Statistilised uuringud ja küsitlused: tüübid, meetodid ja näited

Statistilised uuringud on meetodid ja protsessid, mis koguvad teavet mingi populatsiooni elementide kohta, et teha üldistusi, hinnata seoseid või testida hüpoteese. Need uuringud võivad olla väga erineva ulatuse ja eesmärgiga — alates väikesest tarbijaküsitlusest kuni riikliku tervisekäitumise seireprogrammini.

Tüübid

Uuringud võib rühmitada mitmel viisil; üks lihtne ja levinud jaotus eristab numbrilisi ja kategoorilisi andmeid:

• Numbrilised (kvantitatiivselt mõõdetavad) — vastused väljenduvad arvudes. Näiteks:

Mitu minutit kulub teil keskmiselt hommikusöögi söömisele?

• Kategoorilised (kvalitatiivsed) — vastused jagunevad kategooriatesse, mis ei ole numbrilised. Näide:

Mis on teie lemmikvärv?

Selle kategooriad võivad olla kollane, roheline, lilla jne. Kategoorilised muutujad jagunevad veel nominaalseteks (järjestuseta) ja ordinaalseteks (loomulik järjestus, nt rahuloluaste).

Uuringu kujundus ja meetodid

Peamised uuringu kujundused ja meetodid hõlmavad:

• Ristlõikeuuring (cross-sectional) — andmed kogutakse ühes ajapunktis; sobib levimuse hindamiseks.
• Pikisuuring (longitudinal) — samu osalejaid jälgitakse aja jooksul; võimaldab hinnata muutusi ja põhjuslikkuse märke.
• Eksperimentaalne disain — uurija manipuleerib tingimusi (nt ravimi ja platseebo rühmad), et testida mõju.
• Observatsiooniline uuring — uurija ei sekku, vaid vaatleb ja võrdleb olemasolevaid olukordi (nt kohort- või juhtum-kontroll uuringud).

Valim ja valimimeetodid

Oluline on, kuidas valim valitakse — see mõjutab tulemuste üldistatavust. Peamised meetodid:

• Probabilistlikud valimid — iga populatsiooni elementil on teada ja mittetühi tõenäosus valimisse sattumiseks:
  • Lihtne juhuslik valim
  • Stratifitseeritud valim (jaotatud alarühmadesse ja tõenäosuse järgi võetud)
  • Klastervalim (nt koolid, piirkonnad)
  • Süsteemne valim (nt iga 10. isik)
• Mittepõnevuslikud valimid — ei garanteeri kõigi elementide võrdset tõenäosust:
  • Mugavusvalim (convenience)
  • Quota-valim
  • Lumepallivalim (snowball)

Andmete kogumise viisid

Andmeid saab koguda mitmel moel; valik sõltub eesmärgist, eelarvest ja sihtrühmast:

• Küsitlused — veebiküsitlus, telefoniküsitlus, näost-näkku intervjuu, postiküsitlus.
• Administratiivandmed — registrid ja ametlikud andmeallikad.
• Füüsilised mõõtmised ja sensorid — nt vererõhu mõõtmine, liikumisandurid.
• Kvalitatiivsed meetodid — intervjuud, fookusgrupid, mis annavad sügavamat konteksti.

Küsitlus- ja küsimustiku koostamine

Hea küsimustik on selge ja vähendab vigu. Põhiprintsiibid:

• Seadke eelnevalt selge eesmärk ja põhiküsimused.
• Kasutage lihtsat ja mitmetähenduslikkust vältivat keelt.
• Vältige juhtivaid küsimusi ja kahekordseid negatsioone.
• Pakkuge sobivaid vastusevalikuid (ja mõelge “ei tea” või “ei soovi vastata” lisamisele).
• Testige küsimustikku pilootuuringus ja tehke parandused.
• Hoidke küsitlus liiga pikaks mitte — pikkus mõjutab vastamise kvaliteeti ja osalemist.

Andmete töötlemine ja analüüs

Andmete analüüs jaguneb tavaliselt kaheks:

• Kirjeldav statistika — sagedused, protsendid, keskmised, mediaan, standardhälve; aitab mõista andmete üldpilti.
• Inferentsiaalne statistika — hüpoteeside testid, usaldusvahemikud, regressioonanalüüs ja muud mudelid, mis võimaldavad teha järeldusi populatsiooni kohta ja hinnata seoseid.

Muud olulised tööd: andmete puhastamine, puuduvate andmete käsitlemine, kaalude kasutamine (nt kui valim ei ole täpselt esinduslik) ja tundlikkuse analüüs.

Tõrked ja eelarvamused

Mõned levinumad probleemid, mida uurija peab märkama ja vähendama:

• Valimi viga — juhuslik erinevus valimi ja populatsiooni vahel; seda väljendatakse tihti valimi veana (margin of error).
• Mitterespondentide eelarvamus — kui vastamata jäänud isikud erinevad vastajatest olulisel moel.
• Mõõtmise viga — ebatäpsed küsimused, vale vastamine, mõõteriistade piirangud.
• Mälu- ja sotsiaalse soovitavuse eelarvamus — osalejad võivad valesti meenutada või vastata, nagu nad arvavad, et soovitakse.
• Skaala- või kategoriseerimisprobleemid — valed vastusevalikud või liiga jäik skaa

Eetika ja andmekaitse

Uuringute läbiviimisel tuleb järgida eetilisi ja õiguslikke nõudeid:

• Tagada osalejate teadlik nõusolek (informed consent).
• Hoida isikuandmed konfidentsiaalsena ja järgida kohalikke andmekaitseseadusi.
• Anonümiseerida või pseudonüüme kasutada seal, kus on võimalik.
• Aus ja läbipaistev aruandlus — avaldada metoodika, valim, osalejate arv ja piirangud.

Näited ja rakendused

Inimeste ja institutsioonide küsitlused on levinud poliitiliste küsitluste ja valitsuse, tervishoiu, sotsiaalteaduste ja turundusuuringute puhul. Uuring võib sõltuvalt eesmärgist keskenduda arvamustele (nt rahulolu, eelistused) või faktilistele andmetele (nt sissetulek, tervislik seisund).

• Poliitilised küsitlused mõõdavad valijate eelistusi ning prognoosivad valimistulemusi.
• Terviseuuringud koguvad andmeid haigestumuse, vaktsineerituse või elustiili kohta.
• Turundusuuringud hindavad tarbijakäitumist, bränditeadlikkust ja hinnatundlikkust.
• Sotsiaalteadustes kasutatakse kombinatsiooni kvantitatiivsetest ja kvalitatiivsetest meetoditest päriselt mõistmiseks.

Kokkuvõte

Statistilised uuringud on võimas tööriist, mis võimaldab koguda ja analüüsida andmeid, teha järeldusi ja toetada otsuseid. Hea uuring nõuab läbimõeldud disaini, sobivat valimi võtmist, hoolikat andmete kogumist ja ausat aruandlust. Samuti tuleb tähelepanu pöörata võimalikule eelarvamusele ja eetilistele aspektidele, et tulemused oleksid usaldusväärsed ja kasulikud.

Küsimused ja vastused

K: Mis on statistilised uuringud?

K: Kuidas saab uuringuid rühmitada?

K: Mis on numbriline uuring?

V: Numbriline küsitlus on numbriliste vastuste saamine. Näiteks: Mitu minutit keskmiselt kulutate te hommikusöögi söömisele?

K: Mis on kategooriline küsitlus?

K: Kus kasutatakse tavaliselt küsitlusi?

K: Millele võivad küsitlused keskenduda?

K: Mis on näide faktilise uuringu kohta?

Otsing