Негізгі статистиканы пайдалана отырып, сауалнама деректерін өңдеу әдістері
Сауалнамалар академиялық зерттеулер, қызметтерді бағалау, нарықты зерттеу немесе ұйымдық шешім қабылдау үшін респонденттерден деректер жинаудың ең көп таралған әдістерінің бірі болып табылады. Дегенмен, сауалнама деректері жүйелі түрде өңделмесе, мағынасыз болады. Міне, осы жерде негізгі статистика рөл атқарады: зерттеушілерге деректерді қорытындылауға, үлгілерді анықтауға, үрдістерді бағалауға және алдын ала, өлшенетін қорытындылар жасауға көмектеседі. Бұл мақалада деректерді дайындаудан бастап нәтижелерді түсіндіруге дейінгі негізгі статистиканы қолдана отырып, сауалнама деректерін өңдеу әдістері талқыланады.
1. Сауалнама деректерінің түрлерін түсіну
Деректерді өңдеу алдындағы алғашқы қадам - жиналатын деректер түрін түсіну. Жалпы, сауалнама деректеріне мыналар кіруі мүмкін:
1. Санаттық (сапалық) деректер
Мысалдар: жынысы, брендке деген қалауы, жұмыспен қамтылу мәртебесі. Бұл деректер әдетте жиіліктер мен пайыздарды пайдаланып талданады.
2. Реттік деректер
Мысалдар: қанағаттану шкаласы (өте қанағаттанбадым – өте қанағаттандым), келісім деңгейі (мүлдем келіспеймін – толықтай келісемін). Реттік деректердің реті бар, бірақ санаттар арасындағы қашықтық міндетті түрде бірдей бола бермейді.
3. Сандық (сандық) деректер
Мысалдар: жас, табыс, сатып алулар саны. Бұл деректерді орталық үрдіс, дисперсия және басқа да әртүрлі әдістерді қолдана отырып талдауға болады.
Өлшеу шкаласын (атаулы, реттік, интервалды, қатынасты) түсіну маңызды, себебі ол тиісті статистикалық әдістерді және нәтижелерді қалай ұсыну керектігін анықтайды.
2. Дайындық кезеңі: Деректерді өңдеу және тазалау
Сауалнама деректерінде жиі қателіктер, қайталанулар немесе сәйкес келмейтін жауаптар болады. Сондықтан екі маңызды қадам қажет:
а. Өңдеу
Респонденттің жауаптарының толықтығы мен сәйкестігін тексеріңіз. Мысалы, егер респонденттің жасы 8-де болса, бірақ оның жұмыспен қамтылу мәртебесі «қызметкер» болса, мұны қайта қарау қажет.
b. Тазалау
Деректерді мынадан тазалаңыз:
– Деректер жетіспейді (мәндер жетіспейді): респонденттер кейбір сұрақтарға жауап бермеді.
– Шектен тыс мән: мағынасы жоқ шектен тыс мән, мысалы, жалпы халық үшін айына 1 миллиард табыс.
– Жауапты қайталау: респонденттер сауалнаманы бірнеше рет толтырады.
Жоқ мәндерді өңдеуді жазбаларды жою, оларды орташа/медиана мәнімен ауыстыру (сандық деректер үшін) немесе санаттық деректер үшін «жауап бермеді» санатын пайдалану арқылы жасауға болады - талдау мақсатына және жоқ деректердің үлесіне байланысты.
3. Кодтау және деректерді енгізу
Деректер таза болғаннан кейін, оны кодтаңыз, бұл жауаптарды өңдеуге оңай форматқа түрлендіруді білдіреді. Мысалы:
– Жынысы: Еркек=1, Әйел=2
– Ликерт шкаласы: Мүлдем келіспеймін=1-ден Мүлдем келісемін=5-ке дейін
Кодтау Excel, SPSS, R немесе Python сияқты бағдарламалық жасақтамаға деректерді енгізуді жеңілдетеді. Талдауыңызды басқалар қайталап, түсіне алатындай етіп, код кітапшасын (айнымалыларды, анықтамаларды және кодты қамтитын құжат) жасаңыз.
4. Сипаттамалық статистика: сауалнама деректерін қорытындылау
Сипаттамалық статистика бастапқы деректерді өңдеудің негізі болып табылады. Олардың мақсаты теорияларды тексеру емес, деректердің сипаттамаларына жалпы шолу жасау.
а. Жиілік және пайыздық таралу
Санаттық және реттік деректер үшін есептеңіз:
– Жиілік (жауаптар саны)
– Пайыз (жалпы жауаптардың үлесі)
Мысал нәтижелері:
«Респонденттердің 60%-ы А қызметін, 40%-ы В қызметін таңдады».
Жиілік үлестірімдері әдетте оңай түсіну үшін кестелер мен баған/дөңгелек графиктер түрінде ұсынылады.
b) Орталық бейімділіктің өлшемі
Сандық деректер үшін мынаны пайдаланыңыз:
– Орташа (орташа): барлық мәндердің қосындысын респонденттер санына бөлу.
– Медиана: деректер сұрыпталғаннан кейінгі орташа мән.
– Режим: ең жиі пайда болатын мән.
Орташа мән салыстырмалы түрде симметриялы таралуы бар деректер үшін жарамды, ал медиана ауытқулар немесе қисық таралу болған кезде тұрақтырақ болады. Бұл режим көбінесе категориялық деректер үшін немесе ең көп таралған таңдауды көргіңіз келгенде пайдалы.
c. Спред мөлшері (өзгергіштік)
Дисперсия өлшемдері респонденттердің жауаптарының қаншалықты өзгеретінін анықтауға көмектеседі:
– Диапазон: ең үлкен және ең кіші мәндер арасындағы айырмашылық.
– Дисперсия: мәндер мен орташа мән арасындағы айырмашылықтың орташа квадраты.
– Стандартты ауытқу: дисперсияның квадрат түбірі, түсіндіру оңайырақ, себебі бірліктер бастапқы деректермен бірдей.
Мысалы, екі топтың орташа қанағаттанушылығы бірдей болуы мүмкін, бірақ стандартты ауытқулар әртүрлі болуы мүмкін — стандартты ауытқуы үлкен топ респонденттердің жауаптарының әртүрлі болуын білдіреді.
5. Деректерді визуализациялау
Графиктер нәтижелерді тез және анық жеткізуге көмектеседі. Сауалнама деректері үшін визуализацияның кейбір кең таралған түрлері:
– Бағаналық диаграмма: санаттық/реттік деректер үшін.
– Гистограмма: сандық деректердің таралуы үшін.
– Қорап сызбасы: медиананы, квартильдерді және ауытқуларды көрсетеді.
– Сызықтық диаграмма: егер сауалнама мерзімді түрде жүргізілсе (уақыт қатары).
Дұрыс түсіндірілмеу үшін жақсы визуализацияға тақырып, ось белгілері және деректер көздері берілуі керек.
6. Айқас кестелерді талдау
Айқаспалы кестелеу екі категориялық немесе реттік айнымалылар арасындағы байланысты көру үшін қолданылады. Мысал:
– Жынысы бойынша қанағаттанушылық (қанағаттанарлық/қанағаттанарлықсыз)
- жас тобына байланысты өнімді таңдау
Айқас кесте нәтижелері әдетте жол немесе баған үшін пайызбен көрсетіледі. Бұл топтар арасындағы үлгі айырмашылықтарын анықтау үшін пайдалы.
Мисалня:
«Қанағаттанған респонденттердің пайызы 18-25 жаспен салыстырғанда 26-35 жас аралығындағы топта жоғары болды».
Айқас кестелер әлі де сипаттамалық сипатта болғанымен, нәтижелер көбінесе одан әрі талдау үшін негіз болып табылады.
7. Ликерт шкалаларын өңдеу: бағалау және түсіндіру
Көптеген сауалнамаларда 1-5 немесе 1-7 Ликерт шкаласы қолданылады. Өңдеу әдістеріне мыналар жатады:
1. Әр тармақ бойынша орташа ұпайды есептеңіз
Мысалы, «Қызмет көрсету сапасы» бойынша орташа баға 5 балдың 4,2-сін құрайды.
2. Индекс/құрама жасаңыз
Егер бір тұжырымдаманы өлшеуге арналған бірнеше тармақ болса (мысалы, «қанағаттану» 5 сұрақтан тұрады), ұпайларды қосуға немесе бір индекс мәнін қалыптастыру үшін орташалауға болады.
3. Ұпайларды санаттау
Ұпайларды белгілі бір шектеулермен төмен-орташа-жоғары сияқты санаттарға түрлендіруге болады.
Ликерт түсіндірмесінде оқырман контекстті түсінуі үшін қолданылған шкаланы атап өтіп, ұпайлардың мағынасын түсіндіру маңызды.
8. Қарапайым сенімділікті тексеру (міндетті емес)
Егер сіз бірнеше сұрақтан индекс құрып жатсаңыз, оның ішкі сәйкестігін тексерген жөн. Кең таралған өлшемдердің бірі - Кронбах Альфасы. Бұл таза «негізгі статистикадан» сәл асып кетсе де, бұл тұжырымдама сауалнаманы өңдеуде жиі қолданылады. Жоғары альфа мәні (мысалы, ≥ 0,7) әдетте элементтердің бірдей құрылымды үнемі өлшейтінін көрсетеді.
9. Нәтижелерді түсіндіру және есеп беру
Деректерді жақсы өңдеу анық есеп беруге әкелуі керек. Есепте мыналарды міндетті түрде көрсетіңіз:
– Респонденттің профилі (маңызды демографиялық көрсеткіштер)
– Негізгі айнымалы бойынша нәтижелердің қысқаша мазмұны
– Тиісті кестелер/графиктер
– Әсіресе асыра сілтеусіз түсіндіру
Егер сауалнама тек сипаттамалық болса, «себеп-салдар» туралы қорытынды жасаудан аулақ болыңыз. Нақтырақ байланысты орнату үшін тиісті зерттеу дизайны және статистикалық қорытынды тесттер қажет.
10. Жиі жіберілетін қателіктерден аулақ болу керек
Сауалнама деректерін өңдеу кезінде жиі кездесетін кейбір қателіктер:
– Тазалау жұмыстары жүргізілмейді, сондықтан нәтижелер біржақты болады
– Реттеусіз категориялық деректер бойынша орташа мәнді пайдалану
– Өлшеу шкаласын түсіндірмейді
– Анық стратегиясыз жетіспейтін құндылықтарды елемеу
– Графиктерді белгілерсіз немесе контекстсіз ұсыну
Осы қателіктерді болдырмау арқылы талдау нәтижелері дәлелді және сенімді болады.
Жабу
Негізгі статистиканы қолдана отырып, сауалнама деректерін өңдеу әдістері бірқатар маңызды қадамдарды қамтиды: деректер түрлерін түсіну, жауаптарды тазалау және кодтау, сипаттамалық статистика арқылы деректерді қорытындылау, ақпаратты визуализациялау және нәтижелерді дәл түсіндіру. Негізгі статистика деректерді «оқылатындай» етуге ғана емес, сонымен қатар сауалнамаға негізделген шешімдердің сапасын арттыруға да көмектеседі. Таза және ашық процесс арқылы сауалнама деректері әртүрлі зерттеу қажеттіліктері мен ұйымдастырушылық тәжірибелер үшін құнды және дәл түсінік көзіне айналуы мүмкін.
Қаласаңыз, мен сізге Excel/SPSS бағдарламасында формулалар мен үлгілермен бірге үлгі кестелерді, сауалнама нәтижелері туралы есеп форматтарын немесе сауалнама деректерін өңдеу қадамдарын жасауға көмектесе аламын.
