Kukić, Markić - Metodologija Drustvenih Znanosti

dr.sc. Slavo Kukic dr.sc. Brano Markic

METODOLOGIJA DRUSTVENIH ZNANOSTI METODE, TEHNIKE, POSTUPCI I INSTRUMENT! ZNANSTVENOISTRAZIVACKOG RADA

EKONOMSKI FAKUlTET SVEUCILISTA U MOSTARU MOSTAR, 2006. god.

PREDGOVOR ..................................................................... 13 1. POJAM ZNANOSTI I ZNANSTVENOISTRAZIVACKOG RADA (S.Kukic) ................. 15 1.1. Sto je znanost? ....................................................... 16 1.2. Osnovna obiljezja znanosti ........................................ 17 1.3. Osnovne znanstvene kategorije .......................................... 20 1.3.1. Pojam ................................................................................... 20 1.3.2. Sud ....................................................................................... 21 1.3.3. Zakljucak .............................................................................. 22 1.3.4. Definicija ............................................................................... 23 1.3.5. Divizija .................................................................................. 24 1.3.6. Znanstveno otkrice ............................................................ 25 1.3.7. Dokaz ................................................................................... 26 1.4. Razvoj znanosti .... ............ .... .. ...... .... .............. .... 28 1.4.1. Povijesni razvoj znanosti ...................................... 28 1.4.2. Razvoj suvremeneznanosti ................................... 31 1.5. Obiljezjaznanstvenespoznaje ...................................... 32 1.5.1. Objektivnost znanstvene spoznaje ......................... 33 1.5.2. Preciznost znanstvene spoznaje ........................... 34 1.5.3. Sistematicnost znanstvene spoznaje ........................... 35 1.5.4. Opcost znanstvene spoznaje ........................................ 36 1.5.5. Provjerljivost znanstvene spoznaje ............................... 37 1.5.6. Organiziranost znanstvene spoznaje ............................. 37 1.6. Osnovniobliciznanstvenespoznaje .............................. 37 1.6.1. Znanstvenizakon ................................................ 37 1.6.2. Pojam i struktura znanstvene teorije ...................... 39 1.6.3. Znanstveno objasnjenje i znanstveno predvidanje .... 41 1.6.3.1. Znanstvena deskripcija .............................. 41 1.6.3.2. Znanstvena klasifikacija ............................. 42 1.6.3.3. Znanstveno objasnjenje ............................. 43 1.6.3.4. Znanstveno predvidanje ............................. 44 1.1. Klasifikacijaznanosti .................................................. 45 1.8. Znanstvenoistrazivacki rad .......................................... 48 1.8.1. Pojam i vrste znanstvenoistrazivackog rada .......... 48 1.8.1.1. Fundamentalna istrazivanja ...................... 49 1.8.1.2. Primijenjena istrazivanja .......................... 50 1.8.1.3. Razvojna istrazivanja ............................... 50 1.8.2. Pojam i vrste znanstvenih i strucnih djela ............ 51

5

Metodologija drustvenih znanosti

1.8.2.1. Pojam i vrste znanstvenih djela ................. 52 1.8.2.1.1. Vrste znanstvenih i':lanaka .............. 54 1.8.2.2. Pojam i vrste strui':nih djela ...................... 55 1.8.2.3. Pojam i vrste znanstveno-strui':nih djela ..... 58 1.9. Organizacija vlastitog znanstvenog i strui':nog rada ...... 63 1.9.1. Znacajke znanstvenog radnika ....................................... 64 1.9.2. Organizacija vlastitog strui':nog i znanstvenog rada .... 66 1.9.3. Pitanja u vezi s proui':avanjem literature ........................ 69 1.9.4. Pripreme usmenih izlaganja ............................................. 73

2. ODI'IOS ZNANSTVENE METODE I METODOLOGIJE (S.Kukic) ............................................. 77 2.1. Uopceoznanstvenoj metodi ........................................ 78 2.2. Razlikeizmeau znanstvene metode i metodologije ............ 81 2.3. Nacela i znacajke metodologije znanstvenoistrazivackog rada .................................... 83 2.4. Vrste metodoloskih problema ..................................... 85 3.

FAZE PROCESA ZNANSTVENOG ISTRAZIVANJA (S.Kukic) ........................................... 89 3.1. Opcenito ofazama znanstvenog istrazivanja .................. 90 3.2. Izbor i definiranje predmeta istrazivanja ....................... 92 3.2.1. Izbor predmeta istrazivanja .................................. 92 3.2.1.1. Trazenje znanstvenih informacija neophodnih za formuliranje predmeta istrazivanja .......... 93 3.2.1.2. Formuliranje predmeta istrazivanja ............. 95 3.2.2. Odreaivanje ciljeva istrazivanja ........................... 97 3.3. Postavljanje hipoteza i sreaivanjevarijabli .................... 100 3.3.1. Postavljanje hipoteza ......................................... 100 3.3.2. Sreaivanje varijabli ............................................ 103 3.4. Izrada projekta istrazivanja ....................................... 105 3.4.1. Idejni projekt istrazivanja ................................... 106 3.4.2.Izvedbeni projektistrazivanja ............................... 107 3.5. Prikupljanje i obrada podataka ..................................... 109 3.6. Znanstvenotumacenjeiinterpretacija podataka .............. 110 3.7. Izvjestajorezultatima istrazivanja ................................. 111

4. METODEZNANSTVENOGISTRAZIVANJA(S.Kukic) ........ 115 4.1. Klasifikacija metoda znanstvenog istraziva nja .................. 116 4.2.0pceznanstvenemetode ............................................. 118 4.2.1.Metodeindukcijeidedukcije ................................. 118

6

Sadrzaj

4.2.1.1. Metoda indukcije ...................................... 118 4.2.1.1.1. Vrsteindukcije ................................ 120 4.2.1.2. Metoda dedukcije ..................................... 121 4.2.1.3. Povezanost i razlike izmedu indukcije i dedukcije kao metoda i naCina zakljucivanja ... 121 4.2.2. Metode analize i sinteze ..................................... 122 4.2.2.1. Metoda analize ......................................... 122 4.2.2.2.Metodasinteze .......................................... 125 4.2.2.3. Slicnosti i razlike izmedu analize i sinteze ...... 126 4.2.3.Metodadokazivanja iopovrgavanja ....................... 127 4.2.4. Metoda klasifikacije ........................................... 129 4.2.5. Metoda komparacije .......................................... 132 4.2.6. Metoda modeliranja .......................................... 135

5. TEHNIKE PRIKUPLJANJA I OBRADE EMPIRIJSKIH PODATAKA (S.Kukic) ••.......••••...•••..•••..•••....•••..•.•..••••. 141 5.1. Tehnike ispitivanja ..................................................................... 142 5.1.1. Prikupljanje podataka pomocu upitnika ..................... 142 5.1.1.1. Anketa ..................................................................... 143 5.1.1.2. Intervj u... ... ... ... ... ... .. ... ... .... .. .... ... ... ... ... .. .... ... ... ... ... 146 5.1.1.3. Upitn ik ..................................................................... 151 5.1.1.4. Pravljenje anketnog upitnika ........................... 152 5.1.1.4.1. Formulacija pitanja s obzirom na njihov smisao ....................................... 155 5.1.1.4.2. Verbalna formulacija pitanja .............. 157 5.1.1.4.3. Redoslijed pitanja u upitniku .................. 162 5.1.1.4.4. Zakljucne sugestije za pravljenje upitnika .......................... 165 5.1.1.5. Anketira nje ............................................................ 168 5 .1.1.5.1. Predispitivanje ....................................... 168 5.1.1.5.2. Uvod anketi ............................................. 169 5.1.1.5.3. Provodenje ankete ................................. 170 5.1.1.6. Uzorak ..................................................................... 171 5.1.1.6.1. Pojamuzorka ............................................. 171 5.1.1.6.2. Vrste uzorka ............................................. 175 5.1.1.6.2.1. Uzorci koji nisu odabrani na osnovu teorije vjerojatnosti .... 175 5.1.1.6.2.2. Uzorci nastali na osnovu teorije vjerojatnosti ............................ 177 5.1.1.6.2.3. Zonski uzorak kao vrsta mjesovitog tipa uzoraka ......... 178 ')

7

_____,.


5.1.1.7. Greske i pristranosti u anketiranju ................................................ 179 5.1.2. Testiranje ......................................................................... 181 5.1.2.1. Vrste testova ........................................................ 182 5.1.2.1.1. Testovi mogucnosti .............................. 184 5.1.2.1.2. Testovi licnosti ........................................ 188 5.1.3. Skaliranje ......................................................................... 190 5.1.3.1. Pojam skaliranja ................................................... 190 5.1.3.2. Vrste skala ............................................................ 191 5.1.3.3. Nedostaci skaliranja ............................................. 196 5.2. Promatranje .............................................................................. 197 5.2.1. Pojam promatranja .......................................................... 197 5.2.2. Vrste znanstvenog promatranja ................................... 198 5.2.2.1. Izvori suvremenih oblika promatranja ............... 198 5.2.2.2. Vrste promatranja ..................................... 199 5.2.2.3. Realiziranje promatranja ........................... 202 5.3. Klasifikacija i mjerenje ............................................ 205 5.3.1. Klasifikacija ...................................................... 206 5.3.2. Mjerenje .......................................................... 208 5.3.2.1. Vrste mjerenja .......................................... 210 5.4. Eksperiment .......................................................... 212 5.4.1. Vrsteeksperimenata .......................................... 215 5.5. Analizasadrzaja ..................................................... 217 5.5.1. Utemeljivanje i razvoj analizesadrzaja ................... 217 5.5.2. Odredenje pojma .............................................. 220 5.6. Statisticke tehnike obrade empirijskih podataka .......... 223 5.6.1. Mjesto statistike u znanstvenom radu ................... 223 5.6.2. Zasto statisticke tehnike? ................................... 224 5.6.3. Znacaj i bitne sastavnice statistickih tehnika obrade empirijskih podataka .................. 225

6. PRIMJENA INFORMACIJSKE TEHNOLOGUE U PROCESU ISTRAZIVANJA (B.Markic) ........................ 231 6.1. Procesi otkrivanja znanja u bazama podataka ............. 232 6.2. Data mining alati u procesu otkrivanjal znanja u bazama podataka ................................................. 237 6.3. Primjer analize upotrebom dana mining alata .............. 241 6.3.1. Algoritam apriori .............................................. 241 6.3.2. Induktivna pravila ............................................. 247 6.4. Primjer istrazivanja upotrebom primjenskog softvera ..... 255 6.4.1. Priprema podataka iz upitnika za analizu .............. 257

8

--·~,---------------Sadrzaj

6.4.2. Deskriptivna statistika upotrebom alata Data Analysis ............................................ 258 7. PISANJE ZNANSTVENOG DJElA (S.Kukic) .................. 269 7 .1. Dijelovi znanstvenog djela ......................................... 270 7.1.1. Dijelovi znanstvene knjige .................................. 270 7.1.1.1. Dijelovi bez kojih nema znanstvene knjige .................................... 271 7.1.1.1.1. Naslov ........................................ 271 7 .1.1.1.2. Sadrzaj ....................................... 272 7.1.1.1.3. Uvod .......................................... 275 7 .1.1.1.4. Sredisnji dio znanstvenoga djela ....... 277 7 .1.1.1.5. Zakljucak ..................................... 278 7 .1.1.1.6. Sazetak ....................................... 279 7 .1.1.1.7. Po pis literature (bibliografija) ........... 281 7 .1.1.1.8. Indeks pojmova i imena ................... 283 7 .1.1.2.0stali dijelovi znanstvene knjige .................... 286 7 .1.1.2.1. Moto ...................................... 286 1.1.1.2.2. Posveta ................................... 286 7.1.1.2.3.Predgovor ................................ 287 7.1.1.2.4.Popistablica i ilustracija ............... 289 7.1.1.2.5. Dodatak (apendiks, prilozi, dopune) ................................ 289 1.1.2. Dijelovi znanstvenog clanka ................................. 290 7.2. Dokumentacijska osnova rukopisa ............................. 291 7.2.1.Citiranje ........................................................... 291 1.2.2. Podnozak(fusnota, napomena) ............................. 297 1.2.3. Ilustracije ......................................................... 302 7 .3. Komponiranje i jezicno-stilska obrada rukopisa znanstvenog i strucnog djela .................................. 304 7.3.1. Komponiranje znanstvenog i strucnog djela ............. 304 7.3.2.Jezikznanstvenog istrucnog djela .......................... 305 7.3.3. Stil znanstvenog i strucnog djela ............................ 306 7.3.3.1.Pojamstila ................................................. 306 7.3.3.2. Odlikedobrog znanstvenog stila ..................... 307

8. l!TERATURA ............................................................. 311 t

9


DODATAK .................................................... 317 9. STATISTICKE TEHNIKE OBRADE PODATAKA (B.Markic) ............................................... 318 9.1.Uvod ....................................................................... 318 9.1.1. Populacija i uzorci ............................................... 318 9.1.2. Deskriptivna i inferencijalna statistika .................... 318 9.1.3. Racunalni softwareza statisticke analize ................. 319 9.2. Prikazpodataka ......................................................... 320 9.2.1. Tipovi podataka ................................................. 320 9.2.2. Prikaz kvalitativnih podataka ................................ 324 9.2.3. Graficki prikaz kvalitativnih podataka ..................... 326 9.2.4. Graficki prikaz kvantitativnih podataka: Tukeyjev S-L dijagram ...................................... 328 9.2.5. Tablicni prikaz kvantitativnih podataka: distribucija relativnih frekvencija ........................ 331 9.2.5.1. Statisticki niz .............................................. 333 9.2.5.2. Grupiranje podataka .................................... 333 9.2.6. Graficki prikaz kvantitativnih podataka: histogram i poligon .......................................... 336 9.2.6.1. Histogram ................................................. 336 9.2.7. Kumulativne distribucije frekvencija i kumulativni poligoni ....................................... 338 9.2.8. Zadaci za vjezbu ................................................ 339 9.3. Mjere centralne tendencije, disperzije i statisticki momenti .................................. 340 9.3.1. Uvod ............................................................... 340 9.3.2. Mjere centralne tendencije .................................. 340 9.3.2.1. Aritmeticka sredina .................................... 340 9.3.2.1.1. Prednosti aritmeticke sredine ................... 341 9.3.2.1.2. Nedostaci aritmetickesredine .................. 342 9.3.2.2. Harmonijska sredina i geometrijska sredina .... 342 9.3.2.3. Medijan .................................................... 343 9.3.2.4. Mod ......................................................... 344 9.3.3. Mjere disperzije ................................................ 345 9.3.3.1. Varijanca i standardna devijacija .................... 346 9.3.3.2. Primjene standardne devijacije ..................... 347 9.3.4. Mjere relativne disperzije- koeficijentvarijacije ...... 348 9.3.5. Mjere relativne disperzije - kvantili, percentili, kvartili i standardizirano obiljezje ......................... 349

10

Saddaj

9.3.6. Mjere asimetrije ................................................ 351 9.3.6.1. Spljostenost .............................................. 352 9.3.6.2. Kurtosis (zaobljenost) ................................. 354 9.3.7. Metode otkrivanja vanjskih vrijednosti (outlier) .... 355 9.3.8. Izracunavanje mjera centralne tendencije za grupirane podatke ....................................... 358 9.3.9. Racunalni softveri za deskriptivnu statistiku ........... 359 9.4. Vjerojatnost ............................................................ 361 9.4.1. Eksperiment, dogaaaji i vjerojatnost, vjerojatnost dogaaaja ...................................... 361 9.4.1.1. Pristupi definiranju vjerojatnosti .................... 361 9.4.1.2. Poljedogaaaja ............................................ 362 9.4.1.3. Klasii':na definicija vjerojatnosti ..................... 364 9.4.1.4. Statistii':ka definicija vjerojatnosti .................. 365 9.4.1.5. Uvjetna vjerojatnost i neovisnost ............. 367 9.5. Distribucije vjerojatnosti ........................................... 370 9.5.1. Slucajna varijabla .............................................. 370 9.5.2. Veza izmeau distribucije vjerojatnosti diskretne varijable i relativnih frekvencija ......................... 373 9.5.2.1. Aritmeticka sredina iii ocekivana vrijednost ..... 373 9.5.2.2. Varijanca i standardna devijacija ................... 374 9.5.3. Binomna distribucija vjerojatnosti ........................ 375 9.5.4. Poissonova distribucija ....................................... 378 9.5.5. Kontinuirane slucajne varijable: funkcija distribucije i funkcija gustoce ............................. 380 9.5.6. Numericka svojstva kontinuirane slui':ajne varijable ............................................. 382 9.5.7. Norma ina distribucija vjerojatnosti ...................... 382 9.6. Distribucije (rasporedi) uzoraka .................................. 386 9.6.1. Zasto je bitna metoda uzoraka ............................ 386 9.6.2. Slucajni uzorak ................................................. 390 9.6.3. Distribucija uzoraka ........................................... 393 9.6.4. Distribucija sredina uzoraka :X: centralni granicni teo rem) ................................ 399 9.7. Procjene ................................................................. 401 9.7.1. Uvod .............................................................. 401 9.7 .2. Procjena aritmeticke sredine populacije na temelju statistika velikih i malih uzoraka ........ 402

11


9.7.3. Procjena proporcije populacije ............................ 409 9.7 .4. Procjena razlike sredina dviju populacija ............... 411 9.7.5. Procjena varijance populacije .............................. 415 9.8. Testiranje hipoteza ................................................... 418 9.8.1. Uvod .............................................................. 418 9.8.2. Formuliranje hipoteza ........................................ 419 9.8.3. Tipovi pogresaka u testiranju hipoteza ................... 420 9.9. Primjena testiranja hipoteza ..................................... 426 9.9.1. Uvod ............................................................. 426 9.9.2. Hipoteza o sredini populacije .............................. 427 9.9.3. Testiranje hipoteza o proporcijama populacije ........ 431 9.9.4. Testiranje hipoteza o razlici sredina dviju populacija ... 433 9.9.5. Testiranje hipoteza o razlici izmeau dviju proporcija .................................... 436 9.9.6. Testiranje hipoteza ovarijanci populacije ................ 438 9.9.7. Testiranje hipoteza o odnosu varijanci dviju populacija .................................. 440 9.10. Analiza kvalitativnih podataka i analiza varijance ......... 445 9.10.1. Uvod ............................................................. 445 9.10.2. Test suglasnosti .............................................. 445 9 .10.3. Ana Iiza ta blica konti ngencije .............................. 449 9.10.4. Analiza varijance ............................................. 452 9.10.5. Primjer analize varijance u EXCEL-u .................... 456 9.11. Regresijska analiza ................................................ 459 9.11.1. Regresija primjenom EXCEL-a ............................ 462 9.11.2. Interpretiranje rezultata dobivenih regresijom ...... 467 9.11.3. Primjervisestruke regresije ............................... 469 9.12. Analiza korelacije ................................................... 470 9.12.1. Koeficijent korelacije ........................................ 472 9.12.2. Koeficijent determinacije .................................. 473 9.12.3. Izracunavanje kovarijance ................................ 477

10. POPIS TABliCA .......................................................... 479 11. POPIS SliKA.............................................................. 483 12. IZVODI IZ RECENZIJA ................................................ 489 13. I!IIDEKS POJMOVA ...................................................... 493 14. INDEKS IMENA ........................................................... 509

12

Predgovor

PREDGOVOR Znanstvenoj i strucnoj javnosti na uvid nudimo udzbenik "Metodologija drustvenih znanosti - metode, tehnike, postupci i instrumenti znanstvenoistrazivackog rada". Mnogi bi nam, u vezi s tim, mogli postaviti i pitanje - zbog cega? Na to nas je, ukratko, motiviralo vise razloga. U pitanju je, prije svega, zelja da se osigura potrebnu literaturu za polaznike poslijediplomskih studija, ali i one koji ovaj kolegij izucavaju u dodiplomskoj nastavi. Veoma smo, naime, skloni uvjerenju kako iz ovog podrucja i nema dovoljno literature na domacem jeziku. Ono, zapravo, cime se raspolaze relativno je starog datuma - sto je manje vazno - ali i, sto je bitnije, nedovoljno za uvodenje u tajne znanstvenoistrazivackoga rada, u podrucju drustvenih znanosti posebice. Ovaj smo udzbenik, jos konkretnije, manje optereC:ivali materijom logickog sadrzaja i osmislili ga, stojevise moguce, kao prirucnik koji mladeznanstvenike uvodi u tajne metodologije i tehnologije znanstvenoistrazivackoga rada. U prilog tome, uostalom, govori i sadrzaj ove knjige dijelovi o fazama procesa znanstvenoga istrazivanja, tehnikama prikupljanja i obrade empirijskih podataka, upute u vezi s pisanjem znanstvenog djela itd. Na to smo motivirani i cinjenicom da je tehnologija znanstvenoistrazivackog rada s informacijskorn tehnologijom dobila sa.svim novu dimenziju, koju prije toga nije imala. Smatrali smo, sukladno tome, potrebnim s nekima od tajni te nove tehnologije upoznati i znanstveni pomladak. Jedan, na koncu, od nedostataka postojeCih metodoloskih udzbenika je i u i':injenici da ne sadrze temeljne informacije u vezi sa statistickim tehnikama obrade prikupljenih empirijskih podataka. Bez poznavanja tih tehnika, medutim, nema ni znanstvenog istrazivanja. Mladi !judi, koji se pocinju baviti znanstvenim istrazivanjima, kako bi se sa statistickim tehnikama upoznali, primorani su - u slucaju da to nisu Cinili tijekom dodiplomskih studija - ulaziti u tajne statistike i izlozeni su cesto dvojbama hoce li znanja, koja u udzbenicima statistike mogu pronaC:i, biti i dovoljna za ono Cime se zele baviti.

S druge strane, statisticke tehnike obrade empirijskih podataka smo, koliko je u okviru ovakvog udzbenika bilo moguce, nastojali povezati s informacijskim tehnologijama za njihovo koristenje. A, bez te vrste znanja se, po nasem sudu, takoder ne moze na put znanstvenoistrazivackoga rada. Da, medutim, nije bilo pomoci drugih, pitanje je bi li ovaj tekst uopce ugledao svjetlost dana i bi li znanstvenoj i strucnoj javnosti bio ponuden u bas ovakvom obliku. Stoga i ovu prigodu koristimo kako bismo im za sve to zahvalili. Zahvaljujemo, prije svega, na korisnim savjetima recenzenata ovog udzbenika. Jedan od njih je, uostalom, bio povod da izvrsimo odredene korekcije i u samom sadrzaju. Zahvaljujemo, potom, svima koji su financijski pomogli tisak ovog udzbenika. Zahvaljujemo, na koncu, i svima ostalima koji su, na bilo koji nacin, pomogli da ovaj materijal ugle'da svjetlost dana bas u ovom obliku.

prof.dr.sc. Slavo Kukic prof. dr.sc. Bra no Markic

POJAM ZNANOSTI I ZNANSTVENOISTRAZIVACKOG RADA

• Sto je znanost? • Oshovna obiljezja znanbsti • .Osnovne znanstvene kategorije • Razvojznanosti • Obiljezja znaostvene spoznaje '" Osnollni obhd znanstvene spoznaje Klasifikacija znanosti Zrtans•.tv:Emoistrazivac:ki rad " (8rganizacija vlastitog znanstvenog i strucnog rada


1. POJAM ZNANOSTI I ZNANSTVENOISTRAZIVACKOG RADA

1.

STO JE ZNANOST?

Pitanje iz nasi ova je, moglo bi se kazati, relativno jednostavno? Ali, radi se o dojmu tek na prvi pogled. Stvarno, medutim, postavljeno pitanje trazi rasciscavanje veceg broja nepoznanica i dilema. Jedna od dilema je, primjerice, u izravnoj vezi s Cinjenicom da se pojam "znanost" moze promatrati u njegovom sirem i uzem znacenju. u prvom slucaju, u svom sirem znacenju, znanost se moze odrediti kao sinonim za sveukupno znanje. Promatra li ju se, medutim, u njenom uzem znacenju, izvjesno je da je posrijedi vrsta drustvene misaone djelatnosti Ciji je temeljni cilj otkrivanje zakona prirodnih i drustvenih pojava, a kojeje u uskoj vezi sa savladavanjem problema covjekova egzistiranja u najsirem znacenju rijeci. Pode li se od iznijetog nacina razrjesenja postavljene dileme, izvjesno je da se moze govoriti o dvije bitne funkcije znanosti. Jedna od njih je teorijska iii spoznajna funkcija, koja se manifestira u stalnoj potrebi razvijanja znanstvene spoznaje. Drugu se moze odrediti kao socija/no prakticnu, odnosno primijenjenu funkciju ciji se smisao svodi na primjenu odredenih teorijskih znanja. Zbog veceg broja dilema, koje namece odgovor na pitanje sto je znanost, su dosta razliCite i raznovrsne i definicije znanosti. S ciljem ukazivanja na njihovu sarolikost, neke od njih prezentiramo i u ovoj analizi: a) Znanost je oblik ljudske aktivnosti pomocu koje covjecanstvo stjece sve vece i tocnije znanje i razumijevanje prirode, njene proslosti, sadasnjosti i buducnosti, kao i sve vecu sposobnost da se prilagodi svojoj okolini i da je mijenja, a isto tako da mijenja svoje vlastite karakteristike (P. Freedman). b) Znanoscu obicno nazivamo sredeno, sistematizirano i provjereno znanje o necemu, postignuto metodicnim, pazljivim i savjesnim istrazivanjem i razmatranjem (M. Samic).

16

Poglavlje 1.

c) Znanost je zajednicko, koherentno, orgamz1rano sistematizirano znanje ljudskog roda (B. Tezak). d) Znanost je objektivna, logicna, precizna, provjerljiva i sistematicna metoda prikupljanja, opisivanja, klasificiranja, uop<':avanja, definiranja, mjerenja, eksperimentiranja, objasnjavanja, predvidanja, kontroliranja vrednovanja iskustvenih Cinjenica (D. Susnjic). e) Znanost je sistematizirana i argumentirana suma znanja u odredenom povijesnom razdoblju o objektivnoj stvarnosti do koje se doslo svjesnom primjenom odredenih objektivnih metoda istrazivanja sa svrhom spoznaje zakona prirodnih i drustvenih zbivanja da se omoguCi tocno predvidanje budu<':ih dogadaja i maksimalne djelotvornosti ljudske prakse ( T. Salitreiic). Prethodna definicija je, zapravo, prosirena verzija definicije iz Enciklopedije Leksikografskog zavoda. Medutim, prosirivanje, koje je u njoj ucinjeno, nije rezultiralo i dodatnom kvalitetom definicije iz spomenute enciklopedije. Stoga nam se definicija, dana u Enciklopediji Leksikografskog zavoda, cini i najprihvatljivijom. Prema njoj se, podsjetimo, znanost odreduje kao "sistematizirana i argumentirana suma znanja u odredenom historijskom razdob/ju o objektivnoj stvamosti do koje se doslo svjesnom primjenom odredenih objektivnih metoda" (Enciklopedija Leksikografskog zavoda, sv. IV, 487.). Ova nam se definicija cini prihvatljivom i zbog toga jer iz nje proizlaze dva bitna elementa bez kojih se znanost ne moze uobliciti. Jedan je predmet izucavanja, dakle dio objektivne stvarnosti, Cije je izucavanje u sferi interesa odredene znanosti, a drugi znanstvena metoda, odnosno put iii nacin da se dode do istine o dijelu objektivne stvarnosti.

1.2.

OSNOVNA OBIL.:II:ZJA ZNANOSTI

Medu autorima postoje razlike u pristupu identifikaciji temeljnih obiljezja znanosti. Neki od njih navode ve<':i broj obiljezja, pri cemu pod termin obiljezja smjestaju i neke kategorije koje ne sadrZe ni minimum pretpostavki za to.' Drugi, opet, prave razliku izmedu obiljezja znanosti i obiljezja razvoja znanosti.' Takav je pristup, po 1

Medu takve, oC:ito, treba ubrojiti i Ratka Ze!eniku. Kao jedno ad oblljeZja znanosti on, primjerice, navodi i odnos i spone koje postoje izmedu znanosti i umjetnosti.

2

To, izmedu ostalih, od!ikuje i pristup Miroslava Z.ugaja (vidjeti , :Z:ugaj, 1989.,

10.-13.)

17


nasem sudu, mnogo ispravniji. 0 nedostatku se maze govoriti zbog svojevrsne zbrke koja se kod njih dade identificirati u klasifikaciji i svrstavanju obiljezja u jednu iii drugu grupu. Stoga smo sebi i postavili zadacu da u takvu, dakle dvojnu klasifikaciju, pokusamo unijeti odredenog reda. Sukladno takvom opredjeljenju moguce je, po nasem uvjerenju, izdvojiti slijedeca bitna oblljeija znanosti: a) Drustveni karakter znanosti, koji se manifestira, prije svega, u njenoj univerzalnosti, usmjerenosti interesima covjecanstva, ali i svakog pojedinacnog drustva. 3 b) Jedinstvenost znanosti. BuduCi je svijet jedinstven, to i sve znanosti, na izvjestan naCin, Cine nerazdvojivo jedinstvo. Izmedu njih nije moguce, kako se dugo mislilo, a mnogi, nazalost, misle jos uvijek, uspostaviti nikakvu vododijelnicu u smislu brane koja uspostavlja neku vrstu neprobojnog zida. c) Jedinstvoznanstvene teorijei prakse. Prevedeno na razumljiviji jezik ovo jedinstvo znaci da, zapravo, ne postoji ni objektivna znanstvena spoznaja koja se, prije iii kasnije, ne moze primijeniti u praksi, ali isto tako i da nema objektivne i stvaralacke prakse koja nije, pa makar u bilo kom obliku, utemeljena na znanosti. d) Kreativnost u znanosti kao na)znacaJniJI kvalitativni element znanstvenika koji se temelji na aktivnom znanju kojeg oni posjeduju. e) Interdisciplinarnost znanosti, koja pretpostavlja "interaktivno povezivanje dvije iii vise disciplina u cjelinu viseg reda, pri cemu se sinteza ne vrsi samo na planu predmeta znanja nego, prije svega, i na planu koncepta i metode, a jos vise na planu nacela i aksioma" (Zelenika, 1990., 27.-28.). f) Internacionalni karakter znanosti, koji proizlazi iz cinjenice da se znanost ne moze svesti u uze okvire, okvire jedne regije, nacije iii drzave. Ona je, i po unutarnjim zakonitostima svoga razvoja, alii po svojim ciljevima i zadacima, univerzalna, opcecovjecanska. g) Primjena znanstvene metode u znanstvenom istrazivanju. Jasno je da je znanosti imanentno znanstveno istrazivanje kao njen bitni sastavni dio. S druge, pak, strane, nema znanstvenog istrazivanja bez primjene znanstvene metode u njenom najsirem znacenju rijeci. 4 3

Istini za volju, iako se njen druStveni karakter ogleda, prije svega, u zadovo!javanju druStvenih potr6ba Covjeka, znanost se maZe upotrijebiti i u nehumane svrhe. Takvih je primjera zablljeZ:eno tijekom povijesti mnogo, a na takve se primjere primjene znanosti maZe nerijetko naiCi i dan as.

' 0 pojmu znanstvene metode pogledajte detaljnije poglavlje 2. ave knjige "Odnos znanstvene metode i metodologije".

18

Poglavlje 1.

Sukladno nasem temeljnom opredjeljenju moguce je govoriti i o vecem broju obiljeija razvoja znanosti. Smatramo potrebnim apostrofirati naroCito nekoliko njih, ito: 1. Proces istodobnog diferenciranja i integriranja znanosti. Jasno je, naime, da se povecanjem ukupnog kvantuma znanja dogada proces njegova sve naglasenijeg diferenciranja prema oblastima, podruqima i znanstvenim disciplinama. Ali, istodobno se moze identificirati i obrnut proces stalnog integriranja znanja iz razliCitih disciplina, podruC:ja i oblasti, ali i istrazivanja koja koriste logiku interdisciplinarnih znanja. 2. Zakon ubrzanog razvoja znanosti. Pod ovom se zakonitoscu mogu podrazumijevati najmanje dva paralelna procesa. Jedan je vezan uz Cinjenicu da se u svijetu moze identificirati stalni porast broja znanstvenih radova. Drugi, mozda i jos znacajniji, proizlazi iz Cinjenice da se vrijeme od odredenog znanstvenog pronalaska do njegove primjene u praksi sve vise skracuje. 3. Svjestan timski rad znanstvenika. Ovo obiljezje razvoja znanosti je vezano za podatak da je bavljenje znanstvenim radom u proslosti bilo, prije svega, rezultat individualnog rada. Vratimo li se, primjerice, u anticka vremena, izvjesno je da je sve znanje toga vremena bilo rezultat individualnog angazmana. Aristote/ je mogao imati uzora u Platonu, ali sve sto je stvarao, stvarao je sam i nezavisno o njemu. Pitagorini zakoni su takoder plod individualnog rada. Medutim, povecavanje kvantuma znanja, njihovo integriranje i medusobno povezivanje je izazvalo potrebu interdisciplinarnih znanja, a time i potrebu timskog rada u kojeg su ukljuceni znanstvenici razlicitih specijalnosti, te koji je svjestan i organiziran. 4. Slicnost u etapama razvoja znanosti. U svim se, zapravo, znanostima u njihovom razvoju daju identificirati tri magistralne razvoj ne faze: a) opisna faza razvoja, koja se temelji na prikupljanju cinjenica i njihovoj prvoj sistematizaciji, faza, koju karakterizira sadrzajna b) /ogicko-analiticka analiza proucavanog predmeta s odredenog metodoloskog stajalista, c) faza usklaaivanja sadriajnih i kvantitativnih metoda spoznaje, u koju su, bez sumnje, usle prirodne znanosti i tehnika u XX. stoljecu.

19


1.3.

OSNOVNE ZNANSTVENE KATEGORI.JE

Znanost o znanosti podrazumijeva, medu inim, i osnovne znanstvene kategorije, odnosno elemente logike koje znanstvenik mora poznavati. Medu njima se, medu inima, isticu i: pojam, sud, zakljucak, definicija, divizija, distinkcija, deskripcija, eksplanacija, predvidanje, znanstveno otkrice, dokaz, opovrgavanje, znanstveni problem, hipoteza, teorija, zakon, verifikacija i znanstvene cinjenice. Namjera ove analize nije i ulazenje u detaljniju analizu tih kategorija. Dapace. Osim toga, neke od apostrofiranih kategorija ce biti problematizirane u drugim dijelovima ovog poglavlja. 5 Uputnom se, medutim, namece makar i povrsni prelet preko najznacajnijih medu njima.

1.3.1. Pojam Pojam se maze definirati na veoma razlicite naCine. Za predstavnike formalisticke teorije, primjerice, pojam je skup oznaka, odnosno element suda. Po shvacanju psihologisticke teorije, opet, pojam je neka vrsta apstraktne predodzbe. Za nominaliste, pojam je rijec, ime kojim se oznacava jedna iii vise pojedinacnih stvari. Realisticka teorija, na koncu, u pojmu prepoznaje odraz bitnih svojstava real nih stvari i procesa, te njihovih svojstava i medusobnih odnosa. Ako bi ga, medutim, htjeli cjelovito odrediti, pogresno bi bilo opredjeljivanje za bilo koji od navedenih pristupa:· Dapace. Pojam je sve to - i element suda i skup oznaka i apstraktna predodzba, i rijec i misao 0 sustini iii bit onaga sto mislimo. Pojam, dakako, nije nesto sto je i apsolutno neodredeno. Naprotiv. Svaki od pojmova ima i svoj opseg i svoj sadriaj. Opseg pojma oznacava skup svih pojedinacnih objekata na koje se termin iii jezicni izraz pojma maze primijeniti. Pojam, primjerice, "sportska oprema" odnosi se na sportski dres, sportske pa,tike, sportske trenerke itd. IIi, pojam "lijek" odnosi se na sve mnogobrojne vrste pojedinacnih lijekova. S druge strane, sadriaj pojma podrazumijeva skup bitnih oznaka odredenog pojma. Sto je tih oznaka vise veCi je i sadrzaj konkretnog pojma. U stvarnosti postoji mnostvo razliCitih vrsta pojmova. Sve njih je moguce i dijeliti po vecem broju kriterija. S obzirom na sadriaj, primjerice, moguce je praviti razliku izmedu korelativnih (majka i 5

Pogledati dio "1.5. ObiljeZja znanstvene spoznaje" ovog poglavlja, te dio

3.3.1. Postavljanje hipoteza

20

Poglavlje 1.

kcerka), zamjenskih (funkcionalisti i Talcot Parsons), disparatnih iii sudova koji nemaju nista zajednicko (veselo i crno), kontramih iii sudova koji su na oprecnim stranama (najvisi i najnizi), itd. pojmova. Prema opsegu, potom, pojmovi mogu biti nadredeni, podredeni i koordinirani. Pojam "sportska oprema" je, tako, nadreden pojmu "sportski dres", koji je u tom odnosu podreden. 5 druge, pak, strane, u odnosu koordiniranih pojmova nalaze se pojmovi katolik i protestant jer oba pripadaju krscanima a ni jedan od njih istodobno ne moze biti i onaj drugi. Po obujmu pojma je moguce praviti razliku i izmedu opCih, posebnih i pojedinacnih pojmova. Za opCi je pojam, tako, karakteristicno da se kao, primjerice, u slui':aju pojma pjesma odnosi na neodredeno velik broj slucajeva jedne vrste. Suprotno tome, pojedinacni se pojam - recimo "rijeka Neretva" - odnosi na jedan jedini slui':aj. Ovisno o njihovu odnosu prema nekom svojstvu pojmovi mogu biti pozitivni - pojmovi kojima mislimo prisutnost nekih svojstava (iskrenost, nadarenost, postenje)- i negativni- pojmovi koji negiraju, znace odsutnost nekog svojstva (neiskrenost, nenadarenost, nepostenje). Zanimljiva je i podjela s obzirom na stupanj poznatosti opsega pojma na jasne i nejasne. Jasni su oni pojmovi kod kojih je njihov opseg poznat u potpunosti. Jasan je, primjerice, pojam "sa hovska figura" jer je njegov opseg - koji obuhvaca sahovskog kralja, sahovsku kraljicu, sahovskog lovca, sahovskog skakai':a, sahovskog topa i sahovskog pjesaka - poznat u potpunosti. Za razliku od toga, kod nejasnih je pojmova opseg pojma jasan samo djelomicno.

1.3.2. Sud Sudom se oznacava spoj dvaju pojmova, i to spoj u kojem se o odnosu )ednog poj11 ill pi ei 11E1 eli ugoi" 11e!lto tvi di ill udrlte. Ovisno o va u o mova nesto tvrdi iii odrice, su vi tom · mogu biti istiniti i neistiniti. Masa sudova, bili oni istiniti iii neistiniti, izrice se svakodnevno i u razlicitim sferama zivota. Zajednicko im je, pri tome, svima da se izrazavaju recenicama, iako sud nije isto sto i recenica kojom se on izrice. Isti sud iskazan u razlicitim jezicima izgleda, zbog razlika u jeziku, razlicito. No, nije razliCiti sud nego recenica kojom je iskazan. Recenicama, primjerice, "Mislim, dakle jesam" i "Cog ito ergo sum" iskazan je isti sud iako su recenice, kojima je izrazen, potpuno razl.iCite.

21

('


Za pripaziti je, dakako, da sene padne u pogresku izjednacavanja' suda i suaenja. Razlika izmeau njih je, naime, i vise nego ocigledna. Jos konkretnije, suaenje oznacava odreaen psihicki proces, a sud je rezultat toga procesa, U stvarnosti se, kao i kod pojmova, moze sresti mnostvo razlii':itih sudova, Svi oni se, meautim, mogu i razvrstati prema odreaenim kriterijima. Prema predmetu se, tako, moze praviti razlika izmeau atributivnih - sudova koje karakterizira neka atributivna, bilo kvantitativna ("Sahovska ploca ima 64 polja") iii kvalitativna ("Pas je najvjernija zivotinja covjeku") odredba, relacionih - kojima su predmet odreaene relacije, procesnih- ciji je predmet proces, radnja iii dogaaanje, Cinjenicnih- odnosno sudova o Cinjenicama itd. Po logickom sadriaju suda, potom - dakle prema onom sto se zamislja, kako se zamislja i u kojem opsegu se zamislja - moguce je praviti razliku izmeau nekoliko vrsta sudova. Po kvantiteti, odnosno obujmu pojma subjekta, moguceje praviti razliku izmeau generalnih ("Siava je prolazna"), individualnih ("Matija Gubecje seljacki tribun") itd. Po kvaliteti /ogickog sadriaja, opet, treba razlikovati afirmativne iii potvrdne ("Sarajevo je glavni grad BiH"), negativne ("Argentina nije evropska zemlja") i upitne ("Moze li pojava ozonskih rupa promijeniti zivot na Zemlji"). Razlika meau sudovima se, na koncu, moze praviti i po stupnfu slozenosti suda, odnosno njezinoj strukturi. Po toj se osnovi razlikuju jednostavni, slozeni i spojeni sudovi. 1.3.3. Zakljucak Zakljucak je skup od najmanje dva suda. No, to ni·e i nuzno. Drug1m n ec1 a sva 1 va suda ne redstavl"a automatski i zakljucak. Naprotiv. Da bi najmanje dva - iii vse sudova cm11i 1 zakljucak, neophodna je pretpostavka tome i misao da jedan od njih proizlazi s i·e 1 1z ·sudova. IJeCima, sudovi su elementi zakljucka, povezani strukturiranom slozenom misli. U toj strukturi i sudovi i zakljucak imaju svoju posebnu ulogu. Sudovi iz kojih se izvode novi sudovi se, pri tome, oznacavaju pretpostavkama iii premisama, a novi sud koji se iz premisa izvodi oznacava se kao zakljucak iii konkluzija. I kod zakljucaka je moguce praviti razliku izmeau razlii':itih pojavnih vrsta. Moguce je, primjerice, praviti razliku izmeau neposrednih i posrednih zakljucaka. Neposredni zakljucak se dobije kada se jedan sud izvodi iz samo jednog drugog suda iii premise. Primjer takvog zakljucka je i slijedeCi: "Svaki grad iznad milion stanovnika s ada u grupu velikih gradova.·s 1sa va m11ona s anovnika su veliki gradovi".

22

Poglavlje 1.

S druge strane, posrednog zakljucka nema ukoliko se novi sud ne izvodi iz najmanje dva suda iii premise. Primjerice: "Svi !judi posjeduju emocije, Ivan je C:ovjek, Ivan posjeduje emocije". Neovisno, dakle, o tome radi li se o neposrednim iii posrednim zakljuccima, da bi bili valjani neophodna je pretpostavka da proizlaze iz premise. U protivnom, zakljucak nije valjan, pogresan je. Nije valjan, pogresan je, primjerice, zakljucak "Ivan je grubijan, macka je crna" jer posljednji sud ni po C:emu ne proizlazi iz prvog. Kada su pogreske, koje se javljaju kod zakljucaka, u pitanju, ::r dvije grupe njih su posebice znacajne - opce i pogreske posebnih vrsta zakljucaka. Dvije su temeljne grupe opCih pogresaka zakljucaka. Prve su one koje ne potjecu iz jezika i manje su ucestale. Druge su, medutim, ucestalije, a potjecu iz jezika. Takve su, primjerice, pogreske dvoznacnosti - koje su vezane za upotrebu rijeci s visestrukim znacenjem (rijec "kit", primjerice, moze oznacavati vrstu sisavca, a moze i plasticnu materiju za spajanje), pogreske dvosmislenosti - koje se javljaju kada se dvolicni sudovi uzimaju kao premise zakljucaka, pogreske naglaska iii akcenta - koje nastaju u slucaju da ne vidimo tocno koji je slog u rijeC:i iii rijec naglaseni. Recenice "JA sam to vidio", "Ja sam TO vidio" i "Ja sam to VIDIO" sastavljene su od istih rijeCi, ali imaju potpuno razliCito znacenje jer je naglasak na razliC:itim rijecima u recenici - jedan put naglasak je na "JA", drugi put na "TO", i tred na "VIDIO", pogreske kompoziclje - koje nastaju kada se neko svojstvo koje pripada dijelu pripisuje i cjelini, pogreske divizije - koje su suprotne, nastaju ako se svojstva koja pripadaju cjelini automatski pripisuju i svim njezinim dijelovima (ako se, primjerice, temeljem premise "Studenti prve godine studija su ostvarili dobar uspjeh" izvlaci i zakljucak "Student X je ostvario dobar uspjeh") ..

1.3.4. Deftnicija Definicijom se oznacava sud kojim se isleno odr du· _sadrzaj jednog poJma. a o se, pnmjerice, definicijom eksperimenta kao planskog izazivanja promjena u cilju proucavanja njihovih posljedica, i to u strogo kontroliranim uvjetima i s mogucnoscu mjerenja posljedica izazvanih promjena, odreduje sadrzaj pojma eksperiment. Dakako, definicija takoder mora odgovoriti odredenim zahtjevima. Mora, primjerice biti, adekvatna - odnosno ni preuska ni presiroka, mora sadriati bitne oznake po kojima se sadrzaj nekog pojma razlikuje od sadrzaja drugih pojmova, ne smije biti negativna


- tj. mora utvraivati sto jeste, a ne sto nije (nisu valjane definicije tipa "Covjek je zivo bice koje nema rep", "Marketing nije znanost o evoluciji" itd.), treba biti jasna itd. I kod definicija je moguce razlikovati veCi broj vrsta. Nomina/nom definicijom se, tako, oznacava ona kojom se definira rijec kojom se imenuje pojam na naCin da se sama rijec protumaci drugim poznatijim rijecima. Takva je definicija, primjerice, "0 je simbol za kisik". Normativnom definicijom se, potom, oznacava ona koja nastaje kada se nekom odredbom (konvencijom) odreauje sto neki predmet iii termin treba znaciti. Na zemljopisnoj karti, primjerice, plavom bojom se oznacava more, zelenom ravnica itd.

1.3.5. Divizija

Divizijom iii diobom se oznacava postupak kojim se dolazi do diobenih clan ova, nizih pojmova od kojih je sastavljen svaki konkretni pojam, i koji ulaze u opseg toga pojma. Divizijom se ljudi sluze u svakodnevnom zivotu, ali i u znanosti. U svakodnevnom zivotu ljude smo skloni podijeliti na istinske i obredne vjernike, na pametne i glupe, postene i nepostene. U znanosti ce se, primjerice, pojam znanosti podijeliti na prirodne i drustvene, pojam trzista na trl'iste rada, trziste roba, trziste usluga, trziste kapitala itd., za pojam "religijske organizacije" ce se reCi kako u sebe ukljucuje crkvu, denominaciju, sektu, kult kao svoje diobene i':lanove koji ulaze u njegov opseg itd. Pri tome je, dakako, vazno da se podjela jednog pojma moze izvrsiti prema iednom iii vecem broju kriterija. Clanovi diobe, koii se koristenjem razliCitih kriterija diobe dobiju, meausobno se bitno razlikuju. Na koncu, ako je podjela pojma na i':lanove koji ulaze u njegov opseg iscrpna, za takvu se podjelu i':esto koristi termin klasifikacija. Da bi postupak divizije bio logii':ki ispravan, mora se pridrzavati tri temeljna principa. Princip adekvatnosti, tako, podrazumijeva da dioba ne smije biti ni preuska ni presiroka, da, drugim rijei':ima, ne smije rezultirati ni s premalo, ni s previse i':lanova diobe. Princip jedinstvenosti, potom, podrazumijeva da je dioba provedena po jed nom nai':elu, te da se i':lanovi izvrsene diobe meausobno iskljucuju. Na koncu, princip postupnosti podrazumijeva obvezu da se dioba provede postupno, bez preskakanja diobenih clanova.

24

Poglavtje 1.

1.3.6. Znanstveno otkrice Otkrica mogu biti ona do kojih se dolazi u svakodnevnom zivotu i znanstvena. Kada su u pitanju otkrica iz svakodnevnog zivota, ona su imanentna svakom covjeku. Otkrili smo da nam je netko rekao neistinu, iii pak da nam neistinu stalno govori. Drugim rijeCima, to otkrice se, bez obzira odnosi li se na jedan slucaj iii seriju slucajeva, na nesto sto se moze oznaCiti terminom "pravilnost" iii "zakonitost", uvijek stavlja u odnos prema cjelokupnom znanju onega tko je subjekt "otkrica". Kod znanstvenoga otkrica, medutim, stvari stoje nesto drugacije. Znanstvena spoznaja, naime, moze za cilj imati deskripciju, objasnjenje odredene pojave, predvidanje njezine procesualnosti, a moze i znanstveno otkrice. Kako to, dakle znanstveno otkrice, i definirati. Ono, najjednostavnije, · podrazumijeva svaku now 1 ~oznaju u granicama jedne znanosti. Kod njega se, sukladno tome, ne otkrivaju "pravilnosti" iii "zakonitosti" - koje su imanentne svakodnevnim otkricima- nego zakoni. Pri tomeje vazno da se njime dolazi do spoznaje do tada nepoznatog ito koristenjem znanstvenih metoda. I kod znanstvenih otkrica se, dakako, moze govoriti o vecem broju vrsta otkrica. Ovisno, primjerice, o tome kako se do otkrica do/azi, razlika se moze praviti izmedu slucajnih - otkriCa koja su, barem dijelom, slucajna, do kojih se dode usput, u okviru nekih drugih istrazivanja (primjerice, Roentgenovo otkrice X-zraka) i otkriCa koja su rezultat odreaenog p/anskog istraiivanja- kakva su, primjerice, Galilejeva otkrica slobodnog pada iii Keplerovo otkrice zakona kretanja planeta. S obzirom na predmet istraiivanja, razlika se moze praviti izmedu cetiri vrste otkrica. U pitanju su, prije svega, otkrica Cinjenica postojanja odrecienih pojava, iii svojstava tih pojava. U pitanju, potom, mogu biti i otkrica uvjeta, uzroka i motiva ljudskog ponasanja i aktivnosti. S obzirom na predmet istrazivanja posebnu vrstu Cine i otkrica zakona pojava, odnosno njihova nastanka, razvoja i nestajanja. Na koncu, s obzirom na predmet istrazivanja moze se govoriti i o otkricu znanstvene teorije o nekoj vrsti prirodnih iii drustvenih pojava (pitanju znanstvene teorije posveceno je posebno poglavlje ovog udzbenika 6 ). Pogresno bi, na koncu, bilo stavljati znak jednakosti izmeciu znanstvenog otkrica i tehnickog izuma. Izum, naime, podrazumijeva primjenu znanja u prakticne svrhe. Ali, to ne znaci da medu njima nema nikakve veze. Dapace. Do tehnickih se izuma dolazi primjenom 6

Vidjet! poglav!je 1.6.2. Pojam i struktura znanstvene teorlje

25


znanstvenih znanja. To, drugim rijeCima, znaci znanstvena otkrica vjerojatnijom cine mogucnost dolaska do tehnickih izuma.

1.3.7. Dokaz Dokaz je logicka forma dokazivanja, odnosno postupka cija je svrha utvrdivanje istinitosti nekog suda. U tom se postupku sud, koji se zeli dokazati, oznacava termjnom tezailitvrdnja, a sudmd, ko,jim'L se teza iii tvrdnja dokazuju, termjnom "razlozi" iii "argumenti". Po svojoj formi, opet, dokazivanje je proces zakljuCivanja koji se oa zakljuCivanja razlikuje samo po redoslijedu radnji. Kod zakljuCivanja se, naime, zakljucak iz danih remisa izvodi po poznatom postu kU,a ko o azivanja je dan poznatj zak JUcak, zadatak je naCI pnkladne premise i postupak. Postoje, dakako, i sudovi cija se istinitost u postupku dokazivanja ne treba dokazivati. To su, s jedne strane, ocigledni sudovi iii aksiomi - ~ojih, ali veoma malo, ima u svakoj znanosti i i':ija se istinitost nemoze dokazat1, ali n1 ne treba jer su neophodno oCigledni. U nekim znanostima, medutim, postoji i jos jedna vrsta sud ova koje se- iako nisu ocigledni - ne treba dokazivati. To su postulati - opce priznati sudovi, koii jzra?av;S~jbl GinjeRice u k:QJe n1fka ne spmnjs jer im se suprotnost ne moze ni zamislitj. U znanosti se mogu sresti veoma razlicite vrste dokaza. Oni se, potom, zbog svoje masovnosti, cesto i grupiraju prema razlicitim kriterijima. Prema /ogickim formama zakljui':ivanja i metodama kojima se dokazivanje vr5i moguce je praviti razliku izmedu: • analitickih i sintetickih dokaza. Kod prvih se, naime, istinitost teze dokazuje analizom samog stava teze iii opcenitijih stavova iz kojih istinitost teze proistjece. Kod sintetickih se dokaza, opet, istinitost opceg stava (teze) dokazuje sintezom istinitih posebnih stavova. • induktivnih i deduktivnih dokaza, izmedu kojih se razlika svodi tek na cinjenicu da se kod jednih slijedi induktivni, a kod drugih deduktivni oblik zakljucka. • izravnih i neizravnih dokaza. Kod izravnih (direktnih) dokaza se dokazuje sama teza, i to neposredno, na temelju posljedica koje iz nje proizlaze iii, pak, temeljem nekih opCih stavova iz kojih ona proizlazi. Kod neizravnih (indirektnih) se, opet, ne dokazuje sama teza nego se pobija njezina suprotnost. Polazi se, dakle, od antiteze, stava koji je suprotan tezi, i dokazuje da je on lazan. Moze se, potom, praviti razlika i izmedu potpunog i nepotpunog dokaza. Potpuni iii kompletni je dokaz u kojem su razlozi nedvojbeno istiniti, a prijelaz od razloga tezi deduktivan. Nepotpun iii nekompletan

26

Poglavlje 1.

je, naprotiv, dokaz u kojem razlozi nisu bezuvjetno istiniti iii im je prijelaz od argumenta tezi induktivan. Kod dokaza se, na koncu, mogu pojaviti i razlicite vrste pogresaka. Medu njima se isticu posebice tri grupe njih pogreske irelevantnosti, pogreske neosnovanog razloga, te pogreske slijeda. 1. Pogreske irelevantnosti se, generalno, sastoje u tome da se, umjesto one koju treba dokazivati, dokazuje potpuno druga iii barem drugac11a teza. Ako netko, primjerice, tvrdi da bi novi rat u BiH doveo do potpunog demografskog praznjenja radno sposobnoga stanovnistva, a oponent ga pobija dokazujuCi da bi gradani BiH prezivjeli i taj rat, on cini klasicnu pogresku irelevantnosti. Doduse, i ovaj tip pogresaka se moze pojaviti u razliCitim varijacijama. Jedna od njih je, recimo, poznata kao "tko previse dokazuje, nist dokazuje", a sustina joj je u tome a i dokaz mora 1 1 primjeren, tj. da sene dokazuje ni premalo, ni previse. Jedna vrsta ovih pogresaka, potom, oznacava se kao prijelaz u drug/ rod, a sastoji se u tome da dokazuje tezu koja je sasvim druge vrste 11! pripada u sasvim drugo podrucje. Takva vrsta pogreske nastaje kada, primjerice, netko tvrdi da je ljetovanje u Hrvatskoj skupo, a mi mu uzvracamo sudom da Hrvatska ima najljepsu obalu na svijetu. Pogreska irelevantnosti se moze pojaviti i u obliku argumenta protiv covjeka - u slucaju da se odredenim argumentima ne pobija tvrdnja s kojom se ne slazemo nego se napada autora tvrdnje, pokusava ga se diskreditirati. Jedna od pojavnih formi pogreske irelevantnosti je i.argument od sveopceg slaganja - kojim se neka tvrdnja pokusava dokazab poz1vom na 'argument ll:ako se s njom slazu svi. Primjerice, "nitko ne sumnja da je 'Pili' salama najbolja". Pogreska irelevantnosti moze se pojaviti i kao argument strahopostovanja prema autoritetima - a o njoj se radi ako se sporna tvrdn]a ho<':e dokazivati pozivom na misljenje autoriteta, poznato ime u sferi znanosti iii neko drugo. 2. Pogreske neosnovanog razloga se javljaju u slucajevima kada su bez dokazne snage i sami dokazi koji su usmjereni na spornu tezu. U tu vrstu pogresaka spadaju, prije svega, one koje se oznacavaju kao osnovna zabluda pogreske koje nastaju u slucajevima kada je neistinit razlog na·~ojem se temelji dokaz. Podemo li, primjerice, od tvrdnje da prihod, kojeg tijekom godine moze ostvariti jedna tvrtka, ne moze pred odredeni iznos, sto je u osnovi netocno, onda ni sve ostalo sto, polazeCi od te tvrdnje, bude izvodeno puno ne vrijedi. U pogreske neosnovana razloga, potom, spadaju i pogreske anticipiranja nacela, a njih se cini u slucajevima ako se kao argOiiielll za ]eanu tezu navodi neka druga, teza koja je takoder sporna i dokazivanje koje podrazumijeva dokazanost one koju tek treba dokazivati.

27


3. Pogreske siljeda. Jedna od cesCih je, primjerice pogreska ne slijedi, pogreska koja nastaje u slui':aju ako teza koju se zeli dokazati nije utemeljena na argumentima za kojima se poseze. Primjer takve pogreske je i slijedeea: "Osoba X je veoma inteligentna jer je radina, uspjesna i prepoznatljiva". Pogreska je, oi':ito, u Cinjenici da izmedu inteligencije s jedne, te radisnosti, uspjesnosti i prepoznatljivosti s druge i ne mora biti nuzno nekakve veze.

1.4.

RAZVOJ ZNANOSTI

1.4.1. Povijesni razvoj znanosti Praeenje povijesti razvoja znanosti nas, htjeli to iii ne, vodi u najstarije civilizacije, u vrijeme sumerske, egipatske i kineske kulture. Naime, u tim se kulturama mogu identificirati zai':eci prvih prirodnih znanosti, prije svega astronomije i matematike, a potom i fizike, biologije i medicine. Ono sto se danas, uobii':ajenom terminologijom, oznai':ava kao drustvene znanosti, relativno je mlade, a klice prvih medu njima se mogu identificirati tek u antii':koj Gri':koj. Temelji astronomije kao znanstvene discipline postavljeni su vee u Babilonu tijekom 11. i 10. stoljeea prije Krista. Njenu su pojavu uvjetovali praktii':ni razlozi - traganje za odgovorom na pitanje o danu, mjesecu i godini kao jedinici vremena, ali i za odgovorima na mnoga druga pitanja ovog tipa. U starogri':koj kulturi se, medutim, izucavanju astronomskih fenomena pristupa na znacajno drugaCiji nai':in. Izgraduje se sustavni pristup izucavanja prirode i njenih fenomena i to u okviru filozofije. Tales iz Mileta je, primjerice, u petom stoljecu prije Krista predvidio pomrcinu Sunca, a Aristotel je u treeem stoljeeu prije Krista pruzio prve uvjerljive dokaze da je zemlja okrugla. Slicni se poceci mogu identificirati i kod matematike kao zasebne znanosti. Oni su; u principu, vezani za brojanje, a prve su se brojke upotrebljavale vee u Indiji 2.500 godina prije Krista. Prva matematicka istrazivanja se, medutim, daju identificirati tek u vremenu staroegipatske kultura od koje su ih Grci i preuzeli i razvili matematiku istinski kao znanstvenu disciplinu. Prisjetimo se samo znacenja koje je za razvoj znanosti imao Pitagorin poucak. Ali, za njim ne zaostaju ni drugi - E/.Jklid s djelom "Eiementi matematike", Arhimed s brojem "Pi" kao rjesenjem u mjerenju kugle, valjka i stosca, i niz drugih.

28

Poglavlje 1.

Slicna se povijesna vertikala moze izvoditi i za jos neke prirodne znanosti. Pri tome mislimo prvenstveno na fiziku, ali i biologiju i medicinu. Medutim, u okviru ovog tipa elaboracije ne smatramo potrebnim tu vertikalu i posebno pratiti. Ali, zato potrebnim drzimo ukazati na zacetke razvoja dijela drustvenih znanosti. Pri tome mislimo, prije svega, na povijest, Ciji se zai':eci kod istocnih naroda mogu identificirati i do 1000 godina prije Krista. Prisjetimo se samo Biblije koju, osim kao umjetnii':ko nadahnuce, moramo dozivljavati i kao zbornik povijesnih dokumenata. Ali, mislimo i na razvoj prava kao zasebne znanosti i':iji su korijeni takoder veoma stari. Razvoj politicke znanosti se sustavno moze pratiti vee od vremena antii':ke Gri':ke. Pitanja vezana uz grad i drzavu su i najznacajnija pitanja kojima svoje radove posvecuju velikani filozofske, ali i politoloske misli poput Platona, Aristotela, Protagore, Sokrata i mnogih drugih. Za helensku kulturu su vezani i poi':eci razvoja ekonomske znanosti. Platon temeljito raspravlja o ulozi novca, a Aristotel je prvi koji pravi razliku izmedu prometne i upotrebne vrijednosti, ali i izmedu novca kao prometnog sredstva i novca kao blaga. Pad Zapadnog Rimskog Carstva znacio je i zastoj u razvoju znanstvene misli. Prvi znaci njenog budenja se primjecuju tek tijekom X. i XI. stoljeca, a vezani su s otvaranjem skola i prvih sveuCilista.' Iako su srednjovjekovna sveuCilista bila limitirana ideologijom katolii':ke crkve, ne moze se poreCi ni veoma znacajna uloga koju su imala u zivotu svoje epohe, kako znanstvenom, tako i politii':kom. Medutim, istinski zamah razvoja znanosti, ali i knjizevnosti, filozofije i umjetnosti, vezanje za vrijeme renesanse. Pojava Leonarda da Vincija (Leinardo da VinCi) i njegova uvodenja promatranja i eksperimenta u znanost, iii Nicolausa Copernicusa (Nikola Kopernik) i njegova heliocentrii':nog sustava za znanost su znai':ili istinsku revoluciju. Ali, oni nisu i jedini. Za njima ne zaostaju ni mnogi drugi - od Erazma Roterdamskog i Giordana Bruna (£lordano Bruno) do Andreasa Vesaliusa i mnogih drugih. Ovaj preporod u vremenu renesanse je stvorio istinske pretpostavke za mnogo obuhvatniji, ali i ozbiljniji novovjekovni razvoj znanstvene misli. U tom se vremenu, dakle prvoj polovici XVII. stoljeca, udaraju i temelji modernoj flzici. Zasluga za to pripada, prije svih, Galileu Galileiu (Galilee Galilej), ali i Kepleru i njegovim dokazima da se Zemlja oko Sunca okrece po elipsi. Nakon njih se javlja Citava plejada fizii':ara bez koje bi, sasvim sigurno, ova znanost 7

Prvo sveuC:l!iSte je utemeljeno u Bo!ogni. Nakon Bologne, sveuCiliSta se otvaraju u Padovi, Parizu, Oxfordu, Napulju, Toulouseu, Salamanki, Sieni 1 Lisabonu, Rimu, Sevf!li, Pragu, Krakovu, BeCu itd.

29


danas bila znacajno siromasnija. Kako zaboraviti, primjerice, Isaca Newtona (Isak Njutn) i njegov zakon gravitacije. Ali, kako zaobi<':i i covjeka ovih prostora, Ruaera Boskovica i njegovu teoriju strukture tvari koju je utemeljio jos u XVIII. stolje<':u. Oni, dod use, nisu i jedini, pa mozda ni najznacajniji. Naprotiv. Devetnaesto i dvadeseto stolje<':e obiljezila su mnoga imena iz podruqa fizike. Znacenje rendgenskih zraka se ima zahvaliti Roentgenu (Rentgen) i njegovom pronalasku iz 1895. godine, otkrice alfa i beta zracenja Becquerelu, a otkrice radija bracnom paru Curie (Kiri). Nije potrebno posebno dokazivati sto za znanost znaci Einsteinova (Ajnstajn} teorija relativiteta. Naprotiv, ona je temelj danasnjeg shvacanja transformacije materije u energiju. Ali, nigdje u svijetu nije posebno potrebno objasnjavati ni znacenje Nikole Teste, jos jednog covjeka ovog prostora. ZiveCi u drugoj polovici XIX. i prvoj polovici XX. stoljeca (1856.-1943.}, Tesla je zaduzio covjecanstvo svojim izumima na podrucju elektrotehnike i radiotehnike. Imena sa priblizno istim znacenjem za suvremenu znanost mogu se susresti i u drugim prirodnim znanostima - u podrucju geologije, biologije, kemije i drugih. Ali, takvim imenima ne oskudijevaju ni drustvene i humanisticke znanosti. To se odnosi, prije svih, na psihologiju, alii niz njemackih znanstvenika koji su svojim radovima omoguCili njeno utemeljenje kao zasebne znanstvene discipline. Ali, i ne samo na njih. Medu psiholozima se isticu i mnogi drugi. Herbart je, primjerice, pokazao mogucnost primjene matematike u psihologiji. Za konstantu u njezinu razvoju zasluzan je i poznati ruski znanstvenik Pavlov svojom teorijom uvjetovanih refleksa, ali i mnogi drugi. Novovjekovni razvoj znanstvene misli bi, svakako, bio nepotpun bez apostrofiranja i razvoja drustvenih znanosti uopce. Pri tome mislimo, prije svega, na razvoj politike, ekonomije, prava i povijesti kao starih znanstvenih disciplina, ali i nekih drugih, koje su, po vremenu svoga nastajanja, mlade znanosti. Mislimo na antropologiju i penologiju, ali prije svih na sodologiju. Iako se, kao zasebna znanstvena disciplina, formira relativno kasno, izvjesno je da je izucavanje strukture ljudskog drustva i zakonitosti njegova razvoja u zizi znanstvenog interesa bilo od samih pocetaka. Ono se moze pratiti od prvih staroantickih mislilaca. Medutim, temelji modernoj sociologiji su udareni mnogo kasnije, tijekom XVIII. i XIX. stoljeca. Danas se spominje vise imena kojima za to pripadaju zasluge. Ali, pocasno mjesto medu njima pripada nekolicini njih Saint Simonu (Sen Simon}, Augusteu Comteu (Ogist Kont}, Herbertu Spenceru (Spenser}, Karlu Marxu (Marks}, te Emileu Durkheimu (Emil Dirkem) i Maxu Weberu (Maks Veber).

30

-------Poglavlje 1.

1.4.2. Razvoj suvremene znanosti

Nakon Drugog svjetskog rata dolazi do veoma snaznog razvoja znanosti. Mnogi govore o takozvanoj eksploziji znanosti, izrazavajuti na taj naCin slikovito brzinu u njenom razvoju koju dozivljava u zadnjih pola stoljeca. Dakako, za tu su Cinjenicu izravno vezane i mnoge znacajke razvoja suvremene znanosti. U kontekstu ove analize apostroftramo najznacajnije. Doslo je, prije svega, do naglog porasta ulaganja u znanstveni rad. Svakih pet do desetgodina se, prema kompetentnim misljenjima, u visokorazvijenim zemljama ulaganje u znanstvenoistrazivacku djelatnost udvostrucuje. To je porast ulaganja o kojem se, prije sezdesetak god ina, nije moglo ni sanjati. Jasno je da porast ulaganja za posljedicu mora imati i povecavanje broja znanstvenika i istrazivaca. U prilog tome govori i podatak da se njihov broj udvostrucuje svakih 7-10 god ina, alii jos jed an podatak. Prema podacima OECD-a u znanstvenoistrazivackim institucijama je 1962. godine radilo 1.200 000 znanstvenika i istrazivaca, a 1986. godine ih je u takvim institucijama, i to samo u punom radnom odnosu, bilo 3. 350 000. Ako se tome dodaju i svi ostali, koji su angazirani u znanstvenoistrazivackom radu, onda je njihov ukupni broj veci za najmanje nekoliko puta. Rezultat i porasta ulaganja i povecanja angaziranog ljudskog potencijala u znanstvenoistrazivackom radu je radikalan porast znanstvenih informacija. Pisuti o tome, Dobrov je jos 1966. godine zabiljezio da je od ukupne kolicine znanstvenih informacija preko polovica njih dokucena u zadnjih petnaestak godina. Za pretpostaviti je da je krivulja rasta nakon toga postala jos naglasenija. Na koncu, sve prethodne znacajke utjecale su na odustajanje od individualnog rada u sferi znanstvenoistrazivacke djelatnosti. Umjesto angazmana pojedinaca dominantnim postaje rad znanstvenoistraiivackih timova koji ne moraju biti cak ni koncentrirani na jed nom prostoru, u jed nom institutu. Horizontal no povezivanje se izdize iznad razine institutskog i poprima razmjere medunacionalnog, povezivanja na razini medunarodnih znanstvenih kooperacija. Slozenost znanstvenoistrazivacke djelatnosti se, medutim, ne zaustavlja ni na tome. Dapace, ona sve cesce postaje veza spajanja razliCitih generacija, oblik suradnje koja nije suradnja suvremenika, nego forma nastavljanja posla u slijedecoj generaciji. Navedene znacajke suvremene znanosti daju nam za pravo i razmisljati o tendencijama u buducnosti, onima koje se mogu projicirati. One su, nema sumnje, veoma razno\ike. Veoma ih je tesko jednim ovakvim pregledom obuhvatiti. Ali, vjerujemo kako je dovoljno barem neke od njih markirati. U tom kontekstu smatramo kako je nemoguce barem slijedece apostroftrati:

31

Metodologija druslvenih znanosti

1. Da\je razvijanje informacijsko-komunikacijskih procesa i tehno/ogija. Pronalazak i primjena elektronickih racunala oznaCili su ulazak u trec':u informacijsku i tehnolosku revo\uciju pocetkom pedesetih god ina ovog sto\jec':a. Slijedec':a desetljec':a c':e tu revoluciju znacajno razgranati, kako u podrucju kompjutorske tehnologije, mikroprocesora i telekomunikacija, taka i u podrui':ju jacanja njihova znacenja kao kohezivne snage i pokretaca ukupnog razvoja \judske zajednice. 2. Ubrzaniji razvoj bioloske znanosti i porast njenog znacenja na zivot covjeka i drustva. Vee': danas se opravdano strahuje, ali i postav\jaju pitanja o pravnim, moralnim i filozofskim problemima koje maze izazvati revo\ucija u sferi bio\ogijskih znanosti. Vee': danas se, i to s pravom, postav\jaju pitanja o pos\jedicama za ljudsku zajednicu koje maze izazvati geneticki inzenjering, ali i eticka pitanja koja treba rijesiti u vezi s, medu inim, fenomenom kloniranja. 3. Zahvaljujuc':i znanosti moguc':e je u slijedec':im desetljec':ima pretpostaviti i moguc':nost uprav/janja k/imom. Ali, ta moguc':nost ima, kao i drugdje, svoje lice i svoje nalicje. Ona c':e omoguc':iti povec':anje proizvodnje hrane potrebne za povecanje stanovnistva. Ali, ana c':e omoguc':iti i takozvane meteoro\oske ratove. Zbog toga c':e i taj razvoj traziti planetarni odgovor na pitanja eticke naravi, koja se u vezi s takvom mogucnosc':u postavljaju.

1.

OBII..JEZJA ZNANSTVENE SPOZNAJE

Spoznaja kao filozofski fenomen ima vec':i broj oblika svoje manifestnosti. Njemacki filozof Max Scheler, primjerice, pravi razliku izmedu cak sest vrsta spoznaje: teo\oske spoznaje, filozofske spoznaje, spoznaje Drugog, individualnog i kolektivnog, spoznaje vanjskog svijeta, zivog i nezivog, tehnicke spoznaje i, na koncu, znanstvene spoznaje. U s\ican posao se upusta i francuski sociolog Georges Gurvitch. On razlikuje sedam tipova spoznaje: a) perceptivnu spoznaju vanjskog svijeta, b) spoznavanje Drugog, raznih Mi, grupa, drustava, c) spoznaju zdravog razuma iii prakticnog razuma, d) tehnicku spoznaju, e) politicku spoznaju, f) znanstvenu spoznaju, te g) filozofsku spoznaju. Ne ulazec':i dublje u raspravu sa Schelerovom iii Gurvitchovom klasifikacijom, jedno je potpuno izvjesno. Znanstvena, odnosno, spoznaja do koje se dolazi primjenom metoda znanstvenog istrazivanja, je samo jedan od oblika ispoljavanja spoznaje kao fenomena. Stoga je jedno od temeljnih pitanja, koja se moraju postaviti, i pitanje, kako odrediti znanstvenu spoznaju. Sto je to

32

Poglavlje 1.

po cemu se ona razlikuje od drugih oblika ispoljavanja spoznaje. Vjerujemo da je jedan od efikasnijih nacina za to i identifikacija osnovnih obiljezja, koja odreduju znanstvenu spoznaju. Nema sumnje da znanstvenu spoznaju odlikuje veci broj znacajki. One su izravno vezane za ista takva obiljezja samih metoda. Ako bismo, pak, htjeli apostrofirati odrecieni broj tih znacajki, koje prate znanstvenu spoznaju, morali bismo, prije svega, konstatirati da su pristupi autora razliciti. 8 Smatramo, medutim, kako se, u kontekstu ovakve analize, ne bi moglo zaobici najmanje nekoliko takvih znacajki iii obiljezja, prije svega objektivnost i preciznost, sistematicnost i opcost, te provjerljivost i organiziranost znanstvene spoznaje. 1.5.1. Objektivnost znanstvene spoznaje Iako je moguce identificirati razlicito definiranje objektivnosti znanstvene spoznaje', izvjesno je da odgovor na to pitanje nije nimalo jednostavan. Razlog tome je u cinjenici da objektivnost u znanosti ima najmanje dva bitna aspekta ispoljavanja: a) Aspekt, u kojem dolazi do izrazaja objektivan odnos prema stvamosti. Takav odnos prema stvarnosti ne treba shvatiti drugacije nego kao nastojanje da se stvori sto svestranija i sto potpunija iskustvena osnova za znanstveno zakljucivanje, ali i kao spremnost da se iskustvenu ociglednost svakog novog podatka iii spoznaje prihvati bez ikakvih preduvjerenja, neovisno o tome kakva smo ocekivanja iii zelje u vezi s tim podacima iii spoznajama ranije imali. Drugim rijecima, objektivnost znanstvene spoznaje podrazumijeva otvorenost i prema stvarnosti i prema novim iskustvima. b) Formalni aspekt manifestacije objektivnosti znanstvene spoznaje, a koji, zapravo, podrazumijeva odredenu proceduru u istrazivanjima koja omogucuje ponavljanje, ali i provjeru dobivenih rezultata istrazivanja. 8

Miroslav Zugaj, primjerice, istiCe Sest takvih znaCajki: objektivnost, pouzdanost, preciznost, analitiC:ko-sintetiCki postupak, sistematiCnost i racionalnost. Ratko Zelenika, pak, govori o pet znaCajki znanstvenih metoda: objektivnosti, pouzdanosti, preciznosti, sistematiCnosti i opC:enitosti.

9

Za Ratka Zeleniku, primjerice, objektivnost pretpostav!ja nepristran, stvaran, neutra!an i pravedan odnos prema odredenoj pojavi, predmetu iii objektu, koji postoji nezavisno od subjekta, njegovih opa:Zanja i miS!jenja. Osim toga, objektivnost pretpostavlja i objektivnu stvarnost, tj. materiju, prirodu, pojavu, sve ono Sto postoji nezavisno od spoznaje istra:ZivaC:a, i objektivnu istinu, tj. spoznaju koja odra:Zava stvarnost onakvu kakva jeste (vidjeti, Zelenika, 1990,, 164.)

33


lstini za volju, postoje razliCita tumacenja objektivnosti znanstvene spoznaje koja su iii pogresna iii, u najmanju ruku, jednostrana. U ovom kontekstu apostrofiramo dva takva tumacenja. Jedno od njih se svodi na zdravorazumsko tumacenje objektivnosti, odnosno objektivnost znanstvene spoznaje reducira na ono sto se maze zapaziti na pojavnoj ravni stvarnosti. Bit znanosti se, medutim, ne iscrpljuje na toj, dakle pojavnoj dimenziji stvarnosti. Naprotiv, ona uvijek zeli prodrijeti u dublje i opcenitije strukture i zakonitosti funkcioniranja stvarnosti. Drugo pogresno tumacenje objektivnosti znanstvene spoznaje je svodenje objektivnosti na pasivno-promatracki stav prema stvarnosti. Takav je stav, barem kada je u pitanju podrucje drustvenih znanosti, nemoguce izgraditi jer je on uvijek, htjeli to iii ne, i proizvod odredenog interesa. Objektivnost znanstvene spoznaje pretpostavlja, kako je vee istaknuto, i mogucnost njezine provjerljivosti. 5 druge strane, mogucnost provjerljivosti podrazumijeva i obvezu pridrzavanja nekoliko temeljnih proceduralnih pravila. U pitanju je, prije svega, pravi/o javnosti i intersubjektivne provjerljivosti svakog izvomog podatka. Nista manje nije znai':ajno i pravilo potpune javnosti svih sastavnih dijelova istraiivackog procesa. Neophodno je, drugim rijeCima, osigurati javnost kod svih radnji procesa istrazivanja od teorijskih i metodoloskih pretpostavki na kojima je istrazivanje zasnovano, preko prikupljanja podataka i nai':ina njihova sredivanja i sistematiziranja, do eksplicitnosti, dakle izriCitosti i potpune jasnoce logicke strukture izvedenih teorijskih zakljucaka. Na koncu, trece proceduralno pravilo, koje pretpostavlja mogucnost provjerljivosti, istice i potrebu permanentne kontro/e svakog znanstvenog podatka i stava, ali i spremnost da se oni, ukoliko se pod pritiskom novih spoznaja pokazu neadekvatnima, poprav/jaju, izmijene iii potpuno odbace.

1.5.2. Preciznost znanstvene spoznaje Preciznost je, s jedne strane bitna osobina znanstvene spoznaje, a s druge strane osobina cvrsto povezana i isprepletena s objektivnoscu te iste spoznaje. Promatra li se, primjerice, jedno znanstveno istrazivanje, brzo ce nam postati jasno da je upravo preciznost nai':elo koje je ugradeno u sve faze njegove realizacije - od definiranja predmeta istrazivanja, preko postavljanja hipoteza i izrade projekta istrazivanja, do prikupljanja podataka, njihova sistematiziranja, abrade i tumacenja. Nai':elo preciznostije neophodni sastavni dio i samog pisanja znanstvenog izvjestaja.

34

Pogtavtje 1.

Stoga se, s pravom, postavlja i pitanje kako odrediti pojam preciznosti znanstvene spoznaje. Ona je, prije svega, sposobnost da se u iskustvenim pojavama utvrde razlike koje su prividno male i teze primjetljive, ali spoznajno bitne, a potom i sposobnost da se, na temelju podataka o elementima koji su zajednicki iii istovrsni, tocnije opise jedna iii vise osobina nekih sirih iskustvenih skupova. Preciznost, kao znacajka znanstvene spoznaje, ovisi od veceg broja preduvjeta. Medu njima su posebno znacajni slijedeCi preduvjeti znanstvene spoznaje: a) Jasni i odredeni pojmovi, dosljedne, dovoljno razgranate i iscrpne klasifikacije, te adekvatna i dovoljno osjetljiva mjerila. b) Usavrsavanje znanstvenog jezika u cjelini, odnosno povezanost pojmovnog aparata znanosti koji se odnosi na iskustvo s ostalim dijelovima njene pojmovne mreze. c) Raspolaganje takvim operativno-tehnickim postupcima i sredstvima koji omogucuju da se prikupe ona i onakva izvorna obavjestenja koja odgovaraju strukturi primijenjenog pojmovnog aparata. d) Dovoljno odreden i precizan pojmovni okvir unutar kojeg se primjenjuju i tehnicka sredstva i operativni postupci. e) Adekvatni logicki, statisticki i drugi postupci sredivanja i obrade prikupljenih podataka, te f) Preciznost izvedenih zakljucaka. Iznijeti preduvjeti, drugim rijecima, znace da ostvarenje nacela preciznosti ovisi od svih faza dolaska do znanstvene spoznaje. Preciznost je, naprosto, nacelo koje prati sve oblasti metodologije i potpuno je pogresno reducirati ga na samo neke od njegovih metodoloskih konkretizacija - primjerice, na mjerenje iii statisticke postupke - iii pak zahtijevati ga u samo jednoj oblasti znanstvenog rada.

1.5.3. Sistematicnost znanstvene spoznaje Sistematicnost je jedna od bitnijih odlika znanstvene spoznaje. Naime, put do znanstvene spoznaje podrazumijeva grupiranje i sredivanje prikupljenih Cinjenica. Pri tome, dakako, sredivanje ne znaCi samo razvrstavanje prikupljenog materijala nego, naprotiv, i sistematicnost u njegovu prikupljanju. Sistematicnost, s druge

35


strane, podrazumijeva, i sistematicno misljenje, ali i koristenje logickih postupaka ispravnog misljenja, dakle stvaranje pojmova, procedura i tehnika kao pretpostavki za donosenje odluka sto sve treba i po kojim svojstvima treba prikupljati. Kada je, pak, sistematicnost znanstvene spoznaje u pitanju, ona pociva na iskustvenim podacima. To, drugim rijecima, znaci da se iskustvenoj potvrdi znanstvene spoznaje ima zahvaliti eliminacija onoga sto je proizvod nagaaanja, zelja i htijenja samog istrazivaca pri pribavljanju dokaza njegovih teorijskih teza. Sistematicnost se, potom, odnosi i na standardizaciju podataka i procesa koji se u prikupljanju podataka koriste. Dakako, primijenjeni standardi mogu biti veoma razliciti. Pri tome je, meautim, relevantno da oni moraju biti utvraeni. Na koncu, sistematicnost znanstvene spoznaje se moze manifestirati u dvije elementarne forme. Jedna se tice traganja za podacima u vezi sa sistematskim procedurama i standardizacijom same spoznaje. Druga se, pak, tice prikupljanja spoznaja u ureaene stavove, teorije i sustave znanstvene spoznaje.

1.5.4. Opcost znanstvene spoznaje U cemu je smisao opcosti znanstvene spoznaje? Smisao joj je, prije svega, u tome da se znanstvena spoznaja ne odnosi na pojedinai':ne slucajeve stvarnosti nego na sve istovrsne pojave u toj stvarnosti. U protivnom, dakako, ne bi moguci bili ni znanstveni sudovi o stvarnosti, a pojedinai':ne informacije bi samo unosile zbrku jer ono sto vrijedi za jedne slui':ajeve ne vrijedi za druge. Drugim rijei':ima, pojedinai':ne informacije ne omogucuju poopcavanje koje se odnosi na sve slui':ajeve unutar odreaene vrste pojave. S druge strane, opcost omogucuje utvraivanje i pravilnosti koja se odnosi na strukturu i razvoj odreaene pojave, a time i utvraivanje onoga sto je u pojavama zajednii':ko i opce. Na koncu, opcost znanstvene spoznaje karakteriziraju dvije temeljne znai':ajke. Jedna je njezina svestranost, koja se manifestira u i':injenici da se spoznaja odnosi na masu slucajeva iii pojava, zbog cega je i moguca njezina pojava u obliku opcih stavova. Druga znai':ajka znanstvene spoznaje je njezina sveobuhvatnost, koja omogucuje povezivanje opCih stavova u uze iii sire, meausobno povezane i isprepletene sklopove.

Poglavlje 1.

1.5.5. Provjerljivost znanstvene spoznaje Znanstvena spoznaja nije ni zatvorena ni misticna, nego otvorena i javna, nije nicije pojedinacno v\asnistvo, nego je opce dobro. S druge strane, ona je, za raz\iku od drugih tipova spoznaje, i provjerljiva. To, drugim rijei':ima, znaci da znanstvena spoznaja po\azi od principa da se nista ne moze prihvatiti po logici "zdravo za gotovo", da je, dakle, sve podlozno i kontroli i provjerljivosti. S druge strane, provjerljivost znanstvene spoznaje ne moze se osloniti samo na misljenje, na culni uvid, iako se ni njega ne treba iskljucivati kao arbitra znanstvenog suda. Ali, culno opazanje se obicno zadrzava na povrsini pojave, u mogucnosti je doprijeti tek do prostijih i mehanickih veza, ali ne i otkriti ono sto je u pojavama bitno, posebice ako se radio kompleksnijim odnosima i vezama.

1.5.6. Organiziranost znanstvene spoznaje Organiziranost je takoder jedna od bitnih od\ika znanstvene spoznaje. Ona se manifestira u dva oblika. Jedan se odnosi na naCin stjecanja znanstvene spoznaje. Za razliku od drugih oblika spoznaje, koji su spontaniji, uzi, a time traze i manji stupanj organiziranosti, za znanstvenu spoznaju je karakteristicno da se stjei':e na organiziran naCin. Drugi oblik manifestacije organiziranosti znanstvene spoznaje se odnosi na njegovu primjenu u zivotu i praksi. Zabluda je, naime, uvjerenje da se znanstvene spoznaje mogu u zivotu primijeniti spontano i automatski. Dapace: Za primjenu dostignutih znanstvenih spoznaja u pravilu je neophodno stvaranje potrebnih uvjeta. Kaotii':nost primjene znanstvenih spoznaja jedan je od bitnih pokazatelja loseg koristenja znanosti.

1.6.

OS!IIOVNI OBUCI Z!IIA!IISTVENE SPOZ!IIAJE

1.6.1. Znanstveni zakon Kako uopce odrediti znanstveni zakon? Moze lise, mozda, staviti znak jednakosti izmedu znanstvenih zakona i zakona u pravu? Odgovor je na samom startu negativan. P@vni zakonj reguliraju ..QQ?eljno ljudsko ponasanje. BuduCi je ono pozeljno, to ne znaCi da do njega mora i dOC!. Zbog toga takvi zakoni uvode i sankciju kao svojevrsnog korektora.

37


Znanstveni su zakoni, meautim, sasvim druge naravi. Oni su, naprosto, iskustveni stavovi koji izrazavaju "neku opcu osobinu pojava iii neki njihov odnos koji nuzno proizlaze iz njihove prirode i odreaenih uvjeta" (Milic, 1978., 286.), a to, onda, znaCi i najvisi oblik znanstvene spoznaje. Usvoji li se ovakvo odreaenje, iz njega se mogu izvesti najmanje dvije osobine znanstvenih zakona: a) oni su apstraktni, a ne konkretno-opisni stavovi koji se odnose na neku strukturu. Tako shvacena apstraktnost znaCi da se unutar odredeii'e strukture uvijek izdvaja jedan odnos, a sama struktura pojednostavljuje na elemente bez kojih zakon ne moze postojati. b) svi oni imaju historijski karakter. Doduse, taj je karakter kod razliCitih znanstvenih podrucja veoma nejednako zastupljen. U prirodnim znanostima, u kojima determinizam dolazi vise do izrazaja, historicnostje mnogo manje uocljiva nego kod znanosti koje tretiraju dijelove stvarnosti u kojima su promjene brze. Mislimo, prije svega, na drustvene znanosti. Postoji vise vrsta znanstvenih zakona, alii razliC:ite tipologizacije, koje se mogu sresti kod razliCitih autora. 10 U kontekstu ove analize se opredjeljujemo za tipologizaciju znanstvenih zakona, koja je izgraaena na njihovu razlikovanju s obzirom na predmet, gnoseolosku funkciju, vazenje i njihovu opcenitost. Prema predmetu se moze praviti razlika izmeau tri osnovne vrste zakona. To su: a) Zakoni veze, u koje spadaju funkcionalni i funkciona/nogeneticki zakoni, b) Strukturni zakoni, koji se odnose na strukturu tijela, spojeva, organizama itd. c) Zakoni skupa,

Po gnoseoloskoj funkciji moguce je razlikovati: a) deskriptivne, dakle zakone kojima se naprosto konstatira odreaen sustinski odnos i meauovisnost bilo predmeta i pojava, bilo njihovih osobina; b) eksplikativne, odnosno zakone koji objasnjavaju same pojave u njihovu nastanku, mijenjanju i razvoju.

°KarakteristiCna je tipologizacija

1

W. Kneale, koji sve znanstvene zakone dije!i u Cetiri skupine. U prve dvije ubraja kvalitativne, a u druge dvije izrazito kvantitativne zakone.

Poglavlje 1.

Prema kriterifu vazenja moguce je razlikovati stroge (kakvi su dinamicki zakoni) i vise iii manje vjerojatne zakone, kakvi su, primjerice, statisticki zakoni. Na koncu, prema op{;enitosti njihova vaienja moguce je praviti razliku izmedu univerzalnih (zakona koji vrijede za sveukupnu stvarnost), opCih (kakvi su zakoni pojedinih znanosti iii grupa znanosti) i posebnih znanstvenih zakona koji su zakoni koji vrijede za sustinske odredbe unutar pojedinih znanosti (takav je, primjerice, zakon o odbijanju i prelamanju svjetlosti)." 1.6.2. Pojam i struktura znanstvene teorije Pristup u definiranju znanstvene teorije nije unificiran. Naprotiv. U znanstvenoj literaturi se moze naiCi na cak tri znacenja ovog pojma." U najopcenitijem smislu prihvatljivom se, po nasem sudu, cini pristup prema kojem se znanstvena teorifa moie odrediti kao na odreaen nai':in povezani opCi iskustveni stavovi pomocu kojih ona sreauje iskustvene podatke i objasnjava iskustvene pojave na podru{ju stvarnosti koje je predmet njezina istrazivanja, te usmjerava dalja istraiivanja (MiliC:, 1978., 302.). Prihvati li se ovakva definicija, onda se moze kazati da njenu strukturu bitno odreduju tri elementa: a) osnovni rjecnik znanstvene teorije koji sadrti izvjestan broj osnovnih pojmova - kakvi su, primjerice, u sociologiji pojmovi drustvo, drustveno bice, individua itd. a koji se javljaju u principima iii postulatima same teorije. b) odreden broj principa iii postulata teorife, primjerice, principi misljenja u logici,

kakvi su,

c) manji iii veCi broj teorema, koje su izvedene iz postulata. 13 11

Usvojena tipologizacija slijedi !ogiku Bogdana SeSiCa (vidjeti, SeSiC, 1974., 278.-281.).

12

Govori se o teor!ji u najSirem smislu kao misaonoj spoznaji o nekoj vrsti predmeta, teoriji u uZem smis!u kao objaSnjenju neke vrste pojava, procesa itd. na osnovu znanstvenih principa, zakona Hi hipoteza, te o znanstvenoj teoriji u najuZem smislu kao o provjerenom hipotetiCkom stavu zakona iii hipotezi erimijenjenoj na Citavu a blast Hi vrstu pojava u cilju njihove spoznaje. (vidjeti, Sesic, 1974., 291.-292.)

13

Neki autori u elemente strukture znanstvene teorlje, pored navedenih, ubrajaju jos: 1) predmet iii vrste predmeta na koje se teorija odnosi, 2) izvjesne zakone o pojavama koje su predmet znanstvene teorije 1 te 3) veCi iii manji broj joS neprovjerenih hipoteza koje ulaze u sastav znanstvene teorije iii koje ana otvara.

39


Razlikovati se, i to prema vecem broju kriterija, moze vise vrsta znanstvenih teorija. U kontekstu ove analize se opredjeljujemo za tipologizaciju znanstvenih teorija prema pet osnovnih kriterija, ito: 1) prema predmetnom podruCju, prema kojem se moze praviti razlika izmeau socioloskih, polito/oskih, ekonomskih, pravnih, filozofskih, informacijskih i teorija drugih znanosti. 2) prema spoznajnom podrijetlu moze se govoriti o ana/itickodeduktivnim, empirijsko-induktivnim, hipoteticko-deduktivnim i slozenim teorijama. 3) prema strukturi se razlikuju teorije teorijskih (znanosti poput matematike, log ike .. ) od teorija empirijskih znanosti, kakva je veCina drustvenih znanosti. 4) prema opcenitosti je moguce razlikovati tri tipa teorija: a) najopcenitije (opce filozofske teorije), b) opce teorije (teorije koje vrijede za sve drustvene znanosti), te c) posebne teorije koje vrijede za svaku posebnu znanost (kakva je, primjerice, relativisticka teorija prostora). 5) prema stupnju znanstvene uteme/jenosti se razlikuju stroge, deduktivne, za koje je karakteristicno da im se istinitost moze dokazati, i manje stroge, induktivne znanstvene teorije cija se vrijednost moze potvrditi, ali ne i strogo dokazati. Znanstvena je teorija, po svojem dosegu, sira od znanstvenog zakona. Ona se temelji na znanstvenim zakonima, ali i provjerenim iskustvenim uopcavanjima. Ali, ako bismo htjeli detaljnije ulaziti u pitanje spoznajne funkcije teorije, to bismo najjednostavnije mogli uraditi propitivanjem njenog odnosa prema znanstvenim zakonima. Osnovni je, zapravo, zadatak teorije da znanstvene zakone komentira, meausobno povezuje i tumaci. U cemu je bit njenog komentiranja, povezivanja i tumacenja znanstvenih zakona? Znacenje komentiranja znanstvenih zakona proizlazi iz same cinjenice da su oni apstraktni stavovi i da im se osnovne formulacije ogranicavaju na bitnije i cesce relevantne uvjete. To, drugim rijecima, znaci da se s promjenom tih uvjeta, iii bar dijela uvjeta, i sami zakoni mogu modificirati. Meausobno teorijsko povezivanje znanstvenih zakona je smisao integrativne funkcije svake znanstvene teorije. Tom funkcijom, dakle meausobnim povezivanjem, pojedinacni znanstveni zakon prestaje "ploviti" kao izolirani slucaj i zauzima svoje mjesto u nekom uzem iii sirem deterministickom sustavu. Tim se povezivanjem, drugim rijeCima, dolazi do sintetickog teorijskog pogleda na odreaeni dio stvarnosti.

40

Poglavlje 1.

Tumacenje znanstvenih zakona kao jedan od bitnih zadataka znanstvene teorije se manifestira i kroz njihovo povezivanje, ali i kroz njeno nastojanje da otkrije unutarnju strukturu procesa koji dovode do samog zakona. Sve to upucuje na zakljucak da se pred znanstvenu teoriju postavlja Citav niz zahtjeva kojima ona treba udovoljiti. Apostrofiramo samo one koji su, po nasem sudu, najznacajniji. Dakle, znanstvena teorija: a) mora biti iskustveno provjerljiva, · b) ona mora udovoljiti kriteriju preciznosti, c) treba povezivati, objasnjavati tumaCiti iskustvena uopcavanja i zakone,

provjerena

d) treba biti heuristicki, dakle spoznajno, plodna, e) treba, bar u perspektivi, biti primjenjiva u nekom obliku ljudske prakse. 1.6.3. Znanstveno objasnjenje i znanstveno predvidanje Znanstveno objasnjenje i znanstveno predvidanje su najvisi teorijski ciljevi i zadace znanstvene spoznaje do koje se dolazi znanstvenim istrazivanjem. Ali, oni nisu i jedini ciljevi. Dapace, dostizanje ovih ciljeva pretpostavlja prethodnu realizaciju najmanje dvije vrste relativno jednostavnijih ciljeva: znanstvenog opisivanja iii deskripcije, te znanstvene klasifikacije. Stoga, prije odredenja sustine znanstvenog objasnjenja i znanstvenog predvidanja, postoji potreba bar pojmovnog rastiscavanja navedenih dvajujednostavnijih ciljeva znanstvene spoznaje. 1.6.3.1. Znanstvena deskripcija Deskripcija iii opis istrazivane pojave je prvi korak, ali i prvi cilj znanstvene spoznaje. Ona je, zapravo, simbolickim jezikom znanosti iskazan neposredni dozivljaj i prvi dojam u odnosu na predmet istrazivanja. Deskripcijom, drugim rijecima, postizemo opC:i uvid u pojavu.Da bi taj prvi korak i prvi cilj znanstvene spoznaje odgovorio zahtjevima koji se pred njega postavljaju, on mora udovoljiti i odredenim uvjetima. U kontekstu ove analize isticemo nekoliko najbitnijih uvjeta, koje mora zadovoljiti znanstvena deskripcija. To su: a) Valjanost. Da bi znanstvena deskripcija bila valjana, nuzna pretpostavka za to je precizno definiranje onoga sto se zeli opisati, a potom i prikupljanje podataka koji se odnose na ono sto zelimo opisati.

41


b) Objektivnostznanstvenedeskripcije. Naj bolj i naCin objektivnog opisivanja istrazivanih pojava je prakticiranje logike da istu pojavu istovremeno opisuje vise osoba. Istovrsnost dobivenih rezultata je i potvrda objektivnog opisa. Vrijedi, dakako, i obrnuto. c) Potpunost, koja znaCi zahvacanje opisivanih pojava i procesa u cjelini. d) Sistematicnost znanstvene deskripcije znaci pridrzavanje plana u opisivanju istrazivane pojave iii procesa koji je prethodno utvrden. e) Preciznost u opisivanju znaCi opis pojave kojim se mogu identificirati i sitnije razlike u obiljezju koje pratimo.

1.6.3.2. Znanstvena klasifikacija Znanstvena klasifikacija je prvi visi cilj znanstvene spoznaje nakon deskripcije. Njome se, primjenom odredene forme sredivanja istrazivanih pojava, koja moze biti razliCita, dolazi do blizih spoznaja o pojavama i procesima. Zbog toga, ulazenje u znanstvenu klasifikaciju podrazumijeva i niz konkretnih radnji. Sto to znaCi? Klasifikacija je dvostruk spoznajni proces. Ona podrazumijeva unutarnju klasifikaciju samih pojava iii njihovih svojstava. Ali, ona istodobno podrazumijeva i odredivanje mjesta odredene vrste istrazivanih pojava u okviru drugih pojava iii neke vise klasifikacije. Stoga je neophodno, prije svega, odluCiti se za formu unutarnje klasifikacije. To, drugim rijecima, znaCi da se pojave iii njihova svojstva mogu klasificirati u klase i potklase, rodove i vrste. Dakako, da bi i znanstvena klasifikacija odgovorila postavljenoj zadaCi ona i sama mora udovoljiti odredenim logickim zahtjevima. Posebno je bitno pet takvih logickih zahtjeva iii kriterija: a) Dosljednost klasifikacije, koja znaCi primjenu istog kriterija u stvaranju razlicitih klasifikacijskih jedinica. b) Potpunost klasifikacije znaCi da se zbroj svih pojmova, dobivenih klasifikacijom, mora poklapati s opsegom ukupne pojave koja podlijeze klasifikaciji. c) Iscrpnost klasifikacije znaCi da ona treba, sto je manje moguce, ostavljati sadr:laja u neodredenim kategorijama iii tzv. rezidualnim grupama koje obuhvacaju sve pojmove poput pojmova "razni", "ostali" itd. d) Sve se klasifikacijske grupe na istom stupnju moraju meausobno iskljuCivati. e) Sposobnost klasifikacije da raz/ikuje k/asificirane pojave, odnosno dovoljna diskriminacijska ostrina klasifikacije.

42

Poglavlje 1.

1.6.3.3. Znanstveno objasnjenje

U utvrdivanju hijerarhije ciljeva znanstvenespoznaje, znanstveno objasnjenje zauzima mjesto u gornjem dijelu te hijerarhije. Ono je, po mnogima, i najvisi cilj znanstvene spoznaje. Temeljno je pitanje: zbog cega? Iz jednostavnog razloga jer se njime, za razliku od deskripcije koja se zadovoljava odgovorom na pitanje "kakvo je nesto?", odgovara na pitanje "zasto"? Rasclani li se navedeno pitanje i odgovor na njega, moze se kazati kako je znanstveno objasnjenje veoma slozen cilj znanstvene spoznaje. Njime se dolazi do spoznaje sadrzaja i strukture, ali i uzroka i naCina nastajanja, promjene i razvoja iii nestanka pracene prirodne iii drustvene pojave. S druge, pak, strane, iz definicije je jasno da su znanstveni zakoni i znanstvene teorije, o kojima je vee bilo govora, samo sredstva, i to osnovna sredstva znanstvenog objasnjenja. Dakako, i medu znanstvenim objasnjenjima postoje odredene razlike, koje podrazumijevaju najmanje dvije stvari. S jedne strane, one znace Cinjenicu da se znanstveno objasnjenje maze odnositi na neki opCi stav - primjerice, iskustveno uopcavanje, znanstveni zakon iii znanstvenu teoriju - ali, isto tako, i na pojedinacne pojave odredene vrste. S druge, pak, strane, razlike medu znanstvenim objasnjenjima znace i mogucnost svojevrsne klasifikacije znanstvenih objasnjenja. Ona se, u principu, maze izvrsiti prema nekoliko temeljnih kriterija: a) Prema logickoj formi, u kojem se u objasnjenju nalaze premisa i zakljucak, moguce je razlikovati: 1) induktivno objasnjenje, dakle objasnjenje izvjesnih opCih stavova na osnovi veceg broja pojedinacnih stavova; 2) deduktivno objasnjenje je objasnjenje koje slijedi deduktivni naCin zakljuCivanja, dakle putanju od opceg prema pojedinacnom; b) Prema spoznajnoj vrijednosti znanstvena objasnjenja mogu biti: 1) istinita u raznim modalitetima. Takva su, primjerice, vise iii manje vjerojatna znanstvena objasnjenja, moguce istinita, stvarno istinita, te nuzno istinita znanstvena objasnjenja; 2) prividno istinita znanstvena objasnjenja; 3) /azna iii pogresna znanstvena objasnjenja. c) Prema prirodi veze izmedu predmeta objasnjenja i orw:ra, odnosno sredstava pomocu kojih se objasnjenje izvodi, znanstvena objasnjenja mogu biti: 1) funkcionalna, koja prevladavaju u teorijskim znanostima, posebice matematici i logici; 2) uzrocna iii kauzalna, kod kojih je predmet uzrocna pojava izmedu pojava, procesa iii dogadaja, te 3)

43


motivacijska, dakle objasnjenja u kojima 5e ponasanja i djelovanje pojedinca, grupe iii cijelog drustva objasnjavaju preko 05jecaja, potreba, zelja i ciljeva kao motiva odredenog djelovanja. 1.6.3.4. Znanstveno predvidanje Smi5ao 5Vake znan5tvene teorije 5e moze 5Ve5ti na tri temeljne zadace. Ona, prije 5vega, treba sto 5ve5tranije i sto tocnije opi5ati predmet 5voga i5trazivanja. 5 druge 5trane, njena je obveza predmet 5voga i5trazivanja sto temeljitije obja5niti. Na koncu, zadaca znan5tvene teorije je i sto tocnije predvidjeti promjenu i razvoj i5trazivane pojave. To, drugim rijecima, znaCi da je bitni cilj znan5tvenih i5trazivanja i predvidanje. Mnoga i5pitivanja javnog misljenja 5e, primjerice, ne vrse radi utvrdivanja trenutnog 5tanja nego upravo radi predvidanja nekih novih 5tanja - rezultata izbora, opredjeljenja gradana na referendumu itd. Ona, doduse, ce5to ni5u cilj po 5ebi nego orijentir za moguce djelovanje radi ucvrsCivanja iii promjene po5tojeceg uvjerenja, a 5ve to radi po5tizanja po5tavljenih ciljeva. U vezi 5 dometima znan5tvenog predvidanja, nazalo5t, po5toje i razliCiti pogresni pri5tupi i uvjerenja. Medu njima treba o5obito apo5trofirati dva: a) uvjerenje 5voj5tveno nekritickom racionalistickom determinizmu, koje polazi od teze da je u 5Vijetu 5Ve ap5olutno odredeno inicijalnim 5tanjima, te da 5e 5va mudro5t znan5tvenog predvidanja 5vodi na tek dvije komponente. Jedna je poznavanje pocetnog stanja odredene pojave, proce5a iii dogadanja, a druga je opca formula navedene pojave, proce5a iii dogadanja. Znaju li 5e te dvije komponente, relativno je jedno5tavno predvidanje 5vakog 5lijedeceg 5tanja iii konacnog i5hoda. Medutim, takvog idealnog determinizma zapravo i nema, cak ni u mikroproce5ima, a kamoli kod 5lozenih pojava u prirodi i drustvu. b) uvjerenje, koje 5e moze oznaciti kao /ogicki empiristicki agnosticizam, a kojeg karakterizira poricanje 5Vake mogucno5ti znan5tvenog predvidanja. Ovo uvjerenje izjednacava znan5tveno predvidanje 5 tzv. klaaenjem i negira mu 5Vaku mogucno5t 5poznaje buducno5ti. Ali, i takvo je uvjerenje znanstveno neutemeljeno i, u krajnjoj liniji, pogresno. Naprijed iznijeto, dakako, ne znaci da i u jednom i u drugom uvjerenju nema i dio tocno5ti. Za empirij5ki se agno5ticizam, primjerice, moze kazati da je u pravu kada odbacuje nekriticno

44

Poglavlje 1.

racionalisticko uvjerenje. Ali, odreciene realne osnove ima, u svakom slucaju, i racionalisticki determinizam. Da bi znanstveno previcianje uopce bilo moguce, nuzno je postojanje dviju temeljnih pretpostavki: znanja odreaenih Cinjenica u vezi s pojavom koja se istrazuje s jedne, te zakona na temelju kojih se postavljaju odreciene hipoteze. Iz toga, meciutim, slijedi zakljucak da su i osnovne teskoce znan5tvenog predvicianja u u5koj vezi 5 tim dvjema pretpo5tavkama. U kontekstu ove analize at:W5trofiramo po5ebice dvije vr5te takvih teskoca: a) nedovoljn05t cinjenica iii ra5polaganje cinjenicama koje su 5 pojavama koje treba predviciati u po5rednoj vezi. b) teskoce koje 5U u vezi 5 tumacenjem danih Cinjenica, a koje proizlaze iz mogucno5ti razlicitih, medu5obno cak i potpuno oprecnih, tumacenja dostupnih cinjenica.

1.7.

KlASifiKACIJA ZNANOSTI

Sama po sebi klasifikacijaje bitna odrednica svih sfera covjekovog individualnog i drustvenog zivota. Tesko je, zapravo, zamisliti bilo koju oblast zivota, bilo koju pojavu iii proces u prirodi i drustvu, koji nije podlozan odrecienoj formi klasifikacije. Sukladno tome, danas 5e moze govoriti i o razliCitim pristupima, ali i oblicima klasifikacije znanosti, a to, drugim rijecima, znaci i razlicitost pristupa u otkrivanju interakcijskih veza izmeciu pojedinih dijelova znanosti na temelju prethodno usvojenih nacela o tim vezama. Zbog cega klasifikacija znanosti? Odgovor je relativno jednostavan. Ona je neophodna zbog najmanje nekoliko razloga, a prije svega zbog: - velikog broja pojava u svim podrucjima znanosti, - obilja primjene prirodnih zakona i procesa, - mnostva znanstvenika, - "zatrpanosti" znanstvenim informacijama. Drugim rijeCima, specijalizaciju treba promatrati kao logicnu posljedicu razvoja znanosti. Cesto se, naime, govori o razlicitim fazama povijesnog razvoja znanosti. One su znacajne i iz perspektive analize njezine klasifikacije. Moguce je identificirati tri prepoznatljive faze povijesnog razvoja znanosti, ito: I. Faza nediferencirane znanosti, koja karakterizira anticko i vrijeme ranog srednjeg vijeka. Odlika ove razvojne faze se

45


sastoji prvenstveno u tome da su sva covjekova znanja o misljenju, prirodi i drustvu bila integrirana i obuhvaeena u filozofiji kao jedinoj znanosti. II. Faza intenzivne diferencijacije, koju, u periodu izmedu XV. i XVIII. stoljeea, karakterizira izdvajanje iz sastava filozofije veceg broja zasebnih znanosti: prvo matematike, mehanike i astronomije, a potom i veeeg broja drugih - fizike, kemije, biologije, psihologije, sociologije itd. III. Faza istodobnog daljeg diferenciranja, ali i integriranja odredenih znanstvenih disciplina u znanstvena podrucja, stvaranja tzv. znanstvenih sustava. Ovaj je proces otpoceo vee tijekom XIX. stoljeea, a traje i danas. Izvjesno je da ee ovakva razvojna pravilnost bitno profilirati i buduenost ukupne znanosti. Promatra li se povijest pristupa fenomenu klasifikacije znanosti, brzo se moze uoC:iti njihova sarolikost. 0 klasifikaciji vee u XVIII. stoljeeu govori njemacki filozof Kant koji, i pored apostrofiranja filozofije, priznaje i neke druge znanosti, prije svega, teologiju, medicinu, pravo i drustvene znanosti. Iz prve polovine XIX. stoljeea su posebno znacajne klasifikacije Humboldta i Comtea. Wilhelm von Humboldt (Humbolt) vrsi podjelu na dvije osnovne znanstvene grupacije. Prvu oslovljava terminom "duhovne" znanosti, pridodajuCi im i jos neke, kao sto su sociologija i politicka ekonomija i neke druge. Druga je grupa prirodnih znanosti. Francuski filozof i sociolog A. Comte (Kont) u svojoj klasifikaciji izbjegava logiku grupiranja. Naprotiv, on pravi razliku izmedu sest zasebnih znanosti: matematike, astronomije, fizike, kemije, biologije i sociologije. Razlicitost u pristupu, medutim, odlikuje i novije, pa i autore naseg vremena, ali i klasifikacije razlicitih organizacija i asocijacija. C.F. Weizsaecker, primjerice, sve znanosti klasificira na strukturne znanosti, znanosti o anorganskom, biologiju, medicinu-antropologijupsihologiju, drustvene znanosti, historijske znanosti, teologiju i filozofiju (Weizsaecker, 1988., 18.-30.). U casopisu Most, hrvatskog Ministarstva znanosti i tehnologije, klasifikacija, u kojojje razradena dosta slozena podjela na znanstvena podrucja, polja, grane i ogranke, pravi razliku izmedu sest temeljnih znanstvenih podrucja, ito: a) podrucja prirodnih znanosti b) podrucja tehnickih znanosti c) podrucja biomedicinskih znanosti d) podrucja biotehnickih znanosti

Poglavlje 1.

e) podrucja drustvenih znanosti, te f) podrucja humanistickih znanosti Unutar utvrdenih znanstvenih podrucja se, prema ovoj klasifikaciji, utvrduju zasebna znanstvena polja koja, opet, sadrze vise grana, a svaka od njih takoder vise ogranaka. Ova klasifikacija potvrduje tezu da razvoj znanosti klasifikaciju cini sve kompleksnijom, ali ito da s razvojem znanosti neophodnost posebnih znanstvenih sustava, kao rezultata integracije pojedinih uzih znanstvenih cjelina, postaje sve vise neupitna. S druge, pak, strane, sve predstavljene, ali i veliki broj klasifikacija koje u kontekstu ove analize nisu navedene, potvrduju tezu da nijedna klasifikacija nije konacna i jednom zauvijek dana. Naprotiv, sve one imaju strogo ograniceno vrijeme trajanja i odraz su privremenosti svake spoznaje o prirodi i drustvu. Istodobno, nijedna klasifikacija ne moze biti zatvorena. Nema dobre klasifikacije koja nije i otvorena i fleksibilna. Ali, neovisno o tome moze se govoriti o specificnim filozofijama, odnosno nacelima u znanstvenoj klasifikaciji. Posebnu pozornost zasluzuju tri takva nacela filozofije iii stajalista klasifikacije, i to: a) gnoseolosko nacelo, u odnosu na koje se moze govoriti o objektivnoj klasifikaciji, kod koje se veze izmedu znanosti izvode iz veza iz objekata istrazivanja, i subjektivnoj klasifikaciji, kod koje su osobitosti subjekta i najznacajnija osnova klasifikacije. b) metodolosko stajaliSte, koje razlikuje klasifikaciju prema nace/u koordinacije, unutar kojeg se znanosti svrstavaju od opceg prema pojedinacnom i od apstraktnog prema konkretnom, i klasifikaciju prema nacelu subordinacije, unutar kojeg se znanosti svrstavaju od jednostavnijih prema slozenijima, od nizih prema visima. c) strukturalni pristup, unutar kojeg se izdvajaju horizonta/ni pristup - koji omogucuje sagledavanje redoslijeda znanosti prema razini slozenosti predmeta znanosti, i vertikalni pristup, koji · omogucuje sagledavanje veza elemenata znanosti do kojih se doslo u procesu spoznaje odredenog predmeta (vidjeti detaljnije u Kedrov, B.M., 1969., str. 11.).

47


1.8.

ZNANSTVENOISTRAZIVACKI RAD

1.8.1. Pojam i vrste znanstvenoistra:Zivackog rada Kako definirati znanstvenoistrazivacki rad?Toje, najjednostavnije kazano, "sistematska stvaralacka aktivnost kojom se, primjenom znanstvenih metoda, stjecu nove znanstvene spoznaje, odnosno stvaralacki koristi postojece znanje za nove primjene" (Zelenika, 1990., 33.). Njegov rezultat je, u pravilu, neka istina, koja je ogranicena, nepotpuna, nedovrsena i relativna, a to sve znaCi da je podlozna zastarijevanju i promjenama. S druge strane, izvjesno je da se znanstvenoistrazivacki rad i njegovi rezultati, znacenje kojih se izvodi iz njihova doprinosa razvoju same znanosti i mogucnosti njihove primjene u ukupnom drustvenom razvoju, vrednuju primjenom razliCitih kriterija. Ivo iuvela govori o tri karakteristicna podsistema kriterija vrednovanja znanstvenoistrazivackog rada. To su: 1) (pod)sistem kriterija znanstvene valorizacije, 2) (pod)sistem kriterija ekonomske valorizacije, te 3) (pod)sistem kriterija drustvene valorizacije istrazivanja (detaljnije u Zuvela, 1980., 6.)

rezultata

Predmet znanstvenog istrazivanja, dakle ono sto istrazujemo, mogu biti, i jesu, svi dijelovi stvarnosti i stvarnost u cjelini, neovisno je li ta stvarnost vezana za prirodu iii covjeka i drustvo. Ali, neovisno o kojem dijelu stvarnosti ka predmetu znanstvenog istrazivanja se radi, nedvojbeno je da svako znanstveno istrazivanje mora zadovoljiti nekoliko uvjeta. Ono, prije svega, mora biti slobodno jer bez slobode nema ni istinskog istrazivanja. S druge strane, rezultati svakog znanstvenog istrazivanja, ukoliko za to ne postoje specijalni razlozi, trebaju biti dostupni najsiroj javnosti, sto se Cini njihovim objavljivanjem, a ukoliko takvi razlozi postoje, dostupnost mora biti osigurana barem znanstvenoj javnosti. Odredenje znanstvenoistrazivackog rada moze se dopuniti i isticanjem njegovih najbitnijih svojstava. Tri svojstva znanstvenoistrazivackog rada posebno apostrofiramo: a) Originalnost kao prvo svojstvo znanstvenoistrazivackog rada. Drugim rijeCima, znanstvenoistrazivacki rad uvijek mora polaziti od do tada, dijelom iii u potpunosti, neistrazenog i nerijesenog problema i za cilj mora imati dolazenje do novih spoznaja, rezultata, normi itd.

Poglavlje 1.

b) Cinjenice i ideje na kojima se znanstvenoistrazivacki rad temelji moraju biti pouzdane, prikupljene u dovoljnom broju, "kriticki razmotrene i provjerene, pravilno analizirane i interpretirane" (Samic, 1969., 14.). c) Koristenje najprihvatljivije metode znanstvenog istrazivanja. Sarolikost pristupa medu autorima se moze identificirati i u odnosu na klasifikaciju znanstvenih istrazivanja. Istinaje, ipak, da se u znanstvenim krugovima najcesce prihvaca klasifikacija, usvojena u UNESCO-u, dakle specijaliziranoj agenciji Ujedinjenih naroda za znanost, kulturu i umjetnost. Prema UNESCO-voj klasifikaciji mogu se razlikovati tri vrste znanstvenoistrazivackog rada i to: fundamentalna, primijenjena i razvojna istrazivanja. 14 Stoga im posvecujemo pozornost i u okviru ove analize.

' 1.8.1.1. Fundamentalna istrazivanja Fundamentalnim se istrazivanjem, prema vladinoj organizaCIJI SAD, zaduzenoj za visokoskolske asocijacije, smatraju istrazivanja koja su izravno usmjerena prema povecavanju znanja. Drugim rijeCima, njihov prvenstveni zadatak nije prakticna primjena novih znanja nego, naprotiv, otkrivanje odredenih procesa, uzrocnoposljedicnih veza i zakonitosti u prirodi i drustvu radi povecanja ljudskog znanja i stvaranja spoznajnih pretpostavki za druga, buduca istraziva nja. To, dakako, ne znaCi da se i unutar fundamentalnih istrazivanja ne moze izvrsiti odredena unutarnja klasifikacija. Naprotiv, i ona se mogu selektirati na dvije podvrste, ito: a) Neusmjerena(slobodna, Cista) fundamentalnaistrazivanja, kod kojih predmet istrazivanja odreduju potpuna sloboda i interes konkretnog istrazivaca, njegova znatizelja za otkrivanjem odredenih znanstvenih istina, a ne i odredeni prakticni cilj iii mogucnost primjene u zivotu. Stoga je najcesCi slucaj da su ovakva istrazivanja vezana uz pojedince, uz njihove ambicije, zelje i interese. Upravo stoga je skoro iskljucena mogucnost da se u njih upustaju i znanstveni timovi.

14

Pored ovih, neki autori navode i druge vrste znanstvenog istraZivanja. Primjerice, Iva :Z:uve!a govori o prikupljanju znanstvene grade, sistematizaciji postojeCih znanstvenih spoznaja, opservacijskim (opaZajnim) istraZivanjima, eksperimenta!nim istra:Zivanjima i znanstvenim otkriC:ima kao posebnim vrstama znanstvenih istra:Zivanja (deta!jnije u Z:uvela, 1978., 7.)

49


b) Usmjerena fundamentalna istraiivanja, koja se, ponekad, oznacavaju i terminom strategijska istraiivanja. Bit ove grupe fundamentalnih istrazivanja se svodi nato da predmet istrazivanja ne nastaje kao rezultat slobodnog opredjeljenja i interesa odredenog istrazivaca. Naprotiv, pravac istrazivanja i podrucje rada su u njima strogo odredeni. Ona su, iako im cilj nije neposredna aplikacija, ipak orijentirana na prakticne probleme, a to znaci i na mogucu primjenu u praksi. Stoga u njihovoj realizaciji obicno sudjeluju znanstveni timovi, iako nije iskljuceno i individualno obiljezje ovakvih istrazivanja. 1.8.1.2. Primijenjena istra:Zivanja Pod ovim tipom znanstvenih istrazivanja se podrazumijevaju istrazivanja ciji je smisao dvostruk. Njihov cilj je, kao i kod fundamentalnih istrazivanja, takoder uvecavanje kvantuma znanja o prirodi i drustvu. Ali, to nije i jedini cilj. Cilj primijenjenih istrazivanja je i rjesavanje nekog prakticnog zadatka, a to, drugim rijecima, znaci postizanje znanja koja ce biti iii koja mogu biti brzo i neposredno prakticno primijenjena. Ako je to tako, a jeste, onda to znaCi da je i predmet istrazivanja unaprijed strogo odreden i istrazivac uopce nema slobode u izboru predmeta. Dod use, crtu razgranicenja izmedu ovih dviju vrsta znanstvenog istrazivanja je dosta tesko povuCi. Dapace, prije se moze kazati kako se fundamentalna i primijenjena istrazivanja medusobno ispreplicu, ali i uvjetuju. Pode li se od ove teze, a ona nije daleko od pameti, onda su u pravu oni koji smatraju kako je uopce termin "primijenjena znanost" upitan, ako ni zbog cega drugog onda zbog Cinjenice da nema znanosti koja nije barem dijelom primijenjena, neovisno o tome nalazi li svoju primjenu u praksi iii u drugom znanstvenom podrucju. 1.8.1.3. Razvojna istrazivanja Uprosceno kazano, razvojna istrazivanja predstavljaju zadnju fazu procesa istrazivanja, fazu koja se temelji na fundamentalnim i primijenjenim istrazivanjima i u kojoj se razvijaju i testiraju novi iii poboljsavaju stari postupci, proizvodi, usluge, poboljsava stara iii uvodi potpuno nova organizacija itd. To su, zapravo, sve radnje i postupci, koji zauzimaju prostor izmedu odredene znanstvene spoznaje i njene primjene. Iz toga, opet, proizlazi da razvojna istrazivanja imaju naglaseno prakticni cilj. Takav cilj, dakako, od onih koji se ovakvim istrazivanjima bave trazi

50

Poglavlje 1.

i znanstvena i empirijska znanja, ali i mnogo maste i snalazljivosti, ostroumnosti, a ponekad i profesionalne hrabrosti. 1.8.2. Pojam i vrste znanstvenih i strucnih djela U znanstvenoj se terminologiji dosta cesto koristi pojam "znanstvena i strucna djela". Ne radi se, dakako, o sinonimima. Naprotiv, izmedu njih, izmedu znanstvenih i strucnih djela, i to nije prijeporno, postoje znacajne razlike. Temelj znanstvenoga rada Cini generalizacija. Njime se otkrivaju nove spoznaje, a on je sam po sebi otkrivanje iii novih zakona iii novih metoda. Pojednostavljeno kazano, izmedu znanstvenog rada i pronalazenja se moze staviti znak jedna,kosti. Nasuprot tome, strucni rad bitno odreduje konkretizacija. On znaci djelovanje na temelju vee otkrivenih spoznaja. Drugim rijecima, strucni rad je usmjeren na primjenu postojeceg znanja. Ali, istina je da se moze govoriti i o zajednickim obiljezjima jed nih i drugih. u kontekstu ove analize isticemo nekoliko, po nasem sudu najznacajnijih zajednickih obiljezja znanstvenih i strucnih djela:

1. Neovisno o tome radi li se o znanstvenom iii strucnom djelu, ono treba zadovoljiti kriterij optimalnosti s obzirom na svoj obujam. Razlog tome je u jednostavnoj cinjenici da veCi obujam ne znaci i vecu kvalitetu. U prilog tom sudu se moze navesti veliki broj primjera. Prema tome, obujam treba biti takav da moze odgovoriti osnovnim zahtjevima, koji se pred rad, znanstveni iii strucni, postavljaju. 2. U svakom radu, neovisno o tome je lion znanstveni iii strucni, mora postojati jedinstvo, sklad i /ogicka povezanost izmedu svih njegovih dijelova, da se, dakle, svi dijelovi odnose na predmet istrazivanja. 3. Nevrijedan je svaki rad, kako znanstveni tako i strucni, ako ga ne odlikuje odredena doza originalnosti, bez obzira na to podrazumijeva li originalnost potpuno nove spoznaje o prirodi i drustvu iii se, pak, radi o novini u prezentaciji ranije dosegnutih znanja. 4. Rezultati istrazivanja nemaju vrijednost ni kod znanstvenog ni kod strucnog rada ukoliko nisu u dovoljnoj mjeri obrazloieni, dakle razliCitim dokazima i argumentima potkrijepljeni. U uskoj vezi s iznijetim zajednickim obiljezjima su i nacela kojih se znanstvenik mora pridrzavati zeli li da njegov rad rezultira dobrim radom, dobrim djelom, neovisno o tome je li ono znanstveno iii strucno. Apostrofirati je neophodno najmanje pet takvih nacela:

51


1. U pisanju znanstvenog i strucnog djela ne treba praviti ve/ike uvode. Oni ne pridonose kvaliteti djela. Naprotiv, veliki uvodi mogu konkretni rad samo bespotrebno opteretiti. Sukladno tome, poieljno je da se izlaganje vee na samom pocetku dovede u vezu s predmetom istraiivanja. 2. U rad ne treba unositi nista sto nije u neposrednoj vezi s predmetom istraiivanja. Nediscipliniranost i podloznost cestim digresijama utjece na razvodnjavanje rada i Cine ga manje vrijednim.

3. Rad se ne smije pretrpavati beznacajnim pojedinostima. Naprotiv, mnogi se slazu da je prihvatljivije ispustiti iz rada nesto sto zavrjeduje da se u njemu nade nego ga opteretiti nepotrebnim detaljima. Nazalost, do navedenih opterecivanja dosta cesto dolazi i to u pravilu zbog dviju grupa razloga. Opterecivanje maze biti posljedica nesposobnosti da se razluCi bitno od nebitnog, a maze i rezultat zelje da se iskoristi citavi empirijski materijal kojim se raspolaze. Ui':inci za kvalitetu rada su, medutim, negativni i u jed nom i u drugom slui':aju. 4. Misli, ideje i informacije koje su u radujednom izrei':ene ne treba ponavljati. Tome ne podlijezu jedino kratke rekapitulacije i rezimei onaga sto je vee kazano jer oni olaksavaju i pospjesuju razumijevanje sadrzaja teksta. Nazalost, bespotrebna i neopravdana ponavljanja se dosta cesto daju identificirati u znanstvenim i strucnim djelima. Uzrok tome najcesce treba traziti u cinjenici da autor nije solidno ovladao materijom o kojoj pise, te zbog toga nije izradio ni detaljan, a ni dovoljno kvalitetan plan izlaganja. 5. U pisanju znanstvenog i strucnog rada se treba osloboditi nagana da se stvari, koje su same po sebi razumljive, do u deta/je razlaiu i opsirno objasnjavaju. Samo taka se maze doCi do znanstvenog i strucnog djela koje je dovoljno koncizno i jezgrovito, ali istodobno i zanimljivo. U protivnom ce se Citatelju ponuditi tekst koji izaziva dosadu, nezanimljivost i zijevanje, ali i zelju da se komunikacija s njime prekine.

1.8.2.1. Pojam i vrste znanstvenih djela Ponekada se izmedu znanstvenog i strui':nog djela stavlja znak jednakosti. To je, medutim, i pogresno i neodrzivo. Istina je da su znanstvena i strui':na djelatnost isprepletene. Istina je i da nema promjena bez jedinstva ove dvije djelatnosti, da one, dakle, sluze istom cilju. Ali je istina, takoder da one nisu i sinonimi. Naprotiv, u pitanju su, moglo bi se reCi, dvije stranejednog procesa. Znanstvenim

52

Poglavlje 1.

se djelom otkrivaju nove spoznaje, a strui':nim se radom ta spoznaja transformira u praktii':no djelovanje, ali i praktii':nu korist. Postoje razlii':ite definicije znanstvenog djela. Profesor iuvela, primjerice, pod znanstvenim djelom podrazumijeva djelo usmjereno na ispitivanje veza i odnosa medu predmetima i pojavama u objektivnoj stvarnosti, djelo koje je, primjenom znanstvene metode, usmjereno na utvrdivanje pravilnosti i zakonitosti u prirodi i drustvu, otkrivanje dotad nepoznatih i':injenica i doprinos povecanju znanstvenih spoznaja (detaljnije u, Zuvela, 1978., 14.). Za razliku od ovakvog, u principu neodredenog pristupa, Day smatra da "znanstveno djelo mora biti pravi prikaz rezultata istrazivanja koji sadrzi dostatno obavijesti da bi kolege mogli: 1) procijeniti rezultate, 2) ponoviti eksperimente i 3) procijeniti tijek razmisljanja" (Day, R. A., prema Silobri':ic, 1982.). Dayova je definicija, opet, vise mehanicka i ne govori o biti nego samo o tehnii':koj dimenziji znanstvenog djela. Potpuna bi definicija, po nasem sudu, u sebi morala sadrzati najznai':ajnije dijelove obiju prethodnih definicija. S tim u vezi bi se moglo izvesti slijedecu definiciju. Znanstveno je djelo koje je, primjenom znanstvenih metoda, usmjereno na ispitivanje veza i odnosa meau predmetima i pojavama u objektivnoj stvamosti, dakle utvraivanje pravi/nosti i zakonitosti u prirodi i drustvu i doprinos povecanju znanstvenih spoznaja, pri cemu mora biti strukturirano na naCin da omogucuje procjenu tijeka istraiivanja, uvid u procjenu postignutih rezultata, te mogucnost ponavljanja eksperimenta potrebnog radi provjere dobivenih rezultata. Moze se govoriti o vecem broju razlicitih znanstvenih djela. U kontekstu ove analize apostrofiramo osobito i':etiri vrste ovih djela. To su: 1. Monografija. Prema Harrodu, monografija nije nista drugo nego rasprava koja detaljno, mada ne i preopsirno, obraduje pojedini predmet, skupinu predmeta iii neku osobu, pri cemu prakticira veoma opseznu bibliografiju. Ona je, drugim rijei':ima, znanstveno djelo iii popularno znanstveno djelo koje iscrpno i sveobuhvatno razmatra neko pitanje, predmet iii neku osobu. Za nju se i':esto koristi i termin omeaena publikacija, a to znaCi publikaciju koja je potpuno posvecena jed nom znanstvenom predmetu. Kao znanstveno djelo dominantna je bila u proslom stoljecu. Danas je znai':ajno potisnuta od drugih vrsta znanstvenih djela, prije svega od zbomika znanstvenih radova. 2. Doktorska disertacija. Radi se o originalnom znanstvenom djelu koje se temelji na fundamentalnim i primijenjenim istrazivanjima, ali i na primjeni raznovrsnih znanstvenoistrazivackih metoda, koje omogucuju otkrivanje novih znanstvenih i':injenica,

53


pojava, zakonitosti, teorija. Ona, prema tome, predstavlja bitan doprino5 znano5ti. 3. Znanstvena studija, u pravilu, pred5tavlja znan5tveno djelo veceg broja, da kle ti ma zna n5tvenika, koje za potrebe za intere5i ra nog naruCitelja izraduju znan5tveni in5tituti iii znan5tveno-na5tavne organizacije, odno5no fakulteti. Ovakav tip znan5tvenih djela bitno odreduje znan5tveno i5trazivanje, koje 5e realizira najcesce u duzem vremen5kom periodu - do pet, pa i de5et god ina - a koje za rezultat ima odredeni originalni znan5tveni doprino5, bilo da je on teorij5ki iii prakticni. 4. Znanstveni clanak. To je napi5an i objavljen opi5 originalnih rezultata i5trazivanja, u pravilu u "publikaciji koja je lako do5tupna medunarodnoj znan5tvenoj javno5ti, a napi5an je na naCin da 5e i5trazivanja mogu ponoviti i zakljucci provjeriti" (Silobrcic, 1982., 13.). Bez obzira na koju 5e obla5t odnosi, znanstveni clanak uvijek 5adrzi odredene elemente. To 5U naslov, 5azetak, uvod, razrada materije 5 rezultatima i5trazivanja, zakljucak, fu5note, popis koristene literature, te prilozi ukoliko uopce po5toje. 1.8.2.1.1. Vrste znanstvenih clanaka U pravilu 5e moze praviti razlika izmedu pet vr5ta clanaka. To 5U: 1. izvorni znan5tveni Clanak, 2. prethodno priopcenje, 3. pregledni clanak, 4. izlaganje na znan5tvenim skupovima, te 5. strucni clanak. Prva cetiri 5padaju u grupu znanstvenih clanaka, a strucni clanak je jedna od vrsta 5trucnih djela. Stoga ce ona biti i obradena u narednom dijelu, u kojem 5e detaljnije obraduju 5trucna djela.

1. Izvorni znanstveni clanak uvijek pred5tavlja originalno znan5tveno djelo. Drugim rijeCima, njime su prvi put do tada iznijete odredene znan5tvene cinjenice, 5poznaje i teorije. Odlika ovog tipa znan5tvenog clanka je5te mogucnost ponavljanja i5trazivanja na temelju kojeg 5e iznose po5tignuti rezultati. Stoga 5e i kaze da je on primjereniji prirodnim znano5tima. Ali, on nije rijedak ni u podruqu drustvenih znano5ti. Naprotiv.

2. Prethodno priopcenje iii znan5tvena biljeska je, na odredeni naCin, i prva kraca obavijest o odredenom istrazivanju. I ono sadrZi odredene znan5tvene informacije. Ali, za razliku od izvornog znan5tvenog clanka prethodno priopcenje nije i krajnje upoznavanje 5

54

Poglavlje 1.

rezultatima provedenog istrazivanja. Naprotiv, istrazivanje nije okoncano i ono jos uvijek moze dovesti do znanstvenih cinjenica i spoznaja koje u prethodnom priopeenju nisu dokucene. To, istodobno, znaCi da cinjenice i spoznaje, koje su dokucene, ne omogueuju i njihovu provjeru. 3. Pregledni clanak. Ovaj tip clanka ne mora sadrzati originalne rezultate istrazivanja. Naprotiv, on moze, ali sada na novi i drugaCiji nacin, prikazati rezultate vee provedenog i javnosti prezentiranog znanstvenog istrazivanja. U njemu, doduse, moze biti i novih, originalnih i neobjavljenih rezultata istrazivanja. Ali, oni ne Cine i preteziti i bitni dio takvog clanka. Prema tome, ukoliko bi ga htjeli detaljnije opisati, za pregledni se clanak moze reei da cini formu sistematiziranja, ocjene, komentiranja i prezentiranja tudih, ali i vlastitih rezultata istrazivanja. On, sukladno tome, i ima prvenstveno instruktivno znacenje i funkciju. 4. Izlaganje na znanstvenom skupu. Ovaj se tip znanstvenog clanka cesto oznacava i terminom "konferencijsko priopeenje". To, medutim, nije i potpuno tocno. Nairne, svako konferencijsko priopeenje ne mora imati i obiljezje znanstvenog clanka. Ali, istina je da konferencijsko priopeenje moze imati sve elemente znanstvenog clanka, da se, dakle, tretira kao izvorni znanstveni clanak, prethodno priopeenje iii pregledni clanak. No, da bi ono bilo tretirano kao neki od znanstvenih clanaka, konferencijsko priopcenje mora pratiti i odredena recenzija, odnosno znanstvena potvrda iii ocjena, da se radi o nekom od znanstvenih clanaka, koja treba biti prihvaeena i od urednickog iii redakcijskog odbora znanstvenog skupa. Ukoliko takve ocjene i potvrde nema, konferencijsko se priopcenje ne tretira kao znanstveni nego samo kao strucni clanak.

1.8.2.2. Pojam i vrste strucnih djela Kako je vee i istaknuto, strucnim se djelom ne otkrivaju nove, nego prikupljaju i interpretiraju vee poznate znanstvene cinjenice, spoznaje i teorije, siri i popularizira vee dostignuta znanstvena spoznaja, ali i traga za naCinom njihove primjene. Iako medu metodolozima ne postoji suglasje u tome sto sve treba svrstati pod pojam strucno djelo, vjerujemo kako je neupitno ukljucivanje barem pet vrsta strucnih djela. To su: strui':ni i':lanak, prikaz, elaborat, ekspertiza i recenzija.

55

Melodologija drustvenih znanosti

1. Strucni clanak nije rad koji sadrzi originalne rezultate istrazivanja. U njemu se, naprotiv, iznose vee poznate spoznaje, u pravilu tuai rezultati istrazivanja radi prenosenja informacija o njima. U strucnom se clanku, osim toga, moze opisivati i primjena onoga sto je vee drugdje primijenjeno. Drugim rijeCima, sadrzina strucnog clanka nije iznosenje novih znanstvenih spoznaja nego informiranje o njima s ciljem njihove primjene u praksi.

2. Prikaz. Radi se, u pravilu, o iznosenju stajalista iii shvacanja o nekom dogaaaju, pojavi iii djelu. Najcesee se radio ocjeni odreaenog djela, dakle knjige iii clanka, i njihova predstavljanja znanstvenoj i strucnoj javnosti. Takva se ocjena i predstavljanje pojavljuje najcesce u odgovarajuCim casopisima i zbornicima, a iskljuceno nije ni njihovo pojavljivanje u dnevnim listovima iii tjednicima. Pri tome je, ipak, vazno da takva ocjena nema ambicija davati konacni sud o znanstvenoj i strucnoj vrijednosti prikazivanog djela nego, slijedeei principe konciznosti, objektivnosti, jasnoee i uvjerljivosti, za upoznavanje s njim pridobiti sto veCi broj Citateljske publike. 3. Eiaborat je oblik strucnog djela u kojem se, u pravilu na metodoloski ustaljeni nacin, temeljito obraauje i izlaze neki predmet iii pojava. Investicijski elaborat je klasicni primjer ovakvog strucnog djela. Ali, to vrijedi i za sve ostale elaborate - one o programu razvoja, unutarnjoj organizaciji itd. 4. Ekspertiza je oblik strucnog djela u kojem odreaeni ekspert, iii pak ekspertni tim, iznosi svoj strucni sud o nekom predmetu iii prakticnom problemu, njegovom rjesenju iii ekspertnom viaenju. C:este su, primjerice, ekspertize o uzrocima prometnih nezgoda, poslovnih gubitaka razlicitih gospodarskih subjekata, zdravstvenom stanju pocinitelja razliCitih kaznjivih djela itd. 5. Recenzija se moze definirati kao pismena kriticka ocjena odreaenog znanstvenog iii strucnog djela, koju daje priznati ekspert, a kojom se postizu tri bitna cilja, ito: a) onemogueuje se objavljivanje nekvalitetnih znanstvenih i strucnih djela, b) osigurava se na suvremen nacin citiranje relevantne literature, c) poboljsava se kvaliteta dostavljenog rukopisa, njegov stil i primijenjena terminologija, oblikovanje misli i naCin prezentiranja rezultata istrazivanja itd.

56

Poglavlje 1.

U pravilu se prakticira da se znanstveno iii strucno djelo uputi dvojici eksperata, autoru najcesce nepoznatih, s molbom da daju svoju bcjenu, ali i prijedlog o tome sto sa dostavljenim rukopisom uciniti. Svaka recenzija sadrzi cetiri osnovne cjeline iii sastavna dijela. To su: I. uvod, II. opis teme, III. ocjena i IV. zakljucak. I. Uvod je dio recenzije koji ukljucuje informacije o naslovu recenziranog rukopisa, obimu rada, karakteru rada, te mjestu koje obradena tema ima u odredenoj znanstvenoj oblasti. n. Opis teme omogucuje uvid u strukturu rada. Opisom se, drugim rijeCima, daje kratki kronoloski pregled rukopisa dostavljenog rada, njegovi glavni naslovi i sastavni dijelovi u okviru njih. U ovom se dijelu ne iznose i ocjene dostavljenog rada. III. Ocjena rukopisa dostavljenog rada je najznacajniji dio recenzije. U njoj se iznose i dobre strane, ali i nedostaci, rukopisa dostavljenog djela, a posebno: a) odgovara li naslov rada njegovu sadrzaju, b) koliko je tema uopce sretno odabrana, suvremena, originalna i zanimljiva, c) dali je za obradu odabrane teme sakupljena sva neophodna grada, da li je ona savjesno iskoristena, analizirana i interpretirana, d) sadrzi li recenzirani rad dovoljno novih, originalnih rezultata istrazivanja i kakav je doprinos znanosti recenziranog rada, e) da li su u radu koristene znanstvene metode koje su primjerene naravi i karakteru predmeta istrazivanja, f) odgovara li struktura i kompozicija rada tematici koju on tretira, te postoji li mogucnost uklanjanja nekih dijelova rada a da se to ne osjeti i na njegovoj kvaliteti, g) kako je koristena i citirana relevantna literatura i kako je on a klasificirana, h) da li je sazetak primjereno napisan, i) koliko je uspjesan u radu koristeni stil izlaganja. Da li je on jasan, precizan, jednostavan, prirodan i slicno. Kakav je ton izlaganja materije - akademski iii familijaran, jednostavan iii neposredan itd. j) treba li djelo, i na koji naCin, tiskati. Recenzent, u pravilu, moze predloziti jednu od slijedecih mogucnosti: tiskati rad bez ikakvih intervencija, tiskati ga uz neznatne promjene, tiskati ga uz znatne intervencije iii uopce ga ne tiskati. Ukoliko recenzent predlozi jednu od triju posljednjih

57


mogucnosti, obvezan ih je i detaljno obrazloziti. Moze se dogoditi da jedan od recenzenata predlozi objavljivanje, a drugi neobjavljivanje dostavljenog im rukopisa. U tom se slucaju, u pravilu, angazira i treCi recenzent cije je misljenje presudnoza sudbinu zaprimljenog rukopisa. IV. Zakljucak, kojim se na jezgrovit, koncizan i argumentiran nacin dade osvrt, ali i ocjena, rada kao cjeline. U zakljucku se, a na temelju iznijetih argumenata u ocjeni, iznosi i prijedlog o objavljivanju iii neobjavljivanju recenziranog rada, kao i prijedlog eventualnih intervencija koje se imaju u radu uciniti. Na koncu, u zakljucku se iznosi i potpuno precizan prijedlog kategorizacije recenziranog rada. 1.8.2.3. Pojam i vrste znanstveno-strucnih djela Izmeau znanstvenih i strucnih djela postoji dosta jasna razlika i crta razgranicenja. Ipak, razlikovanje meau njima je izvrseno na logici idealnih tipova. Drugim rijecima, navedene se razlike prave polazeCi od idealnih, ociscenih situacija. Stvarnost je, meautim, cesto drugacija. Tesko je danas pronaCi znanstveno djelo a da u njemu nema i elemenata strucnog djela. Vrijedi, dakako, i obrnuto. Pitanje je samo kakav je odnos izmeau elemenata znanstvenog i strucnog, preteze lion, i u kojoj mjeri, na jednu iii drugu stranu. Dosta se cesto moze naiCi na situaciju da su u jednom djelu u priblizno istoj mjeri zastupljeni elementi i znanstvenog i strucnog rada. U tom je slucaju najprirodnije govoriti o znanstveno-strucnom djelu. U tu se skupinu mogu uvrstiti slijedeca djela: 1. udzbenici, 2. enciklopedije 3. leksikoni, 4. praktikumi, 5. rjecnici, 6. zbornici radova, te 7. bibliografije. Stoga nasu pozornost kratko zadrzavamo na svakom od njih. 1. Udzbenik je osnovno nastavno sredstvo koje se koristi u skolama i na fakultetima, a u kojem se aacima i studentima, na sustavan i primjeren nacin, izlaze odreaeno gradivo prema utvraenom nastavnom planu i programu jedne discipline iii predmeta. Iz toga slijedi da udzbenik mora imati elemente znanstvenog djela, ali mora ispunjavati i potrebne pedagoske, didakticko-metodicke, tehnicke i estetske standarde i kriterije. Prihvati li se prethodna definicija udzbenika, iz nje slijedi i zakljucak da se njime, pored tiskane knjige, koja je obicno sinonim za udzbenik, moze obuhvatiti i razliCite vrste skripta, hrestomatija, zbirki zadataka, prirucnika, pa i autoriziranih predavanja.

58

Poglavlje 1.

Navedena definicija udzbenika upucu]e i na njegova osnovna obi!jezja, odnosno njegove specificnosti kao izvora znanja. U kontekstu ove analize apostrofiramo posebice slijedeca obiljezja udzbenika: ·a) U udzbeniku se materija, koja je izlozena, znanstveno tretira. b) Da bi izlozena materija bila pristupacna namijenjenim korisnicima u udzbeniku mora biti udovoljeno didaktickometodickim zahtjevima prilagodbe izlozene grade. To, drugim rijecima, znaci: I. da udzbenik mora imati odredenu informacijsku funkciju, odnosno sadr2:aj u njemu mora biti odreden, suvremen, aktualan, ali i podlozan promjenama. II. mora imati i odredenu transformacijsku funkciju, odnosno mora odgovoriti na pitanje kako jednu informaciju posredovati, pribliziti je korisniku. c) Udzbenik mora odgovarati i utvrdenom programskog sadrzaju jedne nastavne discipline iii predmeta. 2. Enciklopedija. Pod njom se podrazumijeva djelo koje, slijedeci abecedni poredak, na sazet i sustavan nacin daje pregled pojedinacnih iii skupnih grana ljudskog znanja. Ovisno o tome moze se praviti razlika izmedu dviju osnovnih vrsta enciklopedija. To su: a) opce iii univerzalne enciklopedije, dakle enciklopedije koje sadrze, abecednim redom dan, sazet i sustavan pregled svih grana ljudskog znanja, kulturnih, znanstveno-tehnickih i drugih tekovina. b) specijalne enciklopedije koje obraduju same jedno podrucje ljudskog znanja. Takve su, primjerice, medicinska, pomorska, pravna i druge enciklopedije. Ali, pored ovog, razvrstavanje enciklopedija se moze izvrsiti i prema drugim kriterijima. Prema strukturi se, primjerice, moze praviti razlika izmedu: a) prirucnih enciklopedija, koje obuhvacaju od jedan do cetiri sveska, b) ma/ih enciklopedija, ciji obujam moze biti do 18 svezaka, c) ve/ikih enciklopedija, koje mogu imati i do nekoliko desetina svezaka. 15

15

MoguC:i su i drugaC:iji pristupi u k!asifikaciji. SamiC, primjerice, pravi razlikovanje izmedu opCih i struCnih, univerzalnih i nacionalnih, te laiC:kih i religioznih enciklopedija (vidjeti detaljnije u Samic, 1980.).

59


Inace, pojmovi iii natuknice, koji se obraauju u enciklopediji, mogu biti razvrstani i obraaeni prema razlicitim kriterijima. U principu se prakticiraju dva: 1. da poredak postuje pravilo abecednog reda, te 2. da se u popisu pojmova postuje pripadanje odreaenom predmetu. Prema vrsti i obujmu teksta, kojim je jed an pojam opisan, moze se praviti razlika izmeau nekoliko natuknica iii pojmova, ito: a) pregledne natuknice koje se uvijek odnose na znacajne stvari i pojave. Vise takvih natuknica zaokruzuju relevantne informacije o odreaenom predmetu. b) ukrstene reference, koja citatelja upucuje da se relevantna informacija moze traziti i pod drugom rijeci. Stoga ga upucuje na bibliografski popis koji je sastavni dio svake enciklopedije. c) predmetni indeksi koji povecavaju vrijednost svake enciklopedije.

3. leksikon vodi podrijetlo od grcke rijeCi leksikon, koja znaCi rjecnik, knjigu u kojoj su abecednim redom poredani i protumaceni razliciti pojmovi. Sukladno tome se moze rec':i da leksikoni nisu nista drugo nego odreaena vrsta enciklopedijskih rjecnika, dakle rjecnika u kojima je odreaena masa pojmova, naziva, rijeCi i predmeta, pojava i Cinjenica poredana abecednim redom. ZahvaljujuCi tome leksikoni mogu posluziti citatelju kao izvanredan prirucnik. I leksikoni se mogu klasificirati. Najcesce je razlikovanje izmeau opCih i specija/nih leksikona. 4. Praktikum je takoaer specificna vrsta udzbenika, odnosno prirucnika, namijenjenog studentima, ali i istrazivaCima i poslovnim ljudima. Najjednostavnije kazano, oni predstavljajuvrstu instruktivnih prirucnika, odnosno vodica u kojima se na jednostavan i jasan naCin iznose postupci, zadace i operacije kojima se, tocno utvraenim redoslijedom, rjesavaju odredeni problemi, poslovi, postupci itd. Da bi se postigla maksimalna jasnoca u postupku i redoslijedu radnji, u praktikumima se najcesce koristi metoda rjesavanja konkretnog slucaja. Taj je slucaj prikazan u samom praktikumu. Inace, i praktikumi mogu imati univerzalni i specijalisticki karakter ovisno o tome sadrzi li instrukcije iz jednog iii vise podrucja znanja. 5. Rjecnik se moze definirati kao korisno pomagalo u znanstvenom i istrazivackom radu, prirucnik koji znanstveniku pomaze razumjeti, iii bolje razumjeti, rijeCi koje tijekom rada

6o

Poglavlje 1.

susrece. Postoji veCi broj vrsta rjecnika. Najznacajniji medu njima su: jednojezicni, dvojezicni, mnogojezicni, te biografski rjecnici. u vezi sa svakim od njih zelimo dati barem osnovne informacije. a) Bitno je obiljezje jednojezicnih rjecnika u tome da sadrze rijeci same jednog jezika. To, dakako, ne znaci da i medu njima nema odredenih razlicitosti. Naprotiv. Ovisno o tim specificnostima unutar eve skupine se moze identificirati nekoliko vrsta rjecnika. - Etimoloski rjecnici svoj smisao iscrpljuju u desifriranju i pojasnjavanju podrijetla rijeCi, bave se njenim korijenom, te osnovom iz koje je nastala. - Povijesni rjecnici svoju pozornost koncentriraju na pojasnjavanje pojave i upotrebe rijeCi u razliCitim pisanim dokumentima i djelima iz razliCitih vremenskih perioda. - Knjizevni rjecnici se bave analizom rijeCi koje se rabe u suvremenoj knjizevnosti i knjizevnom govoru. - Enciklopedijski rjecnici iii leksikoni daju prikaz jezicnih karakteristika i raznih znacenja rijeci koje do nose i informacije znanstvenog karaktera. - Strucni rjecnici su skoncentrirani na izbor i znacenje rijeci odredenog znanstvenog znacenje, odnosno rijeci vezane za odredenu znanstvenu disciplinu. Takvi su, primjerice, medicinski, filozofski, tehnicki, kemijski itd. rjecnik. b) Dvojezicni rjecnici su vjerojatno rjecnici koji su najcesCi u upotrebi. Njihova se bit sastoji u tome da se rijeci jednog jezika objasnjavaju istoznacnim rijecima drugog jezika. Takav je, primjerice, hrvatsko-njemacki, njemacko-hrvatski, englesko-hrvatski, hrvatsko-engleski rjecnik itd. c) Mnogojezicni rjecnici su napravljeni na istom principu kao i dvojezicni. Razlikaje u tome sto se ked mnogojezicnih rjecnika rijeci jednog jezika objasnjavaju rijecima iii pojmovima para Ieino na vise drugih jezika. Takav je, primjerice, europski rjecnik, u kojem su paralelno dati istoznacni pojmovi na hrvatskom, engleskom, njemackom, francuskom, talijanskom i spanjolskom jeziku. d) Biografski rjecnici predstavljaju neku vrstu zbornika najznacajnijih zivotopisa. Drugim rijecima, oni u kratkim crtama oslikavaju zivot, rad i djelo poznatih osoba iz podru(ja politike, znanosti, umjetnosti i drugih sfera zivota.

61

~

I


6. Zbornici radova su znanstveno-strucna djela koja objedinjuju radove vise autora u vezi s nekom uzom tematikom. Povodi nastajanju takvih radova mogu biti razliCiti - obljetnice, simpoziji, znanstveni skupovi itd. Sukladno tome, moze se praviti razlika izmedu vise vrsta zbornika, kao sto su: - OpCi iii univerzalni zbornik koji tretira razliCitu materiju odredenog sireg podrucja. Takav je, primjerice, Zbornik radova Ekonomskog fakulteta u Mostaru, - Zbomik radova sa znanstvenog skupa, kakav je, primjerice, Zbornik radova sa znanstvenog skupa "Tranzicija gospodarstva", zbornici radova sa znanstvenih skupova "Drustvo i tehnologija" itd. - Jubi/arni zbornik, koji je posvecen odredenom jubileju, obljetnici iii necemu slicnom. 7. Bibliograftja je tip strucno-znanstvenog djela za koji se koristi veCi broj naziva. Takvi su, primjerice, registar, indeks, biblioteka, katalog, lista itd. No, neovisno o tome, izvjesno je da se bibliografija moze shvatiti na dva naCina. U uzem smislu rijeci ona podrazumijeva odredeni popis knjiga i drugih publikacija, koji moze biti izraden prema razlicitim kriterijima. U sirem smislu, pak, pod njom treba podrazumijevati znanstveno sakupljanje tekstova, njihovo proucavanje i sistematiziranje. Iz ovakvog odredenja proizlaze i osnovni zadaci bibliografije. To je, prije svega, pribavljanje bitnih informacija o tiskanim djelima i ispravama, znanstvenim i drugim radnicima, ali i njihovo sredivanje, obrada i prezentiranje. Postoji vise vrsta bibliografije. Postoje i razliCiti pristupi u njihovom klasificiranju, ali i kriteriji klasificiranja. Moguce je, primjerice, praviti klasifi kacij u: a) Prema sadriaju i vrstama indeksiranih matenjala na: !. Opcu bibliografiju. Ona obuhvaca popis materijala. Pri tome joj nije vazan ni sadrzaj, a ni vrsta materijala. II. Specijalnu bibliografiju, koja se odnosi samo na odredeno podrucje, disciplinu iii temu. b) Prema namjeni na: !. Popisne bibliografije koje prave popis materijala s razliCitih podrucja. II. Znanstvene bibliografije. One su pomocno sredstvo znanstvenicima jer ih upoznaju o publikacijama u kojima se nalaze informacije o pitanjima koja su predmet njihova istrazivanja.

62

Poglavlje 1.

III. Bibliografije kao preporuka koje su neka preporuke citateljima koja je literatura aktualna.

vrsta

c) Prema vremenu objavljivanja bibliografije na: I. Tekuce bibliografije koje popis vrse prema kronologiji njihova nastajanja. II. Retrospektivne bibliografije obuhvacaju popis publikacija do vremena kompilacije bibliografije. III. Perspektivne bibliografije koje ukljucuju pregled publikacija koje se nalaze u tisku. d) Prema mjestu izdavanja indeksirane literature na: I. Medunarodne bibliografije. One nude popis materijala na stranim jezicima koji su objavljeni na raznim jezicima. II. Nacionalne bibliografije. One ukljucuju popis materijala samo jedne zemlje iii jednog jezika. III. Regionalne bibliografije su vrsta bibliografija ciji se popis publikacija prostire na samo jednu regiju unutar neke zemlje. Uz prezentirane vrste znanstveno-strucnih djela neki autori u ovu skupinu ukljucuju i jos neke. Takva su, primjerice, prirucnici i knjizevna djela. 16

1.9. ORGANIZACIJA VlASTITOG ZNANSTVENOG I STRUCNOG RAOA Svaki strucni i znanstveni rad podrazumijeva odredeno planiranje, ali i analizu i kontrolu uradenog jednostavno, organizaciju. No, da bi se pojedinac tom vrstom rada i bavio on mora posjedovati i odredene pretpostavke, znacajke koje ga preporucaju za bavljenje znanstvenim radom. Utoliko je nakana ove cjeline, osim pitanja neposredne organizacije, prezentacija i najznacajnijih odlika koje karakteriziraju, iii bi trebale karakterizirati, znanstvenog radnika, zadrzati se i na pitanjima osnovnih odlika iii znacajki znanstvenog radnika, a potom bavljenje i nekim drugim pitanjima koja se, iako samo na prvi pogled - kao sto su pitanja u vezi s proucavanjem literature i pripremom govora, predavanja i usmenih izlaganja rezultata znanstvenoga rada - i ne bi trebala nati pod naslovom koji se bavi pitanjima organizacije. " Pogledati detaljnije klasifikaciju Ratka Zelenike u (Zelenika, 1990., 124.-136.)


1.9.1. Znacajke znanstvenog radnika Jasno je da ni znanstveni radnici nisu, vee samim tim sto se bave znanstvenim radom, i geniji. Naprotiv, u pitanju su ljudi koje, uz nesto ved kvocijent inteligencije od prosjecnoga, krasi visok stupanj koncentriranosti na ono cime se bave, izuzetna marljivost i spremnost na dugotrajan i mukotrpan rad. No, neka su im svojstva, moci i sposobnosti imanentniji nego ostalima. U kontekstu ove analize tri grupe tih odlika vrijedi i posebno apostrofirati. Prvu grupu cine obiljezja iz grupe tzv. intelektua/no-psiholoskih znacajki- inteligencija, intuicija, sklonostrazmisljanju na neuobicajen nacin, sposobnost analize i sinteze, nesklonost apriornim stavovima, kriticnost, samokriticnost i jos neke. U pitanju je, dakle, prije svega inteligencija, koja je nesto naglasenija od prosjecno izrazene. Obicno se smatra da bi se kvocijent inteligencije (QI) kod znanstvenih radnika morao kretati barem u rasponu 120-130. Povecanje iznad te razine je garancija i vece kreativnosti. Apostrofiranje inteligencije kao pretpostavke bavljenja znanstvenim radom je, s druge strane, kao uostalom i obrazovanje, samo logicna posljedica poslova koje znanstveni rad podrazumijeva. Nema, potom, znanstvenog radnika bez intuicije, sposobnosti "da neposredno zahvatimo i jednim aktom uvidimo cjelinu i njezine dijelove, da bez diskurzivnog misljenja izravno spoznamo i dokucimo bit nekog predmeta. Intuitivna spoznaja je suprotna pojmovnom, razumskom razmatranju iii refleksiji" (Enciklopedija, MCMLXVIMCMLXIX, sv.3., 182.). Zasto je intuicija vazna u znanosti? Zato jer vas Cini sposobnim za uvidanje moguceg rezultata i bez dovoljne mase cinjenica iii nedovoljno jasnih cinjenica. Spremnost razmiS/janja na neuobicajen naCin takoder je jedna od znacajki znanstvenog radnika. Na taj se nacin, uostalom, i doslo do nekih od velikih znanstvenih otkrica. Parni stroj je, zapravo, samo uvecani cajnik. Sposobnost ana/ize i sinteze je takoder jedna od nuznih odlika bavljenja znanstvenim radom. Bez te sposobnosti, naime, nelogicno je ocekivati i uspjesnost u rasclanjivanju cjeline na njezine sastavne dijelove, ali isto tako ni slaganje zasebnih dogadaja, pojava i Cinjenica u skladne, utemeljene i logicne cjeline. Jedna od bitnih odlika znanstvenog radnika je i nesklonost apriornim stavovima, odnosno preduvjerenjima i, sukladno tome, sklonost podvrgavanju sumnji svega i stalnom provjeravanju. Znanstvenog rada nema ni bez kriticnosti kao karakterne crte. Tesko je, primjerice, napraviti spoj izmedu bavljenja znanstvenim

Poglavlje 1.

radom i robovanja znanstvenim autoritetima. Kriticnost kao karakterna crta ne iskljucuje, dakako, postivanje autoriteta, ali i obvezuje na razmisljanje vlastitom glavom i kriticki odnos prema svemu sto se spoznaje, vidi, postigne. No, znanstvenika nema i bez samokriticnosti, nema ga ako, na isti nacin kao prema drugima, nije strog i prema onome sto sam cini, ako ne uvazava i stavove i misljenja koji ne idu u prilog njegovima, ako nije sposoban priznati i vlastito neznanje. Sve te osobine, meciutim, ne bi bile dovoljne ako izostaju one koje su vezane za radinost u najsirem znacenju rijeci. U kontekstu nje se, opet, moze izdvojiti nekoliko odlika znanstvenog radnika: • Ustrajnost, odnosno svijest o tome da u znanosti nema brzih uspjeha, te da se do njih moze doCi samo dugotrajnim i mukotrpnim radom. • Mar/jivost. Nadahnuce se, priznaje i Cajkovski, racia samo iz rada i za vrijeme rada. • Tocnost, jer bez tocnosti u ispunjavanju svojih obveza nema ni ozbiljna znanstvenog rada. Dio pretpostavki bavljenja znanstvenim radom je u najuzoj vezi s obrazovanjem i ambicijama koje proizlaze iz njega. Meciu njima se, izmeciu ostalih, izdvajaju: • Znanje. Nema ozbiljna znanstvenog rada ako se, disciplina na koju se taj rad odnosi, dobro ne poznaje, ako se iz nje ne posjeduje dovoljno i strucnog znanja i iskustva. No, opce strucno znanje, vezano za konkretnu disciplinu, nije i jedino potrebno. Nema, nalme, ozbiljna znanstvenog rada ni bez poznavanja metodologije i tehnologije znanstvenoistrazivackoga rada. • Ze/ja za stalnim strucnim usavrsavanjem, spremnost da se stalno uCi, da se, buduc':i se koliCina znanja neprestano povecava, stara znanja stalno utvrciuju, a zastarjela inoviraju. • Motiviranost na znanstveni rad, bez koje, uostalom, nema ni bilo kakvog drugog rada. Ravnodusnost, pa onda i nemar i lijenost koji su u vezi s njom, ne moze biti dobar saveznik opredjeljenju covjeka da se bavi znanstvenim radom. Motiviranost, doduse, moze imati ishodiste u razlicitim ciniteljima - vanjskim iii unutarnjim, sferi materijalnog iii moralnog ltd. Bilo u cemu da se to ishodiste nalazi, ljubav za znanost mora biti, ne samo neupitna, nego i izrazena intenzitetom da predstavlja svojevrsnu "zarazu" (vidjeti, Kniewald, 1993., 18.). • Stalno prakticiranje znanstvenog rada. Znanstveni rad je, naime, kao i svaki drugi. Ne prakticirate li ga izvjesno vrijeme za

6s


njegov nastavak ce vam potrebno biti novo uhodavanje. Ono u cemu se znanstveni rad razlikuje od ostalih je cinjenica da on puno manje od ostalih trpi bilo kakve prekide. Prekid, primjerice, i od samo nekoliko dana moze za posljedicu imati gubitak ideje, prekid misli, kontinuiteta. • Sposobnost sastavljanja znanstvenog djela. Bez te, dakle sposobnosti jasnog, logicnog i stilski do1jeranog izricanja misli i u usmenoj i u pisanoj formi nema ni znanstvenog radnika. Uostalom, rezultati onoga sto je proizvod njegova rada ne sluze samo njemu nego i javnosti, zajednici, covjecanstvu. Uz sve navedeno, medutim, nema znanstvenog radnika bez eticnosti i postenja kao njegovih karakternih crta. Nema znanstvenog radnika bez korektna odnosa prema znanstvenim ostvarenjima koja su rezultat tudeg rada. 1.9.2. Organizacija vlastitog strucnog i znanstvenog rada Organizacija rada je odlika svakog rada. No, imanentna je posebice slozenim oblicima ljudskog rada. Strucni i znanstveni rad, dakako, spadaju medu osobite oblike slozenog rada. Stoga je logicno da znanstveni radnici taj rad svaki put moraju dobro isplanirati, programirati, analizirati i kontrolirati. Takav pristup podrazumijeva pripremu, utvrdivanje, izradbu i obavljanje veceg broja radnji i operacija, a prije svega: plan rada, raspored radnog vremena, dnevni program rada, rokovnik, kontrolu ispunjenih rokova, analizu rada i ostvarenje plana, ocjenu djelotvornosti vlastitoga rada, program samostalnog vlastitog rada, te analizu ostvarenja programa rada (Sosic, 1971., 88-89.). U nastavku analize svakoj od navedenih radnji u organizaciji vlastitog strucnog i znanstvenog rada posvecen ce biti i poseban prostor. 1. Plan rada je, dakle, temeljna pretpostavka svakog samostalnog znanstvenog rada. Iole, medutim, ozbiljan plan rada podrazumijeva detaljan popis svih zadataka, svih problema i poslova koje - s ciljem da se zadaci izvrse i zadaci rijese - treba obaviti 17 • Navedeni je popis, dakako, dio onoga sto se oznacava terminom osnovni plan. Medutim, tim se planom i ne zavrsava planiranje. 11

Taj popis, aka ga se raSC!ani, podrazumijeva niz radnji: "studiranje postav!jenih zadataka, utvrdivanje problema koje treba rjjeSiti, kontakte koje tijekom obav!janja zadatka treba uspostaviti, informacije koje treba pribaviti, literaturu koju treba prouCiti, obradu informacija koje trebaju saCiniti suradnici, te osnovne ana!ize podataka koje trebaju obaviti suradnici" (vidjeti, Zugaj, 1989., 260.).

66

Poglavlje 1.

Dapai':e. On je, s jedne strane, osnova za izradu posebnih planova i potrebnih rokovnika, a s druge, opet, temeljna pretpostavka da bi se odredenom strui':nom iii znanstvenom radu uopce i pristupilo. 2. Raspored radnog vremena se, kada je organizacija vlastitog strui':nog i znanstvenog rada u pitanju, odnosi samo na sluzbeno radno vrijeme, ono u okviru radnog mjesta. Raspored tog vremena je, nema dvojbi, od izuzetnog znai':aja jer njegovo nepostojanje moze biti uzrokom i nedovoljne djelotvornosti samostalnog znanstvenog rada. Radno vrijeme znanstvenog radnika se, dod use, maze organizirati na razlii':ite nai':ine. Jedan od moguCih, nai':in koji se smatra dosta racionalnim, organizira radno vrijeme od poi':etka do kraja po slijedecem redoslijedu • pregled novina i i':asopisa, • samostalni vlastiti (istrazivai':ki) rad, • kontakti sa suradnicima, • kontakti sa znanstvenicima iz drugih organizacija i sl., • interni sastanci (Sosic, 1971., 90-91). Pogleda li se prezentirani raspored, jasno je da je vlastiti istrazivacki rad u njemu pomjeren na sam pocetak radnog vremena, dakle u dio radnog vremena u kojem je mozak najodmorniji i u kojem je stvaralacka kreativnost najizrazenija. 3. Dnevni program rada nije nista drugo nego do u detalje razraden dnevni plan rada koji se odnosi na jedan iii vise zadataka. Dnevni program rada se razraduje najcesce u posebnim notesima iii biljeznicima, a razlog zbog kojeg ga se radi je striktno utvrdivanje redoslijeda dnevnih radnji s ciljem da se eliminira iii barem na najmanju mogucu mjeru svede tzv. prazni hod. S tim se ciljem, recimo, utvrduje i da li je neki sastanak, predviden u tom danu, bas neophodan iii ga se moze odgoditi kako bi se povecalo vrijeme za samostalan znanstveni rad, planira se nekoliko sastanaka izvan organizacije u danu kada se iz organizacije izlazi vani i slii':no. Dnevnim programom rada se, na koncu, jave i pitanja koja traze da ih se posebno markira, ali i ana koja treba proslijediti prema suradnicima u organizaciji itd. 4. Rokovnik pojedinih zadataka, poslova i kontakata se tretira zasebnim dijelom organizacije vlastitog strucnog i znanstvenog rada. Radi se po principu da se za svaki pojedini zadatak unosi detaljan rok do kojeg se pojedini zadatak ima izvrsiti, u vezi s njim se, potom,

i


markiraju obveze pojedinih suradnika i slicno. To, drugim rijeCima, znaci da se, u slucaju da je vise zadataka, pravi i vise rokovnika - za svaki od njih zaseban. S druge strane, rokovnici se prave za razlicite vremenske intervale. Sukladno tome, svaki znanstveni radnik mora imati svoje godisnje, mjesecne i tjedne rokovnike. 5. Kontrola ispunjenja rokova je sastavni dio svakog, pa i samostalnog znanstvenog rada. Ona je, zapravo, instrument uspjesnog vodenja posla, a moguce ju je ostvariti jedino pod pretpostavkom da se rokovnici svakodnevno pregledaju, da se po izvrsenom poslu okoncanje posla u rokovnicima zabiljezi. Najefikasnija je kontrola ispunjenja rokova ona koja se vodi ujutro, na samom pocetku radnog vremena. Ona se, osim toga, preporuca jer se na taj nacin podsjecamo i na dnevne obveze u tom danu i izbjegavamo mogucnost ponavljanja odredenih radnji. 6. Analiza rada i ostvarenja plana je aktivnost koju treba prakticirati dnevno, a ako to nije moguce onda barem tjedno. Tom analizom se, zapravo, snima u kojoj mjeri su izvrseni odredeni zadaci, u kojoj mjeri je ispunjen postavljeni plan u toku konkretnog dana, tjedna iii mjeseca. 7. Ocjena djelotvornosti vlastitoga rada. Ona se uvijek vrsi u odnosu na konacni rezultat rada, a najbolje je ako svatko ocjenjuje djelotvornost svoga vlastitog rada. To se, u pravilu, radi na sa mom pocetku radnog vremena i ocjenjuje se djelotvornost vlastitoga rada tijekom prethodnoga dana. Takav pristup, smatra se, moze djelovati stimulativno na novi pristup radu, neovisno o tome je li ocjena rada prethodnoga dana pozitivna iii negativna. U prvom slucaju vas, naime, motivira na nastavak istog pristupa, a u drugom na promjenu koja ce rezultirati povecanjem djelotvornosti. Takva se ocjena, osim onih svakodnevnih, vr5i i na koncu svakog mjeseca, ali i najmanje jednom godisnje. Pri tome, dakako, ona moze biti kvantitativna i kvalitativna, da se odnosi na fizicku dimenziju izvrsenosti plana, ali i na nacin na koji je plan izvrsen. 8. Program samostalnog vlastitoga rada se smatra bitnim jer se bez njega znanstveni radnik moze izgubiti u masi beznacajnih detalja i pretpostaviti ih obvezama koje su za njegov rad vaznije. Taj program moze ukljucivati razliCite radnje i aktivnosti, primjerice: • susrete sa znanstvenicima i strucnjacima iz podru(ja djelovanja (znanstveno-nastavni, znanstveni i nastavni radnici s fakulteta, instituta, strucnih organizacija, komora, poslovnih udruzenja itd., • seminare, savjetovanja, simpozije i sl.,

68

Poglavlje 1.

• putovanja u inozemstvo, • posjete laboratorijima, • posjete bibliotekama, popis novina, casopisa pisanih materijala koje valja prouciti, • popis knjiga koje treba procitati, • usavrsavanje stranih jezika itd. (:Zugaj, 1999., 175.-176.) 9. Analiza ostvarenja programa rada se mora vrsiti najmanje jednom mjesecno, dobro je da se izvrsi i tromjesecno, dok godisnja analiza mora biti detaljna. u biti, analiza obuhvaca sve bitne elemente za ostvarenje programa rada, te rokove za izvrsenje planiranih zadataka.

1.9.3. Pitanja u vezi s proucavanjem literature

Proucavanje literature je jedna od temeljnih pretpostavki ozbiljnog bavljenja znanstvenim i znanstvenoistrazivackim radom. No, ono je puno kompleksnije nego ga se i':esto zeli prikazati. U kontekstu ove analize pozornost se usmjerava posebice na cetiri segmenta koja ono- u najsirem znacenju rijeci - obuhvaca, ito: • pregled knjiga, i':asopisa i drugih pisanih materijala, • proucavanje literature, • tehnike i':itanja, • vodenje zabiljeski. Pregled knjiga, casopisa i drugih pisanih materijala se i':esto smatra i prvom fazom i':itanja. Razlog tome je i vise nego utemeljen. Danas je, naime, svaki iole ozbiljan znanstveni radnik bukvalno zatrpan obiljem pisanoga materijala. Njegov je, sukladno tome, i prvi posao pravljenje svojevrsne selekcije u onome sto odvajanje vaznog od manje vaznog i mu stoji na raspolaganju nevaznog, klasificiranje knjiga, i':asopisa i drugih pisanih materijala, izdvajanje onih koje, za potrebe konkretnog rada iii iz drugih razloga, treba procitati itd. No, da bi se takvo razvrstavanje moglo izvrsiti, minimum zahvata se javlja kao elementarna pretpostavka. Potrebno je izvrsiti, prije svega, uvid u to tko je - radi li se o knjizi - autor (iii autori) konkretnog naslova, o cemu sam naslov govori, tko je izdavai':. Potrebno je, potom, preci preko njezina sadrzaja, proi':itati uvod, a iza njega i rezime i zakljucak. Kod novoprimljenih knjiga se preporuca i letimicni pregled slika i grafikona, tabela, naslova i podnaslova, literature i kazala imena i pojmova.


Ako je, pak, u pitanju casopis, prva radnja je pregled sadr2aja i eventualno izdvajanje clanaka koji su iz sfere interesa svakog konkretnog znanstvenog radnika. Kod ostalih pisanih materija/a vrsi se svojevrsno sortiranje materijala na one koji su pisani za odredenu potrebu i sadrze konkretnu informaciju u vezi s njom ina one koji sadrze niz znacajnih informacija i podataka, koji predstavljaju odreden tip sinteze. Redoslijed pregleda i jednih i drugih - koji slijedi nakon izvrsenog sortiranja - je logican. Na prvom je mjestu pregled sadrzaja, potom uvid u zakljucke i rezime, a ako su zanimljivi samo dijelovi pisanog materijala - onda zadrzavanje samo na poglavljima koja nas zanimaju i u kojima mozemo pronaCi podatke koji nas zanimaju (vidjeti, Sosic, 1971., 111.).

Proucavanje literature je posao koji se organski nastavlja na prethodni. Pri tome je vazno da je on sastavljen od dvije za5ebne faze. U prvoj, fazi preliminarnog proucavanja literature, koja 5lijedi odmah nakon pregleda, paznja se vise zadr2ava na 5amom tek5tu. Drugim rijecima, preko teksta se prelazi relativno brzo, a zadrzavanje 5e prakticira na pocecima i zavrsecima poglavlja i pojedinim dijelova poglavlja. Na taj se nacin dobiva uvid u opce znacajke tek5ta, neovi5no o tome radi lise o knjizi, ca5opi5u iii nekom drugom pi5anom materijalu. Na koncu, uz takav, relativno letimican uvid, preliminarno proucavanje, iako 5e 5 njim citanje cesto zna i zavrsiti, podrazumijeva i obiljezavanje dijelova tek5ta na koje 5e i ka5nije treba vracati. Studijsko proucavanje je, medutim, iako i ono zapoCinje 5 upoznavanjem sa 5adrzajem tek5ta kao cjeline, mnogo kompleksnije. Ono, naime, zapocinje Citanjem tek5ta kao cjeline, da bi 5e, nakon toga, veca paznja po5vetila pojedinim dijelovima teksta, a tek potom pocelo traziti i odgovore na neka od pitanja, olovkom podvlaciti odredena mjesta, na marginama teksta praviti zabiljeske i slicno. U proucavanj u literature se koriste razlicite tehnike citanja. Normalnim 5e, naime, smatra i':itanje izmedu dvjesto i cetiristo rijeCi u minuti. No, ono moze biti i ispod, ali i iznad navedenog raspona. Stoga 5e mora govoriti o razlii':itoj brzini citanja. U pravilu, moguce je praviti razliku izmedu sporog i brzog i':itanja. Sporo i':itanje je, u principu, posljedica pogresnih navika citatelja - navike da 5e pri i':itanju izgovara svaka rijec, da se rijei':i i':itaju pojedinacno, svaka za sebe, a ne u nizu, kao misao, da se citatelj, najcesce zbog nedostatka koncentracije, vraca na tekst koji je vee proi':itao itd. Potrebu za brzim Citanjem izaziva sve veca hrpa pisanog materijala kojom je znanstveni radnik zatrpan. No, brzo citanje,

70

Poglavlje 1.

koje se moze kretati u rasponu i do tisucu rijeci u minuti, nije nesto sto dolazi samo od sebe. I njega treba uvjezbavati. U principu se moze govoriti o tri stupnja brzog Citanja. Srednje brzo Citanje, tako, u kojem se brzina Citanja krece u rasponu 110 000- 330 000 znakova na sat, pociva na umijecu jasnog zahvacanja samo vaznijih rijeci, potom u rijeCima njihovih vaznijih isjecaka, i na koncu, u slovima markantnijih dijelova. Za ovu vrstu citanja je karakteristicno ito da je uvijek linearno, da, dakle, prati redove i ne preskace ih. Ubrzanim Citanjem se moze dostiCi brzina i od 500 000 znakova u jednom satu. Zasto. Razlog je, prije svega, u cinjenici da je ono selektivno, da, drugim rijecima, slijedi logiku citanja napreskok. Sve ono, jos konkretnije, za sto se smatra da je nevazno i nekorisno, se, letimicnim pregledom preko njega, preskace. Kada se, medutim, naide na dijelove teksta koji se smatraju vrijednim i korisnim, citaju se tehnikom srednje brzine, a neki, osobito vrijedni, cak i sporim citanjem. No, i ono je jos uvijek linearno. Vrlo brzo iii dijagonalno citanje, medutim, ne slijedi linearnost teksta. Naprotiv, Citateljevo oko leti preko teksta, u njemu gotovo da trazi detalj za sebe - ono sto je otisnuto masnim iii velikim slovima, sto je na pocecima odlomaka, sto je iskazano u formi brojeva. Taj je let preko teksta usmjeren u svim moguCim pravcima lijevo, desno, dolje, gore, dijagonalno, a na markiranim se detaljima gradi slika onoga sto se u tekstu nalazi. Ovakvom se vrstom citanja, doduse, ne moze napraviti i kvalitetan uvid u ono sto sadr:laj teksta jeste. Stoga se ono relativno rijetko i koristi - ako se, primjerice, zelimo sasvim povrsno upoznati sa sadrzajem nekog pisanog materijala, ako zelimo izdvojiti neke dijelove teksta i slicno. Drugi autori, medutim, prave drugaCiju klasifikaciju vrsta citanja. I oni, dod use, polaze od razlikovanja laganog i brzog citanja, ovisno o tome koliko je savladana sama vjestina citanja. No, apstrahira li se to, prave razliku izmedu tri vrste citanja i to (vidjeti Zelenika, 1990., 223.): • Letimicno, odnosno citanje na preskok, koje je slicno pregledanju materijala, a u odnosu na pregledanje se razlikuje potome stoje Citanje puno vise zastupljeno nego u pregledanju u klasicnom smislu rijeci. u znanstvenoistrazivackom radu se koristi posebice u iznalazenju pojedinih dijelova teksta koji istrazivaca posebno zanimaju. • Potpuno iii citanje od korica do korica, koje se u znanstvenoistrazivackom radu dosta rijetko prakticira. Ali, zato ce ga se redovito primjenjivati u recenziranju odredenih tekstova, u pisanju prikaza iii kritickih ocjena. • Studijsko Citanje, koje je neka vrsta kombinacije prethodna

71

r:' I !


dva. Sustina mu je u tome da znan5tveni radnik ide preko tek5ta tehnikom letimicnog citanja, a kada naide na dio tek5ta koji mu je, zbog informacija koje 5adrzi, vazan za potrebe znan5tvenog istrazivanja kojim se bavi, na njemu 5e zadrzava i primjenjuje tehniku potpunog Citanja. Na koncu, jedno od pitanja u vezi 5 proucavanjem literature, citanjem literarnog materijala, je i vodenje i sredivanje zabiljeski. U vezi 5 tim vaznima 5e cine odgovori na nekoliko vr5ta pitanja. Jed no od njih je, nema dvojbi, pitanje: sto treba biljeziti? Najjedno5tavniji odgovor na to bi mogao gla5iti: 5amo ono sto je za na5 novo. No, selekcija 5e moze izvrsiti i u okviru toga. Preporuca se, primjerice, biljezenje 5amo najvaznijih podataka, informacija, misli, 5tavova, zakljucaka. U funkciji argumentacije se, potom, sugerira koristenje citata, do51ovce preuzetih tudih 5tavova i 5poznaja, zakljucaka i Cinjenica. U slucaju da 5e kori5te citati, nuzno je da ih 5e 5tavi u navodne znake i navede bibliograf5ki izvor5a 5Vim bitnim elementima koji uz njega idu. Dakako, razliCite 5U vr5te zabiljeski. S druge strane, njih je moguce i razvr5tavati prema razlicitim kriterijima. Prema obliku, primjerice, zabiljeske 5e mogu javiti kao izvodi (citati, do51ovni i5pisi), parafraze (prepricana grada), rezimei itd. Prema sadriaju je, opet, moguce praviti razliku izmedu bibliografskih zabi/jeski iii zabiljeski o knjigama, dokumentamih, odno5no zabiljeski koje 5e ticu predmeta, te metodoloskih, zabiljeski koje se odno5e na metod e. Ce5to 5e, na koncu, kori5te i tzv. marginalne zabiljeske, zapi5i na margini ti5kanih tekstova. Zaboraviti se, medutim, ne 5mije ni jos jedno pitanje: kako biljeske 5istematizirati i odlagati? Moguce je to uCiniti na nekoliko nacina - da 5e odlazu u: • posebne biljeinice, koje 5e, i5tina, nesto rjede koriste. Dobra im je 5trana da se zabiljeske u njima lako i brzo pronalaze. Nedo5tatak im je, medutim, da otezavaju nove 5i5tematizacije vee 5redenog materija Ia. • Fascikle, koje na5taju na nacin da 5e na za5ebnim li5tovima, obicno veliCine A-4, i to samo s jedne strane, po odredenoj metodologiji ispi5uju zabiljeske i ti li5tovi 5lazu u fascikle. Pri tome je kori5no pojedine sadrzajne cjeline odvajati na nacin koji omogucuje brzo snalazenje - pregradnim kartonima razlicitih boja iii na neki drugi nacin. • Najcesce se, medutim, koristi metoda tzv. kartoteka. Radi se o tome da 5e zabiljeske vode na po5ebnim listovima papira iii kartonciCima razlicite velicine - velicine, primjerice, polovine, cetvrtine iii o5mine formata A-4- koji 5U poznati pod nazivom

72

Pogtavtje 1.

fiSa, i koji se lijepe na vece kartonske povrsine. Ako je opredjeljenje za taj nacin sistematizacije i slaganja zabiljeski, vaznim se namece nekoliko detalja. VeliCina papirica (iii fiSe), za koji se opredijelimo, mora se prakticirati u citavoj kartoteci. Svaki papiric - a pise se sa samo jedne strane papirica - na sebi, moze sadrzati samo jednu znanstvenu informaciju, jedan podatak, ideju iii citat. No, on, pored onoga sto se na njemu biljezi, mora sadrzati i neke druge oznake - broj, datum, temu itd. 1.9.4. Pripreme usmenih izlaganja

Organizacija vlastitog znanstvenog istrucnog rada podrazumijeva, dakako, veoma cesto i usmenu prezentaciju ostvarenih znanstvenih postignuca. Stoga bavljenje znanstvenim radom ukljucuje obvezu savlaciivanja i tehnika govornistva. Ono se, drugim rijeCima, takocier uci. Usmeno izlaganje, primjerice, cesto nece uspjeti zbog razlicitih razloga - nepovjerenja u vlastite sposobnosti, treme, prekida tijekom izlaganja i slicno. Sve to, opet, nalaze potrebu solidnih priprema, ali i pridrzavanje odrecienih pravila u izlaganju onoga sto se javnosti zeli saopCiti. Jedno od temeljnih je, nema dvojbi, da se, sve dotle dok niste sigurni da mozete govoriti slobodno i motivirano, preporuca izlaganje napisati. To, dakako, ne znaCi kako citanje napisanog vrijedi i prakticirati jer se, u tom slucaju, u pravilu dogacia da izlaganja odbijaju pozornost slusatelja. S druge strane, pripremajuCi izlaganja mora se voditi racuna o tome da se ono ne sastoji iz samo jednog dijela. Naprotiv, izdvojiti se daju tri zasebne cjeline izlaganja - uvod, sredisnji dio izlaganja i zakljucak. Uvod je, zapravo, svojevrsna forma uspostavljanja kontakta sa slusateljstvom, publikom. Stoga on mora biti strukturiran na naCin da pobudi interes. U principu, meciutim, ni uvod nije jednodimenzionalan. I on se, drugim rijecima, sastoji iz vise dijelova. Svaki uvod, tako, zapocinje otvorenjem, koje moze biti razliCito da se apostrofira neki lokalni problem, da se pozove na odrecieni autoritet, da se postave odreciena pitanja, da se iskoristi neki citat, da se kod slusatelja izazove odrecieni sok itd. Nakon otvorenja slusatelje je potrebno upoznati s temom o kojoj se kani govoriti. Pri tome se, kako bi se pobudio sto veci interes, mogu koristiti i razlicita pomocna sredstva - slike, dijapozitivi i slicno. No, sve to nece biti dovoljno ako predavac nije zanimljiv, ako ne govori provokativno i slikovito, i time ne odrzava koncentraciju publike.

73


Centralni dio, koji Cini glavninu ukupnoga izlaganja, je i najznacajniji. No, ni on nije jednostavan, sastavljen iz samo jednog dijela. Naprotiv. I u ovom se dijelu dade izdvojiti manji iii veCi broj zasebnih misaonih jedinica iii cjelina, poglavlja izlaganja. Stoga, priprema izlaganja mora utvrditi te cjeline iii poglavlja izlaganja, svakoj od njih dati naslov, ali i odrediti materiju koju ce, u okviru svake od njih, izloziti i planirati vrijeme u kojem ce to uCiniti. Izlaganje, dakako, ima svoj kontinuitet. Stoga se s jedne cjeline na drugu ne mogu praviti nepovezani skokovi. Dapace. Izmedu cjelina se mora napraviti svojevrsni most, prijelaz s jedne na drugu. Nakon prijelaza ostaje obveza da se, u okviru odredene cjeline iii poglavlja izlaganja, iznesu misli iii skupine misli koje tu cjelinu cine. Same za sebe, medutim, te misli i ne znace puno. To, drugim rijecima, znaCi da je sve te misli potrebno potkrijepiti obrazlozenjima, u svrhu njihove argumentacije iznijeti odredene cinjenice i dokaze. U sastav svake od cjelina iii poglavlja izlaganja, potom, spada i isticanje k/jucnih problema, onih koji, zapravo, kriju i najvazniji sadrzaj predavanja. U vezi s njima se, po logici stvari, u tom dijelu izlaganja moraju postaviti i kljucna pitanja. No, ona nisu nesto sto je neplanirano, sto se dogada na izlaganju spontano, samo od sebe. Naprotiv, ta se kljucna pitanja moraju prethodno, u pripremi izlaganja predvidjeti. Izlaganje svakog od poglavlja se, na izvjestan nacin, i zavrsava otklanjanjem nejasnoca u vezi s tom vrstom, u izlaganju postavljenih pitanja, davanjem odgovora na njih, nekom vrstom rekapitulaci.fe. Pri tome se, dakako, mora voditi racuna i o vremenu. Vrijeme, predvideno za svaku od misaonih cjelina izlaganja, se mora kontrolirati. Dode li, primjerice, do probijanja planiranog vremena u nekoj od cjelina izlaganja, to samo potvrduje da izlaganje nije dovoljno dobro i pripremljeno. Zakljucak je zavrsni dio svakog usmenog govora, predavanja, izlaganja. On se koristi kako bi se, kroz formu sazetka, slusateljima uputila neka kratka i jasna poruka. U praksi se, dakako, koriste razlicite vrste sazetaka - sumarne rekapitulacije, rekapitulacije pomocu pitanja, citata iii pozivom na akciju, sugestivne i druge vrste rekapitulacija. UvazavajuCi, dakako, sve ove metodoloske natuknice, izvjesno je da se u usmenom izlaganju mogu markirati razlicite vrste pogresaka koje, u krajnjem, umanjuju dojam slusatelja. Takav dojam, primjerice, moze pokvariti svojevrsni diktatorski kod predavaca, njegovo uvjerenje kako je u konkretnoj situaciji najvaznija osoba, kako je njemu dopusteno sve, kako niti ne trebaju ulaziti u dugacke

74

Poglavlje 1.

rasprave i kako su dovoljni sasvim odsjecni i kratki odgovori na postavljena pitanja itd. Dojam o izlaganju, potom, mogu pokvariti i neki drugi detalji koji su u vezi s manifestnoscu u izlaganju - pretjerana setnja u vrijeme predavanja (koja stvara dojam 0 nedovoljnoj pripremljenosti), prenaglasena ukocenost (covjek kip stvara dojam nedovoljne zainteresiranosti i za publiku i za njezine reakcije), pretjerana lezernost, odnosno komoditet (koja zamara slusatelje i izaziva dosadu), pozicija glumca (u koju predavai':i ponekad zapadaju, a koja za posljedicu ima da slusatelji vise prate pokrete nego ono sto se kaze). Stoga, te, alii druge vrste pogresaka (igru olovkom, kljucevima, drugim predmetima za vrijeme izlaganja) treba, kako bi se imali sto povoljniji efekti predavanja, izbjegavati koliko je god vise moguce. Uspjeh u izlaganju, na koncu, ovisi i od koristenja razlii':itih vrsta vizualnih pomagala. Danas se, dakako, sve rjede koristi p/oca i kreda kao pomagalo, iako jos uvijek nije i potisnuto. No, zato se, mnogo vise nego ranije, koriste dijapozitivi, grafoskop, te, razvojem racunalne tehnologije, LCD projektori. Internet tehnologije, na koncu, omogucuju koristenje dokaza, cinjenica i argumentacija i upotrebom Intern eta.

75

ODNOS ZNANSTVENE METODE I IVIETODOLOGIJE

• •

Uqpce oznanstvenoj metodi Razlike izmedu znanstvene metode i metodqlogije • Na~ela i znacajke metodologije znanstverioistrazivackog rada • Vrste metodoloskih problema


2. ODNOS ZNANSTVENE METODE I METODOLOGIJE

1.

UOPCE 0 ZNANSTVENOJ METODI

Rijec metoda je grckog podrijetla (methodos = put, nacin, istrazivanje) i oznacava planski postupak ispitivanja i istrazivanje neke pojave, odnosno nacin rada za ostvarivanje nekog cilja na filozofskom, znanstvenom, politickom iii prakticnom podrui':ju. Sam termin metoda se moze upotrijebiti u tri temeljna znacenja: prvo, kao nai':in obavljanja nekog rada koji je smisljen i ustaljen, drugo, da oznacava gotov model, proceduru, redoslijed iii shemu po kojoj se odvija neka djelatnost. Takve su, primjerice, metode politicke djelatnosti, metode umjetnickog stvaralastva itd., i trece, da se njome oznaCi misaoni, logicki postupak koji je primijenjen s ciljem da se znanstvene cinjenice i podaci obrade sto lakse, tocnije, ali i sustavno (znanstvena metoda). Jasno je, dakle, da se moze govoriti o veoma razliCitim metodama u mnogobrojnim podrucjima ljudske djelatnosti. Ali, pri tome je veoma bitno pravljenje razlike izmeau svih onih koje se mogu svesti pod zajednicki imenitelj neznanstvene metode i drugih, koje su u kontekstu ove analize predmet detaljnijeg promisljanja, a koje se oznacavaju zajednickim imenom kao znanstvene metode. Kada je u pitanju skupina neznanstvenih metoda, Cohen i Nagel prave razliku izmeau tri osnovne vrste ovih metoda. To su: a) Metoda ustrajnosti, koja se temelji na nekoliko premisa, a prije svega na vjerovanju u odreaenu tvrdnju neovisno o tome koliko je drugi osporavaju, stalnom i sve prepoznatljivijem ucvrsC:ivanju odreaenog uvjerenja logikom upornog i istrajnog ponavljanja, te na spremnosti proglasavanja neznalicama svih drugih koji ne dijele isto misljenje. b) Metoda autoriteta, koja nije nista drugo nego pozivanje na autoritete uvijek kada je ono u funkciji potkrepljivanja i argumentiranja vlastitih uvjerenja. Pozivanje na autoritet, koji, usput receno, u znanosti ne mora znaciti nista, se moze iskoristiti u razlicitim formama. Ipak, izdvojiti se mogu osobito dvije njegove vrste:

Poglavlje 2.

I. Pozivanje na autoritet u situacijama u kojima nismo, iii zbog nedostatka vremena iii zbog nedovoljnog obrazovanja, u mogucnosti rijesiti odredeni problem. Zbog nedovoljnog obrazovanja se, primjerice, prepustamo sudu lijecnika u dijagnozi nase bolesti. II. Pozivanje na autoritet koje nekim izvorima pripisuje nepogresivost i konacnost i neku vanjsku silu, kakav je slucaj kod religije, poziva da sankcionira rjesenja tih izvora. c) Metoda intuicije, koja snagu odredenog uvjerenja temelji na sudovima koji su toliko "ocigledno" istiniti da u njih ne treba sumnjati, niti ima potrebe provjeravati ih. Jasno je da metoda koja se temelji na ovakvim premisama, ne moze pretend irati na znanstvenost, ako ni zbog cega drugoga onda zbog Cinjenice da je u znanosti sve podvrgnuto sumnji i potrebi provjere. Intuicija sama po sebi ne znaci. Ona, sama po sebi, ne znaci i istinitost. Uostalom, moze se navesti toliko primjera u povijesti koji su se temeljili na nacelu "ocigledne" istinitosti, a ipak se radilo o velikim pogreskama. Prisjetimo se samo karakteristicnog stradanja Galilea Ga/i/eja zbog suprotstavljanja "ociglednoj" istini, stradanja, pokazalo se kasnije, zbog istine same. Govoriti o znanstvenim metodama znaCi, i to na samom pocetku, potrebu postavljanja i nekoliko temeljnih pitanja. Sto je, primjerice, znanstvena metoda? IIi, moze li se o znanstvenoj metodi uopce govoriti? Izvjesno je da u odgovorima na postavljena, ali i masu drugih pitanja u vezi s fenomenom znanstvene metode, postoje veoma razliCiti teorijski odgovori. PolazeCi, najvjerojatnije, od temeljnog suda da se radi o kategoriji koja je veoma kompleksna, i cije se znacenje ne moze zaokruziti definicijom u njenoj tradicionalnoj formi, Cohen (Koen) i Nagel (Nejgel), odgovarajuCi na pitanje sto je znanstvena metoda, pribjegavaju svojevrsnom deskriptivnom pristupu. Znanstvenu metodu radije stavljaju u odnos s parametrima koji je odreduju. 18 No, ne zadrzavaju se samo na tom odnosu. Odgovor na pitanje sto je znanstvena metoda traze i kroz raspravu o nekim njenim osobinama. 19 Wright Mills (Rajt Mils), medutim, ide korak dalje. On govori o dva stila iii dva modela, dva puta istrazivanja u kojima se, ako ih se detaljnije proanalizira, moze prepoznati da se radi i o metodi. Jedan stil istrazivanja, pri tome, oznacava terminom makroskopski, 18

Znanstvenu metodu dovode u odnos s Cinjenicama, s hipotezama, ali i sa svjedoCanstvima koja otklanjaju sumnje.

19

Takva je, po njihovom sudu, primjerice, osobina znanstvene metode da sam a sebe ispravlja, ali i neke druge.

79


podsjecajuCi da su ga prakticirata najveca svjetska socioloska imena 20 , ali i precizirajuCi da je njegova bit u komparativnom bavljenju globalnim drustvenim strukturama. Drugi stil istrazivanja on oznacava terminom molekulami, precizirajuCi da mu je osnovna znacajka u tome da polazi od problema malog obima ida se uglavnom temelji na statistickom modelu verifikacije. Mills smatra da optimalno rjesenje u istrazivanju drustvenih pojava ne moze predstavljati ni jedan ni drugi, ni makroskopski ni molekularni stil istrazivanja. Ali, do optimalnog, novog modela moze se doCi relativno jednostavno, svojevrsnim organskim spojem prethodna dva (vidjeti o tome, C. W.Mills, u Power, 1963., 533.-576.). Ipak, u literaturi se najcesce moze susresti pokusaj da se na pitanje, sto je znanstvena metoda, odgovori na tradicionalni naCin, dakle da ju se definira. Veliki je broj takvih definicija. Karakteristicnim svakako treba smatrati i pristup koji pod pojmom znanstvene metode podrazumijeva "skup razliCitih postupaka kojima se znanstvenik koristi u znanstvenoistrazivackom radu da bi istrazio i izlozio rezultate znanstvenog istrazivanja u odredenom znanstvenom podrui':ju, znanstvenom polju, grani, ogranku iii znanstvenoj disciplini. Istovremeno, znanstvena metoda je i put istrazivanja kojim se oblikuje i izgraduje znanost. Znanstvenom metodom naziva se i svaki naCin znanstvenog istrazivanja koje osigurava sigurno, sredeno, sistematicno, precizno i tocno znanje" (:Zugaj, 1997.).21 UvazavajuCi znacenje svih odredenja, uvjereni smo da je biti problema najblize ono koje polazi od teze da metoda u najsirem smislu obuhvaca tri elementa. "Najprije, to je postupak kako se dolazi do znanja, tj. radnje koje treba izvrsiti da bi se doslo do spoznaje predmeta. Zatim, to je znanje o samom predmetu, koje omogucuje da se postupak bolje prilagodi samom predmetu i tako ovaj potpuno spozna. Najzad, to su sredstva pomocu kojih se predmet moze spoznati, tj. oni konkretizirani specificni postupci, kao i materijalna sredstva, pomocu kojih otkrivamo one osobine predmeta cija nam spoznaja predstavlja cilj znanstvenog istrazivanja" (Lukic, 1976., 47-48.). Prihvati li se navedeni pristup, a u ovom je pristupu rijec upravo o tome, izvjesno je da se znanstvena metoda moze odrediti i u znacajno reduciranijoj formi, a da se, pri tome, nista ne izgubi u kvalitativnom smislu. U najsirem znacenju rijeCi, dakle, znanstvena 20

Medu njima apostrofira posebice Webera, Marxa, Simmela, Mannheima, Michelsa i neke druge.

21

SliCno odredenje se moZe sresti i kod Ratka Zelenike (vidjeti, Ze!enika, 1990., 159.-163.)

So

Poglavlje 2.

metoda se moze oznaCiti kao nacin i put dolaska do znanstvene spoznaje o pojavama u prirodi iii drustvu. Razlozi li se navedeni nacin i put dolaska do znanstvene spoznaje, dakle znanstvena metoda u najsirem znacenju rijeci, na svoje sastavne dijelove, u njoj se daju identificirati najmanje cetiri bitne komponente: a) postupci dolaienja do znanstvene spoznaje, odnosno faze procesa znanstvenog istrazivanja, b) metode znanstvenog znacenju),

istraiivanja

(metode

u

uzem

c) tehnike i instrumenti prikupljanja empirijskih podataka, te d) tehnike abrade prikupljenih podataka. Redoslijed, kojeg smo naprijed izlozili, biti ce u potpunosti postivan i u daljoj teorijskoj eksplikaciji.

2.2. RAZliKE IZMEOU ZNANSTVENE METODE I

Dosta cesto se, a zbog neznanja, stavlja znak jednakosti izmeau znanstvenih metoda i metodologije. Jasno je, meautim, da se radi o razlicitim, iako meau sobom jako povezanim, teorijskim pojmovima. Znanstvena metoda je, ponavljamo, nacin i put dolazenja do znanstvene spoznaje o pojavama u prirodi i drustvu. 0 njenim osnovnim znacajkama smo govorili u prethodnom dijelu analize. Stoga im se ne kanimo vracati i ovdje. Metodologija je, naprotiv, a kao bitni dio iii grana /ogike, znanost, i to znanost o metodama znanstvenog istrazivanja. Kao logicka disciplina ona, dakle, izucava metode, razvija njihova logicka nacela, ali i nastoji sistematizirati i ocijeniti istrazivacko iskustvo jedne znanosti itd. I ne samo to. Njena bitna funkcija jeste i u takozvanoj "logickoepistemoloskoj kritici citave znanstveno istrazivacke prakse u svim njenim logickim, tehnickim, organizacijskim i strategijskim aspektima" (Milic, 1978.). Prihvati li seta teze, a u ovoj se analizi upravo o tome radi, onda to znaCi da se metodologiju ne moze reducirati na puko proucavanje putova i sredstava kojima znanost nastoji ici dalje. Naprotiv, predmet njenog bavljenja je i znanstveni sustav uopce, dakle nacin na koji su sreaene utvraene znanstvene spoznaje i znanstveno znacajne pretpostavke.

81


Ako se na ovaj nacin odredi metodologija onda je potpuno izvjesna njena uska povezanost s gnoseologijom kao teorijom spoznaje, znanoscu o izvorima, mogucnostima i granicama znanstvene spoznaje, alii s epistemo/ogijom kao znanoscu o spoznaji. S druge strane, buduci je i sama dio logike, nesporna je njena isprepletenost is opcom logikom. S ovim znanstvenim disciplinama se metodologija susrece na vise kolosijeka. 0 "susretu" se moze govoriti kada su u pitanju neke osnovne ontolosko-gnoseoloske pretpostavke 0 pitanjima poput, primjerice, ovih: sto je stvarnost, postoji li ona neovisno od covjeka koji pokusava da je shvati, je li spoznaja uopce moguca, te, ako jeste, u kojoj mjeri je moguca, na koji je naCin moguca i vjerojatno najuspjesnija itd. Ali, do susreta, i to susreta koji rezultira mnogo cvrsCim i isprepletenijim odnosom, neovisno o tome radi li se o vezama u trokutu iii vezama izmedu metodologije i neke od ostalih dviju apostrofiranih disciplina, dolazi i izvan navedenih osnovnih ontolosko-gnoseoloskih pretpostavki, na konkretnijim i uzim, ali i kljucnijim pitanjima. Ispitivanje kriterija istinitosti spoznaje i razrada nacela njene provjere je, primjerice, podrucje na kojem metodologija i gnoseo/ogija moraju stalno suradivati i na kojem se veoma priblizavaju. Isprepletenost je neupitna usprkos cinjenici da ove dvije znanstvene discipline na razlicit naCin prilaze osnovnom gnoseoloskom pitanju, pitanju je li spoznaja uopce moguca. Nairne, tom temeljnom gnoseoloskom pitanju metodologija ima izgraden svojevrsni postulativan pristup. Radi se, dakle, o tome da se onaj, tko ne vjeruje u mogucnost objektivne spoznaje, nece ni baviti znanstvenim radom. Vrijedi, dakako, i obrnuto. Onaj tko se odluCi na znanstveno istrazivanje, Cini to, po naravi stvari, zbog svoja uvjerenja da je objektivna spoznaja moguca. Slii':an postulativan pristup metodologije moze se identificirati i kod nekih drugih kategorija spoznajno-teorijske, ali i ontoloske prirode. Karakteristicno je, primjerice, pitanje postoji li u stvarnosti objektivna uvjetovanost i uzrocna povezanost medu pojavama. Znanstveno uopcavanje, koje se uvijek temelji na otkrivanju nekog reda, neke pravilnosti u odredenom dijelu objektivne stvarnosti, zapravo i polazi od postulativnog pristupa o uvjetovanosti i uzrocne povezanosti medu pojavama. Metodologija, dakle, i u ovim, ali i u drugim slicnim slucajevima, polazi, ito bez detaljnijeg obrazlaganja, od prihvacanja odredenih gnoseoloskih rjesenja, a svoje teziste usmjerava na pronalazenje nacina i istrazivackih postupaka, pomocu kojih je postulativno prihvacena gnoseoloska rjesenja moguce sto uspjesnije dokazivati. Dakako, postulativno pozitivan odnos metodologije prema nekim gnoseoloskim kategorijama ne znaci i potpuno slaganje u vezi s njima. Primjerice, pozitivan stav metodologije prema temeljnom

82

Poglavlje

2.

gnoseoloskom pitanju, pitanju mogucnosti spoznaje stvarnosti, ne znaCi i istodobno prihvacanjesubjektivizma kaojedneod gnoseoloskih vrijednosti. Dapace, znanost, sama po sebi, a u nastojanju da dode do spoznaje koja je objektivna, dakle opcepristupacna i provjerljiva, iskljucuje subjektivisticko gledanje na prirodu spoznaje. Subjektivno uvjerenje, ali i apsolutna sumnja, znanstvenika, koji ne podlijezu principu provjerljivosti, ne mogu biti osnova znanstvene spoznaje. Na slican se nacin moze pratiti i pitanje povezanosti metodologije sa logikom. BuduCi je metodologija i sama dio logike, nedvojbeno je da su kategorije poput pojma, definicije, suda, zakljucka, dokaza i slicne, koje su po svojoj prirodi logicke, istodobno i temeljni metodoloski pojmovi i kategorije. Njihovom se elaboracijom, medutim, a upravo zbog cinjenice da je to posao opce logike, metodologija nema potrebe detaljnije baviti. Ali, nema sumnje da ce ih ona, zato, eksploatirati u rasvjetljavanju bilo kojeg metodoloskog problema. Ta Cinjenica, dakako, ne znaci i mogucnost poistovjeCivanja izmedu ovih dviju znanstvenih disciplina. Dapace, izmedu logickog i metodoloskog pristupa znanstvenom istrazivanju postoje dosta jasne linije razdvajanja. Primjerice, u proucavanju istrazivacke djelatnosti neke znanstvene discipline metodologija ce, usporedo s paznjom koju posvecuje logickom okviru istrazivanja, ispitivati i tzv. tehnike istrazivanja, dakle sva sredstva koja se koriste na putu do novih znanstvenih spoznaja. IIi, pored toga sto se koncentrira na ispitivanje i razvijanje kriterija na provjeravanje onoga sto je spoznato, sto je njena cisto logicka funkcija, metodologija ima obvezu i upuCivati istrazivanja u pravcima u kojima ima najvise izgleda da ce se postiCi nove korisne spoznaje. Drugim rijecima, pored logickih funkcija, koje su ugradene u nju, metodologija je, u izvjesnoj mjeri, i heuristika, u nju su inkorporirani logicki, ali i heuristicki, pa i tehnicki elementi.

2.3. NACELA I ZNACAJKE METODOLOGIJE ZNANSTVENOISTRAZIVACKOG RADA

U prethodnom smo dijelu analize nastojali sire pojmovno odrediti metodologiju. Pri tome smo obvezni dodati da se dosta cesto moze susresti podjela na opcu i posebne metodologije. Ovakav dodatak je potreban, izmedu ostalog, i zbog toga jer se sva obiljezja, koja smo apostrofirali u funkciji pojmovnog odredenja, odnose na opcu metodologiju. Opca metodologija je, drugim rijecima, onaj dio logike koji za svoj predmet ima izucavanje opCih putova, zakonitosti i problema ljudske spoznaje. Za razliku od nje, posebne metodo/ogije u sredistu svoga interesa imaju izucavanje i normiranje


putova i nai':ina dolazenja do znanstvene spoznaje unutar pojedinih znanosti. Sve rei':eno ne znai':i da izmedu ovih dviju metodologija postoji izvjesni jaz. Dapai':e, radi se samo o putu od opceg prema posebnom i pojedinai':nom kao opcem principu znanstvene spoznaje. Drugim rijei':ima, ono sto se u posebnim metodologijama maze identificirati kao posebnostje modifikacija putova kojima se dolazi do znanstvene spoznaje prema zahtjevima svake posebne znanosti iii skupine znanosti. Jos konkretnije, metodologije socioloskih, ekonomskih, pedagoskih iii nekih drugih posebnih znanosti ukljui':uju za te znanosti specifii':ne logii':ke, tehnii':ke i druge operacije, primjenjive samo u njima. S druge strane, neka metodoloska nai':ela i instrumenti mogu biti zajednii':ki za veci broj znanstvenih disciplina unutar jedne znanstvene oblasti. U svim znanstvenim disciplinama unutar sku pine drustveno-humanistii':kih znanosti se, primjerice, mogu primjenjivati iste iii slii':ne metode, tehnike iii instrumenti znanstvenog istrazivanja. U svima njima je, taka, moguce primijeniti induktivnu i deduktivnu metodu, metodu analize i sinteze, tehniku ankete iii upitnik kao instrument. Opd metodoloski principi su, medutim, opcevazed i unutar svake posebne metodologije. Takavje, primjerice, princip uzroi':nosti, princip nuznosti, princip zakonitosti itd. IIi, zajednii':ki svim znanstvenim disciplinama i oblastima su kategorije definicije, klasifikacije, analize i sinteze, indukcije i dedukcije, pojmovi hipoteze i dokaza i slii':no. Stoga se, u okviru odabranog pristupa, ne zelimo ni baviti posebnostima pojedinih disciplina. Vise nas zanimaju opci metodoloski principi. Donja granica posebnosti, koju smo uvazavali u nasoj analizi, je razina drustveno-humanistii':kih znanosti, unutar kojih smo nastojali utvrditi neke zajednii':ke principe, metode, tehnike i instrumente znanstvenog stvaralastva. Kad su, pak, u pitanju znai':ajke znanstvene metodologije, izvjesno je da se maze govoriti o vecem broju njih. No, vjerujemo da tri od njih zavrjeduju da ih se posebno apostrofira: a) Tvrdnje treba iznositi jasno, precizno i drustveno razumljivo (komunikabilno); b) Znanstvena spoznaja ujednom podrucju mora biti obrazlozena i povezana s drugim spoznajama, jedni se stavovi izvode iz drugih u skladu s logickim pravilima koja imaju objektivni drustveni karakter; c) Svi se rezultati znanstvenog istrazivanja moraju provjeriti u praksi (Zugaj, 1997., 1.).

Poglavlje 2.

VRSTE METODOI..OSKIH PROBLEMA I

Iako pristup moze biti i drugaciji vjerujemo da se unutar znanstvene metodologije moze identificirati najmanje tri njena sastavna dijela iii tri osnovne sku pine metodoloskih problema: a) logicki, b) tehnicko-organizacijski, c) strategijski. a) Logicki problemi metodologije znanstvenoistrazivackog rada obuhvaca veCi broj sastavnih komponenti. To su, prije svega, sva pitanja koja se ticu nacina formiranja i analize sadrzaja formiranih znanstvenih pojmova. U ovu skupinu problema se ubrajaju i ispitivanja logicke strukture znanstvenih uopcavanja, zakona i teorija, pitanja u vezi s mjestom i ulogom, vrstama i tipovima hipoteza, te pravila kojih se znanstvenik ima pridrzavati u procesu donosenja vlastitih sudova, zakljucaka i dokaza. Sve to upucuje na potrebu poznavanja osnovnih logickih kategorija, bez kojih metodologija ne moze odgovoriti svojoj temeljnoj zadaci. Takvi su, primjerice, logicki pojmovi kao sto su sud, zakljucak, definicija, divizija, distinkcija, deskripcija, eksplanacija, zakon, verifikacija, ali i neki drugi. U kontekstu metodoloske rasprave, medutim, smatramo raspravu o njima i nepotrebnom i suvisnom. Ali, zato upucujemo na potrebu konzultacije temeljnih sadrzaja iz podrucja opce logike, koja je neophodna pretpostavka svakog ozbiljnijeg metodoloskog prosudivanja. b) Tehnicko-organizacijski problemi metodologije znanstveno-istrazivackog rada se odnose na sva pitanja u vezi s prikupljanjem, sredivanjem i obradom prikupljenih podataka u procesu znanstvenog istrazivanja. U podrucju drustvenih znanosti u pitanju su, prije svega, razlicite tehnike u prikupljanju iskustvene grade, kakve su, primjerice, anketa, analiza sadrzaja, tehnika skaliranja itd. S druge strane, ova grupa problema obuhvaca i sva pitanja u vezi s postupcima sredivanja i obrade podataka, kakve su, ocito, i statistii':ke tehnike obrade podataka. Na koncu, u ovu grupu problema treba ukljuciti i sva tehnicka pravila koja se primjenjuju u organizaciji razlicitih oblika istrazivanja. Nema sumnje da se ovim dvjema grupama metodoloskih problema u razlicitim fazama razvoja jedne znanosti moze pridavati i razliCita razina vaznosti. U odredenoj razvojnoj fazi se teorijski preferira skupina logickih problema, a tehnicko-organizacijski

ss


se problemi potpuno zapostavljaju. U nekoj drugoj fazi stanje stvari maze biti potpuno obrnuto. Primjer razvoja sociologije kao znanstvene discipline najzornije govori o tim razlicitim razvojnim mogucnostima. Od svoje pojave pa sve do dvadesetih godina XX. stoljeca u sociologiji je prevladavao logicki pristup u socioloskim analizama. 0 tehnici socioloskih istrazivanja se nije ni govorilo iii se govorilo veoma malo. Medutim, od dvadesetih godina nastupa razvojni obrat koji, u svojoj najradikalnijoj formi, egzistira sve do sezdesetih godina ovog stoljeca. On, medutim, jos uvijek nije potpuno eliminiran. Naprotiv, danas se veoma cesto govori o amerikanizaciji socioloske znanosti koja ne znaci nista drugo nego jos uvijek njenu naglasenu orijentaciju na americkom kontinentu na istrazivanja, u kojima je manifestno preferiranje takozvanog empiristickog tehnicizma, opterecenost sredstvima i formama prikupljanja iskustvene grade. Aka bi se htjelo tragati za optimalnim odnosom izmedu ova dva pristupa u razvoju odredene znanosti, barem kada su u pitanju drustvene znanosti, a prema nasem uvjerenju to vrijedi i za znanost uopce, vjerujemo kako se on nalazi u svojevrsnoj ravnotezi izmedu logicko-epistemoloske i tehnicke dimenzije znanstvene djelatnosti. Preferiranje jedne iii druge, davanje veceg znacenja jednoj na stetu druge, maze jedino stetiti znanstvenoj djelatnosti. c) Strategijski problemi, koji se, najjednostavnije kazano, odnose na cinjenicu da je u metodologiju ukljucena i heuristika 22 iii barem njeni bitni elementi. Aka bi, pak, preciznije htjeli odrediti samu znanstvenu strategiju, nemoguce bi bilo izbjeCi navodenje osnovnih elemenata koji je Cine. U tom bi se smislu moglo kazati da znanstvenu strategiju cini odredivanje osnovnih ciljeva znanstvene djelatnosti, razmatranje najsvrsishodnijih putova i sredstava njihova ostvarivanja, te izbor najprihvatljivijih organizacijskih formi unutar kojih je uspjeh u ostvarivanju postavljenih ciljeva najvjerojatniji. Operacionalizira li se ova definicija u odnosu na njen dio, koji se tice odredivanja ciljeva znanstvene spoznaje, nuzno je postaviti pitanje koje su to strateske vrste ciljeva znanstvene dje/atnosti. Vjerujemo da se svi ani daju grupirati u dvije velike skupine: 1. Ciljevi koji su vezani za neposredne prakticne zadace znanstvene djelatnosti, a putem cijeg rjesavanja znanost pomaze drustvenoj praksi, te 2. teorijski ciljevi, smisao Cijeg ostvarivanja je omogucavanje brzeg razvoja i same znanosti. 22

Heuristikom se oznaC:ava induktivno-analitiCki dio svake znanosti, kojemu je zadaC:a prikupljanje i analiziranje podataka s odredenog znanstvenog podruCja, te odredivanje njihovih osobina i raz!ika.

86

Poglavlje 3.

FAZE PROCESA ZNANSTVENOG ISTRAEfVANJA

• Opcenito o fazama znansJvenog istrazivanja • Izbor i definiranje predmeta istrazivanja • Postavljanje hipoteza i sredivanje varijabli • Izrada projekt? istrazivanja • Prikupljanje i o)'rada podataka • Znanstveno tumacenje i iriterpretacija podataka • Izvjestaj o rezultatima istrazivanja


3. FAZE PROCESA ZNANSTVENOG ISTRAZIVANJA

3.1. OPCENITO 0 FAZAMA ZNANSTVENOG ISTRAZIVANJA Znanstveno istrazivanje je veoma kompleksan proces. Kao cjelina on obuhvaca veCi broj, medusobno povezanih radnji koje se mogu klasificirati u vise zasebnih faza." Pristup njihovoj klasifikaciji nije jedinstven. Naprotiv, u odnosu na to postoje znai':ajne razlike medu autorima. Ratko Zelenika, primjerice, pravi razliku izmedu sedam faza znanstvenog istrazivanja: "1) uoi':avanje znanstvenog problema i njegova formulacija, 2) hipoteza, 3) izbor i analiza teme, 4) izrada orijentacijskog plana znanstvenog istrazivanja, 5) sastavljanje radne bibliografije, 6) prikupljanje, proui':avanje i sredivanje literarnog materijala i 7) utvrdivanje strukture i kompozicije znanstvenog djela" (Zelenika, 1990., 209.). fVIiroslav iugaj se opredjeljuje za slijedecu podjelu faza ukupnog procesa istrazivanja (od nekoga preuzeto):

1. Uoi':avanje problema istrazivanja (a) Definiranje problema, (b) Utvrdivanje svrhe, ciljeva i zadataka istrazivanja, 2. Ogranicavanje polja istrazivanja (a) Izbor sireg znanstvenog podrucja, b) Izbor uzeg znanstvenog podrui':ja, 3. Postavljanje hipoteza, 4. Provjeravanje hipoteza, 5. Pismeno uoblii':avanje tijeka istrazivanja, 6. Primjena rjesenja i kontrola. (Zugaj, 1989., 324.)

Vladimir Muiic pravi razliku izmedu sedam odvojenih cjelina ukupnog procesa istrazivanja: "1. Izbor problema istrazivanja; 2. Izrada projekta istrazivanja i stvaranja uvjeta za njegovo 23

Pod fazom istraZivanja G. A. Gi!li podrazumijeva "stupanj ukljuCenosti nekog istraZivanja u neku konkretnu situaciju: tj. istraZivanje u toliko viSoj fazi u koliko je uspjelo - kao istrazivanje (tj. kao teorijsko-prakticna djelatnost) zauzeti djelatnu ulogu u jednoj situaciji".

90

Poglavlje 3.

izvrsavanje; 3. Sakupljanje podataka o pojavi koju istrazujemo. U tu se svrhu primjenjuju osnovne metode istrazivanja i brojni postupci i instrumenti sakupljanja podataka; 4. Obrada sakupljenih podataka, u cemu cesto statistika ima istaknutu ulogu; 5. Interpretacija rezultata koji su dobiveni obradom podataka, kako bi se iz njih izveli zakljucci o novim spoznajama koje nam je (iii nije) to istrazivanje pruzilo; 6. Objavljivanje izvjestaja o istrazivanju; 7. Prakticna primjena novih spoznaja do kojih se doslo istrazivanjem" (Muzic, 1982., 48.) Miroslav Vujevic razlikuje cak trinaest razlicitih faza cjelovitog istrazivackog procesa u oblasti drustvenih znanosti: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.

Izbor i definiranje problema istrazivanja, Odreaivanje podruCja znanstvene analize, Definiranje pojmova i pojmovna analiza, Odreaivanje ciljeva istrazivanja, Postavljanje hipoteza, Identifikacija i klasifikacija varijabli, Operacionalizacija varijabli, Utvraivanje nacrta istrazivanja, Izbor i razrada metoda za prikupljanje podataka, Planiranje i provoaenje terenskog dijela istrazivanja, Sreaivanje i obrada podataka, Interpretacija podataka, Pisanje znanstvenog izvjestaja (Vujevic, 1990., 41.).

Navedene faze Vujevic dijeli u tri skupine razliCitih aktivnosti: teorijsku (od 1. do 5. faze), empirijsku (od 6. do 11. faze) i skupinu koja povezuje teorijski i empirijski dio procesa istrazivanja (12. i 13. faza). UvazavajuC:i sve ostale pristupe u klasifikaciji, smatramo kako se, u okviru ukupnog procesa istrazivanja, moze identificirati sest razliCitih faza. To su: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Izbor i definiranje predmeta istrazivanja, Postavljanje hipoteza i sreaivanje varijabli istrazivanja, Izrada projekta istrazivanja, Prikupljanje, sreaivanje i obrada empirijskih podataka, Znanstveno tumacenje i interpretacija podataka, Izvjestaj o rezultatima istrazivanja.

U analizi koja slijedi navedene faze ce biti detaljnije razmotrene.


3.2. IZBOR I Cinom izbora i definiranja predmeta zapoCinje svako znanstveno istrazivanje. Pri tome pripominjemo da pod izborom i definiranjem predmeta istrazivanja podrazumijevamo dvije skupine radnji: a) Izbor predmeta istrazivanja, koji ukljucuje: a.l) Trazenje znanstvenih informacija, neophodnih formuliranje predmeta istrazivanja a.2) Formuliranje predmeta istrazivanja

za

b) Odredivanje ciljeva istrazivanja U analizi, koja slijedi, zelimo apostrofirati najznacajnije elemente i jedne i druge radnje u okviru navedene faze istrazivanja.

3.2.1. lzbor predmeta istrazivanja Kao predmet istrazivanja uvijek se uzima problem koji se ne moze rijesiti ni ucenjem, ni studiranjem. U protivnom, dakle ukoliko se znatizelja moze zadovoljiti na taj nacin, problem koji je predmet znatizelje ne moze biti i predmetom znanstvenog istrazivanja. 0 njemu je potrebna spoznaja dokucena, a do nje se moze doC:i studiranjem vee dostignutog znanja o predmetu. Drugim rijecima, predmetom istrazivanja moze biti samo problem o kojemu nema dovoljno spoznaja. Put do spoznaja o njemu vodi jedino preko novog istraziva nja. Doduse, nedovoljnost spoznaje o odredenom predmetu ne znaci da se o njemu nema bas nikakvog znanja. Ali, ono jos uvijek nije dovoljno sto je, samo po sebi, vee dostatan razlog realizacije novog istraziva nja. S druge strane, uocavanje problema, kojeg treba istraziti, ne treba promatrati samo kao prvu fazu u procesu istrazivanja. Naprotiv, na njega treba gledati i kao na najatraktivniji posao u ukupnom istrazivanju. Koliko se znacenje pridaje upravo uocavanju problema pokazuje i podatak da ga mnogi smatraju bitnijim cak i od samog rjesenja. Pri tome se cesto citiraju Einstein i Infeldb, poznata imena iz svijeta znanosti, koji apostrofiraju znacenje formuliranja problema cak i u odnosu na njegovo rjesenje "koje moze biti stvar puke matematicke iii eksperimentalne vjestine. Postaviti nova pitanja, otkriti nove moguenosti, sagledati stvarne probleme iz novog kuta zahtijeva stvaralacku imaginaciju i oznacava stvarni napredak znanosti" (prema Maslov, 1982., 78.).

92

Pog!av!je 3.

3.2.1.1. Trazenje znanstvenih informadja neophodnih za formuliranje predmeta istrazivanja Traganje za znanstvenim informacijama u vezi s odredenim problemom, dakle traganje za naslijedem covjecanstva u pogledu verificirane znanstvene materije i tekuCih podataka o neprestanom traganju covjeka za spoznajom, se javlja kao bitna pretpostavka formuliranja i definiranja predmeta istrazivanja. Inace, znanstvene se informacije mogu pojaviti u vise relevantnih formi. Za znanstvene radnike, medutim, posebno znacenje imaju dvije vrste znanstvenih informacija: one, koje se ticu rezultata novih istraiivanja, te znanstvene informacije koje se odnose na vee prihvacene spoznaje. Bitno je, medutim, neovisno o tome radi li se o jednoj iii drugoj vrsti znanstvenih informacija, da se do njih moze doci na razlicitim mjestima, odnosno da se moze govoriti o postojanju razlicitih centara za prikupljanje znanstvenih informacija. Medu njima se isticu osobito biblioteke, dokumentacijski centri i arhive, a danas ulogu najznacajnijeg centra za prikupljanje znanstvenih informacija sve vise preuzima Internet. S druge strane, neovisno o kojoj se vrsti znanstvenih informacija radi, bitno je i to da se svi moguci izvori znanstvenih informacija mogu selektirati na tri temeljne grupe: - primame, koji podrazumijevaju originalne radove, poput knjiga, separata, magistarskih i doktorskih radnji, referata, diplomskih radnji, patenata, prirucnika i udzbenika itd. - sekundame, u kojima se mogu pronaCi samo osnovne informacije o odredenoj publikaciji iii, eventualno, nesto znacajniji podaci o najbitnijim elementima sadrzaja publikacija iii dokumenata. Razliciti registri, kartoteke, bibliografije iii katalozi biblioteka i centara za dokumentaciju nisu nista drugo nego vrsta sekundarnih izvora znanstvenih informacija. - tercijame- kakvi su rjecnici, leksikoni, enciklopedije itd. - dakle svi oni izvori koji sadrze sredene i sistematizirane informacije o odredenom problemu iii podrucju.

Traganje za znanstvenim informacijama, koje je u funkciji formuliranja i definiranja predmeta istrazivanja, namece i potrebu rasvjetljavanja postupka, koji se u tom procesu traganja primjenjuje. Iako se radi o dosta kompleksnom poslu, vjerujemo da se moze govoriti o svojevrsne dvije faze, iii dvije grupe zadataka, koje taj postupak namece. Jedna seticesastav{janja radnebib/iografije, a on a podrazumijeva, s jedne strane, upornost i sistematicnost u traganju za razliCitim

93


oblicima znanstvenih informacija - razliCitim bibliografijama i bibliografskim biljeskama objavljenim u i':asopisima i publikacijama, razliCitim katalozima i indeksima znanstvenih biblioteka, raznim enciklopedijama, leksikonima, fundamentalnim pnrucn1c1ma i zbornicima radova itd. - a s druge strane razvrstavanje svih prikupljenih bibliografskih jedinica u zasebne skupine podataka. U principu se moze praviti razlika izmedu i':etiri skupine bibliografskih jedinica: a) knjiga, b) studija, referata i clanaka, c) nepotpisanih radova, d) skupine ostalih bibliografskih jedinica, medu kojima se isticu prirucnici, konvencije, propisi itd. Druga faza, iii druga grupa zadataka, koje namece postupak traganja za znanstvenim informacijama, podrazumijeva takoder slozen i obi man posao, posao prikupljanja, proucavanja i sreaivanja prikupljenog materijala. Radi se, zapravo, o poslu koji ukljucuje tri razliCite vrste aktivnosti ito: I. prikup/janje literarnog materijala, koje se temelji na dva razlicita izvora: a) pisanoj gradi kao temeljem informacija, b) razgovoru s kompetentnim osobama na znanstvenim skupovima, kongresima i konferencijama, koji se moze oznaCiti usmenim izvorom znanstvenih informacija II. proucavanje literarnog materijala, koje mora slijediti logiku, s jedne strane, prvenstva proucavanja najnovije i najaktualnije literature, a tek tad a i ostale, as druge strane praksu sredivanja i zapisivanja svih spoznaja i cinjenica. Pri tome je vazno pripomenuti da se u procesu proucavanja literarnog materijala mogu koristiti razliCite vrste iii tehnike Citanja: a) letimicno, odnosno Citanje napreskok, koje se prakticira kod pronalazenja pojedinih dijelova nekog djela, b) potpuno, iii citanje od korica do korica, koje se prakticira kod pisanja znanstvenih recenzija i prikaza, ali rijetko i u znanstvenoistrazivackom radu, c) studijsko, koje nije nista drugo nego neka vrsta kombinacije prethodnih dviju tehnika, a podrazumijeva pazljivo Citanje same onih dijelova koji vas posebno zanimaju. III. Sreaivanje prikupljenog materija/a. Ono podrazumijeva, s jedne strane, vodenje razlicitih vrsta biljezaka u vezi s

94

Poglavlje 3.

prikupljenim i proucenim literarnim materijalom 24 , a 5 druge 5trane 5elekciju, analizu i 5intezu relevantnih cinjenica do kojih 5e doslo tijekom prikupljanja i proucavanja do5tupnog literarnog materijala.

3.2.1.2. Formuliranje predmeta istrazivanja Putovi i naCini dola5ka do 5poznaje o izabranom i definiranom problemu 5u do5ta razliCiti. Po5toji, medutim, 5ugla5je o tome da najdjelotvorniji i najprihvatljiviji put i naCin treba traziti u izrazavanju uocenog problema u obliku pitanja jer 5e i i5trazivanje, u tom 5lucaju, javlja kao 5vojevr5no traganje za adekvatnim odgovorom. Temeljno pitanje, koje 5e, 5amo od 5ebe, nameee u po5tavljanju problema i5trazivanja, je pitanje nacina na koji problem i5trazivanja treba po5taviti. U vezi 5 tim po5toje razliciti teorij5ki pri5tupi. No, prevladava uvjerenje da je najefika5niji onaj nacin koji 5e temelji na po5tavljanju problema i5trazivanja u fermi precizno formuliranog pitanja. Snaga ovakvog uvjerenja pociva na tezi da dobra po5tavljeno pitanje znaci mnogo, ponekad cak i polovicu odgovora. Pri tome je manje vazno hoee li pitanje biti formulirano u jednoj iii vise recenica. No, ono sto je5te vazno 5vakako je Cinjenica da je pridrzavanje odredenih kriterija bitna pretpo5tavka 5vakog izbora predmeta i5trazivanja. U ovom kontek5tu apo5trofiramo tek neke od kriterija izbora predmeta i5trazivanja, za koje drzimo da 5u najznacajniji: a) da predmet istraiivanja predstavlja novinu i da se izbjegne eventualno nepotrebno ponavljanje. l5trazivac jedno5tavno mora biti originalan. Da bi bio originalan on mora imati znanje o tome sto je o problemu vee poznato. Ali, temeljna pretpo5tavka po5jedovanja takvog znanja je 5talno, i to kriticko, Citanje koje moze proizve5ti i poticaj za plodno razmisljanje. Drugim rijecima, temeljito konzultiranje literature Cini bitnu pretpo5tavku izbora predmeta i5trazivanja. Ono o5igurava izbjegavanje mogueno5ti upustanja u i5trazivanje vee i5trazenog problema 5jedne, alii opa5no5ti od ponavljanja i5trazivanja problema za koje ne po5toje nikakvi racionalni znan5tveni razlozi. 05iguranje od 5pomenutih mogueno5ti i opa5no5ti jamci cinjenica da konzultacija literature i5trazivaca dovodi u poziciju 24

Biljeske mogu biti: a) bibliografske, b) dokumentarne, koje su posebno znaCajne jer se tiC:u predmeta istra:Zivanja, c) metodoloSke, d) marginalne, koje nisu niSta drugo nego zapisi na marginama teksta, e) koriStenje sistema podvlacenja teksta itd.

95

Metodo!ogija drustvenih znanosti

da postavi veCi broj pitanja u vezi s predmetom istrazivanja. U kontekstu ove analize potrebnim smatramo apostrofirati barem neka od njih. Istrazivai': mora, primjerice, postaviti pitanje koje su i':injenice, nai':ela iii generalizacije proistekle iz istrazivanja u oblasti kojoj pripada njegovo istrazivanje. IIi, on ne moze zaobiCi pitanje, u kojoj se mjeri rezultati istrazivanja, u oblasti u kojoj i sam istrazuje, uopce primjenjuju. Upitno se mora razmisljati i o glavnim poteskocama koje se mogu sresti u realiziranju istrazivanja u oblasti kojoj pripada i konkretno istrazivanje. Gotovo ista je stvar kada se razmislja o intenzitetu odnosa izmedu oblasti kojoj pripada konkretno istrazivanje i njoj susjednih oblasti, ali i o pitanju vrste istrazivai':kih postupaka i tehnika koji su razvijeni u oblasti u kojoj se istrazivanje realizira itd. b) da izabrani predmet ima potrebnu vai:nost za podrucje na koje se odnosi, ali i pravovremenost i prakticnu vrijednost s obzirom na primjenu rezultata i njihove primjene u Zivotu. Ovo, doduse, ne treba shvatiti i u doslovnom znacenju rijei':i. Naime, ratovi su cesto pokazali kako se znanost moze upotrijebiti i za destruktivne svrhe. Stoga svako drustvo svoju politiku prema znanosti mora postaviti tako da ona jamCi upotrebu znanja u korist drustvenog progresa i blagostanja. c) da za njegovo istrazivanje postoji interes, intelektualna radoznalost i teznja istrai:ivaca da doae do spoznaje. Masa znanstvenika u povijesti je, pisuCi svoje autobiografije, zadovoljenje svoje intelektualne radoznalosti isticala kao svoj glavni motor pokretac prema pronalascima. Samo takva radoznalost i zivo zanimanje su mogli pokrenuti jednog Aristotela da se istodobno bavi i filozofijom i psihologijom i logikom, ali i etikom i politikom i biologijom. U protivnom, dakle u slucajevima kada se ne moze govoriti o postojanju navedenog interesa, intelektualne radoznalosti i teznje istrazivaca, kada se, drugim rijeCima, ne moze govoriti o potrebnoj motiviranosti za istrazivanjem, mnogo se rjede moze identificirati nova spoznaja kao krajnji rezultat, a mnogo se cesce radi 0 "spoznajama" koje pogoduju materijalnom i drustvenom statusu istrazivaca. d) da za istrazivanje izabranog problema postoji pristupacnost odgovarajuCih podataka i prikladne metode. Podaci koji su na raspolaganju moraju zadovoljiti odredene zahtjeve u pogledu toi':nosti, objektivnosti i provjerljivosti. Istodobno, izabrani problem treba sagledati u svjetlu moguCih istrazivackih postupaka. e) da je za potrebe istrazivanja izabranog problema moguce osigurati pokroviteljstvo i suradnju razliCitih institucija,

g6

Poglavlje 3·

kakva je, primjerice, suradnja razlicitih ministarstava, drugih ustanova i asocijacija u prikupljanju podataka itd. Ali, pokroviteljstvo je potrebno i zbog osiguranja drugih pretpostavki istrazivanja. Neophodno je, primjerice, osigurati potrebnu opremu i uvjete rada, ali i financijska sredstva potrebna za pokrivanje troskova istrazivanja. f) da opasnosti i teskoce, osobne, drustvene i profesionalne

naravi, koje proizlaze iz bavljenja istrazivanjem izabranog problema, nisu takve da ugrozavaju istrazivacev dignitet, ljudski i profesionalni, iii cak i njegov zivot u socijalnom okruzenju u kojem zivi. Ukoliko one imaju takav karakter, maze se dogoditi da istrazivac odgodi odrecieno istrazivanje. To ne znaci i stalno odustajanje od istrazivanja jednog problema nego samo vrsenje izbora otvorenih ociju. U formuliranju problema istrazivanja cesto se mogu pojaviti razliciti tipovi gresaka. Najcesce se maze identificirati tri tipa takvih gresaka. Postoji, prvo, opasnost da se, umjesto izucavanja konkretnog problema, navede presiroka oblast, s velikim brojem problema, kao pred met istrazivacke znatizelje. Na taj se nacin istrazivaci nesvjesno dovedu u opasnost da sredisnji problem, kojeg zele istraziti, razvodne i da se on u toj sirini naprosto izgubi. Drugim rijecima, u definiranju predmeta istrazivanja ne treba strahovati da ce opredjeljenje za istrazivanje malog broja problema znaCiti i minoran istrazivacki posao. Naprotiv, buduCi je predmet istrazivanja uvijek neka uzrocno-posljedicna veza dviju pojava, nerijetko se istrazivacki zahvat zadovolji ispitivanjem samo jednog uzrocnog odnosa dviju pojava. Drugo, postoji realna opasnost da se ode u suprotnu krajnost. Drugim rijeCima, zbog straha od presiroke oblasti istrazivac maze u suzavanju predmeta istrazivanja otiCi toliko daleko da on postane preuzak iii beznacajan za istraiivanje. Na koncu, kao greska se cesto maze pojaviti i upotreba izraza neznanstvenog, retorickog iii emocionalnog karaktera, alii stavljanje naglaska na neobraciene podatke iii na "glas iskustva".

3.2.2. Odredivanje ciljeva istrazivanja Svaka ljudska djelatnost ima odrecieni cilj zbog kojeg se obavlja. I svaka konkretna znanost ima svoj cilj - spoznaju dijela objektivne stvarnosti cijim istrazivanjem se bavi. Sukladno tome, tocno odredeni cilj ima i svako konkretno istrazivanje. Medutim, on je mnogo konkretniji od cilia neke posebne znanosti iii, jos vise,

97


znanosti uopce. Buduci je u sredistu konkretnog istrazivanja sasvim konkretni problem to je i njegov cilj rasvjetljavanje konkretnog problema, pronalazenje odgovora na ono sto je definirano kao nepoznato. Ciljevi po svojoj naravi mogu biti veoma razliciti. Razlicitost se maze identificirati i kod ciljeva znanstvenog istrazivanja. Doduse, svi oni se, iako ih ima mnogo, daju grupirati u dvije osnovne skupine: pragmaticne (drustvene) i znanstvene (spoznajne). Sam naziv pragmaticni (drustveni) ciljevi upucuje i na njihov krajnji smisao. Radi se, dakle, o ciljevima koji upucuju na koristi koje iz istrazivanja mogu proisteci. Ali, oni markiraju i potencijalne korisnike rezultata istrazivanja. Na koncu, ovim tipom ciljeva se odgovara i na pitanje kako se potencijalni korisnici mogu sluziti rezultatima istrazivanja. Jasno je, dakle, da je utvrdivanje svih tih elemenata - drustvene koristi, moguCih korisnika i nacina koristenja - bitna pretpostavka da bi neko znanstveno istrazivanje uopce moglo biti drustveno poduprto. Sasvim je drugaciji smisao znanstvenih (spoznajnih) ciljeva koji se postavljaju u znanstvenom istrazivanju. Po svojoj biti oni odreduju razinu spoznaje do koje u procesu istrazivanja treba doci. Vee ta Cinjenica govori u prilog tezi kako se u znanstvenom istrazivanju maze identificirati veliki broj ovakvih ciljeva. Ovisno o zadanoj razini spoznaje maze se govoriti o najmanje pet skupina znanstvenih ciljeva: a) Znanstvena deskripcija (opis pojave). U pitanju je, ocito, osnovni cilj znanstvenog istrazivanja, koji omogucuje najnizu razinu spoznaje. Znanstvenom se deskripcijom postize opCi uvid u pojavu iii proces koji je predmet istrazivanja. Njome se opisuje pojava, njezin nastanak, razvoj i nestanak, ali i naC:in njezina izravnog dozivljavanja. Time se stjecu temeljne pretpostavke koje omogucuju postavljanje visih razina znanstvenih ciljeva kao zadatka istrazivanja. Stoga je veoma bitno da je opis pojave sto objektivniji, sto detaljniji, sto svestraniji i sto potpuniji. b) Znanstvena klasifikacija. Klasifikacijom se dolazi do blizih spoznaja o pojavama i procesima, bilo da im se odreduje vrsta iii da ih se dovodi u vezu s drugim pojavama i procesima. Osnova klasifikacije maze biti dvostruka. Njome se, s jedne strane, pojave mogu sredivati po nekom njihovom unutarnjem svojstvu, obliku iii fazi razvoja. U tom se slucaju radi o takozvanoj unutamjoj klasifikaciji. Ali, klasifikacijom se pojave mogu sredivati i po njihovom mjestu i redoslijedu pojavljivanja u okviru nekih drugih pojava iii visih razina klasifikacija.

98

Pogtavtje 3.

Zbog svega navedenog, a da bi znanstvena klasifikacija bila sto bolja, ona mora udovoljavati nekim temeljnim teorijskim zahtjevima. Mora biti dos/jedna, dakle sve klasifikacijske grupe se moraju temeljiti na istom kriteriju diobe. S druge strane, klasifikacija mora biti i potpuna, ali i iscrpna. Drugim rijecima, mora biti napravljena na naCin koji ostavlja sto je moguce manje sadliaja u neodredenim kategorijama. c) Znanstveno otkrice. Promatra li se fenomen znanstvenog istrazivanja u svojoj sveukupnosti sa sigurnoscu se moze kazati da je otkrivanje i spoznaja odredene pojave i njegov temeljni cilj. Dakako, i pojam znanstvenog otkrica ne treba promatrati jednodimenzionalno. Naprotiv, i one se moze pojaviti u razlicitim pojavnim oblicima. Apostrofirati se mogu najmanje cetiri takva oblika iii vrste znanstvenog otkrica: prvo, otkrice cinjenica postojanja nekih pojava, njihovih kvalitativnih i kvantitativnih svojstava, medusobnih odnosa itd., drugo, otkrivanje uvjeta, uzroka i motiva ljudskog ponasanja, trece, otkrivanje zakona nastanka, razvoja i nestanka istrazivanih pojava, i cetvrto, otkrivanje znanstvene teorije o nekoj vrsti prirodnih iii drustvenih pojava kao najvisa razina znanstvenog otkrica. d) Znanstveno objasnjenje (eksplanacija). Kao jedan od tipova znanstvenih ciljeva znanstveno objasnjenje je utemeljeno na odgovoru na pitanja kako i zasto. Drugim rijecima, znanstveno objasnjenje ima dvije vrste ciljeva. Na jednoj strani je to otkrivanje povezanosti medu pojavama, ali i smjera i intenziteta te povezanosti. Ali, to nije i njegov najznacajniji smisao. Ako bi se za tim smislom htjelo tragati moglo bi se reCi da se on nalazi u otkrivanju uzrocno-posljedicnih veza medu pojavama koje su predmet znanstvenog istrazivanja. U drustvenim znanostima to znaCi otkrivanje uzroka i motiva ljudskog djelovanja uopce, Cime su, prakticki, stvorene pretpostavke za znanstveno objasnjenje povijesnog gibanja. e) Znanstveno predviC!anje (prognoza). Uz znanstveno otkrice i znanstveno objasnjenje pojava ovo je treCi bitni cilj svakog znanstvenog istrazivanja. Znanstveno predvidanje prodire u dinamiku drustvene pojave koja je predmet istrazivanja a motivirano je, najjednostavnije kazano, potrebama ljudi da predvide postojanje nepoznatih stvari i procesa, njihovih tijekova i stanja, te ishoda i rezuttata odgovarajucih akcija i djelovanja.

99


Cesto se, upravo stoga, moze postaviti temeljno teorijsko pitanje o tome sto je, uistinu, najvisi cilj znanstvenog istrazivanja. Je li to znanstveno otkrice ili, ipak, znanstveno predvicianje? Mora se priznati da odgovor nije nimalo jednostavan, ali i to da ga se ne moze jednoznacno formulirati. Naime, znanstveno se predvicianje javlja, na izvjestan naCin, kao prethodnica znanstvenog otkrica. U njemu se postavljaju hipoteze o jos nepoznatim pojavama, njihovim svojstvima i odnosima s drugim pojavama. Drugim rijecima, u znanstvenom se predvicianju predvicia. Ali, i svako znanstveno predvicianje polazi od nekog, vee dostignutog, znanstvenog otkrica bez kojega i ne bi bile moguce. Mogle bi se, polazeci s te tocke gledista, red da je znanstveno otkrice prethodnica, dakle niza razina cilja znanstvenog istrazivanja od znanstvenog predvicianja. Jasno je, dakle, da jejednoznacan odgovor na postavljenu dilemu jake nepouzdan, gotovo nemoguc. Znanstveno otkrice i znanstveno predvicianje su dvije strane jedne organske cjeline koje se nalaze u odnosu obostrane, meciusobne uzajamnosti i, naprosto, jedno bez drugog ne ide.

3.3. POSTAVLJANJE HIPOTEZA I SRE£HVANJE VARIJABU 3.3.1. Postavljanje hipoteza

Postavljanje hipoteza jejedan od najznacajnijih dijelova ukupnog procesa istrazivanja. Stoga i ne cudi da metodolozi odrecienju pojma hipoteze posvecuju posebnu pozornost. Ali, iz te cinjenice proizlazi i podatak o postojanju istinske raznolikosti i u pitanju definiranja ovog pojma. U kontekstu ove analize nudi se same dio najzanimljivijih odrecienja: "Hipoteza je teorija u koju istrazivaci nisu sigurni", "Hipoteza predstavlja ono sto predviciamo", "Hipoteza je neki teorijski stav iii zakljucak koji ima izvjestan stupanj vjerojatnosti", "Hipoteza je vise iii manje·vjerojatna pretpostavka da postoji neka pojava kao uzrok iii kao posljedica neke druge pojave", "Hipoteza pruza rjesenje problema zbog kojega su istrazivanja poduzeta i moze biti provjerena u praksi", "Hipoteza je misaona pretpostavka o predmetima koji se istrazuju, o njihovim svojstvima, ustroju, funkciji, stanju i odnosima s drugim predmetima", "Hipoteza pridonosi razvoju znanosti, jer je njena funkcija da usmjeri istrazivanja na pravilan naCin meciu Cinjenicama", "Hipoteza nije drugo do li

100

Poglavlje 3.

jedno pretpostavljeno objasnjenje koje izrazavamo u obliku suda (pozitivnog iii negativnog) a koje moramo tek provjeriti", "Hipoteza je propozicija, uvjet iii princip koji je pretpostavljen, mozda i bez uvjerenja u ispravnost, da bi se izvukle njegove logicke posljedice i pomocu te metode provjerilo njegovo slaganje s Cinjenicama koje su poznate iii koje mogu da se odrede" itd. Analiziraju li se nesto detaljnije navedene definicije, iz njih se moze izvuci i svojevrsni zajednicki imenitelj u odnosu na shvacanje pojma hipoteze. Sve one, u krajnjem slucaju, pod hipotezom podrazumijevaju svojevrsni misaoni odgovoro problemu istrazivanja, manje iii vise vjerojatnu pretpostavku da postoji neka pojava kao uzrok iii kao posljedica neke druge pojave. Neovisno koju od definicija se prihvati, izvjesno je da sve one upucuju i na nuznost postojanja odredenih izvora iz kojih se hipoteze mogu crpiti. Postoji potreba apostrofiranja najmanje tri takva izvora: a) nuznost da se, a radi zadovoljavanja sve raznovrsnijih i sve veCih potreba covjeka i drustva, postojece spoznaje prosire, b) potreba da se valjanost stecenih spoznaja stalno provjerava. Ova potreba je, a zbog naglasene promjenljivosti drustvenih pojava, izrazena posebice u drustvenim znanostima, dakle i u istrazivanju javnog mnijenja. c) potreba da se nadvladaju nedostaci vee stecenih spoznaja. Inace, postoje situacije kada se nove hipoteze nuzno moraju postaviti. Obicno se apostrofiraju tri takve bitne situacije: a) neobjasnjene iii nedovoljno objasnjene pojave, dogadaji iii ponasanja ljudi, koji su stalan izvor brojnih hipoteza o njihovim moguCim uzrocima i posljedicama, b) kada se istrazivac susrece s novom i nepoznatom Cinjenicom, odnosno sa nespoznatom pojavom u bile kojoj oblasti ljudske spoznaje, c) uvijek kada postoje proturjecnosti izmedu starih spoznaja, dakle starih teorija i starih znanstvenih zakona o nekoj vrsti pojava i novokomponiranih pojava iii cinjenica u istoj oblasti pojava (vidjeti, SesiC, 1974., 209.-212.). Sve to upucuje na obvezu istrazivaca da, pri postavljanju odredene hipoteze, racuna s poteskocama na koje moze naici. Iako su one dosta brojne cini se kako izdvojiti treba barem neke od njih: - poteskoce koje mogu proizici iz nedovoljno temeljitog i detaljnog poznavanja pojave iii pojava na koje se hipoteza odnosi,

101


- nepoznavanje teorij5kog okvira 5 cijeg 5e 5tajalista hipoteza postavlja, ali i nedo5tatak 5po5obno5ti koristenja teorij5kog okvira zbog nei5ku5tva, nedo5tatka inventivno5ti iii 5licnih razloga, - poteskoce koje se javljaju zbog neadekvatnog kvantificiranja hipoteze, zbog toga sto je ona po5tavljena presiroko iii preu5ko, - poteskoce u vezi 5 nepoznavanjem, iii nedovoljnim poznavanjem, metoda po5tavljanja, ali i metoda i tehnika provjeravanja adekvatno5ti po5tavljene hipoteze (vidjeti, Sesic, 1974., 213.). Upravo zbog navedenih teskoca i5trazivaci 5e moraju pridrzavati odredenih pravila i normi pri po5tavljanju hipoteza. Sarno dobra iii valjana hipoteza ima san5i da bude pretpo5tavka dolazenja do novih 5poznaja. Ako bi5mo, pak, htjeli odgovoriti na pitanje, sto mora po5jedovati hipoteza da bi zadovoljila kriterij valjano5ti, zaobiCi ne bi5mo mogli navocienje odredenih normi i pravila kojima ona mora udovoljavati. Iako 5e maze nave5ti citav niz takvih pravila i normi, izvje5no je da neka od njih imaju o5obitu tezinu:

1. Hipoteza mora pred5tavljati logicki i po5ebno znan5tveno teorij5ki utemeljenu pretpo5tavku 5poznajno vrijednog odgovora na po5tavljeno pitanje. 2. Hipoteza 5e mora odno5iti na predmet i5trazivanja. 3. Hipoteza ne 5mije biti presiroka, tj. mora biti dovoljno konkretna i pregledno 5pecificirana. 4. Hipoteza koja 5e odno5i na cijelu znan5tvenu obla5t (teorij5ka hipoteza) mora biti dovoljno opcenita, kako ne bi bila preu5ka. 5. Pojmovno-jezicno hipoteza mora biti potpuno ja5na i sto preciznije formulirana. 6. Valjana hipoteza mora biti teorij5ki i i5ku5tveno provjerljiva (vidjeti, sesic, 1974., 314.-315.). Znan5tvenu hipotezu ne treba promatrati kao jednoznacnu kategoriju. Naprotiv maze 5e govoriti o vise vr5ta znan5tvenih hipoteza. 25 Dakako, metodolozi 5e najcesce opredjeljuju za 5vojevr5nu kla5ifikaciju hipoteza prema odredenim kriterijima. 26 25

Ratko Zelenika, primjerice, navodi 27 razliCitih vrsta hipoteza, koje se mogu sresti u literaturi

26

Miroslav Zugaj vrSi klasifikaciju prema nekoliko teme!jnih kriterija: sadrZ:aju (kvalitativne, kvantitativne, kauzalne), stupnju opCenitosti (opCe, posebne, pojedinaCne), stupnju log!Cke osnovanosti i spoznajne uloge stavova (hipoteze ad hoc, radne, pomoCne i znanstvene), te hipoteze koje nije svrstao ni u jednu zasebnu grupaciju (plodne, prazne, pre!iminarne, nulte).

102

Poglavlje 3·

Ukontekstuoveanalizezelimoapostrofirati podjelu hipoteza prema cetiri bitna obiljezja: prema predmetu (teorijske, realne, fiktivne), po /ogickoj prirodi (prosto-implikacijske, induktivne, reduktivne i deduktivne), po opcenitosti (opce, posebne i pojedinacne), te po spoznajnoj u/ozi (hipoteze ad hoc, radne, pomocne i znanstvene).D 3.3.2. Sredivanje varijabli

Vecje apostrofirano da hipoteza znaCi odredeni misaoni odgovoro problemu istrazivanja, odredenu pretpostavku o postojanju uzrocnoposljedicnih veza u prirodi i drustvu. Misaonim odgovorom, medutim, nije zavrsen sav posao. Naprotiv, zakonitost procesa istrazivanja trazi od istrazivaca da identificira obiljezje, iii obiljezja, pojave koje se zeli istrazivati, a na koje se misaoni odgovor iii pretpostavka odnose. Obiljezje, iii obiljezja, pojave koja se istrazuje ne treba promatrati staticno. Naprotiv, ona su uvijek podlozna odredenim promjenama koje omogucuju dinamiku drustvenih pojava. Ta obiljezja, iii promjenljive velicine, koja omogucuju dinamiku drustvenih pojava, se u znanstvenim istrazivanjima oznacavaju terminom varijabla. Prema tome, varijabla je svaka velicina koja se moze mijenjati i razlikovati u vremenu i prostoru. Ona je, drugim rijecima, promjenljiva znacajka neke pojave iii procesa o kojima se u hipotezi nesto tvrdi. Prvi posao istrazivaca je identificirati takve znacajke iii obiljezja koja se odnose na istrazivanu pojavu. Uzmimo za primjer slijedecu hipotezu: "Odnos gradana prema suzivotu i toleranciji bitno odreduje vrijednosna orijentacija medija prema tim kategorijama". U navedenoj hipotezi se daju identificirati dvije varijable: a) odnos gradana prema suzivotu i toleranciji, b) vrijednosna orijentacija medija prema suzivotu i toleranciji. Prethodna hipoteza je mogla biti i drugaCije formulirana. Primjerice: "Odnos gradana prema suzivotu i toleranciji bitno odreduju vrijednosna orijentacija politickih elita i medija prema tim kategorijama". U ovako formuliranoj hipotezi daju se identificirati tri varijable: a) odnos gradana prema suzivotu i toleranciji, b) vrijednosna orijentacija politickih elita, c) vrijednosna orijentacija medija.

"To je podjela koju je izvrsio Bogdan Sesic (vidjeti, Sesic, 1974., 236.-240.)

103


Medutim, vee iz prezentiranog pnm]era izvjesno je da uloga i ponasanje varijabli u jednoj drustvenoj pojavi iii procesu nije isto. Drugim rijeCima, jedna (iii vise) od njih se uvijek javlja u formi "uzroka", a druga (iii druge) kao "posljedica" odredene dinamike promatrane drustvene pojave iii procesa. Varijabla koja se ponasa kao "uzrok" promjena u drugoj velicini iz ispitivane drustvene pojave iii procesa, oznacava se kao nezavisna varijabla. Naspram nje je zavisna varijabla, dakle velicina koja po logici nuznosti reagira na promjene u nezavisnoj varijabli. Promjene u nezavisnoj varijabli po sistemu automatizma izazivaju promjene i u njoj. Stoga se, kao zadatak istrazivaca, namece i obveza da, pored identificiranja, izvrsi i klasificiranje varijabli ovisno o njihovom mjestu i ulozi u dinamici promatrane drustvene pojave iii procesa. Dakle, postoji obveza utvrdivanja jedne (iii vise) nezavisnih i jedne (iii vise) zavisnih varijabli u istrazivanoj drustvenoj pojavi iii procesu. U prvom ponudenom primjeru postoji jedna nezavisna (vrijednosna orijentacija medija prema suzivotu i toleranciji) i jedna zavisna varijabla (odnos gradana prema suzivotu i toleranciji). Vrijednosna orijentacija medija je varijabla "uzrok". Drugim rijeCima, promjene u vrijednosnoj orijentaciji medija ce izravno utjecati i na promjene u odredenom raspolozenju gradana. Negativan odnos medija prema suzivotu i toleranciji ce uvjetovati i negativan stav gradana prema tim kategorijama, i obrnuto. Stav gradana je samo logicna, ali i nuzna, posljedica odredene medijske filozofije. Navodenje nezavisnih i zavisnih varijabli se ne moze zaobici u odredivanju ciljeva istrazivanja i postavljanju hipoteza. Ali, u problemu istrazivanja one ne moraju uvijek biti eksplicitno navedene. Nacin postavljanja problema istrazivanja moze biti razlicito postavljen. Medutim, neovisno o tom nacinu u problemu istrazivanja uvijek mora biti sadrzana najmanje zavisna varijabla dok se nezavisna moze "izvlaciti", "podrazumijevati" iz ciljeva istrazivanja iii postavljenih hipoteza. u nasem primjeru se moze, kao problem istrazivanja, apostrofirati: "Kakav odnos imaju gradani prema vrijednostima suzivota i tolerancije?" Iz tako apostrofiranog problema se ne vidi varijabla, iii varijable, koje taj odnos odreduju i profiliraju. Medutim, pogleda li se u ciljeve istrazivanja, iii u postavljene hipoteze, brzo ce se i njih identificirati. Dakako, varijable se ne javljaju samo u navedena dva oblika. Nezavisne i zavisne varijable su temeljne. Medutim, znanstveno istrazivanje poznaje i druge vrste varijabli koje na osobit nacin odreduju vezu izmedu nezavisne i zavisne varijable. Takve su, primjerice: - intervenirajuce varijable koje se javljaju izmedu nezavisne i zavisne varijable i uzrokuju karakter veze izmedu njih,

104

Poglavlje 3.

- kondicirajuce (specifikatorne), koje uvjetuju intenzitet veze izmeciu nezavisne i zavisne varijable, itd. Na koncu, nakon specifikacije treba izvrsiti i operacionalizaciju varijabli. Najjednostavnije kazano, radi se o postupku u kojem se teorijski postulati empirijski provjeravaju pomocu pokazatelja iii indikatora koji se odnose na danu teoriju. Pri izboru indikatora za operacionalizaciju varijabli nuzno je voditi racuna da udovoljavaju najmanje slijedecim kriterijima: a) da budu valjani, dakle da se odnose na varijablu koju se zeli mjeriti, b) da su objektivni, odnosno da rezultati mjerenja ovise o onome sto se, a ne tko mjeri. Najjednostavniji naCin utvrciivanja objektivnosti je opredjeljenje za istodobno mjerenje iste varijable pomocu istog indikatora od strane veceg broja pojedinaca, c) da su pouzdani, odnosno da se na njih, pri mjerenju jedne varijable, mozemo bez ostatka osloniti, d) da sujednoznacni, tj. da su tako jasno i precizno definirani da razliciti subjekti znaju tocno na sto se odnose, te e) da su precizni, odnosno da omogucuju da se pomocu njih registriraju i manje razlike u veliCini varijabli (vidjeti, Vujevic, 1990., 78.-82.)

3.4. IZRADA PROJEKTA ISTRAZIVANJA Struktura projekta istrazivanja se razlicito postavlja. Razlog tome svakako je cinjenica da metodolozi ovu fazu ukupnog procesa znanstvenog istrazivanja smjestaju na razlicita mjesta. Rudi Supek, primjerice, utvrciivanje projekta istrazivanja stavlja na prvo mjesto ukupnog procesa istrazivanja. Sukladno tome je postavljena i ukupna struktura projekta kojeg on preferira. Staticki promatrana, on a se sastoji iz sest zasebnih cjelina: a) formulacije problema, istraziva nja;

odreciivanja

ciljeva

predmeta

b) izbora metoda za rjesenje problema i sakupljanja podataka; c) utvrciivanja populacije iii uzorka populacije za ispitivanje; d) prikupljanja podataka;

105


e) analize i obrade podataka; f) redakcije zakljui':aka i preporuke za akciju (vidjeti, Supek,

1961., 51.-53.) Slii':ni se pristupi mogu sresti i kod jos jednog broja autora. 28 Medutim, u pristupu kojeg razvijamo projekt istrazivanja i':ini vododijelnicu izmedu teorijskog i empirijskog dijela istrazivanja. Stoga je drugai':ije i njegovo mjesto u ukupnoj strukturi istrazivanja, ali i struktura samog projekta istrazivanja. Svako istrazivanje, po prirodi stvari, prati i odredeni projekt istrazivanja. Ukoliko se radio manjim istrazivanjima, njihove potrebe moze zadovoljiti takozvani orijentacioni projekt istrazivanja. U principu se, medutim, moze govoriti o dvije vrste projekata koji prate najveCi dio istrazivanja: idejnom i izvedbenom projektu istrazivanja. U i':emu je njihova sustina? Postoji li medu njima kakva razlika? 3.4.1. Idejni projekt istrazivanja

Istrazivanje je, po prirodi stvari, kreativan, visokointelektualni posao. Da bi ono uopce bilo moguce nuzno je osiguravanje najmanje dvije vrste pretpostavki: spremnost i potrebna motiviranost, ali i neophodna znanstvena osposobljenost istrazivai':a s jedne, te osiguravanje potrebnih, materijalnih i drugih, uvjeta istrazivanja s druge strane. Sama i':injenica da se jedan znanstvenik priprema za odredeno istrazivanje podrazumijeva i njegovu spremnost i neophodnu motiviranost za taj napor. Moguce je pretpostaviti i njegovu znanstvenoistrazivai':ku osposobljenost, nuznu za takav posao. Meciutim, njemu je u samom startu jasno da njegova spremnost i motiviranost, pa i osposobljenost, nisu dovoljne da bi se u istrazivanje i uslo. Naprotiv, bilo kakvo ozbiljnije i konkretnije ulazenje u proces istrazivanja trazi i osiguravanje minimuma materijalnih i drustvenih uvjeta za to.

28

Apostroftramo u kontekstu ave analize Ratka Zeleniku, koji govori a idejnom i izvedbenom projektu istraZivanja. U idejni projekt istraZ:ivanja on ukljuC:uje: 1) predmet iii problem istraZivanja, 2) cilj istraZivanja, 3) strukturu i!i kompoziciju projekta, 4) metode istraZivanja, 5) rokove istraZivanja, 6) nosite!je pojedinih zadataka istraZivanja, 7) ftnancijska i druga sredstva potrebna u istra:Z:ivanju, 8) doprinos rezultata istraZivanja. Za izvedbeni projekt naglaSava da je mnogo sadrZ:ajniji i konkretniji, te da sadrZi sve varijante pred!o:Z.enih rjeSenja koja se moraju temeljiti na pouzdanim, egzaktnim znanstvenim Cinjenicama, uvjerljivim i provjer!jivim dokazima

(vidjeti o tome, Zelenika, 1990., 220.).

106

Poglavlje 3·

Smisao i cilj izrade idejnog projekta istrazivanja jeste upravo u tome da se njime pokusaju osigurati takvi uvjeti. U takvom projektu istrazivac, iii istrazivacki tim, nastoji, po odredenoj proceduri, ukazati na problem kojeg se zeli istraziti, ali i iznijeti argumentaciju u prilog potrebe realizacije predlozenog istrazivanja. Kakva c':e ta argumentacija biti ovisi o karakteru subjekta kojem se istrazivac obrac':a za potporu. Ukoliko se on, primjerice, za potporu obraca znanstvenoj instituciji, logicno je ocekivati da c':e u svojoj argumentaciji apostrofirati znanstvene ciljeve istrazivanja. Sasvim c':e, medutim, drugaCiji biti njegov pristup ukoliko potporu ocekuje od neke druge organizacije, one koja od istrazivanja prizeljkuje trenutnu korist. U tom c':e se slucaju i argumentacija temeljiti na naglasavanju odredenih instrumentalnih vrijednosti spoznaje, do koje se istrazivanjem treba doci. No, zbog samog cilja, koji se idejnim projektom zeli ostvariti, logicno je da je i njegova struktura znacajno manje kompleksna. Medutim, usprkos Cinjenici da je ona podredena dobivanju drustvene potpore, u idejnom se projektu ipak ne moze izbjec':i elaboracija nekih bitnih elementa. Iako se oni ne moraju nuzno pojavljivati u svim slucajevima, u idejnim se projektima najcesc':e susrec':u posebno razradeni slijedec':i elementi: a) predmet iii problem istrazivanja, u kojem se apostrofira vaznost problema, pruza nuzna informacija 0 tome sto je do tada uradeno, navodi najznacajnije autore koji su navedeni problem do tada istrazivali itd. b) cilj (iii ciljevi) istrazivanja, koji mogu biti razliciti, c) struktura projekta, d) metode i tehnike istrazivanja, e) orijentacijski kalendar radova, f) sastav ekipe istrazivanja, g) financijska i druga sredstva potrebna za istrazivanje, h) projekcija rezultata i koristi koje se mogu ocekivati od realiziranog istrazivanja. Idejni projekt, dakle, ima za cilj osigurati sredstva za konkretno istrazivanje. Pri tome je, dakako, vazno da se u njegovoj izradi vodi racuna i o strukturi koju svaki idejni projekt mora zadovoljavati (vidjeti Kniewald, 1993., 114.-115.).

3.4.2. Izvedbeni projekt istrazivanja Izvedbeni se projekt moze ozbiljiti jedino u slucaju da je idejni projekt naisao na adekvatnu drustvenu potporu. Po pristupu, kojeg razvijamo, izvedbenim projektom istrazivanja se utvrduju

107


uvjeti istrazivanja koji omogucuju provjeravanje postavljenih hipoteza. Drugim rijecima, njime se odlucuje o najbitnijim detaljima istrazivanja. Iako je njegova struktura gotovo identicna strukturi idejnog projekta, izvjesno je da su u njemu pitanja realizacije razradena do najsitnijih detalja. Medu tim pitanjima treba, izmedu ostalog, apostrofirati i slijedece:

1. koje tehnike ce se koristiti u prikupljanju podataka potrebnih za istrazivanje, 2. tko maze dati najbolje podatke koji istrazivaca zanimaju, 3. da li istrazivanje primijeniti nad cijelom populacijom iii nad odredenim uzorkom, 4. ako je opredjeljenje za uzorak, kakav uzorak izabrati, 5. kada, gdje i u kojim uvjetima prikupiti podatke koji istrazivaca zanimaju, 6. ako je opredjeljenje za uzorak, postoje li mogucnosti eventualnih generalizacija na temelju dobivenih rezultata, 7. koje ce se tehnike abrade podataka upotrijebiti, a ako je izbor na statistickim tehnikama, identificirati sve faze statisticke abrade, 8. precizirati sastav ekipe koja provodi istrazivanje, razdiobu duznosti unutar nje, principe rada koje slijedi itd., 9. odrediti detaljan kalendar pojedinih radova, te 10. utvrditi predracun predvidivih troskova istrazivanja. Ovisno od opredjeljenja, s obzirom na navedene, ali i neke druge detalje, maze se govoriti o razliCitim tipovima izvedbenog projekta istrazivanja. 29 U kontekstu ove analize postoji potreba identifikacije dva temeljna tipa projekta istrazivanja: a) deskriptivni (opisni) projekt istrazivanja. Znakovito je za njega da omogucuje opCi uvid u neko obiljezje iii, u najboljem slucaju, klasifikaciju navedenog obiljezja, bez ikakvih pretenzija da se upusta u njegovo objasnjenje. Uz to, ovim se projektom istrazivanja treba odluCiti i o jos nekim detaljima istrazivanja, kao sto su: - tko nam maze dati najadekvatnije podatke o predmetu kojeg istrazujemo, - na koji naCin te podatke treba prikupiti. Drugim rijecima, hocemo lise u prikupljanju podataka posluziti promatranjem, 29

M. VujeviC nabraja sukcesivni nacrt istraZivanja, proSireni sukcesivni nacrt istraZivanja, komparativni nacrt istraZivanja, kontrolni eksperimentalni nacrt, transverzalni nacrt istraZivanja, te longitudinalni nacrt istraZivanja. (vidjeti o

tome, Vujevic, 1990., 88.-90.)

108

Poglavlje 3·

anketom, intervjuom, analizom sadrzaja iii nekom drugom tehnikom. - gdje zeljene podatke treba prikupiti. Treba li to ciniti na radnom mjestu, u mjestu stanovanja, na nekom drugom odredistu, - kada potrebne podatke treba prikupljati. Treba li to ciniti tijekom radnog vremena, nakon njega, u neko drugo vrijeme itd. b) kauzalni (uzrocni) projekt istrazivanja. On sebi, u nacelu, postavlja zadatak ispitivanja uzrocno-posljedicnih odnosa u predmetu istrazivanja. Drugim rijecima, on ukljucuje i objasnjenje, iii tumacenje, nekog obiljezja, pojave iii procesa. Stoga je ovaj projekt istrazivanja znatno siri od deskriptivnog. Zapravo, on u sebe ukljucuje deskriptivni projekt istrazivanja. Ali, on, uz to, mora zadovoljiti i niz dodatnih kriterija. Primjerice, uz eksperimentalnu grupu on, u procesu istrazivanja, mora osigurati i kontrolnu grupu, a mora zadovoljiti i niz logickih pravila. Apostrofirati treba, prije svega, pravilo slaganja, pravilo razlike, pravilo ostatka i pravilo popratnih promjena.

PRIKUPLJA.NJE I OBRA.DA. PODA.TA.KA. Fazom prikupljanja podataka znanstveno istrazivanje dospijeva u podrucje objektivne stvarnosti, u kojoj treba provjeriti ispravnost teorijskih postulata. Tehnike prikupljanja podataka, utvrdene projektom istrazivanja, a koje mogu osigurati osluskivanje dijelova stvarnosti o kojima se misli, detaljno se razraduju. Tek takva razrada omogucuje planiranje i provodenje terenskog dijela istrazivanja, nuznog za dobivanje trazenih podataka. Prikupljanje podataka podrazumijeva i jos dvije veoma znacajne radnje: a) sreaivanje podataka koji su na terenu skupljeni. To je, zapravo, i pretpostavka da se dode do informacije o kvaliteti prikupljenog materijala, te b) statisticku obradu prikupljenih i sredenih podataka. Ona je, svakako, nuzan preduvjet za svako znanstveno tumacenje dobivenih podataka. Dakako, pri tome je bitno voditi racuna da se u statistickoj obradi primijene adekvatni statisticki postupci. 30 " 0 statistickoj abradi padataka, ali i postupcima abrade, vidjeti poglavlje br. 6. a statistickim tehnikama abrade empirijskih podataka

109


3.6. ZNANSTVENO TUMACENJE I INTERPRETACIJA POD A TAKA Podaci koji su prikupljeni, sredeni i statisticki obradeni, sluze kao dokazni materijal kojim se postavljena hipoteza potvrduje iii odbacuje. Zapravo, znanstveno tumacenje i interpretacija dobivenih rezultata istrazivanja obvezuju istrazivaca da vodi racuna posebice o nekim momentima: prvo, da dobivene podatke dovede u vezu s postavljenim hipotezama i ustanovi da li ih ti podaci potvrduju iii pobijaju, drugo, da dobivene podatke dovede u vezu s podacima slicnih istrazivanja, a time vrsi i njihovo testiranje, bilo da osnazi njihovu valjanost iii izrazi sumnju u njihovu vrijednost, trece, da dobivene podatke dovede u vezu s primijenjenim postupcima u istrazivanju, te cetvrto, da potvrdenu hipotezu dovede u vezu s teorijom od koje je posao u istrazivanje. Dakako, da bi uopce bilo moguce ispravno znanstveno tumacenje i interpretacija dobivenih rezultata istrazivanja, neophodno je da su ispunjene neke pretpostavke. U kontekstu ove analize naglasavamo osobito dvije: a) poznavanje podru(:ja koje se proucava, problema koji je predmet istrazivanja, te

posebice uzeg

b) poznavanje metodologije znanstvenog istrazivanja u podrucju drustvenih znanosti. U protivnom, nije nemoguce da se u interpretaciji rezultata istrazivanja pojave i odredene pogreske. One zaista mogu biti mnogobrojne i raznovrsne. No, vjerujemo kako posebnu teorijsku pozornost zasluzuju barem dvije skupine takvih pogreski: prvo, pogreske koje su vezane za prebrzu generalizaciju iii neprecizno izrazenu generalizaciju, te drugo, pogreske u vezi s dokazivanjem uzrocno-posljedicnih veza. Iz ove skupine postoji potreba posebnog naglasavanja nekih od njih. Takve su, primjerice: a) Pogreska poznata kao skok u zakljuCivanju (salutus in concludeno). Radi se o pogresci koja se javlja skoro redovito kada se neka slucajna povezanost izmedu pojava interpretira kao uzrocno-posljedicna povezanost. b) Prividna iii laina konzekventnost (fallaciae consequentis). Radi se o pogresci koja je dosta cesta, a cija se sustina

110

Poglavlje 3·

5a5toji u 5vje5nom iii ne5vje5nom opredjeljenju i5trazivaca da u analizi uzroka odredenih pojava iii proce5a 5vu analiticku pozorno5t u5mjeri prema jednom uzroku, a znacenje 5Vih o5talih zapo5tavi iii cak i potpuno i5kljuci. c) Prividna iii laina disjunktnost (fallaciae di5junctioni5). U pitanju je tip pogreske koji je vezan za interpretaciju 5lozenih uzrocno-po51jedicnih veza i proce5a. Radi prividno lakse interpretacije 5e na5toji te 5lozene veze iii oblike prikazati jedno5tavnima. Nacin da 5e to ucini je 5vodenje 5vega na oblik dileme u njenoj kla5ii':noj verziji, dakle na i5ticanje crnobijelog kontra5ta. d) ZakljuCivanje na temelju neceg sto je i samo neistinito. Ovaj je tip pogreske do5ta i':e5t, ali u pravilu i namjeran. Sustina joj je u tome da 5e, 5 ciljem da 5e dokaze hipoteza koja je prira5la 5rcu, uzima 5amo onaj dio rezultata i5trazivanja koji je u funkciji takvog cilja.

3.7. IZVJESTAJ 0 REZUlTATIMA ISTRAZIVANJA Cilj je izvjestaja, zapravo, upoznati javno5t 5 tim sto je, i na koji nacin, radeno u proce5u i5trazivanja, do kojih 5e rezultata u tom po5lu doslo, kako 5U rezultati dobiveni, obradeni i tumaceni. Izvjestaj, dakle, ima informativnu funkciju. Stoga je uputno da je pi5an razumljivim jezikom jer ne 5luzi i5trazivacu nego publici koja je u ulozi konzumenta. Doduse, i izvjestaj o rezultatima znan5tvenog i5trazivanja mora postivati odredena pravila. u principu, moze 5e govoriti 0 de5et o5novnih dijelova izvjestaja. To 5U: 1. Nas/ov, kojim 5e izrazava o5novni 5adrzaj provedenog i5trazivanja. Do bar je onaj na5lov koji je kratak, ja5an, precizan i i nventiva n. 2. Sadriaj, i':iji je o5novni 5mi5ao da citatelju dade informaciju o karakteru i5trazivanja, ali i da mu, ukoliko 5e opredijeli da ga proi':ita, olaksa 5nalazenje. 3. Uvod. Smi5ao uvoda je uvodenje i':itatelja u bit i5trazivanja, a time i izazivanje njegove radoznalo5ti da i5trazivanje pazljivo proi':ita. 4. Primijenjene metode, tehnike i opis postupka pri istraiivanju. Opi5 po5tupka mora biti detaljan, kako onaj u uzem 5mi5lu rijeci, tako i opi5 primijenjenih in5trumenata, opi5 i5pitanika

111


i nacin odreciivanja uzorka (ako je koristen uzorak), opis ispitivaca itd. 5. Rezultati i interpretacija istraiivanja. Rezultati se mogu iznijeti u razlicitim formama: tekstualno, tabelarno, graficki. Pri tome treba paziti da se iznosenje istih podataka ne ponavlja kroz raziicite forme. Interpretacija se po svojoj naravi razlikuje od rezultata istrazivanja. Naime, rezultati istrazivanja obicno znace kvantificiranu prezentaciju. Interpretacija, meciutim, znaci uvijek tekstualnu prezentaciju istih nalaza, ona je prijelaz s Cinjenica na razmisljanje. 6. Zak/jucak. Radi se o zavrsnom dijelu izvjestaja u kojem se u skracenoj formi iznosi hipoteza, te podaci koji je potvrciuju iii odbacuju. Dakako, u ovom se dijelu maze apostrofirati i potreba novog istrazivanja kao jedan od rezultata koje je polucilo provedeno istrazivanje. 7. Sazetak, koji se, pored jezika kojim je pisano istrazivanje, pise u pravilu i na jednom od svjetskih jezika, a kojim se omogucuje znanstvenoj Citalackoj publici u svijetu da se upozna s rezultatima provedenog istrazivanja. 8. Popis literature (bibliografija), kojom se daje pregled koristene literature tijekom istrazivanja. Ona se maze dati na dva nacina: abecednim navocienjem autora iii klasifikacijom literature prema odrecienim kriterijima (osnovna, pomocna, izvorna, udzbenici itd.) 9. Indeks (kazalo) pojmova i imena, koji omogucuje brzo pronalazenje u tekstu odreciene misli, podatka, pojedinosti iii imena. Uz ave dijelove, izvjestaj o provedenom istrazivanju moze sadrzavati i jos neke dijelove. U prednjem dijelu rada, izmeciu naslova i predgovora, mogu se naci:

1. Mota, koji je, u nacelu, neka izreka iii citat iz nekog djela, a kojim autor hoce izreCi odrecienu poruku u vezi s izvrsenim istrazivanjem, 2. Posveta, kojom se autor zeii posebno nekome zahvaiiti na inspiraciji, pomoci, potpori iii razumijevanju tijekom provocienja istrazivanja, 3. Predgovor, koji se uvijek tice provedenog istrazivanja, a u kojem autor iznosi razloge zbog kojih se odluCio na odrecieno istrazivanje. U predgovoru autor eksplicitno iii implicitno navodi kame je istrazivanje namijenjeno, a markira i teskoce na koje je tijekom istrazivanja naisao. Predgovor, da bi bio dobar, moraju karakterizirati i kratkoca i opcenitost.

112

Poglavlje 3·

4. Prilozi, koji obuhvacaju materijale koji Citatelju nisu nuzni pri citanju izvjestaja, ali su mu potrebni u slucaju da u izvjestaj i kontrolu rezultata zeli detaljnije uci - primjerice, prijepisi vaznijih a teze dostupnih dokumenata, tabele i grafikoni koji nisu neophodni u samom tekstu, opisi statistickih postupaka koji su primijenjeni u istrazivanju itd. Dijelovima izvjestaja znanstvenog istrazivanja detaljnije se kanimo vratiti u okviru posebnog poglavlja ove knjige 31 •

31

Detaljnije pogledati poglavlje 7.1. Dijelovi znanstvenog djela

113

METODE ZNANSTVENOG ISTRAZtVANJA

• Kfasifikacija metoda znanstvenog istrazivanja ......... . • Metpde indukcije. tdedukcije .............................. .. • Metode analize i sinteze ..................................... . • Metoda dokazivanja i opovrgavanja ...................... . • Metoda klasifikacije ............................................ . ·. • Metoda komparacije .......................................... .. M~todla

modeliranja ............................................ .


4. METODE ZNANSTVENOG ISTRAZIVANJA

4.1. KlASIFIKACIJA METODA ZNANSTVENOG ISTRAZIVANJA Pitanje klasifikacije metoda znanstvenog istrazivanja je takoder jedno od pitanja kod kojih se mogu identificirati znacajne razlike u teorijskom pristupu razlicitih autora. Bez detaljnijeg ulazenja u razloge, na dio tih razlika zelimo ukazati i u ovoj analizi. Bitno je, pri tome, da se u klasifikaciji metoda znanstvenog istrazivanja najcesce slijedi logika dihotomijskog pristupa. U ovom pregledu apostrofiramo nekoliko dihotomijskih klasifikacija: a) Podjela svih metoda znanstvenog istrazivanja na opce i posebne. Problematizirajuci pojam metode, Bogdan Sesic, primjerice, povlaCi dosta ostru crtu izmedu dva temeljna tipa znanstvenih metoda. Na jednu stranu svrstava opce- kakve su statisticka, analiticko-deduktivna, te metoda modeliranja - a na drugu takozvane posebne, medu kojima apostrofira analiticko-sinteticku, metode apstrakcije i konkretizacije, metode generalizacije i specijalizacije, metode klasifikacije, te metode indukcije i dedukcije. 32 b) Podjela na metode znanstvenog istraiivanja (heuristicke metode) i metode znanstvenog sistematiziranja. SlijedeCi takvu podjelu, Serafim Hrkac u prve, dakle heuristicke, metode ubraja analizu, sintezu, zapazanje, eksperimentiranje, indukciju, dedukciju, analogiju i hipotezu, a u metode znanstvenog sistematiziranja definiciju, dokaz i diviziju iii klasifikaciju.

32

0n, dodu5e 1 govori i o opC:im metodama druStvenih znanosti, istiCuCi osobito neko!iko njih: pozitivistiC.ke metode 1 metodu razumijevanja, komparativnu metodu, metodu idea!nih tipova, metodoloSki strukturalizam i funkciona!izam, te dijalekticke metode (vidjeti Sesic, 1974.).

116

Poglavlje 4-

c) Razlikovanjeizmeau tehnickih i logickih metoda znanstvenog istrazivanja. Opredjeljenje na ovaj tip razlikovanja 33 polazi od toga da pod tehnickim metodama treba podrazumijevati metode kojima se osiguravaju optimalni uvjeti za dolazenje do upotrebljivih znanstvenih podataka, da su one po svom znacenju pomocne i da variraju od jedne do druge znanosti, a pod pojmom logicke metode treba podrazumijevati metode kojima se utvrauju uvjeti koji su neophodni za dolazenje do znanstvene istine, zbog cega one cine i osnovni predmet metodologije. Podjela, zasnovana na ovoj dihotomiji, u tehnicke metode ubraja promatranje, eksperimentiranje, tocno brojenje i mjerenje, a u logicke sve ono sto se tice znanstvene obrade podataka, izvoaenja zakljucaka i graaenja teorija i sustava. Mladen Zvonarevic, d) Ostale dihotomijske podjele. cetiri tipa dihotomijskih raspravljajuci o tome, navodi podjela: I. Podjela na teorijske i empirijske metode, koja oznacava i dvije osnovne operacije ljudskog misljenja, teorijsku, koja se temelji ponajvise na dedukciji, i empirijsku, koja svoju snagu crpi iz indukcije. II. Podjela na empirijsko-analiticke i historijskokomparativne, pri cemu se pod prvima podrazumijevaju sve one koje su usmjerene na analizu prikupljenih podataka, a pod drugima metode cija je osnovna zadaca mogucnost pruzanja odreaene sinteze i generalizacije za cjelovito znanstveno misljenje. III. Razlikovanje izmeau faktografskih i analitickih metoda koje se temelji na tome je li jedna metoda usmjerena na prikupljanju podataka i cinjenica iii na njihovu analizu. IV. Razlikovanje izmeau metoda i postupaka, a ponekad se u to razlikovanje ubacuje i treCi element, tzv. tehnike (vidjeti u Zvonarevic, 1989., 47.-48.). U uvodnom dijelu knjige, u raspravi o pojmu znanstvene metode, smo napravili razliku izmeau znanstvene metode u najsirem znacenju rijeCi, apostrofirajuci i njena cetiri bitna sastavna dijela, i metoda znanstvenog istrazivanja, odnosno metode u uzem znacenju rijeci, koja je predmet ovog dijela rasprave.

33

Slijedi ga se u Enciklopediji Leksikografskog zavoda, sv.l-6, JLZ, Zagreb, MCMLXVI - MCMLXIX.

117


PolazeCi od navedenih naznaka skloni smo razlikovanju opcih i posebnih metoda znanstvenog istraZivanja. Pri tome, pod opCim metodama znanstvenog istrazivanja podrazumijevamo metode koje su opceprimjenjive, dakle opcevrijedece u svim znanostima. Takve su, pnm]ence, metode analize, sinteze, apstrakcije, konkretizacije, generalizacije, specijalizacije, indukcije, dedukcije, klasifikacije, komparacije, deskripcije, metoda idealnih tipova, metoda modeliranja, historijska metoda, geneticka metoda itd. Za razliku od njih, pod posebnim se metodama podrazumijevaju metode specificne samo za odredene znanosti. U tom se smislu moze govoriti o metodama ekonomskih znanosti, socioloskim metodama, metodama pravnih znanosti, psiholoskim metodama itd. U dijelu analize koji slijedi smo se opredijelili za detaljniju eksplikaciju najznacajnijih opCih metoda znanstvenog istrazivanja, koje se koriste u podrucju drustvenih znanosti. 34

4.2. OPCE ZNANSTVENE METODE 4.2.1. Metode indukcije i dedukcije 4.2.1.1. Metoda indukcije

Indukcija se moze shvatiti na dva nacina: kao nacin misljenja i zakljuCivanja, alii kao znanstvena metoda. Radi se o dva pojma koji su medusobno isprepleteni zbog cega ih neki i identificiraju. U tome, medutim, nisu u pravu. Zbog cega? Iz jednostavnog razloga jer kao nacin misljenja i zakljuCivanja indukcija podrazumijeva zakljuCivanje od pojedinacnog i posebnog na opce. Radi se, dakle, o zakljuCivanju koje se temelji na promatranju pojedinacnog iii posebnog, na temelju kojeg se izricu opci sudovi, zakoni itd. No, slucajno induktivno zakljucivanje ne znaCi i primjenu metode indukcije kao znanstvene metode dolazenja do novih znanja o prirodi i drustvu. Naprotiv, metoda indukcije uopce nije nuzni pratilac indukcije kao nacina misljenja i zakljuCivanja.

34

Premajednoj podjeli, u podruCje druStvenih znanosti se ubrajaju antropo!ogija, ekonomske znanosti, pravne znanosti, po!itologija, organizacijske znanosti, sociologija, obrazovanje {pedagogija i defektologija), socijalna geograAja, kineziologija, informacijske, interdisciplinarne druStvene znanosti, te ostalo (vidjeti Zugaj, 1997., 18.).

118

Poglavlje 4.

Ali, ista pravilnost ne vrijedi i u obrnutom slucaju. Naprotiv, metoda indukcije je nuzno sistematska i dosljedna primjena induktivnog nacina misljenja i zakljucivanja s ciljem dokazivanja iii otkrivanja istine. Njome se zakljucuje iz "pojedinacnog na opcenito, tj. iz ui':inaka na uzroke, iz cinjenica na zakone, iz posljedica na principe" (Hrkac, 1999., 28.). Navedena definicija znaci da se opd sud, zakon iii princip moze izvesti iz pojedinacnog iii vise pojedinacnih slucajeva. Mogucnost velike sarolikosti, kada je u pitanju broj slucajeva koji se koriste u funkciji teorijskog generaliziranja, koja proizlazi iz prethodne definicije, znai':i i razlicitu vrijednost, odnosno osnovanost zakljucaka, utemeljenih na induktivnom nacinu zakljui':ivanja. U kontekstu ove analize apostrofiramo i':etiri najbitnija cinitelja, od kojih ovisi vrijednost i osnovanost induktivnog zakljui':ivanja. 1. S povecanjem broja istrazenih slucajeva i povecanjem broja njihove raznovrsnosti raste i vrijednost induktivnog zakljui':ivanja. Zakljucivanje na temelju promatranja nekoliko slucajeva je, u pravilu, manje pouzdano od onog koje je utemeljeno na promatranju velikog broja Cinjenica i slui':ajeva. 2. Induktivni zakljucak, bez obzira na kolikom broju pojedinacnih slucajeva se zasniva, osim ako je plod promatranja svih slucajeva, nikada ne moze biti i potpuno pouzdan. On je, naprotiv, uvijek samo manje iii vise vjerojatan. 3. Bez obzira nato koliko je veliki broj pozitivnih slucajeva, samo jedan negativan slucaj ponistava istinitost univerzalnog istinitog zakljui':ka. 4. U induktivnom zakljui':ivanju zakljui':ak je osnovaniji i sigurniji ukoliko se koristene cinjenice ticu bitnijih svojstava predmeta koji je predmet izucavanja, ukoliko su one, dakle, reprezentativnije za odredenu pojavu. Srednje mjesecne temperature za odredeno doba godine, koje se zabiljeze u nekoliko uzastopnih godina, su reprezentativna Cinjenica za teorijsko generaliziranje o srednjim mjesecnim temperaturama u tom dobu godine od bilo kakvog temperaturnog ekscesa, zabiljezenog samo jedne godine. U slucaju koristenja Cinjenica koje oslikavaju bitnija svojstva predmeta spoznavanja se generalni, ali i nesumnjivo tocni sudovi, principi i zakonitosti mogu izreci i na temelju svega nekoliko slui':ajeva. Primjerice, na temelju promatranja strukture kraljeznice samo jednog covjeka moze se izreCi opCi i teorijski siguran sud o strukturi kraljeznice kod i':ovjeka uopce.

119


4.2.1.1.1. Vrste indukcije Ovisno o tome kakav je odnos broja promatranih i ukupnog broja slucajeva koji su predmet istrazivanja, indukcija se moze pojaviti u razlicitim oblicima. U ovom pregledu se zadovoljavamo predstavljanjem samo najznacajnijih.

1. Potpuna indukcija. U pitanju je zakljuCivanje koje nastaje kao rezultat potpunog nabrajanja svih pojedinacnih slucajeva pojave koja je predmet istrazivanja. Zakljucci, koji nastaju primjenom potpune indukcije, su potpuno istiniti. Ne postoji, dakle, ni najmanja mogucnost njihove neistinitosti iz prostog razloga jer su u zakljuCivanje ukljuceni svi slucajevi analizirane pojave. Medutim, ovakav se tip indukcije u praksi veoma rijetko koristi. Zapravo, njeno koristenje je prakticno moguce samo kod onih predmeta istrazivanja koji su sastavljeni od relativno malog broja clanova. Kod svih drugih, koje karakterizira veliki broj clanova, potpuna indukcija je neopravdana i ne prakticira se. 2. Nepotpuna indukcija je indukcija koja zakljucke stvara na osnovu odredenog, manjeg iii veceg, ali u svakom slucaju ogranicenog, broja pojedinacnih slucajeva odredene pojave. U stvarnosti se svako zakljucivanje o masovnim pojavama temelji na nepotpunoj indukciji. BuduCi ona ne obuhvaca sve slucajeve odredene pojave, to je i zakljucak, koji nastaje temeljem nje, uvijek samo manje iii vise vjerojatan, a nikada i potpuno istinit. To, dakako, ne znaci i da se zakljucci, nastali temeljem nje, ne mogu smatrati relativno opcenitim i pouzdanim. Naprotiv. No, i nepotpuna se indukcija moze pojaviti u razliCitim oblicima. Takvi su, primjerice: a) Neposredna nepotpuna indukcija u kojoj se relativno opCi i vjerojatan zakljucak o pojavi formira na temelju izvjesnog broja primjeraka. Pose ban oblikovakve indukcijeje i statisticka indukcija, dakle indukcija u kojoj se koristi statistika, a koja se dosta cesto koristi kao osnova znanstvenog zakljuCivanja u drustvenim znanostima. b) Tipicna iii prediktivna indukcija, koja nije nista drugo nego zakljucivanje od jednog, poznatog broja slucajeva na drugi, nepoznati broj slucajeva neke pojave, iii od jednog dijela populacije na drugi dio te iste populacije. To, drugim rijeCima, znaci da je ona kao metoda podesna za razliCite tipove predvidanja. Na temelju srednje vrijednosti padalina

120

Poglavlje 4.

u listopadu u nekoliko zadnjih godina ste u mogucnosti predvidjeti da ce priblizno ista kolicina padalina biti i u prvom slijedecem listopadu. IIi, na temelju stavova jednog dijela populacije do dvadeset godina o odreaenoj drustvenoj pojavi ste u mogucnosti predvidjeti i stavove dijela te iste populacije u drugom dijelu zemlje, kraja, grada i slicno c) Analoska indukcija. Samo joj ime upucuje na to da se zakljucci u njoj izvode po analogiji, dakle sjednog pojedinacnog slucaja na drugi pojedinacni slucaj, iii s grupe slucajeva na drugu grupu slucajeva. 4.2.1.2. Metoda dedukcije Po svojoj biti metoda dedukcijeje suprotna metodi indukcije. Ona se, drugim rijecima, temelji na suprotnom, dakle deduktivnom, nacinu misljenja i uvijek predstavlja spoznavanje posebnog i pojedinacnog na temelju znanja o opcim svojstvima. Kod njeje, zapravo, postupak zakljucivanja obrnut: iz opcenitog na pojedinacno, tj. iz principa na posljedice, iz uzroka na uCinke, iz zakona na cinjenice. Polazna tocka kod dedukcije je "opca istina, zakon iii princip, pa iz njih izvodimo partikularne istine. Primjer: Treba ljubiti dobra. Krepost je dobra. Dakle, krepost treba ljubiti" (Hrkac, 1999., 28.). Ako je to tako, a jeste, to onda podrazumijeva i jedan dodatak. Mogucnost koristenja deduktivnog nacina misljenja i metode dedukcije pretpostavlja posjedovanje opCih znanja, koja omogucuju poznavanje opcih stavova i nacela, zahvaljujuci kojima je moguce razlucivati opce od posebnog i pojedinacnog. Promislja li se dalje ovom logikom, izvjesno je da su podrucje primjene ove metode prije svega logicko-matematicke znanosti, dakle znanosti kojima temelj cini matematika. Takva su podrucja geometrije, teorijske fizike, ali i neka druga koja bi bez dedukcije bila nemoguca. Ali, izvjesno je da dedukcija, i kao naCin misljenja i kao metoda, svoj trijumf dozivljava prije svega u kibernetici. 4.2.1.3. Povezanost i razlike izmedu indukcije i dedukcije kao metoda i nacina zakljucivanja I indukcija i dedukcija u sredistu svoga interesa imaju odnos izmeau pojedinacnog, posebnog i opceg. To su im zajednicki elementi bez kojih ne bi mogle egzistirati ni jedna ni druga. Razlika je tek u smjeru djelovanja. Dedukcija ide od opceg prema posebnom i pojedinacnom, a indukcija od pojedinacnog i posebnog prema

121


opcem. Ali, vezu, pa i svojevrsno jedinstvo izmeau pojedinacnog, posebnog i opceg uspostavljaju i izgraauju i jedna i druga. Dakako, meau njima se mogu identificirati i bitne razlike. U kontekstu ove analize apostrofirati treba barem nekoliko od njih: 1. Promatraju li se indukcija i dedukcija kao zasebni procesi znanstvene spoznaje izvjesno je da se indukcija moze oznaciti kao pocetni, a dedukcija kao zavrsni proces u znanstvenoj spoznaji. Razlog tome je dosta jednostavan. Naprosto, svaka spoznaja zapoCinje spoznajom pojedinacnog iii posebnog, a zavrsava se deduktivnom spoznajom pojedinacnog iii posebnog na temelju opceg. 2. Razlike izmeau ove dvije metode se ticu i njihova predmeta i njihovih ciljeva. Predmet i cilj indukcije je uvijek spoznaja opcenitijeg na temelju znanja o pojedinacnom i posebnom. Razlike se mogu pojaviti samo u razini opcenitosti nove spoznaje. Izvjesno je, meautim, da je ona uvijek iznad razine opcenitosti znanja o pojedinacnom iii posebnom, kojima se raspolaze i s kojima se ulazi u proces otkrivanja novih znanstvenih spoznaja. Predmet i cilj dedukcije je, meautim, potpuno suprotan ovome. On je uvijek usmjeren prema spoznaji posebnog i pojedinacnog na temelju znanja opceg. Drugim rijeCima, razina opcenitosti nove spoznaje je uvijek ispod razine znanja opceg od koje se u proces otkrivanja novih spoznaja ulazi. 3. Na koncu, a to proizlazi i iz prethodnog, razlike meau ovim dvjema metodama su u vezi i sa razlikama u smjeru misaonog procesa. Drugim rijecima, misaoni proces kod njih je potpuno suprotan. Kod indukcije se on krece od pojedinacnog ka opcem, a kod dedukcije od opceg prema pojedinacnom.

4.2.2. Metode analize i sinteze 4.2.2.1. Metoda analize

Nesporno je da su predmeti ljudskih spoznaja, nekada vise a nekada manje kompleksni. Sastavljeni su iz veceg broja dijelova koji su meausobno povezani i isprepleteni. Na njih utjece veliki broj raznovrsnih cinitelja. Na koncu, predmeti ljudske spoznaje se nalaze i u veoma raznovrsnim vezama s drugim predmetima objektivne stvarnosti. Sve to metodu analize Cini nezaobilaznom u procesu njihova spoznavanja, osobito ako su u pitanju predmeti znanstvene spoznaje u podruCju drustvenih znanosti. Do spoznaja o njima je nemoguce doci bez uocavanja njihovih dijelova, strana, aspekata, meausobnih odnosa.

122

Poglavlje 4·

Postavlja se pitanje: kako odrediti, odnosno definirati, analizu kao metodu znanstvene spoznaje? Izvjesno je da se u literaturi moze susresti veliki broj meausobno razlicitih definicija. Primjerice, analiza je: 1. napredovanje od slozenoga prema jednostavnome, 2. proces rasclanjivanja pojmova, 3. rastavljanje slozenoga, odnosno neke cjeline na elemente, sastavne dijelove, 4. postupak pri kojem se putem razlaganja, razdvajanja itd. djelatnost subjekta postupno razvija od neke kompleksne cjeline, kao polazne tocke istrazivanja, k pronalazenju i utvraivanju elemenata, sadrZaja, cinitelja danog objekta i odnosa tih cinitelja u njemu. Najprikladnijim nam se, dakako, Cini odreaenje analize kao misaonog teorijskog i prakticnog rastavljanja svakog sloienog predmeta spoznaje na njegove Cinitelje iii sastavne dijelove, momente i aspekte, rastavljanja opceg na posebne momente, te rastavljanja cjeline na dijelove (Sesic, 1974.). Za bile koju, meautim, od navedenih definicija se opredijelili, sve one upucuju na zakljucak kako je analizi svojstvena usmjerenost prema unutra radi otkrivanja prirode stvari i pojava. Cilj joj je, dakle, traganje za odgovorima na pitanja tipa - od cega su sastavljene, kakva im je struktura i sastavni dijelovi, kako se ti dijelovi i skupovi jedinica integriraju u cjelovit sistem, sto je to sto ih drZi na okupu, koji od elemenata iii dijelova je u cjelini, sistemu, dominantan itd. Sve to, dakako, ne znaCi i kako analiza nuzno mora doprijeti do najmanje jedinice strukture. Naprotiv. Ona se, u principu, orijentira na ono sto je najbliza, a ne i posljednja jedinica odreaene strukture. No, ponekada moze iCi i dalje od toga, na nize, manje dijelove strukture. Dekle ce se njome iCi ovisi o svakom konkretnom slucaju, o interesu istrazivaca, ali i svrsi zbog koje se analiza vrsi. s druge strane, rasclanjivanje na sastavne dijelove nije i krajnji domet analize. Dapace. Krajnji cilj analizeje, zapravo, objasnjavanje cijelog sustava. No, rastavljanje cjeline na njezine sastavne dijelove je zato najprivlacniji dio, i oblik dakako, analize. Razlozi tome su visestruki. Jedan od njih svakako je vezan i za cinjenicu da je rastavljanje cjeline na sastavne dijelove i prvi korak u prodiranju u bit necega, u pokusaju da se zaviri ispod povrsine stvari. Doduse, sastavni dijelovi cjeline mogu, u svakom pojedinacnom slucaju, imati veliki broj pojavnih oblika. Njih, drugim rijecima, ne treba dozivljavati kao Cisto fizikalne modele. Analiza, naprotiv, ukljucuje i akcije, procese. Istodobno, relativno je i sto podrazumijevati pod

123


cjelinom. I shvacanje cjeline je, dakle, stvar istrazivaceva polazista u njegovu misljenju. Sve naprijed, u vezi sa sustinom analize, apostrofirano upucuje na zakljucak da sve analize nisu iste. Drugim rijecima, medu njima se maze identificirati, manja iii veca razlika. Sukladno tome se maze govoriti i o razlicitim vrstama analize, pa i o njihovoj klasifikaciji prema razliC:itim kriterijima. U kontekstu ave analize apostrofiramo razlikovanje analiza prema nekoliko najznacajnijih kriterija klasifikacije.

1. Prema gnoseoloskoj funkciji se maze praviti razlika izmedu deskriptivne i eksplikativne analize. a) Deskriptivna analiza, koju neki nazivaju i formalnom, se zadovoljava opisivanjem elemenata neke cjeline. Osnovna joj je slabost u cinjenici da se ana zaustavlja na mehanickom opisu, da dio i cjelinu shvaca kao potpuno izolirane kategorije izmedu kojih nema nikakvih veza i odnosa. Zbog takvog pristupa ana mora biti jednostrana, ogranicena, povrsna, staticna i, na koncu, vise iii manje pogresna, osobito ukoliko su predmet analize slozeni predmeti i pojave. b) Eksplikativna analiza ide korak dalje pokusavajuCi cjelinu objasniti preko njenih dijelova, te objasnjavajuci relacije ovisnosti medu dijelovima cjeline. 2. Prema kriteriju sloienosti se maze praviti razlika izmedu elementarne, kauzalne i funkcionalne analize. a) Elementarna analiza se takoder zadrzava na osnovnim spoznajama. Ona se zadovoljava traganjem za elementima cjeline. Ambicije joj, dakle, ne idu i u traganje za kompleksnijim odnosima medu dijelovima, ali ni u traganje za mjestom i ulogom pojedinog elementa u cjelini. b) Kauzalna analiza, medutim ide korak dalje. Nju zanimaju uzrocno-posljedicne veze izmedu dijelova unutar odredene pojave iii predmeta spoznaje. Drugim rijecima, njena je ambicija uvijek utvrditi dio cjeline koji funkcionira kao uzrok, ali i onaj koji se javlja kao posljedica. Ta je znacajka Cini i najslozenijim oblikom analize uopce, ali i glavnom polugom na putu do znanstvene spoznaje. c) Funkcionalna analiza je takoder kompleksniji oblik analize. Njome se ispituju medusobni odnosi i ovisnost dijelova odredene pojave, ali i funkcije pojedinih elemenata iii dijelova istrazivane pojave. Ovisno o tome koji tip funkcija,

124

Poglavlje 4-

odnosa i ovisnosti se ispituje funkcionalna se analiza moze pojaviti u razlicitim oblicima - kao staticka iii dinamicka, kao kvantitativna iii kvalitativna itd. Uostalom, i kauzalna je analiza samo oblik manifestacije funkcionalne analize. 3. Prema predmetu i cilju analize razlikuju se strukturalna, komparativna i geneticka analiza. 35 a) Strukturalnom se analizom utvrduje struktura pojave, predmeta iii dogadaja. To, drugim rijecima, znaci da je ona potrebnija ukoliko je konkretna struktura kompleksnija. b) Komparativna analiza ulazi u usporedbu svojstava, strukture i zakonitosti dviju iii vise pojava otkrivajuCi tako njihove strukturalne, funkcionalne iii druge jednakosti, slicnosti iii razlicitosti. c) Geneticka analiza nastoji istrazivati razvoj odredene pojave iii predmeta istrazivanja i to na nacin da u njoj otkriva sve promjene, njen postanak i prestanak. 4. Prema znanstvenom podrucju mogu se razlikovati ekonomske, socioloske, psiholoske, povijesne, matematicke i druge analize.

4.2.2.2. Metoda sinteze Metoda sinteze je drugi clan iz ovog metodoloskog para. Po svome znacenjuje, zapravo, metoda sa sasvim drugacijom sustinom. Stvarnost i pojave u njoj ova metoda objasnjava logikom spajanja, objedinjavanja jednostavnijih predmeta i pojava u slozene i slozenih u jos slozenije. No, i u nastojanju da se nju definira postoje razliCiti pristupi. Za jedne je ona proces uopcavanja u kojem nastaju sve apstraktniji pojmovi u usporedbi s prethodnima. Za drugeje naprosto povezivanje analizom dobivenih elemenata. Treci u njoj vide proces spajanja dijelova i elemenata u cjelinu. Svaka od ovih definicija moze zadovoljiti osnovne teorijske zahtjeve dobre definicije. I metoda sinteze se moze klasificirati prema kriterijima koji vaze za metodu analize. Dakle: 1. prema gnoseoloskoj funkciji treba praviti razliku izmedu deskriptivne i eksplikativne sinteze, 35

Bogdan SeSiC prema predmetu i cilju istraZivanja razlikuje: Analizu sadrZaja, strukturalnu, funkcionalnu, kauzalnu, komparativnu i genetiCku analizu (vidjeti Sesic, 1974., 70.).

125


2. prema cilju se razlikuju genetii':ka i strukturalna sinteza, 3. prema sloienosti postoji elementarna, kauzalna i funkcionalna sinteza, 4. prema karakteru djelatnosti sinteza se moze pojaviti kao reproduktivna i produktivna. Razlika je u tome sto se reproduktivna sinteza zadovoljava pukim sakupljanjem i spajanjem dijelova utvrdenih analizom, dok produktivna sinteza ide korak dalje. Ona za rezultat ima neki nevi objekt, pojavu, kvalitetu. 5. prema znanstvenom podrucju se takoder moze praviti razlika izmedu socioloske, ekonomske, povijesne i drugih sinteza.

4.2.2.3. Slicnosti i razlike izmedu analize i sinteze Medu analizom i sintezom se mogu identificirati znai':ajne razlike, pa i suprotnosti. Apostrofiramo najznai':ajnije: a) Analiza je pocetni a sinteza zavrsni proces spoznaje odredenih pojava. Cilj pocetnog procesa spoznaje je spoznaja i':initelja, dijelova, strana slozenih pojava. Cilj sinteze je sastavljanje tih dijelova i i':initelja u cjelinu. b) Po kretanju misljenja u njima analiza i sinteza su metodski suprotni procesi. Nairne, kod analize se misljenje krece od cjeline prema dijelovima, a kod sinteze upravo suprotno. c) Suprotnost izmedu analize i sinteze se manifestira i u onome sto se njima otkriva. Analizom se, naime, otkrivaju raznovrsnost i dijelovi, a sintezom jedinstvo i cjelina pojave. Ali, analiza i sinteza imaju i niz zajednii':kih odlika. Zajednii':ki su im, medu inim: a) predmet istraiivanja,

b) konacni cilj istraiivanja,

c) meausobno se pretpostavljaju iz jednostavnog razloga jer se cjelina moze razumjeti jedino razumijevanjem dijelova, ali i dijelovi se mogu shvatiti same kao dijelovi cjeline.

126

Pog!avtje 4.

4.2.3. Metoda dokazivanja i opovrgavanja Dokazivanje se moze definirati kao "izvodenje istinitosti jednog stava na osnovu istinitosti nekog drugog iii druQih stavova za koje se zna da suistiniti iii barem vjerojatno istiniti" (Sesic, 1974., 261.). Definira li ga se na taj nacin onda je jasno da su u dokazivanju inkorporirane sve posebne metode i procesi spoznaje analiza i sinteza, indukcija i dedukcija, generalizacija i specijalizacija, apstrakcija i konkretizacija itd. Prihvati li se, s druge strane, apostrofirana definicija, iz nje proizlaze i bitni elementi od kojih je sastavljeno dokazivanje, a to su: 1. Teza, stav kojeg treba dokazati, za kojeg se pretpostavlja da je istinit, i za dokazivanje kojeg se koriste razliCiti argumenti iii razlozi.

2. Argumenti (razlozi), odnosno cinjenice, stavovi, sudovi pomocu kojih se teza dokazuje, te 3. Demonstracija dokaza odnosno uspostavljanja logicke veze izmedu teze i argumenata. Demonstracija je, drugim rijecima, misaono izlaganje argumentacije. Moguce je, dakako, govoriti o razlicitim vrstama dokaza. Moguce je, medu inim, praviti razliku izmedu: 1. Induktivnog i deduktivnog dokaza. Induktivni dokaz je onaj koji slijedi induktivni oblik zakljucivanja, dokaz, dakle, kod kojeg se navode odredeni posebni stavovi kao argumenti koji sluze kao dokaz za unaprijed danu tezu. lnduktivan je, primjerice, slijedeci dokaz, koji se odnosi na tezu "Tvrtka 'Aiuminij' iz Mostara je napredna", a koji ima slijedecu strukturu: Aluminij ostvaruje plan proizvodnje u planiranom roku. Aluminij prosiruje proizvodnju i asortiman proizvoda. Aluminij zadriava svjetsku razinu proizvodnosti rada. Aluminij ima zadovo/jne radnike. Zakljucak: 'Tvrtka 'Aiuminij' iz Mostara je napredna" Suprotno tome, deduktivno dokazivanje slijedi deduktivni oblik zakljucivanja, kod kojeg opCi stavovi sluze kao argument za jedan poseban stav kao tezu. Deduktivan je, primjerice, slijedeci dokaz:

127


Sustavno marketinsko znanje ima samo student koji je do u detalje prouCio, razumio i usvojio sve teorije marketinga. Student X nije do u detalje proui':io, ni razumio i usvojio sve teorije marketinga. Zakljucak: Student X nema sustavno marketinsko znanje 2. Analitickog i sintetickog dokaza. Analiticki je dokaz onaj u kojem se stav teze izvodi analizom stavova argumenata. Dokazivanje ovog tipa, drugim rijecima, pociva na analizi teze, pronalazenju posljedica koje se u njoj skrivaju iii trazenju pretpostavki za tu tezu. Suprotno tome, sinteticki je onaj dokaz u kojem se teza izvodi sintezom stavova argumenata, dokaz koji se izvodi povezivanjem posebnih stavova koji idu u prilog teze unaprijed postavljene. Apostrofirani dokaz u slucaju Aluminija maze posluziti kao primjer i sintetickog dokaza.

3. Neposrednih i posrednih ( direktnih i indirektnih) dokaza. Neposredni je, pri tome, svaki dokaz kod kojeg se dokaznim postupkom neposredno iz istinitosti stavova argumenata izvodi istinitost stava teze. Cilj mu je, dakle, dokazivanje istinitosti teze. Pretpostavimo tezu: "Svi su ijudi smrtni". Neposredan dokaz ove teze izvodi se na nacin da se navodi veCi broj argumenata iz kojih neposredno proizlazi da je ona istinita. Suprotno tome, posredni je dokaz u kojem se istinitost teze dokazuje dokazom neistinitosti antiteze, u kojem se pobija suprotnost teze. Pretpostavimo opet tezu "Svi su /judi smrtni". Posredan dokaz ove teze izvodi se dokazom neistinitosti antiteze "Neki /judi nisu smrtni", teze ciju istinitost zivot svakodnevno opovrgava. Iz neistinitosti ove antiteze, medutim, proizlazi i istinitost teze. Bez obzira, medutim, o kojoj se vrsti dokaza radi, pri dokazivanju se moraju postivati i odredena pravila. Apostrofirati treba posebice slijedeca pravila dokazivanja (Sesic, 1980., 142): 1. Teze moraju imati odredeno znacenje za znanstvene spoznaje, a to imaju ako imaju osnovu u ranije utvrdenom znanju i ako predstavljaju hipotezu objasnjenja novih Cinjenica koje protivrjece starim teorijama. 2. Teze moraju biti jasno odredene i precizno formulirane jer, u protivnom, ni dokazivanje ne maze biti uspjesno. 3. Argumenti teze moraju biti jasni, precizno formulirani i znanstveno vrijedni (iii istiniti iii vjerojatni). 4. Argumenti dokaza teze moraju biti nezavisni od same teze jer, u suprotnom, ne bi ni mogli predstavljati dokaz.

128

Poglavlje 4·

5. Dokazivanje mora biti sukladno pravilima Jogickog dokazivanja, strogo Jogicki izvedeno. 6. Tijekom cijelog postupka dokazivanja teza mora ostati neizmijenjena. Opovrgavanje je metodski postupak, suprotan dokazivanju istinitosti teze. Opovrgavanjem se teza, drugim rijeCima, odbacuje, pobija. Ono je dokazivanje neistinitosti teze. I kod opovrgavanja se, dakako, moze praviti razlika izmedu neposrednog i posrednog. Neposredno opovrgavanje se sastoji u dokazivanju Jaznosti teze. Pretpostavimo, primjerice, tezu "Njemacka spada u red nerazvijenih zemalja". Ona se neposredno opovrgava na slijedeci nacin:

Njemacka je meau zemljama s najveCim bruto nacionalnim proizvodom. Njemai':ka je meau zemljama s najvisim standardom. Njemacka je meau zem/jama s najveCim brojem putovanja u druge zem/je u vrijeme godiSnjih odmora. Zakljui':ak: teza "Njemai':ka spada u red nerazvijenih zema/ja "je neistinita. Posredno (indirektno) opovrgavanje se sastoji u dokazivanju netocnosti teze posrednim putem - dokazom istinitosti antiteze iii, pak, izvodenjem pogresnih, cak apsurdnih posljedica iz teze koja se opovrgava, temeljem cega se, onda, zakljucuje i da takva teza ne moze biti istinita, da se mora odbaciti. 4.2.4. Metoda klasifikacije

Klasifikacija je, najjednostavnije kazano, podje/a iii rastavljanje jednog op{;eg na posebne pojmove koja je sistematska, dos/jedna i potpuna. Uzmimo primjer klasifikacije znanosti. Znanost se dijeli, primjerice, na prirodne i drustvene. Svaka od tih grupacija se, opet, dalje dijeli. Drustvene se znanosti mogu podijeliti na opce i posebne. Svaka od tih grupa se sastoji od pojedinacnih znanstvenih disciplina itd. Usvoji li se ovakva definicija, iz nje proizlazi i zakljucak da je klasifikacija dvostruki spoznajni proces. Ona je, s jedne strane, unutarnja klasifikacija pojava koje su predmet istrazivanja iii pak nekih svojstava tih pojava. S druge strane, medutim, klasifikacija podrazumijeva i odredivanje mjesta istrazenih pojava u okviru nekih drugih pojava iii, pak, neke vise, kompleksnije klasifikacije.

129


Usvoji lise prethodno odredenje klasifikacije, izvjesnoje daje ona osnova iii polaziste za mnoge druge aktivnosti unutar znanstvenoga istrazivanja- za sistematsko promatranje, za procjenjivanje, brojanje i mjerenje. Razlog tome treba potraziti u cinjenici da bez odredenih klasa sve te tehnike ne bi mogle imati svoje neophodno znacenje. Ponetko je, nema dvojbi, klasifikaciju sklon reducirati na stavljanje slucajeva u postojece, dobro poznate kategorije. Takav je pristup, medutim, pogresan. Klasifikacije, naime, nema bez klasa, a njihovo pravljenje je mukotrpno i zna trajati stoljeCima. Najuvjerljiviji je dokaz tome vremenski doista duga evolucija pojma klase "kemijski element", koja se moze pratiti jos od vremena stare grcke, vremena kojih sest stoljeca prije Krista. S druge strane, dosta cesto se moze naiCi i na sud da predmeti koji su nam poznati spadaju prirodno u grupe na osnovu nekih, po sebi ocevidnih znacajki, te da su te grupe nepromjenjive, da je kod njih veoma primjetna tendencija bipolarizaciji, kalupi po principu "crno i bijelo". Takvi sudovi, medutim, nisu na tragu trendova suvremene znanosti. Ona, naime, nudi masu dokaza da bilo koja "klasa" predmeta ima tako mnogo varijacija da sejavlja masa pitanja u vezi s pokusajem odredivanja po cemu one pripadaju istoj klasi. Klasifikacija je, potom, uvijek i odredeno se/ektivno udruiivanje, i to udruzivanje koje sluzi odredenom cilju. Pri tome, dakako, treba voditi racuna da se sve moze klasificirati na bezbroj razliCitih nacina. Zamislimo, primjerice, pojam "covjecanstvo", odnosno na koliko sve naCina mozemo klasificirati ljudska bica. Iz mnogih korisnih razloga, tako, covjecanstvo se moze dijeliti u razliCite klase - prema drzavljanstvu, boravistu, dobi, spolu, razini obrazovanja, obiteljskom stanju, prihodima, stupnju bliskosti itd. Mogucnost takvih klasifikacija je doista izvanredno bogata. Medutim, smisla imaju samo one klasifikacije koje su selektivne, i to selektivne u vezi s nekim ciljem. Dosta su razliciti pristupi tipologizaciji klasifikacija. Bogdan Sesic, primjerice, pravi razliku izmedu formalno-logisticke i dijalekticke klasifikacije. Pri tome, pod formalno-logistickom podrazumijeva klasifikaciju koja setemelji na egzaktnosti i preciznosti pojmova, ali i na striktnoj primjeni odredenih pravila. Za razliku od nje, dijalektika klasifikacija je znacajno elasticnija, bez obveze strogog pridr2:avanja formalnih pravila, uz uvazavanje specificnih slucajeva itd. Neki drugi autori, pak, prave razliku izmedu prirodnih i umjetnih klasifikacija (vidjeti, ZajecaranoviC, 1977., 112.).

130

Poglavlje 4·

Neovisno o toj vrsti razlika, medutim, veCina autora se slaze u identifikaciji najznacajnijih pravila klasifikacije. 36 Pri tome se apostrofira posebice pet takvih pravila: a) Princip odredenosti predmeta klasifikacije. Opci pojam koji se klasificira mora biti jasno odreden i u pogledu obujma i u pogledu sadrzaja. U protivnom, ni klasifikacija nece biti uspjesna. b) Princip jedinstvenosti klasifikacije. Citava klasifikacija mora pocivati na jedinstvenom principu, principu diobe, recimo na osobini koja karakterizira Citavu klasu pojava. Odstupi li se od toga, primijene li se, primjerice, razliciti principi diobe u razliCitim fazama iii na razlicitim razinama klasifikacije, velika je vjerojatnost da takva klasifikacija nece biti i uspjesna. Kako to izgleda moze se pokazati na primjeru klasifikacije stanovnistva. U Bosni i Hercegovinitaje klasifikacija moguca po razlicitim principima - po nacionalnom (na Hrvate, Bosnjake, Srbe ... ), regionalnom (Banjalucani, Biscani, Tuzlaci, Mostarci, Trebinjci. .. ), kvalifikacijskom (nekvalificirani, kvalificirani, stanovnici sa srednjom, visom skolom i fakultetom ... ) itd. Ali, pogresno bi na jednoj razini klasifikacije bilo vrsiti podjelu prema nacionalnom, a na drugoj prema principu regionalnog pripadanja. Takva klasifikacija ne bi dala znanstveno validne rezultate. c) Princip potpunosti, odnosno iscrpnosti i adekvatnosti. U protivnom, klasifikacija nece moCi biti znanstveno validna. Princip potpunosti je, primjerice, ocigledan kod podjele cetverokuta prema kriteriju paralelnosti njihovih strana na trapezoide (cetverokute bez ijednog para paralelnih strana), trapeze (cetverokute s jednim parom paralelnih strana) i paralelograme (cetverokute s dva para paralelnih strana). Razlog tome je Cinjenica da su tim principom podjele obuhvaceni bas svi cetverokuti. Ako, medutim, podjelu vrsimo po drugom, principu podjele na rombove, pravokutnike i kvadrate, podjela nije potpuna jer njome nisu obuhvaceni i romboidi. To, drugim rijeCima, znaci da podjela ne smije biti ni presiroka, ali ni preuska, nego adekvatna i iscrpna, dakle potpuna.

36

Gotovo identiC:an pristup se, u odnosu nato, dade uoC:iti kod Miroslava Z:ugaja, Ratka Zelenike,. Bog dana SeSiC:a i nekih drl!gih autora.

131


d) Princip relativne posebnosti svakog Clana podje/e u okviru opceg pojma koji se dijeli. Drugim rijeCima, Clanovi diobe se moraju medusobno razlikovati, moraju biti precizno i jasno razgraniceni jedni od drugih. OpCi pojam "covjek" se, primjerice, moze podijeliti na posebne pojmove "muskarac" i "zena" jer su, i ako su, medusobno jasno i precizno razgraniceni. e) Rod kao najvisi pojam klasifikacije mora sadrzavati karakteristiku sadrzaja vrste, odnosno svojstvo koje je karakteristicno svim vrstama i podvrstama u okviru roda, ali i svim clanovima u okviru svake od vrsta iii podvrsta. Rod svima njima mora, metaforicno kazano, biti zajednicki imenitelj. 4.2.5. Metoda komparacije

Kompariranje iii usporedivanje pojava ima dugu povijest. Za neke, kompariranje je stare koliko i ljudsko misljenje. Usporedno tumacenje drustava, ali i pojava u njima, razvili su vee stari Grci. Novovjekovna znanost je, pak, komparaciju razvila kao znanstvenu metodu. Pri tome se misli prije svega na ulogu koju metoda komparacije ima u matematici i prirodnim znanostima - astronomiji, fizici, geografiji, biologiji. No, zaostajala nije ni u razvoju jezicnih i knjizevnih istrazivanja, a potom ni u podrucju drustvenih znanosti. Na ozbiljnosti usporedivanja kultura razliCitih drustava istrajavala je posebice socijalna antropologija. Na koncu, metoda komparacije postaje prepoznatljiva i u svim drugim drustvenim znanostima. Nisu, dakako, rijetki oni koji metodu komparacije smatraju jednim od najosnovnijih metodskih postupaka ljudske spoznaje i da je stavljaju u istu ravan s analizom i sintezom. Postavlja se, medutim, pitanje kako tu metodu i definirati? Zadovoljavajucom bi se, za potrebe eve analize, mogla smatrati ona koja komparativnu metodu shvaca kao "postupak usporedivanja istih iii srodnih Cinjenlca, pojava, procesa I odnosa. odnosno Utyrdjvanja njjboye slicnosti u ponasanju i intenzitetu i @zlika med11 njima" (Zelenika,

1990., 184.). Bile kako da ju se definira, metoda komparacije ima svoju spoznajnu ulogu. Ona se, medu ostalim, sastoji i u cinjenici da bez usporedbe nije moguce konstatirati ni slicnosti, niti razlike i suprotnosti izmedu nekih pojava i objekata. A bez toga, dakako, nema ni znanstvene spoznaje. Kada je, medutim, metoda komparacije posrijedi, bitan je detalj i u vezi s predmetom njezina istrazivanja. A njega cine sredne iii slicne pojave jednog istog rod a pojava. Drugim rijeCima, da bi se komparacija mogla orjmjjenjti nuzan uvjet tom!;je..

132

Poglavlje 4.

postojanje istih ili barem slicnih svojstava kod vise vrsta pojava. Pri tome se radi, prije svega, o vezama i qdoo~ima slii'oosti i razliCjtosti izmeau najmanje dviju vrsta pojava istog roda, pri cemu se one, slicnosti i razlicitosti, mogu ticati razlicitih svojstava - njihova sadrzaja, oblika, kvalitete, strukture, funkcija, naCina nastanka itd. Komparativnu metodu (vidjeti, Sesic, 1974., 142.) bitno odreauje nekoliko momena~t::a:-:-----==--vanje odreaenih osnovnih slicnosti t · ovjetnosti kod od ranije poznatih pojava i kod novih pojava koje istrazuju.

2. Postavljanje osnovne hipoteze da i nova pojava i s/icna svojstva, slicnu strukturu, organizaciju, slicne oblike, e, procese, odnose i ponasanja kao i poznata pojava.

' ··."'-

3. Provjeravanje postavljene osnovne hipoteze i njezinih specificnosti u oblasti nove pojave, a tom provjerom i spoznaja osobina nove pojave koja se istrazuje pomocu metode komparacije.

4. Sustavno i sto potpunije usporeiJivanje svojstava od ranije poznate pojave i novospoznate pojave.

~

---

5. Ka · · ..a nove pojave iii nove vrste pojava u okvi sustavu prosire ·e.

iii

Sesic'. detaljnije elaborira i osnovne ciljeve metode komparacije. Tri medu njima se posebice apostrofiraju (Ibid., 142-143): 1. Opis strukture, funkcije i ponasanja dviju iii vise pojava koje istrazujemo, a s ciljem da se: a) otkriju slicnosti i razlike izmeau njih, b) na osnovu usporedbe otkrije priroda neke nove pojave, te c) otkriju prednosti i nedostaci oblika organizacije i upravljanja itd. 2. K/asifikacija novospoznatih stvari i pojava i njihova sistematizacija, odnosno odredivanje mjesta svakoj od njih u sustavu tih pojava.

3. Otkric'.e iii pracenje razvoja, dakle evolucije, stagnacije iii nazadovanja odredene vrste pojava Komparativna metoda, dakako, omogucuje usporeaivanje drustva i kulture, ali i iste pojave unutar razliCitih drustava i razlicitih kultura. Zahvaljujuci njoj moguceje, primjerice, u razlicitim drustvima usporedivati sklapanje braka i obitelji, ubojstava i samoubojstava, drustvene stratifikacije i pokretljivosti itd. Sukladno tome, kada su drustvene znanosti, odnosno \judsko drustvo, u pitanju, razliku je mogu<':e praviti izmeau tri vrste komparacije:

133


1. Komparacija u okviru . konkretnog drustva, kojom se utvrduje homogenost socijalnog sastava, uzi i siri dijelovi tog drustva. 2. Komparacija u okviru razliCitih drustava istog tipa, kojom se dolazi do osnovnih znacajki njihovih struktura, ali i stupnja slicnosti i razlika medu njima. 3. Komparacija u okviru covjecanstva kao cjeline kao najvisi moguci domet primjenom ove metode. I kod metode komparacije se, kao i kod ostalih, daju identificirati njezine prednosti, ali i njezine poteskoce i nedostaci. Kada su prednosti posrijedi, jedna od njih je, primjerice, u vezi s mogucnoscu dobivanja cjelovitih podataka o oblicima drustva jer ni jedna druga metoda ne pruza toliko mogucnosti obuhvata cjeline kao dobro realizirana komparacija. S druge strane, koristenjem metode komparacije covjeku dostupnim postaje i sagledavanje drustvene dinamike, ali i sve cinjenice u vezi s razvojem pojedinih ljudskih cjelina. Bez te metode, drugim rijeCima, na minimum je svedena, kako prilika da se otkriju dinamicke pravilnosti, tako i razvojnost pojava, promjenjivost oblika drustva itd. Ne treba, medutim, ignorirati ni poteskoce i nedostatke u vezi s metodom komparacije. Medu njima izdvojiti treba posebice: • poteskote u vezi s evidencije,

for~iranjem

pouzdane komparativne

• poteskoce koje proizlaze iz cinjenice da metoda komparacije pociva na shvacanju evolucije kao teorijskoj osnovi poretka stvari, a evolucija je, zapravo, samo jedan od vidova tumacenja ljudskog drustva, • ogranicenja koja su u vezi s vremenom i prostorom. Usporedivanje izrazito dinamicnih drustvenih pojava, naime, traje dugo, skupo je i trazi brojne ekipe. Cesto se, medutim, navode i neke druge poteskoce, medu njima i slijedece (vidjeti, Zugaj, Dumicic, Dusak, 1999., 80.): • istrazivac ne smije biti opterecen predrasudama; • rjesavanje samo prakticnih problema, a zanemarivanje sirih, teorijskih istrazivanja koja mogu nesto reCi i o slicnostima i o razlikama; • nedostatak, nepotpunost i nepouzdanost podataka • cesto se dobiveni podaci nedovoljno kriticki provjeravaju ocjenjuju itd.

134

Poglavlje 4.

4.2.6. Metoda modeliranja Metoda modeliranja je specificna u odnosu na ostale jer nema dugacku tradiciju. Inace, gnoseoloska bit ove metode je da model predstavlta orikaz nekoq predmeta iii stvad pmceia w pojave iz stvamo ·· · · ri' ecima sredstvo pomocu kojeg iii svo·stva o·e inih sustava znanstvenici istr z iii pojava iz realnog svijeta. Da bi uopce mogao postojati model, neophodno je postojanje dva sustava meau kojima postoji odreaena slicnost i u svojstvima i u ponasanju, pri cemu se jedan javlja kao model a drug1 kao ongmal. . Ako se poae od takvog odreaenja, izvjesno je da je model idealizirc · z stvamosti, ali po ·ednostavren do t ·

~~

'

I

ona vazna, mogu biti potpuno zanemarena. Cili modeliranja, prema tome, jeste da se sto tocnije i sto dublje spozna bilo koji predmet, stvar iii proces i njihove strukture i funkcije, odnosno ponasanja. Da bi taj cilj uopce bio moguc, neophodno je i da su ispunjeni odreaeni uvjeti. Tri meau njima zasluzuju posebnu paznju: a) model mora biti slican originalu, bez obzira o kakvom se originalu radi, je li u pitanju predmet, nai':in ponasanja, nacin funkcioniranja itd. b) model mora predstavljati odreaeni i teorijsko-spoznajni i prakticni odraz, odnosno analogan originalu, c) na bazi prethodne dvije osobine model mora pruziti odreaenu informaciju o originalu.

BuduCi se idealizirani odraz stvarnosti reducira samo na bitna svojstva, u izucavanju metode modeliranja je jedno od bitnijih i pitanje njegove strukture. Cetiri su bitna sastavna elementa iii cinitelja te strukture: a) predmet modeliranja, dakle pojava koja se primjenom ove metode istrazuje. To moze biti bilo koja pojava u prirodi i drustvu. b) istraiivaCi, pojedinci iii grupe, koji grade odreaeni model i preko njega istrazuju odreaeni predmet, pojavu, postupak itd. c) sredstva i oruaa, od kojih se i pomocu kojih se gradi model, te d) polozaj u objektivnoj stvarnosti i uvjeti u kojima se model gradi. Model za odreaeni predmet iii pojavu moze biti bilo kakva skica, slika, maketa itd.

135


Iako je metoda modeliranja jedna od mladih metoda suvremene znanosti, mnogo se koristi i u teorijskom i u prakticnom radu. Inace, modeliranje je kompleksan proces koji je sastavljen od vise faza. Cetiri od njih su, po misljenju mnogih, i najznacajnije faze modeliranja. To su: postavljanje zadatka, izbor iii stvaranje modela, istrazivanje modela, te prijenos spoznaja s modela na original stvari, predmeta iii pojave. Razlicite su i funkcije metode mode!jranja. Tri su posebno ~cajne:

a) Primijenjeno-prakticna funkcija, odnosno cinjenica da se model! konsfe U l']eSavan]U praktJCO!h prubleiila, posebice U tehmck1m znanost1ma. b) Demonstrativna funkcija zbog mogucnosti da se modeli koriste u edukativne svrhe. U obrazovn e konste razliclti cr ezt, ma ete, sheme itd c) Znanstvenoistraiivacka funkcija, buduCi se ova metoda koristi u svtlll podruqtma znanstvenog rada u cil]u 1straztvan1a stvarl i pojava i otkrivan]a novth znanstvehth spoznaja. ' U teoriji se susrecu razliciti pristupi klasifikaciji modela, odnosno modeliranja. Ackofi Buffa, primjerice, razlikuju tri osnovne sku pine modela: a) 5/ikovni modeli, koji stvarnost prikazuju u obliku crteza, slike iii dijagrama. U tu skupinu modela spadaju, primjerice, zemljopisne karte, mikroskopske slike itd. Za njih je karakteristicno da su stvarnosti slicni, ali s njom nisu i istovjetni. Od stvarnosti mogu odstupati po velicini, obuhvatnosti, ali i nekim drugim znacajkama. Zemljopisna karta ne prikazuje sve objekte i dijelove prirode, ali je priroda prikazana u njoj i manja od stvarne. b) Analogni modeli. Oni utvrduju odnose izmedu varijabli u sustavu i onih u modelu. Ovi su modeli, u pravilu, opcenitiji od slikovnih. c) Simbolicki mode/i. Veoma su pogodni za prikazivanje svojstava iii relacija stvarnog svijeta pomocu znakova iii simbola. Iako pravilno formuliranje ovih modela omogucuje jednostavno rukovanje, za njihovo koristenje je potreban mnogo veCi kvantum informacija nego u prethodna dva. Bogdan Sesic se, naprotiv, ne opredjeljuje uopce za klasifikaciju modela. Umjesto toga on navodi cetrnaest razlicitih metoda modeliranja:

Poglavlje 4.

1. Teorijski iii apstraktni modeli, kakvi su logicki i matematicki modeli izrazeni formulama.

2. Prakticni iii konkretni, odnosno mod eli koji predstavljaju oruda iii rezultate neke prakticne aktivnosti. 3. Realni modeli, koji predstavljaju realne sisteme.

4. Idea/ni modeli, odnosno modeli koji na idealiziran nacin predstavljaju originalne predmete (model atoma i jezgre, iii model "idealnih tipova" u sociologiji). 5. Jednostavni, odnosno modeli Cija je struktura i funkcija relativno jednostavna (model pisaceg stroja). 6. Slozeni, dakle modeli cija je struktura i funkcija slozena (model racunala).

7. Modeli strukture, koji predstavljaju strukturu originala (modeli geometrijskih tijela).

8. Funkcionalni, modeli koji predstavljaju funkcije dinamickih sistema originala (kibernetski modeli ponasanja). 9. Parcijalni, dakle modeli koji predstavljaju samo neka obiljezja predmeta-originala (samo dio strukture iii samo jedan nacin ponasanja). 10. G/obalni, odnosno modeli koji predstavljaju cjelinu predmeta originala 11. Analiticki, iii modeli koji se sastoje od skupa analitickih relacija u obliku jednadzbi i nejednadzbi, kojima se matematicki modeliraju dinamicki procesi iii ponasanje slozenih dinamickih sistema. 12. Topoloski i mrezni modeli kojima se, u obliku prostornih shema, predstavljaju proizvodni i drugi procesi.

13. Deterministicki, odnosno modeli koji imaju strogo utvrdeni nacin funkcioniranja, te 14. Stohasticki i staticki, dakle modeli slucajnih i vjerojatnih dogadaja, odredeni relacijama vjerojatnosti. Najcesca je, ipak, klasifikacija model a koja polazi od pet kriterija, ito: a) Prema funkciji, moguca je podjela na: - deskriptivne iii opisne modele, - predikativne, odnosno modele koji u odnos stavljaju

137

r: I

Ij:


i

nezavisne i zavisne varijable po principu da ce se nesto dogoditi ako za to budu ispunjene odredene pretpostavke, - normativne, modele koji sugeriraju najprihvatljivije rjesenje problema. b) Prema strukturi modeli, kako smo vee naveli, mogu biti slikovni, analogni i simbolicki. c) Prema vremenskoj odredenosti postoji razlika izmedu statickih (koji ne respektiraju vremenske promjene) i dinamickih, odnosno modela koji vrijeme tretiraju kao nezavisnu varijablu. d) Prema stupnju vjerojatnosti moguce je praviti razliku izmedu: - deterministickih, modela kod kojih je rezultat pod poznatim uvjetima siguran, - probabilistickih, odnosno modela kod kojih postoji vjerojatnost razliCitih distribucija na strani ulaza, pa nakon procesa i na strani izlaza, - igara, dakle modela koji pokusavaju razviti optimalna rjesenja u uvjetima potpune neizvjesnosti iii nesigurnosti. e) Prema opcenitosti se pravi razlika izmedu opCih (modeli koji obuhvacaju veCi broj funkcija) i posebnih, odnosno modela koji se mogu primijeniti samo na tocno odreden problem.

TEHNJKE PIUKUPLJANJA I OBRADE EMPIRIJSKIH PODATAKA

•

Tehnike ispitivanja

•

Prikupljanje podataka pomocu upitnika

•

Anketa

•

Intervju

•

Upitnik

•

Pravljemje anketnog upitnika

•

Anketiranje

•

Uzorak

•

Greske i pristranosti u anketiranju

•

Testiranje

•

Skaliranje

•

Promatranje

•

Klasifikacija i mjerenje

•

Eksperiment

•

Analiza saddaja

•

Statisticke tehnike obrade empirijskih podataka


5. TEHNIKE PRIKUPLJANJA I OBRADE EMPIRIJSKIH PODATAKA U istrazivanju drustvenih pojava koristi se veCi broj tehnika znanstvenog istrazivanja, odnosno istrazivackih procedura i postupaka na putu do novih znanstvenih spoznaja. Medu njima se, svojim znacenjem, isticu tehnike ispitivanja, promatranje, klasifikacija i mjerenje, eksperiment, te analiza sadrzaja. Stoga im, i u kontekstu ove analize, treba posvetiti vise paznje.

5.1. TEHNIKE ISPITIVANJA Tri su najznacajnija pojavna oblika prikupljanja podataka primjenom tehnike ispitivanja - prikupljanje podataka pomocu anketnog upitnika, te testiranje i skaliranje. Prvi medu njima, prikupljanje empirijske grade pomocu anketnog upitnika, opet, obuhvaca dvije zasebne tehnike - anketu i intervju. 5.1.1. Prikupljanje podataka pomocu upitnika Zasto na anketu i intervju gledamo kao na dvije pojavne forme jedne te iste tehnike prikupljanja empirijske grade? Razlog je relativnojednostavan. Ijednoj i drugoj zajednickoje da u prikupljanju empirijske grade koriste upitnik kao instrument. No, to nije dovoljan argument da bi izmedu njih stavili i znak istosti. Razdvajaju ih, naime, razlike koje medu njima postoje. Te razlike proizlaze iz tehnologije koja se, u prikupljanju empirijske grade pomocu upitnika, kod ankete i intervjua koristi. Anketa, naime, znaci pismeno, a intervju prikupljanje podataka koristenjem razgovora. Iz te razlike, opet, proizlaze i neke druge osobenosti, koje karakteriziraju anketu i intervju. Stoga im se, i jed nom i drugom, treba posvetiti i posebna pozornost. Radilo se, medutim, o jednom iii drugom, anketi iii intervjuu, u citav proces je ukljuceno nekoliko sudionika - narucitelj posla,

Poglavlje 5·

istrazivac, anketar, te ispitanik. BuduCi su njihove uloge i ocekivanja od prikupljanja podataka pomocu upitnika razliciti, iz te cinjenice mogu nastati i dosta razliCite vrste problema, posebice na relaciji izmeau narucitelja i istrazivaca. No, u kontekstu ove analize njima se ne kanimo baviti.

5.1.1.1. Anketa Pojam ankete odreauje se na razlicite nacine. Miroslav llujevic, primjerice, pravi razliku izmeau uzeg i sireg smisla ankete. Pri tome, pod anketom u sirem smislu podrazumijeva svako prikupljanje podataka uz pomoc postavljenih pitanja. No, buduci se pitanja mogu postavljati na razlicite naCine i sa razlicitom svrhom, Vujevic pravi razliku izmeau ankete u uzem smislu, intervjua i testa (VujeviC, 1990., 99.). Pravljenje razlike izmeau ankete u sirem i uzem znacenju, pri cemu se pod tim pojmovima podrazumijevaju druge stvari, moze se sresti i kod nekih drugih autora (vidjeti Zvonarevic, 1976., 117). Zbog pristupa, meautim, za koji smo se opredijelili, pod anketom podrazumijevamo pismeno prikupljanje podataka o stavovima i misljenjima, koje se uz pomoc upitnika provodi na reprezentativnom uzorku. Iz te se definicije dosta zorno moze uociti da anketu odreauju dvije bitne znacajke: a) podaci o stavovima i misljenjima prikupljaju se pismenim putem uz pomoc upitnika, b) za prikupljanje podataka, buduCi da se oni najcesce odnose na velike populacije kod kojih je gotovo nemoguce pribaviti podatke od svih cia nova, koristi se uzorak, dakle manji broj ispitanika koji se izdvajaju iz ukupne populacije. Iz prezentiranog jasno slijedi da se u vezi s anketom moraju temeljitije razjasniti dva pojma. Jedan je pojam upitnika, a drugi pojam uzorka. Za to je, dakako, u kontekstu ove analize predviaen i zaseban prostor. U okviru ovoga se, stoga, zadrzavamo na osnovnim pojmovima. Upitnik, dakle, nije nista drugo nego tehnicko sredstvo, instrument za provoaenje ankete, za prikupljanje podataka, a sastoji se od niza pitanja u vezi s predmetom istrazivanja na koja se trazi odgovor. S druge strane, uzorak je dio ukupne populacije koji se podvrgava anketiranju. Taj dio ispitivane populacije, dakle uzorak, mora biti reprezentativan, tj. mora posjedovati sve znacajke sku pine koju predstavlja.

143


Anketu je moguce realizirati na vise nacina. Istice ih se, ali i prakticira, pet: 1. Individualni dodir s ispitanikom. On pruza mnogo , vecu vjerojatnost da su dobiveni podaci vjerodostojni, jer se ispitanicima, ako je to u funkciji boljeg razumijevanja, mogu dati i dodatna objasnjenja uz svako od pitanja. No, ova forma realiziranja ankete ima i svojih slabih strana. Prije svega, mnogo je skuplja. Zbog nacina na koji se realizira razumljivo je da je i sporija u odnosu na druge forme. Na koncu, njome ipak nije moguce osigurati apsolutnu anonimnost. Stoga se prakticira samo u slucajevima kada se radi s malim uzorkom; 2. Grupno anketiranje odnosno anketiranje koje podrazumijeva istodobno anketiranje veceg broja ispitanika. Ono takoder osigurava visok stupanj vjerodostojnosti, kao i individualni kontakt, ali ima i znacajnu prednost- mnogo je brze i jeftinije. Dakako, u odnosu na individualni kontakt grupno anketiranje ima i odredenih slabosti. Jedna od bitnijihje, bez dvojbi, vezana uz cinjenicu da se njime cesto nije u mogucnosti osigurati reprezentativnost uzorka, pa, onda, ni podatke koji mogu biti u funkciji poopcavanja. Za anketiranje cemo, primjerice, zamoliti sudionike okruglog stela, studente na predavanju i slicno. No, takvi uzorci su selekcionirani i ne mogu posluziti za uopcavanja. Jer, sudionici okruglog stela podrazumijevaju tocno odredenu vrstu ispitanika, onu koja pokazuje interes za jednu vrstu problema, koja ima i odredeno obrazovanje, koja cesto dijeli i odredeni svjetonazor i tome slicno. A uopcavanja se odnose i na sve ostale, one koji na takvim skupovima ne sudjeluju, a koji se u pravilu bitno razlikuju od sudionika okruglog stela iii njemu slicnog skupa. IIi, na predavanjima sudjeluje samo dio studentske populacije. Uopcavanja se, medutim, odnose i na sve ostale iako njihove karakteristike nisu iste samom cinjenicom da jedni interes za predavanja pokazuju a drugi ne. Drugim rijecima, selekcionirani uzorak, htjeli iii ne, za posljedicu ima i selekcionirane podatke, a potom i uopcavanja koja ne odgovaraju stvarnosti; 3. Postanski upitnik. Upitnik se, drugim rijecima, dostavlja ispitanicima postom, zajedno s adresiranom omotnicom koju ce vratiti istrazivacu. Anketiranje putem postanskog upitnika ima i svojih prednosti, ali i svojih mana. Prednost mu je, primjerice, jer zahtijeva minimum napora i sredstava, jer omogucuje siri geografski kontakt s ispitanicima, jer se njime moze zahvatiti veci uzorak, jer omogucuje duze promisljanje o odgovorima, potom jer omogucuje grupnu konzultaciju radi

144

Poglavlje 5·

davanja validnijeg odgovora, ali i privatniji osjecaj ispitanika, jer se njime izbjegava efekt prisutnosti anketara i tome slicno (Miller, 1970., 77.). Opredjeljenje na ovakvo realiziranje ankete, meautim, moze biti i visestruko problematicno. Upitno je, prije svega, hoce li ispitanici, kojima je upitnik poslan, isti i ispuniti i vratiti. Upitno je, potom, hoce li ga popuniti onaj kome je i poslan iii ce to za njega uraditi netko drugi - brat iii sestra, supruznik, prijatelj itd. Upitno je, na koncu, i cuvanje anonimnosti, koja je pri prikupljanju podataka jedna od najvaznijih stavki. Jer, ako ona nije zajamcena stvara se i sumnja kod ispitanika o stvarnim ciljevima ankete, ali i javlja strah od mogucih posljedica sudjelovanja u njoj. S tim u vezi, koristenje postanske ankete je ograniceno i moguce ju je koristiti samo ako se pitanja u upitniku odnose na Cinjenice koje ne podrazumijevaju potrebu anonimnosti. Odnose lise, meautim, ona na misljenja i stavove o delikatnim problemima iz sfere politickog, socijalnog iii osobnog, logicno je ocekivati da bi participant! prema sudjelovanju u ovom tipu anketiranja mogli biti krajnje rezervirani, ali i - u slucaju da se na sudjelovanje u njemu odluce neiskreni u odgovorima. 4. Telefonsko anketiranje. Radi se o anketiranju nasumicnim iii planiranim okretanjem brojeva telefonskih pretplatnika. Ovaj se tip anketiranja najcesce koristi u ispitivanju politickog raspolozenja biraca. Dobra mu je strana sto je najbrzi oblik prikupljanja podataka koji istrazivaca zanimaju, ali je istovremeno i najnesigurniji oblik anketiranja. To prakticno znaci da su podaci, njime dobiveni, veoma diskutabilni, na njih se istrazivac ne moze u potpunosti osloniti niti racunati s pouzdanoscu zakljucaka na njima utemeljenim. Anketa, inace, spada u najstarije tehnike prikupljanja podataka. IskljuCiti, prema nekima, ne treba mogucnost da je, pri popisu stanovnistva, koristena i u Mojsijevo doba. Neki podaci, potom, upucuju na zakljucak da je, za potrebe oporezivanja, koristena u Starom Rimu, pa pri popisu vlasnika zemlje tijekom XI. stoljeca u Engleskoj. Intenzivnije se, i to prvo u Engleskoj i SAD, pocinje primjenjivati u XIX. stoljecu, a za njom, motivirani razlicitim potrebama, posezu vlade, tiskovine, politicke partije, pa i pojedinci. No, u formi koja nalikuje danasnjoj anketa se javlja tek pocetkom XX; stoljeca. Prvu takvu anketu proveo je amerii':ki casopis The Literary Digest 1916. godine nastojeCi utvrditi predizborno raspolozenje biraca. U narednim godinama tu vrstu anketa ovaj je

145


casopis i intenzivirao. Medutim, u istrazivanjima koja je provodio dogadala su se velika odstupanja i pogreske u rezultatima. Dosta dugo su se, naime, te ankete zasnivale na prigodnim, uzorcima koji ne odgovaraju kriterijima reprezentativnosti. Otuda je i logicna bila posljedica da su i pogreske u dobivenim rezultatima bile znacajno vise od onih koje karakteriziraju suvremena anketiranja, utemeljena na reprezentativnim uzorcima. Ta ce vrsta nedostataka, medutim, biti otklonjena pojavom Georgea Galfupa koji sredinom tridesetih godina XX. stoljeca zapoCinje s politickim i znanstvenim anketama. Kao tehnika anketa se, potom, nastavlja razvijati u udruzenju za istrazivanje javnog mnijenja. Vee 1948. godine formirano je Americko udruzenje za istrazivanje javnog mnijenja, a dvije godine poslije i Evropsko udruzenje za istrazivanje javnog mnijenja i trzista. Tijekom sedamdesetih i osamdesetih godina XX. stoljeca, uvodenjem telefonskog anketiranja, napravljen je novi pomak u tehnologiji provodenja ankete, a nakon toga, uvodenjem u upotrebu kompjuterske tehnologije, i pomak u razvoju pojedinih faza anketnoga istrazivanja. Kompjuterska tehnologija je bitan napredak omoguCila u, primjerice, izboru uzorka, kompjuterski podrzanom intervjuiranju putem telefona, unosu anketom dobivenih podataka, njihovoj kontroli i analizi pomocu razvijenih softvera itd. Maze se, dakako, s obzirom na njihov domet i sadrzajnost, govoriti o razliCitim vrstama anketa. Apostrofiramo posebice dvije: • Opisne ankete. Bitna im je znacajka da omogucuju samo grube informacije o velikim skupovima jedinica (muskaraca iii zena koji gledaju TV... ) • Analiticke ankete koje, osim pukog opisa, ulaze i u analizu pojedinih segmenata osnovnog skupa, medusobnih odnosa i utjecaja tih segmenata, razlika koje medu njima postoje.

5.1.1. 2. Intervju Intervju je, takoder, tip ankete. On, naime, kao i anketa, koristi pitanja da bi se doslo do odgovora o predmetu istrazivanja. Ali, u usporedbi s anketom, razlikuje se u najmanje dvije znacajke. Prvo, u intervjuu se pitanja postavljaju usmeno, u razgovoru s ispitanikom. Ta znacajka intervju cini pogodnim sredstvom samo za manje skupine ispitanika. S druge strane, za razliku od ankete koja u veCini slucajeva predvida veoma kratke odgovore iii odgovore sa "da" iii "ne", intervju u nacelu podrazumijeva odgovor koji se sastoji od najmanje jedne recenice, a obicno i od nekoliko njih. To otezava obradu podataka, bez obzira na tip intervjua koji se primjenjuje.

Poglavlje s.

Istina, tako dobiveni podaci mnogo vise i bolje oslikavaju pravi odnos ispitanika prema predmetu znanstvenog istrazivanja. Dakako, cinjenica da se u intervjuu pitanja postavljaju usmeno, da se kao forma koristi razgovor, intervju se ne moze poistovjetiti s razgovorom. Razlike izmeciu razgovora i intervjua su visestruke (vidjeti, Zvonarevic, 1976., 130.). Za razliku od razgovora intervju se, primjerice, vodi s odrecienim ciljem i po tocno utvrcienom planu. U obicnom su razgovoru, potom, osobe koje razgovaraju meciusobno ravnopravne. U intervjuu, meciutim, ta ravnopravnost, psiholoski promatrano, izostaje jer se tocno zna tko je voditelj razgovora, a tko ispitanik. Na koncu, za razliku od obicnog razgovora intervju bitno obiljezavaju napetost, rezerviranost, sumnja i bojazan. U socioloskim istrazivanjima se koriste razliciti tipovi intervjua. Good i Scates, primjerice, razlikuju slijedece tipove intervjua: 1. Prema funkciji (dijagnosticki, terapeutski i istrazivacki); 2. Prema broju osoba koje sudjeluju (individualni i grupni); 3. Prema duljini kontakta (kratki kontakt, duzi kontakt); 4. Prema ulogama koje su prihvatili ispitivac i ispitanik u odnosu na sociopsiholoski proces interakcije; • Slobodni intervju (nekontrolirani, koji nije voden, nepripremljen) • Usmjereno intervjuiranje (dubinski intervju) • Ponovljeno, naknadno intervjuiranje, da bi se pratio razvoj socijalnih i sociopsiholoskih procesa, kao sto je pracenje progresivnih reakcija nekog glasaca u formiranju njegova misljenja u kampanji za predsjednicke izbore (vidjeti, Good i Scates, 1967, 513) Uvazavajuci navedenu, i sve druge tipologizacije, smatramo da su relevantna posebice dva tipa intervjua: standardizirani i s/obodni (nestandardizirani). Po cemu ih je moguce razlikovati? Standardizirani intervju sadrzi unaprijed utvrciena pitanja, i voditelj intervjua ih svakom ispitaniku postavlja istim redom i u istom obliku. On, dakle, ne poznaje nikakva odstupanja od unaprijed utvrcienog plana vocienja intervjua. Slobodni (nestandardizirani) intervju, naprotiv, nema nikakvih, unaprijed pripremljenih pitanja. Voditelj intervjua ima na umu samo nekoliko tema o kojima treba razgovarati, a pitanja slobodno postavlja na lieu mjesta, sam ih oblikuje i trazi od ispitanika da odgovore na neka od njih objasni i prosiri. Takav intervju asocira, zapravo, na obican razgovor, a podaci koji se njime dobiju obicno se smatraju manje pouzdanima iako ovaj tip intervjua iskljucuje

147


mogucnost nejasnoca, a pruza mogucnost detatjnijeg upoznavanja sa stavovima i misljenjima ispitanika. U socioloskim istrazivanjima koriste se i drugi tipovi intervjua. Postoji potreba da se istaknu barem tri: a) Intervju sa zatvorenim pitanjima. Ovaj tip intervjua, a radi lakseg sreaivanja i usporedne analize, ima strogo utvraen plan, redoslijed i formulaciju pitanja. Ispitanik ne moze odgovarati slobodno nego, kao i u anketi, bira jedan od ponuaenih odgovora iii odgovara sa "da" iii "ne"; b) Ponovljeni intervju. Koristi se, prvenstveno, za ispitivanje promjena u stavovima i misljenjima neke skupine pod utjecajem vanjskih Cinitelja kojima je izlozena. Cesto se koristi i u ispitivanju promjena u raspolozenju birackog tijela nakon nekog poteza vladajuceg establischmenta, politickih stranaka iii znacajnih politickih osoba; c) Usmjereni (dubinski) intervju. Radi se o tipu intervjua koji je prvi primijenio americki sociolog Robert K. Merton. Karakterizira ga, prije svega, dubina izvjestaja jer, sve sto se biljezi nije na istomm psiholoskom nivou, ali je dio istog kontinuuma. Na dnu toga kontinuuma se, tako, nalaze opisi koji su na razini razgranicavanja "pozitivnih" i "negativnih" odgovora, iii malo iznad toga. Na visim razinama, medutim, ti opisi se transformiraju u prikaze razliCitih psiholoskih dimenzija i iskustava - uznemirenja, strahova, osjecaja itd. Glavni je zadatak ovog intervjua stvoriti "dijagnozu nivoa dubine na kojem njegovi subjekti djeluju u danom momentu" i pomaknuti nivo "u bilo kojem pravcu 'kontinuuma dubine' koji se smatra prikladnim u tom slucaju" (Good i Scates, 1967, 514). Dubinsko intervjuiranje, prema tome, tezi spoznaji strukture motivacije pojedinca, odgovoru na pitanje: sto ga tjera da Cini odredene stvari? Do odgovora na tu vrstu pitanja se, dakako, ne moze doprijeti povrsnim razlozima. To je moguce samo razlozima iii motivacijama koji su kompleksni. Te razloge, jos konkretnije, ne moraju znati ni oni na koje se oni odnose - iii zbog toga sto ih ne ispituju, iii zato sto ih i same zbunjuje iskazivanje istine, razgolicavanje vlastitih motiva, nada, frustracija. Na intervju kao tehniku prikupljanja empirijskih podataka utjecaja mogu imati i pozitivni i negativni motivi. Na njima se detaljnije zadrzava Mladen Zvonarevic (vidjeti Zvonarevic, 1976., 132.-134.). Medu pozitivnim motivima intervjua, pri tome, a postrofi ra posebice:

Poglavlje s.

• Ugled institucije koja provodi istrazivanje, a koji moze potaknuti ispitanika na uvjerenje kako i on sam, pristajanjem na intervju, sudjeluje u radu takve institucije; • Znatizelja ispitanika koja se javlja pri svakom ispitivanju, a koju treba iskoristiti, upoznajuCi ispitanika s nekim detaljima koji mu znatizelju mogu pobuditi i na sudjelovanje u intervjuu ga stimulirati; • Uljudnost i pristojnost onoga tko intervju obavlja ispitanika moze motivirati da u intervjuu sudjeluje iako namjeru te vrste i nije imao; • Ljude u pravilu karakterizira spremnost da daju svoje misljenje. Stoga im je, u fazi pristupa, uputno pojasniti da se intervjuom zeli dobiti njihovo misljenje o odredenim problemima; • Pozitivan motiv za sudjelovanje u intervjuu moze biti i izravna materijalna stimulacija - izravno placanje za sudjelovanje u intervjuu, participacija u intervjuu kao ulaznica za izvjesno "lutrijsko nagradivanje" i tome slicno. • Poticajno moze djelovati i prethodno obavjestavanje ispitanika o dolasku anketara i o svrsi istrazivanja jer cijelom poslu daje dodatnu ozbilj no st. No, u intervjuu se mogu javiti i negativni motivi intervjua. Zvonarevic apostrofira najznacajnije i medu njima, posebice: • da ispitanik odmah ne vidi cilj i svrhu intervjua; • da se boji sudjelovanja u intervjuu zbog eventualnih posljedica. Zadaca anketara je, prema tome, da, pruzajuci i odredene garancije, ispitanika oslobodi te vrste straha; • zbog Cinjenice da ne zna odgovore na neka pitanja ispitanik se plasi dane ispadne neznalica; • Neka pitanja kod ispitanika mogu izazvati revolt. U takvim se situacijama preporuca prelazak na slijedeca pitanja, te vracanje na pitanje koje je revolt izazvalo u kasnijoj fazi intervjua; • Negativan motiv za ispitanika moze biti i zasicenost intervjuima zbog cinjenice da je u relativno kratkom vremenu intervjuiranju bio podvrgavan vise puta; • Na koncu, negativan ucinak moze imati i Cinjenica da se ispitanika nakanom intervjuiranja ometa u nekom njegovu poslu. Izlaz je u odgadanju intervjua i zakazivanju nekog drugog termina.

149


Hocemo li 5e, u 5vakom konkretnom slucaju, opredijeliti za anketu iii intervju, ovisi o vecem broju cinitelja. U nekim slui':ajevima je, u pravilu, orijentacija na intervju. To su, dakako, sve one situacije koje istodobno govore i o prednostima intervjua u odnosu na anketu. Jedna od takvih 5ituacija je, primjerice, da je 5adrzaj pitanja takav da trazi u5postavljanje privatne atmo5fere. ZahvaljujuCi toj i':injenici intervjuom 5e moze saznati ponesto sto je drugim tehnikama prikupljanja podataka, ukljucujuCi i anketu, tesko do5tupno. Pri tome 5e misli, prije svega, na podatke koji 5e ticu intime. U o5obnom kontaktu, i u uvjetima privatne atmo5fere, i5pitanik ce, naime, reCi i ono sto inai':e ne bi napi5ao u anketnom upitniku. Intervju ce se kori5titi i u 5lucaju da treba dati dodatna objasnjenja. On je, drugim rijeCima, i ako je 5tandardiziran i ako je slobodan, flek5ibilniji od ankete. To, doduse, ne podrazumijeva i mogucnost 5Vakodnevnog, nevezanog razgovora, ali podrazumijeva mogucno5t njegova prilagociavanja i5pitaniku i tijeku razgovora. Predno5t intervjua je, potom, i cinjenica da 5e njime u ispitivanje mogu ukljuCiti i nepismeni. Prema tome, ukoliko u populaciji takvi Cine znacajniji dio, iii ukoliko 5e radi predi5pitivanje na malom uzorku, logicno je da 5e pribjegne intervjuu kao tehnici. Opredjeljenje za intervju je logicno i ako 5e do i5pitanika dolazi pojedinacno. Na koncu, intervju omogucuje i5trazivacu da, temeljem ispitanikova drzanja, procjenjuje govori li mu on istinu iii ne. Meciutim, intervju ima i ozbiljnih nedostataka (vidjeti Vujevic, 1990., 118., Bakovljev, 1997., 80). On, prije 5vega- zbog cinjenice da jedan anketar u razgovoru 5 jednim i5pitanikom potrosi vremena koliko bi, u grupnom anketiranju, utrosio 5 pede5etak njih - po5kupljuje i5pitivanje. Njime, potom, nije moguce o5igurati 5tandardne uvjete jer 5e obavlja u razliCitim situacijama i pod vod5tvom veceg broja anketara. Intervju relativizira i objektivno5t dobivenih podataka. On, naime, podrazumijeva interakcij5ki odno5 koji bitno odreciuje i izvje5na prisnost 5 i5pitanikom, a moze znacajno umanjiti objektivno5t i znan5tvenu upotrebljivo5t dobivenih podataka. Objektivnost intervjua moze doCi u pitanje i u slucaju da se intervju ne snimi odgovarajuCim tehnickim 5red5tvima, sto za po51jedicu moze imati da interpretacija njegovih odgovora nije dovoljno objektivna. Na koncu, i5pitanik u intervjuu ne moze 05tati anoniman, a taj detalj 5tvara probleme kod odgovora na pitanja koja zadiru u podrui':je njegove intime. Zbog 5vega navedenog, i5trazivacu koji 5e opredijelio da podatke o izui':avanoj pojavi prikupi tehnikom intervjua pomoCi moze nekoliko elementarnih preporuka:

150

Poglav!je 5·

a) Intervjuiranjeje potrebno provesti po napisanom planu, kojim se mora predvidjeti mjesto na kojem ce se intervjuiranje obaviti (preporuca se da to budu prostorije koje ispitanicima nisu strane, na koje su se oni navikli), vrijeme intervjuiranja, teme 0 kojima ce se razgovarati, te nacin biljezenja iii snimanja ispitanikovih odgovora. b) UCiniti sve da pocetak razgovora ispitaniku bude zanimljiv i prijatan - jer od toga moze ovisiti i tijek citava intervjua - da se ispitanika zainteresira za predstojeci razgovor i sarmira i izazove povjerenje prema sebi. c) U slucaju da cese razgovarati i o osjetljivim pitanjima, ispitaniku je neophodno obecati diskreciju, da nikada i nikome nece biti saopcena imena ispitanika od kojih su dobiveni odgovori na takva pitanja. d) U anketarevu stavu treba eliminirati svako ponasanje koje je isljednicko i ocjenjivacko, a ispitanika treba uvjeriti kako su iskreni, a ne odgovori koji bi zadovoljili anketara, najbolji moguCi. e) Sukladno prethodnom, anketarne smije ni ujednom momentu, niti u vezi s odgovorom na bilo koje pitanje, pokazati kako mu se ispitanikov odgovor svida iii ne svida. To, dakako, ne znaCi da ispitaniku, za koga se ocijeni da daje iskrene odgovore, ne treba pruziti podrsku odnosom kojim muse pokazuje kako ga se uvazava kao sugovornika. f) Na koncu, intervju, iako ga treba temeljito pripremiti, mora biti sto fleksibilniji, formulacija i redoslijed unaprijed sastavljenih pitanja prilagoden individualnim osobinama ispitanika i tijeku razgovora.

5.1.1.3. Upitnik Upitnik je, kako je naznaceno, tehnicko sredstvo, instrument za provodenje ankete, odnosno za prikup/janje podataka, a sastoji se ad niza pitanja u vezi s predmetom istraiivanja na koja se traii odgovor. Cesto se, doduse, govori o dvije vrste instrumenata za prikupljanje podataka iii Cinjenica. Jedan od njih, Questionary, je instrument za prikupljanje podataka i cinjenica, a drugi, Opinioner, za prikupljanje podataka i stavova. No, i jedan i drugi se, u praksi, najcesce podvode pod zajednicki nazivnik - upitnik iii anketni list. Cesto se, na koncu, znade dogoditi da anketni list ima i jednu i drugu vrstu pitanja.

151


Inace, u prikupljanju empirijskih podataka potrebnih za znanstveno zakljuCivanje uloga upitnika je najmanje dvostruka. Njime se, prije svega, u formi posebnih pitanja od kojih je upitnik sastavljen, izrazava ciljeve konkretnog istrazivanja. 5 druge strane, opet, uloga je upitnika i da pomogne ispitivacu (anketaru) kako bi ispitanika doveo u raspolozenje koje mu pomaze da sto lakse i dragovoljnije iskaze svoje misljenje i stavove. Kako? To, izmeau ostalog, ovisi i o nacinu postavljanja pitanja. Puno je situacija, primjerice, u kojima se bolji rezultati dobiju s direktnim (izravnim) pitanjima. No, nerijetke su i situacije u kojima se takva pitanja ne preporucaju. Takve su sve one u kojima ispitanici nisu spremni izravno odgovoriti na postavljena im pitanja. U takvim slui':ajevima puno vece uCinke ce proizvesti indirektna iii neizravna pitanja. 5.1.1.4. Pravljenje anketnog upitnika

Vizualno, upitnik iii anketni list u pravilu sadrzi dva dijela. Prvi je zag/av/je. Ono se nalazi na pocetku iii na kraju upitnika. U zaglavlje se unose podaci o ispitaniku- ime (ako anketa nije tajna), spol, uzrast, skolska sprema, nacionalna i vjerska pripadnost, visina primanja itd. Drugi, sredisnji dio upitnika je sastavljen od dvije kolone - lijeve, u kojoj su ispisana pitanja i desne, koja je predviaena za upisivanje odgovora. Ova potonja, kolona za odgovore, moze biti prazna (ako je pitanje s otvorenim odgovorima) iii su u njoj navedeni moguCi odgovori od kojih ispitanik treba izabrati i oznaciti onaj koji mu odgovara (ako je pitanje s zatvorenim odgovorima). 5 druge strane, da bi imao vrijednost upitnik mora biti i teorijski utemeljen. Ta, teorijska utemeljenost upitnika obuhvaca tri podrui':ja (vidjeti, Vujevic, 1990., 105):

1. Teorijsku utemeljenost na spoznajama o predmetu koji se istrazuje. 0 utemeljenosti na spoznajama o predmetu koji se istrazuje se moze govoriti "ako su pitanja zasnovana na valjanim indikatorima varijabli koje su izvedene iz hipoteza i ako su hipoteze odgovor na precizno formuliran problem i zasnovane na teoriji znanosti unutar kojih se istrazivanje provodi" (VujeviC, 1990., 105). 2. Teorijsku utemeljenost na spoznajama psihologije stavova i misljenja. 0 ovoj vrsti utemeljenosti se radi "ako su pitanja postavljena na razini habitualnih misljenja, tj. ako se pitanja odnose na ponasanje koje je pokazatelj stavova" (Vujevic, 1990, str. 105).

152

Poglavlje 5,

3, Teorijsku utemeljenostnaspoznajama izmetodologijeanketnih istrazivanja, 0 toj vrsti utemeljenosti moze se govoriti ako se dobro poznaje i metodologija anketnih istrazivanja, ali i ako se dobro poznaje i primjenjuje metodologija znanstvenih istrazivanja uopce, U pravljenju upitnika, meautim, o nekim detaljima semora voditi racuna, Veoma je, primjerice, vazno tko ce ispunjavati konkretni upitnik, Jos konkretnije, vazno je kakvo je obrazovanje onih kojima je upitnik namijenjen, kakve su njihove psiholoske znacajke, jesu li optereceni kakvim predrasudama i slicno, Ovisno o tome kakve su te, i njima slicne znacajke, razlikovati ce se, primjerice, i terminologija svakog upitnika, Ona im mora biti prilagoaena jer, u protivnom, upitnik nece moCi odigrati funkciju koja mu treba biti namijenjena, Vazno je, s druge strane, kakav je i izgled upitnika, Nije, naime, nebitno je li upitnik, sto se njegovog dizajna tice, lijep iii ruzan, kao sto nije nevazno ni je li kratak iii dugacak, pregledan i raznovrstan iii jednolican, Od svih tih detalja, u vecoj iii manjoj mjeri, zavisi i spremnost ispitanika da u anketiranju sudjeluje, Time se lista detalja, o kojima se pri pravljenju upitnika ima voditi racuna, uopce ne iscrpljuje, Dapace. Vazno je, isto tako, je li upitnik prilagoden rjecniku ispitanika, postoji li iii ne - ako se radi o intervjuu slijed pitanja koji se strogo ima postovati, od koliko je pitanja upitnik sastavljen, koji je cilj upitnika - utvraivanje Cinjenica i znanja ispitanika iii, eventualno, njihovih vjerovanja, misljenja i stavova, koji tip obrade podataka iz upitnika ce biti primijenjen itd, Pozornost se, potom, mora posvetiti i vecem broju detalja u vezi s izborom pitanja koja ce se ukljuCiti u upitnik, Vazno je, primjerice, da se u upitnik ukljuce samo ona pitanja koja se neposredno odnose na problem istrazivanja, IIi, u upitnik ne treba, osim ako ih zelimo iskoristiti kao kontrolna, ukljuCivati pitanja na koja se odgovori mogu pribaviti iz nekih drugih izvora, Veoma je vazno, potom, da se s pitanjima koja zadiru u osobni zivot, buduCi da odgovori na njih mogu biti neiskreni, postupa krajnje obazrivo, U upitnikje, na koncu, uputno ukljucivati samo ona pitanja za koja se moze pretpostaviti da ih zna veCina ispitanika, U protivnom, takva nam vrsta pitanja ne moze osigurati put do cilja kojeg smo sebi postaviiL Po svojem obliku, pitanja u upitniku mogu se pojaviti: kao otvorena i kao zatvorena (pitanja "fiksiranog izbora"), U cemu su njihove specificnosti i meausobne razlike? Osnovno obiljezje otvorenih pitanja je u cinjenici da se njima ne nude nikakvi odgovorL Ispitaniku je, dakle, ostavljena potpuna sloboda u kreiranju odgovora, Kod ovog oblika pitanja moguce je

153


identificirati i njihove prednosti, ali i njihove nedostatke (vidjeti Vujevic, 1990., 105.-106.). Medu prednostima se, bez dvojbi, neke i posebice isticu. Otvorena pitanja je, prije svega, lako sastaviti. S druge strane, ona ne usmjeravaju ispitanika na odredeni odgovor. Veca je, potom, i heuristicka vrijednost ovog oblika pitanja. Na koncu, odgovori na otvorena pitanja mogu veoma dobro posluziti za sastavljanje zatvorenih pitanja jer upucuju na ucestalost odredene vrste odgovora a time i sugeriraju koju vrstu odgovora treba u upitnik ukljuciti. Drugim rijecima, ovu vrstu pitanja je, zbog njihovih prednosti, preporucljivo koristiti u pripremnim fazama procesa istrazivanja. Ignorirati, meciutim, ne treba ni slabosti otvorenih pitanja. Ona, primjerice, traze dobru pismenost ispitanika, malo se dobije odgovora na takva pitanja, nije moguce postaviti veci broj pitanja, teza je obrada dobivenih podataka (njih je moguce obraciivati jedino pomocu analize sadrzaja), a zaboraviti ne treba ni cinjenicu da ovaj oblik pitanja ispitanike stavljaju pred tezi zadatak - posebice neke od ispitanika - zbog cega mogu djelovati i na njihovu motivaciju da sudjeluju u anketiranju. Za razliku od njih, zatvorena pitanja (pitanja "fiksiranog izbora") ispitaniku nude izvjestan broj odgovora izmeciu kojih treba da se opredijeli. Ali, time se istovremeno smanjuje i sloboda ispitanika u odgovaranju. Prema tome, upitnikom sa zatvorenim tipom pitanja se i dobiva, ali i gubi. Dobitak iii prednost zatvorenih pitanja je u Cinjenici da upitnik, sastavljen od takvih pitanja: • ne trazi vecu pismenost ispitanika, • veCi broj ispitanika daje odgovor na ovakva pitanja, • ispitanici se nalaze pred laksim zadatkom jer je lakse zaokruziti odgovor nego ga ispisati svojim rijecima, • maze se postaviti veCi broj pitanja, • mnogo lakse i jednostavnije srediti dobivene odgovore, izvrsiti njihovu sistematizaciju i klasifikaciju, • veca je verifikacijska vrijednost takvih pitanja. Ignorirati se, meciutim, ne smije ni slabosti iii nedostatke zatvorenih pitanja. Neke od njih i apostrofiramo: • teze ih je napraviti, • njima se smanjuje sloboda odgovaranja, ispitaniku se nude odgovori koji ga cesto ne mogu zadovoljiti, • ogranicenost na odrecieni broj odgovora ispitanika maze i pasivizirati, • manja je heuristicka vrijednost ove vrste pitanja.

154

Poglavlje 5·

Inace je moguce praviti razliku izmedu dviju vrsta zatvorenih, odnosno pitanja "fiksiranog" izbora. Prva su tzv. pitanja s ponudenim odgovorima nabrajanja. Broj tako ponudenih odgovora ponekada moze biti i neuobicajeno velik. Pretpostavimo da se pitanjem trazi zaokruzivanje svega onoga sto posjedujete u domaCinstvu. Broj odgovora, koje mozete zaokruziti, moze biti tako velik da obuhvati sve ono sto u svojem kucanstvu posjedujete. Dakako, pri tome je svaki od takvih odgovora zasebno dihotomno pitanje, pitanje na koje se odgovara s "da"- "ne" iii odgovorima toga tipa. Druga vrsta zatvorenih pitanja su tzv. pitanja s ponudenim odgovorima intenziteta. Pri tome su vazne dvije vrste natuknica. S jedne strane, u principu se koristi serija od pet intenziteta jer ona najbolje odrazava stav ispitanika. S druge strane, ponudeni intenziteti mogu varirati u jednom iii u dva pravca. Ako se radi o jednosmjernoj varijaciji intenziteta onda se ona krece na skali od pet stupnjeva i to od nedovoljnog do odlicnog. Ako se, pak, radi o variranju varijable u dva smjera, onda je to variranje obicno od neutralnog do maksimalnog zadovoljstva na jednoj, te od neutralnog do maksimalnog nezadovoljstva na drugoj strani. Postoji, medutim, jos jedna podjela koja se tice naCina postavljanja pitanja. Naime, pitanja u upitniku mogu biti postavljena kao izravna (direktna), i neizravna (indirektna). Izravnim iii direktnim pitanjima se ispitanika pita tocno ono sto se zeli znati. Takva se vrsta pitanja koristi u svim situacijama za koje se pretpostavlja da ispitanici nece imati poteskoca u davanju iskrenih odgovora. Neizravna iii indirektna su pitanja kojima se do odgovora dolazi zaobiiaznim putem. Koriste se u situacijama kada se pretpostavlja da bi ispitanici mogli imati poteskoca u davanju iskrenih odgovora. Drugim rijecima, njima se olaksava davanje takvih odgovora. Bez obzira na tip pitanja - jesu li ona otvorena iii zatvorena, izravna iii neizravna - u njihovu formuliranju moraju se koristiti rijeCi koje ce biti jamstvo da ce pitanje razumjeti svi ispitanici. Istovremeno, mora se obratiti paznja da postavljena pitanja ne sugeriraju odgovore. 5.1.1.4.1. Formulacija pitanja s obzirom na njihov smisao NaCin na koji se pitanje u upitniku formulira u pravilu utjece i na njegov smisao. Dakako, u razumijevanju pravog smisla pitanja iz upitnika mogu se cesto pojaviti i odredene vrste poteskoca. Izvori tih poteskoca mogu biti veoma razliCiti. U kontekstu ove analize neke od njih i apostrofiramo.

155


Jedan od takvih izvora je, nema dvojbi, i mogucnost da se postavi neodredeno i nedovoljno jasno pitanje jer ono nece omoguciti ni jasan odgovor. Analizirajmo, primjerice, pitanje: "Smatrate li da je motivacija za rad nakon demokratskih promjena veca, ista iii manja nego prije njih". Naizgled, radi se o krajnje jasnom pitanju. Stvarno, medutim, u njemu se nalazi niz nejasnoca. Na koje vrijeme "nakon demokratskih promjena" se misli - na ono neposredno nakon prvih visestranackih izbora, na vrijeme kada se pitanje postavlja, na Citav period od prvih visestranackih izbora itd? IIi, sto znaci ono "prije njih"? Misli li se na vrijeme neposredno prije prvih visestranackih izbora, na vrijeme od okoncanj'a Drugog svjetskog rata do prvih visestranackih izbora itd? Na "motivaciju za rad" koga se misli - radnika u proizvodnji, drzavnih cinovnika, prosvjetnih djelatnika iii neke druge sku pine gradana? IIi, eventualno, svih njih? Izvor poteskoca u razumijevanju pravog smisla pitanja, potom, i stereotipni stavovi i predrasude u slucaju da su, na bilo koji nacin, involvirani u pitanje. Takve su, primjerice, nacionalne i konfesionalne predrasude, koje bitno opterecuju i zemlje nastale raspadom bivse Jugoslavije, rasne predrasude i slicno. Velika je vjerojatnost da ce pitanja tipa "Koja je religija najprimjerenija covjeku?", rezultirati odgovorima koji se poklapaju s reiigijskom pripadnoscu ispitanika. Do poteskoca u razumijevanju pravog smisla pitanja mogu dovesti i previse pojednostavljena pitanja, odnosno pitanja Ciji sadrzaj nije dovoljno opisan jer ona mogu dovesti do odgovora koji ne odgovaraju i stvarnom misljenju ispitanika. Pretpostavimo pitanje tipa "Koji narod je najnapredniji?". Ovako pojednostavljeno formulirano pitanje moze dovesti do veoma razlicitog shvacanja smisla pojma "naprednost" - naprednost kao razvijenost zivotnog standarda, kao razvijenost kulture, knjizevnosti i umjetnosti, iii bilo sto drugo. Pitanju, dakle, nedostaje potreban opis sadrzaja, na koju se vrstu naprednosti naroda misli, u cemu napredan? Izvor poteskoca moze proizlaziti i iz Cinjenice da je pitanje predugacko iii, pak, da je u odgovoru ponuden prevelik broj mogucnosti. U prvom slucaju nije iskljuceno da ispitanik ne uspije uoCiti tocan smisao pitanja. U drugom, opet, lako se moze dogoditi da, zbog velikog broja ponudenih odgovora one koji su pozicionirani na prvim rednim brojevima pocne zaboravljati. Neka pitanja, isto tako, zbog svoga karaktera, mogu imati smisla samo za dio populacije. Za sve ostale ona su, iz istih razloga, besmislena. U istrazivanju, provedenom na Univerzitetu u Tuzii, postavljeno je pitanje, kojim se zeljelo doCi do misljenja zaposlenika - profesora, asistenata i administrativnog osoblja je li korupcija na njihovu univerzitetu veca bila prije rata, nakon

Poglavlje 5·

potpisivanja Daytonskog sporazuma iii danas. Oko polovice svih zaposlenika je na to pitanje, sto je i logicno, odgovorilo "ne znam" jer prije izbijanja rata u BiH 1992. godine na ovoj visokoskolskoj asocijaciji nije ni radila. Na to je pitanje, dakle, odgovarati mogao samo dio danasnjih zaposlenika, oni koji su sve to vrijeme u ovoj visokoskolskoj asocijaciji bili uposleni. Postoje, na koncu, i pitanja na koja su stereotipni odgovori, odnosno odgovori koji su u suglasju s opceprihvacenim vrijednostima, potpuno logicni. Na pitanja, primjerice, tipa "Vjerujete li u slobodu govora", logicno je ocekivati potvrdan odgovor najveceg dijela ispitanika. Ako, medutim, ispitanicima s tom vrstom odgovora postavite pitanje "Vjerujete li u slobodu govora u mjeri da bi fasistima, u mjestu gdje zivite, tolerirali govor mrznje prema drugim narodima?", najvjerojatniji odgovor vecine ispitanika je negativan. A iz dobivenih se odgovora na postavljena pitanja izvuC:i mogu barem dvije vrste zakljucaka - prvi, da su odgovori na dva pitanja medusobno nespojivi, nepovezivi i drugi, da su i logicni jer su u suglasju s opceprihvacenim vrijednostima - sa neupitnoscu slobode govora s jedne, ali i s netoleriranjem fasistickih ideja i ispoljavanju mrznje prema drugom i drugacijem. 5.1.1.4.2. Verbalna formulacija pitanja Nacin na kojije pitanje u upitniku formulirano uopce nije nebitan. Dapace. Razlike u odgovorima, koje, ovisno o naCinu na koji je odredeno pitanje formulirano, mogu nastati, mogu dostiC:i razinu i do dvadesetak postotaka. A to, opet, znaci, da ucinak rezultata odredenog anketiranja, ovisno o nacinu na koji su pitanja u upitniku formulirana, moze u isto takvom postotku varirati. U vezi s verbal nom formulacijom pitanja, sukladno navedenom, mogu se pojaviti i dosta razliciti problemi i poteskoce. Tri su najznacajnije sku pine takvih problema i poteskoca: oni koji su u vezi sa smjestajem pitanja na upitniku, potom u vezi s oblikom alternativa i, na koncu, problemi koji su u vezi s odstupanjima od objektivnog formuliranja pitanja. Izvori tih poteskoca mogu biti veoma razliciti. U kontekstu ove analize neke od njih i apostrofiramo. Prva grupa problema i poteskoca je, kako je i naznaceno, povezana sa smjestajem pitanja u upitniku. Radi se, naime, o tome da mjesto pitanja u upitniku izaziva razlike u percepciji o tome koliko je ono, u odnosu na drug a pitanja iz istog upitnika, znacajno. Konkretno, pitanja na pocetku upitnika kod dijela, ako ne i vecine, anketiranih moze stvoriti uvjerenje da se radi o pitanju s veC:im znacenjem. Vrijedi, dakako, i obratno. Naravno, taj utjecaj nije

157


identican kod svih pitanja. Naprotiv. Ako je 5tav, iii znanje, i5pitanika o odredenom pitanju manje 5iguran i pouzdan, u tom ce 5lucaju veCi biti utjecaj mje5ta pitanja na 5trukturu odgovora. Neophodno je, prema tome, kod pozicioniranja pitanja u upitniku, voditi racuna o odredenim zahtjevima. Jedan medu njima ima po5ebno znacenje. Pitanja, naime, moraju biti pozicionirana tako da odgovor na jedno pitanje ne utjece na drugo, po5ebice ako se pitanja u konkretnom upitniku odno5e na i5ti predmet. Druga grupa problema i poteskoca je u vezi 5 ponudenim alternativnim pitanjima, dakle pitanjima kod kojih 5U ponudene alternative dio i samog pitanja. Medu njima po5ebno mje5to zauzimaju oni u vezi 5 pitanjima 5 dihotomnim odgovorima, dakle pitanjima koja nude odgovore tipa "da" - "ne", "5lazem 5e" - "ne sla:Zem se", "toC:no"- "netoC:no", "dobra"- "loSe", "odobravam"- "ne odobravam" itd. I5tina, dod use, je5te da ova vr5ta pitanja ima i 5VOjih prednosti. Pitanja traze malo vremena za odgovore, jedno5tavna je 5tati5ticka obrada podataka itd. No, poteskoce 5tvaraju 5labe 5trane ove vr5te pitanja. Ako je, primjerice, slabo razumljen 5mi5ao pitanja, dihotomija u odgovorima moze izazvati potpuno obrnut odgovor. Takva je mogucnost, u 5lucaju ponudene 5kale odgovora, 5vedena gotovo na minimum. S druge 5trane, dihotomija, u pravilu, ne dopusta mogucno5t graduacije stava i5pitanika. Kod ponudene 5kale takva mogucno5t je, naprotiv, veoma realna. Stoga 5e, ako i po5toji opredjeljenje na pitanja 5 dihotomnim odgovorima, u pravilu prakticira mogucno5t i treceg izbora, onog tipa "ne znam", "5vejedno", "ni jed no" itd. Jer, ta mogucno5t, ako nista drugo, daje mogucno5t ne5vr5tavanja onima koji 5e ne opredjeljuju ni za jedan od od5jecnih odgovora. No, cesce od toga 5e orijentira na pitanja 5 visestrukim izborom jer ona, pored 05talog, daju mogucno5t i graduacije u opredjeljenju, 5tavu i 51icno. 0 njima, medutim, nesto ka5nije. Kod pitanja 5 dihotomnim odgovorimaje, zbog 5vega naznacenog, veoma vazno i kako je pitanje formulirano. Vazno je, prije 5vega, da 5u alternative jasno izrazene. U protivnom, po5toji mogucno5t razlicitog znacenja dobivenih odgovora. Pretpo5tavimo, primjerice, pitanje u upitniku "Je5te li pri5talica da 5tudij novinar5tva traje cetiri godine?". Jedan od dihotomnih odgovora je i odgovor "ne". Sto, medutim, znaCi taj odgovor. Objektivno, on moze znaCiti barem nekoliko 5tvari. Da 5e, prije 5vega, protivite trajanju 5tudija od cetiri godine. Da 5e, potom, zalazete za 5tudij koji traje vise iii manje od cetiri godine. Na koncu, vase "ne" moze znaciti i da nemate opredjeljenja u vezi 5 tim. Stoga 5e preporuca formulacija pitanja koja takvu mogucno5t i5kljucuje. U konkretnom 5lucaju, recimo, uputno bi bilo po5taviti pitanje "Je5te li pri5talica iii protivnik da 5tudij novinar5tva traje cetiri godine?".

Poglavlje 5·

Odredenu ulogu, potom, kod pitanja 5 dihotomnim odgovorima imaju i rijeCi kpjima 5u alternative formulirane. Neke od njih jace, a druge 5labije naglasavaju ponudene alternative, a time izazivaju i razliCite odgovore. Pogledajmo, primjerice, utjecaj glagola "zabraniti" i "dopu5titi" na mogucu di5tribuciju odgovora. U jednom te i5tom pitanju ta dva glagola mogu izazvati potpuno neuravnotezenu di5tribuciju odgovora. Pretpo5tavimo jedno od pitanja 5 ta dva glagola. Prvo bi moglo gla5iti "Smatrate li da bi vlada morala zabraniti homo5ek5ualne brakove?", a drugo "Smatrate li da bi vlada morala dopu5titi homo5ek5ualne brakove?". Struktura odgovora koji upucuju na opredjeljenje za zabranu u jednom i drugom 5lucaju c':e, po 5vemu 5udec':i, biti primjetno razliCita. Razlog tome je upravo u efektima koje izazivaju upotrijebljene rijeci. Pro5jecni i5pitanik je, naime, relativno blagonakloniji prema terminu "dopu5titi" nego onom "zabraniti". Stoga 5e preporuca da 5e, u 5ituacijama ovog tipa, pitanje formulira na nacin da 5e u njemu nadu oba glagola. A u tom bi 5lucaju, dakako, pitanje moglo gla5iti "Smatrate li da bi vlada morala zabraniti iii dopu5titi homo5ek5ualne brakove?". Na koncu, iako 5e time popi5 intervencija ne i5crpljuje, kod pitanja 5 dihotomnim odgovorima 5e, mad a ona mogu biti po5tavljena alternativno, o5tavlja mje5to i za neku formu 5rednjeg odgovora. Pretpo5tavimo, primjerice, pitanje tipa "Smatrate li da ce cijene prehrambenih proizvoda u nasoj zemlji tijekom ove godine biti vise iii nize od proslogodisnjih?". Izvje5no je da mogucnost dihotomnog opredjeljivanja po5toji. No, u konkretnom 5lucaju po5toji i ono trece, 5rednje rjesenje. u ovom slucaju bi ono moglo biti formulirano u formi "otprilike i5te". Mi51imo da ovu vr5tu takozvanih 5rednjih odgovora ne treba apo5trofirati i u pitanju. No, njih je preporucljivo dati u ponudenim odgovorima. Relativno znacajno cesca od ove vrste su pitanja s visestrukim izborom. Radi 5e, najjedno5tavnije kazano, o pitanjima koja nude mogucno5t vec':eg broja odgovora, a i5pitanik je 5tavljen pred obvezu izbora 5amo jednog od njih. Ova vr5ta pitanja, nema dvojbi, ima znacajnih predno5ti. Njima 5e, prije 5vega, daje mogucno5t manife5tacije veceg broja nijan5i u misljenjima i 5tavovima. S druge 5trane, takvim 5e pitanjima daje i moguc':no5t da 5Va, iii najznacajniji dio, misljenja dode do izrazaja. Dakako, kod takve vr5te pitanja vazan je, pored o5talog, i naCin na koji 5U pitanja po5tavljena. Ako 5e, primjerice, na po5tavljena pitanja i5pitaniku, na po5ebnoj kartici, nude i 5Vi ponudeni odgovori, ve<':ina je i5pitanika, kod odgovora izrazenim u brojkama, 5klona odgovoru srednjih vrijednosti iii onom koji je ponuden u sredini. Dakako, i5pravan odgovor moze od5tupati i po jednoj i po drugoj osnovici -tend irati, primjerice, krajnjim vrijednostima. Zaokruzivanje srednje vrijednosti iii po poziciji srednjeg odgovora u tom slucaju

159


samo upucuje na zakljucak kako se radi o ispitaniku kod kojeg je evidentno nepoznavanje konkretne materije. S druge strane, postoji mogucnost i da se izvjestan broj ispitanika u orijentacionom anketiranju, ciji je temeljni zadatak testiranje upitnika, pored cinjenice da im je ponuden odreden izbor odgovora na postavljena pitanja, opredijeli za one koji nisu ponudeni. Ako takva pojavnost nije usamljena onda ona upucuje na zakljucak kako ponuaena /ista odgovora nije dovoljno iscrpna, te kako je treba dopuniti i onima koji se u orijentacionom anketiranju ucestalije pojavljuju. Jer, za pretpostaviti je da ce u anketiranju, koje tek treba realizirati, ta vrsta odgovora za sebe takoder vezati izvjestan postotak populacije, a time utjecati i na krajnju distribuciju dobivenih odgovora. Za razliku od prethodne situacije moguca je i ona koja izaziva potrebu ogranicenja izbora. Jos konkretnije, moguca je situacija, primjerice, da je neki od ponudenih odgovora pri izboru ispitanika toliko dominantan da onemogucuje uvid druge, po sebi sekundarne ideje. Zamislimo, primjerice, pitanje kojim zelimo saznati koji su faktori relevantni u donosenju odluke pri kupovini nekog proizvoda. Pretpostavka je, nema dvojbi, da relativno vece, a mozda i presudno znacenje u odnosu na ostale, imaju faktor cijene proizvoda i visina primanja ispitanika. No, kako bi utvrdili utjecaj i drugih varijabli na donosenje odluke o kupnji, logicno bi bilo ocekivati da se ispitanicima ponudi pitanje tipa "Ako izuzmemo cijenu i visinu placa, koje faktore za donosenje odluke o kupnji smatrate najznacajnijima?". Kod pitanja s visestrukim izborom jedno od znacajnih je i pitanje unutarnje ravnoteze. Radi se, drugim rijecima, o tome da se odgovori ne smiju ponavljati u drugim varijacijama, da se jedan odgovor ne smije ponistavati drugim. Zamislimo, primjerice, pitanje: "Sto smatrate najvaznijim u kupovini odijela?". Ako se u ponudenim odgovorima, medu ostalima, nalaze i odgovori "dobar izgled" i "vanjstina", radi se o klasicnom primjeru ponavljanja jednog odgovora u drugai':ijoj varijaciji. Na koncu, kod pitanja s visestrukim izborom nimalo nevazno nije ni pitanje kolika je mogucnost izbora dana. Ona, teorijski moze iCi od tri do beskonacno. No, nedvojbeno je da rast broja ponudenih odgovora ima i granicu iznad koje njegova vrijednost postaje upitna. Pretpostavimo da odredeno pitanje nudi mogucnost izbora izmedu petnaest-dvadeset odgovora. Efekti takvog opredjeljenja su dvostrani. Pozitivni se manifestiraju u mogucnosti vece nijansiranosti ispoljenih misljenja i stavova. No, u takvim situacijama veCi moze biti ucinak negativnih efekata. Jedan od njih je, primjerice, i sklonost zaboravljanju odgovora koji se nalaze na pocetku liste ponudenih. Stoga krajnje opredjeljenje i ne mora odrazavati pravo raspolozenje.

160

Poglavlje s.

Da bi takva opasnost bila eliminirana preporuca se ogranicavanje broja ponudenih odgovora. Vjerujemo kako je takvu granicu uputno, u principu, stavljati na brojku od sest ponudenih odgovora. Kod ponudenih alternativnih pitanja susresti se moze i takozvana otvorena pitanja. Radi se, zapravo, o pitanjima koja omogucuju davanje odgovora u obliku koji na najprecizniji naCin izrazava stav iii misljenje svakog konkretnog ispitanika. Ovakva se pitanja, u pravilu, dosta rijetko koriste. Preporuca ih se, primjerice, u orijentacijskim istrazivanjima, onima kojima se testira sacinjeni upitnik. Objasnjiv je i razlog. Takvim se pitanjima, naime, bolje nego svim drugim vrstama, omogucuje uvid u rjecnik ispitanika. Preporuca ih se, potom, i u produbljenim ispitivanjima stavova i misljenja. No, u anketama ih se, u pravilu, izbjegava. Dakako, ito je objasnjivo. Takve odgovore je, naime, nemoguce kodirati pri obradi podataka u nekoj od primijenjenih statistickih tehnika. A kod pitanja s ponudenim odgovorima takvo kodiranje je stvar ciste rutine. Na koncu, treca grupa problema i poteskoca u vezi s verbalnom formulacijom pitanjaje on a koja se odnosi na odstupanja od objektivnog formuliranja pitanja. Razlog navedenog odstupanja, dakako, moze biti razlicit. Jedan od njih se, primjerice, odnosi na ugled. Ljudi su osjetljivi na misljenja i stavove uglednih licnosti. Njihov pozitivan stav o necemu, sto je predmet anketiranja, za posljedicu ce, ako im se osobni stav u pitanju apostrofira, imati i povecan udio onih koji ce se istom stavu takoder prikloniti. Vrijedi, dakako, i obrnuto - ako je stav poznatih licnosti negativan. Buduci je to neupitno, u sastavljanju pitanja treba paziti na to da se ne koriste simboli koji u ocima ispitanika imaju poseban ugled. Treba se, potom, paziti i tendecioznih iii pristranih pitanja. A do takvih pitanja mogu dovesti razliCite vrste pogresaka. Jedna od njih je, primjerice, pogreska u uvodu. Nairne, u uvodu se moze dati objasnjenje koje je istinito, ali i potice na pristranost u odgovoru. Pretpostavimo, uostalom, pitanje tipa: "Veto jednog clana Vijeca sigurnosti, koje je rezervirano samo za njegove stalne cia nove, moze blokirati rad citavog Vijeca. Slazete li se iii ne slazete s pravom veta u Vijecu sigurnosti?". Navedenom pitanju, dakle, prethodi kratko objasnjenje. Ono je, nema sumnje, istinito. Ali, ono stvara atmosferu pristranosti i usmjerava ispitanika da bude protiv. Navedeno se objasnjenje, prema tome, iako je istinito, moze smatrati prije propagandom nego uputom i pomoCi ispitaniku. Ignorirati, potom, ne treba ni pogresku u isticanju nekih pojmova u upitniku koji, objektivno, vode jacanju izvjesnih predrasuda. Zamislimo, primjerice, da se u konkretnim hrvatskim okolnostima, postavi pitanje tipa "Smatrate li da Srbi u Hrvatskoj imaju suvise moCi i utjecaja?". Kod onih, koji su pod utjecajem frustracija hrvatsko-srpskog rata s

161


kraja XX. 5toljeca, ovako formuliranim pitanjem 5e taj tip fru5tracija i dojam o nerazmjernom utjecaju domicilnih Srba 5amo dodatno pothranjuju i u odgovoru na konkretno pitanje pojacavaju. Svi apo5trofirani, ali i mnogi drugi problemi i poteskoce u vezi 5 verbalnom formulacijom pitanja, tjeraju na razmisljanje sto je to, na sto treba paziti kako bi 5e 5Vi ti problemi i poteskoce amortizirali iii u potpuno5ti izbjegli. Li5tu preporuka u vezi 5 tim je kompletirao Rudi Supek (vidjeti, Supek, 1961.). Neke od njih apo5trofiramo i u kontek5tu ove analize: • Kori5ti jedno5tavne rijeCi koje 5U poznate 5vim potencijalnim i5pitanicima, dakle i najmanje inteligentnima u populaciji u kojoj 5e anketiranje hoce realizirati; • Ui':ini da pitanja budu 5azeta koliko god je vise moguce; • Formuliraj pitanje obavjestenje;

na

nai':in

da

5adr:Zi

tocno

zeljeno

• Izbjegavaj vise5mi51ena pitanja; • Izbjegavaj dvo5mi51ene odgovore; • Izbjegavaj pitanja koja 5ugeriraju odgovor; • Vodi rai':una o utjecaju uglednih lii':no5ti; • Dopu5ti 5ve moguce odgovore, i':ak i drugaCije od ponudenih; • Alternative u reali5tii':nima;

pitanjima

5

vise5trukim

izborom

ui':ini

• Izbjegavaj pitanja koja izazivaju odgovore prema 50Cijalno prihvacenim normama i vrijedno5tima, a kod pitanja kojih bi do izrazaja mogao dod jaki konformizam kori5ti logiku neizravnih pitanja.

5.1.1.4.3. R.edoslijed pitanja u upitniku Upitnik, dakako, nije na5umce nabacana hrpa pitanja. Naprotiv, u njegovu 5U 5trukturiranju jako vazna pravila kojih 5e je potrebno pridrzavati. Jos vise, moze 5e govoriti i o 5trategiji 5trukturiranja upitnika, po5ebice 5trategiji 5trukture i redo51ijeda pitanja. IIi jos konkretnije, moguce je govoriti o dva temeljna redo5lijeda ili 5trategije na kojima 5e mora temeljiti 5Vaki ozbiljno 5trukturiran upitnik- p5iholoskoj i logii':koj. Psiholoska strategija profiliranja anketnog upitnika ima zadacu, zapravo, odgovoriti na pitanje kako U5P05taviti kontakt 5 i5pitanikom i kako bi 5e on, 5 obzirom na 5adrzaj pojedinih pitanja,

Poglavlje s.

mogao ponasati tijekom ispitivanja. Da bi, naime, upitnik uopce mogao djelovati kao dobro povezana cjelina, nuzno je osiguranje odredenih pretpostavki. Medu njima apostrofiramo posebice slijedece: • da interes raste postupno tijekom anketiranja svakog pojedinacnog ispitanika, a to je moguce samo ako je sudjelovanje ispitanika tijekom anketiranja sve jace i sve neposrednije; • da je prijelaz od laksih na teza pitanja neprimjetan, bez velikih skokova; • da se izbjegne opasnost preuranjenog iii iznenadujuceg pitanja jer se njime ispitanika moze blokirati, pa i stimulirati ga na odustajanje od sudjelovanja u nastavku anketiranja; • da se izbjegnu pitanja koja mogu izazvati zabunu. Ako takvih pitanja i ima, uz njih obvezno, kako bi se zabuna preduprijedila, mora iCi komentar. Da bi se odgovorilo zahtjevima uspjesne psiholoske strategije neophodno je, s druge strane, voditi racuna i o specificnostima pojedinih grupa pitanja. Potrebno je, primjerice, znati tocno sto je osnovna zadaca i smisao pocetnih iii pristupnih, uvodnih pitanja. A on se, u biti, svodi nato da se izazove interes ispitanika, ali i izbjegne prerano poticanje kontroverzi, odnosno spornih stavova. Stoga se, bez obzira o kojem tipu pristupnih pitanja se radilo a on a se mogu pojaviti kao informativna, pitanja kojima nas ispitanik obavjestava o nekom dogadaju, svome misljenju iii nekom drugom osobnom detalju, kao pitanja kojima se traii savjet, kao objasnjavajuca, pitanja kojima se ispitaniku daju odredena obavjestenja i objasnjenja kako bi i sam mogao stvoriti odredeni smisleni sud itd. - preporuca se da se anketiranje zapocinje s neutralnim i manje znacajnim pitanjima jer u protivnom moze lakse doci do odustajanja svakog konkretnog ispitanika od nastavka sudjelovanja u anketiranju. S druge strane, potrebno je pridrzavati se pravila strukturiranja upitnika na nacin da je u njemu ispostivana logika prijelaza od laksih na teza pitanja. Razlog je jednostavan. sto anketiranje dalje odmice veca je vjeroiatnost dace ispitanik teze prekinuti anketiranje iii intervju nego ako se dilema sto uciniti pojavi u samom startu. To, opet, znaci, da se, sto anketiranje odmice, povecava i spremnost ispitanika da odgovori na osjetljiva pitanja, a iz toga proizlazi i sugestija kako se takvu vrstu pitanja - iako na povecavanje spremnosti utjece i umjesnost anketara da se priblizi ispitaniku - treba postavljati u drugoj polovici upitnika. Vazan je, potom, i prijelaz od jedne skupine pitanja na drugu. Pri tome posebnu pozornost treba obratiti na to da on ne bude nagao jer


takav moze narusiti, pa i prekinuti donekle uspostavljeni kontakt s ispitanikom, ali izazvati i druge negativne ucinke. Kako bi se takve posljedice izbjegle preporuca se tijekom anketiranja prakticiranje povremeno rezimiranje prijedenog, podsjecanje ispitanika da se anketiranje nastavlja prijelazom na novu skupinu pitanja i tome slicno. logicka strategija profiliranja anketnoga upitnika, s druge strane, ima zadacu odgovoriti na pitanje kako postupno prodrijeti u strukturu pitanja iii stavova koji nas zanimaju, a s ciljem dolazenja do sto tocnijih odgovora na njih. Da bi se, medutim, odgovorilo na tu vrstu pitanja nije dovoljno rijesiti problem strukture same jednog pitanja iz upitnika, nego Citavog niza pitanja koja se odnose na isti problem, i koja u taj problem omogucuju cjelovit uvid. Taj, prema tome, niz iii baterija pitanja pomazu da se potpunije otkrije sirina i dosljednost misljenja, utvrdi do koje su mjere odredeno misljenje iii stav suvisli, duboki itd. U konstruiranju niza iii baterije pitanja vazan je, medu inima, i slijed pitanja. Sto to znaCi? Najjednostavnije, da se u redoslijedu pitanja prati logiku samog ispitanika, da redoslijed pitanja sto prirodnije prate tijek njegovih misli. Pri tome se, dakako, moze misliti na razlicite dimenzije navedene logike. Jedna od njih se odnosi i na stupanj opcenitosti u upitniku postavljenih pitanja. S obzirom na to slijed pitanja moze pratiti dvije moguce putanje- putanju lijevka i putanju izokrenutog lijevka. Putanja /ijevka u slijedu pitanja prema stupnju njihove opcenitosti znaci zapocinjanje s najopcenitijim i najmanje ogranicenim i put oct njih prema sve konkretnijim i sve specificnijim pitanjima. Ciljevi takvog pristupa su visestruki. No, medu njima treba izdvojiti i sprecavanje ranog uvjetovanja iii pristranosti odgovora na pitanja koja tek trebaju uslijediti. S druge strane, putanja izokrenutog lijevka podrazumijeva potpuno suprotnu putanju- zapocinjanje, dakle, s konkretnim i specificnim i postepeni prijelaz od njih prema opcenitijim i najopcenitijim pitanjima. Vee na prvi pogled je izvjesno da se ovakvim pristupom slijedu pitanja gubi osnovna prednost putanje lijevka. No, putanja izokrenutog lijevka ima i nekih prednosti. Ispitaniku, primjerice, koji nema izgradeno misljenje, ona pomaze da zauzme stav u zasebnom, izdvojenom slucaju, a potom da ga, putem misaone indukcije, postepeno prosiruje do opcenitijih stavova. Jednu od strozih fermi manifestacije logike slijeda pitanja predstavljaju i skale stavova. No, o njima ce biti rijeci u zasebnom poglavlju. 37

"Vidjeti o tome poglavlje 5.1.3. Skaliranje

Poglavlje 5·

5.1.1.4.4. Zakijucne sugestije za pravljenje upitnika Sve ono sto je, u vezi s pravljenjem anketnoga upitnika, do sad a apostrofirano, potrebno je, po nasem sudu, sazeti u preporuke iii sugestije, kojih se pri pravljenju upitnika treba pridrzavati. Meciu njima ukazujemo posebice na slijedec':e: • Dio upitnika, koji slijedi odmah nakon kratke obavijesti ispitanicima sto je cilj ankete i u kojoj se apelira na njihovu suradnju u njezinoj realizaciji 38 , su osobni podaci o ispitaniku. Oni se, doduse, iako smo skloni uvjerenju da je to manje dobro - jer se osobnim podacima, ako su na sa mom pocetku, ispitanika takocier uvodi u postupak anketiranja i pridobiva za suradnju - mogu nac':i i na kraju upitnika. Izabrali, meciutim, jed no iii drugo, vazno je da osobni podaci moraju biti grupirani zajedno, a nikako na nacin da ih se dio nalazi na jed nom, a dio na drugom mjestu. Osobni podaci, osim u rijetkim slucajevima - a tada se to saopc':ava i ispitaniku - ne ukljucuju ime i prezime ispitanika. Dapace, anketa je u pravilu anonimna, a to se apostrofira i u samom zaglavlju anketnog upitnika. Stoga, pored imena i prezimena od ispitanika se ne preporuca traziti ni druge podatke koji- kao, primjerice, datum i mjesto rocienja - posredno mogu otkriti identitet ispitanika. • Izuzmu li se osobni podaci - i u slucaju da se oni nalaze na pocetku upitnik u pravilu zapoi':inje pitanjima neutralnog emocionalnog znacenja za ispitanike, ali u vezi s problemom koji se ispituje i s osnovnim zadatkom da se njima izazove interes i usmjeri paznja ispitanika na upitnik. Pored pitanja o osobnim podacima to su najcesc':e ona koja se ticu opc':ih tema i problema. • U planiranju redoslijeda pitanja preporuca se logika putanje od laksih prema tezim pitanjima jer je ona najefikasniji nacin da ispitanik sto brze osjeti napredak i veze se da istraje do kraja. Kada se, sukladno tome, i u slucaju da je upitnik vec':i, ocekuje da bi kod ispitanika - dijelom i zbog tezine pitanja mogao nastupiti zamor, preporuca se ubacivanje nekolicine laksih pitanja koja ga ponovno stimuliraju. • Teska i delikatna pitanja, iii ona koja izazivaju dosadu, u pravilu treba smjestiti u dio upitnika kada se ocekuje da ispitanik vee dobro suraciuje. • Pitanja se najcesc':e grupiraju prema sadrzaju iii predmetu "O tome vidjeti poglavlje 5.1.1.5.2. Uvod anketi


informacije. Pri tome se prijelaz od jedne grupe pitanja na drugu osigurava pogodno srocenim frazama tipa, primjerice, "Sada nas zanima Vase misljenje o ... " iii "Sada cemo prijeci na pitanja o ..." i tome slicno. U svakom slucaju, treba upotrijebiti odredenu frazu koja informira ispitanika da je sjednom grupom pitanja zavrseno ida promjena smisla u pitanju koje slijedi nije nista sto bi mu trebalo izazvati nevjericu. • Ako u strukturiranju upitnika postoji opredjeljenje ina izvjestan broj otvorenih pitanja - mada se ona, zbog otezane statisticke obrade podataka, najcesce izbjegavaju - potrebno je voditi racuna da se ispitaniku za odgovor ostavi dovoljno prostora. • Na kraju upitnika, posebice ako ga popunjava sam anketar, unose se i podaci o datumu anketiranja, te ime anketara, jer oni sluze za lakse sredivanje i obradu upitnika. • Na koncu, pitanja trebaju biti formulirana na naCin da, prostorno promatrano, zauzmu sto manje mjesta, pri cemu to ne smije biti ucinjeno na stetu preglednosti i lakog Citanja. Nista manje od navedenih, medutim, vazne nisu ni slijedece sugestije: • Terminologija i verbalni oblik pitanja trebaju biti prilagodeni naobrazbi i rjecniku ispitanika. Ako su oni kod ispitanika razliciti, terminologija i verbalna formulacija moraju biti prilagodeni ispitanicima s najlosijom naobrazbom najsiromasnijim rjecnikom. • Anketom, buduCi je anketiranje jed an od skupljih izvora informacija, ne treba ni traziti podatke koji se mogu pribaviti iz drugih izvora. • Raspored pitanja u anketnom upitniku mora biti takav da odgovor na jed no ne utjece i na odgovor na drugo pitanje. Ako su, primjerice, u upitniku jedno za drugim naredana pitanja koja se ticu misljenja ispitanika o cijenama, snabdjevenoscu trgovina proizvodima itd.- koja kod njih po zakonu vjerojatnosti izazivaju ljutnju, negodovanje - nije preporucljivo odmah iza njih postaviti i pitanja kojima se zeli doCi do misljenja o postenju trgovca iii tome slicna jer ce, u stanju osobne ljutnje, ispitanik biti vise kritican i prema osoblju. Takva pitanja, drugim rijecima, treba odvojiti i smjestiti ih u dio upitnika za koji je pretpostaviti da je, s obzirom na vrijeme izmedu pitanja, omoguCio relativno hladenje ispitanika, a time i stvorio mog ucnost za iskren odgovor. • Iako se lako obraduju, pitanja s dihotomnim odgovorima tipa

166

Poglavlje 5·

"da"- "ne", "odobravam"- "ne odobravam" i slicnima, nezgodna su za opredjeljivanje ispitanika jer se izmedu tako formuliranih krajnosti tesko odluciti. Zato ta vrsta pitanja cesto, ponekada i najgusce frekventan imaju odgovore tipa "ne znam". • Ako i postoji opredjeljenje na pitanja s dihotomnim odgovorima, pozornost se preporuca obratiti na rijeci kojima se alternative formuliraju jer neke od njih jace, a druge slabije naglasavaju ponudene alternative, a time izazivaju i razlicite odgovore. U takvim slucajevima- kakva su, primjerice, pitanja u kojima se koriste rijei':i "dozvoliti" i "zabraniti" - se preporuca isticanje u pitanju i jedne i druge rijeci. • Za razliku od pitanja s dihotomnim odgovorima prevelik broj ponudenih odgovora u pravilu ce dovesti do nepotrebnog usitnjavanja izabranih alternativa iako se, u biti, radi o istoj vrsti misljenja ispitanika. Stoga se preporuca izbjegavanje i te vrste krajnosti, tim prije jer prosjecni ispitanik, prema misljenju mnogih metodologa, moze pamtiti najvise do sest razlicitih, alternativno ponudenih odgovora. • Paziti se, isto tako, treba i predugacko formuliranih alternativnih odgovora jer oni mogu dovesti do nerazumijevanja pravog smisla, a u nekim slucajevima i do odustajanja ispitanika jer ih zamara duze razmisljanje za koju od ponudenih alternativa se opredijeliti. • Na rezultat anketiranja moze utjecati i redoslijed ponudenih odgovora. Znacajan dio ispitanika, onih koji nemaju znanje iii izgradene stavove u vezi s konkretnim pitanjem, opredjeljuje se za odgovore pozicionirane u sredini iii malo iznad toga, te za odgovore srednjih vrijednosti. Stoga je, pri izradi upitnika, uputno voditi racuna da je polovica pitanja, lociranih u razlicitim dijelovima upitnika, slozena na taj nacin, a druga polovica po potpuno suprotnoj logici - da joj se tocni odgovori nalaze u drugoj polovici ponudenih odgovora. • U formulaciji pitanja se preporuca izbjegavanje njihove personalizacije jer se prosjecni ispitanik lakse opredjeljuje ukoliko se s njim komunicira u trecem lieu nego u prvom. • Neophodno je cuvati se nejasnih pitanja jer ona ne omogucuju ni jasne odgovore. Takvo je, primjerice, pitanje tipa "Jeste li zadovoljni nasim proizvodom?" jer se iz njega ne vidi ni kojim proizvodom, ni cime u vezi s njim- cijenom, dizajnom iii nei':im treCim. • Izbjegavati, dakako, treba i pitanja koja sadrZe stereotipne stavove jer ona za rezultat imaju i stereotipne odgovore a ne onakve kakvi odrazavaju stvarne stavove ispitanika.


• Izbjegavati, na koncu, treba i pitanja koja se odnose samo na jedan dio ukupne populacije, pa prema tome i na samo jedan dio ispitanika ukljucenih u uzorak. Razlog je jednostavan. Za sve ostale, na koje se takva pitanja ne odnose, iii oni ne znaju njihovo znacenje, takva su pitanja i besmislena. 5.1.1.5. Anketiranje Neovisno o tome radi li se o anketi kao pismenom prikupljanju podataka iii intervjuu, u postupku prikupljanja podataka pomocu upitnika daju se identificirati neke zajednicke osobitosti. Prvo, anketiranje ne podrazumijeva samo suhoparne odgovore na pitanja u anketnom upitniku. Dapace. Provoaenju ankete, naime, cesto prethodi i predispitivanje cija je funkcija provjera upitnika iii pojedinih njegovih dijelova, te dogradnja istih ukoliko se za to pokaze potreba. S druge strane, odgovorima na pitanja u upitniku uvijek prethodi i svojevrstan uvod, razgovor anketara s ispitanikom. Fakticki, anketiranje je sastavljeno od tri vrste radnji - predispitivanja, uvoaenja u anketiranje i provoaenja ankete. 5.1.1.5.1. Predispitivanje Predispitivanje je postupak koji se prakticira i prije izrade anketnoga upitnika, ali i nakon njegove izrade, a prije terenskog provoaenja anketiranja. Cini li se to prije izrade anketnog upitnika ciljevi mogu biti razliCiti- da se provjeri valjanost razlicitih indikatora koji se u upitniku kane koristiti, da se sistemom otvorenih pitanja doae do odgovora na pitanje koju to vrstu zatvorenih pitanja primijeniti, na sto se ona trebaju odnositi i slicno. Predispitivanje se, meautim, cesto prakticira i nakon izrade anketnoga upitnika, a prije provoaenja ankete. Ono takoaer ima visestruku funkciju. U funkciji je, prije svega, generalne probe, svojevrsnog testa valjanosti izraaenog anketnog upitnika - je li anketni upitnik dovoljno zanimljiv da moze motivirati ispitanike, koliko je vremena neophodno potrositi za provodenje jednog anketnog ispitivanja, koliko ce anketara biti neophodno za njezinu realizaciju, koliko ce terenski rad stajati novca i tome slicno. Svi ti detalji naizgled mogu izgledati i beznacajnima. Stvarno, meautim, njihovo je znacenje i vise nego relevantno. Pogreska, primjerice, u procjeni trajanja jednog anketiranja pod znak pitanja moze dovesti citav posao ito iz razlicitih perspektiva. Sjedne strane, produljeno trajanje prosjecnog anketiranja povecava troskove

168

Poglavlje s.

terenskoga dijela posla, produljuje rokove, a destimulirajuce, ako je prekoracenje vece, maze djelovati i na same ispitanike. Slicne efekte izazvati maze i nedovoljna motivacijska snaga uradenog upitnika, njegova monotonija i dosada kao posljedica te Cinjenice. Drugim rijecima, funkcija predispitivanja je izbjegavanje svih tih, iii tome slicnih, posljedica. 5.1.1.5.2. Uvod anketi Uvod u anketu je, zapravo, sastavljen od dva dijela. Jedan od njihje sastavni dio samog anketnog upitnika. U njemu, a on prethodi pitanjima koji cine predmet anketiranja, ispitanika se nastoji uvesti u anketnu situaciju. Sukladno tome, taj dio anketnoga upitnika i ima zadatak odgovoriti na nekoliko elementarnih pitanja - sto se anketiranjem zeli postiCi, zbog cega se anketa provodi, zasto se od ispitanika ocekuje da u anketi sudjeluje i dade iskrene odgovore, istaknuti anonimnost koja je anketom osigurana, te zahvaliti ispitanicima na suradnji i iskrenim odgovorima. Primjer takvog uvoda, odnosno upute, prikazan je i u slucaju ankete o lokalnim izborima, provedenim u BiH 2004. godine, i ocekivanjima u vezi s njima kod gradana ove zemlje.

UNDP URED U SARAJEVU ANKETA

LOKALNI IZBORI I OCEKIVANJA GRAf>ANA BIH U nasoj zemlji upravo su obavljeni lokalni izbori, znacajni i po tome sto smo na njima prvi put bili u prilici da neposredno biramo opcinske nacelnike. Ishod izbora, odnosno struktura osvojenih mandata po strankama uglavnom je poznata, mada definitivni sluzbeni rezultati jos uvijek nisu objavljeni. Svakako da ste i osobno upoznati s rezultatima opcinskih izbora. Stoga Vas molimo da se odazovete ovoj anketi, kroz koju zelimo, preko reprezentativnog uzorka populacije, utvrditi odnos gradana prema ovim izborima i njihovim rezultatima, te Vasa ocekivanja od novoizabranih opi'inskih nacelnika i novih saziva opi'inskih skupstina. Zelimo Vas podsjetiti da je anketa anonimna i da ce Vasi odgovori biti korlsteni iskljucivo u svrhu sociolosko-politoloske analize. Iskreno se nadamo da cete suradivati u ovom nasem zajednickom poduhvatu. UNDP SARAJEVO

Metodotogija drustvenih znanosti

Drugi dio uvoda u anketu je razgovor kojeg, prije samog anketiranja, s ispitanikom obavlja anketar. Njegov je smisao da se ispitanika dobije za suradnju i potakne na slobodne i iskrene odgovore. Da bi se to i osiguralo anketar se svakom od ispitanika ima obvezu predstaviti i navesti instituciju koja provodi istrazivanje. S druge strane, mora uspostaviti komunikaciju i atmosferu kojom kod ispitanika izaziva povjerenje prema sebi i instituciji u ime koje nastupa. Na koncu, u ta kvom mu je razgovoru obveza i da pojasni temu anketiranja. Takvim pristupom anketar, zapravo, nastoji izazvati motivaciju ispitanika za sudjelovanjem u anketiranju. Forme te motivacije su, dakako, dosta razliCite. Motivacija se, jos konkretnije, moze pojaviti u fermi altruisticke- motivacije koja proizlazi iz spoznaje da ispitanik svojim sudjelovanjem u anketiranju pomaze znanstvenom osvjetljavanju problema kojeg se istrazuje - pragmaticne, odnosno motivacije koja je vezana za spoznaju da se od anketiranja ima i odredena korist pa se ta korist i posebno apostrofira itd. Dio motivacije, primjerice, moze biti vezan i za spoznaju da, budu<':i je anketa anonimna, ispitanici na postavljena pitanja mogu odgovarati bez bojazni, slobodno i iskreno.

5.1.1.5.3. Provodenje ankete Provodenje ankete se, kako je i istaknuto, moze realizirati na vise nacina - individualnim kontaktom s ispitanikom, grupnim anketiranjem, postanskim upitnikom, te telefonskim anketiranjem. Neovisno, medutim, o tome koji od naCina se primijeni, od toga kako se anketa provede ovise i dobiveni rezultati, ali i troskovi njezina kostanja. Od toga, opet, sto anketom zelimo dobiti ovisi i kojije nacin za njezino provodenje najefikasniji. Zeli li se, primjerice, prikupiti podatke koje ispitanik smatra dijelom svoje intime, tesko da se do njih moze doci individualnim anketiranjem. Grupno anketiranje je u takvim slucajevima puno efikasnije. S druge strane, o vrsti i sadrzaju istrazivanja ovisi i nastup anketara. On takoder, s obzirom na atmosferu koju anketar stvara, moze biti slojevit. Apostrofiramo posebice tri moguca nastupa anketara: a) 8/ago ispitivanje, koje se koristi u predispitivanjima iii kao dodatno ispitivanje u znanstvenim istrazivanjima. Odlikuje ga strpljivost anketara i spremnost na slusanje onega sto mu ispitanik pripovijeda. Razlog takvom stavu anketara je svijest da se na takav nacin ispitanika moze motivirati na "otvaranje" i spremnost da kaze i ono sto inace ne bi.

170

Poglavlje 5·

b) Neutralno anketiranje, koje je najucestalije, i koje podrazumijeva standardan postupak uspostavljanja normalne atmosfere u komunikaciju dviju osoba na zadatku koji je ipak specifican. c) Strogo istraiivanje, za razliku od prethodna dva, karakterizira cinjenica da je pod veoma strogom kontrolom anketara, da on inzistira na odgovorima koji su konkretni i bez pokusaja zaobilazenja. Naravno, da bi takvo anketiranje uopce bile moguce neophodan je, nakon sto ga se o karakteru ispitivanja detaljno informira, prethodni pristanak ispitanika. 5.1.1.6. Uzorak Uzorakje dio ukupne popu/acije koji se podvrgava anketiranju. Taj dio ispitivane populacije, dakle uzorak, mora biti reprezentativan, tj. mora posjedovati sve znacajke skupine koju predstavlja. Uzorak se moze pojaviti u dva oblika: kao slucajni i kao stratificirani. U cemu su njihove specificnosti? Slucajni uzorak je dio populacije koji se podvrgava anketiranju, a koji se dobiva odabirom nasumce. Bira se, dakle, svaki drugi, iii treCi, peti clan skupine itd. Medutim, take sastavljen uzorak moze biti reprezentativan, ali i ne mora. Stratificirani (slojeviti) uzorak ima posve drugo nacelo konstitucije. Do njega se dolazi take da se ukupna populacija, na temelju odredenih znacajki, dijeli na "tipicne slojeve"- npr. po spolnoj, dobnoj, profesionalnoj, stratifikacijskoj i drugim znacajkama - a onda se iz njih nasumce uzima odreden broj ispitanika prema udjelu njihove skupine u ukupnoj populaciji. Prema tome, stratificirani uzorak iskljucuje mogucnost da ne bude tipicna slika skupine. Stoga je i mnogo pouzdaniji kao primijenjeni postupak u znanstvenim istraziva nj i ma. 5.1.1.6.1. Pojam uzorka Kad god se zeli saznati javno misljenje u vezi s necim, ima se posla s masovnom pojavom. Zelimo, primjerice, utvrditi kakvo misljenje o novom proizvodu na trzistu imaju potrosaci, kakav je odnos studentske populacije prema reformi visokoga obrazovanja, sto gradani misle o socijalnoj politici vlade itd. Do takvog javnog misljenja iii stavova, onega dakle sto se odnosi na ukupnu populaciju jednog mjesta, dijela drzave iii dr:Zave u cjelini, moguce je dod na dva nacina:

171


a) Potpunim popisom, odnosno obuhvatom svake jedinice odreaene populacije (radne iii stambene jedinice, mjesta iii njegova dijela, kraja, dijela drzave iii drzave kao cjeline itd.). Ovaj se, meautim, nacin prikupljanja empirijskih podataka veoma rijetko koristi ako se radi o masovnim skupinama. Vise je razloga tome. On je, prije svega, vrlo skup i trazi mnogo vremena, kako za terenski dio njegova provoaenja, tako i za posao obrade dobivenih podataka. Njime se, potom, ne moraju uvijek dobiti tocni i pouzdani podaci. Naprotiv. Na koncu, tijekom takvog prikupljanja empirijskih podataka kod stanovnistva mogu biti izazvane i reakcije koje za posljedicu imaju rezultate koji nisu odraz njihovih normalnih reakcija i stavova. b) pomocu uzorka, odnosno manjeg, ali reprezentativnog presjeka ukupne populacije koji se podvrgava anketiranju. Iskustvo s njegovim koristenjem, naime, pokazuje da rezultati, do kojih se koristenjem reprezentativnog uzorka doae, mogu vjernije od potpunog popisa oslikavati raspolozenje, stavove i misljenje ukupne populacije koja je predmet znanstvenog interesa. U vezi s odabirom uzorka pozornost zasluzuje nekoliko temeljnih pojmova. U kontekstu ove analize apostrofiramo ih pet: a) Pojam osnovnog skupa, odnosno masa obuhvacena obiljezjem (iii obiljezjima) koje se zeli ispitati. Ona, dakako, moze biti razlicito odreaena. Osnovni skup, drugim rijecima, mogu ciniti svi graaani jedne drzave - npr. zitelji BiH, svi koji u BiH zive. Osnovni skup mogu biti pripadnici jednog naroda - recimo jedne etnicke skupine koji zive u BiH, ali i svugdje drugdje u svijetu. Osnovni skup, potom, moze Ciniti jedna dobna, spolna, profesionalna, obrazovna iii neka drug a skupina unutar jedne zemlje iii dijela zemlje - primjerice, djevojke izmeau 20 i 25 godina zivota, studentska populacija, samo muska populacija itd. Posebno je, u ovom kontekstu dakako, i pitanje odnosa osnovnog skupa i podskupa, odnosno stratuma. 0 cemu se radi? Jos konkretnije, kako definirati podskup iii stratum? Najjednostavnije, u pitanju je dio sireg skupa. Ako se, primjerice, kao skup definiraju zitelji jedne zemlje, onda su muskarci i zene dva podskupa iii stratuma tako definiranog osnovnog skupa. Uzmu li se, meautim, samo muskarci, iii samo zene, kao osnovni skup, njihovi podskupovi iii stratumi su skupine prema dobnoj strukturi, prema obrazovnoj strukturi, regionalnom pripadanju i slicno.

172

Poglavlje s.

b) Odabiranje ili projektiranje uzorka, odnosno postupak zahvaljujuCi kojem se preko dijela cjeline omoguci opis iii ocjena izvjesnih obiljezja i osobina citave te cjeline. Ono, dakako, moze biti utemeljeno na razlicite nacine. Dva meau njima su najbitnija. Jedno je odabiranje utemeljeno na racunu vjerojatnosti iii s/ucajno odabiranje. u pitanju je, zapravo, odabiranje kod kojeg za svaki element u osnovnom skupu postoji ista vjerojatnost da bude izabran u uzorak. Na tom tipu odabiranja nastaju, primjerice, jednostavni s/ucajni uzorak, stratificirani s/ucajni uzorak, te razliciti tipovi grupnih uzoraka. Drugo je, opet, odabiranje koje ne poCiva na racunu vjerojatnosti. Na tom tipu odabiranja nastaju prigodni, kvotni i namjerni uzorak. Dakako, nemoguce je dati recept kada i koji od navedenih tipova odabiranja koristiti. Izvjesno je, naime, da svaki od njih ima svojih i dobrih i losih strana. Odabiranje na racunu vjerojatnosti, tako, omogucuje da se strogo matematickim putom odredi reprezentativnost uzorka. Odreaene prednosti, meautim, imaju i odabiranja koja nisu utemeljena na racunu vjerojatnosti. Bolje se, primjerice, prilagoaavaju uvjetima ispitivanja, ekonomicnija su u pogledu troskova itd. Prema tome, koji ce od ovih tipova odabiranja biti primijenjen ovisi, prije svega, od predmeta i ciljeva ispitivanja. c) Reprezentativnost uzorka, odnosno svojstvo da uzorak odrazava svojstva citave populacije u odnosu na obiljezje koje je predmet ispitivanja, tj. da se iz uzorka mogu ocekivati rezultati identicni anima koji bi se dobili i iz citave populacije. Kod izbora uzorka za istrazivanje stavova, vjerovanja, potrosackih sklonosti i zelja obraca se pozornost da uzorak bude reprezentativan posebice u odnosu na neka obiljezja - visina primanja, dob, spol, mjesto stanovanja, a u visenacionalnim drustvima - kakvo je, primjerice, bosansko-hercegovacko - i u odnosu na nacionalnu pripadnost. d) Preciznost i tocnost uzorka. Sto podrazumijeva jedno, a sto drugo? Pod preciznoscu se podrazumijeva razina u kojoj se niz mogucih ocjena, dobivenih na osnovu uzorka, poklapa s pravim vrijednostima populacije. Kakva ce ona biti ovisi, prije svega, od nai':ina na koji je odabran uzorak. Sto su, primjerice, pogreske iii pristranosti uvjetovane izborom uzorka, manje, preciznost ce biti veca. Vrijedi, dakako, i obrnuto. Promatrano samo za sebe, sto je uzorak veci, sto se on priblizava osnovnom skupu, trebao bi biti i precizniji. No, ne mora biti tako. VeCi je, dakle, broj varijabli od kojih to ovisi. Jedna od njih je, primjerice,

173


varijabilnost obiljeija koje se mjeri. Manji uzorak kod ispitivanja inteligencije sestogodisnje djece biti ce pouzdaniji od veceg kod ispitivanja istog obiljezja odraslih jer je varijabilnost inteligencije sestogodisnje djece objektivno manja od one odraslih !judi. Jedna od varijabli, potom, u vezi je i s veliCinom jedinice uzorka. Uzorak, primjerice, na kojem se ispituju odredeni stavovi gradana BiH, nije isto pouzdan - bez obzira sto je iste velicine - ako je sastavljen od odredenog broja osoba same jedne, recimo hercegovacke regije i u slucaju da u njegov sastav ulaze gradani iz svih dijelova te zemlje. Jasno je da ce ovaj drugi vjernije oslikavati navedeno obiljezje gradana BiH kao osnovnog skupa. VeCi uzorak, na koncu, ne znaCi i vjerniju sliku osnovnoga skupa ukoliko on nije i vjerna slika stratifikacije drustva, iii dijela drustva koje se kao osnovni skup pojavljuje. VeCi uzorak, primjerice, koji je sastavljen od pripadnika samo jednog socijalnog, spolnog, obrazovnog i dobnog sloja puno je manje vjerna slika drustva od manjeg ako on odrazava i tu strukturu. S druge strane, tocnost iii pedantnost podrazumijeva odsustvo iii barem svodenje na minimum pristranih, nestatistickih iii sistematskih pogresaka do kojih moze doCi u prikupljanju iii, pak, obradi prikupljenih podataka. Takve se pogreske daju izbjeCi pazljivim planiranjem, alii realiziranjem i kontrolom anketnih postupaka. e) Velii':ina uzorka. Cesto se, naime, postavlja pitanje koliko je veliki uzorak potreban da bi se dobiia pouzdana slika osnovnoga skupa? Cesto se, potom, moze naiCi i na logiku kako je veCi uzorak automatski i pouzdaniji. Istina je, medutim, da velicina, sama za sebe, kako je vee navedeno, automatski ne osigurava pouzdanost odreaenog uzorka. Dapace. Pouzdanost vise zavisi od reprezentativnosti uzorka nego od broja jedinica koje on obuhvaca. I neuobicajeno mali uzorci, naime, ako su reprezentativni, osiguravaju pouzdanost uopcavanja dobivenih rezultata na ukupnu populaciju koja je predmet istrazivanja. S druge strane, ni neuobicajeno velik uzorak, ako nije reprezentativan, nece za rezultat imati pouzdano uopcavanje dobivenih rezultata na ukupnu populaciju. No, istina je i to da je velicina uzorka bitan cinitelj njegove pouzdanosti. Promatrano, naime, izvan utjecaja ostalih varijabli pouzdanost uzorka odgovara drugom korijenu njegove veliCine. To, drugim rijecima, znaci da sesnaest puta veci uzorak ne daje i sesnaest, nego tek cetiri puta vecu pouzdanost.

174

Poglavlje 5·

5.1.1.6.2. Vrste uzorka Podjelu uzoraka moguceje izvrsiti na razlicite nacine. U kontekstu ove analize preferirana je podjela prema tri osnovna kriterija. Po osnovu njih, jos konkretnije, moguce je govoriti o tri najucestalije grupe uzoraka: - uzorci koji nisu odabrani na osnovu teorije vjerojatnosti, - uzorci nastali na osnovu teorije vjerojatnosti, te - mjesoviti tipovi uzorka. Navedene grupe uzoraka su, dakako, i predmet analize koja slijedi. 5.1.1.6.2.1. Uzorci koji nisu odabrani na osnovu teorije vjerojatnosti

u ovoj grupi cesce od ostalih pojavljuju se posebice tri vrste uzoraka prigodni, kvotni i namjerni. 0 kakvim se, dakle, vrstama uzoraka radi? Prigodni uzorak je sastavljen od niza slucajeva do kojih se u odredenom momentu jedino moglo doCi iii su nam se slucajno, zahvaljujuci odredenoj prigodi, nasli pri ruci. Takav nam uzorak, primjerice, moze predstavljati skupina studenata koja nam se u odredenom momentu nalazi na predavanju. Takvim se uzorkom, potom, ako nam je nakana, primjerice, ispitivanje mogucnosti suzivota u BiH, mogu smatrati i misljenja citatelja koji o toj vrsti pitanja pisu u jednom iii vecem broju bosanskohercegovackih tjednika, i tome slicno. Koja je, medutim, vrijednost prigodnih uzoraka? Mogu li se oni smatrati reprezentativnima? U nacelu, radi se o tipu uzoraka koji nisu reprezentativni. No, postoje situacije kada to mogu biti. Takve su, primjerice, situacije kada se istrazivanje odnosi na funkcionalne i dinamicke osobine pojedinaca iii grupa ako se, recimo, ispituju zakonitosti interakcije i uopce grupne dinamike one, iako su izvedene iz prigodnog uzorka, mogu biti reprezentativne za citavu grupu slicnih pojedinaca kao sto je grupa iste dobi, istog spola, istog socijalnog statusa i slicno. Kvotni uzorak se najcesce koristi u ispitivanju javnog misljenja, a temelj i se na tri osnovna postu pka, i to na: - izboru utvrdenih obiljezja populacije koja sluze i kao osnova za odabir uzorka, - odredivanju proporcija populacije koja posjeduje ova obiljezja, te 175


- odreciivanju kvota za anketare koji trebaju odabrati odrecieni broj osoba s utvrcienim obiljezjima tako da odgovaraju proporcijama svake grupe iii podgrupe u ukupnoj populaciji Izbor, dakle, obiljezja koja se moraju podudarati izmeciu uzorka i ukupne populacije je jedan od osnovnih postupaka u utvrciivanju kvotnog uzorka. Radi li se o ispitivanju javnog misljenja, u funkciji tog tipa obiljezja najcesce su spol, dob, velicina i karakter mjesta stanovanja, socijalno-ekonomski status, a nerijetko i nacionalna, religijska i rasna pripadnost, obrazovanje i slicno. Kako se formira kvotni uzorak pokazuje i slijedeCi primjer: KVOTE NAZNACENE ANKETARU ZA JEDAN GRAD

10 11

20 22

8 7

38 40

21

42

15

78

7 14

23 19

10 5

40 38

21

42

15

78

Prethodni primjer je sastavljen od kvota po osnovu dva obiljezja - spola i dobi. No, u njemu su prikazane i tri potklase po osnovu obrazovanja. Struktura kvota je, dakako, mog\a biti slozenija i po osnovu osnovnih obiljezja - kvota, ali i po osnovu svrstavanja u potklase. Takva slozenost strukture u pravilu i prati kvotne uzorke. U cemu je, prema tome, bit utvrciivanja kvota? Tajna je, jednostavno, u tome da istrazivac odreciuje postotak pojedinaca s odrecienim obiljezjem koji je zastupljen u uzorku, kako bi on odgovarao njihovoj zastupljenosti u osnovnom skupu. Bit kvota je, prema tome, u tome da omoguce reprezentativnost uzorka. S druge strane, odabir u okviru utvrcienih kvota je prepusten anketaru na principu prigodnog odabira. Princip kojeg se, pri tome, anketar ima pridrzavati jeste princip rasprsenosti uzorka u ukupnoj populaciji, te dovoljan broj slucajeva unutar svake kvote kako bi valjana mogla biti i analiza dobivenih podataka. Namjerni uzorak, koji se koristi posebice u istrazivanju javnog misljenja i trzista, je proizvod namjernog odabira slucajeva za koje se smatra kako su "najtipicniji" za populaciju koja se istrazuje.

Poglavlje s.

Dvije 5u pretpo5tavke takvog odabira po5ebno relevantne do bar uvid u odrecienu populaciju 5 jedne, te dobro pro5uciivanje o tome koji 5lucajevi mogu biti "tipicni", odno5no mogu dati zadovoljavaju<':e rezultate za potrebe 5vakog konkretnog i5trazivanja. Dakako, pri tome je vazno da 5e utvrdi i sto 5e ima 5matrati "tipicnim", da 5e, drugim rijeCima, izdvoje objektivni parametri u utvniivanju onoga sto je tipicno obiljezje za neku populaciju.

5.1.1.6.2.1. Uzorci nastali na osnovu teorije vjerojatnosti U grupi uzoraka, na5talih na o5novu teorije vjerojatno5ti, izdvajaju 5e dvije vr5te njih - jedno5tavni i 5tratiftcirani slucajni uzorak. Sto 5U odlike jednog, a sto drugog? o jednostavnom slucajnom uzorku se radi u 5lucaju ako je izbor i5pitanika takav da 5e 5Vakom clanu o5novnog 5kupa, 5Vakom clanu populacije koja je predmet i5trazivanja, 05igura i5ta vjerojatno5t da bude izabran u uzorak. Slucajno5t izbora o5igurava 5e razliCitim postupcima. Apo5troftramo po5ebice dva:

a) Lutrij5ki izbor za koji je neophodna pretpo5tavka prethodno napravljen popi5 5vih jedinica o5novnog 5kupa i to 5 rednim brojem i5pred 5vake od njih. Nakon toga 5e redni brojevi napisu na po5ebne papirice koji 5e izmijesaju, a potom ih 5e izmeciu njih na5umice izvlaCi onoliko koliko se jedinica hoce izabrati u uzorak. b) Tabela 5lucajnih brojeva, koja citav po5tupak bitno 5kracuje. I ona, doduse, podrazumijeva popis 5vih jedinica populacije kojaje predmet i5trazivanja. Ali, za razliku od lutrij5kog izbora kod nje s brojevima i5pi5ane papirice zamjenjuje tabela u kojoj 5u brojevi vee lutrij5ki rasporecieni i 5amo ih treba ocitavati. NaCin na koji se to radi prikazan je u 5lijedecem primjeru. Jednostavni 5lucajni uzorak ima i 5Vojih predno5ti i 5vojih nedo5tataka. Predno5t mu je, primjerice, da za formirati ga nije uopce potrebno poznavanje obiljezja populacije koja 5luzi kao o5novni 5kup, da bolje pokazuje varijabilno5t populacije, a to, onda, znaci da 5e uzorak, sto 5e vise povecava, vise i podudara 5 o5novnim 5kupom, obiljezjima ukupne populacije koja je predmet i5trazivanja itd. Nista manji mu, meciutim, ni5u ni nedo5taci. Za jedno5tavni 5lucajni uzorak je, recimo, potrebno imati prethodno potpuno kategoriziranu ma5u iz koje ga 5e odabira a to, objektivno trazi vise i vremena i novca.

177


Stratificlrani slucajni uzorak je vrsta uzorka koja u mnogome podsjeca na kvotni. U njemu se, naime, kao i u kvotnom, prema nekim obiljezjima populacije prethodno utvrde odredeni razredi iii grupe. No, razlika postoji. Kod kvotnog se uzorka, kako je vee i navedeno, jedinice iz svakog razreda iii grupe izvlace po principima prigodnog uzorka. Kod stratificiranog slucajnog uzorka se, medutim, one izvlace po principu slucajnog odabiranja. S druge strane, stratificirani slucajni uzorak se moze formirati na razliCite naCine. Ovisno o tome koji je nacin primijenjen moguce je govoriti o dvije podvrste ovih uzoraka. Jedan je proporcionalni stratificirani slucajni uzorak kod kojeg svi razredi iii podgrupe zadr2avaju proporcije koje imaju i u osnovnom skupu iii populaciji koja se istrazuje. Drugi se oznacava kao neproporcionalni stratificirani slucajni uzorak a odlika mu je da su proporcije iz osnovnog skupa u uzorku napustene. Razlozi za to su racionalni. Primjerice, moguce je da su neke grupe u populaciji koja se istrazuje slabo zastupljene. Ako bi se postivao princip proporcije takve bi grupe u uzorku bile toliko beznacajno zastupljene da bi bila nemoguca obrada dobivenih rezultata istrazivanja u vezi s njima. Stoga se njihov udio u uzorku uvecava u odnosu na onaj koji bi proizlazio iz zakona proporcije s osnovnim skupom. Dakako, i stratificirani slucajni uzorak ima i svojih prednosti i svojih nedostataka. Prednost mu je, primjerice, sto onemogucava da iz istrazivanja bude ispustena ijedna iz populacije zanimljiva grupa. Nedostatak mu je, medu inim, i to sto stratifikacija podrazumijeva dobro poznavanje raspodjele odredenih obiljezja u osnovnom skupu, odnosno populaciji koju se istrazuje. 5.1.1.6.2.3. Zonski uzorak kao vrsta mjesovitog tipa uzoraka

Mjesoviti tipovi uzoraka su cesta pojava kod tzv. vise-etapnih, odnosno uzoraka kod kojih se u jednoj eta pi moze primijeniti jedan, a u drugoj sasvim drugi postupak izbora jedinica u uzorak. Jedan od onih koji pripada ovomtipu uzoraka,jetzv. zonski uzorak. U pitanjuje vrsta uzorka koja se cesto primjenjuje u ispitivanju javnog misljenja, a koja ima odredenih prednosti u odnosu na kvotni. Najbitnija od njih je vezana uz C:injenicu da se kod zonskog uzorka iskljucuje zavisnost od kvota ciji izbor je, u pravilu prepusten anketaru. Umjesto toga, kod zonskog su uzorka unaprijed odredene jedinice koje ulaze u uzorak. Dakako, da bi to bilo moguce neophodna je pretpostavka posjedovanje pouzdanih demografskih podataka, koji se dobivaju popisima stanovnistva, iz kojih je moguc uvid u gustocu i obiljezja stanovnistva za populaciju koja je predmet istrazivanja - na razini zemlje, pojedinih njezinih dijelova, gradova itd.

Poglavlje s.

Kako se, dakle, pravi zonski uzorak? Ako je predmet istrazivanja stanovnistvo cijele zemlje, nju se prvo treba podijeliti na veci broj regija iii zona, u kojima ce se vrsiti ispitivanje, a potom izmedu njih postupkom slucajnog odabira izabrati izvjestan broj regija pravilno rasporedenih po cijeioj zemlji. Time, medutim, podjela i ne zavrsava. Tako dobivene zone se, potom, dijele na gradske i seoske zone, a njih, opet, na pojedine segmente u gradu blokove kuca, a u selu zaseoke iii kvartove. Iz tih segmenata, blokova kuca iii dijeiova seia, se po istom principu, postupkom slucajnog odabira, izabere dio njih kao uzorak koji ce biti podvrgnut istrazivanju. No, sve pretpostavke provodenju ispitivanja ni time nisu dovrsene. Naprotiv. U slijedecoj, trecoj po redu etapi se imaju pobrojati sve stambene jedinice koje se naiaze unutar jednog bioka iii dijela seia. U toj fazi postoji mogucnost izbora izmedu dviju mogucnosti - da se ide u ispitivanje svih stambenih jedinica u jednom bioku, iii da se napravi i uzorak od stambenih jedinica. U prvom su siucaju cilj istrazivanja, u pravilu, domacinstva, a u drugom clanovi domaCinstava. Tek nakon toga se anketarima odreduju biokovi, dijeiovi seia iii stambene jedinice u kojima ce anketiranje provesti po strogo utvrdenim uputama i bez mogucnosti da naprave bilo kakvu izmjenu. Rezuitati koji se dobiju zonskim uzorkom veoma su pouzdani, a uzorak se primjenjuje posebice za potrebe ispitivanja iz podrucja urbane socioiogije u velikim, prije svega miiionskim gradovima.

5.1.1.7. Greske i pristranosti u anketiranju Tijekom anketiranja neophodno je racunati is razlicitim vrstama pogresaka koje se pri tome mogu pojaviti. Pri tome je, medutim, potrebno praviti razliku izmedu slucajnih promjena, koje za ovaj tip anaiize nisu ni zanimijive, i pristranosti, odnosno pogresaka koje su staine, sustavne i tesko se otkrivaju. Neke od njih se, u analizi koja slijedi, i detaljnije probiematizira. Medu njima izdvojiti treba, prije svega, pogreske u interakciji izmedu anketara i ispitanika. Tijekom anketiranja se, naime, izmedu anketara i ispitanika uspostavija intenzivna dvosmjerna interakcija u kojoj je pozicija svakoga od njih bitno razlicita. U toj interakciji, naime, posao anketara je da postavlja pitanja, motivira ispitanika na iskrene i potpune odgovore, trazi dodatna objasnjenja na date odgovore, date odgovore ispitanika biijezi itd. S druge strane, pozicija ispitanika je da na postavijena pitanja formulira svoje stavove, daje odgovore, trazi objasnjenja u vezi s postavijenim pitanjima ako su mu potrebna itd. Kakva ce ta dvosmjerna interakcija biti ovisi o vecem broju faktora. Medu njima apostrofirati treba, prije

179


svih, osobne, dakle faktore koji su povezani s osobnim znacajkama i anketara i ispitanika - dob jednog i drugog, njihov spol, religijsku, nacionalnu i rasnu pripadnost, socijalno-ekonomski status itd. Te osobine, naime, u postupak anketiranja unose i anketar i ispitanik. Ako su meausobnih razlika u njima svjesni u tom se slucaju mogu i postaviti na naCin koji postupak anketiranja moze odvesti u potpuno pogresnom pravcu. Ti faktori, naime, utjecu na percepcije, motive i ocekivanja i anketara i ispitanika, a oni, u formi intervenirajuCih varijabli, mogu bitno utjecati na sam postupak anketiranja, posebice obavlja lise on u formi intervjua. Na karakter dvosmjerne interakcije izmeau anketara i ispitanika, potom, utjecu i tzv. psiholoski faktori, odnosno percepcije, stavovi, ocekivanja i motivi koji jednog i drugog pokrecu. Ispitanik, naime, moze kod anketara percipirati neke osobine i odgovori koje mu daje mogu, sukladno percepcijama mu, i ovisiti o onome sto ispitanik pretpostavlja da od njega anketar ocekuje. Na koncu, na karakter dvosmjerne interakcije anketar-ispitanik utjecati mogu i faktori ponasanja, faktori koji se javljaju tijekom razgovora i sam razgovor mogu skrenuti i u pravcu kojeg sugovornici nisu ocekivali. Ti su faktori, kada je anketar u pitanju, dosta raznoliki. Meau njima apostrofirati treba, primjerice, razlicite vrste pogresaka koje on Cini tijekom antekiranja - pogreske u postavljanju pitanja, pogreske u produbljivanju, u motiviranju ispitanika, u biljezenju dobivenih odgovora itd. No, utjecaja faktora ponasanja tijekom ispitivanja osloboaen nije ni ispitanik. U pitanju su, prije svega, odgovori koje daje na postavljena mu pitanja - jesu li oni tocni iii ne, adekvatni iii ne itd. Na pristranosti odreaen utjecaj mogu imati i socioekonomske i demografske znacajke anketara. Nairne, socioekonomski status anketara maze, sam po sebi, biti izvor odreaenih pristranosti. Za pretpostaviti je, tako, da ce anketar iz siromasnijih drustvenih slojeva biti opterecen potrebom vece sklonosti ispitivanju onih iz visih drustvenih slojeva zbog uvjerenja kako su njihova misljenja meritornija. Za pretpostaviti je, potom, kako bi, ako mu nisu zadani parametri, anketar iz srednjih slojeva drustva mogao biti skloniji anketiranju radnicke populacije, i to iz uvjerenja kako oni Cine osnovnu masu drustva i kako su njihova misljenja najbliza vjernoj slici misljenja cijele populacije. No, i u jed nom i u drugom slucaju se radi o pristranosti koja utjece na objektivnost provedene ankete. Izvor pristranosti, meautim, mogu biti i neke od demografskih znacajki. U pitanjima, primjerice, koja zadiru u odnose meau spolovima utjecaj spolne pripadnosti anketara i ispitanika na njihovu dvosmjernu interakciju i iskrenost odgovora moze imati odreaenog utjecaja. Odreaenog utjecaja, potom, mogu imati i rasne predrasude

180

Poglavlje s. u slucaju da su anketar i ispitanik razlicite rasne pripadnosti. u odredenim slucajevima, u drustvima koja su opterecena - iii su to bila u blizoj proslosti - medunacionalnim sukobima i frustracijama, isti efekt izazvati mogu i nacionalne predrasude. Izvor pristranosti u anketiranju, potom, mogu biti i odredena psiholoska obiljezja anketara. Buduci je anketriranje dvosmjerna interakcija, stavovi anketara mogu cesto biti presudni na karakter odgovora koje mu ispitanik daje. Razlog je u cinjenici da odgovori koje mu ispitanik daje ne odrazavaju i stavove ispitanika nego su dani u skladu s ocekivanjima anketara. Ta ocekivanja mogu biti rezultat percepcije, koju je u vezi s njima ispitanik izgradio, a mogu biti i nedvojbena, proizlaziti iz polemike i nastojanja anketara da svoje stavove nametne i ispitaniku kao njegove vlastite. Kako, medutim, sve te, i mnoge druge pristranosti koje se tijekom anketiranja mogu pojaviti, kontrolirati? Teorijski, dva su moguca pristupa - kontrola anketara i kontrola ispitanika, iii eventualno kontrola i jednih i drugih. Stvarno, pak, realno je moguca same kontrola anketara. A ona se, opet, ostvaruje i pazljivim izborom anketara, ali i davanjem potrebnih uputstava onima koji su izabrani. Jasno je, primjerice, da je izgled anketara bitan- da svojim izgledom ne izazivaju otpor, da se za obrazovane ispitanike biraju i obrazovani anketari itd. Jos bitniji od toga je, medutim, nacin na koji se on ponasa i na koji uspostavlja kontakt znade li, recimo, uspostaviti atmosferu srdacnosti i povjerenja i slicno.

5.1.2. Testiranje Testiranje i test, iako se izmedu njih cesto stavlja znakjednakosti, nisu istoznacnice. Testiranje je, naime, jedan od triju oblika prikupljanja podataka primjenom tehnike ispitivanja. Ono je, drugim rijecima, i same jedan od postupaka, odnosno tehnika prikupljanja podataka. S druge strane, test je instrument pomocu kojeg se taj postupak, odnosno tehnika prikupljanja podataka provodi. Kada je, pak, posrijedi test kao instrument, on se sastoji od niza medusobno povezanih zadataka Cijim se rjesavanjem neko svojstvo mjeri i ustanovljuje. Pri tome je vazno da se radi o zadacima koji su isti za sve ispitanike. Utvrdenom metodologijom su, potom, precizirani nacini njihova rjesavanja, kao i naCini ocjenjivanja i vrednovanja ostvarenih rezultata u postupku testiranja. Testiranje se, u pravilu, moze realizirati na dva osnovna nacina - kao individualno i kao grupno. Kod prvog, individualnog testiranja uradenim testom se ispituje pojedinac, a kod drugog, grupnog

181


testiranja objekt ispitivanja je grupa osoba. No, i tada svaki od clanova grupe sam za sebe rjesava zadatke iz testa. Na koncu, konstrukcija testa niposto nije jednokratan posao. Dapace. I kod njeje moguce identificirati veCi broj faza. Najznacajnije medu njima treba i posebno apostrofirati:

1. Sastavljanje zadataka kojima ce se mjeriti ono sto se zeli mjeriti. u prvoj fazi tih je zadataka puno vise nego sto ce u konacnici biti i potrebno. Razlog tome je Cinjenica da se unaprijed ne moze znati koji ce se zadaci u konacnici moci i ukljuCiti u finalnu verziju testa.

2. Sastavljanje prve verzije testa koji sadrzi vise zadataka od finalne verzije, ali manje od broja zadataka koji su sastavljeni u prvoj fazi.

3. Provodenje testa u njegovoj prvoj verziji na relativno malom i pazljivo odabranom broju ispitanika. 4. Utvrdivanje metrijskih karakteristika testa, posebice analiza postignutih rezultata u rjesavanju svakog pojedinacnog zadatka u testu, kako bi se provjerila njihova diskriminativnost, svojstvo da postavljeni zadaci nisu ni pretjerano laki, ni pretjerano teski.

5. Eliminiranje iz testa zadataka koji se nisu pokazali dovoljno diskriminativni - koji su iii pretjerano laki iii pretjerano teski - kao i onih koji nemaju zadovoljavajuce druge metrijske karakteristike.

6. Testiranje reprezentativnog

uzorka

ispitanika

konacnom

verzijom testa.

7. Bazdarenje testa i odredivanje njegovih konacnih metrijskih karakteristika na osnovu ulaznih podataka, dobivenih testiranjem reprezentativnog uzorka 5.1. 2.1. Vrste testova Podjela testova se moze izvrsiti po razliCitim kriterijima. U kontekstu ove analize apostrofiramo samo podjele prema najznacajnijim kriterijima. Prema nacinu rjesavanja zadataka testovi se, tako, dijele na: a) Usmene testove, kod kojih se postavljeni zadaci rjesavaju usmeno. Takvi su, primjerice, testovi kojima se provjerava

Poglavlje s.

izgovor u stranom jeziku. Zbog karaktera koji ga odlikuje usmeni je test uvijek individualan, odnosno testiranje se izvodi uvijek u izravnom kontaktu istrazivaca s ispitanikompojedincem. b) Pismeni iii "Papir-olovka" testovi. Rjesenja na postavljene zadatke u njima se piSu. Zbog toga su i najC:eSCi jer se, primijeni li se njih, istodobno moze raditi s vecim brojem ispitanika. c) Testove radnji, kojima je cilj provjera sposobnosti izvodenja odredenih radnji. Te sposobnosti se provjeravaju na konkretnoj spravi, stroju, kompjutoru, materijalu itd. Tri vrste testova je moguce razlikovati i ako se kao kriterij podjele uzme namjena testa. To su: a) Testovi za mjerenje postojeceg stanja, a na namjenu im upucuje i sam naziv. b) Prognostickitestovi, a cilj imjeprognoziranje uspjeha ispitanika u daljem skolovanju, profesiji za koju se osposobljavaju, drugim buducim aktivnostima. Ova vrsta testova se, sukladno tome, u nekim obrazovnim sustavima koristi kod izbora zanimanja koje bi najbolje odgovarala testiranoj osobi. c) Dijagnosticki testovi, kojima je cilj uCi u sustinu uzroka odredene pojave nekih ispitanikovih poteskoca u obavljanju odredenih djelatnosti itd. Podjelu testova moguce je izvrsiti i ako se kao kriterij uzme vrijeme njegova ispunjavanja iii razina mjerenog svojstva. Po tom kriteriju je moguce praviti razliku izmedu testa brzine i testa razine. Test brzine ima za cilj utvrditi moze li ispitanik dovoljno brzo rijesiti odredeni zadatak. Zbog toga je i vrijeme za rjesenje danog zadatka strogo ograniceno, i to u mjeri da ono nikome od ispitanika nije dovoljno da bi do kraja testa i dosao. Test razine odlikuje nastojanje da se njime utvrdi razina mjerenog svojstva znanja, sposobnosti, umijeca. Kod njega je, drugim rijecima, teziste na tocnosti rjesavanja postavljenih zadataka. To, dakako, ne znaci kako se svakom od ispitanika iz tog razloga moze dati i neograniceno vrijeme. Naprotiv. Testiranje se, u pravilu, prekida u momentu kada 90-95% ispitanika ispuni test. Moguce je, potom, praviti i razliku izmedu standardiziranih i nestandardiziranih testova.


Za standardizirane testove je karakteristicno da se konstruirani test primjenjuje na reprezentativnom uzorku radi dolazenja do skala koje omogucuju usporedivanje u testiranju postignutih rezultata s utvrdenim normama iii standardima. Tu mogucnost usporedivanja, medutim, nemaju nestandardizirani testovi, i po tome se od standardiziranih i raz\ikuju. No, nesumnjivo je najznacajniji kriterij podjele testova ono sto se testira, sto se mjeri. Prema tom kriteriju moguce je praviti razliku izmedu testova mogucnosti i ostalih testova iii testova licnosti. Zbog znacaja, medutim, kojeg imaju posvecen im je i poseban prostor. 5.1.2.1.1. Testovi mogucnosti Testovi mogucnosti (abilities) su poznati i kao testovi u uzem smislu rijeci. Njima se testiraju znanja, umijeca i sposobnosti zbog cega ih se, ponekada, pod tim nazivom- kao testove znanja, umijeca i sposobnosti - moze i sresti. U ovoj vrsti testova izdvojiti je moguce dvije vece grupe - testove ostvarenja i testove sposobnosti. Testovi ostvarenja (achievements) se nazivaju i testovi postignuca, testovi uspjeha, testovi znanja i umijeca. Njima se mjere mogucnosti koje ovise od ucenja, odnosno rezultati ucenja. Ovo je i najvise primjenjivana vrsta testova mogucnosti. Unutar nje, opet, najcesce se koriste pismeni, "papir i olovka" testovi, koji mogu sadrzavati razlicite zadatke. Osnovne su cetiri vrste tih zadataka, ito: a) Zadaci biranja odgovora iii zadaci prepoznavanja, kod kojihje ispitaniku ostavljena mogucnost da izmedu ponudenih izabere odgovor koji je, po njemu, tocan. Unutar ove grupe zadataka, opet, moguce je raz\ikovati dvije podgrupe. Prvu cine tzv. zadaci alternativnog dvoC!anog izbora, koji se rjesavaju na naCin da se odgovori je li neka tvrdnja tocna iii netocna, treba li nesto potvrditi iii negirati - i to zaokruzivanjem odgovora "da" iii "ne". Takav je, primjerice, zadatak tipa: Obitelj je najveca drustvena grupa Marketinska strategija polazi od interesa potrosaca lnformacija je jedan od elemenata komunikacije

Kod te vrste zadataka, i upravo zbog naCina njihova rjesavanja, treba izbjegavati zadatke s vise od jedne tvrdnje. Razlog je jednostavan - na njih se mogu odnositi raz\iciti odgovori iii, pak,

Poglavlje

s.

jedna od tvrdnji moze biti i netoi':na pa time i stvarati nesigurnost, dileme itd. Takva je, primjerice, tvrdnja "Oblast oko juznog pola ima hladniju klimu od sjeverne polarne oblasti i naziva se Arktik". Toi':no je, naime, da oblast oko juznog pola ima hladniju klimu. No, netocno da se oblast naziva Arktik. Ta i':injenica, medutim, moze unijeti i nesigurnost u opredjeljenju za odgovor "da" iii "ne", do opredjeljenja da se, potom, zaokruzi i "da" i "ne" itd. No, da i nije tako, zadatak bi i dalje bio pogresno formuliran jer u sebi sadrzi vise od jedne tvrdnje. Drugu podgrupu unutar zadataka biranja odgovora, opet, Cine zadaci visestrukog izbora. Odlika im je da na postavljeno pitanje nude vise, najcesce pet, odgovora pri i':emu je samo jedan od njih toi':an. Odgovor na postavljeni zadatak se daje zaokruzivanjem rednog broja {iii slova) ispred jednog od ponudenih odgovora. b) Zadaci sparivanja, zdruiivanja (matching) sadr2e dva niza podataka. Ispitanik ima obvezu da i':lanove jednog niza poveze s odgovarajuCim i':lanovima drugog niza. Pri tome je uobicajeno da desni niz ima nesto vise clanova od lijevog. Obicno je taj omjer, iako ne i nuzno, 5:3. Pogledajmo, uostalom, primjer takvog zadatka. "U donjem zadatku u lijevoj koloni navedeni su simboli tri kemijska elementa, a u desnoj nazivi pet kemijskih elemenata. Ispred svakog od tri simbo/a treba upisati broj koji stoji ispred naziva kemijskog e/ementa na koji se simbol odnosi"

1. Srebro ------·-·-·--··--

AI Au Cu

2.Bakar 3. Olovo 4. Aluminij

5. Zlato Zadatak ispitanika je, dakle, u konkretnom slucaju da ispred svakog od tri simbola u lijevoj koloni upise broj ispred naziva kemijskog elementa u desnoj koloni- ispred simbola "AI", primjerice, broj "4" ispred naziva kemijskog elementa "Aiuminij" itd. c) Zadaci sreaivanja su sastavljeni od niza podataka koje je potrebno srediti prema odredenom kriteriju - kronoloski, po veliCini iii na neki drugi nacin.

185


Primjerice: vremenu povijesnog "Prema pojavljivanja, kronoloski, brojevima od jedan do pet razvrstaj imena slijedecih filozofa": Karl Manheim Aristotet Toma Akvinski Immanuel Kant Thomas Hobbes U konkretnom slucaju, dakle, broj jedan ce se naci ispred Aristotela, redni broj 2 ispred Tome Akvinskog itd. d) Zadaci navorJenja traze da se, u postavljenom zadatku, odredeni podaci navedu. Dakako, razlicita moze biti forma navodenja. Utoliko se moze praviti razlika i izmedu vise tipova zadataka navodenja. Jedan od njih su i zadaci dovrsavanja iii dopunjavanja (completition). Zadatak se, naime, sastoji od nepotpunog iskaza kojeg treba kompletirati. Primjerice: "Jedna od novih drzava, nastalih raspadom SFRJ, je Bosna i - - - - - - c c - " · Zadatak ispitanika je da upise dio naziva novonastale drzave koji nedostaje. Dakako, da bi ovakvi zadaci bili moguci vazno je da postoji samo jedno rjesenje kojim se dopuna moze izvrsiti. U konkretnom slucaju to je samo dopuna "Hercegovina" i ni jedna vise. Testovima sposobnosti (aptitudes) se, za razliku od testova mogucnosti, mjere mogucnosti koje ne ovise izravno od ucenja (prije svega skolskog), vee od naslijeda i opceg zivotnog iskustva. Oni, drugim rijecima, mjere sposobnost za ucenje, preduvjeta za uspjeh u ucenju, pa ih se cesto naziva i testovima prirodnih sposobnosti. U ovoj grupi testova je takoder moguce izdvojiti vise njih. Apostrofiramo tri tipa testova sposobnosti: • testovi senzornih sposobnosti - kakvi su testovi vizualnih, auditivnih i drugih sposobnosti • testovi mentalnih, te • testovi motornih sposobnosti. Najcesci medu njima su, dakako, testovi menta/nih sposobnosti. Unutar njih se, opet, moze praviti razlika izmedu testova opCih menta/nih sposobnosti, tj. testova inte/igencije i testova posebnih, specijalnih menta/nih sposobnosti. Ovi drugi su, istina, mnogo rjedi, zbog cega im ne kanimo ni posveC:ivati posebnu pozornost.

186

Poglavlje s.

Pozornost, rneautirn, zavrjeduju testovi inteligencije, testovi sastavljeni od zadataka, najcesce verbalnoga tipa, koji se rjesavaju uglavnom rasuaivanjem. Razlicit, potom, moze biti i karakter zadataka - zadaci verbalne analogije, zadaci popunjavanja recenice, brojcane serije u kojima u produzetku treba staviti broj kojemu je tu mjesto, zadaci za provjeru razumijevanja odreaenih rijeCi itd. U nastavku teksta slijedi nekoliko primjera takvih zadataka: a) Primjer zadatka za provjeru razumijevanja odreaenih rijeci: Rijec koja znaCi skoro isto sto i opak je: 1. ljut 2. zao 3. pakostan 4. pokvaren 5. osvetoljubiv b) Primjer zadatka popunjavanja recenice: Sunce izlazi na istoku, a zalazi na _ _ __ 1. zapadu 2. pocetku noCi 3. kraju dana c) Primjer brojcane serije u kojoj u produzetku treba staviti broj kojem je tu mjesto: Koji broj treba staviti u produzetku niza 2,3,5,8,12,? To je broj _ _ . d) Primjer zadatka verbalne analogije: Ucenik je za uCitelja isto sto i bolesnik za 1. bolnicu 2. medicinsku sestru 3. lijecnika 4. farmaceuta

u vezi s testovima inteligencije mnogi autori vazan smatraju i jos jedan pojam - intelektualni kvocijent iii kvocijent inteligencije. Radi se o parametru koji oznacava odnos izmeau mentalne razvijenosti i starosti. Taj se parametar, kada je djecji uzrast u pitanju, dobije po formuli IQ

=

MA · 100

CA

187


pri cemu IQ (intelligence quotient) oznacava kvocijent inteligencije, MA (mental age) mentalni uzrast, a CA (chronological age) kronoloski uzrast. U izracunavanju kvocijenta inteligencije se mentalni i kronoloski uzrast iskazuju u mjesecima. Pri tome je vazno znati i to da se mentalni uzrast izracunava temeljem rijesenih zadataka u testu inteligencije i skale zrelosti koja ide uz takav test. Ovakav nacin izracuna kvocijenta inteligencije je, medutim, pogodan same u djecjoj, po mnogima dobi do navrsene trinaeste godine zivota. Razlog je u uvjerenju da se nakon toga mentalni uzrast razvija usporenije od kronoloskog iii dobnog. No, tom se dimenzijom izracunavanja kvocijenta inteligencije ne kanimo i detaljnije baviti. Za neke od autora, medutim, inteligenciju nije moguce opisati pomocu kvocijenta inteligencije jer se ona ne svodi same na opcu mentalnu sposobnost. Za Thurstona (Terston), primjerice, u strukturi inteligencije sudjeluje cak sedam osnovnih mentalnih sposobnosti (vidjeti o tome !vic, Milinkovic, Rosandic, Smiljanic, 1976., str. 3233). To, drugim rijecima, znaCi ida je inteligenciju moguce potpuno opisati same ako se koristi svih tih sedam osnovnih iii primarnih sposobnosti, a nikako ne i jedino kvocijent inteligencije.

5.1.2.1.2. Testovi licnosti Za razliku od testova mogucnosti, koji su poznati i kao testovi u uzem smislu rijeci, ostali testovi iii testovi licnosti su poznati i kao testovi u sirem smislu. Ovom vrstom testova se ispituju slozenije osobine - stavovi, interesi, karakter, temperament, voljne osobine, emotivna svojstva itd. No, svi oni su testovi same uvjetno. Naime, testovi licnosti nisu sastavljeni od zadataka koje ispitanik treba rjesavati. Naprotiv, smisao pitanja u ovim testovima je da se na njih sto iskrenije odgovori. U testove licnosti je moguce ubrojiti tri temeljne vrste testova: sociometrijski test, inventar iii test /icnosti i projektivni test. Sociometrijski testovi su vrsta testova kojima se dolazi do podataka o interpersonalnim odnosima u relativno malim grupama - podacima o medusobnim naklonostima, odbojnostima i indiferentnosti njihovih clanova -a potom i statusu clanova u tim grupama. U toj vrsti testova ispitanici, drugim rijecima, odgovaraju na pitanja skim bi od cia nova svoje grupe zeljeli (iii ne bi) sudjelovati u odredenoj aktivnosti, koga bi od njih izabrali za suradnika, a koga ne. Pri tome, dakako, izbor moze biti same pozitivan, a moze i pozitivan i negativan, izbor koji, drugim rijeCima, podrazumijeva navodenje i jed nih i drugih cia nova grupe. Ponekad se, potom, izbor

188

Poglavlje s. '

" ogranicava na samo jednu osobu, jednog Clana grupe, a nekada se ispitanicima daje mogucnost navocienja svih cia nova grupe s kojima bi nesto zeljeli iii ne bi zeljeli ciniti. Inventar (test) licnostije vrsta upitnika za ispitivanje karaktera i tempera menta, a sastavljen je od vise, naizgled beznacajnih pitanja o 5Vakodnevnom ponasanju na koje se odgovara s "da" iii "ne" iii, pak, po principu visestrukog izbora. Primjerice: "Ako u nekom drustvu, u kojem se nalazis, netko tvrdi nesto sto je ocigledno netocno, ali nije od vece vaznosti, ti obicno postupas na slijeded naCin (zaokruzi broj ispred odgovarajuceg odgovora) 1. Uljudno ga, ali odlucno, i5pravljas, dokazujuCi mu da nije u pravu. 2. Pustis druge da ga i5prave, ali ako to nitko ne uCini - ispravljas ga ti, na uljudan nacin i s potrebnim dokazima. 3. Ne poduzimas nista, ali mu izrazom lica dajes na znanje da se 5 njim ne slazes. 4. Uopce ne reagiras, ali samo zato jer se ne radi o vaznom pitanju.

5. Ne bi reagirao ni da se radi o vaznom pitanju, jer se ustrucavas polemizirati, neprijatno ti je pred drugima se 5 nekim raspravljati" (preuzeto od, Bakovljev, 1997., 123.). Projektivni testovi se koriste 5 ciljem da se upoznaju ona svojstva i procesi koje testirane osobe skrivaju iii ih, pak, nisu ni svjesne. No, podaci koji se njima stjecu su nepouzdani. Stoga ih 5e moze koristiti samo kao dopunu drugih, pouzdanijih podataka. Vise je vrsta ovih te5tova. Najpoznatije meciu njima su dvije Rohrschachove mrlje od mastila i s/ike tematske apercepcije. Ova vrsta testova se, dakako, mada ne i iskljucivo, najvise koristi u radu s onima kod kojih treba otkriti i otkloniti uzroke od5tupanja od normalna ponasanja. No, zbog njihova karaktera mogu ih primjenjivati samo istrazivaci koji, pored opcih znanja, raspolazu i specificnim tipom strucnosti jer je jedino u tom slucaju moguce ocekivati i koliko-toliko pouzdanije tumacenje rezultata dobivenih testom.

189


5.1.3. Skaliranje 5.1.3.1. Pojam skaliranja Skaliranje je - uz prikupljanje podataka pomocu anketnog upitnika i testiranje - takoder jedan ad triju oblika prikupljanja podataka tehnikom ispitivanja. Koristenjem razliCitih skala, kao instrumenata kojima se ovaj postupak, odnosno tehnika koristi, skaliranjem se procjenjuju stupnjevi izrazenosti onih svojstava koje je tesko, pa i nemoguce, kvantificirati. Pogodno je, primjerice, za proucavanje stavova, interesa, kvalitete odredenih proizvoda i slicno. Podaci o proucavanim pojavama se, pri tome, prikupljaju putem posrednoga mjerenja - rangiranjem i kategoriziranjem. Aka je, naime, broj osoba, stvari iii pojava koje se procjenjuju manji - do dvadeset - procjenjivanje se, pod uvjetom da ih procjenjivac dobra poznaje, vrsi rangiranjem, svrstavanjem u ranglistu, odnosno ska/u rangova od najboljeg do najlosijeg. Kako bi rangiranje, odnosno procjena, bilo pouzdanije, realnije, preporuca se, kad je god to moguce, da rangiranje vrsi vise procjenjivaca istodobno, nezavisno jedan ad drugog. Ukoliko se, pak, broj osoba, stvari iii pojava koje se procjenjuju, krece u rasponu ad dvadeset do trideset, postupak rangiranja se dijelom usloznjava. u tom je slucaju moguce primijeniti jednu ad dviju procedura. Moguce je prvo izdvojiti ekstreme, po dvije do tri osobe, stvari iii pojave kod kojih je procijenjena osobina najvise, odnosno najmanje izrazena, potom preostale osobe, stvari iii pojave rangirati po vee opisanoj proceduri, i na koncu dobivenu rang listu dopuniti i izdvojenim ekstremima. Moguce je, medutim, postupiti i na nesto drugaCiji naCin - da se osobe, stvari iii pojave koje se rangira prvo rasporedi u tri grupe - jednu u kojoj je procjenjivana osobina najvise, drugu u kojoj je ana najmanje izrazena, te trecu u kojoj su svi ostali slucajevi. Rangiranje se, potom, obavi u svakoj ad izdvojenih grupa, a u konacnici se dobivene rang-liste spoje u jednu. Aka je, pak, broj procjenjivanih osoba, stvari iii pojava koje se procjenjuju, veci ad trideset, umjesto rangiranja je uputnije koristiti drugi tip posrednoga mjerenja- svrstavanje u veci broj- najcesce tri do pet - kategorija, takozvano kategoriziranje. I u ovom se slucaju - kao i kod rangiranja - i s ciljem da bude realnije, preporuca da kategoriziranje istodobno, i nezavisno jedan ad drugog, vrsi vise procjenj ivaca.

Poglavlje 5·

5.1.3.2. Vrste skala Za potrebe kategoriziranja se, kao instrumenti na koje se ono oslanja, koriste skale. Najcesce upotrebljavane su, dod use, tri vrste tih skala deskriptivne, graficke i numericke. a) Deskriptivne iii verbalne su skale, kod kojih se rijeCima opisuju razliciti stupnjevi procijenjenog svojstva, izborom izmedu kojih procjenjivac odabire onaj koji, po njegovu sudu, najbolje odgovara odredenoj osobi, stvari iii pojavi koje se procjenjuje. Pretpostavimo, primjerice, da je, kao svojstvo koje se procjenjuje, u pitanju odnos sefa marketinske sluzbe prema sugestijama suradnika u utvrdivanju marketinske strategije na tr2istu odredenih proizvoda. Kao primjer moze posluziti deskriptivna skala kojom se ispituje misljenje zaposlenika u marketinskoj sluzbi o jednoj od osobina voditelja te sluzbe. "Ako se nase misljenje razlikuje od misljenja voditelja marketinske sluzbe u izboru marketinske strategije za odredenu vrstu proizvoda, a mi ga, i pored toga, pred voditeljem zelimo iznijeti, voditelj marketinske sluzbe" • ohrabruje iznosenje drugacijih misljenja • prima drugacija misljenja sa zanimanjem • hladno prima drugacija misljenja • prima drugacija misljenja s negodovanjem • zabranjuje nam da iznosimo drugacija misljenja Izborom jedne od ponudenih osobina, i njihovim zbrajanjem dobije se i slika misljenja ispitanika, u ovom slucaju zaposlenika u marketinskoj sluzbi tvrtke, o tome koja je dominantna osobina iii svojstvo njihova pretpostavljenog. Jedna od varijanti ove, dakle deskriptivne, skale moze biti i tzv. kontrolna /ista, koja se koristi za procjenu kvalitete proizvoda, a koja je sastavljena od niza karakteristika. Na procjenjivacu je da u odnosu na svaku od njih procijeni posjeduje li je procjenjivani proizvod iii ne. Posebnu vrstu deskriptivnih skala, potom, cine i skale stavova, pomocu kojih se procjenjuju stavovi i misljenja ispitanika o pojavama, zbivanjima, shvacanjima, i to na nacin da se o pojavi, o kojoj se stavovi zele ispitati, napravi skala od vise razliCitih tvrdnji,

191


a ispitanicima se prepusti izbor izmedu ponudenih tvrdnji. Medu skalama stavova i misljenja se, kao najpoznatije, izdvajaju posebno dvije - skala Likertova tipa i skala Thurstonova tipa. Skala Likertova tipa se temelji na pet intenziteta u vezi s odredenom tvrdnjom, pri cemu ispitanik stupanj svoga slaganja s navedenom tvrdnjom iskazuje zaokruzivanjem jednog od ponudenih intenziteta. Ti se intenziteti iskazuju odgovorima tipa: "potpuno se slazem", "uglavnom se slazem", "niti se slazem niti se ne slazem", "uglavnom se ne slazem" i "uopce se ne slazem", iii njima slicnima. Upotrijebimo i ovdje, sada doduse preformulirano, prethodno pitanje. "Ako se nase misljenje razlikuje od misljenja voditelja marketinske sluzbe u izboru marketinske strategije za odredenu vrstu proizvoda, a mi ga, i pored toga, pred voditeljem zelimo iznijeti, voditelj marketinske sluzbe ohrabruje iznosenje drugai':ijih misljenja" • potpuno se slazem, • uglavnom se slazem, • niti se slazem niti se ne slazem, • uglavnom se ne slazem • uopce se ne slazem BuduCi je skala Likertova tipa, u pravilu, sastavljena od 15 do 20 tvrdnji, za svakog se ispitanika, nakon sto zaokruzivanjem jednog od ponudenih intenziteta iskaze svoje slaganja sa svakom od navedenih tvrdnji, zbrajaju brojevi odgovora koje je o pojedinim tvrdnjama dao. Tom se radnjom, prema tome, dobiju dva niza podataka. Za svakog se ispitanika, naime, raspolaze s odgovorom na svaku pojedinacnu tvrdnju, a istodobno i zbroj za odgovore na sve, u skalu ukljucene tvrdnje. Posjedovanjem i jednog i drugog, opet, moguce je izracunati i korelaciju izmedu odgovora na svaku pojedinacnu tvrdnju i ukupnoga rezultata koji se dobije zbrajanjem svih odgovora. Tvrdnje, za koje se ispostavi da nisu u korelaciji s ukupnim rezultatom, se odbacuju jer je za pretpostaviti da ukupan zbroj, dakle sve tvrdnje zajedno, bolje mjere odredeni stav nego same jedna od njih. Za mjerenje stavova i misljenja koristi se i skala Thurstonova tipa. Za razliku od skale Likertova tipa, koja koristi pet intenziteta slaganja s odredenom tvrdnjom, skala Thurstonova tipa koristi vise, obii':no jedanaest stupnjeva slaganja. Take uredeni stupnjevi

Poglavlje

s.

slaganja se pnm]en]UJU na relativno veliki broj jednostavnih sudova iii izreka, koje mogu biti indikator stava i misljenja u vezi s onim za sto se hoce napraviti skala. 0 tako konstruiranoj masi jednostavnih sudova iii izreka se, koristenjem jedanaest intenziteta slaganja sa svakom od njih, izjasnjava veca grupa ocjenjivaca, zaokruzujuci brojeve intenziteta od jedan do jedanaest kod svake od njih. Pri tome, redni broj jedan kod skale intenziteta slaganja indikator je najpozitivnijeg, a redni broj jedanaest najnegativnijeg stava u vezi s odredenom tvrdnjom. Redni broj sest, u takvoj skali stupnjeva intenziteta, oznacava stav koji je u odnosu na odnosnu tvrdnju neutralan. Takvim sistemom vrednovanja se, potom, iz mase jednostavnih sudova iii izreka izdvajaju one u vezi s kojima je suglasnost, iskazana ucestaloscu pojedinih stupnjeva intenziteta od krajnje pozitivnog do krajnje negativnog, najveca. Ostali se sudovi iii izreke odbacuju. Ako je broj stupnjeva slaganja s odredenim sudom iii izrekom jedanaest, iz mase tretiranih sudova iii izreka ce, radi konstrukcije skale, biti izdvojeno takoder njih jedanaest. Tako konstruirana skala se, na koncu, uvrstava u upitnik. b) Graficke skale su, za mnoge, i najpopularnije. Bitna im je znacajka da se svaki sud, o svojstvu kojeg se procjenjuje, obiljezava odredenom tockom na grafickoj liniji, pri cemu svaka tocka oznacava i odredeni stupanj intenziteta onoga sto se procjenjuje. Dvije su osnovne vrste tih grafickih linija - vertika/ne i horizontalne. Iako se u nekim slucajevima vertikalnim linijama moze dobiti vjernija slika pracene pojave iii nekog njezina svojstva, horizontalne skale se cesce koriste. No, i medu njima ima razlika. SlijedeCi primjer to na najzorniji nacin i pokazuje:

Potpuno se sla.Zem

Uopcese ne sla.Zem

Niti se slaZem niti se neslaZem

Potpuno se slaZem

Uopcese ne sla.Zem

'>

Potpuno se sla.Zem

Uglavnom se slaZem

Niti se slazem niti se ne slaZem

Uglavnom se ne sla.Zem

193

Uopce se ne sla:Z:em


U prvoj su skali, ocito je, date same ekstremne vrijednosti, a nanosenjem tocke u rasponu izmedu njih ispitanik definira i svoj odnos prema odredenom sudu, stavu iii misljenju. U konkretnom slucaju tocka A znaci puno blizi odnos potpunom slaganju - iako se o potpunom slaganju jos uvijek ne radi- nego potpunom neslaganju. U drugoj skali, medutim, unijeta je neka vrsta prosjeka, srednja vrijednost - u konkretnom slucaju stupanj slaganja definiran kao "Niti se slazem, niti se ne slazem" - koja omogucuje nesto precizniji uvid o stvarnom odnosu ispitanika prema sudu koji se procjenjuje. Jasno je, u konkretnom slucaju. U trecem slucaju, medutim, stupanj preciznosti u odredenju stvarnog odnosa ispitanika prema sudu koji se procjenjuje je dodatno povecan. On, naime, omogucuje da se, u konkretnom slucaju, vidi da se slaganje, iskazano tockom A, nalazi u rasponu izmedu vrijednosti "uglavnom se slazem" i "niti se slazem, niti se ne slazem", ali i relativno znacajno blize sudu "uglavnom se slazem". U konkretnom slucaju je, medutim, kod najrazudenije skale, iskoristeno pet stupnjeva iskazivanja odnosa prema odredenom sudu, stavu, misljenju. No, broj tih stupnjeva moze biti i veC:i, ali u pravilu sene koristi vise od sed am njih. Ovakva, dakle slozenija gradacija graficke skale puno slikovitije pokazuje stvarni odnos ispitanika prema sudu koji se procjenjuje od odnosa koji se moze vidjeti u deskriptivnoj skali. U konkretnom slucaju, primjerice, ona omogucuje uvid same u svrstavanje uz jedan od navedenih pet sudova. Graficka skala, pak, omogucuje i uvid kojem od ostalih navedenih sudova svrstavanje tendira. No, u toj Cinjenici je istodobno i problem jer ona, po logici stvari, otezava sredivanje podataka za obradu, njihovo grupiranje, kategoriziranje. c) Naziv numericke skale upucuje i na osnovnu znacajku ove vrste skala. Radi se, naime, o tome da se uz verbalni, opisni odnos prema sudu koji se procjenjuje stavlja i odreden redni broj - obicno u rasponu 1-7 jer se u tom rasponu krecu i verbalne, opisne kvalifikacije odnosa prema sudu kojeg se procjenjuje - koji je numericki izraz toga odnosa. U slucaju kojeg koristimo kao primjer to bi izgledalo na slijedeC:i naCin: 1. potpuno se slazem, 2. uglavnom se slazem, 3. niti se slazem niti se ne slazem, 4. uglavnom se ne slazem, 5. uopce se ne slazem.

194

Poglavlje 5·

U konkretnom slucaju, dakle, broj lje simbol za potpuno slaganje, a broj 5 za potpuno neslaganje sa sudom kojeg se procjenjuje. Ovaj primjer, medutim, upucuje i na jos jedan zakljucak. Numericke skale se cesto pridodaju deskriptivnim, pa i grafickim skalama. Pored triju navedenih, medutim, postoje i jos neke, vise-manje specificne skale. Dvjema izmedu njih- skalogramu i skali proizvoda - posvecujemo i dodatnu pozornost. Skalogramjevrsta skale u kojojjesvaka kategorija kumulativna, sadrii u sebi sve prethodne, u odnosu na nju nize kategorije. 0 cemu se radi govori i slijedeCi primjer (vidjeti, Muzic, 1982., str. 350):

s ucenikom koji je ________ nacionalnosti a) Prihvatio bih da ide u istu skolu sa mnom. b) Prihvatio bih da bude u skoli u istom odjeljenju sa mnom. c) Prihvatio bih da zajedno sa mnom uci. d) Prihvatio bih da zivi u istom stanu. e) Prihvatio bih da bude clan moje obitelji.

u prethodnom se primjeru na najzorniji nacin moze vidjeti sto znaCi kumulativnost kategorija u skalogramu. Podrazumijeva se, primjerice, da, onaj tko prihvaca da s njim u istom odjeljenju bude ucenik testirane nacionalnosti, prihvac':a i da ide u istu skolu s njim. Ali, podrazumijeva se, isto tako, da, onaj tko prihvaca da mu ucenik testirane nacionalnosti bude Clan obitelji, prihvaca i sve prethodne kategorije konkretnog skalograma - da ucenik testirane nacionalnosti zivi s njim u istom stanu, da s njim zajedno uci, da u skoli bude s njim u istom odjeljenju i, na koncu, da s njim ide u istu skolu. Skalu proizvoda (usporec:livanje s uzorcima na skali) karakterizira da procjenjivac, koristeCi ovu skalu, usporeduje ono sto procjenjuje s uzorcima koji se nalaze na skali. Cilj usporedbe je ustanovljavanje je li, ono sto se usporeduje, bolje iii losije, ljepse iii ruznije i tome slicno - od svakog pojedinog uzorka koji se nalazi na skali proizvoda. Kada, koristeCi tu metodu, utvrdi koje mjesto na skali proizvoda pripada onom sto procjenjuje, procjenjivac ce procjenjivani proizvod i oznaciti odgovarajucom vrijednoscu konkretne skale.

195


5.1.3.3. Nedostaci skaiiranja Uz sve dobre strane kod skaliranja se mogu identificirati i odredeni nedostaci, odnosno pogreske u koje je moguce upasti. Neke od njih zasluzuju i posebnu pazn)u. Pogreska centralne tendencije je vezana za ustrucavanje od ekstremnih - najvisih i najnizih - stupnjeva na skali. 0 cemu se, dakle, radi? Oni, naime, koji sudjeluju u vrednovanju odredenog svojstva - bilo da se ono odnosi na covjeka, grupu, stvari i proizvode iii nesto drugo - ustrucavaju se da procjenjivano svojstvo oznace najvisom iii najnizom vrijednoscu na ponudenoj skali. Vratimo se, primjera radi, skali koju smo vee koristili, a koja sadrzi pet stupnjeva - "potpuno se slazem", "uglavnom se slazem", "niti se slazem niti se ne slazem", "uglavnom se ne slazem", "uopce se ne slazem". Slaganje se u konkretnom slucaju koncentrira oko tri srednje vrijednosti na skali, dok istodobno postoji svojevrsno ustezanje onih koji u procjenjivanju sudjeluju da zaokruze vrijednosti "potpuno se slazem" i "potpuno se ne slazem". Ovoj vrsti pogreske skloni su, prije svega, oni koje odlikuje neodlucnost kao karakterna crta. Pogreske ekstremnoga suda su svojstvene osobama koje su sklone ocjenama tipa crno-bijelo. Sukladno tome, i pogreska je potpuno suprotna prethodnoj, pogreski centralne tendencije. Manifestira se, drugim rijeCima, u sklonosti onih, koji procjenjivano svojstvo vrednuju, da se opredjeljuju za ekstremne vrijednosti - u nasem slucaju oni ce birati upravo vrijednosti "potpuno se slazem" i "potpuno se ne slazem". Pogreska halo-efekt takoder nije rijetka. Radi se, zapravo, o pogresci koja je posljedica precjenjivanja iii podcjenjivanja procjenjivanog svojstva odredene osobe, grupe, stvari, proizvoda iii pojava. Razlog se tome nalazi u impresioniranosti nekim od njihovih svojstava, utjecaju prvog dojma na kasnije procjene svojstva koje se procjenjuje. Drugim rijecima, na procjenu konkretnog svojstva moze utjecati procjenjivacevo misljenje o nekom drugom svojstvu osobe, stvari iii pojave koji se procjenjuju, njegov opC:i dojam o njima, ali i njegov prvi dojam o tim osobama, stvarima i pojavama. Stereotipija je, kao pogreska, takoaer moguca. Oni koji procjenjuju svojstva osoba skloni su ponekada tim osobama pripisati svojstva koja karakteriziraju i grupu kojoj te osobe pripadaju. Pri tome se, medutim, zanemaruje da izmedu pojedinaca unutar svake grupe, pa prema tome i pojedinca i grupe kojoj pripada, postoje znacajne razlike.

Poglavlje

s.

5.2. PROMATRANJE 5.2.1. Pojam promatranja Promatranje je jedna od najstarijih, ali istodobno i osnovna tehnika prikupljanja podataka svake znanosti. Jos konkretnije, svaka znanost, na izvjestan nacin, promatranjem zapocinje, ali promatranjem i zavrsava. Stoga ne cudi da je promatranje i danas najrasirenija tehnika prikupljanja podataka. Sto je osnova, odnosno temelj promatranja? Najjednostavnije kazano, percepcija, culno opazanje u kojem procesi u stvarnom svijetu djeluju na nasa cula - oci i usi prije svega. Promatranje je, drugim rijecima, prikupljanje podataka o pojavama putem njihova neposrednog culnog opazanja, obavjesCivanje o pojavama u njihovom spontanom dogadanju, tijeku. Pode li se od takvog odredenja, nemoguce je zaobiCi i sud kako promatranje ima i svojih prednosti, ali i svojih ogranicenja i poteskoca. Prednosti su mu vezane za nekoliko njegovih osobina. Predmet proucavanja, prije svega, a to su iskustvene pojave, ulazi neposredno u culni opazaj onoga tko taj predmet izucava. Promatranjem se, potom, bitno prosiruje i istrazivacevo primarno iskustvo. Na koncu, promatranje olaksava istrazivacu i stjecanje osjecaja cjeline izucavanog predmeta. Jos konkretnije, jedino se trajnim promatranjem moze dobiti cjelovita predstava 0 prirodnim, materijalnim, drustvenim, organizacijskim i kulturnim uvjetima zivota neke zajednice iii organizacije i o ljudima koji u njima zive i djeluju. Zaboraviti, medutim, ne treba ni na ogranicenja i poteskoce u promatranju drustvenih pojava. Apostrofiramo najznacajnije medu njima. a) Promatrati se mogu samo aktualni drustveni sadrzaji, ono sto postoji iii se dogada u vrijeme promatranja. To, drugim rijecima, znaci da ono nema potrebnu vremensku dubinu koja je potrebna u proucavanju drustvenih pojava, buduCi se one potpunije mogu razumjeti samo kao rezultat duljeg iii kraceg razvojnog procesa. b) Prikladno je jedino za prikupljanje podataka o vanjskim manifestacijama drustvenog zivota, ali ne i o unutarnjoj, psihickoj dimenziji covjekova i pojedinacnog i drustvenog zivota. c) Prikupljanje podataka pomocu njega je, ako su predmet promatranja duzi razvojni procesi, vrlo skupo. d) Promatranje ponasanja, u vezi s kojima se informacije smatraju povjerljivima iii privatnima, moguce je samo pod uvjetom da se za njega dobije pristanak.

197


Ipak, nije svako promatranje i znanstveno korisno. Drugim znanstvenog rijei':ima, treba praviti razliku izmedu obicnog promatranja. Obicno promatranje nije planirano. Ono je, dakle, slucajno, nesistematizirano i rezultati mu mogu biti netoi':ni. Ono, prema tome, ne moze biti siguran temelj za znanstveno zakljucivanje. Znanstveno promatranje je, naprotiv, sistematsko i planski vodeno. U njegovom se planiranju utvrduje i predmet promatranja, ali i vrijeme i prostor u kojemu ce ono biti izvrseno, te instrumentarij koji ce, pri tome, biti primijenjen. Takvim pristupom se omogucuje dobivanje kompleksne slike pojave iii procesa koji se promatra, njihove evolucijske transformacije, pozitivni i negativni utjecaji, koje na promatranu pojavu iii proces imaju pojedini i':initelji iii uvjeti itd. U analizi koja slijedi ono ce, stoga, i biti predmet naseg interesa. 5.2.2. Vrste znanstvenog promatranja 5.2.2.1. Izvori suvremenih oblika promatranja

Kao tehnika prikupljanja podataka u podrui':ju drustvenih znanosti, sociologije prije svega, promatranje je utemeljeno na odredenim izvorima. Na tri od njih, medutim, postoji potreba i zadrzati se. Prvi je vezan uz etnologiju i socijalnu antropologiju, odnosno kompleksno antropolosko promatranje nerazvijenih drustava koje su promovirali Malinovski i njegova funkcionalisticka skola u Engleskoj, Boasova (Boa) skola u SAD i jos neki. Na to, medutim, da se promatranje razvije u ovim disciplinama utjecalo je nekoliko detalja: • one izucavaju drustva koja su obii':no nepismena, a to, onda, znaci i da u vezi s njima nema pouzdanih pisanih izvora, • takva su drustva u pravilu veoma segmentirana, sastavljena od autarkicnih lokalnih zajednica, • istrazivac takvih drustava u pravilu ne poznaje jezik kojim ona komuniciraju. Drugi izvor suvremenih znanstvenih promatranja u podrucju drustvenih znanosti, sociologije posebice, je vezan uz filantropske djelatnosti i Cikasku skolu. Ta vrsta promatranja, doduse, nije tako slozena kao ono unutar socijalne antropologije i etnologije. S druge strane, usmjereno je na promatranje specificnih drustvenih pojava - obicno onih koje odstupaju od drustvenih normi, koje, u

Poglavlje 5·

pravilu, spadaju u podrui':je drustvene patologije. Prevedeno na jezik pragme, predmet promatranja su skitnice, beskucnici, alkoholicari, prostitucija itd., zbog cega je i samo promatranje podjakim u1jecajem medicinske klinicke prakse. Na koncu, kao jedan od izvora suvremenih znanstvenih promatranja, onih u podrucju sociologije prije svega, moze se markirati i podrucje socijalne psihologije, tocnije razvoj empirijskih pravaca u njoj pod utjecajem prirodnih znanosti 5.2.2.2.

Vrste promatranja

I znanstveno promatranje, koje i jeste predmet interesa u ovoj analizi, moze se pojaviti u razlicitim oblicima. Moguca je, sukladno tome, i njegova podjela prema razlicitim kriterijima. Primjerice, prema naCinu promatranja znanstveno se promatranje moze pojaviti kao izravno (neposredno) i neizravno (posredno). S obzirom na broj promatranih slucajeva moguce je, potom, raziikovati pojedinacno ad masovnog promatranja. Prema poloiaju sudionika u promatranju, promatranje moze biti sa sudjelovanjem i bezsudje/ovanja. Na koncu, prema vrstama razlikuje sejednokratno od etapnog promatranja.

A. Podjela na izravno i neizravno (neposredno i posredno) promatranje se temelji na tome sudjeluje li promatrac osobno u promatranju drustvenih pojava iii se podaci o istrazivanim pojavama dobivaju neposrednim opazanjem nekih drugih pojava, koje su u vezi s istrazivanom pojavom. S izravnim, neposrednim iii promatranjem u uzem smislu, imamo posla u slucaju da se promatra pojavu koja se dogada u momentu promatranja, i to onakva kakva ona u prirodi iii drustvu, bez vanjskog utjecaja, stvarno egzistira. Dakako, i unutar ove vrste promatranja mogu se identificirati razlike te se, sukladno tome, moze govoriti o dvije vrsta i ovog, dakle izravnog promatranja slobodnom i planskom. 5/obodno izravno promatranje je takoder i plansko i sistematii':no, ali je rastereceno krute sheme i prilagodeno je opservaciji objekta promatranja. Drugim rijecima, njegov je plan dosta elastican i promjenjiv. Stoga se ovaj tip promatranja primjenjuje uglavnom u prvim fazama empirijskog uvida u odredenu pojavu iii proces. Za plansko slobodno promatranje je, sto mu i sam naziv sugerira, indikativan tocno utvrdeni plan promatranja. Ono, prema tome, gubi gipkost i elasticnost koja karakterizira slobodno promatranje. Ali, zato je, zahvaljujuCi njemu, moguc dublji uvid u odredene podatke koji pojavu iii procese, koje promatramo, karakteriziraju.

199


Za neizravno, posredno, a neki ga zovu i promatranje u sirem smislu rijeci, karakteristicno je da se ne promatra izravno pojava iii drustveni proces koji su predmet znanstvenog istrazivanja. Naprotiv, promatra se jedna iii vise drugih pojava koje su s njom u vezi, a temeljem njihova promatranja dolazimo do sudova i o pojavi koja je predmet istrazivanja. Osim toga, promatranje ne mora vrsiti promatrac sam nego, naprotiv, to Cini preko nekog drugog promatraca. Sukladno navedenom odredenju, neizravno promatranje se moze pojaviti takoder u dva oblika. Moguce je, prije svega, kao promatranje preko informatora, a to, drugim rijeCima, znaCi da promatracu kao neka vrsta oka sluzi sudionik-informator. Ovaj tip promatranja primijeniti ce se uvijek kada jezicno-kulturne barijere promatracu onemogucuju da promatranje obavi sam, bez posrednika, bez informatora koji komunikacijskih problema nema. Ali, neizravno promatranjeje moguce i kao promatranje dokumenata, u kojem kao izvor promatranja sluze obavjestenja sasvim druge vrste, ona koja nisu ciljano namijenjena promatranju. Takvi su, primjerice, dokumenti iii registri koji sadrze podatke o odredenim drustvenim pojavama, iii statisticki podaci o tim pojavama koji se, recimo, prikupe analizom sadrzaja kao zasebnom znanstvenom tehnikom. B. Razlikovanje izmedu pojedinacnog i masovnog promatranja se temelji na tome koliki je broj promatranih slucajeva. Pojedinacno promatranje karakterizira cinjenica da su objekt promatranja pojedinacni slucajevi iii ista vrsta pojava. U znanosti je takvo prikupljanje podataka o slucaju poznato kao "Case study", odnosno studija slucaja. Pored studije pojedinacnog slucaja u ovu grupu promatranja se svrstava i tzv. klinicko promatranje, koje je razvijeno u medicini i psihijatriji, a koje za cilj ima ostvarivanje izravnog kontakta izmedu promatraca i pacijenta, ali i dobivanje cjelovitih podataka o bolesti i njezinim uzrocima. Masovno promatranje, medutim, istovremeno obuhvaca veci broj slucajeva iii grupa istih iii razliCitih pojava. Na taj se naCin, zapravo, vrsi neka vrsta registriranja cinjenica na vecem broju iii citavoj masi slucajeva, sto, opet, omogucuje upoznavanje sastava pojave iii cak i njezin razvoj. C. Podjela na promatranje sa sudjelovanjem i bez sudjelovanja. 0 kojem od njih se radi ovisi o tome ukljucuje li se istrazivac u zivot i rad odredene sredine iii tu sredinu i pojave u njoj promatra bez aktivnog sudjelovanja u njezinu zivotu i radu.

200

Poglavlje s.

Promatranje bez sudje/ovanja karakterizira da se promatrac ne pridruzuje grupi koju promatra. Ono je, prema tome, veoma blisko drugim vrstama, prije svega izravnom (neposrednom) promatranju. Kod promatranje sa sudje/ovanjem, naprotiv, stanje je potpuno drugacije. Promatrac je, naime, sudionik pojave o kojoj pribavlja podatke, komunicira sa subjektom promatranja. Jos konkretnije, promatrac se pridruzuje grupi koju promatra, postaje sudionik njezinih radnji, a time, u izvjesnoj mjeri, i u mogucnosti da utjece na njezino ponasanje ili procese koji se u njoj dogadaju i koje prati. Dva su razloga zasto primjena ove vrste promatranja ima svoju svrhu. Jed an je u cinjenici da su mnoge grupe- sekte, elite, tajna udruzenja itd.,- zatvorene i nedostupne promatranju, zbog cega je postajanje njihovim sastavnim dijelom i prividni gubitak vlastitog identiteta, i nuzni uvjet da se o njima dobiju potrebni podaci. Drugi je isto tako uvjerljiv. Ovakvim se integriranjem u grupu, zapravo, savladava onaj neugodni odnos postvarenog objekta s jedne, te vladavine subjekta s druge strane. Umjesto toga, medu njima se uspostavlja odnos iste vaznosti. I jedni i drugi se podjednako osjecaju subjektom. Dakako, i unutar ovog, promatranja sa sudjelovanjem moze se govoriti o vise tipova njegove manifestacije. Gold i .Junker, primjerice, razlikuju cetiri tipa promatranja sa sudjelovanjem: 1. Promatranje u kojem se znanstvenik pojavljuje kao potpuni sudionik. Radi se, drugim rijecima, o promatranju u kojem promatrana sredina uopce ne zna da u njoj zivi znanstvenik sa zadatkom da je promatra, da je promatraceva stvarna funkcija namjerno prikrivena. Dva su moguca oblika ovog tipa promatranja: eksperimentalno ispitivanje, ciji je smisao da se eksperiment ne primijeti, te tzv. prodiranje u zatvorene drustvene grupe- medu kriminalce, vjerske sekte itd. 2. Promatranje u kojem se znanstvenik pojavljuje kao sudionik promatrac. Promatrac, dakle, u ispitivanoj sredini preuzima neku od uloga koja u njoj normalno postoji, sredina, potom, zna da on, pored uloge koju vrsi, ima i odredenu promatracku zadacu. No, izmedu dviju njegovih uloga dominantna je, ipak, prakticna, ona koju je promatrac preuzeo dolaskom u grupu. 3. Promatranje u kojem se znanstvenik pojavljuje kao promatrac sudionik. Uloga promatraca i ovdje je, kao u prethodnom slucaju, poznata ispitivanoj sredini. No, postoje i razlike. Razlika u odnosu na prethodno je u cinjenici da promatrac nije vezan ni uz jednu stalnu ulogu, da ih moze mijenjati kako bi, obavljajuCi ih, imao mogucnost sto lakseg i sto potpunijeg promatranja. Takva, relativno slobodnija pozicija mu, medutim, stvara i vise mogucnosti da svoja zapazanja

201


biljezi jer nije zauzet zadacima trajno preuzete obveze. Na koncu, u odnosu izmedu prakticne i uloge promatraca ova druga, uloga promatraca, je dominantnija. Stoga se i smatra kako je ovaj tip promatranja najelasticniji i najprikladniji.

4. Promatranje u kojem se znanstvenik pojavljuje kao Cisti promatrac. Veza koju ima s ispitivanom sredinom je krajnje povrsna, a promatrac ima ulogu jednog od mnogobrojnih gledatelja. Iako je pogodno za promatranje ponasanja koje je potpuno javno, postavlja se pitanje moze li se ovaj tip promatranja uopce smatrati jednim od pojavnih oblika promatranja sa sudjelovanjem. UvazavajuCi Gold-Junkerovu klasifikaciju, postoji razlog da se ona dopuni i petim tipom promatranja sa sudjelovanjem, onim u kojem promatrac nastupa u ulozi istraiivaca, znanstvenog promatraca. Znanstvenik u njemu, dakle, ne preuzima nikakve druge formalne uloge, on je samo znanstveni promatrac i ta mu je uloga poznata promatranoj sredini. Osim toga, tijekom boravka u njoj znanstvenik je, ako je boravak vremenski dulji, u mogucnosti stvarati neformalne odnose s izvjesnim brojem pojedinaca i grupa sto mu, opet, olaksava sudjelovanje u razlicitim oblicima drustvenog zivota te sredine. D. Jednokratno i etapno promatranje. Za jednokratno promatranje je karakteristicno da se primjenjuje samo u jednom momentu, obii':no onom koji je kljucan za odvijanje nekog procesa, koji je za taj proces krucijalan. Taj moment u odvijanju procesa se, na izvjestan nacin, fotografira, i na taj naC:in prati kako eventualne promjene u njemu utjecu na dalje odvijanje procesa iii razvoj pojave. Za razliku od njega etapno promatranje karakterizira cinjenica da se proces promatranja ukljucuje u razliCitim sekvencama odvijanja odredenog procesa iii razvoja pojave i to sa zadatkom da se uoce promjene u duzem vremenskom periodu, a ne samo u tocno odredenom, krucijalnom momentu. 5.2.2.3. Realiziranje promatranja Neovisno, o kojoj vrsti znanstvenog promatranja se radilo, da bi ono bilo valjano, mora udovoljiti odredenim zahtjevima. Neophodno je, prije svega, da je predmet promatranja dobro odabran i definiran, da je tocno i krajnje jasno definiran cilj opazanja jer, u protivnom, samo promatranje moze naiCi na masu problema, te da su sve radnje u njemu planirane po unaprijed odredenom redu, tj. da se unaprijed zna mjesto promatranja, sredstva koja ce biti koristena, naCin registriranja dobivenih podataka, njihova daljnja obrada itd.

202

Poglavlje 5.

Promatranje, dakako, mora biti objektivno i nepristrano, njime treba zahvatiti samo one pojave koje su predmet proucavanja, mora biti precizno i tome slicno. Dakako, da bi sve to bilo moguce neophodno je i da se imaju kvalificirani promatraci, ljudi koji imaju potrebna teorijska znanja, ali i iskustvo u primjeni ove tehnike prikupljanja podataka. No, u osiguravanju svih tih pretpostavki cesti su problemi razlicite vrste. Jedna od tih vrsta problema je, primjerice, vezana i za poteskoce koje ote:Zavaju postizanje sistematicnosti promatranja. Dvije vrste tih poteskoca zasluzuju i posebnu paznju: I. Poteskoce objektivnog tipa. U pitanjuje, prije svega, poteskoc':a u vezi s ogranicenoscu opaiajnog po/ja, a ta ogranicenost je izravna posljedica teznje da se promatranjem sto manje mijenja tok promatranih dogadaja. U pitanju je, potom, poteskoca koja je u vezi s cinjenicom da je proces opaianja potpuno podreden spontanom ritmu dogadaja. U pitanju su, na koncu, i poteskoce koje su u vezi s vrlo raz/iCitom pravilnoscu raznih drustvenih pojava. Sto je, primjerice, neka drustvena pojava manje regularna teze ju je unaprijed pripremiti za promatranje i na vrijeme se opredijeliti za metodu koja je najoptimalnija. IIi, promatrac ne moze ocijeniti gdje je najkorisnije da se u odredenom momentu nacre itd. II. Poteskoce znanstvene naravi. Promatranju, naime, nije dan znacaj kojeg ono objektivno zasluzuje. Klasifikacijski sustavi za razvrstavanje podataka, primjerice, nisu dovoljno razradeni. Nije, potom, poklonjena dovoljna pozornost kretanju promatraca u vremenu i drustvenom prostoru koji treba osigurati sistematicnost podataka itd. Inace, promatranje je kompleksan proces koji se sastoji od veceg broja radnji. To, drugim rijecima, znaci da je i za njegovo izvodenje potreban odredeni plan u kojem su te radnje detaljno i razraaene. U kontekstu ove analize pozornost je zadrzana samo na terenskom dijelu posla - pripremi za odlazak na teren, te biljezenju prikupljenih podataka. A. Priprema za odlazak na teren. Dobra priprema je i jedna od temeljnih pretpostavki uspjesnog promatranja. Ona, dakako, obuhvaca veci broj radnji. Neke od njih posebno apostrofiramo: 1. Koristenje razliCitih posrednih izvora s ciljem da se dobiju informacije o sredini u koju se dolazi. To, izmedu ostalog, podrazumijeva i: • upoznavanje proslosti, te opcih drustvenih i kulturnih obiljezja kraja u koji se dolazi,

203


• upoznavanje pozitivnih propisa u vezi s onim sto se zeli promatrati, • prikupljanje znanstvene literature i statistickih podataka o sredini u koju se dolazi, ali i lokalnoga tiska, • razgovor s anima koji poznaju mjesne prilike i ljude. 2. Odrzavanje dobrih odnosa s proucavanom sredinom. Istrazivac treba, primjerice, izbjegavati mogucnost pojave zategnutih odnosa s rukovodecom lokalnom grupom. Uputno je, potom, i prakticiranje razgovora s pojedincima jer oni mogu dovesti do medusobne bliskosti, pa i nekonvencionalnih poziva istrazivacu da navrati u goste. A to je, onda, prilika da citav posao bude i daleko uspjesniji. 3. Osobnim odnosom i ponasanjem pokazivanje, i to u svakoj mogucoj prilici, razumijevanja prema drustvenim normama doticne sredine. Pri tome, dakako, ne treba glumiti i potpunu identifikaciju s tom sredinom jer to maze stvoriti nepovjerenje ljudi i osjecaj da je istrazivac neiskren i licemjer. B. Prikupljanje i biljezenje podataka promatranja. Prikupljanje podataka mora biti tehnicki sto raznolikije i zasnivati se na komplementarnoj upotrebi razlicitih postupaka. Pri tome se, dakako, preferiraju duia i komp/eksnija promatranja zbog prednosti koje imaju. Prednost im je, prije svega, da omogucuju razgovor s ispitanicima u vise navrata sto omogucuje sistematicnije i iscrpnije prikupljanje podataka. Prednost im je, potom, i sira mogucnost neposredne kontrole dobivenih informacija. Istrazivac, na koncu, kroz dulje vrijeme prikuplja verbalne iskaze ljudi da bi ih kasnije, nakon sto je vidio ispitanike i prilike u kojima zive, sam sredivao i analizirao. Bitna je i tocnost i preciznost u biljeienju prikupljenih podataka. Biljezenje prikupljenih podataka, naime, • mora biti sistematicno - da se, drugim rijeCima, podaci sto prije zabiljeie, da se pri tome unese sto vise pojedinosti, te • da se, sto je moguce prije, i srede - klasificiraju koristenjem razlicitih tipova klasifikacije. Na koncu, za prikupljanje i sredivanje podataka promatranja bitna je i tzv. osobna jednadiba promatraca, pojavnost koja se kod ankete manifestira kao anketarska pogreska. Osobnom jednadzbom promatraca se zeli utvrditi veliCina i vrsta iskrivljavanja opazajnih podataka zbog razloga razlicite vrste - zbog osobnih psihickih karakteristika promatraca, njegova psihickog stanja u trenutku

204

Poglavlje 5.

promatranja itd. Inace, osobna jednadzba promatraca ovisi u vecem broju elemenata. Najznacajniji medu njima su: • Brzina, preciznost i struktume karakteristike opaiaja, a on, u biti, cini jedinstvo dvaju elemenata - culnog osjeta i elemenata zakljucivanja na osnovu ranijeg iskustva. • RazliCita sposobnost za psihicku koncentraciju u opaianju. Kod ljudi, primjerice, koji su skloni zivciranju, paznja znade jako oscilirati. • Individua/ne osobine pamcenja, koje su bitne posebice ako se podaci ne mogu neposredno biljeziti. • Trenutacno psihicko raspoloienje, jer ceste promjene raspolozenja utjecu na neujednacenost vrijednosti promatranja. • Drustvene karakteristike promatraca. PromatraCi, naime, posjeduju razlicitu sposobnost uspostavljanja drustvenog kontakta s drugim osobama. Kako, postavlja se pitanje, otkloniti stetan utjecaj osobne jednadzbe promatraca? U funkciji toga, pored ostalog, moze biti i slijedeCih nekoliko sugestija: istrazivaceva samopromatranja • apostrofiranje vaznosti i vodenja dnevnika rada u kojem se biljeze i svoja vlastita raspolozenja, • rad u grupama, te • prakticiranje da pojedina istrazivanja u cjelini izvode neki drugi istrazivaci.

5.3. KlASifiKACIJA I MJERENJE Klasifikacija i mjerenje su svojevrsno sredstvo za otkrivanje reda medu pojavama, a istodobno i rezultat nastojanja da se otkriju neke dublje zakonitosti toga reda. U procesu prikupljanja podataka i stvaranja iskustvene evidencije, jos konkretnije, izdvojiti se mogu tri najznacajnije faze: I. Prikupljanje izvornih informacija i stvaranje izvorne grade. II. lzdvajanje izvornih podataka iz izvorne grade. U toj su, dakle funkciji izdvajanja, kao osnovna pojmovna i tehnicka sredstva, upravo klasifikacija i mjerenje. III. Stvaranje sintetickih oblika iskustvene evidencije na temelju relativno homogenih i medusobno usporedivih podataka.

205


5.3.1. Klasifikacija Klasifikacija (lat. classis = razred) je "u stvari, dosljedna i potpuna podjela opceg pojma na posebne, koje taj pojam obuhvaca. Npr. opCi pojam znanosti klasificira se na pojedinacne i univerzalne znanosti. Pojedinacne se mogu dalje klasificirati na realne i formalne. Realne se opet dalje dijele na prirodne i kulturne. Pojam znanosti dijeli se na Citav niz klasa, a sve opet dalje na 'podklase"' (Petrovic, 1977., 49). Iz navedenog je odredenja jasno kako je klasifikacija tehnika koja je prisutna u svim znanstvenim disciplinama, ali ujedno i jedna od najstarijih znanstvenih tehnika uopce. Svaka znanost, jos preciznije, pocinje, vise iii manje razvijenom klasifikacijom. Promatranje slicnosti medu odredenim stvarima i pojavama i njihovo grupiranje po odredenim kriterijima predstavljaju ujedno i prvi pokusaj da se, u naoko kaoticnoj stvarnosti, s kojom se susretao ljudski um, otkrije neka vrsta reda. Klasifikacija se, pri tome, sastojala u svrstavanju tih razliCitih stvari i pojava u drustvu i prirodi u grupe prema njihovoj slicnosti, po necemu sto im je zajednicko, po nekim zajednickim svojstvima i slicno. Dakako, taj posao razvrstavanja, klasificiranja, prolazio je razliCite razvojne faze. U svojim je zacecima on bio u funkciji prakticnih ciljeva, u funkciji koristi koju je mogao imati za covjeka. Takvo je, primjerice, razvrstavanje na korisne i stetne biljke. No, te prve klasifikacije su se cesto zasnivale na povrsnim slicnostima is pod kojih su, ne take rijetko, skrivane i veoma znacajne razlike. Dogadalo se, dakako, i obrnuto - da se, zahvaljujuCi povrsnim razlikama, od svrstavanja u iste rodove, klase iii podklase odustajalo iako su ispod njih se znale naCi i sustinske slicnosti. Kako se, medutim, znanost razvijala, objektivnijima i prirodnijima su postajale i klasifikacije jer se, umjesto na prakticnu korist za covjeka, paznja usmjeravala vise na bit, prirodu stvari iii pojava. Znanstvena klasifikacija, da bi bila utemeljena, mora slijediti i odredena nacela. Pet nacela klasifikacije se, medutim, najcesce i apostrofiraju (vidjeti Sesic, 1974., 89-90.): 1. Nacelo odreaenosti predmeta podjele. OpCi pojam koji se dijeli, odnosno klasificira, mora biti odreden, kako u pogledu svoga obujma, take i u pogledu svoga sadrZaja, tj. mora biti jasan i razgovijetan. Da bi, primjerice, klasificirali pojam "obitelj", moramo tocno znati sto sve spada u taj pojam.

2. Nacelo jedinstvenosti - sistematska podjela mora poCivati na jednom te istom nacelu. Inace je ona i heteronomna i nejedinstvena. U podjeli stanovnistva, primjerice, mora se

206

Poglavlje s.

slijediti nacelo jedinstvenosti - moze ga se dijeliti iii prema nacionalnoj pripadnosti, iii prema vjerskoj pripadnosti iii prema regionalnoj pripadnosti iii prema spolnoj pripadnosti itd., a nikako da se u jednoj te istoj podjeli nadu sve te karakterne crte. Teske je, primjerice, zamisliti podjelu tipa: Srbi, Sarajlije, zapadni Hercegovci, muskarci, fakultetski obrazovani.

3. Nace/o relativne posebnosti svakog Clana podjele u okviru opceg predmeta, odnosno opceg pojma koji se dijeli. Svi clanovi podjele se, drugim rijecima, moraju medusobno razlikovati, imati svoju posebnost, i to posebnost istog reda i iste vrste. Inace je podjela iii nemoguca iii konfuzna. OpCi pojam "covjek", primjerice, moguce je podijeliti na posebne pojmove "zena" i "muskarac" samo ako su oni odredenog i razlicitog, suprotnog spola. U slucaju hermafroditizma ovakva je podjela nemoguca iii konfuzna. 4. Nacelojedinstva posebnih Cia nova. Svi, dakle, posebni clanovi, iako razliciti, pa i suprotni, moraju imati i izvjesne zajednicke sadrzajne odrednice, ciniti jedinstvo opceg predmeta iii pojma. Pojmovi "muskarac" i "zena" mogu biti clanovi opceg predmeta i pojma "covjek" samo ako, i pored spolne suprotnosti i drugih razliCitih osobina, imaju i zajednicka opca svojstva koja ih cine covjekom. 5. Nacelo potpunosti podjele. Podjela, dakle, odredenog predmeta, odnosno njegova pojma mora, u okviru principa odredene podjele i predmeta podjele, biti iscrpna i potpuna. Podjela, primjerice, cetverokuta, prema principu paralelnosti njihovih strana, na paralelograme, trapeze i trapezoide, potpuna je jer su njome obuhvaceni svi cetverokuti s obzirom na paralelnost strana - jer obuhvaca one s nijednim parom paralelnih strana (trapezoid), jednim (trapez), odnosno oba para paralelnih strana (paralelogram). Suprotno tome, podjela paralelograma na rombove, pravokutnike i kvadrate nepotpuna je jer u paralelograme spadaju i romboidi. Kako se stvaraju klasifikacije? Osnova klasifikacije mogu biti dosta razliciti kriteriji. Tri kriterija klasifikacije, medutim, vrijedi i posebno apostrofirati: • Geneticko-strukturalni kriterij. Slijedi li se on u pitanju je klasifikacija koja se nalazi na visoj razini opcenitosti i sistematicnosti. Klasifikacije koje slijede ovaj kriterij oznacavaju se kao prirodne k/asifikacije. • Ekoloski kriterij. Klasifikacije koje ga slijede u obzir uzimaju

207


··-----------------------------------------------------------+ ekoloske uvjete u kojima se odreaene pojave javljaju. Klasifikacije, nastale na ovom kriteriju, ne spadaju u red o5novnih, fundamentalnih klasifikacija. • Pragmaticno-teleoloski kriterij. Kla5ifikacije koje ga slijede koriste 5e u prirodnim znanostima. l5te 5e pojave, dakako, mogu kla5ificirati na razlicite nacine. Koji od njih ce biti i primijenjen zavi5i od toga koje su o5obine kla5ificiranih pojava, ali i koje su veze 5 drugim pojavama koje 5U u centru intere5a. Na koncu, razlicite kla5ifikacije ce 5lijediti i razlicite ciljeve. U pravilu 5e, meautim, moze praviti razlika izmeau dvije grupe kla5ifikacija - elementarnih i komplek5nih, odno5no visedimenzionalnih. Elementame klasifikacije su jednodimenzionalne. Za5nivaju se, drugim rijeCima, na jednoj osobini, odnosno jednom obiljezju kla5ificiranih pojava. Izrazito su, potom, analitickog karaktera, apstraktne i nedovoljne za razvrstavanje kompleksnih pojava. Kompleksne iii visedimenzionalne klasifikacije nastaju najcesce ukrstanjem nekoliko elementarnih kla5ifikacija, u svojim jedinicama zdruzuju po nekoliko osobina slozenih pojava, a timeje u mogucno5ti i da se mnogo vise priblizi realnim kompleksnim pojavama. Ovaj tip, odno5no grupacija klasifikacija ima veci znacaj u drustvenim nego u prirodnim znano5tima. 5.3.2. Mjerenje

Mjerenje je, u najopcenitijem smislu, usporeaivanje dviju istovr5nih velicina s ciljem da 5e utvrdi njihov omjer. Ono se, meautim, moze definirati i kao po5tupak utvraivanja vrijednosti nekog ekstenzivnog svoj5tva iii kvantitete pomocu nekog pribora iii instrumenta. Drugim rijeCima, mjeriti se mogu samo ekstenzivna svojstva kakva su, primjerice, duzina, sirina, volumen, temperatura, gustoca i slicno. No, mjeriti se ne mogu i intenzivna svoj5tva iii kvaliteta. Nemoguce je mjeriti, primjerice, pokvarenost, duhovitost, lukavost i slicno. Poae li se, pak, od toga, prva je pretpostavka mogucnosti mjerenja uopce postojanje tih ekstenzivnih svojstava iii kvantitete. Da bi se, 5 druge strane, moglo uopce mjeriti neophodno je i postojanje odreaenih mjernih jedinica, odno5no dogovorom utvraene konstantne vrijednosti fizikalne veliCine koja ima i posebni naziv. Duljinu mjerimo metrom, masu kilogramom, elektricnu struju amperom itd. Prema tome, usvajanje mjernih jedinica je preduvjet 5vakog mjerenja. U znanstvenom i strucnom radu u upotrebi je iskljucivo Meaunarodni sistem mjernih jedinica (SI) koji je 5astavljen

208

Poglavlje s.

od sed am osnovnih jedinica. Metar se koristi kao jedinica za duljinu, sekunda za vrijeme, kilogram za masu, amper za jakost elektricne struje, mol za kolicinu tvari, kandela za intenzitet svjetlosti, te kelvin za termodinamicku temperaturu. Mjerenja nema ni bez odredenih instrumenata iii pribora za mjerenje, odnosno sredstava koja sluze za utvrdivanje kvantitativnih osobina velicine koja se mjeri. RazliCite su vrste tih instrumenata. Medu njih se ubrajaju, prije svega, razliciti fizikalno-kemijski instrumenti, kakvi su, primjerice, vaga, metar, Gajgerov brojac itd. U instrumente se ubrajaju i testovi u najsirem smislu rijeci, od onih koji sluze za mjerenja znanja i stavova do testova za mjerenje interesa i drugih osobina. Na koncu, specificni instrument je i sam covjek, bez kojeg nema nikakvog mjerenja. Za mjerenje je bitno poznavanje i tocnosti mjerenja. Dosta je cesta situacija, pri tome, da postoji izvjesna razlika izmedu izmjerene vrijednosti i stvarne vrijednosti fizikalne velicine. Ta razlika se oznacava terminom pogreska mjerenja. Ona se moze izraziti u dva oblika. Prvi je takozvana apsolutna pogreska mjerenja, dakle razlika izmedu izmjerene vrijednosti i stvarne velicine. Drugi je poznat kao re/ativna pogreska, odnosno omjer izmedu apsolutne pogreske i stvarne velicine izrazen u postotcima iii promilima. Promatra li ga se, medutim, kao jednu od tehnika prikupljanja empirijskih podataka za znanstveno zakljuCivanje, mjerenje predstavlja bitan nacin usavrsavanja i preciziranja znanstvenog opisa i analize raznih drustvenih pojava, a sukladno tome i sredstvo za povecanje egzaktnosti drustvenih znanosti. Svako se mjerenje, potom, moze shvatiti i kao samo manje iii vise preciznija klasifikacija. To, opet, znaci da se mjerenje ne zaustavlja samo na kvantitativnoj dimenziji, nego zadire i u kvalitativno izucavanje odredene pojave. Pode li se od takvog razumijevanja mjerenja, ono se, onda, moze definirati i kao oznacavanje iskustvenih pojava (kompleksnih pojava, pojedinih njihovih osobina, odnosa i procesa) pomocu brojcanih simbola koji se mjerenim pojavama pridodaju na osnovi preteiito utvraenih pravila, koja, opet, mogu biti vrlo razlicita- jasna i precizna, strogo uniformna, sto manje podlozna iskrivljavanjima itd. Definira li ga se, pak, na taj nacin, moguce je, onda, praviti razliku izmedu tri, meciusobno povezane, funkcije mjerenja opisne, pojmovne i analiticke. 1. Opisna funkcija mjerenja je, zbog nacina njihova opisivanja iskustvenih pojava, izrazena posebice u teorijskim znanostima. Glavna zadaca teorijskih istrazivanja je, naime, ispitivanje i objasnjavanje odnosa izmedu iskustvenih pojava. Ova se funkcija, inace, sastoji u omogucavanju preciznijeg opisa slozenih pojava i odnosa izmedu razlicitih pojava uvijek kada opis mora sadr2ati neke kolicinske odredbe.

209


2. Pojmovna funkcija mjerenja se, u biti, sastoji u stvaranju tehnickih mogucnosti preciznijeg povezivanja znanstvenih poj mova sa stva rnoscu. U izravnoj vezi s ovom funkcijom dugo je bioi operacionalizam, teorija prema kojoj znacenje, pripisano nekom pojmu, poCiva na operacijama koje dopustaju da se jedan pojam mjeri. Prema Lundbergu (Landberg), jednom od najpoznatijih predstavnika operaciona!izma u socio!ogiji, moguce je izraditi znanstveno upotreb!jivo mjerilo i bez prethodne teorijske analize predmeta mjerenja. Pri tome se, kada su operacionalisti u pitanju, apostrofira tehnicka strana mjerenja. U onom momentu, medutim, kada se pocinje traziti bilo kakav kriterij adekvatnosti mjerenja, napusta se i operaciona!isticko stajaliste da je predmet mjerenja jedino ono sto se mjerilom mjeri, da se taj predmet moze odrediti jedino strukturom samog mjerila. Nastanak znanstvenih pojmova i odgovarajuCih mjerila upravo je suprotan operaciona!istickom shvacanju. Znanstveni pojmovi, naime, ne polaze od gotovih mjerila. Dapace. Mjerilo za odredeni pojam se izraduje na temelju shvacanja odnosa izmedu toga pojma, iskustvenih Cinjenica i drugih znanstvenih pojmova. 3. Anafiticku funkciju mjerenje ima ako se izvorni podaci stvaraju pomocu preciznijih mjerenja. Sto, medutim, podrazumijevaju preciznija mjerenja? U pitanjuje, najjednostavnije, mogucnost da se, primjenom kompleksnijih matematicko-ana!itickih postupaka, a oni su detaljnije obradeni u svakom udzbeniku statistike, preciznije ispitaju razni iskustveni odnosi.

5.3.2.1. Vrste mjerenja U znanstvenim se istrazivanjima koriste razlicite vrste mjerenja. Inace, podjela mjerenja se moze izvrsiti prema razlicitim kriterijima. Tri kriterija podjele zasluzuju i posebnu teorijsku paznju. I. Prema nacinu izvodenja moguce je praviti razliku izmedu dviju vrsta mjerenja - osnovnih i izvedenih. Osnovna mjerenja su ona kod kojih su metricki standard ijedinica mjerenja iste kvalitete kao i predmet mjerenja. ZahvaljujuCi toj cinjenici ovim se mjerenjima postize vrlo visok stupanj preciznosti. Inace, sva osnovna mjerenja karakterizira i to da imaju prirodnu nuftu tocku, odnosno tocku u kojoj mjerena pojava iscezava, ne

Poglavlje s.

postoji. Na koncu, osnovna mjerenja sluze kao osnova mnogim izvedenim mjerenjima, ali i kao kriterij provjere njihove tocnosti. Izvedena mjerenja su mnogo raznovrsnija od osnovnih. Prema naCinu izvoaenja, primjerice, dijele se na mjerenja koja se izvode na osnovi nekog zakona i ona koja se izvode na osnovi dogovora. Kada su u pitanju prva, mjerenja koja se izvode na osnovi nekog zakona, takav zakon predstavljaju, primjerice, stabilne uzrocnofunkcionalne veze izmeciu predmeta, mjerenja i pojava pomocu kojih se ono izvodi. Stabilnost takvih mjerenja ovisi od vise varijabli - od stabilnosti zakonske veze (npr. mjerenje tjelesne temperature pomocu toplomjera), od toga moze li se ta veza izraziti pomocu precizne matematicke funkcije itd. S druge strane, mjerenja koja se izvode na osnovi dogovora su mjerenja koja izrazavaju svojevrsni matematicki odnos izmeciu predmeta 'mjerenja i jedne iii vise vrsta drugih mjerljivih pojava. Tri su pojavne forme ovakvih mjerenja: a) Mjerenja na osnovi kolicnika, koja pokazuju kolika je relativna ucestalost odreciene vrste pojava u nekoj drustvenoj sredini, kakve su, primjerice, demografske stope. b) Mjerenja izvedena na osnovi podataka o unutarnjoj strukturi nekih pojava, kakva su razna sociometrijska mjerenja, te c) Mjerenja koja se zasnivaju na nekom modelu vjerojatnosti,

kod kojih je od presudne vaznosti koliko je primijenjeni model vjerojatnosti realistican. II. Mjerenja prema formainim karakteristikama ljestvica koje koriste. Slijedi li se Stivensova klasifikacija, moguce je praviti razliku izmeciu cetiri vrste ljestvica - nominalnih, ordinarnih, intervalnih i ljestvica kolicnika. Nomina/ne ljestvice su rezultat kvalitativne klasifikacije. Clanovi te ljestvice su, preciznije, kvalitativne grupe, a mjerenje se sastoji u prebrojavanju slucajeva koji pripadaju odrecienoj kvalitativnoj grupi. Takva je, primjerice, klasifikacija zanimanja. Ova mjerenja mogu biti vrlo precizna. Pomocu ordinarnih ljestvica se, meciutim, utvrciuje samo redoslijed, iii polozaj duz nekog kontinuuma, ali ne i razlike u apsolutnim velicinama. Intervalne ljestvice i ljestvice kolicnika su meciusobno dosta slicne. I jednima i drugima se moze utvrditi, ne samo redoslijed pojava u nekom nizu, nego i apsolutna velicina razlika. I jedne i druge, potom, imaju jednake, ekvivalentne jedinice. No, u jed nom se detalju i razlikuju. Ljestvice kolicnika, naime, posjeduju prirodnu i

211


nultu tocku, toi':ku, dakle, u kojoj mjerena pojava uopce ne postoji. Ako je, pak, nulta toi':ka konvencionalno izabrana - kao sto je slui':aj kod, primjerice, mjerenja temperature tijela - tada ona nije prirodna. III. Prema kompleksnosti, stupnju slozenosti moze se praviti razlika izmedu prostih i slozenih (kompleksnih) mjerenja. Prosta mjerenja se zasnivaju na uzroi':no-funkcionalnom iii konvencionalnom odnosu dviju promjenljivih pojava. Kod slozenih (kompleksnih) se mjerenja, medutim, cesto moze naiC:i i na odredene poteskoce. Obii':no se, naime, tezi da rezultat tih mjerenja bude izrazen u jedinstvenom sintetickom indeksu jer se njime lakse dalje operira podacima. Generalno, bit toga indeksa je u Cinjenici da se polazi od pretpostavke da razne komponente slozenog deterministii':kog spleta sasvim nezavisno djeluju na mjerenu pojavu, a indeksna je vrijednost zbroj njihovih odvojeno uzetih vrijednosti. No, to uvijek i ne mora biti toi':no. Razlog tome je sto se pojedini i':initelji u raznim spletovima mogu ponasati na razlii':it, ponekada i':ak i sup rotan nai':in. Primjer za to je i tzv. nekristalizirani drustveni polozaj, slui':aj, primjerice, da osoba ima obrazovanje koje je nize od njezina drustvenog polozaja. Zbog takvih mogucnosti poznavati se mora i opcu indeksnu vrijednost i indeksnu vrijednost sastavnih dijelova pojave koja se ispituje, posebice ako se oni ne krecu u jedinstvenom pravcu nego su vise iii manje divergentni i odstupaju od opcih pravilnosti.

EKSPERIMENT Pod pojmom eksperiment podrazumijevaju se razliCite stvari. Za jedne, svako znanstveno istrazivanje je, na odreden nai':in, i svojevrsni eksperiment. Za druge, opet, eksperiment podrazumijeva znanstveno-istrazivai':ku metodu koja utvrduje uzrocno-posljedicne veze i odnose izmedu pojava. U kontekstu ove analize, medutim, pod eksperimentom podrazumijevamo tehniku prikupljanja znanstvenih podataka. Iz povijesne perspektive promatrano eksperiment se, u svojim zacecima dakako, susrece vee u aleksandrijskoj skoli. No, o znacajnijem se razvoju ne moze govoriti sve do novog vijeka. Procvat moderne znanosti znacio je istodobno i procvat eksperimenta. Pri tome, prva opseznija primjena eksperimenta zabiljezena je u mehanici. Gali/ei je, primjerice, koristeC:i eksperiment, utvrdio

Poglavlje s.

zakone slobodnog pada, a pomoeu njega je proucavao i gibanje tijela niz kosinu i horizontalni hitac. Kasnije je, iz podrucja fizikalnih procesa, eksperiment prenijet i na izucavanje bioloskih pojava. Osnivacem' moderne eksperimentalne fiziologije se, primjerice, smatra francuski fiziolog Bernard (1813.-1876.), koji u postupku istrazivanja jedne pojave pravi razliku izmedu pet faza. Tri od njih su, medutim, vezane za eksperiment. 39 Unutar drustvenih znanosti eksperiment se, medutim, razvija tek pocetkom XX. stoljeea. Jedan od, primjerice, prvih socioloskih eksperimenata vezan je za ime Stewarta Dodda (Stjuart Dod), koji je izmedu 1931. i 1933. godine u Siriji ispitivao utjecaj organizacije zdravstvenog prosvjeCivanja na promjene shvaeanja o higijeni i zdravstvenoj zastiti stanovnistva. Medutim, najveCi utjecaj na razvoj ove tehnike prikupljanja podataka u sociologiji nije izvrsio on nego Stewart Chapin (Stjuart Capin) i Kurt Lewin. Vee 1948. godine Lewin pise o svom uvjerenju da se u sociologiji mogu izvrsiti znanstveni eksperimenti kao i u kemiji i fizici. Postavlja se, dakako, pitanje gdje treba traziti razloge ovom zakasnjenju pojave eksperimenta u drustvenim znanostima. Oni se, medu inim, kriju i u Cinjenici da drustvene pojave cesto nije ni lako ni pozeljno izazvati. U sredistu interesa drustvenih znanosti su, primjerice, ratovi, kriminal, strajkovi i demonstracije, narkomanija i drugi tipovi devijantnosti itd. No, njih je, ako vee postoje, moguee pratiti i iskustveno istrazivati. Drugim rijecima, u drustvenim znanostima eksperiment oznacava svako znanstveno prikupljanje podataka u kojem se odredena pojava iii proces nalaze pod kontroliranim uvjetima, neovisno o tome je li ona nastala sama od sebe, prirodno, iii je izazvana umjetno. Kako, dakle, definirati eksperiment? U literaturi se, dakako, moze sresti veCi broj definicija. Prema jednoj od njih, primjerice, "Eksperimentje postupak kojim se izaziva neka prirodna pojava, radi opazanja, istrazivanja i tumacenja" (Enciklopedija Leksikografskog zavoda, sv.2., 212.). Iz navedene je definicije, dakako, evidentno da se pojam eksperiment reducira samo na podrucje prirodnih pojava, dakle prirodnih znanosti. U socioloskoj literaturi, opet, eksperiment se cesto definira na nacin kako je to svojedobno ucinio i Vojin Milic. Po tom pristupu, eksperiment je "znanstveno promatranje u precizno odredenim i kontroliranim uvjetima, s ciljem da u ispitivanoj oblasti utvrdi iii 39

Navedenih pet faza, o kojima govori Bernard, su: 1) formiranje hipoteza (znanstvena ideja), 2. moguCnost podvrgavanja eksperimentu i ispitivanje pos!jedice hipoteze, 3. sastavljanje plana eksperimentiranja, 4. izvrSenje eksperimenta (same eksperimentiranje), te 5. analiza rezultata i zakljuC:ci o prirodi same pojave.

213


provjeri postojanje i prirodu nekog pretpostavljenog drustvenog odnosa" (MiliC, 1978., 680.). On, dakle, podrazumijeva promatranje pojave, kojaje umjetno izazvana, radi provjere prethodno postavljene hipoteze o postojanju nekog uzrocno-posljedicnog odnosa. Pri tome je znacajno da se pretpostavljeni odnos nastoji ispitivati u sto Cistijem obliku sto, opet, trazi umjetno pojednostavljivanje situacije. I ova definicija eksperimentaje, dod use, nedostatnajerdijapazon eksperimenta reducira samo na podrucje drustvenih odnosa. Taj se, medutim, jaz redukcije na samo prirodne iii na samo drustvene pojave u nekim definicijama eksperimenta prevladava. Medu njima je i definicija, kojom se eksperimentom oznacava tehnika kojom se "namjerno i planski u odredenim uvjetima i okolnostima izazivaju pojave iii procesi u svrhu njihova promatranja, proucavanja, istrazivanja i tumacenja" (Zugaj, Dumicic, Dusak, 1999., 58.). Za nase potrebe, medutim, opredjeljujemo se za odredenje eksperimenta, po kojem je on "plansko izazivanje promjena u ci/ju proucavanja njihovih pos/jedica, ito u strogo kontroliranim uvjetima is mogucnoscu mjerenja posljedica izazvanih promjena" (Bakovljev, 1997., 49.) Medu znanstvenim eksperimentima postoje znacajne razlike. Medutim, usprkos tome, za strukturu svakog znanstvenog eksperimenta neki dijelovi su zajednicki. iugaj, Dumicic i Du5ak ih navode cak sedam. To su: • eksperimentator kao istrazivac (pojedinac, skupina, kolektivi) koji planira, teoretski priprema i prakticno realizira eksperiment; • predmet iii objekt pokusa (to su pojave iii procesi bilo kojeg dijela stvarnosti); • sredstva i oruda eksperimenta (epruveta, metar, mikroskop, itd.); • niz operacija koje obavlja eksperimentator (npr. odabiranje predmeta pokusa, izdvajanje iz grupe, rukovanja, mjerenje i dr.); • sam objektivni fizioloski);

proces

eksperimenta

(fizicki,

kemijski,

• rezultati eksperimenta, tj. podaci o ponasanju predmeta eksperimentiranja; • tumacenje rezultata eksperimenta i izvodenje znanstvenih teorija i zakona, odnosno korigiranje postavljenih hipoteza iii postavljanje novih hipoteza. (vidjeti, Zugaj, DumiCic, Dusak, 1999., 59.-60.).

Poglavlje 5·

5.4.1. Vrste eksperimenata Identificirati je moguce razliCite vrste eksperimenata. Kada su drustvene znanosti u pitanju, prije svega sociologija, socijalna psihologija i pedagogija, ali i ostale, podjelu eksperimenta je moguce izvrsiti prema dva osnovna kriterija - uvjetima izvodenja, te prema broju i tretmanu obuhvacenih grupa ispitanika. A. Podjela na prirodne i laboratorijske eksperimente, utemeljena na uvjetima izvodenja eksperimenta. Jedni se, drugim rijecima, izvode u prirodnim, a drugi u laboratorijskim uvjetima. Pri tome se, doduse, daju identificirati i razlike u odnosu na to sto se podrazumijeva pod "prirodnim uvjetima". Jedni, primjerice, prirodnim eksperimentom smatraju onaj u kojem ispitanici ne znaju da su ukljuceni u eksperiment, u protivnom se radio laboratorijskom. Za druge je, medutim, za podjelu eksperimenta na prirodni i laboratorijski odlucujuce mjesto izvodenja eksperimenta. Radi li se, recimo, o pedagoskim istrazivanjima, u kojima se istrazuje skolsko ucenje, eksperiment je prirodni ako se obavlja u uCionici, a laboratorijski ako se izvodi u laboratoriju. Pod prirodnim eksperimentom, u kontekstu ove analize, podrazumijeva se eksperiment koji se ostvaruje u uobicajenim, prirodnim uvjetima, dakle bez stavljanja ispitanika u posebne, nesvakidasnje uvjete. U vecspomenutom slucaju istrazivanja skolskog ucenja to je eksperiment realiziran u uvjetima koji odgovaraju anima iz svakodnevnog pedagoskog rada, dakle u redovitoj nastavi odgovarajuceg predmeta, odgovarajuceg razreda itd. Za razliku od njih, laboratorijski eksperiment se obavlja u uvjetima razliCitim od uobicajenih - u slucaju istrazivanja skolskog ucenja, primjerice, u specijalnoj prostoriji, s narocitim uredajima, u neuobicajeno vrijeme itd. Pri tome se, dakako, ne mora raditi o laboratoriju u klasicnom smislu. Maze to, u konkretnom slucaju, biti i redovita skolska ucionica ako su u njoj aaci stavljeni u nesvakidasnje uvjete. Prirodni se eksperimenti smatraju vrjednijima od laboratorijskih. To je i utemeljeno buduCi rezultati, dobiveni njime, nisu pod utjecajem nikakvih intervenirajucih varijabli sto se, meautim, u slucaju laboratorijskoga eksperimenta, maze dogoditi. B. Prema broju i tretmanu obuhvacenih grupa ispitanika razlikovati se mogu tri vrste eksperimenata - eksperiment s jed nom grupom, eksperiment s paralelnim grupama, te eksperiment s rotacijom eksperimentalnog faktora.

215

Metodoiogija drustvenih znanosti

Eksperiment sjednom grupom izvodi se- kako i sam naziv kaze - sa same jed nom grupom. Postupak njegova izvodenja je slijedeci. Prvo se, u samom startu, odgovarajucim instrumentom, primjerice testom, izmjeri polazno stanje odredene zavisne varijable - u slucaju istrazivanja skolskog ucenja odgovarajuce znanje ucenika. Nakon toga se na tu varijablu djeluje na uobicajen, prirodan nacin - u slucaju istrazivanja skolskog ucenja s ucenicima se radi na naCin na koji se i inace radi. Nakon proteka utvrdenog vremena, u nasem slucaju moze i nakon obrade odredene nastavne cjeline, mjeri se dobiveni rezultat, ono sto se postiglo uobicajenim naCinom rada. To stanje je, medutim, i novo polazno stanje, zavisna varijabla uoCi prelaska na pedagoski rad na nevi, eksperimentalni nacin. Nakon toga se u naCin rada unosi promjena ciji se ucinci zele istraziti u konkretnom slucaju se radi o pedagoskom radu na nevi nacin. Nakon njegova zavrsetka, koji moze biti razlicito preciziran, vrsi se mjerenje onega sto se, u tim novim, eksperimentalnim uvjetima postiglo. Na koncu se vrsi i usporedba efekata rada u uobicajenim i eksperimentalnim uvjetima i utvrduje jesu li novi, eksperimentalni uvjeti, i u kojoj mjeri, efikasniji, prihvatljiviji od uobicajenih iii ne. Ova vrsta eksperimenta, medutim, ima i svojih slabih strana. Teske je, primjerice, izbjeC:i da rezultati prethodno realiziranog rada, onog koji je ostvaren na uobicajen, prirodan nacin, ne utjecu na rezultate rada koji slijedi u novim, eksperimentalnim uvjetima. To je vazno jer upozorava da se ne mogu osigurati isti uvjeti u oba ciklusa. Stoga se ova vrsta eksperimenta sve manje i prakticira. Eksperimentom s parale/nim grupama se, medutim, eliminira ta vrsta slabosti jer se i djelovanje u uobicajenim, prirodnim, i ono u novim, eksperimentalnim uvjetima izvodi u isto vrijeme. Eksperiment s paralelnim grupama, potom, podrazumijeva oblikovanje i paralelno promatranje najmanje dviju drustvenih grupa, a moze ih biti i vise. Jedna - iii vise njih, ovisno o tome s koliko se parova grupa radi - je eksperimentalna, ciju situaciju realizator eksperimenta modificira tijekom postupka. U nju umjetno unosi izvjesne promjene. Drug a- iii vise njih takoder- je kontrolna, grupa koja ne trpi nikakve promjene. Dna, prema tome, zadrZava sva ranija svojstva i sluzi kao instrument kontrole promjena do kojih moze doci u eksperimentalnoj grupi. Ona, dakle, sluzi kao pomocno sredstvo da se utvrdi postoje li uzrocno-posljedicne veze izmedu umjetno izazvane promjene i opcih iii pojedinacnih znacajki eksperimentalne grupe. Eksperiment s paralelnim grupama zapoCinje na nacin da se i u eksperimentalnoj i kontrolnoj grupi (iii grupama ako je paralelnih grupa vise) izmjeri polazno stanje onega na sto se u eksperimentalnoj grupi kani djelovati odredenom novinom - u eksploatiranom primjeru, recimo, znanja i sposobnosti ucenika. Nakon toga se u

Poglavlje s. kontrolnoj grupi nastavi raditi na uobicajen nacin- u nasem primjeru a izvoditi nastava i vjezbe na nacin koji je prakticiran i do tada u eksperimentalnoj se unose promjene ucinci kojih se zele ispitati - u nasem primjeru, recimo, promjene u prezentaciji materije koristenjem suvremenih nastavnih sredstava. U konacnici se izmjeri i final no stanje kontrolne i eksperimentalne grupe, usporede ucinci i dobiju efekti djelovanja u eksperimentalnim uvjetima. Za provodenje eksperimenta bitno je, takoder, da su eksperimentalna i kontrolna grupa homogene, da imaju ista iii priblizno ista obiljezja, da su, dakle, ekvivalentne u pogledu svega onega sto moze utjecati na efikasnost dva razlicita postupka koji se usporeduju. Doduse, apsolutnu je ekvivalentnost nemoguee postiei. Stoga se ekvivalencija najcesee reducira na jedan, a puno rjede i na dva iii vise obiljezja iii varijabli koje se testiraju - u primjeru istrazivanja skolskog ucenja na, recimo, ujednacenost odgovarajueih prethodnih znanja ucenika i njihovu intelektualnu razvijenost. Eksperiment s rotacijom eksperimentalnog faktora se prakticira u slucajevima kada se izucava pojavu koju je nemoguee dovoljno uspjesno kontrolirati - u primjeru skolskog ucenja, recimo, radne navike, motiviranost za ucenje, inicijativnost itd. Za ovu vrstu eksperimenta je najznacajnije da eksperimentalna i kontrolna grupa izmjenjuju uloge, da, drugim rijecima, eksperimentalni faktor rotira u dvije grupe ispitanika. U koristenom primjeru istrazivanja sk
5.5. ANAUZA SADRZAJA 5.5.1. Utemeljivanje i razvoj analize sadr:Zaja

Primjena nekog od oblika analize sadrzaja u istrazivanjima je zabiljezena vee u XVII. stoljeeu. Oko 1640. godine u Svedskoj je, naime, objavljeno istrazivanje o sadrzaju religioznih himni na jednostavnim klasifikacijama ("povoljno nepovoljno"), u kojem je koristena analiza sadrzaja. Uopeeno, medutim, moze se reCi da se nukleus danasnje suvremene analize sadrzaja nalazi u domeni novinarstva, tiska kao masovnog medija. Prva sistematska istrazivanja ovog tipa u toj su sferi zabiljezena vee sredinom XIX. stoljeea.

217


Ipak, povijest analize sadr:Zaja, u formi u kojoj se ona danas koristi, zapocinje tek u SAD, gdje se prvo primjenjuje u analizi novinskih natpisa, sadrzaja casopisa, a potom se, pocetkom tridesetih godina XX. stoljeca, uvodi u primjenu i u drustvenim znanostima. S druge strane, prvi svjetski rat je analizu sadrzaja obogatio novom kvalitativnom dimenzijom - primjenom u izucavanju propagande, a drugi svjetski rat, opet, omoguCio da se analiza sadr:Zaja primijeni i u istrazivanju strateskih opredjeljenja i ratnih ciljeva, te izucavanju poruka i skrivenih sadrzaja u njima. Poslije 1960. godine je moguce izdvojiti tri temeljne dimenzije razvoja analize sadrzaja (Vidjeti, Stojak, 1990., 8.). Prva se odnosi na razvoj razliCitih tehnika, dakle sirenje analize sadrzaja, te preispitivanja daljnjih mogucnosti njezine primjene na razlicitim podrucjima znanosti i svakodnevnih komunikacija. Drugaje usmjerena na izucavanje opCih i specijalnih komunikacija kroz masovne medije i druge izvore, te na traganje za kvalitativnom stranom analize u interesu interpretacije latentnih sadr:Zaja u porukama. Na koncu, treca dimenzija razvoja analize sadrzaja je usmjerena na lingvisticka istrazivanja, preciziranje jezika i izraza i tome slicno. Pocetkom sezdesetih godina XX. stoljeca u analizu sadrzaja se uvodi i primjena elektronike, a kompjuterska obrada prikupljenih podataka ovoj je tehnici otvorila niz novih mogucnosti, a time povecala i interes za njezino koristenje, kao i koristenje rezultata do kojih se njome dode. Slika razvoja analize sadrzaja, medutim, ne bi bila potpuna ukoliko bi se zaobisla barem i najznacajnija imena koja su se, tijekom XX. stoljeca, njome bavila. Medu njima se, opet, daju izdvojiti dvije velike grupe autora. Jednu cine zastupnici tzv. kvantitativnog pristupa u primjeni analize sadrzaja - pristupa u kojem se iz analize frekvencija zakljucuje o intenzitetu poruke. Ovo se odnosi prvenstveno na istrazivanja koja za cilj imaju proniCi u sustinu na osnovi ucestalosti nekih simbola, rijeci, izraza itd. Medu njima se mjesta, bez ikakve dvojbe, mora naCi za Harolda Lasswella (Lasvel) zbog njegova doprinosa ispitivanju politicke propagande. Pri tome je svoju analizu sadrzaja politicke propagande u sredstvima masovne komunikacije Lasswel usmjerio na relativno trajne ciljeve odredene propagande u kojima se traga za ideoloskom stranom poruke. Lasswell je, naime, svoje napore, usmjerio na izucavanje strukture i metoda nacisticke propagande u Drugom svjetskom ratu, a ideja vodilja mu je, pri tome, bila da propagandne poruke mogu biti pouzdan izvor u predvidanju ratnih poteza i planova. Ispravnost takvog uvjerenja mu se potvrdila u vecem broju slucajeva - kod predvidanja tajnog njemackog oruzja i njegove primjene, utjecaja propagande na raspolozenje nekih

218

Poglavlje

s.

slojeva njemackoga stanovnistva itd. ZahvaljujuCi izucavanju politicke propagande primjenom analize sadr2:aja on i definira analizu sadrzaja kao "kvantitativnu semantiku". No, medu onima koji su kvantitativni pristup u primjeni analize sadrzaja najvise i razvili, ime B. Berelsona (Berelson) je, po opcem uvjerenju, na prvom mjestu. Za njega, uostalom, analiza sadrzaja i nije nista drugo do istrazivacka tehnika za objektivno opisivanje, sistematiku i kvantifikaciju manifestnih sadrzaja u komunikacijama (prema, Stojak, 1990., 41.). Iz takve definicije razvili su se, opet, istrazivacki postupci usmjereni, prije svega, prema 'otkrivanju' frekvencija ucestalosti nekog dijela peruke, simbola iii drugog pojavnog oblika, vaznog za kvantifikaciju. Do frekvencija toga tipa Berelson dolazi posredovanjem statistickih pokazatelja na posebice dvije grupe pitanja - "sto se kaze" i "kako se kaze". Kvantifikacija, koja nastaje gomilanjem podataka u vezi s te dvije grupe pitanja, pretpostavlja, smatra on, dokaz sam za sebe i ujedno povecava objektivnost temeljem izvrsene kvantifikacije izrecenih sudova. Drugu grupu autora · analize sadrzaja cine predstavnici tzv. kvalitativnog pristupa. Pri tome je, za najveci die autora eve orijentacije, karakteristicno da ne ignoriraju bile kakvo znacenje kvantifikacije nego, naprotiv, istrajavaju na tezi kako je "kvaliteta" analize sadrzaja postignuta uvazavajuCi i kvantifikaciju. Medu predstavnicima ovog pristupa istice se, prije svih, P. Lazarsfeld (Lazarsfeld), koji, suprotno Berelsonovu uvjerenju o primatu ocevidnog, polazi od teze da iza ocitovanog, "objektivnog" sadr2:aja obicno stoji neki skriveni, latentni, nevidljivi kontekst. Stoga on i inzistira upravo na istrazivanju tih, dakle latentnih struktura, koje se, istina, ne mogu mjeriti, ali se o njima moze zakljucivati i temeljem sadr2:aja koji su ocigledni. No, na slicnim su pozicijama i mnogi drugi teoreticari analize sadr2:aja. Za J. Ritserta (Ritsert) je, primjerice, analiza sadrzaja istrazivacka tehnika iii instrument za analizu drustvenog sadrzaja tekstova koji su, u krajnjem, ideologizirani, u kojima se peruke obraduju, cenzuriraju, prema potrebi ublazavaju iii preuvelicavaju, i cija "objektivnost" je opasnost da se, o njihovom ocjenjivanju, ode o potpuno pogresnom smjeru. Primatu kvantifikacije, zagovarajuCi ujedno i suprotstavljanjestatistickoj semantici, odupirese i T.Adorno (Adorno). No, on istodobno ne bjezi i od teze kako je znanstvenost ipak mjerenje, uz dodatak dakako da kvalitativna analiza sadrzaja dekodira drustveni sadr2:aj, da je svaka kvantifikacija nuzno simplifikacija (prema, Stojak, 1990., 53.). Na koncu, u ovoj grupi autora se, s naznakom da mu je posebice karakteristicna sklonost pomirenju kvantitativnog i kvalitativnog u analizi sadrzaja, istice i K. Krippendorf (Kripendorf), koji analizu sadrzaja odreduje kao

219


"istrazivacku tehniku za izvodenje ponovljivih i valjanih zakljucaka iz podataka, prema njihovu kontekstu" (Krippendorf, 1981.).

5.5.2. Odredenje pojma Izdosadasnjeje analizeevidentno, prije svega, kako pod analizom sadr:laja treba podrazumijevati specificnu tehniku prikupljanja podataka radi stjecanja novih spoznaja o drustvenim pojavama. No, kako je i potpunije odrediti? Razni autori to cine na dosta razliCite naCine. Ali, odredenju svakog od njih se, u krajnjem, moze staviti i poneki, manji iii veCi prigovor. Vratimo se ponovo Berelsonovoj definiciji, prema kojoj je analiza sadrzaja istraiivacka tehnika za objektivno opisivanje, sistematiku i kvantifikaciju manifestnih sadriaja u komunikacijama (prema, Stojak, 1990., 41.). Njezina je jednostranost, primjerice, i vise nego oCigledna. A sastoji se, prije svega, u Cinjenici da bi, buduCi se ogranicava na ocevidni iii manifestni sadrzaj ispitivanih poruka, "moral au mnogim slucajevima ostati na povrsini drustvenog opc':enja i cesto prolaziti pored pravog smisla i dubljih pobuda raznih njegovih oblika. Definicija ne sadr:li nijedan element koji bi analizi sadrzaja dao karakter socioloskoga istrazivackog postupka. Ona ne ukazuje ni na kakve drustvene okvire u kojima nastaju i od kojih ovise razni oblici opc':enja" (Milic':, 1978., 575.). Niz se primjedbi moze izreCi i na racun drugih definicija. Za Krippendorfa, take, analiza sadr:laja je "istrazivacka tehnika za izvodenje ponovljivih i valjanih zakljucaka iz podataka, prema njihovu kontekstu" (Krippendorf, 1981.). Jednostranosti i preusko odredenje su, ocito, imanentne i ovoj definiciji. Izucavani sadrzai, naime, u njoj je pretvoren u pukog posrednika pomoc':u kojeg se zeli nesto spoznati o njegovu izvoru, postao je dokument o nekim od stanja toga sadrzaja i nakanama koje se pomoc':u njega, sadrzaja, zele ostvariti, i utoliko je izgubio bile kakvu samostalnu vrijednost. Zamjerke se, iako najmanje izrazene, uputiti daju i Vandersmfssenovu (Vandersmisan) odredenju, po kojem analizu sadrzaja treba shvatiti skupom "istrazivackih tehnika koje omoguc':uju objektivan, sistematski i kvantitativan opis emanacija ljudskog ponasanja radi zakljucivanja o motivima i socioloskim osobinama autora tih emanacija i izvodenja socioloskih reakcija koje su ovi poticaji u stanju da izazovu" (prema Koenig, 1962., 572.). One se, naime, odnose na dosta nejasno odreden pojam "emanacije", buduCi ona, Cisto terminoloski, odreduje neki sporedni proizvod, nesto sto se javlja kao nusproizvod, a drustveno opc':enje, komunikacija nije to nego i integralni sastavni dio razlicitih drustvenih djelatnosti.

220

Poglavlje 5.

Drugim rijecima, analiza sadrzaja je istrazivacka tehnika kojom se iz drustvenog opcenja (komunikacije) zele izvuC:i bitni socioloski zakljucci. 0 cemu se, zapravo, radi? Drustveno opcenje podrazumijeva postojanje odredene peruke, zbog koje ono uopce moze egzistirati. Ali, ono podrazumijeva i odasiljatelja peruke i onega tko poruku prima. Za analizu sadrzaja bitni su, prije svega, poruka i njezin sadrzaj koji odaslani mogu biti na razne naCine. To moze biti ucinjeno posredstvom raznih tipova dokumenata - zapisnika, presuda, odluka itd. No, poruka moze biti proslijedena i preko masovnih medija - televizije, radija, tiska, knjizevnim i umjetnickim djelima, udzbenickom literaturom i na druge nacine. Proucavanjem sadrzaja peruke u njima, koja u drustvu struji raznim kanalima, izvode se zakljucci o shvacanjima odasiljatelja peruke, ali i o njihovim stavovima, vrijednostima i nakanama, odnosima sa drugim drustvenim skupinama, organizacijama i zajednicama itd. Primjer izvanredne primjene analize sadrzaja moze se pronaCi u Weberovoj studiji "Protestantska etika i duh kapitalizma". Ispitivanjem sadrzaja raznih prirucnika Protestantske crkve, koji su primjenjivani u radu s vjernicima, Weber je ustanovio da su u njima potencirani radinost, stedljivost, suzdrzljivost od materijalnih uzitaka itd., one eticke vrijednosti koje su pogodovale razvoju kapitalistickog duha i kapitalizma kao drustvenog sustava. Naravno, moderna drustva obiljezava stalni porast i masovnih medija i drugih oblika drustvene komunikacije ali i raznih vrsta poruka i njihovih odasiljatelja i primatelja. Sve to analizi sadrzaja danas daje i neke druge osobitosti. Ona, drugim rijeCima, vise nije same skup metodoloskih instrumenata i postupaka jer se sve vise nastoji ukljuciti i u podrucja istrazivanja koja zadiru u bit peruke, njezinu kvalitativnu dimenziju. No, i dalje joj zajednicko nastojanje da se preko izracunavanja frekvencijii, sifriranja i drugih operacija dode do strukture teksta, a time i do dedukcije i zakljuCivanja. Pri tome je moguca njezina orijentacija i na staticka i na dinamicka istrazivanja. 0 cemu se, u konkretnom slucaju radi? Staticki pristup se, naime, manje bavi procesima a preferira opis stanja odredene pojave u odredenom vremenu i prostoru. U vezi s tom znacajkom daju se sresti i prigovori statickom pristupu u analizi sadrzaja. Koliko je, postavlja se pitanje, izabrani trenutak za pracenje pojave reprezentativan? Ova vrsta prigovora eliminira se orijentacijom na promatranje procesa, latentnih struktura i faktora nastajanja fenomena koji je predmet istrazivanja primjenom analize sadrtaja, dinamickim pristupom - "ucestalim promatranjem manjih segmenata vremena na vecem prostoru, zatim smisljenim komparativnim ispitivanjem i posebno istrazivanjem konteksta materijala koji se analizira" (Stojak, 1990., 15.).

221


Predmet analize sadrzaja je uvijek neka forma drustvenog opcenja, komunikacije, onoga sto se javlja kao rezultanta posredovanja odredene poruke od njezina izvora, odasiljai':a do primatelja, pri i':emu se ona usmjerava na samo jedan element tog komunikacijskog procesa, na poruku - njezin sadrZaj, ono sto je rei':eno, ali i njezin oblik- kako je rei':eno, mirno, hladno, osjecajno, sa strascu, na neki drugi nai':in. Odredi li joj se predmet na taj nai':in, podrucja primjene analize sadrzaja relativno su razgranata. To je, prije svega, ispitivanje politicke propagande, korijene kojem je udario Lasswell, ispitujuCi ratnu propagandu tijekom Drugog svjetskog rata, ali i nakon toga. U istrazivai':kom smislu ispitivanje politii':ke propagande se, u znacajnoj mjeri, oslanja na proucavanje odredenih stereotipa, ucestalosti njihova pojavljivanja, distribucije itd. Kao tehnika analiza sadrZaja se, potom, dosta koristi i u istrazivanjima tematskog sadrZaja knjizevnosti, likovnih umjetnosti, filma, karakteristicnih raspolozenja, stava prema suvremenim prilikama, ali i proslosti i buducnosti u podrucju umjetnosti. u ovo podrucje, potom, spadaju i istrazivanja u oblasti masovne kulture. Jedno od podrucja primjene analize sadrzaja. je i proucavanje skolskih udibenika, prije svega iz predmeta koji su, iii na bilo koji nacin mogu biti, u vezi s vladajucom ideologijom, s ciljem da se utvrdi kako ona utjece na prikazivanje raznih sadrzaja i njihovu ocjenu. Analiza sadrzaja se dosta intenzivno koristi i u izucavanjima jezika - ispitivanju stilistickih osobina knjizevnih djela, ispitivanju stupnja njihove razumljivosti, ali i nekih drugih svojstava. Na koncu, ona je i vrlo korisno sredstvo za sredivanje izvornih podataka u socioloskim i drugim istrazivanjima.

Poglavlje s.

5.6. STATISTICKE TEHNIKE OBRADE EMPIRIJSKIH PODATAKA40 5.6.1. Mjesto statistike u znanstvenom radu Zeli li ju se definirati, moze se reCi da je statistika znanost o prikupljanju, organiziranju i interpretiranju podataka. Prikupljanje i obrada podataka su i informacijske aktivnosti, bitne za svako istrazivanje i nuzneza veCinu zanimanja. Zatoje poznavanjestatistike uvjet uspjesnog obavljanja velikog broja poslova i neophodno gotovo u svakom istrazivackom projektu. Statistika je znanstvena disci pi ina koja se sluzi razlicitim tehnikama transformiranja podataka u informacije. U svakodnevnom zivotu statistika je za razliCite ljude i profesije razlicitog znacenja. Za fakultet, statistika je ukupan broj upisanih studenata, prosjecna ocjena na studiju, prosjecna placa profesora. Za farmera, statistika je ukupno zasijane povrsine ratarskim kulturama u posljednjih dvadeset god ina, prinos po jedinici povrsine. Za sport, statistika je prosjecan broj zgoditaka po utakmici, broj udaraca iz kuta na jednoj utakmici, broj zutih kartona. U svim tim prilikama pojam statistika je ispravno upotrijebljen, iako u razliCitim situacijama, znacenjima, potrebama i ciljevima. U ovom poglavlju statistika se promatra kao znanstvena disciplina u sluzbi procesu istrazivanja, a osobito u fazama strukturiranja podataka i analize. Statistika je znanstvena disciplina izravno povezana s informatikom jer se razvojem informacijskih tehnologija obrade i prijenosa podataka snazno prosiruje njeno podruqe primjene. Bavljenje, medutim, znanstvenim radom podrazumijeva potrebu za statistikom i statistickim znanjima na razlicitim razinama. Petz, primjerice (vidjeti, 2004, str.l0-13), govori 0 cetiri razine te potrebe: • Potreba zbog pracenja strucne i znanstvene literature, jer bez tih znanja znanstvenik ne moze razumjeti ni rezultate istrazivanja iz svoje struke, 40

U kontekstu ave analize nakana nam je dati osnovne teorijske odrednice statistiC:kih tehnika abrade empirijskih podataka. Smatrali smo, meCfutim, da su dije!u onih koji ulaze u tajne metodologije znanstvenoistraZivaC:koga rada neophodna i produb!jenija znanja u vezi sa statistiCkim tehnikama. Stoga su one detaljnije i obradene u dodatku ovom udzbeniku koji je pi san za one koji tek uCe o tome Sto je statistika u modernom smislu, dakle statistika uz pomoC kompjutora. Na taj smo ih naCin, po naSem sudu, oslobodili obaveze da, zbog potrebe savlatfivanja te vrste znanja, konzultiraju Siru literaturu iz ove oblasti.

223


• Potreba pri obradi podataka, prikupljenih istrazivanjem, radi deskripcije i ana/ize tih rezultata. Zadaea je tzv. "deskriptivne" statistike, naime, da prikupljene podatke sredi i sazme kako bi bili sto pregledniji i podesniji za znanstveno tumacenje, • Potreba radi zak!juCivanja iz konkretnog slucaja na "opCi zakon". Ispitivanjem odredenog broja djece, koja zive u teskim ekonomskim prilikama, i isto tolikog broja djece koja nemaju ekonomskih problema moze se, primjerice, dod do podatka da ona s ekonomskim problemima imaju i losiji uspjeh u skoli. Zaustavimo li se, medutim, na toj tocci, u znanstvenom smislu nismo ucinili mnogo. Znanstvenu relevantnost postizemo tek ako, koristenjem istrazene statisticke mase, i primjenom odredenih znanstvenih metoda, uspijemo iz tih pojedinacnih slucajeva izvuCi epee zakonitosti, iz pojedinacnog zakljuCiti na epee, u konkretnom slucaju, dakle, ako temeljem ispitanih slucajeva uspijemo saznati ima li, opcenito, veze izmedu ekonomske ugrozenosti i slabijeg uspjeha djeteta u skoli. • Potreba pri planiranju istrazivanja i eksperimenta. Bez, primjerice, statistickih znanja tesko je racunati na uspjeh u formiranju i praeenju eksperimentalne i kontrolne grupe (vise o pojmu eksperimentalne i kontrolne grupe vidjeti u poglavlju 5.4.1.) - kako u utvrdivanju istosti njihovih svojstava, take i zbog utvrdivanja veliCine uzorka.

5.6.2. Zasto statisticke tehnike? Medu znanstvenicima nema dvojbi o tome da je bez statistike 41 danas nemoguee i zamisliti znanstvena istrazivanja unutardrustvenih znanosti. Bez nje, smatra Croxton, sociolog cesto lici na slijepca koji se nalazi u mracnoj prostoriji i zeli opipati macka koji ne postoji (Croxton, 1967.). u metodologijskim udzbenicima, medutim, cesto se govori o statistickoj metodi iii, pak, statistickim metodama (;Zugaj, 1997., str. 82.) znanstvenog istrazivanja. Nerijetko ju se, s druge strane, svrstava u red opeih, dakle i najznacajnijih znanstvenih metoda. No, shvati li se pojam "metoda" u njezinu uzem znacenju, smatramo da se ne moze govoriti o zasebnoj metodi, bile da se operira jednom iii s vise njih. u odredenju znanstvene metode mi smo, naime, posli od teze kako se nju, u najsirem znacenju rijeci, moze odrediti kao nacin i put dolaska do znanstvene spoznaje o pojavama u prirodi iii drustvu. Zeli li se, pak, takvu deftniciju razloziti u njoj 41

Pojam statistika dolazi iz talijanskog jezika od rijeC:i statista (C:inovnik).

Poglavlje s.

je moguce identificirati cetiri bitne komponente: postupci do/aienja do znanstvene spoznaje, odnosno faze znanstvenog istrazivanja, metode znanstvenog istraiivanja (metode u uzem znacenju), tehnike i instrumente prikupljanja empirijskih podataka, te tehnike abrade prikupljenih podataka. Za metodu znanstvenog istrazivanja, shvacenu u uzem smislu rijeci se, prema tome, moze reCi da predstavlja oblik, formu, naCin, logiku znanstvenog zakljuCivanja. Sukladno tome, moze se govoriti o metodama indukcije, dedukcije, analize, sinteze, konkretizacije, apstrakcije itd. Pode li se, s druge strane, od te vrste odredenja, potpuno je, po nasem sudu, pogresno govoriti o statistickoj metodi jer se ne radi o obliku, formi, logici znanstvenog zakljuCivanja. Naprotiv. Posrijedi je tehnika kojom se stvaraju pretpostavke za oblik, formu, logiku znanstvenog zakljucivanja. Statisticke tehnike su, naime, tehnike abrade podataka. Kod nekih se autora, istina, moze sresti sud kako je ona - iii one, ako se koristi mnozina - u funkciji i prikupljanja podataka, da se o njoj ne moze govoriti bez brojenja i mjerenja. To je tocno. No, i u jednom i u drugom slucaju se radi o tehnikama prikupljanja empirijskih podataka, kojima se stvaraju pretpostavke za promjenu statistickih tehnika u njihovoj obradi.

5.6.3. Znacaj i bitne sastavnice statistickih tehnika obrade empirijskih podataka U cemu je, postavlja se pitanje, znacenje statisticke abrade empirijskih podataka u znanstvenom istrazivanju. Odgovor se, ocito, nalazi izmedu dviju teorijskih krajnosti. Jednu cini shvacanje, koje polazi od principa uniformnosti prirode, a koje se temelji na Newtonovom (Isak Newton) zakonu kauzaliteta da isti uzroci proizvode iste posljedice. Drugu, opet, koja je indikativnija za suvremenu znanost, odlikuje sve naglasenija sklonost diskretnosti i individualnosti dogadanja pojava koje se ispituju po principu "potpuna istovjetnost u svijetu ne postoji, sve se u svijetu dogada samo jedanput", a kojom se pod znak ozbiljne sumnje, pa i negacije, dovodi princip uniformnosti i strogog kauzaliteta. Prihvati lise bilo koja od navedenih teorijskih krajnosti, koristenje statistike u dolazenju do znanstvenih sudova bilo bi bespredmetno. Ako bi, naime, u drustvenom dogadanju vrijedio princip uniformnosti, ako bi se pod odredenim pretpostavkama sve dogadalo na isti nacin, u tom bi se slucaju na jed nom jedinom primjeru dogadanja mogao otkriti i strogi opci zakon dogadanja za tu vrstu drustvenih pojava. u tom bi slucaju usluge statisticke obrade podataka bile suvisne.

225


S druge strane, usvoji li se potpuni individualitet po principu da se sve u svijetu dogada samo jed nom, tada bi svaki, pa i statisticki put do spoznaje, koji se temelji na masi slucajeva, bio nemoguc, svodio bi se, drugim rijeCima, samo na nabrajanje i konstataciju individualnih Cinjenica. Danas je, medutim, u odnosu na formulirane teorijske krajnosti, dominantno shvacanje da se dogadanja, ona u sferi drustvenih znanosti prije svega, krecu u rasponu izmedu dva navedena teorijska pola. Niti, drugim rijeCima, postoje uniformna dogadanja koja slijede zakon strogog kauzaliteta, niti su ona u svijetu potpuno individualna, jednom zabiljezena i neponovljiva. Ako se, pak, o necemu moze govoriti, radi se o tome da stvarno postoje pojave razliCitih stupnjeva uniformnosti, odnosno individualnosti i neponovljivosti, da se, dakle, odredena pojava moze priblizavati vise jednom iii drugom polu, ali nikako ne moze i dostiC:i njegovu krajnju tocku. Sve drustvene pojave, jos konkretnije, nasuprot dvjema krajnostima, ispoljavaju nekoliko bitnih osobina: "(1) raznovrsnost kvalitativno-kvantitativne odredenosti; (2) kompleksnost odredenosti u tom smislu sto se svaka pojava odlikuje s vise medusobno prozetih osobina; (3) mnostvenost, sto znaCi da je broj pojava svake vrste velik i (4) promjenfjivost, sto znaCi da se te pojave neprekidno mijenjaju u mnogim svojim osobinama" (Sesic, 1974., str. 103). Strukturu statistickih tehnika, bez obzira na razlike koje medu njima postoje, odlikuje nekoliko bitnih momenata 42 , tri prije svih drugih: 1. Sredivanje prikupljenih empirijskih podataka 2. Statisticka analiza prikupljenih i sredenih podataka, te 3. Tabelarno i graficko predstavljanje statistickih matematickih funkcija.

serija

Pri tome je, dakako, potrebno znati barem neke temeljne pojmove. Jedan od njih je, primjerice, statisticka masa, odnosno skup pojava, statistickih jedinica, na koje se primjenjuju statisticke 42

Oni koji govore o statistiCkoj metodi govore o pet bitnih momenata statistiC:ke metode: Izbor i utvrdivanje statistiCke mase kao predmeta primjene statistiCke metode i prikupljanje podataka i informacija u jedinicama statistiCke mase; StatistiCka analiza, odnosno faza primjene statistiC:ke metode; Tabe!arno i grafiCko predstavljanje statistiCkih serija i matematiCkih funkcija; Ocjena ill sud o pravoj sredini cije/e skupine, na temelju sredine uzoraka, kao jednom od najznaCajnijih metodskih postupaka statistiC:ke metode uzoraka; IzvoOenje opCih zak{juCaka, tumaC:enje rezultata statistiC:ke analize i postavljanja hipoteza o zakonitosti masovnih pojava (vidjeti SeSiC, 1974., str. 103-107). Opredjeljenje, medutim, za statistii'ke tehnike abrade empirijskih podataka krajnje momente u ovom nizu isk!juC:uje, a kod ostalih podrazumijeva potrebu djelomiC:ne preformulacije.

226

Poglavlje s.

tehnike. Statisticka jedinica, pri tome, moze biti i covjek i predmet i dogadaj. Druga grupa pojmova je vezana uz klasifikaciju podataka iz statisticke mase. Oni se, naime, mogu klasiftcirati u cetiri vrste: • kvantitativne (primjerice, klasiftkacija gradana prema godinama zivota) • kvalitativne (recimo, klasiftkacija gradana prema zanimanju) • kronoloske (primjerice, podaci o proizvodnji tijekom jednog kvartala) • geografske (gustoca stanovnistva po regijama i slicno). Rezultati sredivanja prikupljenih empirijskih podataka oznacavaju se terminom statisticke serije iii serije statistickih podataka, a one se mogu pojaviti u jednoj od dviju fermi: • kao staticke, serije u kojima se radi o distribuciji pojava koje ne sadrze vremenske odrednice, te • kao dinamicne, serije u kojima se prati tijek mijenjanja pojave u vremenu, primjerice, rast troskova zivota tijekom jedne godine. Statisticke serije su predmet statisticke analize. Ona se, opet, moze pojaviti u razlicitim oblicima, ito kao: • Staticka, ciji je cilj utvrdivanje rasporeda ucestalosti pojava (distribucija frekvencija) izrazene brojcanim vrijednostima i bez vremenskih odredbi. Ova vrsta analize koristi racun vjerojatnosti i uzorke kao formu odabira. • Dinamicna, analiza koja polazi od vremenskih serija s ciljem izracunavanja vremenskih varijacija neke vrste pojava, primjerice, ciklicna kolebanja kod padalina, potrosnje itd. Umjesto racuna vjerojatnosti i uzoraka ova analiza koristi matematicke funkcije u kojima je vrijeme nezavisna, a velicina promjene odredene pojave zavisna varijabla. • Korelacijska (iii regresijska), analiza koja predstavlja neku vrstu sinteze staticke i dinamicne analize. Bit korelacijske analizeje u Cinjenici da ispituje medusobne zavisnosti u razvoju dviju iii vise pojava. Jedan od temeljnih pojmova, vezanih uz statisticke tehnike, je i pojam obiljezje, a ono se uvijek odnosi na odredenje statisticke jedinice. U istrazivanju se, medutim, ne markiraju sva, nego same ona obiljezja statistickejedinice koja su u vezi s konkretnim istrazivanjem.

227


Drugim rijecima, moguce je govoriti o dvije vrste obiljezja - onima koja su relevantna (vazna) i onima koja su irelevantna (nevazna). No, obiljezja se, bilo da su relevantna iii irelevantna, mogu dijeliti i po drugim svojstvima: • po sadrzaju se, primjerice, mogu razlikovati brojcana (koja su i najznacajnija), opisna (kakvo je, recimo, bracno stanje, mjesto boravka itd.), sta/na (kao mjesto rodenja), promjenjiva (kao godine starosti), faktorija/na (koja isticu uvjete neke pojave - uvjet prinosa zitarice je, primjerice, kvaliteta tla, klima, gnojivo, sjeme itd.) itd. Jedan od pojmova, vezanih za statisticke tehnike, je i pojam varijacije, a radi se o promjeni velicine iii znacaja obiljezja statisticke jedinice u prostoru i vremenu. Do nje se, prema tome, dolazi usporedivanjem velicine iii znacaja obiljezja u prostoru i vremenu. I varijacije se mogu izraziti na razlicite naCine- brojcano, prije svega, ali i opisno, a mogu se pojaviti u dva temeljna oblika ito: • varijacija kao razlika, koja se svodi na iskazivanje, i to u aritmetickom obliku, razlike sadasnjega stanja nekog obiljezja i njegova prethodnog stanja. • varijacija kao kolicnik, koja daje vece mogucnosti da se ocijene karakteristike promjena pojave. Kao pojam, koji ide uz statisticke tehnike, zaboraviti se ne smije ni statisticki zakljucak. Dapace. U pitanju je, naime, kvantitativna izjava o osobinama statisticke mase. 0 svim apostrofiranim pojmovima, kao i vrstama statistickih tehnika 43 , detaljnije se govori u dodatku ovom udzbeniku, u dijelu "Statisticka obrada podataka (poglavlje 9).

43

NajC:eSC:e se koriste: srednje vrijednosti (aritmetiCka sredina, harmonijska sredina, medijan, mod), mjere disperzije (raspon varijacije iii interval, interkvartil i koeficijent kvartilne devijacije), varijanca, standardna devijacija I koeficijent varijacije), mjere asimetrije, mjere zaobljenosti, korelacija (linearna korelacija, krivolinijska korelacija, multipla korelacija, parcijalna korelacija, korelacija ranga), statistiCka analiza vremenskih nizova (indeksi, individualni indeksi, skupni indeksi), teoretske distribucije itd.

228

PRIMJENA INFORMACIJSKE TEHN'OLOGIJE U PROCESU ISTRAZIVANJA

• Procesi otkrivanja znanja u bazama podataka • Data mining alati u procesu otkrivanja znanja u bazama podatakCI • Primjer anafize upotrebom data mining alata • Primjer istrazivanja upotreb.(J{n primjenskog softvera


6. PRIMJENA INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE U PROCESU ISTRAZIVANJA Informacija se u informacijskom dobu prihvaca kao univerzalna cinjenica, potrebna i prisutna u svim vidovima Jjudskog organiziranja i djelovanja. Posebnu vaznost i vrijednost ima informacija odaslana iii raspoloziva u pravo vrijeme. Pouzdane, relevantne i pravodobne informacije su u informatickom smislu izlazi iz procesa istrazivanja. Te informacije se u obliku modela, teorija i zakonitosti prezentiraju na kraju procesa znanstvenog istrazivanja. Danas su u upotrebi razlicite informacijske tehnologije i softverski alati koji mogu ubrzati procese istrazivanja i detektirati veze, odnose, pravilnosti i zakonitosti koje postoje u prikupljenim podacima. Zato se koncentrira pozornost na organizaciju podataka iz kojih slijede informacije. Razvoj mocnih osobnih racunala i njihovih mreza postavio je zadatak razumijevanja organizacije i strukture baze podataka. Kompleksnost znanstvenog istrazivanja i upotrebe informacija u informacijskom dobu ima pretpostavku razumijevanja pojmova kao sto su datoteka, baza podataka, sustav za upravljanje bazama podataka, model podataka i drugih pojmova potrebnih za kreiranje, pretrazivanje i manipulaciju podacima. Razumijevanje tih pojmova olaksava aktivnosti prikupljanja, obrade, analize i prezentiranja rezultata istrazivanja. Ta znanja danas postaju sve vise zahtjev i uvjet djelotvornosti procesa istrazivanja.

6.1. PROCESI OTKRIVANJA ZNANJA U BAZAMA PODATAKA Danas se u analiticke svrhe grade posebne baze podataka koje se razlikuju od baza podataka koje sluze u aktivnostima prikupljanja podataka. Razvoj mocnih procesora i proizvodnja memorija ogromnih kapaciteta stvorili su preduvjete da se u procesu istrazivanja obuhvacaju svejedinice statistickog skupa tj. populacija. Jednostavne analize se mogu dobiti postavljanjem upita, a odgovor na njih slijedi nakon pretrazivanja baza podataka. To su najcesce podaci koji odrazavaju promjene odredenih velicina u vremenu (trendove). Tehnologije na kojima se temelji obrada transakcija i analiticka

Poglavlje 6.

obrada, razliCite su tehnologije i ne mogu se sluziti istim podacima u bazama podataka. To se posebno odnosi na istrazivanja u poslovnom procesu. Rjesenje je zato pronadeno u skladistu podataka (Data Warehouse). Ono sadr2:i potrebne podatke za izgradnju sustava za potporu analizi podataka u procesu istrazivanja. Veza izmedu operativnih baza podataka (baze podataka za obradu transakcija u realnom vremenu) i skladista podataka prikazana je slijedecom slikom:

Operativne baze (interni podaci)

Analiticke abrade (OLTP) Sustavi za potporu odlucivanju -..'--------.

ooououoooooooooouoooouooo

~

oouoooooooonooonoooonnooooooo

Vanjski izvori pod ataka

...-J------

~

~ ..

Skladiste podataka

I

Slika 6.1.a. Punjenje skladista podataka (pocetno i periodicno) Skladista podataka su predmetno orijentirani, integrirani, vremenski nepromjenjivi i samo za Citanje pohranjeni podaci u funkciji potpore istrazivanjima. 44 Podaci u skladistima podataka temelj su analize podataka. Skladiste podataka periodicno se puni podacima. Takvi se podaci prethodno moraju ocistiti od nekonzinstentnosti koja cesto prati podatke jer se oni formiraju iz razliCitih izvora. Izgradnja skladista podataka logicna je posljedica postojanja dva tipa podataka u procesu istrazivanja: a) primitivnih (operativnih) b) izvedenih (deriviranih). Operativni podaci su oni koji se prate i generiraju svakodnevno u procesu istrazivanja. Derivirani podaci rezultat su unaprijed planirane i izvedene transformacije primitivnih podataka. Ona moze 44

W.H Inmon, Building the data warehouse.

233


biti jednostavna matematicka operacija zbrajanja iii neka druga operacija kojom se kreiraju podaci u svrhu zadovoljenja potreba istrazivanja. Danas je prihvaceno glediste da unutar iste baze podataka ne mogu biti pohranjeni primitivni i derivirani podaci. Njihovo razdvajanje temelj je kreiranja skladista podataka. 45 Proces istrazivanja poCinje prikupljanjem podataka. To mogu biti ogromne koliCine transakcijskih (primarnih) podataka u operativnim bazama. Cilj istrazivanja nije prikupiti i pohraniti ogromnu kolicinu podataka, nego provjeriti hipoteze i otkriti zakonitosti. Cilj je ekstrahirati informacije iz tih podataka. Podaci su cesto suma iz koje se ne mogu izvoditi jednostavno valjani i prihvatljivi zakljucci. Zato znanstvenici, tragajuCi za odgovorom, kreiraju nove tehnologije za potporu izvoaenja ispravnih i valjanih zakljucaka iz takvih ogromnih kolicina podataka. Analize procesa istrazivanja pokazuju da se svega 10% vremena u procesu istrazivanja trosi na analizu podataka. Ostale faze istrazivanja zauzimaju znantno vise vremena iako je analiza jedna od najbitnijih faza istrazivanja. Potrebno je ponekad analizirati podatke koji se mjere u gigabajtima i terabajtima. Takvi primarni podaci ne daju jasan odgovor zasto se nesto zbiva niti dijagnosticiraju procese i promjene, ne interpretiraju rezultate niti klasificiraju podatke, ne odreauju klastere niti modeliraju ovisnosti meau podacima, ne otkrivaju promjene i odstupanja u odnosu na postavljene ciljeve niti odreauju korelaciju izmeau podataka itd. Davanje odgovora na spomenuta pitanja upotrebom odgovarajucih softverskih alata, temeljna je zadaca informacijske tehnologije u procesu istrazivanja. Na slici 6.1.b. prikazana je veza izmeau razlicitih softverskih alata u procesu istrazivanja. U fazi prikupljanja podataka podaci se modeliraju u skladu s zahtjevima mode Ia podataka: Najcesce je to relacijski model podataka u kojem su podaci u obliku relacijskih tablica iii objektno orijentirani model u kojem su klase i njihova svojstva u sredistu modela podataka. Istrazivacu trebaju podaci u obliku koji se razlikuje od onog u relacijskoj bazi podataka. Npr. cesto se u ekonomskim istrazivanjima zele dobiti informacije o ukupnim troskovima po mjesecu, relativnoj promjeni troskova u tekucem u odnosu na isto razdoblje prethodne godine, struktura troskova, prosjecnim troskovima po mjesecu itd. Takve informacije nisu izravno vidljive nakon prikupljanja podataka. Zato se podaci moraju u procesu istrazivanja ocistiti, transformirati i integrirati u oblik pogodan za analizu. Takav model podataka pogodan za analizu 45

Detaljnije vidjeti u knjizi W.H Inmon, Building the Data Warehouse i Clanak B. MarkiC, D. TomiC, SkladiSte podataka kao preduvjet za uspjeSnu raCuna!nu podrSku upravljanju, Proceedings of 1st international Conference Business system Management UPS 97, Mostar.

Pog!av!je 6.

danas su skladista podataka. Srednji i gornji slojevi na slici 6.1.b. predstavljaju analiticke alate koji obuhvacaju otkrivanje znanja u bazama podataka (Knowledge Discovery in Databases - KDD), modele znanosti o upravljanju, operacijskih istrazivanja (operational research models) i razlicite statisticke tehnike. Dio procesa otkrivanja znanja u bazama podataka i skladistima podataka danas se nazivaju jednim imenom algoritmi za rudarenje podacima, svrdlanje podataka iii algoritmi za traganje kroz podatke.

I ~Uil®UilDliJ I

Data mining

I ~

algoritm~· Zakonitosti, pravilnosti

Podaci relevantni za analizu SkladiSte podataka (data warehouse)

~

tSelekcija

CiSi:enje podataka

1

'

' ntegracija podataka \

............................... ., ...................

Baza podataka

Siika 6.1.b. Softverski alati u procesu istrazivanja To je dobro poznati istrazivacki proces u kojem se podaci prikupljaju (prikupljaju se iz razlicitih izvora, zatim filtriraju, prociscavaju, transformiraju, konsolidiraju i pune u skladista podataka), analiziraju, i transformiraju u informacije, a zatim dalje u znanje. U tom procesu uspostavlja se dobro poznati lanac vrijednosti informacija (information value chain) u kojem se podaci prikupljaju i pohranjuju u baze podataka i transferiraju u analiticke baze (multidimenzijske baze i skladista podataka).

235


Analiticke baze pohranjuju podatke u obliku koji je prihvatljiv za dalja poboljsanja i analizu. Ti podaci tako zavrsavaju kao informacije. Kljucnu i vitalnu ulogu u tom procesu ima OLAP (On Line Analytical Processing) - multidimenzijske baze podataka zato sto osiguravaju istrazivacu izravnu vezu s podacima (multidimenzijskim podacima) i modelima (znanost o upravljanju, operacijska istrazivanja iii statisticki modeli). Cesto se postavlja pitanje u kakvom odnosu stoje OLAP i algoritmi za traganje kroz podatke (data mining). Odgovor je da su to razliciti, ali komplementarni alati. OLAP je dio sireg skupa alata za potporu istrazivanju. Tradicionalni alati za upite i izvjesce, kao dio softverskih alata za analizu podataka, opisuju sto je pohranjeno u bazi podataka. OLAP ide dalje. On postavlja za pronalazenje odgovora i dodatno pitanje: "Zasto su odreaene hipoteze istinite". Korisnik mora formirati hipotezu o mogucim odnosima izmeau odreaenih kategorija, objekata iii atributa unutar baze podataka iii skladista podataka i provjeriti takve odnose serijom upita nad podacima. Npr. istrazivac zeli utvrditi faktore koji determiniraju nevracanje kredita, danog komitentima neke poslovne banke. On moze pretpostaviti da su kreditno rizicni korisnici kredita s manjim dohotkom i analizirati, upotrebom OLAP alata, bazu podataka kako bi dokazao istinitost hipoteze iii hipotezu odbacio. Drugim rijecima, OLAP analiticar (istrazivac) postavlja hipotezu i upucuje upite prema bazi podataka da bi hipotezu prihvatio iii odbacio. Ako se broj analiziranih varijabli povecava na stotine iii tisuce, onda je gotovo nemoguce pronaCi dobru hipotezu i analizirati bazu podataka s OLAP-om. OLAP pokazuje ogranicenja. Ne moze se djelotvorno upotrijebiti jer je tesko pronaCi hipotezu o odnosima izmeau polja unutar relacijske tablice. Alati za traganje kroz podatke (data mining) iz podataka u bazi podataka otkrivaju pravilnosti i veze (patterne), zakonitosti, umjesto da provjeravaju istinitost hipoteza. Istrazivac koji zeli identificirati rizicne cimbenike za nevracanje zajma (kredita), sluze se data mining alatima. Alati data mininga otkrivaju korisnike s visokim dugom i malim dohotkom, ali analiza moze otkriti i nove Cimbenike o kojima istrazivac nije razmisljao. Upravo ta Cinjenica cini OLAP i data mining alate komplementarnim.

Poglavlje 6.

6.2. DATA MINING ALATI U PROCESU OTKRIVANJA ZNANJA U BAZAMA PODATAKA S informatii':kog gledista najvazniji dio softvera za analizu podataka su alati za otkrivanje znanja u bazama podataka. U suvremeno doba taj pojam 46 ukljucuje: a) traganje kroz podatke (data mining), b) integraciju sustava metoda,

temeljenih

na

znanju

i statistickih

c) metode strojnog ucenja, d) metode za otkrivanje veza meau podacima (asocijativna pravila, algoritmi indukcije i sl.), e) integraciju sustava temeljenih naznanju i objektnoorijentiranih sustava, f) interpretaciju otkrivenog znanja i pravilnosti, g) evaluaciju otkrivenog znanja itd. Discipline izravno povezane s KDD-om su baze podataka, ekspertni sustavi, agenti za pretrazivanje, statistika, strojno ucenje, skladista podataka, OLAP alati. Otkrivanjeznanjaje procesekstrakcije informacija iz podataka, proces analize koji zavrsava generiranjem upotrebljivih, pouzdanih, relevantnih i prethodno nepoznatih informacija. Informacije se prezentiraju u obliku pravilnosti, zakonitosti iii jednostavno patterna razumljivog korisniku. Pattern se definira kao iskaz (E) u jeziku (La) o odnosima izmeau podskupa podataka (SP) i njegova skupa S. Iskaz (E) nije potpuno siguran (izvjestan) i uvijek se povezuje s odreaenim stupnjem neizvjesnosti i nesigurnosti pojave. Taj se stupanj izvjesnosti (povjerenja) oznacava sa c. Pattern se mora izraziti jasnim i jednostavnim jezikom, a najcesce je u obliku pravila oblika "Ako ... Onda". Npr. Aka je likvidnost mala, Onda je uzrok nenaplacena potrazivanja od kupaca (c=0.8). Ti patterni mogu biti ulazi u bazu znanja nekog ekspertnog sustava. Otkriveno znanje predstavlja tako izlaz iz programa koji pretrazuje, provjerava i analizira podatke u bazama iii skladistima podataka. 46

Po jam KDD Cesto se povezuje i s drugim nazivima kao Sto su arheologija podataka (data archeology), zetva informacija (information harvesting), obrada patterna (pattern processing), traganje (svrdlanje) kroz podatke (data mining), ekstarkcija znanja (data extraction) ...

237


U tim postupcima analize genenra]u se patterni. Znanje predoceno u obliku patterna ovisi o kvaliteti analiziranih podataka i mora sadrzavati dovoljnu razinu izvjesnosti (povjerenja) koju definira korisnik. Bez dostizanja razine izvjesnosti definirane od strane korisnika pattern ne predstavlja znanje. Pattern, osim izvjesnosti, mora sadrzavati i neka dodatna svojstva kao sto su: netrivijalnost (znaCi da pattern nije jednostavno izvodljiv iz podataka), mora predstavljati novost za korisnika (mora biti do tada korisniku nepoznat, tj. nov), koristan i primjenjiv (pattern kojim se izrazava znanje mora biti primjenjiv i pomoci korisniku u rjesavanju zadaca). Proces istrazivanja i otkrivanja pravilnosti, zakonitosti, prihvacanja iii odbijanja hipoteza temelji se na algoritmima odredene slozenosti, pocev od matematickih i statistickih do heuristickih. Okolinu procesa istrazivanja u cijem sredistu su algoritmi data mininga cine baza podataka i skladista podataka, rjecnik podataka, domenska znanja o problemu, statistika, strojno ucenje. Interakcija tih elemenata prikazana je na slijedecoj slici.

Slika 6.2.a. Utjecaj razliCitih disciplina na proces istrazivanja

Poglavlje 6.

Podaci u bazama podataka su dinamicki. Mijenjaju se u vremenu za razliku od skladista podataka koje predstavlja vremenski ovisne, ali nepromjenjive i predmetno orijentirane podatke. U dinamickom smislu istrazivanje se moze opisati nizom medusobno povezanih i ovisnih aktivnosti. Te aktivnosti otkrivaju najbitnije aspekte i mogucnosti primjene informacijske tehnologije u procesu istrazivanja. Prva je selekcija podataka, a zatim njihovo filtriranje i prociscavanje. Rezultat selekcije su ciljni podaci koji se moraju dodatno transformirati kako bi mogli primijeniti algoritme traganja kroz podatke. Takav sekvencijalan niz aktivnosti s povratnim vezama prikazan je na slici 6.2.b.

SkladiSte

podataka

ProC:iSCavanje

Baza podataka

Selekcija

Flltrlranje

ProCiSCavanje

Atgoritam

podataka

podataka

podataka

data mininga

Ocjena i interpretiranje

Slika 6.2.b. Aktivnosti procesa otkrivanja znanja u bazama podataka kao dio procesa istrazivanja Prva aktivnost zove se selekcija (izbor) podataka. Rezultat selekcije ciljni su podaci koji se selektiraju iz skladista podataka iii iz baza podataka. Ti podaci najcesce su u obliku tablica relacijskog modela. Selekcija se koncentrira na podskup podataka neke baze podataka, a taj podskup je bitan za proces KDD-a. Naravno, to nije jednostavna aktivnost. Ona pretpostavlja jasno postavljene i definiraneciljeve istrazivanja. Filtriranje, a nakon njega i prociscavanje podataka, ima za cilj ukloniti potencijalnu inkonzistenciju (neazurnost) podataka, ana koje ce se primijeniti algoritam za rudarenje podacima (data mining). Izbor algoritma ovisit ce o ciljevima istrazivanja, o postavljenom zadatku. Postavljeni zadatak moze biti klasifikacija, modeliranje ovisnosti, otkrivanje promjene iii odstupanja u odnosu na postavljeni cilj, odredivanje klastera.

239


Klasifikacija oznacava pripadnost podataka (slogova) nekoj unaprijed odreaenoj klasi. Modeliranje ovisnosti oznacava opisivanje ovisnosti izmeau podataka. Ovisnost postoji ako se moze prognozirati promjena jednog podatka u ovisnosti o promjeni drugog podatka iii formalno A-+B. Promjene iii odstupanja mjere se uvijek u odnosu na neku ciljnu velicinu. Odreaivanje klastera postupak je formiranja klasa na temelju podataka. Razlika izmeau klasifikacije i klasteriranja je u tome sto kod klasteriranja klase nisu unaprijed poznate. Jedino je poznat broj klastera. Izbor metoda otkrivanja patterna je kritican korak. Algoritam mora biti u skladu s ciljevima istrazivanja. Drugim rijecima, upotrijebljene metode i tehnike istrazivanja moraju biti usklaaene s ciljevima istrazivanja. Patterni su izlazi iz algoritma iii modela i najcesce opisuju relacije izmeau vise atributa (polja). Tako mogu prikazivati trendove iii identificirati klastere. Patterni mogu biti kvalitativni iii kvantitativni. Kvalitativni opisuju logicke operacije izmeau polja, a kvantitativni matematicke jednadzbe izmeau polja (atributa). Interpretacija i evaluacija patterna oznacava tumacenje korisniku otkrivenih patterna i njihov prikaz u skladu s korisnikovim zahtjevima. U procesu generiranja patterna cesto se mora vracati na prethodne korake te se pojedini patterni mogu zanemarivati i eliminirati kao nebitni. Otkriveno znanje predocava se u ovisnosti o njegovoj namjeni. Covjek znanje najbolje razumije ako je prikazano u obliku ljudskoga jezika, grafike, slika iii formalne logike. Znanje dobiveno u tom procesu moze sluziti u drugoj okolini kao sto je ekspertni sustav. Patterni su uvijek povezani s odreaenim stupnjem vjerojatnosti te se za otkriveno znanje mora predstaviti i odreaen stupanj neizvjesnosti. Baze podataka i skladista podataka najcesce imaju dovoljno podataka da se neizvjesnost moze odrediti statisticki. Probabilisticke metode uvijek se temelje na dva koraka. U prvom koraku znanje se primjenjuje na sve podatke u bazi, a u drugom koraku identificira se broj uspjeha i neuspjeha. Odnos broja uspjeha i neuspjeha odreduje vjerojatnost. Neizvjesnost se moze prikazati i vizualnim pokazateljima (npr. osjencena i neosjencena povrsina) iii pomocu lingvistickih varijabli (fuzzy sets).

Poglavlje 6.

6.3. PIUMJER ANAUZE UPOTREBOM DATA MINING AlATA Algoritmi za traganje kroz podatke (data minig algoritmi) konacni su nizovi koraka koji pronalaze patterne iz podataka. Ti algoritmi identificiraju pattern i prave njegov opis. To su algoritmi koji nisu samo specificni za data mining, nego se preuzimaju i adaptiraju iz drugih disciplina {npr. statistike). Patterni se mogu prikazivati i opisivati pravilima oblika Ako ... Onda, stablima odluCivanja, neuronskim mrezama, genetickim algoritmima, statistickim metodama, linearnim i ne/inearnim modelima. Ipak, jos uvijek ne postoji univerzalno dobar i prihvatljiv algoritam za traganje kroz podatke. Radi ilustracije algoritama data mininga slijedi algoritam apriori. 6.3.1. Algoritam apriori Svrha algoritma apriori pronalazenje je asocijativnih pravila. To su pravila oblika A~B. Algoritam apriori, preveden na relacijske baze podataka, izrazava tvrdnju da slog koji sadrzi skup elemenata A sadrzi i skup elemenata B, uz uvjet da je njihov presjek prazan skup AnB=0. Za asocijativna pravila vezuju se Cinitelji povjerenja i potpore. Cinitelj povjerenja c predstavlja postotak onih slogova koji kada sadrze A sadrze i B. Semanticko znacenje i':initelja povjerenja je jacina implikacije A~ B. Cinitelj potpore s oznacava postotak slog ova u bazi koji sadr2e AuB. Pravila s visokim stupnjem povjerenja i potpore zovu se jaka asocijativna pravila. Npr. dano je slijedece pravilo oblika Ako ... Onda: Aka se kupuje proizvod A Onda se kupuje i proizvod B. Cinitelj povjerenja oznacava za koji postotak slog ova, od ukupnog broja slogova, je navedeno pravilo istinito. Faktor povjerenja 60% znaci da 60 od stotinu kupaca kada kupuje racunalo, kupuje i modem. Cinitelj potpore oznacava koliko se slogova, od ukupnog broja slogova u tablici, moze primijeniti za verifikaciju pravila. Npr., cinitelj potpore od 2% znaci da su dvije od stotinu prodaja prodaje osobnog racunala zajedno s modemom. Pravila s visokim stupnjem povjerenja i potpore zovu se jaka asocijativna pravila. Algoritam apriori primjenjuje se za otkrivanje jakih skupova elemenata. Jaki skupovi elemenata su skupovi asociranih elemenata sa stupnjem potpore s iznad neke unaprijed


zadane vrijednosti. Drugi vazan pojam tog algoritmaje nadovezivanje skupova koji se oznacavaju operatorom Ell. Za skupove skupova od jednog elementa 5 1 Ell 5 2 = {k, I, m}E!l {k, I, m}= {kl, km, lm}. Bit algoritma apriori prikazuje slijedeCi primjer. Prikupljeni su podaci o transakcijama i proizvodima kupljenim u tim transakcijama. Podaci o proizvodima i transakcijama zabiljezeni su u relacijskim tablicama ali se za potrebe analize ti podaci prikazuju u obliku dvodimenzijske pivot tab lice. Stupci u toj tablici su proizvodi koji se kupuju u transakcijama, a reci su transakcije. Na presjeku retka i stupca je upisana 0 iii 1. Nula znaCi da se u toj transakciji ne kupuje oderedeni proizvod, a 1 da se proizvod kupuje. f)~Qizvodi. ID_ Tr
A

B

c

D

E

T,

1

1

1

0

0

T2

1

1

1

1

1

T3

1

0

1

1

0

T4 Ts Tablica 6.3.1.a. Podaci o transakcijama i proizvodima Mining asocijativnih pravila cini dva koraka: 1. Otkriti skup podataka (skup proizvoda u transakcijama) cija je potpora iznad unaprijed odredene minimalne potpore s. 2. Upotrijebiti taj skup podataka za generiranje asocijativnih pravila s faktorom povjerenja c. Zadatak je analizirati primjenom algoritma apriori uz faktor potpore s=40% i faktor povjerenja od 80% koji su proizvodi povezani u prodaji? Prikazati sve korake algoritma apriori. Prvi korak izvrsavanja algoritma je generiranje skupa kandidata od po jednog elementa (skup C1 ).

Poglavlje 6.

B

? ? ?

E

?

Drugi korak je generiranje skupa jakih skupova od po jednog elementa (skup L1 ). Skup L1 X

potpora(X)

A

100%

B

60%

c

100% 80% 40%

Skup L2 X

potpo ra (X)

80% 40% 60% 40% 20% 80% 40% 40%

243


TreCi korak je pravljenje 5kupa 5kupova kandidata od po dva elementa pomocu L1 EBL 1 (5kup C,).

Skup L2

Skup C2

nakon eliminiranja

·········:·'·!: ...... .r.otp()r~Q<)

X ...... Jl()~f>O[aQ<) ?

B,D .. B,E C,D C,E D,E

~'"'""'"

~<¥

j'L~..

Br.~... . (;L~... C,E D,E

? ? ? ?

. .

60% 100%

40%

80% 40% 40%

Frekvencija za proizvode BE je 20% i manja je od faktora potpore 40%. Zato 5e u 5kupu kandidata L, eliminira 5kup BE. Peti korak je generiranje 5kupa 5kupova kandidata od po tri elementa pomocu L2 Eill, (5kup C3 ). Povezuju 5e 5amo oni koji imaju prvi element zajednicki: 5pojiti 5pojiti 5pojiti 5pojiti 5pojiti 5pojiti 5pojiti 5pojiti

AB AB AB AC AC AD BC CD

5 AC 5 AD 5 AE 5 AD 5 AE 5 AE 5 BD 5 CE

A,B,C A,B,D A,B,E A,C,D A,C,E A,D,E B,C,D C,D,E

? ? ? ? ? 7

? ?

Poglavlje 6.

Skupl3

Ski.IP C3

X

JJ.Otp()riJ(XJ

..... ·. ~!B!C .. ..........c?c A,B,D A,B,E ? A,C,D ? A,C,E ? . . .••...... A,D,E ?

X

.

~'~'<::.. 60% .... A.!B1 [) .......•.•.... 40%

••••••.•••.•

·····~·····c:···········

R
A,D,E B,C,D C,D,E

..•

•········ ••········

B,C,D ··.·····················?:· ••• .... C:,[),~. ·~····?'··· ···············

40% 40% 40%

U slijedecem prolazu se moraju spariti po dva kandidata. Formira se skup skupova kandidata po cetiri proizvoda.

X spoji

ABC s ABD ACD s ACE cc •...•••..

potpora(X)

A,B,C,D ? A,C,D,E ? •~

"'"''"W'VP"~

VV

V

VW~VVV

X potpora(X) .......................................... A,B,C,D ··········~·

······· ·•············· ·················•·····•

A,C,D,E

Na temelju ovih tablica se moze provjeriti je li neko pravilo jako. Na primjer: provjeriti hipotezu: Ako se kupuju proizvodi A i B Onda se kupuju i proizvodi C i D. Ta hipoteza se moze zapisati kao H0 : AB ..... CD. Prvo je potrebno ispitati ispunjavaju li oba skupa {A,B} i {C,D} uvjet potpore s=40%. Povjerenje c se izracunava kao kolicnik: s{A,B,C,D}/s{A,B}. Hipoteza H, se ne moze odbaciti ako je c vrijednost faktora povjerenja c veca od 80%. Pravilo koje zadovoljava te uvjete se naziva jako asocijativno pravilo. Iz skupa L2 je vidljivo da je s{A,B}=60% a iz L4 je vidljivo da je s{A,B,C,D}=40%.

245


Sada se moze izracunati povjerenje u pravilo: AB .... CD c( {A,BH{C,D}) =c=s {A,B,C,D} 1 s {A,B}=40/60=67% Na temelju izracunate vrijednosti faktora povjerenja c=67% imamo dovoljno podataka da mozemo odbaciti nul hipotezu: Ako se kupuju proizvodi A i B Onda se kupuju i proizvodi C i D. Ukratko, algoritam a priori temelji se na formiranju jakih skupova tako sto se broj elemenata jakih skupova povecava za jedan. Zatim se pretrazuje baza i filtriraju samo oni elementi koji zadovoljavaju kriterij potpore s. U slijedecem koraku skupovi se nadovezuju, baza ponovno skenira, filtrira i formiraju se jaki skupovi. Skeniranje baze podataka moguce je smanjiti, ali to nije predmet analize. Postoje i drugi algoritmi koji imaju istu namjenu kao i algoritam apriori. Njihov je cilj pronalazenje i odredivanje asocijativnih pravila. Jed an takav algoritam je i DHP koji se u odnosu na a priori algoritam razlikuje samo u primjeni tzv. hash tablice. Ta tablica smanjuje velicinu skupa c,, a posebno velicinu C2 Cest primjer primjene algoritama za traganje kroz podatke je i klasifikacija. Cilj je klasifikacije objekata predvidjeti buduce ponasanje sustava na temelju poznatih vrijednosti atributa. Takav primjer klasifikacije je procjena rizika pri odobravanju zajma. Npr., na temelju vrijednosti atributa: spol, dob i tip automobila form ira se slijedece stablo:

DOB

/!\~

<25

25 - 45

I

,.

VELIKRIZIK

>45

""

MALEN RIZIK

TIPVOZILA

/

MALEN RIZIK

Slika 6.3.1.a. Stablo odlucivanja za procjenu rizika odobravanja zajma

Poglavlje 6.

U cverevima stabla prikazani su atributi dek grane stabla (veze izmedu cvereva) predstavljaju vrijednesti atributa. Stable zavrsava listevima, a eni sadrze rezultirajuCi rizik deriviran na temelju prethednih kembinacija vrijednesti odgovarajuCih atributa. Npr. vidljive je da se zajmevi megu edobravati osobama koje kupuju motor Yamaha ako je njihova starosna dob izmedu 25 i 45 gedina. Svaka se klasifikacija mora provjeriti na nekom reprezentativnom skupu podataka.

6.3.2. Induktivna pravila Data mining metodologija stabla edluCivanja i pravila odlucivanja primjenjivi su u mnogim realnim situacijama istrazivanja kada je potrebno izvrsiti klasifikaciju. Cilj istrazivanja je kreirati model klasifikacije keji ce moci, na temelju vrijednosti ulaznih atributa, predvidjeti klasu kojej pripada neki entitet. Efikasno sredstve za generiranje modela klasifikacije (classifiers) je stablo odlucivanja. To je supervised learning metoda (metoda koja unaprijed poznaje ciljne vrijednesti) i ena generira stable odlucivanja iz podataka pohranjenih u obliku relacijske tablice. Vrijednesti jednog atributa u relacijskej tablici su ciljne vrijednosti (zato se metoda naziva supervised learning) a vrijednosti ostalih atributa su ulazne vrijednosti. Stablo je samo instanca opcenitijeg pojma koji se naziva graf. Graf cini skup cvorova N,, N2 ... , N, i skup lukeva L keji pevezuju parove cvorova. Takav skup cvorova ne mora biti konacan. Lukevi se opisuju kao uredeni par cvoreva.

Slika 6.3.2.a. Usmjereni graf

u racunalnom programu cverevi (nodes) cesto predstavljaju pejmove kao sto su ljudi, automebili, avionske rezervacije i sl. To su neki tipicni pojmevi pehranjeni kao strukture pedataka. Crte izmedu cvorova prikazuju naCin na koji su cvorovi povezani. Jedini nacin kretanja izmedu cvorova je slijediti tu crtu (luk) kojom su cvorevi pevezani, a zeve se putanja (path). Svaki luk usmjereneg grafa ima edreden smjer. 247


Ako usmjereni graf pokazuje od cvora Ni prema N,, tada se N1 zove roditelj, a N, dijete. Ako usmjereni graf sadrzi lukove (Nv. N,) i (N, N ), tada se N, i N. zovu braca jer imaju istog roditelja. Cvor J ' ' koji nema roditelja u grafu, zove se korijen, a cvor koji nema djece, zove se list iii vrh.

Slika 6.3.2.b. Uredeni niz cvorova Putanja duzine n u grafu je uredeni niz cvorova [N 1 ,N 2 ,N 3 ••• ,N,J. Svaki N,,N,+l pokazuje neki luk. U grafu tipa stable kaze se da je jedan cvor prethodnik svih cvorova desno u listi, a sljedbenik svih cvorova lijevo u listi. Broj lukova koji izlaze iz cvora, zove se stupanj izlaza (faktor grananja b od engl. rijeci branching).

Posjet cvoru (visiting) C:vor ie posjecen kada kontrola programa stigne do tog cvora. Cilj posjeta cvoru stabla je izvrsavanje nekih operacija u cvoru (nad cvorom): prikaz sadrzaja cvora, provjere vrijednosti podataka u cvoru, promjena podataka i sl. Obilazak (traversing) Obilazak stabla je posjet svim cvorovima u nekom odredenom redoslijedu. U obilasku stabla svaki cvor se mora posjetiti. Razine (levels) Razina pojedinog cvora je broj koji pokazuje koliko generacija je cvor udaljen od korijena. Ako se pretpostavi da je korijen na razini 1 (dubina 1), njegova djeca su na razini 2, njegovi unuci bit ce na razini 3 itd. Stupanj (red) cvora je broj podstabala nekog cvora. Dubina (depth) je stabla jednaka maksimalnoj razini nekog cvora u stablu.

Poglavlje 6.

Binarna stabla Ako svaki i':vor u stablu ima najvise dva djeteta onda se stablo zove binarno (binary tree). Binarno stab/a je stablo koje se sastoji od nijednog, jednog iii vise i':vorova drugog stupnja. Kod binarnog stabla razlikuju se lijevo i desno podstablo svakog i':vora. Bitno je uoi':iti da postoji samo jedna putanja koja povezuje korijen stabla s nekim i':vorom. Razina 1

Razina 2

Razina 3

Razina 4

Slika 6.3.2.c. Binarno stablo

Iz definicije binarnog stabla maze se jednostavno izrai':unati najveC:i broj i':vorova na nekoj razini. Na prvoj razini najveC:i broj i':vorova je: 21 · 1 =1, na drugoj razini 2 2 · 1 =2, na trecoj razini 23 · 1 =4, na i':etvrtoj razini 24 · 1 =8, a na k-toj razini 2'· 1 • NajveC:i broj i':vorova binarnog stab Ia dubine k je zbroj i':vorova na pojedinim razinama: 2° + 2 1 + 2 2 + 2 3 + ... +2'· 1 = 2k -1 za k>O Stablo koje je dubine k i ima 2k -1 elemenata naziva se puno binarno stablo. Binarno stablo s n i':vorova dubine k je potpuno (complete) ako i samo ako njegovi i':vorovi odgovaraju i':vorovima punog binarnog stabla dubine k koji su numerirani od 1 do n. Posljedica je u tome da je razlika razina krajnjih i':vorova potpunog stabla najvise jedan. Stablo odlui':ivanja se sastoji iz i':vorova i veza izmeau i':vorova. Cvorovi reprezentiraju atribute a veze izmeau i':vorova (grane stabla) su vrijednosti atributa. Listovi stabla su klase.

249


Primjer: Formirati stablo odlui':ivanja za atribute X i Y, testirati njihove vrijednosti i ovisno o vrijednosti atributa generirati dvije klase.

No

Y=A

/ klasa 1

Y= B.

\ klasa 2

klasa 2

klasa 1

Slika 6.3.2.d. Primjer stabla odlui':ivanja Prikazat ce se algoritam Quinlan ID3 i njegova prosirena verzija C4.5. On prvo analizira sve slogove u relacijskoj tablici (sve elemente skupa za ui':enje). Bira se neki atribut i':ije vrijednosti operacijom relacijske algebre koja se naziva selekcija horizontalno dijele relacijsku tablicu. Svaka vrijednost tog atributa je grana u stablu odluCivanja i ona formira odgovarajuci podskup. Taj podskup sadrzi samo te izabrane vrijednosti atributa. Drugim rijei':ima, formiraju se podskupovi vrijednosti atributa koji dijele tablicu pomocu operacije selekcije. Algoritam se primjenjuje rekurzivno za svaki i':vor dijete sve dok svi elementi skupa ne pripadnu istoj klasi. Svaka putanja do lista u stablu odlui':ivanja je jedno pravilo klasifikacije. Kljui':na odluka je izbor atributa za neki i':vor. Izbor atributa za ID3 i C4.5 algoritam je minimalna entropija. Taj izbor se temelji na matematii':koj teoriji informacijaY

47

Shannon ova opC:a formula za entropiju konaCne distribucije vjerojatnosti:

H=-itP~ log 2 pi, gdje je P1 vjeroj~tnost nastupanja dogadaja i uz uvjet P1 + P2 ... + Pn -1.

Poglavlje 6.

Primjer generiranja stabla odlucivanja i induktivnih pravila iz baze podataka. Dana je tablica baze podataka (iii tablica skladista podataka) a njenu relacijsku shemu baze Cine cetiri atributa A1 , A2 , A3 i Cilj:

. .A,

Cilj

A,

A,

y

80

True

Klasa 1

X

60

False

Klasa 1

y

56

True

Klasa 1

X

60

True

Klasa 1

z

70

False

Klasa 1

X

75

False

Klasa 2

z

70

True

Klasa 2

69

False

Klasa 1

z

60

True

Klasa 2

y

66

False

Klasa 1

X

85

False

Klasa 2

z

87

False

Klasa 1

X

80

True

Klasa 2

z

70

False

Klasa 1

y

I

.

...

.

Zadatak je prikazati relacijsku tabiicu u obliku stab Ia odlucivanja a onda stablo opisati induktivnim pravilima. Ta znanja koristiti za klasifikaciju novih slogova koji se dodaju u tabiicu. Atribut A1 moze biti radno mjesto, atribut A2 dohodak, atribut A3 spol a atribut Cilj moze biti odluka o dodjeii (Kiasa 1) iii odbijanju (Kiasa 2) zajma nekoj osobi. Izbor atributa u cvor stabla odluCivanja temelji se na entropiji. Kljucni pojamje gain (dobitak). Gain{S,A)je ocekivano smanjenje entropije zato sto se skup S sortira po atributu A. Gain(S,A)=Entropija(S) - 2:VEvrijednost.(A) ISvi/ISI Entropija(Sv) Entropija(S)=Entropija([9"5 2 ]) = -9/14 log, 9/14- 5/14 log 2 5/14= 0.94 bitova.

251


Devet slogova pripadaju klasi Klasa1, a pet klasi Klasa2. Izracunata je entropija prije razdvajanja baze na temelju vrijednosti pojedinih atributa i ona je 0. 94 bitova. Slijedi izracunavanje smanjene entropije ako se skup S sortira po atributima A 1 , A2 , A,. Prvo ce se sortirati po vrijednostima atributa A1 . Nakon upotrebe atributa: Atribut 1 za podjelu inicijalnog skupa slogova T u tri podskupa (na temelju tri vrijednosti X, Y i Z), dobiva se informacija upotrebom izraza: 2:(X;Y;Z)EVrijednost(A 1 ) I Sv I/ IS I *(Entropija(Sv)) = 5/14*( -2/5* log 2 (2/5)- 3/5* log, (3/5) ) + 4/14 *(-4/4* log 2 (4/4)- 0/4* log 2 (0/4)) + 5/14*(-3/5* log, (3/5)- 3/5* log 2 (2/5)) = 0.694 bitova Informacijski dobitak nakon podjele skupa po atributu A1 je: Gain(S,A)=Entropija(S)- 2:(X;Y;Z)EVrijednost(A) ISvl/151 Entropija(Sv)=O. 940-0.694=0.246 bitova. Slii':no izrai':unavanje slijedi za atribut A,: 2:(True;False)E vrijednost(A) I Svl/ lSI *(Entropija(Sv))= 6/14*( -3/6* log, (3/6)- 3/6* log 2 (3/6) ) + 8/14 *(-6/8* log 2 (6/8)- 2/8* log 2 (2/8)) =0.892 bitova Informacijski dobitak nakon podjele skupa po atributu A, je: Gain(S,A)= Entropija(S)- 2:(True; False)E vrijed. (A) I Sv I/ IS I Entropija(Sv)=O. 940-0. 892=0.048 bitova. Atribut A2 je poseban jer sadrzi numerii':ke kontinuirane vrijednosti. Moguce je primijeniti tri testa: a) standardni test za diskretne vrijednosti. Jedna grana iz cvora stabla i jedan rezultat za svaku vrijednost (primjer su atributi A1 i A3 ). b) atribut A2 ima kontinuirane vrijednosti. Postavlja se prag P i dobiva binarni test: A2 <=P i A2 >P. c) moze se primijeniti, na temelju diskretnih vrijednosti i slozeniji test od binarnog. Formiraju se vise od dvije grupe vrijednosti, a svaka grupa ima jednu izlaznu vrijednost. U stablu odlui':ivanja svaka grupa bi formirala jednu granu. U danom primjeru za atribut A2 se postavlja pitanje kako pronaC:i optimalnu vrijednost za prag P? Moze se primijeniti slijedeC:i algoritam: 1. Sortirati atribut u rastucem redoslijedu. 2. Za atribut A2 (56, 60, 66,69,70,75,80,85,87).

252

Poglavlje 6.

3.Moze se ispitati svaka vrijednost i provjeriti koja je od njih optimalna. Za interval vrijednosti atributa V; i V;+, moze se uzeti manja vrijednost iii sredina intervala. 4. Nakon ispitivanja optimalna vrijednost za P=70. 5. Testje binarni: A2 <=70 iii A2 >70 2:70Evrijedost(A) ISvl/151 *(Entropija(Sv))= 9/14*( -7/9* log, (7/9)- 2/9* log, (2/9) ) + 5/14 *(-2/5* log 2 (2/5)- 3/5* log 2 (3/5)) =0.837 bitova Informacijski dobitak nakon podjele skupa po atributu A2 je: Gain (S,A) = Entropija (S)- 2:70E vrijed no st. (A) I Sv I/ IS I Entropija(Sv)=O. 940-0.837=0.103 bitova. NajveCi doprinos u informacijama rezultira iz atributa A1 • Zato ce se u korijen stabla odlucivanja postaviti A1 •

I

/

T1

A,

A,

Cilj

A,

60

True

Kl

80

True

75

A1=?

I

YT2~ A,

Cilj

A,

80

True

Kl

K2

69

False

False

K2

56

85

False

K2

66

60

False

Kl

T,

A,

Cilj

70

True

K2

Kl

60

True

K2

True

Kl

70

False

Kl

False

Kl

70

False

Kl

87

False

Kl

Za svaki podskup vrijednosti bi se ponovno primijenio rekurzivni postupak odreaivanja atributa u cvoru podstabla. Za podskup vrijednosti T1 provjerili bi informacijske dobitke ako bi se taj podskup podijelio po atributima A2 i A3 • Entropija([21,32]) = -2/5 log2 2/5 - 3/5 log2 3/5 = 0.940 bitova. Dva sloga pripadaju klasi Klasal, a tri klasi Klasa2. Izracunata je entropija prije razdvajanja baze i ona je 0.94 bitova.

253


A2

A3

60

True

80

True

75

False

85

False

60

False

KLASA

Prag je P=60. 2:60Evrijednost.(A2 ) ISvi/ISI *(Entropija(Sv))= 2/5 * (-2/2* log 2 (2/2)- 0/2* log 2 (0/2) ) + 3/5 *(-0/3* log 2 (0/3}- 3/3* log 2 (3/3)) =0 bitova Informacijski dobitak je maksimalan. Dvije grane iz cvora u kojem je atribit A2 ce kreirati listove stabla odluCivanja jer podskup slogova na svakoj grani pripada istoj klasi. Slican postupak primijenit ce se na podskup T,. Za podskup T, tablice T optimalni test je za vrijednosti atributa A,. Grane stabla A3 =True i A,=False kreiraju podskupove slogova koji pripadaju istoj klasi. Konacno se dobiva stablo odlucivanja za bazu podataka T:

<=60

klasa 1

/

I klasa 2

l

klasa 1

true

klasa 2

faise

klasa 1

Slika 6.3.2.e. Stablo odlucivanja za bazu podataka

254

Poglavlje 6.

Cijela baza podataka se moze zapisati u obliku pravila: Pseudokod se moze zapisati u obliku pravila: Rule 1: Ako je A,=X I A2 <=60 Onda Klasa 1; Rule 2: Ako je A,=X I A2 >60 Onda Klasa 2; Rule 3: Ako je A,=Y Onda Klasa 1; Rule 4: Ako je A1 =Z I A3 =True Onda Klasa 2; Rule 5: Ako je A,=Z I A,= False Onda Klasa 1; Zato sto je induktivni algoritam slozen i temelji se na rekurziji, njegova primjena je moguca samo uz upotrebu odgovarajuC:ih softvera. Dobiveni rezultat je od krucijalne vaznosti za analizu i predvidanje jer se odnosi izmedu atributa u relacijskoj tablici izrazavaju u obliku jednostavnih pravila ako ... onda. Broj metoda data mininga se povecava, a njihovu primjenu omogucuje i potice razvoj tehnologije obrade podataka. Istrazivacu su dostupni softverski alati koji sadrze te metode i olaksavaju proces istrazivanja a osobito fazu analize podataka. Posebno su zanimljive neuronske mreze, geneticki algoritam fuzzy setovi, sustavi temeljeni na znanju i ekspertni sustavi, klasteriranje (k-means) itd.

6.4. PRIMJER ISTRAZIVANJA UPOTREBOM PIUMJENSKOG SOFTVERA Primjer su podaci prikupljeni upitnikom za korisnike zdravstvenih usluga kojima se zeli istraziti razina zadovoljstva stanovnika uslugama u gradu. Na pitanja su odgovarali korisnici usluga (mogu se ukljuciti tisuce korisnika), a u upitniku su postavljena slijedeca pitanja (navedena su i znacenja pojedinih varijabli u upitniku): Objekt istrazivanjaje zadovoljstvo korisnika zdravstvenih usluga. Upitnik popunjava korisnik. a) Vrijeme je kvantitativni tip podataka i mjeri se u minutama. To je vrijeme koje u zdravstvenoj ustanovi potrosi pacijent prilikom posjeta zdravstvenoj ustanovi. b) Nacin odlaska u zdravstvenu ustanovu je nominalni tip podataka i cine ga cetiri moguca nacina odlaska: 1. setnjom, 2. autom, 3. biciklom, 4. autobusom.

255


Jedan pacijent koristi samo jedan nacin odlaska do lijecnika tj. oni se meausobno iskljucuju. c) Pregledi prilikom jednog posjeta zdravstvenoj ustanovi. Ponovno nominalni tip podataka i Cini ga sest najceSCih pregleda u ordinacijama: 1. stomatolog, 2. pedijatar, 3. pulmolog, 4. kardiolog, 5. ginekolog, 6. laboratorijske pretrage. Pacijent moze posjetiti vise ordinacija prilikom jednog posjeta zdravstvenoj ustanovi. d) Zadovoljstvo je ordinalna ljestvica s 5 vrijednosti: 1. -2 = veoma nezadovoljan, 2. -1 = nezadovoljan, 3. 0 = indiferentan, 4. 1 = zadovoljan, 5. 2 = veoma zadovoljan. Ljestvica mjeri zadovoljstvo pacijenta zdravstvenom uslugom. e) Pacijent s malom djecom za vrijeme pregleda zeli imati pomoc u cuvanju djece. Igraonica je nomina Ina ljestvica (Yes iii No) u ovisnosti o tome postoji li iii ne postoji igraonica. Podaci su prikazani u slijedecoj tablici: NaCin

Akdvnost

Zadovoljstvo

lgraonica

30

1

1, 2, 3

0

N

2

30

3

4,6

1

3

60

2

1, 2

4

45

2 -1

y y

Padjent

Vrijeme

1

odlq*a

5

5

N

2

y

1 -1

N

6

1

2

2

y y y y

6 7 8

30 45

9

15

10

60

11

180

12

N

120

2 4 2

2 1,2,4

2

N

Poglavlje 6.

S tim veoma ogranicenim podacima (malim brojem podataka) zelimo dati odgovore na slijedece ciljeve istrazivanja: a) Kolika je razina zadovoljstva stanovnika s zdravstvenom uslugom u gradu? b) Koje preglede najcesce ljudi koriste u ustanovama? c) Kako najcesce dolaze do ustanove (kojim prijevoznim sredstvima)? d) Doprinose li igraonice vecem zadovoljstvu korisnika usluga? e) Postoji li povezanost izmedu vrste pregleda i vremena provedenog u ustanovi? Kako cemo ispuniti te ciljeve istrazivanja? Naravno, s jednostavnim podacima prikazanim u tablici moguce je do odgovora doCi upotrebom obicnog kalkulatora. Medutim posluzit cemo se s MC Excelom kako bi prikazali jednu mogucu upotrebu informacijske tehnologije i tog mocnog primjenskog softvera u istarzivanjima. Pretpostavka je da su prikazani podaci samo ilustracija procesa istrazivanja, a nisu rezultat stvarne aktivnosti prikupljanja podataka.

6.4.1. Priprema podataka iz upitnika za analizu Prvi korak je transformacija podataka u drugi format koji je primjenjiv u Excelu. Samo dvije varijable tip pregleda i igraonica moraju promijeniti tip podataka dok su ostale varijable u formatu primjenjivu u Excelu. Varijablu tip pregleda cemo kodirati binarnim znamenkama 0 i 1. Ako je odabran odredeni tip pregleda onda se biljezi 1, ako tip pregleda nije odabran unosi se 0. Zato je u tablici Excel a potrebno dodati sest stupaca po jed an stupac za svaki moguci tip pregleda. Varijabla igraonica ce se konvertirati u binarni oblik pri cemu binarna znamenka 1 kodira logicku vrijednost True (istinito), a 0 logicku vrijednost False (lazno). Takva transformacija podataka iz upitnika u numericki oblik omogucuje upotrebu alata Data Analysis iz Excela.

257


Obitelj

vl'ijetne

,NaCin dolaska

6

0

0

0

0

.Zadoyoljstvo

rgFaonica

0

0

2

1

-1

0

0

0

1

1

0

0

50

2

0

0

0

5

60

2

0

0

0

0

1

6

60

2

1

0

0

0

0

2

7

30

3

0

0

1

0

0

1

0

8

45

2

1

0

0

0

-1

0

9

15

0

0

0

10

60

2

0

1

0

11

180

12

120

13

80

4

14

40

6

0

15

70

8

1

16

90

10

17

60

12

2

45

4

3

60

4

0

0

0

0 0

0

0 0

0

4

0

0

2

0

0

2 0

0

0

1

0

0 0

0 0

0

1

0

-2 0

6.4.2. Deskriptivna statistika upotrebom alata Data Analysis Microsoft Excel ima izvrstan alat za analizu podataka upotrebom deskriptivne statistike. Za upotrebu alata Data Analysis potrebno je instalirati Add-ins taka sto se aktivira manuTools - Add Ins - i odabere Analysis TooiPack i pritisne gumb OK.

Poglavlje 6.

• SlijedeCi put nakon otvaranja Tools menu again, na dnu padajuceg menija ce se pojaviti opcija Data ata Analysis. Upotreba alata deskriptivne statistike iz izbornika Data Analysis je jednostavna. Potrebno je izabrati podizbornik Descriptive Statistics i upravljac OK:

[;nalysis Tools I Two-Factor With Replication !An''""' Two-Factor Wlthout Replication

OK

I

Cancel

J

Help

I

Slijedi dijalog s podizbornikom Descriptive Statistics. Bira se raspon celija radnog lista u kojem se nalaze potrebni podaci za analizu.

259


Ukljuciti prvi redak tablice kao label i oznaciti check box, izabrati check box za Summary statistics i kliknuti na upravljac OK:

-~-+-';'----+-'--1---'j Output .;.ptiQflS r Qytput Rar.ge;

r. '--"'..-+-'="'-+-'~-!---'!

New Worleet pJy:

r~ New l&.'_orl
~=±t:::t::::l2:::~==~==~===~. ~ ~=~~t~~~~~~ Me~' --.c;--+--;;'--+-7;:-f---'1 r

%

Kth L9[',76:lt;

,-~-~---'"-+-"''---1--"'1 r nh smallest:

Rezultat upotrebe alata Descriptive Statistics nakon formatiranja prikazan je na slijedecoj slici: u

8

22

H (f-l~!:)tte~SheBtt/_~t2)_500et3/

1•1

Deskriptivna statistika prikazuje vise razlicitih rezultata. U analizi se treba koncentrirati samo na ciljeve istrazivanja:

260

Poglavlje 6.

a) Kolika je razina zadovoljstva obitelji s zdravstvenom uslugom u gradu? Razina zadovoljstva je srednja vrijednost i ona iznosi 0,76. Ta je vrijednost najbliza na ljestvici zadovoljstva vrijednosti jedan, koja je kodirana s zadovoljan. b) Koje preglede najcesce ljudi koriste u ustanovama? Najcesca vrijednost tipa pregleda je 1, a to je posjet stomatologu. Moze se zakljuCiti da pacijenti najcesce posjecuju stomatologa. c) Kako najcesce dolaze do ustanove (kojim prijevoznim sredstvima)? NajcesCi nacin dolaska do zdravstevene ustanove je 2 (vrijednost mod a) tj. automobilom. Zbroj vrijednosti u stupcu tip pregleda je frekvencija posjeta nekoj ordinaciji - lijecniku. Zato se moze pomocu dijagrama strukture vizualizirati struktura tipa pregleda:

Tip pregleda

Frekvencija

Stomatolog

12

27%

8

18%

Relativna frekvencija

6 Kardiolog

20%

Ginekolog

9%

Laboratorijske pretrage

13%

Zbroj

45

100%


Struktura tip pregleda Laboratorijske pretrage

13% 9%

20%

Tri od pet postavljenih ciljeva istrazivanja nije bilo slozeno ispuniti upotrebom deskriptivne statistike. Posljednja dva cilja istrazivanja: d) Doprinose li igraonice vecem zadovoljstvu korisnika usluga? e) Postoji li povezanost izmedu vrste pregleda i vremena provedenog u ustanovi? Ti ciljevi istrazivanja sadrze relacije izmedu dviju iii vise varijabli. Zato je nuzno upotrijebiti tehniku tablica kontingencije (Cross Tabulation). To su tablice frekvencije izmedu dviju iii vise varijabli. Radi jasnoce rezultata nije preporucljivo upotrijebiti vise od cetiri varijable. U Excelu tablice kontingencije su poznate pod nazivom Pivot Table iii Cross Tabulation.

Pivot tablica se jednostavno aktivira upotrebom ikone za Pivot tablicu iii padajuceg izbornika:

Poglavlje 6.

•

0 0 0

,. 9

6 7

60 30

2 3

108

45

2

11

15 60

0

1 0

0 1

1

Q

0

0

0

1

0

0

0

0

0 0 1

OJ

1 0

1412120

2

!

'10

0 0 0 0 0 . 0 ! 0 . 0

1513

80

4

1

10

1

.17

,o

a

1

9 10

0 0

0 1

0 0

0

0

0

I

1

0

0

1 1

0 1 0

1 0

1

0

0

2

1 1

i

1

0

1

1

I' I

Slijedi dijalog za upotrebu Pivot tab! ice Excela: :PivotTalite ani! Piva!Chart Wizard -Step 1 ilf 3

IIIII

Where is the data that you want to analyze? ····················· ·········· r. !0.1~~·o·s9ft"I:s.:·cei··h-sF"or·-&tabas~:

r

fxterna! data source

r r

Nultip!e f.Onsolidation ranges

What kind of report do you want to create? ··································· 1+ Pivotiable ('" Pivotchar.t report (with PivotTable report)


U drugom koraku primjene carobnjaka Excela potrebno je oznaciti podatke u tablici (prvi redak tablice je label):

U trec':em koraku Pivot Table carobnjaka odabrati opciju Layout:

Where do you want to put the PivotTable report?

C t:tew worksheet: G' S,xisting worksheet

Click Finish to create your Pivot Table report.

Za istrazivanje povezanosti varijabli igraonica i zadovoljstvo uslugama uzeti i spustiti nazive varijabli des no u dijagramu. Postaviti u redak varijablu zadovoljstvo i igraonica u stupac. Jos jedanput varijablu zadovoljstvo spustiti u podrucje podataka Pivot Tablice. Ona se pojavljuje u obliku Sum of zadovoljstvo. Ponovno dvostruko kliknuti na upravljac Sum of zadovoljstvo i rezultat je vidljiv na slijedec':oj slici:

Poglavlje 6. ----------------------------------------------------------------------~

Construct your PivotTabfe report by dragging the field buttons on the light to the diagram on the lefL

[:AGE

aow

Odabrati opciju Summarize by Count i kliknuti dvaput na upravljac OK. Ponovno se vracamo na tre<':i korak carobnjaka za Pivot Table i kliknemo na Finish. Excel ce automatski kreirati kontingencijsku tablicu.

c:=====::£~~iii:ETI!@J:!~======:rner~.,"'"'I•FL¢id ii$1:

x

..,.

,.,..~~~~~,..,.-~ec::c=-:---r----------~J Drag Items to the PivotTable report Obitelj

Vrijeme

.............. ~I! ····················~:f.-.········---"'·······················

:'t·· ··········· ·····

~r:

~~~----~-----o----~t----7~!

~aCin dolaska

.

, ~3 4 ~5

~6

§ Zadovoljstvo

A-.


Nakon toga odabrati drugu celiju i aktivirati meni Edit- Paste Special. Kliknuti na opcije Values i OK: Nakon toga potrebno je izracunati neovisne vrijednosti u tablici. Zelimo istraziti je li varijabla Igraonica u relaciji s varijablom Zadovoljstvo. Posluzit cemo se jednostavnim Chi-square testom. Ako rezultat testa pokaze da varijabla Igraonica nije povezana s varijablom Zadovoljstvo onda se moze zakljuciti da igraonica ne mijenja zadovoljstvo korisnika zdravstvenih usluga. Ako je rezultat testa drugaCiji onda se moze zakljuciti da su te dvije varijable meausobno povezane. m n Potrebno je izracunati:

e .. •.1

L:O,)::O,i = i=l J=l L:L:O,i m

n

i"'l j=l

Znacenje te formule je slijedece: Jedna celija u tablici se izracunava tako sto se pomnozi zbroj u njenom retku s zbrojem u njenom stupcu i taj umnozak podijeli s zbrojem svih redaka (iii stupaca). Npr. za zadovoljstvo = 1 i igraonica = 1, postoje podaci od dva ispitanika. Zbroj red aka je 9 a zbroj stupaca 7. Ukupan broj podataka je 17. Neovisna vrijednost za tu celiju u tablici kontingencije je 7*9/17=3,71. Nakon preracunavanja vrijednosti svih celija dobiva se popunjena kontingencijska tablica. Ta tablica znaCi: ako je varijabla Igraonica 100% neovisna o varijabli Zadovoljstvo, onda sadrzaj celija mora biti jednak tim vrijednostima. of

-2 -1

0

0,471 0,941 0,941 3,294

0,529 1,059 1,059 3,706

2 2 7

Nakon sto su izracunate ocekivane vrijednosti za varijable Zadovoljstvo i Igraonica potrebno je primijeniti Chi-kvadrat test. Prvo ce se izracunati pojedinacne vrijednosti Chi-kvadrat testa, a zatim ce se te pojedinacne vrijednosti zbrojiti: -e;)'

ffco,,

2

X

io.ol j=l

=-

L: L: e, i"'l j=l

266

J

. m n

J

Poglavlje 6.

Rezultat Chi-kvadrat testa prikazan je u slijedecoj tablici:

-2

0.471

0.418

-1

1'191

1,059

0

0,004

0,003

1

0,883

0,785

2

2,353

2,092

Broj stupnjeva slobode potrebanje za izracunavanje vjerojatnosti a izracunava se take sto broj redaka i broj stupaca umanjimo za jedan i izracunamo njihov umnozak: df=(broj redaka-l)*(broj stupaca-1)= (5-1)*(2-1)=4. Kako bismo bili sigurni da je varijabla Zadovoljstvo povezana s varijablom Igraonica dobro je postaviti stupanj neovisnosti sto je moguce manje, npr. manje od 5%. Ta vrijednost je pogreska koju smo spremni prihvatiti (razina signifikantnosti). Ako je izracunata vjerojatnost manja od 0,05 onda su varijable Zadovoljstvo i Igraonica povezane. U danom primjeru vjerojatnost je 5,5% a to znaci da varijable Zadovoljstvo i Igraonica nisu povezane. Postupak analize za istrazivacki zadatak utvrciivanja povezanosti izmeciu vrste pregleda i vremena provedenog u ustanovi je isti kao i za analizu povezanosti zadovoljstva i igraonice.

PISA"UE ZNANSTVENOG DJELA

[)ijelovi znanstvene knjige Nas.lov

"~adi'ZaJ l.JvOd •

~recl!s{i}i dio znanstvenoga djela ~kljucak

Sazetak · f>opisliterature (bibliografija) ,(!Jdeksp()jmovaf imena ;,pstali dijelovi znanstvene knj ige Dijelovi znanstvenog clanka Dokurnentacijska osnova rukopisa Kornponiranje znanstvenog i strui':nog djela Jezik znanstvenog i strucnog djela znanstvenog j, strui':nog djela


7. PISANJE ZNANSTVENOGA DJElA

7.1. DIJELOVI ZNANSTVENOGA DlELA Nema znanstvenog djela bez tri temeljna dijela koja ga cine - uvoda, razrade i zakljucka. Svako, meciutim, iole znacajnije znanstveno djelo, u stvarnosti sadr:Zi znacajno vise sastavnih dijelova od tri navedena. Meciu autorima se, dod use, daju identificirati razlike u vezi s brojem tih dijelova. Samic, primjerice, razlikuje deset dijelova znanstvenog djela - naslov, predgovor, uvod, razradu, zakljucak, bibliografiju, rezime, indeks (kazalo pojmova i imena), dodatak i sadrzaj (vidjeti, Samic, 1969., 86.-89.). Zelenika, opet, razlikuje cak sesnaest bitnih elemenata znanstvenoga djela - naslov, mote, posvetu, predgovor, sadr:laj, uvod, izlaganje materijala (dijelove djela), zakljucak, sazetak, bibliografiju, popis tabela, pop is grafikona, popis fotografija, priloge, stvarni registar i kratice (vidjeti, Zelenika, 1990., 229.). Drugi autori, opet, govore o dvije vrste sastavnih dijelova znanstvenoga djela - onima koji se u pravilu nalaze ked znanstvenih djela i onima koji se u tim djelima mogu pojaviti (vidjeti, Zugaj, Dumicic, Dusak, 1999., 247.). Jedna grupa autora, s druge strane, sto se dijelova od kojih su sastavljeni tice, ne prave razliku izmeciu znanstvenih djela. Za druge, meciutim, razlike izmeciu znanstvene knjige i znanstvenih clanaka se ne smiju ignorirati. Pristup, koji uvazava razlike izmeciu strukture znanstvenih knjiga i znanstvenih clanaka, i po kojem treba praviti razliku izmeciu dijelova koji se u strukturi znanstvenih djela podrazumijevaju i onih koji se u njima mogu naci, smatramo prihvatljivijim. Na toj vrsti opredjeljenja se i temelji nastavak eve analize. 7.1.1. Dijelovi znanstvene knjige Pod znanstvenom knjigom se, u kontekstu eve analize, podrazumijeva ukoriceno znanstveno djelo - plod konacnog pisanog uoblicavanja dugotrajnijeg znanstvenog, odnosno znanstvenoistrazivackog rada. To moze biti magistarski rad,

Poglavlje 7-

doktorska disertacija, a moze i druge vrste djela koje su rezultat znanstvenog i znanstvenoistrazivackog rada pojedinca iii grupe. U njezinoj se strukturi, sukladno prethodnom opredjeljenju, moze praviti razlika izmedu dvije vrste dijelova njezine strukture- izmedu dijelova koji znanstvenu knjigu obvezno prate, koji se u njezinoj strukturi podrazumijevaju, i onih koji se u znanstvenoj knjizi mogu, ali i ne moraju pojaviti. Prvu grupu cini osam sastavnica znanstvene knjige: 1. naslov, 2. sadrzaj, 3. uvod, 4. sredisnji dio (osnovni tekst, razrada), 5. zakljucak, 6. sazetak, 7. popis literature (bibliografija), te 8. indeks pojmova i imena. Drugu grupu, dijelove koji se u znanstvenom djelu mogu naci, alii ne moraju, cini pet sastavnica: 1 . mote, 2. posveta, 3. predgovor, 4. popis tablica i ilustracija, te 5. dodatak (prilozi). Navedenim ih se redoslijedom elaborira i u nastavku analize. 7.1.1.1. Dijelovi bez kojih nema znanstvene knjige 7.1.1.1.1. Naslov

Naslov znanstvenog djela, neovisno o tome radi li se o znanstvenoj knjizi iii clanku, je veoma znacajan posao. Razlog tome je u Cinjenici da on predstavlja svojevrsno ogledalo znanstvenoga djela, njegov najocevidniji i najcitaniji dio (Silobrcic, 1983., 29.), dio temeljem kojeg se citatelj cesto odlucuje vrijedi li djelo citati iii ne jer se njime - a zadatak je autora da to ucini sa sto manje rijeCi - izrazava i osnovni sadrzaj konkretnog djela. C:esto se, zbog svega toga, zna kazati kako naslov, sam po sebi, predstavlja pola djela, kako konkretno djelo, zbog nacina na koji je odreden, moze uCiniti prijemCivim, ali i odvratiti Citatelja od nakane da ga Cita. Da bi svim prethodnim zahqevima udovoljio, naslov mora biti "u isti mah koncizan, predzan i izrazit, tj. u preciznom i sazetom obliku odrazavati i izrazavati sto adekvatnije i potpunije sadrzaj i predmet djela" (Samic, 1980., 86.). To, prije svega, znaci da on mora biti i jasan i maksimalno informativan. 5 druge strane, to znaci da naslov treba biti kratak, ali ne i prekratak jer takav, posebice ako se radi o magistarskim radovima i doktorskim disertacijama, predmet znanstvenoga djela izrazava suvise uopceno, a samim tim je i neprikladan. No, naslov ne smije biti ni predug jer u tom slucaju, u pravilu, zamagljuje temu, zamara i izaziva dosadu. U slucaju, medutim, da se dugacak naslov namece sam od sebe, postoji efikasan nacin na koji se takva mogucnost i izbjegava. Radi se, zapravo, o tome da

271


se naslov "razlomi", da se uz naslov iskoristi i podnas/ov u funkciji preciznijeg odreaivanja teme koja je predmet znanstvenoga djela. Kakoto konkretno izgleda pokazuje i sveui':ilisni udzbenik "Sociologija, teorije drustvene strukture"48 • Naslovom "Sociologija", naime, autor nije mogao izraziti sve ono sto je u naslovu htio. Podnaslov "Teorije drustvene strukture" mu je, prema tome, posluzio kao svojevrsno pomocno sredstvo. Istodobno, meautim, izvrsenim je razlamanjem rasterecen osnovni naslov ovog djela. Neki autori stavljaju znak jednakosti izmeau naslova i teme znanstvenog i strucnog djela (vidjeti, Zelenika, 1990., 217.). No, razliku meau njima je potrebno praviti. Tema je, naime, ono s i':im znanstvenik starta, s cim ulazi u istrazivanje, na sto se njegovo istrazivanje, ali i pisanje znanstvenoga djela, odnosi. Ona je svojevrsni radni okvir buducem naslovu. Tema se, doduse, moze poklapati s naslovom, ali i ne mora. Ako se ne radi o poklapanju onda se tema, za vrijeme pisanja djela, koristi kao "radna tema", dakle nedovrsena, nefinalizirana. Naslov je, s druge strane, tema u najuzem smislu rijeCi, bit problema na koji se odnosi tema. To, drugim rijecima, znaCi da je, u pravilu, tema sira od onoga sto je obuhvaceno naslovom znanstvenoga i strucnog djela. Kako to, uostalom, izgleda, u kakvom su odnosu tema i naslov znanstvenoga djela, i kako se iz teme izvodi naslov, pokazuje i slijedeCi primjer (7. 1.1.1.1.a) ~-----------------------,----

PROBLEM

UTJECAJ 08/TELJ/NA ODWKUO KUPOVINI

08/TELJ

SIROKI NASLOV

UZINASLOV

Stika br. 7.1.1.1.1.a: Prikaz postupka odreaivanja naslova

7.1.1.1.2. Sadrzaj SadrZaj znanstvene knjige je dio o cijem se polozaju u strukturi znanstvene knjige daju sresti razlike u pristupima pojedinih autora. Francuski pristup49 , primjerice, naginje stavljanju sadrzaja na 48

Radi se o sveuC:iliSnom udZbeniku Slave KukiC: Sociologija, Teorije druStvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004.

49

Taj pristup zagovara i Midhad SamiC (vidjeti, SamiC, 1980., 89.)

272

Poglavlje 7·

kraj knjige. Slijedi li se, medutim, americki pristup, sadrzaj ce se pozicionirati na samom pocetku knjige. Ovaj je pristup, s druge strane, danas sve dominantniji, a za takvu orijentaciju, istini za volju, postoje i racionalni razlozi. Sadrzaj je, naprosto, neka vrsta putokaza pa mu je, onda, na pocetku knjige i pravo mjesto. No, pogrijesiti se nece ni u slucaju da se postupi na drugi nacin. Kako, pak, sadrzaj, kao dio znanstvene knjige, i definirati? U pitanju je, najjednostavnije kazano, jasan i pregledan, u pravilu stupnjevito strukturiran, popis naslova pojedinih dijelova knjige, s pripadajuCim brojevima stranica, glava, poglavlja, odsjeka i pododsijeka. Pri tome je vazno da se u njihovom obiljezavanju mogu slijediti razlicite vrste opredjeljenja. Manuel Theisen, primjerice, pravi razliku izmedu dviju vrsta uredivanja poretka grade u sadrzaju numerickoga i slovno-numerickoga (vidjeti, Theisen, 2000., 100106.). U svakom od njih on, potom, razlikuje uredivanje sadr:Zaja po linijskom principu i po principu stupnjevanja. Kako to u stvarnosti izgleda pokazuju slijedeCi primjeri: Tablica br.7.1.1.1.2.a: Numericki redoslijed pog/avlja sadriaja Linijski princip Princip stupnjevanja

1. 2.

1.

2.

2.1. 2.1.1.

2.1.

2.2.

2.2.

2.1.1.

2.2.1.

2.2.1. 2.2.1.1. 2.2.1.1.1. 2.2.1.1.2. 2.2.1.2. 2.2.2.

2.2.1.1. 2.2.1.1.1. 2.2.1.1.2. 2.2.1.2. 2.2.2. 2.3,

2.3. 2.4.

2.4.

3. 4.

3. 4.

273


Tablica 7.1.1.1.2.b: 5/ovno-numerii':ko ureaivanje sadrzaja Princip stupnjevanja Linijski princip

A. I.

1.

b

a. b.

a.,

b. ba.

ba.

bb.

bb.

2.

2. II.

II. B

B

Gerhards, medutim, navodi jos razvijeniju skalu mogucnosti uredivanja poretka grade u sadrzaju (vidjeti, Gerhards, 1984., 40.). Dajemo djelomicni prikaz i njegova izbora mogucnosti navedenih mogucnosti. Tablica br. 7.1.1.1.2.c: Razliciti sistemi oznacavanja sadrzaja i njegove strukture I

II

III

IV

v

Poglavlje 7·

Ako bi se, ipak, opredjeljivali za jedan od ponudenih sistema uredivanja sadrzaja, to bi, bez ikakve sumnje, bio numericki redoslijed poglavlja, ito onaj koji je sastavljen na principu stupnjevanja. Razlog tome je veca preglednost u odnosu na druge, velika sistematizacija i kretanje od opCih prema posebnim pojmovima. U njemu se, osim toga, primjenjuje takozvani dekadski sistem koji se u znanstvenim radovima danas najcesce prakticira. Na koncu, sadrzaj svakog znanstvenog djela - neovisno o tome radi li se o knjizi iii znanstvenom clanku - se moze promatrati sa dva stajalista: sa stajalista autora i sa stajalista Citatelja. Za njih on, ocito, ima razlicito znacenje. Sa stajalista autora sadr2aj je kompas za njegov rad, orijentacijski plan iii uputstvo za redoslijed izlaganja materije, ali i instrument pomocu kojeg planira koliko C:e, ovisno o znacenju svake cjeline ponaosob, prostora posvetiti svakom zasebnom dijelu znanstvenoga djela koje pise. Sa stajalista Citatelja, medutim, sadr2ajje dio knjige u kojemje dan pregled glava, poglavlja, odsjeka i pododsjeka prema stranicama znanstvenoga iii strucnog djela na kojima su smjesteni. On je, drugim rijecima, za Citatelja svojevrsni putokaz koji mu pomaze da ne luta, numerickotekstualni pregled za brzo pronalazenje potrebnih mu informacija na stranicama teksta, na kojima su one i smjestene. 7.1.1.1.3. Uvod

Bez obzira o kojoj vrsti znanstvenog iii strucnog djela se radilo, rijec "uvod" upucuje i na zakljucak sto bi se u ovom dijelu znanstvenoga i strucnog djela trebalo naCi. On je, metaforicki kazano, "ukusno predjelo koje se servira citatelju prije nego mu se iznese glavno jelo, tj. razrada i obrada autorova pisanog djela", i stoga "mora biti napisan lijepo, jasno i zivo, tako da citatelja odmah pridobije, naroi':ito svojom preciznoscu i svojim zanimljivim pristupom izabranoj temi" (Zelenika, 1990., 234.). U uvodu znanstvenog i strucnog djela se, prema Samicu, iznosi kratak historijat pitanja, nastanak i glavne etape u njegovu razvoju i rjesavanju, odnos izabranog problema prema ranijim istrazivanjima, obim i granice osobnog istrazivanja, potom, objasnjava i precizira problem koji se zeli obraditi, iznose razlozi koji su znanstvenika potakli da predmet obradi, sumira osnovne izvore informacija, osvrce na metodu koja je primijenjena u obradi teme, saopcava eventualna primoranost da se tema, zbog neocekivano obilnog iii oskudnog materijala, manje iii vise izmijeni, da se primijeni neke druge metodoloske postupke itd. (vidjeti, Samic, 1980., 87.). Neki autori idu i korak dalje - izdvajaju elemente uvoda koji su, vise iii manje, standardni. Prema iugaju, primjerice, identificirati se moze sedam takvih elemenata (vidjeti, Zugaj, 1989., 380-384):

275


1. Postavljanje problema, odnosno precrzrranje, cesto u formi prosirenih pitanja, o kojem problemu se u znanstvenom djelu radi. 2. Predmet i objekt proucavanja, pri cemu je citatelja neophodno i detaljnije upoznati sto sve obuhvaca objekt proucavanja. 3. Metode, opce i posebne, koje su u istrazivanju koristene. 4. Razvoj znanosti, odnosno kratku povijest problema, od kada zapocinje njegovo istrazivanje kako bi se znalo dokle se doslo i otkuda se u istrazivanju polazi. 5. Aktualnost i iivotna vrijednost predmeta proucavanja jer bez aktualnosti i svako konkretno istrazivanje cesto gubi na svojoj zanimljivosti. 6. KoriStenjepomocnihznanosti, i preciziranjeo kojim znanostima se radi. 7. Bibliografija. Mada je njezino mjesto na kraju knjige, autori znaju pribjeCi navodenju najznacajnijih koristenih djela i u njezinu uvodu.

Razlika se, dakako, moze praviti izmedu razlicitih vrsta uvoda i prema razliCitim kriterijima njihova razvrstavanja. Prema poloiaju u knjizi moguce je praviti razliku izmedu tri vrste uvoda: 1. Uvod na pocetku knjige, ispred osnovnoga teksta. Ova vrsta uvoda dolazi odmah iza sadrzaja, cini zasebnu cjelinu iii poglavlje, govori u cjelokupnom djelu i opcenitiji je. 2. Uvod svakom poglavlju se odnosi na svako zasebno poglavlje i pozicionirano je na pocetku poglavlja. 3. Uvod kao osnova neke znanosti, koji se primjenjuje u slucajevima kada se u vise knjiga izlaze znanstvena problematika cijele jedne znanstvene discipline. U tom se slucaju, kao prva knjiga takvog serijala, prakticira uvod u obradivanu znanost - uvod u, primjerice, ekonomiju, sociologiju, pravo, knjizevnost itd. Neki autori, medutim, smatraju uputnim ovu vrstu uvoda zamijeniti terminom "osnove", kako bi se izbjeglo "poistovjecivanje 'uvoda' kao dijela rada kojim se citatelj uvodi u problematiku djela i 'uvoda' u mnogo sirem smislu kao osnove o nekoj znanstvenoj disciplini" (Zelenika, 1990., 233.) Prema formi znanstvenoga djela, potom, uputno je praviti razliku izmedu uvoda koji prate magistarske radove, disertacije, znanstvene clanke, udzbenike, prirucnike itd. Kod svih njih, naime, postoji potreba da se pojedini elementi uvoda- primjerice, predmet, cilj istrazivanja itd. - tretiraju na specifican naCin.

Poglavlje 7·

Savjet koji se, na koncu, u pisanju uvoda moze dati, odnosi se i na njegovu duljinu. Ni tu nema strogih pravila. Treba, ito je jedino pravilo, paziti da on ne bude ni predug, ni prekratak. Uputno je, pri tome, slijediti logiku da uvod bude sto kraci. Koliko ce to "sto kraci" i iznositi, nema strogih pravila. U principu to podrazumijeva nekoliko stranica teksta, ali nikako ne vise od "deset posto od opsega cijelog pisanoga djela, sto neposredno zavisi o vrsti djela, slozenosti teme koja se tretira u djelu i slicno", ali ni, u slucaju da je djelo vece, od "petnaest stranica" teksta (Zelenika, 1990., 234.) Sve navedeno, na koncu, upucuje na zakljucak kako je tesko govoriti i o postojanju uzora u pisanju uvoda. Dapace. Istina jeste da, pri njegovu pisanju, treba paziti na to da se u njemu naciu odrecieni elementi. No, cvrsto nije utvrcien ni njihov broj ni njihov redoslijed. Istina je, potom, da uvod ne smije biti ni prekratak, ni predugacak. Na koncu, nedvojbeno je da, kako bi citatelja pridobio, on mora biti jasan, kratak, jezgrovit, sto zivlji i privlacniji. 7.1.1.1.4. Sredisnji dio znanstvenoga djela

Ovaj dio znanstvenoga djela uvijek dolazi iza uvoda. Razliciti ga autori oznacavaju razliCitim terminima - osnovni tekst, razrada, izlaganje materije i slicno. Bilo kako bilo, radi se o sredisnjem dijelu znanstvenoga djela, koji zauzima najvise prostora, koji je najinventivniji, u kojem se, iscrpno i argumentirano - s ciljem potkrepljivanja, obrazlaganja i dokazivanja postavljene hipoteze izlaze prikupljena gracia, u kojem, na koncu, do izrazaja dolazi i autorovo znanje i sposobnost i istrazivacko iskustvo. Sredisnji dio znanstvenoga djela u formi knjige u pravilu je sastavljen iz vise cjelina - dijelova, glava, poglavlja, odsjeka i pododsjeka, i svaka od njih je oznacena i posebnim naslovom. U pravilu se, dakako, moze govoriti o tri zasebne cjeline izlaganja znanstvenog djela u okviru njegova sredisnjeg dijela iii osnovnog teksta: 1. Povijesno-teorijski, retrospektivni iii eksplikativni dio u kojem se, koncizno i jasno, iznosi povijest proucavanog problema, ali i naznacuje znacaj, aktualnost i korisnost istrazivanja koje je provedeno. 2. Analiticko-eksperimentalni dio u kojem se iznose najbitnije znanstvene cinjenice, podaci, teorije i zakoni, kojima se dokazuje ispravnost postavljenih hipoteza. 3. Perspektivni dio u kojem se, polazeCi od rezultata istrazivanja, trebaju predloziti konkretna rjesenja, mjere i akcije za njihovu primjenu.

277


To, medutim, nikako ne znaci da se sredisnji dio znanstvenoga djela, njegov osnovni tekst, sastoji od samo tri cjeline. Dapace. Svaka od njih, a analiticko-eksperimentalni dio posebice, moze imati vise zasebnih dijelova iii poglavlja. Ako, pak, realizirano istrazivanje ima za cilj dolazak do nekog prakticnog rjesenja, ta se cinjenica manifestira i u strukturi teksta koji nastaje kao rezultat provedenog istrazivanja. Takav se tekst, naime, u pravilu, sastoji iz dva dijela - teorijskog, u kojem se prezentiraju teorijske osnove u vezi s konkretnim problemom istrazivanja, te prakticnog, u kojem se nudi prakticno rjesenje za konkretni problem. Dakako, cesto je - buduCi se oni ispreplicu - tesko napraviti ostru crtu razgranicenja izmedu teorijskog i prakticnog dijela, ostvariti tzv. Ciste tipove (vidjeti, Salitrezic-Zugaj, 1985., 301-301.)

7.1.1.1.5. Zakljucak Zakljucak znanstvenog i strucnog djela je, uz uvod i sredisnji dio iii osnovni tekst, najznacajniji dio svakog znanstvenog djela. U njemu su istaknuti svi odgovori na pitanja, postavljena u uvodu, najvaznija rjesenja postavljenog problema istrazivanja. On, zapravo, predstavlja krunu citava rada, sintezu svega onoga sto je prethodno analizirano - svih relevantnih spoznaja, informacija, stavova, znanstvenih cinjenica, teorija i zakona iznijetih u analitickom dijelu znanstvenoga djela - izlozenu na naCin koji je i sistematican, i koncizan i jezgrovit u isto vrijeme. Svi autori, doduse, ne koriste termin "zakljucak". Taj termin zamjenjuju s, primjerice, terminima "rijec na kraju", "umjesto zakljucka", "zakljucne napomene" i slicno. Sustina, medutim, koja se njima hoce postici ista je. S druge strane, zakljucak se ne pojavljuje nuzno u svim znanstvenim i strucnim djelima. ZaobiCi ga se ne moze u doktorskoj disertaciji, magistarskom radu, diplomskim i seminarskim radovima. No, ne mora ga i ne treba imati udzbenik, enciklopedija, leksikon, prirucnik itd. U pisanju zakljucka treba voditi racuna, prije svega, o tome da on ne bude ni prekratak, ali ni preopsezan. Duljina mu je u izravnoj vezi s, primjerice, vrstom djela i slozenoscu teme koja se u njemu obraduje. No, bez obzira na to, on ne bi smio prelaziti deset posto od opsega ukupnoga djela. No, ako je ono vece, opseg zakljucka se moze kretati do maksimalno petnaest stranica velicine kojoj je prilagoden i tekst ukupnoga djela.

;q8

Poglavlje 7.

5 druge strane, snag a zakljucka se manifestira i u formi kojom je on izlozen. Rajnberg (Rajnberg, 1949.,106.), primjerice, sugerira da se zakljucci provedenog istrazivanja sazmu na sto je moguce manji broj- nikako ne vise od osam do dvanaest zakljucaka. Preporuca se, potom, da se svaki od njih i numerira - oznaci arapskim iii rimskim brojevima. Ako se, medutim, autor ne opredijeli za takav pristup, ako mu pretpostavi slaganje zakljucaka u formi odlomaka (stavaka), u tom slucaju i veze izmedu pojedinih odlomaka moraju biti cvrste i logicne. Ta vrsta veza, dakako, u slucaju numeriranja zakljucaka nije neophodna. Na koncu, zakljucak je sinteza svega uradenog, dio u kojem autor sabire svoje misli, u kojem se on ponovo vraca u fokus Citateljeve pozornosti. Stoga se ne preporuca navodenje u zakljucku citata drugih istrazivaca i znanstvenika, ali ni prakticiranje fusnota. Naprotiv, preporuca se koristenje konciznih i jezgrovitih formulacija, ali i izbjegavanje prakse da ih se iznosi istim rijeCima i recenicama kao i u izlaganju materije.

7.1.1.1.6. Sazetak Sazetak (rezime, summary, Zusammenfassung) je dio koji se javlja, iii bi se trebao nalaziti, u svakom znacajnijem znanstvenom djelu. Sama rijec, dakako, upucuje i na zakljucak o cemu se radi 0 sazetom prikazu clanka iii djela u kojem se iznosi pregled, vrlo kratak sadrzaj onoga sto je u uvodu, sredisnjem dijelu i zakljucku znanstvenoga djela izlozeno. Njime se, jos konkretnije, naznacuju: 1) temeljna svrha i ciljevi istrazivanja, 2) primijenjena metodologija, 3) postignuti rezultati, te 4) bitni zakljucci (vidjeti, Silobrcic, 1983., 33 i 37.). Pri tome, dakako, treba praviti razliku izmedu uobicajenog sazetka i opseznog sazetka iii sinopsisa. Ovaj drugi je, naime, mnogo opsirniji, obicno je skraceni oblik djela, skracen prikaz djela a ne njegov sazetak (SilobrCic, 1983., 34.). Znak jednakosti se, potom, ne moze staviti -a to se ponekad Cini ni izmedu summarya i abstract-a kao pojmova koji se koriste u engleskom jeziku. "Summary bi trebao sadrzavati samo zakljucke za citatelje koji su procitali citav clanak. Abstract je, pak, sazet prikaz Clanka, razumljiv i bez citanja preostalog teksta, te se moze objaviti neovisno od njega (u sekundarnim publikacijama). Ta razlika nije uvijek tako jasna niti se razlikovanje primjenjuje" (Silobrcic, 1983., 32.). Koja je, dakle, funkcija sazetka? Moze se, zapravo, govoriti o dvije. Zadaca mu je, prije svega, da posluzi javnosti kao informacija o nekom djelu. BuduCi se moze praviti nijansiranje izmedu dviju

279


vrsta javnosti - domace i strane - logii':no je da se i sazetak pise na domacem i jed nom od svjetskih jezika, obicno engleskom. S druge strane, zadaca je sazetka i da Citateljima omoguCi brzu spoznaju bitnih obiljezja nekog djela i rasCiscavanja s pitanjem imaju li u njemu neceg zanimljivog za sebe i trebaju li ga uopce Citati. U pisanju sazetka neka pravila nisu sporna. U pitanju su, naime, njegovi sastavni dije/ovi. U gornjem lijevom kutu nalazi se ime i prezime autora (iii vise autora), ispod njega, na sredini, naslov rada, a is pod naslova tekst sazetka. u pisanju sazetka, meautim, postoje razliciti pristupi. U znanstvenim i':lancima se, primjerice, sazetak na domacem jeziku nalazi obicno na pocetku, a na stranom jeziku na kraju clanka. Ako se, pak radi o veCim znanstvenim djelima - doktorskoj disertaciji, monografiji i slicno iskustva s pisanjem sazetka su dosta razliCita. Sazetak i na domacem i na jednom od svjetskih jezika moze se nalaziti na poi':etku, ispred sadrzaja. Moguce su situacije da se sazetak nalazi i iza svakog poglavlja. Najcesce je, meautim, po nama i najopravdanije ako se sazetak nalazi na kraju knjige, ispred popisa literature i odmah iza zakljucka. Ponetko i ponekada ima obicaj staviti znak jednakosti izmeau sazetka i zakljucka. To, medutim, nije opravdano. Zakljucak se, naime, odnosi na glavne doprinose djela o kojem je rijec, dok se sazetkom na jasan i koncizan naCin daje pregled cjelokupnog djela, ukljucujuCi i zakljucak. Zbog te osobine sazetakje i dio znanstvenoga djela koji je, uz sadr2aj, pogodan za prenosenje informacija o djelu i bez osnovnoga teksta. Zbog njegove pogodnosti kao forme u prijenosu informacija o djelu sazetak trazi i da ga se pise uz strogo pridrzavanje odredenih pravila - da ga se pise, u pravilu, u jednom pasusu, jednostavnim jezikom, u trecem lieu i u pasivu, s potpunim i povezanim recenicama, i u rasponu od 100 do 400 rijeci. Pri tome je potrebna i naznaka da prosjecan sazetak ima obicno oko 250 rijeci. VodeCi racuna o svim postavljeni.rn zahtjevima, u pravljenju sazetka su moguce i razlicite pogreske. Cesta je, primjerice, pogreska da se pri pisanju sazetka prepricava naslov djela. To je, naprosto, suvisno. Pogreska je i inzistiranje u sazetku na potankostima, ali i spominjanje onoga cega u sredisnjem dijelu iii osnovnom tekstu uopce nema. Moguce je, na koncu, praviti razliku izmeau vise vrsta sazetaka. Prema sadrzaju, primjerice, sazetak se moze pojaviti u dva oblika: • kao informativni, kojeg moraju imati sva djela u primarnim znanstvenim casopisima, jer se njime naznacuju svrha i ciljevi istrazivanja, primijenjena metodologija, rezultati i bitni zakljucci (Silobrcic, 1983., 33. i 37.)

Poglavlje 7·

• kao indikativni, u kojem se navodi samo sadrzaj djela, bez informacija o metodama, rezultatima i zakljuccima. Takav sazetak se pise u jednom stavku i obicno na pocetku konferencijskih priopcenja i preglednih clanaka. 7.1.1.1.7. Popis literature (bibliografija)

Svako znanstveno djelo- neovisno o tome radi li se o obimnijem znanstvenom djelu iii, pak, znanstvenom clanku - u svom sastavu ima i popis koristene literature iii bibliografiju. Pri tome, dakako, treba praviti razliku radne (prethodne, orijentacijske) bibliografije, koju istrazivac sastavlja nakon izrade projekta znanstvenog istrazivanja, i konacnog popisa koristene literature (konacne bibliografije) - onog o kojem je ovdje rijec - a koji se stavlja na kraju znanstvenoga djela. Konacni popis literature iii konacnu bibliografiju mnogi smatraju ogledalom svakog znanstvenog djela, njegov dio koji, sam za sebe, govori i o autoru, njegovoj kulturi, odnosu prema znanosti, njegovom osjecaju odgovornosti itd. Recite mi, naglasava jedan od poznatih autora, "kakav je bibliografski katalog (popis) u disertaciji pa c':u vam rec':i kako se njezin autor odnosi prema svojim znanstvenoliterarnim duznostima" (Rajnberg, 1949., 101.). Pop is literature obuhvac':a sve izvore koje je autor, u izradi svoga djela, na bilo koji nacin koristio - knjige, Clanke, studije, prirucnike, enciklopedije, rjecnike, statistike, propise, novine i slicno. Pri tome se treba pridrzavati pravila da popis literature bude potpun i tocan, da su uneseni podaci u vezi s njom pouzdani i provjereni. Protivno je, osim toga, znanstvenoj etici u popis literature unositi izvore koji nisu konzultirani, alii izostavljati one koji su, za potrebe konkretnog djela, konzultirani i upotrijebljeni. Popis literature, potom, mora biti i suvremen, da je u njemu koristena najnovija literatura. Na koncu, on mora biti i sistematican, uraden pregledno i po nekom usvojenom sistemu. Sistematicnost se, medu inim, postize i primjenom jedinstvenog kriterija u popisu literature. Literatura se, dakako, moze sistematizirati prema razliCitim kriterijima. Navodimo najvaznije medu njima: • Sistematizacija koja slijedi tzv. alfabetski popis literature. Primijeni lise on, navodenje literature slijedi kriterij abecednog redoslijeda prema prezimenu autora. Druge znacajke izvora - radi li se o knjizi, clanku, enciklopediji, prirucniku itd. - u tom slucaju nisu relevantne. • Sistematizacija prema vrsti djela. U naCinu razvrstavanja po ovom kriteriju se, medutim, daju sresti razlike medu autorima.

281


Za jedne, "najcesci je slucaj da se sve bibliografske jedinice svrstavaju u cetiri sku pine ito: 1) knjige, 2) clanci, 3) nepotpisani napisi i 4) ostali izvori" (Zelenika, 1990., 221.). Drugi, opet, u tom tipu razvrstavanja, razlikuju slijedece sku pine izvora: "referentne publikacije (enciklopedije, prirucnici, rjecnici), knjige i bibliografije, casopisi, znanstveni i tehnicki izvjestaji itd." (Zugaj, DumiCic, Dusak, 1999., 265.). Primijeniti se, dakako, moze i jedan i drugi, ali i neki potpuno treci, pod pretpostavkom, dakako, da slijedi odreden princip grupiranja. • Sistematizacija literature prema jeziku na kojem je dje/o napisano. Utomseslucaju razvrstavanjevrsi same po pripadanju istom jeziku. Ostale se znacajke izvora zanemaruju. Osim ovih, koji su najcesce primijenjeni, susresti se mogu i neki drugi kriteriji sistematizacije koristene literature. Primjerice: • Sistematizacija prema vremenu nastajanja konkretnog izvora. Primijeni li se taj kriterij razvrstavanja u popisu literature, grupiranje ce biti izvrseno prema godini nastajanja svake bibliografske jedinice. Sve bibliografske jedinice, primjerice, nastale u istoj godini naCi ce se grupirane na istom mjestu, jedna iza druge. • Sistematizacija prema zemljama podrijetla izvora. Zasebno ce, primijeni li se ovaj kriterij razvrstavanja, biti grupirani svi izvori podrijetlom iz SDA, zasebno oni iz Francuske, Engleske, Njemacke, Rusije itd. Bez obzira, medutim, koji kriterij razvrstavanja bio primijenjen, postoje pravila kojih se autor mora pridrZavati u navodenju bibliografskih izvora. Minimum, koji svaki bibliografski izvor (iii jedinica) mora sadrzavati, obuhvaca: prezime i ime autora (iii grupe autora), naslov djela, izdavac, sjediste izdavaca (mjesto), te godina tiskanja djela. Primjerice: Kesic, Tanja: Integrirana marketinska komunikacija: oglasavanje, unapreaenje prodaje, Internet, odnosi s javnoscu, publicitet, osobna prodaja, Opinion d.o.o., Zagreb, 2003. U ovoj se fermi navodenja bibliografskih jedinica, opet, mogu primijeniti razliciti pristupi. Ime autora, koje ide iza prezimena, od prezimena se moze - ali i ne mora - odvojiti zarezom, moze iCi u punom tekstu, a moguce je navesti samo prvo slovo imena i iza njega staviti tocku itd. Ako je vise autora, u principu se prezime prvog stavlja ispred imena, a kod svih ostalih ime ide ispred prezimena itd.

Poglavlje 7.

Ako se, pak, radio znanstvenom clanku, objavljenom u zborniku iii znanstvenom casopisu, bibliografska jedinica mora sadrzati prezime i ime autora, naziv znanstvenoga iii strucnog clanka, ime znanstvenog casopisa iii zbornika radova, izdavac, godina tiska casopisa iii zbornika, ked znanstvenog casopisa i broj (i mjesec izlaska iz tiska) casopisa, te stranice zbornika iii casopisa na kojima se clanak nalazi, primjerice: Kukic, Slave: Bosanskohercegovacki mediji i novinarski profesionalizam, Mostariensia, SveuCiliste u Mostaru, 8/1998., 29.-38. I u ovom su slucaju, dakako, kao i u prethodnom, moguce razliCite varijacije. No, moguCi su i drugi pristupi u navodenju bibliografskih jedinica. Detaljniji pregled mogucih pristupa daju, medu m1ma, Zugaj, DumiCic i Dusak (vidjeti Zugaj, DumiCiC, Dusak, 1999., 266), koji izdvajaju slijedece primjere: Smith John, Economic Theori and Operations Analysis, Brown Co., New York, 1961., p.625. Akademia Nauk SSSR, Problema cennosti v filosofu, Moskva, 1966. Cohen James, "The Statistical Facts of Income Distribution", Economic Journal, V, 5, 1959, 50-62. Cohen James, "The Statistical Facts of Income Distribution", Economic Journal, V, (5, 1959), 50-62. Beitz, Charles R. 1979. PoliticaiTheoryand International Relations. Princeton, N.J: Princeton University Press. Bakalovic H: Istraga u krivicnom postupku, "Svjetlost", Sarajevo, 1979. Closets F. de, "Toujours plus", Paris, Grasset, 1982. (Kirst 82) Kirstein, P. eta!. "The UNIVERSE Project", Proc ICCC'82, 442-447, North Holland, September 1982.

7.1.1.1.8. Indeks pojmova i imena Iako se u zivotu cesto moze naiCi na slucajeve u kojima su izostavljeni i indeks pojmova i indeks imena, ni jedno obimnije znanstveno djelo (knjiga, udzbenik) ne bi smjelo izostaviti ovaj die knjige. Oni, naime, knjigu cine znatno upotrebljivijom, olaksavaju snalazenje u njoj i omogucuju brze pronalazenje imena i pojmova koji citatelja zanimaju.


Jz naziva je, potom, evidentno da se radi o dvije sastavnice - indeksu pojmova i indeksu imena. U vezi s njihovim navodenjem moguci su razliCiti pristupi: • da se indeks pojmova i indeks imena navode kao zasebni dijelovi knjige, • da indeks pojmova i imena (iii imena i pojmova) cinijedinstvenu cjelinu. Ako se autor opredijeli za indeks pojmova i indeks imena kao zasebne cjeline, one ce doCi jedna iza druge odmah nakon popisa literature. U tom se slucaju u indeksu imena, ito abecednim redoslijedom, navode sva imena koja se u djelu spominju, ukljucujuCi i ona koja se javljaju u bibliografiji i popisu literature. Uz navedena se imena - pri cemu se prvo navodi prezime, a potom ime (iii samo prvo slovo imena) - navode i brojevi stranica na kojima se imena spominju. MoguCi su, doduse, razliciti pristupi, u slaganju indeksa imena. Navodimo dva karakteristicna pristupa: Prvi primjer: (Kukic, S.: Sociologija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., 555.) Keynes, J., 528 Khaldun, 1., 68,69,93,496 King, M.L., 308, 393 U ovoj vrsti pristupa autor se zadovoljava navodenjem imena autora i broja stranice iii stranica na kojima se on pojavljuje. Drugi primjer: (HodziC, Kadrija: (Re)privatizacija i globalizacija, Ekonomska misao privatizacije, privatnog vlasnistva i slobodnog trzista u globalnoj privredi, Forum Bosnae, 22/2003. Medunarodni forum Bosna, Sarajevo, 2003., 536.) Cheryl, L., 429n70 Cheung, A., 140 Chick, V., 249 U ovoj vrsti pristupa autor, pored stranice na kojoj se nalazi ime autora - ako ono nije u tekstu nego u napomeni (fusnoti) - navodi i redni broj napomene (fusnote) u kojoj se konkretno ime spominje. U nasem slucaju, primjerice, ime Cheryl se spominje na stranici 429, u fusnoti br. 70.

Poglavlje 7·

Kod indeksa pojmova, ako se on javlja kao zasebna cjelina, autor vrsi popis pojmova ciji pregled zeli dati. u tom je slucaju nesporno da se pojmovi navode u popisu abecednim redom. No, i kod ovog indeksa su moguci razliciti pristupi u slaganju pojmova. U nastavku slijede primjeri tri moguca pristupa u slaganju indeksa pojmova: Prvi primjer: Kesic, Tanja: Integrirana marketinska komunikacija: oglasavanje, unapreaenje prodaje, Internet, odnosi s javnoscu, publicitet, osobna prodaja, Opinion d.o.o., Zagreb, 2003., str. 620.) Ilustracija, 56 Imidz, 102, 103 Imidz marke, 116,118 Ovaj pristup, kako se i vidi, karakterizira da su uz naziv pojma otisnuti brojevi stranica na kojima se ti pojmovi - u siroj iii uzoj manifestnoj formi i pojavljuju. Drugi primjer: (Milerlaj, D.: Organizacija industrije proizvodnje, Ekonomski fakultet, Osijek, 1977., 333., preuzeto od Zugaj, M., K. Dumicic, V. Dusak: Temelji znanstvenoistrazivackog rada, Fakultet organizacije i informatike, Varazdin, 1999., 268.) Organizacija rada, 20,120, 628 U navedenom primjeru u oci upadaju boldirana slova i brojevi. 0 cemu se radi? Boldirano slovo "0" kod "Organizacija" i "r" kod "rada". Ta boldirana slova upucuju i':itatelja da u tekstu ima poseban naslov "Organizacija rada", dakle poglavlje iii potpoglavlje, koje je posveceno organizaciji rada. Boldirana prva brojka, u ovom slucaju broj 20, oznacava i stranicu u tekstu na kojoj se naslov "Organizacija rada" nalazi. Drugi broj, koji nije boldiran, upucuje na stranicu na kojoj se navedeni pojam spominje. Na koncu, treCi broj, koji je takoder boldiran - u nasem slucaju broj 628 - upucuje da se o istom pojmu, organizaciji rada, raspravlja sire, ali u sastavu drugog poglavlja, drugog naslova. TreCi primjer: (Sesic, B.: Osnovi metodo/ogije drustvenih nauka, Naucna knjiga, Beograd, 1974., 338.) SINTEZA - pojam- 78 - dijalekticka- 3, 78-79, 82f - vrste 80f - i analiza - 78ff


Navedeni pnm)er, zapravo, upucuje na tri vrste podataka u indeksu pojmova. Prva se odnosi na stranicu, na kojoj se navedeni pojam nalazi. Druga vrsta podataka, kod koje uz broj stranice ide i slovo "f", informira Citatelja da se na toj stranici navedeni pojam detaljnije razraduje. Napokon, kod podataka koji uz broj stranice imaju otisnuto i duple slovo "f" (kao ff), ono upucuje Citatelja da je konkretnom pojmu posvecena i posebna glava iii poglavlje. Ako, pak, imamo posla s indeksom pojmova i imena kao jedinstvenom cjelinom, razlika u odnosu na prethodnu, situaciju u kojoj su ta dva indeksa odvojena, je tek utoliko sto se - abecednim redoslijedom - navode i jedni i drugi. Sve druge posebnosti, koje su vee markirane, do izrazaja mogu doCi i u takvom, jedinstvenom indeksu pojmova i imena. Na to, uostalom, upucuje i slijedeCi primjer: Primjer: (Robbins, S.P: Bitni elementi organizacijskog ponasanja, MATE, Zagreb, 1996., 312.) Stone, Eugene F., 73 Stott, Russell G., 73 Strategija imitacije, 211-12 Strategija inovacije, 211-12 7.1.1.2. Ostali dijelovi znanstvene knjige 7.1.1.2.1. Moto

Mote se, u principu, smatra perifernim dijelom knjige. No, auteri se ponekada odlucuju staviti ga. Ako to cine, mjesto mu je nasa mom pocetku, odmah iza naslova znanstvenoga djela. Osim toga, mote se moze prakticirati i na pocetku svakog poglavlja, odmah ispod naslova poglavlja. Kada su, pak, posrijedi doktorske disertacije i magistarski radovi - djela internog karaktera - u njima se mote ne prakticira. No, pogrijesiti se nece i ako ga se i iskoristi. Pod motom (geslom, lozinkom, epigrafom) treba podrazumijevati ostroumnu iii duhovitu izreku, citat, frazu, poslovicu kojom se zeli poslati odredenu poruku iii izraziti karakter teme. 7.1.1.2.2. Posveta

Kao i mote, i posveta se smatra perifernim dijelom znanstvene knjige. Inace, posveta predstavlja izraz potrebe autora da se nekome

286

Poglavlje 7·

posebno zahvali za inspiraciju, potporu, iskazano razumijevanje iii iii ljubav. U pravilu je ta potreba usmjerena prema roditeljima jednom od njih, supruznicima, djeci iii cijeloj obitelji, a moze i uzorima, prijateljima i slicno. Ako se autor opredijeli na posvetu kao dio svoga djela (knjige, monografije itd.), mjesto joj je takoder na samom pocetku knjige, iza mota a ispred predgovora - ukoliko on postoji - i sadrzaja znanstvenoga djela. 0 opravdanosti posvete postoje razliCita misljenja. Medu njima je znacajan udio i onih koji prema posveti imaju negativan odnos. Posvecuje li, misljenjeje knjizevnika PavliCica, "covjek knjigu svojoj zeni, onda je vrlo zalosno ako misli da joj s tom jednom knjigom moze zahvaliti za sve ono sto je za njega uradila u zivotu". Slicna je stvar i s posveCivanjem knjige obitelji jer ona "vas voli i bez knjige, a ako ne voli nece pomoci ni knjige" (vidjeti u Plevnik, 1986., 33.)

7.1.1.2.3. Predgovor Mnogi su skloni stavljati znak jednakosti izmedu predgovora i uvoda pa, sukladno tome, tu cjelinu naslovljavati iii kao predgovor iii kao uvod 50 • Drugi, opet, na predgovor i uvod gledaju kao na zasebne i podrazumijevajuce sastavne dijelove znanstvenoga djela. 51 Na predgovor smo, medutim, skloni gledati kao na dio znanstvene knjige koji ne treba shvatiti kao njezin obvezan sastavni dio. Sve to, dakako, ne znaci kako je predgovor i svojevrsni balast znanstvenom djelu. Dapace. Ozbiljnija znanstvena djela u pravilu u svojem sastavu - iza posvete, a ispred sadrzaja - imaju predgovor. s druge strane, neophodno je dobro poznavati sustinu i znacajke i predgovora i uvoda kako ne bi doslo do mijesanja elemenata koji pripadaju jed nom i onih koji pripadaju drugom. Kako dakle, definirati predgovor? Po jednima, on je "preliminarno objasnjenje znacenja djela i motiva rada", "mora se odnositi na cjelokupno djelo, mora dati opcenite karakteristike, on je jedinstven nazivnik znanstvenog djela" (Salitrezic, Zugaj, 1985., 285.). Za druge, opet, predgovor je dio znanstvenog djela, po pravilu kratak i opceg karaktera, u kojem se "obicno iznose razlozi koji su autora podstakli da djelo napise, kao i eventualni dug koji ima prema 50

"Uvod i!i predgovor sadrZi: prvo - objaSnjenje teme i drugo - iz!aganje postavljenog ci!ja, zadataka, namjere rada ... '' (Rajnberg, 1949., 91.), pri Cemu pod predgovorom podrazumijeva skraC:eni uvod.

51

Predgovor je "po pravi!u, kratak i opC:eg karaktera. Po tome se najviSe i razlikuje od uvoda" koji je, opet, "veC:eg obima od predgovora ... "


drugima - suradnicima na poslu, starijem kolegi, nastavniku iii rukovoditelju" (Samic, 1980., 87.). TreCi, na koncu, predgovor definiraju kao "tekst na pocetku knjige koji objasnjava glavni tekst, daje podatke koji olaksavaju citanje i razumijevanje glavnog teksta" (Anic, 1991., 525.). Bilo koje, medutim, odredenje predgovora prihvatili, njegovo je razlikovanje u odnosu na uvod sigurno tek nakon sto mu se preciziraju osnovne znacajke. A one, znacajke predgovora mogu se pojaviti kao formalne i kao sadriajne. Medu formalnim znacajkama predgovora isticu se posebice: 1. Kratkoca. Predgovor, u pravilu, treba biti kratak i jezgrovit, redovito kraci od uvoda, napisan na najvise od nekoliko, a najcesce na same jednoj stranici. 2. Opcenitost, a to znaCi da se u njemu iznose opcenite informacije, opCi putokaz, upozorenje i slika o djelu od koje cesto ovisi i hoce li ono biti proCitano iii ne. 3. Po svojem poloiaju u djelu predgovor je na prednjem dijelu znanstvenoga djela, a po redoslijedu pisanja on je, zapravo, pogovor buduci se, u pravilu, pise posljednji, nakon sto je djelo zavrseno. 4. Pisac predgovora obicno je autor. Ako ga, medutim, pise neka druga osoba, a moze, on postaje i sadrzajno drugaCiji, dobiva karakter svojevrsne recenzije i preporuke i djela i njegova autora. 5. Predgovor u novim izdanjima se prakticira u slucaju da se autor, zbog toga sto je ranija naklada rasprodana, opredijeli za novo izdanje djela. U tom se slucaju, uz stari predgovor - iii predgovore ako je bilo vise izdanja - pise i novi. Smisao mu je pojasnjavanje razlika izmedu novog i starog - iii starih izdanja. 6. U slucaju da se prevodi djelo stranog autora, prakticira se predgovor u prevedenim djelima, koji se objavljuje uz predgovor autora. Njega obicno pise istaknuti strucnjak iz oblasti kojoj pripada konkretno djelo, a cilj mu je upoznavanje citatelja s autorom, njegovim znanstvenim opusom, ali i drugim pojedinostima. U predgovoru se, medutim, u pravilu moze pronaCi i nekoliko tzv. sadriajnih znacajki. Takve su, primjerice: 1. Svrha, ci/jevi i zadaci istraiivanja, koje autor u predgovoru, sto je moguce jasnije, markira.

288

Poglavlje 7·

2. Motivi - raz/ozi, zbog kojih je autor djela odlucio pisati o odredenoj temi, a mogu biti veoma razliciti - od toga da nema udzbenika iii prirucnika za odredeni kolegij na fakultetu, preko zelje za afirmacijom (u slucaju da se radi o mladom i neafirmiranom znanstveniku), do potrebe da se istrazi podruCje koje je nedovoljno istrazeno. 3. Kome je djelo namijenjeno. Odgovor na to pitanje, dod use proizlazi i iz motiva i razloga zbog kojih je djelo napisano. Ali, odgovor na to pitanje nije suvisno dati i eksplicitno. 4. Upoznavanje Citateljstva s poteskocama, na koje je autor pri pisanju znanstvenoga djela naisao, takoder je jedna od znacajki predgovora znanstvenoga djela. Ate poteskoce mogu biti razliCite. Najcesce je, dakako, rijec o poteskocama na koje je autor djela naisao tijekom istrazivanja. Iskljucena nije mogucnost postojanja i drugih poteskoca - od pomanjkanja financijskih sredstava do poteskoca terminoloske naravi. 5. Zahvalnostsuradnicima gotovo redovitojejedan od elemenata od kojih se sastoji predgovor. Ona treba biti izrazena diskretno, bez pretjerivanja, ali i bez ignoriranja dobivene pomoci. 7.1.1.2.4. Popis tablica i ilustracija

Ako se u sastavu znanstvenoga djela nalaze i razliCite vrste ilustracija (tablica i slika), grafikona, fotografija, kratica i drugih priloga, njihov popis, sa brojem stranica djela na kojima se mogu pronaCi, nalazi se odmah iza sadrZaja djela. Svi oni su, medutim, fizicki smjesteni u dodatku, dakle, iza popisa literature. 7.1.1.2.5. Dodatak (apendiks, prilozi, dopune)

Ako znanstveno djelo (knjiga) ima dodatak (apendiks, dopunu, prilog) on dolazi na gotovo samom kraju znanstvenoga djela - iza popisa literature a ispred indeksa pojmova i imena (iii indeksa pojmova i indeksa imena). u dodatak ulazi sve sto citatelju moze pomoCi u Citanju osnovnoga teksta zanimljivi prikazi, anketni upitnici, grafikoni, slike i tablice, abecedni popis najznacajnijih kratica s naznakom njihova znacenja i slicno.


7.1.2. Dijelovi znanstvenog clanka Strukturu znanstvene knjige u znacajnom dijelu prati i struktura znanstvenog clanka. No, za njega su, uz sve to, karakteristicne i neke specificnosti. Stoga postoji potreba barem ukazati i na ustaljene dijelove znanstvenoga clanka. Detaljnije se, medutim, kanimo zadrzati samo na onim dijelovima koji su svojstveni samo znanstvenom clanku. Radi lise, primjerice, o izvornom znanstvenom clanku, njegovi ustaljeni dijelovi su: 1. Naslov, u vezi s kojim vrijede sve upute koje se odnose i na naslov u znanstvenoj knjizi. Ako, pak, koja specificnost i postoji, ona se odnosi na duljinu naslova. U znanstvenom clanku se, tako, tolerira nesto dulji naslov, ali ni ovdje on ne bi trebao prelaziti pedeset slova, odnosno 10-15 rijeci. 2. Autor iii autori. Ako se radi o autoru, problem u tom slucaju i ne postoji. Potrebno je, dakle, znati jedino da njega treba navesti odmah nakon naslova. Ako je, pak, u pitanju vise autora - a suvremeni znanstveni rad tu situaciju sve cesce podrazumijeva - problem autora se postavlja u znacajno ozbiljnijoj fermi. Takva situacija trazi odgovor na pitanje tko ce biti naveden kao prvi autor, tko ce sve biti naveden kao dio autorskog tima itd. U pravilu se smatra da prvi autor treba biti onaj tko je na radu najvise radio, najcesce rad osobno i pisao. Ostali se - iako je i to dio dogovora - najcesce navode abecednim redom. 3. Saietakse u znanstvenom clanku nalazi, iii izmedu naslova i teksta - sto je prirodnije - iii na kraju clanka. Konkretno mu mjesto, u pravilu, u uputama autorima propisuju casopisi, urednici zbornika itd. Neovisno, medutim, o tome gdje se nalazio, sazetak mora sadrzati podatke o ciljevima istrazivanja i kako su oni ostvareni, teo rezultatima i zakljuccima, a sve radi toga da Citateljima stvori mogucnost brzog otkrivanje vaznih dijelova sadrzaja clanka i donosenja odluke hoce li ga citati iii ne. 4. Uvod je dio znanstvenoga clanka u kojem se navode podaci o predmetu, svrsi i opsegu istrazivanja, citateljstvo se upoznaje s rezultatima srodnih istrazivanja, formuliraju se hipoteze itd. 5. Koristene metode su dio rada koji slijedi nakon uvoda, a svrha mu je detaljno iznosenje informacija o koristenim sredstvima i postupcima sto drugima omogucuje da izvrse provjeru i postupaka i dobivenih rezultata. 6. Rezultati istraiivanja su najznacajniji dio clanka u kojem se, jasno i precizno, istice i opisuje sve bitno do cega se tijekom istrazivanja doslo. 7. U diskusiji, koja je zaseban dio znanstvenoga clanka, se

290

Poglavlje 7.

dobiveni rezultati kompariraju s rezultatima drugih istrazivanja, postavljena hipoteza odbacuje iii prihvaca, navode se rezultati koji nisu ocekivani, daju prijedlozi za buduCi rad itd. 8. Popis citirane literature dolazi na kraju znanstvenoga clanka. Iako detaljnije naloge u vezi s popisom literature daje urednistvo casopisa iii zbornika znanstvenih radova, on slijedi priblizno ista pravila koja vrijede i za popis literature kod znanstvene knjige. U nekim situacijama znanstveni clanak moze sadrzati i zahvalu za pomoc kolegama i suradnicima, institucijama koje su osigurale financijsku potporu i slicno. Ako se, pak, autor- iii autori opredijele na zahvalu, njezino je mjesto, u pravilu, izmedu diskusije i popisa citirane literature.

7.2. DOKUMENTACIJSKA OSNOVA RUKOPISA Pod znanstvenom dokumentacijom razliCiti autori ne podrazumijevaju istu stvar52 • Pod dokumentacijskom osnovom rukopisa se, u ovoj analizi, podrazumijevaju cetiri sastavnice: 1. citati, 2. podnosci (fusnote, napomene), 3. konacna bibliografija i 4. ilustracije. Pitanje konacne bibliografije vecje tretirano u kontekstu dijelova znanstvene knjige (vidjeti poglavlje 8.1.1.1.7 Popis literature (bibliografija)). Stoga se nastavak analize posvecuje ostalim sastavnicama znanstvene dokumentacije.

7.2.1. Citiranje Sako znanstveno i strucno djelo u svojem sastavu sadrzi dvije vrste teksta - jednu koja izrazava autorovu misao, spoznaje i ideje, i drugu koja je manifestacija tudih misli i spoznaja. Koristenje tih, dakle, tudih misli, spoznaja, podataka i ideja nije zabranjeno. No, postoje procedure kojih se, u tom slucaju dakako, autor mora 52

Za SamiCa i Z:ugaja, primjerice, znanstvena dokumentacija podrazumijeva citate, podnoske (fusnote) i konacnu bibliografiju. s druge strane, pod znanstvenom dokumentacijom Zelenika podrazumijeva citate, pozivne biljeske (fusnote) i ilustracije.

291


pridrZavati. Te procedure se u znanosti oznacavaju terminom "citiranje". Good i Scates (vidjeti Good i Scates, 1967, 671-672.), doduse, pojam citiranja shvacaju i nesto sire. Oni, naime, prave razliku izmeau izravnih (neposrednih) i neizravnih (posrednih) citata. Pri tome se pod neizravnim (posrednim) citatima podrazumijeva parafraziranje i prosuaivanje, i kod njega se niti ne upotrebljavaju navodni znaci, ali se odgovarajuCim podnoskom (fusnotom) treba naznaciti parafrazirani izvor. U protivnom, ako se ne navede izvor iz kojeg je tekst "preprican" iii podaci iz njega interpretirani na svoj nacin, radi se o plagijatu. Neizravni citati, meautim, u Good-Scatesovom znacenju toga pojma, nisu predmet ove analize. Sukladno tome, pod citiranjem se podrazumijeva samo pismeno iii usmeno navoaenje, i to od rijeci do rijeCi, tuaih rijeci iii dijelova teksta u vlastitom znanstvenom iii strucnom radu. Svrha citiranja u znanstvenim i strucnim radovima je doista raznolika. Citiranjem se, prije svega, ilustrira neki problem. Citat, potom, cesto sluzi i kao dokaz, iako mu tu dimenziju, u pravilu, treba izbjegavati buduCi u funkciji dokaza moraju biti vlastiti, a ne tuai argumenti. Citatom se nerijetko, pozivom na odreaeni autoritet, argumentira i vlastita misao. Bez obzira, meautim, u kojem ga se svojstvu i s kojim ciljem koristilo, u citiranju treba imati mjeru. U protivnom, oni mogu biti uzrocnici gusenja autorove sopstvene misli, umanjenja originalnosti i vrijednosti njegova teksta, ono sto se predstavlja vlastitim radom prestaje biti to i postaje, Chamsonovim (Samson) jezikom govoreCi, donje rublje stranih ljudi, prerasta u tzv. citatologiju. UvazavajuCi sve to, citiranje podrazumijeva i pridrzavanje odreaenih pravila. Najvaznija meau pravilima citiranja su i posebno a postrofi ra na: 1. Citat se svojim sadrZajem mora uklapati u tekst na nai':in da s njime i':ini organsko jedinstvo, da se ne osjeca nikakav prijelaz s vlastitog teksta na citat. 2. U pravilu, citat ne smije biti predugacak. Samo u izuzetnim slui':ajevima dopusta se da on bude duzi od nekoliko redaka, ponekada i od jedne stranice. 3. U pravilu se, potom, citira "iz prve ruke". 4. Odstupanje od ovog pravila se dopusta samo u posebnim slui':ajevima, primjerice ako primarni izvor nije dostupan. U tim se slucajevima pribjegava "citatu iz druge ruke", citiranju citata. No, u tom se slui':aju treba pridrZavati pravila da se navedu svi potrebni elementi o original nom djelu, a tek potom napomena da je "citirano prema", dakle navode se svi potrebni elementi i o autoru od kojeg je citat preuzet. Primjerice:

Poglavlje 7.

z.,

Kustic, Velike religije svijeta, Zagreb, 1974., str. 32., citirano prema Kukic, S., Sociologija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., str. 332. Pri tome su, dakako, moguce i razliCite vrste skraCivanja, na sto - u dijelu o sustavima citiranja - upozorava i nastavak ove analize. 5. Ukoliko je citat u originalu napisan boldom (masnim slovima) i kurzivom, kod citiranja ga se u toj formi mora i prenijeti. S druge strane, ako je citat u originalu napisan obicnim tekstom, a autor ga pri citiranju, iii samo jednu iii vise rijeci u njemu, zeli boldom iii kurzivom istaci, duzan je u podnosku (iii napomeni uz istaknuti dio citata) navesti "podvukao autor'' iii "kurziv je nas". 6. Dio iz drugog djela, ako je ono napisano na nekom od stranih jezika, moguce je citirati na jeziku kojim je napisan, a moguce ga je i prevesti na jezik djela u kojem se citira. Sto ce se od toga uciniti ovisi, prije svega, o tome o kakvom se djelu radi i kome je ono namijenjeno, ali i kojeg nivoa vaznosti je konkretni citat. Radi li se, primjerice, o strogo znanstvenom djelu, ako je, uz to, ono namijenjeno strucnjacima iii, pak, stranoj publici, prakticirati ce se citat na jeziku kojim je napisan. U tom bi se slucaju prijevod citata na jezik autora djela trebao naC:i u fusnoti. Ako je, pak, djelo namijenjeno sirem krugu citatelja, iii je citat napisan na jeziku koji ne spada u grupu svjetski rasprostranjenih, u tom je slucaju logicnije ocekivati da on bude preveden na jezik autora djela u kojem se citira. No, u tomje slucaju, isto tako, logicno ida citat u svojem originalu bude naveden u fusnoti. Sto ce, u svakom konkretnom slucaju, autor djela uciniti, za sto ce se opredijeliti, ovisi iskljucivo o njemu. 7. Temeljno pravilo kod citiranja glasi: preuzeti tekst drugog autora se stavlja medu znakove navodenja ("..."), a potom se, u fusnoti iii napomeni uz citirani tekst, navodi i djelo iz kojeg je citirano, iii iz kojeg je citat nekog drugog autora preuzet. Ako se, pak, citira drugog autora, i ako se u preuzetom tekstu nalazi i citat nekog drugog autora kojega je on citirao, taj se dio stavlja u polunavodnike (' .. .'). 8. Ako se u dijelu teksta koji se citira, zato sto su nezanimljive i slicno, ispusti jedna iii vise rijeCi, to se citatelju mora dati do znanja na naCin da se na mjesto ispustenih rijeCi iii dijela teksta stavi zagrada s tri tockice ( ... ). Primjer: Originalni tekst: "Bogardus predlaze klasifikaciju koja takoder respektira vise kriterija, a koja predvida razlikovanje sest klasifikacijskih grupa."

293


Citat s ispustanjem: "Bogardus predlaze klasifikaciju ( ... ) koja predvida razlikovanje sest klasifikacijskih grupa." Cini li se, pak, to, mora se voditi racuna da se ispustanjem jedne iii vise rijeCi ne izgubi izvorni smisao misli njihova autora. 9. Citatu se ponekada moze ponesto i dodati kako bi smisao citiranja bio upotpunjen. No, u tom se slucaju dodatak takoder stavlja u zagradu, a uz njega je moguce staviti i inicijale autora kako bi se znalo da se radio njegovu dodatku, a ne dijelu citiranog teksta. U koristenom citatu to bi moglo izgledati na slijedeci naCin: "Bogardus predlaze klasifikaciju koja takoder (kao i kod Gurvitcha, Simmela, Beckera i drugih - K.S) respektira vise kriterija, a koja predvida razlikovanje sest klasifikacijskih grupa." 10. Na koncu, u citiranomsetekstu zadr2avaju sve njegoveposebnosti, pa i eventualne, ako ih ima, pravopisne iii materijalne pogreske. u tom ce slucaju, medutim, autor koji citira, navedene pogreske, ako ih primijeti, odmah iza njih prokomentirati latinskom rijeci sic, s usklicnikom iza nje i sve to smjesteno izmedu zagrada - dakle, kao (sic!), a to - buduCi latinska rijec sic znaCi "tako" - ima znaCiti komentar tipa "tako autor". Primjer: "Sustav normi i pravila ponasanja unutar gripe (sic!) i grupe prema vani". Kod citiranja iii navodenja literature se moze koristiti vise nacina iii sustava citiranja - Harvardski, numericki, abecedno-numericki itd. A. U Harvardskom sustavu citiranja se u tekstu, ako je moguce na kraju recenice, stavlja samo prezime autora i godina publikacije, primjerice (Kukic, 2004), a u popisu literature referenca bi se, postujuc':i abecedni redoslijed, navela na slijedec':i nacin: Kukic':, S. Sociologija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., iii Kukic':, S. (2004). Sociologija, teorije drustvene strukture. Sarajevo. Publishing Sarajevo.

294

Poglavlje 7.

Unutar ovoga sustava je, osim toga, moguce i prosirenje brojem stranice u tekstu. u konkretnom slucaju se to prosirenje moze izvesti kao (Kukic; 2004; str. 354) iii samo kao (Kukic; 2004., 354). Osnovna prednost Harvardskog sustava citiranja je u tome sto reference nisu numerirane pa ih je relativno jednostavno naknadno ubacivati iii, pak, izbacivati iz teksta. Nedostatak mu je, medutim, vezan za cinjenicu da zauzima relativno dosta prostora i povecava obujam teksta, posebice ako se koristi veliki broj referenci. Ono sto, potom, kod ovog sustava moze biti problem jeste mogucnost da se medu referencama nadu dva djela istog autora iz iste godine. U tom se slucaju pribjegava rjesenju da se jed no od djela oznaci s "a", a drugo s "b". B. Kod numerickog sustava citiranja redni broj reference se odreduje temeljem redoslijeda njezina pojavljivanja u tekstu. Redni broj reference se, dakle, stavlja u zagradu kojom se referenca oznacava. Primjerice, ako je citat iz udzbenika "Sociologija, teorije drustvene strukture" dvanaesti po redu u rukopisu nekog djela, uz citat stavlja broj 12 u formi (12), au popisu literature se, na rednom broju 12, stavljaju svi podaci uz citirano djelo, dakle: Kukic, S. Sociologija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., iii Kukic, S. (2004). Sociologija, teorije drustvene strukture. Sarajevo. Publishing Sarajevo. Ako se, potom, navedeno djelo citira jos koji put, redni broj prvog citiranja, u nasem slucaju br. 12, se uvijek zadrzava. Dakako, redni broj pojavljivanja odredenog citata se- sto je jos prihvatljivije - moze i dopunjavati i brojem stranice citiranog djela kako bi se imao detaljniji uvid u to gdje je u citiranom djelu navod smjesten. U konkretnom primjeru to bi izgledalo ovako: (12., 134) iii (12; 134), pri cemu br. 12 oznai':ava da se radi o referenci koja je prvi put citirana dvanaesta po redu, te da se citat nalazi na 134. stranici navedene reference. I ovaj sustav citiranja ima svojih i dobrih strana, alii nedostataka. Dobra mu je osobina jednostavnost referenci u tekstu. Nedostaci mu se, medutim, ispoljavaju i u odnosu na autora i u odnosu na Citatelja. Sto se autora tice, problem je u tome sto se, ako se takva potreba naknadno ukaze, ne mogu ubacivati bez teskoca nove reference izmedu vee postojeCih jer se remeti napravljeni redoslijed. Sto se, pak, citatelja tice, problem je vezan za cinjenicu da numericki sustav u popisu literature ne slijedi abecedni red nego redoslijed prvog pojavljivanja, a to citatelju otezava snalazenje.

295


C. Abecedno-numericki sustav citiranja je svojevrsna kombinacija dvaju prethodnih. U rukopisu se, naime, citati navode po redoslijedu prvog pojavljivanja, kao kod numerickog sustava ( u nasem slucaju to je br. 12). U popisu literature se, medutim, slijedi abecedni redoslijed, a nakon njegova sredivanja vrsi se korekcija i u citiranju na naCin da se na mjesto prvog po redu pojavljivanja odredene reference stavlja redni broj reference iz abecednog redoslijeda u popisu literature. Nas br. 12, u tom slucaju, u popisu moze doci na, primjerice, redni br. 4. u tom se slucaju u svim navodima u tekstu, u kojima je redni br. 12 koristen za oznaku odredene reference, na mjesto broja 12 stavlja broj 4. Dakako, i u tom slucaju postoji mogucnost navodenja uz citat samo rednog broja reference u popisu literature- u konkretnom slucaju (4)- ali i navodenja uz redni broj reference broja stranice (iii stranica) na kojoj se citat pojavljuje- primjerice (4, 143) iii (4;134) Bez obzira koji se od navedenih sustava koristi, danas je sve vise prijedloga kako bi se, uz puno prezime - u citiranju, ako se koristi Harvardski sustav, ali i u popisu literature - trebalo navoditi i puno ime autora. Razlog je u cinjenici da se s istim prezimenom u citiranju, ali i referencama, moze pojaviti vise autora, zbog cega koristenje samo prezimena moze dovesti i do zabune. Danasje, medutim, sve prisutnije i citiranje izvora sinterneta. Postoji, dakako, veCi broj posluzitelja na Internetu, koji se u popisu literature mogu citirati. Medu njima se izdvajaju: World Wide Web (WWW) posluiitelj, GOPHER posluiitelj, FTP (File Transfer Protocol) adresa, Telnet adresa, Sinkrone komunikacije i drugi. No, najcesce se koristi WWW posluzitelj, a na njemu, opet, Linx, Netscape iii neki drugi prebirnik. Da bi se na tim, iii nekim drugim, prebirnicima moglo citirati, potrebno je raspolagati slijedecim informacijama koje se na prebirnik unose (Zugaj, 1997., 197):

1. 2. 3. 4. 5. 6.

ime autora (ukoliko je poznato), pun naslov dokumenta u navodnicima, naslov kompletnoga rada (ukoliko postoji) u kurzivu, datum publiciranja iii posljednje prepravke, potpun URL (http adresa) unutar kutnih zagrada, nadnevak "posjete" u zagradama, koji je veoma vazan jer jamci da je citirani dokument u momentu citiranja bio dostupan.

Poglavlje 7.

Model: Crouse, Maurice, "Citing E/ecrtonic Information in History papers." 7. prosinac 1996. (http:jwww.people. memphis.edujccrousemjelcite-html) (16. prosinca 1996)

Bilo koji sustav citiranja da se koristi pri citiranju su moguce i izvjesne pogreske. One su svojstvene posebno mladim autorima. Medu njima je, primjerice, posebno cesta pogreska da se citat najavljuje nekom vrstom parafraziranja, da se nakon citata ponovo osvrce na njegov sadrzaj, a moguceje da citat prati i "parafrazirajuca priprema" i naknadni komentar u isto vrijeme. 7.2.2. Podnozak (fusnota, napomena) Podnozak (fusnota, podnozna napomena, napomena, rubna biljeska itd.) oznacava biljesku koja se obicno stavlja ispod teksta, pri dnu stranice, koja je otisnuta slovima sitnijima od teksta samog, i kojom se obicno objasnjava nesto u vezi s napisanim tekstom, nesto sto bi u tekstu bilo balast, otezavalo mu citanje i razumijevanje. Radi se, u pravilu, o objasnjenjima koja su korisna, ali za razumijevanje teksta ne i n uzna. Postoje razlicite vrste podnozaka (fusnota, napomena). Svi po oni se, dakako, mogu grupirati prema dva osnovna kriterija sadrzaju i mjestu gdje se nalaze. Prema sadriaju moguce je praviti razliku izmedu tri temeljne vrste podnozaka iii napomena - dokumentarnih (bibliografskih), eksplikativnih i uputnih. 53 Dokumentarnom (izvornom, bibliografskom) napomenom se navode bibliografski podaci izvora iz kojih su citati, ideje iii cinjenice uzimani, a cilj joj je, prvo, da pruzi odredenu garanciju istinitosti citiranih cinjenica, sudova i ideja i autorov tekst ucini pouzdanijim, i drugo, da Citatelju omoguci da se, ako zeli, podrobnije i temeljitije upozna s citiranim izvorom, da, dakle, dodatno razvije svoje znanje. Ovim napomenama, sukladno tome, treba u najvecoj mjeri zahvaliti i razlikovanje izmedu strogo znanstvenog i popularno-znanstvenoga djela. Eksplikativnom napomenom se, u pravilu, nudi dopunsko objasnjenje odredene misli iii cinjenice iz teksta, u njemu iznijetih podataka, informacija, stavova itd. 51

OrmuS i MatijeviC za tu vrstu napomena koriste term in komparativne (vidjeti 1 OrmuS i MatijeviC, 1979., 180). No, tim se nazivom, po naSem sudu, ne pogada u potpunosti i smisao onaga Sto ova vrsta podno:Zaka znaCi. Stoga termin "uputne" smatramo prihvatljivijim.

297


Na koncu, uputnom napomenom se citatelja upucuje na neki drugi izvor koji tretira istu iii slicnu problematiku iii na druge dijelove istog izvora. Prema mjestu gdje se nalaze, moguceje praviti razliku izmedu tri vrste napomena: a) Napomene koje su sastavni dio teksta. Za njih je, zapravo, i ispravnije koristiti termin napomene jer su smjestene uz sami tekst na kojeg se odnose. 54 Ako se prakticira ovu vrstu napomena onda se podaci, koji je Cine, stavljaju u zagrade nakon teksta na koji se ona odnosi. Takve su, u pravilu, dokumentarne napomene, one kojima se navode bibliografski podaci citiranog izvora, npr. (12., 134). b) Fusnote (podnozne napomene) koje se nalaze ispod teksta, u podtekstu, i na stranici na koju se odnose. One su, u pravilu, oznacene arapskim brojevima. c) Fusnote (podnozne napomene) iza svakog poglavlja iii na kraju knjige. U tom su slucaju sve fusnote, koje se u tekstu koriste, navedene na istom mjestu. Radi li se, pak, o fusnotama kao podnoznim napomenama, takoder su moguce razlicite kombinacije. Oznacavaju li se, primjerice, fusnote arapskim brojevima, to je moguce uciniti takoder na tri naCina. Moguce je, prvo, da fusnote na svakoj stranici pocinju rednim brojern 1. Istina je, doduse, da se ovakva mogucnost, zbog nedostataka kojima je opterecena - male promjene u tekstu mogu dovesti do velikih poremecaja - relativno rijetko koristi. Ako je, medutim, opredjeljenje na takav naCin oznacavanja, umjesto arapskih brojeva se mogu upotrijebiti i zvjezdice (*), jedna iii vise njih ovisno o tome koliko fusnota na doticnoj stranici ima. Moguce je, potom, da se fusnote odnose na jed no poglavlje. U tom slucaju, u svakom novom poglavlju fusnote pocinju rednim brojem 1. Na koncu, moguce je da su fusnote jedinstvene za i':itavo djelo. U tom slui':aju, redni broj 1 koji stoji uz prvu fusnotu u djelu, a broj X uz posljednju. U slucaju, potom, da je djelo optereceno fusnotama ispod teksta ponekada se pribjegava rjesenju da se razdvoje bibliografske i eksplikativne napomene, i to na nai':in da se eksplikativne pisu pri dnu stranice, a bibliografske na kraju poglavlja iii knjige. "

4

Za razliku od njih, term in fusnota po svojoj strukturi upuCuje da se radi o napomeni koja je ispod teksta (iii na kraju poglavlja, iii na kraju knjige). Term in fusnota je, naime, njemaCko-latinska kovanica (Njem. "Fuss"= noga, podnoZje, lat. "nota"= znak, zabiljeSka) koja se maZe prevesti kao podno:Zna zabiljeska (napomena).

298

Poglavlje 7·

U slucaju takvog opredjeljenja, meciutim, mora se napraviti razlika i u oznai':avanju napomena - da se, primjerice, eksplikativne napomene oznai':avaju arapskim, a bibliografske rimskim brojevima. Kada su, na koncu, u pitanju svi oblici fusnota, odnosno podnoznih napomena, u vezi s njima je potrebno poznavati i nekoliko pravila njihova koristenja. Meciu znacajnije spadaju, svakako, i slijedeca pravila koristenja podnozaka: • Broj fusnote se obicno (osim u izuzetnim slucajevima kada se, kako je i naznai':eno, koriste rimski brojevi iii zvjezdice) oznacava arapskim brojem (1,2,3, ... ), bez zagrade, pri i':emu je broj malo izdignut; • Broj fusnote dolazi na kraju citata, a ne odmah nakon navocienja autora u vezi s kojim je fusnota. Idealno bi, dakako, bile kada bi s njim zavrsavala rei':enica. No, to cesto nije slucaj; • Ako na mjestu, koje je predvicieno za broj fusnote, postoji i odrecien interpunkcijski znak (zarez, toi':ka itd.), broj fusnote dolazi poslije interpunkcijskoga znaka; Ked tehnologije pravljenja fusnota, odnosno podnoznih napomena, u slucaju da se radi o dokumentarnim (bibliografskim) fusnotama, takocier se treba pridrzavati odrecienih pravila. Neka od najvaznijih pravila pravljenja fusnota su i prezentirana u nastavku analize. • Ked prvog navocienja bibliografskih podataka iz izvora, u slucaju da na kraju znanstvenoga rada nema bibliografije, navode se svi bibliografski podaci: Prezime i ime (iii prvo slovo imena), naslov djela, broj izdanja (ako ih ima vise), ime izdavai':a, mjesto izdanja, godina izdanja, broj stranice (iii stranica). No, i u tom se slucaju mogu primijeniti dva pristupa. Primjer br. 1: Kukic, S., Sociologija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., s. 134 Primjer br. 2: Kukic, S., Sociologija, teorije drustvene strukture, (Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004.), s. 134 Ukoliko, pak, na kraju znanstvenoga rada postoji bibliografija, i ked prvog navocienja djela je moguce izvrsiti skraCivanje - bile da ostanemo vjerni Harvardskom, bile da se opredijelimo za numerii':ki iii abecedno-numericki nai':in navocienja. U koristenju Harvardskog nacina navocienja prethodni bi primjer mogao izgledati ovako: Kukic, S., Socio/ogija, teorije ... , 2004., s. 134

299


• Ako je u tekstu dano prezime autora djela, iii i prezime i naslov, onda se ti podaci ne moraju navoditi i u podnosku iii fusnoti. Primjer 1: u tekstu se nalazi prezime autora Sociologija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., s. 134 Primjer 2: u tekstu se nalazi i prezime autora naslov djela Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., s. 134 • Ako u djelu nije dano ime autora, napomena poCinje naslovom djela. U koristenom primjeru to bi izgledalo ovako: Sociologija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., s. 134 • Ako se u fusnoti (podnoznoj napomeni) navodi vise izvora, oni se obicno rastavljaju tockom i zarezom. Primjer: Kukic, S., Sociologija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., s. 134; Marusic, A., Sociologija, Zagreb, 1965., s. 45. • Ako su djelo napisala dva iii tri autora, navode se imena svih njih, npr.: KukiC, S. i Demirovic, M., Metodologija znanstvenoistraiivackog rada drustvenih znanosti, Mostar-Bihac, 2003., s. 45. • Ako je djelo plod rada vise autora, u fusnoti se navodi samo prvi od njih, a uz njega se stavi "i dr." iii "eta!." Primjer: Buble, M. et al. (iii Buble, M. i dr.), Strategijski management, Ekonomski fakultet, Split, 1997 ., s. 234. Prethodni primjer upozorava i na jos jedan detalj koji se javlja u koristenju fusnota. U pitanju je, naime, koristenje razliCitih kratica u fusnotama. U znanstvenim i strucnim djelima se- pri cemu se misli na ukupnost teksta u njima - najcesce koriste slijedece kratice: • Articulus (skraceno, art.) = clan • Confer (skraceno, cf.) = usporedi • Etcetera (skraceno, etc.) = i tako dalje • Ibidem (skraceno, ibid. iii ib.) = na istom mjestu (u istom djelu, na istoj strani) • In fine= konacno, na kraju (knjige), na svrsetku.

300

Poglavlje 7.

• Infra (skraceno, inf.) = ispod, nize (upucuje na ono sto ce doCi kasnije) • loco citato (skraceno loc.cit. iii I.e.) = na navedenom mjestu • Opus citatum (skraceno op. cit iii samo o.c.) u navedenom djelu (u djelu koje je ranije vee bilo spomenuto) stranica u knjizi • Pagina (skraceno, pag. iii p.) • Sine anno (skraceno, s.a.) bez godine izdanja (kod djela koja nemaju godinu izdanja) • Sine loco (skraceno, s.l.) = bez mjesta izdanja (takoder kod znanstvenih djela) • Sic = tako (obiljezava da je tako u originalu, moze biti i cudenje) • Supra (skraceno, sup.) = ispred, prije (upucuje na ranije podatke) • Tomus (skraceno t.) svezak • Vice versa (skraceno, v.v.) = obrnuto Kod fusnota iii podnoznih napomena se, medutim, na]cesce koriste tri od navedenih kratica - Ibidem (ibid.), Opus citatum (op. cit.) i Loco citato ( loc. cit.) Kratica ibid. (ibidem) koristi se u slucaju da se isti izvor, isto djelo, citira, iii se na njega poziva u vise navrata uzastopno. U tom se slucaju glavni podaci o djelu navode samo kod prvog citiranja. Kod svih ostalih slucajeva, ako se nadovezuju na prvo citiranje bez prekida, koristi se kratica ibid. Primjer: 1. Kukic, S., Socio!ogija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., s. 134 2. Ibid., 65. 3. Ibid., 321. Ako se, medutim, izmedu citiranog djela pojaviio jed no iii vise drugih djela, ponovno citiranje toga djela ne podrazumijeva potrebu i ponovnog navodenja njegovih glavnih podataka. Dovoljno je samo navesti prezime i prvo slovo imena autora i kraticu op.cit. iii samo O.c. (Opus citatum). Primjer: 1. Kukic, S., Socio/ogija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., s. 134

301


2. Buble, M. et al. (iii Buble, M. i dr.), Strategijski management, Ekonomski fakultet, Split, 1997., s.

234. 3. Kukic, s., op.cit., 326 4. Buble, M. et al., op.cit., 421. Na koncu, ako se u fusnoti hoce uputiti na isto djelo, isti svezak, istu glavu i istu stranu, koristi se skracenica loc. cit. (loco citato = citi ra no mjesto). Primjer: 1. KukiC, S., Sociologija, teorije drustvene strukture, Sarajevo Publishing, Sarajevo, 2004., s. 134 2. Kukic, s., loc. cit.

7 .2.3. Ilustracije Pod ilustracijama se podrazumijevaju svi prilozi koji su u funkciji reljefnijeg i zornijeg predocavanja Citatelju opsirnih deskripcija i raznih slozenih pojava. U znanstvenoistrazivackom radu koristi se veliki broj razlicitih ilustracija. Neke od njih, koje se cesce pojavljuju, u nastavku se teksta i poblize odreduju. 1. Tabela, odnosno sustavni pregled podataka o znacajkama promatrane pojave, dobivenih grupiranjem pojedinacnih podataka koji su prikupljeni i obradeni. U stvarnosti se pojavljuju tri temeljne vrste tabela: • jednostavne, u kojima se prikazuju podacijedne pojave prema samo jed nom obiljezju. Sastavljene su od samo dvije kolone - pretkolone u kojoj je istaknuto obiljezje prema kojem se grupiranje vrsi, te kolone, u kojoj su brojcani podaci za svaku grupu. • sloiene, nastale spajanjem vise jednostavnih tabela nastalih prema istom obiljezju, zbog cega imje zajednicka i pretkolona, te • kombinirane, u kojima se grupiranje vrsi prema dva obilje:Zja, pri cemu se jedno od njih stavlja u pretkolonu, a drugo u zaglavlje.

302

Poglavlje 7·

Kod koristenja tabela mora 5e voditi racuna o tome da 5vaka tabela ima i neke 5Voje 5a5tavne dijelove, 5lijedece prije 5vega: • Nas/ov, i to iznad tabele, ja5an i kratak, • Redni broj, koji 5e, u pravilu, pise i5pred na51ova, pomocu kojeg 5e podaci iz tabele povezuju 5 tek5tom, • Izvor podataka, koji 5e navodi i5pod tabele, • Zaglavlje, pretkolonu, redove i kolone ciji broj moze biti razliCit, te • Napomenu, koja 5e, ako 5e uopce kori5ti, pise i5pod tabele, a iznad izvora podataka. 2. Grafikon, zahvaljujuCi kojem odredeni brojcani podaci po5taju prijemCivijim, ja5nijim, pri5tupacnijim. Grafikon 5e, naime, ce5to kori5ti i za prikazivanje podataka koje 5adr:i:i odredena tabela. Pri tome 5e, dakako, mogu kori5titi razliCite varijante grafickog prikazivanja podataka - pomocu razdijeljenih 5tupaca, dvo5truko razdijeljenih 5tupaca, linij5koga grafikona, te 5trukturnih krugova. Svaki grafikon prate najmanje tri vr5te podataka, ito: • Redni broj, koji 5e navodi i5pred na5lova, • Naslov, koji se nalazi iznad grafikona, te • Izvor podataka, koji 5e nalazi i5pod grafikona. 3. Crtei, koji takoder, nekada manje, a nekada vise, prati znan5tvenoi5trazivacki rad. Veoma 5U razlicite vr5te crteza koji mogu pratiti znan5tveno djelo, a mogu 5e dijeliti prema razlicitim kriterijima - 5adrzaju, namjeni, naCinu prikazivanja i tehnici izrade. 4. Slika, koja je znacajan 5a5tavni dio znan5tvenoga djela. Medutim, izraz 51ika 5e do5ta ce5to kori5ti u razliCitim znacenjima, ce5to i do5ta upitnima. Neki pod tim pojmom podrazumijevaju 5Ve ilu5tracije o5im tabela (Silobrcic, 1983., 65), drugi, opet, pod pojam 5lika 5vode 5ve moguce ilu5tracije (Milovanovic, 1979., 57 i 88.), itd. Sve to, dakako, je upitno. Stoga 5e, kako ne bi dolazilo do zabune, preporuca koristenje adekvatnih naziva za 5vaku od pojedinacnih ilu5tracija - grafikon, tabela itd.

5. Fotografija, koja 5e takoder relativno ce5to kori5ti u znanstvenim djelima. Pri tome 5e dopusta da one budu u crno-bijeloj tehnici iii u boji, ali i u jednom i u drugom slucaju ja5ne i 5 do5ta kontra5ta. Dakako, i fotografije - 5vaka od njih ponao5ob moraju imati 5voj redni broj, na51ov i izvor.

303


7 .3. KOMPOIIIIRAIIIJE I JEZICi\10-STilSKA OBRADA RI.IKOPISA ZI\IAI\ISTVEI\IOG I STRUCIIIOG DJELA 7.3.1. Komponiranje znanstvenog i strucnog djela Komponiranje znanstvenog i strucnog djela podrazumijeva sve radnje koje se, na bile koji naCin, odnose na utvrdivanje sastava toga djela, raspored dijelova koji ga Cine, te nacin na koji su oni medusobno povezani. U svim tim radnjama se, dakako, treba pridrzavati i odredenih nacela. U teoriji se apostrofira posebice njih sest ito: 1. Nacelo jedinstva kompozicije se postize ako se tijekom pisanja, i u istom radu dakako, ostvari jedinstvo ci/ja ( da autor zna sto konkretnom temom zeli postici), misli (da su za glavnu misao povezane sve pojedinosti i ideje koje proizlaze iz uocenog problema), i izlaganja (autor se, take, ne smije upustati u nefunkcionalne digresije). 2. Nacelo odabira podrazumijeva nekoliko detalja. Pisac se, prije svega, mora sam postaviti u ulogu citatelja i iz njegove pozfcije ocijeniti sto ga zanima a sto ne. S druge strane, on mora birati same one sto je za konkretnu temu i njezino razvijanje vazno. Nesmije, na koncu, podleCi iskusenju suvisnih digresija, iako to, dakako, ne znaci i potrebu uzdrzavanja od digresija uopce. Dapace. Funkcionalne digresije su dopustene, pridonose atmosferi opustanja citatelja, te uspjesnijim i slikovitijim objasnjenjima. 3. Nacelo harmonije (sklada), koje podrazumijeva da se nadene i odabrane pojedinosti, slijedom logickih i prirodnih pravilnosti, rasporeduju prema redu koji je najprikladniji, da se svrstavaju u manje iii vece skupine (paragrafe iii stavke) i vezuju u jasnu i skladnu cjelinu. 4. Nacelo ravnomjernosti iii proporcije znaci odredivanje adekvatnog prostora za svaku misao prema vaznosti koju ona ima u cjelini. Da bi to uopce bile moguce neophodno je unaprijed izvrsiti plansko razgranicavanje ideja prema razini njihove vaznosti na nacin da glavna ideja dobije najvise prostora, da vaznije ideje dobiju vise prostora od onih manje znacajnih, sporednijih itd. Ta vrsta razgranicavanja, planiranja se primjenjuje na svim razinama kompozicije - na razini rukopisa kao cjeline, ali i na razini njegovih sastavnih dijelova - sve do paragrafa (stavka) i recenice).

Pog!avtje 7·

5. Nacelo izrazitosti je isprepleteno s prethodnim. Uvjet da se ono i ostvari je isticanje najvaznijih misli u prvi plan. Kako to, meautim, postici? Vise je nai':ina moguce. No, jedan od pouzdanijih je izrazitost, snaga zavrsetaka, dojam zaokruzenosti i potpunosti izlaganja u njima, izbjegavanje opasnosti da se, u tim dijelovima teksta, podlegne iskusenju da se poCine razliCite vrste pogresaka - od stereotipija, nedovoljne preciznosti do naglih zavrsetaka bez adekvatne pripreme i tome slii':no. 6. Nacelo raznovrsnosti je vazno zbog Cinjenice da se, vodi li se rai':una o njemu, izbjegava sivilo misli i izraza, a samim tim i mogucnost monotonije, da se odrzava visoka razina pozornosti Citatelja teksta, da ih se motivira da u Citanju istrajavaju i slicno. Dakako, raznovrsnost se moze osigurati na razliCite naCine izbjegavanjem fraza, promjenom stila, upotrebom novih rijeci itd. 7 .3.2. Jezik znanstvenog i strucnog djela Jezik je, generalno govoreci, sredstvo sporazumijevanja meau ljudima, a govor, opet, forma njegove primjene, ali i forma komunikacije izmeau dviju osoba. Razlike, dakako, treba praviti izmeau knjizevnog i narodnog jezika na kojem se on temelji jer je ovaj prvi normiran razliCitim, gramatickim i stilistickim pravilima. Razlike, potom, treba praviti i izmeau razlicitih formi pojavljivanja jezika - umjetnickog, znanstvenog, tehnickog, jezika koji se prakticira u razlicitim vrstama znanosti, a koji se od ostalih razlikuje po specificnim pojmovima koje koristi itd. Jeziku su, potom, svojstvene i odreCiene norme. U pitanju je, primjerice, gramaticka norma kao jedna od onih koje su za jezik bitne. Njome se propisuje i tumaci sve ono sto je u gramatickom ustrojstvu jezika dopusteno, ali i upozorava na ono sto, zbog toga jer nije prihvaceno, treba popravljati. Meau jezicnim normama je i ona koja se tice pravopisa, konvencije, dogovora o tome kako c':e se sto pisati, kada c':e se koristiti veliko, a kada malo slovo, kada tocka, zarez itd. Jedna od normi je i leksicka, norma koja ozakonjuje upotrebu rijeci i njihova znacenja, koja pravi razliku izmeau rijeCi koje se podvode pod termin istoznacnica i onih koje spadaju u red slicnoznacnica, koja precizira pojam sinonima i regulira pitanje njihova koristenja i slicno. U red relevantnih, potom, se ubraja i izgovorna norma, ona koja propisuje knjizevni izgovor, ponajprije izgovor pojedinacnih rijeci, ozakonjuje akcente iii naglaske i slii':no. Na koncu, zanemariti se ne smije ni norma stilisticka, norma koja polazi od toga da je, sve sto u jeziku postoji, dobro, dakako ako sluzi svrsi, ali ne i jednako vrijedno, da je vrjednije ono Cime se, i pis mom, potvrauje individualnost od onoga u i':emu ona nije u prvom planu.

305


U koristenju jezika se, kada je jezik znanosti posrijedi, dogoditi mogu i razlicite vrste pogresaka. C:est je slucaj, primjerice, da se odreaene rijeci zloupotrebljavaju. Stoga rijeCi, koje takvu mogucnost dopustaju, prije svega, one koje upucuju na krajnje relativne pojmove- kao, primjerice, termini "slabo", "jako", "cesto", "mnogo", "kolosalno" i tome slicne - u znanstvenim radovima treba, koliko je moguce vise, izbjegavati. Izbjegavati je, potom, uputno i upotrebu prvog fica jednine i mnozine jer, ni jed no ni drugo, nije izraz skromnosti, izaziva osjecaj samohvalisanja i znade iritirati citatelje. Umjesto toga se preporuca pisanje u bezlicnoj formi, u trec':em lieu, u konstrukcijama tipa "smatra se", "istrazivanja pokazuju" i slicno. Preveliko znacenje, sukladno tome, ne treba davati ni vlastitim rezultatima istrazivanja. Dapace. I tu treba imati mjeru i izgraaen osjecaj za objektivno i realno. Uputno nije ni koristenje postapalica tipa "opce je poznato", "svatko to zna" i tome slicnih, ali ni stranih rijeCi- osim, dakako, da za odreaeni pojam ne postoji i odgovarajuc':a domac':a rijec. Na koncu, odreaena se pravila jezika moraju znati i u pisanju brojeva, kako u numerickom, tako i u tekstualnom obliku. Jedno od pravila u vezi s tim je da se brojevi do deset pisu slovima, a svi ostali brojevima. Ako se, pak, u jednoj recenici pojavljuju obje vrste brojeva, pribjegava se pravilu da ih se sve pise numericki. Na koncu, brojevima se, i to u svim pojavnim formama, pisu i brojevi dana, mjeseca i godine. 7 .3.3. Stil znanstvenog i strucnog djela 7.3.3.1. Pojam stila Jasno je da znanstveno i strucno djelo nije u potpunosti neovisno od stila pisanja. Dapace. Izgraaenost stila pisanja moze bitno utjecati i na prihvatljivost konkretnog djela kod citateljske publike. Drugim rijecima, znanstveno i strucno djelo zahtijevaju i primjeren stil iznosenja misli - stil koji je jasan, neusiljen, jednostavan, originalan, pun maste, zivosti, harmonije. Kako, meautim, stil pisanja i definirati? U literaturi je, dakako, moguce sresti razliCite definicije. Ne ulazec':i, dakako, u variranje pojedinih od njih, pod stilom se moze razumjeti izbor izrazajnih sredstava u jeziku, i to izbor koji je ukupnost svih izrazajnih sredstava. Meau stilovima postoje znacajne razlike. Sukladno tome, moguceje praviti razliku izmeau razlicitih stilova pisanja- knjizevnoumjetnickog, publicistickog, administrativnog, znanstveno-

Poglavlje 7.

popularnog, znanstvenog itd. I, svaki od njih ima posebnosti po kojima se razlikuje u odnosu na druge. U znanstvenoistrazivackom radu se, primjerice, prakticira znanstveni stil, stil koji istice logicka obiljezja onog sto se izlaze, intelektualne elemente jezika, znanstvene izraze. Odlikuje ga, drugim rijecima, inzistiranje na jednostavnosti, jasnoCi, kratkoCi i logicnosti misli i izlaganja rezultata znanstvenoistrazivackog rada, ali i zanemarivanje intimnosti, individualnosti, osjecajnosti. Za razliku od njega, kod knjiievno-umjetnickog stila do izrazaja dolazi puno vise masta i osjecaji nego razum i intelekt. Za razliku od znanstvenog, ovaj stil koristi bas sve mogucnosti koje pruza knjizevni jezik. Publicisticki stil, opet, spaja mnoge elemente novinarskog i znanstvenog. Odlikuju ga kratkoca, jasnoca, cesto i polemicka ostrina. Na koncu, svojevrsnom se mjesavinom moze oznaciti i znanstveno-popularni stil, kombinacijom znanstvenog, knjizevno-umjetnickog i publicistickog u isto vrijeme. Pribjegava mu se obicno u situacijama kada se autor odredenog znanstvenog iii strucnog djela ne obraca specijalistima nego siroj citateljskoj publici i kada se, upravo zbog tipa publike, izlaganje hoce uCiniti zivahnim, kada se strucnu terminologiju podredi opisima, knjizevnim izrazima i slicno. Izvjesno je, dakako, da se u stvarnosti relativno rijetko, iii nikako, moze govoriti o Cistom stilu. U principu se radi o odredenim ukrstanjima razlicitih stilova. Dijelovi kojeg od njih ce biti naglaseniji ovisi, bez dvojbi, o onima kojima je rad upucen. No, bez obzira na to elementi kojeg od stilova su dominantni, jedno je pravilo, kada je znanstvenoistrazivacki rad u pitanju, opcevazece dobar je onaj stil koji je jasan, jednostavan, prirodan, odmjeren, suvisao, ali i raznolik. Autor teksta, naime, nikada ne smije izgubiti iz vida da ne pise za sebe nego za druge, da to sto pise mora biti pregledno, da izmedu dijelova teksta - recenica i paragrafa - postoji potrebna log icna veza itd. 7 .3.3.2. Odlike dobrog znanstvenog stila

Govoreci o pravilima dobrog pisanja, Wilson apostrofira posebice slijedece: "1. Nikada ne upotrebljavaj veliku rijec ako ti je mala dovoljna. 2. Nikad ne upotrebljavaj dvije rijeCi ako je jedna dovoljna. 3. Izbjegavaj pasiv kao kugu (npr. pasiv: u odsudnoj utakmici nasi su pobijecfeni. Aktiv: Nasi su izgubili odsudnu utakmicu). 4. Pusti glagole da podnesu glavni teret" (prema, Zugaj, 1997., 188.). U Wilsonovim pravilima se, dakako, moze prepoznati i detalje dobrog znanstvenog stila. 0 tim detaljima, medutim, drugi autori govore i bitno kompleksnije. Po Samicu, primjerice, moguce je govoriti o tri odlike dobrog stila i jezika jednog znanstvenog djela. To su:

307


1. Jasnoca, odnosno sposobnost jezika da kod i':itatelja razvija iste misli i osjecaje kao i kod autora u vrijeme dok je djelo pisao. To je, s druge strane, moguce samo u slui':aju ako je autor, dok djelo pise, svjestan da pise za druge, a ne za sebe, da, prema tome, misao treba i izlagati na nai':in da je i':itatelj, i':ak i pod pretpostavkom da o predmetu ne zna gotovo nista, u potpunosti i bez veCih poteskoca razumije.

2. Jednostavnost, prirodnost, odmjerenost. Ova odlika, zapravo, podrazumijeva veCi broj osobina dobrog znanstvenog stila pisanja. Prema Samicu, dobar znanstveni stil ne smije biti ni pretenciozan, ni patetii':an (zanesen, strastven), ni emfatii':an (napuhan), ni bombastii':an (kicen), ni panegirii':an (koji sve hvali), ni dijabolican (koji sve neg ira), ni ironii':an (koji se svemu smije), ni skeptii':an (koji u sve sumnja), ni polemii':an (koji je sklon polemici u vezi sa svim i svai':im), ni hiperkritii':an (koji pretjerano kritizira), ni familijaran, ni retorski, ni svecarski, ni lezeran (vidjeti, Samic, 1969., 117-118). Dobar je znanstveni stil, naprotiv, onaj koji je jednostavan, prirodan i odmjeren, a kojem, uz sve to, ne fali ni top/ine, Zivosti i duha. 3. Konciznost, koja podrazumijeva racionalnost u izrazavanju, te ekonomii':nost i konciznost izraza koja se moze postici na razlii':ite naCine - izbjegavanjem opisnog naCina kazivanja i tautologije, racionalnom upotrebom rijei':i i gramatii':kih oblika, postivanjem generalnog pravila da ono, sto nii':emu ne sluzi, zapravo skodi, ali i da je, ono sto nije dobro, u stvari lose. S tim u vezi se, dakako, postavlja ijosjedno pitanje. Kako, naime, ove odlike iii svojstva dobrog stila postici? Tri su bitne pretpostavke tome - izbor rijei':i, struktura i bitne osobine rei':enice, te struktura i osobine paragrafa iii stavaka.

a) Izbor rijeci, kaojedna od pretpostavki postizanja dobrog stila, zavisi od vise detalja - vrste napisa o kojem je rijei':, vrste i':itatelja za kojeg se pise (drugai':ije se pise za strui':njaka, a drugai':ije za siru i neobrazovaniju publiku) itd. No, nesporno je da uvijek treba birati rijei':i kojima se najizrazitije i najefikasnije maze saopciti ono sto se zeli. Kada je, primjerice, znanstveni tekst u pitanju, za svaki pojam treba birati ona jezii':ka odredenja koja su za njega i najprikladnija, koja najpreciznije izrazavaju odredenu misao. Istodobno, medutim, kod izbora rijei':i treba voditi rai':una i o kriteriju njihove raznolikosti, o tome da se izbjegne ponavljanje istih rijei':i, upotrebu kliseja, obrata i fraza kakve su, primjerice, "i te kako", "fantastii':no" itd. b) Jedna od pretpostavki postizanja dobrog stila su, potom, i

svojstva recenice kao stilske jedinice pomocu koje se saopcava 308

Poglavlje 7.

misao. Da bi ona bila u funkciji izgradnje dobrog stila neophodno je da je krase odredene osobine. Dvije medu njima - koherentnost i raznolikost55 - zasluzuju posebnu pozornost. Koherentnost podrazumijeva logican odnos pojedinih dijelova i rijei':i u recenici, koji omogucuje da njezin sadr2:aj Citatelj shvati brzo i bez vecih napora. Pri tome se, kako bi se postigla koherentnost da recenice, cesto mogu napraviti i razlicite vrste pogresaka recenica bude dvosmislena, da se nekoj rijeCi dade pogresno mjesto u recenici (Cime se mijenja i smisao recenice), da se izostave veznici koji utjecu na koherentnost itd. Raznolikost je druga pozitivna osobina koju treba imati jedna recenica. Njome se, naime, izbjegava monotonija. Kako, medutim, raznolikost i postiCi7 Najjednostavnije kazano, variranjem recenica na razlii':ite naCine - variranjem koje se tice strukture recenica (da se kombiniraju proste i slozene recenice), njihove duzine, reda rijeCi u njima itd.

c) Jedna od pretpostavki dobrog stila je, na koncu, vezana i za strukturu i osobine paragrafa (stavka), misaone jedinice koja se sastoji od niza medusobno povezanih recenica na naCin da cine siru koherentnu cjelinu, a koja je istovremeno i dio vece cjeline pododsjeka, odsjeka, poglavlja itd. Da bi, medutim, jedan paragraf bio valjan, neophodno je da i on zadovoljava odredene uvjete. Tri medu njima - jedinstvo, koherentnost i prikladno isticanje - su i najznacajnija. Jedinstvo paragrafa podrazumijeva da se u citavom paragrafu, od njegova pocetka do kraja, razvija ista osnovna misao, da su sve recenice koje ga Cine toj misli iii temi usmjerene. S druge strane, koherentnost paragrafa podrazumijeva da on ispunjava dva uvjeta - da mu recenice cine cvrstu logicku i organsku cjelinu, te da je to ocevidno i za citatelje. Na koncu, jedan od uvjeta valjanosti paragrafa je i tzv. prikladno isticanje, davanje pojedinim dijelovima jednog paragrafa onog mjesta i prostora koji je neophodan kako bi se osnovna misao paragrafa, sav njezin sadr2:aj, citatelju i saopCila.

55

Neki autori, :Zugaj 1 Zelenika i joS neki, ave osobine reCenice izdvaja kao dio odlika dobrog znanstvenog stila.

309


9. STATISTICKE TEHNIKE OBRADE PODATAKA 9.1. IJVOO 9.1.1. Populacija i uzord U svakodnevnoj upotrebi pojam populacija asocira samo na !jude. U statistici ana se ne odnosi samo na !jude nego na sve jedinice statistickog skupa (objekta promatranja i analize). Statisticko obiljezje iii statisticka varijabla je svojstvo zajednicko svimjedinicama statistickog skupa. Skup svih dopustenih vrijednosti statistickog obiljezja zove se populacija iii osnovni skup. U statistici su pojmovi statisticki skup i populacija sinonimi. Ona ukljucuje sve jed in ice, sve elemente, objekte, u tom skupu.

Definicija 9.1.2.a. Populacija je skup (kolekcija) svih mogucih vrijednosti obiljezja koji opisuju odreoenu pojavu. Definicija 9.1.2.b. Uzorak je podskup podataka izabran iz populacije. Primjer 9.1.2.a. Populacija maze biti sastavljena od svih zena u zupaniji. Aka iz svake opC:ine, grada iii mjesta izaberemo 50 zena, onda je skup odabranih zena uzorak. Primjer 9.1.2.b. Skup svih biljeznica koje proizvodi tvrtka X je populacija. Slucajno se odabere 200 biljeznica. Takav skup je uzorak. 9.1.2. Deskriptivna i inferencijalna statistika Statisticke tehnike mogu se upotrijebiti za opis i analizu cijele populacije (svih jedinica statistickog skupa). U analizi se mogu upotrijebiti razliCite numericke i graficke (dijagramske) tehnike. Dio statistike namijenjen takvim primjenama je deskriptivna statistika.

318

T

r

!

Poglavlje 9·

~"'"""'J.~ 9.1.2.1.a. Dio statistike namijenjen opisu podataka (uzorka iii populacije) naziva se deskriptivna statistika.

Ona obuhvaca "postupke" izracunavanja opisnih statistickih pokazatelja, tablicnog i grafii':kog prikaza podataka. C:esto je slozeno iii veoma skupo obuhvatiti sve jedinke populacije. Zato se odabire dio populacije, uzorak i na temelju uzorka se zakljucuje iii procjenjuju karakteristike populacije.

Definicija 9.1.2.1.b. Dio statistike koji analizira uzorke i izvodi zakljui':ke o populaciji na temelju uzoraka, naziva se inferencijalna statistika. Inferencijalna statistika temelji se na teoriji vjerojatnosti.

9.1.3. Racunalni software za statisticke analize Snazan razvoj obrade podataka mijenja naCin zivota i rada gotovo svakog pojedinca, mijenja gospodarstvo na posve drugaciji naCin od svih ranijih tehnoloskih promjena. Razvoj je oblikovao znanstveno podrucje informatike koje je izrazito interdisciplinarno podrucje. lnformatika je spoj znanosti, tehnologija i primjena (aplikacija) strojne obrade i prijenosa informacija. Ona se bavi hardverom, softverom, organizacijom racunalnih mreza i racunalnih sustava, reprezentacijom i obradom podataka i signala, s pribavljanjem i upotrebom problemski specificnih znanja i njihovom primjenom. Pri tom informatika apstrahira posebnosti pojedinacnih primjena i arhitektura i analizira osnovne teorijske koncepte i metode kako bi se primijenili pri izgradnji novih sustava. Pojam informatika u njemackom govornom podru(ju ukljucuje slijedece informatike: Tehnicka informatika. Bavi se prvenstveno izgradnjom racunala. Najvaznija problemska podrucja su brzina obrade, pohranjivanje podataka, organizacija i arhitektura racunala. Prakticna informatika. Bavi se programiranjem kao i razvojem softvera, programa koje izvode na racunalu. Najvaznija podrucja su izgradnja algoritama, programski jezici, operacijski sustavi i jezici prevoditelji (sustavna i aplikacijska programska potpora). Programi prevoditelji prevode programe pisane u izvornom jeziku u strojni kod. Teorijska informatika. Matematicka je osnova informatike. Bavi se matematickim algoritmima primijenjenim u informatici (npr.

319


rekurzivni algoritam), formalnom ispravnosti programskih jezika i sl. Promatrane zajedno, tehnicka, prakticna i teorijska informatika cine sredisnji dio srz informatike (Kerninformatik). Primijenjena informatika stoji nasuprot teorijskoj, prakticnoj i tehnickoj informatici. Ona istrazuje mogucnosti primjene racunala. Pokusava ih primijeniti na sto je moguce vise podrucja svakodnevnog zivota i rada kako bi se olaksalo i ubrzalo izvrsavanje poslova. Statistika se danas ne moze razvijati bez informatike. Primijenjena informatika u statistici pronalazi stalno novo podrucje istrazivanja i primjene. Informatika i statistika su zato u simbiozi, a najbolje dolazi do izrazaja u obradama koje zahtijevaju velike i slozene proracune i sadrze ogromne kolicine podataka. Danas je u upotrebi ve<':i broj statistickih paketa (primjenskih softvera) za statisticke analize. Neki od njih su slijedeci: SPSS (registrirani trademark SPSS, Inc.,Chicago) SYSTAT (registrirani trademark SYSTAT, Inc., Evanston,!!) SAS (registrirani trademark SAS Institute, Inc., Cary, N.C.) STATGRAPHICS (registrirani trademark Statistical Graphics Corp., Maryland). Minitab (registrirani trademark Minitab, Inc., University Park, Pa), STATISTICA itd. Osim tih slozenih statistickih paketa u upotrebije za jednostavnije statisticke analize i primjenski softver temeljen na proracunskim tablicama Microsoft EXCEL. Za statistiku je bitan dio koji se naziva "Data analysis".

9.2 PRIKAZ PODATAKA 9.2.1. Tipovi podataka

Svojstvo po kojemu se jedinice statistickog skupa medusobno razlikuju naziva se vrijednost obiljezja. Vrijednosti obiljezja su kvantitativni iii kvalitativni podaci.

Definicija 9.2.1.a. Kvantitativni podaci su vrijednosti obiljezja statistickog skupa izrazeni brojevima.

320

Poglavlje 9.

Primjer 9.2.1.a. Visina studenta izrazena u centimetrima iii tezina izrazena u kilogramima su kvantitativni podaci. Kvantitativni podaci prikazuju kolicinu iii iznos necega. To su varijable kojima se mogu pridruziti cjelobrojne vrijednosti (npr. brzina= lOOkm/h, dob=46 god ina) iii realni brojevi (npr. visina=178,5 em). Vrijednosti pridruzene tim varijablama imaju dva bitna svojstva: a) mogu se usporediti (3<7 i 7 >5), b) moze se mjeriti meausobna udaljenost: d(12,8)=3.

Definicija 9.2.1.b. Kvalitativni podaci su vrijednosti obiljezja statistickog skupa izrazeni opisno (nenumericki podaci). Primjer 9.2.1.b. Nacionalnost, spol, razina obrazovanja osobe unutar grupe su kvalitativni podaci. Kvalitativni podaci nemaju ni jednu od dvije prikazane relacije bitne za numericke (kvantitativne podatke). Nemaju kvantitativnu interpretaciju i prikazuju se simbolima. Dvije vrijednosti simbolickih (kvalitativnih) varijabli mogu bitijednake iii razliC:ite. One mogu imati Crveno). Primjeri samo relaciju jednakosti (Bijelo = Bijelo, Plavo varijabli simbolickog tipa su boja ociju, drZavljanstvo, spol i sl. Kvalitativne (simbolicke) varijable s dvije vrijednosti mogu se konvertirati u dvije numericke binarne vrijednosti 0 i 1. Ako simbolicka varijabla moze poprimati N vrijednosti, onda se i ona u statistici moze konvertirati u N binarnih znamenki. Jedna binarna varijabla se pridruzuje jednoj vrijednosti simbolicke varijable. Npr. ako varijabla boja ociju ima cetiri vrijednosti: crno, smeae, plavo i zeleno, onda se moze kodirati s cetiri binarne znamenke:

*

.

Vrijednost simboliCke varijable

Kod

~ ~~··=··r·~0~ o ~. ~.~::::::::::::::::::::~··· .__LIo~o~ Smeae

1g 0 10

•·I

Tablica 9.2.1.a. Kodiranje simbolickih varijabli Kvalitativni podaci se mogu grupirati upotrebom nominalne iii ordinalne ljestvice, a kvantitativni upotrebom odnosnih i intervalnih

321


ljestvica. Te dvije ljestvice se razlikuju prema nacinu definiranja tocke nula na ljestvici. Nula je na intervalnoj ljestvici arbitrarna i ana ne znaci potpuno odsutsvo onaga sto se mjeri. Ta ljestvica nema apsolutnu, vee samo relativnu nulu. Najbolji primjer je ljestvica za mjerenje temperature. Npr. temperature od nula Celzijusa, ne govori kako "nema topline", niti je s temperaturom od 20 stupnjeva Celzijusa dvostruko hladnije nego s temperaturom od 40 stupnjeva Celzijusa. Nula na intervalnoj ljestvici temperature ne znaCi ne postojanje topline. U analizi podataka prikazanih intervalnom ljestvicom mogu se primijeniti slijedece statisticke tehnike: a) Aritmeticka sred ina, b) Standardna devijacija, c) Proporcije, d) Dominantna vrijednost, e) Koeficijent korelacije, f) Koeficijent kontingencije, g) Hi-kvadrat test, h) Neparametrijski testovi, i) z-vrijednost, j) Koeficijent korelacije. U odnosnoj ljestvici (ratio scale) "nula" znaci odsustvo onaga sto se mjeri. Jednake razlike (udaljenosti) izmedu vrijednosti tih varijabli predstavljaju jednake razlike mjerenog svojstva. Te varijable su numericke: kontinuirane iii diskontinuirane. Kontinuirane varijable zapisuju se kao realni brojevi, a diskontinuirane kao cijeli brojevi. Primjeri diskontinuirane varijable su broj stanovnika u jed nom gradu, broj uposlenih u tvrtki, broj studenata i sl. Primjeri kontinuranih varijabli (zapisuju se najcesce u obliku decimalnih brojeva) su visina izrazena u em, koliCina tekuCine izrazena u litrima i sl. Broj statistickih tehnika koje se mogu upotrijebiti u analizi podataka prikazanih odnosnom ljestvicom je najveci. Odnose izmedu tipova podataka s obzirom na upotrijebljene ljestvice mjerenja vrijednosti obiljezja statistickog skupa prikazuje slijedeca slika:

322

Poglavlje 9·

I

I Kvalitativni I Nominalna ljestvica

Podaci

I

IKvantitativni (

j I

I

Ordinalna ljestvica

I Intervalna

Odnosna ljestvica

I

ljestvica

I

I

Kontinuirani

Diskontinuirani

podaci

podaci

Slika 9.2.1.a. Odnosi izmedu tipova podataka s obzirom na ljestvicu mjerenja Kvalitativni podaci se mjere nominalnim i ordinalnim ljestvicama. Nominalne ljestvice ne mogu istaknuti kriterij po kojem se vrijednosti mogu usporedivati (upotrebiti relacijski operatori "jednako", "vece od", iii "manje od"). Primjer 9.2.1.c. NaCin odlaska u zdravstvenu ustanovuje nominalni tip podataka. Mogu ga ciniti cetiri moguca nacina odlaska: a) setnjom, b) autom, c) biciklom, d) autobusom. Primjer 9.2.1.d. Kodirani odgovori u upitniku: da, ne, dr:Zavljanstvo, nacionalnost i sl. su nominalni tipovi podataka. Najcesce metode analize kvalitativnih podataka prikazanih nominalnom ljestvicom su: a) Dominantna vrijednost, b) Proporcije, c) Koeficijent korelacije, d) Koeficijent kontingencije, e) Hi-kvadrat test, f) Neparametrijski testovi.

323


Ordinalna ljestvica pridruzuje vrijednostima obiljezja statistickog skupa opisanim kvalitativnim podacima brojeve, slovne oznake iii simbole, prema stupnju (intenzitetu) svojstva (npr. ocjena, zadovoljstvo). Stupanj tih razlika nije bitan ali se vrijednosti kvalitativnih obiljezja mogu urediti prema nekom redoslijedu. Primjer 9.2.1.e. Obitelj maze posjetiti vise ordinacija prilikom jednog posjeta zdravstvenoj ustanovi. Ordinalna ljestvica s pet razlicitih vrijednosti mjeri zadovoljstvo zdravstvenom uslugom: a) Veoma nezadovoljan = 0, b) Nezadovoljan = 1, c) Indiferentan = 2, d) Zadovoljan =3, e) Veoma zadovoljan=4. Ordinalna ljestvica ne mora nuzno biti linearna. Razlike u znanju ucenika ocijenjenih ocjenama 4 i 5 ne moraju biti jednake razlici u znanju ucenika ocijenjenih s 3 i 4. Najcesce metode analize kvalitativnih podataka prikazanih ordinalnom ljestvicom su: a) Koeficijent korelacije, b) Centralna vrijednost, c) Koeficijent konkordancije. 9.2.2 Prikaz kvalitativnih podataka U opisu kvalitativnih podataka potrebno je definirati klase (razrede) taka da se jed an element statistickog skupa maze svrstati u jedan i samo jedan razred. Statisticki skup se opisuje brojem objekata (jedinica skupa) iii proporcijom broja jedinica razreda u odnosu na ukupan broj jedinica statistickog skupa .

.

-----~--------------~-------------~-------------------·---~---------1

Definicija 9.2.2.a. Relativna frekvencija razreda je broj jedinica i koji se nalaze u jednom razredu u odnosu na ukupan broj jedini_c_j statistickog skupa. J

L__ - ......

...... .. ~

~

....

~~·~~--

..

·~"""""'----·~~·--"""

Relativna frekvencija razreda =

__ __ ,_,,_.

,

..

~"~"""""

Broj jedinica u razredu --=:LL===-=c_:_::==-Ukupan broj jedinica u skupu

Poglavlje 9·

Umjesto relativne frekvencije razreda cesto se upotrebljava i postotak za razred. On se moze izracunavati upotrebom formule: Postotak razreda = Relativna frekvencija razreda

*

100

Primjer 9.2.2.a. Klasifikacija studenata prema broju bodova postignutih na ispitu iz predmeta "Informatika" je prikazan u tablici Tablica 2. Tablica frekvencija je generirana upotrebom SPSS-a:

Tablica 9.2.2.a. Ocjene studenata na ispitu Upotrebom statistickog paketa SPSS moze se prikazati tablica frekvencija vrijednosti varijable Ocjene: Ocjene

Cumulative Valid

Nedovoljan Vrlodobar

14 6 15 7 5

Total

47

Debar

Dovo!jan !zvrstan

29,8 I 12,8 31,9 14,9 10,6 100,0

29,8 12,8 31,9 14,9 10,6 100,0

29,8 42,6 74,5 89,4 100,0

Tablica 9.2.2.b.Tablica frekvencija upotrebom statistickog paketa SPSS

325


Frekvencija je broj podataka istog oblika varijable. Parovi razlicitih vrijednosti kvalitativne varijable i njihove frekvencije (apsolutne iii relativne) tvore nominalni (redoslijedni) niz prikazan u prethodnoj tablici. Zbroj svih apsolutnih frekvencija se naziva opseg statistickog skupa.

9.2.3. Graficki prikaz kvalitativnih podataka Linijski i povrsinski grafikoni su dvije najcesce graficke metode opisa simbolickih (kvalitativnih) podataka. Povrsinski grafikoni prikazuju podatke povrsinama geometrijskih likova, a njihove su povrsine upravo razmjerne frekvencijama pojedinih razreda. i>rimjer 9.2.3.a. (Povrsinski graf) Povrsinski graf generiran pomocu racunala upotrebom Excela za varijablu ocjena je prikazan na slijedecoj slici:

.-------------------

I

PovrSinskl graf .

VrlociOi)dl

~~

·········:

l' I

l\le,jo 1iOIJ311

lzvrstan Dovoijan

Ocjena

I

I

DoiJar 0

4

1CI

!2

14

Fre-kvencija

Slika 9.2.3.a. Povr5inski graf upotrebom Excela Isti rezultat se moze dobiti upotrebom povrsinskog grafikona u paketu SPSS: Ocjene Vrlodobar Nedovo!jan Q)

c

Izvrstan

Q)

{i'

0

Dovo!jan

Do bar

Count

Slika 9.2.3.b. Povrsinski graf upotrebom SPSS-a

Poglavlje 9·

Kruzni dijagrami dijele cijeli krug na dijelove. Povrsina svakog dijela je razmjerna frekvencijama pojedinih razreda. Primjer 9.2.3.b. (Kruzni dijagram strukture) Kruzni dijagram strukture, generiran pomocu EXCEL-a za varijablu Ocjena, je prikazan na slijedecoj slici: Frekvencija ocjena 1 Izvrstan; 15 33%_ .

(

-~)/

Dov;J,~,n;~~/
•. Nedovoljan; 7;

J

15%

~~Vrlodobar; ">v

C

4;

9%

/

L_

Dobar· 14·,__._._ 30% _ _ _ _ _ _ _ _____J

------'-

Slika 9.2.3.c. Kruzni dijagram strukture uspjeha studenata na ispitu upotrebom Excela Taj dijagram (ponekad se naziva i krug strukture) prikazuje postotne relativne frekvencije modaliteta obiljezja varijable ocjena. Postotne frekvencije omogucuju jednostavnije zakljucivanje o strukturi niza a dobivaju se dijeljenjem vrijednosti niza s njihovim zbrojem i mnozenjem tog rezultata sa sto. Upotrebom SPSS-a dobit ce se slican prikaz: Pies show percents I . Dobar

I• Dovo!jan 1

[.::1 Izvrstan

II Nedovo!jan ~ Vr!odobar

Slika 9.2.3.d. Kruzni dijagram strukture uspjeha studenata na ispitu upotrebom SPSS-a

327


Prikaz kvalitativnih podataka temeljio se na modalitetima (vrijednostima) jedne varijable (jednodimenzijsko). Grupiranje se moze temeljiti ina modalitetima dviju i vise varijabli (visedimnezijsko grupiranje). Tablica koja ima dva ulaza a oni su modaliteti dvije nominalne varijable se naziva tablica kontingence. 9.2.4 Graficki prikaz kvantitativnih podataka: Tukeyjev S-L dijagram

Ureaivanjem kvantitativnih podataka nastaje numericki niz. Nacin ureaivanja ovisi o tome je li numericka varijabla diskretna iii kontinuirana i o broju podataka. Ako je broj kvantitativnih podataka malen, ureaivanje se temelji na njihovu sortiranju u rastucem redoslijedu (niz vrijednosti varijable X: x,, x2, ... , x,, x,+,, ... , x, vrijedi x,,; x,+,, i= 1,2, ... ,n-1). Jedna od grafickih metoda opisa kvantitativnih podataka je Tukeyjev S-L dijagram (Stem-and-Leaf Diagram). To je posebna vrsta histograma (dijagram "stabla i lista") primjenjiva na male skupove podataka. Koraci u dizajnu dijagrama S-L 1. Svaku vrijednost u skupu podataka podijeliti u dva dijela: stable i list. 2. Sortirati stabla u rastucem redoslijedu u prvom stupcu (poceti s najmanjim stablom i zavrsiti s najveCim). 3. Nastaviti s podacima postavljajuCi list u odgovarajuCi red stablu.

Najcesce se koriste dvoznamenkasti brojevi. Ako su podaci dvoznamenkasti brojevi (cijeli), onda znamenka na mjestu desetica je vodeca znamenka iii stable (Stem), a ona na mjestu jedinica je list (Leaf). Prikazat ce se nesto slozeniji troznamenkasti brojevi u obliku S-L dijagrama.

Poglavlje 9·

---;--------------------------10 Primjer 9.2.4.a. Prikazani su podaci o broju eritrocita za 150 pacijenata u slijedecoj tablici: 2,7 2,8 2,8 2,9 3,1 3,2 3,4 3,6 3,6 3,8 3,8 3,9 4,0 4,1 4,4

2,7 2,8 2,9 3,0 3,1 3,2 3,4 3,6 3,6 3,8 3,8 3,9 4,0 4,1 4,6 '

2,7 2,8 2,9 3,0 3,2 3,2 3,4 3,6 3,6 3,8 3,8 3,9 4,0 4,1 4,6

2,7 2,8 2,9 3,0 3,2 3,3 3,4 3,6 3,7 3,8 3,9 3,9 4,0 4,2 4,6

2,8 2,8 2,9 3,0 3,2 3,3 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 3,9 4,0 4,2 4,6

2,8 2,8 2,9 3,0 3,2 3,3 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 3,9 4,0 4,2 4,6

2,8 2,8 2,9 3,0 3,2 3,3 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 3,9 4,0 4,2 4,9

2,8 2,8 2,9 3,1 3,2 3,3 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 3,9 4,0 4,2 4,9

2,8 2,8 2,9 3,1 3,2 3,4 3,6 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,0 4,4 4,9

2,8 2,8 2,9 3,1 3,2 3,4 3,6 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,0 4,4 5,1

Tablica 9.2.4.a. Broj eritrocita u krvi 150 pacijenata (u

tisucama 1000) Dijagram stablo-list prikazuje niz vrijednosti ureoen po veliCini i zadrzava informaciju o stvarnim vrijednostima varijable.

s "'s

Q.

0

2

0 '!S. o;·

77777777777

0~

w w 0

2

88888888888888999999999

:·~···~·-··············

Tnt<>r""l

od 2 do 2, 9, 23 pacijenta. -·~·~·-,~·------·

-·---·-·--~~~

3

000001111111111

3

22222223333

3

444445555555

3

666666666666667777777777777

Interval od 3,6 do 3,7 ima 27 pacijenata.

3

I 8888888888899999999999999999


od 3 do 3,1 ima 15 pacijenata.

""" ~

" "'"

:T N

od 3,4 do 3,5 ima 12 pacijenata.

Interval od 4,0 do 4,1 ima 6 pacijenata. 4


4

Interval od 4,5 do 4,5 ima 5

!···············

4

4

888

5

1

od 4,8 do 4,8 ima 3 pacijenta. interval ima jednog pacijenta. Tablica 9.2.4.b. 5-L prikaz statistickog skupa.

"0 "' ::r.

Poglavlje 9·

P Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf

11,00 23,00 15,00 11,00 12,00 27,00 28,00 6,00 8,00 5,00 ,00 3,00 1,00 Stem width: Each leaf:

L

2. 77777777777 2. 88888888888888999999999 3. 000001111111111 3. 22222223333 3. 444445555555 3. 666666666666667777777777777 3. 8888888888899999999999999999 4. 000111 4. 22222333 4. 55555 4. 4. 888 5. 1 1,00 1 case(s)

Tablica 9.2.4.c. S-L prikaz upotrebom SPSS-a

!!:;' L;

f'i Podaci su u S-L prikazu razvrstani u 13 razreda. Broj listova u svakom razredu je frekvencija. Prednosti tog prikaza su ocuvanje originalnih podataka i svi podaci su sortirani u rastucem redoslijedu.

9.2.5. Tablicni prikaz kvantitativnih podataka: relativnih frekvencija

distribucija

Distribucija apsolutnih frekvencija iii distribucija relativnih frekvencija je cesto potrebna u istrazivanjima za analizu i prikaz podataka. Posebno je prikaz kvantitativnih podataka u obliku distribucije frekvencija pogodan za ogromne kolicine podataka pohranjene u relacijskim bazama podataka. Distribucija frekvencija je u obliku tablicnih izvijesca u kojima su podaci razvrstani u razrede (klase). Frekvencija je broj jedinica statistickog skupa koja se moze pridruziti nekom razredu.

331


Uvijek polazimo od pretpostavke da se jedna jedinica priduzuje jednom i same jednom razredu. Nema preklapanja podataka. 56 Broj eritrocita

14 9 5 10 7 4 5 7 14 13 11 17 3 31 5 31 51 31 11

2,80 2,90 3,00 3,10 3,20 3,30 3,40 3,50 3,60 3,70 3,80 3,90 4,00 4,10

9,3 6,o 3,3 6,71 4,7 2,7 3,3 4,7 9,3 8,7 7,3 11,3 2,0 2,0 3,3 2,0 3,3 2,0

I

9,3 6,0 3,3 6,7 4,7 2,7 3,3 4,7. 9,3 8,7 7,3 11,3 2,0 2,0 3,3 2,0 3,3 2,0

32,7 37,3 40,0 43,3 48,0 57,3 66,0 73,3 84,7 86,7 88,7 92,0 94,0 97,3 99,3 100,0

Tablica 9.2.5.a. Prikaz frekvencija upotrebom SPSS-a Ako diskretna numericka varijabla ima velik broj razlicitih vrijednosti (iii je kontinuirana), distribucija frekvencija se formira na temelju razreda. Distribucija frekvencija numericke varijable je skup parova razreda i pripadajuCih frekvencija.

56

Postoje i takvl skupovi podataka u kojima isti element maZe biti u dva Hi viSe skupova. Takvi skupovi se nazivaju fuzzy skupovi.

332

Poglavlje 9·

9.2.5.1. Statisticki niz Statisticki niz nastaje ureaivanjem (ureaivanjem po nekom redoslijedu, grupiranjem) vrijednosti obiljezja statistickog skupa. Redoslijedni, nominalni i numericki niz se tvore uredivanjem podataka po redoslijednom, nominalnom i numerickom obiljezju. Vremenski niz je ureaivanje podataka kronoloski. 9.2.5.2. Grupiranje podataka Grupiranjeje postupak razvrstavanja podataka u sku pine (grupe). U postupku grupiranja podataka cilj je prikazati broj ponavljanja grupe u uzorku iii populaciji (frekvenciju). Statisticki skup se sastoji od istovrsnih podataka (elemenata). Algoritam izracunavanja minimalne i maksimalne vrijednost unutar skupa je jednostavan pa je moguce podrucje obiljezja (raspona skupa) izmeau minimalne (donja granica) i maksimalne (gornja granica) vrijednosti podijeliti na odreaeni broj po veliCini jednakih intervala tzv. razreda. Prema tome, podrucje obiljezja dijeli se na ukupno r po velicini jednakih intervala tj. razreda cija je sirina jednaka L\.X. Ti intervali mogu se prikazati na brojevnom pravcu:

rL\.x 1'

L\.x

•

• Svaki interval (razred) je odreaen granicama razreda ( x, i x,+ 1 ). Sirina razreda L\.x se uglavnom odreauje empirijski i konkretno na temelju podataka promatranog skupa, iako postoje i odreaena pravila. Broj razreda k za grupiranje N vrijednosti numericke varijable aproksimira se izrazom k"1+3,3*1og N. Izracunavanje distribucije frekvencija i distribucije relativnih frekvencija temelji se na slijedeCim algoritamskim koracima:

1. Odrediti broj razreda (podintervala) na koji se dijeli statisticki skup. Ne postoji opce pravilo za odreaivanje broja razreda. Obicno je broj razreda k. U tom slucaju vrijedi:

5 :s; k :s; 15.

333


Moze se uzeti i najmanji k koji je rjesenje eksponencijalne nejednadzbe 2k- 1 2N, gdje je N broj jedinica statistickog skupa, a k broj razreda. 2. Odrediti sirinu razreda

Gornja granica - Donja granica Broj razreda

gdje je DonjaGranica manja iii jednaka najmanjoj vrijednosti obiljezja i GornjaGranica veca iii jednaka najvecoj vrijednosti obiljezja. 3. Za svaku klasu izracunati broj jedinica koje razvrstavaju u razred. Taj broj se naziva frekvencija razreda. 4. Izracunati za svaku klasu relativnu frekvenciju Relativna frekvencija razreda

Frekvencija razre.:::da::.c-_ _ Broj jedinica popu/acije

Primjer 9.2.5.2.a. Kreirati tablicu frekvencija za statisticki skup koji Cine podaci o broju eritrocita za 150 pacijenata, a prikazani su u slijedecoj tablici:

l-2;7oTT7oT2;74T2, 74T2~ 1sTz, 75-r2~76-r2~7f2,7812.79-l

1 i+~l::H+::~.-H*.t~~ f:t~~ H~J ~:~~-r. -~::61 K~wt:;-;;:1 _3~15] 3,~-~T3:lsl.3;i-5 3,i~[3,-17- -~~I~,2o_~

~~~~79_C2~8~~~,8o-G.~~cz:s:oD~~~t2.81 H~-£1~2.~~rz,82J I ::; t 3,20

1

~~~-1 1 3,23 p.zsJ,~z5 ~,_2_8 --~·~~,_33 ·• -~·~~+-~·-~~-~ -~----

-----,----~·--

---T-::-

3,64 3,64 1 3,65 1 3,66 3,68 3.7 1

,r------ ~::~ 1 -!::Y:

t

!::f ~:;-:~'!::~ I!-~ -H~+H~ .-~::H-~:~~, --1 .1

, 3,9o 3,9o 3,9o

~-·~o

3,94 : 3,94 1 3,94 ,

1 1

::-1--~

3,9~i-3,95

, 3,95 ,

[~:;~~~~=~:_i~ {:~ ~~:~~jd~~B-~:;~ L ~~:~;j ~-'1f1:~ 4,~-~J 4,56J.~~j 4,5~ ~:s?I~~8- 4,88 4,88 4,89T

i

1

s,12 J

Tablica 9.2.5.2.a. Podaci o broju eritrocita (u 000) u krvi

334

Poglavlje 9·

Pretpostavka je da se statisticki skup (vrijednosti mjerenja broja eritrocita za 150 pacijenata) dijeli u deset razreda tj. k= 10. Prvi korak je odrediti sirinu razreda: Sirina razreda = gornja gr~nica- dodnja granica = 5, 12JO 2,70 = 2 ,4 2 = O, 242 10 rOJ razre a

Tablica 9.2.5.2.b. Distribucija frekvencija broja eritrocita za 150 pacijenata Razredi uvijek ne moraju biti iste sirine. Bitno je da su oni medusobno iskljucivi, a to znaci jedna jedinica populacije je u samo jednom razredu. Razredi ne moraju biti iste sirine, a ni dva susjedna razreda ne moraju imati zajednicku granicu. Prije analize distribucije frekvencija razreda razliCite sirine, potrebno je odrediti prave granice. Broj podataka u razredu je njegova apsolutna frekvencija (npr. apsolutna frekvencija prvog razreda je 31). Ako su podaci razvrstani u k razreda, onda ce se apsolutne frekvencije oznaciti sf,; f,, ... , fk. U danom primjeru je f 1 =31, f 2 18, f 3 =15 ... f 10 =4. f 1 + f 2 + f 3 + ... + f 10 =31+18+15+ ... +4=150. Zbroj svih apsolutnih frekvencija je opseg osnovnog skupa.

335


Relativna frekvencija je omjer apsolutne frekvencije osnovnog sku pa tj. : f p,=~;

f P,=~

opsega

31

= 150 =0,21. Zbroj svih relativnih frekvencija uvijekje 1, tj. p1 + p2 + ... p,=l. Ako razredu nedostaje jedna od dviju granica, onda je on otvoren. Npr. razredi u slijedecoj tablici se formiraju na temelju dobi pacijenta: ~---~~--~"-----~-·

~

Razred: dob ---·~---~~----~~·

do 7

'

8 do 15 16 do 23

... 56 do 63 64 i stariji

-------------

Sredine razreda

--------

Tablica 9.2.5.2.c. Primjer otvorenog razreda

Pravilnosti i zakonitosti tesko je uociti u izvornim podacima. Zato se kvantitativni podaci ureduju u numericki niz po velicini iii grupiranjem u razrede. Ako su podaci kontinuirani, onda se formiraju razredi. 9.2.6. Graficki prikaz kvantitativnih podataka: histogram i poligon Povrsinski dijagrami i dijagrami strukture sluze za prikaz kvalitativnih podataka. "Jedna slika vrijedi kao tisucu rijeCi" poznata je izreka. Kvantitativni podaci se mogu prikazivati u grafickom obliku. 9.2.6.1. Histogram Kada se crta histogram analizirana pojava se prikazuje na vodoravnoj osi (mjerilo za vrijednosti numerickog obiljezja), a na okomitoj osi apsolutna frekvencija (ako se crta histogram frekvencija) iii relativna frekvencija. Pravokutnici u histogramu frekvencija se crtaju u sredini razreda, a njegova visina je odredena frekvencijom. Primjer 9.2.6.1.a. Prikazati histogram frekvencija za statisticki skup broja eritrocita u krvi na temelju podataka iz tablice 9.2.5.a.

Poglavlje 9.

Histogram frekvencija Frekvenc~a 35

-,~~~~···~~·········~····~~···--~~~-~ ······-~··~··-

30

r--·--~~,~--~------~

25

------~~

f-"--

20

15

c-,-1-~

10

c-

~~

1-

2.82 3.06 3.31 3,55 3,7£ 4,03 4,2? 4.52 4.76 5

Sred:ine razreda

Slika 9.2.6.1.a. Histogram frekvencija broja eritrocita prikazanih u tablici 9.2.5.a. Najrasireniji linijski dijagram prikaza numerickih nizova je poligon frekvencija. Kao i kod histograma na vodoravnoj osi je mjerilo za vrijednosti numerickog obiljezja analizirane pojave), a na okomitoj osi apsolutna frekvencija. Ponekad se naziva i mnogokutnikom jer linije koje povezuju vrhove ordinata (frekvencije razreda) tvore veCi iii manji kut. Poligon frekvencija na temelju podataka iz tablice 9.2.5.a. ima slijedeCi izgled: Poligon frekvencija

35

30

-~

\

25 ::::;.

'" "

20

l'i"

15

""'tl::'"

10

/

\ s,

/\

\

/

'\

''-

5 0

\

;::;

""· M

M '0

o, M

0 "'

"'· M

"'"" M

"'

"'· M

Sred;na razreda

;;;

.,.. 0

M

"' "i.

"

"'

~

""

':;f

.c( or; "'

~·

"'"':;f '

Slika 9.2.6.1.b. Poligon frekvencija broja eritrocita prikazanih u tablici 9.2.5.a.

337

Metodologija drustvenlh znanosti

Prednosti poligona frekvencija u odnosu na histogram frekvencija su u jednostavnijem i jasnijem prikazu. Oblik linije asocira na oblik distribucije frekvencija. Ako je ranije nacrtan histogram frekvencija, onda je dovoljno povezati sredine vrhova stupaca i kreiran je poligon frekvencija. 9.2.7. Kumulativne distribudje frekvencija i kumulativni poligoni Tablice kumulativne distribucije frekvencija su jednostavna sredstva analize podataka. Ponekad se ta empirijska funkcija distribucije naziva "kumulativni niz", a formira se zbrajanjem originalnih frekvencija (apsolutnih iii relativnih) numerickog niza. Prvo je potrebno pojasniti kako se formira kumulativni niz "manje od" za diskontinuiranu numericku varijablu za Cije razrede su izracunate apsolutne frekvencije. Pretpostavka je da statisticki skup ima n razreda Cije su gran ice odredene vrijednostima x,. x 2 , ••• , x,, x,. 1 • Razredi su oznaceni respektivno s C1 , C2 , ••• , C,. Razred c, = (x,, x,+ 1 ).

Slika 9.2.7 .a. Sirine razreda Apsolutna frekvencija razreda Ck je fk, a relativna frekvencija rk. Ako postavimo pitanje koliko pacijenata ima manje od 2,942 eritrocita, onda je odgovor apsolutna frekvencija prvog razreda. Taj broj pacijenata je 31, odnosno apsolutna frekvencija f 1 • Koliko pacijenata ima manje od 3,063 eritrocita? Odgovor je 31+ 18=49 iii f 1 + f 2 =49. Opcenito broj pacijenata Ciji je broj eritrocita manji iii jednak xk+l je zbroj apsolutnih frekvencija f 1 + f 2 + f 3 + ... f,. Slicna logika se moze upotrijebiti za kumulativnu relativnu frekvenciju. Korespondirajuca kumulativna relativna frekvencija je r 1 +r2 + ... +rk. Primjer 9.2.7 .a. Tablica 9.2.5.a. prikazuje frekvenciju, kumulativnu frekvenciju, realativnufrekvenciju i distribuciju kumulativnih relativnih frekvencija eritrocita u krvi 150 pacijenata.

Poglavlje 9·

Poligon frekvencija 160 140

:::;:. u

<::

80 60

""tl::

20

~

""'

/

120 100

/ ../

.

40

./

/

0 N

~

"' ~"'· M

V"; V";

M"

"' ~ '" ;::;. "' "'0-q" v" .,..

V";

V";

Sredina razreda

Slika 9.2.7.b. Kumulativna frekvencija broja eritrocita u krvi 150 pacijenata

9.2.8 Zadaci za vjezbu Ekonomski institut je istrazivao misljenje 1652 ispitanika medijima ekonomske propagande. Odgovori na postavljeno pitanje koja su najvaznija sredstva ekonomske propagande su prikazani u tablici: ~------·-·-~--·--

.......

~

....

·~·--·-·-------------------

I. Med·.11

. ·-·T................

'I

1

~---------·-·-

. ·-·-·--l

Relativna frekvencija

!

r~:d~:~k·-··-··-~~~~~······~······~r~:~:·.~~·~-~·l I Televizija ' Dnevne novine Reklamni panoi

..

I 0.~~ ·-~--·--1 0.09

f().o-2---~

-·---~~~-+10~02····

--···.J

a) Upotrijebiti jednu od grafickih metoda prikaza podataka. b) Koja je proporcija ispitanika misljenja da televizija iii dnevne novine su najbolja sredstva ekonomske propagande. c) Izracunati apsolutne frekvencije odgovora ispitanika. d) Prikazati kumulativne frekvencije odgovora ispitanika.

339


9.3. MlERE CENTRALNE TENDENCIJE, DISPERZIJE I STATISTICKI MOMENT! 9.3.1 Uvod U ranijim poglavljima originalni podaci (podaci dobiveni prikupljanjem) su smjesteni u tablice i prikazani odgovarajucim dijagramima. U poglavlju koje slijedi iz tih sirovih (originalnih) podataka bit ce izracunat niz pokazatelja koji ce posluziti za analizu i interpretiranje kvantitativnih podataka. Cetiri su pokazatelja najznacajnija: a) Centralne tendencije b) Disperzije c) Relativne disperzije d) Asimetrije Ako se te mjere izracunavaju iz cijele populacije, onda se nazivaju parametri. Ako se izracunavaju iz uzoraka (uzorci se preferiraju u statistici), onda se nazivaju statistike (statistics). 9.3.2 Mjere centralne tendencije Mjere centralne tendencije usporeduju dvije distribucije frekvencija, pri cemu je svaka distribucija prikazana samo jednim parametrom iii karakteristikom. Postoji vise mjera centralne tendencije i zato je uvijek dvojba koju vrijednost upotrijebiti. Naravno i naCin izracunavanja srednje vrijednosti koja prikazuje centralnu tendenciju neke distribucije frekvencija je razliCit. Svojstva srednjih vrijednosti glavni je kriterij izbora te mjere u odredenoj situaciji. 9.3.2.1. Aritmeticka sredina

Definicija 9.3.2.1.a. Ako su x I , x"'.. ... ,x" vrijednosti varijable x, onda je aritmeticka sredina jednaka: n LX,

x

i=1

n

n

340

Poglavlje 9·

Definicija 9.3.2.1.1.aa. Aritmeticka sredina populacije N izracunava se po formuli Lx; i=l

fl=-Ngdje je: x. - vrijednost numerickog obiljezja, N - broj jedinica populacije. Definicije aritmeticke sredine populacije i uzorka su jednake. To vrijedi i za ostale mjere centralne tendencije. Ali za varijance uzorka i populacije formule su razlicite. Primjer 9.3.2.1.a. Dane su vrijednosti statistickog obiljezja: 3.5; 6.8; 6.4; 2.5; 5.4; 9.4; 12.9; 8.1; Po definiciji:

x = (3.5 + 6.8

+ 6.4 + 2.5 + 5.4 + 9.4 + 12.9 + 8.1)/8

= 6.875

9.3.2.1.1 Prednosti aritmeticke sredine

Ona je jedinstvena mjera tendencije vrijednosti numerickog obiljezja. Pogodna je za usporedbe tendencije vrijednosti vise skupova podataka. Zbroj odstupanja originalnih vrijednosti obiljezja od aritmeticke sredine jednak je nuli. N

i:

N

(x,-x)=O i

i=1

i: ~(x,-x)=O;

gdje su

i=l

~

- frekvencija statistickog obiljezja iii frekvencija razreda, x1 - vrijednost numerickog obiljezja iii sredine razreda,

x- srednja vrijednost (aritmeticka sredina). Zbroj kvadrata odstupanja originalnih vrijednosti numerickog obiljezja od aritmeticke sredine jednak je minimumu. N

i: (x1 -x}'=min

i=1

341

i

iii


Aritmeticka sredinaje uvijek izmedu najmanje i najvece vrijednosti numerickog obiljezja varijable X, X mm .
9.3.2.1.2 Nedostaci aritmeticke sredine Najveci nedostatak aritmeticke sredine je ekstrema na njenu vrijednost tako da ona ne distribuciju vrijednosti numerickog obiljezja. Zato ekstremne vrijednosti u izracunavanju aritmeticke tada mnogo reprezentativnija. 57

sklonost utjecaju odrazava stvarnu je dobro iskljuciti sredine jer je ona

9.3.2.2. Harmonijska sredina i geometrijska sredina Harmonijska sredina H i geometrijska sredina G izracunavaju se prema ovim izrazima:

Primjer 9.3.2.2.a. Dani su podaci o tjednoj prodaji proizvoda A u komadima tijekom osam tjedana: 21; 34; 32; 56; 12; 38; 44; 41; Izracunati aritmeticku, harmonijsku i geometrijsku sredinu. Aritmeticka sredina je: 21+34+32+56+12+38+44+41 8

34.75

Harmonijska sredina je: H=

n n 1

j~;x~

57

8

11111111 --+--+--+--+--+--+--+-21 34 32 56 12 38 44 41

56

Ostale potpune srednje vrijednosti: harmonijska sredina, geometrijska sredina, vagana harmonijska sredina, aritmetiCka sredina relativnih brojeva koordinacije izvan su ci!jeva postavljenih u ud:Zbeniku. One su dio sadr:Zaja svakog ud:Zbenika statistike.

342

Poglavlje 9.

Geometrijska sredina je:

x,

G=

= •/"'2~1"'*'3c-.4"*"3"'2cc*".s"'6'*:c-.-12"'"* 38

* 44*41 =

31.83

Izmedu aritmetiCke, harmonijske i geometrijske sredine te minimalne i maksimalne vrijednosti numerickog obiljezja postoje slijedeCi odnosi:

X.
· !ogX 1 + logX 2 +1ogX 3 + ... +1ogX 0

n

n

Logaritam geometrijske sredine jednak je aritmetickoj sredini logaritama vrijednosti numericke varijable.

1 H

n

n

Reciprocna vrijednost harmonijske sredine jednaka je aritmetickoj sredini reciprocnih vrijednosti numericke varijable.

9.3.2.3. Medijan Medijan je polozajna srednja vrijednost. Moze se utvrditi za numericki i redoslijedni niz.

Definicija 9.3.2.3.a. Medijan m je vrijednost koja niz podataka uredenih po velicini dijeli na dva jednakobrojna dijela. Polovina podataka je manja od medijana m, a druga polovina je veca. Formula za izracunavanje medijana sortiranog skupa podataka u rastucem redoslijedu je:

x, ako je n = 2k - 1 (n je neparan). medijan = m = { x, + x, + Jako je n 2k (nije paran) . Primjer 9.3.2.3.a.

!(

Odrediti medijan za skup podataka koga cine slijedece vrijednosti:

12; 8; 6;14;15;5; 9;19;17.

343


Rjesenje Prvo ce se sortirati skup vrijednosti u rastucem redoslijedu: 5; 6; 8; 9; 12; 14; 15;17;19. Broj numerickih vrijednosti je neparan, n = 2 * 5- 1 te je median m = x 5 = 12. Polovina podataka: 5,6,8,9 je manja od mediana, a druga polovina: 14,15,17,19 je veca od vrijednosti m= 12. Primjer 9.3.2.3.b. Dane su slijedece vrijednosti numerickog obiljezja: 14; 13; 12; 43; 17; 6;18;4. Odrediti median.

Rjesenje Prvo se sortira skup vrijednosti u rastucem redoslijedu:

4;6; 12; 13; 14; 17; 18;43. Broj podataka je paran n = 2 x 4, onda je po definiciji

Median

= x,; x, = 13 i 14 = 13.5.

Temeljna prednost medijana nad aritmetickom sredinom je smanjenje utjecaja ekstremnih vrijednosti na tu mjeru centralne tendencije. 9.3.2.4.

Mod

Mod je polozajna srednja vrijednost. On je modalitet numericke varijable, rang varijable iii nominalne varijable s najvecom frekvencijom.

Definicija 9.3.2.4.a. Mod je najcesca vrijednost u nizu podataka. je vrijednost obitjezja koje ima najvecu frekvenciju. Primjer 9.3.2.4.a. Odrediti mod za podatke u slijedecoj tablici 3.1.

~r~--I~i= --~~r=r

}frT--i1f1

f=ffi=:=t~F =w,£nr f::r~: :_~ __ l~t i~~ -l . . . i~~·· j;td Tablica 9.3.2.4.a.

344

Visine 30 studenata u em

Poglavlje 9.

Rjesenje Prvo ·c:e se sortirati podaei u rastucem redoslijedu, a zatim izracunati apsolutne frekveneije numerickog obiljezja visina studenata:

Tablica 9.3.2.4.b.

Sortirane vrijednosti obiljezja

Najcesce se ponavlja vrijednost obiljezja 181 em (najveca frekveneija), pa je mod 181 em. Skup podataka moze imati vise vrijednosti numerickih obiljezja cije su frekveneije najvece. To je multimodalni skup podataka (multimodalna distribueija podataka). Ako skup podataka ima samo jedan mod, onda vrijedi slijedeca korisna empirijska relaeija: Aritmeticka sredina-mod=3* (Aritmeticka sredina-medijan) Aritmeticka sredina, medijan i mod su tri mjere eentralne tendeneije i one su razliCite. Najcesce u upotrebi je aritmeticka sredina. 9.3.3. Mjere disperzije

Mjere disperzije su brojcani pokazatelji varijabilnosti podataka. Najjednostavnija mjera disperzije je raspon varijaeija. Osim raspona varijaeije pokazatelji varijabilnosti su interkvartili i koefieijent kvartilne devijaeije .

..,.,,.,.,djc. 9.3.3.a. Raspon varijaeija je razlika izmedu najvece i najmanje vrijednosti numerickog obiljezja. r x =X max -X m1n gdje je xm, = najveca vrijednost obiljezja, xm," = najmanja vrijednost obiljezja.

345


Raspon varijacije je izrazen u mjernoj jedinici obiljezja. Zato sto se sluzi samo s dvije vrijednosti ona je "nepotpuna" mjera varijabilnosti (disperzije podataka). 9.3.3.1. Varijanca i stanclardna devijacija Najvaznije mjere disperzije su varijanca i standardna devijacija. One su potpune mjere disperzije jer ovise o svakom Clanu niza. Ako bi sve vrijednosti bile meausobno jednake onda niz nema varijabilnosti. Ta konstanta bi bila aritmeticka sredina. Tada je varijanca (i standardna devijacija) jednaka nuli. Definicija 9.3.3.1.a. Varijanca je jednaka aritmetickoj sredini kvadrata odstupanja vrijednosti numerickog obiljezja od aritmeticke sredine tog obiljezja: N

2

(x,-~J'

()2==~-""~

N

o

gdje je: 2 =varijanca populacije x,= vrijednost obiljezja

fl = aritmeticka sredina populacije N= ukupan broj jedinica populacije. Zato sto je varijanca prosjecno kvadratno odstupanje od aritmeticke sredine ponekad se naziva i srednje kvadratno odstupanje.

Definicija 9.3.3.1.b. Standardna devijacija populacije je drugi korijen varijance. N

L;(x, ~X)' o=/P=y'' N Mjerna jedinica varijance je kvadrat jedinice u kojoj su izrazene vrijednosti obiljezja, a mjerna jedinica standardne devijacije je ista kao i promatranog obiljezja.

Poglavlje 9·

Definicija 9.3.3.1.bb. Varijanca uzorka za vrijednosti obiljezja

x,, x, ... , x" je definirana formulom: ,

'L:<:11 - xl'

sl = '-''"1''-~-

n ,_ 1

gdje je: s2 =varijanca uzorka

x = aritmeticka sredina uzorka n

broj jedinica u uzorku Standardna devijacija uzorka je s =

/?.

U nazivniku varijance uzorka umjesto n upotrijebljeno je n-1., jer su statisticari pokazali da takva definicija varijance uzorka je nepristrana procjena varijance populacije iz koje je uzet uzorak. Ocekivana vrijednost varijance s' je jednaka varijanci populacije.

9.3.3.2. Primjene standardne devijacije Standardna devijacija omogucuje procjenu vrijednosti statistickog obiljezja u odnosu na aritmeticku sredinu niza. Ta procjena modaliteta obiljezja moze imati veliki stupanj pouzdanosti. U upotrebi je teorem ruskog matematicara P.L. Chebyshev (18211894). Vrijednosti statistickog obiljezja ce rijetko odstupati od aritmeticke sredine za vise od tri standardne devijacije tj. x - 3* 15 ,; x,,; x + 3* 15 gdje je: x=aritmeticka sredina niza, 15= standardna devijacija i x, = vrijednost statistickog obiljezja.

Teorem Chebyshev'a: Za bilo koji skup podataka s aritmetickom sredinom x i standardnom devijacijom 15, najmanje vrijednosti statistickih obiljezja se nalazi u intervalu x±2 najmanje 88,89% vrijednosti unutar intervala x±3*15. Moze se mjeriti postotak podataka koji se nalaze unutar odredenog intervala vrijednosti za krivulju koja je zvonolikog oblika i simetricna u odnosu na aritmeticku sredinu 58 • 58

Najmanja proporcija Clan ova bi!o koje populacije u intervalu od iznosi (k je cijeli broj):

P= 1_

l P(x _ k' o) > 1 _ l k > 1 k' k'

347

X+

kcr, k > 1


Empirijsko pravilo Za simetricne distribucije, a takva je norma Ina distribucija: u intervalu x±1*6 nalazi se priblizno 68% podataka, u intervalu x±2*6 nalazi se priblizno 95% podataka (najmanje 75% svih podataka), u intervalu x±3*6 nalazi se priblizno 99,7% podataka (najmanje 88,89% svih podataka).

9.3.4. Mjere relativne disperzije - koeftcijent varijacije

Standardna devijacija je apsolutna mjera rasprsenosti Cija je jedinica mjere jednaka jedinici mjere jedinica statistickog skupa. Za usporedivanje varijacija u statistickim skupovima koji imaju razliCite jedinice mjere ne moze se koristiti standardna devijacija. Zato je potrebna mjera u kojoj nece biti bitne jedinice mjere. Tako je konstruiran koeficijent varijacije. On je relativna mjera rasprsenosti koja moze usporediti rasprsenost za dva razlicita obiljezja npr.: tezine studenata u kilogramima i visine u centimetrima.

r~e~nicU~-;:;-.4.a. Koeficije~~v~~;;acije-V j:~ostotni o~jer 1 standardne devijacije i aritmeticke sredine

I v = .Q· 1oo X i

.i ~·----"-~--"

Jedinica koeficijenta varijacije je postotak. On je primjenjiv na populaciju i na uzorak. Primjer 9.3.4.a. Mjerena je tezina studenata. Standardna devijacija tezina studenataje 7 kilograma. Prosjecna tezinaje 65 kilograma. Istodobno je mjerena i visina studenata. Standardna devijacija visine je 8 centimetara, a prosjecna visina je 178 em. Je li veca varijabilnost tezine iii visine studenata? Koeficijent varijacije tezine studenata je v = 100 = 11%

ls *

Koeficijent varijacije visine studenata je

v

= 1~ 8 * 100 = 4%

Poglavlje 9.

Ako se usporede ta dva koeficijenta varijacije logican je zakljucak da visina studenata manje varira nego njihova tezina. 9.3.5. Mjere relativne disperzije- kvantili, percentili, kvartili i standardizirano obiljezje Ponekad je potrebno saznati relativno mjesto neke jedinice u statistickom skupu (u odnosu na druge jedinice populacije). Takve mjere se nazivaju mjere relativne rasprsenosti (disperzije). Mjera koja izrazava poziciju u postocima naziva se percentil.

Definicija 9.3.5.a. Skup podataka je ureden u rastucem (iii opadajucem) redoslijedu. Neka je p broj .izmedu 0 i 1. Kvantili su vrijednosti numericke varijable iii modalitet rang varijable koji ureden numericki iii redoslijedni niz dijele na jednakih p dijelova (kvantil razine p). Medijan je kvantil razine 0.5 iii 50% kvantil. Kvantili razina 0.1; 0.2; ... ; 0.9 zovu se decili, a kvantili razina 0.01; 0.02; ... ; 0.99 zovu se percentili. !deja kvantila moze se prikazati na slijedeci naCin: 25%

N/4

N/2

3*N/4

25%

~ M Q, Slika 9.3.5.a. Percentili razina 0.25, medijan i 0, 75

Kvantili razina 0.25 (25%), medijan (0.5) i 0.75 su C:esto u upotrebi jer dijele skup podataka u cetiri dijela. Svaki dio sadrzi jednu cetvrtinu (25%) statistickog skupa. Relativne frekvencije su podijeljene u cetiri dijela kao sto pokazuje prethodna slika. Kvantili razina 0.25 i 0. 75 zovu se donji i gornji kvartil i oznacavaju s Q, = Q(0.25) i Q3 = Q(0.75).

Definicija 9.3.5.b. Donji kvantil, Ql' je percentil razine 0.25. Medijan je percentil razine 0.5. Gornji kvantil, Q3 , je percentil razine 0. 75. Interkvartil za skup podataka je (Q 3 - Q,) .

349


Za izracunavanje kvartila za manji skup podataka primjenjuje se slijedeCi algoritam:

1. Sortirati u rastucem iii opadajucem redoslijedu skup podataka. n+l 2. Izracunati izraz - 4 - , a rezultat zaokruziti na najblizu cjelobrojnu vrijednost. Ako je izraz izmedu dvije cjelobrojne vrijednosti, onda je zaokruziti na vecu. Vrijednost obiljezja u tom rangu predstavljaju donji kvartil. . " .1zrazom 3 . GornJI.. kva rt'l1 se 1zracunava

. " . 1 zao k ruzu]e na najblizu cjelobrojnu vrijednost. Ako je izraz izmedu dvije cjelobrojne vrijednosti, onda je zaokruziti na manju. 3*(n+1) 4

Primjer 9.3.5.a. lzracunati donji kvartil, medijan i gornji kvartil za podatke u tablici:

Donji kvartU Gornji kvartil

Broj jedinica je n = 30. Donji kvartil je (30+ 1)/4 = 31/4 = 7. 75. Zaokruzuje se na vecu vrijednost te je kvartil osma jedinica skupa podataka, a vrijednost obiljezja je 181.Gornji kvartil je 3*(n+ 1)/4 = 3*(30+1)/4 = 23.25. Zaokruzuje se na manju cjelobrojnu vrijednost te je gornji kvartil 23 jedinica skupa podataka, a njegova vrijednost je 191. Medijan je ~'; ~6 183 186 = 184.5

=

i

(izracunava se za paran broj podataka tj. 30=2*15).

350

Poglavlje 9·

Mjesto tih kvartila je naznaceno na slici koja slijedi: 170

..I.

175

'* Min=176

180

I,!, Q1=181

185

J.i M=184,5

190

195

'*

Max=197

Q,=191

Slika 9.3.5.b. Pozicioniranje kvartila za podatke iz prethodne tablice Osobito vazna mjera relativne rasprsenosti je z-obiljezje (standardizirano obiljezje). Ono izracunava udaljenost vrijednosti varijable (modaliteta obiljezja) od aritmeticke sredine mjereno standardnim devijacijama. Standardizirana varijabla je linearna transformacija vrijednosti numericke varijable. Aritmeticka sredina varijable z za sve numericke varijable jednaka je nuli, a standardna devijacija jednaka je jedan.

Deftnicija 9.3.5.c. Standardizirano obiljezje (z-obiljezje) se izracunava: a) za populaciju: X-Jl 6

z=-gdje je x vrijednost obiljeZja uzetog iz populacije, fJ = aritmeticka sredina populacije, i5 = standardna devijacija populacije. b) za uzorak: x-x z=-s

x

gdje je x vrijednost obiljezja uzetog iz uzorka, = aritmeticka sredina uzorka, s = standardna devijacija uzorka.

9.3.6. Mjere asimetrije Osim mjera centralne tendencije, disperzije i relativne disperzije potrebno je poznavati i nacin na koji su podaci distribuirani. Mjere asimetrije prikazuju nacin rasporeda podataka prema aritmetickoj sredini iii nekoj drugoj vrijednosti. Dvije su mjere najvaznije: spljostenost (skewness) i kurtosis.

351


9.3.6.1. Spljostenost Ako distribucija podataka nije simetricna, onda se naziva asimetricna iii spljostena. Mjerama asimetrije se mjeri raspored clanova statistickoga niza prema osi simetrije. Mjere se odstupanja originalnih vrijednosti numerickog obiljezja od aritmeticke sredine, medijana, moda i ostalih mjera centralne tendencije. Spljostenost je stupanj asimetrije distribucije u odnosu na aritmeticku sredinu. Momenti su aritmeticke sredine odstupanja numericke vrijednosti varijable od njezine aritmeticke sredine (iii neke druge vrijednosti) podignute na neku potenciju. Momenti tako opisuju svojstva numerickih nizova. Drugi moment oko aritmeticke sredine je varijanca i ona je mjera varijabilnosti podataka. TreCi moment sluzi za odredivanje asimetrije rasporeda podataka. Cetvrti moment omogucuje utvrdivanje zaobljenosti distribucije podataka. Opcenito r-ti moment oko aritmeticke sredine se definira izrazom: N

l:(x;-

JL

=

i-"

1

N

:xr ,r

0 1, 2,3,4, ... , 1

Koeficijent spljostenostije omjertreceg momenta oko a ritmeticke sredine i standardne devijacije podignute na trecu potenciju:

a

3

= f.13

a3'

U simetricnom rasporeduje treci momentoko aritmeticke sredine jednak nuli, u negativno asimetricnom je negativan a pozitivno asimetricnom je pozitivan. Koeficijent asimetrije poprima vrijednosti iz intervala ±2 iii vece vrijednosti. Za uzorak koeficijent asimetrije se izracunava izrazom: al = (n- l)n(n - 2)

~( x; ~ :xr

gdje je n = broj jedinica uzorka, = vrijednost obiljezja i-te jedinica uzorka, s = standardna devijacija uzorka. Prema rasporedu podataka, distribucije mogu biti:

x;

352

Poglavlje 9·

Frekvencija

Normalna di.stribuc:lja

I

s

!

4 3 2 1 0·

n-H5

7

fff- f-

9

12

'

Hh-f, 17

22 .23

Varrab~a

25

27

Slika 9.3.6.1.a. Simetricne: aritmeticka sredina=mod=medijan. Smjer asimetricnosti ovisi o mjestu ekstremnih vrijednosti. Ako distribucija ima vise ekstremnih vrijednosti (vece su frekvencije ekstremnih vrijednosti varijable) onda ce aritmeticka sredina biti veca od moda i medijana i za takvu distribuciju frekvencija se kaze da je pozitivno (desno) asimetricna. Frekvencija

•18 16··~------n----------------14 ·!----rri f-n-·-----------···· 12 ·-·----·-· .• '10

8·1·---1 B .f.---1

7

8

.

Ht-1 ~;[l:o:

IJarijabla

9 12 17 22 23 25 2;3 27 28 29 30 31

Slika 9.3.6.1.b. Pozitivno asimetricne: mod
353

,I.

'I!!!


Frek.vencija

asimetrkne

'" "'

1!:

1' 1.:' 1{

11- r- t-- 1- 1-- 1- 11- --

'" --------

c __

'

c-

2 0

n

"

dl-

I

'

B

~

-

12

17

_,

-

- i

22

2?

2<:

Varijabl

27

Slika 9.3.6.1.c. Negativno asimetricna: od>medijan>aritmeticka sredina Oblici simetricnih, pozitivno i negativno simetricnih distribucija vrijednosti varijable su prikazani histogramima. Histogram! jasno ocrtavaju razliCitu prirodu rasporeda podataka. U simetricnom rasporedu vidljiva je simetrija u odnosu na aritmeticku sredinu, u pozitivno asimetricnoj distribuciji veca je frekvencija manjih vrijednosti varijable, a u negativno asimetricnoj distribuciji veca je frekvencija veCihvrijednosti varijable. Raspored podataka u negativno i pozitivno asimetricnim nizovima nije jednoliko rasporeden s desne i lijeve strane aritmeticke sredine.

9.3.6.2. Kurtosis (zaobljenost) Kurtosis ill zaobljenost distribucije se usporeduje sa normalnom distribucijom. Zaobljenost modalnog vrha distribucije se mjeri koeficijentom zaobljenosti. Za izracunavanje koeficijenta zaobljenosti potrebno je poznavati pojam moment numerickog niza. Koeficijent zaobljenosti numerickog niza je omjer cetvrtog momenta oko aritmeticke sredine i standardne devijacije na cetvrtu potenciju (ill kvadrata varijance):

a =l!L 4

o' .

Ovisno o vrijednosti r-a govori se o nultom, prvom, drugom, trecem, cetvrtom ill opcenito r-tom momentu oko aritmeticke sredine numerickog niza. Distribucija podataka koja ima normalnu zaobljenost naziva se mezokurticna. Vrijednost kurtosisa je jednaka 0. Ako je kurtosis>O onda je distribucija siljasta (leptokurticna}, a akoje kurtosis
354

Poglavlje 9·

Normalna, siljasta slijedecoj slici:

plosnata distribucija su prikazane na

Slika 9.3.6.2.a. Distribucije s pozitivnim, negativnim i kurtosisom jednakim nul a Koeficijent zaobljenosti normalne distribucije je 3. Zaobljenost empirijske distribucije se usporeauje sa zaobljenoscu normalne distribucije. Zato se kurtosis k umanjuje za tri i definira izrazom k=a4 -3. Kurtosis uzorka se izracunava po formuli.

..;:,(.x;- i)} -

n(n + 1) K urtos ls. = { (n - 1)( n - 2 )(n - 3) ~ - s -

3(n- 1)'

'(n-"-_"'-z")'(n-'·"-_-3"")

tj. procjenjuje se cetvrti moment oko sredine i procjenjuje standardna devijacija. 9.3.7. Metode otkrivanja vanjskih vrijednosti (outlier) Vrijednosti varijable (modaliteti obiljezja) koje su relativno velike iii male u odnosu na ostale vrijednosti nazivaju se vanjske vrijednosti (outlier). Te vrijednosti varijable mogu biti pogresno upisane, dolaziti iz druge populacije iii se radi o rijetkim dogaaajima koji proizvode takve vrijednosti varijable. Vanjske vrijednosti utjecu na oblik distribucije. Takve distribucije su asimetricne jer imaju tendenciju ukljuciti ekstremno male iii velike vrijednosti varijable. u upotrebi su najcesce dvije metode utvraivanja vanjskih vrijednosti: a) Upotreba standardiziranog obiljezja b) Box plot

355


Prema teoremu Chebysheva gotovo sve vrijednosti obiljezja se nalaze u intervalu (x-35, x+35), gdje je x aritmeticka sredina a s je standardna devijacija uzorka. Vrijednosti obiljezja udaljene vise od tri standardne devijacije od aritmeticke sredine su ekstremne vrijednosti. Primjer 9.3.7 .a. Visina studenata mjerena u centimetrima prikazana je u slijedecoj tablici:

176

183

179

181

181

182

177

182

176

191

178 181

186 187 187 Tablica 9.3.7 .a. Vis ina studenata u centimetrima Aritmeticka sredina uzorka visine studenata je x standardna devijacija populacije temeljena na uzorku Tri standardne devijacije su 3* 5 = 3*7.97=23.91 Standardizirano obiljezje za visinu 212 je Z

-

-

= 182.23cm, 5 =

7.97.

212 - 182.23 - 3 73. 7.97 - .

BuduCi je z vrijednost veca od tri standardne devijacije ta vis ina studenata je ekstremna vrijednost iii outliers u skupu vrijednosti visina studenata. Druga metoda odredivanja ekstremnih vrijednostije kostruiranje box plata podataka. Koraci su slijedeCi: 1. Izracunati medijan M, donji i gornji kvartil, Q, i Q,, i interkvartil, Iq = Q,- Q 1 • 2. Konstruirati box s Q1 i Q, postavljeni u lijevom kutu. Jedinica mjere ce biti jednaka rasponu interkvartila. Nacrtati okomitu crtu unutar boxa koja odreduje medijan f\1. Konstruirati dva skupa granica u boxu: unutarnju donju medu postavljenu na udaljenosti od 6.5 * Iq ispod Q 1 i gornju unutarnju medu postavljenu na udaljenosti od 6.5* Iq iznad Q 3 Vanjske mede su postavljene na udaljenosti od 3 * Iq ispod Q 1 i 3 * Iq iznad Q 3 •

Poglavlje 9·

Vrijednosti obiljezja koje su izmeau unutarnje i vanjske meae su ocekivane vanjske vrijednosti. Vrijednosti obiljezja koje su izvan vanjskih meaa su ekstremne vanjske vrijednosti.

v·anjska rneda meda Vanjska meda

Unutamja

r

6.5 "

Slika 9.3.7 .a Box plot

IGOPO

170/Xi

18<),00

l90PO

'

1'90,00

lffiPO

'

2'10.00

'

ZOO .GO

210£!0

22000

Slika 9.3.7.b. Box plot za podatke iz tablice 9.3.7.a upotrebom SPSS-a Donja unutarnja meaa je udaljena od lijeve bocne stranice pravokutnika za 6.5 Iq, a gornja za istu vrijednost od desne bocne stranice pravokutnika.

357

II


Dijagram s pravokutnikom (box-plot) pruza bitne informacije o prirodi podataka: prikazuje raspon podataka (varijacije), raspon varijacije sredisnjih 50% podataka, identificira asimetriju i pojavu outliersa (strseCih vrijednosti). 9.3.8. Izracunavanje mjera centralne tendencije za grupirane podatke Prikazani postupci izracunavanja aritmeticke sredine, medijana, moda, standardne devijacije i sl. su se odnosili na cijeli statisticki skup. Promatrane su sve jedinice populacije i za njih su bile poznate sve vrijednosti varijabli (svi modaliteti obiljezja). Ako su podaci grupirani u razrede jednake sirine, izracunate apsolutne frekvencije razreda (prikazane u tablici), onda se moze upotrijebiti i drugi postupak izracunavanja aritmeticke sredine, standardne devijacije i sl. Primjer 9.3.8.a. su prikazane tablice frekvencija mjesecnih placa uposlenih u poduzecu X.

u tablici

Tablica 9.3.8.a. Place zaposlenika Iz podataka u tablici mogucejejednostavno izracunati i procijeniti aritmeticku sredinu i standardnu devijaciju. Formule za izracunavanje aritmeticke sredine i standardne devijacije grupiranih podataka su:

358

Poglavlje 9.

k

L);X; a)

x

= _,,=~'-n

aritmeticka sredina,

standardna devijacija, gdje su: x = aritmeticka sredina skupa podataka, s = standardna devijacija uzorka, x, srednja vrijednost i-tog razreda, f, = frekvencija i-tog razreda, k = broj razreda, n ukupan broj jedinica u statistickom skupu (zbroj frekvencija svih razreda).

9.3.9. Racunalni softveri za deskriptivnu statistiku Svaki racunalni softver za statistiku ima programske module za izracunavanje parametara deskriptivne statistike. Prikazat ce se izlazi iz modula deskriptivne statistike statistickog paketa SPSS i tablicnog kalkulatora Excel za podatke iz Tablica 9.2.5.a. Iz izbornika Tools Excela izabrati podizbornik Data Analysis, a zatim podizbornik Descriptive Statistics:

Anova: Single Factor Anova: Two~Factor With Replication Anova: Two-Factor Without Replication Correlation Covariance

.=.

Cancel

ttelp

•• Exponential Smoothing

f-Test Two-Sample for Variances Fourier Analysis Histogram

Zatim se popunjavaju odgovarajuci upravljaci trazenim vrijednostima i izracunavaju svi bitni parametri deskriptivne statistike za numericki niz. Rezultat je prikazan u slijedecoj tablici:

359


Mean Standard Error Median Mode Standard Deviation Sample Variance Kurtosis Skewness Range Minimum Maximum Sum Count Largest(!) Sma II est( 1) Confidence Level(95,0%)

0,044801533 3,6 3,6 0,548704478 0,301076604 -0,363982088 0,344011017 2,42 2,7 5,12 530,73 150 5,12 2,7 0,088528441

Slika 9.3.9.a. Deskriptivna statistika upotrebom Excela Najcesca vrijednost obiljezja (mod) je 3.6, standardna devijacija 0.548704478, varijanca uzorka 0.301076604 (pretpostavka je da se podaci u tablici odnose na uzorak), najveca vrijednost varijable 5.12, raspon varijacija (Range) je 2.42 itd. Zadatak za vjezbu Dnevni troskovi studenta prikazani su u slijedecoj tablici: 23 14 16 31 85

25 280 21 37 25

18 17 18 18 34

45 18 12 19 28

17 190 19 15 22

27 29 17 28 18

15 45 15 23 33

x,

s 2 i s. a) Izracunati b) Prikazati S-L za podatke iz tablice.

x

x

x

c) Izracunati intervale ± s, ± 2s i ± 3s d) Izracunati troskove koji su unutar intervala iz c dijela zadatka.

i'

Poglavlje 9.

9.4. VJEROJATNOST

9.4.1. Eksperiment, dogadaji i vjerojatnost, vjerojatnost dogadaja Eksperiment je postupak Ciji je rezultat ishod. Eksperiment je slucajan ako se moze ponoviti u definiranim uvjetima, ako ima barem dva razliCita ishoda i ako se ishodi Eksperimenta ne mogu predvidjeti sa potpunom sigurnoscu. U matematickoj teoriji vjerojatnosti osnovni pojam je elementarni dogadaj. On je ishod koji se ne moze rastaviti na jednostavnije ishode. Kao rezultat eksperimenta moze se pojaviti samo jedan elementarni ishod. Elementarni dogadaji se oznacavaju velikim slovima A, B, C, D, ••. Skup svih moguCih elementarnih dogadaja nekog eksperimenta se oznacava sa s. Svaki podskup A skupa S je slucajan dogadaj. Slucajni dogadaj A je nastupio ako je rezultat eksperimenta jedan od elementarnih ishoda koji pripada dogadaju A.

Primjer 9.4.1.a. Bacanje novcica je eksperiment. Bacimo novcic i provjerimo je li se pojavila Glava iii Pismo. Moze se pojaviti jedan od dva dogadaja: G: pojavila se glava, P: pojavilo se pismo. Vjerojatnost dogadaja Aje sansa da se pojavi dogadaj A. Svakom dogadaju A definiranom na prostoru uzorka (prostor uzorka je skup svih moguCih razlicitih ishoda slucajnog eksperimenta) pridruzuje se nenegativni broj P(A), a naziva se vjerojatnost. Kako se odreduje vjerojatnost dogadaja (sansa da ce se on pojaviti)? To je pitanje na koje ce se odgovoriti u slijedecim poglavljima.

9.4.1.1. Pristupi definiranju vjerojatnosti Postoji vise pristupa definiranju vjerojatnosti. Te se definicije i pristupi mogu svrstati u tri skupine: a) statisticka (vjerojatnost a posteriori), b) klasicna definicija koja se temelji na jednakoj sansi (vjerojatnost a priori), c) subjektivna.


Statisticka vjerojatnost je granicna vrijednost omjera povoljnog ishoda dogadaja A i ukupnog broja ishoda ako broj eksperimenta tezi u beskonacnost:

P(A) =lim~ n~oo

n

gdje je m = broj povoljnih ishoda dogadaja A, n = broj eksperimenta. Klasicna definicija pretpostavlja da je broj ishoda slucajnog eksperimenta konacan. Ako su ishodi eksperimenta jednako moguCi, onda je vjerojatnost nastupa dogadaja A jednaka omjeru povoljnih ishoda m i ukupnog broja ishoda n, to jest

P(A) = m n Vjerojatnost P(A) tako izracunata se naziva vjerojatnost a priori. Ta dva pristupa definiranju vjerojatnosti temelje se na promatranju dogadaja neovisno o promatracu (onome tko izvodi eksperiment). Vjerojatnost koja ovisi o promatracu naziva se subjektivna vjerojatnost. Ona je broj iz zatvorenog intervala [0,1]. u fokusu promatranja ce biti klasicni i statisticki pristup definiranju vjerojatnosti.

9.4.1.2. Polje dogadaja Prije prikaza klasicne definicije vjerojatnosti potrebno je objasniti relacije izmedu dogadaja u tijeku ponavljanja eksperimenta. Ako se dogadaj B pojavljuje svaki put kada se pojavi dogadaj A kaze se da A implicira B i pise A<:::: B. Ako se u eksperimentu dogadaji A i B istodobno pojavljuju iii ne pojavljuju, kaze se da su oni ekvivalentni i pise A=B. Dogadaj je proizvod iii presjek dogadaja A i B ako se oni pojavljuju simultano (istodobno). To se zapisuje kao AB iii An B. Dogadaj koji se sastoji u pojavi jednog od dva dogadaja A iii B naziva se zbroj iii unija i oznacava A+B iii Au B (nastaje dogadaj A iii dogadaj B, iii oba). Slozeni dogadaj koji se sastoji u pojavi dogadaja A i ne pojavljivanju dogadaja B naziva se razlika dogadaja A i B i oznacava A-B iii A\8.

Poglavlje 9· --------------------------------------------------------~

Dogaaaj je siguran (oznacava se s E), ako se on pojavljuje svaki put kada se realizira eksperiment. Dogaaaj je nemoguc ako se ne pojavljuje nikada u tijeku realizacije eksperimenta. Svi sigurni dogaaaji su medusobno ekvivalentni. Oznacava ih sa S. Ekvivalentni su i svi nemoguCi dogaaaji. Oznacavaju se s 0. Dva dogaaaja A i A su komplementarna, ako je A+ A= E i

AA

=0.

Npr. eksperiment je bacanje kocke kod koje se mogu pojaviti 1, 2, 3, 4, 5 iii 6. Komplementarni su dogaaaji:

D,,"' = pojavljuje se paran broj tj. 2, 4 iii 6. pojavljuje se neparan broj tj. 1, 3 iii 5. Dva su dogadaja meausobno iskljuciva ako se svaki put kada se pojavi jedan dogaaaj drugi ne pojavljuje. Presjek dva iskljuciva dogadaja je prazan skup An B = 0. Dogaaaj A je dekomponiran na meausobno iskljuCive dogaaaje B" B2 , ••• , B, ako je A 8 1 + 8 2 + ... + B, i dogadaji B, (i =1,2, ... ,n) su meausobno iskljucivi. Dogadaj je elementaran ako sene moze dekomponirati na druge dogaaaje. Dogaaaji bacanja kocke su elementarni. Sve relacije izmeau dogaaaja mogu se prikazati geometrijski Venovim dijagramima. U tim dijagramima potpuni prostor dogaaaja prikazuje pravokutnik, a dogaaaji su dio pravokutnika. Dva meausobno iskljuCiva dogadaja nemaju preklapajucih dijelova (presjek je prazan skup). Ako dogaaaji nisu meausobno iskljucivi onda imaju preklapajuCi (presjek nije prazan skup) dio sto prikazuje slijedeca slika: Dn,rrmr

Slika 9.4.1.2.a. Dva medusobno iskljuciva dogaaaja

Slika 9.4.1.2.b. Dva meausobno neiskljuCiva dogadaja

!r


Slika 9.4.1.2. B

Slika 9.4.1.2. A+B

Slika 9.4.1.2. AB

U teoriji vjerojatnosti najcesce se susrecemo s nekim skupom dogadaja S. Skup dogadaja S se naziva polje dogadaja ako zadovoljava slijedece uvjete: Ako dogadaji A i B pripadaju skupu dogadaja S, onda skupu dogadaja pripadaju i dogadaji AB, A+B i A-B. Skup dogadaja S sadr:li i siguran dogadaj S i nemoguc dogadaj 0.

9.4.1.3. Klasicna definicija vjerojatnosti Klasicna definicija vjerojatnosti reducira vjerojatnost na koncept jednake vjerojatnosti nastupanja dogadaja. Svaki moguci elementarni dogadaj ima jednaku vjerojatnost pojavljivanja. Npr. bacanje novcica iii bacanje kocke. Glava i pismo imaju jednaku vjerojatnost pojavljivanja. Isto take svaka od sest stranica kocke ima jednaku vjerojatnost.

Klasicna definicija vjerojatnosti. Vjerojatnost pojavljivanja dogadaja A, P(A) je jednaka broju moguCih pojavljivanja dogadaja (ishoda) podijeljenim s brojem m

moguCih pojavljivanja svih dogadaja u eksperimentu: P(A) = gdje je m = broj elementarnih dogadaja koji tvore dogadaj A N N ukupan broj svih jednako moguCih elementarnih dogadaja.

Poglavtje 9·

Primjer 9.4.1.3.a. U eksperimentu bacanja novcica prostor dogaciaja se sastoji od dva jednostavna dogaciaja: Glava i Pismo. Ta dva dogadaja imaju jednake vjerojatnosti: P(G)=P(P)= 1/2.

Polazne tvrdnje u teoriji vjerojatnosti su aksiomi o vjerojatnosti. Iz njih se izvode teoremi. Svojstva vjerojatnosti: Za svaki dogaciaj A polja S, P(A) '2 0. Za svaki siguran dogaciaj S, P(S) = 1. Ako su A1 , A2 , ..... Ak meciusobno iskljui':ivi (nespojivi) dogaciaji, tada je: P(A 1 v A, v ...... v A,) = P(A 1 ) + P(A,)+ .... +P(Ak) To svojstvo se naziva teorem aditivnosti. Vjerojatnost dogaaaja A komplementarnog dogadaju A je P(A) = l- /'(A) Vjerojatnost nemoguceg dogaciaja je nula, P(O) = 0. Ako dogadaj A implicira dogaciaj B, tada je P(A) s P(B). Vjerojatnost dogaciaja A je izmedu 0 i 1: 0 s P(A) s 1.

Primjer 9.4.1.3.b. Dogadaj A se sastoji od elementarnih dogaciaja: GG, GP, PG,PP a oni su rezultat bacanja dva novcica. Odrediti vjerojatnost nastupanja dogaciaja A = G (vjerojatnost pojavljivanja glave).

= ~ jer se .glava pojavljuje u 3 od ukupno C:etiri N 4 moguca 1shoda. Vjerojatnost et'ementarnih dogaciaja je najvazniji podatak. Tu je vjerojatnost potrebno odrediti u svakom pojedinom slucaju. P(A) = m

9.4.1.4. Statisticka definicija vjerojatnosti Vjerojatnost se moze odrediti unaprijed (a priori), bez uvida u rezultate eksperimenta, iii na temelju ucestalosti (frekvencija) pojedinih ishoda nakon velikog broja eksperimenata (a posteriori). Ako je razumno pretpostaviti da su svi ishodi eksperimenta jednako vjerojatni, onda je prihvatljiv prvi nacin.


Ako s m oznacimo broj pojavljivanja dogadaja A u N neovisnih eksperimenata, onda za veliki broj eksperimenata N omjer m/N je skoro konstanta. Konstanta je objektivno svojstvo neke pojave pa je logicno i prirodno nazvati je statistickom vjerojatnosti slucajnog dogadaja A. --···----~··-·~-··"""'

[,- ·~-·-· -·-·-· -·-· ~- ·-·- ·- -· -" " "-'"~'-·- -·- -· -·-·-~~··-

___ ___ ,,

~~

...............-~

Statisticka definicija vjerojatnosti: Vjerojatnost dogadaja A ' maze se aproksimirati relativnom frekvencijom (proporcijom) pojavljivanja dogadaja A kada se eksperiment ponavlja veliki broj puta. ..

.

...•

...

·-~·

. . . ·-·- ...

,..

.

..

-

.

Ranije prikazani poligon frekvencija je stvarna, empirijska razdioba apso/utnih frekvencija elemenata skupa s obzirom na vrijednosti obiljezja. To je relativno nejasan prikaz pravilnosti ponasanja obiljezja u skupu. U obradi podataka cesto se koriste jos i tzv. relativne frekvencije f,.

i= 1,2,3, .... k, a n je ukupan broj podataka. Relativna frekvencija razredaje empirijski definirana vjerojatnost. Ako se u n obavljenih mjerenja neki dogadaj pojavi f puta i broj mjerenja povecava u beskonacnost, onda granicna vrijednost relativne frekvencije prelazi u vjerojatnost. Ako je vjerojatnost pojave dogadaja kvocijent broja povoljnih slucajeva (m) i broja mogucih slucajeva m (n), p = n

m apsolutna frekvencija (fi), a n broj elemenata skupa. Ako je primjenjiva klasicna definicija vjerojatnosti, onda je statisticka vjerojatnostjednaka klasicnoj. Matematicari su formulirali aksiomatsku definiciju vjerojatnosti kako bi eliminirali odredene slabosti klasicne i statisticke definicije vjerojatnosti. Aksiomi koji definiraju vjerojatnost:

tj. tada je

1. Svakom slucajnom dogadajuA u polju dogadaja Sse pridruzuje ne-negativni broj P(A), nazvan vjerojatnost. 2. Vjerojatnost sigurnog dogadaja S je 1, P(S) = 1. 3. Aditivnost, ako su A, A2 , ..... Ak medusobno iskljuCivi (nespojivi) dogadaji, tada je: P(A 1 + A,+ ... + A,) = P(A 1 ) + P(A 2 )+ .... +P(Ak).

Poglavlje 9·

Primjer 9.4.1.4.a. Kolika je vjerojatno5t da rezultat bacanja kocke bude veCi od 3?

Vjerojatno5t 5vakog elementarnog dogadaja je 1/6 (brojevi 1, ... 6). Posto je 5lozeni dogadaj A (rezultat bacanja kocke veCi od tri tj. 4, 5 i 6) unija ne5pojivih (medu5obno i5kljucivih) dogadaja {4}, {5} i {6}, P(A) P(4) + P(5) + P(6) = 3/6 = V2.

9.4.1.5. Uvjetna vjerojatnost i neovisnost Uvjetna vjerojatno5t je vjerojatno5t pojavljivanja dogadaja A uz uvjet da 5e pojavio dogadaj B. Takva vjerojatno5t zove 5e uvjetna vjerojatno5t dogadaja A uz uvjet B i oznacava 5e 5 P(AIB). Primjer 9.4.1.5.a. Analizira 5e bacanje kocke. Neka 5U A i B 5lijedeCi dogadaji: A = {pojava parnog broja kod bacanja kocke}, 8 = {pojava broja manjeg iii jednaka 3}. PronaCi uvjetnu vjerojatno5t pojave dogadaja A ako 5e pojavio dogadaj B.

Rjesenje Kod bacanja kocke mogu 5e pojaviti dogadaji: o, 0 2 , 0 3 , 0 4 , 0 , o,, gdje je ok dogadaj 5 brojem tocaka k (k = 1, 2, 3, 4, 5, 6).5 Ti dogadaji imaju jednaku vjerojatno5t pojavljivanja: P(Ok) = 1/6 (k = 1, 2, 3, 4, 5, 6). BuduCi je A 0 2 + 0 4 + 0 6 , 8 = 0 1 + 0 2 +03 , onda je vjerojatno5t P(A) = P(02 )+ P(04 )+ P(06 ) = 3*1/6 = 1/2 , a P(8) = P(0 1 )+ P(O,)+ P(03 ) = 3*1/6 1/2.


Ako se pojavi dogadaj B (broj manji iii jednak 3) onda se reducira skup dogadaja sa sest na tri jednostavna dogadaja: 0 1 , D,, D 3 • Posto je od tri broja 1, 2, 3 samo paran broj kod dogadaja D,, onda se moze zakljuCiti da je vjerojatnost pojavljivanja dogadaja A, ako se pojavio dogadaj B, samo P(AIB) = 1/3.

U tom primjeru moze se provjeriti da je P(AIB) = P(AB) .

P(B)

Ta formula se koristi za odredivanje uvjetne vjerojatnosti. P(AB) je vjerojatnost pojavljivanja oba dogadaja tj. dogadaja A i dogadaja B. U nasem primjeru P(AB) = P(A)*P(B)= 1/3* 1/2= 1/6.

1

P(AIB) = P(AB) = 6 = ~ P(B) 1 6 2

= _! 3

Moze se zapisati i pravilo multiplikativnosti za uvjetnu vjerojatnost:

P(AIB) = P(AB) => P(AB) = P(B) *P(AIB) (1) P(B)

P(BIA) = P(AB) => P(AB) = P(A) * P(BIA) (2) P(A) Iz (1) i (2) se moze zapisati:

P(A) * P(BIA) = P(B) * P(AIB) Dogadaji A i B su medusobno neovisni ako je P(AIB) = P(A). To znaCi da pojavljivanje dogadaja B ne utjece na vjerojatnost dogadaja A. Ako vjerojatnost P(B) ostaje nepromijenjena pod uvjetom da se prethodno dogodi A, tj. ako vrijedi:

P(BIA)= P(AnB) P(A)

P(B) => P(AnB)=P(A) P(B)

onda su dogadaji A i B neovisni.

Poglavlje 9. Vise od dva dogadaja, npr. tri dogadaja A, B i C su neovisni ako vrijedi: P(AnB) P(A)·P(B) P(AnC) = P(A)·P(C) P(AnBnC) P(A)·P(B)·P(C) P(BnC) P(B)·P(C) Prvo se analiziraju sve moguce kombinacije dogadaja A, B i C: AB, AC i BC i za svako od njih se postavlja uvjet. Neovisnost parova nije dovoljna.

= =

=

Primjer 9.4.1.5.b. Novcic se baca dva puta. Dogadaj A oznacava ishode u kojima je prvo bacanje glava, a B dogadaje u kojima su ishodi oba bacanja jednaki. Pokazati da su dogadaji A i B neovisni. Rjesenje P(A) = 1/2, P(B) = 1/2, P(AnB) = P( {glava, glava}) = 1/4

P(AjB)= P(AnB) P(B)

= 114 =112=P(A) 112

Dogadaji A i B su neovisni jer jeP(AjB) = P(A). Teo rem multiplikativnosti za neovisne dogadaje ima jednostavan oblik: P(AB)

= P(A)

P( B).

Ako su dogadaji A, A 2 , ••• , A, u svim parovima medusobno iskljucivi onda vrijedi: P(A 1 + A2 + ... +A,) = P(A 1 )+P(A 2 )+ ... +P(A,). Ako dva dogadaja nisu medusobno iskljuCiva ondaje vjerojatnost pojavljivanja jednog od ta dva dogadaja (dogadaja A iii dogadaja B) jednaka: P(A+B)

=

P(A)

+ P(B) - P(AB).

Sada se moze izracunati i vjerojatnost pojavljivanja dogadaja Ak ako znamo da se pojavio dogadaj B. Prema multiplikativnom pravilu: P(AkB) = P(B)P(AkiB) = P(Ak) P(BIA,). Iz toga slijedi:

P(A IB) = P(Ak)P(BjAk) k P(B) Zato se ponekad Bayesova formula naziva formulom vjerojatnosti hipoteza.


Primjer 9.4.1.5.c. Dano je sedam kutija unutar kojih se nalaze satovi: 3 kutije Ciii je sadrzaj A 1 : 19 ispravnih i 1 neispravan, 4 kutije ciji je sadrzaj A,: 8 ispravnih i 2 neispravna. Iz jedne od kutija slucajno se bira sat. Taj sat je neispravan (dogadaj B). Kolika je vjerojatnost da je neispravan sat (dogadaj B) iz kutije A 1? Rjesenje P(B)= P(A 1 )*P(BIA 1 )+ P(A 2 )*P(BIA 2 ) P(A 1 )= 3/7 (od sedam kutija tri su A1 ). P(A 2 ) =4/7 ( od 7 kutija 4 su A2 ) P(BIA1 )=1/20 (ako se izabere kutija A 1 onda je od 20 satova jedan neispravan) P(BIA,)= 2/10 (ako se izabere kutija A, onda su od 10 satova dva neispravna). P(B)= P(A 1 )*P(BIA,)+ P(A2 )*P(BI A7)=3/7*1/20+4/7*1/5 =(3+16) /140=19/140. PrimjenjujuCi Bayesovu formulu:

P
~ P(A)P(BIAl ~ 3/7 * 1120 ~ _l ~ 0 16 ~

P(B)

~

191140

~

19 -

·

.

Vjerojatnost da je neispravan sat uzet iz kutije A1 je 0.16.

9.5. DISTRIBUCIJE VJEROJATNOSTI 9.5.1. Slucajna varijabla Temeljni koncept teorije vjerojatnosti je slucajna varijabla (random variable). Slucajna varijabla je varijabla koja pretpostavlja numericku vrijednost pridruzenu dogadaju u nekom Eksperimentu. Ona je funkcija koja svakom ishodu slucajnog Eksperimenta pridruzuje neki broj. Primjer 9.5.1.a. Broj kupaca tijekom dana u nekom trgovackom centru je slucajna varijabla. Primjer 9.5.1.b. Broj pacijenata tijekom dana u nekoj klinici je slucajna varijabla.

370

Poglavlje 9.

Primjer 9.5.1.c. Ako se izabere iz skupa studenata nekog sveucilista jedan student i izmjeri njegova tezina, onda je tezina X slucajna varijabla s pretpostavljenim vrijednostima npr. izmeC!u 150 i 220 em. Postoje dva tipa slucajnih varijabli: diskretne i kontinuirane. Diskretne slucajne varijable su prebrojive tj. imaju prebrojiv skup vrijednosti. Kontinuirane slucajne varijable mogu poprimiti bilo koju vrijednost u jed nom iii vise intervala na brojevnom pravcu. Bacanje dva novC:ic':a je slucajni eksperiment. Ako je X broj glava koje su se pojavile tijekom bacanja novC:ic':a 1000 puta, onda je X diskretna slucajna varijabla. Sa skladista gotovih proizvoda slucajno se bira proizvod A na kojem je oznacena tezina 100 kg. Ako se proizvod ponovno vaga, a tezina je T, onda je T neprekidna (kontinuirana) slucajna varijabla. Distribucija vjerojatnosti za diskretnu slucajnu varijablu x je tablica, graf iii funkcija koja prikazuje (izracunava) vjerojatnost svake vrijednosti od x. Vjerojatnost da c':e slucajna varijabla poprimiti vrijednost x se oznacava p(x). Distribucija vjerojatnosti diskretne slucajne varijable x moze se prikazati tablicom: X

p

x, x,

P, P,

Tablica 9.5.1.a. Distribucija vjerojatnosti slucajne varijable gdje je p, vjerojatnost da varijabla x dobije vrijednost x, (k = 1, 2, ... , n). Primjer 9.5.1.d. Baca se novcic': dva puta i biljezi broj glava x. Odrediti distribuciju vjerojatnosti za x. Rjesenje Varijable G, i P, oznacavaju da je u k-tom bacanju novcica pala glava, odnosno pismo. U tablici su prikazani rezultati Eksperimenta:

371


1 (glava je pala jednom)

E,

1 (glava je pala jednom) P,P,

0 (broj glava je nula)

0.25

Tablica 9.5.1.b. Rezultati Eksperimenta bacanja novcica Vjerojatnost da u dva bacanja novcica nece pasti glava je p(P 1P2 )=p(P 1 )* p(P2 ) = 1/2*1/2=1/4=0.25. Slucajni dogadaj x = 0 se sastoji iz dva elementarna dogadaja koji ce nastupiti jedan za drugim (u prvom bacanju novcica ce pasti pismo i u drugom bacanju novCica ce ponovno pasti pismo). Taj slucajni dogadaj je E,. Vjerojatnost da ce x poprimiti vrijednost 0 je: P(x = 0) = p(O) = P(E,) = 0.25. Pismo ce se pojaviti jedanput u dva dogadaja E2 i E3 • Slucajnoj varijabli se pridruzuje vrijednost 1 tj. x = 1. Vjerojatnost da ce x poprimiti vrijednost 1 je: P(x = 1) = p(l) = P(E2 ) + P(E3 ) = 0.25 + 0.25 = 0.5. lstom logikom je vjerojatnost da ce varijabla X poprimiti vrijednost 2 (zaredom ce pasti u bacanju novCica dvije glave) je: P(x = 2) = p(2) = P(E1 ) = 0.25. Distribuciju vjerojatnosti varijable x (broj pojavljivanja glave u dva bacanja novcica) oznacavamo s p(x) i moze se prikazati u tablicnom obliku: X

p(X) 0.25 1 0.5 .2 0.25 Tablica 9.5.1.c. Distribucija vjerojatnosti pojavljivanja glave u dva bacanja novCica

0

Razdiobu u kojoj su sve vrijednosti (moguCi ishodi dogadaja) jednako vjerojatne, nazivamo uniformnom. Distribucija se moze prikazati i u obliku histograma. Osa y prikazuje vjerojatnost pojavljivanja glave, a x osa broj glava u dva bacanja novcica:

372

-

Poglavlje 9·

~-·········~

I

11.

0,61 0,5 . o,4

I

0,31 0,2 !

I o.~ 1

o_ll~ . o 0

I

2

.·---,~-------~

Slika 9.5.1.a. Distribucija vjerojatnosti varijable X prikazana histogramom Vjerojatnost pojavljivanja neke vrijednosti slucajne varijable x

je: 0,; p(x),; I, a zbroj svih vjerojatnosti slucajne varijable je

1: 2:;p(x)=l Sv1 X

9.5.2. Veza izmedu distribucije vjerojatnosti diskretne varijable i relativnih frekvencija

Ako bi se Eksperiment bacanja novcica ponovio veliki broj puta i zabiljezio ishod bacanja (pojava glave), onda bi relativna frekvencija distribucije za varijablu x (pojave glave) bila gotovo jednaka distribuciji u Tablici 9.5.1. Glava bi se zaredom pojavljivala dva puta (x=2) 1f4 puta, jed nom u dva bacanja (x= 1) polovinu puta od ukupnog broja bacanja novCica i ne bi se pojavljivala u dva bacanja novCica '14 od ukupunog broja puta bacanja novCica: P(x=0)=p(0)=0.25.

9.5.2.1. Aritmeticka sredina iii ocekivana vrijednost

Model relativne distribucije frekvencija moze se opisati mjerama centralne tendencije: aritmetickom sredinom, standardnom devijacijom. Ocekivana vrijednost iii aritmeticka sredina slucajne varijable x, oznacava se simbolom E(x), i jednaka je:

= E(x) = 2:; x * p(x) Svi x

373


Primjer 9.5.2.1.1. Ako bi se nastavio raniji Eksperiment i biljezili rezultati bacanja dva novcica 500000 puta, onda se moze ocekivati da se glava nije pojavila ni jedanput {P(x=0)=0.25} u priblizno 125000 puta, da se pojavila dva puta { P(x=2)=0.25} isto tako priblizno 125000 puta, a jedanput u polovini broja bacanja { P(x=1)=0.5} tj. 250000 puta. Srednja vrijednost tih 500000 bacanja dva novcica je:

' ~f, 'x,

~~---·~

n

~

125000(0)+250,000(1)+125,000(2) 1 (O 1 1 ( *X · ·--~)+-( 1)+-(2 )= L,.P x) 1 500,000 4 2 4 •=D ;

Srednja vrijednost za x je l..l = 1. Ako je x slucajna varijabla, onda je slucajna varijabla svaka funkcija od x tj. vrijednost funkcije g(x) je slucajna varijabla. Ocekivana vrijednost funkcije g(x) je:

E[g(x)] = Lg(x)p(x) Svi X

gdje je: p(x) distribucija vjerojatnosti g(x) funkcija slucajne varijable x.

9.5.2.2. Varijanca i standardna devijacija Bitna svojstva slucajne varijable su varijanca devijacija. Izracunavaju se na slijedeCi nacin:

cr 2 (J

=

standardna

= E[(x -l..l) 2 ]

,J;;2

Primjer 9.5.2.2.a. Izracunati varijancu i standardnu devijaciju za Eksperiment bacanja dva novCica i funkciju distribucije vjerojatnosti slucajne varijable x (broj pojavljivanja glave u dva bacanja novcica). U ranijem primjeru je izracunata srednja vrijednost za x, i ona je 1 tj. ~=1.

374

Poglavlje 9·

9.5.3. Binomna distribucija vjerojatnosti Ako postavimo pitanje kolika je vjerojatnost da ce u 100 uzastopnih bacanja novcica glava pasti u 50 bacanja, postavili smo zadatak rjesiv pomocu binomne distribucije. IIi drugi primjer: Kolika je vjerojatnost da ce u 1000 proizvoda njih 4 biti neispravna, ako se na svakih 100 proizvoda pojavljuje 99 ispravnih? I takav zadatak rjesiv je pomocu binomne distribucije. Sto je onda binomna distribucija i kada se moze upotrijebiti? Prvo je potrebno objasniti pojam Bernoullijev dogadaj (prema svicarskom matematicaru Jacob Bernoulli). To je dogadaj koji se slucajnim Eksperimentom ostvaruje uvijek s istom vjerojatnoscu, p. Svi drugi moguCi ishodi takvog Eksperimenta su komplementarni Bernoullijevom dogadaju. Model binomne slucajne varijable zadovoljava slijedece uvjete: a) Eksperiment cini n neovisnih pokusaja. b) Moguca su samo dva ishoda: uspjeh i neuspjeh. c) Vjerojatnost uspjeha, odnosno neuspjeha u svakom pokusaju je konstantna. Vjerojatnost uspjeha je p, a neuspjeha q (iii q=l-p). Ponavljanje Eksperimenta n puta moze rezultirati s 0 iii najvise n Bernoullijevih dogadaja. Binomna slucajna varijabla x je broj uspjeha u n pokusaja. Vjerojatnosti da ce se u n Eksperimenata dogadaj dogoditi k puta opisuje binomna razdioba:

P(k) = (:

}kqn-k

gdje je: k - broj ostvarenih dogadaja, p - vjerojatnost uspjeha u jednom pokusaju, q- vjerojatnost komplementarnog dogadaja tj. q=l-p,

375


nJ n! ( k - k!*(n-k)

tj. broj kombinacija klase k od n elemenata.

Sredina je: 1-1 = n * p Varijanca: cr 2 = n * p * q

Primjer 9.5.3.a. U primjeni pesticida utvrdeno je da ih nepravilno primjenjuje 30% farmera. Ako se slui':ajno odabere uzorak od 8 takvih farmera izrai':unati vjerojatnost da ce: a) toi':no 3 farmera nepravilno upotrijebiti pesticide? b) najmanje tri? c) vise od tri? Rjesenje Prvo ce se ispitati ima li Eksperiment svojstva binomne distribucije. Eksperiment se sastoji od 8 pokusaja, a svaki je povezan s jednim slui':ajno izabranim farmerom. Svaki pokusaj rezultira uspjehom (pogresno primjenjuje pesticide) iii neuspjehom (ispravno primjenjuje pesticide). Vjerojatnost uspjeha je konstanta i iznosi p=0.3, a neuspjeha q=1-p=0.7. Nas zanima broj farmera koji pogresno primjenjuju pesticide u uzorku od 5 farmera. Zato taj uzorak ima svojstva binomnog Eksperimenta u kojem je n=8, p=0.3. a) Vjerojatnost da ce toi':no tri od pet farmera nepravilno upotrijebiti pesticide je:

P(k) =

(:}kqn-k = (~]*03 3 *(l-03t' =

3! ~! 5!

* 0.027 * 0.7' = 120 * 0.027 * 0.16807 = 0.25

b) vjerojatnost da ce tri i vise od tri farmera nepravilno upotrijebiti pesticide je: P(k?: 3) = p(3)+p(4)+p(5)+ p(6)+ p(7)+ p(S)= 0.25+0.14+0.05+0.01+0.0012+0.0001= 0.45 c) P(k<3) = p(O)+p(l)+p(2)=0.05+0.2+0.3=

Poglavlje 9·

0.55 iii P(k<3) = 1-P(k;o, 3) = 1-0.45 =0.55. Binomna distribucija se moze prikazati u obliku histograma. Na slijedecoj slici je prikazana binomna distribucija u obliku histograma za razliCite vrijednosti k=0,1,2, ... ,8. l
tru-~

--

Vio•-""' _,...., !>a>bcldo

Slika 9.5.3.a. Binomna distribucija Na apscisi su vrijednosti za k, a na ordinati vjerojatnost broja farmera koji nepravilno primjenjuju pesticide. Jedna vodoravna crta oznacava vjerojatnost 0.2. Sto se p vise razlikuje od 0.5, to je razdioba vise asimetricna. Za p=0.5 binomna razdioba je simetrii':na. Slijedeca slika prikazuje binomnu raspodjelu za p=0.5: ki>Jnt

!a<"""a

Vio•-<>iil'""'' P<>!l>~""" Yp<>f_~!,o

"""'""""

Slika 9.5.3.b. Simetricna binomna distribucija za p=0.5

377

il Metodologija drustvenih znanosti

Binomna distribucija postaje sve simetricnija povecanjem broja dogadaja n i priblizava se normalnoj distribuciji.

9.5.4 Poissonova distribucija

Poissonova distribucija je nazvana prema francuskom matematicaru S.D. Poisson (1781-1840). Moze se upotrijebiti za opis veceg broja procesa kao sto je broj radioaktivnih raspada u uzorku koji sadrzi radioaktivni element, broj telefonskih poziva koji prolaze kroz telefonsku centralu, broj nezgoda, broj kapi kise koje padaju na neku povrsinu, broj krada, broj zahtjeva za zdravstvenim uslugama, broj posjeta mreznom posluzitelju i sl. Broje se dogadaji koji mogu nastupiti u bilo kojem trenutku s prosjecnom ucestaloscu, A, u jedinici vremena. Vjerojatnost kojom se mogu pojaviti dogadaji u jednoj jedinici vremena je jednaka za sve dgadaje. Vjerojatnost da u jedinici vremena nastupi k dogadaja, Cija prosjecna ucestalost iznosi A, prikazana je s: p(k)

=

+

A,' _,

(k = 0, 1, 2, ... ),

A je prosjecan broj dogadaja tijekom danog vremenskog razdoblja e = 2.71828 .. (baza prirodnog logaritma). Srednja vrijednost je: 11 =A, a varijanca: 0'

2

=A.

Primjer 9.5.4.a. Potrebno je istraziti sigurnost nekog raskrizja u prometu. Prosjecan broj nezgoda na tom raskrizju je 5 tijekom mjeseca. Pretpostavka je da je broj nezgoda distribuiran prema Poissonovoj distribuciji. Izracunati i graficki prikazati vjerojatnost za 1, 2, 3,4 .... 19,20 nezgoda u mjesecu. Rjesenje Prema Poissonovoj distribuciji za prosjecno 5 nezgoda mjesecno vjerojatnost dogadanja nezgoda k =1,2,3,4, ... ,19,20 mjesecno je:

p(k)

= 5k~-5

Vjerojatnost da nece biti nezgode, k=O, je:

Poglavlje 9.

5° e -s

I

p(O) = - - = = 0.00673796. 01 2.71828 5

p(k)

0.05f 0

!II

lS

Slika 9.5.4.a. Poissonova distribucija za ?c=S Moguceje prikazati vjerojatnost pojave nezgode na tom raskrizju u tablicnom obliku:

Tablica 9.5.4.a. Poissonova distribucija broja nezgoda u mjesecu za 1c=5.

379


0,

0

""""""

""

·1~

0"1

0

Q~

0

1-

J 0

1

2

'

4

5

•

1

8

ll·• 10 11

'12

Slika 9.5.4.b. Poissonova distribucija broja nezgoda u mjesecu za A.= 5 Poissonova distribucijaje primjenjiva za opis "rijetkih dogadaja", a to su oni dogadaji cijaje vjerojatnost pojavljivanja mala. Povecanjem broja Eksperimenata i ona postaje simetricna i priblizava se (tezi) normalnoj distribuciji. 9.5.5. Kontinuirane slucajne varijable: funkcija distribucije i funkcija gustoce Ako broj vrijednosti neke slucajne varijable nije prebrojiv, onda je ona kontinuirana slucajna varijabla. Ona moze poprimiti bilo koju vrijednost unutar intervala. Razlika izmedu diskretne slucajne varijable i kontinuirane slucajne varijable temelji se na razlikama u distribuciji kumulativnih frekvencija.

Definicija 9.5.5.a. Dana je kontinuirana slucajna varijabla ~ koja moze poprimiti bilo koju vrijednost u intervalu (- x, + XJ ). Funkcija kumulativne distribucije F(x) varijable ~ se definira na slijedeCi nacin: P(a :S ~ :S b)= F(b) ~ F(a) F(x) je jednaka vjerojatnosti da varijabla ~ poprimi vrijednosti

koje su manje iii jednake x.

380

Poglavlje 9. --~-------------------------------------------------------------

Kontinuirana slucajna varijabla se oznacava slovom ~, a x je neka tocka na brojevnom pravcu. Funkcija kumulativne distribucije frekvencija F(x) za kontinuiranu slucajnu varijablu ~ ima slijedeca svojstva:

1. O<::F(x)<::l,

2. F(x) je monotone neopadajuca funkcija. Ako je a<:: h onda je F(a) <:: F(h) za bilo koje realne brojeve a i b. P(a <:: ~ <::h)= F(h)

F(a)

F(x)

~

0 ako x

~-

F(x)

~

I ako x

~

oo i

+ oo

Ranije je prikazana relativna distribucija frekvencija za razrede. Sirinu razreda za veliki broj podataka (vrijednosti statistickog obiljezja) se moze smanjivati (time se povecava broj razreda) sve dok distribucija ne postane glatka krivulja. Gustoca vjerojatnosti je teorijski model za distribuciju.

Definicija 9.5.5.b. Ako je F(x) funkcija kumulativne distribucije za kontinuiranu slucajnu varijablu ~ , onda je funkcija gustoce vjerojatnosti f(x) za ~ : f(x) F'(x), F(x) je prva derivacija funkcije distribucije F(x).

Funkcija gustoce za kontinuiranu slucajnu varijablu ~ je obicno glatka krivulja oblika: 11:"1

f(d)

' Slika 9.5.5.a. Funkcija gustoce f(x) za kontinuiranu slucajnu varijablu


X

Iz f(x) = F'(x) slijedi: F(x) = ff(x)dx. -W

Kumulativna povrsina ispod krivulje zmedu- oo i tocke x 1 jednaka je F(x 1 ). Funkcija gustoce kontinuirane slucajne varijable uvijek zadovoljava slijedeca dva uvjeta: +~

f(x) 2: 0 i

fj(x)dx = F(oo) = 1.

9.5.6. Numericka svojstva kontinuirane slucajne varijable Dana je kontinuirana slucajna varijabla ~, a njena funkcija gustoce je f(x). Srednja vrijednost iii ocekivana vrijednost varijable ~ je: +~

E(;) =

Jx * f(x)dx.

Ako je E(;) =

J.l. Varijanca od

standardna devijacija od

~

je

0

~ je

0

2

=E[(~-!l) 2 ], a

= -J;;2.

9.5.7. Norma Ina distribucija vjerojatnosti Medu modelima distribucije vjerojatnosti kontinuirane slucajne varijable u statistic! posebno mjesto pripada normalnoj distribuciji. Normalnu iii Gaussianovu funkciju gustoce predlozio je C.F.Gauss (1777-1855). To je bio model relativne distribucije frekvencije pogresaka tijekom mjerenja. Ipak njene primjene su znatno sire. Gaussov zakon pogresaka koji je u matematickoj statistici poznat pod nazivom normalna razdioba prihvacen je kao odgovarajuCi model za distribuciju relativnih frekvencija podataka prikupljenih u razlicitim znanstvenim i drugim podruqima.

Poglavlje 9·

~

----·-----·-----···----

-·---·

Funkcija gustoce, srednja vrijednost i varijanca lucajne varijable je:

normal~-;;--·····-:

(x-~)2

f(x)

1

-r=e cr-fi.it

Normalna distribucija je dvoparametarska distribucija vjerojatnosti s parametrima: f<=je aritmeticka sredina i cr2 varijanca normalne slui':ajne varijable. Funkcija gustoce je zvonasta oblika, simetricna u odnosu na ocekivanu vrijednost (aritmeticku sredinu). Sve mjere asimetrije su jednake nuli a koeficijent zaobljenosti je jednak 3. Beskonacan je broj normal nih funkcija gustoce. Svaka je funkcija odredena kombinacijom vrijednosti ~ i cr. Tri razlicite normalne distribucije prikazuje slijedeca slika:

0,4 0.2

0

Slika 9.5.7.a. Tri normalne distribucije: Krivulja 1 s

M = 3, cr

= 1, Krivulja 2

M = 1, cr

= 1.5

i Krivulja 3 M = 0,

cr = 2,

X- ll Varijabla z = - - je distribuirana po jedinicnoj normalnoj

cr

1

1

--z'

distribuciji: f(z)=--e 2

5

-co<

z <+co

Norma Ina distribucija se oznacava s N(ft,cr2 ) a jedinicna norma Ina


distribucija N{O,l). Za jedinicnu normalnu distribuciju je fl = 0 i cr = 1. Distribucija s tom funkcijom gustoce naziva se standardizirana normalna distribucija, a njen graf je prikazan na slijedecoj slici:

0.8 Standardizirana normana razdioba

OA 0.2 ·32

·2A

·1,6

·0.8

o

0.8

1.6

2.4

3.2

Slika 9.5.7 .b. Jedinicna norma Ina distribucija Oblik fukcije definiran je s dva osnovna para metra, ocekivanje i standardna devijacija tj. N{ft,cr). Funkcija gustoce normalne razdiobe je teorijskog karaktera. Ocekivanjeje ekvivalent srednjoj vrijednosti fl statistickog skupa, dokje standardna devijacija teorijska vrijednost standardnog odstupanja. X- !l z=--, Ako se kao pomocna slucajna varijabla uvede cr gdje se odstupanja od srednje vrijednosti izrazavaju ujedinicama standardne devijacije (normiranje), onda se on a naziva standardizirano obiljezje. Ono mjeri odstupanje stvarnih vrijednosti obiljezja od srednje vrijednosti ito odstupanje izrazava u standardnim devijacijama. Poznate su slijedece jednakosti:

P
::: a = 0.06826 PCIX- .Uil ::: 2a = 0.09544 PCIX- ,ull ::: 3a = 0.09973. One se nazivaju i pravilima jedne, dvije i tri standardne devijacije. Ako populacija ima svojstva normalne distribucije, onda je vjerojatnost da slucajno izabrana vrijednost obiljezja bude u intervalu (ft - cr, ft + cr) jednaka 0.6826, u intervalu (ft - 2cr, ft +2cr) vjerojatnost je 0.9544 i (ft- 3cr, fl + 3cr) vjerojatnost je 0.9973. Normalna distribucija je kontinuirana distribucija, ali maze biti

Poglavlje 9·

aproksimacija i za diskretne distribucije kakva je binomna. Binomna distribucija je definirana s dva para metra: brojem pokusaja n i vjerojatnosti uspjeha p. Normalna distribucija s parametrima J.t i cr ce biti dobra aproksimacija za binomnu distribuciju ako su: fl- 2a = np- 2jfzp(l- p) i f1 + 2a = np + 2/flP(!- p)izmeau 0 in. Npr. binomna distribucija s n= 10 i p = 0.5 je dobra aproksimacija normalne distribucije s

J.1

= n * p = 10 * 0.5 = 5

i a= /np(l- p)

Binomnu distribuciju s n 10 i p normalna distribucija na slijedecoj slici:

= 0.5 * /10 = 1.58.

0.5 dobro aproksimira

0.4

0.3

02

0.1

2

3

4

5

6

10

Slika 9.5.7.c. Aproksimacija binomne distribucije (prikazane bar grafom) za n=10, p=0.5 pomocu normalne distribucije prikazane krivuljom


9.6. DISTIUBUCIJA (RASPOREDI) UZORAKA 9.6.1 Zasto je bitna metoda uzoraka U fazi prikupljanja podataka se cesto ne mogu prikupiti iii promatrati sve jedinice koje Cine populaciju, cijeli statisticki skup. Jedino rjesenje je na temelju podataka o dijelu populacije, uzorku nastojati spoznati svojstva i zakonitosti cijele populacije. Potrebno je spoznati i procijeniti koliko je srednja vrijednost uzorka blizu srednjoj vrijednosti populacije. Primjeri su jed an od najboljih pristupa ucenju pa ce se pomocu primjera objasniti vaznost metode uzoraka. Primjer 9.6.1.a. Drustvo za informaticku pismenost organiziralo je i provelo istrazivanje znanja aplikacijskih softvera razliCitih dobnih skupina. Istrazivanje se temelji na 4000 ispitanika koji su popunili anketne upitnike, a dio rezultata prikazuje slijedeca tablica:

Tablica 9.6.1.a. Rezultati istrazivanja prikazani u obliku tablice

Poglavlje 9.

Relativnu frekvenciju distribucije aplikativnih softvera u populaciji prikazuje slijedeca tablica:

0 1 2 3 4 5 6.6 Vise

8,18% 25,18% 46.6,36.6% 6.64,24% 77,6.67% 86.6,15% 91,87% 100,00%

327 6.680 847 715 537 339 229 325

8,18% 17,00% 21,18% 17,88% 13,43% 8,48% 5,73% 8,13%

Tablica 9.6.1.b. Apsolutna, kumulativna i relativna frekvencija broja aplikacijskih programa

Na temelju tablice 9.6.1.b. moze se dizajnirati dijagram distribucije apsolutnih i relativnih frekvencija: Histogram

Frekvencija

........•

900 r··········

-

BOO 700

r-

-

~/

500

__/_

i<:urnulativne rrekvencije

//

400

/

r-

200

iOO

...

__.....,..~-"'"'

600

:300

_

,..-····-----··

_,. /

·-'

r-

c-

40 . 00%

r-

20"00%

1··/··/

D

0

2

3

4

5

6

Broj aplikacijskih programa

Slika 9.6.1.a. Dijagram distribucije apsolutnih i relativnih frekvencija


Iz populacije se mogu slucajno birati uzorci razlicite velicine. Velicinu uzorka odreauje broj jedinica statistickog skupa (jedinica populacije) koji se biraju iz cijele populacije. Logicno je postaviti pitanje koliko ce pokazatelji uzorka odstupati od parametara populacije iii kako procijeniti para metre populacije na temelju uzorka. Prvo C:e se birati dva slucajna uzorka velicine n=50. Distribucija apsolutnih i relativnih frekvencija prvog uzorka je:

0

4

8,00%

8,00%

1

9

26.6,00%

18,00%

2

13

52,00%

26.6,00%

3 4

13

78,00%

26.6,00%

6.6

90,00%

12,00%

0

90,00%

0,00%

3

96.6,00%

6.6,00%

2

100,00%

4,00%

5 6.6 Vise

Tablica 9.6.1.c. Tablica distribucije apsolutnih i relativnih frekvencija prvog uzorka veliCine n= 50 Histogram frekvencija prvog uzorka prikazuje slijedeca slika: FrekVenclja

Histogram

"14 12 /_ ...

}J-----~..--·-·___.

''

10

100,0.0% 8D.:OO%

40,00%

4

0

- '0,00%

ll

1 2 J 4 5 l3 lvlore Broj .apllkativnlh programa

Slika 9.6.1.b. Dijagram distribucije apsolutnih i relativnih frekvencija prvog uzorka 388

Poglavlje 9.

Drugi uzorak jednake veliCine n=SO ima drugaCiju distribuciju frekvencija znanja ispitanika o aplikativnim softverima od distribucije prvog uzorka i ona je dana u tablici 9.6.1.d.:

0 1 2 3 4

4 12 7 12 4

5

5

6.6 Vise od 6.6

2 3

8,00% 34,00% 48,00% 72,00% 80,00% 90,00% 94,00% 100,00%

8,00% 24,00% 14,00% 24,00% 8,00% 10,00% 4,00% 6.6,00%

Tablica 9.6.1.d. Tablica distribucije apsolutnih i relativnih frekvencija drugog uzorka velicine n=SO OdgovarajuCi histogram distribucije frekvencija drugog uzorka dan je na slijedecoj slici: Histogram Frekvencij.a

12

r

..----··-" ..

r o//

2 0

-30,00%

~/

8

1DO.GG%

v v

40,00%

lo'/

•

2

.

5

nf &

20,GG% G,OG%

Me-r-e-

Br
Slika 9.6.1.c. Dijagram distribucije apsolutnih i relativnih frekvencija prvog uzorka


Aritmeticka 5redina prvog uzorka je 2,6.68 a drugog 2,86.6. Srednja vrijedno5t populacije (pro5jecan broj aplikacij5kih programa koje poznaje jedan i5pitanik) je 3,08. U5poredujuCi pro5jecne vrijedno5ti prvog {2,6.68) i drugog {2,86.6) uzorka 5 pro5jecnom vrijedno5ti populacije {3,08) jedno5tavno je zakljuciti da drugi uzorak bolje aprok5imira 5rednju vrijedno5t populacije.

9.6.2. Slucajni u:zorak U analizi 5VOj5tava populacije na temelju uzorka je o5obito bitno izabrati uzorak koji ce imati obiljezja populacije. Logican nacin i5punjenja tog zahtjeva je o5igurati da 5vaki uzorak veliCine n ima jednaku vjerojatnost izbora. Takav po5tupak, takva procedura izbora uzorka 5e naziva 5lucajno uzorkovanje, a rezultat je 5lucajni uzorak veliCine n. Svaka jedinica populacije ima jednaku vjerojatno5t izbora u uzorak. Jedinice u uzorku (elementi uzorka) 5e 5lucajno izabiru pomocu tablice 5lucajnih brojeva iii generatorom 5lucajnih brojeva. Primjer 9.6.2.a. Kupcu na raspolaganju 5toji pet proizvoda: A, B, C, D, E, od kojih ce on izabrati 5amo tri. Tri proizvoda cine jed an uzorak. Potrebno je odgovoriti na pitanja: a) Koliko razlicitih uzoraka 5 tri proizvoda kupac moze izabrati iz populacije od pet proizvoda? Prikazati 5ve razlicite uzorke. b) Koji kriterij izbora elementa u uzorak treba zadovoljiti da bi uzorak bio 5lucajan? Rjesenje a) Prvo ce 5e prikazati 5Vi uzorci od tri proizvoda. Broj razliCitih uzora ka za n = 3 elemenata, iz populacije od N = 5 elemenata, je broj kombinacija trece kla5e od pet elemenata i jednak je:

_ K- n!

N!

* (N- n)

5!

_ 5! _ 5 * 4 _

3! (5 - 3) - 3!2! - 2 * T- 10

Slijedi li5ta 5vih 10 uzoraka iz populacije od N=5: A,B,C

A,C,D

A,B, D

A,C, E A, D, .E

A, B, E

B,C,D B,C, E

C,D,E

B, D, E

b) Svaki uzorak mora imati jednaku san5u, jednaku vjerojatno5t izbora kako bi 5e 05igurao uvjet potreban za jedno5tavan 5lucajan uzorak. Posto 5e moze izabrati 10 razlicitih uzoraka velicine n=3, 5vaki uzorak mora imati vjerojatno5t izbora ona je jednaka 1/10 (1/broj uzoraka).

390

Poglavlje 9.

Danas gotovo svi statisticki softveri mogu slucajno generirati uzorke odredene velicine iz populacije. Neka populaciju saCinjava tablica oblika:

Tablica 9.6.2.a. Populacija jedinki prikazana u obliku tablice Zadatak je upotrebom Excela u generiranju slucajnih uzoraka usporedfti statistike uzoraka s parametrima populacije. Zato ce se prvo izracunati deskriptivna statistika za cijelu populaciju i te vrijednosti usporediti s deskriptivnom statistikom dva uzorka. Deskriptivnu statistiku populacije upotrebom Excela prikazuje slijedeca tablica: Mean Standard Error Median Mode Standard Deviation Sample Variance Kurtosis Skewness Range Minimum Maximum Sum Count

3,085271 0,03456.67 3 2

2,185948 4,77837 0,846.6734 0,931484 12 0 12 12338

4000

Tablica 9.6.2.b. Deskriptivna statistika populacije upotrebom Excela

391

ii


Nakon izracunavanja deskriptivne statistike populacije generirat ce se dva uzorka veliC:ine n=80 upotrebom Excela u izborniku Data Analysis:

~~·

Data AnaiYJl'is {lnalysis Tools

Cancel

I I

Help

j

OK

Slika 9.6.2.a. Izbornik Data Analysis u Excelu Potom se bira opcija Sampling u izborniku Excela i pojavljuje se ekran unutar koga je potrebno odrediti broj jedinica uzorka i mjesto gdje ce se jedinice uzorka pohraniti. Opcija Random znaC:i da je uzorak slucajan, a Number of Samples broj jedinica u uzorku. Input Range odreduje raspon celija u radnom listu Excela gdje su pohranjene sve jedinice populacije.

!nput Range:

r

l$F$2:$F$4001

labels

Sampling Method P~riodic

Period:

1:. B_andom Number of Samples:

!so

Output options: 10' Qutput Range:

hi$10:$!$18

,r· New Worksheet ~y:

r

New ~orkbook

Slika 9.6.2.b. Podizbornik Sampling izbornika Data Analysis u Excelu

392

Poglavlje 9.

Podaci iz kojih se genenraJu uzorci su u rasponu celija $F$2:$F$4001, a broj jedinica u uzorku (Number of Samples) je 80. Nakon slucajnog izbora ta dva uzorka deskriptivna statistika daje slijedece rezultate:

Mean Standard Error Median ' Mode Standard Deviation Sample Variance Kurtosis Skewness Range Minimum Maximum Sum Count

Deskriptivna statistika prvog uzorka 2,9875 0,21010376.64 3 3 1,879225197 3,531487342 1,0101096.672 0,87536.62935 9 0 9 239 80

Deskriptivna statistika drugog uzorka 3,025 0,26.66.622953 2 2 2,38122934 5,6.67025316.6 1,17329114 1,08884344 11 0 11 242 80

Tablica 9.6.2.c. Deskriptivna statistika dva uzorka n=80 upotrebom Excela

Za prvi uzorak srednja vrijednost je:

x = 2.9875, za drugi

-·

uzorak srednja vrijednost je x = 3.025, dok je za cijelu populaciju od 4000 ispitanika srednja vrijednost J.l = 3.085. Jasno je da srednja vrijednost drugog uzorka bolje aproksimira srednju vrijednost populacije. Zadatak je slijedeceg odjeljka analizirati i objasniti kako se mogu procijeniti pogreske u mjerama centralne tendencije (srednje vrijednosti) slucajno izabranog uzorka u odnosu na cijelu populaciju.

9.6.3 Distribucija uzoraka U prethodnom poglavlju su prikazani slucajni uzorci izabrani iz populacije. U velikom broju zadataka i problema cilj je procijeniti numericka svojstva populacije, a oni se nazivaju parametri, na temelju informacija iz uzorka. Npr. iz prvog uzorka od 80 ispitanika srednja vrijednostje x = 2.9875. Vrijednosti obiljezja u uzorku (broj

393


aplikacijskih programa koje poznaje jedan ispitanik) posluzile su za izracunavanje mjera centralne tendencije, a one se za uzorak nazivaju statistike iii pokazatelji (takva je srednja vrijednost iii varijanca uzorka). Vrijednosti parametara populacije su konstante (npr. varijanca, aritmeticka sredina, standardna devijacija), ali nisu poznate jer u analizi nisu dostupne sve jedinke (elementi) populacije. Vrijednosti statistike uzoraka (npr. srednja vrijednost uzorka, standardna devijacija, medijan) nisu konstante za sve uzorke. Te se vrijednosti mijenjaju od uzorka do uzorka. Na primjeru samo slucajna dva uzorka vidljivo je da su njihove statistike (varijanca, mod, medijan, minimalna i maksimalna vrijednost). Posto se statistika razlikuje od uzorka do uzorka to ce i svako zakljuCivanje o parametrima populacije temeljeno na uzorcima morati sluziti vjerojatnostima. Prvo ce se analizirati distribucija slucajnih uzoraka izabranih iz populacije koju cine odgovori 4000 anketiranih ispitanika o znanju aplikacijskih programa tj. razini njihove informaticke pismenosti. Ako se promatra cijela populacija onda je prava vrijednost aritmeticke sredine ft=3.08 aplikacijskih programa. Iz populacije se bira 100 slucajnih uzoraka veliCine n=5 i izracunava prosjecan broj aplikacijskih programa koje poznaju ispitanici u tim uzorcima, onda bi dobili novu tab lieu slijedeceg izgleda:

Uzorak 1 2 3 4 5

6.6 7 8 9 10

13iof.a{Jiikacf}skin·· piofframa··kajima se sluiiJspitantk 3

6.6 4 5

6.6 6.6 5 7 5 3

3 1 4 5 2 3 0 0 0

3 7 2 2 4 1 9

4 2 1

5

3

6.6

9

4 2 5 5 3 1 5 2

8 2 4 4 2 10 0 0

Prosjek uzorka (x) 3,4 5,8 4,4 3,2 4,2 3,8 3,8 4,4 2,4 2,4

6.6 Tablica 9.6.3.a. Tablica uzoraka broja aplikacijskih programa za n=5

Slucajni uzorak sadrzi pet vrijednosti obiljezja i bira se iz populacije od 4000 ispitanika. U tablici 9.6.3.a. jedan redak prikazuje redni broj uzorka, pet elemenata u uzorku i prosjecan broj aplikacijskih programa koje poznaju ispitanici u tom uzorku. Prosjecna vrijednost (statistika) dana u posljednjem stupcu tablice.

394

Poglavlje 9.

Gornja tablica prikazuje samo prvih deset od sto uzoraka. Ako bi se postupak slucajnog izbora uzoraka ponovio neogranicen broj puta onda bi se dobila distribucija sredina uzoraka (posljednji stupac u tablici 9.6.3.a.) koja bi se mogla prikazati relativnom frekvencijom u obliku histograma. To je distribucija sredina uzoraka. Ponavljanje izbora jedinica u uzorak neogranicen broj puta je nerazuman i nepotreban zahtjev. Zato se bira konacan broj uzoraka iz populacije. U populaciji s N elemenata je moguce izabrati razliCitih uzoraka velicine n:

K=

nl

N!

* (N

- n)!

I Vjerojatnost izbora neke kombinacije je ista i iznosi: - = f . Ta se velicina ( f ) naziva frakcija, stopa iii kvota izbora. K Distribuciju frekvencija cijele populacije broja aplikacijskih programa koje poznaju ispitanici prikazuje tablica 9.6.3.b., a distribuciju apsolutnih frekvencija u obliku histograma slika 9.6.3.b. i distribucija relativnih frekvencija u obliku histograma slika 9.6.3.a. generirana je pomocu Excela: Broj aplikativnih _____2rograma 0 1 2 3 4 5 6.6 Vise od 6.6

Apsolutna frekvencija 327 6.680 847 715 537 339 229 325

Relativna frekvencija 8,18% 17,00% 21,18% 17,88% 13,43% 8,48% 5,73%

Kumulativna % 8,18% 25,18% 46.6,36.6% 6.64,24% 77,6.67% 86.6,15% 91,87% 100,00%

Tablica 9.6.3.b. Tablica distribucije apsolutnih i relativnih frekvencija populacije

395


I

----..- · Histogram

11

Frekvencija

9oo

1

800:

7ool

i

6001 5001'· 400·, I

3oo+j :I 2oo 1

I

1

1000

Lt. -+~!~. JJ.,_L_L_., 0

1

4 3 5 2 6 Broj aplikacijskih programa

More

\ _ _ _ _ _ _ _, _ ._ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ ,,,i

Slika 9.6.3.a. Apsolutna i kumulativna distribucija frekvencija broja aplikacijskih programa cijele populacije

Histogram frekvendja 25,00° 20, 00°< ~--------15,000\

2

3

4

5

6

Broj aplikacijskih programa Slika 9.6.3.b. Relativna distribucija frekvencija broja aplikacijskih programa cijele populacije Iz populacije se slucajno bira 100 uzoraka velicine n=S, a distribucija aritmetickih sredina 100 uzoraka prikazuje slijedeCi histogram:

Poglavlje 9·

Histogram frekvencija 45 40 35 ·30 25 20

I!

100,00%

I I

80.00%

I

+60,00% 40_00%

15

1~ ._~~~+L~~~.~_L_[J_.-q~.

0

1

2

3

5

4

6

20,00%

0,00%:,

More

Slika 9.6.3.c. Distribucija aritmetickih sredina uzoraka

x-

relativna frekvencija distribucije

x

za 100 uzoraka velii':ine n = 5

Razlike izmeou parametara populacije: aritmeticke sredine i standardne devijacije i statistike 100 uzoraka: aritmetii':ke sredine i standardne devijacije prikazuje tablica 9.6.3.c. Aritmeticka sredina

Standardna clevijacija

Populacija od 4000 ispitanika

J.t=3.08

a=2.186.6

100 vrijednosti aritmetickih sredina uzoraka x na temelju uzoraka veliCine n = 5

x =3.11

cr = 3.06.66.6

Tablica 9.6.3.c. Usporedba aritmetickih sredina distribucije sredina uzoraka i populacije za 100 uzoraka veliCine n=5

397


Primjer 9.6.3.b. Ponovno generirati 100 uzoraka velicine n=25 iz populacije od 4000 ispitanika i usporediti rezultate sa uzorcima veliCine n=5 iz ranijeg primjera.

Rjesenje Prvo se iz populacije generira sto uzoraka velicine n = 25. prikazana je na slijedecoj Distribucija frekvencija sredina uzoraka slici:

x

lli,~togl'aiU

Frei
l 120.00%

801

::: so

I

40

1

I

so ·

1 -

20 1

1

1vy-~-1I

I

i.

/! \

I : II I i ·.·.J• .· ·

10000%

so.oa%

\oo.oo%

!

1 I

,i

40.00%

!

120.00%

I :1--?~L! L L~--~~~ 1

0,00% 23456More

Slika 9.6.3.d. Distribucija aritmetickih sredina uzoraka x relativna frekvencija distribucije za 100 uzoraka velicine n = 25

x

Vidljivo je da se distribucija sredina 100 uzoraka za n=25 koncentriraju oko aritmeticke sredine populacije bolje nego 100 uzoraka velicine n=5. Takva koncentracija se moze vizualno uoCiti i na odgovarajuCim histogramima. ~it"'et~a

Sta.l'tdardna

~~3.08

a~2.186

· sredina

Populacija od 4000 ispitanika

devijacija

100 vrijednosti aritmetiCkih sredina uzoraka na temelju uzoraka velicine n=S

0'=3.08

100 vrijednosti aritmetickih sredina uzoraka na temelju uzoraka veliCine n=25

0'=3.08

x

x

Tablica 9.6.3.d. Usporedba aritmeticke sredine distribucije sredina uzoraka i populacije za 100 uzoraka veliCine n= 5 i n=25

Poglavlje 9·

Iz tablice 9.6.3.d. slijedi da povecanje broja elemenata uzorcima smanjuje standardnu devijaciju. Smanjuju se varijacije u distribuciji aritmetickih sredina uzoraka. Vrijednosti aritmetickih sredina uzoraka se bolje koncentriraju oko sredine populacije ako se broj elemenata u uzorcima povecava. Takav empirijski rezultat moze se prikazati i matematicki. To je zadatak u slijedecem dijelu poglavlja. 9.6.4. Distribucija sredina uzoraka teorem

X: centralni granicni

Aritmeticka sredina slucajnih uzoraka imat ce normalnu distribuciju s ocekivanjem flx i varijancom a~ako: a) populacija ima normalnu distribuciju iii b) populacija ima bilo koju teorijsku distribuciju (ne mora imati normalnu distribuciju) i uzorak je dovoljno velik. To je centralni granicni teorem. Uzorak je dovoljno velik ako je n~30. Uzorak bi trebao imati vise elemenata sto se distribucija populacije vise razlikuje od normalne. 2

Varijanca aritmetickih sredina uzoraka je jednaka a~=~ (a 2 je varijanca populacije). ako je ispunjen barem jedan od tri uvjeta: a) populacija je beskonacna, b) uzorkovanje se vrsi s ponavljanjem, c) frakcija izbora je manja od 5% . Ako nije ispunjen ni jedan od tih uvjeta, onda je varijancu aritmetickih sredina uzoraka potrebno korigirati i izracunava se:

a 2 =~

2

* ~:~, gdjeje N= veliC:ina populacije; n=velicina uzorka.

Standardna pogreska je standardna devijacija neke statistike (pokazatelja) uzorka. Standardna pogreska aritmetickih sredina uzoraka je od nosno

IJ*jN-n v, - /ii. N _ 1

,... __

Standardna pogreska je obrnuto proporcionalna velicini uzorka n i opada s kvadratom broja elemenata u uzorcima. Ako je broj elemenata u uzorku n i povecava se na n2 , n4, n6 ·6 ... , n 2"', onda se standardna pogreska statistike uzorka smanjuje n, n 2 , n3 ... , n' puta (X= 1, 2, 3, 4 ... )

399


Primjer 9.6.4.a Pokazati da empirijski podaci iz primjera 6.6.4 i 6.6.5 potvrduju centralni granicni teorem. Slucajni uzorci su velicine n = 5 odnosno n = 25. Za populaciju su poznate sredina i standardna devijacija: Sredina populacije: [1=3.08 aplikacijskih programa. Standardna devijacija popu/acije: a=2.186 aplikacijskih programa. Rjesenje AnalizirajuCi histograme iz prikazanih pnm]era moze se jasno uociti da se vrijednosti aritmetickih sredina uzoraka koncentriraju oko sredine populacije [1=3.08. Ti primjeri pokazuju da se standardna pogreska (standardna devijacija aritmetickih sredina distribucije uzoraka) smanjuje, ako se povecava broj elemenata uzorka. Za n=5 standardna pogreska je o=0.971, a za n = 25 standardna pogreska je o=0.445 . Standardnu pogresku neke statistike (pokazatelja) uzorka je moguce izracunati na temelju poznavanja standardne devijacije populacije i velicine uzorka:

(}- =

x

~

.;n

=

_2.~ 6 .;5

= 0.977

Za drugi uzorak velicine n = 25 standardna pogreska je: (}- = _Q_ = 2.186 = 0.437 X

Iii

/25

Centralni granicni teorem garantira priblizno normalnu distribuciju aritmetickih sredina uzoraka x i ako populacija iz koje se biraju uzorci nema normalnu distribuciju. Distribucija frekvencija broja aplikacijskih programa koje znaju ispitanici za cijelu populaciju nije normalno distribuirana. Ona je blago spljostena ulijevo, a to je vidljivo iz histograma (slika 9.6.3.a).

Poglavlje 9·

9.7.

PROCJENE

9.7.1:Uvod U ranijim poglavljima je pokazano da populacije imaju deskriptivne mjere (parametre), a oni opisuju i numericki izrazavaju svojstva populacije. Cesto nisu poznate sve jedinice statistickog skupa (u prikupljanju podataka sene mogu obuhvatiti sve jedinice) pa ostaje jedino logican i ispravan postupak u kojem se izvode zakljucci o vrijednostima parametara populacije na temelju statistika izracunatih iz podataka sadrzanih u uzorku dane populacije. Zato ce se prikazati prakticni postupci i algoritmi procjene aritmeticke sredine populacije, proporcija populacije, varijanci, razlika izmedu sredina dviju populacija i proporcija dviju populacija na temelju uzoraka. Pouzdanost procjene parametara populacije ce se analizirati na temelju znanja o distribucijama upotrijebljenih pokazatelja uzoraka.

Primjer 9.7.1.a. Zeli se procijeniti pros]ecan broj aplikacijskih programa koje poznaje ispitanik. Unaprijed je poznata aritmeticka sredina populacije (aritmeticka sredina broja aplikacijskih programa cijele populacije). Kako se moze procijeniti parametar na temelju podataka iz uzorka? Rjesenje Najblize rjesenje na temelju intuicije je aritmeticka sredina uzorka. Moze li ona zamijeniti aritmeticku sredinu populacije? Kolika je pogreska u odnosu na tocnu vrijednost parametra populacije? Aritmeticka sredina populacije se oznacava s J.l, a aritmeticka sredina uzorka x. Ona se izracunava iz slucajnog uzorka velicine n izabranog iz populacije. Neka je slucajno izabran uzorak broja aplikacijskih programa koje poznaje ispitanik velicine n = 40. Prvo se izracunava aritmeticka sredina uzorka i ona je x =2.62 aplikacijskih programa. Ta vrijednost x odreduje procjenu aritmeticke sredine populacije. Koliko je ta procjena parametra populacije pouzdana? Zeli se utvrditi koliko je procjena parametra populacije blizu stvarnoj vrijednosti para metra. To je moguce uraditi samo ako se iskoriste obiljezja statistike distribucije uzoraka.

401


9.7.2. Procjena aritmeticke sredine populacije na temelju statistika velikih i malin uzoraka Ako je uzorak dovoljno velik, onda je distribucija aritmetickih sredina uzoraka x priblizno jednaka normalnoj teorijskoj distribuciji. To pokazuje slika 9.7.2.a.

Primjer 9.7.2.a Pretpostavka je da se planira slucajno izabrati uzorak velicine n = 40 iz populacije, a one ce sadrzavati podatke o znanju aplikacijskih programa. Izracunat ce se interval:

:X± 1.96 *
= x±l.96

*

(fiz)

'gdjeje:

a standardna devijacija populacije broja aplikacijskih programa 0"- = _Q__ koje poznaju ispitanici i ' ..{;; je standardna devijacija distribucije aritmetickih sredina uzoraka velicine n=40. Ona se cesto naziva i standardna pogreska aritmeticke sredine populacije Definirat ce se interval od 1. 96 standard nih devijacija oko aritmeticke sredine uzoraka. Kako se moze procijeniti vjerojatnost da ce se sredina populacije nalaziti u tom intervalu?

x.

Povrllina~0.475

1.96 *cr-

Povrsina~o .4 75

1.96*0"-

Slika 9.7 .2.a. Distribucija sredine uzoraka

402

x

Poglavlje 9.

R.jesenje Algoritam rjesenja je jednostavan i ima samo tri koraka: Povrsina ispod normalne krivulje koja prikazuje distribucije aritmetickih sredina uzoraka x u intervalima ~.t-1.96 * o, i ~.t+l.96 * o.x je priblizno 0.95 { cijela povrsina izmedu x- ose i normalne krivulje je 1). Ta povrsina je i vjerojatnost da C:e aritmeticka sredina uzorka x biti u intervalu ~.t±l.96 * o:x . BuduC:i je izracunata aritmeticka sredina uzorka x postavlja se pitanje gdje se nalazi aritmeticka sredina populacije. Interval x ±1.96 * o .x ce sadri:avati aritmetii':ku sredinu populacije 11 s vjerojatnosti 0.95 (sigurnost je 95% da je aritmetii':ka sredina populacije u tom intervalu). Udaljenost 1.96 *ox od aritmeticke sredine uzorka je oznai':ena na obje strane od sredine x . Sa slike je vidljivo da se aritmeticka sredina populacije 11 nalazi u intervalu ~.t±l.96 *ox· AnalizirajuCi i kombinirajuC:i prvi i drugi korak algoritma, moze se zakljuCiti da prije nego se izabere slucajni uzorak, da ce vjerojatnost aritmeticke sredine populacije biti u intervalu x ±1.96 *ox. Ta sigurnost je priblizno 95%.

1.96 *a

1.96 * 0'-

1.96*cr-

L96*cr-

' ' Slika 9.7 .2.b. Distribucija aritmetiCkih sredina uzoraka

403

x


U danom primjeru je n = 40, a standardna devijacija populacije cr=2.86. Maze se zakljuciti sa sigurnoscu od 95% da se sredina populacije nalazi u intervalu:

x±1.96 *cr~

= ;z ± 1.96*};;.

Interval u kojem se nalazi aritmeticka sredina populacije maze se izracunati poznajuCi aritmeticku sredinu uzorka, standardnu devijaciju populacije i broj elemenata u uzorku: 2

;: ± 1.96 *. ~ = 2.62 ± 1.96 * ·~ = 2.62 ± 1.96 * 0.346 = 2.62 ± 0,678. 'Ill

,;40

Sredina populacije11se nalazi u intervalu 2. 62-0. 678~11~2.62+0.678 s vjerojatnoscu od 0.95 (95% sigurnoscu). Meciutim, u mnogim prakticnim primjerima nije poznata standardna devijacija populacije. Za dovoljno velike uzorke n 2: 30 standardna devijacija uzorka s je dobra aproksimacija standardne devijacije populacije. Standardna devijacija uzorka n=40 je s=1.956.7. Interval u kojem ce se nalaziti aritmeticka sredina populacije na temelju poznate aritmeticke sredine uzorka i standardne devijacije je:

2.62 ± 1.96(ko)

1£) = 2.62 ± 0.606

= 2.62 ± 1.96( 1

Maze se procijeniti s vjerojatnosti od 0.95 da se sredina populacije nalazi u intervalu 2.04~~~3.226. Ako se zeli povecati sigurnost intervala u kojem se nalazi aritmeticka sredina populacije, potrebno je prosiriti taj interval. Take na primjer za vjerojatnost od 0.99 interval povjerenja bi bio:

x± 2.ss( fit) "' x± 2.ss( }n) = 2.62 ± 2.ss(1}£) = 2.62 ± o.798 U praksi nece biti poznata sredina populacije. Zato se izabire jedan slucajan uzorak i na temelju pokazatelja uzorka odreciuje se interval povjerenja u kojem se nalazi parametar populacije. Prvi korak, u konstruiranju 95% intervala povjerenja, je umanjiti povrsinu ispod normalne krivulje za 0.05. Ta povrsina od 0.05 povrsine izmeciu normalne krivulje i x - ose je jednako podijeljena

Poglavlje 9·

na dvije strane normalne distribucije tako da svaka strana ima povrsinu od 0.05/2=0.025. · Drugi korak, u konstruiranju 95% intervala povjerenja, je u tablici normalne distril;>ucije oCitati vrijednost standardiziranog obiljezja z i ona je 1.96. Standardizirano obiljezje z je kljucno za konstruiranje intervala povjerenja.

P=0.475

P=0.475

0 Z=1.96 Slika 9.7.2.c. Standardizirano obiljezje z = 1.96 Na slici je definirana zo/2 tj. vrijednost standardiziranog obiljezja tako da se povrsina za a/2 nalazi na desnoj strani. To je vidljivo na slijedecoj slici:

P=0.025 P=0.475

- Za/2 •••··········

P=0.475

0

.

Slika 9.7.2.cl.

Odredivanje standardiziranog obiljezja z" 12 za normalnu distribuciju

405


Na slid 9. 7.2.d. su vidljive dvije povrsine oznacene na obje strane normalne krivulje. Te povrsine reprezentiraju standardizirana obiljezja Z 0 _0512 i -Z 0 _0512 • Ostatak povrsine ispod normalne krivulje je (1-a)=1-0.05=0. 95. Taj ostatak povrsine vizualno prikazuje koeficijent povjerenja. On predstavlja vjerojatnost da se aritmeticka sredina uzorka nalazi unutar intervala zw, standardnih devijacija od sredine populacije ~· Ta je vjerojatnost jednaka (1-a)=l-0.95. Za velike uzorke (uzorci ciji je broj elemenata jednak iii veCi od trideset) interval povjerenja aritmeticke sredine populacije ~, s koeficijentom povjerenja (1-a), . d na k"]e -+ ]e x _ z"'' * ax.

Primjer 9.7.2.b. U statistici je 0.9 veoma cest koeficijent povjerenja. Zato je zadatak odrediti vrijednost standardiziranog obiljezja zw, koja ce se upotrijebiti za odredivanje 90% intervala povjerenja aritmeticke sredine populacije za velike uzorke. 6 (}-x = vn ~ = 2 ·~ = 0.977 ,r5

Rjesenje Ako je koeficijent povjerenja 0.90, onda se moze pisati

1-a=0.90 a= 0.10 a/2 =0.05

(J-

= JL

X

Iii

= 2.186 = 0.437 j25

Zadatak se svodi na odredivanje vrijednosti standardiziranog obiljezja Z012 = z eos· Ta vrijednost odreduje povrsinu 0.05 na jed nom kraju (strani) normalne distribucije. U tablici normalne distribucije vrijednost standardiziranog obiljezja z005 = 1.645. Iz te vrijednosti standardiziranog obiljezja moze se zakljuciti da je 90% interval povjerenja aritmeticke sredine populacije velikih uzoraka jednak x ± 1,645*a .x. Tablica 9. 7 .2.a. prikazuje tipicne koeficijente povjerenja i njihove vrijednosti standardiziranih obiljezja:

(1-a)

0.90 0.95

a/2

0.050 0.025:· ................ 1:···.···9·-~6:0 2.330 2.58

Tablica 9.7.2.a. NajcesCi koeficijenti povjerenja

Poglavlje 9·

Za velike uzorke je n 2: 30 i standardna devijacija populacije se moze zamijeniti sa standardnom devijacijom uzorka, a interval povjerenja je:

x ± z"12 *ax= x ± Z"12 * (

Jn ).

Primjer 9.7.2.c. Bira se slucajni uzorak od cetrdeset studenata i mjeri njihova tezina. Prosjei':na tezina studenata u uzorku i standardna devijacija SU: X= 6.71.5 kg, 5 = 8.6 kg. Procijeniti aritmetii':ku sredinu populacije 1.1 tj. prosjei':nu tezinu studenata ako je potreban 99% interval povjerenja. R.jesenje OpC:i oblik 99% intervala povjerenja (vidjeti tablicu 9.7.2.a) za vel ike uzorke je:

:X±

2ss(J,;)"' :X± 2ss()n) = 71.5 ± 2ss(jfo) = 71.5 ± 2ss * 1.36 = 71.5 ± 3.51

Moze se procijeniti s 99% sigurnosti da se aritmetii':ka sredina populacije (prosjei':na tezina studenata) nalazi u intervalu (66.7.2 kg, 6.75.02 kg). Ako su uzorci mali (velii':ina uzorka manja od trideset elemenata) pojavljuju se dva problema: a) ne moze se tvrditi da distribucija aritmetii':kih sredina uzoraka slijedi normalnu teorijsku distribuciju jer se centralni granii':ni teorem odnosi same na velike uzorke. Za male uzorke distribucija aritmetickih sredina uzoraka ovisi o obliku relativne distribucije frekvencija populacije iz koje se bira mali uzorak. b) ako je uzorak malen, onda standardna devijacija uzorka nije zadovoljavajuca aproksimacija standardne devijacije populacije. Procijeniti se mogu parametri populacije i za male uzorke (n<30), ako je tocna i moze se prihvatiti pretpostavka da populacija iz koje se bira uzorak ima priblizno normalnu distribuciju. Tek tada se aritmeticka sredina uzoraka x moze upotrijebiti za procjenu aritmeticke sredine populacije IJ. Opci oblik procjene dan je izrazom:

x ± t"12 * (

;,J

gdje je distribucija t Studentova distribucija s (n-1) stupnjeva slobode 59 • 59

Broj stupnjeva s!obode znaCi broj veza umanjen za broj poznatih parametara. Poznat je samo jedan parametar-aritmetiCka sredina pa je broj stupnjeva slobode n-1.

407


Ako se ta procjena usporedi s procjenom aritmeticke sredine populacije za velike uzorke nije tesko uoCiti slicnosti. Ponovno je standardna devijacija populacije i5, zamijenjena sa standardnom devijacijom uzorka s, a interval povjerenja se temelji na Studentovoj iii t-distribuciji. Samo je potrebno zamijeniti standardizirano obiljezje z'"' velikih uzoraka s vrijednostima oCitanim u t-distribuciji. Logika i koraci procjene su potpuno jednaki. Studentova t-distribucija ovisi o veliCini nazvanoj stupnjevi slobode (degrees of freedom - df). Broj stupnjeva slobode je jednak (n-1), ako se procjenjuje aritmeticka sredina populacije pomocu uzorka veliCine n. 0 stupnjevima slobode se moze razmisljati kao o broju informacija potrebnih za procjenu. Procjenjivati se mogu i drugi parametri populacije, npr. varijanca i52 , a ne samo aritmeticka sredina populacije. U tablici 9. 7 .2.b. su vrijednosti t" koje odreduju povrsinu a na gornjoj strani t-distribucije za razlicite vrijednosti a i stupnjeve slobode:

Tablica 9.7.2.b. Studentova t-distribucija

Primjer 9.7 .2.d. Ako je uzorak velicine n = 8 i interval povjerenja 95%, odrediti t-vrijednost koja ce se upotrijebiti u procjeni aritmeticke sredine populacije (posluziti se podacima iz tablice 9.7.2.a.).

Poglavlje g.

Rjesenje Za koeficijent povjerenja 0.95, vrijedi: 1-a;Q.95

a ;Q.OS a./2 = 0.025

Potrebno je odrediti vrijednost t0 _025 za t-di5tribuciju 5 (n - 1) = (8 - 1) = 6. 7 5tupnjeva 5lobode. Na pre5jeku retka (redak predstavlja stupnjeve slobode) i stupca oznacena 5 t0 _025 , ocitava 5e vrijedno5t 2.365. Stoga je 95% interval povjerenja za sredinu populacije 1.1 i uzorak veliCine n 8 dan izrazom:

x± 2.365 *(h) 9.7 .3. Procjena proporcije populacije Cesto 5e populacija 5astoji 5amo od dvije kla5e. Mnogobrojni su primjeri takvih klasa: ozenjeni i neozenjeni, pi5meni i nepismeni, pusaCi i nepusaci, i5pravni i neispravni proizvodi, muski i zen5ki, itd. Za takve populacije je potrebno procijeniti proporciju da njeni elementi imaju odredena 5VOjstva. Ako 5e populacija moze kla5terirati (podijeliti) u dvije kla5e, a proporcija elemenata populacije u jednoj klasi jednaka je p, onda je sigurno proporcija u drugoj klasi 1-p. Na uzorke izabrane iz dvokla5ne populacije primjenjuje se binomna distribucija. Prvo ce se formulirati nulta hipoteza. Nulta hipoteza H 0 pretpostavlja da je vrijednost proporcije u populaciji p. Potrebno je procijeniti jesu li proporcije (frekvencije) u uzorku dobivene iz populacije cije 5U proporcije jednake pi q=1-p. Primjer 9.7.3.a. Potrebno je procijeniti proporciju pusaca u nekoj populaciji na temelju slucajno odabranog uzorka od 500 o5oba. U tom uzorku je 200 pusaca. Rjesenje Prvi korak je izracunati proporciju pusaca u uzorku (proporciju elemenata uzorka koji imaju odredeno svoj5tvo). Proporcija uzorka je

,=

p

p

Broj pusaca Ukupan broj osoba

i izracunava 5e:

= 200 = 0 4 500

·


Za procjenu prihvatljivosti proporcije p =0,4 potrebno je poznavati njenu distribuciju u uzorku. Ta informacija se moze dobiti primjenom centralnog granicnog teorema. Za velike uzorke distribucija proporcija p je priblizno normalna teorijska distribucija i ima slijedeca svojstva: Aritmeticka sredina proporcija svih uzoraka je: J.l ft Standardna devijacija proporcije svih uzoraka je: a. r

=~p n* q

=p

gdje je: q = 1-p, a n broj elemenata u uzorku.

Interval povjerenja za proporciju populacije p se moze odrediti slicno intervalu povjerenja za aritmeticku sredinu populacije. Taj interval za velike uzorke je:

fP*ii

A+ Zan * CYp;::;:; pA+ Za!2 * V~-np-

p

q

p.

gdje je proporcija uzorka i = 1Za odredivanje intervala povjerenja potrebno je aproksimirati standardnu devijaciju proporcije uzorka

=~p: q

tako sto ce se upotrijebiti

p i q.

Primjer 9.7 .3.b. U primjeru 9.7.3.a. odrediti interval povjerenja proporcije populacije ako je koeficijent povjerenja 0.95. Rjesenje: Prvo se odreduje a za faktor povjerenja 0.95. Vrijedi jednakost 1 - a= 0.95.

Slijedi a= 0.05 i ~ = 0.025. U tablici normalne distribucije moze se pronaCi vrijednost standardiziranog obiljeZja z0 .025 = 1. 96.

A 200 A 1 A Uprimjeru9.7.3.a.je p=-=0.4,a q= -p=1-0.4=0.6 500 Upotrebom formule za izracunavanje intervala povjerenja dobiva se: upotrebom

p ± z.,,,*

j P: <1 = 0.40 ± 1.96 * l 0 ·~~0°· 6 ) = 0.4 ± o.o4·

Interval povjerenja je (0.36, 0.44), a taj interval znaci da se sa

Poglavlje 9·

5igurnoscu 95% moze tvrditi da se u populaciji nalazi izmedu 36% i 44% pusaca. Interval ne moze ukljucivati nulu iii jedan.

9.7 .4. Procjena razlike sredina dviju populacija Proejene aritmeticke 5redine populaeije i proporcija populaeije analizirani 5u na primjerima. SlijedeCi zadatakje prikazati postupak proejene razlika izmedu aritmetickih sredina dviju populaeija na temelju dva 5lucajna uzorka izabranih iz dvije populacije.

Primjer 9.7.4.a. Studentima dva fakulteta 5e mjeri vi5ina. Biraju 5e dva 5lucajna uzorka. Prvi uzorak ima 40 5tudenata, a prosjecna vi5ina 5tudenata u tom uzorku je 85.6 em. Standardna devijaeija visina 5tudenata je 5.30 em. Drugi uzorak ima 50 5tudenata. Pro5jecna vi5ina studenata u drug om uzorku je 82.2 em, a 5tandardna devijaeija 4.6. 7 em. Zadatak je procijeniti razliku 5redina ta dva uzorka.

Rjesenje Aritmeticka 5redina populacije 5tudenata prvog fakulteta 5e oznacava 5 ).t 1 , a aritmeticka 5redina populacije 5tudenata drugog fakulteta 5 ).t 2 • Aritmeticke 5redine uzoraka 5u x, i x2 , standardne devijacije uzoraka 5 1 i s,, a veliCine (indek5 1 oznacava prvi uzorak a indek5 uzoraka n, i n, 2 drugi uzorak). Te informacije prikazuje tablica 9.7.4.a. Fakultet 1

Fakultet 2

n, = 40

n 2 =50

Velicina uzorka Aritmeticka 5redina uzorka

x, = 85.6 em

Standardna devijacija uzorka

s1

=

5.30 em

x, =

82.2 em

=

4.6. 7 em

s,

Tablica 9.7.4.a. Podaci za primjer 9.7.4.a Za procjenu razlike aritmetickih sredina dviju populacija (J.t,- J.t 2 ) je jedino razumno i moguce 5e po5luziti razlikama aritmetickih 5redina dva 5lucajna uzorka izabranih iz dviju populacija (prvi uzorak je iz prve a drugi iz druge populacije):

x\ -x, = 85.6- 82.2) =

3.4.

411


i

-

i

Razlike aritmetickih sredina dva uzorka (x, -x,)ponovno formii Iraju distribuciju koja ima svojstva normalne teorijske distribucij~ lkao sto prikazuje slijedee:a slika: 1 I

.

Slika 9.7.4.a. Distribucija razlika sredina

(x 1 -x 2 )

uzoraka

Za dovoljno velike uzorke (n 1 i n 2 2: 30), distribucija razlika aritmetickih sredina uzoraka (x, -x2 ) , temeljena na neovisnim i slucajnim uzorcima iz dviju populacija je priblizno normalna. Aritmeticka sredina i standardna devijacija su: Aritmetii':ka sredina:

Standardna devijacija:

crc~.~~, 1 =~ : :

2

gdje su cr 1 i cr; varijance dviju populacija iz kojih se biraju slucajni uzorci. Procjene parametara velikih uzoraka dopustaju upotrebu centralnog granicnog teorema, a varijance uzoraka s~ i

s;

2 c; 1

su dobre aproksimacije varijanci populacija i cr ~. Te Cinjenice omogucuju izvodenje ispravnih zakljucaka i procjena o distribuciji razlika sredina uzoraka (x1 -x2 ) . Algoritam odredivanja intervala povjerenja u kojem se nalaze razlike aritmetickih sredina populacija, ako se biraju dovoljno veliki uzorci, je slican prikazanim algoritmima procjene proporcija populacije i aritmeticke sredine populacije. Prvo se biraju dva uzorka i za njih izracunavaju aritmeticke sredine, a potom njihova razlika (x 1 - x,). Koeficijent povjerenja a se

Poglavlje 9·

unaprijed zadaje i za njega u tablici normalne distribucije pronalazi vrijednost standardiziranog obiljezja za/2. Standardna devijacija razlike aritmetickih sredina dviju populacija 0 c;;,-~, 1 se aproksimira izrazom

s; is;

varijance slucajnih uzoraka izabranih iz tih dviju gdje su populacija. Cijeli algoritam se moze matematicki zapisati na slijedeCi nacin:

jo-;

- 2 ) ±zan - +o-;(-x 1 ~x- 2 ) ±za12 * crc- _--xz) ·-(- x 1 -x fi fi Xl

l

2

Pretpostavka je da su uzorci medusobno neovisni, a to znaci da izbor elemenata jednog uzorka ne utjece na izbor elemenata drugog uzorka. Primjer 9.7 .4.b. Na temelju primjera 9.7.4.a. odrediti 95% interval povjerenja (95% razina signifikantnosti) u kojem ce se nalaziti razlika aritmetickih sredina dviju populacija (ft 1 - ft 2 ). Razlika se odnosi na interval u kojem ce biti prosjecna visina studenata jednog fakulteta veca (iii manja) od prosjecne visine studenata drugog fakulteta. Rjesenje Opci oblik 95% intervala povjerenja razlike sredina populacija ((.1, -· 1-1 2 ) za vel ike uzorke je

Standardizirano obiljezje za Z 0025 = 1.96. ZamjenjujuCi varijable u prethodnom izrazu s odgovarajuCim vrijednostima lako je odrediti 95% interval povjerenja: (85 6 - 82.2)

± 1.96 *

ffl + ~J "'

(85 6 - s2 2)

± 1.96 * / (s;J,'gl' +

(\6)'

Metodologija drustvenih znanosti :!j

"' 3.4 ± 2.1 ili (1.3, 5.5)

Interval (1.3, 5.5) znaci: 5 95% 5igurno5ti 5e moze tvrditi da je pro5jecna vi5ina 5tudenata prvog fakulteta veca od pro5jeka 5tudenata drugog fakulteta izmedu 1.3 em i 5.5 em. Ako 5e procjenjuje razlika 5redina dviju populacija na temelju malih uzoraka (n 1 < 30 i n2 <30) potrebno je prihvatiti 5lijedece pretpo5tavke: a) obje populacije iz kojih 5e biraju uzorci imaju frekvencije di5tribucija koje 5u priblizne normalnoj teorij5koj razdiobi b) varijance obje populacije 5u priblizno jednake c) 5lucajni uzorci izabrani iz obje populacije 5U neovi5ni. Ako 5u i5punjene te pretpo5tavke, onda 5e moze odrediti interval povjerenja u kojem 5e ocekuju razlike 5redina dviju populacija (!l, -!l,). Algoritam proqene intervala povjerenja (1 - a)*100% u kojem 5e nalazi razlika 5redina dviju populacija na temelju podataka iz dva 5lucajna uzorka za koje vrijedi n,< 30 i n 2 <30:

1. Izracunati razlike aritmetickih 5redina uzoraka: (x, -x,). : 2. Na temelju poznate vrijedno5ti koeficijenta povjerenja a u tablici t-di5tribucije. pronaCi vrijedno5t ta 12 • Vrijedno5t za ta/2 5e odreduje na temelju (n 1 + n 2 - 2) 5tupnjeva 5lobode. 3. Izracunati varijance prvog i drugog uzorka tj. s; is;. · 4. Izracunati vrijedno5t izraza s~

(n l -1)*s l2 +(n 2 -1)*s 22 n, +n 2 -2

5. Interval u kojem 5e nalazi razlika 5redina dviju populacija na temelju podataka iz dva 5lucajna uzorka za koje vrijedi n1 < 30 i n2 <30 je:

(-x 1 -x- 2 ) ±ta 12 * sP2

*(

-1+-1-) . n, n 2

Pretpo5tavka je da dvije populacije imaju jednake varijance: 2 a 1 =a =a 2 , a varijanca 5e procjenjuje na temelju informacija iz oba uzorka. Ta varijanca 5e oznacava 5 s~ i jednaka je

i

52 p

(n, -1)*s; +(n 2 -1)*si

414

Poglavlje 9.

9.7 .5. Procjena varijance populacije Moguce je procjenjivati i interval u kojem ce se nalaziti varijanca populacije za unaprijed odredeni koeficijent povjerenja. Varijanca je najvaznija mjera disperzije i ona pokazuje stupanj varijabilnosti numericke varijable. Ponovno jedine dostupne informacije u postupku analize su informacije iz uzorka. Zato je logicno pretpostaviti da se varijanca populacije d' procjenjuje na temelju varijance uzorka s 2 • Medutim, analizom varijance uzoraka utvrdeno je da se ona ne ponasa prema zakonima normalne distribucije. Prema normalnoj teorijskoj distribuciji se ponasaju distribucije aritmetii':kih sredina slui':ajnih uzoraka iii proporcija uzorka. Umjesto normalne iii Studentove distribucije, varijanca uzorka ima priblizno hi-kvadrat (x2 ) distribuciju ako slui':ajni uzorak potjece iz normalno distribuiranog osnovnog skupa (populacije). Distribucija varijanci uzoraka ima oblik x'-distribucije. Slicno, Studentovoj distribuciji i hi-kvadrat distribucija se sluzi stupnjevima slobode. Nekoliko hi-kvadrat distribucija vjerojatnosti s razlicitim stupnjevima slobode prikazuje slijedeca slika:

f(X') Ia 11

df=l

i

1...--1 I

df=6

0

2

4

6

g

10

12

14

16

Slika 9.7.5.a. Hi-kvadrat distribucije vjerojatnosti s razlicitimstupnjevima slobode Hi-kvadrat distribucija nije simetricna kao sto su to norma Ina iii Studentova t-distribucija. Njezin oblik odreduju stupnjevi slobode (df). Povecanjem broja stupnjeva slobode hi-kvadrat distribucija postaje simetricna i dobiva izgled normalne teorijske distribucije.

415


Primjer 9.7.5.a. Dio tablice vrijednosti slijedeci izgled:

x' distribucije ima

Stupnjevi 2

2

2

2

2

slobode (df)

X o.1oo

X a.oso

X o.ozs

X a.ow

X o.oos

1

2.6.70554 4.60516.7 6.25139 6.7.6.76J944 9.23635 10.64460 12,016.700 13.36160

3.84146 5.99146.7 6. 7.8146.73 9.486. 76.73 11.06.7050 12.59160 14.066.710 15.506.730 16.91900 18.306.700 19.66.7510

5.02389 6. 7.36. 76. 76.76 9.34840 11.14330 12.83250 14.44940 16.01280

6.63490 9.2!034 11.34490 13.26. 766.70 15.08630 16.81190 18.46.7530 20.09020 21.66600 23.20930 24.6.72500

6. 7 .86. 7944 10.59660 12.83810 14.86020

2 3 4 5

6 6.7 8 9 10 11

~4.6836.70

15.986.710 16.7.26.7500

16.7.53460 19.02280 20.48310 21.92000

Tablica 9.7 .S.a. Dio tab lice vrijednosti

16.6.74960 18.546.760 20.26. 76. 76.70 21.95500 23.58930 25.18820 26.6.75690

x'

Zadatak je odrediti tablicnu vrijednost za x' za sed am stupnjeva slobode koja odsijeca povrsinu od 0.025 na desnoj strani distribucije (povrsina izmedu krivulje i x-ose je 1). Iz tablice u retku za sedam stupnjeva df = 6.7 i stupcu x2 0 . 025 (koeficijent povjerenja a= 0.025) jednostavno je ocitati vrijednost hi-kvadrat distribucije x' 0 025 = 16.01280.

f(X')

'····:··,

la 0

Slika 9.7 .5.b.

X'0.025 = 16.01280

x'

distribucija za sedam stupnjeva slobode i a=0.025

Vrijednosti u tablici hi-kvadrat distribucije x' sluze za odredivanje intervala u kojem se nalazi varijanca populacije cr 2 za odredeni koeficijent povjerenja a.

Poglavlje 9·

Primjer 9.7 .5.b Analizira se tezina studenata na nekom fakultetu. Cilj je utvrditi koliko su stabilne tezine studenata na tom fakultetu tj. zeli se utvrditi varijabilnost visine studenata. Bira se uzorak od 40 studenata i na temelju njega se izracunava slijedeca statistika:

x = 6.71.5 kg,

s = 8.6 kg. Upotrijebiti te informacije ina razini signifikantnosti 95% odrediti interval povjerenja varijacije tezina studenata.

Rjesenje Za razinu signifikantnosti a, granice intervala povjerenja varijance cr2 populacije ovisi o varijanci uzorka s 2 , veliCini uzorka (n - 1), kriticnoj vrijednosti hi-kvadrat distribucije x' i odredene su izrazom:

(n -l)s 2

~-,-<;;a < 2

x-a/2

(n -l)s 2

X 2 CJ . . -a/2)

gdje su:

X~ 12 i X 1 a 12 vrijednosti hi-kvadrat distribucije pomocu kojih 2

se odreduje gornja i donja granica intervala povjerenja za (n-1) stupnjeva slobode. Pretpostavka je da populacija iz koje se bira uzorak ima priblizno normalnu distribuciju. Za razinu signifikantnosti 95% interval povjerenja je: 1-

a=

1 - 0.05 = 0.95,

a o.os . a 2 = - 2 = 0.025 z1 -- 2 = 1 - 0.025 = 0.975

U tablici za hi-kvadrat distribucije se trebaju pronaCi vrijednosti 2 2 za X o.o2s, X o.ss.7s i (n - 1) = 39 stupnjeva slobode. Najbliza za 39 stupnja slobode u tablici je df=40. Ocitaju se odgovarajuce 2 2 vrijednosti: X 0 .025 = 59.3416.7 i X o.ss. 75 = 24.4331. Te vrijednosti unosimo u formulu: 2

(40- 1)(8.6)' < CJ' < (40- !)(8.6) 39 * 73 96 < CJ' < 39 * 73 96 59.3417 24.4331 • 593417 244331 slijedi 48.607 :::; 0' 2

:::;

118.055.

Moze se biti 95% siguran da je prava varijanca populacije visina studenata fakulteta izmedu 48.607 i 118.055.

417


j(X')

af2 0:

0

X~12

xf1- o./2)

X'

Slika 9.7.5.c. Odreaivanje hi-kvadrat vrijedno5ti

(x''""1,, X2a 1,)

za donju i gornju granicu intervala povjerenja varijance populacije Cilj poglavlja je bio upoznati citatelja 5 procjenama parametara populacije na temelju podataka iz uzorka. Te 5tati5ticke tehnike 5u primjenjive u i5trazivanjima kada 5e ne mogu prikupiti 5ve 5tati5ticke jedinice populacije. Procjena parametara populacije je intervalna tj. na5toji 5e 5 odreaenom razinom 5ignifikantno5ti (koeficijent povjerenja iii po5totak 5igurno5ti) procijeniti interval u kojem 5e nalazi parametar populacije.

9.8. TESTIRANJE HIPOTEZA 9.8.1 Uvod Te5tiranje hipoteza je drugo veoma vazno podrucje inferencijalne 5tati5tike. Razlikuje 5e od procjenjivanja jer unaprijed formira viziju i ideju o 5VOj5tvima i parametrima populacije, a zatim 5e ta 5voj5tva vrijedno5no izrazena parametrima provjeravaju na temelju uzorka. Drugim rijecima, u procjeni 5e na5toji odgovoriti na pitanje "koliki je parametar populacije" dok te5tiranje hipoteza na5toji odgovoriti na pitanje "je li parametar populacije jednak nekoj pretpo5tavljenoj vrijedno5ti iii nije". Te5tiranje parametara populacije provjerava znanje analiticara o 5VOj5tvima populacije. l5trazivac mora formulirati hipoteze o parametrima populacije. Hipoteza H0 ce 5e prihvatiti iii odbaciti na temelju rezultata mjerenja u uzorku i ona (hipoteza) 5e uvijek odno5i na populaciju.

418

Poglavlje 9·

Rezultati mjerenja se odnose na uzorak. Postupak provjere hipoteze se naziva testiranje hipoteze. Postoje razlicite vrste hipoteza. 60 Ako se one odnose na neke para metre populacije, onda se nazivaju parametarske hipoteze. Ako se odnose na cijelu populaciju, onda se nazivaju neparametarske hipoteze. Jednostavne hipoteze se odnose samo na jednu vrijednost para metra iii na jednu distribuciju. Testiranje hipoteza je jos jedna metoda zakljuCivanja. U procjenjivanju parametara populacije pretpostavlja se da vrijednosti njenih obiljezja imaju svojstva neke teorijske distribucije i onda se, na temelju izracunate statistike (pokazatelja uzorka), s odrecienim stupnjem pouzdanosti zakljucuje o populaciji. Testiranje hipoteza pretpostavlja da su dani parametri populacije. Cesto je korisno znati izrazavaju li obiljezja populacije neke pretpostavljene vrijednosti iii su pretpostavke pogresne. Provjera istinitosti hipoteza H 0 je dio teorije odlucivanja. Teorija odluCivanja nastoji definirati kriterije za prihvacanje hipoteze H 0 kao istinite iii kriterije za njeno odbacivanje. Takva odluka se najcesce donosi na temelju statistickih podataka i postupak utvrciivanja istinitosti hipoteza se naziva statisticko testiranje hipoteza. Prije testiranja potrebno je formulirati hipotezu.

9.8.2 Formuliranje hipoteza

U danom primjeru broja aplikacijskih softvera kojima se sluze ispitanici u nekoj regiji moze se postaviti hipoteza da se stariji od 50 god ina sluze manjim brojem softvera od onih koji su mlacii od trideset godina. Prvo se formulira tvrdnja iii hipoteza za koju se vjeruje da je istinita. Statisticka hipoteza je tvrdnja o vrijednosti parametra populacije. Ako se hipoteze odnose na parametre populacije onda su to parametarske hipoteze. Postupak testiranja takvih hipoteza je parametarski test. Postoje i neparametarske hipoteze i neparametarski testovi. Oni se odnose na cijelu populaciju. Postoje dvije vrste hipoteza altemativna i nulta. Hipoteza da se znanja broja aplikacijskih softvera razlikuju s obzirom na starosnu dob je alternativna hipoteza. Njoj suprotna je nulta hipoteza, a ona "O tome detaljnije vidjeti poglavlje 3.3. ovog udzbenika. Dakako, podjela se maZe vr.Siti i po drugim kriterijima. Iz pozicije statistiCke abrade podataka, primjerice, ako se hipoteze odnose na neke parametre populacije, nazivaju se parametarske, a ako se odnose na cijelu popu!aciju, nazivaju se neparametarske. Jednostavne hipoteze se odnose same na jednu vrijednost para metra Hi na jednu distribuciju ltd.

419


glasi da se znanja broja aplikacijskih softvera ne razlikuju s obzirom na starosnu dob. Obje nikada ne mogu biti istinite jer predstavljaju dva razlicita stanja u kojima se promatrane pojave ne mogu naCi istodobno. Nulta hipoteza je hipoteza o nepostojanju razlika npr., nepostojanje razlika u znanju aplikacijskih softvera s obzirom na dob ispitanika. To je i smisao pojma nulta iii nul hipoteza. Nulta znaci nema razlika. Primjer 9.8.2.a. Formulirati odgovarajucu nultu i alternativnu hipotezu da prosjecan broj djece zene radaju manje u urbanim nego ruralnim zajednicama. Rjesenje: Hipoteza se mora predstaviti u obliku parametara populacije. Pretpostavke su: J.t, = prosjecan broj djece koje radaju zene u gradskim naseljima, J.t, = prosjecan broj djece koje radaju zene u ruralnim naseljima. Demografi zele podrzati tvrdnju da je J.l, manje od J.l,. Nulta i alternativna hipoteza su: Slijedi da je J.t, = J.t,, a to znaci da nema razlike u broju rodene djece u urbanim i ruralnim naseljima. Slijedi J.t1 < ~-~,; a to znaCi da je broj rodene djece u urbanim naseljima manji od broja djece u ruralnim naseljima.

9.8.3. Tipovi pogresaka u testiranju hipoteza Cilj svakog testiranja hipoteza je donijeti odluku, a to znaci odbaciti nultu hipotezu i prihvatiti alternativnu iii obrnuto. Naravno cilj je uvijek donijeti ispravnu odluku, ali se zakljuCivanje temelji na uzorku pa su moguce dvije vrste pogresaka:

Definicija 9.8.3.a. Pogreska prve vrste znaci odbacivanje nulte hipoteze kada je ona tocna. Vjerojatnost da se napravi ta pogreska se obicno oznacava s a.

420

Poglavlje 9·

Definicija 9.8.3.b. Pogreska druge vrste znaCi prihvacanje nulte hipoteze kada je ona netocna. Vjerojatnost da se napravi ta pogreska se obii':no oznai':ava s fl. Nulta hipoteza moze biti iii istinita iii pogresna, a istrazivac ce odlui':iti o njenom prihvacanju iii odbijanju. Cetiri su moguce situacije koje mogu nastupiti u testiranju hipoteza, a opisuje ih slijedeca tablica:

Zakljueci Toi':na

H0 sene prihvaca

H0 se prihvaca

H0 tocna

a (pogreska prvog tipa)

1-u

H0 ()Ue=t~cna

1-[l

fl (pogreska drugog tipa)

Tablica 9.8.3.a Zakljucci i pogreske u testiranju hipoteza Iz tablice je vidljivo da se istodobno ne mogu uciniti pogreske prvog i drugog tipa. Cilj je uvijek smanjiti i odrzavati vjerojatnosti da se ui':ine pogreske prvog i drugog tipa. Jedini nai':in smanjenja vjerojatnosti pogreske je povecati informacije, a to znaci jedino povecati velicinu uzorka. Vjerojatnost da se ucini pogreska prvog tipa je a i ona je mjera pouzdanosti zakljui':ka. Ta se velii':ina naziva i razina signifikantnosti testiranja hipoteze. Postavlja se pitanje kako onda donositi zakljui':ke u testiranju hipoteza. Koji su koraci u testiranju hipoteza? Ti koraci su slijedeCi: 1. Izabrati slui':ajni uzorak iz populacije. 2. Odrediti test statistiku. 3. Odabrati razinu znai':ajnosti i odrediti podrui':je odbacivanja prema nultoj hipotezi. 4. Koristiti podatke iz uzorka i izrai':unati test statistiku. 5. Zakljuciti jesu li izracunate vrijednosti test statistike unutar podruqa odbacivanja. Ako se nalaze u tom podrucju, onda odbaciti nula hipoteze, a ako sene nalaze onda prihvatiti nula hipotezu. Ukratko, posljednji korak je donijeti zakljui':ak "odbacuje" li se iii "ne odbacuje" nultu hipotezu.

421


Primjer 9.8.3.a. Potrebno je testirati hipotezu o aritmetickoj sredini populacije. Ispunjeni su uvjeti da su aritmeticke sredine uzoraka normalno distribuirane i poznata je varijanca populacije o 2 • Istrazivai': zeli test irati hipoteze: H0 : 1-' = 102 (nulta hipoteza: aritmeticka sredina populacije je 102) H": 1-' > 102 (alternativna hipoteza: aritmeticka sredina populacije je veca od 102)

Rjesenje Prvi korakje odabrati slucajan uzorak iz populacije. lnformacije iz uzorka su u obliku statistike i pomoCi ce u prihvacanju iii odbacivanju nulte hipoteze. Statistika na kojoj se temelje odluke naziva se test statistika. Drug! korak je odrediti test statistiku koja je bitna za odluku koja se zeli donijeti. U danom primjeru to je hipoteza o aritmetickoj sredini populacije 1-'· BuduCi je najbolja tvrdnja da za sredinu populacije treba uzeti sredinu uzorka x, pa je sredina uzorka x trazena test statistika. TreCi korakje odrediti raspon mogucih vrijednosti za teststatistiku za koje ce nulta hipoteza biti odbai':ena i prihvacena alternativna hipoteza. Te vrijednosti se nazivaju podrui':jem odbacivanja testa. U primjeru 9.8.3.a. potrebno je odrediti vrijednosti sredine uzorka za koje se moze povjerovati da je alternativna hipoteza H, tocna. To znaci da je sredina populacije 1-' veca od 102. Nakon sto se odredi podrui':je odbacivanja nula hipoteze, cetvrti korak je koristiti podatke iz uzorka da bi se izracunale vrijednosti test statistike. Na koncu se donosi odluka o tome nalaze li se izracunate vrijednosti unutar podrucja odbacivanja nula hipoteze. Ako se ne nalaze onda se prihvaca nula hipoteza. Nulta hipoteza u primjeru 9.8.3.a. tvrdi da je sredina populacije

x

jednaka 102. Potrebno je odrediti udaljenost sredine uzorka x od vrijednosti 102. Zato sluzi standardizirana z-vrijednost a ona standardizira vrijednosti test statistike

x: -1o2

x:-102 a!.fr;"' s/.fr;

x:

Poglavlje 9.

Standardizirana varijabla pruza informaciju koliko je standardnih devijacija aritmeticka sredina uzorka udaljena od vrijednosti za koju je nulta hipoteza H 0 tocna (u danom primjeru ta je vrijednost 102). Vjerojatnost je samo 0.05 (a.=0.05) da aritmeticka sredina uzorka bude udaljenija vise od 1.645 standardnih devijacija od 102, a to vizualno prikazuje slika 9.8.3.a. pod A. Pretpostavka je da je uzorak dovoljno velik pa je distribucija sredina uzoraka priblizno normalna distribucija.

\:[ X

102

1

k645*crx

)I

Podrucje odbacivanja nul hipoteze H,

Podrucje ne odbacivanja nul hipoteze H0 A. Podrucje odbacivanja za

x a=O.OS

z 0

Podrucje odbacivanja nul hipoteze H0

Podrucje ne odbacivanja 1.645 nul hipoteze H0 B. Podrucje odbacivanja za z Slika 9.8.3.a. Odredivanje podrucja odbacivanja nulte hipoteze


Podrucje odbacivanja nulte hipoteze je za vrijednosti z koje su vece od 1.645 standardnih devijacija. To su vrijednosti aritmetickih sredina uzorka koje su vise od 1.645 standardnih devijacija vece od 102. Vrijednost na granici podruqa odbacivanja hipoteze se naziva kriticna vrijednost. Kriticna vrijednost 1.645 je prikazana na slici 9.8.3.b pod B. U tom primjeru vjerojatnost a =0.05 je vjerojatnost dace se uciniti pogreska prvog tipa, tj. odbaciti tocna nula hipoteza. Ako se zeli testirati hipoteza za koju ce se odbaciti nulta hipoteza za dovoljno velike i dovoljno male vrijednosti standardizirane test statistike, onda se radi o dvostranoj alternativi. Sa slike 9.8.3.b. pod A, moze se zakljuCiti: vjerojatnost je samo 0.05 da aritmeticka sredina uzorka bude 1.96 standardnih devijacija manja iii veca od 102. Podruqe odbacivanja nula hipoteze se sastoji iz dva skupa vrijednosti: odbacit ce se nula hipoteza ako je z iii manje od -1.96 iii veCi od 1.96 standardnih devijacija.

a

-=0.025 2

a= 0.025 2

\

I -----X

102 nul hipotezu H0

Odbaciti nul hipotezu H 0

I 1.96 *cr Podrui'je ~anja ' 1.96 * cr:

nul hipoteze H0 A. Podrui'je odbacivanja za

x ~

a= 0.025 2

=0.025

z

-!.96

0

Odbaciti nul hipotezu H0

Odbaciti

Podrui'je ne odbacivanja nul hipoteze H 0

nul hipotezu H0

B. Podrucje odbacivanja za z Slika 9.8.3.b. Odreaivanje podrucja odbacivanja nulte hipoteze

Poglavlje 9·

1. Podrucje odbacivanja ovisi o tome je li test jednostran iii dvostran za ranije utvraenu razinu signifikantnosti a. a.Za jednostrani test u kojem se pojavljuje simbol ">" za H 0, podruqe odbacivanja se nalazi u gornjem dijelu distribucije uzoraka za standardiziranu test statistiku. Kriticna vrijednost se bira tako da je vrijednost desno od nje jednaka a. b. Za jednostrani test u kojem se pojavljuje simbol "<" H,, podrucje odbaciva'nja se nalazi u donjem dijelu distribucije uzoraka za standardiziranu test statistiku. Kriticna vrijednost se bira tako da je vrijednost lijevo od nje jednaka a. c. Za dvostrani test u kojem se pojavljuje simbol ",;" za H,, podrucje odbacivanja se sastoji iz dva skupa vrijednosti. Kriticna vrijednost se bira tako da podrucje u svakom dijelu distribucije uzoraka za standardiziranu test statistiku jednako

a/2. Primjer 9.8.3.b. u prethodnom primjeru su izracunate slijedece statistike iz 104 i s = 15. Na slucajno izabranog uzorka n = 40, a one su razini signifikantnosti a= 0.05 testirati hipoteze: H 0 : 11 = 102 (aritmeticka sredina populacije je jednaka 102). H,: 11 > 102 (aritmeticka sredina populacije je veca od 102). Nulta hipoteza ce se odbaciti ako je standardizirano obiljezje z vece od 1.645 standardnih devijacija od 102 tj. pretpostavljene vrijednosti aritmeticke sredine populacije. Kratko zapisano: Odbaciti H 0 ako je z > 1.645. Standardizirano obiljezje z je jednako:

x

z

=

X -

JL,

a,

= X -- 102 al/ii

"'

X102 = 104 - 102 sl/ii 151/40

= 0 84

·

Posto se vrijednost z=0.84 ne nalazi unutar podruqa odbacivanja nulte hipoteze, nulta hipoteza se ne moze odbaciti. Ne moze se zakljuciti ni da je nulta hipoteza tocna tj. da je sredina populacije jednaka 102 iii 11= 102. Jedino se moze tvrditi da se nulta hipoteza ne moze odbaciti i nema dovoljno elementa da se alternativna hipoteza H,: > 102 moze prihvatiti. Cilj je bio objasniti logiku i koncept u statistickoj proceduri testiranja hipoteza. Te tehnike se mogu detaljnije prikazati ali to je izvan ciljeva rada.


9.9.

PRIMJENA TESTIRANJA HIPOTEZA

9.9.1. Uvod U ovom poglavlju ce se prikazati aplikacije testiranja hipoteza. Ta testiranja ce se temeljiti na znanjima iz sedmog poglavlja, a testirat ce se razlika aritmetickih sredina dviju populacija (11, - 11,), proporcija populacije pi razlika proporcija dviju populacija (P, . p 2 ). Koncepti testiranja hipoteza su jednaki za sve te parametre. Potrebno je prvo definirati nultu i alternativnu hipotezu, potom izracunati statistike uzorka i na koncu odrediti podrucje odbacivanja hipoteza. Ta statisticka procedura identicna je za testiranje svih parametara populacije. Sva testiranja imaju jednak oblik. NaCin izracunavanja test statistika ovisi od promatranih parametara. Na temelju dosadasnjih izlaganja (poglavlje 9. 7.) je jasno da za dovoljno vel ike uzorke hipoteza o sredini populacije je dana sa:

x-u

Z=--·ll_

si.Fz dok je test statistika za testiranje hipoteze o parametru proporcije p:

z

P-Po

{Poqo_ ~

n

Kljucno je za proceduru testiranja hipoteza odrediti parametre populacije.

Odreclivanje parametra populacije Parametar

Opis

11

• Sred[lia vrijednost populacije.

(11, - 11,)

: Razlika aritmetickih sredina dviju populacija.

p

' Proporcija; postotak; frakcija; stopa.

. (f!,:: p2) a'

' Razlika proporcija, postotak; frakcija . Varijanca.

··"························ •...............•......

G 2 _I_

G 2

Odnos varijanci.

2

U slijedecem dijelu prikazat ce se primjer testiranja hipoteza za navedene parametre.

Poglavlje 9.

9.9.2. Hipoteza o sredini populacije Prvo ce se analizirati primjer. Studenti sveucilista daju informaciju o broju sati koje potrose na ucenje tijekom tjedna za proteklu akademsku godinu. Prosjecan broj sati u tjednu je bio 40. U tekucoj akademskoj godini se zeli znati je li prosjecno vrijeme ucenja u tjednu vece od 40 sati. To znaCi testirat ce se: H 0 : fl. = 40 ; nulta hipoteza da je prosjecno vrijeme jednako 40 sati. H,: fl. > 40 ; alternativna hipoteza da je prosjecno vrijeme vece od 40 sati. fl. = prosjei':no vrijeme ui':enja svih studenata u tjednu. Istrazivanje ima cilj dati potporu alternativnoj hipotezi H,. Istrazivac se nada da ce podaci iz uzorka potvrditi alternativnu, a odbaciti nultu hipotezu H 0 • Prvo se izracunava srednja vrijednost za uzorak i ona ce posluziti za procjenu srednje vrijednosti populacije. Postavlja se pitanje je li vrijednost dovoljno velika i moze se zakljuciti da je aritmeticka sredina populacije ,, veca od 40? Odgovor na to pitanje je moguce dobiti, ali se prethodno moraju izvrsiti svi koraci algoritma za testiranje hipoteza razvijeni u poglavlju 6.8.

x

x

Prvo ce se testirati aritmetii':ka sredina populacije na temelju podataka iz velikih uzoraka (uzorci ciji je broj jedinica jednak iii veci od trideset). Zato slijedi algoritamski prikaz koraka testiranja hipoteze o sredini populacije fl. (jedina pretpostavka primjene algoritma je velicina uzorka n 2 30, tj. uzorak je dovoljno velik). Hipoteza o sredini populacije za velike uzorke Dvostrani test

Jednostrani test

Ho: H,:

n 2 30.

fl.= flo fl. > J.! 0 (iii H,:

fl.

<

fl. 0 )

Test statistika: X- flo X- flo a-X s!)n

z=-·--~

Podrucje odbacivanja: iii z < - z.

z > z"

\(

Podrucje odbacivanja: iii z > z,xj2.

z < -zu/2


gdje je z, z-vrijednost takva da je P(z > z) = ex; i z,12 je z-vrijednost takva da je P(z > z,,;,) = u/2. [Primijetiti: 11, je oznaka za odredenu numericku vrijednost odredenu za 11 u nula hipotezi.] Pretpostavka: Velicina uzorka mora biti dovoljno velika (tj. n 2: 30) tako da je distribucija sredina uzoraka priblizno normalna, a s daje dobru aproksimaciju za a.

Primjer 9.9.2.a. Prosjecno vrijeme koje student potrosi na ucenje tijekom tjedna na sveucilistu je bilo 40 sati. Bira se slucajni uzorak od 35 studenata u akademskoj godini koja je u tijeku. Izracunata je slijedeca statistika: X= 42.1 sati, S = 13.85 sati Testirati hipotezu da je prosjecno vrijeme ucenja u tjednu jednako 40 sati (11 = 40), nasuprot alternativnoj hipotezi da je 11 vece od 40 sati. Razina povjerenja u. =0.05.

Rjesenje Ranije su formulirane nulta i alternativna hipoteza: H,: 11 = 40 H,: 11 > 40 Velicina uzorka n = 35 je dovoljno velika tako da je distribucija sredina uzoraka x priblizno norma Ina i standardna devijacija uzorka s daje zadovoljavajucu aproksimaciju za standardnu devijaciju populacije cr. Posto su ispunjene zahtijevane pretpostavke moze se poceti s testiranjem hipoteze o srednjoj vrijednosti populacije 11· Za razinu signifikantnosti od u. = 0.05, odbacit ce se nula hipoteza za test na jednom kraju ako z > Za;2 = za.as tj. a koje z > 1.645. Podrucje odbacivanja je prikazano na slici

9.9.2.a. u=O. 5

~~~-----L---.---L~Z

PodruCje ne odbacivanja

I nul h1jJoteze H

0

Z=l,645 IzraCunata vrijednost z=0,897

Slika 9.9.2.a. Podrucje odbacivanja H0 za navedeni primjer

Poglavlje 9.

Potrebno je izracunati vrijednost test statistike:

z = X--

flo

sf 1ft

= 42.1

- 40 13.85f /35

= 0.897

Posto vrijednost z=0.897 ne pada unutar intervala odbijanja, ne odbija se nula hipoteza H 0 • Kaze se da nema dovoljno dokaza za zakljucak da je prosjecno vrijeme ucenja studenta vece od 40 sati tjedno (razina signifikantnosti a 0.05). Primjer 9.9.2.b. Tvornica secera pakira secer u vreC:ice prosjecne tezine 1 kg. Ipak se svaka vrecica ne puni s tocno jednim kilogramom nego ta tezina je nekada manja a nekada veca od kilograma. Kompanija zeli na vrijeme biti upozorena u promjeni prosjecne tezine vrecice od kilograma i ponovno resetirati stroj. Zato se periodicno odabire 50 vreca secera, vazu se i izracunava prosjecna tezina i standardna devijacija. Podaci za takav uzorak su:

x=

1.03kg s = o.05kg

Testirati je li sredina vreC:ice (populacije) ;t razliCita od kilograma na razini signifikantnosti a = 0.01. Rjesenje: Formulirati slijedece hipoteze: H 0 : ;t 1 H,: ;t;;t 1 Velicina uzorka n=50 je veca 30 i moze se nastaviti s testom za velike uzorke o aritmetickoj sredini populacije. Posto su bitne promjene u oba smjera to je potrebno primijeniti dvostrani test. Za razinu signifikantnosti a= 0.01, odbacit ce se nula hipoteza za dvostrani test ako: z < - zu/2 = - Zo.oos iii z > za/2 Zo.oos· vrijednost za z < - 2. 576 iii z > 2. 576. Vrijednost test statistike je: Z

=X-

flo = _1.03 - 1

sf 1ft

.05f /50

= 4.243

Ta vrijednost je veca od najvece kriticne vrijednosti za z=2.576. Odbacuje se nula hipoteza i prihvaca alternativna na razini signifikantnosti od 1%. Mozemo sa sigurnoscu 99% tvrditi da se tezina vreC:ice razlikuje od kilograma.

429


Osim ovog, testiranja hipoteza temeljem velikih uzoraka cesto se koristi i drugo, testiranje hipoteza temeljeno na malom uzorku (n < 30) o sredini populacije, fl. Ono se maze prikazati kao niz koraka koji ako se slijede dovode to rjesenja. Takav niz koraka, takva procedura je prikazana u slijedecoj tablici:

Jednostrani test Ha: fl = flo H,: fl > ;c 0 (iii H,:

Dvostrani test Ha:

fl < fl 0 )

H· ,.

Test statistika: X-~,.1

t~---

s/ j;;

''

Podrucje odbacivanja: t> t iii t < - t . "

"

'

'

Podrucje od baciva nja: t < -t,/2 ili t > tu./2 •

gdje je distribucija od t temeljena na (n - 1) stupnjeva slobode. Vrijednost studentove distribucjje (, je takva da je P(t > t,) = cc; i t,12 je t-vrijednost takva da je P(t > (") = c
Poglavlje 9·

Rjesenje: Zadatak je testirati hipotezu da se ocekivana vrijednost vreCice nije promijenila. Zato cemo upotrijebiti dvostrani test: H0 : ~ 1000 H,: ~ ot 1000 Pretpostavlja se da je relativna distribucija frekvencija populacije iz koje se bira uzorak pribiizno normalna jer se radio malom uzorku. Na temelju danih pretpostavki potrebno je odrediti t vrijednost za n-1=16-1=15 stupnjeva slobode. Nultu hipotezu treba odbaciti za vrijednosti t: t < - ta12 iii t > ta!z s u/2 = 0.05/2 = 0.025. Iz tab lice t vrijednosti za 15 stupnjeva slobode i u/2=0.025 pronalazimo vrijednost t 0025 = 2.13. Vrijednost test statistike je: -

t

=X-

s/

f.lo = 998- 1000 =- 0.229

rn

35/ /I6

Izracunata vrijednost test statistike t -0.229 je veca od kriticne vrijednosti - 2.13. Zato sene moze odbaciti nulta hipoteza da je srednja (ocekivana) vrijednost tezine vrecice 1000 grama na razini signifikantnosti od 5%.

9.9.3. Testiranje hipoteza o proporcijama populacije Testiranje hipoteza o proporcijama populacije ima iznimno veliku vaznost u praksi. Upotreba je posebno rasirena kod marketing istrazivanja i dobivanja poslovnih informacija. Primjeri su mnogobrojni. c':esto se zeii procijeniti trzisni udio odredene marke proizvoda. Potrebno je testirati nultu hipotezu da je trzisni udio proizvoda A jednak 60% iii alternativnu hipotezu da je trzisni udio veCi od 60%. Proceduru testiranja hipoteza o proporcijama populacije, p, upotrebom velikog uzorka iz populacije, prikazat cemo u slijedecoj tablici. Uzorak mora biti dovoljno velik kako bi se osigurala norma ina raspodjela proporcija uzoraka. Opce pravilo za provjeru je li uzorak ~,* q . Taj interval dovo/jno veiik je izracunavanje intervala , ne smije ukljucivati 0 iii 1. p±2 * - n

431


Jednostrani test Ho: P =Po H,: p > P0 iii H,: p < P0 )

Dvostrani test Ho: P Po H,: P *Po

Test statistika:

Podrui':je odbacivanja: z > zu.12 iii z < -z«12 gdje je q 0 = 1 -Po

Podrucje odbacivanja: iii z <- z (_( gdje je q 0 = 1 - P0

z > z u.

Pretpostavka: interval

p± 2* ~P~q

ne smije sadrzavati 0 i 1.

Primjer 9.9.3.a. Pretpostavimo da se u glasovanju za neku politii':ku opciju A opredjeljuje 12% glasai':a. Predlaze se pratiti promjene u proporciji onih koji se opredjeljuju za tu politicku opciju tj. ispitati pove<':ava li se udjel glasai':a koji preferiraju opciju A. Zato se bira slui':ajan uzorak od 200 glasai':a. u uzorku od 200 glasaca njih 25 je za politicku opciju A. Postavlja se pitanje moze li se zakljuciti da je stvarna proporcija glasaca za politii':ku opciju A znai':ajno ve<':a od 12%, za razinu signifikantnosti a=0.05.

Rjesenje: Prvo <':e se postaviti nulta i alternativna hipoteza o proporciji populacije, p: H 0 : p =0.12 ; nema promjena u proporciji glasaca za opciju A. H,: p > 0.12; udjel glasai':a za opciju A je pove<':an. gdje je p stvarni udio glasai':a za opciju A. Na razini signifikantnosti a = 0.05, podrui':je odbacivanja jednostranog testa sastoji se u odredivanju svih vrijednosti standardizirane varijable z za koju je z > z 0 . 05 = 1.645 Potrebno je prvo izrai':unati proporciju glasai':a u uzorku p za

.. OPCIJU

25 ~ A·. p- ~ ~ 0 .125 ~ 200

Poglavlje 9·

Proporcija glasaca koji se ne opredjeljuju za opciju A je q 0 = 1 -Po= 1 -0 .12 =0 .88. Ako se te vrijednosti unesu u test statistiku dobit ce se slijedeca vrijednost standardiziranog obiljezja z:

z = P- Po = 0.125- 0.12 = 0.05 = 2 17

rv;rq

.;~

j0.12 * 0.88 200

0.023

.

Vrijednost od z > z 005 te je vrijednost standardiziranog obiljezja izvan podrucja odbacivanja nula hipoteze. To znaci da se nula hipoteza ne moze odbaciti i nemamo dovoljno podataka da je proporcija za opciju A veca od 12% na razini signifikantnosti od 5. Interval

p±2 *

~p :q = 0.125 ± 2 * 0.023 = 0.125 ± 0.026

ne sadrzi 0 iii 1 pa je uzorak dovoljno velik za testiranje hipoteze o proporciji. 9.9.4. Testiranje hipoteza o razlici sredina dviju populacija

Prakticni problemi testiranja hipoteza ne odnose se cesto samo na jednu populaciju. Potrebno je ponekad objasniti razlike u vrijednosti parametara dva neovisna uzorka. Uzroci razlika u vrijednosti parametara uzoraka mogu biti u parametrima populacija iii se nalaze u slucajnosti uzoraka. Primjer testa koji se odnosi na testiranje razlika u sredinama populacije moze biti ispitivanje ucinaka primjene nove metode unaprecienja prodaje. Ispitivanje ucinaka nove metode unaprecienja prodaje obavlja se tako sto se na "testnom segmentu trzista" primjenjuje nova metoda a na drugom trzisnom segmentu stare metode unaprecienja prodaje. Testira se razlika prosjecnih prodaja na oba tr:lisna segmenta postavljanjem nul i alternativne hipoteze H 0 : (;t 1 - ;t2 ) = 0 H,: (;t 1 - ;t2 ) > 0. Takvi prakticni problemi se mogu rijesiti slijedecim statistickim modelom: Promatrano statisticko obiljezje X ima distribuciju frekvencija normalne raspodjele s parametrima ;t1 i a' za prvu populaciju i ;t2 i za drugu populaciju. Iz prve populdcije bira se uzorak od 1 elemenata (n 1 ~ 30), a iz druge uzorak od n, ~ 30 elemenata. Na temelju ta dva uzorka potrebno je provjeriti hipotezu o jednakosti sredina populacija:

a;

n

433


H 0 : (rt 1

-

rt 2 ) = 0 (iii H 0 : (rt 1 =rt2 )

)

Iz ta dva uzorka izracunavaju se statistike x, i x2 tj. sredine uzoraka. Takav niz koraka, takva procedura je prikazana u slijedecoj tablici:

·.•.• T~~ti.foJ1!-lfac~"l ·

·· ·

· velik'e u;zorke

Jednostrani test - 11 ) = R 2 0 H,: (11,- rtJ > R0 iii H,: (rt, - rt 2 )< R0 H 0 : (;< 1

za

Dvostrani test - 11 ) = R, 2 H,: (;<, - 11,) Ra H0 : (11 1

*

Test statistika:

Podrucje odbacivanja: iii z < - zJ

Podrucje odbacivanja: -zaf2 iii z > zct/2

z<

z > z"

Ako nema razlika u sredinama populacije onda je R0 =(rt1 Pretpostavke: Oba uzorka su dovoljno velika: n, 2: 30 i n, ? 30. Uzorci su neovisni i biraju se slucajno.

-

11,) =0.

Primjer 9. 9.4.a. Ispitivane su promjene u prosjecnoj visini studenata na fakultetu za tjelesni odgoj. Na temelju podataka o visini studenata u 1995. i 2005. moze lise tvrditi da nisu nastupile promjene u prosjecnoj visini studenata? Rezultati istrazivanja su prikazani u tablici 9.1. Razina pouzdanosti je a = 0.01.

1995.

2005.

n 1 = 164

n,= 275

x =l82.3cm

x. =179.5 s, = 4.5cm

s,

1

= 5.2

Tablica 9.9.4.a. Prosjecna visina studenata

Poglavlje 9·

Rjesenje: Neka su prosjecne visine studenata za 1995. godinu x =182.3 em, a za 2005. x, =179.5 em. Potrebno je testirati hipotezu': H 0 : (J.t,- J.t,) = 0; nema promjena u visini studenata. H,: (J.t, - J.t,) > 0; prosjecna vis ina studenata se smanjila. 1-', = prosjecna visina svih studenata na fakultetu za tjelesni odgoj 1995. godine. 1-', = prosjecna visina svih studenata na fakultetu za tjelesni odgoj 2005. godine. Taj jednostrani test se temelji na z statistiei. Odbaeit ce se nulta hipoteza ako je z > za = z,,,. Statistika zO.Ol = 2.33 te je podrucje odbacivanja odredeno za z > 2.33. To pokazuje slika 9.9.4.a. (182.3-179.5)-0

[(52)~--- + (4_:V~

l/~1-64

2.8 =~=34 .J0.406 + 0271 0.823

275

~[-~z o

tl.PodruCje ne odbacivanja z=2 33 nul hipoteze H,

IzraCunata vrijednost z=3,4

Slika 9.9.4.a.

PodruCje odbaeivanja nulte hipoteze

Izracunata vrijednost z = 3.4 je u podrucju odbacivanja nulte hipoteze za razinu signifikantnosti a = 0.01. To znaci da se nulta hipoteza moze odbaciti i tvrditi na razini signifikantnosti 1% da se prosjecna visina studenata smanjila. Slican postupak je i za testiranje sredina pomocu malih uzoraka. Pretpostavlja se da su varijanee oba uzorka jednake, uzorei su neovisni a populaeije iz kojih se biraju slucajni uzorei su priblizno normalno distribuirane.

435

'/[

I


.---------------------------------------------------------~

9.9.5. Testiranje hipoteza o razlici izmedu dviju proporcija

Testiranje hipoteze o razlici izmeau dviju proporcija temelji se na usporedbi proporcije prve populacije, p, s proporcijom druge populacije, p 2 Parametar za koga ce se testirati hipoteza je njihova razlika (p 1 - p 2 ). Proporcija p 1 je u statistickom smislu vjerojatnost da se u prvoj populaciji realizirao dogaaaj A, odnosno p 2 je vjerojatnost da se u drugoj populaciji realizirao dogaaaj B. To je, drugim rijeCima, model raspodjele vrijednosti obiljezja "0-1"- sa nepoznatim parametrom p. Vrijednost obiljezja X uzima vrijednost 1 ako je realiziran dogaaaj A, a vrijednost 0 ako dogaaaj A nije realiziran. Proceduru testiranja hipoteza o razlici proporcija dviju populacija prikazuje slijedeca tablica:

Testiranje lllJ:>ot~a o ~zliFJ pr~l)qtc!jJP± 1~.P2I d:vijv p!lpulacija · z;a,velike u:;zo!'ke Dvostrani test Ho: (p, - P,) =

Jednostrani test Ha: (p, - P,) = Ro H,: (p 1 - P,) > R 0 iii H,: (P,- P,) < R 0 Test statistika:

(p, -p,)- R"

z= - · - · - - - - -

cr \P1 P" 1 Podrucje odbacivanja: iii z <-

z >

gdje je

cr(i\-Pz)

=

plql + p2q2 nl n2

Ako je R0 1oO izracunati cr (p,

AkojeR 0 =0 izracunati cr,.

,PJ

-, 1 "'

P~

1 1 brl( +- -J kadajeukupanbroj ~IJY.\ nl n: "

"

povoljnih ishoda uoba uzorkaje (x, + x,) i p, "'P 2

Pretpostavka: interval

p±2 * Fnq_

" X, +X-, =p=~·~.---. nl llz

ne sadrzi 0 iii 1.

+

Poglavlje 9·

Primjer 9.9.5.a. Dva lijeka A i B se daju pacijentima u injekcijama. Pacijenti se slucajno svrstavaju u jednu od dviju grupa i primaju iii lijek A iii lijek B. Reakcija na lijekje prikazana u tablici 9.9.5.a. Testirati hipotezuje li udjel pacijenata koji reagiraju na lijek A manji od udjela pacijenata koji reagiraju na lijek B. Testirati na razini signifikantnosti od a = 0.01.

Lijek . Lijek

A B

150

45

82 250 Tablica 9.9.S.a. Reakcija pacijenata na lijekove

Rjesenje: Potrebno je testirati hipoteze o razlici proporcija u dva uzorka: H 0 : (p 1 - p,) = 0; nulta hipoteza tvrdi da nema razlika u proporcijama. H,: (p 1 - p 2 ) < 0; alternativna hipoteza tvrdi da je proporcija pacijenata s reakcijom na novi lijek 8 povecana. Znacenje proporcija je slijedece: p 1 = proporcija populacije pacijenata s reakcijom na lijek A. p 2 = proporcija populacije pacijenata s reakcijom na novi lijek B. Broj elemenata u uzorku je 150, odnosno 250 pa su uzorci dovoljno veliki. Jednostrani test odbacuje nultu hipotezu ako je z < -zo.Ol' = -2.33 Jedine informacije kojima se raspolaze su informacije iz uzorka. Prave proporcije populacija su nepoznate. Zato ce se u test statistici upotrijebiti proporcije u uzorcima:

82 - 0 328 • -- 150 45 -- 0 .3.'p, • -- 250 p, - . q, =1-p, =1-0.3=0.7; q, =1-p, =1-0.328=0.672. Testira se razlika proporcija dva uzorka tj. nulta hipoteza da nema razlika u proporcijama pa je R 0 = 0. Test statistika je:

z

(p,-p,)-Ro 1 1) p- * q-( ~,+;;

437

II


Potrebno je izracunati relativni udio (relativnu frekvenciju) povoljnih ishoda u oba uzorka: Sada je jednostavno izracunati statistiku z:

z=

(0.3 - 0.328) - 0 = -0.028 =- 0 583 1 1 ) 0.048 ' (0.3175)(0.6825) * ( 150 + 250

Vrijednost statistike z je veca od kriticne vrijednosti -2.33. Zato za razinu signifikantnosti a = 0.01 nulta hipoteza se ne moze odbaciti. Prihvaca se nulta hipoteza da proporcija pacijenata s reakcijom na novi lijek B nije povecana. Pretpostavka za prihvacanje nulte hipoteze je velicina uzoraka koji moraju biti dovoljno veliki. Ti uzorci garantiraju da intervali

ne sadrze 0 i 1. Provjerimo te uvjete:

fJ~±2~fJ~ *iL n1

p,

±2~p, *q, n1

=0.3±2*

(0.3)*(0.7) =0.3±0.075 150

=0.328±2* (0.3 28)*(0. 6?2) =0.328±0.059 250

Oba intervala ne sadrze ni 0 ni 1.

9.9.6. Testiranje hipoteza o varijanci populacije Testiranje hipoteza o varijanci populacije cr' povezano je s hikvadrat (x') distribucijom. Ponovno se zahtijeva populacija koja je normalno distribuirana bez obzira je li uzorak velik iii malen. Primjer 9.9.6.a. U konditorskoj industriji se proizvodi cokolada tezine 400 grama. Kontrola je analizirala tezinu 10 cokolada i utvrdila da je standardna

Poglavlje 9.

devijacija u uzorku s=0.4 grama. Dopustena standardna devijacija je same 0.1 gram. Postavlja se pitanje je li vrijednost standardne devijacije uzorka s dovoljan dokaz da je standardna devijacija populacije cr manja od 0.3 grama?

Ho:

c;2

Ha:

cr

2

Jednostrani test = cr/ > r:s/ iii Ha: a 2 <

Dvostrani test H0 :

cr/

cr2

=

Ha: cP t:-

cr/

cr/

Test statistika:

x'

(n-l)s 2

. Podrucje odbijanja: x' > x'" iii x' < x\")

PodruCje odbijanja: X' < x' 1··(1./2 iii x' > x' u./2

x: x,' ,

gdje i su vrijednosti x' koje odreduju povrsinu za n des no odnosno za hi-kvadrat distribuciju s (n -1) stupnjeva slobode. Pretpostavka: Populacija iz koje se bira slucajni uzorak ima priblizno normalnu distribuciju.

Rjesenje:

Obje hipoteze se moraju izraziti pomocu varijance. Testirat ce se nulta hipoteza da je cr2 = 0.3 grama i alternativna da je cr2 < 0.3. Obje hipoteze su: H 0 : cr 2 = 0.3 H : cr2 <0.3 ' Jasno je da sto je mania vrijednost s2 to je vise dokaza u korist alternativne hipoteze. Za male vrijednosti test statistike se odbacuje nulta hipoteza. Za n = 0.05 i 9 stupnjeva slobode nulta hipoteza ce se odbiti za x' < 3.32511.

x'

(n-l)s 2 cr'0

2

9*(04) --4.8 0.3

Ta vrijednost je veca od 3.32511 pa se ne moze odbaciti nulta hipoteza da je varijanca populacije jednaka 0.3 grama s 95% sigurnosti.

439


9.9.7 Testiranje hipoteza o odnosu varijanci dviju populacija

Cesto prakticni problemi zahtijevaju testiranje hipoteza o varijanci dviju populacija. Zato je potrebno izgraditi odgovarajuCi statisticki model. Poslovni problemi su cesto povezani s analizama u varijacijama prihoda, troskova, profita po mjesecima iii varijacije u povratima ulaganja u vrijednosne papire koji imaju jednake stope povrata. Standardna devijacija i varijanca su mjere za odredivanje rizika ulaganja jer ako je veca varijanca to je i rizik povrata veci. Odgovarajuci statisticki model za testiranje hipoteza o odnosu varijanci dviju populacija prikazan je u slijedecoj tablici:

Jednostrani test Ho:

a'1

-

a~ a

a2

H0 :

=I iii 2

H:

Dvostrani test

a, I z> a,

iii

Test statistika:

a'

-',
a;

-;

a,

=I

H: a

Test statistika:

,, -~ F -- 1.1.1 F s~

Podrui':je odbacivanja:

F>F

" gdje su

Podrucje _odbacivanja:

_F > F42

~. i F"12 vrijednosti koje odreduje podrui':je " i
Poglavlje 9.

Iz populacije s normalnom distribucijom biraju se dva uzorka

Iz ta dva uzorka se izracunavaju varijance

s;

2

s2

,

a potom

2

njihov kolicnik ~L

s;

koji se razlikuje od 1. Testiranje hipoteze je provjera uzroka tih razlika u varijancama tj. jesu li one slucajne iii su posljedica razlika u varijancama populacije. Nulta hipoteza je: 2

2 · = 1 g d.]e su cr 12 i cr 2 varijance populaCija iz kojih se cr; biraju uzorci. Odluka o odbacivanju iii prihvacanju nulte hipoteze Ha se donosi upotrebom F-testa. Statistike

H a·. -G

1

imaju Hi-kvadrat distribuciju s (n,-1) i (n,-1) stupnjeva slobode. Uzorci su neovisni 1 2

Statistika F=~ iii F=~ ima F-raspodjelu sa (n 1-1) i (n2 -1) stupnjeva slobode. Iz tab lice za F-raspodjelu odreduje se kriticna vrijednost u skladu sa alternativnom hipotezom. cr' Ako je alternativna hipoteza H : - > 1 onda se odreduje

s;

s;

1

,

cr

2

vrijednost Fa tako da je P{F >F0 }=a. Odluku o hipotezi Ha donosimo slicno drugim testiranjima hipoteza: - ako je F > F" hipoteza H 0 se odbacuje; - ako je F < F" hipoteza Ha se ne odbacuje. Vrijednosti statistike F se izracunava iz uzoraka, a kriticna vrijednost F" odreduje se iz tablica za funkciju F-raspodjele za (n,-1) i (n 2 -1) stupnjeva slobode. Ako je alternativna hipoteza H,:

cr' -1ct 1 tada se odrede kriticne vrijednosti cr2

F1 i F2 tako da je

P{F FJ= ~

441

r


9.9.7 Testiranje hipoteza o odnosu varijanci dviju populadja Cesto prakticni problemi zahtijevaju testiranje hipoteza o varijanci dviju populacija. Zato je potrebno izgraditi odgovarajuCi statisticki model. Poslovni problemi su cesto povezani s analizama u varijacijama prihoda, troskova, profita po mjesecima iii varijacije u povratima ulaganja u vrijednosne papire koji imaju jednake stope povrata. Standardna devijacija i varijanca su mjere za odredivanje rizika ulaganja jer aka je veca varijanca to je i rizik povrata veci. OdgovarajuCi statisticki model za testiranje hipoteza o odnosu varijanci dviju populacija prikazan je u slijedecoj tablici:

lednostrani test

a( =I cr;

Dvostrani test

iii

a' a'2

H": ·-' >I

2

iii

Test statistika: ··

<:J",_
cr;'

Test s.tatistika:

., ' F"'~;:_ili F=s; s~

s;:

Podruqe odbacivanja: F>Fu

Podruqe odbacivanja: F > Fu/2

gdje su F" i F,,12 vrijednosti koje odreduje podrucje u i
Pogtavlje 9.

Iz populacije s normal nom distribucijom biraju se dva uzorka

Iz ta dva uzorka se izrai':unavaju varijance

s;

2

s2

,

a potom

2

njihov kolii':nik s~

s,

koji se razlikuje od 1. Testiranje hipoteze je provjera uzroka tih razlika u varijancama tj. jesu li one slui':ajne iii su posljedica razlika u varijancama populacije. Nulta hipoteza je: 2

H,: ~ = 1 gdje su cr; i cr; varijance populacija iz kojih se cr; biraju uzorci. Odluka o odbacivanju iii prihvacanju nulte hipoteze H 0 se donosi upotrebom F-testa. Statistike 2

n;sJ

2

. n2s2

--~--

0'2

a2

1

2

imaju Hi-kvadrat distribuciju s (n 1 -1) i (n,-1) stupnjeva slobode. Uzorci su neovisni~ 2

Statistika F=~ iii F=2 ima F-raspodjelu sa (n,-1) i (n2 -1) stupnjeva slobode. Iz tablice za F-raspodjelu odreciuje se kriticna vrijednost u skladu sa alternativnom hipotezom. cr' Ako je alternativna hipoteza H,: > 1 onda se odreciuje

s;

s;

-T cr,

vrijednost F0 taka da je P{F >F0 }=a. Odluku o hipotezi H0 donosimo slicno drugim testiranjima hipoteza: - ako je F > F" hipoteza H 0 se odbacuje; - ako je F < F" hipoteza H 0 se ne odbacuje. Vrijednosti statistike F se izracunava iz uzoraka, a kritii':na vrijednost F" odreciuje se iz tablica za funkciju F-raspodjele za (n 1 -1) i (n 2 -1) stupnjeva slobode. Ako je alternativna hipoteza H,:

cr' 7c 1 tada se odrede kriticne vrijednosti -T cr,

F1 i F2 taka da je

P{FF2 }=~

441


Ako je FF2 , hipoteza H0 se odbacuje, a ako je F1
a kriticne vrijednosti iz tablice funkcije F-raspodjele sa (n 1 -1) i (n 2 -1) stupnjeva slobode.

Primjer 9.9.7 .a. Skupina 25 studenata je slucajno podijeljena u dva skupa n, = 14, a ti studenti su slusali predavanja iz statistike uz upotrebu racunala i drugi skup n, = 11, a ti studenti su slusali klasicna predavanja iz statistike bez upotrebe statistickih softverskih paketa. Na kraju svi studenti su testirani i rezultati testiranja su prikazani u tablici 9.9.7.a. Sadrze li podaci dovoljno dokaza da se njihova znanja razlikuju jer su jedni dobili nove informacije a drugi su imali klasicna predavanja? Testirati na razini signifikantnosti '" = 0.01.

Skuplna 1

Skupina 2

VeliC:ina uzorka 14 11 Standardna 3.24 2.21 devijacija ········• . Tablica 9.9.7 .a. Podaci o uspjehu studenata

Poglavlje 9.

Rjesenje: Neka su: cr 1

2

= Varijanca

rezultata studenata u skupini 1

cr;

= Varijanca

rezultata u skupini 2

Potrebno je postaviti nultu i alternativnu hipotezu

a'

Ho:

_ _1__

=I

cr~ 2 crl I H: -c;tc ' cr'2

iii

2

(Jl

2

=0'2

iii cr;' c;tccr 2 2

Prema prikazanom statistickom modelu za testiranje odnosa varijanci dviju populacija za dvostrane testove:

F

=

s;

2 Veca varijacija uzroka = = 3.24 = 2 15 Manja varijacija uzroka s~ 2.21' ·

SlijedeCi korak je odrediti odgovarajuce podrucje odbacivanja nulte hipoteze za sto je potrebna distribucija uzorka test statistike. Pretpostavka je da su rezultati testiranja studenata normalno distribuirani. s,, Tad a F statistika F= ~T ima svojstva F distribucije s v 1 = (n 2 1) stupnjeva slobode u b~ojniku i v2 = (n 1 - 1) stupnjeva slobode u nazivniku. F- distribucija moze biti simetricna u odnosu na sredinu, lijevo iii des no nagnuta. Njen oblik ovisi o broju stupnjeva slobode povezanih s varijancama i U danom primjeru v 1 (n 2 - 1) 10 i v2 =(n 1 - 1) = 13. F-distribucija s brojnikom v1 = 10 stupnjeva slobode i nazivnikom v2 = 13 stupnjeva slobode je nagnuta desno, a F vrijednost za a= 0.05 i taj broj stupnjeva slobode je F005 = 2.67. Izracunata F vrijednostje 2.15 i ona je manja od 2.67. Nije ispunjen uvjet za odbacivanje nulte hipoteze. Ne moze se tvrditi da nova metoda ucenja statistike poboljsava rezultate postignute na ispitima iz statistike.

s; si.

443

l !


f(F)

F 0

li

10

·~~Jt».k -c~U~jeVJSJ(lb!l~·· ;24 '•lief ~\) 2¢)

rs

243.90 245.90 248.00 249.10 250.10 251.10 252.20 253.33 254.30

2

19.40

19.41

19.43

19.45

19.45

19.46

19.47

19.48

19.49

19.50

3

8.79

8.74

8.70

8.66

8.64

8.62

8.59

8.57

8.55

8.53

5.96

5.91

5.86

5.80

5.77

5.75

5.72

5.69

5.66

5.63

5

4.74

4.68

4.62

4.56

4.53

4.50

4.46

4.43

4.40

4.36

6

4.06

4.00

3.94

3.87

3.84

3.81

3]7

3.74

3.70

3.. 67

7

3.64

3.57

3.51

3.44

3.41

3.38

3.34

3.30

3.27

3.23

8

335

3.28

3.22

3.15

3.12

3.08

3.04

3,01

2.97

2.93

9

3.14

3.07

3.01

2.94

2.90

2.86

2.83

2.79

2.75

2.71

2.98

2.91

2.85

2.77

2.74

2.70

2.66

2.62

2.58

2.54

2.85

2.79

2.72

2.65

2.61

2.57

2.53

2.49

2.45

2.40

2.75

2.69

2.62

2.54

2.. 51

2.47

2.43

2.38

2.34

2.30

2.67

2.60

2.53

2.46

2.42

2.38

2.34

2.30

2.25

2.21

2.60

2.53

2.46

2.39

2.35

2.31

2.27

2.22

2.18

2.13

2.54

2.48

2.40

2.33

2.29

2.25

2.20

2.16

2.11

2.07

2.49

2.42

2.35

2.28

2.24

2.19

2.15

2.11

2.06

2.01

2.45

2.38

2.31

2.23

2.19

2.15

2.10

2.06

2.01

1.96

17

Dodatak: Tablica F-distribucije za a =0.05

444

Poglavlje 9·

9.10.

ANALIZA KVALITATIVNIH PODATAKA I ANAUZE VARIJANCE

9.10.1 Uvod Sad a cemo se fokusirati samo na metode za obradu kvalitativnih podataka. Metode obrade kvalitativnih podataka temelje se na usporedbi utvrdenih (opazenih iii izmjerenih) frekvencija s frekvencijama koje su dane hipotezom i koje treba testirati. Testiranje takvih hipoteza se naziva test suglasnosti (goodness of fit). Pokazat ce se testiranje dviju kvalitativnih varijabli koje su medusobno neovisne. Ako se distribucija uzoraka ponasa po hikvadrat distribuciji onda se testovi nazivaju hi-kvadrat testovi. Ti testovi su korisni u analizi vise od dvije sredine populacije. 9.10.2 Test suglasnosti

Poznato je da se kvalitativne varijable mogu samo klasificirati iii kategorizirati. Npr. promatra se razina obrazovanja ispitanika o znanju primjenskih softvera. Razina obrazovanja je kvalitativna varijabla i svaki ispitanik se moze rasporediti u jednu i samo jednu od tri kategorije: zna pisati na racunalu, zna programirati, zna projektirati informacijske sustave. Rezultat klasifikacije ce biti broj ispitanika koji se nalaze u jednoj od tri kategorije iii frekvencija pojavljivanja pojedine kategorije znanja. Ako kvalitativna varijabla moze poprimiti samo dvije vrijednosti, onda se podaci mogu analizirati primjenom binomne distribucije. C:esce su kvalitativne varijable koje imaju vise od dvije kategorije i one se mogu analizirati upotrebom razlicitih test suglasnosti. On se temelji na usporedbi metoda nazvanih opazene distribucije frekvencija i pretpostavljene (ocekivane) distribucije. Primjer 9.10.2.a. Razinu informatickog obrazovanja ispitanika cine tri kategorije: zna pisati na racunalu, zna programirati, zna projektirati informacijske sustave. Procjenjuje se na temelju iskustva da 68% zna pisati, 28% zna programirati, i 4% zna projektirati informacijske sustave. Da bi se provjerili ti postoci ocekivanih znanja u osnovnom skupu, 6.100 ispitanika i zabiljezeni su izabran je slucajni uzorak od n odgovori na postavljeno pitanje o stupnju njihova obrazovanja. Broj ispitanika svrstan u pojedine razine obrazovanja prikazan je u tablici 9.10.2.a.

I, !!'i

i!

445

I

r


R~inl;t fitf~i'rtt~tli!~og obt8Zt:ivi;trtj~ .· . Zna pisati Zna programirati Zna projektirati IS 71 23 6 Tablica 9.10.2.a. Odgovori sto ispitanika o razini informatickog obrazovanja

•.

Ukupno 6.100

Postavlja se pitanje razlikuju lise opazene (izmjerene) frekvencije u tablici 9.10.2.a. od subjektivne procjene informatickih znanja izrazenih postocima 68% (zna pisati), 28% (zna programirati), i 4% (zna projektirati). Prvi korak u testiranju hipoteze da se subjektivna procjena znanja i "izmjerene" frekvencije u uzorku ne razlikuju, je utvrditi postotak ispitanika koji pripadaju pojedinim kategorijama (kategorije korespondiraju s razinama informatickog obrazovanja) u uzorku od 6.100 elemenata. Rjesenje: Svaki ispitanik se moze pridruziti jednoj i samo jednoj od tri kategorije obrazovanja, a sto je prikazano u tablici 9.10.2.b. PrO<:j.,tta razitta ittf!>rma.tltkog.obrazovanja Vjerojatnost

Zna Citati

Zna programirati

Zna projektirati

Ukupno

p 1 = 0.68

p 2 =0.28

p 3 =0.04

1.00

Tablica 9.10.2.b. Vjerojatnosti kategorija temeljene na procjeni istrazivaca Analizirat c':e se prva c':elije u tablici "zna pisati" tj. elementarno znanje. Pretpostavka je da je razina obrazovanja jednog ispitanika neovisna o razini obrazovanja drugog. Tada je broj promatranja 0 1 distribuiran po binomnoj raspodjeli i ocekivana vrijednost je e,=n*p 1 =6.100*0.68=68. Slicno tom zakljucku moze se izracunati i ocekivani broj odgovora u c':elijama 2 i 3:e,=n*p,=6.100*0,28=28 i e,=n*p 3 =6.100*0,04=4. Ocekivani broj odgovora i stvarni broj odgovora prikazuje slijedec':a tablica: Ra:.:itta informa.tiC:kog obrazovanja Zna Citati

Zna programirati

Zna projektirati

Ukupno

"OpaZ:eni" broj

71

23

6

6.100

OCekivani broj

68

28

4

6.100

Tablica 9.10.2.c. Opazeni i ocekivani broj odgovora u tablicama

Poglavlje 9.

Formula za izracunavanje ocekivanih vrijednosti e,=n*p, gdje je e, =oi':ekivana vrijednost za i-tu celiju, n = veliC:ina uzorka, p, subjektivna vjerojatnost dace izmjerena (opazena) vrijednost biti u i-toj eel iii. Moze se postaviti i pitanjejesu li zabiljezeni odgovori 6.100 ispitanika u uzorku u suglasnosti s procijenjenim vjerojatnostima. Ako se razlikuju opazene i ocekivane frekvencije, onda se kaze da teorijske vjerojatnosti nisu u suglasnosti s podacima u uzorku. Relevantna nulta i alternativna hipoteza su: H0 - opazene i ocekivane vjerojatnosti su jednake tj. p1 =0.68, P,=0.28, p 3 =0.04. H,- najmanje dvije od tri vjerojatnosti p1 , p2 , p3 razlikuju se od vrijednosti postavljene u nultoj hipotezi. Statistika za prvu celiju u prethodnoj tablici se izracunava iz izraza: O,- e,_

e, Zbroj tih izrai':unatih vrijednosti za sve celije u tablici je test statistika koja se koristi za testiranje hipoteza o suglasnosti izmjerenih i ocekivanih frekvencija:

x' =co, --eJ' +co, -e,l'_+(o, -e,)' = _± co, -e,)' el

e2

e3

i"'l

ei

Nakon uvrstavanja opazenih i izmjerenih frekvencija o znanju informatickih alata prikazanih u tablici 9.10.2.c. dobiva se: x' =

i;i_O,i--1

eJ

e,)' =

(716-86~)'_ + (23 :;-828)' + (6 -4·. 4)' )

= 0.13 + 0.89 +I= 202

...

Primjer 9.10.2.b. Odrediti podruqe odbacivanja nulte hipoteze za prethodni test. Upotrijebiti razinu signifikantnosti o:=0.05. Testirati jesu li izmjerene relativne frekvencije u uzorku jednake subjektivnim (procijenjenim) vjerojatnostima. Rjesenje: Vrijednost hi-kvadrat distribucije se povecava s kvadratom povecanja razlike izmeciu opazenih i ocekivanih vrijednosti (brojnik izraza za hi-kvadrat distribuciju je (0,- e,)' ). Nulta hipoteza H0 : P,=0.68, p2 =0.28, p3 =0.04 se odbacuje za vrijednosti hi-kvadrat testa koje su vece od kritii':ne vrijednosti. Podrucje odbacivanja 2 nulte hipoteze: X > X~ . Stupnjevi slobode za statistiku hi-kvadrat testa bit ce uvijek za 1 manji od broja celija. Npr. ako je broj celija u tablici k onda je broj stupnjeva slobode (k-1). U danom primjeru

447


broj stupnjeva slobode je k-1=3-1=2 i a=O.OS. Izracunata vrijednost hi-kvadrat testa za broj stupnjeva slobode df = 2 i a=O.OS je =5.99147. Nula hipoteza se odbacuje ako je izracunata vrijednost statistike veca od 5.99147. BuduCi je izracunata vrijednost 2.26 i manja je od vrijednosti hi-kvadrat distribucije, onda se nula hipoteza ne moze odbaciti.

x;;,

.... JI

Ju: ,•'

tI \

a= 0.05

i

0

5

....L....... PodruCJe

i

5 99

. ·'_;

odbacivanja

OpaZena vrijednost

x'

= 2.02

Koraci hi-kvadrat testa su: 1. Postaviti nultu i alternativnu hipotezu H0 : Postoji k celija, a njihove vjerojatnosti su p1 , p2 , ... , pk. H,: najmanje dvije vjerojatnosti celija se razlikuju od vrijednosti navedene u H0 • 2. Izracunati vrijednost statistike:

x'

=L: (0,-e)' ., k

l=l

el

gdje je k=broj celija u tablici, O,=opazena vrijednost za i-tu celiju, e,= ocekivana vrijednost za celiju, n = velicina uzorka = 0 1 +0 2 + ... +0k.

3. Podrucje odbacivanja nulte hipoteze: X >X~. Pretpostavka za hi-kvadrat test je da se svaki od n opaza]a moze razvrstati same u jednu od k kategorija iii celija. Vjerojatnost da ce izmjerena (opazena) vrijednost biti razvrstana u i-tu celiju je P; za i = I, 2, 3, ... , k. Hi-kvadrat test je jedan od najcesCih statistickih postupaka 2

448

Poglavlje 9.

primjenjiv na razliCite probleme. Moze se upotrijebiti i za testiranje hipoteze o distribuciji populacije s pretpostavljenim parametrima. Nulta hipoteza pretpostavlja da je distribucija osnovnog skupa odreaenog oblika, a alternativna da distribucija osnovnog skupa nije odreaenog oblika. Test velicina je vrijednost hi-kvadrat testa odreaen slijedeCim izrazom:

X2 =

(0 1 -eJ'

e1

+

(0 2 -e 2 ) 2

e2

(0 3 -e,)'

f

(0 1 -e;)"

e3

1=I

ei

+-'-~-=-

u danom izrazu o, su apsolutne frekvencije, a e, su ocekivane apsolutne frekvencije izracunate upotrebom distribucije navedene u nultoj hipotezi. 9.10. 3. Analiza tablica kontingencije Kvalitativni podaci se cesto svrstavaju prema dvije kvalitativne varijable. Kao praktican primjer klasifikacije podataka na temelju dviju varijabli analizirat ce se tablica 2x3 : Modaliteti obiljeZja A: spol intervjuirane

osobe Zene

MuSka rei Ukupno

Modaliteti obiljezja: je II proizvod A f<;vali.tetan

Da

Ne

16.10 99

95 71

45 30

250 200

209

166

75

450

Neod/uCni

Ukupno

Tablica 9.10.3.a. Stavovi ispitanika o proizvod u A Testirat ce se hipoteza da ne postoji razlika u stavovima izmeau muskaraca i zena o kvaliteti proizvoda A. Pretpostavka je da su odgovori ispitanika neovisni o spolu osobe. Odgovore prikazuje tablica 9.10.3.a. Ako odgovor ovisi o spolu intervjuirane osobe, onda ce tablica omoguCiti izracunavanje stupnja ovisnosti. Tablica dizajnirana na takav naCin se naziva tablica kontingencije. Hikvadrat test ce se primijeniti u ispitivanju neovisnosti klasifikacija u tablici kontingencije. Kontingencija znaCi ovisnost. Obicno se razumije pojam kontingencijskog planiranja. Planovi koji ce se ostvariti, ako se ispune odreaene pretpostavke. Svrha analize tablicom kontingencije je odrediti i ispitati postoji li ovisnost izmeau dviju kvalitativnih varijabli. Nulta hipoteza ce se prilagoditi i glasi: H 0 - postoji veza izmeau stava o kvaliteti proizvoda A i spola intervjuirane osobe.

449


Prvo ce se izracunati proporcija zena u uzorku

250 450

= 0.6

Od ukupnog broja ispitanika (muskaraca i zena) njih 209 smatra da je proizvod A kvalitetan. Na temelju proporcije zena i broja i5pitanika koji 5u odgovorili 5 Da, moze 5e izracunati ocekivani broj zena koje smatraju da je proizvod A kvalitetan:

250 *209 =117.4. 450 Ocekivani broj zena (prvi redak) 5 odgovorom Da (5tupac 1) je:

-(250)• 209-(redak1ukupno)* elln (Stupaclukupno) -_ 116.1

450

Od ukupnog broja i5pitanika (muskaraca i zena) njih 166 5matra da je proizvod A nekvalitetan (odgovor je Ne), a ocekivani broj zena 5 odgovorom Ne je (redak prvi, stupac drugi)

e12

(redak 1ukupno) = (.4250) n * (Stupac 2 ukupno) = 92.2 50 * 166 = Ocekivani broj neodlucnih zena je:

en= (.4250)

50

* 75 =

( redak 1ukupno) n * (Stupac 3 ukupno) = 41.7

l5tom logikom 5e preracunavaju sve celije u drugom retku (odno5e 5e na muskarce). Ukupan broj muskaraca je 200. Zato je ocekivana proporcija u uzorku muskaraca 200 ~o.4 . 450

Sada jejednostavno preracunati ocekivane vrijedno5ti u celijama drugog retka:

e21

= (~gg) * 209 = 92.9;

f',l =

(~gg) * 75

e22

= (~gg) * 166 = 73.8;

= 33.3

Ocekivana vrijednost u tablici kontingencije se moze izracunati tako sto se pomnozi zbroj odgovarajuceg retka R, i 5tupca C1 i taj rezultat podijeli velicinom uzorka n:

e '

R,xc, = ---'n

Poglavlje 9·

Rezultat izracunavanja svih ocekivanih vrijednosti u celijama kontingencijske tablice vidljiv je u tablici 9.10.3.b.

Da Zene Muska rei

Ne

Neddlucni

Ukupno

16.10 116,1 99 92,9

95 92,2 71 73,8

45 41,7 30 33,3

250 250 200 200

209

166

75

450

Ukupno

Tablica 9.10.3.b. Ocekivane vrijednosti u tablici kontingencije Slijedeci korak je izracunati hi-kvadrat statistiku x'. Nacin njena izracunavanja je prikazan u ranijem primjeru:

x'

= (Ou- e + (0

2

2

11)

ell

= (110- 116.1)

116.1

e12) + ... + (023

12 -

ell

2

+ (95- 92.1)' + 92.1

-

e,,)'

=

e23

"'

+ (30 ·- 33.3)' - 151 33.3

-

.

Kontingencijske tablice imaju i broj stupnjeva slobode. Broj stupnjeva slobode je uvijek odreden izrazom: (r- 1) x (c -1), gdje je r broj red aka i c broj stupaca. Na temelju tablice hi-kvadrat testa za dva stupnja slobode i a = 0.05 kriticna vrijednost za x' je 5.99. Izracunata test statistika je manja od kriticne vrijednosti te se ne moze prihvatiti alternativna hipoteza da muskarci i zene imaju razlicite stavove o kvaliteti proizvoda A s 95% sigurnosti.

451


9.10.4 Analiza varijance Koncept koji se nalazi u pozadini analize varijance (ANalysis Of VAriance =ANOVA) objasnit ce se na primjeru. Primjer 9.10.4.a. U ucenju i rjesavanju matematickih zadataka u upotrebi su tri knjige. Na kraju semestra ocjenjuju se znanja 18 ucenika kojima su podijeljene knjige tako da se knjigom istog autora sluzilo 6 ucenika. Rezultati testa (broj bodova postignut na testu) prikazani su u tablici 9.10.4.a.

Udzbenik

Udzbenik Udzbenik 2 3 7 6.10 7 4 8 5 7 6.10 6 4 14 5 8 7 3 7 6.10 5 2 8 6 7 7 8 4 14 6 Zbroj 45 90 54 Sredina uzorka 5 6.10 6 Zbroj ocjena za tri uzorka: 189; Sredina tri uzorka: 7. 1

Tablica 9.10.4.a. Broj bodova ucenika na testu

Sredine uzoraka su 5, 6.10 i 6. Jednostavno je uociti varijabilnost broja bodova unutar pojedinih skupina i izmeau skupina. Meautim, teorijski je moguce postojanje i ekstrema u varijabilnosti podataka unutar skupina i izmedu skupina. Prvi ekstrem bi bila situacija kada je u svakoj skupini pojedinacno jednak broj osvojenih bod ova. Nema nikakve varijabilnosti unutar skupine, ali je ona zadrzana izmedu skupina.

Poglavlje 9· Udzbenik Ud:Zbenik Ud:Zbenik 2 1 3 6.10 5 6 6.10 6 5 6.10 5 6 6.10 6 5 6.10 5 6 6.10 6 5 6.10 6 5 6.10 6 5 6.10 5 6 Zbroj 90 45 54 Sredina uzorka 6.10 6 5 Zbroj ocjena za tri uzorka: 189; sredina tri uzorka: 7. Tablica 9.10.4.b Nema varijabilnosti unutar skupine Slijedeca tablica prikazuje drugi ekstrem. Sredine svake skupine su jednake i iznose tri boda, ali je zadrzana varijabilnost unutar skupine. Nema varijabilnosti izmedu skupina ali postoji unutar skupine. Ta dva ekstrema su rijetka. Cesta i normalna situacija je ona koja zadrZava varijabilnosti izmedu i unutar skupina. Udzbenik Udzbenik Udzbenik 2 3 1 3 6 7 4 2 3 4 5 4 7 5 5 2 5 6 5 4 5 7 4 7 3 5 6 7 8 6 Zbroj 45 45 45 Sredina uzorka 5 5 5 Zbroj ocjena za tri uzorka: 135; sredina tri uzorka: 7 Tablica 9.10.4.c. Nema varijabilnosti izmedu skupina

453

,I


Zato je cesto potrebno procjenjivati varijabilnost unutar sku pine i izmedu skupina. To je upravo zadatak analize varijance. U danom primjeru sredina za sve tri sku pine je:

- - (7 X-

+ 4 + 7... + 6 + 7 + 6) 27

- 189 - 7 - 27 -

Ukupan zbroj kvadrata (Total Sum of Squares) odstupanja od sredine za sve tri sku pine je: SS(Total)= (7-7) 2 + (4-7)' + (7-7) 2 + (4 -7) 2 + (3-7) 2 + (7-7)' +(2 -7)' + (7-7) 2 +(4-7)' + (6.10 -7) 2 + (8-7) 2 + (6.10 -7)' + (14 - 7)' + (8- 7)' + (6.10- 7)' + (8 -7)' + (8 -7) 2 + (14 -7) 2 + (7- 6) 2 +(5-7)'+ (6- 7) 2 + (5 -7) 2 + (7 -7)' + (5 -7) 2 + (6 -7) 2 + (7 -7) 2 + ( 6 -7) 2 = 50 + 66 + 60 = 176. Postoji i varijabilnost unutar skupina (zbroj kvadrata odstupanja od sredina pojedinih skupina -Sum of Squared Errors). Taj zbroj je jednak: SSE = (7- 5) 2 + (4- 5) 2 + (7- 5) 2 + (4- 5) 2 + (3 -5)' + (7 - 5) 2 +(2 - 5) 2 + (7 - 5) 2 +(4 - 5)' + (6.10-6.10)' +(8-6.10) 2 + ( 6.10-6.10)'+ ( 14-6.10)'+(8 -6.10) 2 + ( 6.10-6.10) 2 + (8-6.10)'+ (86.10)'+(14- 6.10) 2 + (7- 6) 2 +(5-6)'+ (6- 6) 2 +(5-6)'+ (7 - 6)' + (5- 6) 2 + (6- 6)' + (7- 6) 2 + (6- 6) 2 = 32 + 48 + 6 = 86. Mogu se promatrati i zbrojevi kvadrata odstupanja sredina skupina od sredine cijele populacije: (5- 7) 2 + (6.10- 7) 2 + (67) 2 = 4 + 9 + 1 = 14. Taj zbroj je potrebno pomnoziti sa devet, on je samo devetina varijance izmedu skupina. Varijanca izmedu skupina je 14*9=126. Sad a je potrebno usporediti tri velicine, tri zbroja: zbroj kvadrata odstupanja izmedu skupina, zbroj kvadrata odstupanja unutar skupina i ukupan zbroj kvadrata odstupanja: SS(Izmedu skupina) · SS(Unutar skupina) SS(Ukupno)

126 86 212 Tablica 9.10.4.d. Zbroj kvadrata

Ukupna varijabilnostje 212 i ona se sastoji iz varijabilnosti unutar skupina (86) uvecana za varijabilnost izmedu skupina. U danom primjeru varijabilnost izmedu skupina je znatno veca od varijabilnosti unutar skupina. Te zbrojeve je ipak potrebno prilagoditi tako sto ce se razmotriti i informacija iz koliko skupina podataka su izracunati ti kvadrati odstupanja. Zbrojevi odstupanja od odgovarajuCih sredina

Poglavlje 9.

ce posluziti za izracunavanje varijanci uzorka. Zbroj kvadrata izmedu skupina ima tri devijacije oko sredine slozenog (kombiniranog) uzorka. Zato je broj stupnjeva slobode 3- 1 = 2, a varijanca uzorka na temelju zbroja kvadrata odstupanja:

SS(JS) _ 126 _

3 - 1 - 2 - 63

Ta velicina se naziva Mean Square for Treatments (MST). Zbroj kvadrata unutar grupa se sastoji iz tri zbroja kvadrata uzorka. Svaki zbroj sadrzi 6 kvadrata odstupanja i zato 3 uzorka imaju ukupno 6*{6-1)= 18-3= 15 stupnjeva slobode. Varijanca uzorka se moze izracunati na temelju tog zbroja odstupanja:

~~(~S~

=

~~

= 3.5833

Ta varijacija se naziva Mean Square for Error (MSE). Te dvije varijacije MST, mjeri varijabilnost izmedu skupina, i MSE, mjeri varijabilnost unutar skupine, se sad a mogu usporedivati. Njihov odnos je:

_ MST _ 63 _ F- MSE- 3.5833- 17 ·58 · Taj rezultat pokazuje da je MST 17.58 puta veca od MSE. On je indikator mnogo vec':e varijabilnosti izmedu skupina od varijabilnosti unutar skupina. Naravno, izbor nekih drugih skupina bi dao drugacije rezultate jer bi se sredine skupina najvjerojatnije razlikovale od sredina skupina u danom primjeru dok bi sredina populacije bila nepromijenjena. Ta varijabilnost uzorka se moze analizirati pomoc':u tablice za F distribuciju take sto se odrede stupnjevi slobode za MST i.kMSE i razina sign ifikantnos~i. Vrijeddnost u F-tabblici za razi~u s1gnifi antnosti 0.01 je .36. Izracunati o nos varija ilnosti izmeuu skupina i unutar skupina je 17.58. Moze se zakljui':iti da postoji znacajna razlika u rezultatima ucenika na testu znanja ovisno o udzbeniku kojim se ucenik sluzi u pripremanju za test. Rezultati izracunavanja su prikazani u slijedec':oj tablici:

6

Izvor varijacije

Zbroj kvadrata odstupanja

Broj stupnjeva s!obode

Sredina kvadrata

F

Izmedu skupina

126

2

63

17.58

U skupinama

86

24

3.583

Tablica 9.10.4.e. Analiza varijance

455

I

'. '•

'.


Jednosmjerna ANOVA je test koji se koristi da bi se testiralo vise neovisnih uzoraka koji dolaze iz populacija sa istom srednjom vrijednosti. Navedeni jednostavni primjer F testa za tri uzorka se moze poopciti i obicno se prikazuje u obliku tablice:

1

2

·c;--~--t~-~~-~-·

f.'l:Czm:.:.:e:.od:..u::.:'kc~up<::in:::'+~-'S:::_ST U skupinama

SSE

Ukupno ~~L-.SSFotal)

3

-~~--··~-!--··

~-1

_

(2/3)

_ -~~n·k ~-c._- SSE/{n-k) n-1

F

~

MST/MSE

-~ 1-··~-~--~-j

MST/(~.::-1!..)-f~~---~~-j -

i~---·-·-

Tablica 9.10.4.f. Analiza varijance Svi statisticki softverski paketi sadrze mogucnosti upotrebe jednosmjernih ANOVA testova. Zato ce se prikazati primjer analize varijance upotrebom softverskog paketa za proracunske tablice Excel a. 9.10.5. Primjer analize varijance u EXCEl-u Bitan faktor prodaje je frekvencija broja kupaca unutar prodajnog prostora. Zato se postavljanju proizvoda na odgovarajuce mjesto, njegovu izlaganju mora pokloniti odgovarajuca pozornost. ANOVA moze posluziti za detektiranje utjecaja izlaganja proizvoda P na njegovu kolicinu prodaje. Proizvod se izlaze na cetiri razlicita mjesta A, B,C i D. U slijedecoj tablici su prikazane prodane kolicine proizvoda P nata cetiri mjesta unutar prodajnog objekta za 14 dana. Prikazana je ta blica u Excelu:

Poglavlje 9.

Eile

D

!;_dit

~

lil1 ~

'!jew

insert

FQrmat

j(,

"' •

E • ~~

• Security...

Iools

~~~~~

Q.al

0 4l ®.

!:ivotTable •

F6

U tom primjeru rjesenje je tzv. "one-way AN OVA" jer se analizira samo jedan faktor a on je mjesto izlaganja proizvoda P.

Korak 1: Postaviti nultu hipotezu. l\lulta hipoteza u testu ANOVA je da su sredine skupina jednake:

Ho : ll1

= ll2 = il3 = 1l4

H, : ll, c;t !l, "' il3 "' 1l4 Ako je istinita nulta hipoteza to znaci da su sve cetiri skupine iz iste populacije. I te cetiri skupine s njihove cetiri razlicite sredine su samo cetiri tocke na iste distribucije uzorka. Ako je tocna ta hipoteza onda je varijanca izmedu skupina jednaka varijanci unutar skupina.

457

I I


Korak 2: Izabrati razinu signifikantnosti. Najcesce su to vrijednosti 0.05 i 0.6.10. Korak 3: Izracunati F statistiku upotrebom Excelove Data Analysis. Kliknuti na TOOLS i izabrati DATA ANALYSIS. Iz izbornika DATA ANALYSIS odabrati odgovarajuCi tip ANOVA.

I Descrioti••e Statistics jExpon,entiial Smoothing Two-Sample for Variances

Anal)·sis

IHisl:oar ''m

Postoje tri tipa ANOVA analize u Excelu. U danom pnm]eru upotrijebit ce se "Single factor" AN OVA jer se promatra same jed an faktor. Nakon izbora te opcije pojavljuje se izbornik:

Input Range: Grouped By:

i;· ~olumns fi0 1NS

~abels in first rov,;

!jlpha:

lo,os

Output options (+ Qutput Range:

C" ~Je1N Worksheet Ely:

Ne1N Y{orkbook

Poglavlje 9.

Potrebnoje odrediti ulazne podatke (raspon celija "Input Range"), oznaku za prvi redak ("Labels in First Row") i razinu signifikantnosti ("Alpha"). Nakon klika na opciju OK pojavljuje se slijedeCi rezultat: L Anov~§mgle

Factor

SUMMARY Groups Mjest~,'\

14 14 14 14

Mjesto .B Mj~stoC

M;esto D

AN OVA Source of Variation .Between Groups VV.rthrn Groups

Total

538 38,42857 156 ,5714 ..... 551 39,35714 368...8626

393 28 ,07143 33 ,76374

457

32 ,64286 111 ,6319

ss . 1172,339 _8720 ,7B[i 9893,125

3 390,7798 2,330128 0,085022 52 67,70.74

2.,78259~ ..

55

Posljednji korak je interpretiranje rezultata. Prosjecne prodaje su najvece na mjestu B, zatim slijede A, D i C. Jesu li te razlike u prodaji statisticki signifikantne? Rezultat test je vrijednost F=2.33. Za razinu signifikantnosti 0.05 kriticna vrijednost za F=2. 78. Zato sto je F statistika manja od kriticne vrijednosti, ne maze se odbaciti nulta hipoteza. Nulta hipoteza tvrdi da su prodaje na sva cetiri mjesta jednake. Razlike koje postoje u prosjecnim prodajama rezultat su slucajnih pogresaka u izboru uzoraka.

9.:1.1. REGRESUSKA ANALIZA Inferencijalna statistika izvodi opce zakljucke, zakljucke o populaciji na temelju dijela populacije, uzorka. Zakljucivati o cjelini na temelju njezina dijela slozena je aktivnost. Zato se mora biti veoma oprezan u izvodenju zakljucaka, u tom pokusaju da se sagleda opce na temelju posebnoga. Temeljni problem je odrediti koliko smo sigurni da su svi rezultati istrazivanja reprezentativni za cijelu populaciju. Primjeri takvih istrazivanja su brojni, a poduzimaju se u razlicitim znanstvenim disciplinama. Slijedi primjer, upotrebljiv u poslovnim istrazivanjima, a on prikazuje mogucnosti utvrdivanja

459

I

•.


i analize relacija izmedu varijabli u ekonomskom procesu. Analizom ekonomskog procesa uocena je veza izmedu potrosnje i dohotka u svakoj trzisnoj ekonomiji. Smjer je veze jasan i razumljiv. Veca potrosnja moze dugorocno slijediti samo iz veceg dohotka i obrnuto. Istrazivanja nastoje egzaktno utvrditi jakost veze izmedu dohotka i potrosnje u obliku matematickih funkcija. Potrosnja je uvijek ovisna varijabla, a dohodak neovisna. C:esto nije moguce prikupiti sve podatke o potrosnji i dohotku pa se ponovno i u istrazivanju moramo sluziti uzorcima i zakljucivati na temelju uzoraka. Istrazivati i spoznavati o nacinu funkcioniranja ekonomije i odnosima izmedu npr. makroekonomskih agregata (potrosnje i dohotka) je novo znanje o ekonomskom sustavu, nova ekonomska spoznaja. U ranijim je analizama pokazano da uvijek postoji odreden stupanj vjerojatnosti da izabrani uzorak nije reprezentativan i ne odrazava svojstva cijele populacije iz koje se bira. Distribucija uzoraka pokazuje da se s dovoljno velikim brojem uzoraka i dovoljno velikim brojemjedinica u uzorku moze odabrati "prosjecan" uzorak koji ce biti nepristran, reprezentativan za cijelu populaciju. Medutim, ponovno se pojavljuje ogranicenje. U istrazivanju se rijetko prikupljaju podaci o vecem broju uzoraka nego se, gotovo uvijek, prikupljaju podaci o samo jed nom uzorku. Zato u pomoc dolazi centralni granicni teo rem. On tvrdi da za dovoljno velik uzorak, distribucija uzoraka ce slijediti normalnu Gaussovu distribuciju iii Studentovu t-distribuciju. Teorijske distribucije (normalna i t-distribucija) omogucuju izracunavanje vjerojatnosti da ce statistika uzorka (pokazatelji uzorka) biti unutar odredenog intervala parametara populacije. Drugim rijecima, potrebno je s odredenim stupnjem vjerojatnosti odrediti interval u kojem se nalaze parametri populacije. Taj interval se izracunava na temelju statistike uzorka. U istrazivanju i zakljucivanju na temelju uzorka istrazivac stalno traga za tocnim odgovorom ali ga ne moze dobiti u jednoj znamenci, nego moze samo procjenjivati interval unutar kojeg se nalazi parametar populacije. Zato sto "pravi odgovor" ostaje tajna istrazivacu, ostaje mujedina mogucnost postaviti hipoteze i teoretizirati. U danom primjeru veze potrosnje i dohotka vee je proved en odredeni stupanj teoretiziranja i postavljanja hipoteza. Nismo se posluzili ni jednim egzaktnim pokazateljem a postavili smo hipotezu o smjeru veze izmedu dohotka i potrosnje. Teorija tvrdi da je smjer te veze pozitivan (iii sto je isto nagib pravca nije nula niti negativan). Ako bi se izrekla tvrdnja da svako povecanje dohotka od jedne novcane jedinice stvara prostor za povecanje potrosnje od 0.6 novcanih jedinica na temelju podataka prikupljenih u uzorku, onda bi zakljucivali o vezi dohotka i potrosnje na egzaktan nacin, bez teoretiziranja i prethodnih

Poglavlje 9.

uopcavanja odnosa izmedu tih makroekonomskih agregata. Drugi uzorak bi mogao pokazati, kvantitativno izrazenu, drugaCiju vezu potrosnje i dohotka. Npr., povecanje dohotka za jednu novcanu jedinicu uopce ne povecava potrosnju. Kako cemo onda biti sigurni da je prvi zakljucak tocan iii da prvi rezultat real no odrazava odnose potrosnje i dohotka? IIi je mozda tocan drugi rezultat? Zato se prvo mora definirati nacelo na temelju koga ce se izvoditi zakljucci. To nacelo je teorijska spoznaja o smjeru veze izmedu potrosnje i dohotka. Istrazivanje treba odrediti jakost te veze. Pretpostavka je da je teorija tocna sve dok podaci ne potvrde drugi tip veze. Takva bi bila pretpostavka: istrazivac zeli biti 95% siguran da su teorijske spoznaje tocne iii, sto je isto, zeli biti 95% siguran da je nulta hipoteza tocna (odnosno 5% siguran da se nulta hipoteza moze odbaciti). Nacin izracunavanja vjerojatnosti da se nulta hipoteza moze odbaciti je prikazan ranije. Potrebno je izracunati standardizirane z iii t vrijednosti iz uzorka i komparirati ih s izracunatim z iii t vrijednostima prikazanim u obliku tablice.


9.11.1. Regresija primjenom EXCEL-a

Linea rna regresija omogucuje pronaCi vezu izmedu dviju varijabli ako su njihove veze linearne. OpCi oblik linearne funkcije je Y = bo + b1 *X + e gdje je: Y ovisna varijabla, X neovisna varijabla, bo odsjecak na Y osi kada je X=O, b1 koeficijent smjera linearne funkcije i mjeri za koliko ce se promijeniti Y kada se X promijeni za 1. 61

51

Najva:Zniji je zadatak u !inearnoj regresiji izraC:unati parametre b1 i b 0 na temelju podataka iz uzorka. Pretpostavka je postojanje n toC:aka uzorka (x 1 , Y1 ), (x 2 , Y2 ), ... , (xn, Yn). Model !inearne regresijeje pravac y = b0 + b1 x +e. Dan je skup podataka i neka toC:ka je (xi, y). IzraCunata vrijednost za toC:ku

y-

Y1 iz !inearne regresije ::: b 0 + b 1 X 1 • Zadatak je minimizirati kvadratno 1 odstupanje dane vrijednosti za y njene izraCunate vrijednosti tj. minimizirati funkciju: '

SSE=

2

L[Y,- (a+ b:x;)j. i= 1

Potrebno je izraCunati vrijednosti za a i b koje ta odstupanja minimiziraju tj. koji daju minimum za funkciju SSE. IzraC:unavanje parametara a i b. Nagib:

~. y-odsjecak: b 0 b1 = SS, _xy

= y- b x 1

gdjeje:

~( X1 - -)( -) , SS" = .::_. X y1 - y i = 1

1

n

n

1=-I

x=-"x L..

1

i'

n

Y = -n LYi , n = ve!lC:ina uzorka. i=:l

Poglavlje 9.

Primjer 9.11.1.a. Istrazuje se veza izmedu potrosnje podaci i njih prikazuje slijedeca tab fica: QC)ltodak (X}

Potrosnja

96

120 144

168

192

dohotka. Prikupljeni su

216

240

264

288

312 165

61

72

87

88

112

121

132

149

151

66

77

92

102

118

127

150

151

160

167

72

81

99

105

121

132

154

154

171

193

77

88

103

113

128

143

158

167

182

196

83

94

108

119

130

149

160

173

193

198

124

138

154

176

208

204

1148 1066

210 1333

(Y)

97

127 Ukupno

361

510 491

778

178 748

827

756

Tablica 9.11.1.a. Mjesecni dohodak (X) kucanstava i potrosnja (Y)

Pretpostavka je da se cijela populacija sastoji same od 60 kucanstava iz kojih se bira deset skupina. Kucanstva u istoj skupini imaju priblizno jednak dohodak. Tablica se moze interpretirati na slijedeci nacin: na temelju mjesecnog dohotka od 96 novcanih jedinica postoji pet obitelji cija se mjesecna potrosnja nalazi u intervalu od 61 do 83 novcane jedinice. Za dohodak 312 novcanih jedinica sest je obitelji Cija je potrosnja u intervalu od 165 do 210 novcanih jedinica. Na temelju tih podataka se mogu izracunati i uvjetne vjerojatnosti

p(Y I X). To je vjerojatnost da ce potrosnja biti y ako je dohodak X. Npr. ako je dohodak 96 onda postoji pet vrijednosti potrosnje (Y vrijednosti) 61, 66, 72, 77 i 83. Zato, ako je X=96, onda je vjerojatnost da ce se dobiti bile koja od tih pet vrijednosti potrosnje 1/5.

=

=

= !·

Simbolicki p(Y 62IX 80) Sad a se moze izracunati i tablica uvjetnih vjerojatnosti:

I

.·

Iii! l'ii


!:

144

168

192

216

240

264

288

1/6

1/5

1/7

1/6

1/6

1/5

1/7

1/6

1/7

1/6

1/5

1/7

1/6

1/6

1/5

1/7

1/6

1/7

96

120

1/5 1/5 1/5

312

1/6

1/5

1/7

1/6

1/6

1/5

1/7

1/6

1/7

1/5

1/6

1/5

1/7

1/6

1/6

1/5

1/7

1/6

1/7

1/5

1/6

1/5

1/7

1/6

1/6

1/5

1/7

1/6

1/7

1/7

1/6

1/6

1/7

1/6

1/7

1/6

1/7 71,8

101,8

97,8

1/7

1/7

155,6 149,4 165,2 150,8 229,6 213,0 266,6

Tablica 9.11.1.b. Uvjetne vjerojatnosti za p(Y I X,) iz tablice 9.11.1.a Ocekivana vrijednost potrosnje za dohodak X=96 novcanih jedinica je: 61* (1/5) + 66*(1/5) + 72 * (1/5) + 77* (1/5) + 83 * ( 1/5) = 71,8 novcanih jedinica. Ocekivane vrijednosti potrosnje za odgovarajuce dohotke su prikazane u donjem retku tablice 9.11.1.b. Primjena Excel a za analizu regresije ce se prikazati u koracima: 1. Izabrati iz glavnog izbornika: Tools, Data Analysis, Regression:

analysis Tools Exponential Smoothing F-Test Two-Sample for Variances Fourier Analysis Histogram Moving Average Random Number Generation Rank and Percentile

Help

Sampling t-Test: Paired Two Sample for Means

2. Unijeti podatke za ovisnu varijablu Y (Y Range: raspon celija u kojima se nalaze podaci za potrosnju je: $A$37:$A$47), podatke za neovisnu varijablu X (X Range: raspon celija u kojima se nalaze podaci za dohodak $8$38:$8$47) je:

Poglavlje 9.

8

1/5 1/5 115 1/5

144

1/5 115

1113 116 1113 116 116 1113

j!,.

E

120

96

1/5

Uvjetna vjerojatnost p(Y[Xi)

.·D<.

C.

'"' . (X)

1/5 'J/5

1/5

168

117 117 117 117 117 117

.

·"'192 ··

116 116 116 1/!i

1113 116

+f•

••

216

1113 1113 1113 116 1113 116

115 1/5 1/5 1/5 1/5

Y

264

117 117 117 117 117 117

288

116 116 1113 116 1113 1113

L 312

117 117 117 117 117 117

-----·r----r----r.----, ---- -----r----r--·--- ---- -----· __7_1~J!f!_1!f1z.8_o _1'!:l!.O 1~~li!11'!9Af116_5.z?f!._1~z.a_o .?~~!1 ~'!I·~~,~6_6..:~: 1/7

Uvjetna sredina za

K 240

111!11!

[-ot:--1

Input

Input 'i Range:

_:::~

Input ;:; Range: Constant is lero '%

Output options

r.

Qutput Range:

r·

New worksheet E_ly:

r~ New :ttorkbook

Residuals );;;; Residuals f.l Standardized Re$idua!s Normal Probability

f.1 Normal Probabli!:y Plots

1/7

t

~es:~tiort

~ Cor{idence level:

117

P

Resio;iua! Plots

l\1 L[ne Fit Plots


3. Pravac regresije koji prikazuje vezu izmedu potrosnje dohotka se odmah generira: Pravac regresije

300,00

• 'E' •• 0

-E

150,00

,:"' 100,00

0,00

• Predicted Y

50

i -Linear (PrediCted Yl

100

150

200

250

300

X- dohodak

Slika 9.11.1.a. Pravac regresije Taj dio regresijske analizeje najvazniji. On prikazuje vezu izmedu dohotka i potrosnje u obliku linearne funkcije. Mogu se analizirati i procjenjivati promjene u potrosnji u ovisnosti o promjenama dohotka. Iz opceg oblika jednadzbe regresije:Y = b 0 + b,* X dobiva se oblik u kojem su poznati koeficijenti b0 i b,: Y(potrosnja) = 0,8061 *X (dohodak) - 4,2764 Naravno, to su samo procjene. Vidljive sui pogreske koje nastaju ako se primijeni takva linea rna funkcija: RESIDUAL OUTPUT Observation 1 2 3

Predicted Y 73,10545455 92,45090909 111,7963636

Residuals -1,305454545 9,349090909 -13,99636364

4

131,1418182

24,45818182

Poglavlje 9·

5 6 7 8 9 10

150,4872727 169,8327273 189,1781818 208,5236364 227,8690909 247,2145455

-1,087272727 -4,632727273 -38,37818182 21,07636364 -14,86909091 19,38545455

Naravno, potrebno je provesti i testiranje iii spoznati utjece li varijabta X (dohodak) znacajno na varijablu Y (potrosnju). Takvo testiranje ce se temeljiti na t-testu jer je broj jedinica u uzorku manji od 30. Excel pretpostavlja da su svi koeficijenti jednaki nuli odnosno postavlja nultu hipotezu. Kriticna vrijednost za t-test ovisi o broju stupnjeva slobode. Za razinu signifikantnosti od 10% kriticna vrijednost za t je +/- 1.67, za razinu signifikantnosti 5% kriticna vrijednost za t je +/- 1.96. Izracunata kriticna vrijednost za odredenu razinu signifikantnosti od 95% je P-vrijednost u tablici 10.3 .. Obicno je zahtjev na razini 90% (p vrijednost 0.1 iii manja) vjerojatnosti da smo sigurni u postojanje utvraene veze izmeau varijabli Y i X.

9.11.2. Interpretiranje rezultata dobivenih regresijom U regresiji je potrebno uraditi dva testa: jed an za koeficijent b0 a drugi za koeficijent b 1 • Nulte hipoteze su: H 0 : b0 = 0 H 0 : b1 = 0 Nul hipoteza tvrdi da su oba koeficijenta jednaka 0. Potrebno je izracunati t vrijednosti na temelju formule za t-test:

t

- b,- 0

-

SE

T vrijednosti su -0.209 i 8.499 pa ce se odbaciti obje nulte hipoteze jer za razinu signifikantnosti od 5% kriticne vrijednosti za


t su +/- 1.96. To znaci da ni jedan od dva koeficijenta nisu jednaki nuli na razini signifikantnosti od 95%. Drugim rijecima, sigurnost je 95% da je funkcija Y(potrosnja) = 0,8061 * X (dohodak) - 4,2764 tocna veza izmeau potrosnje i dohotka. Ako se dohodak poveca za jednu novcanu jedinicu potrosnja ce se povecati za 0.8061 novcanih jedinica. Moze se postaviti i nulta hipoteza da je koeficijent b,=l. H 0 : b1 = 1 Odgovarajuca t-vrijednost je:

b,- 1 - 0.8061 1 -- SE0.0948 - - 2·045 Ponovno se odbacuje nul hipoteza da je koeficijent b 1 = 1. Koeficijent dohotka je manji od 1. Analiza linearne regresije se temelji na metodi najmanjih kvadrata odstupanja izracunatih u odnosu na stvarne vrijednosti. Pravac se prilagoaava opazenim vrijednostima. Funkcija prognoziranja omogucuje izracunavanje buduCih vrijednosti jedne varijable (ovisne) na temelju vrijednosti druge varijable (neovisne). Predviaena vrijednost je vrijednost varijable Y (potrosnje) za zadanu vrijednost varijable X (dohodak). Takvo prognoziranjeje linea rna regresija. U Excelu se koristi slijedeca sintaksa za prognoziranje: FORECAST(x; poznata y ; poznata x), x je dohodak za koji se prognozira potrosnja, poznata y je raspon podataka potrosnje u tablici Excela, poznata x je raspon podataka dohotka u tablici Excela. 62 Primjer 9.11.2.a. Prognozirati jedinica:

potroSnju

ako

je

dohodak

400

novCanih

=FORECAST(400;A38:A47;B38:B47)

jednako je 318,15 novcanih jedinica. Na temelju funkcije FORECAST(x; poznata y; poznata x) prognozirana je potrosnja za dohodak od 400 novcanih jedinica i iznosi 318,15 novcanih jedinica.

62

_Jednadzba za FORECAST je Y = b 0

b 0 =Y-b,*X

n:L;xy- (:L;x)(:L;y) ,- n:L;x'- (:L;x)'

b _

+ b1* X; gdje je:

Poglavlje 9·

i! I

I'

9.11.3. Primjer visestruke regresije Analizira se prodaja ruza po kvartalima u posljednje tri godine (12 kvartala). U tablici su prikazani podaci o broju prodanih komada ruza, prosjecne veleprodajne cijene ruza i prosjecne veleprodajne cijene karanfila. Prodaja ru:Za (u komadima)

Cijena ru:Za

11.484,00 9.348,00 8.429,00 10.079,00 9.240,00 8.862,00 6.216,00 8.038,00 7.476,00 5.911,00 7.950,00 6.134,00

2,26 2,54 3,07 2,91 2,73 2,77 3,59 3,23 2,60 2,89 3,77 3,64

~

I

Cijena karanfila 3,48 2,85 4,06 3,64 3,21 3,66 3,76 3,49 3,13 3,20 3,65 3,60

Primjenom analize regresije u Excelu prvo ce se analizirati statistika regresije:

Regression Statistics Multiple R RSquare Adjusted R Square Standard Error Observations

0, 726 0,527 0,422 1.280,231 · 12

R-Square je statistika koja pokazuje koliko varijance "Y" je objasnjeno u regresiji. U primjeru je to oko 52,7%.

'!' 'i'


Sada se maze na temelju provedene analize regresije napisati i jednadzba multiple regresije koja prikazuje vezu izmedu prodanih kolicina ruza (Y), cijena ruza X1 i cijena karanfila X,. Ta jednadzba multiple regresije je:

Y=10.594,038- 3010* X1 + 1927,378 *X2 Potrebno je i analizirati koliki je utjecaj cijena ruza i cijena karanfila na broj prodanih komada ruza u posljednje tri godine. Zato ce posluziti t-test. Nul hipoteza u test testu pretpostavlja da su svi koeficijenti u multiploj regresiji jednaki nuli. Stvarna kriticna vrijednost za t-test ovisi o broju stupnjeva slobode. Za prihvacanje pogreske od 10% t-vrijednost je +/- 1.67, dok za pogresku od 5% kriticna vrijednost za t je +/- 1.96. U navedenom primjeru t-test za cijenu ruza je -3,156 at-test za cijenu karanfila je 1,399. To znaci da se maze odbaciti hipoteza da cijena ruza ne utjece na prodanu kolicinu na razini signifikantnosti od 95% ali se ne maze odbaciti hipoteza da cijena karanfila ne utjece na prodanu koliC:inu ruza. Utjecaj cijena ruza na prodanu koliC:inu je negativan, a to znaC:i veca cijena smanjuje prodaju.

9.12. ANALIZA KORElACIJE Korelacijska analiza je statisticko sredstvo koje sluzi za ispitivanje jakosti linearne veze izmedu dviju varijabli. Najcesce se promatra zajedno s regresijskom analizom kako bi izmjerila koliko linija regresije dobra opisuje stvarne podatke. Ipak, ona se maze upotrijebiti i samostalno kako bi odredila smjer i intenzitet veze izmedu dviju varijabli. U analizi korelacije promatraju se dvodimenzijski statisticki skupovi. To su skupovi Ciji elementi imaju dva obiljezja. Ta su obiljezja x, i y,, a mogu biti npr. visina i tezina studenata. Korelacija ispituje povezanost izmedu ta dva obiljezja. Potrebno je utvrditi postoji li veza izmedu obiljezja x, i y 1 (npr. manji student, manja tezina). Neka su dani rezultati mjerenja visine i tezine studenata:

Poglavlje 9.

Red.

br.

Visina (em)

TeZina

1

182,00

75,00

2

184,00

77,00

{kg)

3

196,00

85,00

4

163,00

60,00

5

188,00

85,00

6

176,00

72,00 74,00

7

181,00

8

182,00

81,00

9

169,00

55,00

10

176,.0.0

77,00

u

167,00

63,00

12

179,00

71,00

13

185,00

78,00

14

189,00

86,00

Tablica 9.12.a. Rezultati mjerenja visina i tezina studenata Ako se zele graficki prikazati i interpretirati podaci iz tablice 1., vidljivo je da se citav skup sastoji od n uredenih parova (xn, yn ) kojima se u dvodimenzijskom koordinatnom sustavu mogu pridruziti tocke (x,, y). U tablici je n 14 tj. 14 uredenih parova rasporedenih u 14 tocaka. Skup tih tocaka naziva se dijagram rasipanja, a prikazuje ga slijedeca slika: teiina u kg

I00 95 90 85 80 75 70 65 60 55 50 160

180

200

vis ina u em

Slika 9.12.a. Dijagram rasipanja

471

Metodologija drustvenih znanosti .-----------------------------------------------------------~--

Vizualno se iz dijagrama rasipanja moze zakljuciti o vezi izmedu obiljezja xi, yi tj. jesu li medusobno ovisna i kakav je smjer veze na temelju grupiranja tocaka. Ako se tocke xi, yi nalaze uzduz pravca iii neke druge krivulje, onda postoji jaka veza obiljezja xi, yi. To je funkcijska povezanost i moze se pronaCi funkcija koja opisuje vezu dva obiljezja u obliku y = f(x) i x = c:p (y). Slika 1 prikazuje jednu takvu cvrstu vezu. Ako je student visi, onda mu je i tezina veca. Ako su obiljezja nepovezana onda tocke dijagrama rasprsenosti nemaju tendenciju gomilanja, nego su one rasprsene. To prikazuje slika 9.12.b.:

16

14 12 10

8 6

4

2 0 0

2

4

6

8

10

12

14

Slika 9.12.b. Dijagram rasprsenosti kada ne postoji korelacija izmedu obiljezja

Dio statistike koja svojim postupcima omogucava analizu jakosti veza izmedu dva obiljezja statistickog skupa, izmedu dviju varijabli naziva se korelacija. Ona daje matematicki okvir koji izrazava povezanost izmedu obiljezja. 9.12.1. Koeficijent korelacije Korelacijom se mogu odrediti varijacije obiljezja dvaju raspona podataka, tj. jesu li velike vrijednosti jednog skupa pridruzene velikim vrijednostima drugoga (pozitivna korelacija), jesu li male

472

Poglavlje 9·

vrijednosti jednog skupa pridruzene velikim vrijednostima drugoga (negativna korelacija), odnosno jesu li vrijednosti u oba skupa nepovezane (kore/acija blizu 0). Koeficijent korelacije r je mjera jakosti linearne veze izmeciu dviju varijabli xi y. Izracunava se po formuli:r == gdje je: n

SS,y == ~(.x; -

x) (y

1 -

y), SSn

;= 1

ss,y ==

n

~(y- y), i

"

= ~(.x; - x)', i

-2-

I

x=

1"

n ~x,,

ss

jss"'ss, ,

~--

-·

1

y ==

i"' l

1

11

r£ '=~y,, 1

Bitna svojstva koeficijenta korelacije su:

a)-1 "r" 1, b) koeficijent korelacije r i nagib pravca regresije b, imaju isti

predznak, c) ako je vrijednost koeficijenta korelacije r blizu nu/e iii jednaka nuli, to znaCi da je veza izmedu varijabli x i y slaba iii ne postoji. Sto je vrijednost koeficijenta kore/acije bliza iii jednaka 1 iii -1, to je veza izmeciu varijab/i xi y jaca. Vrijednosti varijabli x i y mogu biti e/ementi uzorka iii cije/e populacije. Koeficijent korelacije populacije se oznacava s p (ro). Koeficijent korelacije populacije se procjenjuje na temelju istog pokazatelja uzorka. Umjesto procjene koeficijenta p mogu se testirati nul i alternativna hipoteza: H 0 : p = 0 (testirati hipotezu da vrijednosti varijable x ne sadrze informacije koje mogu pos/uziti za prognozu varijable y upotrebom linearne funkcije, \j.pravca). H,: p"' 0, i.e., (dvije varijable su najmanje /inearno povezane). Moze se pokazati da je nul hipoteza H 0 : p = 0 ekviva/entna hipotezi H 0 : 8 = 0._

9.12.2. Koeficijent determinacije Drugi pristup u mjerenju doprinosa varijable x u procjeni y oslanja se na pogreske u procjeni varijable y. Nastoji odrediti koliko se pogreska moze smanjiti upotrebom informacija sadrzanih u varijabli x. Koeficijent determinacije uzorka derivira se iz odnosa izmeciu dva oblika odstupanja:

473

':

:,

'

I


a) odstupanje stvarnih vrijednosti y oko linije regresije tj. oko procijenjenih vrijednosti. To odstupanje je zbroj kvadrata odstupanja stvarnih vrijednosti varijable Y, od procijenjenih vrijednosti y, 63 u regresijskom modelu:

SSE =

" L::CY, - .YY

b) drugo odstupanje je varijacija vrijednosti stvarnih vrijednosti varijable y oko njene aritmeticke sredine

SS,, =

L" "

(y,- )1)2 I

Koeficijent determinacije se izracunava po formuli SS, -- SSE· Moze se pokazati da je

SS,

2 _

r -

SS,, - SSE _ l SSE SSyv - SS ' VY

gdje je r koeficijent korelacije. Kvadrat koeficijenta korelacije se naziva koeficijent determinacije. Koeficijent determinacije se moze objasniti kao odstupanje stvarnih vrijednosti varijable y od procijenjenih vrijednosti na temelju pravca regresije. Znacenje i objasnjenje koeficijenta determinacije r'' jasno prikazuje slijedec':a slika:

y,

1

Y. _ i'.

· · · · · · · -

Y, ....... .

·_

1 l.

)\~y

1

i--~---c----,rL-c----'"~· I........

..

X

Slika 9.12.2.a. Objasnjeno i neobjasnjeno odstupanje

63

Ta se ve!iC:ina oznaCava sa SSE, a Sto je kratica engleskih rijeC:i sum of squares

errors.

Poglavlje 9·

Odstupanje stvarnih vrijednosti varijable y. od sredine je y - y ' y, - y' i objasnjeno ' neobjasnjeno odstupanje pravcem regresije je odstupanje je Y, - y. Ukupno odstupanje promatra zbroj svih kvadrata odstupanja pojedinacnih vrijednosti varijable y od njene aritmeticke sredine: n

s

y

= ~)y,

- y)'

l=l

Neobjasnjeni dio ukupnih odstupanja stvarnih vrijednosti varijable y od pravca regresije je: n

SSE = ~)Y, - y,)' . I=]

n

L

Objasnjeni dio ukupnih odstupanja je (y, - y) 2 • Kratko se moze zapisati: •=' ukupno odstupanje objasnjeno odstupanje + neobjasnjeno odstupanje. Koeficijent determinacije je odnos izmeau objasnjenog odstupanja i ukupnog odstupanja:

=

r

2

=

obj asnj eno odstupanj e ukupno odstupanj e

Koeficijent determinacije u prakticnom smislu znaCi koliko od ukupnih odstupanja stvarnih vrijednosti varijable y od srednje vrijednosti se moze objasniti upotrebom varijable x u prognozi varijable y, ako se primijeni linearni model regresije.

Primjer 9.12.2.a. U modelu linearne regresije prikazana je veza izmeau dohotka i potrosnje u obliku linearne funkcije. Mogu se analizirati i procjenjivati promjene u potrosnji u ovisnosti o promjenama dohotka. Iz opceg oblika jednadzbe regresije:Y = be + b1 * X dobiva se oblik u kojem su poznati koeficijenti be i b1 : Y (potrosnja) = 0,8061 *X (dohodak) - 4,2764 Naravno, to su samo procjene. Vidljive sui pogreske koje nastaju ako se primijeni takva linearna funkcija:

475

I;


RESIDUAL OUTPUT

Observation

Predicted Y

Residuals

1

73,10545455

-1,305454545

2

92,45090909

9,349090909

3

111,7963636

-13,99636364

4

131,1418182

24,45818182

5

150,4872727

-1,087272727

6

169,8327273

-4,632727273

7

189,1781818

-38,37818182

8

208,5236364

21,07636364

9

227,8690909

-14,86909091

10

247,2145455

19,38545455

Koeficijent korelacije se u Excelu izracunava taka sto se izabere iz izbornika Data analysis

llfll

Data Arral}'llis analysis Too!s

OK

Cancel tielp

I I

I

i zatim odabere raspon celija za koje se izracunava korelacija. Rezultat prikazuje slijedeca tablica:

Dohodak (X)

Po~to5nja

('f)

Dohodak (X) 1 0,9488 1 Potrosnja (Y) Tablica 9.12.2.a Koeficijent korelacije r Koeficijent determinacije je r 2 = 0,90. Ta se vrijednost maze protumaciti: dohodak X ujednadzbi regresije Y(potrosnja) = 0,8061 *

Poglavlje 9.

X (dohodak) - 4,2764 u procjeni potrosnje Y, racuna priblizno 90% ukupnih kvadrata odstupanja od srednje vrijednosti. To znaci da se smanjuje za 90% pogreska u procjeni potrosnje ako se upotrijebi jednadzba regresije umjesto prosjecne potrosnje Y. Prvo ce se prikazati postupak izracunavanja kovarijance.

9.12.3. Izracunavanje kovarijance Drugi pristup u definiranju i pojasnjenju korelacije je upotreba kovarijance. Kovarijanca izracunava prosjek umnoska ukupnih odstupanja dva skupa podataka od njihovih srednjih vrijednosti. Kovarijanca mjeri odnose izmedu dva niza podataka. U matematickom smislu ona je prosjek umnozaka odstupanja svakog para tocaka iii podataka od odgovarajuC:ih aritmetickih sredina. Kovarijanca populacije koristi formulu cov(X, Y)

=

.

*i:c:x;-

x) * (y,- y).

i=l

-

ll

~

-

.. d

t. 2)x, -x)*(y, -y) d on a ta Ako se 1zracuna vrl]e nos 1zraza ,_, vrijednost moze biti velika i pozitivna, ako se x i y mijenjaju u istom smjeru 1j. vece vrijednosti za x su zajedno s vrijednostima y i manje vrijednosti za x su s manjim vrijednostima za y. Moze biti i mala negativna ako malim vrijednostima za x (vrijednostima manjim od srednje vrijednosti za x) odgovaraju velike vrijednosti y (vrijednosti vece od srednje vrijednosti za y). Taj zbroj umnozaka je mjera koja ukazuje kako se mijenjaju x i y. Kovarijanca uzorka koristi formulu: 1

n

-

-

cov(X,Y)=--. ~)x, -x)*(y, -y) n -1 ,_ 1

Korelacija populacije izracunava kovarijancu dvaju skupova podataka podijeljenu umnoskom njihovih standard nih devijacija:

Px.y

=

cov(X, Y)

a *a X

y

2 1 I:n (x -x -)2 gdje je: a X =; n i=l

2 1~ -), crY=- L..,Y; -y n io:.c] Kovarijanca se povecava ako sejakostveza izmedu xi y povecava. Jaka veza izmedu x i y ce vrijednost koeficijenta korelacije pribliziti +1 iii -1.

477

Kukić, Markić - Metodologija Drustvenih Znanosti

Recommend Documents