OSNOVE ANALIZE PODATAKA u naučnim istraživanjima

Transcription

1 ANALIZA PODATAKA OSNOVE ANALIZE PODATAKA u naučnim istraživanjima Prof. dr Jasna Soldić-Aleksić Ekonomski fakultet, Beograd,

2 Cilj analize podataka Proces donošenja odluka Podaci Analiza Informacije Proces podataka donošenja Odluke odluka PODACI INFORMACIJE ZNANJE MUDROST 2

3 ANALIZA PODATAKA If you don t know where you re going, you might end up somewhere else. Yogi Berra Potencijal analize podataka: u čemu se ogleda moć i nemoć analize podataka? U različitim istraživanjima se primenjuju različite tehnike analize podataka, ali za svako istraživanje je neophodno da se izvrši unos podataka, editovanje podataka, kodiranje (prekodiranje),... prezentacija podataka. 3

4 PROCES PRIPREMANJA PODATAKA ZA ANALIZU 1. Preliminarni plan analize podataka 2. Pregled upitnika i validacija podataka 3. UreĎivanje (editovanje) podataka 4. Kodiranje podataka 5. Unos podataka 6. Prečišćavanje i statističko modifikovanje podataka 7. Tabelarno predstavljanje podataka 8. Selekcija strategije analize podataka 4

5 Pregled upitnika i validacija podataka Postoji više razloga zbog kojih upitnici mogu biti neprihvatljivi, kao što su: nepotpuni delovi upitnika, nedostatak jedne ili više strana upitnika, sistematski ili slučajno preskočena pitanja, neadekvatnost upitnika u smislu zadatog tipa uzorka, kao što je na primer nedovoljan broj upitnika u jednoj kvoti, a previše u drugoj kvoti, mala varijansa odgovora u upitniku (na primer, ispitanik je odgovorio kod svih pitanja na skali od 1 do 7 sa 3), upitnik je primljen znatno kasnije u odnosu na jasno preciziran krajnji rok dostavljanja upitnika i sl. 5

6 Validacija podataka Validacija podataka podrazumeva proveravanje opservacija, upitnika ili celokupnog ispitivanja da li su sprovedeni korektno bez pristrasnosti ili namernih grešaka (falsifikata, prevara i sl.). Validacija - proveravanje kvaliteta podataka (GIGO princip Garbage In, Garbage Out ) U procesu validacije ponovnim pozivom proverava se ispunjenost ovih uslova. 6

7 UreĎivanje - editovanje podataka (otkrivanje grešaka i njihova korekcija) Mogući problemi: Greška anketara na primer, anketar nije dostavio adekvatne instrukcije ispitanicima; Nedostajući odgovori ispitanik nije odgovorio na neka pitanja; Nejasnost nejasan odgovor ispitanika, kao što je na primer slučaj kada je ispitanik zaokružio odgovore pod brojem 3 i 4 na skali od 1 do 7, a traži se jedinstven odgovor; NeusklaĎenost odgovori na neka pitanja mogu biti logički nekonzistentni. Na primer, odgovor ispitanika da jednom mesečno obavlja redovne preglede automobila, a drugi odgovor da nema automobil; Nedovoljna kooperativnost kroz niz odgovora na pitanja može se videti nevoljnost ispitanika da odgovara na neka pitanja, ili grupu pitanja; Neodgovarajući ispitanik ako je istraživanjem predviďeno da uzorak čine ispitanici stariji od 21 godine, a ispitanik ne ispunjava taj uslov. 7

8 UreĎivanje - editovanje podataka Moguća rešenja za uočene probleme: TRETMAN NEZADOVOLJAVAJUĆIH ODGOVORA Povratak na teren (ponovo kontaktirati ispitanike) Nečitki odgovori ili pitanja bez odgovora kodiraju se u kategoriji ne znam ili nemam mišljenje Isključenje podataka samo za nedostajuće odgovore (promenljive), a ostali podaci u upitniku ostaju u analizi Isključenje (brisanje) celog upitnika - ispitanika sa nezadovoljavajućim odgovorima 8

9 Struktura pitanja: Šifriranje (kodiranje) podataka Zatvorena pitanja struktuirana pitanja: dihotomna pitanja primer pol pitanja sa višestrukim izborom odgovora - Na primer za pitanje o učestalosti korišćenja odreďenog tipa proizvoda mogu biti predviďeni sledeći odgovori i kodovi: koristim ga više puta sedmično kod 1, povremeno ga koristim ( minimalno 1 put mesečno) kod 2, retko ga koristim (jednom u toku više meseci) kod 3, nikada ga ne koristim kod 4. Otvorena pitanja nestruktuirana pitanja 9

10 Šifriranje (kodiranje) podataka Osnovni princip (uslovi) kodiranja: Kategorisanje odgovora mora da ispunjava dva uslova: uslov isključivosti i uslov potpunosti (iscrpnosti) Zatvorena pitanja - precoding Postoje šifre - kodovi pre prikupljanja podataka Otvorena pitanja: postcoding šifre se odreďuju nakon što se upitnici dostave sa terena. 10

11 Pitanje: Zašto preferirate Colgate u odnosu na Blend-a-med pastu za zube? Odgovori: 1. Colgate pasta za zube je kvalitetnija 2. Colgate pasta za zube ima nižu cenu 3. Colgate pasta za zube je ukusnija 4. Više volim pakovanje Colgate paste za zube 5. Zato što se Colgate pasta za zube za mene više isplati 6. Ne dopada mi se ukus paste Blend-a-med 7. Colgate pasta za zube sprečava propadanje zuba 8. Colgate pasta za zube mi daje svež dah 9. Colgate pasta za zube ima lepši izgled pakovanja 10.SviĎa mi se miris Colgate pasta za zube 11. SviĎa mi se reklama za Colgate pastu za zube 12. Bled-a-med pasta za zube ima neprijatan ukus 13. Reklama za Colgate pastu za zube je kreativna 14. Colgate pasta za zube je efikasnija u sprečavanju karijesa zuba 15. Colgate pasta za zube je zdravija 16. Ostalo 11

12 KODIRANJE- Postcoding Opis kategorije Odgovori Šifra kategorije Kvalitetnija / niţa cena / isplativija 1,2,5 1 Ukusnija / ne dopada mi se ukus Blend-a-med-a/ neprijatan ukus Blend-a-med-a/ (Ukus) Bolje pakovanje / lepši izgled pakovanja (Pakovanje-estetika) Sprečava propadanje zuba / sprečava karijes / zdravija (Zdravlje) 3,6,12 2 4,9 3 7,14,15 4 Sveţ dah / sviđa mi se miris (Dah-miris) 8,10 5 Sviđa mi se reklama / kreativnija reklama (Reklama) 11,13 6 Ostalo

13 Unos podataka CATI (Computer-Assisted Telephone Interviewing) telefonskog intervjua uz pomoć računara; CAPI (Computer-Assisted Personal Interviewing) ličnog intervjua na bazi računara; Interneta (WEB aplikacije) - unos i verifikacija podataka se obezbeďuje direktno prilikom prikupljanja podataka. tastature računara, koji se koriste kod jednostavnih telefonskih intervjua, intervjua kod kuće ili na ulici, ili tradicionalnih intervjua preko klasične pošte; forme za unos označenih odgovora (mark sense forms), koji zahtevaju da se odgovori beleže posebnom olovkom u unapred pripremljenim slogovima koji su već kodirani za odgovore, i koje mašina direktno čita; optičkih skenera, koji direktno čitaju odgovore i uglavnom se primenjuju kod dobro struktuiranih ispitivanja koja se često ponavljaju; sistema za analizu pomoću računarskih senzora (computerised sensory analysis systems), kod kojih se pitanja pojavljuju na računarskoj mrežnoj podlozi (computerised gridpad) i odgovori se direktno beleže u memoriji računara pomoću sensorskih ureďaja. 13

14 Organizacija čuvanja podataka Tekst fajlovi Tabele (Excel i sl. ) Baze podataka Programi za statisticku analizu podatka Podaci o jednom ispitaniku slog u datoteci Polja Brojevi kolona Ispitanik

15 Šifarnik Broj kolone Broj Promenljive Ime promenljive Broj pitanja Identifikacioni broj Ispitanika 001 do 890 Instrukcije za šifriranje 4 2 Broj sloga 1 (isto za sve ispitanike) Šifra projekta 31 (isto za sve ispitanike) Šifra intervjua Kao na upitniku Šifra datuma Kao na upitniku Šifra vremena Kao na upitniku Šifra provere Kao na upitniku Prazno Ostaviti ove kolone prazne 25 8 Ko kupuje I Muškarac - 1 Ţena -2 Ostalo -3 Uneti zaokruţen broj 26 9 Prirţenost prodavnici 1 IIa Za pitanja II od a do j Uneti zaokruţen broj Privreţenost prodavnici 2 IIb Ne tako privrţen - 1 Vrlo privrţen - 6 Nedostajuča vrednost Privrţenost prodavnici 3 IIc Privrţenost prodavnici 10 Iij 15

16 SPSS EDITOR PODATAKA 16

17 DEFINISANJE PROMENLJIVIH U SPSS-u rečnik podataka 17

18 Statističko modifikovanje podataka 1. Ponderisanje podataka, 2. Respecifikacija (prekodiranje) promenljivih 3. Transformacija podataka Primer: 1. Ponderisanje podataka, cilj marketinškog ispitivanja je da se prouči kakve se promene mogu uraditi na odreďenom proizvodu da bi se pospešila prodaja: vernim potrošačima proizvoda - ponder 3, umerenim (srednjim) potrošačima- ponder 2, povremenim potrošačima ponder - 1 nepotrošačima (ispitanicima koji uopšte ne koriste) ponder 0 18

19 2. Respecifikacija (prekodiranje) promenljivih Razlozi kupovine kozmetičkog proizvoda Originalna promenljiva: Nova promenljiva: 1. povoljna cena 2. u trendu je 1. niska cena 3. jeftin respecifikacija 2. modni trend 4. lako se primenjuje 3. jednostavna primena 5. moderan 6. jednostavno se nanosi Pol Starost Nova promenljiva: žene mlaďi mlaďe žene muškarci stariji starije žene mlaďi muškarci stariji muškarci 19

20 2. Respecifikacija (prekodiranje) promenljivih veštačke promenljive (dummy variables) Opšte pravilo za formiranje veštačke promenljive jeste: kategorijska promenljiva ima K kategorija, koristi se K-1 veštačkih promenljivih. Vreme kupovine Originalni kodovi Veštačke promenljive X 1 X 2 X 3 I kvartal 1 (A) IIkvartal 2 (B) IIIkvartal 3 (C) IVkvartal 4 (D)

21 Statističko modifikovanje podataka 3. transformacija podataka merenih na različitim mernim skalama. Na primer, standardizacija - neka se posmatraju dve promenljive: obim prodaje odreďenog proizvoda izražen u i cena proizvoda izražena u dinarima. Da bi se obezbedila uporedivost njihovog varijabiliteta neophodno je da se obe promenljive izraze zajedničkom jedinicom mere. z i X i s x X 21

22 STRATEGIJA ZA ANALIZU PODATAKA Tabelarno predstavljanje podataka Jednostruko tabeliranje (one-way tabulations) Raspored frekvencija Promenljiva Rasprodaja ( Često kupujem na rasprodaji ) Frequency Percent Valid apsolutno se ne slazem ne slazem se Valid Percent 8 4,9 4, ,3 25,3 Cumulative Percent 4,9 30,2 Neutralan slazem se apsolutno se slazem 68 42,0 42, ,0 21,0 11 6,8 6,8 72,2 93,2 100,0 Total ,0 100,0 22

23 Distribucija frekvencija - grafički prikaz apsolutno se slazem slazem se neutralan ne slazem se apsolutno se ne slazem

24 Tabelarno predstavljanje podataka - deskriptivne statistike Deskriptivne statistike: 1. Mere centralne tendencije (modus, medijana, sredina); 2. Mere disperzije (standardna devijacija, varijansa, razmak interval varijacija); 3. Mere oblika rasporeda (koeficijent simetričnosti i spljoštenosti) 24

25 Tabeliranje podataka - Unakrsno tabeliranje (cross-tabulations). Često kupujem na rasprodaji apsolutno se ne slazem se Count muski POL zenski Total % within Često kupujem na rasprodaji 50,0% 50,0% 100,0% ne slazem se Count % within Često kupujem na rasprodaji 73,2% 26,8% 100,0% neutralan Count % within Često kupujem na rasprodaji 54,4% 45,6% 100,0% slazem se Count % within Često kupujem na rasprodaji 20,6% 79,4% 100,0% apsolutno se slazem Count % within Često kupujem na rasprodaji 18,2% 81,8% 100,0% Total Count % within Često kupujem na 25 rasprodaji 49,4% 50,6% 100,0%

26 Unakrsno tabeliranje (cross-tabulations, cross-tabs, contingency table analysis ) Unakrsno tabeliranje analiza povezanosti (asocijacije) izmeďu kategorijskih podataka. Unakrsno tabeliranje kao osnova za Hi-kvadrat i log-linearnu analizu. 26

27 1. Tip podataka Faktori koji utiču na izbor statističkih tehnika 2. Dizajn istraživanja 3. Pretpostavke primene odreďenih testova (modela) 27

28 Tipovi mernih skala Nominalna skala Ordinalna skala Primarne skale Intervalna skala Relaciona skala 28

29 Tip podataka 1. Nominalni podaci 2. Ordinalni podaci 3. Intervalni podaci 4. Relacioni podaci 29

30 Ilustracija primarnih mernih skala Nominalna skala Ordinalna skala Intervalna skala Relaciona skala Broj Jeans Preferencije Preferencije Cena u $ marka Rangovi Bugle Boy Calvin Klein Diesel Gap Guess Jordache Lee Levi Old Navy Wrangler

31 Izbor merne skale Posmatrano obeležje (promenljiva) može se meriti na različitim skalama. Na primer, merenje godišnjeg porodičnog budžeta: Nominalna skala: prošle godine ko je zaraďivao za porodični budžet? 1. Muškarac glava porodice; 2. Žena glava porodice; 3. I muškarac i žena glave porodice; 4. Neko drugi. Ordinalna skala: prošle godine koliki je bio vaš godiš. porodič. budžet? 1. manje od od do od do od do preko

32 Izbor merne skale Intervalna skala: Koliki je bio vaš porodični budžet prošle godine? Značajno ispod proseka Prosek Značajno iznad proseka Relaciona skala: Prošle godine koliki je bio vaš godišnji porodični budžet? dinara 32

33 Tip Podataka 1. Nominalni kategorijski (nemetrički) 2. Ordinalni podaci 3. Intervalni 4. Relacioni metrički podaci 33

34 Merne skale i statističke tehnike Zašto je to važno??? Skala Nominalna Deskriptivne mere Procenti, modus Dozvoljene statistike Hi-kvadrat, Binomni test Ordinalna Percentili, medijana Korelacija rangova Intervalna Relaciona Aritmetička sredina, standardna devijacija Sve deskriptivne mere (za prosek, varijabilitet, oblik distribucije) Koeficijent korelacije, t-test, ANOVA, regresija, faktorska analiza Sve statističke tehnike 34

35 Dizajn istraživanja Ključne odrednice definisanja dizajna istraživanja koji će se primeniti u postupku generisanja podataka su: 1. meďusobna ne/zavisnost opservacija, 2. broj grupa koje se posmatraju, 3. broj merenja po jednom objektu posmatranja u istraživanju broj promenljivih 4. mogućnost kontrole posmatranih promenljivih. 35

36 Dizajn istraživanja Ne/zavisnost opservacija Npr. ispituje se efektivnost primene odreďene reklame na prodaju proizvoda, mera efektivnosti - stav potrošača prema proizvodu (stav se meri na intervalnoj skali) Dizajn- X O 1 nezavisni uzorci O 2 O 1 (stavovi ispitanika koji su videli reklamu) O 2 (stavovi ispitanika koji nisu videli reklamu) Dizajn- zavisni uzorci (isti ispitanici: mere se stavovi ispitanika pre nego što su videli reklamu i posle) O 1 X O 2 36

37 Dizajn istraživanja Broj grupa koje se posmatraju Npr. ispitujemo dva tipa reklama i imamo tri grupe ispitanika: X 1 O 1 (stavovi ispitanika koji su videli prvu reklamu) X 2 O 2 (stavovi ispitanika koji su videli drugu reklamu) O 3 (stavovi ispitanika koji nisu videli nijednu reklamu) broj promenljivih - broj posmatranih obeležja Npr. pored stava posmatramo i prodaju proizvoda X O 1 (mere dve promenljive: stav i prodaja za prvu grupu ispitanika) O 2 (mere dve promenljive: stav i prodaja za drugu grupu ispitanika) 37

38 Dizajn istraživanja kontrola promenljivih u izabranom dizajnu X O 1 (stavovi ispitanika koji su videli reklamu) O 2 (stavovi ispitanika koji nisu videli reklamu) Fokus istraživanja je u analizi razlike u stavovima ispitanika. Pored dejstva reklame, neke druge promenljive mogu doprineti razlikama u stavovima (npr. prethodna upotreba proizvoda). Kako kontrolisati dejstvo ove promenljive? 38

39 Pretpostavke primene odreďenih testova (modela) Na primer, pretpostavke primene t testa za dva uzorka su: 1. Uzorci su nezavisni; 2. Posmatrane karakteristike u obe populacije imaju normalan raspored; 3. Populacije imaju jednake varijanse. 39

40 PREGLED STATISTIČKIH TEHNIKA TEHNIKE ANALIZE PODATAKA Tehnike analize za jednu promenljivu (univariate techniques) Multivarijacione tehnike (multivariate techniques) 40

41 PREGLED STATISTIČKIH TEHNIKA Tehnike analize jedne promenljive Parametarske statistike (tehnike) Metrički podaci Neparametarske statistike (tehnike) Nemetrički podaci 41

42 Podela parametarskih tehnika Parametarske statistike Jedan uzorak t test z test Dva ili više uzoraka Nezavisni t test za dve grupe z test One-way ANOVA Zavisni Upareni t test 42

43 Podela neparametarskih tehnika Neparametarske statistike Jedan uzorak Tabela frekvencija Hi-kvadrat K-S test Binomni Test koraka Nezavisni uzorci Hi-kvadrat Test sume rangova K-S test Medijana test K-W ANOVA Dva ili više uzoraka Zavisni uzorci Test znaka Wilcoxon-ov test McNemar test Cochran Q test 43

44 Podela tehnika multivarijacione analize Multivarijacione tehnike Tehnike zavisnosti Tehnike međuzavisnosti 44

45 Podela tehnika multivarijacione analize Tehnike zavisnosti Jedna zavisna promenljiva ANOVA & ANCOVA Višestruka regresija Diskriminaciona analiza Conjoint analiza analiza združenih efekata Više zavisnih promenljivih MANOVA & MANCOVA Kanonička korelacija 45

46 Podela tehnika multivarijacione analize Tehnike međuzavisnosti Fokus na promenljivama Faktorska analiza Fokus na objektima Analiza skupina (Cluster analysis) Višedimenzionalno skaliranje 46