Statistica in cercetarea sociala: notiuni introductive. Variabile si scale de masurare

Statistica in cercetarea sociala: notiuni introductive. Variabile si scale de masurare

Ce este statistica

este si disciplina de sine statatoare, si metoda de cercetare;

este o ramura a matematicii (statistica teoretica) si in acelasi timp o disciplina aplicativa (exista numeroase statistici aplicate: statistica judiciara, statistica demografica, statistica sociala);

este o parte a vietii noastre cotidiene; realitatea din jurul nostru poate fi descrisa prin numere (ex. rata somajului, numarul de copii dintr-o familie);

majoritatea cercetarilor din stiintele socio-umane necesita o analiza de tip statistic.

In analiza, intelegerea, explicarea si predictia fenomenelor sociale, statistica joaca un rol esential.

Statistica poate fi definita ca fiind disciplina care se ocupa cu recoltarea, sintetizarea, prezentarea, descrierea si analizarea datelor, in vederea evidentierii semnificatiei acestora si a extragerii unor concluzii. Aceste concluzii vor ghida ulterior in elaborarea de previziuni si in adoptarea de decizii.

Procedurile statistice sunt proceduri de calcul si de rationamente decizionale cu privire la semnificatia datelor de cercetare. Statistica este un instrument al metodei stiintifice in stiintele socio-umane. Metoda statistica promoveaza in cercetate obiectivitatea, empirismul, scepticismul, atitudinea critica, testarea afirmatiilor.

Pentru a sublinia rolul statisticii in demersul de cercetare, prezentam in continuare succint etapele unei cercetari statistice:

definirea problemei: stabilirea ariei de investigatie, a variabilelor, ipotezelor, planului de cercetare;

culegerea datelor (folosind metoda observatiei / ancheta pe baza de chestionar etc.); rezultatul culegerii datelor il reprezinta datele brute - neorganizate, nesistematizate;

prelucrarea datelor brute cu metode statistice, folosind procedee descriptive si ulterior procedee inferentiale (statistica descriptiva si statistica inferentiala reprezinta cele doua ramuri ale statisticii); se obtine astfel    informatie statistica relevanta;

analiza rezultatelor obtinute si formularea de concluzii care sa serveasca fundamentarii deciziilor (ex. numarul cazurilor de abandon de familie a crescut);

adoptarea de decizii asupra fenomenelor reale (ex. interventia in sensul prevenirii abandonului de familie, prin implementarea de politici sociale).

Rolul statisticii in activitatea curenta a asistentului social

elaborarea de cercetari in domeniul asistentei sociale;

identificarea eficientei unor programe de interventie in asistenta sociala;

elaborarea de rapoarte de activitate, statistici;

realizarea de sondaje, anchete privitoare la o problema de interes (ex. violenta in familie, abandonul scolar).

Scurt istoric al aplicarii statisticii in stiintele socio-umane

etimologie: lat. status (1770, Londra: baronul Bielfeld definea statistica drept "stiinta dedicata organizarii politice a statului");

Francis Galton (1882-1911): introduce utilizarea chestionarelor si a sondajelor in studiile sociale si propune conceptele de "corelatie" si "regresie";

Karl Pearson (1857-1936): promoveaza folosirea procedurilor statistice riguroase in studiul comportamentului uman; este autorul coeficientului de corelatie pentru date parametrice (Pearson r) si a statisticii neparametrice Chi-patrat;

Ch. Ed. Spearman (1863-1945): dezvolta analiza factoriala si propune un indice de corelatie pentru date ordinale (coeficientul Spearman rho);

Ronald A. Fisher (1890-1962): interesat de studiul erorii; dezvolta analiza de varianta, o procedura foarte uzuala in statistica.

Statistica a cunoscut o revolutie odata cu aparitia, perfectionarea si diseminarea pe scara larga a softurilor specifice domeniului. Astazi, softurile statistice permit realizarea de proceduri statistice complexe. Au fost dezvoltate multe softuri de acest tip, dintre care Statistica for Windows si SPSS for Windows (Statistical Package for the Social Sciences) sunt cele mai cunoscute.

Concepte fundamentale in statistica

Prezentam in continuare o serie de concepte de baza folosite in statistica.

Populatie si esantion

Statistica este interesata de populatii, de legitatile generale de manifestare a fenomenelor.

Populatia statistica (colectivitatea statistica) reprezinta totalitatea unitatilor de acelasi fel, aflate sub influenta aceluiasi grup de factori, care sunt supuse cercetarii statistice. Unitatile ce formeaza populatia statistica se numesc unitati statistice.

Populatia este o colectie de subiecti / obiecte/ evenimente ce impartasesc ceva comun. Prin populatie intelegem nu doar populatia in sens demografic (numarul de persoane), ci si de exemplu populatia cazurilor de abandon scolar.

Populatia este definita in functie de problema studiata; de aici deriva necesitatea ca populatia sa fie finita si bine localizata (delimitata) in timp si spatiu. Ex. "populatia de minori aflati in Centrele de Plasament din Arges, in anul 2008".

Populatia poate fi studiata integral (ex. recensamantul populatiei si locuintelor) sau prin intermediul unei submultimi, unei parti ale sale. Partea colectivitatii efectiv studiata se numeste esantion.

Dupa prelucrarea datelor la nivel de esantion, rezultatele sunt extinse asupra populatiei din care a fost extras esantionul. Concluziile cercetarii se formuleaza la nivel de populatie. Populatia reprezinta domeniul de extindere a rezultatelor cercetarii; dincolo de limitele acesteia extrapolarea, generalizarea concluziilor obtinute pe esantion nu este permisa. Definirea clara a populatiei de referinta, inca de la inceputul cercetarii, reprezinta astfel o necesitate.

Pentru a putea generaliza, esantionul trebuie sa reproduca cat mai fidel structura populatiei din care a fost obtinut, d.p.d.v. al caracteristicilor de interes - cu alte cuvinte, sa fie reprezentativ.

Reprezentativitatea unui esantion este asigurata de modalitatea de constituire a acestuia (modalitatea de esantionare).

NOTA: Metodele si tehnicile de sondaj si tipurile de erori ce pot aparea vor face obiectul unui curs ulterior.

Variabila statistica

Cercetarea in stiintele socio-umane se bazeaza pe studiul variabilelor.

O variabila statistica este o caracteristica (o proprietate, o insusire) a unitatilor statistice, caracteristica ce ia valori diferite.

Variabilele se pot clasifica dupa mai multe criterii.

Variabile latente / observate

• Variabilele observate (manifeste) sunt direct masurabile; ex. varsta, venitul;
• Variabilele latente: nu se pot masura direct; ex. increderea cetatenilor in institutiile statului; pentru a le masura (cuantifica), ne folosim de o serie de indicatori, ex. intrebarile unui chestionar.

Variabile dependente / independente

Variabilele masurate, aspectele realitatii pe care acestea le descriu, nu sunt perfect autonome, ci se afla in relatie intre ele. Aceste legaturi sunt de regula de interconditionare, fara a fi vorba propriu-zis de o relatie tip "cauza" - "efect" (pentru ca pe langa acesti doi termeni mai intervin o multitudine de variabile mediatoare, modelatoare).

Intr-o astfel de relatie, definim variabila dependenta ca fiind efectul, iar variabila independenta ca fiind cauza. Variabila dependenta face obiectul masurarii, al interesului direct al cercetatorului. Variabila independenta o influenteaza pe cea dependenta, reprezinta conditia sau contextul din care rezulta variatia valorilor variabile dependente.

Exemplu: ne poate interesa in ce masura implicarea adolescentilor in programe de consiliere reduce violenta in scoala. In acest caz variabila dependenta este violenta scolara, iar variabila independenta includerea sau nu intr-un astfel de program.

Variabilele nu sunt dependente sau independente prin natura lor; ex. ne putem pune problema daca violenta in scoala influenteaza anxietate resimtita de elevi; in acest caz, violenta este variabila independenta.

Termenii de "dependent" / "independent", cu referire la variabile, se folosesc uzual chiar daca relatia descrisa nu este una de cauzalitate directa.

Studiile in care se analizeaza relatia dintre variabile, fara a se face o apreciere de natura cauzala, se numesc studii corelationale. Un alt tip de studii sunt studiile experimentale. In context experimental, variabilele sunt controlate, sunt manipulate de cercetator. Concluziile unui astfel de studiu pot fi interpretate in mod cauzal.

Exemplu: in studiul privind implicarea in programe de consiliere si comportamentul violent, putem controla experimental celelalte variabile ce ar putea interveni (ex. tipul de familie, suportul afectiv al familiei, situatia materiala a familiei, anturajul).

Variabile numerice / nonnumerice

1. numerice sau cantitative: sunt exprimate cifric (varsta);
2. nonnumerice sau calitative: sunt exprimate intr-o modalitate care nu implica cifrele (ex. starea civila).

Unele variabile pot fie exprimate in ambele modalitati (ex. varsta in ani, sau etapele vietii: copilarie, pubertate, adolescenta, tinerete, perioada adulta, batranete).

Masurarea variabilelor. Scalele de masurare

Valorile inregistrate ale variabilelor sunt rezultatul unei activitati de masurare.

Masurarea reprezinta un proces sistematic de cuantificare a aspectului social. In procesul cuantificarii, se folosesc un set de reguli de atribuire a numerelor (in cazul variabilelor numerice) sau simbolurilor (ex. etichete verbale; in cazul variabilelor nonumerice) unitatilor statistice.

Modul in care se face atribuirea acestor numere / simboluri se numeste nivel sau scala de masurare.

Sunt patru scale de masurare: nominala, ordinala, de interval si de raport (in aceasta ordine, scalele sunt prezentate de la cea mai simpla la cea mai complexa).

Primele doua sunt specifice variabilelor non-numerice, iar ultimele doua sunt proprii variabilelor numerice.

Fiecare scala poseda proprietatile scalei anterioare si proprietati proprii.

Prezentam in continuare descrierea succinta a acestor scale, cu exemplele aferente.

Scala nominala

este o scala calitativa;

plaseaza unitatile statistice (obiecte, persoane) in clase sau categorii;

unitatilor statistice le sunt atribuite etichete (coduri) ce denota apartenenta la o categorie sau alta, sau care permit identificarea lor;

este de doua tipuri:

• nominala de identificare: vizeaza indivizii particulari, permitand identificarea acestora (ex. numele, CNP-ul);
• nominala categoriala: vizeaza un grup (o categorie) de subiecti; ex. genul;

codurile pot fi de tip numeric sau non-numeric (ex. pentru modalitatile variabilei gen, pot folosi coduri numerice: 1=masculin, 2= feminin sau coduri nonnumerice: M, F);

etichetele nu permit nici un fel de comparatie (sunt "egale"), ci doar identificarea / categorizarea;

exemple:

religia (ortodox, catolic, protestant)

nationalitatea (roman, german, bulgar etc.)

starea civila (casatorit, necasatorit, divortat, vaduv)

mediul de provenienta (rural / urban)

tipul de facultate absolvita (psihologie, drept etc.)

tipul de familie (organizata, dezorganizata)

Scala ordinala sau scala cu ranguri

este tot o scala calitativa;

ofera informatii despre ordinea de marime a valorilor; etichetele atribuite valorilor permit clasificarea (ordonarea) acestora, dupa criterii de tipul "mai mare", "mai bun" etc.

exemple:

nivelul de studii (liceu, facultate, master)

calificativele scolare

categoriile de venit

scalele de evaluare a opiniilor - ex. un sondaj realizat privind utilitatea unui program de preventie a consumului de droguri in scoli

Obs. Variabilele masurate pe scala nominala categoriala si variabilele masurate pe scala ordinala (atunci cand grupele pot fi aranjate intr-o ordine naturala - ex. adolescent, tanar, adult) se numesc variabile categoriale, tocmai pentru ca permit gruparea indivizilor / obiectelor in clase sau categorii.

Pentru variabilele masurate pe scala nominala si ordinala, se pot calcula frecvente, se pot realiza grafice, se poate determina modul (valoarea care apare cu frecventa cea mai mare), dar nu se pot face operatii aritmetice (nu se pot calcula medii de exemplu).

ex. Numarul centrelor de plasament functionale - (la sfarsitul anului 2006)

Sursa: Autoritatea Nationala pentru Protectia Drepturilor Copilului, INS

Se observa ponderea mai mare a centrelor de plasament publice (modul).

Scala de interval

este o scala de tip cantitativ;

pe acest tip de scala, este precizata distanta dintre ranguri;

majoritatea variabilelor psihologice se masoara pe aceasta scala (inteligenta, sociabilitate etc.);

specific: punctul zero nu este dat in mod natural, nu inseamna lipsa proprietatii respective (ex. nu exista om cu inteligenta zero);

ofera date pentru care putem utiliza majoritatea metodelor statistice, cu o singura exceptie: nu putem compara doua valori prin raport (dar putem compara doua intervale);

ex. temperatura in grade Celsius; daca azi sunt 10 grade iar ieri au fost 5 grade, pot spune ca azi sunt cu 5 grade mai mult decat ieri (dar nu si ca azi este de doua ori mai cald decat ieri.);

Scala de raport sau scala de proportii

este de asemenea o scala numerica;

ce are in plus fata de scala de interval: punctul zero este stabilit in mod natural (cand avem valoarea zero, fenomenul respectiv nu exista; ex. zero bani - nu am nimic);

toate operatiile matematice sunt admise, inclusiv raportul a doua valori;

majoritatea variabilelor sunt masurate pe aceasta scala;

exemple:

venitul;

durata programului de lucru;

timpul petrecut intr-o institutie de protectie a copilului;

indici antropometrici: greutatea, inaltimea;

varsta la momentul institutionalizarii

etc.

Obs. In practica, scalele de interval si de raport sunt considerate ca un tot (se foloseste sintagma scala de interval-raport), datele fiind prelucrate prin aceleasi proceduri statistice.

Convertirea variabilelor pe scale

Variabilele pot fi trecute de pe o scala de masurare pe alta, ex.

• nota la un examen ---- calificative (performanta buna / medie /slaba) ----promovat /nepromovat;
• varsta in ani ---- varsta pe categorii (copil, puber, adolescent, tanar, adult, batran);
• nomenclatorul meseriilor (COR) - scala nominala sau scala ordinala (calificat, necalificat, semi-calificat)

Relevanta. Cunoasterea scalelor de masurare este vitala pentru a se putea decide ulterior asupra procedurilor statistice ce vor fi folosite (statistici neparametrice in cazul scalelor nominale si ordinale, statistici parametrice in cazul scalelor de interval si de raport).