Název projektu	Rozvoj vzdělávání na Slezské univerzitě v Opavě
Registrační číslo projektu	CZ.02.2.69/0.0./0.0/16_015/0002400

Metody a techniky výzkumu v sociálních vědách

Distanční studijní text

Andrea Preissová Krejčí

Opava 2022

Obor:	Sociální práce ve veřejné správě, Veřejná správa a sociální politika, Veřejná správa a sociální práce
Klíčová slova:	Výzkum, empirický výzkum, kvalitativní přístup, kvantitativní přístup, standardizace, analýza, metoda, statistika, narace.
Anotace:	Distanční studijní text (studijní opory), který vás má provést metodologií výzkumu v sociálních vědách, obsahuje teoretické uvedení do výzkumných metod, ale především se zaměřuje na empirický výzkum, z něhož sociální vědy čerpají. Výzkumné strategie, tedy metody výzkumu v sociálních vědách členíme standardně na kvantitativní a kvalitativní. Závěrem studijní opory budete seznámeni s pravidly, jak napsat závěrečnou výzkumnou zprávu nebo praktickou část vaší kvalifikační práce, tedy obecně odborný text.

Autor:	Mgr. Andrea Preissová Krejčí, Ph.D.

Obsah

Úvodem	6

Rychlý náhled studijní opory	7

1	Empirický výzkum: kvalitativní a kvantitativní výzkumné strategie	10

1.1	Empirický výzkum	11

1.2	Co je věda a vědecké poznání?	15

1.3	Kvantitativní a kvalitativní data	17

1.4	Druhy a funkce výzkumu v sociálních vědách	19

2	Výzkumný problém, otázky a hypotézy	21

2.1	Výběr výzkumného problému	22

2.2	Formulace výzkumných otázek	23

2.3	Formulace hypotéz	24

3	Výběr respondentů	32

3.1	Základní a výběrový soubor	33

3.2	Velikost výběru	36

3.3	Druhy výběrů	38

3.3.1	Náhodný (pravděpodobnostní) výběr	38

3.3.2	Záměrný (nepravděpodobnostní) výběr	41

3.3.3	Vzorkování v kvalitativním výzkumu	43

4	Metody kvantitativního výzkumu: dotazník a standardizovaný rozhovor	46

4.1	Dotazník	47

4.2	Standardizovaný rozhovor	52

5	STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ KVANTITATIVNÍCH DAT	56

5.1	Střední hodnoty	57

5.2	Míra variability	58

5.3	Základy dvourozměrné analýzy kategoriálních proměnných	60

5.4	Test nezávislosti chí-kvadrát	62

6	Obsahová analýza	65

6.1	Dokumenty, texty a jiná fyzická data	65

6.2	Kvalitativní a/nebo kvantitativní obsahová analýza	67

6.3	Postup obsahové analýzy	68

7	Metody kvalitativního výzkumu: pozorování, rozhovor, narativní analýza	71

7.1	Kvalitativní výzkum	72

7.2	Pozorování a terénní výzkum	74

7.3	Rozhovor (interview)	77

7.4	Narativní analýza	81

7.4.1	Teoretický rámec	82

7.4.2	Postup narativní analýzy	87

7.4.3	Rizika narativní analýzy aneb proč s ní vůbec začínat?	91

8	Zpracování kvalitativních dat	94

8.1	Zakotvená teorie	95

8.1.1	Otevřené kódování	96

8.1.2	Axiální kódování	100

8.1.3	Selektivní kódování	101

8.2	Další kódovací a analytické techniky, vytvoření struktury a příběhů	102

9	Prezentace výsledků výzkumu v kvalifikační práci	105

9.1	Jak psát odborný text	105

9.2	Chronologie tvorby odborného textu	107

9.3	Chyby v odborném textu	109

Literatura	111

Shrnutí studijní opory	114

Přehled dostupných ikon	116

Úvodem

Distanční studijní text (studijní opory), který vás má provést metodologií výzkumu v sociálních vědách, obsahuje teoretické uvedení do výzkumných metod, ale především se zaměřuje na empirický výzkum, z něhož sociální vědy čerpají. Výzkumné strategie, tedy metody výzkumu v sociálních vědách členíme standardně na kvantitativní a kvalitativní. Závěrem studijní opory budete seznámeni s pravidly, jak napsat závěrečnou výzkumnou zprávu nebo praktickou část vaší kvalifikační práce, tedy obecně odborný text.

Po prostudování této opory byste měli umět rozlišit základní metody sociálních věd. Porozumíte tomu, jak vzniká a jak se popisuje výzkumný problém, kterak s ním souvisí volba výzkumné strategie. Kdy a jakým způsobem se vhodně dají využít metody a techniky kvalitativního a kvantitativního výzkumu. Cílem absolvování stejnojmenného kurzu v průběhu vašeho studia je pomoci vám s vlastním výzkumných šetřením, které by bylo integrální součástí vaší kvalifikační práce. Z tohoto důvodu také velmi podrobně probíráme nejrozšířenější techniky obou výzkumných přístupů, v našem případě: dotazník a standardizovaný rozhovor, statistické zpracování kvantitativních dat, obsahovou analýzu textu, nestandardizovaný a polostandardizovaný rozhovor, pozorování a etnografický výzkum a narativní analýzu. Seznámíte se tak se zpracováním a vyhodnocení kvantitativních i kvalitativních dat.

Předpokladem studia je základní znalost a orientace v sociálně-vědních oborech na úrovni maturity ze společenských věd na střední škole.

Distanční studijní text je bohatě strukturován, samozřejmě, že by bylo vhodné svou pozornost zaměřit na všechny jeho části, a to i části „pro zájemce“, které náměty k přemýšlení a učivo obecně rozšiřují. Pro opakování látky „k zapamatování“ a „definic“ slouží „otázky“ a „odpovědi“. Text využívá odkazů na soudobou odbornou literaturu a „další zdroje“, od čtenářů se očekává, že právě k nim budou upírat svou pozornost při samostudiu, psaní „korespondenčních úkolů“, případně při přípravě na ukončení předmětu, ale především tyto využijí při psaní vlastní výzkumné zprávy nebo při interpretaci závěrů vlastního výzkumného šetření ve vlastní kvalifikační práci.

Rychlý náhled studijní opory

1	EMPIRICKÝ VÝZKUM: KVALITATIVNÍ A KVANTITATIVNÍ VÝZKUMNÉ STRATEGIE

Předmětem našeho zájmu je primárně výzkum sám. V sociálních vědách v současnosti převažují metody empirického výzkumu. Empirický výzkum vychází z předpokladu, že přijmeme zkušenost za základ či zdroj znalostí o tomto světě.

2	VÝZKUMNÝ PROBLÉM, OTÁZKY A HYPOTÉZY

Na začátku výzkumu stojí výzkumník před rozhodnutím, jakou metodologii zvolit – kvantitativní, kvalitativní nebo dokonce smíšený výzkum? Volba metodologie tak musí přímo korespondovat právě s cílem výzkumu, a tedy i s výběrem výzkumného problému, formulací výzkumných otázek a případně také hypotéz.

3	VÝBĚR RESPONDENTŮ

Vysvětlíme si rozdíl mezi základním a výběrovým souborem a ukážeme, jak nejlépe dosáhnout toho, aby výzkumný vzorek dobře reprezentoval populaci, kterou zkoumáme, abychom mohli výsledky našeho výzkumu na tuto populaci zobecnit. To se samozřejmě týká jen kvantitativního designu výzkumu.

4	METODY KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU: DOTAZNÍK A STANDARDIZOVANÝ ROZHOVOR

V kvantitativní metodologii jsou vyžadovány standardizované techniky, které jsou striktně založeny na jednotných podnětech (otázkách) a často jsou také odpovědi omezeny na volbu z předem připraveného souboru kategorií. Nejčastěji je využíván dotazník, ale jeho alternativou může být např. standardizovaný rozhovor.

5	STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ KVANTITATIVNÍCH DAT

Začneme od těch nejjednodušších postupů, totiž středními hodnotami, které nám ve vazbě na druh proměnné (nominální, ordinální a kardinální) umožňují vyjádřit nejčetnější hodnotu, prostřední hodnotu či průměrnou hodnotu sledované proměnné. Tyto doplníme o charakteristiku rozptýlení odpovědí kolem této střední hodnoty – rozptyl a směrodatnou odchylku. Následně se dostaneme ke statistickému ověřování vztahu mezi dvěma proměnnými prostřednictvím kontingenčních tabulek.

6	OBSAHOVÁ ANALÝZA

Obsahová analýza patří vedle dotazníků a rozhovorů mezi nejčastěji užívané metody výzkumu, proto jí věnujeme v této kapitole pozornost. Zaměříme se na celkové pojetí obsahové analýzy z hlediska cílů a prolnutí kvantitativních metodických postupů s těmi kvalitativními.

7	METODY KVALITATIVNÍHO VÝZKUMU: POZOROVÁNÍ, ROZHOVOR, NARATIVNÍ ANALÝZA

Kvalitativní výzkum se řídí poněkud odlišnými metodologickými postupy než výzkum kvantitativní, proto si v této kapitole představíme základní principy, na nichž je kvalitativní výzkum (často ve formě tzv. terénního či etnografického výzkumu) postaven. Využívá také své charakteristické techniky sběru dat, zejména pozorování a rozhovor.

8	ZPRACOVÁNÍ KVALITATIVNÍCH DAT

Prezentujeme zásady otevřeného kódování, coby základního analytického postupu užívaného v kvalitativním výzkumu, které může být užito samostatně nebo v kombinaci s axiálním a selektivním kódováním v rámci metodického postupu zakotvené teorie. Cílem kapitoly je technicky zvládnout analyzovat kvalitativní data.

9	PREZENTACE VÝSLEDKŮ VÝZKUMU V KVALIFIKAČNÍ PRÁCI

Devátá kapitola završuje celý studijní text stručným návodem na způsob prezentace výsledků vlastního výzkumného šetření v odborném textu, včetně kvalifikační práce, stejně jako daná výzkumná zpráva završuje celou realizaci výzkumu.

Empirický výzkum: kvalitativní a kvantitativní výzkumné strategie

Rychlý náhled kapitoly

V sociálních vědách v současnosti převažují metody empirického výzkumu. Empirický výzkum vychází z předpokladu, že přijmeme zkušenost za základ či zdroj znalostí o tomto světě. Na základě pozorování a smyslového vnímání vytváříme empirická, tedy zkušenostní, data o tomto světě, takto získané informace dále analyzujeme a třídíme, abychom je nově uspořádali v našem poznání. V empirickém výzkumu pro pozorované informace o světě či pro přímou zkušenost se světem užíváme termínu „data“. V empirickém výzkumu existují dva hlavní typy dat: kvantitativní data a kvalitativní data.

Věda je to, co za vědu považují vědci v daném oboru. Vývoj vědy je obecně paradigmatický. Paradigma je představováno obecnou vědeckou teorií nebo systémem teorií, které v dané historické situaci určují způsob řešení vědeckých problémů. Výzkum v sociálních vědách má řešit určitý problém na základě shromážděných faktů. Cíle výzkumu mohou být diagnostické, deskriptivní, explorativní, explanační či sociotechnické. V naší studijní opoře se při vysvětlování metod a technik výzkumu v sociálních vědách bude vždy jednat o empirický a aplikovaný výzkum.

Cíle kapitoly

Cílem této kapitoly je charakterizovat výzkum v sociálních vědách a zasadit jej do obecného rámce vědy a vědecké metodologie.

Čas potřebný ke studiu

2 hodiny

Klíčová slova kapitoly

Empirický výzkum, aplikovaný výzkum, základní výzkum, teoretický výzkum, kvantitativní výzkum, kvalitativní výzkum, data, paradigma, věda, hypotéza, indukce, dedukce.

Empirický výzkum

Předmětem našeho zájmu v Metodách a technikách výzkumu je primárně výzkum sám, výzkum v sociálních vědách obecně.

V sociálních vědách v současnosti převažují metody empirického výzkumu, ačkoliv tento není jediným typem výzkumu užívaným v současnosti v sociálních vědách, můžeme jako příklady jiných výzkumů zvolit např. teoretický výzkum nebo historický výzkum. Empirický výzkum je však hlavní metodou výzkumu v sociálních vědách (Punch, 2008, 11).

K zapamatování

Empirický výzkum vychází z předpokladu, že přijmeme zkušenost za základ či zdroj znalostí o tomto světě. Na základě pozorování a smyslového vnímání vytváříme empirická, tedy zkušenostní, data o tomto světě, takto získané informace dále analyzujeme a třídíme, abychom je nově uspořádali v našem poznání.

V empirickém výzkumu pro pozorované informace o světě či pro přímou zkušenost se světem užíváme termínu „data“. „Základní ideou empirického výzkumu je používání dat pro zodpovídání otázek nebo navrhování a testování určitých představ“ (Tamtéž).

Tento přístup k poznání přivádí do moderní vědy pozitivismus 19. století.

Pozitivismus vzniká v první polovině devatenáctého století ve Francii. Vznik tohoto filosofického směru lze chápat jako reakci na dva základní impulsy:

spekulativní filozofii, tedy metafyziku (pozitivismus lze chápat jako její popření, negaci)

prudký rozvoj vědy a techniky.

Pozitivismus dělíme dle původu jeho primárních zastánců:

francouzský pozitivismus – Auguste Comte

anglický pozitivismus – John Stuart Mill, (Herbert Spencer)

Tento filosofický směr vědomě deklaruje program požadující, aby se každá věda soustředila pouze na to, co je pozitivně dáno – tedy na to, co lze jistými kontrolovatelnými postupy spolehlivě prověřit. Všechno ostatní je nutné z vědy vyloučit. Výše zmíněná pozitivní danost je faktem. Fakta lze pořádat na základě následnosti a podobnosti. Způsob tohoto pořádání může být dvojí: buď empirické (prostřednictvím experimentálního pozorování), nebo logické (za pomoci kontrolovaného vyvozování souvislostí).

Auguste Comte (1798-1857) je zakladatel a hlavní představitel pozitivismu, nepřekvapí, že je také považován za zakladatele sociologie, sám pro tento obor vymyslel název. Základní princip pozitivismu: veškeré poznání má být postaveno na „pozitivních faktech“, tedy na faktech zkušenostních. Jsme schopni 1) konstatovat fakta, která se nám jeví; 2) máme je třídit a uspořádávat do systému; 3) z takto poznaných zákonitostí máme předvídat budoucí jevy a podle nich se řídit. Vědět, abychom mohli předvídat, tedy nutnost predikce ve vědě (v tomto se Comte shoduje s Francisem Baconem – britský empirismus). Pozitivismus také navazuje na osvícenství - opět sílí osvícenská víra v neomezený pokrok věd.

John Stuart Mill (1806-1873) byl psycholog a vlivný stoupenec psychologismu v logice i filozofii. Bývá charakterizován jako důsledný empirik a pozitivista: vychází výlučně ze zkušenostních daností. Podle něj je jediným pramenem poznání zkušenost, a tedy jedinou přípustnou metodou poznání je indukce (z konkrétních případů usuzujeme na obecné); Mill uvádí pravidla, podle nichž můžeme zjišťovat závislost jednoho jevu na druhém a pronikat k obecným zákonitostem dění.

Na scientistické myšlenky pozitivismu navazoval ve 20. století tzv. novopozitivismus. Dodnes je jedním z nejvlivnějších filosofických směrů a bývá označován nejednotně za: filosofii jazyka, analytickou filosofii nebo např. novopozitivismus.

Novopozitivismus byl ještě kritičtější k filosofické tradici než jeho předchůdci v 19. století. Odmítal spolu s nimi spekulativní metafyziku a uznával zásadní přednosti metod přírodních věd, zužoval však ještě dále zbytky toho, čím by se filosofie měla zabývat. Pozitivismus zamítl otázky po tom, jak je asi uspořádán vnější svět, zda mají jednotlivá jsoucna nějakou substanci, existuje-li nějaká poslední příčina věcí atd. Poskytoval pouze přehled údajů o světě jako logicky setříděné struktuře faktů.

Novopozitivismus přichází s myšlenkou, že třídění, uchovávání a předávání poznatků o světě se děje jen prostřednictvím jazyka. Pravidla vědeckého myšlení jsou primárně vždy pravidly vědeckého vyjadřování. Logice myšlení tak musí odpovídat logika jazyka. Filosofie tak má sloužit pouze k analýze vědeckého jazyka (Blecha, 2004).

Abychom pochopili rozdíl mezi pozitivistickým a novopozitivistickým přístupem k poznání musíme si uvědomit, že každý přistupuje k poznání z jiné perspektivy. Pozitivismus vychází ze smyslové zkušenosti, kterou přijímáme prostřednictvím vnímání a formujeme do představ o tomto světě. Novopozitivismus vychází z jazykového vyjádření, jímž vyjadřujeme úsudky o tomto světě.

S těmito dvěma rovinami poznání úzce souvisí také základní metodický vědecký postup, tento může být buď induktivní nebo deduktivní.

Indukce

induktivní závěr může být pouze pravděpodobný

induktivní závěr platí podmíněně, protože musíme počítat s případy, kdy bude korigován novým jevem, členem posloupnosti atd.

indukce se opírá o empirii, spoléhá na KAUZALITA = souvislost příčin a následků.

Dedukce

dedukce je opačný postup

dedukce je postup od obecného k jedinečnému

dedukce je postup od předem přijatého axiómu = předpokladu k jeho zvláštním projevům

dedukce není závislá na zkušenosti

deduktivní postup volí logika (všechny logické důkazy) a matematika.

Dedukce vede myšlení tam, kde končí induktivní postup. Z induktivních závěrů se při deduktivních soudech stávají premisy, z nichž se deduktivně vyvozují další soudy.

Do teorie vědeckého poznání významně zasáhl kritický racionalismus K. R. Poppera (1902–1994). Na rozdíl od pozitivismu vychází z toho, že neexistují čistá fakta ve smyslu empirických daností. Základní informativní věty vědy jsou teoretické povahy, protože o jejich přijetí – kromě experimentálních výsledků – spolurozhodují uznávané teorie a s nimi spjaté předpoklady.

Podle Poppera empirická báze vědy není nic absolutního. Báze není skála, ale spíše bažina, nad níž je na kůlech postaven dům – teorie není pravdivější, když kůly domu jdou hloub, ale tehdy, když je dům stabilnější, pevnější.

Popper nepopírá, že věda souvisí s empirií a také převážná část jeho úvah se týká tzv. empirických věd, jejich teorií a metod. Je to metodologie empirických věd. Popper však odmítá „čistou“ empirii jako pevný základ, na němž by se dala metodologie vybudovat.

Odmítá pevný empirický „základ“ vědy, ale vztah k empirii předpokládá. Empirie není oddělitelná od teorie, teorie a empirie tvoří nerozmotané a nerozmotatelné klubko. Všechny myšlenky je třeba vystavovat kritice, proto svůj racionalismus nazývá kritickým. Jestliže základní informativní vědy představují spíše teoretické hypotézy, pak je zřejmé, že ve vědě nehraje ani ústřední roli indukce ve smyslu zobecňování empirických fakt, jak se domnívali pozitivisté. Indukce, podle Poppera, jako usuzování opírající se o množství pozorování je mýtus. Skutečná vědecká procedura je založena na operacích s domněnkami, které jsou završeny náhlým přijetím hypotézy, a to často po jediném pozorování.

Hlavní argument směřuje proti induktivismu, předpokladu, že z množství pozorování lze vůbec něco vyvodit.

Neboť platí-li:

(modus ponens)

(p ^ (p =>q) ) => q

Modus ponens (pravidlo odloučení) Tvrdíme-li A i A implikace B, pak můžeme tvrdit i B.

platí také:

( ¬ q ^ ( p => q) => ¬ p

Odmítnutí čisté empirie a na ní založené indukce ve fázi vytváření poznatků – hypotéz však neznamená odmítnutí role empirických fakt vůbec. Jejich úloha přichází ke slovu až po vyslovení hypotézy.

Opakující se experimenty fungují ve vědě pouze jako nástroj, který slouží k vyvracení hypotéz, k jejich falzifikaci. Experimentu přísluší úloha kritiky hypotéz – odtud charakteristika jeho přístupu jako kritického racionalismu.

Z hlediska metodologického navrhuje Popper místo indukce deduktivní metodu falzifikace vědeckých hypotéz a za hlavní nástroj vědy považuje hypoteticko-deduktivní metodu. Hypotéza se ověřuje falzifikací, nikoli verifikací.

Procedura falzifikace a její postulovaná univerzální platnost je základem pro Popperovo pojetí hypoteticko-deduktivní metody jako obecného metodologického principu. Racionální logické operace přepokládají kritické srovnání se skutečně pozorovanými fakty.

K zapamatování

Jestliže výsledky experimentů potvrzují hypotézy (teorie), přijímáme je tak dlouho, dokud nenalezneme lepší. Jestliže však fakta jsou s teorií ve sporu, odmítáme ji.

Popper se domnívá, že určité hypotézy lze charakterizovat jako nevědecké, protože jsou a priori imunní vůči falzifikaci. Např. hypotézy, které tvoří jádro marxismu, darwinismu či freudismu. Jejich nevědeckost je dána jejich apriorní nefalzifikovatelností.

Absence empirického základu je u Poppera kompenzována posunem směrem ke konvencionalismu, založeném na přijetí metodologických pravidel, které představují normativní konvence.

Co je věda a vědecké poznání?

Ve vymezení toho, co je a co není vědecké poznání nám nabízí Miroslav Disman jednoduchou odpověď: Věda je to, co za vědu považují vědci v daném oboru.

Připomíná, že definice vědy má sociální charakter a až tento přístup, s nímž přišel významným teoretik a filozof Thomas S. Kuhn (1922-1994), umožnil vytvořit tzv. operační definici vědy, tedy popis operací, které musíme použít, abychom poznali, zda něco věda je. Kuhnovo pojetí – a to je pro naši diskusi velice důležité – nám pomůže zejména vyjasnit pozici sociologie a sociálních věd obecně v systému jiných vědních oborů. (Srovnej: Disman, 2008, 12-13)

Podle Kuhna má teorie vědeckého verifikacionismu i falzifikacionismu své nepodložené předpoklady, odporující její historii a podává novou koncepci vývoje vědy, podloženou interpretací jejího historického vývoje.

Kuhn uvedl na pole interpretace historického vývoje vědy dva významné koncepty: vědecké paradigma a koncept normální vědy. Paradigma je klíčovým pojmem Kuhnova pojetí vývoje vědy. Je představováno obecnou vědeckou teorií nebo systémem teorií, které v dané historické situaci určují způsob řešení vědeckých problémů.

K zapamatování

Obecně je paradigma „způsobem vidění světa“ pozorovatelem – vědcem, je to celek jeho poznatků a s nimi spjatých vědeckých postupů, které si vědec osvojil a které uplatňuje v praxi.

Vývoj vědy je obecně paradigmatický. V počátku vědy existovalo tzv. střetávání před-paradigmatických škol – konkurujících teorií – až pak vznikla první teorie, která se stala paradigmatem. Tato byla zjevně lepší než konkurenční teorie.

Přijetím paradigmatu zahajuje novou fázi historie vědy – období „normální“ vědy. Cílem normální vědy je rozpracování paradigmatu, konkretizace jevů a teorií, které umožňuje paradigma. Jedná se o konzervativní, kumulativní proces vývoje v rámci paradigmatu. Normální věda podle Kuhna neposkytuje prostředky pro zásadní změny v poznání, není zaměřena na odhalování nových jevů – ty považuje za anomálie, a vůbec již není vhodným prostředím pro nové objevy! Avšak etapa normální vědy je jen jednou částí vývoje vědy. Daleko významnější epochou, do níž čas od času věda vejde, je její tzv. „krizové období“. Paradigma není věčné! Čas od času se ve vědě vyskytnou tzv. anomálie, problémy, fakta, které v rámci paradigmatu normální vědy nelze vyřešit. Anomálie mění nakonec paradigma, neboť to se jim musí přizpůsobit. Vysvětlit anomálie. Nastává krizové období ve vývoji vědy. Zpravidla tehdy, když množství a závažnost těchto anomálií vzrůstá. Řešení anomálií si vyžaduje zásah z vnějšku mimo paradigma normální vědy. Vědci, kteří si anomální jevy uvědomují, začnou pozvolna hledat, po neúspěších racionalizace anomálie v daném paradigmatu, nové způsoby vidění světa. Rozhodnou se vzdát se daného paradigmatu. Ale toto rozhodnutí vždy znamená přijmout jiné paradigma – jiný výklad světa, vidění světa z jiné perspektivy. Nastává „vědecká revoluce“ – změna vidění světa vyvolá změnu paradigmatu!

Etapa vědecké krize se přibližuje před-paradigmatickému období vývoje vědy. V konkurenci paradigmat je hledáno to, které lépe vyloží realitu. (Např. Einsteinova teorie relativity a kvantová fyzika.) Vyústění této krizové situace je přijetí nového paradigmatu, tedy přijetí radikální změny „vidění světa“, optiky vědců příslušné disciplíny. Přijetí nového paradigmatu charakterizuje Kuhn jako tzv. vědeckou revoluci, která je řešením krizové situace. Po vědecké revoluci vzniká opět období normální vědy.

Vývoj vědy probíhá podle následujícího schématu:

normální věda => (anomálie, jimiž je vyvolána) krizová situace => vědecká revoluce => normální věda

Porovnáním situace před a po vzniku nového paradigmatu je, že paradigmata jsou nesouměřitelná. Představují sobě uzavřené, navzájem nekomunikující diskursy. Vývoj vědy se tedy odehrává jako diskontinuitní sled nesouměřitelných paradigmat. Tento názor však Kuhn sám později poupravil, neboť jeho radikalismus byl zmírněn četnými námitkami jeho kolegů, na něž musel brát zřetel.

Pracovat mimo rámec paradigmatu může být v normální vědě velice riskantní, dnes se sice narušitelé dané paradigmatické školy např. neupalují, jako tomu bylo v minulosti, ale vědecká obec je nebere vážně, jejich vědecké výsledky jsou často označovány za nevědecké a nemohou je publikovat ve vědeckých časopisech, nemohou také být úspěšní ve svém oboru, jejich kvalifikační práce často nejsou přijímány apod.

Průvodce studiem

Proč tomu tak je? Inu proto, že vědecký výzkum je nutno vřadit do kontextu poznání daného oboru. Výzkum hledá oporu v odborném kontextu a z něj čerpá často také výzkumné téma, výzkum je proces, který vzniká na základě teorie a zkušeností výzkumníka, proto také výsledky dílčího výzkumu, i toho, který je motivován tvorbou kvalifikační práce, mají sloužit oboru, z něhož vzešly.

Sociální vědy, a sociologie zvlášť, se často považují za multiparadigmatické vědy, to však neukazuje na jejich neparadigmatický přístup k poznání.

Kvantitativní a kvalitativní data

V předkládané metodologii se omezíme na návrhy a metody výzkumů, které označujeme za empirické. Budeme proto pracovat s daty, konceptem určeným pro pozorované informace o světě, které jsou evidované naší nejčastěji smyslovou zkušeností.

Punch tvrdí, že v empirickém výzkumu rozlišujeme dva hlavní typy dat:

kvantitativní data, často v číselné podobě

kvalitativní data, často v podobě textu, nemají číselné hodnoty.

Pojem „kvantitativní výzkum“ znamená víc než pouze výzkum pracující s kvantitativními nebo číselnými údaji. Označuje celý způsob myšlení nebo přístup, zahrnuje řadu metod i dat v numerické podobě. Podobně „kvalitativní výzkum“ znamená víc než jen výzkum, který používá nenumerická data. Dané výzkumné designy (Hendl hovoří o výzkumných strategiích) představují odlišné druhy myšlení o zkoumané sociální realitě a způsoby, jak k ní přistupovat a jak ji konceptualizovat (v daných paradigmatech). Odlišné jsou také plány výzkumu a metody použité k reprezentaci těchto dvou způsobů myšlení a při sběru dat. Každý z výzkumných designů (strategií) využívá i odlišná data jako taková – čísla kvantitativní výzkum a nečíselnou podobu (nejčastěji slovní) kvalitativní výzkum (Punch, 2008, 12–13).

Podle povahy zkoumaných dat tedy rozlišujeme mezi kvalitativním výzkumem a kvantitativním výzkumem, při výzkumu však můžeme oba dva výzkumné designy či strategie kombinovat, pak hovoříme o tzv. smíšeném výzkumu.

V kvalitativním výzkumu se zaměřujeme na významy a v sociálních teoriích se od nich odvozují interpretace sociálních jevů. „V těchto teoriích se popis a vysvětlování sociálního světa odkazují na subjektivní významy. Historicky je hlavní metodou etnografický přístup (popis), kterým se osvětlují „cizí“ kultury. Kvalitativní výzkum se často snaží vysvětlit sociální jednání pomocí subjektivních významů aktérů a jejich konstrukcí o vlastním jednání a jednání jiných.

Kvantitativní výzkum si představuje, že sociální svět sestává ze vztahů mezi dobře definovanými koncepty/konstrukty. Zdůrazňuje jejich měření a popis vztahů proměnných. Zaměřuje se na odhalení zákonitostí podobně jako přírodní vědy. Zákonitosti ale nejsou stabilní a mění se v čase a prostoru“ (Hendl, Remr, 2017, 27).

Výzkum v sociálních vědách má řešit určitý problém na základě shromážděných faktů. Většina výzkumů proto pracuje s teoreticky podloženými výchozími předpoklady v podobě hypotéz, jež musí být formulovány tak, aby umožňovaly sběr dat a jejich analýzu. Ne tak kvalitativní výzkumný design (strategie). V tabulce níže porovnáváme průběh obou výzkumných metod.

Kvantitativní metoda výzkumu

hypotéza

výzkumné otázky

metoda / technika sběru dat – dotazník, empirické šetření (měření atd.)

pilotáž

sběr dat

statistické zpracování, analýza a interpretace dat

potvrzení či vyvrácení primární hypotézy (verifikace či falzifikace)

zobecnění výsledků výzkumu

Kvalitativní metoda výzkumu

předpoklad

výzkumné otázky

metoda / technika sběru dat – řízený rozhovor, zúčastněné pozorování, nezúčastněné pozorování, studium osobních dokumentů, bibliografií, aj.

analýza a interpretace dat

interpretace výsledků výzkumu

Cíle výzkumu mohou být diagnostické, deskriptivní, explorativní, explanační či sociotechnické.

Druhy a funkce výzkumu v sociálních vědách

Podle Průchy, je zjevné, že se u sociálního výzkumu vždy jedná o výzkum empirický, avšak v konkrétním významu, tj. jakožto jednotlivý výzkumný akt, se jedná vždy o některý druh výzkumu se specifickou funkcí. Tak můžeme jednotlivé výzkumy v sociálních vědách rozlišit podle různých kritérií.

Základní výzkum je vymezován jako výzkumná činnost, která se orientuje na řešení klíčových problémů, jež vytyčuje teorie příslušné vědy. Je to podle Průchy nejčastěji výzkum teoretický. V jehož průběhu pomocí analýzy a syntézy získaných informací (dat) dospíváme k nějakým myšlenkovým konstrukcím. Nepředpokládá se, že výsledky teoretického výzkumu musí být využitelné v praxi, naopak slouží především k rozvíjení teorie o příslušné problematice. Příkladem může být např.: jaké kompetence představují profil dospělého jedince v současné době?

Aplikovaný výzkum je prováděn za účelem využití jeho výsledků přímo v praxi. Aplikovaný výzkum nemá charakter teoretického zkoumání, nýbrž jde vždy o výzkum empirický. Příkladem může být např. zjišťování specifických potřeb seniorů za účelem jejich animace v různých prostředích.

Empirický výzkum je takový způsob vědeckého zkoumání, jehož předmětem zájmu jsou konkrétní jevy sociální reality. Empirický výzkum dospívá ke konkrétním zjištěním, k jasně formulovaným poznatkům, které jsou vyjádřeny v kvantitativních nebo kvalitativních datech. Empirický výzkum pracuje s přesně kodifikovanými metodami (viz. níže), jejichž správná aplikace zaručuje věrohodnost dosažených výsledků. (Srovnej Průcha, 2014, 102-104)

Po vzoru Průchy, se v naší studijní opoře při vysvětlování metod a technik výzkumu v sociálních vědách bude vždy jednat o empirický a aplikovaný výzkum. Jeho funkce jsou především explorativní a explanační. Explorativní funkce znamená, že je to výzkum zaměřený na prozkoumání určitého úseku reality. Explanační funkce znamená, že je to výzkum generující objasňování reality. Tato charakteristika výzkumu je určitou konvencí sdílenou akademickými pracovníky v sociálních vědách (Průcha, 2014, 104).

Shrnutí kapitoly

Věda je to, co za vědu považují vědci v daném oboru, definice vědy má sociální charakter a až tento přístup, s nímž přišel významným teoretik a filozof Thomas S. Kuhn. V předkládané metodologii se omezíme na návrhy a metody výzkumů, které označujeme za empirické. Budeme proto pracovat s daty, konceptem určeným pro pozorované informace o světě, které jsou evidované naší nejčastěji smyslovou zkušeností. V naší studijní opoře se při vysvětlování metod a technik výzkumu v sociálních vědách bude vždy jednat o empirický a aplikovaný výzkum. Jeho funkce jsou především explorativní a explanační. Explorativní funkce znamená, že je to výzkum zaměřený na prozkoumání určitého úseku reality. Explanační funkce znamená, že je to výzkum generující objasňování reality.

Otázky

Co je věda?

Co je paradigma?

Jaké typy dat rozlišujeme v empirickém výzkumu?

Jaké rozlišujeme cíle výzkumu?

Odpovědi

Věda je to, co za vědu považují vědci v daném oboru.

Paradigma prezentuje vědeckou teorii nebo systém teorií, které v dané historické situaci určují způsob řešení vědeckých problémů.

Data kvantitativní a data kvalitativní.

Cíle výzkumu mohou být diagnostické, deskriptivní, explorativní, explanační či sociotechnické.

korespondenční úkol

Na základě prostudování této úvodní kapitoly napište návrh výzkumného problému. Zvolte si pro jeho zkoumání typ dat, který je vhodný prozkoumat, dle výše popsaného rozlišení mezi kvalitativními a kvantitativními daty. A určete cíl výzkumu, který by měl daný výzkumný problém řešit. Návrh výzkumného problému zašlete svému mentorovi.

Rozsah korespondenčního úkolu, nechť nepřekročí jednu normostranu.

Výzkumný problém, otázky a hypotézy

Rychlý náhled kapitoly

V této kapitole se dozvíte, jaká rozhodnutí musí výzkumník učinit před zahájením výzkumu a v čem spočívá jeho správné naplánování. Na začátku výzkumu stojí výzkumník před rozhodnutím, jakou metodologii zvolit – kvantitativní, kvalitativní nebo dokonce smíšený výzkum? Se základními rozdíly mezi nimi jsme se seznámili v předešlé kapitole. Víme již tedy, že se liší mimo jiné ve formulaci cíle výzkumu, tedy toho, k čemu chceme v našem výzkumu dospět. Volba metodologie tak musí přímo korespondovat právě s cílem výzkumu, a tedy i s výběrem výzkumného problému, formulací výzkumných otázek a případně také hypotéz. Proto je potřeba věnovat jim při přípravě výzkumu zvýšenou pozornost a dostatek času, abychom si byli jisti, že pomocí zvolené metodologie budeme skutečně zjišťovat to, co zjistit chceme.

Cíle kapitoly

Po prostudování této kapitoly byste měli být schopni:

zvolit a popsat výzkumný problém,

formulovat výzkumné otázky,

rozhodnout, zda je nutné formulovat hypotézy,

navrhnout hypotézy.

Čas potřebný ke studiu

2–3 hodiny

Klíčová slova kapitoly

Výzkumný problém, výzkumné otázka, hypotéza, operacionalizace, indikátor, proměnná.

Výběr výzkumného problému

Výzkum začíná primárně tím, že na základě kontextu znalostí o dané problematice, ať již vzešlém z teorie nebo z každodenní zkušenosti, si volíme předmět výzkumného zájmu. Jak uvádí Hendl (2017, 55), při výběru výzkumného problému je nutné zdůvodnit, proč je nutné se problémem zabývat, tedy identifikovat problém a zaměřit se na jeho specifické aspekty.

K zapamatování

Existuje několik základních zdrojů, z nichž můžeme při výběru a následném popisu výzkumného problému vycházet:

každodenní zkušenost,

nedostatek dat a empirických poznatků,

odborná literatura,

konzultace se specialisty.

V rámci výběru a vymezení výzkumného problému je důležité ujasnit si jeho zdůvodnění a význam jeho řešení, ale také to, zda daný problém přede mnou již někdo jiný řešil a jak (tím, že provedu analýzu literatury, resp. rešerši) a kdo bude mít z výsledků mého výzkumu užitek, tedy kdo bude moci mé výsledky využívat (Hendl, Remr, 2017, 56).

Významným faktorem ve vymezení výzkumného problému je jeho zařazení do kontextu vědeckého poznání daného oboru. Toho nejlépe dosáhneme analýzou dostupné literatury.

Analýzou literatury (nejen monografií, ale i časopiseckých studií) se rozumí získání dostupných teoretických poznatků o zkoumaném problému a nabytí vědomostí o výsledcích empirických studií na dané téma jinými autory. Vhodné je zahrnout také studium literatury k metodologii řešení problému. Na základě analýzy literatury úžeji specifikujeme zkoumaný problém, a sice tak, abychom mohli formulovat specifickou výzkumnou otázku.

Mezi nejčastější nedostatky při formulaci výzkumného problému patří:

příliš široké a obecné vymezení problému,

výzkumný problém je triviální a očekává jen odpověď ano či ne,

jeho zkoumání neprohlubuje poznání problematiky a nepřináší nic nového.

Průvodce studiem

Už víte, že výběr výzkumného problému je prvním základním krokem při plánování výzkumného šetření. Samozřejmě jej nelze zcela oddělit od výzkumných otázek (a případných hypotéz), o nichž bude řeč hned na následujících řádcích. Pro zjednodušení můžeme okolnosti výběru výzkumného problému shrnout pod sérii následujících otázek, které by si na počátku výzkumného procesu měl každý výzkumník položit: O čem je náš výzkum? Jaký je jeho účel? Na jaké otázky chceme nalézt odpovědi? Jakým způsobem náš výzkum zodpoví položené otázky? Proč je důležité provést tento výzkum? Pokud si na ně dokáže odpovědět, má napůl vyhráno.

Formulace výzkumných otázek

Výzkumné otázky napomáhají „přeložit“ výzkumný problém do zkoumatelné podoby. Můžeme rozlišit několikero typů výzkumných otázek. Mohou mít charakter popisný, explanační nebo explorační.

Popisné otázky směřují k popisu věcí, jevů či proměn zkoumané reality v časovém a prostorovém umístění, jsou tedy typické pro deskripce (např. otázky Co? Kolik? Do jaké míry?).

Explanační otázky vedou k vysvětlení zkoumaného problému, zjištění vztahu mezi dvěma či více jevy/proměnnými (např. otázka Proč?).

Explorační otázky jsou takové otázky, jimiž se snažíme identifikovat témata, o kterých toho není moc známo (např. otázka Jak? Jaké jsou příčiny?).

Průvodce studiem

Vidíme, že je nutné dobře promyslet zaměření a cíl výzkumu, abychom byli s to se rozhodnout, jak formulovat výzkumnou otázku (výzkumné otázky), totiž zda chceme pouze popsat existující stav, zjistit vztah mezi dvěma proměnnými, nebo např. zjistit příčiny jevu, který zatím není dostatečně prozkoumán.

Po vymezení hlavní výzkumné otázky, případně vedlejších výzkumných otázek, bychom na základě nich – v případě výběru kvantitativní metody výzkumu – měli formulovat hypotézy. Jak si ale ukážeme dále, tento požadavek neplatí pro všechny výše uvedené typy výzkumných otázek.

Formulace hypotéz

Na úvod této části zdůrazněme, že hypotézy se týkají pouze kvantitativního výzkumu. Disman (2008, 76) píše, že kvantitativní výzkum není nic jiného než testování hypotéz. Co si pod hypotézou vůbec představit?

Definice

Hypotéza je očekávání o charakteru věcí vyvozené z teorie (Disman, 2008, 78).

Také podle Hendla (2017, 57) lze hypotézu odvodit pomocí příslušné teorie, která poskytuje schematický popis vztahů s vazbou na náš problém. Dříve než se blíže seznámíme s tím, jak takovou hypotézu formulovat, prozraďme si, že existují případy, kdy ani v kvantitativním výzkumu není hypotéz zapotřebí. Nesouvisí to přitom s ničím jiným než s tím, na jaké výzkumné otázky chceme naším výzkumným šetřením odpovědět.

Hypotézy se mají ve výzkumu používat, pokud to je vhodné, nikoli automaticky nebo stereotypně (Punch, 2008, 47). „Toto přesvědčení vychází z náhledu, že hypotézy mají ve výzkumu důležitou roli, pokud mohou být dedukovány z teorie nebo jsou pomocí teorie vysvětleny, takže výzkum, který je testuje, skutečně testuje teorii, která za hypotézami stojí“ (Punch, 2008, 47).

Kontrolní otázka

Dokážete na základě předešlého textu vyvodit, který z typů výzkumných otázek vyžaduje formulaci hypotéz?

Pouze otázka Proč? vede badatele k výzkumu, který je založen (deduktivně) na teorii, a proto vyžaduje hypotézy (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 22). Pokud jste si tedy na otázku odpověděli tak, že hypotézy vyžadují explanační výzkumné otázky, tak můžete ve studiu textu pokračovat dále. Pokud ne, vraťte se nejdříve zpět k vymezení jednotlivých druhů výzkumných otázek.

Hypotézy je tedy vhodné navrhnout, pokud je pro výzkumnou otázku možná predikce, co se stane a pro tuto predikci existuje zdůvodnění na základě množiny tvrzení nebo teorie, která hypotézu vysvětluje.

Pokud zkoumáme výzkumný problém, u něhož nepredikujeme, co se stane, anebo tuto predikci neumíme zdůvodnit, tedy tímto způsobem nemůžeme testovat „teorii“, pak je vhodnější celý výzkumný problém podložit nikoliv hypotézami, ale pouze formulací výzkumných otázek. Punch nevidí žádný logický rozdíl mezi zodpovídáním výzkumných otázek a testováním hypotéz, jestliže uvažujeme o tom, jaká data potřebujeme a jak je budeme analyzovat. Používejme hypotézy, je-li to užitečné, a nepoužívejme je, pokud tomu tak není (Punch, 2008, 48).

Pomůckou pro to, kdy hypotézy formulovat, a kdy ne, nám může být také základní charakteristika kvantitativního výzkumu: Kvantitativní výzkum může nalézt řešení jen pro takové problémy, které je možno popsat v termínech vztahů a souvislostí mezi pozorovatelnými proměnnými, což odpovídá popisu explanační výzkumné otázky. Možná už je vám jasnější, jak úzce jsou všechny kategorie (výzkumný problém, výzkumné otázky a hypotézy) propojeny, ale ptáte se, k čemu ty hypotézy vlastně jsou?

K zapamatování

Hypotézy nám umožňují přeformulovat výzkumný problém do jazyka výzkumu.

Abychom dobře porozuměli tomu, jak hypotézy správně formulovat, objasněme si blíže pojem „proměnná“, který jsme v souvislosti s hypotézami již několikrát zmínili, jak si vaše bystré oči jistě povšimly. Co to tedy jsou ty pozorovatelné proměnné, mezi nimiž v hypotézách hledáme souvislosti a vztahy?

Proměnné představují logicky uspořádané charakteristiky/vlastnosti zkoumaných jednotek (např. pohlaví, postavení na trhu práce, nejvyšší dosažené vzdělání aj.). Složité vlastnosti lidí jsou pomocí nich převáděny na relativně jednoduchý soubor informací. Člověk se pak jeví jako statistická jednotka (nositel statistické informace), jako nositel těchto proměnných, lépe řečeno jako nositel určitých vlastností uvnitř daných proměnných (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 34).

K zapamatování

Proměnné můžeme rozlišovat podle vlastností, které vyjadřují:

nominální proměnné,

ordinální proměnné,

kardinální proměnné.

Nebo podle vztahu, který vůči sobě proměnné mají:

nezávisle proměnné,

závisle proměnné.

Zvláštním případem je dichotomická (binární) proměnná, která nabývá pouze dvou kategorií (např. muž-žena, zaměstnaný-nezaměstnaný, živý-mrtvý).

Rozlišovat druhy proměnných je velmi důležité, protože na tom jsou přímo závislé statistické operace, které můžeme s daty provádět. Proto si jednotlivé druhy blíže představme (srov. Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 35).

Nominální proměnná umožňuje zařadit respondenty pouze na základě jejich vlastností do různých kategorií, např. pohlaví – 1. muž, 2.žena; barva vlasů – 1. černá, 2. hnědá, 3. blond, 4. zrzavá; okresy ČR; druhy zaměstnání apod. Jednotlivé kategorie, přestože jim výzkumník arbitrárně přiřadil číselný kód, nelze jakkoli uspořádat do pořadí, neboť přiřazené číslo je pouhým symbolem nutným pro statistické zpracování. Neoznačuje pořadí ani množství měřené vlastnosti.

Ordinální (pořadová)proměnná umožňuje zařadit respondenty do kategorií uspořádaných podle nějaké míry, tedy je lze uspořádat do pořadí, např. vzdělání – 1. absolventi základního vzdělání, 2. absolventi středních škol, 3. absolventi vysokých škol; míra spokojenosti – 1. velmi spokojen, 2. spokojen, 3. nespokojen, 4. velmi nespokojen. Zatímco u kategorií nominální proměnné pouze zjišťujeme, zdali se jednotlivé kategorie vyskytly nebo ne, a pokud se vyskytly, pak jak často, o kategoriích ordinální proměnné jsme schopni říci, která je v pořadí výše než jiná. Omezení ordinální proměnné však spočívá v tom, že nejsme schopni určit, o jaký stupeň odlišnosti mezi kategoriemi jde (nejsme s to posoudit o jaké množství spokojenosti se liší „velmi spokojen“ od „spokojen“).

Kardinální (intervalová) proměnná umožňuje určit číselně intenzitu, jakou daná vlastnost nabývá, jsme tedy schopni kategorie nejen uspořádat do pořadí, ale také určit stupeň odlišnosti mezi nimi, např. věk, příjem, počet dětí. Číselné označení v tomto případě vyjadřuje skutečné množství sledované vlastnosti (není arbitrární). Kardinální proměnné můžeme dále dělit na intervalové (jejich stupnice nemá přirozenou nulu) a poměrové proměnné (jejich stupnice má přirozenou nulu), nebo na diskrétní (kategorie nabývají jen určitých hodnot, obvykle celých čísel, např. počet dětí) a spojité proměnné (kategorie mohou nabývat jakýchkoli hodnot, podle potřeby přesnosti, např. věk člověka nejen v letech, ale i dnech apod.).

Průvodce studiem

Ideálem pro statistiku jsou proměnné kardinální, neboť umožňují nejvyšší množství statistických operací. V sociálních vědách jich ovšem není příliš mnoho, a tak si nemusíte dělat starosti, pokud se ve svém výzkumu budete primárně pohybovat v kategoriích ordinálních a nominálních proměnných.

Při hledání souvislosti mezi jevy/proměnnými začínáme určením jejich vztahu, tj. rozhodujeme, co je příčinou a co následkem. Proměnná reprezentující v naší hypotéze příčinu je nezávisle proměnná, zatímco proměnná reprezentující uvažovaný následek je závisle proměnná. Může se nicméně stát, že rozlišení proměnných na závislou a nezávislou nemusí nutně znamenat existenci kauzální závislosti a často ani ne očekávaný směr vlivu. Většinou se jedná pouze o terminologickou konvenci. Avšak bez rozlišování nezávisle a závisle proměnných se neobejdeme už při formulování hypotéz a rozhodně ani při následné analýze dat (Hendl, 2004, 40).

Řešená úloha

Rozlišení nezávisle a závisle proměnné obvykle není problém. Představte si, že hledáte vztah mezi pocitem štěstí a věkem. Kterou z uvedených proměnných byste označili za nezávisle a kterou za závisle proměnnou?

Můžeme formulovat předpoklad, že mladší lidé budou v průměru šťastnější než senioři, tedy že s rostoucím věkem se bude pocit štěstí snižovat. Je evidentní, že pocit štěstí nemůže být příčinou věku. Proto proměnnou „pocit štěstí“ musíme označit za proměnnou závislou a proměnnou „věk“ za proměnnou nezávislou.

Podívejme se teď konečně na to, jak pro náš výzkum formulovat hypotézy. Nejprve definujeme základní hypotézu, která je obvykle poměrně obecná, avšak představuje první krok od teorie k výzkumu. Příkladem takové základní hypotézy může být např. tato: Čím více podnětů týkající se politiky osoba dostává, tím vyšší je pravděpodobnost, že bude participovat v politice (Disman, 2008, 78). Můžeme zde identifikovat nezávisle proměnnou „expozice politickým stimulům“ a závisle proměnnou „politická participace“, nicméně jak lze tyto dva jevy měřit? Je zřejmé, že v tomto znění nemůže být daná hypotéza bezprostředním východiskem pro technickou konstrukci výzkumu a výzkumných nástrojů. Naštěstí byly za tímto účelem v kvantitativním výzkumu vytvořeny tzv. pracovní hypotézy.

Nezapomeňte na odpočinek

K pracovním hypotézám nám ještě přibydou další dva pojmy, operacionalizace (operační definice) a indikátor. Pokud vám už jde ze všech těch pojmů a postupů hlava kolem, dejte si krátkou pauzu, abyste všechny informace byli schopni vstřebat a pochopit, případně si k následující pasáži uvařte dobrou kávu či čaj.

Pracovní hypotézy v podstatě představují rozpracovanou základní hypotézu. Také v rámci pracovní hypotézy je předvídána existence souvislosti mezi dvěma či více proměnnými. Současně však musíme být schopni všechny uvedené proměnné operacionalizovat, tzn. Všechny proměnné musí mít validní operační definici.

Definice

„Operacionalizace znamená přesný návrh procesu měření jednotlivých teoretických konstruktů použitých v teoretických úvahách a při formulaci výzkumných cílů a výzkumných otázek“ (Hendl, Remr, 2017, 57).

Jinými slovy, abychom mohli odpovědět na výzkumné otázky a přezkoumat platnost hypotéz, musíme být schopni dané jevy/proměnné měřit, tj. musíme hypotézy vyjádřit pomocí měřitelných proměnných. A abychom mohli nějaký jev změřit, musíme vědět, jak je daný jev vymezen, definován. Taková operační definice nevysvětluje, co daný jev je, ale dává nám konkrétní návod, jak poznat, co daný jev je.

Průvodce studiem

Přestože to zní poměrně jednoduše, musíme si dát pozor na to, že definic sledovaného jevu může být více. Dobře patrné je to např. při zkoumání chudoby. Jistě víte, že chudoba může nabývat mnoha podob (např. jinak budeme chudobu definovat ve vyspělých, jinak v rozvojových zemích apod.). Jaké osoby tedy chceme do našeho výzkumu zahrnout? Právě v rámci operační definice musíme vymezit, s jakým konceptem v našem šetření pracujeme (srov. Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 32).

V operační definici je koncept vyjádřen popisem operací, kterými bude měřen. V sociálních vědách si navíc musíme často vypomáhat tzv. indikátory (ukazateli) vlastností, neboť nejsme s to je měřit přímo.

Vraťme se k naší hypotéze: Čím více podnětů týkající se politiky osoba dostává, tím vyšší je pravděpodobnost, že bude participovat v politice. Jaké jsou měřitelné ukazatele „politické participace“? Jistě by vás napadlo hned několik přijatelných indikátorů a při podrobnější úvaze bychom mohli skončit se seznamem čítajícím dokonce i desítky vhodných indikátorů. Takový seznam může obsahovat všechno, od faktu, že respondent je třeba předsedou vlády, kandiduje na politickou pozici, přes účast na demonstracích, až po prosté hlasování ve volbách. Stejně dobře i záměrná neúčast v oficiálních kanálech politické participace může být velice silným a významným vyjádřením politického postoje (Disman, 2008, 81).

Je nemožné zahrnout do našeho výzkumu všechny možné indikátory, neboť každý z indikátorů musí být použit ve zvláštní pracovní hypotéze. Na základě jakého klíče je však můžeme redukovat? Jejich výběr záleží především na cíli našeho výzkumu a na teoretickém rámci, ve kterém chceme politickou participaci studovat, tedy i na konkrétním historicko-politickém kontextu.

Kontrolní otázka

Podobně musíme postupovat u nezávisle proměnné „expozice politickým stimulům“. Zkuste se v kontextu předešlého textu zamyslet nad možnými indikátory, pomocí nichž by tato proměnná mohla být měřena. Pokud jste problematiku správně pochopili, nemělo by vám to činit velké obtíže. Samozřejmě neexistuje jediná správná odpověď a není ani možné podat vyčerpávající přehled všech indikátorů.

Nezávisle proměnná „expozice politickým stimulům“ může být měřena např. pomocí těchto indikátorů (srov. Disman, 2008, 83):

frekvence sledování politických pořadů v televizi,

frekvence sledování politických pořadů v rozhlase,

frekvence čtení politických úvodníků,

politické debaty v rodině,

politické debaty s přáteli,

odebírání nebo pravidelná četba politicky orientovaných periodik.

Poté, co učiníme zdůvodnitelnou selekci indikátorů našich proměnných, je třeba tyto vybrané indikátory zohlednit v samostatných pracovních hypotézách. Je tedy zřejmé, že kompletace pracovních hypotéz je úkolem poměrně náročným a zdlouhavým, zejména s ohledem na množství nezbytných hypotéz. Pokud jsme např. stanovili 6 indikátorů pro nezávisle proměnnou a 6 indikátorů pro závisle proměnnou, musíme formulovat 36 pracovních hypotéz, které by mohly vypadat např. takto:

Osoby, které čtou pravidelně politické úvodníky, hlasují ve volbách častěji, než osoby, které je nečtou.

Osoby, které čtou pravidelně politické úvodníky, jsou častěji aktivními členy politické strany než osoby ostatní.

Čím častěji respondent sleduje televizní politické pořady, tím vyšší je pravděpodobnost, že se bude aktivně podílet na předvolební agitaci.

Přestože může konstrukce pracovních hypotéz hraničit až s nudou, jedná se o krok v metodologii kvantitativního výzkumu nezbytný. Pracovní hypotézy hrají ve výzkumu několik zásadních rolí (Disman, 2008, 85–88):

Formulace pracovních hypotéz je testem, zda je výzkum vůbec možný: V kvantitativním výzkumu totiž můžeme zkoumat jen takové problémy, které je možné přeložit do jazyka pracovních hypotéz, tj. jen takové problémy, jež je možno vyjádřit jako vztahy mezi proměnnými, pro které máme validní operační definici.

Pracovní hypotézy jsou důležitým nástrojem pro optimalizaci redukce informací: Vybíráme ty nejdůležitější proměnné, které ovlivňují zkoumaný problém, a zároveň se vyhýbáme sbírání informací, které nutně nepotřebujeme.

Pracovní hypotézy obsahují základní informaci pro optimální rozhodnutí o technikách výzkumu: Pracovní hypotézy nám naznačují, jaký typ statistických operací budeme potřebovat.

Pracovní hypotézy jsou základem pro odhad rozsahu výzkumu: Vidíme, jak mnoho proměnných, a ještě více analyzovaných vztahů mezi nimi potřebujeme pro řešení zdánlivě jednoduchého problému, a tedy jsme schopni odhadnout časový i finanční plán výzkumu.

Shrnutí kapitoly

V této kapitole jsme se zabývali první – přípravnou – fází výzkumu, která je časově poměrně náročnou, avšak jistě mi po jejím prostudování dáte za pravdu, že pokud jí věnujeme dostatek času a pozornosti, předejdeme tím případným komplikacím s pozdější analýzou dat. Rekapitulujme, jaké kroky je zapotřebí učinit, abychom náš výzkum dobře naplánovali. Ze všeho nejdříve je nutné vybrat výzkumný problém s ohledem na jeho očekávaný význam a užitečnost i přínos v oblasti nových zjištění, popsat jej pomocí dostupných zdrojů a dostatečně jeho výběr zdůvodnit. Na základě něj pak formulujeme výzkumné otázky, které mohou mít popisný, explanační nebo explorační charakter. Rozhodneme-li se pro explanační výzkumné otázky a užití kvantitativní strategie výzkumu, čeká nás formulace hypotéz, respektive pracovních hypotéz, které umožňují vyjádřit sledované proměnné v měřitelné podobě díky jejich operačním definicím a stanovení konkrétních indikátorů.

Po výše popsaných úkonech by měl mít výzkumník již jasno ve volbě výzkumného designu, tedy ve volbě metody výzkumného šetření, v následující části se zaměříme na další krok přípravy výzkumného šetření, a sice výběr vzorku respondentů.

Otázky

Jaký charakter mohou mít výzkumné otázky?

Co je hypotéza?

Co je indikátor?

Odpovědi

Popisný, explanační, explorační.

Hypotéza je očekávání o charakteru věcí vyvozené z teorie.

Indikátor je zástupce (ukazatel) či nositel vlastností, které u daného jevu nejsme s to měřit přímo.

korespondenční úkol

Na základě prostudování této kapitoly napište svému mentorovi návrh alespoň jedné hypotézy, která odpovídá vámi popsanému výzkumnému problému v předcházejícím korespondenčním úkolu. Pokud jste vycházeli při jeho popisu pouze z kvalitativních dat, tento úkol vynechejte.

Výběr respondentů

Rychlý náhled kapitoly

Jak předznamenává název kapitoly, zaměříme se nyní na problematiku spojenou s výběrem vzorku respondentů pro náš výzkum. Vysvětlíme si rozdíl mezi základním a výběrovým souborem a ukážeme, jak nejlépe dosáhnout toho, aby výzkumný vzorek dobře reprezentoval populaci, kterou zkoumáme, abychom mohli výsledky našeho výzkumu na tuto populaci zobecnit. To se samozřejmě týká jen kvantitativního designu výzkumu. Kvalitativní výzkum o zobecnění výsledků na danou populaci neusiluje, i proto jsou nároky na reprezentativnost vzorku na něj kladené nižší než v případě výzkumu kvantitativního. Zásadní rozdíl uvidíme také v požadavcích na velikost a způsob výběru.

Cíle kapitoly

Po prostudování této kapitoly byste měli být schopni:

popsat rozdíl mezi základním a výběrovým souborem,

rozhodnout o potřebné velikosti vzorku,

vyjmenovat druhy výběrů a charakterizovat je.

Čas potřebný ke studiu

2–3 hodiny

Klíčová slova kapitoly

Populace, základní soubor, výběrový soubor, náhodný výběr, záměrný výběr, kvótní výběr, metoda sněhové koule

Základní a výběrový soubor

Výzkum v sociálních vědách většinou pracuje s tzv. výběry (výběrovými soubory), protože práce s celou populací by byla časově a finančně mnohem náročnější a někdy dokonce i nemožná. Samozřejmě záleží na tom, jak je definována populace našich analytických jednotek.

Každý výzkum vyžaduje určení okruhu zkoumaných jednotek (osob), tedy určení zkoumané populace. Abychom problematice týkající se výběru respondentů do našeho výzkumu dobře rozuměli, ujasněme si hned úvodem dva základní pojmy. Jsou jimi základní soubor (populace) a výběrový soubor (výběr, vzorek).

Definice

„Pojmem základní soubor rozumíme všechny prvky (osoby, situace) patřící do skupiny, kterou zkoumáme.

Výběrovým souborem (výběrem, vzorkem) rozumíme určitou část prvků vybranou ze základního souboru, která základní soubor zastupuje (reprezentuje)“ (Chráska, 2007, 20).

Populace představuje základní demografický pojem, který nachází hojné využití také v běžném slovníku. Často je jeho význam spojován s veškerým obyvatelstvem České republiky, ale populaci představují i docela menší skupiny, které navíc ve výzkumné terminologii nemusí být nutně tvořeny jen lidmi (srov. Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 144–145):

obyvatelé ČR,

obyvatelé ČR ve věku 15–65 let,

ekonomicky aktivní obyvatelé ČR,

vysokoškolští studenti ČR,

studenti prvního roku studia na brněnských VŠ,

předplatitelé novin MF Dnes,

senioři v Jihomoravském kraji,

příjemci sociálních dávek s trvalým bydlištěm v Ostravě,

ženy, které porodily v roce 2018 v porodnici města Opava své dítě,

výrobní podniky s počtem zaměstnanců do 200 osob na Moravě,

všechna čísla Lidových novin v roce 2009,

pouze sobotní vydání Lidových novin v roce 2009,

články v Lidových novinách týkající se homosexuality.

Cílová populace představuje okruh osob/jednotek vymezených nějakými sociálními či demografickými vlastnostmi, pro který chceme vyslovit závěry. Toto vymezení cílové populace může být různé a určuje i její velikost (zahrnuje všechny jednotky s vymezenými charakteristikami). Populace tedy může být velká, ale i malá. Určení zkoumané populace je dáno především naším výzkumným tématem.

K zapamatování

Přestože ve výzkumu většinou provádíme sběr dat pouze na výběrovém souboru, před jeho získáním musíme vždy vymezit cílovou populaci.

Dokážete říci proč? Důvody jsou dva a vlastně spolu velmi úzce souvisejí. Jednak by bez jasného vymezení populace nebylo možné provést odpovídající výběr vzorku, jednak bychom nevěděli, pro jakou populaci je možné výsledky našeho výzkumu zobecnit. Právě tendence zobecňovat závěry výzkumu na jinou populaci, než z jaké byl výzkumný vzorek vybrán, je častým nešvarem začínajících výzkumníků.

Řešená úloha

Takovým příkladem může být např. výzkum hodnoty mateřství jen v souboru vdaných žen, nebo např. výzkum sexuálního života české populace jen mezi klienty sexuologických ordinací a poraden. Zamyslete se nad tím, v čem přesně spočívá problém. Dokázali byste jej elegantně vyřešit?

Potíž u takto vedených závěrů spočívá v tom, že klienti sexuologických ordinací a poraden nemohou reprezentovat celou českou populaci, nýbrž jsou reprezentanty pouze pro výpovědi o sexuálním chování souboru klientů sexuologických ordinací a poraden. Podobně vdané ženy nemohou představovat reprezentativní výběr z celé populace žen, ale jejich výpovědi jsou platné pouze pro populaci vdaných žen.

Řešením je buďto rozšířit výběrový soubor tak, aby odpovídal základnímu souboru, nebo můžeme v rámci výzkumu tuto cílovou populaci omezit pouze např. na vdané ženy nebo klienty sexuologických ordinací a poraden, ale musíme si být těchto limitů svých výsledků vědomi a v tomto smyslu je také interpretovat (srov. Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 29).

Pokud bychom v našem výzkumu pracovali s celou populací, jednalo by se o vyčerpávající zjišťování neboli census. Typickým příkladem studia celé populace je pravidelné sčítání lidu.

Jak už bylo řečeno, většinou studujeme jen některé členy skupiny (vzorek) a doufáme, že naše závěry budou aplikovatelné i na ostatní, na ty nestudované (populace). Ideálem je získat takový výběrový soubor, který věrně odráží charakteristiky populace. Jinými slovy, jde o to, aby vlastnosti námi vybraného vzorku byly, pokud možno, stejné jako vlastnosti celé skupiny (lidí nebo situací), kterou zkoumáme (Chráska, 2007, 20). Protože však výběr obvykle není ideálním reprezentantem, takovou zmenšenou replikou populace, musíme počítat s tím, že vždy existuje nějaká výběrová chyba. Abychom tuto chybu eliminovali, vybíráme jednotky pro náš výzkum obvykle tak, aby byl výběrový soubor pro základní soubor co možná nejvíce reprezentativní. Zatímco v běžném životě se otázkou reprezentativnosti příliš nezabýváme a často tvoříme zobecňující soudy o celých populacích na základě znalosti či zkušenosti jen s malou částí z nich, ve vědeckých výzkumech je otázka reprezentativnosti výběru klíčovou.

Definice

„Reprezentativnost znamená dvojí věc:

Výběrový soubor má strukturu analogickou struktuře cílové populace – z hlediska známých i neznámých charakteristik jeho prvků, což ovšem zajistí jen jejich pravděpodobnostní (náhodný) výběr.

Výsledky v něm zjištěné proto mohou být zobecněny na cílovou populaci. Co platí ve výběrovém souboru, platí i v cílové populaci. Takové zobecnění je možné ovšem jen za dodržení určitých podmínek při výběru jednotek – při dodržení pravidel pravděpodobnostního (náhodného) výběru“ (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 29).

Za to, že (byť v souladu s kvantitativní metodologií) pracujeme s výběry a nikoli s celou populací a že si tedy ulehčujeme situaci, platí výzkumník určitou daň. Především si nikdy nemůže být absolutně jist, že závěry, které byly zjištěny v daném výběru, skutečně existují také v populaci. Vzhledem k časovým a finančním nárokům, které by musel vynaložit v případě vyčerpávajícího šetření, je ovšem zcela pochopitelné, že je ochoten toto omezení svého výzkumu podstoupit. Dříve než se podíváme na postupy, kterými se výzkumník může pokusit tento nedostatek minimalizovat (zejména již na zmíněný náhodný výběr), jistě byste rádi věděli, jak velký by vlastně měl být vzorek, který do našeho výzkumu zahrneme.

Velikost výběru

I v tomto případě jsou větší metodologické požadavky kladeny na kvantitativní výzkum, který usiluje o zobecnění závěrů na celou populaci. Věnujme tedy hlavní prostor především jemu. Abychom mohli tvrdit, že všechny jednotky populace mají nějakou vlastnost (např. že všechny vrány jsou černé), museli bychom je pozorovat všechny (Disman, 2008, 92). Jak ale už víme, jednalo by se o census a ten není v běžných výzkumech z výše řečených důvodů obvyklý. Musíme se tedy spokojit s redukovanou realitou, a tedy jen se závěry pravděpodobnostního charakteru (většina vran je černých).

Jak velký by tedy měl být výběrový soubor? V podmínkách našeho výzkumu se můžeme řídit pravidlem, že čím větší, tím lepší. S rostoucí velikostí vzorku se totiž snižuje velikost výběrové chyby, čímž získáváme přesnější výsledky ve vztahu k populačním parametrům. Ukážeme si nicméně, že toto pravidlo mé určité limity. Zaprvé dvakrát větší výběr neznamená dvakrát přesnější výsledky. Matematicky platí, že výběrová chyba je nepřímo úměrná odmocnině z počtu pozorování (n), čtyřnásobným zvětšením výběrového souboru tedy snížíme výběrovou chybu na polovinu. Zadruhé od určité velikosti výběrového souboru se přesnost již nijak zvlášť nezvyšuje a náklady na jeho další zvyšování by byly vyšší než výnosy.

K zapamatování

„Praxe ukazuje, že počet 1000–2000 jednotek je obvykle dost velký na to, aby přinesl adekvátní informaci o jakékoliv populaci. […] A jaká je minimální velikost výběrového souboru? Na tuto otázku neexistuje jasná odpověď. Naše zkušenost říká (a je podepřena jinými), že 300 jednotek by mohlo bývá adekvátní, ovšem 500 je lepší a 1000 je ještě lepší“ (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 146).

Mareš, Rabušic a Soukup (2015, 146) definují několik faktorů, které je třeba při stanovování velikosti výběru reflektovat:

Nezáleží na poměru velikosti výběru a populace. Pravidlo „deseti procent“, tj. že výběr má představovat cca 10 % populace, neexistuje.

Záleží na tom, jak velkou výběrovou chybu si můžeme dovolit tolerovat. Např. při testování nového léku vyžadujeme jen malou výběrovou chybu, a tedy velký výběrový soubor.

Záleží na postupech analýz dat. Při analýzách musíme počítat s tím, že některé kategorie proměnných (odpovědi na otázky) budou zastoupeny menším počtem respondentů, což by mohlo zásadně ovlivnit výpovědní hodnotu výsledků. Obecně platí, že v každém políčku kontingenční tabulky by mělo být průměrně 10 případů. Pokud tedy máme proměnnou (otázku) s šesti kategoriemi (odpověďmi) a ověřujeme její vztah s jinou proměnnou (otázkou) s pěti kategoriemi (odpověďmi), měla by být velikost výběrového souboru 300 (5 × 6 × 10). Vždy bereme do úvahy proměnné s nejvíce kategoriemi. Pokud bychom předpokládali hledání vztahu ještě s třetí proměnnou (třídění třetího stupně), musel by být tento počet násoben ještě počtem kategorií této proměnné (v případě pěti kategorií bychom se dostali na velikost souboru 1500).

Orientační posouzení velikosti výběrové chyby můžeme učinit také na základě míry heterogenity, respektive homogenity populace z hlediska sledované charakteristiky. Pokud by populace byla relativně homogenní, pak je výběrová chyba samozřejmě nižší, než pokud by populace byla velmi heterogenní. V naprosté většině případů však míru heterogenity populace neznáme, proto je ostatně předmětem našich výzkumů.

Průvodce studiem

V následující části se seznámíme s různými druhy výběrů, prostřednictvím nichž můžeme výběrovou chybu více či méně snížit. Než tak učiníme, zastavme se ještě také u požadavků na velikost výběru v případě kvalitativního výzkumu.

Při výzkumném šetření založeném na kvalitativní metodologii neusilujeme o zobecňování výsledků, vzorkování se tedy řídí jinými pravidly než ve výzkumu kvantitativním. Cílem není, aby vzorek reprezentoval určitou populaci, ale určitý problém. Výběr případů je s ohledem na náš výzkumný problém a naše výzkumné otázky proto vytvářen záměrně, nikoli náhodně (Švaříček, Šeďová. 2007, 72–73).

Oproti kvantitativnímu výzkumu spočívá zásadní rozdíl také ve velikosti vzorku, který je v kvalitativním výzkumu podstatně menší, neboť základní charakteristikou kvalitativního výzkumu mimo jiné je, že sleduje problém na malém vzorku respondentů více do hloubky. Avšak přesný počet výzkumných jednotek není ani v tomto případě stanoven. V kvalitativním výzkumu platí princip tzv. saturace vzorku, tj. že „shromažďování dalších informací je ukončeno po dosažení teoretické saturace, což znamená, že je z hlediska výzkumníka teorie již vyvinuta a nepředpokládá se, že další případy přinesou nové poznatky, které by mohly vést k její změně“ (Hendl, 2005, 149). Podrobněji se budeme kvalitativním metodám sběru a zpracování dat ještě věnovat.

Druhy výběrů

Na základě předešlého textu je vám jistě jasné, že výběr respondentů se liší v závislosti na našem výzkumném designu. Nejprve se zaměříme na výběr vzorku pro kvantitativní výzkum, následně pak věnujeme pozornost také vzorkování v kvalitativním výzkumu.

V případě kvantitativního výzkumu má být výběrový soubor z populace vybrán tak, aby ji dobře reprezentoval. Z hlediska reprezentativnosti jsme již výše zmínili, že nejlepší postavení zde má náhodný výběr. Je to dáno tím, že nejvíce odpovídá požadavku objektivity výběru, při němž není uplatněno žádné subjektivní hledisko, a tedy je podřízen „pouhé“ náhodě.

Náhodný (pravděpodobnostní) výběr

Ač to tak na první pohled nemusí vypadat, náhodný výběr může být technicky velmi obtížně proveditelný, mnohdy i nemožný. Termín „náhodný“ totiž neznamená jakýkoli výběr. Jeho definice však zní poměrně jednoduše.

Definice

Charakteristickým rysem tohoto výběru je, že všechny prvky souboru mají stejnou pravděpodobnost, že budou vybrány (Chráska, 2007, 20).

Prostý náhodný výběr

Právě proto, že je tento typ výběru založen na stejné pravděpodobnosti výběru pro všechny jednotky, bývá označován také jako pravděpodobnostní. Díky této své vlastnosti reprezentuje náhodný vzorek všechny známé i neznámé vlastnosti populace. To samozřejmě neznamená, že je všechny musíme měřit, ale ať už se zaměříme na jakoukoli proměnnou, můžeme si být jisti, že její distribuce bude ve vzorku podobná jako v celé populaci. Závěry našeho výzkumu realizovaného na náhodně vybraném výzkumném souboru tedy mohou být bez skrupulí aplikovatelné na celou populaci.

V čem tedy spočívá obtížnost uskutečnění takového výběru? Náhodný výběr se provádí buď mechanicky losováním ze všech jednotek základního souboru, nebo se používá techniky náhodných čísel, kdy je prvkům základního souboru náhodně přiřazeno pořadové číslo a z nich se potom vybírá pomocí náhodných čísel, jež vyprodukuje nějaký počítačový program. Uvedené techniky jsou poměrně snadno představitelné, ale jak je aplikovat např. v populaci žáků druhého stupně základní školy v celé České republice? Vybraný vzorek by byl zřejmě v tomto případě značně rozptýlen a bylo by prakticky nemožné s ním ve výzkumu pracovat. Nehledě na to, že by pravděpodobně nebylo možné získat jmenné seznamy těchto žáků, z nichž bychom výběr mohli vůbec uskutečnit. Proto se v podobných případech obvykle namísto náhodného výběru jednotlivých prvků provádí tzv. skupinový výběr.

Systematický náhodný výběr

Specifickým typem náhodného výběru je systematický náhodný výběr, v rámci něhož zahrneme do výběru každou N-tou jednotku. Důležité ovšem je, aby první jedinec byl vybrán náhodně a aby seznamy nebyly řazeny podle nějakého systematického schématu (Disman, 2008, 105–106).

Skupinový výběr

V případě, že základní soubor je uspořádán do určitých skupin (např. školní třídy), můžeme respondenty do našeho vzorku vybírat tak, že do losování zahrneme tyto skupiny, kdy každá z nich bude mít stejnou pravděpodobnost, že bude vybrána. U tohoto výběru o rozsahu nerozhoduje velikost skupin, ale jejich počet (Chráska, 2007, 21).

Náhodný stratifikovaný výběr

Pro naše výzkumné šetření můžeme využít také náhodný stratifikovaný výběr, a to v případě, kdy je základní soubor složen z několika charakteristických podskupin, které jsou vzhledem ke stanovené proměnné, podle níž byly stratifikovány (např. podle studijního ročníku, podle volebních obvodů, podle pracovního zařazení ve firmě apod.), zcela homogenní. Díky tomu se snižuje velikost Prakticky to znamená, že rozdělíme populaci do skupin homogenních vzhledem k nějakému jasnému kritériu a do vzorku následně vybereme jedince náhodně z těchto skupin (Disman, 2008, 107).

Počet takto vybraných výzkumných jednotek proporcionálně neodpovídá rozložení základního souboru. Zahrnutí prvků z různých podskupin nicméně umožňuje, aby ve výzkumu byly zahrnuty vlastnosti všech stanovených kategorií, např. sociální pracovníci s ohledem na délku jejich praxe, které rozdělíme do skupin např. po pětiletých intervalech a z každé náhodně vybereme určitý počet zástupců/jednotek (Chráska, 2007, 21).

Proporcionální stratifikovaný výběr

Specifickým typem stratifikovaného výběru je tzv. proporcionální stratifikovaný či kontrolovaný výběr, který (jak vyplývá již z názvu) zachovává proporcionální rozložení základního souboru. Jinými slovy, počet prvků vybraných z podskupin je proporcionální počtu těchto prvků v základním souboru. Jedná se tedy o zmenšený model základního souboru (vzhledem k rozlišovacímu znaku, např. délka praxe). Kontrolované výběry umožňují, i při poměrně malém rozsahu, získávání značně věrohodných výsledků (Chráska, 2007, 22). I proto bývají označovány jako reprezentativní.

Vícenásobný (vícestupňový) náhodný výběr

Vícestupňový náhodný výběr je užitečným nástrojem při širokém vymezení populace (např. dospělí obyvatelé České republiky, dospělí obyvatelé Kanady apod.). Nejde přitom jen o velikost základního souboru, ale také o jeho prostorové rozložení. Rozptyl populace v prostoru podstatně zvyšuje náklady a nesmírně ztěžuje organizaci výzkumů (Disman, 2008, 108). Právě v tu chvíli přichází na řadu vícestupňový náhodný výběr, pomocí kterého zkoncentrujeme respondenty do přijatelného počtu regionů, aniž by hrozilo závažné ohrožení reprezentativnosti výběru (Chráska, 2007, 22).

Definice

Vícestupňový náhodný výběr se provádí ve dvou nebo více krocích. Nejdříve jsou náhodně vybrána určitá přirozená seskupení, a pak teprve jsou náhodně vybíráni jedinci z oněch vybraných seskupení (Disman, 2008, 107).

Konkrétní postup při vícestupňovém náhodném výběru by pak podle Dismana (2008, 108) mohl vypadat např. takto:

Vybereme náhodně reprezentativní soubor okresů.

V každém z vybraných okresů provedeme náhodný výběr obcí.

Ve velkých vybraných obcích vybereme náhodně menší prostorové jednotky, třeba volební obvody.

Ve vybraných obcích/volebních obvodech náhodně vybereme jedince.

Průvodce studiem

Máte za sebou část zaměřenou na pravděpodobnostní výběr, který je v rámci kvantitativního výzkumu považován za jediný možný prostředek k získání reprezentativního výběrového souboru. Představili jsme několik druhů pravděpodobnostního výběru, které spojuje náhoda, respektive fakt, že všechny prvky základního souboru mají stejnou pravděpodobnost být na základě náhody vybrány do výběrového souboru. Jednotlivé druhy náhodných výběrů nám pak jen usnadňují realizaci tohoto postupu, která mnohdy není tak jednoduchá, jak by se zpočátku mohla jevit.

Přesto nám občas nezbyde nic jiného, než užít nepravděpodobnostní (záměrný či účelový) výběr, protože pro některé populace představuje jediné řešení, neboť pro ně neexistují spolehlivé a vyčerpávající seznamy (např. etnické minority). I nereprezentativní vzorek může poskytnout hodnotné výsledky. Musíme však mít neustále na paměti to, jakým způsobem vzorek vznikl a jakou populaci vlastně zastupuje.

Záměrný (nepravděpodobnostní) výběr

Zatímco pravděpodobnostní výběrové techniky jsou založeny na náhodném výběru, nepravděpodobnostní výběrové techniky jsou založeny na logickém úsudku výzkumníka, případně zkoumané osoby. Z toho vyplývá, že záměrný výběr není výběrem reprezentativním, a tedy nám neumožňuje širokou generalizaci našich závěrů. To ovšem neznamená, že by tyto závěry nemohly být užitečné, musíme však více reflektovat lidský faktor v procesu výběru, a tedy při analýzách a interpretacích dobře promýšlet, na jakou skupinu můžeme naše výsledky vztáhnout.

Obvykle bývá rozlišován trojí způsob záměrného výběru:

anketní výběr,

výběr průměrných jednotek,

kvótní výběr.

Anketní výběr

Anketní výběr je z hlediska kvantitativního zpracování dat nejproblematičtější, neboť jedinci se do něj dostávají sami na základě svého vlastního rozhodnutí, často aniž bychom znali jejich charakteristiku.

Ankety obvykle probíhají v masových sdělovacích prostředcích, proto je v podstatě nemožné definovat populaci, ke které se zjištění vztahují. Danou populaci nelze definovat ani tím, že by se jednalo o čtenáře daného tisku, protože od celé populace čtenářů daného tisku se výběr liší právě tím, že tito zodpověděli anketu (Disman, 2008, 113). V tomto případě nám nepomůže ani velikost vzorku, která je často i poměrně vysoká (především prostřednictvím internetu).

Výběr průměrných jednotek

Také tento způsob výběru je dosti komplikovaný. Spočívá totiž v tom, že výzkumník pro své výzkumné šetření vybírá určité jednotky, které považuje za průměrné, respektive typické případy. To klade vysoké nároky na kvalifikaci a erudici výzkumníka, který musí být schopen rozlišit mezi jevy jedinečnými, zvláštními a obecnými (Chráska, 2007, 22).

Neboť je jen velmi obtížné prokázat, že výběr je typickým reprezentantem základního souboru, nese s sebou takto zvolený výběrový soubor vysokou míru nevěrohodnosti.

Kvótní výběr

Konečně kvótní výběr je jako jediný ze záměrných výběrů považován z teoretického hlediska za přijatelný.

Definice

„Kvótní výběr imituje ve struktuře vzorku známé vlastnosti populace“ (Disman, 2008, 94).

V rámci kvótního výběru si stanovujeme určité kontrolní znaky (vlastnosti populace), pomocí nichž se snažíme imitovat složení populace tak přesně, jak jen je to možné. Těmito kontrolními znaky – kvótami – mohou být např. věk, stupeň vzdělání, povolání aj. Tyto vlastnosti lze snadno zjistit z Českého statistického úřadu a výsledků sčítání obyvatelstva, ovšem nikoli pro všechny myslitelné populace. Zřejmě si dokážeme představit, že bychom tímto způsobem mohli sestavit výběr obyvatelstva určité oblasti. Kvóty by nám pak předepisovaly, kolik mužů a žen se má vybrat v jakém věku, jaké vzdělání mají vybraní jedinci mít, jaké povolání mají vykonávat atd. (Chráska, 2007, 22). Ale jak bychom mohli tyto kvóty stanovit např. pro populaci lidí bez domova, veksláků, cvičitelů psů, chovatelů koní apod., když oficiální statistiky o jejich vlastnostech neexistují?

Ve vazbě na uvedenou definici kvótního výběru je evidentní, že kvótní výběr může být použit jen na populaci, o které jsme dobře informováni, a to zdaleka není každá populace (Disman, 2008, 95). Právě zde vězí limity kvótního výběru.

Průvodce studiem

Přestože je nepravděpodobnostní výběr součástí kvantitativní metodologie, výše uvedené způsoby záměrného výběru naznačují, že nejsou ideálním postupem při výběru výzkumného souboru. Přestože u některých populací nemáme v zásadě jinou možnost výběru než záměrného (účelového), musíme vždy reflektovat jakou populaci náš vzorek skutečně zastupuje. V případě takových populací navíc často nemáme dostatek informací o jejích vlastnostech, proto do úvahy nemůžeme vzít ani kvótní výběr. Je tedy otázkou, zda v této situaci není vhodnější zvolit kvalitativní design výzkumu, v rámci něhož existují při tvorbě vzorku poněkud jiná pravidla. Pojďme se na ně blíže podívat, abyste se mohli zodpovědně rozhodnout.

Závěrem této části zmiňme ještě tzv. negativní samovýběr. Pozorní z vás si jistě všimli, že jsme zmínili, že záměrný výběr nemusí spočívat výhradně na úsudku výzkumníka, ale může záviset také na rozhodnutí zkoumané osoby. Negativní samovýběr pak vzniká tehdy, když část jedinců, kteří byli do vzorku vybráni, odmítne na výzkumu participovat. Je třeba mít na paměti, že i tato skutečnost může vážně reprezentativnost vzorku ohrozit.

Vzorkování v kvalitativním výzkumu

Hendl (2008, 148) upozorňuje, že v kvalitativním výzkumu, na rozdíl od kvantitativní metodologie, nejde při výběru o zjišťování frekvenčních rozložení nějakých proměnných v populaci, protože musíme pracovat s tolika proměnnými, že jakékoli úvahy o statistickém podchycení mají v podstatě charakter sci-fi.

V kvalitativním výzkumu existuje obecně přijímané pravidlo graduální konstrukce vzorku. Tento princip zcela odpovídá charakteru kvalitativního výzkumu, v jehož průběhu můžeme stejně jako výzkumné otázky reformulovat také výzkumný vzorek. Vzorek tedy není stanoven v jednom čase, ale v souladu s cirkulární logikou v průběhu sběru dat a jejich analýzy stále rozšiřován a redefinován. Vzorkování je ukončeno teprve při dosažení teoretické nasycenosti (Švaříček, Šeďová, 2007, 73).

Při tomto postupu se dá velmi dobře využít metoda sněhové koule, která je založena na postupném získávání nových případů do vzorku od našich předešlých respondentů. Podobně jako se nabaluje sníh na sněhovou kouli, nabalujeme v řetězci rozhovorů jména dalších osob, které odpovídají našim kritériím.

S graduálním výběrem lze velmi dobře kombinovat apriorní determinaci, kdy do vzorku cíleně zahrnujeme např. obě pohlaví, různé věkové skupiny apod. Pokud v průběhu sběru dat zjistíme, že potřebujeme do vzorku zahrnout další případy vymezené podle jiného hlediska, můžeme tak zcela beztrestně učinit (Švaříček, Šeďová, 2007, 73–74).

Za určitých okolností je v rámci kvalitativního výzkumu možné provést kompletní (totální) výběr, když do vzorku zahrneme všechny dostupné případy (Hendl, 2005, 149). To je možné pouze pokud zkoumanou populaci představuje malá a uzavřená skupina (např. účastníci vzdělávacího kurzu, zaměstnanci instituce apod.).

Příkladem totálního výběru je případová studie, v rámci které je zkoumán jen jeden případ, k němuž se vztahuje výzkumný problém i otázky.

Švaříček a Šeďová (2007, 75) uvádějí přehled specifických postupů při vzorkování v kvalitativním výzkumu:

extrémní – vybíráme ty případy, u nichž se sledovaná charakteristika projevuje v maximální míře,

typické – vybíráme průměrné případy, které se nevymykají ani na jednu, ani na druhou stranu, hledáme představitele toho, co je ve vztahu k řešenému problému nejběžnější,

maximálně variantní – vybíráme vzájemně extrémně odlišné případy,

vhodné – vybíráme nám dostupné případy, často z řad našich známých, kteří s námi budou ochotni otevřeně mluvit.

Shrnutí kapitoly

Máme za sebou poměrně náročnou kapitolu o výběru vzorku jak v kvantitativním, tak v kvalitativním výzkumu. Odlišnosti mezi nimi co do velikosti i způsobech výběru vzorků korespondují s jejich celkovou charakteristikou, proto se pro lepší pochopení nebojte vrátit i k dřívějším pasážím.

Rozhodně by vám nyní však nemělo činit problémy rozlišit základní a výběrový soubor. Měli byste být schopni vysvětlit rozdíly mezi pravděpodobnostními a nepravděpodobnostními výběry a posoudit, jak co nejlépe dosáhnout v případě kvantitativního výzkumu reprezentativnosti. V neposlední řadě pak také erudovaně odhadnout, jak velký výzkumný vzorek budete pro svůj výzkum potřebovat. To vše, spolu s dříve stanoveným výzkumným problémem a výzkumnými otázkami (případně hypotézami) nám konečně otevírá dveře k metodám sběru dat. V následující kapitole se proto zaměříme na hlavní techniku užívanou v kvantitativním výzkumu: dotazník.

Otázky

Co je základní soubor?

Co je výběrový soubor?

Jak popíšeme princip tzv. saturace vzorku?

Odpovědi

Pod základním souborem rozumíme všechny prvky (osoby, situace) patřící do skupiny, kterou zkoumáme.

Výběrovým souborem (výběrem, vzorkem) rozumíme určitou část prvků vybranou ze základního souboru, která základní soubor zastupuje (reprezentuje).

Pod saturací vybraného vzorku respondentů či narátorů rozumíme: shromažďování dalších informací o zkoumaném jevu je ukončeno po dosažení teoretické saturace, což znamená, že je z hlediska výzkumníka teorie již vyvinuta a nepředpokládá se, že další případy přinesou nové poznatky, které by mohly vést k její změně.

Metody kvantitativního výzkumu: dotazník a standardizovaný rozhovor

Rychlý náhled kapitoly

Každý výzkumný design využívá specifické nástroje sběru dat. V kvantitativní metodologii jsou vyžadovány standardizované techniky, které jsou striktně založeny na jednotných podnětech (otázkách) a často jsou také odpovědi omezeny na volbu z předem připraveného souboru kategorií. Nejčastěji je využíván dotazník, ale jeho alternativou může být např. standardizovaný rozhovor. S oběma technikami sběru dat se v této kapitole seznámíme. Ukážeme si jejich výhody a nevýhody, včetně návrhů na eliminaci jejich nedostatků. V neposlední řadě se zaměříme na konkrétní pravidla a zásady pro konstrukci dotazníku.

Cíle kapitoly

Po prostudování této kapitoly byste měli být schopni:

objasnit rozdíly mezi dotazníkem a standardizovaným rozhovorem,

navrhnout kroky, jimiž lze podpořit návratnost vyplněných dotazníků,

aplikovat zásady pro konstrukci dotazníku na vlastní tvorbu dotazníku.

Čas potřebný ke studiu

2 hodiny

Klíčová slova kapitoly

Dotazník, standardizovaný rozhovor, uzavřené otázky, otevřené otázky, polouzavřené otázky.

Dotazník

Nejužívanější technikou sběru dat v kvantitativním výzkumu je dotazník, kdy respondent zaznamenává písemné odpovědi na písemně položené otázky do tištěného (případně elektronického) formuláře. Dotazník je vždy standardizovaný, tzn. pro všechny respondenty naprosto shodný, zejména ve smyslu stejného znění otázek a navržených odpovědí, včetně jejich pořadí. Výzkumník tedy nesmí v průběhu jeho vyplňování poskytovat respondentům jakékoli upřesnění či doplnění.

Možná si říkáte, že je škoda tímto způsobem redukovat zjišťované informace, ale pouze díky tomu jsme s to získat srovnatelná data. A ta mohou být vyprodukována jedině standardizovanými postupy. Nestandardizované techniky sběru dat jsou v kvantitativním výzkumu nepoužitelné. Jak si ale řekneme dále, mají zásadní význam pro výzkum kvalitativní.

„Kvantitativní výzkum je testování hypotéz o skupinách, a ne o jedincích. Analýza je prováděna na kumulovaných datech o mnoha jedincích a data můžeme kumulovat jen tehdy, jsou-li totožná. Nezbytnou podmínkou pro to je, aby alespoň stimuly (například otázky) byly totožné“ (Disman, 2008, 126).

Průvodce studiem

Bezesporu jste se s nějakým dotazníkem v průběhu svého života už setkali, dost pravděpodobně v roli zkoumané osoby. Nyní se seznámíme s dotazníkem z pohledu výzkumníka. Podívejme se na to, jak se konečně dostat do fáze, že mohu začít sbírat data.

Dotazník představuje vysoce efektivní techniku, pomocí níž jsme schopni postihnout velký počet respondentů v poměrně krátkém čase a při relativně malých nákladech. Mezi jeho další výhody patří přesvědčivost v zachování anonymity, neboť respondent se vůbec nemusí setkat s výzkumníkem tváří v tvář, čímž odpadá také možné zkreslení vyvolané přítomností tazatele (interviewer bias).

Avšak ani fakt, že jsme dosud plně dbali na reprezentativnost našeho výzkumného šetření, nám ještě nemusí zajistit, že výzkum skutečně reprezentativní bude. Tento fakt zcela leží v rukou respondentů, kteří byli vybráni do našeho výzkumného vzorku, totiž v návratnosti dotazníků.

K zapamatování

Nízká návratnost přímo ohrožuje reprezentativnost výběrového souboru. Taková dramatická redukce velikosti vzorku má systematický charakter, a tak toto zkreslení neodstraní ani žádné zvýšení velikosti vzorku (Disman, 2008, 141–142).

Výzkumník nemůže respondenty nijak přinutit, aby dotazník vyplnili a vrátili mu jej zpět. Může však podniknout některé kroky, kterými se pokusí riziko nízké návratnosti minimalizovat. Disman (2008, 142–145) uvádí následující možnosti, jak návratnost dotazníků podpořit:

Návratnost zvýšíme osobní distribucí a sběrem dotazníků, musíme však úměrně počítat také se zvýšením finančních a časových nákladů.

Příznivý vliv na návratnost může mít doprovodný dopis, který popíše účel výzkumu, jeho užitečnost pro respondenty a který vysvětlí, jak byl respondent vybrán a jak je zajištěna jeho anonymita.

Důležitou roli má délka dotazníku, neboť se vzrůstající délkou dotazníku návratnost klesá.

Efektivním nástrojem ke zvýšení návratnosti je odměna za vyplnění dotazníku, přestože má obvykle jen symbolický charakter. Přiložení obálky s poštovní známkou při korespondenční distribuci dotazníku je samozřejmostí.

Nejúčinnější cesta, jak podpořit návratnost rozesílaného dotazníku, je opakované připomínání se respondentům – respondentům, kteří zatím nevrátili dotazník, pošleme např. po 14 dnech pěkně zformulovanou „upomínku“, pokud ani tak někteří neodpoví, pošleme jim po dalších 14 dnech nový exemplář dotazníku, případně (dokud nás to neomrzí) tento postup opakujeme. Tento postup klade vysoké nároky na evidenci respondentů, aniž bychom však porušili anonymitu výzkumu.

Případně můžeme ty, kteří neposlali vyplněný dotazník, kontaktovat a udělat s nimi standardizovaný rozhovor (viz dále), případně telefonní interview, jehož výhody však devalvoval rozmach „telemarketingu“.

Kromě nízké návratnosti může výzkumníkovi způsobit komplikaci s vyhodnocováním dat fakt, že respondent některé otázky vůbec nevyplnil. A problémem, který je však jen těžko odhalitelný, může být i to, že dotazník vyplnil někdo jiný, než koho jsme náhodným výběrem určili (např. jiný člen rodiny nebo celý rodinný tým). Prvnímu riziku se můžeme pokusit předejít tím, že dobře promyslíme, jaké otázky do dotazníku zařadíme a v jakém pořadí. Druhá skutečnost je eliminovatelná pouze při osobní distribuci a vyplnění dotazníku respondentem za přítomnosti tazatele.

Typy otázek a konstrukce dotazníku

Dotazník je v podstatě souborem předem připravených a pečlivě formulovaných otázek/položek, které jsou promyšleně seřazeny a na které respondent písemně odpovídá (Chráska, 2007, 163).

Standardizované techniky, mezi něž dotazník patří, používají striktně jednotné podněty a často jsou také odpovědi omezeny na volbu z předem připraveného souboru kategorií. Provádíme standardizaci odpovědí. Pak hovoříme o uzavřených otázkách.

Definice

„Uzavřené otázky nabízejí soubor možných alternativ, ze kterých respondent vybere vhodnou odpověď“ (Disman, 2008, 127).

Respondentům je předložen určitý počet předem připravených odpovědí, čímž se zjednodušuje jejich vyhodnocení. Je doloženo, že respondenti vyplňují dotazník s připravenými odpověďmi ochotněji. Avšak příprava uzavřených otázek není snadná, neboť výzkumník musí najít rozumný kompromis mezi redukcí informací a zvládnutelným počtem kategorií. Navíc musíme důsledně dbát na to, aby:

připravené kategorie reflektovaly všechny možné alternativy odpovědí,

nebylo možné zařadit odpověď respondenta do více než jedné z připravených kategorií (všechny kategorie se musí vzájemně vylučovat).

Tyto požadavky lze u některých otázek naplnit snadněji než u jiných. Jistě nemusíme váhat nad kategoriemi pro otázku po respondentově pohlaví. Ale jaké kategorie zvolíme pro otázku na to, co dotazovaný dělá nejraději ve volném čase? (Disman, 2008, 128). V takovém případě není úplný výčet samozřejmě možný, proto se v dotaznících často vyskytuje jako poslední možnost odpověď „jiné“ s prostorem na uvedení vlastní odpovědi (tzv. polouzavřené otázky). Druhý požadavek na nepřekrývání odpovědí je obtížně naplnitelný pouze při užití obecných kategorií, které nebudou nic vypovídat o tom, jaké konkrétní aktivity jsou pod ně respondentem zahrnuty (např. fotbalové zápasy může jeden respondent zařadit do kategorie „sport“ a jiný do kategorie „zábava“).

Uzavřené otázky můžeme podle počtu předkládaných odpovědí rozdělit na (srov. Chráska, 2007, 166–167):

dichotomické (položka obsahuje dvě vylučující se odpovědi, např. 1. ano, 2. ne),

polytomické (položka obsahuje více než dvě odpovědi).

Polytomické otázky je možno dále dělit na:

výběrové (respondent má vybrat jednu odpověď),

výčtové (respondent vybírá více odpovědí současně),

stupnicové (respondent řadí předložené odpovědi podle určitého kritéria).

Specifickým typem výběrové otázky je tzv. škálová otázka, v níž respondent odpovídá výběrem určitého bodu na předložené škále.

Pro zájemce

Škála Likertova typu – respondent má na hodnotící škále (o sedmi i více bodech) vyjádřit stupeň svého souhlasu, respektive nesouhlasu s určitým tvrzením

Naprosto nesouhlasím	1	2	3	4	5	6	7	naprosto souhlasím

Kromě uzavřených (strukturovaných) položek v dotazníku, můžeme využít také položky otevřené (nestrukturované). Otevřené otázky vyzývají respondenta k formulování odpovědi vlastními slovy, nenabízejí žádné hotové odpovědi.

Volnost odpovědí pak ovšem komplikuje vyhodnocení otázky v kvantitativním výzkumu. Je zapotřebí provést dodatečnou kategorizaci odpovědí, abychom z celkového počtu odpovědí získali přijatelný počet kategorií pro statistickou analýzu. Jejich výhoda –hlubší proniknutí k sledovaným jevům, je současně jejich nevýhodou, protože jsou odpovědi často až moc široké a nelze je kategorizovat do přiměřeného množství. V důsledku toho mají jednotlivé kategorie jen malé početní zastoupení, čímž je devalvována výpovědní hodnota výsledků (Chráska, 2007, 165–166; Disman, 2008, 150).

S ohledem na náročnost celého procesu se proto obecně doporučuje, aby se výzkumník otevřeným otázkám spíše vyvaroval. Opodstatnění oproti tomu mají otevřené otázky v předvýzkumu, neboť na základě nejčastějších odpovědí můžeme formulovat kategorie pro uzavřenou otázku.

Průvodce studiem

Existuje několik základních pravidel a zásad, které by výzkumník při sestavování dotazníku měl dodržet. Nejprve se podíváme na doporučení z hlediska obsahového, posléze z hlediska celkového uspořádání, tak aby byl respondent co nejvíce motivován dotazník vyplnit.

Společně s Dismanem (2008, 148–152) doporučujeme položit si při konstrukci dotazníku následující otázky o otázkách:

Je daná otázka opravdu nezbytná? A paralelně k tomu: Ptám se na vše, co mám stanoveno ve výzkumných otázkách a hypotézách? Není nějaká zásadní proměnná opomenuta?

Měří daná otázka opravdu to, co chci měřit? Nezjišťuji něco jiného, než ve skutečnosti chci?

Je tato otázka srozumitelná? Budou jí všichni respondenti rozumět stejným způsobem? Ověřil jsem si to předvýzkumem?

Neptá se daná otázka na dvě různé věci najednou? Nejedná se o tzv. dvouhlavňovou otázku (např. Máte rád mléko a mléčné výrobky)?

Není daná otázka sugestivní? Nezmiňuji v otázce pouze jednu variantu (Řekl byste, že máte rád sýr vs. Řekl byste, že máte nebo nemáte rád sýr)? Nezaštiťuji v ní dané tvrzení nějakou populární autoritou (např. Souhlasíte s tvrzením papeže, že…) ?

Není možné formulovat emotivně laděnou otázku tak, aby byly odpovědi upřímnější? (Bijete někdy své děti vs. Někdy je opravdu nezbytné použít při výchově dětí místo domluvy mírný tělesný trest, souhlasíte nebo nesouhlasíte)?

Není daná otázka nepříjemná, znepokojující, nemůže se respondent cítit ohrožen pravdivou odpovědí? Není možné užít při formulaci otázky vhodný eufemismus, nebo ji upravit tak, aby „problematické“ chování bylo chápáno jako zcela běžné (např. Kdy jste naposledy kouřil marihuanu)? Nelze danou otázku formulovat jako projekční otázku (např. Ty dvě osoby na obrázku se zřejmě nepohodly; komu byste dal za pravdu Vy, té osobě nalevo, nebo té napravo)?

Bude respondent vůbec s to poskytnout nám žádanou informaci? Ověřil jsem si to pilotní studií? Je nutné ptát se na otázky typu Proč?

Nevyžaduje otázka nějaké příliš zobecněné údaje (Kolik knih přečtete v průměru za měsíc vs. Kolik knih jste přečetl za poslední čtyři týdny)?

Je použití otevřené otázky opravdu nezbytné?

Je výčet kategorií pro odpovědi na uzavřenou otázku úplný? Vylučují se vzájemně použité kategorie?

Poslední, co ještě při konstrukci dotazníku potřebujeme vědět, je řazení jednotlivých položek v dotazníku. Všechny otázky dotazníku tvoří kompaktní celek, jsou často ve vzájemném vztahu, proto si musíme být jisti, že předchozí otázky nemohou zkreslit odpovědi na otázky následující.

Správná dramaturgie sledu otázek vytváří předpoklad pro úspěšné a úplné dokončení dotazníku. Obyčejně začínáme jednoduchými a konkrétními otázkami, abychom získali důvěru respondentů. Disman (2008, 158) se domnívá, že úvodní (kontaktní) otázky by současně měly být zajímavé, nikoli stereotypně zjišťující demografické údaje, jak velí tradice. Také Chráska (2007, 164) potvrzuje, že není zpravidla příliš vhodné uvádět dotazník dotazy na demografické údaje o respondenty, protože mohou mj. vzniknout pochybnosti o anonymitě.

Nejdůležitější položky by měly být zařazeny ve střední části dotazníku. Podle potřeby je vhodné dotazník prokládat otázkami filtračními (skrze které filtrujeme respondenty, kteří nemají pro některé otázky význam, protože na základní otázku neodpověděli žádoucím způsobem), kontrolními (pomocí nichž ověřujeme věrohodnost zjišťovaných údajů tím, že se na různých místech dotazníku ptáme různým způsobem na totéž) či funkcionálně-psychologickými (jimiž se snažíme odvést pozornost respondenta jiným směrem, např. po zneklidňujících otázkách nebo pro odstranění stereotypních postojů) (Chráska, 2007, 164–165). Vhodné je také měnit formu, můžeme použít vizuální prezentaci otázek či odpovědí (např. emotikony vyjadřující spokojenost s různými oblastmi života).

Pokud potřebujeme do dotazníku zařadit nějakou nepříjemnou otázku, je vhodné ji uvést až v samotném závěru, abychom případně dříve respondenta neodradili od dalšího vyplňování.

Na závěr ještě dodejme, že dotazník by měl být uveden, či doprovozen průvodním dopisem výzkumníka, v němž naznačí účel výzkumu a jeho užitečnost. Neodhalujte však své výzkumné otázky a hypotézy, to by totiž mohlo vést ke zkreslení výsledků. Nesmí chybět ani stručné pokyny ke správnému vyplnění dotazníku a samozřejmě poděkování, že si respondent vyhradil na váš výzkum čas. Myslete na to, abyste toho času po nich nechtěli příliš a dobře se zamyslete nad tím, zda není možné některou z otázek či hypotéz vypustit, aby měl dotazník přijatelnou délku.

Průvodce studiem

Pokud jste při konstruování vlastního dotazníku reflektovali výše uvedené doporučení a zásady, nemusíte se bát distribuovat dotazníkové archy mezi respondenty. Abyste však neměli pocit, že dotazníkové šetření je jedinou metodou kvantitativního výzkumu, seznámíme se ještě se standardizovaným rozhovorem, který má sice v některých ohledech oproti dotazníku určité nedostatky, avšak v jiných aspektech jej mnohonásobně předčí.

Standardizovaný rozhovor

Standardizovaný rozhovor, jak vyplývá z názvu, splňuje stejně jako dotazník požadavek standardizace otázek a odpovědí stanovený kvantitativním výzkumem. Oproti dotazníku však respondent neuvádí písemné odpovědi, ale tyto odpovědi zaznamenává výzkumník (tazatel) do připraveného záznamového archu.

Jedná se tedy v zásadě o čtený dotazník. Standardizovaný charakter rozhovoru totiž znamená, že tazatelovi je při dotazování odepřena jakákoli invence. Může jen přečíst otázku doslovně tak, jak je vytištěna v dotazovém archu. A to i v případě, že by dotazovaný otázce nerozuměl. V žádném případě nesmí otázku přeformulovat nebo vysvětlovat vlastními slovy, protože tím by právě byla ona standardizace narušena. Může jen otázku přečíst zvolna a zřetelně ještě jednou. Pokud ani pak respondent neporozumí, tazatel v archu zaškrtne kategorii „Neví/neodpověděl“ a přechází k další otázce.

Na rozdíl od dotazníku nicméně může tazatel respondentovi u některých otázek zamlčet výčet možných odpovědí. Nejedná se však o klasickou otevřenou otázku, protože tazatel má v záznamovém archu kategorie již připraveny a pouze vybírá tu, která je výroku respondenta nejblíže. Hovoříme o otázkách kódovaných respondentem.

Rozhovor výzkumníka s respondentem může probíhat v přímé interakci tváří v tvář, nebo telefonicky. Jistě dokážete posoudit, který z těchto způsobů je věrohodnější z hlediska zachování anonymity. Telefonní interview má navíc také tu výhodu, že je eliminováno zkreslení odpovědí ve vazbě na tazatelovu osobnost (interviewer bias) a podstatně snižuje časové i finanční náklady na sběr dat, které jsou při standardizovaném rozhovoru velmi vysoké.

Standardizovaný rozhovor obecně má oproti dotazníku zřejmé výhody v tom, že máme téměř stoprocentní jistotu, že dotazovaná osoba je táž, kterou jsme vybrali náhodným výběrem do vzorku, pro respondenta je obtížnější vynechat odpovědi na některé otázky, a především proporce úspěšně dokončených rozhovorů je podstatně vyšší než návratnost dotazník (Disman, 2008, 141).

Shrnutí kapitoly

V případě, že se rozhodnete realizovat kvantitativní výzkum, s největší pravděpodobností využijete jeho základní techniku sběru dat – dotazník. V této kapitole jste získali základní přehled o způsobu jeho konstruování a o typech jednotlivých otázek a jejich vhodného řazení. Blíže jsme se zastavili také u problému nízké návratnosti dotazníků a možných kroků, jak návratnost podpořit. Ukázali jsme také, že nedostatky dotazníku dokáže dobře pokrýt standardizovaný rozhovor, který je v zásadě čteným dotazníkem v přímé interakci tazatele a respondenta. Nicméně standardizovaný rozhovor má zase jiné nevýhody, které u dotazníku přítomny nejsou. Řešením by do určité míry bylo telefonní interview, který však nemá kvůli telemarketingu mezi respondenty přílišnou oblibu. Záleží tedy na rozhodnutí tazatele, kterou z metod nakonec s ohledem na tematické zaměření svého výzkumu zvolí.

Rekapitulujme hlavní rozdíly mezi dotazníkem a standardizovaným rozhovorem v přehledné tabulce (podle Disman, 2008, 141):

Tabulka 1: Srovnání vlastností standardizovaného rozhovoru a dotazníku

ROZHOVOR	DOTAZNÍK
Velice pracná a nákladná technika sběru informací	Vysoce efektivní technika, která může postihnout velký počet jedinců při relativně malých nákladech
Časově velice náročný	Poměrně snadné získání informací od velkého počtu jedinců v poměrně krátkém čase
Nákladný na prostorově rozptýleném vzorku	Náklady i na rozptýleném vzorku relativně nízké
Anonymita je málo přesvědčivá	Anonymita je přesvědčivá
Osobnosti tazatelů ovlivňují odpovědi respondentů (interview bias)	Interviewer bias (zkreslení vyvolané přítomností tazatele) je prakticky vyloučen
Klade menší nároky na iniciativu respondenta, pro respondenta je obtížnější vynechat odpovědi na některé otázky	Klade vysoké nároky na ochotu dotazovaného, pro kterého je snadné přeskočit některé otázky, nebo dotazník vůbec nevyplnit
Je téměř jisté, že dotazovaná osoba je ta, která byla vybrána do vzorku	Riziko, že otázky budou zodpovězeny jiným členem rodiny nebo celým rodinným týmem, nikoli jedincem patřícím do našeho vzorku
Proporce úspěšně dokončených rozhovorů je podstatně vyšší, než návratnost dotazníku	Nízká návratnost ohrožující reprezentativnost vzorku

Otázky

Jaká technika sběru dat v kvantitativním výzkumu je nejužívanější?

Co jsou uzavřené otázky?

Uveďte alespoň tři hlavní nevýhody techniky standardizovaného rozhovoru.

Odpovědi

Dotazník.

Uzavřené otázky nabízejí soubor možných alternativ, ze kterých respondent vybere vhodnou odpověď.

Velice pracná a nákladná technika sběru informací. Časově velice náročný. Nákladný na prostorově rozptýleném vzorku. Anonymita je málo přesvědčivá. Osobnosti tazatelů ovlivňují odpovědi respondentů (interview bias).

STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ KVANTITATIVNÍCH DAT

Rychlý náhled kapitoly

Tato kapitola je poměrně zjednodušeným přehledem základních statistických operací, které přicházejí na řadu poté, co jsme získali dostatečný počet vyplněných dotazníků a chceme se pustit do jejich vyhodnocení. Začneme od těch nejjednodušších postupů, totiž středními hodnotami, které nám ve vazbě na druh proměnné (nominální, ordinální a kardinální) umožňují vyjádřit nejčetnější hodnotu, prostřední hodnotu či průměrnou hodnotu sledované proměnné. Tyto doplníme o charakteristiku rozptýlení odpovědí kolem této střední hodnoty – rozptyl a směrodatnou odchylku. Následně se dostaneme ke statistickému ověřování vztahu mezi dvěma proměnnými prostřednictvím kontingenčních tabulek, včetně všech postupů, které k ní náležejí (test nezávislosti chí-kvadrát, znaménkové schéma apod.).

Cíle kapitoly

Po prostudování této kapitoly byste měli být schopni:

použít výpočet středních hodnot ve vazbě na druh proměnné,

stanovit rozptyl a směrodatnou odchylku,

vytvořit kontingenční tabulku a popsat jednotlivé kroky statistické analýzy.

Čas potřebný ke studiu

3 hodiny

Klíčová slova kapitoly

Aritmetický průměr, modus, medián, rozptyl, směrodatná odchylka, kontingenční tabulka, chí-kvadrát

Střední hodnoty

Volba statistických operací se odvíjí od nám již dobře známých druhů proměnných (nominálních, ordinálních/pořadových a kardinálních/intervalových). Často je užitečné vyjádřit informaci o výběrovém souboru v co nejjednodušší formě. K tomu máme ve statistice k dispozici tzv. střední hodnoty, nebo též indikátory centrální tendence:

aritmetický průměr

medián,

modus.

S aritmetickým průměrem jste se setkali bezpochyby již v dávno zapomenutých hodinách matematiky na základní škole. Připomeňme, že jej zjistíme tak, že sečteme pozorované hodnoty a vydělíme velikostí souboru. Aritmetický průměr je intervalovým popisem střední hodnoty, proto jej můžeme použít pouze pro popis intervalových dat (např. věk, počet dětí, příjem). Ani u nominálních, ani u ordinálních proměnných nelze aritmetický průměr aplikovat. Pokud si myslíte, že si to nikdy nezapamatujete, tak si zkuste představit, že počítáte průměrnou barvu očí ve své studijní skupině. To je natolik absurdní, že vás jistě nenapadne, to někdy dělat.

„Ačkoliv se průměr velmi často při prezentaci nějaké kardinální proměnné používá, není v mnoha případech úplně tou nejvhodnější charakteristikou. Je totiž ovlivnitelný odlehlými hodnotami – je na ně citlivý“ (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 107). Naštěstí pro intervalová data na ně můžeme aplikovat i nižší typy statistických operací (modus či medián).

Medián je hodnota, která se nachází právě uprostřed všech pozorování, která jsme seřadili podle jejich velikosti (Disman, 2008, 191). V zásadě tak dělí výběrový soubor seřazený podle hodnot dané proměnné na dvě poloviny. V případě, že počet hodnot je sudý, stanovuje se medián jako aritmetický průměr hodnot dvou středních prvků (Chráska, 2007, 48).

Pokud si vzpomínáte, tak možnost seřazení kategorií podle nějakého kritéria umožňují právě ordinální (pořadové) proměnné, a právě pro tato data je medián optimální. Samozřejmě ji lze užít také pro intervalová data, ale v žádném případě pro data nominální. Jak bychom asi řadili barvu očí a hledali tu, která se nachází uprostřed? U ordinálních proměnných pak naopak můžeme použít také modus.

Modus vyjadřuje nejčastěji zastoupenou kategorii, tedy kategorie s největší četností (tj. která obsahuje nejvíce případů). Konečně v tomto případě můžeme danou střední hodnotu aplikovat na nominální data, a tedy např. stanovit, že studenti mají nejčastěji modré oči. Stejně efektivně ji můžeme využít také pro ordinální a kardinální data.

Může se stát, že v rozložení kategorií proměnné není pouze jedna nejčetnější kategorie (modus), ale může se vyskytovat i více modálních kategorií. Pak hovoříme o bimodálním či dokonce trimodálním rozložení, určování modu pak pozbývá smyslu (Chráska, 2007, 51).

K zapamatování

Tabulka 2: Užití statistických operací ve vztahu k druhům proměnných (podle Disman, 2008, 190)

Nominální operace (modus)	Ordinální operace (medián)	Kardinální operace (průměr)
Nominální proměnné	ANO	NE	NE
Ordinální proměnné	ANO	ANO	NE
Kardinální proměnné	ANO	ANO	ANO

„Střední hodnoty jakožto míry centrální tendence (modus pro nominální proměnné, mediánová kategorie pro ordinální proměnné a aritmetický průměr pro kardinální proměnné) nebývají často pro rozložení dostačující charakteristikou, a proto je vhodné uvádět spolu s nimi i statistické charakteristiky rozptýlení neboli míry variability (rozptýlenosti)“ (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 107).

Míra variability

Podle Hendla (2004, 95) spočívá základní omezenost středních hodnot v tom, že „udávají pouze to, kolem jaké hodnoty se data centrují, respektive které hodnoty jsou nejčastější, ale data se stejnou střední hodnotou mohou mít různou rozptýlenost“. Právě proto, je vhodné zaměřit naši pozornost při statistickém zpracování kvantitativních dat také na některé užitečné míry variability, např. rozptyl nebo směrodatnou odchylku.

Rozptyl (variabilita) nám udává odchylku od průměru, může přitom nabývat kladných i záporných hodnot. Vypočítáme jej tak, že od každé pozorované hodnoty dané proměnné nejprve odečteme zjištěný průměr (bude-li průměr např. 8 a jedna z našich hodnot bude 5, je odchylka 5-8 = -3; bude-li hodnota 10, je odchylka 10-8 = 2). Následně, protože součet všech odchylek by byl roven nule, umocníme všechny odchylky před sečtením na druhou a následně tento součet vydělíme počtem jedinců ve vzorku (srov. Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 107–108; Disman, 2008, 192–193).

Směrodatná odchylka přímo navazuje na rozptyl tím, že vrací míru variability do jednotek, v nichž bylo měření prováděno. Jinými slovy směrodatnou odchylku zjistíme tak, že odmocníme hodnotu rozptylu. Tento krok je důležitý proto, abychom získali srozumitelnou interpretaci (pokud je zjištěn průměrný výdělek v korunách, pak rozptyl je v korunách na druhou, zatímco směrodatná odchylka opět v korunách). Zní proto logicky, že je směrodatná odchylka užívána častěji, než rozptyl (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 108).

„Rozptyl a standardní odchylka charakterizují kolísání jednotlivých hodnot kolem aritmetického průměru. Čím více a čím častěji se jednotlivé hodnoty odchylují od aritmetického průměru, tím je rozptyl i standardní odchylka větší“ (Chráska, 2007, 54).

Pro zájemce

Další užitečnou charakteristikou variability je tzv. variační koeficient. Uplatňuje se zejména v případech, kdy srovnáváme rozptýlenost údajů měřených v různých jednotkách, např. srovnání průměrných příjmů v různých měnách, za různé časové období apod.). Vypočítává se jako podíl rozptylu (směrodatné odchylky) k průměru a obvykle se násobí stem (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 108; Chráska, 2007, 54).

A k čemu konkrétně nám jsou hodnoty rozptylu či směrodatné odchylky užitečné? Pokud je směrodatná odchylka malá, pak můžeme bez starostí použít pro popis dané proměnné aritmetický průměr, zatímco velká směrodatná odchylka způsobí, že užití průměru pro popis proměnné ztratí smysl. Je tomu tak proto, že užití průměru nedokáže reflektovat odlehlé hodnoty, v důsledku čehož může dojít k tomu, že pro různé proměnné sice dostaneme stejný průměr, ale jejich rozptyl, respektive směrodatná odchylka mohou být různé. „Průměr bychom měli používat pouze tehdy, když jsou hodnoty proměnné přibližně symetricky rozloženy kolem jednoho vrcholu“ (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 108).

Co si ovšem představit pod malou a velkou směrodatnou odchylkou? Odpověď není jednoznačná, protože vždy záleží na kontextu a na jednotce měření. Uveďme dvojí kontext pro stejně velkou směrodatnou odchylku: 5 vteřin. Zatímco takto velká směrodatná odchylka od průměrného času maratonce v jeho 10 maratonských bězích za poslední tři roky je ve skutečnosti malá, stejně velká směrodatná odchylka od průměrného času sprintera v posledních 10 závodech v běhu na 100 metrů za poslední tři roky by byla obrovská (srov. Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 109).

Základy dvourozměrné analýzy kategoriálních proměnných

Při analýze dat často hledáme vztahy mezi proměnnými, u nichž nemá smysl či ani není možno počítat aritmetické průměry. Je tomu tak proto, že se obvykle jedná o nominální nebo ordinální data. Ke zkoumání vztahů mezi dvěma proměnnými (tedy do jaké míry jedna proměnná ovlivňuje druhou proměnnou) máme ve statistice tzv. dvourozměrnou analýzu. Příkladem takové otázky může být např. zdali se muži či ženy budou lišit v nějakém názoru.

„Mezi proměnnými existuje vztah, pokud rozložení (distribuce) hodnot jedné kategorizované proměnné je asociováno s rozložením hodnot druhé kategorizované proměnné“ (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 243). Při hledání této souvislosti hovoříme také o třídění druhého stupně či o vytváření kontingenčních tabulek.

Protože při tomto postupu nemá smysl pracovat s absolutní četností, doplňujeme do tabulky příslušná procenta. V tuto chvíli se však musíme rozhodnout, jaká procenta budeme počítat. Máme totiž na výběr hned tři možnosti. Nejde přitom jen o různý způsob výpočtu, ale především o správnou interpretaci vypočítaného procenta (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 245):

Procenta řádková jsou vztažena k příslušným řádkům dané proměnné. Pokud je touto proměnnou „věk“, který je rozdělen do tří kategorií (18-29 let; 30-49 let; nad 50 let), pak každá tato kategorie představuje vždy 100 %, které jsou rozděleny mezi kategorie proměnné umístěné ve sloupcích. Tou může být např. proměnná „důvěra v lidi“ rozdělená do dvou kategorií (lidem je možné důvěřovat; člověk musí být opatrný). Řádková procenta tedy můžeme zjistit tak, že absolutní četnost příslušného políčka vydělíme celkovým počtem respondentů spadajícím do příslušného řádku. Máme-li tedy 199 respondentů ze skupiny nad 50 let, kteří si myslí, že lidem je možné důvěřovat, pak při celkovém počtu 784 osob této věkové kategorie představuje řádkové procento 25,4 %. Údaj pak čteme následovně: Z respondentů ve věku nad 50 let si 25 % myslí, že lidem se dá důvěřovat.

Procenta sloupcová jsou vztažena k příslušným sloupcům dané proměnné. Pokud je touto proměnnou „důvěra v lidi“ rozdělená do dvou kategorií (lidem je možné důvěřovat; člověk musí být opatrný), pak každá tato kategorie představuje vždy 100 %, které jsou rozděleny mezi kategorie proměnné umístěné v řádcích. Tou může být např. proměnná „věk“ rozdělená do tří kategorií (18-29 let; 30-49 let; nad 50 let). Sloupcová procenta tedy můžeme zjistit tak, že absolutní četnost příslušného políčka vydělíme celkovým počtem respondentů spadajícím do příslušného řádku. Máme-li tedy 199 respondentů ze skupiny nad 50 let, kteří si myslí, že lidem je možné důvěřovat, pak při celkovém počtu 444 osob, které mají stejný názor, představuje sloupcové procento 44,8 %. Údaj pak čteme následovně: Z respondentů, kteří si myslí, že lidem je možné důvěřovat, bylo 45 % ve věku nad 50 let.

Celková procenta jsou vztažena k celkovému počtu respondentů. Celková procenta můžeme zjistit tak, že absolutní četnost příslušného políčka vydělíme celkovým počtem případů v souboru (vždy zahrnujeme pouze ty respondenty, kteří mají platné údaje u obou proměnných). Máme-li tedy 199 respondentů ze skupiny nad 50 let, kteří si myslí, že lidem je možné důvěřovat, pak při celkovém počtu 1864 respondentů představuje celkové procento 10,7 %. Údaj pak čteme následovně: Ze všech respondentů našeho souboru bylo 11 % těch, kteří měli nad 50 let a kteří byli současně přesvědčeni, že lidem lze důvěřovat.

Průvodce studiem

Vidíme, že stejná absolutní hodnota může mít trojí různé procentuální vyjádření. Důležité je mít neustále na paměti, že každý podíl má jiný interpretační rámec.

Nyní si vysvětlíme, která procenta je vhodné pro naši analýzu a interpretaci vybrat. Využijeme při tom znalosti o závisle a nezávisle proměnných. Pokud si rozdíl mezi nimi potřebujete připomenout, nalistujte si příslušnou kapitolu.

Abychom dokázali určit, která procenta jsou pro řešení naší úlohy (otázky/hypotézy) podstatná, musíme předtím rozhodnout, která proměnná je nezávislá, tedy ta, kterou považujeme za příčinu ovlivňující rozložení závisle proměnné. Pokud naše hypotéza zní: S narůstajícím věkem bude slábnout důvěra v ostatní lidi, pak nezávisle proměnnou je věk.

Poté, co jsme určili, která z našich proměnných je nezávislá, nahlédneme do kontingenční tabulky, zda jsme ji umístili do řádků (pak počítáme řádková procenta) nebo do sloupců (pak počítáme sloupcová procenta).

Co si má nyní výzkumník počít s vypočítanými procenty? Je třeba zjistit, zda jsou rozdíly mezi nimi dostatečně velké, abychom mohli naši hypotézu zamítli či její zamítnutí odmítnout (v souladu s principem falzifikace). V analýze platí hrubé pravidlo, že teprve rozdíl, který se blíží 10 % indikuje i věcně podstatný rozdíl, který nevznikl v důsledku výběrové chyby (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 250).

K zapamatování

Pamatujte na to, že zamítnutí výzkumné hypotézy neznamená pro váš výzkum neúspěch. I nulový výsledek totiž ve vědě představuje podstatný poznatek o tom, že v daném období mezi sledovanými proměnnými neexistoval vztah, tedy že se respondenti rozdělení dle určitého kritéria nelišili v odpovědích na položenou otázku.

Pokud bychom měli k dispozici údaje o věku také v nekategorizované podobě, můžeme použít na uvedenou hypotézu také tzv. t-test. Celý proces spočívá v tom, že stanovíme průměrný věk respondentů, kteří si myslí že lidem lze důvěřovat, a průměrný věk respondentů, kteří si myslí, že člověk musí být ve styku s druhými lidmi opatrný. Následně zjistíme rozdíl mezi zjištěnými průměry. Pokud by ani v tomto případě nebyl rozdíl vyšší než 10 %, pak můžeme opět hypotézu zamítnout.

Průvodce studiem

Ačkoli třídění dvou proměnných a výpočet příslušných procent představuje o důležitou analytickou proceduru, nestačí ještě k tomu, abychom objevenému vztahu mezi dvěma proměnnými dobře rozuměli. Musíme zjistit, zdali tento vztah vydrží i test nezávislosti v populaci. Za tímto účelem si stručně představíme jeden z nejznámějších testů nezávislosti: chí-kvadrát.

Test nezávislosti chí-kvadrát

Test nezávislosti přichází na řadu ve chvíli, kdy byly zjištěny signifikantní rozdíly v naměřených hodnotách, a tedy nebyla zamítnuta hypotéza o existenci vztahu mezi dvěma proměnnými. Smyslem testu je zjistit, zda rozdíl nebyl způsoben náhodou, tj. výběrovou chybou.

„Chí-kvadrát je založen na srovnání napozorovaných (empirických) a očekávaných četností. Vychází z jednoduché myšlenky, že existuje model rozložení dat, které by vzniklo tak, že mezi sledovanými hodnotami dvou proměnných není žádná asociace – vzniklo by tedy působením náhody (což jsou očekávané četnosti). Srovnáme-li tento model se skutečným, empirickým rozložením reálných dat, zjistíme, zdali model náhodného rozložení odpovídá empirickým datům, nebo ne“ (Mareš, Soukup, Rabušic, 2015, 253).

Empirická četnost – pozorovaná hodnota

Očekávaná četnost – hodnota, která by byla pozorována, kdyby platila hypotéza o neexistenci vztahu mezi proměnnými

V tuto chvíli se nebudeme konkrétně zabývat, jak výpočet očekávané četnosti probíhá, protože tyto i další operace nám je schopen jednoduše spočítat statistický program. Pro naše potřeby nyní postačí, pokud budete vědět o existenci pojmu adjustované reziduum, které je založeno právě na rozdílu mezi napozorovanou a očekávanou četností. Pro adjustovaná rezidua platí obecná zásada, že pokud je jeho hodnota vyšší v absolutní hodnotě než 2 (tj. menší než -2 nebo větší než 2), můžeme si být s 95 % pravděpodobností jisti, že v daném políčku tabulky je rozdíl mezi napozorovanou (empirickou) a očekávanou četností statisticky významný a že tedy nevznikl jako důsledek výběrové chyby (Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 257).

Celou analýzu je možné si zjednodušit použitím znaménkového schématu (opět prostřednictvím statistického programu). Namísto adjustovaných reziduí vidíme znaménkové schéma, které nám ukáže, kde lze očekávat statisticky významné souvislosti (podle Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 258–259). Znaménkové schéma nám ukazuje, v kterých polích jsou statisticky významné rozdíly mezi napozorovanými a očekávanými četnostmi.

Symbol + znamená, že napozorované četnosti jsou vyšší než očekávané.

Symbol - znamená, že napozorované četnosti jsou nižší než očekávané.

Rozhodující je pak samozřejmě i počet znamének, neboť ten identifikuje pravděpodobnost chyby (ve vazbě na hladinu významnosti = alfa):

Napozorované četnosti jsou vyšší než očekávané

+	alfa = 0,05 (signifikantní s 95% pravděpodobností, riziko chyby 5 %),

++	alfa = 0,01 (signifikace 99 %, riziko chyby 1 %,),

+++	alfa = 0,001 (signifikace 99,9 %, riziko chyby 0,1 %).

Napozorované četnosti jsou nižší než očekávané

-	alfa = 0,05 (signifikantní s 95% pravděpodobností, riziko chyby 5 %),

--	alfa = 0,01 (signifikace 99 %, riziko chyby 1 %,),

---	alfa = 0,001 (signifikace 99,9 %, riziko chyby 0,1 %).

Pokud je v tabulce se znaménkovým schématem jiný symbol, než plus nebo mínus, tedy kolečko nebo nula, pak to znamená, že v daných položkách nejsou mezi náhodným a empirickým rozložením žádné statisticky významné rozdíly, tedy je nelze v populaci očekávat.

Shrnutí kapitoly

V kapitole jsme se zabývali základními statistickými postupy pro analýzu kvantitativních dat. Seznámili jsme se se statistickými termíny (aritmetický průměr, medián, modus, rozptyl a směrodatná odchylka) a způsobem jejich výpočtu. Základem statistických operací při hledání vztahu mezi dvěma proměnnými je tzv. analýza kontingenčních tabulek. Shrňme její postup v několika bodech (podle Mareš, Rabušic, Soukup, 2015, 259):

Vytvoříme četnostní tabulky pro obě proměnné a zvážíme případné sloučení či vynechání kategorií v těch případech, v nichž jsou malé četnosti.

Zobrazíme si kontingenční tabulku pro první vhled, zpravidla ve formě sloupcových či řádkových procent.

Vypočítáme chí-kvadrát test a rozhodneme o případné závislosti proměnných.

V případě, že chí-kvadrát test bude statisticky významný, vypočteme adjustovaná rezidua či znaménkové schéma k posouzení struktury závislosti.

Interpretujeme nalezenou závislost.

Otázky

Vyjmenujte ve statistice užívané střední hodnoty.

Co je tzv. rozptyl (míra variability)?

Co je základem statistických operací při hledání vztahu mezi proměnnými?

Odpovědi

Aritmetický průměr, medián, modus.

Rozptyl (variabilita) nám udává odchylku od průměru, může přitom nabývat kladných i záporných hodnot.

Analýza kontingenčních tabulek.

Obsahová analýza

Rychlý náhled kapitoly

Obsahová analýza patří vedle dotazníků a rozhovorů mezi nejčastěji užívané metody výzkumu, proto jí věnujeme v této kapitole pozornost. Nejprve se zaměříme na to, s jakými daty obsahová analýza pracuje, zdaleka totiž nemají jen textovou podobu. Poté se blíže zaměříme na celkové pojetí obsahové analýzy z hlediska cílů a prolnutí kvantitativních metodických postupů s těmi kvalitativními. Neopomeneme uvést ani příklady tematického zaměření, abychom deklarovali šíři tematického pole, které se výzkumníkům nabízí. V poslední části pak probereme základní kroky při provádění obsahové analýzy.

Cíle kapitoly

Po prostudování této kapitoly byste měli být schopni:

charakterizovat datové materiály vhodné pro obsahovou analýzu,

vysvětlit užitečnost smíšeného designu pro obsahovou analýzu,

navrhnout výzkumné téma a otázku pro obsahovou analýzu.

Čas potřebný ke studiu

1 hodina

Klíčová slova kapitoly

Kvantitativní obsahová analýza, kvalitativní obsahová analýza, analýza dokumentů, relační analýza, konceptuální analýza

Dokumenty, texty a jiná fyzická data

Sociální výzkumy mají tendenci podceňovat textové a jiné fyzické materiály v roli výzkumných dat. Tyto však stejně jako rozhovory a dotazníky obsahují cenné informace, které lze výzkumně zpracovat. „Texty stejně jako rozhovory jsou o lidských myšlenkách, pocitech, vzpomínkách, plánech a argumentech, a někdy jsou přesvědčivější, než si jejich autoři uvědomují“ (Bauer, Gaskell, 2010, 131).

Obsahová analýza, respektive analýza dokumentů je často zaměňována za textovou analýzu, jedná se však o neopodstatněnou redukci výzkumných dat. Předmětem obsahové analýzy jsou obsahy komunikace předávané jako text či obraz (Dvořáková, 2010, 96).

V širším slova smyslu lze pod analýzou dokumentů rozumět analýzu jakéhokoli materiálu, který poskytuje informace relevantní pro stanovené cíle (Miovský, 2006, 98). Hendl (2008, 204–205) rozlišuje několik typů dokumentů

osobní dokumenty – vše co bylo pořízeno, napsáno nebo vyfotografováno k soukromým účelům (dopisy, zápisníky, deníky, rodinné fotografie, videonahrávky apod.),

úřední dokumenty – vše, co bylo pořízeno, napsáno nebo vyfotografováno ve firmách nebo úřadech (výroční zprávy, zápisy ze schůzí, vyhlášky, dokumentace apod.),

archivní data – záznamy nebo kopie záznamů uložené v různých institucích (záznamy o počtu zákazníků ve firmě, rozpočty firmy, statistické údaje o firmě, instituci nebo zemi, data z jiných výzkumných akcí aj.),

výstupy masových médií – vše co bylo zaznamenáno prostřednictvím médií (tištěné noviny a časopisy, televizní a rozhlasové programy apod.),

virtuální data – vše, co se nachází na internetu (internetové stránky, obsahy internetových diskusí aj.).

K zapamatování

Předmětem obsahové analýzy je tedy jakkoli fixovaná komunikace (Klapko, 2013, 140).

Na rozdíl od dotazníkového šetření nebo např. rozhovoru, výzkumník při obsahové analýze obvykle nevytváří nová data, která následně analyzuje a interpretuje, ale jeho úkolem je získat pro analýzu a interpretaci již existující zdrojové materiály, které vytvořil někdo jiný. Výzkumník se zabývá tím, co je k dispozici a musí to vyhledat. Sběr dat tak vlastně spočívá v selekci a třídění existujícího materiálu.

Předmětem analýzy jsou dokumenty, které dokonce vznikly za jiným než výzkumným účelem. Výhodou této metody je skutečnost, že výzkumník nemá vliv na podobu zkoumaného materiálu, tzn. že dokumenty jsou vůči badateli „nereaktivní“. Např. v případě novinového pramene jsou popisované události fixované v bezprostřední návaznosti na jejich odehrání.

Na druhou stranu k jistému zkreslení dochází skrze výzkumníkovu interpretaci. Vlivem času se totiž z analyzovaných dokumentů „ztrácí informace o kontextu, a tím i možnost skutečně se dozvědět, co původně znamenaly pro své autory a příjemce“ (Miovský, 2006, 99). Ve vztahu k události, kterou dokumenty popisují, můžeme podle Hendla (2008, 204) rozlišovat mezi:

současnými dokumenty, které vznikly v době uvažované události,

retrospektivními dokumenty, jež vznikly po uvažované události,

primárními dokumenty, vytvořenými přímými svědky události,

sekundární dokumenty, které vznikly pomocí primárních dokumentů.

Průvodce studiem

Dokumenty mohou představovat doplňkový zdroj informací k datům získaným rozhovory nebo např. pozorováním, ale stejně dobře mohou tvořit i jediný datový podklad výzkumné studie. Právě na analýzu dokumentů (obsahovou analýzu) jako specifickou metodu výzkumu se v následující části zaměříme.

Kvalitativní a/nebo kvantitativní obsahová analýza

Obsahová analýza může mít formu kvantitativní i kvalitativní výzkumné studie. Klasické užití pojmu obsahová analýza zahrnovalo původně jen kvantitativní obsahovou analýzu, nicméně dnes se trend přesouvá k jeho obecnějšímu, širšímu, chápání a jeho případnému specifikování přívlastkem kvalitativní či kvantitativní (Dvořáková, 2010, 95).

V praxi to vypadá tak, že se kvantitativní obsahová analýza s kvalitativní obsahovou analýzou často prolíná. Otázka prolnutí přitom není jen věcí praktického užití, ale lze ji vysledovat i na úrovni koncepce metody. Propojení metod kvantitativního a kvalitativního výzkumu v obsahové analýze znamená úspěšnou kombinaci kvantitativní statistické formálnosti a kvalitativní snahy porozumět.

V tomto smyslu je třeba zmínit, že mezi silné stránky patří přizpůsobení metody výzkumným záměrům, neboť nám poskytuje možnost dosáhnout na jedné straně vysoké míry zobecnění a na druhé straně vnímavosti kvalitativních metod. To s sebou samozřejmě ruku v ruce nese také určité nedostatky v podobě subjektivismu kvalitativního rozměru, a tedy rizik kvantitativních závěrů, jimž předcházel kvalitativní vhled (Dvořáková, 2010, 95–96). Navzdory tomu je obsahová analýza velmi častým typem analýzy.

Definice

„Cílem výzkumné metody obsahové analýzy v obecném smyslu je popsat a vysvětlit obsahovou strukturu textu“ (Klapko, 2013, 140).

Metoda obsahové analýzy se začala formovat od 30. let 20. století v přímé vazbě na socio-politické analýzy (studium manifestů, programových prohlášení, technik propagandy apod.). Právě na problematice nepřátelské propagandy pak obsahová analýza zažila svůj největší rozkvět, neboť sloužila zpravodajským službám i obchodním zájmům (Bauer, Gaskell, 2010, 132; Dvořáková, 2010, 96).

Na analyzované dokumenty je třeba dívat se jako na reprezentaci a vyjádření komunity, v rámci níž dokument vznikl. Jsou fyzickými stopami lidské činnosti, obsahují záznamy událostí, hodnot, pravidel a norem, způsobů zábavy, trávení volného času apod. Současně se na ně musíme dívat také z hlediska jejich původního účelu, kdy mohly mít např. záměr ovlivnit lidské názory a postoje. Skrze změny ve slovníku seznamovacích inzerátů v průběhu padesáti či sta let vypovídají mnohé o společenských hodnotách, o tom, co bylo v té době z pohledu autora inzerátu společensky žádoucí (Bauer, Gaskell, 2010, 133).

Předmětem výzkumu se však může stát také ošacení, knihy, umělecké předměty, architektonické projekty, či odpad jako informace o stravovacích zvycích obyvatel. Uveďme pro úplnost také příklady výzkumných otázek, které byly řešeny obsahovou analýzou: Oslovuje komerční televize diváky odlišně od veřejné televize? Kdy a jak se v dětských knihách objevuje téma hrdinského činu? Jakou informaci mají interní sdělení v obchodní organizaci? Můžeme zrekonstruovat změny v sociálních hodnotách ze seznamovacích inzerátů nebo z úmrtních oznámení? Vidíme, že tematická základna obsahové analýzy je opravdu velmi široká.

Postup obsahové analýzy

Obsahová analýza dokumentů spočívá ve sledování několika předem stanovených znaků (při textové analýze nejčastěji slov a frází). Z hlediska kvantitativní obsahové analýzy nás zajímá zejména frekvence výskytu. Slovy Hendla (2008, 388): „V kvantitativní analýze jde o zjištění četností výskytu předem daných kategorií“. Tento postup (tzv. konceptuální analýza) tedy slouží ke kvantifikaci přítomnosti určitého znaku a k následnému srovnávání, ať už ve vztahu k výskytu více znaků, nebo výskytu jednoho znaku ve více datových souborech (Dvořáková, 2010, 97).

V rámci kvantitativní obsahové analýzy je prvním krokem definování a vymezení textového souboru (za dodržení podmínky reprezentativnosti) a následné stanovení analytických kategorií. Dalším krokem je rozčlenění a kódování textu pomocí stanovených kategorií. Kategorizace musí být postavena na teoretickém východisku, které reprezentují vztahy mezi proměnnými vyjádřené v hypotézách a korespondence s výzkumnými otázkami (Klapko, 2013, 140).

K zapamatování

„Využití kvantitativní formy obsahové analýzy samo o sobě nepřináší vysvětlení zkoumané problematiky, ale poskytuje číselně vyjádřený popis zkoumaných obsahů“ (Klapko, 2013, 140–141).

Protože kvantitativní obsahová analýza nepostihuje problematiku významu a smyslu, jeví se jako vhodné aplikovat smíšený typ výzkumu, např. prolnutím jednotlivých fází obou typů obsahové analýzy. Kvantitativní postupy můžeme využít při sběru dat a kvalitativní ve fázi analýzy a interpretace.

Specifickým typem obsahové analýzy je tzv. relační (sémantická) analýza, která nezaznamenává jen výskyt konceptů (znaků), ale také vztahů mezi nimi. Dokonce nemusí jít jen o sledování vztahů mezi dvěma koncepty, ale všech vzájemných vztahů mezi všemi sledovanými koncepty (Dvořáková, 2010, 97).

Kvalitativní obsahová analýza se snaží zachovat výhody kvantitativní obsahové analýzy, zejména předem připravený postup sběru a analýzy dat, systematičnost výzkumu, změření četností kategorií, zevšeobecňování závěrů nebo použití kategorií jako jádra analýzy. Současně však směřuje k porozumění výpovědím v kontextu a v procesuálním vývoji, např. jsou sledovány změny názorů autorů jako přirozená součást komunikace (Klapko, 2013, 141).

Stejně jako jiné kvalitativní metody (viz dále) nemá ani kvalitativní obsahová analýza pevně daný, tedy neměnný postup, má pouze obecně stanovené kroky, které by měla splnit. Nejprve se stanoví téma, vytvoří se kategorie a vybere se datový materiál (Dvořáková, 2010, 98). Následně se provede formální charakteristika materiálu a určí se směr analýzy podle kladených otázek. Poté již provádíme základní formy interpretace:

shrnutí – podstatou je zkrácení textu při zachování zásadního obsahu,

strukturace – vyhodnocení zkoumaného materiálu podle určitých kritérií, definovaných kategorií a dle kódovacích vzorců,

explikace – nejasné části textu doplňuji na základě dalších materiálů,

V dalším kroku by výzkumník měl zpětně prověřit svůj systém kategorií a porovnat je s původním materiálem. Výzkum v kvalitativní obsahové analýze „není nikdy uzavřený ani pro samotného badatele, který svou analýzu může například uchopit v jiných kontextech, ale ani pro čtenáře/hodnotitele výzkumu, poněvadž systematizace kroků analýzy vede k pluralitě vysvětlení na úrovni nové reinterpretace dat“ (Klapko, 2013, 142).

Shrnutí kapitoly

Kapitola o obsahové analýze měla za úkol seznámit vás nejen se specifickou výzkumnou metodou, ale také s možností (jednou z mnoha) na realizaci tzv. smíšeného výzkumu, v rámci něhož se kombinují kvalitativní a kvantitativní metody výzkumu. Právě v obsahové analýze se totiž oba přístupy velmi často prolínají. Analýza dokumentů, nikoli pouze ve smyslu textu, ale jakýchkoli datových materiálů nabízí výzkumníkům téměř neomezenou šíři témat, na něž je možné výzkum zaměřit. Práce s takovými zdroji dat je samozřejmě zcela jiná, než realizace rozhovorů či dotazníkové šetření, nikoli však méně zajímavější. Zkoumané datové materiály, které vznikly za jiným než výzkumným účelem, totiž často vypovídají mnohem více, než jejich původní autor vůbec zamýšlel.

Otázky

Co je předmětem obsahové analýzy?

Co je cílem obsahové analýzy?

Jaké druhy dokumentů můžeme rozlišovat podle vztahu k události, kterou dokumenty popisují?

Odpovědi

Předmětem obsahové analýzy jsou obsahy komunikace předávané jako text či obraz. Předmětem obsahové analýzy je tedy jakkoli fixovaná komunikace.

Cílem výzkumné metody obsahové analýzy v obecném smyslu je popsat a vysvětlit obsahovou strukturu textu.

Ve vztahu k události, kterou dokumenty popisují, se obsahová analýza může zabývat: současnými dokumenty, retrospektivními dokumenty, primárními dokumenty nebo sekundární dokumenty.

Metody kvalitativního výzkumu: pozorování, rozhovor, narativní analýza

Rychlý náhled kapitoly

Kvalitativní výzkum se řídí poněkud odlišnými metodologickými postupy než výzkum kvantitativní, proto si v této kapitole představíme základní principy, na nichž je kvalitativní výzkum (často ve formě tzv. terénního či etnografického výzkumu) postaven. Využívá také své charakteristické techniky sběru dat, zejména pozorování a rozhovor. Seznámíme se proto podrobně s různými podobami, kterých mohou obě techniky nabývat. V případě pozorování je to zejména dělení na zúčastněné a nezúčastněné. Rozhovor v kvalitativním výzkumu je nestandardizovaný (na rozdíl od kvantitativního standardizovaného interview), což znamená, že získáváme kvalitativně zcela jiná data. V části věnované narativní analýze, která představuje výsostnou kvalitativní metodu výzkumu, jsme částečně naznačili již také způsob vyhodnocení kvalitativních dat. Více však o nich pojednáme až v následující kapitole.

Cíle kapitoly

Po prostudování této kapitoly byste měli být schopni:

charakterizovat rozhovor a pozorování coby techniky sběru kvalitativních dat,

aplikovat zásady vedení rozhovoru ve vlastním výzkumném šetření,

aplikovat zásady provedení pozorování ve vlastním výzkumném šetření,

objasnit cíle a postupy narativní analýzy.

Čas potřebný ke studiu

3–4 hodiny

Klíčová slova kapitoly

Etnografický výzkum, terénní výzkum, terénní deník, zúčastněné pozorování, narativní rozhovor, sériový rozhovor, skupinový rozhovor, ohnisková skupina (focus group), narativní analýza.

Kvalitativní výzkum

„Zdá se, že řada podstatných oblastí sociálního života, zejména toho, který každodenně prožíváme s jeho problémy i radostmi, s jeho staráním a zařizováním, sháněním i opatřováním, s jeho nadějemi i obavami, se prostě do žádného dotazníku nevejde. Dotazník totiž realitu uspořádává, vnese do ní jakýsi a priorní řád, vyloučí emoce, škrtne celou sféru prožívání a hodnocení toho, jak a co člověk žije, o co a jak usiluje a co a jak odmítá. A pokud snad tyto rozměry sociálního bytí do dotazníku vstoupí, pak v podobě destilované vody, která se nedá pít“ (Petrusek, 1990, 81).

V rámci kvalitativní výzkumné strategie více, než kde jinde (ale také dotazníkové šetření můžeme realizovat v terénu), přicházíme do terénu. Terénní výzkum se pojí úzce se specifickými sociálními obory jako je etnografie nebo etnologie, kulturní antropologie, sociologie a psychologie. Proto velmi často splývá etnografický výzkum jako takový s terénním výzkumem a oba pak jsou zaměřeny na základní techniky výzkumu v terénu, mezi něž bez pochyb patří pozorování a interview.

Jak uvádí Nedbálková (in Švaříček, Šeďová, 2007, 113), terénní výzkum je něčím, co spousta z nás dělá každý den, aniž bychom přitom nutně museli být etnografy, antropology nebo sociology. Všichni, kteří se umí divit v každodenních situacích a hledat vysvětlení, jsou tak trochu terénními výzkumníky. Etnografický výzkum byl častokráte spojován se zkoumáním vzdáleného či exotického, ovšem tato výzkumná metoda je odborníky daleko častěji uplatňována při výzkumu prostředí či sociálního jevu v prostředí, kterým jsme zaujati, které nám připadne neprozkoumané, pozoruhodné, nové či neznámé, tak Nedbálková upozorňuje na svůj etnografický výzkum veřejných toalet nebo lesbických matek nebo vězení.

Definice

Etnografický výzkum lze charakterizovat třemi znaky: delší setrvání ve skupině, pružný plán výzkumu, etnografické psaní. Základem etnografické práce je zaznamenávání pozorovaného, slyšeného a prožitého (Hendl, 2005, 119–120).

Při vstupu do terénu si musíme vyjasnit hned několik zásadních limitů, můžeme je shrnout pod problematikou přístupnosti zvoleného terénu jako takového:

Zkoumáme-li specifickou instituci, musíme do ní získat přístup.

V rámci dané zkoumané reality si musíme zajistit přístup ke zkoumaným osobám. Často se musíme podřídit např. rozhodnutí etické komise instituce nebo rozhodnutí vedení daného zařízení.

Od vedení zkoumané instituce musíme zajistit souhlas s provedením výzkumu. Často tento souhlas musí poskytnout také zkoumaní nebo jejich zákonní zástupci.

S tím souvisí problematika ochrany osobních dat, jejich anonymizace apod.

Před zahájením samotného sběru dat musíme zvolit jedince nebo objekty, které budeme sledovat, pak následuje shromažďování informací a dat pomocí zvolených metod (Hendl, Remr, 2017, 59). Následuje dokumentace dat z terénu, pro zpracování dat je důležité zvolit vhodný způsob jejich fixace. Hendl také upozorňuje na to, že i při uplatnění techniky dotazníku můžeme dokumentovat data minimálně dvěma odlišnými způsoby, a sice dotazník může vyplňovat samotný respondent nebo naopak tazatel (tzv. standardizovaný rozhovor, viz příslušná kapitola).

Postup sběru dat by měl být stejný pro všechny zkoumané osoby a tazatele nebo pozorovatele. Případné odlišnosti ve sběru dat od participantů výzkumu je nutné obhájit. Ať tak či onak, data by měla mít ustálenou podobu. Podobu, která výzkumníkovi usnadní jejich další zpracování. Tím se rozumí například vložení dat do počítače a jejich kontrola a třídění.

Průvodce studiem

Připomeňme, že pokud jde o techniku dotazníkového šetření, je třeba mít na paměti, že v dotazníku užité otázky by měly mít takovou podobu, aby bylo možno porovnávat odpovědi mezi sebou, respektive je dále matematicko-statisticky vyhodnotit. Pokud dotazník obsahuje otevřené otázky, pak tyto musí být zpracovány (kódovány) kvalitativními postupy. Ovšem v ideálním případě se snažíme o standardizovanou podobu dotazníku do té míry, aby takto získaná data měla stejný formát a bylo je možno srovnávat mezi sebou, tedy statisticky zpracovat.

V kvalitativním výzkumu si nejčastěji výzkumník vede stabilně poznámky a záznamy z terénu, v ideálním případě přímo terénní deník. Jak upozorňuje Soukup (2014, 89), vedení terénních záznamů a poznámek patří k hlavním způsobům zaznamenávání dat.

„Samotný proces psaní terénních poznámek opět ovlivňuje řada faktorů. Někdy je výzkumník pohlcen terénem do té míry, že nemá na psaní čas – účastní se akcí, které později nestihne zapsat (participuje na domácích pracích a podobně). Participací však získá komplexnější pohled na činnost samotnou a některé věci může zapsat s větším odstupem. Je třeba zohlednit také faktor zapomínání, nepozornosti, jazykovou bariéru či skutečnost, že výzkumník často nemá na psaní klid a prostor“ (Machová, 2013, 42–43). Jak dokládají etnografové, etnologové či antropologové, práce v terénu bývá zaznamenávána různorodým způsobem a zúčastněné pozorování vyžaduje různorodé formy záznamů samo o sobě. Z terénu také přinášíme další formy záznamů, jakými jsou různé podoby zápisů etnografického interview nebo popis vizuálních záznamů z terénu aj.

V této fázi je nutno vzít v potaz různorodost získávaných dat v sociálních vědách a jejich možnosti fixace a archivace.

Pozorování a terénní výzkum

Dnes a denně všichni pozorujeme. Co etnografické metody pozorování liší od každodenního, všedního pozorování? „Vědecké pozorování je definováno jako technika sběru informací založená za zaměřeném, systematickém a organizovaném sledování smyslově vnímatelných projevů a aktuálního stavu prvků, aspektů, fenoménů atd., které jsou objektem zkoumání“ (Reichel, 2009, 94).

Pozorování se (obdobně jako i další druhy kvalitativních technik) člení podle stupně formalizace na standardizované a nestandardizované a škálu mezitypů (např. polostandardizované). Nejčastěji jsou objektem pozorování živé osoby a jejich formální či neformální skupiny, případně další podoby kolektiv – komunity, davy aj.

Pozorujeme-li nestandardizovaně, pak je naše technika pozorování součástí kvalitativní metodologie zaopatření dat z terénu. V praxi to znamená, že často je určen jen cíl nebo předmět pozorování a o dalších aspektech pozorování se pozorovatel rozhoduje v průběhu pozorování na základě jeho vývoje. Standardizované pozorování je jeho opakem, je striktně formalizováno, předepsáno. Je stanoven jeho cíl a také místo a čas pozorování. Při tomto typu pozorování pozorovatel vyplňuje záznamový arch, v němž jsou pozorované fenomény a jejich projevy přesně rozepsány, je tedy zjevné, na co je třeba zaměřit svou pozornost. Takto formalizované pozorování se využívá zásadně u kvantitativního výzkumu, např. pro potřeby zjišťování hustoty provozu (zaznamenávání počtu projetých dopravních prostředků). Pozorování polostandardizované může propojit obě techniky, pozorované fenomény zaznamenávám do záznamového archu, ale zároveň o cílech pozorování mohu rozhodovat i v jeho průběhu. Využívá se např. při záznamu – náslechu – pedagogické praxe.

Ještě častější typologií pozorování je jeho dělení na zúčastněné (vnitřní, participační), a nezúčastněné. Toto vychází z různých vztahů mezi pozorovatelem a pozorovaným subjektem (nebo subjekty). „Pokud pozorovatel vstupuje mezi tyto osoby, do jejich skupiny, stává se jedním z jejích členů, podílí se na skupinovém životě, na jejích aktivitách apod., hovoří se o pozorování zúčastněném“ (Reichel, 2009, 96). Protože kombinace zúčastněnosti a standardizace pozorování není příliš reálná, používá se zúčastněná forma pozorování u nestandardizované varianty pozorování, je tedy vhodná pro kvalitativní výzkumnou metodu.

Poslední způsob možného rozdělení pozorovacích technik je podle toho, zda si pozorovaní mají být vědomi, že jsou pozorováni. Dle tohoto kritéria členíme pozorování na otevřené (přiznané) a skryté (nepřiznané). „Rozhodně platí, že skrytost, tak jako zúčastněnost, vylučuje pracovat se standardizovanou formou pozorování, takže takto technika je využitelná výhradně při kvalitativních postupech“ (Reichel, 2009, 98). U otevřeného pozorování, které je řadou výzkumníků upřednostňováno jako to, s nímž nevznikají výzkumníkovi etická dilemata, tedy kdy je pozorovaným známo, že jsou pozorováni, je nevýhodou možnost výrazného zkreslení pozorovaných fenoménů z důvodu přítomnosti výzkumníka, které plyne z jistého narušení standardů pozorované reality a její možné stylizace.

K zapamatování

„Souhrnně vzato má pozorování, jak patrno, vcelku bohatou škálu aplikačních variant. Těžiště jejich využití lze ale spatřovat především v kvalitativních přístupech“ (Reichel, 2009, 98).

Během své práce výzkumníci v terénu (etnografové, antropologové, sociologové) produkují text – psanou verzi toho, co viděli, slyšeli nebo zažili. Různí autoři, byť zažili stejnou terénní situaci – pozorování, vyprávění apod. vždy vyprodukují jiný text. Terénní poznámky totiž ovlivňuje řada faktorů: participace výzkumníka na životě zkoumaných, nedostatek času, nepřesné vzpomínky apod. Výzkumník často v terénu nemá na psaní ani čas ani klid a poznámky dopisuje ex post. Další možností záznamů z terénu je vedený terénní deník. Čím více dat z terénu odneseme, tím pro nás bude jednodušší ověření validity výzkumu na základě analýz různých výzkumných technik (Machová, 2013, 42–43).

Antropologové/etnologové věří, že právě etnografická práce v terénu může jako jediný postup zpřístupnit porozumění mezilidským vztahům a interakcím, které rámují sociální kontext zkoumaných. Terénní (etnografický) výzkum tak je nástrojem hlubších kulturních poznatků, a proto je klíčovým znakem antropologie/etnologie (Pavlásek, Nosková, 2013, 12). Nicméně dnes již terénní výzkum dávno není jen doménou kulturní antropologie nebo etnologie, rozšířil se i do metodologie řady dalších sociálních disciplín.

Jednoduchá „kuchařka“ pro úspěšnou realizaci terénního výzkumu, návod na práci v terénu, a zvlášť na zúčastněné pozorování, neexistuje. Martin Soukup (2014, 94–95) to komentuje: „Podmínky výzkumů, jejich tematické zaměření, okolnosti, za nichž je antropologové realizují, a lidé, u nichž a s nimiž výzkumy probíhají, jsou různorodé do té míry, že se zkrátka nedá podat univerzálně platný postup, jak úspěšně použít techniku zúčastněného pozorování. Přesto lze vymezit tři hlavní předpoklady pro její užití: 1. být v místě, 2. navázat vztah s příslušníky zkoumané skupiny či komunity a získat jejich důvěru a 3. strávit s nimi dostatek času.“

Terénní výzkum může trvat řadu měsíců, ale i let. Mnozí badatelé se opakovaně vrací do míst svých výzkumů po celou svou vědeckou kariéru, aby prohlubovali získané znalosti nebo aby zaznamenávali změny. Ačkoliv hodnota zúčastněného pozorování spočívá v kvalitě empirických dat, která badatel shromáždí, nikoli v počtu lidí, s nimiž se v terénu spřátelí. Cílem terénního výzkumu, a především zúčastněného pozorování, je získat co nejpodrobnější znalosti o zkoumaném jevu.

Badatel se snaží proniknout co nejhlouběji do sociálního a kulturního prostředí, jež je předmětem výzkumu. Proto také je zúčastněné pozorování časově náročnou technikou, ostatně jako jakákoli jiná práce v terénu. V terénu by měl badatel být tak dlouho, dokud nebude vnímat svět jako místní. Antropologové si kladou za cíl pomocí terénní práce přispět k rozšíření našich znalostí o různorodých formách lidského života, prohlubují naše chápání obecného stavu lidstva.

Zúčastněné pozorování je především klíčové pro kulturní a sociální antropologii, ale můžeme se s touto metodou setkat také v dalších sociálních vědách.

K zapamatování

Soukup (2014, 93) uvádí, že zúčastněné pozorování spočívá v přímé nezprostředkované účasti antropologa na životě studované komunity, kdy probíhá neformální sběr etnografických dat při osobní účasti na přirozeně probíhajících kulturních jevech a sociálních situacích a procesech.

Technika zúčastněného pozorování je však pouze jednou z možných variant práce antropologa v terénu. Dalšími technikami sběru dat v terénu může být vedení etnografických interview, rekonstrukce životních historií, sběr genealogií apod. Dokonce při terénním výzkumu není výzkumník nutně vázán zúčastněným pozorováním. Když např. chodí k respondentům dům od domu s dotazníkem a osobně sbírá data, jedná se také o terénní výzkum, má však daleko k zúčastněnému pozorování.

V průběhu zúčastněného pozorování se výzkumník usiluje zapojit, vcítit se a účastnit se všeho jako „jeden z nich“, ale zároveň musí zachovat odstup ve snaze zajistit co nejvyšší míru objektivity svých pozorování. Samotný název techniky zúčastněného pozorování poukazuje na tento výzkumníkův rozštěpený postoj, kdy „pozorování“ znamená pozici vně zkoumané komunity, zatímco „účastnit se“ předpokládá být součástí komunity (Soukup, 2014, 94).

V antropologii se pro tuto podvojnost výzkumníkova postavení ujaly termíny „etický“ a „emický“ přístup k výzkumu a jeho interpretaci.

Emický přístup, je ten etnografický popis, který se snaží zachytit život tak, jak jej vnímají a popisují příslušníci zkoumané společnosti.

Etický přístup, je ten, který do etnografického popisu vnáší analýzu pozorovaných jevů a jejich vysvětlení badatelem. (Jako vyřčené slovo a jeho význam.)

Nativní hledisko je emické. Analytický pohled antropologa je etický. Antropolog nikdy nedosáhne emického popisu, protože za prvé obvykle musí překládat z jednoho jazyka do druhého, za druhé ústní vyprávění zaznamenává písemně a při písemném záznamu se smysl výroků mění a za třetí, antropolog se nikdy nemůže zcela ztotožnit s lidmi, o nichž píše. V antropologii je tedy možný pouze jediný skutečně emický popis, a to popis psaný domorodci v jejich vlastním jazyce.

Rozhovor (interview)

Hendl (2017, 83) podotýká, že vedení rozhovorů se stalo oblíbeným způsobem sběru dat. Tazatel klade otázky respondentovi, ten odpovídá a jeho odpovědi zaznamenávané na diktafon slouží jako datová zásobárna pro výzkumného pracovníka, který shromažďuje data k dané problematice. Švaříček a Šeďová (2007, 159) jsou dokonce přesvědčeni, že rozhovor je nejčastěji používanou metodou sběru dat v kvalitativním výzkumu. Také Crang a Cook (2009, 60) jsou toho názoru, že spolu se zúčastněným pozorováním je rozhovor hlavním prostředkem, díky němuž se výzkumník velmi rychle seznámí s kontexty a obsahy každodenního sociálního, kulturního, politického a ekonomického života různých lidí. Zdá se tedy, že rozhovor platí za velmi efektivní metodu, jak získat velké soubory dat z terénu.

Jako nástroj sběru informací mezi různými zkoumanými komunitami se může rozhovor pohybovat od vysoce strukturovaného (podobný dotazníkovému šetření, ve kterém výzkumník pokládá předem stanovené otázky v určitém pořadí), dále polostrukturovaného (pokud výzkumník respondentovi stanoví záchytné parametry k diskusi) až po relativně nestrukturovaný (podobný přátelskému rozhovoru s žádným předem určeným zaměřením). Pod nestrukturovaným rozhovorem se rozumí narativní rozhovor, který může být založen na jediné předem připravené otázce a dále se badatel dotazuje na základě informací od respondenta (Švaříček, Šeďová, 2007, 160).

Proces vedení rozhovoru má několik podstatných částí. „Celý proces získání dat prostřednictvím této metody sestává z výběru metody, přípravy rozhovoru, průběhu vlastního dotazování, přepisu rozhovoru, reflexe rozhovoru, analýzy dat a z psaní a prezentace výzkumné zprávy“ (Švaříček, Šeďová, 2007, 160).

Na začátku je třeba si s dotazovaným sjednat schůzku. Častokráte se tak stane na doporučení, a to buď písemnou formou nebo telefonem. První setkání nebo již jeho sjednání se neobejde bez toho, aby se respondent dozvěděl co nejvíce podrobností o tazateli a jeho výzkumu. Je nutné seznámit budoucího respondenta s institucionální příslušností tazatele a zaměřením výzkumu. Bylo by vhodné vysvětlit, jak tazatel na respondenta přišel, kdo navrhl, že by se pro výzkum hodil a proč, např. že má důležité znalosti o tématu rozhovoru. Musíme také projednat to, jak a kde bude rozhovor veden, a že bude zaznamenáván. Je více než vhodné upozornit na to, že vše, co nám respondent sdělí bude důsledně anonymizováno a získané informace budou důvěrné. Na začátku rozhovoru samého zopakujeme otázku ověřující souhlas respondenta s účastí na rozhovoru a jeho natáčením a po zapnutí diktafonu si obé nahrajeme ještě jednou do záznamu rozhovoru.

Časové omezení vedené rozhovory nemají, ale má se za to, že jedna hodina je dostačující pro jeden rozhovor. Hodina stačí na navázání vztahu tazatel – dotazovaný a zároveň je dostatečně krátká, aby byl rozhovor příjemný pro oba (či více) aktéry.

Čas a místo rozhovoru hraje v kvalitě zachycených dat někdy nemalou roli. Autoři Crang a Cook (2009, 60–89) si všímají okolností, za nichž jejich kolegové vedli rozhovory a jak tyto ovlivnily výsledky jejich práce. Poukazují na skutečnost, že např. ženy se zdráhají vést rozhovor s cizím mužem – výzkumníkem – ve své domácnosti (např. při výzkumu se slepými lidmi se nedařilo do výběrového souboru zapojit dostatečné množství žen, protože rozhovor realizovali právě muži). To samozřejmě může významně zkreslit výsledky výzkumu.

Kompromisem vhodného prostředí může být pro výzkumníka a dotazovaného vedení rozhovoru na veřejném místě, kde se mísí pracovní život se zábavou. Takové prostředí může poskytnout dostatek uvolněné atmosféry pro tazatele i dotazovaného, ale také pocit bezpečí, když unikneme z budovy svého zaměstnavatele a současně nejsme rušeni dalšími členy domácnosti. Rozhovor můžeme vést i při procházce městem, parkem apod. Nemusíme také s dotazovaným v dnešní době plné digitálních technologií být na jednom místě. Můžeme rozhovor vést i přes hranice země nebo s lidmi na druhé straně světa prostřednictvím e-mailu, chatu nebo messengeru nebo prostřednictvím dalších komunikačních technologií.

Pro polostrukturovaný i nestrukturovaný rozhovor je třeba, zvláště pokud jde o rozhovor jednorázového charakteru mít připraveny otázky, či témata, na něž se chceme zeptat a která odpovídají vytyčeným cílům rozhovoru. Seznam tematických okruhů a otázek pak můžeme využívat v libovolném tzv. situačním pořadí.

K zapamatování

Ať již je výzkumník zkušený, či vede první rozhovor, měl by pamatovat na to, že by se měl představit, potvrdit si s respondentem téma rozhovoru a časovou dotaci, objasnit, proč s dotazovaným chce rozhovor vést, vyměnit pár slov, zažertovat, aby odlehčil atmosféru, a konečně na začátku pořizování záznamu se dotazované osoby zeptat, zda souhlasí se zaznamenáním rozhovoru.

V úvodních několika minutách rozhovoru, by mělo být respondentovi jasné, že tazatel je vlídná, akceptující a zvídavá (ne zvědavá) osoba, která chce slyšet jeho vyprávění nebo svědectví se zájmem. Začínáme otázkami obecného charakteru, až v průběhu rozhovoru pak pokračujeme otázkami exploračními či explanačními, které můžeme uvodit slůvky: Proč…? Co si myslíte…? Jak to souvisí…? apod. Švaříček a Šeďová (2007, 163–170) pro otázky badatele vytvářejí rozsáhlou typologii, přičemž ty otázky, které mají tvořit jádro rozhovoru označují za hlavní. Tyto by měly mít deskriptivní povahu, tedy být uvozeny slovy: Co…? případně Jak…? A to proto, že výzkumník nemá pro zkoumaný jev přejímat vysvětlení respondenta, ale hledat jeho zdůvodnění skrze důkladnou analýzu dat až při vyhodnocení výzkumu.

Neboť na rozhovor máme většinou vyměřen určitý čas a respondenti si často nemohou na některé události v daném časovém limitu rozpomenout nebo výzkumníka napadají další otázky, na něž již nezbývá čas, případně při rozhovoru atmosféra nebyla dostatečně uvolněná, rozhovor mohl být pro jeho aktéry až příliš vyčerpávající, někdy je nezbytné či dokonce vhodné s respondentem smluvit ještě další setkání a v rozhovoru pokračovat.

Rozhovory, které vedeme při prvním setkání, mohou být povrchní a máme-li omezenu dobu na příběhy, které nám chce respondent povídat, pak mnohdy ani nedochází k jejich porozumění. Alternativou k této formě dotazování jsou tzv. sériové rozhovory. Tyto zahrnují řadu rozhovorů se stejnými lidmi v průběhu delšího času. Jejich cíle jsou obvykle komplikovanější než u dílčích jednorázových rozhovorů. Častokrát se jejich prostřednictvím snažíme zaznamenat komplikovanější svědectví nebo respondenta velmi dobře poznat, sledovat jeho životní peripetie ve vztahu k výzkumným cílům. Pomocí řady opakovaných interakcí s respondenty dosáhneme neformálních rozhovorů, uvolněné atmosféry a otevřenosti a jsme schopni lépe navodit atmosféru vzájemného respektu a důvěry, což přispěje jistě ke kvalitě zachycených dat. Sériové rozhovory nám pomohou zkoumané fenomény pochopit do hloubky nikoli jen co do šíře probírané tématiky. Mohou nám tedy poskytnou informace, které jsou často unikátní a nenahraditelné.

Přes určitou neformálnost rozhovorů, uvolněnou atmosféru a otevřenost bychom se měli vyhnout tomu, abychom dotazovanému poskytli zpětnou vazbu ve formě vlastního soudu o probírané události nebo jej seznamovali s vlastními přesvědčeními a hodnotami. Pokud jsme respondentem na tyto tázáni, měli bychom z dané situace umět „vybruslit“, a sice např. řekneme, že jsme zde, abychom se něco dozvěděli, a ne vynášeli vlastní soudy, že situaci nemůžeme posoudit, protože o ní nemáme dostatek informací apod. Případně, pokud je tazatel požádán o názor, měl by otázku přejít úsměvem a poznamenat, že jeho prací je názory získávat, ne je mít či zastávat (Crang, Cook, 2009, 70–80).

Další formou vedení rozhovoru je jeho rozšíření o více účastníků. Často se tak nemusí stát jen z vůle výzkumníka, ale při vedení rozhovoru se prostě např. v pracovním kolektivu kolegové přidají apod. Nicméně ve většině případů bychom měli vědět, zda budeme vést rozhovor s dotazovaným individuálně nebo skupinově. Rozhovory vedené výzkumníkem s více účastníky se dělí na skupinové rozhovory a ohniskové skupiny (focus group). Rozlišit metody obou často není snadné, např. Hendl (2017, 85) je vůbec nerozlišuje.

Definice

„Ohnisková skupina představuje výzkumnou metodu, pomocí které získáváme data za využití skupinových interakcí, které samovolně vznikají a probíhají v debatě na předem určené téma“ (Sedláček, 2007, 185).

Zatímco pod skupinovým rozhovorem někteří badatelé (Sedláček, Švaříček, Šeďová, Miovský aj.) vidí metodu, při níž se provádí strukturované interview s více než třemi osobami najednou, přičemž se ale nepracuje se vzájemnou skupinovou interakcí, ale dodržuje se s dotazovanými model otázka – odpověď.

Pro zájemce

Při skupinovém rozhovoru získáme nestrukturovaná data o průběhu dění ve skupině a o obsahu diskuse v ní. Tazatel, často v tomto případě označovaný za „moderátora“ dané diskuse, tuto řídí podle připraveného návodu a probírá nejčastěji otázky a témata jako při polostrukturovaném rozhovoru. „Jedná se o pečlivě připravenou diskusi, která se opírá o výhody skupinové dynamiky, aby se efektivním způsobem získalo bohaté množství informací. […] Typicky má skupina homogenní složení, aby se podporovala skupinová dynamika. Lidé se ve skupině lépe cítí, jestliže jsou spolu s podobnými jedinci. Pokud jsou ve skupině respondenti s rozdílnými zkušenostmi, je výhodnější, jestliže jsou podobného věku, stejného pohlaví nebo stejné etnicity. Obvykle se volí rozsah skupiny 6–12 osob. Menší skupiny nemusí generovat dostatek interakcí, protože její členové necítí přiměřené pohodlí k vyslovení vlastních názorů“ (Hendl, Remr, 2017, 85). Moderátor nebo moderátoři skupiny (jejich role je často náročná, tak bývá obvyklé, že si výzkumník sebou přibere do týmu spolupracovníka), hrají kritickou roli v tomto typu vedení rozhovoru. Moderátor by měl být s to zapojit do diskuse všechny členy skupiny, sledovat různorodost témat a vést či navracet rozhovor k hlavní linii – zvolenému tématu – případně korigovat citlivá témata.

„Mezi výhody patří okolnost, že ve skupině dochází ke stimulaci procesů, které vedou k odhalení důležitých skupinových představ, jež mohou v individuálních rozhovorech zůstat neodhaleny. Skupina vytváří prostředí pro lepší odhalení dynamických emocionálních procesů, které ve velké míře určují chování účastníků. Fokusová (ohnisková) skupina nebo skupinové interview přispívá při sestavování dotazníku k jeho validitě. Otázky v dotazníku se často vytvářejí pouze z perspektivy výzkumníka. Použitím informací ze skupinového interview se zvyšuje pravděpodobnost, že budou navrženy vhodnější otázky“ (Hendl, Remr, 2017, 86).

Přepis rozhovorů by měl následovat co možná nejdříve po jejich pořízení. Záznam rozhovoru může narušit celá řada faktorů. Ideální místo pro rozhovor často nemusí být ideální pro nahrávání z hlediska akustického.

„Přepis je činnost velmi snadná, o to více časově náročná“ (Švaříček, Šeďová, 2007, 181). Badatelé se shodují na tom, že deset min rozhovoru přepisujeme až hodinu čistého času. Důležité je si být vědomi toho, že máme přepisovat rozhovor i s tím, co nebylo vyřčeno, tedy např. zaznamenat pauzy ve vyprávění apod. Doporučujeme přepsat vše, co máme zaznamenáno, včetně emocí (smích, pláč, důraz na vyřčené aj.) a důvodů případného přerušení záznamu apod. Metodologové uvádějí, že analýza dat začíná již přepisem rozhovorů. Abychom s ní mohli pokročit, je potřeba mít přepsány celé rozhovory, data totiž vyžadují pro další práci s nimi vizualizaci. Proto si postup analýzy necháme až na další kapitolu.

Narativní analýza

V posledních letech se narativy, tedy příběhy, a jejich analýzy dostávají stále více do centra zájmu odborné veřejnosti (text o narativní analýze dříve uveřejněn in Preissová Krejčí, 2013). Svět, a to nejen akademický, prahne spíše po tom, jak vědu prodat, zpopularizovat, zpřístupnit, než po řešení problémů a po objektivitě ve vědeckém bádání. Příběh se dobře prodává v umění, příběh se dobře prodává v politice. Tak proč jej nevyužít i ve vědecké metodologii? Netřeba hledat ve vyprávění přemíru závazných, pravdivých svědectví, spíše je důležité popsat a zdůvodnit, proč příběh, bez ohledu na jeho vztah k realitě, můžeme považovat a považujeme za hodnotný. Snad proto se narativní analýza stala legitimní vědeckou metodou hned v několika sociálních vědách: historii, sociologii, antropologii či etnografii a psychologii.

Teoretický rámec

Narace se stala trendem, moderním přístupem, který volí stále více badatelů, a to jak v sociálních vědách, tak například v lingvistice. Ve skutečnosti se však jedná o staré téma, jež můžeme vystopovat už od antiky, například v Aristotelově díle Poetika. Současné oživení zájmu o roli vyprávění v různých dimenzích společenského života souvisí s jeho uznáním jako důležitého sociálního fenoménu (Bauer, Gaskell, 2000, 57). Vyprávění je přítomno vždy a všude, ve všech společnostech. Počátky vyprávění se překrývají s počátky historie lidstva, lidé nejsou a nikdy nebyli bez vyprávění. Všechny společenské vrstvy, všechny sociální skupiny mají své příběhy. Vyprávění je globálním fenoménem, je transhistorické i transkulturní. Život a vyprávění jdou ruku v ruce (Franzosi, 1998, 517).

Příběhy, předávané nejčastěji formou vyprávění, rozšiřují ve společenských vědách paletu výzkumných metod. Užití vyprávění jako výzkumné či popisné metody (metody zprostředkovávající informace od probanda k výzkumnému pracovníkovi) proniká do mnoha vědních oblastí. Vyprávění lze považovat za diskurzivní formu předávání poznatků. S vyprávěním se můžeme setkat v historických vědách, ale vyprávěním životního či společenského příběhu byli osloveni rovněž literární teoretici a lingvisté (zejména strukturalisté, u nás se česká literární věda analýzou vyprávění a poetiky zabývá od dvacátých let 20. století – např. Jan Mukařovský, Lubomír Doležel), filozofové (zejména představitelé postmoderní filozofie, např. Jean-François Lyotard, ale také zastánci hermeneutického přístupu, třeba Paul Ricœur), psychologové (tzv. narativní psychologie spojená např. se jménem Theodora R. Sarbina či Jeroma Brunera) i antropologové (např. strukturalistický antropolog Claude Lévi-Strauss nebo lingvistický antropolog Dell H. Hymes) (srov. Bauer a Gaskell, 2000, 57).

Přestože kvalitativní studie libovolně používají pojem narativ a narativní analýza, vymezení daných termínů nalezneme jen vzácně, jak nás upozorňují již Amia Lieblichová, Rivka Tuval-Mashiachová a Tamar Zilberová (1998, 2).

K zapamatování

Narativ můžeme vymezit jako diskurz, a sice takový, který popisuje souvislosti mezi událostmi, popisem se rozumí vyprávění. Za narativní výzkum pak můžeme považovat každou studii, jež užívá či analyzuje narativní materiál. Narativním materiálem mohou pro výzkumníka být jednak individuální životní příběhy získané například pomocí interview nebo skrze literární dílo, případně také terénní poznámky antropologa, který zapsal své vlastní pozorování jako příběh či formou osobních dopisů. Analýzou tohoto materiálu výzkumník získá poznatky, jež mohou vyvolat další otázky, mohou být využity v komparaci s dalším narativním materiálem, mohou osvětlit společenské jevy a jejich historický vývoj.

„Navržený model může sloužit k analýze širokého spektra narativů, od literárních děl k deníkům a písemným autobiografiím nebo životním příběhům získaným pomocí interview“ (Lieblich, Tuval-Mashiach, Zilber, 1998, s. 2–3).

Narativní analýza nám může poskytnout překvapivé vhledy a nové informace i z textů, u kterých bychom to neočekávali. Carlo Ginzburg dokázal vytáhnout nové informace z inkvizičních protokolů, o nichž se ostatní historici domnívali, že jsou dávno probádané. Takto se Ginzburg (podobně Richard van Dülmen, Peter Burke aj.) zasloužil v historických vědách o etablování historické antropologie.

Narativní analýza nám dokáže podat informace o duševním světě lidí, kteří příběh zaznamenali, aniž by si uvědomovali, že se v něm něco takového nachází. I z příběhu, jenž může být smyšlený, lze zjistit osudy anonymních lidí v podobných situacích (Franzosi, 1998, 547).

Definice

Russell H. Bernard (2002, 451) soudí, že „hlavním cílem narativní analýzy je objevit pravidelnosti v tom, jak lidé vyprávějí své příběhy nebo jak podávají své promluvy“.

V souladu s ním Roberto Franzosi tvrdí, že narativní analýza je rozbor a popis příběhu. Tento postup spočívá v hledání toho, co mají různé příběhy společné, jaké archetypy se v příbězích opakují (Franzosi, 1998).

Jednoduše řečeno, cílem narativní analýzy je preparace jakési nosné kostry vyprávění – popis základních událostí v jejich přirozeném logickém a chronologickém řádu. Jako příklad uvádí Franzosi (1998, 523) rozlišení sedmi základních charakterových rolí Vladimirem J. Proppem, představitelem ruského literárního formalismu, v ruských lidových příbězích: Zloduch, Dárce, Pomocník, Sužovaná osoba a její otec, Odesílatel, Hrdina a Falešný hrdina. Narativní analýza tak může sloužit k detekci strukturální podobnosti mezi příběhy, tedy například hledat, co mají společné, nebo čím jsou výjimečné.

Vyprávění je vždy ovlivněno interakcí probíhající mezi vypravěčem a posluchačem, dotazovaným a tazatelem, jakož i dalšími kontextuálními faktory. Lingvistický antropolog Dell Hymes zavedl do antropologie model sloužící k rozlišení a označení jednotlivých složek jazykové interakce, nazvaný SPEAKING (Pokorný, 2010, 304). Hymesův model stanovuje osm faktorů, jež mají vliv na mezilidskou komunikaci:

situaci (situation) ve smyslu umístění vzájemné interakce a podoby scény,

účastníky komunikace (participants), a to nejen mluvčího, ale také adresáta, posluchače, mediátora apod.,

cíle (ends), tj. osobní záměry mluvčího a výsledek komunikace,

postup (act sequence) zahrnující obsah a formu sdělení,

klíč, respektive tón (key), pod kterým rozumí „ducha“ výpovědi, například ironie, sarkasmus,

nástroje (instrumentalities) ve smyslu použitého média a formy řeči,

normy (norms) ve vztahu k interakci a interpretaci, zahrnují sdílené znalosti a předpoklady,

žánr (genre) jako zvolený druh řeči.

Metoda analýzy příběhu podle Hymese vyžaduje přeskakovat tam a zpět mezi obsahem a formou, mezi organizací na úrovni celého příběhu a na úrovni drobných detailů jednotlivých řádků v jediném verši, nebo dokonce na úrovni slov na jednom řádku. Pozvolna se pak vynořuje analýza, jež odráží analytikovo porozumění širším narativním tradicím, ale také jednotlivým narátorům (Bernard, 2002, 452).

Lyotard (1993, 119) upozorňuje na popisy antropologů či etnografů, které se shodují v tom, že při formulaci tradičního vědění přetrvává narativní forma. V tzv. narativním vědění spatřoval alternativu tzv. instrumentální koncepce vědění v nejvyvinutějších společnostech. Lyotard vysvětluje, že pod pojmem vědění rozumí nejen vědu či obecněji poznání, ale, podobně jako Hymes, i se souborem výpovědí se pojící společenské představy o dovednostech, správném chování, umění naslouchat atd.

Narativní forma vědění, již charakterizuje především vyprávění, hraje klíčovou roli ve formování diskurzu ve společnosti. „Především, tyto lidové historky přímo vyprávějí o tom, co lze označit jako pozitivní nebo negativní formy vzdělání, tzn. o úspěších či nezdarech, v něž vyúsťuje úsilí hrdinů, a tyto úspěchy nebo nezdary buď dávají příslušnou legitimitu institucím dané společnosti (funkce mýtů), nebo představují pozitivní či negativní modely (šťastné nebo nešťastné hrdiny) integrace do existujících institucí (legendy, pohádky)“ (Lyotard, 1993, 121). Narativní forma vědění také na rozdíl od vyvinutých forem diskurzu vědění připouští přirozenou pluralitu jazykových her. Důležitou vlastností je též jejich dějinná perspektiva. Ne nadarmo mají vypravěči příběhů v tradičních společnostech tendenci upozorňovat na stáří příběhu (toto je příběh, který jsem slýchal od svého otce, apod.), kdy vypravěč poukazuje na fakt, že byl sám adresátem původního vyprávění a nyní jej reprodukuje dál. Tuto skutečnost Lyotard výstižně označuje za „narativní pozici“ (adresant, adresát, hrdina), v níž dílčí pozice – role – jsou v průběhu dějin zastupitelné jednou osobou: vypravěčem, jenž byl podle vzoru otců dříve posluchačem a který se zároveň vnitřně ztotožňuje s rolí hrdiny příběhu.

Narativní vědění podle Lyotarda velmi tvrdě ilustruje pragmatiku vědění obecně. „Dovoluje jasně vidět, jak tradice vyprávěných příběhů je zároveň i tradicí kritérií, jež definují trojí kompetenci, vědění o tom, co se má říci, jak se má naslouchat a co se má správně dělat, tedy tři dovednosti, jimiž se realizují vztahy společenství k sobě samému a ke svému okolí. To, co se předává spolu s vyprávěnými příběhy, je soubor pragmatických pravidel, který vytváří společenskou vazbu“ (Lyotard, 1993, 125). Příběhy přitom vůbec nemusí odpovídat pravdě. V příběhu udávaná pravidla hry (pozitivní či negativní hodnocení určitého chování) však díky pravidelnosti vyprávění a metrickému opakování definují, co se v dané kultuře má po právu říkat a dělat. A jako součást kultury jsou tím i tyto příběhy současně samy legitimizovány (Lyotard, 1993, 125).

Pro zájemce

Jaký je vztah mezi narativitou a realitou? Co nám příběhy říkají? Vyprávění je svým způsobem univerzální formou sdělování příběhů, avšak jakým způsobem reprezentuje realitu? Jaký je vztah mezi diskurzem, v němž vypravěč žije, a světem za ním? Můžeme považovat každý příběh za dobrý popis toho, co se děje nebo dělo? Můžeme každého vypravěče a jeho příběhy považovat v rámci věrohodnosti za rovnocenné, a tedy stejně validní? (Bauer, Gaskell, 2000, 71). A jakou roli v genezi událostí mají příběhy samotné – velká i malá vyprávění? Ať již jde o zažitá či přejímaná vyprávění, v rámci primární nebo sekundární socializace, národní historie, náboženství, ideologie?

Otázka validity je stěžejní otázkou filozofie vědy, respektive filozofie samé. Pokusy o to, jak se dobrat pravdivého poznání, se vyskytovaly už v novověké filozofii. Tehdy byly položeny základy vědecké metody, jejíž kritéria by neměl opomenout žádný badatel ani dnes. Připomeňme slovy Francise Bacona, že „k dosažení cíle je zapotřebí správné metody, a abychom dospěli k této metodě, musíme učinit dva kroky: očistit myšlení od všech předsudků a tradovaných omylů a znát a používat správný způsob myšlení a bádání“ (Störig, 1995, 222). Bacon nazýval tyto předsudky, přeludy či iluze jako „idoly“, které vymezil celkem čtyři: idoly rodu, idoly jeskyně, idoly tržiště a idoly divadla. Očištění rozumu od těchto idolů je pouze počátek vědeckého postupu. Tou druhou a podstatnější částí je získání nových zdrojů poznání, a sice z přírody samé. Empirie nás vede pomocí induktivních myšlenkových operací a následných generalizací k systematizaci poznatků – k pravému poznání. Přestože byla induktivní metoda empirismu kritizována již Davidem Humem nebo později například Willardem van Ormanem Quinem a překonána či nahrazena jinými vědeckými postupy, Roman Švaříček a Klára Šeďová (2007, 222–223) uvádějí, že s metodou indukce je stále třeba počítat, neboť je jednou z obecných strategií kvalitativní analýzy. Právě díky ní lze v otevřeném kódování, které je pro narativní analýzu zásadní technikou analýzy a interpretace dat, postoupit od kódů ke kategoriím, a tedy k prvnímu zpracování nasbíraných dat, bez něhož by nebyla možná jejich interpretace. „Jde o techniku naprosto induktivní. Pojmy a kategorie jsou vytvářeny na základě materiálu. Tak dochází k tvorbě něčeho nového, v mnoha případech nepředpokládaného a překvapujícího.“

Od doby, kdy se věda snažila vymezit vůči ostatním oborům lidské činnosti předně formováním vědecké metody a vědeckého vysvětlení, uplynulo hodně času, nebudeme jej popisovat v závislosti na změnu pohledu na vědecké poznání a jeho hranice, jak činí například Jan Hendl (2005, 65–101) při popisu historie kvalitativního výzkumu, připomeneme pouze, že na filozofii vědy, a tedy i současnou podobu kvalitativního výzkumu měl postupně vliv především pragmatismus, symbolický interakcionismus, fenomenologie a zejména konstruktivismus. Z výše popsaného plyne, že indukce je v jistém smyslu veliké zjednodušení poznávacího aktu novověké filozofie a metodologie, jež reagovalo v historickém kontextu na středověkou filozofii a její metodu (scholastickou dedukci užívanou v disputacích, v nichž arbitrem pravdy bylo Písmo).

Pod vlivem teorie o konstrukci sociální skutečnosti se rozvíjely metody diskurzní analýzy, analýzy dokumentů a rozhovorů. Konstruktivisté berou za svůj výchozí předpoklad, že realita je specificky a lokálně konstruovaná a po formální i obsahové stránce závislá na individuální osobě nebo skupině lidí. Svět, v němž žijeme, je v mnoha směrech lidskou konstrukcí, všechny aspekty našich znalostí o tomto světě nesou punc toho, že jsou námi konstruované (srov. Hendl, 2005, 95). Pod vlivem symbolického interakcionismu, který zaměřil pole výzkumu na tzv. emickou perspektivu, se pak rozvíjely metody interpretace formou kódování, narativní analýzou a hermeneutickými postupy. Symbolický interakcionismus vytvořil ve třicátých letech 20. století George Herbert Mead, dále jej rozvíjel Herbert Blumer, oba čerpali z pragmatismu a přikláněli se k behaviorismu (více viz Hendl, 2005, 84). Podle této teorie je chování člověka určeno především subjektivními významy, jež lidé přikládají objektům, osobám a situacím. „Člověk žije v symbolickém světě. Jeho jednání se řídí podle symbolů. Znalost významů symbolů člověk získává v procesu socializace a učení se rolím. Sociální interakcí získává zkušenosti, jak s těmito symboly zacházet. Symboly mají pro člověka jak osobní, tak sociálně obecný a závazný význam.“ Člověk se tak, pro jeho zastánce, stává sociální, symbolickou a mentální bytostí, ne jednoduše fyzickou entitou, jak tvrdí Hendl. A tak se v kvalitativním výzkumu, jeho metodě i cílech, odráží soudobý odstup od pozitivistické perspektivy, která vycházela právě z anglického a posléze kontinentálního osvícenství 16. a 17. století. Narativní výzkum této historické perspektivě podléhá také, ať již nabýváním stále většího významu v kvalitativním výzkumu jako takovém, nebo přitažlivým zaměřením jednak na emickou perspektivu – vnitřní svět zkoumaného (probanda) a jeho interakce s okolím, jednak na historickou perspektivu – proměnu jedince v různých rolích v průběhu jednotlivých okamžiků jeho života.

Narativní přístup zachází vždy s realitou nějak konstruovanou. Ideologie „obrázkování“, jak uvádíme výše, která pracovala ve vědeckém poznání s pravdou s velkým P, byla nahrazena uvědoměním si nemožnosti dosažení korespondence našich představ s realitou. Prostřednictvím této konstrukce reality dáváme životu a našim zkušenostem význam, narativní organizací dostává život tvar, řád, směřování a smysl. Život je jednak tvarován, jednak interpretován (Chrz, 2007, 7), a to skrze porozumění symbolům, díky nimž se orientujeme v tomto světě. Nicméně nemůžeme se vyhnout jakési základní odpovědnosti vědce, odpovědnosti, která opět bude nastolovat a nastoluje otázku verifikace našich tvrzení. A právě tato, jak bude pojednáno níže, je pro kvalitativní výzkum obecně a pro narativní analýzu zvlášť nesmírně palčivá.

Postmoderna na fenomén vyprávění a vztah mezi příběhem a realitou zaměřila svou pozornost prostřednictvím nejednoho svého příznivce, ať již šlo o Lyotarda, Richarda Rortyho, Wolfganga Welsche či lingvistu a jazykovědce, literáta Umberta Eca. Skrze její kritický přínos můžeme dnes směle připustit, že narativy, ať chceme či ne, jsou součástí běžného života, edukace, rodinné anamnézy, sdílené určitou skupinou lidí (ať už se jedná o kulturní, etnické nebo náboženské skupiny apod.), prostě jsou důležitou součástí socializace každého lidského jedince. Nezbývá nám než věřit, že příběhy, které spolutvoří naši orientaci v tomto světě, jsou založeny na pravdivé interpretaci, že jsou pravdivým jádrem diskurzu našeho života. Tato víra často bývá zdrojem dalších vyprávění, jež nás varují před přílišným podléháním zjednodušeným interpretacím světa a života, stává se dokonce v postmoderním umění smělým tématem, které proniká do literárních příběhů, ať už je jejich autorem Eco nebo Foucault, a na základě všeobecně přijímaného uvědomění potřebnosti jejich kritické reflexe přijímání interpretace událostí vznikají postmoderně motivované části populárního umění jako seriály Star Trek či Akta X, jejichž základní požadavek na spotřebitele – diváka – je formován do sloganu: „Chci věřit!“

Postup narativní analýzy

Ke sběru materiálu pro narativní analýzu lze využít různé techniky, nejčastěji se jedná o uskutečnění narativního rozhovoru. Obecně platí, že výzkumník má zasahovat do vyprávění narátora co nejméně, nevnucovat příběhu svou vlastní strukturu, naopak ponechat prostor pro vytvoření spontánní strukturace vypravěčem. V narativním výzkumu obvykle neexistují apriorní předpoklady. Specifické směřování studie se vynořuje teprve při čtení shromážděného materiálu a teprve poté výzkumník formuluje hypotézy (srov. Lieblich, Tuval-Mashiach, Zilber, 1998, 10).

Když máme narativní materiál sesbírán, práce výzkumníka nekončí, spíše bychom mohli říci, že teprve začíná. Pro analýzu dat je nejvhodnější mít je k dispozici ve formě textu, tzn. pokud jsme materiál získali prostřednictvím rozhovorů, pak tyto přepsat. V tom bývá někdy spatřována výhoda (zejména časová) od začátku psaných/tištěných dokumentů (dopisy, deníky, literární díla, novinové články apod.), je však třeba si uvědomit i jistou nevýhodu, a sice že jako badatel nejsem obvykle přítomen vzniku těchto materiálů, na rozdíl od interview, jehož jsem přímým účastníkem, neboť vyprávění narátora je mou přítomnosti zcela jistě ovlivněno.

Jak uvádí Chrz (2007, 9), rekonstrukce příběhu začíná v rámci narativního rozhovoru již jeho spolukonstrukcí. Připomeňme, že realitu nelze považovat za univerzální a neměnnou, ale naopak za neustále konstruovanou a redefinovanou v procesu sociální interakce, a s tímto vědomím k narativní analýze také přistupujeme (více Švaříček, Šeďová, 2007, 209).

Přestože většina narativních studií je prováděna s menším množstvím osob, než bývá obvyklé v jiných typech výzkumů, je množství získaných dat obrovské. Kvantita shromážděného materiálu poskytuje na jedné straně nespornou výhodu, na druhé straně však komplikuje, především co do časové náročnosti, jeho interpretaci (Lieblich, Tuval-Mashiach, Zilber, 1998, 9). Úkolem výzkumníka totiž není pouze poukázat na zajímavosti nasbíraných surových dat, ale zejména materiál podrobit systematické analýze a interpretaci (srov. Švaříček, Šeďová, 2007, 207).

Pod narativním přístupem mnozí badatelé rozumějí takový přístup, v němž se vzdávají snahy o pravdivý popis reality. Příběh je analyzován jako společenská interakce, v první fázi tedy nezkoumáme jeho věrohodnost, ale narátorovu interpretaci skutečnosti i vlastní identity (více viz Švaříček, Šeďová, 2007, 208). Toto tvrzení ovšem nesmí být vnímáno tak, že výzkumník nebude seznámen s teoretickými východisky výzkumu, zejména v případě využití narativního přístupu v historických vědách, kdy je třeba začlenit daný příběhu do dějinného vývoje a komparovat s ověřenými historickými fakty.

Interpretace neznamená absolutní svobodu pro spekulace. Interpretační rozhodnutí nejsou, pokud je výzkum realizován správně, „divoká“, jelikož musí být ospravedlnitelná (srov. Lieblich, Tuval-Mashiach, Zilber, 1998, 10). Ačkoli se jako badatelé při narativní analýze prvoplánově neptáme po pravdivém popisu reality, v naší analýze musí být tento popis implicitně obsažen, jednoduše proto, že žádné vědecké teorii nikdy neprospělo, byla-li stavěna na děravých či imaginárních základech. Byť pod termíny „pravda“ a „pravdivé“ již stěží budeme hledat korespondenci našich myšlenkových reprezentací přenesených do narativních konstrukcí s realitou (čili shodu věci s rozumem), jistou míru zdůvodnitelnosti našich tvrzení je nutné zachovat, a to nejen ve světě vědy.

Ve výzkumné zprávě bychom měli popsat, proč narátor uvádí daná fakta, ale také zda jsou tato fakta pravdivá, nebo nakolik jsou zdůvodnitelná, tedy posoudit hodnověrnost jeho vyprávění. Uveďme si to na příkladu holocaustu. V takovém případě se můžeme setkat s vyprávěním, v němž narátor popírá existenci plynových komor či obecně vyhlazovacích táborů za druhé světové války. Teprve saturací vzorku, tj. skrze poznání, jak tomu ve skutečnosti bylo, dodáním historického kontextu, lze dospět k validním výsledkům výzkumu, tedy zpětně můžeme určit důvody a formu sdělení narátora.

Před započetím analýzy před námi leží, obrazně řečeno, neuklizená spíž (hromada nesetříděných dat), abychom se v ní dobře orientovali, je třeba ji uspořádat podle nějakého klíče – označit kořenky podle jednotlivých druhů koření a všechny je zařadit do jedné police atd. (tzn. data setřídit, kategorizovat, přiřadit k sobě). Při tomto procesu nezbytně dochází k redukci dat (tj. suroviny, které nepoužíváme denně, sice nevyhodíme, ale zasuneme je do zadní části poličky).

Možností, jak se dá narativní materiál roztřídit a analyzovat, je bezpočet. Můžeme se zaměřit například na obsah, strukturu příběhu, jazykový styl, emoční vyznění, motivy, postoje a víru narátora, kognitivní schopnosti (srov. Lieblich, Tuval-Mashiach, Zilber, 1998, 9). Lieblichová, Tuval-Mashiachová a Zilberová (1998, 13–18) rozlišují čtyři základní přístupy ke čtení příběhů:

Celostní obsahový (holistic-content) přístup se zabývá celým životním příběhem jedince z hlediska obsahu a jednotlivé části příběhu analyzuje ve vztahu k ostatním částem vyprávění. Tento typ čtení bývá využíván u případových studií.

Celostní formální (holistic-form) způsob čtení klade důraz nikoli na obsah, ale na formální aspekty, na strukturu celého příběhu, zabývá se žánrem a způsobem vyprávění (komedie versus tragédie, retrospektivní versus lineární vyprávění), výzkumník hledá pointu příběhu, která může být nalezena pomocí analýzy zápletky. Tento způsob nejvíce odpovídá narativnímu přístupu v psychoterapii, kdy mohou být jedinci na základě svých životních příběhů navedení k tomu, aby změnili pohled na svou roli v tomto příběhu.

Dílčí obsahový (categorical-content) přístup splývá s postupy obsahové analýzy. V rámci tohoto přístupu jsou definovány kategorie, do nichž jsou data roztříděna a shromážděna.

Dílčí formální (categorical-form) přístup ke čtení narativního materiálu spočívá v zaměření se na specifické znaky formální podoby textu, tj. lingvistické znaky, stylistiku, užití metafor, frekvenci daných slov, ale také časový řád, kauzalitu apod.

Průvodce studiem

Obecně bychom mohli říci, že výzkumník musí při narativní analýze věnovat svou pozornost jednak tomu, CO se říká (obsahová stránka), jednak tomu, JAK se to říká (formální stránka). Při interpretaci textu pak nejvíce převažuje otázka, PROČ se to říká.

Interpretace dat spočívající ve snaze odhalit skryté významy, na rozdíl od analýzy, datový materiál rozšiřuje. „S jistou dávkou zjednodušení lze říci, že v konečném důsledku jsou původní texty redukovány na klíčová tvrzení a zároveň rozšířeny o interpretaci, kterou do nich (výzkumník, pozn. aut.) vkládá“ (Švaříček, Šeďová, 2007, 210).

Při zpracování příběhu je nutné udržovat „spojení mezi tvrzením a zdrojem dat“ (srov. Švaříček, Šeďová, 2007, 209). Výzkumník musí při své interpretaci vždy vztahovat daná tvrzení k jejich autorovi, byť vypovídají o někom jiném. Jak bylo uvedeno výše, vyprávění představuje pohled narátora na určité události, jevy nebo osoby, je jeho interpretací. Lze předpokládat, že na tytéž jevy, události a osoby bude jiný narátor pohlížet odlišným způsobem.

Chrz uvádí, že narativní výzkum se dá chápat jako převyprávění vyprávění, reinterpretaci interpretace, rekonstrukci konstrukce. Vyprávění je třeba interpretovat z hlediska významů, jež mu jednotlivý narátor připisuje, tedy zaměřit se na způsob narativní strukturace. Podle Chrze (2007, 9–15) lze definovat sedm základních kategorií narativní rekonstrukce, které jsou v mnohém podobné výše uvedeným faktorům komunikace stanovených Hymesem a jež napomáhají dalšímu postupu v procesu organizace a zpracování narativního materiálu:

Životní témata. Ve srovnání s následujícími kategoriemi obvykle vyžaduje poměrně malou míru naší interpretace, proto se doporučuje jí v rámci analýzy textu začít. Jedná se tedy o výchozí kategorii, kterou lze v příběhu ve většině případů snadno identifikovat. Tato kategorie sama o sobě ovšem nepostihuje podstatu příběhu, proto není možné u ní zůstat.

Ztvárnění jednání. Narátor se ve svém příběhu situuje do určitých pozic, narativní konstrukcí dává svému jednání smysl, zdůvodňuje jej a ospravedlňuje a současně přijímá za toto jednání jistou míru odpovědnosti.

Zápletky a figury. Vyprávění má určité směřování, tvoří jednotný celek, který má začátek, prostředek a konec, příběhu je vtiskován určitý tvar, mezi jednotlivými událostmi je spatřována souvislost. Ve vyprávění jsou obsaženy archetypy a figury.

Hodnoty a přesvědčení. Vypravěč ve svém příběhu ztvárňuje vlastní systém hodnot a přesvědčení, hodnotí, co je dobré, jak správně jednat apod. Tím, co příběh popohání, je „potíž“ (trouble), neboť teprve ve vztahu k ní dávají hodnoty smysl, když odpovídají na životní nesnáze a krize.

Obrazy sebe a druhých. Narátor ztvárňuje sám sebe jako jednu z postav příběhu, rozvrhuje se v prostoru a čase a současně ve vztahu k druhým lidem. Naše postava je přitom nositelem řady pozic (s různými záměry, přáními, hodnotami, přesvědčeními apod.), „sebeobraz“ je pluralitní a dialogický.

Reflexe a hledisko. Zkušenosti narátora jsou ve vyprávění ztvárněny skrze filtr vědomí (jde o to, jak a kým je skutečnost vnímána a prožívána), jenž vytváří určité hledisko (úhel pohledu), tedy kdo vypráví a kdo poslouchá nebo se pouze dívá.

Diskurzivní kontext. Vyprávění není jen „o něčem“, ale především „pro někoho“, vnášíme jej do interakcí s druhými a zpětně jsme my sami formováni jejich příběhem. Žijeme v prostoru bezpočtu vyprávění, které konstituují naši sociální, kulturní a historickou zkušenost.

Tato narativní rekonstrukce směřuje k postupnému vytvoření nosné kostry vyprávění, o níž jsme se zmínili výše, která by měla obsahovat základní, jednoduchý popis vytvořených kategorií a vztahů, jež jsme mezi nimi nalezli. Smyslem této kostry je formulovat klíčová tvrzení a vystihovat, co jsme vlastně objevili. Současně nám dobře poslouží jako osnova pro vytvoření výzkumné zprávy (srov. Švaříček, Šeďová, 2007, 239–240).

„Takto vzniklý text pak může pokračovat v dialogu, jímž začal, tj. vrátit se ke zkoumané osobě a vystavit se tak korekci a zpětné vazbě její interpretace“ (Chrz, 2007, 9). Narativní výzkum však nemůže požadovat opakování výsledků jako kritérium svého ověření, neboť každý příběh je jedinečný. Čtenáři se tak musí mnohem více spolehnout na svou vlastní moudrost a na dovednosti výzkumníka. Z textu by mělo být jasně rozlišitelné, kde končí data a kde začíná interpretace badatele, aby byla čtenáři dána možnost posoudit, zda učiněné závěry jsou důvěryhodné a spolehlivé (Švaříček, Šeďová, 2007, 246).

Rizika narativní analýzy aneb proč s ní vůbec začínat?

Narativní analýza má dva úhlavní nepřátele: možnost falzifikace a ambice výzkumného pracovníka. Možnost falzifikace je sice standardním atributem vědeckých tvrzení, ovšem předčasná či opakující se falzifikace značí u narace nedůvěryhodný zdroj informací, tj. nedůvěryhodnost narátora. Mnozí badatelé si myslí, že narace umožňuje pouze zkoumat formu sdělení a netřeba se zabývat jeho obsahem, který je tak jako tak neverifikovatelný (Švaříček, Šeďová, 2007, 209). V narativní analýze jde podle nich výhradně o důvody, proč narátor sděluje to, co sděluje, a jak to sděluje. Nicméně tento přístup je do značné míry alibistický, neboť pokud, byť z jiných zdrojů (např. datových) než z výpovědí narátora, nerozpoznáme alespoň na bázi zdůvodněné tvrditelnosti, nakolik narátor vypovídá subjektivně, pak nemůžeme ani identifikovat, proč tomu tak je, ani interpretovat formu sdělení (sarkasmus, ironie, emoce aj.).

Ambice výzkumného pracovníka vedou rozhovor s narátorem úspěšně tam, kde jej ten, kdo ho má jen zaznamenávat, chce mít, a to i nezáměrně, například ve snaze potvrdit či vyvrátit právě jednu hypotézu, kterou během přípravy na zaznamenání narativity nabyl.

Falzifikace může být odhalena již velmi brzy, a sice zaznamenáním rozporných tvrzení u narátorů či v biografii narátora před saturací vzorku. Saturace vzorku probandů nebo na nich závislých zdrojů dat výzkumným pracovníkem, třebaže by vzorek byl malý, je podmínkou ověření pracovních hypotéz, které vznikají už při zpracovávání prvních vstupních dat podléhajících narativní analýze, a konstrukce hypotéz nových, případně podmínkou konstrukce analýzy z dostupných zdrojů dat a posléze interpretace na naraci založeného výzkumu.

Právě fakt, že každý životní příběh je jedinečný, činí z jeho popisu, z vyprávění, individuální proces, který často sklouzává k nemožnosti ověření faktů, na nichž je příběh založen. Proto je narativita tak přitažlivá. Skýtá velký prostor pro nové popisy reprezentací skutečnosti, pro objevování nového tam, kde už jiné výzkumné metody selhaly. Nicméně při narativní analýze mnozí badatelé nepřekročí hranice zaznamenaného příběhu.

Za jádro této metody je třeba přijmout skutečnost, že vyvozovat hypotézy a interpretace plynoucí z nasbíraného materiálu (zdrojů), které je možné dále ověřovat, a generalizovat závěry výzkumu lze pouze tehdy, když se daný vzorec ve vyprávění – kostra příběhu či zachycené kategorie u narátorů – opakuje. Vyprávění se stávají hodnotnými, validními teprve saturací zvoleného reprezentativního vzorku. K saturaci vzorku můžeme dospět různě podle cíle a stanovené metody výzkumu. Jednak je možné naplnit vzorek narátory, jejichž výpovědi o určitých jevech se budou shodovat, nebo naopak lišit, jednak, a to je případem biografického výzkumu, pro nějž je užití narativní analýzy typické, lze k naplněnosti vzorku dospět doplněním narativního vyprávění o konkrétní biografický materiál (např. o sociální interakce, korespondenci, deníky, soudní dokumenty, osobní či veřejnou dokumentaci, cestovní zprávy, historický kontext) (srov. Hendl, 2005, 130–131).

Časová náročnost narativní analýzy a nedostatečná příprava výzkumného pracovníka často stojí v pozadí nedostatečné saturace vzorku narátorů, respektive zdrojů dat, a tedy za jednoduše falzifikovatelnými interpretacemi, případně generalizacemi výsledků výzkumu v budoucnu.

Opakování rozhovorů se stejným nebo obdobným okruhem narátorů může výše popsané nebezpečí do značné míry zmírnit. Asi nejznámějším příkladem tímto způsobem falzifikovaného výzkumu je výzkum Margaret Meadové na ostrově Samoa, jehož závěry vyvrátil Derek Freeman a publikoval v knize Margaret Mead and Samoa: The Making and Unmaking of an Anthropological Myth (1983).

Zda je či není vybraný vzorek reprezentativní a posléze saturovatelný, umožňuje výzkumníkovi odkrýt dostatečná teoretická příprava na výzkumné šetření. Právě v ní by měl každý výzkumník zůstat věrný podmínkám vytyčeným pro vědeckou metodu již při jejím vzniku novověkými filozofy, ať už představiteli empirismu (F. Bacon) nebo racionalismu (R. Descartes), a sice neopomenout základní kritéria vědeckého postupu.

Vědec se musí vyhnout ukvapenosti a zaujatosti, střežit se předsudků. Jeho úkolem je rozdělit každou z otázek na více částí, tzn. složité a komplexní problémy rozložit na jednotlivé části. Dodržovat myšlenkový postup od nejjednodušších objektů po nejsložitější a činit úplné výčty, aby nebylo možné nic opomenout, tj. zajistit úplnost systému (Descartes, 1947, 24). Jinými slovy, je třeba dodržet zásady vědecké metody, aby mohla být zvána vědeckou. Nechceme-li narativy nadále pojit pouze s literárním příběhem, uměleckým dílem obecně či náboženstvím, měli bychom respektovat její hranice jako metody interpretace dat ve výzkumu.

Úskalí narativní analýzy jsou rozsáhlá, ovšem jejich překonáním může výzkumník dosáhnout mnohem více než jinou metodou, a proto mnohá dobrodružství spojená s jejím užitím stojí za to podniknout.

Shrnutí kapitoly

V kapitole zaměřené na kvalitativní výzkumné metody jsme pojednali o hlavních způsobech sběru dat (pozorování, rozhovor), respektive o specifických kvalitativních designech výzkumu (etnografický/terénní výzkum, narativní výzkum). Poukázali jsme také na individuální charakteristiky kvalitativního přístupu s ohledem na cíle, sběr dat a částečně i analýzy a interpretace (zejména v případě narativní analýzy). Analýza a interpretace jsou však hlavním tématem až další kapitoly.

Otázky

Jaké známe druhy pozorování v empirickém výzkumu?

Co je podle antropologů cílem práce v terénu?

Charakterizujte jak se liší etický etnografický popis zkoumané reality od emického popisu.

Jak se nazývá rozhovor, který je veden s více účastníky?

Jak se nazývá rozhovor, který je veden na pokračování?

Odpovědi

Standardizované, nestandardizované, zúčastněné, nezúčastněné, otevřené a skryté.

Cílem terénních výzkumů v antropologii je přispět k rozšíření našich znalostí o různorodých formách lidského života, prohlubují naše chápání obecného stavu lidstva.

Emický přístup, je ten etnografický popis, který se snaží zachytit život tak, jak jej vnímají a popisují příslušníci zkoumané společnosti. Etický přístup, je ten, který do etnografického popisu vnáší analýzu pozorovaných jevů a jejich vysvětlení badatelem.

Skupinový rozhovor nebo rozhovor s ohniskovou skupinou.

Sériový rozhovor.

Zpracování kvalitativních dat

Rychlý náhled kapitoly

V této kapitole se budeme zabývat dalším krokem kvalitativního výzkumu, a sice zpracováním dat získaných kvalitativními metodami sběru dat. Prezentujeme zásady otevřeného kódování, coby základního analytického postupu užívaného v kvalitativním výzkumu, které může být užito samostatně nebo v kombinaci s axiálním a selektivním kódováním v rámci metodického postupu zakotvené teorie. Roztřídění kvalitativních dat do kódů totiž samo o sobě nestačí, je zapotřebí najít mezi nimi vztahy a souvislosti, popsat jejich vlastnosti a dimenze, abychom byli schopni určit centrální kategorii a vystavět kostru příběhu, která se stane hlavním podkladem pro interpretaci v rámci výzkumné zprávy.

Cíle kapitoly

Po prostudování této kapitoly byste měli být schopni:

uvést analytické techniky pro zpracování kvalitativních dat,

popsat jednotlivé kroky kódovacího procesu kvalitativních dat,

analyzovat kvalitativní data.

Čas potřebný ke studiu

2–3 hodiny

Klíčová slova kapitoly

Zakotvená teorie, otevřené kódování, axiální kódování, selektivní kódování.

Zakotvená teorie

Jednoho dne, po týdnech či měsících zapisování poznámek nejrůznorodějšího charakteru v terénu, nastává chvíle, kdy výzkumník (etnograf) musí započít s analýzou a syntézou toho, co zapsal. Konečným cílem jeho snažení je interpretace pozorované sociální reality budoucím čtenářům jeho práce. Ačkoliv na počátku se může cítit ztracen, je třeba myslet na to, že již poznámky zapisoval proto, aby byly jednoho dne čteny a analyzovány (Emerson, Fretz, Shaw, 2011, 171–199; Strauss, Corbinová, 1999).

V okamžiku, kdy máme nashromážděna data (přepisy rozhovorů, videozáznamy aj.) přistupujeme k jejich analýze a zhodnocení. Jednou z nejužívanějších metod analýzy dat je tzv. zakotvená teorie (Grounded Theory).

Definice

Jedná se o metodu induktivního odvozování teorie z procesu zkoumání jevu, který ji reprezentuje (Strauss, Corbinová, 1999).

V rámci metody zakotvené teorie lze zpracovávat data získaná různým způsobem (interview, studium dokumentů, pozorování aj.). Principy kvalitativní analýzy dat se obecně do značné míry shodují s metodou zakotvené teorie. Proto se seznámíme s jejich metodickým postupem, s obecnými principy platnými pro jakoukoliv kvalitativní analýzu právě na příkladu metody zakotvené teorie.

Postup analýzy má několik etap:

Otevřené kódování spočívá v identifikaci významových jednotek, konceptualizaci údajů (navrhování pojmů), kategorizaci dat a rozvíjení kategorií.

Axiální kódování znamená navrhování propojujících kategorií (příčiny, důsledky, intervenující podmínky, kontext, jednání / strategie).

Selektivní kódování spočívá v navržení centrální kategorie a konečné integraci teorie.

Kódování (v kontextu zakotvené teorie) znamená operace, pomocí nichž jsou zjištěné údaje (data) analyzovány, konceptualizovány a nově integrovány. V detailu se podívejme na jednotlivé fáze analýzy.

Otevřené kódování

Popíšeme si proces kódování a interpretace dat na příkladu zpracování terénního (etnografického) výzkumu. Etnograf si zaprvé přečte všechny své poznámky v celku, čímž absorbuje celý záznam své terénní zkušenosti a má možnost je doplnit, případně v nich odhalit významová vlákna, která dosud neviděl. Zadruhé zakomponuje do podrobného čtení poznámek také proces otevřeného kódování.

K zapamatování

Otevřené kódování je analytický proces, kdy výzkumník čte své terénní poznámky (deník, záznamy interview aj.) řádek po řádku a identifikuje v nich různorodá témata, myšlenky či otázky, které ze zápisu vyplývají.

Pročítání a kódování poznámek z terénu poskytuje etnografovi nové nápady, vize i souvislosti, které dosud neviděl. Kódy označujeme v textu nebo na jeho okraji významové jednotky, kterým přiřkneme specifický význam dle kódu, nálepky, který využijeme v textu vícekrát dle podobnosti jeho nositelů.

Terénní poznámky (deník, interview aj.) pečlivě čteme a již při čtení je začínáme třídit a členit na malé segmenty, které opíšeme slovem nebo frází, které tyto vystihují, identifikují, pojmenovávají. Toto kódování může být zapsáno na okraj textu nebo na samostatný list papíru nebo v „komentářích“ v programu na zpracování kvalitativních dat.

Při tomto kódování se výzkumník snaží zachytit všechny myšlenky a témata, které mu analyzovaný text poskytuje a čas na zpracování výzkumu dovolí. Především to dělá bez ohledu na to, zda dané kódy a budoucí kategorie směřují či nesměřují k jeho výchozím předpokladům. V otevřeném kódování se výzkumník snaží, aby generoval tolik kódů, kolik je možné, aniž by zvažoval jejich relevanci k tématu výzkumu nebo k předem stanoveným konceptům – teoretickému zaměření práce. Etnograf se také musí přenést přes strach z toho, že v terénu získaná a zaznamenaná data nic neobsahují (Emerson, Fretz, Shaw, 2011, 171–199).

Prvním krokem při analýze dat je jejich rozbití na určité segmenty tvořící významový celek, tzv. významové jednotky, které jsou dále konceptualizovány a analyzovány. Někteří autoři (např. Miovský, 2006, 228) tento proces odlišují od otevřeného kódování, jiní autoři (např. Švaříček, Šeďová, 2007, 211) jej naopak chápou jako jeho součást. „V rámci otevřeného kódování jsou tyto významové jednotky označovány pojmy (kódy), které již obsahují určitou míru konceptualizace, tj. vystižení podstaty označeného jevu. Ve výzkumu je důležité kódovat „řádek po řádku“, slovo od slova, tj. přepsané rozhovory dělit na segmenty a ty označovat jednotlivými pojmy“ (Gulová, 2013, 47).

„Domníváme se, že existuje poměrně univerzální a velmi efektivní způsob, jak nastartovat analýzu dat, a to skrze otevřené kódování“ (Švaříček, Šeďová, 2007, 211). Při prvním průchodu daty se tedy výzkumník snaží provést otevřené kódování. Nejprve analyzovaný text rozdělíme na jednotky – jednotkou může být slovo, sekvence slov, věta, odstavec – a každé takto vzniklé jednotce přidělíme kód, tedy jméno nebo označení. Autoři Strauss a Corbinová (1999) tento proces nazývají konceptualizací, kdy určitým jednotkám přidělíme jména, která je budou reprezentovat (Gulová, 2013, 50).

Je vhodné se k textu opakovaně vracet. Zaměřit kódovací proces na dílčí analyzovaná témata, která z textu vyplynou. Opětovné čtení a kódování terénních poznámek, deníku, zápisů interview aj. uvádí etnografa do nové role. Se záznamy je myšlenkově i emočně spojen, ale nyní si od nich vytváří odstup, a to mu umožňuje zaznamenané vidět v novém světle a nahlédnout nové souvislosti, které nebyly prvoplánově zřejmé. Výzkumník pokračuje v kódování a postupně se mu z textu vynořují zaznamenané fenomény, témata a obecnější kódy nově. Poznává kategorie, k nimž kódy směřují, kódy se začínají spojovat a integrovat do skupin, které může výzkumník dále analyzovat, a z nichž může vytvářet budoucí kategorie (viz dále kategorizace).

Výzkumníkovy koncepty, na nichž bude postavena jeho budoucí interpretace, a analytické kategorie, o něž se bude opírat, jsou implicitní již terénním poznámkám, jen čekají na to, aby se vynořily a byly objeveny a popsány etnografem. V této fázi výzkumu se nabízí řada možností, jak z procesu kódování a tvorby kategorií vytvořit ucelenou interpretaci výsledků terénního výzkumu. Výzkumníci oddaní metodám indukce směřují k různým fázím tvorby nových teorií pod vlivem metod „zakotvené teorie“, jiní připouští, že podrobná analýza a syntéza poznatků z terénních poznámek prostupuje všechny výzkumné fáze.

K zapamatování

Jak tedy začít s analyzováním terénních poznámek (deníků, interview aj.)? Pozorným čtením, otevřeným kódováním a formulací teoretických poznámek na okraj textu, které nás vedou ke kategoriím a novým konceptům, na jejichž základě můžeme zaznamenaná data interpretovat.

Výzkumný pracovník není omezen jednotlivými fázemi analýzy dat, spíše se pohybuje od čtení ke kódování a intenzivnímu zapisování nových konceptů a popisu kategorií a teoretických poznámek k opětovnému čtení a kódování, řečeno jinak, ze čtení vychází kódování a psaní poznámek, které směřují k opětovnému čtení a tvorbě dalších konceptů (Emerson, Fretz, Shaw, 2011).

Otevřené kódování je technika, která byla vyvinuta v rámci analytického aparátu zakotvené teorie (Strauss, Corbinová, 1999; Švaříček, Šeďová, 2007, 211). V současnosti již pro potřeby kódování a další analýzu kvalitativních dat často výzkumníkům slouží stále sofistikovanější počítačové programy, tyto často umožní vyhledat a třídit kódy a kategorie i jejich selekci a integraci. Avšak dosud nejčastěji užívanou technikou zpracování kvalitativního výzkumu zůstává „papír a tužka“.

Navzdory možnostem, které nám počítač dává, pouze etnograf vytváří, mění a rekonceptualizuje své primární interpretace a analýzy, a pro kvalitativní zpracování dat je podstatné vracet se k textu, znovu jej číst řádek po řádku a opakovaně zvažovat nové kódy a kategorie. Pouhé povrchní onálepkování dat štítky (kódy) často dovede výzkumníka do pasti prázdné interpretace, kdy jeho analýza nebude zrcadlit nic z toho, co mu terén poskytl.

K zapamatování

Kód prezentuje jméno, označení. Kód je slovo nebo krátká fráze, která nějakým způsobem vystihuje určitý typ a odlišuje jej od ostatních.

K formulaci kódů nám mohou posloužit návodné otázky:

Co? (O čem vypovídá? Co je tématem?)

Kdo? (O jaké osoby jde. V jakých rolích?)

Jak? (Které vlastnosti jevu jsou zmiňované, které zamlčované?)

Kdy? Jak dlouho? (trvání, čas)

Kde? (lokace, prostorové umístění)

Jak moc? Jak silně? (intenzita, vlastnosti jevů)

Proč? (příčiny)

Kvůli čemu? (záměry aktérů)

Pomocí čeho? (strategie vedoucí k cíli)

Kódy, jimiž označujeme jednotlivé jednotky, formujeme nejprve ad hoc. Jde o to vytvořit „nálepku“, která by co nejlépe odpovídala povaze našeho datového fragmentu ve vztahu ke zvolené výzkumné otázce. Výzkumná otázka tvoří pomyslné síto, jemuž segmenty – kódy přizpůsobujeme. Tentýž text tak může být okódován různě, pokud si zvolíme rozdílné výzkumné otázky (Švaříček, Šeďová, 2007, 214).

Za kódy můžeme zvolit např. i odborné termíny nebo naopak využít výrazy, které užívají sami respondenti (tzv. in vivo kódy). V některých případech je pak třeba kódovat nejen to, co bylo řečeno, ale také to, co bylo zamlčeno (Švaříček, Šeďová, 2007, 216).

Po celou dobu kódování musíme postupovat tak, abychom mohli pasáž označenou určitým kódem vždy zpětně vyhledat. Proto např. v analyzované textu číslujeme řádky, vytváříme seznam kódů a zároveň s kódováním si pořizujeme poznámky (mema) k obsahům jednotlivých kódů. (Srovnej Švaříček, Šeďová, 2007, 217).

Kódy vzešlé z otevřeného kódování, seskupujeme podle podobnosti nebo jiné vnitřní souvislosti. Začínáme budovat hierarchický systém – pod hlavičkou nově pojmenované kategorie slučujeme pojmy – kódy, které se zdají příslušet ke stejnému jevu (Švaříček, Šeďová, 2007). Proces otevřeného kódování odhaluje nejen kategorie, ale i jejich vlastnosti a dimenze. Strauss a Corbinová (1999, 48) doporučují při rozvíjení kategorií nejprve začít s jejich vlastnostmi a ty mohou být dále dimenzionalizovány (rozloženy na jednotlivé dimenze). „Vlastnosti jsou charakteristiky nebo znaky kategorie a dimenze reprezentují umístění vlastností na nějaké škále“ (Gulová, 2013, 47–50).

Jakmile máme vytvořený seznam kódů, je možné začít s jejich systematickou kategorizací. Nesystematicky a intuitivně jsme ji však prováděli již v průběhu kódování. Tedy desítky až stovky kódů, které vzešly z otevřeného kódování, přiřazujeme pod kategorie dle podobnosti nebo jiné vnější souvislosti (Švaříček, Šeďová, 2007, 221).

K zapamatování

Další fází otevřeného kódování je tzv. kategorizace, v jejímž průběhu jsou pojmy podle svého významu seskupovány do kategorií, respektive subkategorií, přičemž základem kategorií bývá určitý jev, který jsme identifikovali v průběhu kódování. Vytvořené kategorie jsou abstraktnější než pojmy.

Jde o to, že jednotlivé úryvky z dat nejprve podřazujeme různým kódům (k témuž kódu může spadat mnoho úryvků) a jednotlivé kódy pak podřazujeme různým kategoriím (k téže kategorii spadá mnoho kódů) (Švaříček, Šeďová, 2007, 221).

Když výzkumník ukončí proces kódování, vyvstanou mu z kódů zpravidla kategorie, které nemohl předvídat. Kategorie, které jeho původní předpokládaný koncept rozvádí originálními a nečekanými směry. To navede výzkumníka k větší pozornosti k získaným datům a k dalším, zajímavějším, tématům s problematikou souvisejících a k novým interpretacím. Prvotní poznámky, které vycházely z předpokladu, že je jejich interpret přece obeznámen s vlastním výzkumem, se, jak analýza pokračuje, stávají často lichými. Proto se na začátku kódování doporučuje nezaměřovat se na specifická témata. Až po tomto zpracování dat – otevřeném kódování – se doporučuje přejít ke strategii selektivního kódování, tedy kódování, které se soustředí na klíčové a obohacující jevy, jak ukážeme dále (Emerson, Fretz, Shaw, 2011, 171–199).

Kategorie jsou dále rozvíjeny pomocí hledání jejich vlastností, které jsou umísťovány na dimenzionálních škálách (Strauss, Corbinová, 1999). Vytváření a specifikace kategorií napomáhají pokračující abstrakci v rámci vytvářené teorie. Platnost vzniklých kategorií a jejich vlastností je následně ověřována na získaných datech (Hendl, 2005, s. 247; Gulová, 2013, 47–57).

Systém, který takto vytvoříme, je nutně provizorní, ale je zároveň primárním stádiem budoucí teorie nebo analytického příběhu (Švaříček, Šeďová, 2007, 221).

Průvodce studiem

Otevřené kódování představuje jednoduchou, ale (nejen časově) náročnou analytickou techniku. Nicméně díky němu směřujeme k velmi detailní a hloubkové práci s textem. Rozkrýváme významy, které nemusí být prvoplánově zřejmé. Tato technika je naprosto induktivní. Pojmy a kategorie jsou vytvářeny na základě materiálu. Tak dochází k tvorbě něčeho nového, nepředpokládaného, překvapujícího. Nové jsou pojmy – koncepty kódů i kategorií – seskupované podle podobnosti, nová je síť vztahů mezi nimi, které definujeme a závislosti mezi nimi popisujeme. Výsledkem je deskriptivní popis nasbíraných dat. Říkáme, co v našich datech je a zároveň tvoříme slovník, jímž o datech budeme nadále hovořit.

Axiální kódování

Otevřené kódování spěje k vytvoření konceptů a kategorií, včetně jejich vlastností. Dalším krokem analýzy je axiální kódování (podle axis – osa).

K zapamatování

Pojmem axiální kódování označujeme soubor postupů, pomocí nichž jsou údaje po otevřeném kódování znovu uspořádány novým způsobem, prostřednictvím vytváření spojení (os) mezi kategoriemi.

Pro formulování vztahů navrhli Strauss a Corbinová kódovací paradigma (grafické znázornění viz Hendl 2005, 250, obr. 8.6.) Toto schéma spočívá v šesti vzájemně propojených kategoriích:

příčinné podmínky,

fenomén,

následky,

kontext,

intervenující podmínky,

strategie jednání.

Tuto uniformní strukturu někteří badatelé odmítají jako příliš svazující a v mnohých případech nevhodnou (viz alternativní kódovací třídy podle Glasera in Hendl, 2005, 251).

Selektivní kódování

Závěrečnou fází analýzy podle zakotvené teorie je selektivní kódování.

K zapamatování

Selektivní kódování je proces, kdy po identifikaci centrální kategorie tuto kategorii systematicky uvádíme do vztahu s ostatními popsanými kategoriemi a subkategoriemi.

To je fáze konečné integrace, kdy dospíváme k zformulování celého „příběhu“ a současně k zakotvené teorii.

Od axiálního kódování se selektivní kódování liší především větší mírou abstrakce a určením centrální kategorie. Tak nazýváme to, co prostupuje celým výzkumem, o čem to celé je (ústřední bod teorie).

Příkladem takových centrálních kategorií mohou být např. (Strauss, Corbinová, 1999): „ochranná regulace“ (při výzkumu žen s chronickým onemocněním, jak zvládají svoje těhotenství), „zvýšené deviantní chování“ (výzkum dětí uvězněných rodičů).

K selektivnímu kódování můžeme přistoupit, jsou-li již identifikovány kategorie a propracovány ve smyslu vlastností a dimenzí. Zároveň jsou již hlavní kategorie propojeny paradigmatickými vztahy.

Konečná integrace spočívá v následujících operacích (nezávazné pořadí):

vyložení kostry příběhu,

uvedení pomocných kategorií do vztahu k centrální kategorii podle paradigmatu,

kategorie jsou vzájemně vztahovány na dimenzionální úrovni (tyto vztahy jsou ověřovány podle údajů).

V závěru výzkumu jsme schopni nalézt a reprodukovat příběh, tedy narativně pojatou deskripci ústředního jevu výzkumu, a taktéž „kostru příběhu“ čímž máme na mysli konceptualizovanou formu příběhu (zjednodušená verze původního autentického příběhu, vytvořená jako model tohoto původního příběhu).

Další kódovací a analytické techniky, vytvoření struktury a příběhů

Po procesu otevřeného kódování a vytvoření kategorizovaného seznamu kódů jsme ještě daleko od výzkumné zprávy či publikace výzkumu. Postupy, které výsledky otevřeného kódování dovedou k vytvoření teorie či analytického příběhu můžeme nazvat obecnými strategiemi a analytickými technikami.

Analytické strategie představují operace (rozsáhlejší než techniky zpracování dat) rozprostřené v rámci celého výzkumného procesu (např. paralelně s procesem kódování). Podle Švaříčka a Šeďové (2007, 222–223) jde především o způsoby analytického přemýšlení o datech jejich vztahování k sobě, např.:

analytická indukce,

konstantní komparace,

analytické závorkování.

Mezi další kódovací a analytické techniky, pro vytváření struktur a příběhů patří:

technika vyložení karet,

technika kontrastování,

tematické kódování,

techniky zakotvené teorie,

narativní analýza (technika).

Průvodce studiem

Narativní analýzu a techniku zakotvené teorie už z předešlého textu znáte. Charakteristiku a podrobný popis ostatních uvedených analytických technik najdete v publikaci Kvalitativní výzkum v pedagogických vědách (Švaříček, Šeďová, 2007, 226–239).

Všechny tyto techniky vedou v první řadě k tomu, abychom byli schopni vytvořit smysluplný analytický příběh. Důležitou mezifází mezi kategorizací, vytvořením poznámek a schémat, s nimiž opouštíme proces kódování a analýzy, a sepsáním výzkumné zprávy (např.) je právě tvorba kostry analytického příběhu.

V kostře příběhu výzkumník formuluje klíčová tvrzení, na která přišel, a to tak, aby se soustředila na ústřední jev, který je zkoumán. Kostra lapidárně vystihuje, co se objevilo výzkumem. Zároveň slouží jako osnova výzkumné zprávy (Švaříček, Šeďová, 2007, 239–240).

Po tvorbě kostry analytického příběhu následuje vlastní interpretace. Primární interpretace je paralelní s procesem analýzy dat. Sekundární interpretace je paralelní s procesem psaní. Dochází k znovu-promýšlení analyzovaného materiálu – obohacení interpretace o všechny užitečné zdroje – např. teoretické poznatky, vlastní zkušenosti apod. Podle Švaříčka a Šeďové (2007, 244–246) je však třeba v textu výzkumné zprávy vždy umět rozpoznat hranici mezi tím, kde končí data a kde začíná autorova interpretace.

Shrnutí kapitoly

Kapitola věnovaná analýze kvalitativních dat nemohla opomenout základní kódovací postupy, které se scházejí v souhrnně označeném analytickém postupu nazvaném jako zakotvená teorie. Charakterizovali jsme jednotlivé typy kódování, včetně podrobného popisu postupu zejména otevřeného kódování, které otevírá dveře jakékoli interpretaci kvalitativních dat. Závěrem této části jsme si připravili půdu pro poslední kapitolu studijního textu zaměřenou na zásady zpracování výzkumné zprávy.

Otázky

Co je prvním krokem při analýze kvalitativních dat?

Co je „kód“?

Jaké znáte typy kódovacích technik užívaných metodou tzv. zakotvené teorie?

Co je kostra analytického příběhu?

Odpovědi

Otevřené kódování.

Kód – prezentuje jméno, označení. Kód je slovo nebo krátká fráze, která nějakým způsobem vystihuje určitý typ a odlišuje jej od ostatních.

Otevřené kódování, axiální kódování, selektivní kódování.

Kostra analytického příběhu jednoduše vystihuje, co bylo objeveno výzkumem. Zároveň slouží jako osnova výzkumné zprávy.

korespondenční úkol

Na základě prostudování této kapitoly napište svému mentorovi návrh kategorií, které získáte zpracováním této kapitoly, jako zdrojového dokumentu pro kvalitativní analýzu textu. Získané kategorie, alespoň 3, zdůvodněte trsy kódů, z nichž vychází. Vámi zdůvodněný seznam kategorií by neměl překročit dvě normované stránky textu.

Prezentace výsledků výzkumu v kvalifikační práci

Rychlý náhled kapitoly

Desátá kapitola završuje celý studijní text stručným návodem na způsob prezentace výsledků vlastního výzkumného šetření v odborném textu, včetně kvalifikační práce, stejně jako daná výzkumná zpráva završuje celou realizaci výzkumu. Předneseme hlavní zásady psaní odborného textu, včetně požadavků na strukturu textu a stručné charakteristiky jednotlivých částí. Pro psaní je zásadní také chronologické hledisko tvorby. Závěrem uvádíme přehled kritérií, který nám umožní se vyvarovat nejčastějších chyb, které se ve výzkumných zprávách či obecně odborných textech založených na empirickém šetření vyskytují.

Cíle kapitoly

Po prostudování této kapitoly byste měli být schopni:

stanovit chronologický postup při psaní výzkumné zprávy,

zpracovat vlastní výzkumnou zprávu.

Čas potřebný ke studiu

1 hodina

Klíčová slova kapitoly

Výzkumná zpráva, teoretický rámec výzkumu, abstrakt, diskuze, odborný text.

Jak psát odborný text

O podobě kvalifikační práce, případně o podobě výzkumné zprávy bylo napsáno mnoho publikací i odborných článků.

Další zdroje

Z nejnovějších publikací vybíráme:

ZBÍRAL, D. Jak napsat (a nepsat) odbornou práci: Zásady, návody, časté chyby. 2018. Dostupné na www: <www.david-zbiral.cz/odborne-prace.htm>.

ŠEĎOVÁ, K., ŠVAŘÍČEK, R. Jak psát kvalitativně orientované výzkumné studie. Kvalita v kvalitativním výzkumu. Pedagogická orientace, 2013, roč. 23, č. 4, s. 478–510. Dostupné na www: <https://journals.muni.cz/pedor/article/view/698/659>.

NOVOTNÝ, P. Psaní napříč kvalitativním výzkumem. In ŠVAŘÍČEK, R., ŠEĎOVÁ, K., a kol. Kvalitativní výzkum v pedagogických vědách. Praha: Portál, 2007, s. 248–258.

PUNCH, F. K. Úspěšný návrh výzkumu. Praha: Portál, 2008.

ECO, U. Jak napsat diplomovou práci. Olomouc: Votobia, 1997.

KUBÁTOVÁ, H. – ŠIMEK, D. (eds.). Od abstraktu do závěrečné práce: Jak napsat diplomovou práci ve společenskovědních a humanitních oborech: Praktická příručka. Olomouc: Univerzita Palackého, 2007.

ŠANDEROVÁ, J. Jak číst a psát odborný text ve společenských vědách. Praha: Sociologické nakladatelství, 2009.

Při psaní odborného textu, pod jehož principy kvalifikační práce i výzkumné zprávy spadají, je třeba dbát na řadu zásad, bez nichž text stěží můžeme zváti odborným.

Psaní odborného textu zpravidla předchází nejen časově náročná příprava. Pod přípravou myslíme proces kontextualizace odborného textu, tedy přípravy, v jejímž průběhu by měl autor studie shromáždit všechen dostupný materiál: literaturu, výsledky a interpretace výzkumu, předcházející kvalifikační práce na obdobné téma aj. a důkladně se seznámit s tématem svého výzkumu. Načerpat maximální možné množství teoretických znalostí o výzkumném tématu.

Co je teorie? „Teorie je systém tvrzení o světě. Přitom se postupuje spíše abstraktně, to, o čem vypráví teorie, nemusím vždy vidět a mít možnost změřit. Teorie zahrnuje množinu spolu souvisejících definic a vztahů, které nám pomáhají porozumět našemu světu systematickým způsobem. Teoretizování jako proces vytváření teorií se může opírat o výsledky empirického výzkumu nebo o uvažování pomocí jiných teorií a pozorování světa. Teorie ovlivňuje výzkum“ (Hendl, Remr, 2017, 54). Podle Hendla „rámuje, na co se díváme a jak o tom přemýšlíme“ (tamtéž, 55). Je to právě teorie, která nás přivádí k výzkumným otázkám a která v posledku dává smysl datům získaným na základě našeho výzkumu, propojuje naše výsledky se sumou znalostí, s vědou, s poznáním, které se snažíme rozšířit.

Psaní odborného textu samozřejmě předchází výzkumný proces, který např. Punch dělí do dvou fází: preempirické a empirické (Punch, 2008, 21). Až na základě dostatečného množství zdrojů informací, tedy až ve chvíli, kdy pro danou oblast výzkumu zajistíme na základě studia odborné literatury, tedy teorie, dostatečný kontext výzkumného problému můžeme obhájit téma výzkumu a položit si výzkumné otázky. Na tuto preempirickou fázi navazuje volba výzkumné strategie (designu výzkumu), sběr dat, jejich analýzy a interpretace výsledků výzkumu, tedy empirická fáze výzkumného procesu.

Teprve až autor odborného textu shromáždí a utřídí základní materiál, může přistoupit k psaní hrubé verze textu. Psaní výzkumné zprávy se často pojí s další interpretací závěrů výzkumu. Hrubá verze odborného textu by měla být autorem na nějaký čas opuštěna, aby autor získal odstup a posléze má být přepsána a upravena, doplněna a pročištěna, tím autor zvýší výslednou kvalitu studie. Na závěr práce by měl autor přistoupit k formálním úpravám textu, které by měly zohlednit pro jaké účely byl text psán a za jakých podmínek má odborný text vyjít.

Předem, při přípravě psaní odborného textu, bychom měli zvážit, pro koho text píšeme a proč jej píšeme, posléze pak posoudit, zda se nám podařilo vystihnout hlavní myšlenku, zjištění, závěry, tedy obecně to, co jsme chtěli sdělit.

Chronologie tvorby odborného textu

Pro uchopení teoretického vhledu do problematiky, kterou se v rámci psaní odborného textu budeme zabývat a na niž budeme vlastním výzkumným šetřením navazovat, se užívá označení teoretický rámec výzkumu. V dané části využíváme, a tedy odkazujeme, více než jinde zdroje dat, literaturu, tvůrčím způsobem vysvětlujeme teoretické koncepty, vyjasníme hlavní tematické zaměření textu, na něž budeme navazovat a prokážeme znalost relevantních zdrojů. Po seznámení se s teorií můžeme upřesnit téma výzkumu. Formulujeme výzkumné otázky nebo otázku. Tím také konkretizujeme téma výzkumu.

Vhodné je se v průběhu psaní odborného textu od vymezeného tématu neodchylovat a zároveň udržovat vazbu textu na výzkumnou otázku nebo otázky.

Každá výzkumná zpráva, odborný text popisující výzkumný proces, musí zahrnovat popis metodologie výzkumu, nejlépe ve formě samostatné kapitoly o metodologii realizovaného výzkumu.

Až poté navazujeme analýzou a syntézou dat, tedy popisem výsledků výzkumu. Jde o hlavní část práce, která obsahuje v logické návaznosti popsaná témata, kterými se autor zabývá, přičemž odkazuje na konkrétní empirická data. „Čtenář musí pochopit, jak autor dospěl k jednotlivým předkládaným interpretacím a tvrzením“ (Novotný, 2007, 252). Cílem této hlavní části studie je přesvědčit čtenáře o logice autorových argumentů a prezentovaných tvrzeních. Čtenář by měl pochopit, proč autor dílčí data interpretuje právě tímto, a ne jiným způsobem. Popis dat by proto měl být propojen s autorovou analýzou a interpretací výsledků výzkumu.

„Psaní je osamělá činnost, kterou zpravidla předchází další osamělá aktivita, kterou je čtení odborných knih a článků. V kvalitativním výzkumu je do jisté míry zakořeněn mýtus, podle něhož bychom před vstupem do terénu neměli číst žádnou literaturu“ (Šeďová, Švaříček, 2013, 484). To je nesmyslné. Naopak je nezbytné, aby autor byl seznámen s dostupnou literaturou ke zkoumanému tématu, stejně jako při jakémkoli jiném empirickém výzkumu.

Následuje část, kterou často nazýváme „diskusí“. Tato část analýzy získaných dat v odborné studii tvoří nejabstraktnější část. Jde o část, kdy výsledky výzkumu generalizujeme, a sice v kvantitativním výzkumu pod ní rozumíme přenos získaných nálezů za hranice studovaného vzorku, v kvalitativním výzkumu, podle Švaříčka a Šeďové, pak pod generalizací míníme aplikaci nově vyvinutých konstruktů do širšího teoretického kontextu dané disciplíny. „Jako taková je teoretická generalizace součástí analýzy dat, neboť v jejím rámci kulminuje výstavba nové teorie“ (Šeďová, Švaříček, 2013, 497). V části diskuse jde tedy vždy o komparaci poznatků získaných z empirického výzkumu s předcházejícími (autory, teoriemi, paradigmatem oboru apod.).

Poslední fází psaní odborného textu je tvorba úvodu a závěru práce. Je třeba mít na paměti, že úvod i závěr práce se píší až po popisu výzkumu a musí být ve vzájemném souladu. „Úvod má jasně a přesně představit téma práce, použité prameny (datové zdroje) a jejich povahu, cíle práce, výzkumné otázky a jejich návaznost na stav bádání v nějaké konkrétní oblasti a způsob jejich zodpovídání a kompozici práce“ (Zbíral, 2018, online).

Ze závěru práce by měl čtenář získat jasnou představu o nejdůležitějších výsledcích popisovaného výzkumu, způsobu, jak byly získány, a o jejich významu. Závěr do značné míry jen reformuluje úvod na základě provedené analýzy a předkládá odpovědi na výzkumné otázky formulované v úvodu, případně informuje čtenáře o možnosti dalších výzkumů a budoucích směrů bádání. Závěr již neobsahuje nová témata a otázky. Reálně vychází z hlavní části práce a závěrů výzkumného šetření. Shrnuje přínos a využitelnost výsledků výzkumu i práce samotné (Zbíral, 2018, online).

Součástí odborného textu, ať již kvalifikační práce nebo výzkumné zprávy, stati či článku, je seznam pramenů a literatury. Dělí se na dvě části: prameny a literaturu. Stejně tak je nezbytné, aby autor práce dostatečně odkazoval na zdroje, špatná procitovanost textu může zásadním způsobem devalvovat dosažené cíle práce.

K odbornému textu, ať již kvalifikační práci nebo např. odbornému článku, se často pojí abstrakt. Abstrakt by měl čtenáře zaujmout a motivovat k přečtení celé práce, měl by shrnovat popis zkoumaného fenoménu, metody výzkumu či práce samotné a samozřejmě výsledky práce. Bývá to právě abstrakt článku, kvalifikační práce či výzkumné zprávy, který u čtenáře rozhodne, zda si text přečte či nikoliv. Abstrakt práce vzniká většinou jako poslední část práce.

Chyby v odborném textu

V celém textu dbáme na jeho jazykovou kvalitu, dobrá práce dodržuje pravidla českého pravopisu a je slohově a stylisticky korektní, její autor se vyhýbá nepřesným a nelogickým formulacím či argumentaci. Text musí být srozumitelný, logicky uspořádaný a rozčleněný na dílčí kapitoly a podkapitoly. Dbáme na linearitu textu, soustředíme se stále na téma, které je v textu hlavní, a jak jej prezentujeme. Užíváme odborného jazyka, permanentně vysvětlujeme a definujeme pojmy, s nimiž pracujeme.

K zapamatování

Autoři, metodologové, se shodují na tom, že pokud se máme naučit dobře psát odborný text, pak musíme v první řadě hodně a pozorně číst odborné texty.

Novotný (2007, 258) poukazuje na to, co je zásadní pro hodnocení textu. V obecné rovině se setkáme při hodnocení odborného textu s těmito kritérii (vyjádřenými otázkou):

Má text jedno hlavní téma, které je výstižně vyjádřeno názvem?

Je téma významné a aktuální?

Prezentuje text aktuální stav poznání tématu?

Je text psán jasným a zajímavým stylem?

Je text terminologicky konzistentní?

Jsou konceptuální (teoretický) rámec a výchozí poznání srozumitelně vyloženy?

Je výběr zdrojů reprezentativní a jsou zdroje aktuální?

Jsou závěry zřetelné a průkazné?

Je výzkum dostatečně popsán, včetně výzkumného vzorku a použité metody?

Je metoda (teoretická, empirická, kvalitativní, kvantitativní aj.) adekvátní?

Je prezentace výsledků srozumitelná?

Jsou interpretace a diskuse výsledků logické a relevantní?

Je vizualizace výsledků výzkumu srozumitelná a přehledná?

Není samozřejmě irelevantní, když se autor práce předem zajímá o kritéria, podle nichž bude jeho odborný text hodnocen.

Shrnutí kapitoly

V závěrečné kapitole jsme se věnovali odborné prezentaci vlastního výzkumného šetření v textové podobě. Byly představeny hlavní zásady pro psaní odborného textu, které můžete dobře využít i ve svých kvalifikačních pracích. Důležité je mimo jiné neopomenout při zpracovávání empirické části také teoretické ukotvení výzkumu. Stejně důležité jako analýza a interpretace výsledků výzkumu je pak metodologický popis, jak jste k oněm výsledkům dospěli. Pokud jste pozorně přečetli celý studijní text, jistě vám nebude tato závěrečná tečka za celým procesem realizace výzkumu činit potíže.

Otázky

Co je to teorie?

Co je podmínkou psaní odborného textu?

Co musí zahrnovat každá výzkumná zpráva?

Co patří mezi poslední fáze psaní odborného textu?

Co může zásadním způsobem devalvovat dosažené cíle práce?

Odpovědi

Teorie zahrnuje množinu spolu souvisejících definic a vztahů, které nám pomáhají porozumět našemu světu systematickým způsobem. Teorie je systém tvrzení o světě.

Načerpat maximální možné množství teoretických znalostí o výzkumném tématu či popisovaném problému. Tzv. kontextualizace odborného textu.

Popis metodologie výzkumu.

Tvorba úvodu a závěru práce.

Špatná procitovanost odborného textu.

Literatura

BAUER, M. W. – GASKELL, G. (eds.). Qualitative Researching with Text, Image and Sound. A Practical Handbook. Los Angeles, London, New Delhi, Singapore, Washington DC: SAGE, 2010.

BERNARD, H. R. Research Methods in Antropology. Qualitative and Quantitative Approaches. 3rd ed. Zalnut Creek, Lanham, New York, Oxford: Altamira Press, 2002.

BLECHA, I. Filosofie. 4. oprav. a rozš. vyd. Olomouc: Nakladatelství Olomouc, 2004.

CRANG, M. – COOK, I. Doing Ethnographies. Los Angeles, London, New Delhi, Singapore, Washington DC: SAGE, 2009.

DESCARTES, R. Rozprava o metodě. Praha: Jan Laichter, 1947.

Disman, M. Jak se vyrábí sociologická znalost. Příručka pro uživatele. Praha: Karolinum, 2000.

DVOŘÁKOVÁ, I. Obsahová analýza / formální obsahová analýza / kvantitativní obsahová analýza. Antropowebzin 2, 2010, s. 95–99.

ECO, U. Jak napsat diplomovou práci. Olomouc: Votobia, 1997.

EMERSON, R. M. – FRETZ, R. I. – SHAW, L. L. Writing Ethnographic Fieldnotes. 2nd ed. Chicago, London: The University of Chicago Press, 2011.

FRANZOSI, R. Narrative Analysis-Or Why (And How) Sociologists Should be Interested in Narrative. Annual Review of Sociology, 24, 1998, s. 517–554.

Gavora, P. Úvod do pedagogického výzkumu. 2., rozš. české vyd. Brno: Paido, 2010.

GULOVÁ, L., ŠÍP, R. (eds.). Výzkumné metody v pedagogické praxi. Praha: Grada, 2013.

GULOVÁ, L. Zakotvená teorie podle Strausse a Corbinové. In GULOVÁ, L., ŠÍP, R. (eds.). Výzkumné metody v pedagogické praxi. Praha: Grada, 2013, s. 45–71.

Hendl, J. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál, 2004.

Hendl, J. Kvalitativní výzkum: základní teorie, metody a aplikace. Praha: Portál, 2005.

Hendl, J., Remr, J. Metody výzkumu a evaluace. Praha: Portál, 2017.

Chráska, M. Metody pedagogického výzkumu: základy kvantitativního výzkumu. 2., aktualizované vydání. Praha: Grada, 2016.

CHRZ, V. Možnosti narativního přístupu v psychologickém výzkumu. Praha: AV ČR, 2007.

KLAPKO, D. Obsahová analýza textu. In GULOVÁ, L., ŠÍP, R. Výzkumné metody v pedagogické praxi. Praha: Grada, 2013, s. 139–167.

KUBÁTOVÁ, H. – ŠIMEK, D. (eds.). Od abstraktu do závěrečné práce: Jak napsat diplomovou práci ve společenskovědních a humanitních oborech: Praktická příručka. Olomouc: Univerzita Palackého, 2007.

LIEBLICH, A., TUVAL-MASHIACH, R., ZILBER, R. Narrative Research: Reading, Analysis, and Interpretation. Thousand Oaks: Sage Publications, 1998.

LYOTARD, J. F. O postmodernismu: Postmoderno vysvětlované dětem, postmoderní situace. Praha: Filosofia, 1993.

MACHOVÁ, B. Taje a úskalí terénního výzkumu na Balkáně. In PAVLÁSEK, M., NOSKOVÁ, J. Když výzkum, tak kvalitativní. Serpentinami bádání v terénu. Brno: Masarykova univerzita, 2013, s. 31–44.

MAREŠ, P., RABUŠIC, L., SOUKUP, P. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita, 2015.

Miovský, M. Kvalitativní přístup a metody v psychologickém výzkumu. Praha: Grada, 2006.

NEDBÁLKOVÁ, K. Etnografie (Jedna ruka kreslí druhou aneb Jak se dělá etnografický výzkum). In ŠVAŘÍČEK, R., ŠEĎOVÁ, K., a kol. Kvalitativní výzkum v pedagogických vědách. Praha: Portál, 2007, s. 112–123.

NOVOTNÝ, P. Psaní napříč kvalitativním výzkumem. In ŠVAŘÍČEK, R., ŠEĎOVÁ, K., a kol. Kvalitativní výzkum v pedagogických vědách. Praha: Portál, 2007, s. 248–258.

PAVLÁSEK, M., NOSKOVÁ, J. Když výzkum, tak kvalitativní. Serpentinami bádání v terénu. Brno: Masarykova univerzita, 2013.

PETRUSEK, M. „Kvantitativní nebo kvalitativní metody?“ Sociologický časopis 26, 1990, s. 75–90.

POKORNÝ, J. Lingvistická antropologie. Praha: Grada, 2010.

PREISSOVÁ KREJČÍ, A. Narativní analýza. In GULOVÁ, L., ŠÍP, R. Výzkumné metody v pedagogické praxi. Praha: Grada, 2013, s. 117–138.

Průcha, J. Andragogický výzkum. Praha: Grada, 2014.

Punch, K. Úspěšný návrh výzkumu. Praha: Portál, 2008.

REICHEL, J. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Praha: Grada, 2009.

SEDLÁČEK, M. Případová studie. In ŠVAŘÍČEK, R., ŠEĎOVÁ, K., a kol. Kvalitativní výzkum v pedagogických vědách. Praha: Portál, 2007, s. 96–112.

SOUKUP, M. Terénní výzkum v sociální a kulturní antropologii. Praha: Karolinum, 2014.

STÖRIG, H. J. Malé dějiny filozofie. Praha: Zvon, 1995.

Strauss, A., Corbinová, J. Základy kvalitativního výzkumu. Boskovice: Albert, 1999.

ŠANDEROVÁ, J. Jak číst a psát odborný text ve společenských vědách. Praha: Sociologické nakladatelství, 2009.

ŠEĎOVÁ, K., ŠVAŘÍČEK, R. Jak psát kvalitativně orientované výzkumné studie. Kvalita v kvalitativním výzkumu. Pedagogická orientace, 2013, roč. 23, č. 4, s. 478–510. Dostupné na www: <https://journals.muni.cz/pedor/article/view/698/659>.

Švaříček, R., ŠEĎOVÁ, K., a kol. Kvalitativní výzkum v pedagogických vědách. Praha: Portál, 2007.

ZBÍRAL, D. Jak napsat (a nepsat) odbornou práci: Zásady, návody, časté chyby. 2018. Dostupné na www: <www.david-zbiral.cz/odborne-prace.htm>.

Shrnutí studijní opory

Distanční studijní text: Metody a techniky výzkumu v sociálních vědách vás seznámil s rozličnými výzkumnými metodami a technikami výzkumných šetřeních, které jsou vlastní empirickému výzkumu.

Seznámili jste se s kvalitativními a kvantitativními metodami výzkumu v sociálních vědách. Společně jsme prošli historií empirického bádání, která úzce vymezuje soudobé výzkumné paradigma sociálních disciplín. Vymezili jsme si roli zkušenosti, smyslového vnímání, ale také jazykového vyjádření. Dokážete již rozlišit, co je věda a vědecké poznání, jeho alternativy i hranice.

Prošli jsme vymezení kritérií, která určují výzkumné designy (strategie či přístupy) kvantitativního a kvalitativního výzkumu. Zabývali jsme se druhy a funkcemi výzkumu v sociálních vědách.

Po prostudování této studijní opory již umíte verbalizovat výzkumný problém, položit si výzkumné otázky a formulovat hypotézy, pokud jsou nutné, případně výzkumné předpoklady. Pochopili jste význam „operacionalizace“ a nezbytnost jejího užití v kvantitativním výzkumu. Již víte, proč je ze všeho nejdříve nutné vybrat výzkumný problém s ohledem na jeho očekávaný význam a užitečnost i přínos v oblasti nových zjištění, popsat jej pomocí dostupných zdrojů a dostatečně jeho výběr zdůvodnit. Na základě něj pak formulujeme výzkumné otázky, které mohou mít popisný, explanační nebo explorační charakter. Rozhodneme-li se pro explanační výzkumné otázky a užití kvantitativní strategie výzkumu, čeká nás formulace hypotéz, respektive pracovních hypotéz, které umožňují vyjádřit sledované proměnné v měřitelné podobě díky jejich operačním definicím a stanovení konkrétních indikátorů.

Seznámili jste se také s problematikou výběru respondentů. Každý výzkum vyžaduje určení okruhu zkoumaných jednotek (osob), tedy určení zkoumané populace. Abychom problematice týkající se výběru respondentů do našeho výzkumu dobře rozuměli, ujasnili jsme si základní pojmy: soubor (populace) a výběrový soubor (výběr, vzorek). A také jste pochopili, jak je pro empirický výzkum klíčová reprezentativnost výběru respondentů.

Podstatnou součástí tohoto studijního textu jsou kapitoly 5, 7 a 8, které se zaměřují na konkrétní metody kvantitativního a kvalitativního výzkumu. Každý výzkumný design využívá specifické nástroje sběru dat. Jelikož jsou naše vzdělávací cíle omezené, byli jste seznámeni s těmi nejčastěji využívanými metodami a technikami sběru dat obou výzkumných strategií.

Nejužívanější technikou sběru dat v kvantitativním výzkumu je dotazník, kdy respondent zaznamenává písemné odpovědi na písemně položené otázky do tištěného (případně elektronického) formuláře. Druhou probranou technikou získání dat byl standardizovaný rozhovor. Jak vyplývá z názvu techniky, splňuje stejně jako dotazník požadavek standardizace otázek a odpovědí stanovený kvantitativním výzkumem. Oproti dotazníku však respondent neuvádí písemné odpovědi, ale tyto odpovědi zaznamenává výzkumník (tazatel) do připraveného záznamového archu.

Po seznámení s nejčetněji užívanými technikami kvantitativního výzkumného designu jste se seznámili se statistickým zpracování získaných dat. Seznámili jste se se statistickými termíny (aritmetický průměr, medián, modus, rozptyl a směrodatná odchylka) a způsobem jejich výpočtu. Základem statistických operací při hledání vztahu mezi dvěma proměnnými je tzv. analýza kontingenčních tabulek. Naučili jste se ji využívat a určit míru závislosti proměnných.

Specifickou výzkumnou metodou, která zasahuje do obou výzkumných designů je obsahová analýza, proto jsme se rozhodli ji v našem výčtu nepominout. V praxi to vypadá tak, že se kvantitativní obsahová analýza s kvalitativní obsahovou analýzou často prolíná. Cílem výzkumné metody obsahové analýzy v obecném smyslu je popsat a vysvětlit obsahovou strukturu textu.

V této fázi porozumění metodám empirického výzkumu jste již byli připraveni na proměnu výzkumné strategie a mohli jsme se začít zaobírat metodami kvalitativního výzkumu, mezi ty námi preferované jsme, z obdobných důvodů jako jsme uvedli výše, zvolili: rozhovor, pozorování, etnografický výzkum a narativní analýzu. Bylo nezbytné, abyste pochopili souvislosti mezi kvalitativními výzkumnými metodami a problematikou terénního výzkumu.

Pro studenty je pravděpodobně nejdůležitější stránkou vědecké metodologie, jak ji mohou využít pro vlastní výzkumná šetření, tedy jak mohou sami z výzkumu získaná data analyzovat. Zpracováním dat z kvalitativní výzkumné strategie se zabýváme v předposlední kapitole tohoto distančního studijního textu a sice na příkladu metod tzv. zakotvené teorie. Základem zpracování dat získaných pomocí kvalitativního výzkumného přístupu je otevřené kódování, proto mu věnujeme dostatek prostoru. Na základě zvládnutí technik analýzy kvalitativních dat jste podrobným studiem, rozšířeným doporučeními, která prolínají celým textem, dospěli až k interpretaci výsledků kvalitativního výzkumu a psaní výzkumné zprávy.

Devátá kapitola završuje celý studijní text stručným návodem na způsob prezentace výsledků vlastního výzkumného šetření v odborném textu, včetně kvalifikační práce, stejně jako daná výzkumná zpráva završuje celou realizaci výzkumu. Pokud jste ve svém studiu pokročili až sem, jste již připraveni na psaní odborného textu i realizaci výzkumného šetření. Pamatujte, že ne vše potřebné pro obé se dozvíte z této studijní opory (jejím cílem není předat vám vyčerpávající informace o studované problematice či obsahu daného kurzu), ale tato vás může směle nasměrovat k informacím, odborné literatuře, které vám úspěšnou realizaci vlastního výzkumu i sepsání úspěšné kvalifikační práce podstatně ulehčí (to je také účelem každého distančního studijního textu).

Přehled dostupných ikon

Čas potřebný ke studiu	Cíle kapitoly
Klíčová slova	Nezapomeňte na odpočinek
Průvodce studiem	Průvodce textem
Rychlý náhled	Shrnutí
Tutoriály	Definice
K zapamatování	Případová studie
Řešená úloha	Věta
Kontrolní otázka	Korespondenční úkol
Odpovědi	Otázky
Samostatný úkol	Další zdroje
Pro zájemce	Úkol k zamyšlení

Název:	Metody a techniky výzkumu v sociálních vědách

Autor:	Mgr. Andrea Preissová Krejčí, Ph.D.

Vydavatel:	Slezská univerzita v Opavě

Fakulta veřejných politik v Opavě

Určeno:	studentům SU FVP Opava

Počet stran:	117

Tato publikace neprošla jazykovou úpravou.