Prelucrarea, analiza şi interpretarea datelor sau cum scot 10 deştepţi piatra de pe fundul lacului

Acest articol se adresează studenţilor care au de realizat cercetări de tip survey şi este al şaptelea din seria de articole despre cercetare pentru începători 

În funcţie de cum ai respectat sugestiile de până acum, te afli în faţa unor informaţii care sunt sau urmează să fie introduse într-o bază de date. Dacă ai realizat cercetarea pe internet, este important să fi configurat baza de date în aşa fel încât ea să fie uşor de transferat (copy + paste) în SPSS, în fişierul care are capul de tabel pe care tu l-ai creat. Aceasta presupune că tu ştii că există un program care se numeşte aşa, îl ai instalat pe calculator şi ai habar despre cum funcţionează. Dacă ai aplicat cercetarea creion-hârtie, atunci fie operatorii care introduc chestionarele în baza de date cunosc SPSS şi pot să introducă direct în fişierul cu care vei lucra infromaţiile, fie vor folosi un alt program asemănător, cum ar fi OpenOffice Calc, OpenOffice Base, Microsoft Excel, Microsoft Acces. Ai grijă ca toată lumea să aibă aceeaşi versiune de programe instalată pe hard disk, pentru că dacă de exemplu tu ai o versiune de program iar colegii alta, există riscul că unii vor sta şi se vor uita pe pereţi ori se vor întreba când le trimiţi fişierele sau se vor întreba unde sunt funcţiile despre care poveteşti tu cu entuziasm.

De asemenea, ca element de igienă a muncii, ţine informaţiile vitale în cel puţin două locaţii, iar CD-urile şi DVD-urile în carcasă de plastic, dacă vrei să ţină. Atunci când ai de lucru cu fişiere pentru care s-a lucrat imens, nu te juca cu materiale care se şterg, se pierd sau se strică repede (Flash-uri USB, MP3 Playere sau dischete). Păstrează-le pe acestea pentru prezentarea cea mare şi întotdeauna caută să ai în două forme aceleaşi informaţii. Caută să fii cât mai puţin dependent(ă) de internet în prelucrarea datelor.

În momentul în care ai toate chestionarele şi cercetarea s-a terminat, primul lucru pe care trebuie să îl faci este să triezi chestionarele şi să le pui deoparte pe cele invalide. Tu, sau managerul de proiect, stabileşti de la bun început care sunt criteriile după care u chestionar se consideră invalid. Chestionarul trebuie verificat dacă are datele demografice necesare (sex, vârstă, ocupaţie, etc.), dacă a fost completat măcar pe jumătate, dacă a fost completat serios şi conform indicaţiilor. Dacă la vreounul din aceste 4 criterii, se răspunde cu nu, atunci chestionarul este declarat invalid. Este recomandat ca decizia de invalidare să fie secondată de altcineva care este implicat în proiect, pentru a micşora subiectivitatea. Chestionarele invalide se trec într-o locaţie separată (dacă e vorba de fişiere, într-un fişier separat, dacă e vorba de foi, într-o folie de plastic) şi se face proces-verbal de invalidare. Chestionarele invalide se păstrează, ca şi chestionarele valide.

Din chestionarele rămase valide, trebuie verificat în ce măsură s-a respectat eşantionarea iniţială şi ce măsuri trebuie luate pentru a fi siguri că cercetarea este reprezentativă. În funcţie de ceea ce zic cel puţin 2 specialişti despre situaţia la acest moment şi după realizarea analizei factoriale în SPSS-vezi câţi factori au un Alpha Cronbach peste 0.6, de preferinţă peste 0.7 şi ce corelaţii ai în a doua matrice, cea rotată, a analizei factoriale (eventual poţi lucra nişte regresii), se decide dacă se poate continua analiza statistică a datelor, conform obiectivelor.

Pentru analiza statistică a datelor, este bine să delegi această sarcină sau să înveţi de la cineva care ştie. Bineînţeles că, dacă doreşti, poţi redescopri focul, dar poate vrei să faci şi altceva mai util cu timpul câştigat prin faptul că laşi pe alţii să facă lucruri la care se pricep mai bine decât tine. Este mai eficient să înveţi de la cineva care ştie şpilurile decât să te apuci să traduci help-ul. Desigur, lucrurile despre care am scris mai sus (Alpha Cronbach, analiză factorială) sunt banalităţi care se explică în câteva ore – şi pe care cam orice curs universitar de statistică ar trebui să le acopere, dar în perimarea educaţională în mijlocul căreia trăim, ar putea să pară pentru unii statistici avansate.

În această etapă, te hotărăşti cum organizezi informaţia pe care o analizezi. Rezultatele pot fi relevante sau mai puţin relevante. Ce te interesează pe tine este în ce măsură ce ţi-ai propus să verifici este confirmat sau infirmat. După ce ai analizat ce te interesează – în funcţie de ce vrei să verifici şi de tipurile de informaţii din baza de date, poţi folosi ce consideri că se potriveşte mai bine, luând în considerare situaţia existentă.

Misiunea ta, în interpretarea datelor, după finalizarea analizei statistice în SPSS, este să selectezi acele grafice şi tabele care ţi se par cele mai reprezentative, să le exportezi într-un fişier text cu extensia .doc, folosind fie Open Office Writer, fie Microsoft Word. Open Office oferă avantajele majore că este gratuit prin licenţa freeware (kitul de instalare poate fi descărcat de la http://www.openoffice.org/) şi poate să exporteze fişierele în format/standard PDF, care îl face accesibil cu Adober Acrobat Reader.

Efectiv, în selecţia graficelor şi a tabelelor, trebuie să-ţi structurezi în minte mai întâi prezentarea sintezei realizate în urma analizei statisitce a datelor, în aşa fel încât ideile pe care le tastezi să fie susţinute de aceste elemente ca argumente. Practic, orice idee trebuie să aibă o argumentare în rezultate sau în metodologie.

Interpretarea pe care o faci pe baza analizei datelor trebuie să demonstreze cum ai folosit întrebările pentru a ajunge la rezultatele la care ai ajuns în ceea ce priveşte ce voiai să verifici ca premise iniţiale ale cercetării. Interpretarea datelor, scrisă, este un document tehnic, care, prin natura lui, se adresează specialiştilor care pot să înţeleagă jargonul specific.

Totuşi, ai milă de cititori, explică ce ai vrut să spui cu ce scrie acolo. Dă materialul unui coleg care a mai lucrat pe aşa ceva, care să-ţi dea sugestii cu privire la cum ar trebui să arate şi foloseşte propriile filtre pentru a-ţi da seama dacă sugestiile sunt bune. Interpretarea datelor trebuie scrisă practic de două ori: o dată pentru tine, cercetătorul care ai vrut să verifici nişte ipoteze, şi încă o dată, pentru ceilalţi, care nu au cum să ştie ce este în mintea ta decât dacă poţi să comunici precis.

Ţine minte!

În orice proiect de cercetare,

există 30% din rezultate care aduc 70 % din relevanţă.

Misiunea ta este să te concentrezi pe a identifica şi prezenta cât mai bine aceste 30 % !

Îţi mulţumesc!

Happy research!

Ştefan

Copyright (C) Ştefan Alexandrescu. Materialele de pe acest blog sunt supuse acestui disclaimer.


O părere la “Prelucrarea, analiza şi interpretarea datelor sau cum scot 10 deştepţi piatra de pe fundul lacului”

Te invit să-ţi împărtăşeşti gândurile în legătură cu acest conţinut!

Completează mai jos detaliile tale sau dă clic pe un icon pentru a te autentifica:

Logo WordPress.com

Comentezi folosind contul tău WordPress.com. Dezautentificare / Schimbă )

Poză Twitter

Comentezi folosind contul tău Twitter. Dezautentificare / Schimbă )

Fotografie Facebook

Comentezi folosind contul tău Facebook. Dezautentificare / Schimbă )

Fotografie Google+

Comentezi folosind contul tău Google+. Dezautentificare / Schimbă )

Conectare la %s