Babbbie röviden

Országok listájaHungaryMiskolci EgyetemBölcsészettudományi KarKulturális antropológiaAAAA Erre Mindenkinek Szüksége LehetJegyzetekBabbbie röviden

Rossz hír:
NE keresd a lényeget. EZ AZ&

(Babbie elsQ 400 oldal összefoglalói, remélem a többi nem kell)




1. Az emberi megismerés és tudomány
A megismerés természetes emberi tevékenység.
Az emberek törekszenek a körülöttük lévQ világ általánosabb megértésére.
Amit tudunk, annak nagy része inkább egy konszenzus elfogadásából származik, semmint saját tapasztalatunkból.
A dolgok értelmezésének fontos forrása a ránk hagyományozott tudás és tekintély.
Amikor saját tapasztalatunk alapján értelmezünk valamit, megfigyeléseket végzünk, és igyekszünk a megfigyelt dolgok között szabályszerqségeket felfedezni.
Mindennapos megismerQ tevékenységünk során gyakran követünk el hibákat. A tudomány védelmet nyújt az ilyen hibák ellen.
Az ember megfigyelései gyakran pontatlanok; a tudomány úgy kerüli el az ilyen hibákat, hogy tudatos és gondosan végzett tevékenységgé teszi a megfigyelést.
Néha általános következtetéseket vonunk le néhány megfigyelés alapján. A túláltalánosítás ellen a tudósok replikációval, a vizsgálat megismétlésével védekeznek.
Ha már valamilyen következtetésre jutottunk, az ennek ellentmondó bizonyítékokat idQnként hajlamosak vagyunk figyelmen kívül hagyni, és csak az állításunkat alátámasztó tényekre figyelünk oda. A tudósok azonban az elQre megszabott számú megfigyelést akkor is végigcsinálják a következtetés levonása elQtt, ha már az elején látszik valamilyen összefüggés.
Ellentmondó tények láttán mindenki igyekszik az ellentmondást valamiképp megmagyarázni. Eközben gyakran feltételezünk olyan tényeket is, amelyeket valójában nem figyeltünk meg. Feltevéseik ellenQrzésére a tudósok ilyenkor további megfigyeléseket végeznek.
ElQfordul néha az emberrel, hogy illogikusan okoskodik. Ez ellen úgy védekeznek a tudósok, hogy okfejtésükben épp annyira tudatosak és óvatosak igyekeznek lenni, mint a megfigyelésnél. A tudomány nyilvánossága pedig azt jelenti, hogy minden tudós munkájába a válla fölött belenéz a többi tudós.
Ugyanez – kollégáink segítsége – védi attól a tudóst, hogy túlságosan szubjektív legyen a következtetéseiben.
Míg az ember gyakran dönt úgy, hogy megértett már valamit, és nem keres többé új válaszokat, a tudósok  mint csoport  végsQ soron minden kérdést nyitottnak tekintenek.
Annak a gyakori nézetnek, hogy bizonyos dolgok végsQ soron megmagyarázhatatlanok, a tudományban nincsen helye.
A társadalomtudomány három alapvetQ elembQl áll: elméletbQl, kutatásmódszertanból és statisztikából.
A társadalomtudományi elmélet azzal foglalkozik, ami van, nem azzal, hogy minek kellene lennie. Nem jó az elméletet a filozófiával vagy a hittel összekeverni.
A társadalomtudomány középpontjában a társadalmi élet logikus és tartósan megmutatkozó szabályszerqségei állnak.
A társadalomtudósok nem az egyes embereket akarják megmagyarázni, hanem emberek valamilyen összességét.
Az attribútum: tulajdonság, pl.: fiatal, férfi
A változó: logikailag összetartozó attribútumok csoportja. Pl. a férfi és a nQ attribútumok a nem változót alkotják.
Bár a társadalomtudós embereket figyel meg, elsQdlegesen a változók közötti kapcsolat érdekli.



2. Elmélet és kutatás
Néha vitatják, lehet-e tudományos kutatás tárgya az emberi magatartás. Lehet.
A hagyományos tudománykép elemei: az elmélet, az operacionalizálás továbbá a megfigyelés.
A hagyományos tudománykép nem mutatja be pontosan, hogyan zajlik a tudományos kutatás a valóságban.
A társadalomtudományi elméletet, illetve a kutatást két logikai módszer köti össze:
Dedukció: melyben sejtéseket, illetve hipotéziseket vezetünk le az elméletbQl.
Indukció: melyben bizonyos megfigyelésekbQl általánosítunk.
A tudomány folyamatában változik az indukció és a dedukció.
Ha szokás is azt mondani, hogy a tudomány objektív, ez a tulajdonság nehezen meghatározható, megléte nehezen bizonyítható. A pontosabb interszubjektivitás annyit tesz, hogy különbözQ tudósok  még az eltérQ szemléletqek is  egyet tudnak érteni a megfigyelésekkel és a következtetésekkel kapcsolatban.
A tény általában valami megfigyelt dolog.
A törvény tények egy osztályára vonatkozó egyetemes általánosítás.
Az elmélet szisztematikus magyarázat tények és törvények valamely halmazára.
A paradigma alapvetQ modell vagy séma, mely szervezi egy bizonyos dologgal kapcsolatos szemléletünket.
Három fQ paradigma szolgál ma a társadalomtudományi vizsgálódások vezérfonálként: az interakcionizmus, a strukturális funkcionalizmus és a konfliktuselmélet.
Az alapozott elmélet kifejezés arra utal, hogy egy elmélet inkább megfigyeléseken alapszik, nem levezetésen.



3. Az okság természete
A magyarázó tudományos kutatás – kimondatlanul is – ok és okozat fogalmán alapul.
A magyarázó társadalomtudományi kutatás – kimondatlanul is – az emberi magatartás determinisztikus felfogásán alapul, legalábbis részben.
A magyarázat idiografikus modellje egy meghatározott jelenség teljes megértésére törekszik, felhasználva az összes felmerülQ oksági tényezQt.
A magyarázat nomotetikus modellje egy jelenségosztály általános  nem feltétlenül teljes  megértésére törekszik, a lehetQ legkevesebb, igazán fontos oksági tényezQ felhasználásával. Takarékosabb az idiografikus modellnél, a társadalomtudományi kutatásokban többnyire ezt használják.
Bár úgy tqnik, hogy a társadalomtudósoknak nagyon dehumanizált képük van az általuk vizsgált emberekrQl, ez csak a szemléletmódjuk takarékos voltát tükrözi. Amikor egy társadalomtudós azt mondja, hogy a választói magatartást legjobban a párthoz való tartozás írja le, ez nem jelenti azt, hogy tagadná egyéb hatások létét, vagy ne venne ezekrQl tudomást, egyszerqen csak a legfontosabbakat akarja megtalálni.
A magyarázó célú társadalomtudományi kutatás többnyire az okság valószínqségi modelljét használja. Akkor mondhatjuk, hogy X oka Y-nak, ha X-nek van valami hatása Y-ra.
A kauzális tényezQknek  az okoknak  két fQ fajtája létezik: a szükséges feltétel és az elégséges feltétel. X szükséges feltétele Y-nak, ha X bekövetkezte nélkül Y nem következhet be. X elégséges feltétele Y-nak, ha X bekövetkeztekor Y mindig bekövetkezik. Tudományos szempontból az a legjobb, amikor szükséges és elégséges feltételt találunk.
Az ok-okozati kapcsolatnak a tudományos kutatásban három kritériuma van: (1) legyen empirikus összefüggés a független (ok-) és a függQ (okozat-) változók között, (2) a független változó elQzze meg idQben a függQ változót, és (3) ne lehessen a megfigyelt összefüggést egy harmadik, korábbi változó hatásaként megmagyarázni.
A társadalomtudományokban az ok-okozati kapcsolatnak nem kritériuma a két változó tökéletes statisztikai együttjárása. Akkor is beszélhetünk ok-okozati kapcsolatról X és Y között, ha X nem a teljes oka Y-nak.
A mutatók felcserélhetQségének elve szerint, ha egy változó számos jól meghatározott, bár nem tökéletes mutatója mind hasonló kapcsolatban áll egy másik változóval, akkor feltételezhetjük, hogy az elsQ változó  általánosságban is  kapcsolatban áll a második változóval. Tehát, noha X-et nem sikerült kielégítQen definiálnunk, mégis kijelenthetjük, hogy X összefügg Y-nal.
A mutatók kontaminációjáról (összemosásáról) akkor beszélünk, ha két változó közül, melyek kapcsolatát vizsgáljuk, az egyiket olyan operacionalizált mutatóval mérjük, mely éppúgy a másik mutatója is lehetne. Például a vallásosság és az elQítéletesség közötti kapcsolat tesztelése, ha a vallásosság mércéje az elQítéletesség mércéjének is alkalmas volna.



4. A kutatás terve

A felderítQ vizsgálatokban egy elsQ, hozzávetQleges képet próbálunk kialakítani valamely jelenségrQl.
A leíró kutatás a vizsgált populáció vagy jelenség bizonyos jellemzQinek pontos mérése és leírása.
A magyarázó kutatás célja a tanulmányozott jelenség különféle aspektusai közötti kapcsolatok feltárása és bemutatása. A leíró vizsgálatok a Milyen? , a magyarázók inkább a Miért? kérdésre keresnek választ.
Az elemzési egységek azok az emberek vagy dolgok, akik, illetve amelyek jellemzQit a társadalomkutató megfigyeli, leírja, magyarázza. A társadalomtudományi kutatásokban legtöbbször az egyes ember az elemzési egység, de lehet csoport, vagy valamilyen társadalomi produktum is.
Bármi is az elemzési egységünk, sokféle fókuszpont kínálkozik a vizsgálat tárgyául: különféle jellemzQk, orientációk, cselekvések például.
A keresztmetszeti vizsgálatok egy idQpontban végzett megfigyelésekre támaszkodnak. Bár ez korlátot jelent, bizonyos esetekben idQben zajló folyamatokra is következtetni tudunk.
A longitudinális vizsgálatokban több különbözQ idQpontban végzünk megfigyeléseket. Megfigyeléseinket végezhetjük a teljes populációból vett mintákon (trendvizsgálatok), speciális alpopulációkból vett mintákon (kohorszvizsgálatok), vagy megfigyelhetjük minden alkalommal ugyanazokat az embereket (panelvizsgálatok).
Az elmélet valamely jelenség különféle aspektusaival kapcsolatos állítások általános és többé-kevésbé átfogó készlete.
A hipotézis valamely elméletbQl levezetett feltételezés a dolgok természetével kapcsolatban. Sok kutatás foglalkozik hipotézisek ellenQrzésével: annak meghatározásával, hogy ami a valóságban történik, megerQsíti-e az elméleti alapon megfogalmazott várakozásainkat.
A kutatási tervezet elQzetes összefoglalása annak, hogy miért kerül sor a kutatásra és hogyan fog zajlani a kutatás. Hasznos segédeszköz a tervezésnél, továbbá néha el is várják.


5. Konceptualizálás és mérés

A fogalmak gondolati képek, melyeket közös jegyeket mutató megfigyelések és tapasztalatok összefoglalására használunk.
Fogalmaink a valóságos világban nem léteznek, ezért azokat közvetlenül nem tudjuk mérni.
Mérhetünk viszont olyan dolgokat, amelyeket a fogalmaink összefoglalnak.
A konceptualizálás során specifikáljuk a fogalmainkhoz kapcsolódó elmosódott gondolati képeket, kiválasztjuk, hogy milyen fajta megfigyelések és mérések felelnek meg kutatásunk céljaira.
Az indikátorok felcserélhetQségének elve alapján olyan fogalmakat is vizsgálhatunk és olyan fogalmakról is megállapításokat tehetünk, amelyek meghatározásáról nem tudunk megegyezni.
A precizitás arra vonatkozik, hogy a mérce, melyet valamely attribútum leírásakor, illetve megfigyelésekor használunk, mennyire finom. Precízebb például, ha egy személyrQl azt mondjuk: 1 méter 75 cm magas , mintha körülbelül 180 cm magasnak írjuk le.
A megbízhatóság arra vonatkozik, mennyire valószínq, hogy egy mérési eljárás egy bizonyos jelenségrQl másodszor is ugyanazt a leírást adja, ha újra elvégezzük. Ha valakinek a korát a barátaitól kérdezzük meg, kevésbé megbízhatóbb, mintha tQle tudjuk, vagy ha megnézzük a születési anyakönyvét.
Az érvényesség arra vonatkozik, hogy a mérésbQl származó adatok mennyire kapcsolódnak az adott fogalom elfogadott jelentéseihez. Különféle zsinórmértékek léteznek az érvényesség meghatározásához: érvényes-e ránézésre, érvényesnek mutatkozik-e valamilyen döntQ ismérv szerint, illetve jól elQrejelzi-e azt, érvényesnek tekinthetQ-e terjedelmileg; az elméleti konstrukció alapján várt összefüggést mutatja-e más változókkal, azaz érvényes-e szerkezetileg.
Gyakran úgy tqnik, hogy szabatos, megbízható mérQeszközök készítésekor fogalmaink veszítenek jelentésgazdagságukból. Ez a probléma elkerülhetetlen. A legjobb módszer, ha több különbözQ, a fogalom különféle aspektusait megközelítQ mércét használunk.



6. Operacionalizálás

Az operacionalizálás a konceptualizálás folyamatának folytatása.
Az operacionalizálás során a változók méréséhez vezetQ konkrét empirikus eljárásokat határozzuk meg.
Az operacionalizálás során határozzuk meg véglegesen, hogy egy adott változó attribútumait mirQl ismerjük majd fel a valóságban.
Amikor egy változó mérési terjedelmét eldöntjük, ne feledkezzünk meg a fogalom ellentétérQl sem. Elég lesz-e a vallásosságot a nagyon vallásos -tól a nem vallásos -ig mérni, vagy a vallásellenes -séget is mérnünk kellene?
Nominális (megnevezéses) mérési szintqek azok a változók, melyek attribútumai egyszerqen csak különböznek egymástól. Példa: a nem.
Ordinális (rendezéses) mérési szintqek azok a változók, melyek attribútumait rangsorolni lehet valamilyen módon a kisebbtQl a nagyobb felé haladva. Példa lehet az elQítéletesség változó, amely a nagyon elQítéletes , eléggé elQítéletes , kicsit elQítéletes és egyáltalán nem elQítéletes attribútumokból áll.
Intervallum mérési szintq változók azok, melyek attribútumai nemcsak rangsorba állíthatók, hanem egyforma egységekbQl álló távolság van közöttük. Pl.: IQ
Az arányskálán mérhetQ változók az intervallum mérési szintqektQl mindössze annyiban különböznek, hogy ez esetben a skálának valódi nullapontja van. Az életkor pl. arányskálán mérhetQ változó, mert a nulla éves attribútum is beletartozik.
Ugyanazt a változót néha többféle mérési szinten is mérhetjük. Az életkort, ami potenciálisan arányskála mérési szintq lehet, kezelhetjük intervallum, ordinális vagy akár nominális mérési szintq változóként. A mérés céljától függ, hogy melyik mérési szint a leginkább megfelelQ.
A kérdQívekkel adatokat gyqjthetünk vagy úgy, hogy (1) embereknek kérdéseket teszünk fel, vagy úgy, hogy (2) megkérjük Qket, hogy különbözQ álláspontokat kifejezQ kijelentésekrQl mondják meg, egyetértenek-e velük.
A kérdés lehet nyitott (a válaszadó a saját válaszát írja be/mondja) vagy zárt (elQre elkészített válaszlehetQségek közül választ).
KérdQívekben a rövid kérdések általában jobban a hosszúaknál.
A tagadó formájú itemeket, kérdéseket és kifejezéseket kérdQívben jobb elkerülni, mert megzavarhatják a kérdezettet a választásban.
Sugalmazás a kérdQív-itemek azon tulajdonsága, ha a válaszolókat egy bizonyos fajta válaszra vagy egy bizonyos álláspont helyeslésére ösztönzik. Mindenképpen kerüljük.
Az operacionalizálás a kutatás megtervezésével kezdQdik, és a kutatás során végig  az adatelemezés idején is  tart.




7. A mintavétel logikája

A minta az alapsokaság egy olyan részhalmaza, amelyet megfigyelünk, hogy ennek alapján a teljes sokaság tulajdonságaira következtethessünk.
A század korábbi részében használt mintavételi módszerek gyakran vezettek téves következtetésekhez, a jelenlegi eljárások sokkal pontosabbak és megbízhatóbbak.
Egy minta minQségének legfQbb ismérve az, hogy mennyire reprezentatív  hogy mennyire egyeznek meg a tulajdonságai annak a teljes sokaságnak a tulajdonságaival, amelybQl vettük.
A valószínqségi mintavétel kiváló módszer arra, hogy elég jó mintákat választhassunk.
Még a leggondosabb mintavételi eljárással sem kapunk szinte sohasem az eredeti sokaságot tökéletesen reprezentáló mintát. Bizonyos mértékq mintavételi hiba mindig marad.
A valószínqségi mintavételi eljárások lehetQvé teszik, hogy megbecsüljük, mekkora mintavételi hiba várható egy adott mintánál.
A valószínqségi mintavétel alapelve, hogy az alapsokaság minden elemének ismert, nem-nulla esélyének kell lennie a mintába kerülésre.
EPSEM vagy EKV mintának nevezzük azt, amelyben a sokaság minden egyedének egyforma esélye van a mintába kerülésre.
A mintavételi keret a populáció tagjainak listája vagy kvázilistája. Ezt a forrást használjuk a minta kiválasztásánál. A minta reprezentativitása közvetlenül függ attól, hogy mennyire tartalmazza a mintavételi keret a reprezentálni kívánt populáció összes tagját.
Az egyszerq véletlen mintavétel a valószínqségi mintavétel logikailag legalapvetQbb eljárása, a gyakorlatban ritkán használják.
Szisztematikus mintavétel során a mintavételi keret minden k-adik tagját választjuk be a mintába. Ez a módszer kevés kivétellel, funkcionálisan egyenértékq az egyszerq véletlen mintavétellel, de praktikusabb annál.
A rétegzés az az eljárás, amikor a sokaság tagjait a mintavétel elQtt viszonylag homogén csoportokra (rétegekre) osztjuk. Az eljárás csökkenti a mintavételi hiba mértékét, tehát javítja a minta reprezentativitását.
A többlépcsQs csoportos mintavétel bonyolultabb mintavételi eljárás: olyankor használjuk, amikor az alapsokaság tagjairól nem létezik teljeskörq lista. Kiindulásképpen mintát veszünk a tagok csoportjai közül. Azután a kiválasztott csoportok tagjairól listát készítünk – ehhez sokszor helyszínen végzett megfigyelés szükséges. Végül pedig mintát veszünk az egyes kiválasztott csoportok tagjainak listáiból, így jutunk a tagok végleges mintájához.
Az elemszámmal arányos valószínqségq (PPS, EAV) mintavétel a többlépcsQs csoportos mintavétel egyik speciális, hatékony módszere.
Ha ez sokaság elemeinek különbözQ esélyük van a mintába kerülésre, akkor az egyes megfigyeléseket súlyozni kell ahhoz, hogy a teljes sokaság reprezentatív képéhez jussunk. Az egyes mintaelemekhez lényegében az illetQ elem mintába kerülési valószínqségének reciprokát kell súlyként hozzárendelni.
A szakértQi mintavétel nem valószínqségi mintavételi módszer, melynél a kutató saját megítélése alapján válogatja össze a minta elemeit. Megítélésen alapuló mintavételnek is nevezik.
A kvótás mintavétel szintén nem valószínqségi mintavételi módszer. Elkészítjük elQször a teljes alapsokaság jellemzQinek részletes leírását (a kvóta-mátrixot), majd úgy válogatjuk össze a minta elemeit, hogy a különféle kombinációkból kellQ számban (a valóságosnak megfelelQ arányban) kerüljenek elemek a mintába. A kvótás minta reprezentativitása nagymértékben múlik azon, hogy mennyire helytállóan tükrözi a sokaság tényleges jellemzQit a kvóta-mátrix.
A nem valószínqségi mintavételi módszerek a valószínqségi mintavételi módszereknél kevésbé megbízhatónak tekintendQk. Alkalmazásuk viszont gyakran egyszerqbb és olcsóbb.


8. Kísérletek

A kísérletek az oksági folyamatok kontrollált vizsgálatának nagyszerq eszközei.
A klasszikus kísérlet azt vizsgálja, hogy egy kísérleti inger hogyan hat valamely függQ változóra. Ezt a kísérleti és kontrollcsoportban való elQzetes és utólagos méréssel valósítja meg.
Általában kevésbé fontos az, hogy a kísérleti alanyok csoportja reprezentatív legyen valamely nagyobb alapsokaságra nézve, mint az, hogy a kísérleti és a kontrollcsoport egymáshoz hasonló legyen.
A kísérleti és a kontrollcsoport összehasonlíthatóságának biztosítására a randomizáció az általános elfogadott módszer.
Campbell és Stanley háromféle álkísérleti elrendezést írnak le: az egyetlen mérésen alapuló esetelemzést, az egycsoportos, elQ- és utótesztes kísérleti elrendezést és a statikus csoportok összehasonlítását.
A belsQ érvénytelenség 12 forrása a kísérleti elrendezésben:
A.) Történelem B.)Érés C.) Mérés D.) MérQeszközök
E.)Közeledés az átlaghoz F.) A kísérleti személyek kiválasztásának hibái
G.) Elhalálozás a kísérletben H.)Sorrendiség I.) A hatások átterjedése J.) Kárpótlás K.)KiegyenlítQ versengés L.)Demoralizálódás
Az alanyokat véletlenszerqen besoroló klasszikus kísérlet megvéd a belsQ érvénytelenség minden forrásától
A külsQ érvénytelenség problémája is felmerül a kísérleteknél: lehet, hogy az eredmények nem a valódi életet mutatják.
A külsQ érvénytelenség egyik példája a mérés és inger interakciója, ez ellen nem véd a klasszikus kísérlet.
A Solomon-féle nagycsoportos kísérleti elrendezéssel és a klasszikus kísérleti elrendezés egyéb változataival kivédhetQk a külsQ érvénytelenség problémái.
Campbell és Stanley szerint szükségtelen az elQmérés, ha az alanyokat kellQen random módon soroljuk a kísérleti, illetve a kontrollcsoport(ok)ba.
A valódi világban zajló társadalmi folyamatok gyakran produkálnak természetes kísérleteket , melyeket a társadalomkutató többé-kevésbé úgy tanulmányozhat, ahogy laboratóriumi kísérleteket tervez és hajt végre.




9. KérdQíves vizsgálatok

A kérdQíves vizsgálat az a népszerq társadalomkutatási módszer, amikor kérdQíveket veszünk fel a válaszadóknak egy  az alapsokaságból vett  mintáján.
A kérdQíves vizsgálat különösen alkalmas nagy alapsokaságok leíró vizsgálatára, magyarázó célokra szintén jól alkalmazhatók a kérdQíves vizsgálatok adatai.
A kérdQívfelvételnek három lényeges különbözQ módja van: kitöltheti maga a válaszadó az önkitöltQs kérdQívet; felolvashatja a kérdQív itemeit és feljegyezheti a kapott válaszokat a személyesen jelenlévQ kérdezQbiztos; és kérdezQbiztosok végzik a telefonos kérdQíves vizsgálatokat is.
ÖnkitöltQs kérdQíveknél általában tanácsos buzdító levelek küldésére is gondolni: új kérdQívet küldeni azoknak, akiktQl az eredeti felszólításra nem érkezett válasz.
A kérdQívek visszaérkezési idejének gondos megfigyelése jól eligazít abban, hogy a buzdító leveleket mikor érdemes elküldeni.
A kérdezQbiztosok nélkülözhetetlen tulajdonsága, hogy semlegesek legyenek, a jelenlétük az adatgyqjtési folyamatban semmilyen hatással nem lehet a kérdQív itemekre adott válaszokra.
A kérdezQbiztosokat gondosan fel kell készíteni, hogy jól ismerjék a kérdQívet, pontosan a kérdQív megfogalmazását kövessék, a válaszokat pedig szó szerint jegyezzék.
A pontosító kérdés olyan semleges, nem direkt kérdés, mely úgy van megszerkesztve, hogy a válaszadót, aki egy kérdQív valamely nyílt kérdésére hiányos vagy kétértelmq választ adott, e válaszának bQvebb kifejtésére bírja. Példák lehetnek: Továbbá? , Hogy is van ez? , És hogyan?
Az önkitöltQs kérdQív elQnyei egy megkérdezéses kérdQíves vizsgálattal szemben: gazdaságos, gyors, nincs kérdezQbiztosi torzítás; valamint a névtelenség és az egyedüllét lehetQsége, mely a kényes témáknál segítheti az Qszintébb választ.
A telefonon végzett kérdQíves vizsgálatok a legutóbbi években gyakoribbakká és hatékonyabbakká váltak, különösen a számítógépes támogatású telefonos kérdQívfelvétel (CATI) technikái ígéretesek.
A megkérdezéses kérdQíves vizsgálat elQnyei egy önkitöltQs kérdQívvel szemben: kevesebb a hiányos kérdQív, kevesebb a félreértett kérdés, általában magasabb a visszaküldési arány, nagyobb a rugalmasság a mintavétel és az extra megfigyelések tekintetében.
A kérdQíves vizsgálatok elQnyei közé tartozik a gazdaságosság, az elérhetQ nagy adatmennyiség, valamint az összegyqjtött adatok standardizáltsága.
Gyengéje a kérdQíves vizsgálatoknak, hogy némileg mesterségesek és esetleg felszínesek. KérdQíves vizsgálattal nehéz a természetes közegükben zajló társadalmi folyamatokról teljes képet kapni.
A másodelemzés kifejezés arra vonatkozik, ha más kutató által, máskor, az adott vizsgálatétól eltérQ céllal gyqjtött adatokat elemzünk.



10. Terepkutatás

A terepkutatás olyan társadalomkutatási módszer, melyben a társadalmi jelenségeket közvetlenül, a maguk természetes környezetében figyelik meg.
A kutató azoknak, akiket vizsgál, megmondhatja, hogy Q a kutató, de el is titkolhatja elQlük. Ha tudják róla, hogy kutat, az befolyásolhatja a megfigyelt dolog természetét, ha viszont eltitkolja, azzal becsaphatja azokat, akiket megfigyel.
A kutató vagy részt vesz abban, amit megfigyel, vagy sem. Ha igen, akkor könnyebb eltitkolnia, hogy valójában vizsgálatot folytat, viszont a részvétel nagy eséllyel befolyásolja azt, amit megfigyel.
Mivel a terepkutatásban az ellenQrzött mintavételi eljárások általában nem alkalmazhatóak, ha javítani akarunk a megfigyelések reprezentativitásán, kvótás mintával dolgozhatunk.
A hólabda-mintavétel olyan módszer, amellyel egyre növekvQ megfigyelési mintára tehetünk szert. Megkérjük a megfigyelt esemény egyik résztvevQjét, hogy ajánljon másokat, akikkel interjúkat készíthetünk, majd e késQbb meginterjúvoltak mindegyikétQl további javaslatokat kérünk.
Sokszor fontos bepillantást nyújt a társas viselkedés normális” menetébe, ha a terepkutatás során megvizsgáljuk a deviáns eseteket is.
A terepnapló a terepkutatás gerince, mivel a kutató ebben rögzíti a megfigyeléseit. A naplóbejegyzéseknek részletesnek, ugyanakkor tömörnek kell lenniük. Rögzítsük a megfigyeléseinket miközben végezzük Qket, ha ez lehetséges, ha nem, akkor utána olyan hamar, ahogyan csak lehet.
Bár a terepkutatás kvalitatív kutatási módszer, néha a rögzített megfigyelések valamelyikének kvantifikálására is mód nyílik.
A terepkutatásnál a megfigyelés, az adatfeldolgozás, és az elemzés egymásba fonódó, körkörös folyamatok.
Az adatfeldolgozás kelepcéi közé tartozik a provincializmus, az elhamarkodott következtetés, a kétséges ok, az elhallgatott bizonyíték, és a hamis dilemma.
Ha a kísérlethez és a kérdQíves vizsgálathoz hasonlítjuk, a terepkutatás eredményeinek érvényessége általában nagyobb, megbízhatósága azonban kisebb, ezenfelül a terepkutatások alapján nem is általánosíthatunk olyan biztosan, mint a szigorú mintavételen és szabványosított kérdQíveken alapuló kutatásokból.



11. Beavatkozás-mentes vizsgálatok

A beavatkozás nélküli módszerekkel anélkül tanulmányozhatjuk a társadalmi viselkedést, hogy annak a folyamatába beavatkoznánk.
A tartalomelemzés olyan társadalomkutatási módszer, mely az emberi közlések tanulmányozására alkalmas. Azon felül, hogy használható a kommunikációs folyamatok tanulmányozására, a társadalmi viselkedés más vonatkozásainak vizsgálatára is alkalmas.
Tartalomelemzésnél az elemzési egységek a közlés egységei – szavak, bekezdések, könyvek.
A tartalomelemzésben a standard valószínqségi mintavételi eljárások alkalmazhatók.
A manifest tartalom egy közlés közvetlenül látható, objektíven azonosítható jellemzQit jelenti  ilyenek egy könyvben bizonyos szavak, egy festményen a használt színek és így tovább. A tartalomelemzés egyik lehetséges fókuszpontja.
A látens tartalom a közlésekben rejlQ tartalmakat jelenti. A látens tartalom meghatározásánál részben a kutató megítélésére vagyunk utalva.
A kódolás az a folyamat, amikor a nyers adatokat  akár látens, akár manifeszt tartalmat  standardizált, kvantitatív formára hozzuk.
Számos kormányzati és nem kormányzati szerv szolgáltat összesített adatokat a társadalom különbözQ szempontú vizsgálataihoz.
Ökológiai tévkövetkeztetés akkor áll elQ, ha a csoportszinten talált összefüggések mások, mint amelyeket az egyének szintjén találnánk: így, ha összevonat adatok elemzésébQl akarjuk az egyének magatartását megérteni, megeshet, hogy téves következtetésekre jutunk.
A meglévQ statisztikák elemzésével kapcsolatban fellépQ érvényességi problémák megoldásában általában a logikai tisztaság és a megismétlés segíthet.
Gyakoriak a meglévQ statisztikákkal kapcsolatban a megbízhatósági problémák: fontos ezért, hogy elQvigyázatosan bánjunk velük.
A társadalomtudósok a különbözQ kultúrák történelmében mutatkozó hasonlóságok feltárására összehasonlító/történelmi módszereket is alkalmaznak.
A hermeneutika arra vonatkozik, amikor a társadalmi élet értelmezése érdekében belehelyezkedünk a résztvevQk körülményeibe, nézeteibe, érzéseibe.
Az ideáltípus egy társadalmi jelenség lényeges minQségeibQl konstruált fogalmi modell.



12. Hatásvizsgálatok

A hatásvizsgálat jó példa a társadalomtudományokban végzett alkalmazott kutatásokra.
A hatásvizsgálat különösképp helyénvaló olyankor, amikor valamifajta társadalmi beavatkozás zajlik.
A hatásvizsgálathoz elengedhetetlen a probléma gondos megfogalmazása, ideértve a releváns mérQeszközöknek, valamint a siker és a kudarc kritériumainak specifikálását.
A hatásvizsgálatokat végzQ kutatók jellegzetesen kísérleti és kvázi-kísérleti elrendezésekkel dolgoznak.
Az idQsoros kvázi-kísérleti elrendezés egyetlen kísérleti csoport megfigyelését jelenti bizonyos idQn át. Gyenge elrendezés abban az értelemben, hogy a megfigyelt változást okozhatja más is, nemcsak a kísérleti inger.
A hatásvizsgálattal, mivel a tényleges élet mindennapos eseményeibe beleágyazottan zajlik, speciális szervezési-logisztikai, illetve etikai problémák is velejárnak.
Ne vegyük természetesnek, hogy a hatásvizsgálatokból adódó gyakorlati következtetéseket átültetnénk a gyakorlatba: fQként olyankor ne, ha hivatalos nézeteknek mondanak ellent.
A makrotársadalmi mutatók nagy populációk összesített leírásai. Hozzásegíthetnek a nagy társadalmi folyamatok megértéséhez.
IdQnként lehetQség van számítógépes szimulációs modellek megkonstruálására, amelyekkel a társadalmi beavatkozások eredményei anélkül is kimutathatók, hogy ezeket az eredményeket a tényleges életben meg kellene tapasztalnunk.



13. Az adatok kvantifikálása

Az adatokat azért szükséges kvantifikálni, hogy azután statisztikailag kezelni és elemezni lehessen Qket.
Az egyes elemzési egységeket leíró megfigyeléseket egységes, számértékq kódokká kell alakítani, hogy géppel lehessen olvasni és kezelni Qket.
Minden változónak meghatározott helye van az adattároló eszközön: lyukkártyán ez pl. egy oszlop, lemezen lévQ file-ban a változó sorszáma. Egy adott változónak ugyanaz a hely felel meg minden  a megfigyelt esetekre vonatkozó adatokat tartalmazó  ún. adatrekordban.
Egy adott változó különbözQ attribútumainak a változóhoz tartozó helyen lévQ különféle kódértékek felelnek meg.
A kódutasítás, illetve kódkönyvtár az a dokumentum, mely megadja az egyes változókhoz hozzárendelt helyeket, és a különbözQ attribútumokhoz rendelt kódértékeket.
Az adatbevitelnek számos módja van. Egyre gyakoribb, hogy közvetlenül számítógépen lévQ lemezes adatfile-okba viszik be az adatokat.
A kódlap speciális kódolás qrlap, számértékq kódok rögzítésére. Ezek segítségével folyik azután az adatbevitel.
A lapszéli kódolás egy alternatíva a kódlapok használatára. Kódlapok helyett az eredeti dokumentumok  pl. kérdQívek  margójára írjuk rá a kódszámokat.
IdQt és pénzt takaríthatunk meg néha, ha optikai leolvasókhoz való kódlapokat használunk az adatfelvitelhez. Ezek azok az (amerikai egyetemi) vizsgákról ismerQs qrlapok, amelyeken a megfelelQ négyzet befeketítésével jelölhetjük meg a helyes választ. Az optikai leolvasó olyan berendezés, amely beolvassa e fekete jeleket, és az információkat átviszi egy adatfile-ba.
A lehetséges értékek alapján történQ adattisztításnál azt ellenQrizzük, hogy minden változónál csak annak az attribútumaihoz hozzárendelt kódértékek  úgynevezett megengedett kódok  szerepelnek-e az adatállományban. Ez az eljárás megvéd az adatfeldolgozási hibák egyik típusától.
A logikai ellenQrzés az a folyamat, amikor azt ellenQrizzük, hogy csak azoknak az eseteknek vannak-e adatai egy bizonyos változóban, amelyeknek szabad, hogy legyen ilyen adatuk. Ez az eljárás az adatfeldolgozási hibák egy másik típusa ellen véd.



14. Adatelemzés felsQ fokon

Az egyváltozós elemzés egyetlen változó elemzése.
Az egy változóról gyqjtött teljes adattömeget eredeti formában általában lehetetlen értelmezni. Az adatredukció az a folyamat, amikor az eredeti adatokat jobban kezelhetQ alakban összefoglaljuk, miközben a lehetQ legtöbb eredeti részletet igyekszünk megtartani.
A gyakorisági megoszlás megmutatja, hogy az adott változó egyes attribútumaival hány eset rendelkezik.
Csoportosított adatokhoz a változó attribútumainak összevonásával jutunk.
A középértékek (az átlag, a medián és a módusz) könnyen kezelhetQ alakra redukálja az adatokat, de nem tartalmazzák az eredeti adatok minden részletét.
A szóródás mérQszámai összefoglalóan mutatják, mennyire szorosan oszlanak el az esetek a középérték körül.
Alcsoport.összehasonlításhoz megfelelQ alcsoportokra osztjuk az eseteket, leírjuk az alcsoportokat az adott változó szerint és összehasonlítjuk az egyes alcsoportok leírásait.
A kétváltozós elemzés egyszerqen az alcsoport-összehasonlítás eltérQ interpretációja: valamely független változó attribútumai szerint alcsoportokra osztjuk az eseteket, valamely függQ változó szerint leírjuk az alcsoportokat, összehasonlítjuk az alcsoportoknak a függQ változó szerinti leírásait, és a megfigyelt eltéréseket mint a független és a függQ változó közötti valószínqségi összefüggést értelmezzük.
Alapszabály a kétváltozós százaléktáblázatoknál: alcsoportok összehasonlításakor százalékolj lefelé és olvass keresztbe , vagy százalékolj keresztbe és olvass lefelé .
A többváltozós elemzés több változó egyidejq kapcsolatainak vizsgálatára szolgál és felhasználható két változó kapcsolatának teljesebb megértésére.


15. Indexe, skálák, tipológiák

Ritka eset, hogy egyetlen indikátor kellQen érvényes mutatója legyen egy változónak.
Az összetett mérQeszközök  amilyen a skála és az index  ezt a problémát úgy oldják meg, hogy a változó több mutatóját egyetlen összefoglaló mérQeszközzé vonják össze.
A skálák és az indexek is egy változó ordinális szintq mérésére szolgálnak, a skálák azonban jellemzQen jobbak erre a célra, mint az indexek.
Az indexek a változó indikátorainak egyszerq összegzésén alapulnak.
A skálák kihasználják azt a logikai vagy empirikus intenzitásstruktúrát, amely a változó különbözQ mutatói között fennáll.
Az összetett változóba felveendQ indikátorok kiválasztásánál az elsQ szempont, hogy érvényesek legyenek ránézésre ; a kifejezés azt jelenti, hogy a mutatóról, ránézésre, úgy tqnik, hogy valamilyen módon méri ezt a változót.
Ha több item valóban ugyanannak a változónak az indikátora, akkor empirikusan is össze kell függeniük egymással. Ha például a templomba járás gyakorisága és az imádkozás gyakorisága is a vallásosság indikátora, akkor úgy kell találnunk, hogy azok, akik gyakran járnak templomba, többet imádkoznak, mint azok, akik ritkábban járnak templomba.
Elengedhetetlen az elkészített skála vagy index érvényességének az ellenQrzése. Az érvényesség belsQ ellenQrzése az összetett mérQeszközben szereplQ egyes itemek és a mérQeszköz közötti összefüggésekre vonatkozik. Az érvényesség külsQ ellenQrzése az összetett mérQeszköz és a változó más mutatói  a mérQeszközön kívüli, abba be nem vont mutatók  közötti kapcsolatokra vonatkozik.
A Likert-skálázás azon alapul, hogy standardizált válaszkategóriákat alkalmazunk a különbözQ kérdQív itemekhez (például nagyon egyetért, egyetért, nem ért egyet, nagyon nem ért egyet). Bár Likert-skálázást manapság nem túl gyakran használnak a társadalomtudományokban, a Likert-formátumban megfogalmazott kérdések nagyon népszerqek és rendkívül hasznosak. Likert formátumú itemek megfelelhetnek akár indexek, akár skálák készítéséhez.
A Bogardus-féle társadalmi távolság-skála annak mérésére szolgál, hogy milyen mértékq kapcsolatot hajlandó elfogadni valaki emberek adott csoportjával, például egy etnikai kisebbséggel. A megkérdezettektQl azt kérdezzük, hogy különbözQ kapcsolatokat hajlandóak lennének-e elfogadni. A kérdésekre adott válaszok alkalmasan összefoglalhatók abban az egyetlen számértékben, amely a megkérdezett számára még elfogadható legszorosabb érintkezést jelöli, mivel azok, akik egy adott szorosságú kapcsolatot hajlandóak elfogadni, el fogják fogadni az ennél kevésbé szorosakat is.
A Thurstone-skálázási eljárással egy változó olyan mutatóit állítjuk elQ, amelyek között ivlágos intenzitásstruktúra van. Az egyes indikátorok erQsségét szakértQk állapítják meg.
A Guttman-skála talán a legnépszerqbb skálázási technika ma a társadalomtudományokban. Az adott változó különbözQ indikátorai között empirikusan meglévQ intenzitásstrukúra felismerésén és felhasználásán alapul.
A reprodukálhatóság együttható azt fejezi ki, hogy mennyire reprodukálhatók a skálában szereplQ egyes itemekre adott válaszok pusztán a skálapontszámokból.
A tipológia a szociológiában gyakran használatos nominális szintq összetett mérQeszköz. Tipológiákat frappánsan lehet használni független változóként, nehézkessé válik azonban az elemzés, ha függQ változóként használjuk a tipológiát.


16. A Lazarsfeld-modell

A Lazarsfeld-modell a társadalomtudományokban alkalmazható többváltozós elemzési módszer.
A Lazarsfeld-paradigma elsQsorban logikai modell, mely más többváltozós módszerek alapfogalmainak szemléltetésére szolgál.
FQ lépések a Lazarsfeld-paradigmában: megfigyelünk egy összefüggést két változó között, egy harmadik változót állandó szinten tartunk abban az értelemben, hogy a vizsgált eseteket e harmadik változó attribútumai szerint alcsoportokba osztjuk, minden alcsoportban újraszámoljuk az eredeti kétváltozós kapcsolatot, az eredeti kapcsolatnak az alcsoportokban mért kapcsolatokkal való összevetése az eredeti összefüggés alaposabb megértését eredményezi.
KözbejövQ típusú az ellenQrzQ változó, ha idQben a független és a függQ változó közé esik.
ElQzmény típusú az az ellenQrzQ változó, ha bekövetkezte a függQ és a független változó bekövetkeztét is megelQzi.
Nullarendqnek nevezzük két változó között az eredeti összefüggést (melyet tehát anélkül figyelhetünk meg a két változó között, hogy állandó szinten tartanánk egy harmadikat, azaz kontrollálhatnánk az összefüggést).
Parciális kapcsolat: két változónak egy kontrollváltozó valamely attribútumához tartozó alcsoportban mérhetQ kapcsolata. Példa erre az életkor és elQítéletesség kapcsolata a férfiak körében (a kontrollváltozó itt a nem).
Replikációnak nevezzük (akár közbejövQ, akár elQzmény típusú az ellenQrzQ változó) azt, amikor a parciális kapcsolatok egy kontrollváltozó szerint hozzávetQlegesen megegyeznek a megfelelQ nulladrendq kapcsolattal. Ez  egyszerqbben  annyit jelent, hogy az alcsoportokban megismétlQdik az eredetileg megfigyelt összefüggés, ami azt jelenti, hogy a kontrollváltozónak nincs hatása az eredeti kapcsolatra.
Ha a parciális kapcsolatok lényegében eltqnnek, amikor egy elQzmény típusú ellenQrzQ változót állandó szinten tartunk, explanációról beszélünk. Ez azt jelenti, hogy az eredeti kapcsolat nem valódi, álösszefüggés. Ilyenfajta eredmény arra utal, hogy a kontrollváltozónak mindkét, az eredeti nulladrendq kapcsolatban szereplQ változóra oksági hatása van, és ennek következtében mutatkozik a két változó között együttjárás, mely azonban nem jelent oksági kapcsolatot.
Ha a parciális kapcsolatok közelítQleg nullák lesznek, amikor egy közbejövQ típusú ellenQrzQ változót állandó szinten tartunk, interpretációról beszélünk, ilyen esetben értelmezni, interpretálni tudjuk, hogy a független változó milyen úton hat a függQ változóra: ti. befolyásolható a közbejövQ változót, az pedig a függQ változóra hat. Ezekben az esetekben megállapíthatjuk, hogy az eredeti kapcsolat valódi oksági kapcsolat, és felderíthetjük ennek az oksági kapcsoaltnak a mechanizmusát.
Ha az egyik parciális összefüggés lényegében nullára csökken, a másik pedig marad akkora, amekkora az eredeti volt (vagy annál is erQsebb lesz), specifikációról beszélünk  akár elQzmény típusú, akár közbejövQ típusú az ellenQrzQ változó. Ilyenkor az történik, hogy pontosabban meghatározzuk (specifikáljuk), milyen feltételek közepette áll fenn az eredeti összefüggés.
Szupresszor (elfedQ) változó az, amelyik elrejti két másik változó kapcsolatát.
Torzító változó az, amely ellenkezQ elQjelqre változtatja két másik változó között az összefüggést: negatívat pozitívra vagy pozitívat negatívra.
Az ex post facto hipotéziskészítés azt jelenti, hogy utólag állítunk fel a már megfigyelt összefüggéseket elQrejelzQ hipotézist. Tudományosan érvénytelen, mivel az ilyen hipotézisek nem cáfolhatóak. Nyugodtan kereshetjük természetesen az okokat, hogy miért lehetnek olyanok a megfigyelt összefüggéseket, amilyenek: csak ne alátámasztást nyert hipotézisek formájában adjuk elQ ezeket az okoskodásokat. És egy még fontosabb dolog: egy megfigyelt összefüggés és annak feltételezett okai további hipotéziseket vethetnek fel addig nem vizsgálat összefüggésekkel kapcsolatban. A Lazarsfeld-modell az ilyen feltáró, kibontó, az összefüggéseket mintegy rétegenként lehántó adatelmezések kiváló logikai eszköze.



17. A társadalomtudományok statisztikája

A leíró statisztikák a vizsgálat adatok összegzésére valók. Bizonyosfajta leíró statisztikákkal egyetlen változó attribútumainak a megoszlását tudjuk összegezni, másik a változók közötti összefüggések leírására szolgálnak.
Asszociációs mérQszámoknak nevezzük a változók közötti kapcsolatokat összegzQ leíró statisztikákat.
A statisztikai következtetések (hipotézisvizsgálatok) arra szolgálnak, hogy megbecsülhessük, mennyire általánosíthatóak egy minta vizsgálatának eredményei az alapsokaságra, amelybQl a mintát vettük. A hipotézisvizsgálatok egyik része az alapsokaság egyváltozós jellemzQit becsli, másik  a szignifikanciapróbák  a változók közötti összefüggéseket becsülik az alapsokaságra vonatkozóan.
Az asszociációs mérQszámok közül sok a hibavalószínqség aránylagos csökkenésének (PRE) modelljére épül. E modell azon alapul, hogy összehasonlítjuk, hogy hány hibát követnénk el egy változó attribútumainak az összes vizsgálat esetre vonatkozó megtippelésekor úgy, ha nem ismernénk mást, mint e változó attribútumainak az eloszlását, illetve hány hibát követnénk el akkor, ha ismernénk az együttes eloszlást, és minden esetnél, amikor az egyik változó szerinti attribútumot ki kell találnunk, megmondanák nekünk a másik változó szerinti attribútumot.
A lambda alkalmas asszociációs mérQszám két norminális változó elemzésekor. Továbbá jó példa a PRE modellre.
A gamma alkalmas asszociációs mérQszám két ordinális változó elemzésekor.
A Pearson-féle szorzatmomentum-korreláció (r) alkalmas asszociáiós mérQszám két iR”¨ðþC!"Ž"ž"Œ$²$R'd'È(è(ð(()4)V)`)‚)+,--†/ž/¦3¶3¸3Î3 5
5="=´?Ú?à?@¬@Æ@RFˆF´GÐGÒGîGÜHüHTIxIJ JK*KGNdN€OOxPŽP,VBVª[Ô[Ü[þ[æ_ø_ì`þ``cvcxc¤cjjxjàjèjØlìl.nPnoNo÷ðìçìçìçìçìçìçìçìçìçìçìçìçìçìçìçìâìçìÙìçìçìçìçìçìçìçìçìçìÙìçìçìçìÙìçìçìçìçìçìçìçìçìçìÙhßmÔ5:CJ hßmÔ6 hßmÔ5hßmÔ
hßmÔ:CJ4hßmÔ5:CJ4VRTÔÖØ$ ~
v
Ç
Ä

´
v vv bÐôԞ܎ìÖúÜ'2ËúÜ'2ËõÜ'¬õÜ'¬ðÜ'¬ëÜ'¥ëãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬ãÜ'¬$
&
Fa$$a$$a$$a$$a$x|²|ýý֔-–-Æ-1 ‹ ï C!Ž"#~#Ú%.&´&N'(Z)**5*‡*+ê,R2¢3*5C8÷Ü'¬òÜ'¬í÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬åÜ'¬åÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬òÜ'¬í÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷ Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬$
&
Fa$$a$$a$$
&
Fa$C8 9ì<°?²?Ú?Ü?¨@nACœDNF°G&J K&MFNdNeNÜN5O~OrPÞQÚS&V²Y¦[¨[÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬òÜ'¬òòÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬òòÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬òÜ'¬$a$$
&
Fa$¨[Ô[Ö[X\"]$^æ_ì``c”drf hLjTkÐkØl(noooNoPohp¨q¸s u

vwþwúúÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬úÜ'¬úÜ'¬úúÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬$
&
Fa$$a$NoTo^os>sw"w.wFwz"z$z8zúz,{¬|¼|Z~š~í€H‚,…T…š†¼†z‹˜‹pš¢š¨šÎšDŸrŸ¡®¡J¤j¤Þ©

ª„®œ®–¯¸¯¾¯Ö¯hµŒµR¸\¸òº(»y¼ˆ¼ÀAÀDÀdÀÄÀÓÀÐÂò ľĸÅÆźÇîÇÍ0Í>ÎRÎìÎÏ°ÒöÒÊÙÚôÛöÛ
Þ

ÞêÞìÞ.à0à8á:áââLãNã*æü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷üîüîü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷üîü÷ü÷ü÷ü÷ü÷üîü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷ü÷üîü÷üçüîüîüîüîüîüîüîü

hßmÔ5:hßmÔ5:CJ hßmÔ5hßmÔ[þw yúz¨|V~ê€Ø‚(…–†$Šx‹˜‹š‹:Œ°œŽ L‘ƑΓ¢”•h–ž—˜jšlš÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬îéÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬äÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬éÜ'¬
&
F$a$$
ÆD a$$
&
Fa$lšnš¢š¤šÔ›

DŸ Œ¡ø¢F¤z¦V¨Ú©Ø«þ¬€®’¯”¯¸¯º¯Ú°]²$³dµŽ·P¸ÌºÈ»úÜ'¬úúÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬úÜ'¬úúÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬òÜ'¬$
&
Fa$$a$È»M¼é¼ÀÀAÀBÀÂÀ¹Á&ÂÌœĴÅÀƺÇÊÉôÊôË Í8ÎèÎêÎÏÏÂϊÐØѪÒ0Ô÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬òÜ'¬òòÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬òÜ'¬òòÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬$a$$
&
Fa$0ÔÕÔ
×ØÆÙÈÙÚÚÚÚöÛ

ÞìÞ0à:áâNã,æ^èLêNêˆêŠêîêúìÈí\îŒïbðÂñ÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬òÜ'¬òòÜ'¬÷Ü'¬÷ÿÜ'¼µ÷ÿÜ'Ib÷ÿÜ'¼µ÷ÿÜ'¼µ÷ÿÜ'¼µ÷ÿÜ'¼µ÷ÿÜ'¼µ÷ÿÜ'Ö
÷ÿÜ'Ib÷ÿÜ'IbòÜ'¬òòÜ'¥÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬$a$$
&
Fa$*æ,æ\è^èJêLêNêŠê|÷º÷f€Ü

B

\

ö&,Nâ
î./ 78Î8Ø8b9z9:VzVœVèyPz’„²„´„Æ„‚‡¦‡rŠ†ŠrŒŽŒÚò:ŽrŽTÚ‘’8“†“Þ•ê•*˜R˜¶›Æ›
ž*žôžŸxŸ~Ÿ<¡t¡Ø¤þ¤†¦¨¦†§§Ð¨ú¨’«¨«ô° ±ö±²ô´µº¹Ö¹¼÷ó÷ó÷ó÷óìóçóçóçóçóìóçóçóìóçóçóçóåóçóìó÷óçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóçóU hßmÔ5

hßmÔ5:hßmÔhßmÔ5:CJZÂñôôRöz÷º÷¼÷fø¸ùÔú\ûRü
þaÿübØ
>

æ
ô&(ÞÔ+¶œ¥÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬îîÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷ Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬îîÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬$„h^„ha$$
&
Fa$¥,Ò!¦%Š(*)P*ì.í.//÷/¶0¾37Ê8^9vVXÞY†[®\^

`&aübôc

g÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬òÜ'¬òòÜ'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬÷Ü'¬$a$$
&
Fa$ntervallum-, illetve arányskálán mért változó elemzésekor.
A regresszióelemzés a változók közötti kapcsolatot egyenletek formájában fejezi ki, amelyet felhasználhatunk arra, hogy egy függQ változó értékét, egy vagy több független változó értéke alapján, megjósoljunk.
A regressziós egyenlet alapformája (egyszerq lineáris regressziónál): Y = a + bX, ahol Y a függQ változó (becsült) értéke, a valamilyen állandó, b egy másik számérték, amivel megszorozzuk X-et, a független változó értékét.
A regressziós egyenleteket egy regressziós egyenes alapján számoljuk: ez az a mértani egyenes, mely egy pontdiagrammon a legjobban  a legkisebb mérvq eltéréssel  jeleníti meg a pontok tényleges elhelyezkedését.
A többváltozós regresszióelemzés eredménye olyan regressziós egyenlet, amely a függQ változó értékeit több független változó értéke alapján becsli.
A parciális regresszió több független változó hatását vizsgálja úgy, hogy mindegyik független változó hatását külön, a többiek hatását állandó szinten tartva fejezi ki.
Nem lineáris regressziószámításnál nem csupán az egyenesek között keressük a legjobban illeszkedQ vonalat. A regressziós vonal görbeségét úgy érjük el, hogy a független változót valamilyen  egytQl különbözQ  hatványra emeljük, például négyzetre, köbre, stb.
Az idQsor-elemzés idQben lezajló folyamatok elemzését foglalja magában  elemezhetQ vele pl. a lakosságszám vagy a bqnözési ráta alakulása.
Az útelemzés módszerével grafikusan ábrázolható több változó között az oksági összefüggések hálózata. Grafikusan bemutatható, hogy milyen elsQdleges utakon keresztül befolyásolják  okozzák  a független változók a függQ változókat.
Az útegyütthatók olyan standardizált regressziós együtthatók, amelyek a változók közötti parciális kapcsolatokat mutatják.
A faktorelemzés (amelyet csak számítógéppel lehet elvégezni) olyan elemzési módszer, amellyel kimutatók a tényleges változóink mögött meghúzódó általános dimenziók. Ezek az általános dimenziók  az úgynevezett faktorok  számított, hipotetikus dimenziók, amelyek a tapasztalati változók egyikének sem felelnek meg pontosan, viszont a tapasztalati változók egyes csoportjaival erQsen korrelálnak.
A faktorsúly az összefüggés fokát mutatja egy adott tapasztalati változó és egy adott faktor között.
Azoknak az állításoknak, amelyek egy alapsokaság valamely jellemzQjére vonatkoznak  például a választók hány százaléka pártolja az A jelöltet -, utalniuk kell a megbízhatósági intervallumra (hogy ti. milyen határok közé fog várhatóan esni ez a paraméter: pl. 45 és 55 százalék közé az A jelölt esetében), és a megbízhatósági szintre (ez annak a valószínqsége, hogy a paraméter ebbe a tartományba esik: pl. 95 százalékos biztonsággal). A megbízhatósági tartományok és a megbízhatósági szintek számítása feltételezi, hogy a vizsgálatnál a bevett valószínqségi mintavételi eljárások valamelyikét alkalmaztuk.
Amikor arról akarunk dönteni, hogy általánosítható-e a mintáról az alapsokaságra valamely két változó között megfigyelt összefüggés, olyankor statisztikai szignifikanciapróbákkal dolgozunk. A lehetQ legegyszerqbben: ezek a próbák arra adnak becslést, hogy milyen valószínqséggel kapnánk pusztán a szokásos mintavételi hiba eredményeként két változó között a megfigyelthez hasonló nagyságú összefüggést, ha a nagyobb alapsokaságban ilyen összefüggés nem lenne. A statisztikai szignifikanciapórábk tehát szintén a valószínqségszámításon alapulnak, és a hagyományos valószínqségi mintavételi eljárások alkalmazását feltételezik.
A statisztikai szignifikanciát nem szabad összekeverni a lényegi szignifikanciával: ez utóbbi azt jelenti, hogy a megfigyelt kapcsolat erQs, fontos, jelentQs  olyan, amit érdemes anyunak levélben megírni.
Egy megfigyelt kapcsolat szingifikancia-szintjét úgy adjuk meg, hogy megmondjuk, maga a mintavételi hiba milyen valószínqséggel produkál ekkora összefüggést. Ha azt mondjuk, hogy két változó között az összefüggés a 0,05-ös szinten szignifikáns, azzal azt mondtuk, hogy a kapcsoalt akkora, hogy 100 esetbQl legfeljebb 5-ször várhatnánk ilyet pusztán mintavételi hiba eredményeként. A szociológusok a szignifikanciapróbáknál leginkább e három szignifikanciaszintet használják: 0,05, 0,01, 0,001. Ez pusztán szokás.
A statisztikai szignifikanciapróbáknak az adatokra és az alkalmazott eljárásokra vonatkozó feltételei szigorúan véve jóformán egyetlen valós szociológiai kutatásnál sem teljesülnek. Ennek dacára is hasznosak lehetnek az adatok elemzése és értelmezése során. Óvakodjunk azonban attól, hogy túl precízen értelmezzük a próbák eredményeinek szignifikanciáját !



A társadalomkutatás etikai és politikai szempontjai

A módszertani, tudományos megfontolások mellett a társadalomtudományi kutatásokat többnyire gyakorlati, etikai és politikai szempontok is befolyásolják.
Hogy erkölcsileg mi a jó és mi a rossz a kutatási gyakorlat során, az végsQ soron a közmegegyezéstQl függ: hogy mit tartanak jónak, illetve rossznak az emberek.
A tudósok egyetértenek abban, hogy a kutatásban való részvételnek, általános normaként, önkéntesnek kell lennie. Ez a norma azonban ellentétes lehet az általánosíthatóság tudományos követelményével.
Valószínqleg minden kutató egyetért abban, hogy a kutatás nem okozhat ártalmat annak, aki részt vesz benne, kivéve, ha a résztvevQk szabad akaratukból és tudatosan vállalják a sérülés kockázatát.
A névtelenség vagy anonimitás olyan helyzetet jelent, amelyben még a kutató sem képes azonosítani az információt azzal a személlyel, akire vonatkozik.
A titkosság azt jelenti, hogy a kutató  bár tudja, hogy melyik adat kire vonatkozik  vállalja, hogy az információkat bizalmasan kezeli.
Politikai kérdésekben a tudomány semleges ugyan, a tudósok viszont nem.
Bár a tudományos normák nem tudják személyes elfogultságaik feladására rábírni az egyes tudósokat, a tudomány interszubjektív jellege védelmet nyújt az ellen, hogy elfogutlságok kizárólagos termékeibQl tudományos eredmények legyenek.



Szakkifejezések

AdatközlQ: A vizsgálni kívánt társadalmi jelenségben jártas személy, aki hajlandó elmondani nekünk, amit tud. Ha például egy vallási szekta tagjai között tervezünk részt vevQ megfigyelést, akkor érdemes összebarátkoznunk valakivel, akinek már vannak róluk ismeretei  esetleg egy szektataggal  így háttérinformációkhoz juthatunk. Nem azonos a válaszolóval.

Általánosíthatóság: Egy kutatási eredmények az a tulajdonsága, amely alapján jogosultak vagyunk kijelenteni, hogy az alapjául szolgáló megfigyeléseknél többet fejez ki. Sokszor egy mintáról az alapsokaságra általánosítunk. Máskor fogalmakkal dolgozunk: ha kiderítjük, hogy miért követnek el emberek betöréseket, általánosíthatjuk-e ezt a felfedezésünket másfajta bqnökre is?

Arányskála: Mérési szint; az a változó mérhetQ arányskálán, amelynek attribútumai a nominális, ordinális és intervallum mérési szintek összes tulajdonságaival bírnak, ezenkívül valódi zéruspontjuk is van. Arányskálán mérhetQ változó például az életkor.

Átlagos, átlag: Az átlagos jelzQvel általában valaminek a jellegzetes vagy normális voltára utalunk. A számtani közép, a medián és a módusz matematikai értelemben vett átlagok.

Attribútumok: Személyek vagy dolgok jellemzQi.

Az indexek felcserélhetQsége: A kifejezés Paul LazarsfeldtQl ered, és arra a logikai állításra utal, hogy ha valamilyen általános változó összefügg egy másik változóval, akkor a változó minden mutatójának ugyanígy össze kell vele függenie.

BelsQ érvényeség-ellenQrzés: Az az eljárás, amikor egy összetett mérce összetevQ itemeit magával a mércével korreláltatjuk. Módszer arra, hogy ellenQrizzük, mennyire bölcs az összes itemet belevenni az összetett mércébe.

BelsQ érvénytelenség: Arra az eshetQségre utal, hogy a kísérleti eredményeinkbQl levont következtetéseink nem pontosan felelnek meg annak, ami magában a kísérletben történt.

Bogardus-féle társadalmi távolság-skála: Mérési eljárás annak meghatározására, hogy mennyire hajlandók emberek másfajta emberekkel  különféle közelségi fokú  társas kapcsolatokba kerülni. Az eljárás attól különösen jó hatásfokú, hogy az adatok eredeti részletességének feláldozása nélkül teszi lehetQvé több külön változó összegzését.

Cenzus: (1) Valamely alapsokaság jellemzQinek felsorolása. A cenzus gyakran hasonlít a kérdQíves kutatásra: az a különbség, hogy a cenzus a populáció összes tagjától gyqjt adatokat, a kérdQíves kutatás pedig egy mintára szorítkozik. (2) Amivel mindenféle szikkadtagyúak állandóan traktálnak.

Csoportos mintavétel: (1) TöbblépcsQs mintavétel, amelyben elQször természetes csoportok (clusterek) közül választunk mintát, majd a kiválasztott csoportok elemei közül almintákat veszünk. Mintát vehetnénk pl. címjegyzék alapján az USA egyetemi és fQiskolái közül, azután a kiválasztott iskolák mindegyikétQl hallgatói névsort kérnénk, sorra mintát vennénk az egyes névsorokról, így kapnánk meg a hallgatók mintáját. V.ö.: Területi valószínqségi minta

Dedukció: Logikai modell, amelyben általános alapelvekbQl speciális feltevéseket alakítunk ki. Abból az általános alapelvbQl kiindulva, hogy minden dékán kiállhatatlan fráter, feltételezhetjük, hogy ez sem fog minket másik szakra átengedni. Ez a feltételezés dedukció (levezetés) eredménye lenne.

Dichotóm változó: Dichotómnak nevezzük az olyan változót, amelyiknek csak két értéke lehet. V.ö.: kétértékq változó

Dimenzió: egy fogalom meghatározott vonatkozása, illetve oldala.

EAV: Elemszámmal arányos valószínqség (PPS). A többlépcsQs csoportos mintavételnek az a fajtája, amikor nem egyforma (ahogy az EPSEM mintáknál), hanem az elemszámukkal arányos esélyt adunk a csoportoknak a mintába kerülésre.

Egyszerq véletlen mintavétel: A valószínqségi mintavétel egyik fajtája: megszámozzuk az alapsokaságot alkotó egyedeket, készítünk egy véletlen (random) számsort, és az ebben szereplQ sorszámú egyedeket vesszük be a mintába. Bár a valószínqségelmélet és számításai ennek az alapvetQ mintavételi eljárásnak az alkalmazását feltételezik, használata  gyakorlati okokból  mégis ritka. Egyenértékq alternatívája a szisztematikus mintavétel (véletlen kezdQponttal).

Egyváltozós elemzés: Egyetlen változó elemzése, leírás céljából. Példái a gyakorisági megoszlások, a középértékek (átlagok) és a szóródási mérQszámok  megkülönböztetjük a kétváltozós és a többváltozós elemzéstQl.

Elemzési egységek: Akit vagy amit vizsgálunk. A társadalomtudományi kutatások legtipikusabb elemzési egysége az egyedi ember.

EPSEM: EgyenlQ Kiválasztási Valószínqségi Módszerek. Olyan mintavételi terv, amelyben egy alapsokaság valamennyit agának ugyanakkora az esélye a mintába kerülésre.

Érvényesség ránézésre (1): Egy mutatónak az a tulajdonsága, amely lehetQvé teszi, hogy egy adott változót mérni lehessen vele. Különösebb magyarázat nélkül is elfogadható, hogy egy személy templomba járásának a gyakorisága az illetQ vallásosságának a mutatója lehet. Tehát ránézésre érvényes. (2) Amikor egy villamosbérlet ránézésre e havinak látszik.

Érvényesség: Az olyan mérQeszközökre alkalmazott leíró kifejezés,melyek valóban azt a fogalmat mérik, amelyet mérni akarunk. Az IQ például feltehetQleg érvényesebb mércéje az intelligenciának, mint a könyvtárban töltött órák száma. Fontos megértenünk, hogy egy mérQeszköz érvényességét nem lehet végérvényesen bebizonyítani. Ezek a szempontok azonban segítenek a relatív érvényesség megállapításában: milyen a mérQeszközünk érvényessége ránézésre, milyen a kritérium szerinti érvényessége, milyen a tartalom szerinti érvényessége, a konstrukció szerinti érvényessége, segít ezenkívül a külsQ érvényesség-ellenQrzés és a belsQ érvényesség-ellenQrzés. Ne keverjük össze a megbízhatósággal.

Faktorelemzés: Komplex algebrai módszer egy konkrét megfigyeléssor mögötti általános dimenziók, azaz faktorok meghatározására.

Feltételes kérdés: Olyan kérdQívszerkesztés, amelyet csak némely válaszolóknak kell feltenni, bizonyos más kérdésekre adott válaszaiktól függQen. Mindegyik válaszolónkat megkérdeznénk pl., hogy a Cosa Nostrához tartoznak-de, de csak azoktól, akik igennel felelnek, kérdeznénk, hogy milyen gyakran járnak összejövetelekre és kirándulásokra. Ez utóbbi ekkor feltételes kérdés volna.

Független változó (1): Olyan változó, amelynek értékei egy elemzésben nem kérdésesek, hanem adottnak vehetQk. A független változóról feltételezzük, hogy oka vagy meghatározója a függQ változónak. Ha úgy találjuk, hogy a vallás bizonyos mértékig függ a nemtQl  a nQk vallásosabbak, mint a férfiak -, itt a nem a független változó, a vallásosság a függQ változó. Vegyük észre, hogy ugyanaz a változó lehet független változó az elemzés egyik szakaszában és függQ egy másik szakaszban. A vallásosság szerepelhet független változóként a bqn magyarázatakor. (2) Az a változó, amely senkitQl sem fogad el tanácsot.

FüggQ változó: Az a változó, amelyrQl feltesszük, hogy egy másiktól (ezt nevezzük független változónak) függ, vagy hogy ez a másik okozza. Amikor azt mondjuk, hogy a jövedelem részben a formális oktatás mennyiségétQl függ, akkor a jövedelemmel függQ változóként bánunk. (2) Önállótlan, puhány változó.

Guttman-skála: (1) Több külön megfigyelés összesítésére és egy általánosabb változó kifejezésére szolgáló összetett mérQeszköztípus. (2) Guttman Lajcsi dalestre készül. (

Gyakorisági megoszlás: Annak a leírása, hogy egy változónak melyik attribútuma hányszor fordult elQ egy mintában. Gyakorisági megoszlásra példa például az a kijelentés, hogy a mintának 53 százaléka volt férfi, és 47 százaléka nQ. További példa az a kijelentés, hogy a megvizsgált városok közül 15-nek volt 10 000 alatti lakossága, 23-nak 10 000 és 25 000 közötti, és így tovább.

Hawthorne-hatás: A kifejezés egy termelékenységi vizsgálatsorozatra utal, a Western Electric Company egyik  Hawthorne nevq  gyártelepén (Chicago, Illinois állam). A kutatók felismerték, hogy a jelenlétükkel befolyásolják a megfigyelt dolgozók viselkedését. A kifejezésen ma bármilyen, a vizsgálat által a vizsgálat tárgyára gyakorolt hatást értenek.

Hipotézis: (1) Valamely dolog természetét illetQ, elméletbQl levezetett feltevés. ValamirQl kijelentjük, hogy a valóságban ilyennek és ilyennek kell lennie, ha az elmélet helyes. (2) A ruhafehérítésrQl szóló kandidátusi értekezés szóbeli megvitatása. (

Hipotézisvizsgálat: (1) Annak meghatározása, hogy azok a feltevések, amelyeket a hipotézis kifejez, tényleg teljesülnek-e a valóságban. (2) A ruhafehérítésrQl szóló kandidátusi értekezés szóbeli megvitatása. (

Hólabda, vagy görgetett minta: (1) A terepkutatásban sokszor használt nem valószínqségi mintavételi eljárás. Minden megkérdezett személytQl javaslatot kérünk további megkérdezendQ személyekre. (2) A helytetQrQl válogatott köveket, vagy jól megtermett hógolyókat zúdítunk módszertanoktatónk nyakába. (

Illesztés (matching): Kísérleteknél: az az eljárás, melynek révén az alanyokat  egy vagy több változóban mutatkozó hasonlóságuk alapján  összeillQ párokba állítjuk (illesztjük), majd a pár egyik tagját a kísérleti, a másikat a kontrollcsoporthoz soroljuk.

Index: Összetett mérQeszköz, mely több specifikus megfigyelést összegez, és kifejez valamilyen általánosabb dimenziót. MegkülönböztetendQ a skálától.

Indukció: Logikai modell, amelyben konkrét megfigyelések alapján általános alapelveket fogalmazunk meg. Ha észrevesszük, hogy a zsidók és a katolikusok inkább szavaznak a demokratákra, mint a protestánsok, ebbQl arra következtethetnénk, hogy a vallási kisebbségek az Egyesült Államokban inkább a demokrata párthoz kötQdnek, és ezt egyben meg is magyaráznánk. Ez példa lenne indukcióra. Vö.: dedukció

Interpretáció: A Lazarsfeld-paradigmával (elaborációs modell) kapcsolatban használt szakkifejezés. A kutatások lehetséges kimenetelei közül azt fejezi ki, amikor a kontrollváltozóról kiderül, hogy az az a közvetítQ faktor, amelyen keresztül egy független változó egy függQ változóra hatást gyakorol.

Interszubjektivitás: A tudománynak (és más vizsgálódásoknak) az a minQsége, melynek folytán két különbözQ kutató, ha ugyanazt a problémát vizsgálja, ugyanarra a következtetésre jut. VégsQ soron ez a gyakorlati kritériuma az ún. objektivitásnak. ValamirQl akkor mondjuk, hogy objektíve igaz , ha különféle szubjektív orientációjú független megfigyelQk mind igaznak mondják.

Intervallum mérési szint: Az a változó intervallum mérési szintq, amelynek attribútumai rangsorba rendezettek, s közülük a szomszédosokat egyenlQ közök választják el. Pl. erre a Fahrenheit hQfok-skála, mivel ugyanakkora a távolság 17 és 18 fok, mint 89 és 90 fok között.

KérdQív: Elemzésre alkalmas információk megszerzésére szolgáló kérdésekbQl és egyéb itemekbQl álló dokumentum. FQként a kérdQíves vizsgálat-kutatások használnak kérdQíveket, de találkozunk velük kísérleteknél, terepkutatásban és más megfigyelési módok esetén is.

Keresztmetszeti vizsgálat: Olyan vizsgálat, amely egyetlen idQpontot reprezentáló megfigyeléseken alapul. Ellentéte a longitudinális vizsgálat.

Kétértékq változó: Változó mindössze két kategóriával. Például a nem, melynek a nQ, illetve a férfi az attribútumai. Ld. Dichotóm változó.

Kétváltozós elemzés: Két változó egyidejq elemzése azzal a céllal, hogy meghatározzuk a közöttük lévQ tapasztalati összefüggést. Példa kétválasztós elemzésre, amikor felírjuk két változó százalékos megoszlását, vagy kiszámítjuk a korrelációs együtthatójukat.

Kódolás: Az az eljárás, melynek során gépi feldolgozásra alkalmas formára hozzuk a nyers adatokat.

Kódutasítás, kódleírás: Az az adatfeldolgozáskor és adatelemzéskor használt dokumentum, amelybQl a különbözQ adategységek adatállományon belüli elhelyezkedése kiderül. A kódleírásban szokásosan az adategységek elhelyezkedése és az attribútumok jelölésére használt kódok is szerepelnek.

Kohorszvizsgálat: Olyan vizsgálat, amelyben egy bizonyos csoportot vizsgálnak hosszabb ideig, miközben minden egyes megfigyelési alkalommal a csoport különbözQ tagjairól gyqjtenek adatokat. Ha pl. úgy vizsgálnám az 1970-es évfolyam foglalkozástörténetét, hogy ötévenként kérdQíveket küldenék ki, az kohorszvizsgálat lenne.

Konceptualizáció (1): Az a mentális folyamat, amelynek során homályos és pontatlan képzeteink pontosabban meghatározottá és precízebbé válnak. Vizsgálni akarjuk az elQítéletességet. De mit értünk elQítéletességen? Többféle elQítélet létezik. (2) Értelmiségiek ivaros szaporodása. (

Konfidencia-intervallum (1): Értéksáv, ahová a populációs paraméter a becslés szerint esik. Lehet például, hogy egy kérdQíves vizsgálat szerint egy mintában 40 százalék az A jelöltet támogatók aránya (szegény ördög). Bár az összes választók között az Qt támogatók arányára a legjobb becslés ugyan a 40 százalék, azt nem várhatjuk, hogy pontosan ennyi legyen. Kiszámíthatunk tehát egy megbízhatósági (konfidencia-) intervallumot (pl. 35 és 45 százalék között), amelybe az alapsokaságra vonatkozó százalékarány valószínqleg beleesik. Vegyük észre, hogy minden konfidencia-intervallummal együtt a hozzá tartozó megbízhatósági szintet is meg kell adnunk. (2) Amilyen közel merészkedsz egy alligátorhoz. (

Konstrukció szerinti érvényesség: Egy adott módon mért változó olyan módon függ össze a többi változóval, ahogy azt az elméleti összefüggés-rendszer alapján várjuk.

Kontigencia-tábla, kereszttábla: Változók közötti összefüggések  százalékos megoszlások képében való  bemutatására alkalmas forma.

Kontrollcsoport: Kísérletezéskor az alanyok olyan csoportja, amely a kísérleti ingerben nem részesül, és amely egyébként lehetQleg minden tekintetben emlékeztet a kísérleti csoportra. Ha a kísérlet végén összehasonlítjuk a kísérleti csoportot és a kontrollcsoportot, akkor láthatjuk a kísérleti inger hatását.

Kontrollváltozó: Olyan változó, amelyet, hogy két másik változó kapcsolatáról sikerüljön többet megtudnunk, állandó szinten tartunk. Ha pl. kapcsolatot találnánk az elQítéletesség és az iskolázottság között, akkor megtehetnénk, hogy rögzítjük a nemet, és így különa férfiak és külön a nQk között vizsgáljuk az elQítéletesség és az iskolázottság kapcsolatát. Ebben a példában a nem a kontrollváltozó.

Kritérium szerinti érvényesség: Amilyen mértékben egy mérce egybevág bizonyos külsQ kritériumokkal. Az egyetemi felvételi érvényessége például abban mutatkozik meg, hogy mennyire tudja a hallgatók tanulmányi elQmenetelét elQrejelezni.

KülsQ érvényességellenQrzés: Az az eljárás, amikor úgy ellenQrizzük egy mérQeszköz  pl. index vagy skála  érvényességét, hogy megvizsgáljuk, hogyan függ össze ugyanannak a változónak más mutatóival. Például, ha egy index valóban méri az elQítéletességet, akkor illik az elQítéletesség egyéb mutatóival összefüggenie.

KülsQ érvénytelenség: Arra az eshetQségre utal, amikor a kísérleti eredményekbQl levont következtetéseink nem általánosíthatók a valós világra.

Kvótás minta: A nem valószínqségi minták egyik fajtája, amelyben elQre meghatározott jellemzQk alapján úgy választunk egységeket a mintába, hogy ezen jellemzQk eloszlása a teljes mintában ugyanolyan legyen, mint amilyent a vizsgált alapsokaságról feltételezünk.


Látens (rejtett) tartalom: A tartalomelemzéssel kapcsolatban merül fel, a közlemények mélyén meghúzódó tartalomra vonatkozik, megkülönböztetendQ a manifeszt (nyilvánvaló) tartalomtól.

Leíró statisztika: Olyan statisztikai számítások, amelyek vagy egy minta jellemzQit, vagy pedig a minta alapján a változók közötti kapcsolatokat írják le. A leíró statisztikák pusztán összesítenek egy sor  mintára vonatkozó  megfigyelést, míg a statisztikai következtetések a konkrét megfigyelések leírásán túlmenQen következtetéseket vonnak le arról a nagyobb alapsokaságról is, amelybQl a minta való.

Likert-skála: Rensis Likert által kidolgozott összetett mérQeszközfajta, standardizált válaszkategóriákat ad meg a kérdQíves vizsgálat kérdQíveiben, hogy ezáltal emelni lehessen a mérési szintet a társadalomtudományi kutatásokban. A Likert-itemekben ilyenféle válaszkategóriákkal találkozunk: határozottan egyetért, egyetért, nem ért egyet, határozottan nem ért egyet. Ilyen itemeket a Likert-skálák szerkesztéséhez és más típusú összetett mércék szerkesztéséhez is felhasználhatunk.

Lingitudinális vizsgálat: KülönbözQ idQpontokban történQ adatfelvételt magában foglaló kutatási terv, ellentétben a keresztmetszeti vizsgálattal.

Manifeszt (nyilvánvaló) tartalom: Tartalomelemzésnél: valamely közleményben ténylegesen elQforduló kifejezések, ellentéte ebben az összefüggésben a látens tartalom.

Másodelemzés: Olyan kutatási forma, amikor az egyik kutató által összegyqjtött és feldolgozott adatokat egy másik kutató  gyakran egészen más céllal  újraelemzi. FQként kérdQíves vizsgálati adatok vizsgálatára alkalmas. Az adatarchívumok és a könyvtárak a másodelemzésre kínálkozó adatok tárházai.

Medián (1): Középérték fajta, a megfigyelések nagyság szerinti sorrendjében a középsQ eset. Ha öt férfi kora 16, 17, 20, 54 és 88 év, akkor a medián 20. (a számtani közép: 39). (2) A biztonságos vezetés és az izgalmas vezetés közötti választóvonal. (

Megbízhatóság: A mérési módszereknek az a tulajdonsága, hogy ugyanannak a jelenségnek ismételt megfigyelésével minden alkalommal ugyanazokhoz az adatokhoz jutunk. Egy kérdQíves vizsgálatban például feltehetQen nagyobb volna a Volt-e templomban az elmúlt héten? kérdés megbízhatósága, mint az életében kb. hányszor volt Ön templomban? kérdésé. Ne keverjük össze az érvényességgel.

Megbízhatósági (konfidencia) szint: (1) Annak becsült valószínqsége, hogy egy populációs paraméter egy adott konfidencia-intervallumba esik. Lehetünk pl.95%-ig biztosak abban, hogy az összes szavazó 35 és 45% közötti arányban részesíti elQnyben az A jelöltet. (2) Amennyire bízhatunk abban, hogy az utcai árustól 10 dollárért vett gyqrqnk igazából háromkarátos gyémánt. (

Megismétlés (replication): Általában: egy kísérlet megismétlése a hiba csökkentése vagy valamilyen hiba kimutatása érdekében. Ezenkívül szakkifejezése a Lazarsfeld-paradigmának: az elaborációnak arra a kimenetelére vonatkozik, amikor a kontrollváltozót konstans szinten tartva is megmarad két változó között az eredetileg megfigyelt összefüggés.

Megkérdezéses kérdQívfelvétel: Adatgyqjtésre szolgáló érintkezés két ember között, akik közül az egyik (kérdezQbiztos) kérdéseket tesz fel a másiknak (a válaszolónak). A kérdezés végezhetQ személyesen vagy telefonon.

Megválaszolási arány: A kérdQíves vizsgálatban részt vevQ személyek száma, elosztva a mintába bekerült személyek számával, százalékként kifejezve. Nevezik még kitöltési befejezési hányadnak, illetve önkitöltQs kérdQíveknél, visszaküldési hányadnak is: a szétküldött kérdQíveknek hány százaléka érkezett vissza.

Mennyiségi (kvantitatív) elemzés: (1) Numerikus alakban jelenítjük meg és kezeljük a megfigyeléseinket, így igyekszünk leírni és magyarázni a mögöttük meghúzódó jelenségeket. (2) Egy HATALMAS elemzés. (

MinQségi (kvalitatív) elemzés: (1) A megfigyelések nem numerikus vizsgálata és értelmezése az összefüggések mögöttes jelentéseinek, illetve mintázatainak feltárása céljából. Leginkább a történeti kutatásra és a terepkutatásra jellemzQ. (2) Egy menQ elemzés. (

Mintavételi keret: Teljes vagy körülbelüli felsorolás arról az alapsokaságról, amelybQl mintát akarunk venni. A minta csak akkor reprezentálhatja az alapsokaságot, ha a mintavételi keretben az alapsokaságnak minden (vagy majdnem minden) egyede szerepel.

Mintavételi hányad: Az alapsokaságból a mintába kerülQ elemek aránya.

Mintavételi intervallum: A populációnak a mintába bekerülQ elemei közötti szabályos távolság.

Módusz: Ez is középérték-fajta, a legtöbbször megfigyelt értéket, illetve attribútumot jelenti. Ha egy minta 1000 protestánsból, 275 katolikusból és 33 zsidóból áll, akkor itt a protestáns a modális kategória.

A mutatók felcserélhetQsége: Az az elv, mely kimondja, hogy ha két változó összefügg, akkor ennek a tapasztalatban attól függetlenül meg kell mutatkoznia, hogy milyen mércéket (mutatókat) alkalmazunk a kapcsolat ellenQrzésére. Pl. ha a nQk valóban vallásosabbak, mint a férfiak, akkor a vallásosság minden mércéje szerint vallásosabbnak kell mutatkozniuk.

Nem mintavételi hibák: Az adatminQség azon tökéletlenségei, amelyeket nem a mintavétel hibája, hanem valamilyen egyéb tényezQ okoz. Idetartozó példák: a válaszoló félreérti a kérdést, a kérdezQ vagy a kódoló hibásan rögzíti a választ, kártyalyukasztási (adatrögzítési) hibák, és így tovább.

Nem valószínqségi minta: Olyan minta, amelynek választásakor nem a valószínqségi mintavétel elmélete által javasolt szabályokat követtük. Idetartoznak pl. a szakértQi, a kvótás és a hólabda minták.

Nominális mérési szint: Az olyan változó nomális mérési szintq, melynek különbözQ attribútumai pusztán csak különbözQek  szemben az ordinális, az intervallum- és az arányskálákkal. Nominális változóra példa lehet a nem.

Nullhipotézis (1): A hipotézisvizsgálattal és a statisztikai szignifikanciapróbákkal kapcsolatban az a hipotézis, amely szerint a vizsgált változók között nincsen összefüggés. Ha statisztikailag elvetjük a nullhipotézist, akkor ezután úgy dönthetünk, hogy a két változó összefügg. (2) Nincs egy árva hipotézisünk sem. (

Objektivitás: Nem létezik.

Ökológiai tévkövetkeztetés: Ha  tévesen  egyénekre vonatkozó következtetéseket hozunk, kizárólag csoportok megfigyelése alapján.

Operacionális, mqveleti meghatározás: Amikor úgy határozunk meg pontosan és részletekbe menQen egy dolgot, hogy azokat a lépéseket, mqveleteket adjuk meg, amelyekkel a megfigyeléseket osztályozni fogjuk. Annak, hogy jelese lesz ezen a kurzuson , lehet operacionális meghatározása az, hogy a záróvizsga kérdéseinek legalább 90 százalékára helyesen válaszol .

Operacionalizáció (1): A konceptualizációt követQ lépés. Az operacionalizáló az a folyamat, amikor kialakítjuk a mqveleti meghatározásokat. (2) Mqtét okoskodó értelmiségieken (fQként operakedvelQkön) ( ( (

Ordinális mérési szint: Az olyan változó ordinális mérési szintq, amelynek az attribútumai valamilyen dimenzió szerint rangsorba állíthatók. Ilyen például a magas-közepes-alacsony attribútumokkal jellemzett szocioökonómiai státus.

Panelvizsgálat: Olyan fajta longitudinális vizsgálat, amelyben különbözQ idQpontokban ugyanattól a mintától (a paneltQl) gyqjtenek adatokat.

Rákérdezés: Kérdezéses kérdQívfelvételnél használatos technika: arra szolgál, hogy egy kérdésre minél teljesebb feleletet kapjunk. A válaszolót egy nondirektív kifejezés vagy kérdés segítségével arra ösztönözzük, hogy a válaszát fejtse ki bQvebben. Példák: Továbbá? és hogy mondja?

Randomizáció: Kísérleti alanyok kísérleti, illetve kontrollcsoportba sorolására szolgáló technika: véletlenszerqen (random módon).

Redukcionizmus: Egyes kutatók hibája: a vizsgálat jelenség szempontjából fontosnak tekintettel fogalmak körének túl szqkre szabása (redukálása).

Regresszióelemzés: Az adatelemzés olyan formája, amelyben a változók közötti kapcsolatokat egy egyenlet  a regressziós egyenlet  alakjában ábrázoljuk.

Reifikáció: Nem valóságos dolgok valóságosnak tekintése.

Rekurzív: Egyes folyamatoknak az a visszaható természete, miszerint egy folyamat eredménye befolyásolhatja az Qk okozó folyamatot. A terhesség okának megismerése pl. olyan fogamzásgátló eljárásokhoz vezethet, amelyek megváltoztatják az általunk megismert folyamatot.

Reprezentativitás (1): Minta jellemzQje: ha benne ugyanaz a tulajdonságok megoszlása, mint az alapsokaságban. EbbQl következQen feltehetQ, hogy az ilyen minták elemzésével nyert leírások és magyarázatok az alapsokaságra vonatkozó hasonlókat képviselnek (reprezentálnak) A valószínqségi mintavételi eljárások alkalmazása növeli a reprezentativitást, a reprezentativitás teszi lehetQvé az eredmények általánosíthatóságát, és a statisztikai következtetéseket.

Reprodukálhatósági együttható: (1) Azt méri, hogy mennyire pontosan lehet egy skála alapján a skála megszerkesztésében részt vett eredeti adatokat rekonstruálni.

Rétegzés: Az alapsokaságot alkotó egyedek homogén csoportokba (rétegbe: strata) sorolása a mintavételt megelQzQen. Az eljárás  mely használható akár az egyszerq véletlen, akár a szisztematikus, akár a csoportos mintavétellel együtt  javítja a minta reprezentativitását, legalábbis a rétegzQ változók tekintetében.

Skála: Összetett mérQeszköz; skála olyan itemekbQl szerkeszthetQ, amelyek logikai vagy tapasztalati struktúrába rendezQdnek. Pl.: Likert-, Guttman- és Thurstone-skálák, Bogardus-féle társadalmi távolság skála. MegkülönböztetendQ az indextQl.

Specifikáció: Általában az a folyamat, amelynek során pontosabban meghatározzuk a fogalmakat. Ezenkívül, mint szakkifejezést, a Lazarsfeld-paradigmával kapcsolatban is használjuk: az elaborációnak arra a kimenetelére vonatkozik, amikor a kontrollváltozó által meghatározott alcsoportok némelyikében fennmarad, másokban eltqnik a két változó között eredetileg megfigyelt összefüggés. Ez azt jelentené, hogy sikerül specifikálnunk azokat a körülményeket, amelyek között az eredeti összefüggés érvényesül: pl. férfiak között igen, nQk között nem.

Statisztikai következtetések elmélete: A statisztikai számításoknak az a területe, mely azt tárgyalja, hogy hogyan lehet egy minta alapján a bQvebb alapsokaságra érvényes következtetéseket hozni.

Statisztikai szignifikancia: (1) Általános kifejezés; arra vonatkozik, hogy milyen kevéssé valószínq, hogy egy mintában megfigyelt összefüggések kizárólag a mintavételi hibának volnának köszönhetQek. (2) Mennyire fontos, ha Ön a statisztikavizsgán elhasal. Úgy értem, költQ még akkor is lehet. (

Statisztikai szignifikancia-próbák: Statisztikai számítások egy osztálya, mellyel kimutatható, mennyire valószínq, hogy egy mintában a változók között megfigyelt bizonyos kapcsolat kizárólag a mintavételi hibának tulajdonítható.

Súlyozás: Mintavétellel kapcsolatos eljárás, melynek során az egyenlQtlen valószínqséggel mintába válogatott egyedeknek különféle súlyokat adunk, hogy a minta jól reprezentálja azt az alapsokaságot, amelybQl vettük.

SzakértQi minta: (1) A nem valószínqségi mintavétel egyik típusa, amikor a megfigyelendQk mintáját a saját megítélésünkre alapozva állítjuk össze: azokat választjuk, akiket a leghasznosabbnak vagy a legreprezentatívabbnak ítélünk. (2) Véleményükhöz makacsul ragaszkodó személyek mintája. (

Számtani közép: Középérték-fajta: úgy számítjuk, hogy összeadjuk több megfigyelés értékét, és az összeget a megfigyelések számával osztjuk. Ha 10 tantárgy alapján eddig 4,0 volt az átlaga, és most 2-est kap, akkor most már csak 3,81 az átlaga (jegyeinek számtani közepe).

Szignifikanciaszint: A statisztikai szignifikanciapróbákkal összefüggésben annak a valószínqsége, hogy egy megfigyelt, tapasztalati összefüggés a mintavételi hibának tulajdonítható. Egy összefüggésrQl akkor mondjuk, hogy a 0,05 szinten szignifikáns, ha annak az esélye, hogy pusztán mintavételi hiba következményeként kaptuk, kisebb, mint 5 a százból.

Szisztematikus mintavétel (1): A valószínqségi mintavétel egyik fajtája: a felsorolásban szereplQ minden k-adik elemet vesszük be a mintába: például minden 25-dik diákot a hallgatói nyilvántartásból. A k kiszámítása: elosztjuk a populáció elemszámát a kívánt mintaelemszámmal; a k neve: mintavételi intervallum.A szisztematikus mintavétel  bizonyos megszorításokkal  funkcionálisan egyenértékq az egyszerq véletlen mintavétellel, és általában egyszerqbben elvégezhetQ. Az elsQ elemet véletlen módon szokás kiválasztani. (2) Válogatás nélkül, módszeresen minden harmadik kQvel vagy hógolyóval dobunk. (

Szóródás: (1) Az értékek megoszlása egy középérték  pl. a számtani közép  körül. A terjedelem egyszerq példa szóródási mérQszámra. Szerepelhet például a beszámolónkban, hogy egy csoport átlagéletkora (értsd: számtani közép) 37,9 év, a terjedelem pedig 12-tQl 89 évig terjed. (2) Ha elszórták, valakinek ásnia kell majd. (

Tartalom szerinti érvényesség: Amilyen mértékig egy mérés lefedi a mérendQ fogalom jelentéstartományát.

Terjedelem (range): (1) A szóródás egyik mérQszáma: valamely megfigyeléshalmaz legkisebb és legnagyobb értékébQl áll. Az Ön évfolyamában az életkor terjedelme lehet például 17 és 37 közötti. (2) Nagy testek tulajdonsága. (

Területi valószínqségi minta: TöbblépcsQs csoportos mintavétel, amelyben földrajzi területek  például népszámlálási számlálókörzetek vagy tájegységek  az elsQ lépcsQben a mintavételi egységek. Az elsQ lépcsQben beválasztott egységek elemeirQl felsorolást készítünk: minden mintába került körzet minden háztartását fel kellene írnunk a körzetekbe tett kirándulások során, majd almintákat veszünk az így készült listákról.

Thurstone-skála: Olyan összetett mérQeszköz, amelyet annak megfelelQen szerkesztenek, hogy az egyes változók különféle mutatóinak a szakértQk mekkora súlyokat adnak.

Tipológia: Megfigyelések (leginkább nominális) osztályozása két vagy több változóban felvett attribútumaiknak megfelelQen. Ilyen például, ha az újságokat a liberális-városi, liberális-falusi, konzervatív-városi, konzervatív-falusi kategóriákba soroljuk.

Többváltozós elemzés: Több változó közötti kapcsolatok szimultán elemzése. Ha egyszerre vizsgálnánk a kor, a nem és a társadalmi osztály hatását a vallásosságra, ez példa lehetne többváltozós elemzésre.

Torzítás (bias): (1) A mérQeszközöknek az a tulajdonsága, amely Qket a mért dolognak az egyik irányban történQ hibás megjelenítésére hajlamosítja. Az Ön is egyetért-e azzal, hogy az elnök jól végzi a dolgát? kérdQívitem például torzít, mert általában inkább egyetértQ válaszra ösztönöz. (2) Az a dolog bennünk, amitQl a szemünkben egyes emberek vagy csoportok következetesen jobbnak, illetve rosszabbnak tqnnek másoknál. (

Trend-vizsgálat: A longitudinális vizsgálatok egyik fajtája: bizonyos idQn át követjük egy populáció valamely jellegzetességét. Példa lehet az a felméréssorozat, amelyet a Gallup végez arról, hogy a kampányidQszakban mikor mekkora az egyes politikai jelöltek támogatottsága a választók körében  akkor is, ha minden idQpontban más mintát kérdeznek.

Útelemzés: (1) A többváltozós elemzések egyik fajtája, amelyben a változók közötti kapcsolatokat grafikusan ábrázolják. (2) Valaki egy lónyomot követve a saját lépteit figyeli. (

Válaszoló: Olyan személy, akinek egy kérdQíves vizsgálat kérdQív-kérdéseire adott válaszaiból elemezhetQ adatokat nyerünk.

Valószínqségi minta: A valószínqségszámításnak megfelelQ  a legtöbbször véletlen kiválasztásos  módszerrel vett mintákra vonatkozó általános kifejezés. A valószínqségi mintavétel konkrét fajtái: területi valószínqségi mintavétel, EPSEM minták, FKVM minták, egyszerq véletlen mintavétel, szisztematikus mintavétel.

Változók: Attribútumok logikai csoportjai. A nem változót például a férfi és a nQ attribútumok alkotják.


Remélem nem zavarlak .

A kihalt uttesten szabadon (at)haladva lépunk a boulevarde kozepén huzodo kopott gyepre.Nemrégibben ultetett régi stilusu élénk sargan vilagito lampak kelltik E Cortes festményeinek hatasat.A park hatarat mindkét oldalon( gyermek) v(fiatal) fasor koveti.A résnyi hely kihagyasa nélkul (régen )v(egy szazaddal korabban )felhuzott harom emeletes tégla hazak hangulata jellemzi a hosszu egyenest.Szeretem ,messzire el lehet latni.De(Sajnos) Tul sok auto rontja az amugy kedves helyet.Raadasul mindegyik metal szurke ,ez a divat.Kar.(de)Nekem is az van.
A dogok urulékét kerulgetem,tobbnyire az enyémét de ,latszolag minden gazda megengedi “ember baratjanak”a wc zésre valo tetszoleges valasztast.Tobb alkalommal probaltam raszoktatni a nekik kijelolt ,deszkakkal korul keritett homokba kulazast.Nincs messze,20 méter kb.Hiaba, allandoan szeméttormelékkel hajigaljak tele és senki nem tisztitja a honapok ota toronyokba allo szaraz barna szart.A festok muzeumaba lattam egy-két ilyen alkotast.Muvész vagy –mondom-és megsimogatom Black-et.
Módszertan  PAGE 28

Hasonló témájú dokumentumok

Hozzászólások

... 11.05-3 15 bizonytalanság és játékelmélet0001 2. előadás 2010 5. óra acélgyártás ágazati agg zoltán alapvizsga beugro biotechnológia civil szervezetek deindividuáció elemzés épszerk 5 etnicitás eu szakképzési rendszerek gamf gazd.töri genetika hla hónolás identitás idősorok illeték információs társadalom kántor anita kormány közgáz laskay gábor leppelés magyarország geográfiája marás mechanika 2 monopólium nevelés növényszervezettan pápai pénzpiac sql statisztika stendhal szalay luca számítás szellemi tulajdon szemiotika szociológia tektonika üzleti terv