1. Bevezetés

Korszerű intézményi működés csak úgy képzelhető el, ha pontosan megfogalmazzuk a működési koncepciónkat, kidolgozzuk az intézmény stratégiai tervét, és alapvető minőségmenedzsment módszereket alkalmazunk. Mindezek megalkotásakor támaszkodhatunk saját elképzeléseinkre, vágyainkra, kiindulhatunk hagyományainkból, eddig elért eredményeinkből, meríthetünk más intézmények gyakorlatából. Bárhogyan járunk el, előbb-utóbb elérkezünk annak a kérdésnek a megválaszolásához, hogy vajon mit szólnak mindehhez a partnereink, a felhasználóink, a “vevőink”?

Különösen fontos a partnerek elvárásainak és vélekedésének az ismerete akkor, ha tudatosan akarjuk mérni az intézmény teljesítményét, ha elkötelezzük magunkat a minőségmenedzsment módszerek alkalmazása mellett. A könyvtárak esetében fontos szerepe van a minőségnek, hiszen az utóbbi évtizedekben gyökeresen megváltoztak a könyvtárhasználati szokások, egyre szélesedik azoknak a köre, akik a könyvtárakat mint korszerű információforrásokat értelmezik, és elvárják, hogy a szolgáltatások gyorsak, pontosak, korszerűek legyenek. A korszerű felszereltség önmagában nem elég ahhoz, hogy meg tudjunk felelni az információs társadalom elvárásainak, arra is szükség van, hogy a szolgáltatásainkat az állandóan változó társadalmi környezet elvárásaihoz igazítsuk.

Be kell látnunk, hogy megkerülhetetlen a partnerek elvárásainak beépítése a szervezet működésének rendszerébe. Módszertani útmutatónkkal azoknak a munkáját szeretnénk segíteni, akik szakszerűen szeretnék mérni a partnerek elvárásait, akik nem elégszenek meg felszínes, közhelyszerű igazságok megfogalmazásával, akiknek a felmérési eredményekre nem azért van szükségük, hogy kielégítsék a saját vagy a fenntartójuk előzetes igényeit. Azokhoz szeretnénk szólni, akik valóban meg akarják ismerni a használók (és a potenciális használók) elvárásait, annak érdekében, hogy az intézmény működését minél jobban alárendelhessék mindezen igények kielégítésének.

Munkánkban elsősorban a kérdőíves vizsgálatokra koncentrálunk, megjegyezve, hogy a használói elvárás és elégedettség mérésnek még számtalan egyéb lehetősége van, amelyeket most nem tárgyalunk. Csak néhány példa: fókusz csoportok, kívánság doboz, panaszok és reklamációk elemzése, az e-mailen és weblapon keresztül beérkezett vélemények értékelése stb.

2. A kutatás terve

A kutatási terv elkészítése során számos döntést kell hoznunk: milyen témát vizsgáljunk, milyen populációban, milyen kutatási módszerrel és milyen céllal.

Az adatfelvétel előtt fontos tisztázni, hogy mi a munkánk célja, mit szeretnénk megtudni. Új szolgáltatást szeretnénk bevezetni? Kíváncsiak vagyunk arra, hogy használóink hogyan ítélik meg a munkánkat? A fenntartót akarjuk meggyőzni arról, hogy jól dolgozunk? Tanulmányt akarunk írni a szaksajtóba? Munkánk megtervezésekor ugyancsak fontos számba venni, hogy a fenti kérdések megválaszolásakor milyen apparátus, mekkora szellemi tőke, mennyi fizikai erő áll rendelkezésünkre, illetve milyen anyagi forrásokra számíthatunk.

Fontos része munkánk előkészítésének a kutatás során használt fogalmak tisztázása, egyértelművé tétele. Ugyanazt érti-e mindenki például a következő fogalmakon: célközönség, szolgálandó közönség, könyvtárhasználó, könyvtárlátogatás, kölcsönzés stb.?

A célok, lehetőségek, körülmények mérlegre tétele után ki kell választanunk a vizsgálat módszerét, illetve a különböző módszerek kombinációját. Hasznos segítséget kaphatunk mindehhez, ha áttanulmányozzuk a korábbi kutatásokról szóló beszámolókat, tanulmányokat, hiszen az irodalmat áttekintve lehetőségünk van arra, hogy módosítsunk elképzeléseinken, átvehetjük más kutatások módszerét, összehasonlíthatóvá tehetjük saját felmérésünk eredményét másokéval.

A fogalmak meghatározása és a kutatási módszer kiválasztása után konkrét mérési eljárásokat kell kialakítanunk. Az operacionalizálás azon konkrét lépések, illetve műveletek meghatározását jelenti, melyeket egy bizonyos fogalom mérésére használni fogunk. Például, ha a könyvtárhasználók olvasószolgálattal kapcsolatos elégedettségét vizsgáljuk, akkor konkrét kérdéseket kell megfogalmaznunk, amelyek segítségével pontos választ kaphatunk a minket érdeklő kérdésekre. El kell döntenünk – többek között -, hogy nyitott[1] vagy zárt[2] kérdéseket teszünk-e fel, alkalmazunk-e attitűdskálákat[3] stb.

A vizsgálat előkészítésének egyik döntő lépése a minta kiválasztása. Arra, hogy a teljes populációt megkérdezzük, ritkán van lehetőség, általában nincs is erre szükség. Ugyanakkor a helytelenül kiválasztott minta megkérdőjelezheti vizsgálatunk hitelességét, ezért nagyon nagy gondot kell fordítani a minta megfelelő nagyságára és a kiválasztás módszerére.

Mindezek után következhet az adatgyűjtés: a kérdőívek kitöltése, interjúk készítése, a megfigyelés, a kísérlet.

Régi tapasztalat, hogy a legtöbb kutatás során az igazi nehézségek az adatok feldolgozásakor kezdődnek: amikor rádöbbenünk, hogy nem tudunk mit kezdeni azokkal a válaszokkal, amelyeket a gondosan megtervezett kutatásunk jól megfogalmazott kérdéseire adtak a szakszerűen kiválasztott mintánk résztvevői. Az adatfeldolgozás során a válaszokat először kategorizáljuk, osztályozzuk, azaz kódoljuk, majd minden információt valamilyen, számítógép által olvasható alakra hozunk és rögzítünk.

Végső soron az összegyűjtött adatok feldolgozásának az a célja, hogy megfogalmazhassunk valamilyen következtetést a bennünket eredetileg kutatásra ösztönző érdeklődési területtel, elgondolásainkkal vagy elméletünkkel kapcsolatban, vagyis hogy elemzést készítsünk a tapasztalatainkról.

A kutatási folyamat utolsó fázisába az általunk végzett kutatás és az abból levont következtetések hasznosítása tartozik, a felhasználás. El kell döntenünk, hogy megelégszünk-e az eredmények puszta leírásával, vagy végig akarjuk gondolni az eredményekből adódó következtetéseket, és gyakorlati lépéseket is akarunk tenni. Javaslatainkkal megkeressük-e a fenntartót, módosítunk-e a szolgáltatásunkon, átalakítjuk-e az intézményünk szervezeti struktúráját stb.

Kutatásunk megkezdése előtt tanácsos részletes tervet készítenünk a kutatás egészéről, annak érdekében, hogy egyben láthassuk az egész kutatási folyamatot. A tervezet elkészítése segíthet a munkatársak vagy a fenntartó meggyőzésében is azért, hogy támogassák a vállalkozásunkat.

A kutatási tervezet fontosabb elemei:

  • Probléma vagy cél. Pontosan mi az, amit vizsgálni akarunk? Miért érdemes vizsgálnunk? Milyen gyakorlati jelentősége van a kezdeményezett vizsgálatnak?
  • Szakirodalmi áttekintés. Mit írtak a témáról mások? Milyen hasonló kutatások folytak korábban? Az eddigi eredmények egybehangzók vagy ellentmondanak egymásnak? Vannak-e olyan hibák, hiányosságok az eddig született kutatásokban, melyeket orvosolni tudnánk? Milyen egyéb forrásdokumentumok állnak a rendelkezésünkre (pl.: statisztikai adatok)?
  • A vizsgálat alanyai. Kiknek a vizsgálatával kívánunk anyagot gyűjteni? Határozzuk meg a vizsgálat tárgyait általában, elméletileg, továbbá konkrétan is: pontosítsuk, hogy az alapsokaságból kik érhetők el és hogyan lehet őket elérni. Helyénvaló-e mintavételt alkalmazni? Ha igen, milyen mintát tervezünk?
  • Mérés. Melyek a kutatás legfontosabb változói. Hogyan definiáljuk és hogyan mérjük őket? Ezek a definíciók és mérési eljárások a korábbi hasonló témájú kutatásokat követik, vagy eltérnek azoktól?
  • Adatgyűjtési módszerek. Hogyan zajlik a tényleges adatgyűjtés? Kísérletet vagy kérdőíves felvételt tervezünk? Végzünk-e terepmunkát, vagy a már meglévő statisztikák másodelemzésére[4] kívánunk összpontosítani?
  • Elemzés. Jelezzük, hogy milyen típusú elemzést kívánunk végezni. Fontos az elemzés céljának és logikájának részletes kifejtése. Precíz leírásra törekszünk? Meg akarjuk magyarázni, miért vannak a dolgok úgy, ahogyan vannak? Melyek az elemzésnél szóba jöhető magyarázó változók[5], és hogyan lehet ellenőrizni, hogy megfelelően magyarázzák-e a különbségeket?
  • Határidők. Érdemes előzetesen rögzíteni az egyes kutatási fázisok határidőit. Ha nem állítjuk össze a kutatás lépéseinek menetrendjét, vagy ha nem tartjuk magunkat ehhez, elúszhatunk a munkákkal, az egyéb tevékenységeink függvényében egyre későbbre halogathatjuk a feladatokat, végül parttalanná válhat a munkavégzésünk.
  • Költségvetés. Ha a vizsgálatunk költségeire valakitől anyagi támogatást kérünk (például pályázunk), költségvetést kell készítenünk, de egyébként is érdemes számba venni, hogy milyen közvetlen és közvetett költségekkel jár a feladat elvégzése. (Például: mennyibe kerül a kérdőívek sokszorosítása, mennyi munkaidőt fordítanak rá a kollégák, mekkora a rezsi költség stb.) A kutatás zárásaként esetleg ki tudjuk mutatni, hogy a ráfordított költségek megtérülnek-e az eredmények hasznosítása során, ezzel igazolni tudjuk munkánk hasznosságát.

2.2. Elemzési egységek

A kutatás megtervezésekor fontos szempont, hogy mit tekintünk elemzési egységnek. Az elemzési egységek azok az egységek, amelyeket – avégre, hogy megkapjuk az összes ilyen egység leírását, vagy hogy megmagyarázhassuk a köztük lévő különbségeket – megfigyelünk és leírunk. Fontos dolog például annak tisztázása, hogy az egyes tanulók állnak-e vizsgálódásunk középpontjában, vagy az egyes osztályok, esetleg az egyes iskolák.

A leggyakoribb egység az egyén. Társadalmi csoportokat és interakciókat általában egyénekre vonatkozó megfigyelések összesítése és feldolgozása útján írhatunk le és magyarázunk. Társadalmi csoportok is lehetnek kutatásaink elemzései egységei. Ez nem ugyanaz az eset, mint amikor egy csoport tagjait vizsgáljuk. Ha például azért vizsgálom egy sportkör tagjait, hogy ismereteim legyenek a sportolók könyvtárhasználati szokásairól, akkor az egyes egyén (a sportoló) az elemzési egység. De ha egy város összes sportkörét tanulmányozom, annak érdekében, hogy kiderüljenek a különbségek, például az “elit” sportegyesületek és a “periférikus” sportegyesületek között, akkor az elemzési egység: egy csoport. Ugyanígy lehet elemzési egység például a család, vagy a baráti társaság. Formális szervezetek is lehetnek kutatási egységek, például az iskolák, a vállalatok vagy az egyházak.

2.3. Az idődimenzió

Megfigyeléseinket végezhetjük többé-kevésbé egy időben (keresztmetszeti vizsgálatok), vagy szándékosan kiterjeszthetjük egy hosszabb időszakra (longitudinális vizsgálatok).

  • Keresztmetszeti vizsgálatok

A használókkal kapcsolatos vizsgálatokat végezhetjük úgy, hogy egy adott időpontban kérdezzük meg őket, mintegy pillanatfelvételt készítve róluk, és azután alaposan elemezzük ezt a metszetet. Ennek a módszernek elsősorban akkor van létjogosultsága, ha viszonylag kevés konkrét tapasztalattal rendelkezünk, tehát a célunk elsősorban felderítő jellegű, illetve abban az esetben, ha bizonyos jelenséget nem értünk, és a jelenség okait keressük. Egy-egy keresztmetszeti vizsgálat kiindulópontja lehet a későbbi longitudinális vizsgálatoknak.

  • Longitudinális vizsgálatok

Amennyiben a megfigyelések hosszabb időn keresztül folynak, longitudinális vizsgálatról beszélünk. Előnye, hogy részletes információkat nyerünk az időbeli folyamatokról, amelynek használói igények módosulásainak megismerése szempontjából különös jelentősége van. A trendvizsgálatok valamely nagyobb populációban idővel bekövetkezett változásokat tanulmányozzák, például a népszámlálási adatok összehasonlítása, vagy a politikai közvéleménykutatások. A kohorszvizsgálatok speciális alpopulációkat (kohorszokat) tanulmányoznak, és megnézik, hogy időben hogyan változnak. Például egy kohorsznak tekinthetjük az egy időszak alatt (mondjuk 1970 és 80 között) született személyeket. Bár minden alkalommal más személyeket kérdezünk meg, mégis mindegyik minta az 1970 és 80 között született személyekből tevődik össze. A panelvizsgálatok hasonlóak a trend- és a kohorszvizsgálatokhoz, csakhogy ebben az esetben minden alkalommal ugyanazokat az embereket vizsgáljuk. Tehát míg egy trendvizsgálat segítségével kideríthetjük, hogy egy nagyobb településen hogyan változik a könyvtár megítélése a lakosság egészének körében, addig a kohorszvizsgálatok segítségével nyomon követhetjük, hogy egy szűkebb csoport, például a középiskolát egy időpontban kezdő fiatalok vélekedése miként változik, a panelvizsgálat segítségével pedig arra a kérdésre is választ kapunk, hogy az egyes konkrét személyek véleménye milyen módon változik. A legpontosabb képet természetesen a panelvizsgálatokból kapjuk, hiszen ezekben az esetekben arra is lehetőségünk van, hogy a változások okaira rákérdezzünk. Hátránya, hogy az azonos személyek nyomon követése, és a válaszadásra való újbóli rábírása nem mindig problémamentes, illetve az is, hogy ha mégis rendszeresen kapunk választ ugyanattól a megkérdezettől, úgy ezek a válaszok egyre rutinszerűbben alakulnak, a válaszadó szinte “megtanulja” a kérdőívet és a kérdésekre adható “kényelmes” válaszokat.

3. Konceptualizálás és mérés

Azt a folyamatot, melynek során pontosan meghatározzuk, hogy az egyes kifejezéseken mit értünk, konceptualizálásnak nevezzük. A konceptualizálás során specifikáljuk a fogalmainkhoz kapcsolódó elmosódott gondolati képeket és kiválasztjuk, hogy milyen fajta megfigyelések és mérések felelnek meg kutatásunk céljaira. Mielőtt azonban ezekhez a mérésekhez hozzákezdenénk, pontosan tudnunk kell, hogy mit értünk például könyvtárlátogatón, szolgáltatáson, szolgáltatás igénybevételén stb.

Amennyiben méréseket akarunk végezni, nem szabad figyelmen kívül hagyni a mérések megbízhatóságát és érvényességét.

A mérés megbízhatósága azon múlik, hogy valamely eljárás, ha ismételten alkalmazzuk ugyanarra a tárgyra, mindig ugyanazt az eredményt adja-e. A megbízhatóság elérése érdekében fogalmazzunk világosan, és csakis olyasmit kérdezzünk az emberektől, amikre tudják a választ, amelyek relevánsak a számukra. Hiába kérdezzük meg az olvasótól, hogy szerinte megfelelő-e a könyvtári rendezvények színvonala, ha az illető még soha nem járt egyetlen rendezvényünkön sem. A megbízhatóságot nagyban befolyásolja tehát a kérdések összeállítása, valamint a mintavétel[6] módja, de nem szabad figyelmen kívül hagynunk a kutatásban résztvevő segéderők – kérdezők, feldolgozók – szerepét sem.

A mérés érvényessége arra vonatkozik, hogy a mérésből származó adatok mennyire kapcsolódnak az adott fogalom elfogadott jelentéseihez, vagyis azt mutatják-e, amit valójában mutatniuk kell? Vannak olyan mutatók, amelyekről “ránézésre” meg lehet állapítani, hogy érvényesek-e az adott fogalom mérésére, de lehet vizsgálni az érvényességet valamilyen döntő ismérv szerint is. (Az egyetemi felvételi vizsga érvényességét például az mutatja meg, hogy mennyire jól tudja megjósolni a diákok későbbi tanulmányi előmenetelét.) A terjedelmi érvényesség arra vonatkozik, hogy mennyire fogja át a mérőeszköz a fogalom jelentéstartományát (bevonunk-e minden fontos változót a mérésbe). A szerkezeti érvényesség azon alapul, hogy milyen kapcsolatban van mérőeszközünk a többi változóval. Feltételezhetjük, hogy az elégedettség mérésére jó mutató a látogatások gyakorisága, mert azt gondoljuk, hogy azért jönnek olyan sűrűn az olvasóink, mert elégedettek a szolgáltatásainkkal. Azonban ha összevetjük más mutatókkal (például a konkrét elégedettségi kérdések válaszaival), kiderülhet, hogy nincs összefüggés a látogatások gyakorisága és az elégedettség között, vagyis a látogatás gyakoriságát más tényezők magyarázzák (például, hogy mennyi házi feladatot adtak fel az iskolában), és nem az elégedettség!

4. Operacionalizálás

Míg a konceptualizálás az elvont fogalmak finomítását és specifikálását jelenti, addig az operacionalizálás azoknak a konkrét kutatási eljárásoknak (műveleteknek) a kialakítását, melyek eredményeképpen ezekkel a fogalmakkal a valóságban megjelenő empirikus megfigyelésekhez jutunk, vagyis az operacionalizálás során a változók méréséhez vezető konkrét empirikus eljárásokat határozzuk meg.

A konceptualizáslás és az operacionalizálás folyamatát úgy tekinthetjük, hogy ilyenkor határozzuk meg a változókat és az őket alkotó attribútumokat. Az attribútum valamely dolog tulajdonsága, jellemzője, például hogy valaki nő, hogy valaki öreg, hogy valaki egyetemi hallgató. A változó pedig nem más, mint a logikailag egymáshoz tartozó attribútumok halmaza: a nem változója például a férfi és a nő halmazából áll, másképpen fogalmazva: a nem változója a “férfi” és a “nő” értéket veheti föl.

4.1. Mérési szintek

Minden változónak két fontos tulajdonsággal kell rendelkeznie. Az egyik, hogy az őt alkotó attribútumok felsorolása teljes legyen. Ez annyit jelent, hogy minden elemzési egységet be tudjunk sorolni a változó valamelyik attribútuma alá. A változót alkotó attribútumoknak ugyanakkor egymást kölcsönösen kizáróknak kell lenniük. Minden elemzési egységet be kell tudnunk sorolni egy és csakis egy attribútum alá.

Ezekkel a tulajdonságokkal minden változó attribútumainak rendelkeznie kell. Az attribútumok között azonban további kapcsolatok is létezhetnek, ezeknek megfelelően különböző mérési szintekről, mérési skálákról beszélünk. A mérési skálák, mérési szintek jelentősége elsősorban az adatelemzéskor kerül elő, de érdemes már a kutatás megtervezésekor gondolni rá. Amennyiben a vizsgálandó változók egy adott mérési szintre korlátozódnak – például csak sorrendiek -, ennek megfelelően kell az elemzési eljárásokat is megválasztanunk. Fel kell készülnünk arra, hogy a változóink mérési szintjének megfelelő kutatási következtetéseket tudunk csak levonni. Például ki tudjuk számolni a kérdezésbe bevont személyek átlagos életkorát, de nem érdemes arra készülnünk, hogy megadjuk majd a könyvtárhasználók átlagos elégedettségét, mivel ez sorrendi (ordinális) változó, az átlaghoz pedig intervallum mérési szintű adatok kellenek. Ugyanakkor egy adott mérési szintű (például arányszintű) változó alacsonyabb szintűként (például ordinálisként) is kezelhető. Az életkort például kezelhetjük sorrendi változóként is, és leírhatjuk fiatalként, középkorúként vagy idősként az egyéneket, pontosan meghatározva az egyes korcsoportok határait. De a csoportosítás alapjául szolgálhat például, hogy ki született a második világháború előtt, amely esetben nominális változóként használjuk a születési dátumot.

Az adatfelvétel megtervezésekor törekednünk kell arra, hogy az adatokból a lehető legmagasabb mérési szintet nyerjük: ha a személyek pontos korát kérdezzük meg, később beoszthatjuk őket sorrendi vagy névleges csoportokba.

Névleges (nominális) skála. A névleges skála (a névleges mérés szintje) a számok legkötetlenebb hozzárendelését jelenti. A névleges mérés szintjén valamennyi objektum (dolog) megjelölésére, megnevezésére számot használunk, megjegyezve, hogy a szóval vagy betűvel való megjelölés is megfelelő lenne. Névleges skálán helyezkednek el például a gépkocsik rendszámai, az egyes személyek adószámai, de ide sorolhatjuk a nem jelölését is (1 = férfi, 2= nő). Ez a legegyszerűbb mérési forma. A hozzárendelési szabály ebben az esetben a következő: ne rendeljünk azonos számokat különböző dolgokhoz (osztályokhoz), vagy különböző számokat azonos dolgokhoz (osztályokhoz). Ezen a szinten csak az egyenlőség az egyedüli reláció, a skála egyes elemei között semmilyen számtani művelet nem végezhető. (Például nincs értelme kiszámítani a magyarországi autók rendszámában található számok átlagát.)

Sorrendi (ordinális) skála. A névleges skála továbbfejlesztésének legegyszerűbb lépése, ha két dolgot valamilyen közös tulajdonság alapján hasonlítunk össze. A sorrendi skála a dolgok viszonylagos helyét is meghatározza, azaz rendezi azokat. A gyakorlatban számos olyan eset van, amikor a megfigyelhető dolgokat valamilyen közös tulajdonságuk alapján hasonlítjuk össze és állítjuk sorrendbe, vagy másképpen kifejezve: rangsort készítünk. Fontos megjegyeznünk, hogy a sorrendi skálán mért attribútumok nincsenek egymástól egyenlő távolságra, vagyis az egymást követő intervallumok nem azonos nagyságúak.

A sorrendi skálán elhelyezkedő elemek között viszonylag kevés művelet végezhető el: ilyenek a medián[7], a kvantilisek[8] és a rangkorrelációs[9] együtthatók meghatározása.

Sorrendi skálán helyezkednek el például az iskolai osztályzatok: a kettes osztályzat mindig “magasabb” szintű tudást feltételez, mint az egyes, de az egyes és a kettes osztályzat közötti távolság nem minden esetben egyezik meg a kettes és a hármas, vagy a négyes és az ötös osztályzat közöttivel. Ennek ellenére mégis gyakran kezelik úgy, mintha az egyes osztályzatok között a távolság azonos volna, és ennek következtében fordulhat elő, hogy például átlagot számítanak belőlük.

Intervallum skála. Vannak olyan változók, amelyek attribútumai közötti távolságról is érdemes beszélni, ezek ugyanis pontosan olyan távolságban helyezkednek el a mérési skálán, mint a valóságban. Az intervallum skálán elhelyezkedő adatoknak tehát van közös mértékegységük, de nincs abszolút “0″ pontjuk. Ezen a szinten mérjük például a naptári időt, a tengerszint feletti magasságot, a társadalomtudományok területén pedig a standardizált intelligencia-tesztek eredményét. A mértani átlag és a relatív szórás kivételével valamennyi statisztikai jellemző és mutató számítható, például a számtani átlag, a szórás, a korrelációs együttható.

Arányskála (abszolút skála). Az arányskála rendelkezik az előbbi skálák összes tulajdonságaival, ezen kívül van abszolút nulla pontja, még akkor is, ha ezt gyakorlatilag nem lehet elérni (például a hőmérséklet abszolút nullpontja). Társadalomtudományi példák közül említhetjük az életkort, hogy mióta lakik valaki egy adott helyen, valaki hányszor házasodott. Az arányskálán kapott számokkal az összes aritmetikai és statisztikai művelet elvégezhető.

4.2. Kérdezési útmutató

A változók operacionalizálásának leggyakoribb módja, hogy kérdéseket teszünk fel embereknek – interjút készítünk velük -, és így szerzünk adatokat az elemzéshez és az értelmezéshez. Az interjúkat strukturáltságuk alapján három csoportba sorolhatjuk: strukturált, félig strukturált és strukturálatlan interjúk. A strukturált interjú azt jelenti, hogy a kérdéseket előre pontosan megfogalmazzuk, és a kérdezés során az előre megfogalmazott módon és sorrendben kell feltenni, nem lehet sem átfogalmazni azokat, sem magyarázatot fűzni hozzájuk. A strukturált interjú tipikus formája a kérdőív. A kérdőív kérdéseit felteheti kérdezőbiztos, vagy megkaphatja a kérdőívet a válaszoló, hogy ő maga töltse ki. A félig strukturált interjú kérdéseit nem fogalmazzuk meg szó szerint, hanem csak részletes témaköröket jelölünk meg: interjúvázlatot készítünk. Ebben az esetben a kérdezőnek nagyobb szabadsága van, hiszen az interjúszituáció függvényében módosíthatja a kérdéseket, újabb kérdéseket fogalmazhat meg, “mélyítheti” az információkat. A félig strukturált interjút rögzíthetjük magnetofonnal, de a kérdező jegyzetelhet, vagy – különösen indokolt esetekben – leírhatja a válaszokat később, emlékezetből is. Ezt az interjútechnikát általában akkor alkalmazzuk, amikor bizonyos témáról alig van előzetes információnk (felderítő jellegű vizsgálatok), vagy pedig, ha nem extenzív adatokra van szükségünk, hanem egy témán belül árnyalt képet akarunk festeni, melynek során fontos megismerni a válaszadók gondolatmenetét, szóhasználatát is. Tehát ennek a technikának előnye az árnyalt mélységű információszerzés, hátránya viszont a feldolgozás nehézsége, valamint az a körülmény, hogy csak jól képzett, a témában otthonosan mozgó kérdezőkkel szabad dolgoznunk.

A strukturálatlan interjú technikát a társadalomtudományi kutatások során általában nem használjuk, leginkább a pszichiáterek által alkalmazott “mélyinterjú” technikának felel meg, melynek során szabadon hagyjuk beszélni a pácienst, és alig avatkozunk be kérdésekkel vagy instrukciókkal.

4.3. Kérdőívszerkesztés

A kérdőív közismert és konkrét példája az operacionalizálásnak, így általános vizsgálódásunk konkretizálására igen alkalmas téma. A kérdezés során kérdéseinket feltehetjük nyitott és zárt formában. A nyitott kérdésre a kérdezett a saját szavaival felel. Megkérdezhetjük például, hogy “Véleménye szerint milyen szolgáltatások hiányoznak leginkább ebből a könyvtárból?”. Másik lehetőség a zárt kérdés, amelynél a megkérdezettnek az előre megadott válaszlehetőségek közül kell választania. A zárt kérdések előnye, hogy sokkal könnyebb feldolgozni, mint a nyitott kérdéseket, amelyeket a számítógépes feldolgozás előtt kódolni kell, hátránya viszont, hogy a kutató előre strukturálja a válaszokat. Amikor egyértelmű, hogy egy adott kérdésre milyen érdemleges válaszokat lehet adni, akkor célszerűbb zárt kérdést alkalmazni. Ügyelni kell azonban a korábban már jelzett szerkezeti körülményre, egyrészt hogy a válaszlehetőségek listája teljes legyen, másrészt a válaszkategóriák egymást kölcsönösen kizáróak legyenek. (Előfordulhat, hogy megengedjük, vagy kifejezetten kérjük a több választ, ezt azonban a kérdőívben mindenképpen jelezni kell.)

Akár nyitott, akár zárt kérdéseket alkalmazunk, ügyelni kell arra, hogy a kérdések világosak legyenek. Gyakran előfordul, hogy oly mértékben belebonyolódunk a vizsgált témába, hogy számunkra világosak a vélemények és attitűdök – a kérdezettek számára azonban, akiknek nagy része alig foglalkozott a témával, nem. Vagy, ha csak felületesen ismerjük a témát, megeshet, hogy a kérdésünk emiatt nem lesz elég pontos.

Óvakodjunk a többértelmű, összetett kérdésektől is. Alapszabályként szögezhetjük le, hogy egy kérdésen belül csak egy kérdést tegyünk fel. Gyakran találkozunk az alábbihoz hasonló kérdéssel: “Véleménye szerint elég nagy-e a könyvállomány, és megfelelőnek tartja-e a könyvállomány összetételét?”

Hasonlóan fontos, hogy a kérdőívben a megkérdezettek többsége számára lényeges, aktuális dolgokról kérdezzünk, amelyek nem állnak távol tőlük. Ha olyasmiről kérdezzük a véleményüket, amelyet nagy részük se meg nem gondolt, se fontosnak nem tartott, esetleg nincs is róla ismerete, az eredményeknek nem sok hasznát vesszük. A tapasztalatok azt mutatják, hogy általában azok is nyilvánítanak véleményt, akik korábban soha nem gondolkoztak el egy adott témáról, amiből viszont az következik, hogy a kapott válaszokkal nem sokat tudunk kezdeni. A négy elemit végzett, gyengén látó néni aligha fog érdemi választ adni arra kérdésre, hogy elégedett-e a könyvtárban található számítógépek memóriájával, illetve előfordulhat, hogy annak ellenére válaszolja azt, hogy nagyon elégedett, hogy fogalma sincs a kérdésről.

Kérdéseink tehát legyenek rövidek, tömörek, egyértelműek, és törekednünk kell arra is, hogy ne sugalljuk a választ. Amikor az emberektől kérdezünk valamit, ők a választ mindig megszűrik aszerint is, hogy mit illik mondani, vagy mivel kelthetnek jó benyomást. Valószínűleg nehezen válaszolják a könyvtáros kérdésére azt, hogy elégedetlenek a könyvtárosok szakmai felkészültségével. Fokozhatjuk a megkérdezettek befolyásolását azáltal, ha a kérdésben sejteni lehet, hogy milyen választ várunk tőlük. “Ugye nagyon nehéz manapság a paraszti munka…?” – hallhatjuk gyakran a televízió riporterétől.

A kérdőív külső megjelenése legalább annyira fontos, mint az, hogy mit kérdezünk és milyen megfogalmazásban. Általános szabály, hogy a kérdőív gazdálkodjék bőségesen a hellyel és legyen rendezett. Gyakran félünk attól, hogy túlságosan hosszú lesz a kérdőívünk, ezért több kérdést zsúfolunk egy sorba, rövidítéseket alkalmazunk, próbálunk minél kevesebb papírt felhasználni. Az effajta igyekezet nem célravezető, sőt kifejezetten veszélyes. Ha több kérdést írunk egy sorba, lehet hogy a másodikat észre sem veszik; a rövidítéseket könnyű félreérteni; ha kevés hely marad a válaszra, hajlamosak lesznek a kelleténél rövidebben fogalmazni, és lényeges válaszelemek elmaradhatnak.

A leggyakoribb kérdésforma a zárt kérdés, vagyis amikor egy sor előre megadott válasz közül kell a megkérdezettnek a megfelelőt bejelölnie. A legelfogadottabb módszer, hogy a válaszlehetőségek elé kis négyzeteket illesztünk, és válaszolni a megfelelő négyzetbe írt “X” jellel lehet. Ugyancsak jó megoldás, ha nem négyzeteket alkalmazunk, hanem minden válasz elé kódszámot írunk, és ezek közül kell bekarikázni a megfelelőt. Ez utóbbi megoldásnak az előnye, hogy az adatfeldolgozásnál majdan rögzítendő kódszámot is megkapjuk.

A kérdőívben gyakran előfordulnak olyan kérdések, amelyek nem vonatkoznak mindenkire. Például: “Tagja-e Ön másik könyvtárnak is?” Ha a válasz “nem”, abban az esetben az illetőnek a következő kérdésre értelemszerűen nem kell válaszolnia: “Mi indokolja, hogy egyszerre több könyvtárnak is tagja legyen?” Ezt a két kérdést – ha szakszerűtlenül akarnánk eljárni – egy kérdésben is feltehetnénk: “Amennyiben Ön tagja más könyvtárnak is, mi indokolja ezt?” Ez a kérdésforma zavarba ejtené azt a válaszolót, aki nem tagja több könyvtárnak, és vagy elleplezné ezt a “fogyatékosságát”, és úgy tenne, mintha több könyvtárnak is tagja lenne, vagy pedig nem válaszolna a kérdésre, ebben az esetben viszont a feldolgozás során törhetnénk a fejünket, hogy miért maradt üresen a papírunk.

A követendő forma ilyen esetben a következő:

1. Tagja-e Ön másik könyvtárnak is?

1 – nem

2 – igen.

Mi indokolja, hogy egyszerre több könyvtár tagja legyen?

A feltételes kérdéssorozat gyakran több kérdésre is kiterjedhet. Megtehetjük, hogy azoknak az oldalaknak a tetejére, amelyeken csak feltételes kérdések szerepelnek, külön instrukciót írunk: “Ezt az oldalt csak azok töltsék ki, akik használnak számítógépet!” Amennyiben a kérdőívünk nem önkitöltős, hanem kérdezőbiztos tölti ki, alkalmazhatjuk az “ugrós” módszert. Az előző példánál maradva:

1  -Tagja-e Ön másik könyvtárnak is?

1 – igen

2 – nem. (Tovább a 3. kérdésre!)

2 – Mi indokolja, hogy egyszerre több könyvtárnak is tagja legyen?

1  – Sorolja fel, mely könyvtáraknak tagja ezen kívül?

2  – Mennyire elégedett ennek a könyvtárnak a szolgáltatásaival?

3  – Korábban volt-e tagja valamilyen könyvtárnak?

Elég gyakori, hogy több olyan kérdést akarunk feltenni, amelyekre ugyanazok a lehetséges válaszok. Ilyenkor a kérdésekből és a válaszokból táblázatot tudunk szerkeszteni. Ezt a formát az alábbiakban szemléltetjük:

17. Arra kérjük, hogy tegyen “X” jelet az alábbi állítások melletti négyszögbe, annak megfelelően, hogy mennyiben ért egyet azzal!

Ennek a formának számos előnye van. Az egyik a jó térkihasználás. A másik, hogy az ilyen módon feltett kérdésekre gyorsabban lehet válaszolni, valamint hogy könnyebben össze lehet vetni egymással a válaszokat. A kérdezett, mivel gyorsan megnézheti, hogy a korábbi kérdésekre mi volt a válasza, ezért könnyebben tud dönteni. Hátránya, hogy táblázatos formába kényszerítünk olyan kérdéseket is, amelyekhez sokkal célszerűbb lenne más, egyedi válaszkategóriákat használni. Némely kérdezettnél azt is elősegítheti, hogy rákapjanak egyfajta válaszsémára, például hogy minden válaszlehetőséggel egyetértenek.

Az is hatással lehet a válaszokra, hogy milyen sorrendben tesszük fel a kérdéseket. Egyrészt befolyásolhatja egy kérdés a későbbi kérdésekre kapott válaszokat. Ha a kérdezettek vallásosságának minősítését kérjük (“Mennyire fontos az Ön számára a vallás?”), majd különböző konkrétabb kérdést teszünk fel a vallásossággal kapcsolatban, az utóbbiak megválaszolásánál arra törekedhetnek a megkérdezettek, hogy az előző válaszukhoz következetesek maradjanak. Tanácsos előre olyan kérdéseket tenni, amelyek felkeltik a megkérdezett érdeklődését. Nem szerencsés olyan kérdésekkel indítani, amelyek megrémisztik a válaszadót, például a szexuális életükre, a kábítószer-fogyasztásukra, esetleg a hitükre vonatkozó kérdésekkel. A személyes jellegű kérdéseket (nem, kor, foglalkozás stb.) érdemes a kérdőív végére tenni. Azok a kérdőívek, amelyek ilyen kérdésekkel kezdődnek, túlságosan személyes jellegük miatt elriaszthatják a válaszadót.

Akár kérdező veszi fel, akár a válaszadó tölti ki, minden kérdőívben egyértelmű utasításokat és magyarázó megjegyzéseket kell elhelyeznünk ott, ahol ez szükséges.

Hasznos minden önkitöltéses kérdőívet a kitöltésre vonatkozó alapvető instrukciókkal kezdeni. Tanácsos felírni a kérdőívre, hogy mely intézmény vagy szervezet állította azt össze, röviden utalni kell a vizsgálat céljára, valamint udvariasan fel kell kérni az illetőt az együttműködésre. Mindenképpen szerepelni kell, hogy a kérdőív kitöltése önkéntes vagy kötelező. (Ez utóbbi esetben pontosan fel kell tüntetni a kötelezettséget előíró rendeletet.) A kérdőív befejezéseként illik megköszönni az együttműködést, esetleg utalni rá, hogy a vizsgálat eredményét hol, milyen módon kívánják felhasználni, hozzáférhetővé tenni.

Egyértelműen el kell mondanunk, mit akarunk: hogy bizonyos kérdésekre adott válaszokat a kérdés melletti kockába írott X-szel jelöljék, illetve amikor nyitott a kérdés, írják be a válaszukat a megfelelő helyre. Bizonyos kérdések esetében külön instrukciókra is szükség lehet a helyes válaszok biztosítása érdekében. Ez főként olyankor igaz, amikor valamely kérdés eltér az egész kérdőívre érvényes általános instrukcióktól. Például, ha egy adott kérdésre több választ is lehet adni, vagy rangsorolni kell a válaszkategóriákat.

Amennyiben van rá lehetőségünk, érdemes a kérdőívünket – a véglegesítés előtt – kipróbálni, így még lehetőségünk nyílik arra, hogy a szükséges módosításokat időben elvégezzük.

5. Mintavétel

5.1. A valószínűségi mintavétel

A társadalomtudományi kutatások során – így a használói elégedettség vizsgálatakor is – általában nincs szükség arra, hogy az érintettek teljes körét – az alapsokaságot vagy populációt – megkérdezzük, hanem megelégszünk azzal, hogy kiválasztunk bizonyos számú egyént, és az ő válaszaik alapján következtetünk a többiek véleményére is. Ha az alapsokaságunk minden egyede minden tekintetben egyforma volna – megegyezne minden demográfiai jellemzőjük, egyforma lenne a véleményük, a magatartásuk stb. -, akkor semmi szükség nem lenne mintavételi eljárások kidolgozására, hiszen elég lenne egyetlen személy megkérdezése. Azonban az alapsokaság sohasem ennyire homogén, ezért rákényszerülünk arra – ha nem akarunk mindenkit megkérdezni -, hogy kiválasszunk közülük azokat, akik majd jól reprezentálják a többiek véleményét is.

Ezzel el is érkeztünk az adtafelvétel egyik sarkalatos pontjához: a mintavételi eljárás logikájához és gyakorlatához. A kutatók hajlamosak arra hogy a szakszerű mintavétel lebonyolítását elblicceljék: vagy anyagi okokra hivatkozva (a szakszerű minta összeállítása olykor jelentős anyagi terhet jelent), vagy pedig abban bízva, hogy ha kellően nagy számú mintát vesznek, akkor az minden bizonnyal reprezentatív lesz.

A reprezentatív minta definíciója azonban ennél lényegesen többet takar: egy minta ugyanis akkor reprezentálja az alapsokaságot, amelyből vették, ha a minta összesített jellemzői jól közelítik az alapsokaság ugyanezen összesített jellemzőit. (Ha például a sokaságban 50% a nő, akkor a reprezentatív mintában is “közel” 50%-nyi nőnek kell lenni.) Ha egy populáció minden egyedének egyforma az esélye, hogy a mintába kerüljön, akkor ez a minta reprezentatív lesz erre a populációra nézve. A mintavételnek ezt a módszerét valószínűségi mintavételnek nevezzük, ugyanis a valószínűségelmélet segítségével meg tudjuk becsülni, hogy a minta mennyire hűen tükrözi az alapsokaságot.

Az eljárás kulcsa a véletlen kiválasztás. Véletlen kiválasztásnál minden elemnek, a kiválasztási eljárás minden más eseményétől függetlenül, egyforma az esélye arra, hogy kiválasztásra kerül. A véletlenszerű kiválasztás módszerei közül a legelterjedtebbek a véletlenszám-táblázatok, illetve számítógép-programok alapján történő kiválasztások. E módszerek alkalmazásának előnye, hogy mintegy gátat szab a kutató tudatos vagy akaratlan részlehajlásának. Azzal a kutatóval, aki érzései szerint válogatja össze az elemeket, megeshet hogy csak olyanokat választ ki, akik alátámasztják a feltevéseit, vagy csak olyanokat, akik szimpatikusak, esetleg akiket ismer. Másrészt a véletlen kiválasztással válik alkalmazhatóvá a valószínűség-számítás elmélete, amely lehetővé teszi a hiba megbecslését.

Mint látjuk, a valószínűségi mintaválasztás két alapelve: a véletlenszerűség és a bekerülés egyenlő esélyének biztosítása. Kicsit bonyolultabb kérdés, hogy mekkora legyen a minta nagysága. Gyakran teszik fel a kérdést az adatgyűjtés előtt álló kollégák, hogy hány embert érdemes megkérdezni. Az is sűrűn előfordul, hogy abban bíznak, hogy ha kellően nagy elemszámú mintával dolgoznak, akkor biztosan érvényesek lesznek az adataik: például ha 1000 vagy pláne 10.000 embert megkérdeznek, akkor azzal a mintával nem lehet gond. Gyakran hallunk olyan érvelést is, hogy ha az alapsokaság 10 százalékát megkérdezik, akkor az biztosan reprezentatív, ha 20 százalékát, akkor pedig még inkább.

Bátran kijelenthetjük, hogy ezek a becslések nélkülözik a szakszerűséget, hiszen hiányzik belőlük a minta nagyságának megállapításához elengedhetetlenül szükséges két szempont. Az egyik meghatározó tényező az, hogy az alapsokaság mennyire homogén. Mint ahogyan korábban láttuk, a teljesen homogén minta esetén – ha minden porszem teljesen egyforma – elegendő lenne egyetlen mintaelemmel dolgoznunk. Ha a porszemek sok mindenben eltérnek egymástól, mégpedig jelentős mértékben, akkor egyre több elemű mintát kell vennünk. Vagyis ha a populáció jellemzőinek szórása[10] nagy, akkor célszerű a mintánkat is nagyobbra venni. A másik meghatározó tényező, hogy mekkora valószínűséggel várjuk el azt, hogy a minta jellemzői megegyezzenek az alapsokaságéval, vagyis mekkora hibahatárt vagyunk képesek tolerálni. Ha a hibahatárt például 5%-ban határozzuk meg, akkor a mintából nyert eredmények 95% valószínűséggel fognak megegyezni az alapsokaság jellemzőivel.

A minta nagyságának kiszámításának sokféle módszere létezik, mi most a viszonylag egyszerűbbekkel ismerkedünk meg.

5.1.1. A mintanagyság meghatározása binomiális eloszlás esetén

Viszonylag egyszerű a helyzetünk, ha az adataink úgynevezett binomiális eloszlást követnek, vagyis két alternatív kimenetelűek, például: férfi-nő, igen-nem, páros-páratlan stb. Például, ha tudjuk, hogy a könyvtárunk használói között a férfiak 40 százalékot, a nők pedig 60 százalékot tesznek ki, akkor a következő képlet segítségével meg tudjuk határozni az úgynevezett standard hibát, vagyis azt az értéket, amelyik kifejezi a mintavételi hibát.

Ahol a P és a Q a binomiális populációs paraméterek, százalékos formában.

Példa:

P = (a férfiak aránya) 40

Q = (a nők aránya) 60

n = (a minta elemszáma) 100

s = (standard hiba)

Ha a fenti értékeket behelyettesítjük a képletbe, a következő eredményt kapjuk:

Vagyis 100 fős mintát alapul véve a hibahatár 4,9%, tehát annak a valószínűsége, hogy a mintában is ugyanolyan arányban találunk férfiakat, illetve nőket, mint az alapsokaságban, körülbelül 95% a valószínűsége.

Amennyiben a standard hibát határozzuk meg előzetesen, és a kívánatos minta nagyságára vagyunk kíváncsiak, az egyenlet átrendezésével a következő képletet kapjuk:

Behelyettesítve az előző adatokat:

Vagyis ahhoz, hogy a mintánkban durván 5%-os hibahatárral számolva megegyezzen a férfiak és a nők aránya az alapsokaságéval, legalább 100 fős mintára van szükségünk.

5.1.2. A mintanagyság meghatározása normális eloszlás esetén

Amennyiben nem binomiális eloszlással van dolgunk, hanem adataink a normális eloszlást[11] követik, figyelembe kell vennünk az elemek szórását is. A szórás a meglévő adatokból – például a statisztikai adatgyűjtés nyomán -, az Excel segítségével könnyedén kiszámítható.

Ha az alapsokaság (vagy legalább 30 elemű minta) szórását ismerjük és feltételezzük, hogy a sokaság elemei normális eloszlást követnek, a következő képletet használhatjuk:

Például:

A könyvtári nyilvántartásból tudjuk, hogy a regisztrált olvasók az iskolai oktatásban eltöltött éveiknek a szórásértéke 3. Milyen nagy mintát kell vennünk, ha a minta összeállításakor 90 százalékos biztonságra törekszünk, azaz 10 százalékos hibahatár akarunk megengedni?

Vagyis, ahhoz hogy az olvasók iskolai végzettsége alapján reprezentatív mintát tudjunk venni, 10% hibahatárt megengedve, kilencszáz fős mintára van szükségünk! Ha ezt a számot magasnak tartjuk, akkor vagy tovább növeljük a megengedett hibahatárt, vagy más (alacsonyabb szórású) szempont alapján választunk.

A képlet átrendezésével utólagosan, a minta összeállítása és a kérdezés lebonyolítása után is megállapíthatjuk a vizsgálat érvényességét, ebben az esetben azonban korrekcióra már nincs lehetőség:

A fentiekben a minta nagyságának meghatározásának csak a legegyszerűbb módozatait ismertettük, amennyiben ezeknél bonyolultabb helyzettel találjuk magunkat szemben, tanácsos a matematikai statisztikában járatos szakember segítségét kérni.

5.1.3. Mintavételi módszerek

Az eddigiekben ismertetett egyszerű véletlen mintavétel az az alapvető módszer, amelyet a társadalomtudományi kutatásoknál használt statisztikai számítások feltételeznek. Amennyiben rendelkezésünkre áll a mintavételi keret – vagyis azoknak az elemeknek a listája, amelyek közül a mintánkat összeválogatjuk -, sorban megszámozzuk a listán szereplő elemeket, ezután egy véletlenszám-táblázat segítségével választjuk ki a mintába kerülőket. Ha a mintavételi keret számítógépes adathordozón van, akkor automatikusan számítógéppel is előállíthatjuk az egyszerű véletlen mintát.

A szisztematikus mintavétel az előző módszernél lényegesen egyszerűbb és kevésbé munkaigényes, melynek lényege, hogy a listán szereplő elemek közül minden k-adikat válogatjuk be. Ha a listán 1000 név van, és nekünk 100 elemű mintára van szükségünk, akkor minden tizedik elemet (k=10) vesszük be a mintába. Hogy minden emberi részrehajlás lehetőségét kizárjuk, az első mintába kerülő elemet véletlenszerűen (például sorsolással) választjuk ki. A módszer neve szaknyelven: véletlen kezdőpontú szisztematikus mintavétel.

Ha a listán az elemek bizonyos fajta elrendezésben szerepelnek, nem bölcs dolog a szisztematikus mintavételt alkalmazni. Ha az elemek felsorakozása ciklikus jellegű, és a ciklus hossza egybeesik a mintavételi intervallum hosszával, akkor a minta erősen torzíthat.

A rétegzett mintavétel arra szolgál, hogy nagyobb fokú reprezentativitást érjünk el, vagyis hogy csökkentsük a várható mintavételi hibát. A rétegzés célja, hogy a sokaságot viszonylag homogén részcsoportokra osszuk, és mindegyikből megfelelő számú elemet válasszunk ki. Amennyire homogének a részcsoportok a rétegképző változókban, viszonylag homogének lehetnek más változók szerint is.

A rétegképző változók megválasztása leginkább attól függ, hogy milyen változók állnak a rendelkezésünkre. A nem, a korcsoporthoz és a lakóhelyhez való tartozás általában könnyedén megállapítható a regisztrációs adatokból, az iskolai végzettségre és a foglalkozásra vonatkozó adatokat pedig valószínűleg szívesen megadják a könyvtárhasználók.

Amikor a rendelkezésre álló változók közül kiválasztjuk a rétegképző változókat, elsősorban azokkal érdemes foglalkozni, amelyek feltehetően összefüggenek azokkal a változókkal, amelyeket szeretnénk hűen reprezentálni. A nem, az életkor, az iskolai végzettség általában sok változóval összefügg, sok változót “magyaráz”.

Az egyik rétegzett mintavételi módszer szerint az alapsokaságot felosztjuk a használt rétegképző változóknak megfelelő, különálló részcsoportokra. (Például: 8 általános iskolai végzettségűek, középiskolai végzettségűek, diplomások.) Ezután minden egyes részcsoportnál megnézzük, hogy a teljes sokaságnak hányad részét teszik ki, majd annyi elemet választunk ki belőlük, hogy a kívánt nagyságú mintában pontosan megfelelő legyen a részarányuk. (Ha például a diplomások aránya az alapsokaság 15 százalékát teszik ki, akkor a mintánkban is 15 százaléknak kell lenni.)

A másik módszer alkalmazásakor ugyanígy csoportokra osztjuk az alapsokaságot, majd a csoportokat egyetlen összefüggő listaként egymás után írjuk (elől szerepel az összes alapfokú végzettségű, végül pedig az összes diplomás), és ezután véletlen kezdőpontú szisztematikus mintát veszünk a teljes listáról. A lista elrendezése folytán a szisztematikus mintába mindegyik csoportból megfelelő számú elem kerül.

5.2. Nem valószínűségi mintavétel

Előfordulhat, hogy valószínűségi mintavételre nincs mód, mert például nem áll rendelkezésre olyan lista, amelyből mintát tudnánk venni. Vannak esetek, amikor egy nagyobb alapsokaság olyan kisebb részét szeretnénk vizsgálni, amelynek sok tagját könnyű felismerni, ám mindet számba venni szinte lehetetlen. Például a hajléktalanok körében szeretnénk vizsgálatot folytatni, de nem tudunk róluk listát készíteni, mert nincs pontos nyilvántartásunk. Ebben az esetben alkalmazhatjuk a szakértői mintavétel módszerét. A vizsgálat céljának szempontjából elegendő információkhoz juthatunk azáltal, ha megkérdezzük azokat a személyeket, akik jól láthatóan nem rendelkeznek lakással.

A kvótás mintavétel kiindulópontja egy, a célpopuláció jellemzőit leíró táblázat (mátrix). Tudnunk kell, hogy a sokaságban milyen a különböző nemek aránya, azon belül milyen arányban képviselik magukat a különböző iskolai végzettségűek stb. Ha a mátrixot sikerült előállítanunk, ki kell számolni, hogy minden egyes kockájához milyen relatív gyakoriság tartozik. Ezután olyan személyekről kell adatokat gyűjtenünk, mégpedig a sokaságban képviselt arányuknak megfelelő számban, akik az adott cella minden tulajdonságával rendelkeznek. Például a diplomás nők az alapsokaságban 13 százalékos arányban vannak jelen, akkor a mintában is ugyanilyen arányban kell előfordulniuk. Ha ezt az arányt nem tudjuk biztosítani, akkor az adatokat súlyozni kell.

A kvótás mintavétel – viszonylagos elterjedtsége ellenére – több problémát is felvet. Először is nem mindig egyszerű olyan részletes előzetes adatokhoz jutni, amelyek alapján helytálló kvótatáblázatot tudunk összeállítani. Másodszor: hiába ismerjük pontosan a cellának a sokaságon belüli részarányát, az adott cellába eső mintaelemek kiválasztásánál torzítások léphetnek fel. A kérdező, aki pontosan tudja, hogy milyen paraméterű személyt kell megkérdeznie, könnyedén elkerülheti a számára nem szimpatikus egyéneket, vagy előnyben részesítheti az ismerősöket stb.

Ritkán alkalmazzuk az egyszerűen elérhető alanyokra hagyatkozó mintavételt. Például, ha azoknak a személyeknek a véleményére vagyunk kíváncsiak, akik éppen valamilyen konkrét szolgáltatásunkat igénybe veszik: író-olvasó találkozón vesznek részt, könyvtárközi kölcsönzést kérnek, fénymásolnak. Ennek a módszernek az előnye, hogy egyszerűen kivitelezhető és olcsó, azonban csak a konkrét szolgáltatásokra vonatkozó adatokat kapunk, általánosítható adatokat azonban nem.

6. A kérdőíves vizsgálatok lebonyolítása

A gondos valószínűségi mintavétellel összeállított mintáról feltehető, hogy jellemzői megfelelnek az alapsokaság jellemzőinek, a gondosan megszerkesztett standardizált kérdőívek pedig biztosítják, hogy minden válaszadóról ugyanolyan formában nyerjünk adatokat. Azonban az sem mindegy, hogy milyen módszerrel töltetjük ki a kérdőíveket: a válaszadóra bízzuk a kitöltést, kérdezőbiztosok segítségével történik az adatfelvétel, esetleg telefonon keresztül gyűjtjük össze a válaszokat.

6.1. Önkitöltős kérdőívek

Ha a kérdőívek kitöltését magára a megkérdezett személyre bízzuk, erre a körülményre már a kérdőív szerkesztésekor ügyelni kell. Ugyancsak meghatározó az is, hogy a kérdőíveket postán küldjük-e el az érintettek címére, személyesen hordjuk-e szét majd szedjük össze, illetve hogy a helyszínen – a könyvtárban – töltetjük-e ki.

A postai kérdőívvel történő adatgyűjtés szokásos módja, hogy elküldjük a kérdőívet, amelyhez egy magyarázó levelet és egy előre megcímzett, felbélyegzett válaszborítékot mellékelünk. Ennek a módszernek a hátránya, hogy mivel nincs személyes kontaktus, ezért általában kevesen küldik vissza, hiányosan töltik ki a kérdőívet. Arra sincs biztosíték, hogy a válaszokat a megcélzott személy tölti-e ki, vagy valaki más, esetleg több személy együttes közreműködése révén születnek meg a válaszok. Mindenképpen törekednünk kell a világos, egyértelmű kérdésfeltevésre, hiszen ha a megkérdezett nem ért valamit, nincs lehetősége arra, hogy bárkit megkérdezzen. A visszaküldési arányt bizonyos technikákkal lehet növelni. Fontos segítséget jelent a megcímzett és felbélyegzett válaszboríték. Motiváló hatású lehet, ha a válaszborítékot nem géppel, hanem kézzel címezik meg, ha a bélyeg színes és nagy alakú. Segíthet a helyzeten, ha a kérdőív egyben maga a válaszboríték is, amit kitöltés után csak össze kell hajtani és leragasztani. További segítséget jelent, ha a felkérő levélben hangsúlyozzuk, hogy a megkérdezettnek is érdeke fűződik ahhoz, hogy választ kapjunk a megfogalmazott kérdésekre, és már előre tájékoztatjuk arról, milyen konkrét intézkedések követik a vizsgálatot, illetve hogy a vizsgálat eredményeit hol tesszük közzé. Ha van rá lehetőségünk, bizonyos ellenszolgáltatásokat, jutalmakat is kilátásba helyezhetünk: például könyvutalványokat, színházjegyeket, folyóirat előfizetéseket sorsolhatunk ki. Hatásos módszer, ha azoknak, akik a megadott határidőig nem válaszoltak, egy bizonyos idő után újabb levelet küldünk, amelyhez szintén mellékeljük a kérdőívet és a válaszborítékot.

Amennyiben a könyvtárhasználók véleményére vagyunk kíváncsiak, lebonyolíthatjuk az adatgyűjtést közvetlenül a könyvtárban is. Ebben az esetben is jobb eredményt érünk el, ha a kérdőívet személyesen adjuk át és vesszük vissza, mintha csak kitesszük például a beiratkozási pultra, és arra kérjük az érintetteket, hogy dobják be egy gyűjtőládába. Ez utóbbi esetben egyrészt kevesebb kitöltött lapot kapunk vissza, másrészt kontrollálhatatlanná válik a válaszadók és a választ megtagadók összetétele.

Bármekkora legyen is a hibaarány, a válaszok értékelésekor mindenképpen ügyelni kell arra, hogy az eredeti mintához képest az egyes válaszadói rétegek milyen arányban juttattak vissza érvényesen kitöltött kérdőívet, és a következtetések levonásakor ennek megfelelően súlyozni kell a válaszokat.

6.2. Kérdőívfelvétel kérdezőbiztossal

Az adatgyűjtés leghatékonyabb módja, ha személyesen tesszük fel a kérdéseket, és a válaszokat magunk rögzítjük. A személyes megkérdezésnél magasabb a válaszolási arány, mint az önkitöltéses kérdezésnél. A válaszadók kevésbé hajlanak arra, hogy a kedvesen mosolygó könyvtáros néninek megtagadják a válaszadást, mint hogy egy postán kapott, vagy a pultról elvett kérdőívet kidobjanak. A kérdőív kitöltése során a kérdező jelenléte erősen csökkentheti a “nem tudom” és a “nincs válasz” arányát. A kérdező jelenléte garancia arra is, hogy a válaszokat pontosan attól a személytől kapjuk, aki a mintánkban szerepel, illetve hogy a kérdéseket ugyanabban a sorrendben válaszolják meg, mint ahogyan azt előre megterveztük. Végül a kérdező nem csak a verbális válaszokat jegyezheti le, hanem például a válaszadó metakommunikációját, kinézetét, a kérdezési szituáció jellemzőit, a kérdezés helyszínének jellemzőit stb.

Az alábbiakban összefoglaljuk a kérdezés általános szabályait, amelyek mind a lakáson, mind pedig a könyvtárban történő kérdezés során érvényesek.

A kérdező – akár lakáson, akár könyvtárban kérdezünk – legyen udvarias, kedves, érdeklődő, megjelenése, ruházata legyen ápolt, tiszta, kinézete lehetőleg a polgári középosztály ízlését tükrözze. Kerüljük a feltűnő viselkedést és öltözéket, valamint a nyegleséget, a tolakodást.

A kérdező ismerje alaposan a kérdőívet. A sorokat olyan természetesen kell olvasni, mintha azok egy beszélgetés részei volnának, ám e beszélgetésnek szóról szóra követnie kell a kérdőívben leírt szöveget. Előfordulhat, hogy nem kapunk kielégítő választ valamelyik kérdésre, ebben az esetben, a legjobb, ha várunk egy ideig, majd semleges kérdésekkel próbáljuk ösztönözni a válaszadót: “Hogy is van ez?” “Milyen értelemben?” “Tud mondani még valamit?” Tilos a kérdések átfogalmazása, kiegészítése, a sugalló kérdések feltevése, hiszen ezzel csorbul az összehasonlíthatóság elve. Ugyanakkor az is fontos, hogy a válaszokat pontosan, szó szerint jegyezzük le, ne tömörítsünk, ne fogalmazzuk át a szöveget, és a nyelvtani hibákat se javítsuk ki.

A fenti szempontok érvényesülése érdekében fontos a kérdezők felkészítése, kiképzése, melynek során értelmezni kell a kérdőívet, és – amennyiben van rá lehetőség – próbakérdezést kell végezni.

6.3. Kérdőívfelvétel telefonon

A telefonos kérdezésnek számos hátránya mellett előnye is van. A hátrányos tényezők közül ki kell emelni, hogy a telefonnal rendelkezők nem reprezentálják a teljes lakosságot, így kimaradnak a vizsgálatból a legszegényebb réteg képviselői, akik kórházban esetleg börtönben vannak, valamint – ha csak a vezetékes hálózatra támaszkodunk -, azok, akik sokat vannak úton, külföldi kiküldetésben, vagy akik éppen nyaralnak. Másik hátrányos tényező, hogy telefonon keresztül nagyon könnyű megtagadni a választ, könnyű letenni a telefont valami mondvacsinált ürüggyel, vagy akár anélkül is. Ezzel a módszerrel csak rövid, tömör kérdéseket tartalmazó kérdőívet tudunk lekérdezni, és nem alkalmazhatunk számos olyan módszert, amely a személyes kérdezés során bevált: például attitűdskála, kártyás módszer stb.

Ezzel szemben az előnyös tényezők között szerepel a takarékosság az idővel és a pénzzel. Nem kell utazni, nem kell megkeresni a megadott címet, ugyanakkor a megkérdezett sem kényszerül arra, hogy idegen embert kelljen beengedni a lakásába.

7. Feldolgozás, adatelemzés

Az adok feldolgozása és elemzése a vizsgálatunk utolsó fázisát jelenti, mintegy ekkor érik be munkánk gyümölcse. Ebben a fejezetben – hasonlóan a mintavétel kapcsán írtakhoz – csak a legegyszerűbb adatelemzési módszereket ismertetjük, és a bonyolultabb kvantitatív módszerek taglalásától eltekintünk. A statisztikai matematika külön tudományág, amelyben való jártasság alapos felkészültséget és háttérismereteket feltételez.

7.1. Kódolás

A legegyszerűbb számítógépes adatfeldolgozáshoz is elengedhetetlen, hogy az összegyűlt adatokat olyan formátumba hozzuk, hogy a számítógép olvasni tudja azokat, vagyis a válaszokat le kell fordítani a számára: kódolni kell azokat. Könnyű helyzetben vagyunk, ha csupa zárt kérdést alkalmaztunk: ilyenkor nincs más dolgunk, mint az előre megfogalmazott válaszlehetőségekhez hozzárendelünk egy-egy számot (ha a kérdőív összeállításakor nem tettük volna meg), és ezeket a kódszámokat kell azután rögzítenünk.

Bonyolultabb a helyzet a nyitott kérdésekkel, hiszen ebben az esetben a szövegből kell kódszámokat alkotnunk, vagyis a legváltozatosabb, egyedi információkat kell redukálnunk egy változót alkotó attribútumok sokkal szűkebb skálájára. Általában hasznos módszernek tűnik, ha a kitöltött kérdőívekből véletlenszerűen kiválogatunk egy körülbelül 5-10 százalékos mintát. A ténylegesen kapott válaszok alapján összeállítunk egy listát, amelynek alapján kidolgozhatjuk a kódolási sémát, vagyis kódkategóriákat hozunk létre, azaz mindegyik választípushoz hozzárendelünk egy jelet (általában számot). A kódkategóriákra is érvényes, amit a zárt kérdőívszerkesztés válaszlehetőségeiről mondtunk: legyenek egymást kölcsönösen kizárók, és a felsorolás legyen teljes. Minden egyes kódolásra kerülő információdarabnak illenie kell egy és csakis egy kódkategóriába. Az is baj, ha egy válasz egynél több kódosztályba illik, és az is, ha egybe sem lehet besorolni.

A kódolás szabályait érdemes kódutasítás formájában rögzíteni, amely egyrészt elsődleges útmutatót jelent a kódolás során, másrészt az elemzés készítése során ez igazít el bennünket a kódértékek értelmezésekor. A kódszámok rögzítését célszerű azonnal számítógépre rögzíteni (az Excel alkalmazása többnyire megfelelő), és általában felesleges külön kódlapokon, vagy a kérdőív szélén jelölni, ugyanis minden adatátvitel külön hibaforrást jelent. A kódolást mindenképpen olyan munkatársakra bízzuk, akiket előtte alaposan felkészítettünk. A felkészítés során értelmezni és egységesíteni kell az egyes kódkategóriákat, valamint próbakódolást kell végeznünk. Még a legmegbízhatóbb kódolókat is érdemes ellenőrizni, hiszen az adatok rögzítése meglehetősen monoton tevékenység, és a figyelem gyakran veszít frissességéből.

7.2. Egyváltozós elemzés

Egyváltozós elemzésnek azt nevezzük, amikor egyszerre csak azt vizsgáljuk, hogy miként oszlanak meg az esetek egyetlen változó szerint, például milyen a megoszlása a válaszadóknak a nemük szerint, vagy az iskolai végzettségük szerint. Az egy változóról gyűjtött teljes adatállományt eredeti formájában általában lehetetlen értelmezni, célszerűbb adatredukciót végezni, vagyis amikor az eredeti adatokat jobban kezelhető alakban összefoglaljuk, miközben a legtöbb eredeti részletet igyekszünk megtartani. Például ha felsoroljuk valamennyi válaszadónk életkorát, akkor teljesen áttekinthetetlen és értelmezhetetlen adatsort kapunk, azonban ha csoportosítjuk az adatokat, máris használhatóbb eredményre jutunk: kimutathatjuk például, hogy a megkérdezett 1000 olvasó közül 14-18 év között 150 fő található, 19-25 év között 560, 25-55 között 228, 55 fölött pedig 42, és 20 olvasó nem adta meg az életkorát. Ezekben az esetekben kevesebb adatot kell áttekintenünk, azonban a részletek mindenképpen elvesznek, hiszen nem tudjuk megmondani, hogy hány 19 éves olvasónk van.

Használhatunk százalékszámokat is. Ilyenkor el kell dönteni, hogy mit tekintünk 100 százaléknak: az összes megkérdezettet, ez esetben 1000 főt, vagy pedig a válaszadók számát. Ennek eldöntését mindig az határozza meg, hogy mi a célunk az elemzés során, mit mivel akarunk összehasonlítani. Ha például a válaszadók életkorát akarjuk összehasonlítani az alapsokaság életkorával, akkor nincs értelme meghagyni azokat, akik nem válaszoltak, hiszen az összes megkérdezett életkori megoszlásáról a legjobb becslést azok megoszlása adja, akik válaszoltak a kérdésre.

7.3. Kétváltozós elemzés

Az egyváltozós elemzés leírja a kutatás elemzési egységeit, és ha egy nagyobb populációból vett mintáról van szó, lehetőséget ad leíró általánosságok megfogalmazására a nagyobb populációról. A kétváltozós és többváltozós elemzések elsődleges célja az összehasonlítás, a magyarázat. Kíváncsiak vagyunk például arra, hogy van-e különbség a szolgáltatásainkkal kapcsolatos elégedettség tekintetében nők és a férfiak között. Az elégedettséget olyan függő változónak tekintjük, amelyet részben meghatároz a független változó: a nem. Vagyis azt feltételezzük, hogy a nem mint változó, hatással van más változókra, jelen esetben az elégedettségre. Képzeletben állítsunk össze egy táblázatot a fenti szempontok figyelembe vételével:

A fenti táblázatból ránézésre is megállapíthatjuk, hogy a férfiak általában elégedetlenebbek, mint a nők. Pontosíthatjuk a következtetésünket, ha százalékos formában is megadjuk a megoszlásokat. Ez esetben választhatunk, hogy “függőlegesen”, vagy “vízszintesen” százalékolunk-e. Ha függőlegesen százalékolunk, azaz az utolsó sorban szereplő adatok jelentik a 100 százalékot, akkor a két nem elégedettsége közötti eltérést olvashatjuk le a táblázatból:

Az eltérő elemszám ellenére is jól látható, hogy a férfiak 150 fős elégedettséget kifejező válasza ugyanannyit nyom a latban, mint a nők 100 fős elégedetlensége (25%), illetve a férfiak 330-as elemszámú elégedetlensége pontosan ugyanolyan arányú, mint a nők 220 elemszámú elégedettsége (55%).

Ha vízszintesen százalékolunk, akkor viszont arra kapunk választ, hogy az egyes elégedettségi szinteken belül hogyan oszlik meg a két nem aránya:

Leegyszerűsítve a kétváltozós százaléktáblázatok olvasási technikáját, elmondhatjuk, hogy “százalékolj lefelé” és “olvass vízszintesen”, vagy “százalékolj vízszintesen” és “olvass lefelé”!

Mint említettem, ezek csupán a legegyszerűbb adatelemzési módszerek, a statisztikai matematika ezen kívül számos lehetőséget kínál, amelyek ismertetése meghaladja jelen dolgozatunk kereteit.

Felhasznált irodalom

BABBIE, Earl: A társadalomtudományi kutatás gyakorlata. Balassi Kiadó, Budapest, 1996.
CSEH-SZOMBATHY László – FERGE Zsuzsa (szerk.): A szociológiai felvétel módszerei. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest, 1975.
KEMÉNY S. – PAPP L. – DEÁK A.: Statisztikai minőség- (megfelelőség-) szabályozás. Műszaki Könyvkiadó – Magyar Minőség Társaság, Budapest, 2001.
LEVENDEL Á. – REINHARD V. – VIRÁGH A.: Kérdezők kézikönyve. Tömegkommunikációs Kutatóközpont, Budapest, 1974.

——————————————————————————–

[1] A kérdőívben szereplő nyitott kérdésre szabadon válaszolhat a megkérdezett.

[2] A  zárt kérdések esetén minden lehetséges válasz adott a kérdés után, és egyet (vagy többet) kell ezek közül kiválasztani.

[3] Az attiűdskála fokozatokkal méri a megkérdezettnek egy kérdéssel való egyetértését, vagy egyet nem értését.

[4] A másodelemzés azt jelenti, hogy már meglévő adatbázisból dolgozunk, egy mások által végzett, lezárt kutatás eredményein hajtunk végre új elemző műveletsort.

[5] Magyarázó változó: a problémás jelenséget megkíséreljük visszavezetni mögöttes hatótényezőkre.

[6] Ezzel az eljárással a későbbiekben részletesen foglalkozunk. A minta a teljes vizsgálatba bevonható sokaság (emberek, csoportok stb.) közül valamilyen módon kiválasztott részcsoport, amelyet megvizsgálunk, és a rá jellemző mutatókat (közelítőlegesen) általánosítjuk a teljes sokaságra.

[7] A medián azt mutatja meg, hogy mekkora értékű egy vizsgált tulajdonság szerint az a vizsgált egyed, amelyiknél a vizsgált csoport egyik fele nem nagyobb, a másik fele nem kisebb tulajdonságértékkel rendelkezik, pl. ötven férfi testmagasságát mérve a mediánérték annak a férfinek a testmagassága lesz, akinél a fél csoport nem magasabb, a másik fél csoport pedig nem alacsonyabb. (Lehetnek többen is ugyanakkorák!)

[8] A kvantilis  a mediánnál általánosabb mutató, n-edik kvantilis esetén a vizsgálati csoportot n egyenlő számú alcsoportra osztjuk, és arra vagyunk kíváncsiak, hogy a csoportok határán álló egyed vagy vizsgálati egység a csoportképző tulajdonság szerint milyen értéket mutat. (Pl, a testmagasságnál: alsó kvintilis az a szám, amelynél csak tíz (egyötödnyi) nem magasabb ember található a csoportban.)

[9] Rangkorreláció: ha a mért tulajdonság értéke sorrendi skálán mozog, akkor pl. iskolai eredményeket lehet az egyes gyerekeknél összehasonlítani több tantárgyból arra a válaszra keresve, hogy aki egy tárgyból jó eredményt ér el, az egy másikból is jót ér-e el? Mennyire függ össze az egyik tárgyból elért “helyezés” egy másikéval?

[10] A szórás (a számtani átlaggal együtt) a leggyakrabban alkalmazott ingadozást kifejező mérőszám, amely azt mutatja meg, hogy az egyes értékek a számtani átlagtól képest átlagosan milyen távolságra helyezkednek el. (Az egyes értékek és a számtani átlag eltéréseinek négyzetes átlaga.)

[11] A normális eloszlást röviden úgy lehetne meghatározni, hogy a sokaság egyedei egy tulajdonságuk szerint “Gauss-harang”-szerűen rendeződnek el, vagyis sokan találhatók az átlag körül, és egyre kevesebben jellemezhető az átlagtól egyre távolabbi értékkel.