Uurimisstrateegia ja uurimisprotsess Janno Järve Assistent: Mari Liis Räis
Millest tuleb juttu? Millised on uuringu kavandamise ja läbiviimise olulisemad etapid? Mida pidada silmas uuringu tellimisel? Registriandmed ja andmekaitse Mida analüüsi tulemuste lühikokkuvõtte koostamisel silmas pidada
Mis on uurimisstrateegia? Uurimisstrateegia on viis, kuidas leida vastus uurimisküsimusele
Akadeemiline uurimisprotsess ja rakendusuuringud Akadeemiline uurimisprotsess tundub kohati rakenduuringute jaoks liialt paljuetapiline Samas ei ole harvad juhused, kus uuringu eesmärgid ei ole hankedokumentides väga selgelt sõnastatud ja ei lähe hästi kokku ka seal esitatud metoodilise nägemusega Seetõttu võtame käsitluse aluseks just akadeemilise uurimisprotsessi
Uurimisprotsessi osad Keskendume väljundikesksele protsessile: Allikas: Õunapuu 2014, lk 79
Millest alustada? Alustage nii: Pange kirja esialgne idee Tutvuge kirjandusega Konsulteerige kolleegidega Vormistage uuringu eesmärk
Näide Esialgne idee: soovime kaardistada paremaid praktikaid noortele suunatud kuritegevuse ennetuse vallas Tutvudes kirjandusega: leiame 2013. aastal koostatud kirjandusülevaate Systematic Review of Youth Crime Prevention Interventions. Published 2008-2012 Täpsustame uurimisülesannet: keskenduma Eestile sobivate praktikate tuvastamisele noorte kuriteoennetuse vallas
Andmekogumine ja analüüs (1) Edasi: Millist analüüsimeetodit kasutame? Sõltub sellest, mis oli eesmärk: Kirjeldamine Seoste hindamine Põhjuslikkuse analüüs
Andmekogumine ja analüüs (2) Edasi: Milliseid andmeid vajame uuritava nähtuse mõõtmiseks Kust saame andmed? Register Varasemalt kogutud andmed Uus küsitlusuuring Uued vaatlusandmed
Näide (1) Soovime teada, milline raamatu pealkiri aitab andmekaeve teemalist raamatut paremini müüa Analüüsi eesmärk põhjuslikkuse analüüs Algatame Google AdWords kampaania, mille käigus näidatakse inimestele, kes otsivad internetist infot sõnadega data mining ja number crunching, kordamööda ühte kahest järgnevast reklaamist
Näide (2) Super Crunchers Why Thinking-by-numbers Is the New Way to Be Smart www.bantamdell.com VÕI The End of Intuition Why Thinking-by-numbers Is the New Way to Be Smart www.bantamdell.com Näite allikas: Aires, I. (2007) Super Crunchers: Why Thinking-by-Numbers Is the New Way to Be Smart, p. 56.
Näide (3) Protsessi, mille järgi inimesed neid reklaame näevad, võib lugeda (mööndustega) juhuslikuks see on hästi kasutatav võrdlusgrupi loomiseks Mõõdame klikkide arvu Andmekogumise mooduseks on vaatlus Loeme kokku, mitu korda valiti esimest ja mitu korda teist pealkirja sisaldavat reklaami (antud näite puhul mõne päevaga rohkem kui 250 tuhat vaatlust) Mida valiti rohkem, see võidab
Kumb oli parem? Super Crunchers Why Thinking-by-numbers Is the New Way to Be Smart www.bantamdell.com VÕI The End of Intuition Why Thinking-by-numbers Is the New Way to Be Smart www.bantamdell.com
Kus saaks seda kasutada avalikus sektoris? Teadlikkuse tõstmise kampaaniate hüüdlaused Valimiskampaaniate hüüdlaused
Tõlgendamine Edasi: Kuidas asetuvad meie tulemused teiste tulemuste konteksti? Täiendav andmekogumine intervjuude näol tulemuste tõlgendamiseks? Poliitikasoovitused
Ressursid
Aeg Aeg, raha ja teadmised Andmekogumine või olemasolevate andmete analüüs Andmekogumise ajaline sobivus sihtrühmale Raha Kas andmete kvaliteetseks kogumiseks on ressursse? Kas mõistlik oleks sihtrühma kitsendada või laiendada? Teadmised Millist ekspertteadmist on analüüsiks vaja?
Ajakulu Tegevus Ajakulu Tööaja kulu Ettevalmistavad tegevused (leping, uurimisülesande täpsustamine jms) 1-3 nädalat 0,5 nädalat Kirjanduse ülevaade 4 nädalat 4 nädalat Andmekogumine Küsimustiku väljatöötamine 3 nädalat 1,5-2 nädalat Küsimustiku piloteerimine (5 pilooti) 1 nädalat 2,5 päeva Küsitluse läbiviimine 6-8 nädalat - Fookusgrupi läbiviimine (1 grupp) Ettevalmistus 1 nädal 1-2 päeva Kava väljatöötamine 1-2 nädal 2-3 päeva Läbiviimine 0,5 päev 0,5 päeva Transkriptsioon 1 päev 1 päev Kokkuvõte 1 päev 1 päev
Ajakulu (2) Tegevus Ajakulu Tööaja kulu Analüüs Küsitlusandmete analüüs 3 nädalat 3 nädalat Kvalitatiivsete ja kvantitatiivse analüüsi tulemuste integreerimine raportisse 2 nädalat 2 nädalat Poliitikasoovituste formuleerimine 1 nädalat 1 nädalat Lõppraporti vormistamine 3 nädal 2 nädalat
Ligikaudsed maksumused Tegevus Maksumus ( ) ilma KM-ta Maksumus ( ) koos KM-ga Kirjanduse ülevaade 8 000 9 600 Küsitluse läbiviimine Ankeedi väljatöötamine ja piloteerimine 5 000 6 000 Küsitlus (1000 inimest, 30 min, veebipaneel) 11 000 13 200 Fookusgrupp Kava väljatöötamine 1 000 1 200 Ühe grupi läbiviimine 1 600 1 920 Küsitlus ja fookusgrupi andmete analüüs (10 FG + 30 min küsitlusuuring)) 16 000 19 200 NB! Administratiivne tegevus, raporti vormistamine jms
Vastajate arv Meeldetuletuseks: küsitluse läbiviimise hind Intervjuu pikkus Hind Telefon Veebipaneel Omnibuss 500 15 3 500 2 500 30 7 600 5 000 1000 15 7 000 5 000 9 000 30 15 200 11 000 16 400 2000 15 14 000 9 000 18 000 30 23 000 17 000 27 000 Allikas: Turu-Uuringute AS
Mida uuringu tellimisel veel silmas pidada?
Eelkonsultatsioonid Eelkonsultatsioonid on keerulisemate uuringute puhul hädavajalikud Kutsuge mitme potentsiaalse pakkuja esindajad, et vältida pakkujate ebavõrdset kohtlemist Konsultatsioonide tulemused peavad olema kõigile pakkujatele kättesaadavad
Metoodika hindamine Jätke endale võimalus hinnata metoodikat Metoodika osakaal pakkumise hindamisel tasub hoida suuremana hinna omast (üsna levinud kombinatsioon on 70% metoodika 30% hind) Uuringu eelarvet ei ole üldjuhul mõtet varjata Meeskonda võib ka hinnata, kuid sellele suure osakaalu andmine ei ole väga mõistlik, oluline on eeskätt metoodika sisuline pool
Kui on võimalik kasutage registrite liidestamist Registripõhised andmed on sageli küsitlusele eelistatumad Suurem vaatluste arv Väiksem rahakulu andmete kogumisele Väiksem meenutusviga (eriti tagasivaatava info puhul)
Registrid, mida oleme ise kasutanud (1) Eesti Maksu- ja Tolliamet (sisaldab muuhulgas): Palk (suurus ja saamise fakt) Dividend (suurus ja saamise fakt) Ajateenistuses viibimise fakt Vanemahüvitise saamise fakt Info tööandja kohta (nt ettevõtte töötajate arv, palgafond, käive) Eesti Hariduse Infosüsteem Alates 2005. aastast inimeste haridustee kirjeldus
Töötukassa Registrid, mida oleme ise kasutanud (2) Info töötutoetuse ja töötuskindlustushüvitise saamise fakti, suuruse ja kestvuse kohta Info aktiivsete tööturuteenuste saamise fakti aja kohta Palju muid registreid, mida me ise kasutanud ei ole
Keerulisemad uuringudisainid Kui soovite teada, kas teie meetmed ka reaalselt töötavad, siis: Eksperimendid ja Eksperimendilähedased meetodid Nende kasutamiseks tuleb astuda samme juba ENNE meetme käivitamist.
Andmekaitse ja registriandmete ühendamine
Andmete liik on oluline Isikuandmed on mis tahes andmed tuvastatud või tuvastatava füüsilise isiku kohta, sõltumata nende kujust või vormist Seetõttu kerkib registrite ühendamisel sageli üles andmekaitse küsimus Isikuandmete kaitse seadus reguleerib küllaltki detailselt delikaatsete isikuandmete töötlemisega seonduvaid nõudeid
Delikaatsed isikuandmed poliitilised eelistused, usk, maailmavaade etniline päritolu ja rass terviseseisund või puude olemasolu pärilikkuse informatsioon biomeetrilised andmed seksuaalelu ametiühingu liikmelisus süüteo toimepanemine või selle ohvriks langemine
Enamus isikuandmeid ei ole delikaatsed Üldkokkuvõttes tuleb tagada, et inimene ei oleks tuvastatav Seni toimivaks lahenduseks on osutunud: 3 vaatluse reegel ja koostööleping Mittedelikaatse isikuandmete töötlemisel konkreetseid juhiseid ütlemaks, millal on IKS-i nõuded täidetud, Andmekaitse Inspektsioon tavaliselt ei anna
Analüüsi tulemuste kompaktne esitamine juhtkonnale
Probleem Analüüsi tulemused peavad olema lühikesed ja konkreetsed Samas ei tohi analüüsi tulemustest kõrvale jääda oluline info
Sageli unustatakse metoodika piirangud Kui on kasutatud mõju tuvastamise kontekstis metoodikat, mis ei võimalda täie kindlusega uurimisküsimustele (see olukord on küllaltki sagedane), siis tuleb see tulemusi esitades välja tuua
Lühikese kokkuvõtte struktuur, mida ise kasutame Eesmärk Meetod Andmed Tulemused Poliitikasoovitused Olulisemad tõlgendamise piirangud Korralduslikud küsimused
Näide Uuringu Õpingute katkestamisega seotud mõjude hindamine Eesti andmetel ja regulaarse hindamise mudeli ning andmevajaduse fikseerimine Eesti kohta lühitutvustus
Aitäh!