav (npr. za iskanje idej, literature povezane s podatki itd.)
Ne znam dovolj statistike (kompleksni vzorci, multivariatna analiza, etc.)
Ne znam uporabljati statistične programe (spss. Stata. R. ipd. )
Ne znam zastaviti problema tako, da bi bil rešljiv s pomočjo podatkov
Motivacijski seminar, jesen 2009

4. Arhiv družboslovnih podatkov (ADP):
Je:
Osrednji družboslovni arhiv v Sloveniji
Vsebinsko pokriva discipline od sociologije, politologije, psihologije do ekonomije, demografije
Hrani “surove” podatke in njihovo dokumentacijo
Dajalci iz akademskega, javnega in komercialnega sektorja
Ni:
Vseobsegajoč (obstajajo pomembni podatkovni viri, ki niso vključeni v zbirko ADP)
Nekatera področja (npr. psihologija, ekonomija, pedagogika so skromneje zastopane)
Vsebuje informacije o projektu in publikacijah, avtorjih, inštitucijah, podrobnosti o tem so dostopne drugje (SICRIS, knjižnice in revije, domače strani ustanov)
Javni in komercialni sektor sta skromneje zastopana (glej zlasti SURS in Dostop do mikropodatkov )
Motivacijski seminar, jesen 2009

5. Nekatere najdragocenejše raziskave:
Anketa o delovni sili
Popis prebivalstva, gospodinjstev in stanovanj v RS / 2002
Slovensko javno mnenje
Raziskave lokalnih skupnosti (Maribor, Velenje, Koper, NG..)
Mladina in AIDS / Mladina
Prehranjevalne navade v Sloveniji
Življenjski stili v medijski družbi
Vzporedne volitve 2000
Nekatere najdragocenejše raziskave:

6. Prosto dostopne za raziskovalne namene
Pomembnejše mednarodne raziskave
Mednarodne raziskave
Prosto dostopne za raziskovalne namene
ISSP – International Social Survey Programme
Mednarodna splošna družboslovna anketa
EB – Eurobarometer
CEEB – Central and Eastern EB
Evrobarometer srednje in vzhodne Evrope
CCEB – Candidate Countries EB Evrobarometer držav kandidatk
EVS – European Values Study [1981, 1990, 1999)
EES – European Election Study [2004]
CSES – Comparative Study of Electoral Systems [1996 – 2001, 2001 – 2005)
ESS – European Social Survey [2002, 2004)
ICVS – International Crime Victimisation Survey [1998 – 2000)
Glej širši pregled npr.
Motivacijski seminar, april 2009

7. Brskanje in pregledovanje po opisih raziskav in podatkov
– Seznam raziskav :
Kakšni podatki se skrivajo, da ne bi kaj izpustili?
Iskanje po besedah, preprosto in kompleksno iskanje
- Elektronski katalog za iskanje :
Lahko iščeš točno določeno besedo v naslovu raziskave, besedilu vprašanja, etc.
Načini iskanja

8. Vrednotenje rezultatov iskanja
Razvrstitev raziskave po pomenu
Ugled avtorja, inštitucije izvajalca
Informacije iz povzetka in vsebine
Opis metodologije: podrobnosti izvedbe, način izvedbe, vzorec, nadzor nad kakovostjo, stopnja sodelovanja
Veljavnost spremenljivk skozi neposredno vsebino vprašanja
Distribucija spremenljivk, pregledovanje povezanosti z drugimi
Motivacijski seminar, april 2009

9. POMEN KONCEPTUALIZACIJE
H. HYMAN: Secondary Analysis of Sample Surveys, 1972, str. 24:
“Nujnost uporabe indikatorja, ki je slučajno na razpolago, včasih pripelje do napačnega merjenja raziskovalčevih konceptov”
Po drugi plati:
“Je prisiljen razmišljati širše in bolj abstraktno, tako da najde bolj obsegajoče koncepte (...) v katerih se nahajajo specifične entitete”.
POMEN KONCEPTUALIZACIJE

10. Navajanje podatkovnih virov
Po analogiji z uporabljeno literaturo:
Navajamo avtorja in letnico v besedilu, ob tabelah in rezultatih
Navajamo v seznamu literature na koncu
Pri vsaki raziskavi imamo priporočeni model:
Kako citiram to raziskavo?
Toš, Niko et al. Slovensko javno mnenje 2005/3+4: Svetovna raziskava vrednot; Stališča o reformah [datoteka podatkov]. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za družbene vede, Center za raziskovanje javnega mnenja in množičnih komunikacij [izdelava], Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za družbene vede, Arhiv družboslovnih podatkov [distribucija], 2005.
Navajanje podatkovnih virov

11. PREDLOGI TEM NALOG:
- Generacijsko prenašanje religioznosti (Popis / ISSP)
- Latentne dimenzije slovenskega strankarskega prostora (CSES / EES)
- Kako je žensko / ekološko vprašanje odvisno od države blaginje (ISSP)
- Državljanstvo v Evropski uniji (EES, ESS, EB)
- Osebne koristi in koristi države od vstopanja v EU (CCEB / SJM)
- Kako sta povezana šport in zdravje (SJM)
- Stališča o alternativni medicini (SJM)
- Nezaupanje v zdravstvo (SJM)
- Erozija medosebnega zaupanja (SJM)
- Razlage ozadij izidov izbranih referendumov (analiza prostorskih podatkov izidov referendumov v kombinaciji z anketnimi podatki)
- Kakovost življenja v slovenskih regijah (EQLS)
- Identiteta srednjega razreda (STILI01)
- Zadovoljstvo na delovnem mestu (SJM/ ISSP / EWCS)
- Strah pred izgubo zaposlitve (ISSP)
- Razločevanje dejavnikov stališč o splavu (EVS / ISSP)
- Selitveni potencial Slovencev / prostorska identiteta (SJM / ISSP)
- Samozaščitno vedenje (Ankete o viktimizaciji)

12. Usposabljanje, pripomočki za delo
Data analysis for your dissertation
Vodič po analizah
Primeri študij (Izmenjava izkušenj med uporabniki)
Predavanja, delavnice, poletne šole
Priročniki, monografije
Aplikacije za praktično učenje, učna gradiva za uporabo podatkov
Pregled različnih virov
ESDS International: Kompleksna gradiva pripravljena za e_učenje: primer:
Primer ICPSR – gradiva za poučevanje ( )
Tematske
Po področjih (primer UK DA )
Vodiči po podatkih
(UK DA Dataset guides )
Srečevanja uporabnikov (Glej temu posvečene dogodke na: , npr. LFS, Crime survey user meeting)
Statistika, Metodologija, primerjalno raziskovanje ( )
Disciplinarno: geografija, kriminologija, politologija...
Usposabljanje, pripomočki za delo

13. Nagrajenci za ostala leta, glej:
FAJFAR, Maja Delo v perspektivi - mladi med pričakovanji in možnostmi : diplomsko delo / Maja Fajfar. - Ljubljana : [M. Fajfar], f. : tab. ; 30 cm Dostopno tudi na: - Bibliografija: f Univ. v Ljubljani, Fak. za družbene vede 331.5(043) COBISS.SI-ID
Nagrada Klinarjevega sklada 2006 za diplomsko nalogo z uporabo gradiv ADP
Nagrajenci za ostala leta, glej:
Za 2009:
Mete Novak Družbeno ekonomski položaj žensk skozi anketne neodgovore in
Marjete Pirnat Vpliv medijskega poročanja na slovensko javno mnenje v času jugoslovanske krize.
Primer naloge

14. Neizkoriščene možnosti:
Vsebuje:
Vzporedno analizo in primerjavo večih virov (anketni iz znanih raziskav – SJM, MLA, in statističnih) in vrst podatkov (stališča, navade, kontekstualni podatki)
Neizkoriščene možnosti:
ponovitev analiz in razširitev opisnih prikazov ter analiza povezanosti z več spremenljivkami hkrati
Eksplicitno kombiniranje kontekstualnih makro podatkov in mikropodatkov

15. Podpopulacije Vsebuje: Neizkoriščene možnosti:
Ločeno analizo podatkov SJM na podpopulaciji “mladine”
Neizkoriščene možnosti:
Združevanje podatkov iz serije SJM iz večih let na istem indikatorju za zaneslivejšo analizo podpopulacije
Generacijska (kohortna) in analiza življenskih obdobij ter analiza trendov
Podpopulacije

16. Razlogi za uporabo obstoječih podatkov iz podatkovnih arhivov
Zaključek
Drugih podatkov ni (preteklost, druge države)
Eksplorativna predhodna analiza, deskriptivna analiza
Problem osvetlimo najprej s prikazom stanja, splošne razširjenosti, razlik med tipičnimi skupinami; uporabimo reprezantativne vire, npr. statistične podatke, longitudinalne in primerjalne anketne podatke, ipd.
Visoka in zagotovljena kakovost podatkovnih virov
Vzporedna analiza problema: originalno zbrani podatki in sekundarni podatki zato, da zagotovimo alternativno operacionalizacijo odvisne spremenljivke, in / ali variiramo nabor neodvisnih spremenljivk;
Kontrola vplivov načina zbiranja (podatki, zbrani na druge načine)
Širša potrditev zaključkov, posplošitev preko prostora in časa oz. iskanje pojasnitve za rezultate na makro nivoju, inštitucionalni dejavniki ipd.
Lahka dostopnost, nizka cena, prihranek časa, možnost sprotne analize (Analiza podatkov v Nesstarju), podpora in pomoč pri analizi
Motivacijski seminar, april 2009

17. Za dodatna pojasnila uporabite
E-pošta:
Preizkus in poglobitev znanja glej:
Social Statistics
Success Stories [5]

18. DODATEK: PREDSTAVITEV ISKANJA IN SNEMANJA PODATKOV IZ ADP IN MEDNARODNIH PODATKOV

19. - spremljajočo dokumentacijo,
Kaj hraniti
Metapodatki
- podatke,
- spremljajočo dokumentacijo,
- informacije o vzorčenju,... podatke, ki se lahko zgubijo.
Spremljajoča dokumentacija naj vsebuje informacije kot izvor podatkov; kaj je bil osnovni namen zbiranja; kdo so bili avtorji in naročniki oz. sponzorji; kako so bili podatki zbrani; kakšni so pravni pogoji uporabe podatkov; opis spremenljivk; kako so bili podatki združeni – kodirna shema; v kakšnem formatu je hranjena računalniško berljiva podatkovna datoteka; na katerem mediju je hranjena
Motivacijski seminar, april 2009

20. Po tem standardu je kodirna knjiga sestavljena iz:
Standard DDI 2.0
Opis raziskave
Standard na katerem temelji priprava vsebin za ADP je XML DDI (The Data Documentation Initiative).
Po tem standardu je kodirna knjiga sestavljena iz:
Opis dokumenta (Document Description)
Opis raziskave (Study Description)
- Naslov, avtor, izdelava in distribucija
- Vsebina raziskave
- Metodologija
- Dostop do podatkov
Opis podatkov (Data Files Description)
Opis spremenljivk (Variable Description)
Ostali dokumenti (Other Documentation)
Motivacijski seminar, april 2009

21. Motivacijski seminar, april 2009

22. Motivacijski seminar, april 2009

23. Motivacijski seminar, april 2009

24. Opis raziskave

25. Opis raziskave
Motivacijski seminar, april 2009

26. Opis raziskave
Motivacijski seminar, april 2009

27. Opis raziskave
Motivacijski seminar, april 2009

28. Opis raziskave
Motivacijski seminar, april 2009

29. Opis raziskave
NESSTAR je
virtualna podatkovna knjižnica, ki omogoča iskanje, lociranje, pregledovanje in snemanje mnogo raznovrstnih statističnih in drugih podatkov in metapodatkov.
Motivacijski seminar, april 2009

30. Opis raziskave

31. Opis raziskave

32. Opis raziskave

33. Opis raziskave

34. Opis raziskave

35. Za analizo podatkov potrebujemo uporabniško ime in geslo za NESSTAR.
Opis raziskave
Za analizo podatkov potrebujemo uporabniško ime in geslo za NESSTAR.
IZPOLNEM NAROČILNICO
Motivacijski seminar, april 2009

36. Opis raziskave
Motivacijski seminar, april 2009

37. Opis raziskave
Motivacijski seminar, april 2009

38. Opis raziskave
Motivacijski seminar, april 2009

39. Opis raziskave

40. Opis raziskave
Motivacijski seminar, april 2009

41. Iskanje spremenljivke
Motivacijski seminar, april 2009

42. Okno za napredno iskanje
Motivacijski seminar, april 2009

43. Rezultat iskanja besede ZRTEV
Iskanje
Motivacijski seminar, april 2009

44. Dodamo še podatke iz mednarodne datoteke.
Mednarodne raziskave
Dodamo še podatke iz mednarodne datoteke.
Ne pozabimo na ugodnosti, ki izhajajo iz mednarodnega sodelovanja arhivov!!
Motivacijski seminar, april 2009

50. Prosto dostopne za raziskovalne namene
Pomembnejše mednarodne raziskave
Mednarodne raziskave
Prosto dostopne za raziskovalne namene
ISSP – International Social Survey Programme
Mednarodna splošna družboslovna anketa
[1985 – 2004)
– Vloga države; razumevanje vloge državljana
– Družbeni stiki
– Neenakost
– Družina
– Stališča o delu; odnos do dela
– Raziskava o vernosti in cerkvi
– Ekologija
– Narodna identiteta
Motivacijski seminar, april 2009

51. CEEB – Central and Eastern EB [1990 – 1997]
Mednarodne raziskave
EB – Eurobarometer [1975 – 2002)
CEEB – Central and Eastern EB [1990 – 1997]
Evrobarometer srednje in vzhodne Evrope
CCEB – Candidate Countries EB [2001 – 2004]
Evrobarometer držav kandidatk
Politične in ekonomske spremembe; Evropska unija; mediji; družbene razmere v državah kandidatkah; mladina v novi Evropi; kultura; identiteta in vrednote; Euro, širitev EU in finančne storitve; pokojninski sistem; zdravje; itd..
Motivacijski seminar, april 2009

52. EVS – European Values Study [1981, 1990, 1999)
Mednarodne raziskave
EVS – European Values Study [1981, 1990, 1999)
EES – European Election Study [2004]
CSES – Comparative Study of Electoral Systems [1996 – 2001, 2001 – 2005)
ESS – European Social Survey [2002, 2004)
ICVS – International Crime Victimisation Survey [1998 – 2000)
Motivacijski seminar, april 2009

53. Motivacijski seminar, april 2009

54. Mednarodne raziskave
Pri analizi vzorčenih podatkov je zelo pomembno uteževanje. Omogoča, da damo različne uteži različnim enotam v zgodbi analize. Običajno se uporablja za popravek odklona od vzorca, ki naj bi predstavljal določeno populacijo.
Če ste, na primer, zmerili višino 50 moških in 10 žensk v določeni državi z enako spolno porazdelitvijo bo povprečna višina tega vzorca odstopala od povprečne višine v celotni populaciji, saj so moški običajno višji od žensk. Vzorec je zato potrebno utežiti in tako “približati” dejanski populaciji. Potrebno je torej zmanjšati vpliv moške večine v vzorcu. Višine moških množimo z 0,2, višine žensk pa z 1 (moški: 50*0.2=10, ženske: 10*1=10).
Motivacijski seminar, april 2009

55. Mednarodne raziskave
V ESS sta ponujeni dve uteži,ki jih lahko uporabimo (velikokrat moramo):
- vzorčna utež (design weight - dweight). Kar nekaj držav vključenih v raziskavo ni moglo zagotoviti enake verjetnosti za vključitev posameznikov starejših od 15 let. Tako so v določenih državah bolj zastopani posamezniki iz določenih skupin (npr. posamezniki iz večjih družin) in drugi manj. Te "napake" odpravimo z vzorčno utežjo.
- populacijska utež (the Population Size weight - pweight). To utež uporabljamo pri primerjavi dveh ali več držav. Utež upošteva, da je večina držav vključenih v raziskavo imela enako velikost vzorca ne glede na velikost njihove dejanske populacije. Verjetnostna teorija namreč dokazuje, da je vzorec 1000 respondentov enako uporaben za državo z 10 milijoni prebivalci kot za države s samo 1 milijonom. Brez uteževanja bi združeni podatki nad-reprezentirali manjše države. Populacijska utež torej uvaja takšno prilagoditev, da je država predstavljena proporcionalno glede na svojo velikost.
Motivacijski seminar, april 2009

56. - vedno uporabimo vzorčno utež in
Mednarodne raziskave
Pri prikazovanju tabel v odstotkih morate vedno uporabiti utežene podatke.
Osnovni pravili:
- vedno uporabimo vzorčno utež in
- kadar primerjamo podatke dveh ali več držav in kadar jih združujemo v skupine (npr. države članice EU) moramo uporabiti tako vzorčno kot populacijsko utež.
Motivacijski seminar, april 2009

57. Mednarodne raziskave
Uteževanje

58. Mednarodne raziskave

59. Motivacijski seminar, april 2009

60. Poučevanje – učna gradiva Uporaba:
izboljšanje statistične in podatkovne pismenosti
poučevanje ali samoučenje
Struktura učnega gradiva:
vsebinska navodila
napotki (teorija)
primeri
prilagojeni podatki
Motivacijski seminar, april 2009

61. Poučevanje – učna gradiva
Motivacijski seminar, april 2009

62. Za dodatna pojasnila smo dostopni na

68. Brezplačen dostop z registracijo
DOSTOP DO PODATKOV
Brezplačen dostop z registracijo