szigorlat írásbeli feladatsor

1. téma: Érdemes-e tanulni (ilyesmi feladatot kapunk, a téma lesz más. a szociológus ismereteinket kell felhasználni)
2. • jelölje ki azokat a dimenziókat, amelyekben értelmezné ezt a kérdést, illetve a problémát
   • • itt: iskolázottság foka, jövedelem, foglalkozás presztízse, elégedettség, lakás (méret, minőség), létbiztonság (munkahely biztonsága), munka minősége ((minél többet))
       
   • válassza ki ezek közül azt a kettőt amelyet a legfontosabbnak tart!
   • • iskolázottság, jövedelem
     • le kell írni, hogy miért ezt a kettőt választottuk.
       
   • egyetlen fontos, hogy értsük miről van szó.
3. operacionalizálja a két kiválasztott dimenziót!
4. • jusson el zárt kérdésekkel megadható elemi változókig!
   • • kell bele 99 NT/NV
       
   • legalább két-két elemi változót készítsen
   • • mi lehet még amivel iskolai végzettséget lehet mérni?
     • minél több kérdést írunk az adott változóhoz.
     • hány évig tanult valaki...
     • főállásból származó havi nettó jövedelme / mellékállásból / alkalmi munkából / egyéb juttatásokból
5. vázoljon fel néhány releváns szociológiai tényezőt, melyek a kérdésre adandó válasz struktúráját árnyalják, finomítják, az összefüggés természetét pontosabban megvilágítják (Lazarsfeld paradigma!)
6. • nem, életkor, település, gyerekkori csoport
   • engedjük el a fantáziánkat. minél több, annál több pont.
7. készítsen mintavételi tervet a vizsgálathoz!
8. • határozza meg a mintavételi egységet
   • • mintavételi egység = 1 db ember.
     • mintavételi keretet
     • • azon felnőttek sokasága, akik felvétel során Magyarországon vannak és magyarul beszélnek.
         
     • mintaelemszámot
     • • 1000 a minimum. országos szinten 3000.
         
     • mintavételi eljárást
     • • országos reprezentatív véletlen minta, rétegzés rétegzés javasolt hogy benne legyen, mert csökken a mintavételi hiba.
9.  kérdőívből származó elemi változókból hogyanrakná össze az eredeti dimenziót? NE spss-ül mondjuk, hanem magyarul, de azt. legfontosabb két dimenziót.
   
10. • itt iskolázottság, jövedelem.
    • • tanulással töltött évek számát bekategorizálnánk, ez + iskolai végzettség = iskolázottság
      • jövedelem: sok kis változót össze kell adni.
11. milyen változók szerepelnének abban a odellben, melynek segítségével válaszol a kérdésre?
12. • milyen eljárással.. (kereszttábla, ANOVA) vizsgálná meg, hogy mi a válasz az eredeti kérdésre (problémára)?
    • mik az egyik, illetve a másik eljárás előnyei, illetve hátrányai?

Adatfeldolgozás: ANOVA

Általános képlete az SPSS-ben használandó ANOVÁnak

anova var=<függő változó>
by  <első független változó>(minimuma maximuma) <második független változó> (minimuma maximuma)
/maxorders all
/stat mca mean
/method hier
/format labels .

Elemzési lépések

1. szignifikáns-e az interakció
   • van-e interakció
   • F-próba.
     • 2-way interactions sorban a szignifikancia. ha kisebb, mint 0,05, az interakció szignifikáns, ha nagyobb, akkor nem szignifikáns.
     • ebben az esetben 0,01 < 0,05 tehát szignifikáns.
2. Főhatások vizsgálata
   • amikor szignifikáns az interakció, ezt külön nem elemezzük. (ezt le kell írni szigorlaton is)
3. átlagok vizsgálata
   • mivel az interakció szignifikáns, a két független változó “közös” átlagait elemezzük.
   • Cell Means nevű doboz. dobozonként le kell leírni a mean oszlop értékeit. miután leíruk, érdemes megnézni a tendenciákat.
4. változók önálló magyarázóerejének vizsgálata.
   • mivel szignifikáns az interakció, nem vizsgáljuk
5. interferencia vizsgálata
   • megnézzük nemenként az eta és beta értékeket. ha páronként különbözik, van interferencia, összefüggenek egymással.
   • az a lényeg, hogy megnéztük, és úgy döntöttünk, hogy.
6. modell magyarázóereje
   • csak abban az esetben mérjük külön, amikor nincs interakció.
   • ha szignifikáns, E^2 mérőszámmal fogjuk mérni. E^2 = SSk / SSt
   • model sor és sum of squares találkozása / total & sum of squares. 81947385977,694340 / 560961892740,888700 = 0,15
   • a ftl változó a függő változó 15%-át magyarázza.

Ahol nem szignifikáns az interakció

1. szignifikáns-e az interakció
   • nem szignifikáns. F-próbához tartozó szignifikancia-szint 0,53
2. ilyenkor viszont vizsgáljuk a főhatásokat. külön van-e hatása a jövedelemre?
   • mind a d1, mind a kor4-hez tartozó F-próba szignifikanciájának értéke kisebb mint 0,05, tehát ezek viszont igen
3. átlagok vizsgálata
   • külön-külön elemezzük a két független változó átlagait.
   • először nemhez, aztán az életkorhoz tartozó átlagokat
   • ffi és női total leírása; kor átlagok leírása.
4. változók önálló magyarázóerejének vizsgálata.
   • factor dobozban a beta értéket kell nézni. kérdés, hogy melyiknél nagyobb a beta.
   • amelyiknek nagyobb, annak nagyobb a magyarázóereje. itt az életkornak kicsivel nagyobb.
5. interferencia vizsgálata
   • beszélhetünk interferenciáról, legalább kicsit különböznek. “nem fognak belekötni, hogy szerinted ez kicsi vagy nagy, csak csináld”
6. modell magyarázóereje
   • ha nem szignifikáns az interakció, R^2-tel tudjuk mérni. R^2=0,07
   • megmagyarázott hányad 7%

egyéb

• független az oszlopban, akkor oszlopszázalékot elemzünk soronként (oszlop végén 100%)
• független a sorokban, akkor sorszázalékot elemzünk oszloponként (sor végén 100%)

z-score

• ma: z-score összeggel fogunk foglalkozni. gyakorlatilag egy index.
• fogyasztási cuccok, kinek milye van.
  • count, kinek hány van.
  • compute: összeadni az összes változót. ugyanoda jutunk ebben az esetben.
  • ezzel probléma: nem mindegy hogy nyaralója van vagy mobilja.
  • valahogy kéne súlyozni. mondjuk azzal, hogy hány embernek van.

• z score: ha kisebb, mint az átlag: kapnak egy negatív értéket. ha nagyobb, akkor kapnak egy pozitív értéket. ha az átlagtól nagyon sokat tér el, akkor kap egy nagy negatív súlyt, ha pici az eltérés, akkor pici pozitív súlyt kap. “jutalmazás és büntetés indexe” ciki ha nincs ,nem nagy szám ha van

3d kereszttábla