1

METODOLOGIJA NAUČNO - ISTRAŽIVAČKOG

RADA

Univerzitet u Travniku Fakultet za poslovnu ekonomiju i

menadžment Travniku Travnik, 2012. god.

2

"Kad bi učinili sve ono za što smo sposobni, mi bi bukvalno sami sebe iznenadili."

Tomas Edison

"Ciljevi preduzeća bi trebali da budu usmjereni ka tome da to preduzeće bude među najboljima, a ne samo malo uspješnije nego što je bilo prošle godine." "Tim koji može stvari značajno promijeniti nabolje, obično se sastoji od troje do sedmoro ljudi - nikad više od deset." "Dok su ljudi prvobitno bili okupirani cijenama i količinom, danas ih prvenstveno interesuju vrijednosti i usluge." "Upravljanje znanjem na Biznis fakultetu je sredstvo kolektivne mudrosti u korist podsticanja odgovornosti i inovacija, "Usluga i sposobnost brze asimilacije promjena će biti najvažniji činioci uspjeha u 21. vijeku." "Upravljanje znanjem u uspješnim institucijama mora postati odgovornost svih zaposlenih, a ne samo jednog broja. Mora postojati izvršni direktor za transfer znanja, ili menadžer intelektualne svojine."

3

SADRŽAJ PREDGOVOR...........................................................................................................................3

1.0. ULOGA ISTRAŽIVANJA...............................................................................................7 1.1. Nauka i metodologija.........................................................................................................7 1.2. Zadaci i ciljevi istraživanja................................................................................................10 1.3. Model istraživanja.............................................................................................................12 1.4. Naručivanje istraživanja.....................................................................................................13 1.5. Intelektualno majstorstvo...................................................................................................14 1.6. Gradacija nivoa naučnog saznanja.....................................................................................16 1.6.1. Nivoi naučnog saznanja.................................................................................................16 1.6.2. Naučna deskripcija.........................................................................................................17 1.6.3. Naučna klasifikacija i tipologizacija...............................................................................17 1.6.4. Naučno otkriće................................................................................................................18 1.6.5. Naučno objašnjenje.........................................................................................................20 1.6.6. Naučno predviđanje........................................................................................................21 1.7. Teorija i hipoteze...............................................................................................................23 1.7.1. Vrste naučnih teorija.......................................................................................................23 1.7.2. Osnovanost hipotezu.......................................................................................................24 1.8. Vrste naučnih zakona........................................................................................................24 1.9. Nauka i praksa....................................................................................................................26

2.0.METODE ISTRAŽIVANJA............................................................................................27 2.1. Opšte napomene.................................................................................................................27 2.2. Posebne naučne metode i poslupci....................................................................................29 2.2.1. Analitičko-sintetička metoda.........................................................................................29 2.2.2. Meloda apstrakcije i konkretizacije...............................................................................31 2.2.3. Metoda apstrakcije i specijalizacije...............................................................................32 2.2.4. Metoda klasifikacije.......................................................................................................33 2.2.5. Metoda indukcije i dedukcije................................................,........................................34 2.3. Opšte naučne metode.........................................................................................................37 2.3.1. Metoda modjelovanja.....................................................................................................37 2.3.2. Statistička metoda...........................................................................................................72 2.3.3. Analitičko dedukiivna metoda........................................................................................75 2.3.4. Metoda crne kutije..........................................................................................................76 2.4. Metode istraživanja, tehnike i postupci.............................................................................82 2.4.1. Naučno posmatranje........................................................................................................82 2.4.2. Naučni eksperiment.........................................................................................................83 2.4.3. Naučno ispitivanje..........................................................................................................87 2.4.4. Informatička metoda......................................................................................................90 2.4.5. Metoda analize sadržaja..................................................................................................92 2.4.6. Metoda studije slučaja.....................................................................................................93 3.0. STRUKTURA ISTRAŽIVAČKOG PROJEKTA........................................................94 3.1. Sistemski pristup................................................................................................................94 3.2. Naslov projekta..................................................................................................................95 3.3. Uvodni dio.........................................................................................................................96 3.4. Činioci metodološkog koncepta.........................................................................................96 3.4.1. Problem istraživanja........................................................................................................97 3.4.2. Predmet istraživanja.......................................................................................................97 3.4.3. Cilj istraživanja...............................................................................................................98

4

3.4.4. Hipoteze u istraživanju....................................................................................................99 3.4.5. Način istraživanja..........................................................................................................103 3.4.6. Naučna i društvena opravdanost istraživanja................................................................104 3.5. Analiza podataka i zaključivanje.....................................................................................104 3.6. Prijezentovanje rezultata istraživanja...............................................................................106 3.7. Rezime.............................................................................................................................106 3.8. Zaključci..........................................................................................................................107 3.9. Bibliografija.....................................................................................................................107 3.10. Prilozi.............................................................................................................................107 3.11. Upravljanje projektima u preduzeću..............................................................................107

4.0. UČENJE O ISTINAMA I POGREŠKAMA...............................................................130 4.1. Problem istine..................................................................................................................130 4.2. Problem pogrešaka..........................................................................................................131

5. 0. STUDIJA INFORMACIJA I KOMUNIKACIJA.....................................................136 5.1. Raspoložive informacije.................................................................................................136 5.2. Komunikacije...................................................................................................................137

6.0. ISTRAŽIVANJE I TEHNIČKI RAZVOJ..................................................................139 6.1. Faze razvoja.....................................................................................................................139 6.2. Integracija.........................................................................................................................141 6.3. Kadrovi............................................................................................................................141 6.4. Komunikacioni sistemi u procesu odlučivanja................................................................142

7.0. STRUKTURA ZAVRŠNIH RADOVA........................................................................148

LITERATURA......................................................................................................................152

5

Nije znao da je to nemoguće,zato je uradio /Ciceron/

Veliki dio smjelosti je smjelost da se nešto uradi prije drugih /Emerson/

U biznisu ne dobiješ ono što zaslužuješ,dobiješ ono što postigneš sporazumom /Dr Čester I.Karas/

1.0. ULOGA ISTRAŽIVANJA

1.1. NAUKA I METODOLOGIJA U pokušajima definisanja nauke navodi se da je nauka djelatnost

kojom se stiču nove spoznaje, nova znanja o pojavama u prirodi i društvu. Cilj nauke je utvrđivanje zakona po kojima se odvijaju pojave u prirodi i društvu.

Svako istraživanje doprinosi da se sistematizuje i provjeri naučno ili neko drugo saznanje o nekim pojavama i ponašanjima. Tako se dobivaju i naučni rezultati koji se uzimaju iz poznatih i nepoznatih činjenica i utvrđuje pravilnost i zakonitost pojava koje se događaju u prirodi, društvu i samom čovjeku. Čovjek stalno pomjera (svoje) ciljeve i granice svojih htjenja.

Nauka se može definisati na različite načine. Evo nekih definicija: "Nauka je misaona interpretacija objektivne stvarnosti zasnovana na činjenicama te stvarnosti" (Vujević, 2002).

"Nauka je pokušaj da se haotična raznolikost našeg osjetilnog doživljavanja uskladi s logički jedinstvenim sistemom misli" (Einsteinova definicija citirana prema Vujević, 2002).

Nauka pored logičkih principa uključuje i pravila koja se podrazumijevaju pod metodologijom istraživanja. Tako, nauka ujedinjuje teoriju i praksu i jedinstvo teorije i metoda, stvarajući puteve za dolazak do naučnih saznanja. Nauka je pozvana da obezbjedi rastuće materijalne i duhovne potrebe čovjeka. Ona stavlja čovjeka u prvi plan, polazi od čovjeka i vraća se čovjeku.

Utvrđivanje zakona bitno je za razumjevanje pojava i određivanje njihovih uzroka. Ako poznajemo zakone po kojima se odvijaju pojave, možemo predviđati buduće događaje, a to je jedan od temeljnih ciljeva nauke. Predviđanje budućih događanja omogućava bolje snalaženje u svijetu u kojem živimo, učinkovitu proizvodnju i prilagodbu. Riječ nauka dolazi od riječi znanje, odnosno znati (lat. scientia = znanje; scire = znati). Razni motivi mogu naučnike potaknuti na naučni rad, ali jedan od najvažnijih sigurno je znatiželja. No, sama znatiželja nije dovoljna, potrebne su i intelektualne sposobnosti i upornost. Naučna djelatnost temelji se na slobodi stvaralaštva, a to znači da je sve podređeno

6

otkrivanju naučne istine, ali uz punu odgovornost i etičnost istraživača. Nauka ne poznaje državne granice, djelatnost je svjetskih razmjera, a to se ogleda u razmjeni i diseminaciji naučnih spoznaja i iskustava među naučnicima cijelog svijeta na brojnim naučnim skupovima i putem velikog broja naučnih publikacija i Interneta.

Analiza svake nauke pokazuje da je nauka sistem učenja, teorija,

teorema, principa i osnovnih pojmova u određenoj oblasti predmeta ili pojava koji se isrtražuju određenim naučnim metodama, a oslanjaju se na izvjesne, praksom utvrđene činjenice.

U osnovi svake nauke krije se izvjestan broj osnovnih pojmova koji su toj nauci nedefinisani i neprotumačeni. Recimo, u kvantnoj fizici osnovni pojmovi su "kvantum dejstva", "mikro čestica" itd. Drugi osnovni faktor svake nauke jeste izvjestan broj osnovnih stavova koje shvatamo bilo kao principe bilo kao aksiome [26].

Iz osnovnih pojmova principa i aksioma izvode se teoreme. Teoreme su složeniji stavovi koji se mogu izvesti iz osnovnih stavova. Nauka je disciplina koja ne miruje, neprekidno se u njoj dešavaju promjene: otkrivaju se nove materije, novi objekti, nove osobine postojećih materija, novi zakoni, ali ni tako rijetko da neki zakoni koji su bili u primjeni decenijama, ne važe ili samo djelimično važe [25]. Svaka nauka nosi u sebi dio filozofije.

A. Ajnštajn označava nauku "kao neprekidni viševijekovni rad da se pomoću određenog sistema misaono povežu uočene pojave realnog svijeta".

Od značaja za nauku i naučne pojmove našeg svijeta je znanje kako se uči i kojim se uči, koje se može izraziti iskazima. Uz pomoć jezika subjektivno znanje se može učiniti eksplicitnim, može se ispitati i revidirati. Jezik je u biti intersubjeklivan, što znači da razni ljudi jednog jezičkog područja priznaju jezičko izražavanje sa istim značenjem [19]. Statičko stanje nauke karakterišu:

sistem akumuliranog znanja i iskustva predhodnih generacija, provjerljivosl činjenica, i mogućnost reprodukcije činjenica.

Dinamičko stanje nauke karakterišu:

nauka kao dinamički sistem (razvojnost,vijek života određenog sistema znanja i drugo),

istraživanje kao aktivnost ljudskog duha na unaprijeđenju nauke, i

naučno saznanje kao rezultat ili proizvod istraživanja. U daljem tekstu, daje se šema objašnjenja šest naučnih glavnih grupa (slika 1.1.), odnosno kraći opis tehničkih nauka.

NAUČNE GRUPE

7

1. Formalne nauke: ( matematika,mat. Logika,i teoretska kibernetika) 2. Prirodne nauke 3. Socijalne nauke :(sociologija, i antropologija) 4. Duhovne nauke: (objasniti, i razumeti) 5. Iformatičke nauke 6. Tehničke nauke

Slika 1.1. Glavne naučne grupe

Tehnika je umijeće znanja, koje je upravljeno na stvaranje i proizvodnju, ali nije puko naučena, nego predstavlja ogled u osnovu, u zašto i kako. Po Arisotelu, tehnika se nalazi između iskustvenog znanja i empirija i osnovnog znanja odnosno nauke koja nije potkrijepijena iskustvom, epistem.

Savremeno shvatanje tehnike sadrži duplo značenje između teoretske nauke i prakse. Tehnika se označava kao primjenjena prirodna nauka. S jedne strane je savremena tehnika naučna, a s druge strane nauka sve više postaje tehničkom. Naučni eksperimenti postali su sveobuhvatni tehnički projekti.

Metodologija kao dio logike, ima svoj predmet, a to je metod naučnog saznanja, tj. put dolaska do tog saznanja. Ona treba da otkrije, opiše i objasni metode naučnog saznanja. Metodološka saznanja se razvijaju na osnovu metodoloških iskustava sprovedenih istraživanja. Metodologiju (kao nauku o metodi) čine sljedeći dijelovi:

logički dio (bavi se logičkim pravilima, kriterijumima, kategorijama, normama i dr,),

epistimološki dio (činioci naučne discipline i odgovarajući instrumenti), i

naučno strategijski dio (potrebe, mogućnosti i problemi naučnog razvoja).

Metod je način istraživanja koji se može primjenjivati u nekoj nauci.

On može biti samo zamišljen, projektovan, a ne realizovan. Obično se shvata kao način na koji se u nauci dolazi do saznanja o predmetu koji on proučava. Bujaš (1981) navodi sljedeća četiri opšta obilježja naučnog pristupa:

1. Naučnono opažanje razlikuje se od opažanja u svakodnevnom životu po tome što je sistematično, sukcesivno upravljeno na ograničena područja i vrši se u dobro, odnosno precizno definisanim uslovima.

2. Naučni pristup je usmjeren na spoznavanje "pravog stanja stvari", odnosno objektivne stvarnosti.

3. Naučni pristup je pod neprekidnom kontrolom i to ne samo tokom prikupljanja podataka, već i dodatnim provjeravanjima pomoću ponovljenih opažanja ili eksperimenata.

4. Oprez u generalizaciji. U nauci je potreban velik broj provjerenih i jednoznačnih podataka da bismo izveli opšte zaključke, principe i zakone.

8

Stančić (1996) u raspravi o kriterijima naučnosti, koji će mu po-

služiti za ocjenu edukacijsko-rehabilitacijske naučnosti (edukacijsko-re-habilitacijskih nauka) na kontinuumu naučnosti, navodi sedam kriterija:

nauka je proces Nauku treba posmatrati kao proces u sadržajnom i metodološkom pogledu. Naučne spoznaje i naučne metode neprestano se dopunjuju i usavršavaju.

specifičnost metoda Svaka naučnana disciplina razvija metode istraživanja prema speci-fičnostima predmeta kojim se bavi.

verifikacija U nauci je uvijek dopustiva, a veoma često i nužna verifikacija rezultata istraživanja.

koherentnost Nauka treba biti koherentnija od svakodnevnog iskustva. Naučne spoznaje u pojedinoj naučnoj disciplini trebaju biti međusobno usaglašene. Na primjer, revolucionarna otkrića dovode u pitanje ranije spoznaje i unose nesklad u naučnunu disciplinu. U prirodnim naukama postoji veći stupanj koherentnosti nego u društvenim i humanističkim naukama.

noraotetičnost Nauka je usmjerena k spoznaji zakonitosti (st. grč. nomos = zakon) kojima se mogu objasniti pojave.

predviđanje Utvrđivanjem zakonitosti po kojima se odvijaju pojave moguće je predviđanje budućih događaja.

opšta prihvatljivost Naučne discipline razlikuju se u prihvaćenosti. Neke naučne discipline općenito su prihvaćene (npr. fizika, hemija, biologija), dok se neke osporavaju ili su bile osporavane (npr. filozofija, medicina, pedagogija, socijalni rad).

Ističe se da nauka ide dalje od podataka, da je bitna interpretacija podataka. Interpretacija podataka je misaoni proces utemeljen na prin-cipima logike (Vujević, 2002).Uloga teorije u znanosti.

U svakoj naučnoj disciplini postoji velik broj teorija. Teorija je objašnjenje pojave ili problema koji je predmetom istraživanja. Teorija i zakoni koji iz nje proizlaze univerzalnog su karaktera, jer se odnose na velik broj pojedinačnih slučajeva. Većina teorija nastala je na temelju ograničenog iskustva, odnosno ograničenog broja podataka i ograničenog broja istraživanja. Zato većina teorija ima određenih nedostataka, ili, pojedini dijelovi teorija nisu naučno verificirani. Cilj nauke je neprestana provjera postojećih teorija, njihova dopuna i stvaranje novih teorija. To je permanentan proces i zato je u tijeku u cijelom svijetu velik broj naučnih istraživanja. Još uvijek nedovoljno poznajemo mnoge pojave i nismo zadovoljni objašnjenjima koja nude postojeće teorije. Čovječanstvo je suočeno s raznim problemima i nauka bi trebala pomoći u njihovom rješavanju.

9

Operacionalno, može se kazati da je cilj naučnih istraživanja provjera hipoteza. Hipoteze su tvrdnje koje su dijelovi teorija, i to bitni dijelovi teorija. To su tvrdnje na koje se teorija oslanja. Prema tome, za provjeru neke teorije, a naročito kada se radi o složenijoj teoriji, obično je potreban niz naučnih istraživanja. Do teorija u nauci dolazi se na temelju procesa indukcije i dedukcije. Indukcija i dedukcija su temelji naučne spoznaje. Indukcija je zaključivanje od pojedinačnog ka opštem, a dedukcija je zaključivanje od općeg ka pojedinačnom. U traganju za naučnom spoznajom procesi indukcije i dedukcije međusobno su povezani.

Teorija koja još nije bila dokazana i konačna, znači spekulativna ili hipotetička teorija imala je heurističku (spoznajnu) vrijednost, jer je mogla poslužiti kao izvorište hipoteza koje je istraživanjima trebalo provjeriti i bila je poticaj za daljnja istraživanja. I danas istraživači postu-paju na sličan način. Razlika je samo u tome što danas ne treba polaziti od početka, jer o većini pojava, odnosno o većini problema u nauci postoji obilje podataka i veliki broj teorija. U preliminarnoj fazi istraživanja naučnik koji se odlučio istraživati neki problem, odnosno pojavu, počinje prikupljati informacije i podatke o problemu koji ga zanima. Do informacija o problemu dolazi proučavanjem literature, a podaci se mogu prikupiti i početnim istraživanjima problema. To su preliminarna induktivna istraživanja pomoću kojih istraživač dolazi do podataka na temelju kojih bolje upoznaje problem. Induktivna istraživanja imaju važnu svrhu. Ona istraživaču pomažu u postavljanju hipoteza o problemu i oblikovanju hipotetičke teorije o problemu. Do hipotetičke teorije istraživač, prema tome, dolazi principom indukcije. To često još nije konačna teorija, nju tek treba provjeriti daljnjim istraživanjima.

Iz hipotetičke teorije, po principu dedukcije, istraživač generira hi-poteze koje zatim treba provjeriti naučnim istraživanjem. Iz svake takve hipoteze moguće je generirati i niz hipoteza užeg opsega koje su oslonac generalnijih hipoteza. U složenim teorijama, često postoji hijerarhija hipoteza. Ako se naučnim istraživanjima sve hipoteze potvrde, hipotetička teorija postaje naučno provjerena teorija ili, kraće, naučna teorija. Naučna istraživanja mogu ostvarati i nove hipoteze i na taj se način teorije dopunjuju i razvijaju. Mnoge teorije nisu konačne i zahtjevaju nov e provjere i dopune.

1.2. ZADACI I CILJEVI ISTRAŽIVANJA Male mogućnosti su,često,

Početak velikih poduhvata /Demosten/

Rezultati nauke treba da budu dostupni svim ljudima. Naravno da to

nije uvijek slučaj, jer postoje i zloupotrebe naučnih rezultata. Istraživanja moraju, prije svega, preko svojih rezultata da postanu

saveznik ljudskog društva i čovjeka samog u postizanju najvažnijih ljudskih željenih ciljeva. Ona treba da se rađaju iz ljudskih problema za boljim, zdravijim i srećnijim životom na planeti. Za sprovođenje

10

istraživanja treba da postoji i ljudska sklonost da riješava probleme. Istraživanje nije nikad završeno, to je traženje istine, to je podstrek koji čini čovjeka jedinstvenim.

Znači, zadaci istraživanja su mnogostruki i složeni, jer treba, pored svega, da koriste i širinu ljudskog iskustva, a da im ciljevi budu usmjereni ka blagostanju čovjeka. Naravno, ostvarenje želja pojedinaca, podrazumjeva da te želje nisu u suprotnosti sa željama drugih.

Progres je, takođe, cilj istraživanja i manifestuje se čovjekovim nastojanjima da više razumije, da više zna, da bude oslobođen teškog posla, da poveća zadovoljstva i drugo.

Osnovna uloga istraživanja je:

verifikacija postojećih istraživanja, proširivanje postojećih istraživanja i postavljanje novih naučnih zakona, teorija, hipoteza...

Potpuna (integralna) istraživanja su ona koja treba često

primjenjivati, jer ona u punom smislu tog pojma imaju njegovu logičku, epistimološku i tehničku dimenziju.

Prema cilju i ulozi, istraživanja mogu biti:

ona koja provjeravaju (verifikatorna), ona koja otkrivaju (heuristička) i ona koja otkrivaju i provjeravaju (mješovita).

Pored ovoga, istraživanja mogu biti teorijska (sadržaj im je teorijske

prirode) i empirijska (rješavaju konkretne probleme i doprinose saznajnoj moći nauke).

Kada se govori o razlikama između fundamentalnih i primjenjenih (aplikativnih) istraživanja, mi ne mislimo da jedna izlazi iz domena vrijednosti za čovjeka, odnosno iz domena praktične primjene, dok je druga u neposrednoj vezi sa njim i njegovim praktičnim potrebama [20]. Objašnjenje je doseg u kojem teorija može objasniti sadašnje i prošle događaje. Predikcija je doseg u kojem teorija može predvidjeti buduće događaje. Predikcija se može smatrati jednim od najvažnijih ciljeva znanosti. Plodotvornost je doseg u kojem teorija može generirati nove hipoteze i potaknuti nova istraživanja. Plodotvornost je pokazatelj heurističke vrijednosti teorije, gdje je teorija metoda u stjecanju novih znanja. Teorijom se može utjecati i na buduće događaje. Ta kontrolna funkcija teorije često je ograničena, kako je i ograničen utjecaj nauke na događaje. Na primjer, društvene nauke imaju veoma mali utjecaj na društvene događaje.

Za razvoj teorije bitna je evaluacija teorije. Tzeng i Jackson (1991) navode sedam kriterija za evaluaciju teorija: 1. formalnost 2. integriranost/opsežnost/

11

3. parsimoničnost 4. provjerljivost 5. tačnost 6. plodotvornost 7. naučna samo-regulacija

Formalnost se odnosi na jasnoću i sistematičnost teorije. Pretpostavke, pojmovi, varijable i uzročno-posljedični odnosi trebaju biti eksplicitno definirani i konzistentno upotrebljavani.

Dobra teorija treba integrirati sve bitne komponente bez unutarnjih konflikata. Prema obuhvatnosti, teorije variraju od specifičnih teorija, koje se odnose na specifičan problem, do veoma obuhvatnih teorija, koje se odnose na složene probleme, koji zahvataju široka područja s većim brojem specifičnih problema.. U veoma obuhvatnim teorijama teško je postići veći stupanj integracije i zato se najboljim smatraju teorije srednjeg opsega.

Svaka naučna teorija treba težiti parsimoniji (engl. parsimonv -štedljivost, ušteda). To znači da je najbolja ona teorija koja omogućava tačna predviđanja na temelju najmanjeg broja uvjeta i na temelju najjednostavnijih postavki (poučaka, teorema).

Sa stajališta provjerljivosti dobra je ona teorija u kojoj se svi temeljni pojmovi (konstrukti) mogu operacionalno definisati. Operacionalna definicija je dana u terminima metode, odnosno postupka kojim se pojam može mjeriti.

Tačnost teorije provjerava se opsegom u kojem može objasniti empirijske podatke.

Plodotvornost teorije je izražena stupnjem u kojem potiče daljnja is-traživanja.

Pod naučnom samo-regulacijom Tzeng i Jackson podrazumijevaju postupke koji garantiraju naučnu utemeljenost teoriji, a to su:

1. uz eksperimentalne, upotreba i kontrolnih skupina ispitanika 2. verifikacija dobivenih rezultata 3. provjera hipoteza 4. objektivnost mjerenja

Redoslijed tih postupaka trebalo bi promijeniti. Logičniji redoslijed

bio bi sljedeći: 1. provjera hipoteza 2. objektivnost mjerenja 3. uz eksperimentalne, upotreba i kontrolnih skupina ispitanika 4. verifikacija dobivenih rezultata

To su zapravo temeljni zahtjevi kojima trebaju udovoljiti naučna

istraživanja.

1.3. MODEL ISTRAŽIVANJA Bolje se spremati za neku priliku,pa se ona ne ukaže,nego imati priliku,a ne biti spreman

12

/Nitni Jang/ Istraživanje kao funkcionalni model može imati više faza. Jedan od

modela koji se najčešće sreće u praksi dat je na (slici 1.2.). Detaljni opis biće dat u poglavlju 3.11. Upravljanje projektima.

Red.br. MODEL ISTRAŽIVANJA

1. Indentifikacija, pojave ili problema istraživanja; cilj projekta 2. Projektovanje, istraživanja i priprema upravljanja projektom 3. Formiranje istraživačkog tima 4. Terminsko planiranje i resursi 5. Procjena i budžetiranje troškova 6. Datoteka 7. Obrada podataka 8. Kontrola projekta

9. Okončanje projekta 10. Kriterijumi uspjeha projekta 11. Iznošenje rezultata projekta 12. Predaja projekta i uvođenje u praksu

Slika 1.2. Model istraživanja

Istraživanje kao usmjereni proces ljuskog duha na otkrivanju novih

saznanja, činjenica i odnosa među pojavama, karakterišu svojstva [20]:

jedinstvenost i neponovljivost (ukoliko rezultati istraživanja, koji predstavljaju nauku, nisu pravovremeno objavljeni gube jedinstvenost i neponovljivost), i

neizvJesnost (ponavljanje istraživanja sa istim predmetom istraživanja povećava vjerovatnoću uspješnog ishoda).

1.4. NARUČIVANJE ISTRAŽIVANJA

Budi uvijek nezadovoljan onim što si,ako misliš postati ono što nijesi,jer tamo gde si postao zadovoljan-tamo ćeš ostati

/F.Querles/

U većini slučajeva, istraživanje započinje njegovim naručivanjem, a to naručivanje polazi od pretpostavke da su prisutni određeni problemi, sredstva i želje da se problemi riješe.

13

Zadatak se prenosi na istraživačku instituciju, ili na istraživača u pravcu realizcije istraživanja. Naručilac treba da definiše šta hoće i šta može, a ponekad može da predloži i predvidi put, način i radnje kojima će se doći do rješavanja problema istraživanja (da predloži projektovanje istraživanja).

Naravno, prilikom projektovanja istraživanja, istraživači nailaze na više problema koje treba da razriješe, a to su: materijalni problemi, društveni problemi (poteškoće koje pred projektanta stavljaju kulturna, politička i druga socijalna obilježja pojedinca ili grupe na kojima se vrši prikupljanje podataka), saznajni problemi (postojeći naučni fond) i psihološki problemi (podaci se prikupljaju od ispitanika pa je potrebno uspostaviti mentalne komunikacije).

Proces ugovaranja sa stanovišta naručioca, obuhvata:

donošenje odluka o realizaciji projekta i obezbjeđenje finansijskih sredstava,

ugovaranje izrade projektne dokumentacije, pripremu za ugovaranje izvođenja i određivanje vrste ugovora, raspisivanje konkursa za izvođenje, ocjenu ponuda i izbor izvođača, pregovori u vezi ugovora, potpisivanje ugovora i praćenje ugovora i ugovorenih obaveza tokom izvođenja.

Naučni cilj i naučna metoda

Naučno istraživanje ima naučni cilj i u ostvarivanju tog cilja služi se

naučnom metodom. Već je rečeno da je cilj naučnih istraživanja provjera hipoteza koje proizlaze iz neke hipotetičke teorije. Tu treba istaknuti da te teorije pokušavaju objasniti kako se odvijaju pojave i koji su uzroci pojava, a to znači da te teorije sugeriraju zakone o odvijanju i nastanku određenih pojava. Iz toga proizlazi da je naučni cilj samo onaj koji je usmjeren na otkrivanje zakona o pojavama u prirodi ili društvu. Naučni cilj ima univerzalnu vrijednost jer se odnosi na zakone koji općenito vrijede. Postoje istraživanja koja nisu naučna i koja prema tome nemaju naučne ciljeve. To mogu biti stručna istraživanja ili istraživanja sasvim praktične naravi, kao na primjer ispitivanje javnog mnijenja o političkim i privrednim prilikama u zemlji koje provodi televizija ili dnevni list kada mjerni instrumenti i uzorak ispitanika nisu reprezentativni.

Cilj stručnog istraživanja je rješavanje nekog konkretnog problema. Na primjer, to može biti rješavanje nekog problema u proizvodnji, što može unaprijediti tehnološki proces proizvodnje u nekoj tvornici. U ovom slučaju, to može biti i tehnički izum koji je utemeljen na rezultatima naučnog istraživanja i treba ga uvesti u praksu.

Naučni cilj je otkrivanje zakona po kojima se odvijaju pojave u prirodi i društvu i njihovih uzroka. Naučne spoznaje odvijaju se na četiri nivoa (Vujević, 2002):

14

deskripcija klasifikacija objašnjenje predviđanje

Najniži nivo naučne spoznaje je nivo opisivanja pojave koja je

predmetom istraživanja. U naučnom izvještaju (monografiji, članku), prije interpretacije rezultata istraživanja, istraživač daje opis dobivenih rezultata koristeći se pri tome osnovnim statističkim parametrima (apsolutne i relativne frekvencije po kategorijama varijabli i aritmetičke sredine i standardne devijacije varijabli). To je veoma korisno, jer čitatelj dobiva uvid u osnovne rezultate istraživanja. Ti podaci koriste istraživaču i prilikom interpretacije rezultata do kojih se došlo složenijom statističkom obradom podataka. Na primjer, kada je primjenjena multivarijatna obrada podataka i kada se interpretiraju latentne dimenzije (o latentnim dimenzijama opširnije se raspravlja u sedmom poglavlju), uvijek je dobro prisjetiti se osnovnih podataka. To olakšava interpretaciju latentnih dimenzija i istovremeno predstavlja i određenu kontrolu ispravnosti interpretacije latentnih dimenzija.

Razina klasifikacije nešto je viši (nivo) naučne spoznaje. "U ljudskom je umu duboko urođena tendencija za klasifikacijom stvari - za njihovim grupisanjem prema vrsti, za povlačenje graničnih linija oko svake vrste i za traženje potpunijeg razumijevanja što znači svaka pojedina vrsta" (Good i Scates, 1967).

Klasifikacija je jedan oblik deskripcije i jedan od njezinih najvažnijih ciljeva je stvaranje logičnog reda i sustava (Good i Scates, 1967). Dobar primjer za klasifikaciju je periodni sistem elemenata koji je predložio ruski naučnik Mendeljejev. U tom sistemu bili su predviđeni i oni prirodni elementi koji u to vrijeme još nisu bili poznati. Također, dobar primjer je i DSM klasifikacija psihičkih poremećaja američkog psihijatrijskog udruženja, koja je doživjela više revizija. Evsenck i Evsenck (1969) upozoravaju na važnost klasifikacije u znanosti, ali i na njezinu ograničenost. "Principi klasifikacije utemeljeni na analogijama prema izvanjskoj pojavnosti mogu ugraditi veoma važne uvide bez kojih bi razvoj znanosti bio znatno sporiji, ali to ne znači da bi trebali mirovati zadovoljni argumentima koji proizlaze iz izvanjske pojavnosti." (Evsenck i Evsenck, 1969) Na razini objašnjenja bitna su dva temeljna pristupa:

1. utvrđivanje povezanosti medu pojavama 2. utvrđivanje uzroka pojava U društvenim i humanističkim naukama najčešći cilj naučnih

istraživanja je utvrđivanje povezanosti među pojavama. Znatno su rjeđa istraživanja s ciljem utvrđivanja uzroka i posljedica. To nije slučajno. Znatno je teže provesti istraživanje kauzalnog tipa, jer ono zahtijeva rigoroznu kontrolu. Jedino istraživanje utemeljeno na eksperimentu i metodološki dobro planirano i provedeno longitudinalno istraživanje, mogu odgovoriti na složeno pitanje uzroka i posljedica. Provođenje kauzalnih istraživanja u prirodnim naukama znatno je jednostavnije nego u

15

društvenim i humanističkim naukama. Povezanost između dviju varijabli ne mora značiti uzročno-posljedični odnos tih dviju varijabli, već može biti posljedica neke treće varijable ili skupa varijabli.

U kauzalnom nacrtu istraživanja, uz eksperimentalnu, nužna je i kontrolna skupina ispitanika. (prema Vujević, 2002, str. 109 i 110) je formulirao četiri logička pravila za izradu kauzalnog nacrta istraživanja:

1. pravilo slaganja 2. pravilo razlike 3. pravilo ostatka 4. pravilo popratnih (konkomitentnih) promjena Kada se uz jednu pojavu uvijek javlja i neka druga pojava, tada

možemo zaključivati o kauzalnoj vezi. Kada su okolnosti u kojima se neka pojava javlja i u kojima se ona ne javlja u svemu ista, osim u jednom elementu, tom se elementu može pripisati kauzalnost. Kada se nekom uzročnom kompleksu oduzmu neki dijelovi, a posljedice se i dalje javljaju, uzrok leži u preostalom dijelu uzročnog kompleksa. Kada promjene u jednoj varijabli prate promjene u nekoj drugoj varijabli, postoji vjerovatnoća uzročno-posljedičnog odnosa među njima.

Jedan od temeljnih ciljeva nauke, vjerovatno najvažniji, jest pred-viđanje budućih događanja. Mnoga naučna istraživanja preduzimaju se s ciljem utvrđivanja varijabli (prediktora) pomoću kojih je moguće predvidjeti neke posljedice u budućnosti. Primjer iz svakodnevnog života je selekcija kandidata za razne složene aktivnosti. Probiem je kako odabrati najbolje kandidate za te aktivnosti.

Često je to od velike životne važnosti za mnoge ljude. Dovoljno je sjetiti se nervoze i panike koja se javlja prije i za vrijeme klasifikacijskih ispita za upis na fakultete. Slična je situacija i prilikom testiranja koja se obavljaju uz natječaje za radna mjesta. Tu je naučni cilj utvrditi koja su sve obilježja kandidata važna za uspjeh na pojedinom fakultetu ili skupini srodnih fakulteta ili uspjeh u određenoj vrsti posla, odnosno grupacijama poslova, kako bi se na temelju te spoznaje mogao odabrati kvalitetan sistem varijabli (prediktora) za selekciju kandidata. Možda bi se taj problem mogao riješiti i stručnim istraživanjima. Međutim, zbog važnosti i složenosti tog posla to bi ipak trebao biti predmet naučnih istraživanja. Riječ je o utvrđivanju tzv, jednačine specifikacije, odnosno regresijske jednačine za potrebe selekcije kandidata (o regresijskoj analizi vidjeti u sedmom poglavlju).

Skiner ističe i kontrolu budućih događanja. "Nauka je nešto više od jednostavnog opisivanja događaja. To je pokušaj utvrđivanja reda, da se pokaže da su neki događaji povezani s drugim događajima na zakono-mjeran način. Nikakva praktična tehnologija ne može se temeljiti na znanosti dok se takve veze ne otkriju. Ali, red nije jedini mogući krajnji rezultat; to je radna pretpostavka koju treba usvojiti već na samom početku. Ne možemo primijeniti naučne metode na predmet za koji se pretpostavlja da se ponaša kapriciozno. Nauka ne opisuje samo, ona predviđa. Ne bavi se samo prošlošću, već i budućnošću.

16

Ni predviđanje nije posljednja riječ: u opsegu u kojem relevantni uvjeti mogu biti promijenjeni, ili na drugi način kontrolirani, budućnost je moguće kontrolirati. Ako ćemo koristiti naučne metode za ljudske stvari, moramo pretpostaviti da je ponašanje zakonomjerno i determinirano. Moramo očekivati da ćemo otkriti da je ono što čovjek čini rezultat određenih uvjeta i da jednom kada budu otkriveni, možemo predviđati i u stanovitom opsegu i predodrediti njegove postupke." (Skinner, 1953)

Craighead i dr. (1976) uz predikciju i kontrolu ističu i replikabilnost. "Usko povezan sa naučnim ciljevima predikcije i kontrole je koncept replikacije (generalizacije). Da bi bila maksimalno korisna zakonomjerna povezanost između dviju varijabli mora biti primjenjiva na buduća slična događanja. Drugim riječima, opažene povezanosti moraju biti ponovljive ili replikabilne. Idealno, buduća događanja bila bi identična događanja; međutim, takva tačna replikacija ne događa se nikada. Tako, moramo govoriti o budućim sličnim događanjima.

1.5. INTELEKTUALNO MAJSTORSTVO Poverjenje u samoga sebe je prva tajna uspjeha

/Emerson/

Bavljenje naučno-istraživačkim radom predstavlja "intelektualno majstorstvo", pri čemu, prema Rajt Milsu, svi istraživači (i naučnici) ne treba svoj rad da odvajaju od svoga života. To znači, da treba koristiti svoj sopstveni rad da bi se kroz njega obogatio sopsvteni život, a život treba koristiti da bi se obogatio sopstveni rad. Istraživač treba da ima i kreativnost, odnosno sposobnost intrapsihičkih procesa, kao stil života. Treba da posjeduje originalnost i adaptivnost problemima (produkti mišljenja treba da budu novi i vrijedni za mislioce i za društvo).

Prilikom razvoja kreativnog procesa treba prvo poći od kreativnog čina, odnosno od uviđanja problema. Nakon toga, treba dozvoliti da prikupljene informacije "sazru". Zatim slijedi osvjetljenje problema (nekada do srećne ideje) i na kraju do verifikacije (provjere) kreativnog rada.

Neki svjetski sociolozi imaju običaj da kažu: "Uspješan je čovjek koji vidi čašu vode do pola punu", a neuspješan čovjek je onaj "koji je vidi do pola praznu". Treba se osloboditi straha negativne energije jer je strah jači od potrebe da se neki problemi prevaziđu, vrsta mehanizma odbrane.

Da bi smo naučili da se borimo sa strahom od neuspjeha, važno je da sebi, pored ostalog postavimo i pitanje: Plašim li se da neću uspjeti? Važan segment uspjeha je i lična komunikacija [4].

Maštanje o istraživanju može biti san na javi i da ponekad posluži kao ključ za našu pojedinačnu dušu. Ona potiču iz naše kreativnosti - mašte, i povezuju naše svjestne i nesvjestne svijetove.

Po definicije maštarije nisu "stvarne", ali put mašte jeste pokušaj da se razume međuigra stvarnog i izmišljenog, svjestnog i podsvjestnog. Put ka istini može da leži između ravni mašte i stvarnosti.

Ovaj naš svijet vremena i prostora - koji nazivamo stvarnost - je veo privida koji skriva izvor vanvremenske, vanprostorne stvarnosti. Sve

17

složene stvari su kao san, maštarija, mjehur i kao sjenka, kao kap rose i munja, i stoga ih treba uvažavati. Kada ne znaš ništa o protivniku, ali znaš sebe, izgledi da pobijediš ili izgubiš su u ravnoteži.

Jedan student poslijediplomac, koji se "zagrijao" da uradi magistarsku tezu "što prije", obično postavlja pitanje: "Ako vrijedno radim, koliko će mi biti potrebno vremena da završim magistarsku tezu? Mentor mu obično odgovara: "Dvije do tri godine". "Ako radim napornije", ponovo pita student: "Koliko će mi onda biti potrebno vremena?" Mentor mu odgovara: "Pet do šest godina". "Zašto sad to", pita student? Mentor mu odgovara: "U tom slučaju, biće potrebno da sa mnom radiš četiri do pet godina svakodnevno; neko ko se toliko žuri da dođe do rezultata rijetko radi i uči brzo".

Intelektualne sposobnosti istraživača čine:

♥ sposobnost u pogledu pažnje i pamćenja (koncentracija i sposobnost pamćenja),

♥ sposobnost u pogledu povezivanja ideja (imaginacija), ♥ sposobnost u pogledu rasuđivanja (moć poimanja, analiza i sinteza,

indukcija i dedukcija), i ♥ individualne osobine uma (samostalnost, brzina mišljenja).

1.6. GRADACIJA NIVOA NAUČNOG SAZNANJA

Svaki veliki uspjeh,trijumf je upornosti /Graf/

1.6.1. NIVOI NAUČNOG SAZNANJA

Naučna metoda je svaka metoda koja omogućava prikupljanje istinitih (objektivnih) podataka ili činjenica o pojavi, ili pojavama koje su predmetom istraživanja. U literaturi se navodi veći broj metoda, međutim za samo dvije metode može se sa sigurnošću tvrditi da su naučne metode. To su:

1. eksperiment 2. sistemsko opažanje

"Eksperiment je postupak kojim namjerno, u strogo kontroliranim

uvjetima, izazivamo neku pojavu radi opažanja ili mjerenja" (Bujaš, 1981). Pojava koja se proučava naziva se zavisna ili kriterijska varijabla. Činitelj koji namjerno uvodimo i mijenjamo u eksperimentu da bi se provjerilo da li utiče na zavisnu varijablu naziva se nezavisna ili eksperi-mentalna varijabla. Na ispitanike osim nezavisne varijable djeluju i drugi činitelji koje treba ukloniti ili držati konstantnim. Kada se zavisna varijabla ispituje jedan put uz prisutnost i drugi put uz odsutnost nezavisne varijable, takav se tip eksperimenta naziva faktorijalni eksperiment.

Takav eksperiment pokazuje da nezavisna varijabla djeluje na zavisnu varijablu, odnosno što se događa sa zavisnom varijablom pod uticajem nezavisne varijable? Kada je nezavisna varijabla neprestano

18

prisutna u eksperimentu, a mijenja se intenzitet ili količina nezavisne varijable, npr. u ispitivanju uticaja intenziteta osvjetljenja na radni učinak, takav se tip eksperimenta naziva funkcionalni eksperiment (Bujaš, 1981). Takav eksperiment pokazuje kako nezavisna varijabla utiče na zavisnu varijablu. Eksperiment je najbolja naučna metoda. U prirodnim naukama eksperiment je dominantna naučna metoda.

Koje su prednosti eksperimenta? Eksperimentator kontrolira uvjete pod kojima se događa neka pojava i ima nekoliko prednosti pred osobom koja samo opaža pojavu (Woodworth, 1938):

1. Eksperimentator namjerno izaziva pojavu u određenom vremenu i na određenom mjestu i pripremljen je za opažanje pojave.

2. Kako su kontrolirani uvjeti poznati,( uvjeti) eksperimentator može eksperiment ponoviti i ponoviti opažanje. Na temelju detaljnog opisa svih uvjeta pod kojima se eksperiment odvijao i drugi istraživači mogu eksperiment ponoviti.

3. Eksperimentator može sistemski mijenjati uvjete u eksperimentu i pratiti popratne promjene u rezultatima eksperimenta.

U društvenim i humanističkim naukamama eksperiment se još uvijek

nedovoljno koristi. Tu treba istaknuti razliku koja postoji između društ-venih i humanističkih nauka. Društvene nauke usmjerene su na proučavanje društvenih procesa. Najbolji primjer je sociologija. Definiranje humanističkih nauka nešto je složenije, ali bi se općenito moglo kazati da su to nauke usmjerene na čovjeka, njegov razvoj, pitanja egzistencije, kulture. U humanističke nauke spadaju na primjer filozofija, historija, filologija i psihologija. Kao dobar primjer humanističke nauke može se navesti psihologija. Psihologija se bavi proučavanjem ponašanja čovjeka; bavi se proučavanjem individualnih razlika u raznim obilježjima i ponašanju; bavi se proučavanjem psihičkih procesa, kognicija i emocija. Ima dodirnih tačaka s prirodnim naukama (npr. fizikom, biologijom, fiziologijom) i društvenim naukama (npr. sociologijom, pravom, politologijom).

U društvenim naukama eksperiment se izuzetno malo koristi. U psihologiji eksperiment je češće u upotrebi. Edukacijsko-rehabilitarijske nauke bi kao i psihologiju trebale uvrstiti u humanističke nauke, jer i te nauke su kao i psihologija usmjerene na pojedinu osobu, na osobu s posebnim potrebama, iako kao i psihologija mogu biti svrstane djelimično i u društvene nauke, jer čovjek ne živi sam, već u zajednici s drugim ljudima. U edukacijsko-rehabilitacijskim naukama eksperiment se takođe koristi, iako možda nešto manje nego u psihologiji.

Sistemsko opažanje je praćenje neke pojave na sustavan, a to znači unaprijed definiran i precizan način. Treba jasno odrediti što će se opažati, kada i pod kojim uvjetima. Također, osobito je važno definirali i način bilježenja i kvantificiranja opaženog sadržaja. Prednost sistemskog opažanja pred eksperimentom je u tome što se ono odvija u prirodnim uvjetima (većina eksperimenata odvija se u laboratorijskim uvjetima). Za kvalitet sistemskog opažanja bitna je uvježbanost opažača. Sistemsko

19

opažanje koristi se i u prirodnim, (u) društvenim i humanističkim naukama. U psihologiji često se koristi u dječjoj i u kliničkoj psihologiji.

"Svrha je sistemskog posmatranja da se njime što tačnije evidentira, snimi pojava koja se posmatra. Stoga se ono što se sa stajališta aktivnosti osjetila naziva sistemskim posmatranjem, sa stajališta tehnike prikupljanja podataka naziva snimanjem. Rezultat sistemskog posmatranja, odnosno snimanja, jeste snimak pojave koju smo posmatrali. Taj snimak, dakle, predstavlja rezultat sistemskog posmatranja, no s druge strane, predstavlja i sirovinu koja se dalje obrađuje, čiji se dobiveni rezultati interpretiraju i iz tog stvaraju zaključci o zakonitostima u pojavi koja je bila objekt promatranja." (Mužić, 1979, )

Sistemsko opažanje razlikuje se od uobičajenog opažanja u svako-dnevnom životu po sljedećim obilježjima:

1. obavlja se prema unaprijed određenom planu 2. usmjereno je prema tačno definiranom objektu opažanja 3. istovremeno s opažanjem registriraju se podaci o opaženom 4. podaci se registriraju na način da budu dostupni kvantitativnoj obradi 5. opažač je stručno osposobljen za sistemsko opažanje

Za registriranje podataka služe unaprijed pripremljeni protokoli u

koje se brižljivo upisuju podaci za vrijeme odvijanja opažanja. Da bi ob-jektivnost podataka bila još na višoj razini, mogu se koristiti i razni teh-nički uređaji za snimanje slike i zvuka.

Uz eksperiment i sistemsko opažanje, u literaturi se kao naučne metode navode i:

1. metoda slučaja 2. korelacijska metoda 3. komparativna metoda 4. analiza sadržaja

U kliničkoj psihologiji i psihijatriji često se koristi metoda slučaja,

(case study) u opisu razvoja neke bolesti ili u prikazu učinaka nekog psi-hoterapijskog postupka. U prvom slučaju, nastoje se izdvojiti bitne faze i pojedinosti u nastanku bolesti, a u drugom, utvrditi učinkovitost psihoterapijskih metoda. Glavni nedostatak metode slučaja je subjektivnost, odnosno nedovoljna objektivnost metode. Podaci s kojima se barata svode se dobrim dijelom na subjektivne interpretacije osobe koja prikuplja podatke, a to dovodi u pitanje naučnu utemeljenost te me-tode.

U području primjene psihoterapijskih postupaka ovaj pristup nastoji se unaprijediti na način da se tok tretmana za pojedinog klijenta brižljivo prati tokom većeg broja vremenskih tačaka od inicijalne do finalne vremenske tačke tretmana. Taj pristup, odnosno model, poznat je u literaturi na engleskom jeziku pod nazivom "single case design" (Mor-ley i Adams, 1989, 1991; Long i Hollin, 1995; Morlev, 1996). Prikupljeni podaci

20

mogu se obraditi na deskriptivnoj razini ili multivarijantnim metodama za analizu nizova podataka.

Metoda slučaja koristi se i u sociologiji. Na primjer, istraživač koji želi proučavati seoske običaje u nekoj regiji, ne treba proučavati sva sela u regiji, nego odabrati ono koje je tipično za sva ostala sela te regije.

U velikom broju istraživanja, istražuju se relacije među pojavama ili određenim obilježjima ljudi. Grube procjene govore da se radi o gotovo 80% istraživanja takve vrste. U svom poznatom udžbeniku iz psihologije abnormalnog doživljavanja i ponašanja, Davison i Neale (1999) navode i korelacijsku metodu u popisu naučnih metoda. Treba istaknuti i prvorazredan značaj koeficijenta korelacije i multivarijatnih metoda obrade podataka utemeljenih na korelaciji u naučnim istraživanjima.

U literaturi iz područja historije i sociologije navodi se i kompara-tivna metoda kao naučna metoda. Sasvim općenito, ta metoda se koristi kada se uspoređuju razne pojave, historijski događaji, nacije, posebne skupine ljudi, itd., s ciljem utvrđivanja i objašnjavanja sličnosti i razlika.

Analiza sadržaja je metoda kojom se kvantitativno analizira sadržaj određenog teksta ili poruke, ili općenito bilo kojeg oblika komunikacije. Definiraju se kategorije sadržaja koje su dijelovi sadržaja teksta (najčešće se analizira sadržaj tekstova, iz knjiga, časopisa i novina), zatim se utvrđuje učestalost javljanja tih kategorija u tekstu koji se analizira. Analiza sadržaja je prvenstveno usmjerena na manifestni sadržaj teksta.

Svako istraživanje treba da bude jedan kompleksan sistem mentalnih aktivnosti koje imaju svoju logičku, saznajnu i tehničku dimenziju i kao takvo, istraživanje može imati različit nivo naučnog saznanja.

Nivoi naučnog saznanja imaju svoju gradaciju (slika 1.3.), pri čemu je najniži nivo naučna deskripcija, a najviši nivo je naučno predviđanje (naučna prognoza).

NIVOI NAUČNOG SAZNANJA Naučno predviđanje Naučno objašnjenje

Naučno otkriće Naučna klasifikacija i tipologizacija

Naučna deskripcija

Slika 1.3. Gradacija nivoa naučnog saznanja

Naučno saznanje kao rezultat ili proizvod istraživanja karakterišu sljedeća svojstva:

♣ to je istina o realnom svijetu (naučno saznanje se ne može

posmatrati kao stvarnost "s one strane iskustva"); ♣ naučno saznanje karakteriše originalnost;

21

♣ to je rezultat polaza od poznatih istina (činjenica, stavova, principa i zakona) koje ih dopunjuje, ili tačnije, suštinski određuje, ili neke od njih čini neodrživim;

♣ ono nastaje kao rezultat istraživanja koje predposlavlja primjenu odgovarajuće naučne metode;

♣ ono ima snagu dokaza; i ♣ njega karakteriše sposobnost predviđanja određenih pojava, zatim

osobina samopotvrđivanja i samopovezivanja.

1.6.2. NAUČNA DESKRIPCIJA Upoznaj samog sebe da bi mogao razumjeti druge

/Sokrat/

Naučna deskripcija (ili naučno opisivanje), je najniži nivo naučnog saznanja jer obuhvata opisivanje pojava, činilaca i njihovih svojstava, njihove strukture, funkcionalnih veza i odnosa.

1.6.3. NAUČNA KLASIFIKACIJA I TIPOLOGIZACUA

Bolje je poslovati sa ljudima koji nešto žele,nego sa onima koji su već postigli ono što su htjeli

/Bekon/

Naučna klasifikacija se određuje predmetom istraživanja i osobinama predmeta. Pojave i njihova svojstva se mogu svrstati u određene kategorije, klase i tipove (prema kriterijumu sličnosti ili na drugi način).

Dolazi do redefiniranja naučnih problema i načina rješavanja tih problema. Problem je u tome što nova paradigma ili sveobuhvatna, važnija teorija nije jednostavan dodatak postojećoj paradigmi, već se postavlja zahtjev za preispitivanjem i rekonstrukcijom postojeće para-digme. To dovodi do pružanja otpora kod pristalica postojeće paradigme i praktičara koji su po njoj prilagodili svoje djelovanje. Iz toga jasno proizlazi da napredak u nauci nije jedan pravolinijski ili kumulativni proces. U prirodnim naukama, jedan od glavnih argumenata za prihvatanje novih i odbacivanje postojećih paradigmi bila je veća kvanti-tativna tačnost novih paradigmi i veća preciznost u predviđanju budućih događaja.

U području proučavanja abnormalnog ponašanja, dominiraju četiri paradigme: biološka, psihoanalitička, paradigma učenja i kognitivna paradigma. Prva tretira abnormalno ponašanje kao organski poremećaj, druga, kao posljedicu neriješenog konflikta između ega i ida, treća, kao naučeno ponašanje i četvrta, kao posljedica pogrešnog razmišljanja i krive interpretacije realnosti. O tome kojoj se od navedenih paradigmi istraživač prikloni, ovisit će pristup istraživanju određenih aspekata abnormalnog ponašanja. Kao dobar primjer može se uzeti i područje kriminologije. Tu postoje tri paradigme: biološka, psihološka i sociološka. Biološka

22

paradigma uzroke delinkventnog ponašanja traži u nasljednim činiteljima i organskim poremećajima.

Ta paradigma je doživjela kulminaciju u Lombrosovim istraživanjima posebnih nasljednih obilježja delinkvenata i njegovom teorijom o rođenom zločincu, koja je žestoko osporavana i zbog koje je biološka paradigma izgubila na važnosti, što je rezultiralo dominacijom sociološke paradigme koju je ta paradigma zadržala do danas. Psihološka paradigma je dugo vremena bila potiskivana i zanemarivana, a tek u posljednjih tridesetak godina izborila je priznato mjesto u kriminologiji, ali još uvijek u sjeni sociološke paradigme, koja ističe ulogu raznih socioloških činitelja, uređe-nosti odnosa i privredne situacije u određenom društvu, u genezi de-linkventnog ponašanja. U navedenim primjerima iz psihologije abnormalnog ponašanja i kriminologije, vidljivo je da više paradigmi može istovremeno legitimno postojati u nekom području.

Što je neko područje složenije i manje istraženo, vjerovatnije je postojanje većeg broja paradigmi. S razvojem nauke i intenzivnim pro-vođenjem naučnih istraživanja u pojedinom području, evaluiraju se postojeće paradigme i zadržavaju one koje mogu najbolje odgovoriti naučnim zahtjevima u otkrivanju zakona po kojima se zbivaju pojave u određenom području.

Strukturalna paradigma ima univerzalno ili obuhvatno značenje. Ona je utemeljena na principu nadsumativnog djelovanja elemenata koji čine određenu strukturu. Tu je jedino problem odabira pravih elemenata koji će najbolje predstavljati određenu strukturu. Strukturalna paradigma ili pristup primjenjiva je u svim naukama, a veoma je prikladna u društvenim i humanističkim naukama u kojima su pojave koje se istražuju izuzetno složene. U ovoj knjizi, toj je paradigmi pripisana važna uloga u društvenim i humanističkim znanostima.

1.6.4. NAUČNO OTKRIĆE Poslovni ljudi koji se ne znaju

suprostaviti brigama, umiru mladi /Dr.A.Carell/

Naučno otkriće je svako novo saznanje u oblasti nauke, čije su bitne karakteristike:

saznanje izvjesnih, ranije nepoznatih predmeta ili nepoznatih njihovih odredaba, tj. otkriće kvaliteta, kvantiteta, relacija, načina nastanka, geneze i razvitka pojava jedne naučne oblasti;

saznanje se postiže naučnim metodama i naučnim sredstvima.

Predmeti naučnih otkrića su:

♣ činjenice (mogu biti otkrivene i nezavisno od, do tada poznatih zakona);

23

♣ naučni zakoni, teorije i učenja (otkriće zakona uvijek se zasniva na otkriću činjenica, a obrnuto nije slučaj).

Otkrića su predpostavke za pronalaske, a pronalasci su predpostavke

za otkrića. Obzirom na naprijed rečeno, postoje sljedeće vrste naučnih otkrića:

činjenička, zakonska, i činjeničko - zakonska.

Obzirom na metodu razlikuju se:

♥ slučajna otkrića, ♥ planska otkrića, i ♥ slučajno - planska otkrića (složena otkrića).

Obzirom na vrstu i broj saznajnih činilaca razlikuju se:

prosta otkrića, složena otkrića, površinska otkrića, i duboka otkrića.

Često se pri analizi naučnih otkrića koristi Arhimedova spirala otkrića

(slika 1.4.).

1. Činjenice 2. Naslućivanje 3. Indukcija 4. Dedukcija 5. Radna hipoteza 6. Djelimična verifikacija eksperimentom i zapažanje

7. Nova hipoteza 8. Dedukcija 9. Verifikacija 10. Nova hipoteza ili modifikacija starih hipoteza

11. Dedukcija 12. Verifikacija teorija 13. Prihvaćen princip ili zakon

Slika 1.4. Arhimedova spirala otkrića

24

Primjer razvojnog puta naučne metode u obliku Arhimedove spirale jasno pokazuje da svaki ciklus naučnog metoda polazi od činjenica i završava se sa činjenicama (Salmon,C: The Principles and Practice of Cultural Research, London, 1964.).

1.6.5. NAUČNO OBJAŠNJENJE Uspjeh je dijete smjelosti

/Volter/

Objašnjenja su strukturalni i funkcionalni sistemi elemenata, povezani određenim svojstvima ili uticajima (prema kvalitetima, relacijama, vezama i drugim svojstvima). Pojave i njihova svojstva koje su otkrivene povezuju se u objašnjenja ili teorije.

Pod objašnjenjem se razumije, uopšte uzev, odgovor na pitanje "zašto", tako da se naučno objašnjenje identifikuje sa otkrićem uzroka pojava koje su predmet naučnog istraživanja. Na ovaj način se naučno objašnjenje razlikuje i odvaja od naučnog posmatranja i opisivanja predmeta saznanja za koje metode se smatra da daju odgovor samo na pitanje: "Kakvo je nešto?" To znači, da pod naučnim objašnjenjem treba razumjeti svaki oblik i vrstu naučnog saznanja kojim se neki predmet ili pojava saznaje u onome šta je, kakav je i koji je to predmet.

Po svome logičkom sadržaju naučno objašnjenje se sastoji:

u shvatanju pojedinačnog na osnovu pojedinačnog, u shvatanju pojedinačnog i posebnog na osnovu opšteg, i u shvatanju opšteg na osnovu pojedinačnog, odnosno

posebnog.

U svakom naučnom objašnjenju mora postojati:

nešto što se objašnjava, tj. predmet objašnjavanja, i nešto čime se objašnjava taj predmet ili pojava, tj. oruđe i sredstvo

pomoću koga se vrši objašnjenje.

Ono što treba objasniti naziva se "explanandum", a ono pomoću čega, čime ili na osnovu čega se objašnjava "explanandum naziva se "'explicans" u teoriji značenja [26J.

S obzirom na prirodu veze između predmeta iskaza "explananduma" i predmeta "explicansa", razlikuju se:

funkcionalna naučna objašnjenja, čiju predmetnu vezu čine bilo koje proste implikacione i funkcionalne zavisnosti,

kauzalna, uzročna objašnjenja čiji je predmet uzročna veza između pojava, procesa ili događaja, i

motivaciona objašnjenja su dešavanja i djelatnosti u oblasti bioloških i društvenih nauka.

25

Analizom navedenih vrsta naučnog objašnjenja, može se ustanoviti da se te vrste ne mogu oštro razdvojiti, jer su one međusobno često povezane.

1.6.6. NAUČNO PREDVIĐANJE Usudite se-to je cijena uspjeha

/Viktor Igo/

Naučno predviđanje (naučna prognoza) je predviđanje otkrića nepoznatog što postoji i predviđanje budućih događaja prirodnih, društvenih ili saznajnih. Najprostiji oblik naučnog predviđanja je onaj u kome se na osnovu znanja pojedinačne činjenice predviđa pojedinačna činjenica.

Opšti oblik naučnog otkrića deduktivnog tipa ima oblik dedukcije s tim što je stav - zaključak ove dedukcije hipoteza o predmetu naučnog predviđanja.

Oblik induktivno-naučnog predviđanja smatra se kao glavni oblik saznanja budućih događaja, a otuda i kao osnovni oblik naučnog predviđanja.

Induktivno predviđanje može biti [26]:

♣ ono u kome se na osnovu izvjesnog broja slučajeva (m) jednog dešavanja ili konstatacije jedne osobine (a) kod (n) članova klase (A) zaključuje da osobina (a) ima i (n +1) član;

♣ ono u kome se na osnovu izvjesnog većeg broja (n) poznatog dešavanja ili konstatacije jedne osobine kod (n) predmeta ili pojave jedne klase (A) zaključuje da će isto biti slučaj i kod narednih (n, q, r, s ...) pojava;

♣ ona indukcija u kojoj se iz izvjesnog većeg broja (n) dešavanja ili utvrđenih činjenica ili osobina određene grupe predmeta (A) zaključuje da će isto biti slučaj i kod svih ostalih pojava te grupe ili klase predmeta (A).

Pri običnom deduktivnom naučnom predviđanju, šire i dublje

posmatranje otkriva da se u osnovi dedukcije, krije induktivni metodski postupak, tako da je cijela metoda u stvari induktivno - deduktivna.

Kao poseban oblik treba pomenuti dijalektičko - deduktivno predviđanje čiju suštinu čini rješenje ili prevazilaženje protivriječnosti između nekog ranijeg saznanja, konkretno nekog zakona, i novootkrivenih činjenica. Ova protivriječnost se rješava hipotezom o neotkrivenim činjenicama.

Na kraju, možemo reći da je dimenzija predviđanja jedna od najvažnijih uloga naučne teorije, ne samo iz teorijskih, nego i iz praktičnih razloga. U stvari, glavni zadatak svake naučne teorije je:

da što svestranije i što tačnije opiše svoj predmet, odnosno, pojave koje istražuje;

26

da svoj predmet što temeljnije objasni, i da što tačnije predvidi pojavu, promjenu i razvitak pojava koje istražuje. Naučno predviđanje sasvim sigurno, je najviši mogući nivo saznanja,

odnosno krajni cilj koji istraživač ima pred sobom.

MJERENJE Istrajan rad sve pobeđuje

/Aurelius/

Mjerenje je izuzetno važan postupak u nauci. Poznati američki psiholog i statističar Guiiford (1965) definira mjerenje kao "postupak pridruživanja brojeva objektima ili događajima prema logički prihvatljivim pravilima". Stevens navodi da "mjerenje uključuje proces povezivanja formalnog modela zvanog brojni sistem s nekim aspektima objekata ili događaja koji se mogu razlikovati" (Stevens, 1951). Prema Nunnallvu (1967), mjerenje se "sastoji od pravila za pridruživanje brojeva objektima da bi se predstavili kvantiteti atributa". U sve tri definicije mjerenje se definira kao pridruživanje brojeva prema određenim pravilima. Iz tih definicija, jasno proizlazi da se pod mjerenjem podrazumijeva kvantifikacija objekata i događaja, odnosno atributa objekata. U društvenim i humanističkim naukama pod objektima se najčešće podrazumijevaju ispitanici, a mjerenjem se u kvantitativnom obliku izražava zastupljenost pojedinih obilježja (atributa) kod ispitanika.

Mjerenju podliježu ne samo živa bića, odnosno razna njihova obilježja, već to mogu biti i pojave, predmeti, društvene grupe, institucije i slično. U tom širem smislu u upotrebi je termin entitet za objekt mjerenja.

Sistem brojeva je logički sistem, koji omogućava razne vrste opera-cija. Da bi postupak pridruživanja brojeva raznim obilježjima objekta mjerenja uopće bio moguć, potreban je određeni stupanj izomorfnosti (st. grč. isos - isti, morfe = oblik), istovjetnosti ili paralelnosti između brojeva i obilježja. Treba postojati neka zajednička osnova između brojnog sistema i obilježja koja su predmetom mjerenja. Postoje tri zajednička svojstva koja dopuštaju pridruživanje brojeva obilježjima:

1. identitet 2. rang 3. aditivnost

Svaki broj je jedinstven i ima svoj identitet. Svaki objekt, odnosno

obilježja objekta, trebaju također imati identitet da bi mjerenje bilo moguće. To znači, da objekti moraju po nečemu biti posebni i različiti od drugih objekata. Identitet objekata prema određenim obilježjima objekata dopušta mjerenje najniže razine, a to je klasifikacija.

Brojevi imaju svojstvo ranga. Poredani su po veličini. Za svaki se broj zna je li veći ili manji od drugog broja. Ako se obilježje koje je pred-metom mjerenja može stupnjevati (razdijeliti) prema veličini u kojoj

27

postoji, tada i obilježje ima svojstvo ranga. To isto može se kazati na slje-deći način: ako se objekti, odnosno ispitanici (entiteti) mogu poredati prema veličini (razvijenosti, kvantiteti) nekog obilježja koje je predmetom mjerenja.

Aditivnost brojeva znači da se mogu zbrajati i da zbir dvaju brojeva uvijek daje jedinstven broj, tačno određeni broj. Svojstvo aditivnosti veoma je važno jer ono omogućuje i preostale tri računske operacije. Oduzimanje, množenje i dijeljenje mogu se izraziti zbrajanjem. Koja obilježja objekata, odnosno ispitanika (entiteta) imaju svojstvo aditivnosti? Ona u kojima postoji jednaki prirast ili opadanje u obilježju koje mjerimo. To su obilježja koja se mogu podijeliti na potpuno jednake dijelove. Na primjer, to su obilježja visine i težine. Visinu i težinu mjerimo jedinicama koje imaju isti razmak, npr. centimetrima i gramima. Isto možemo kazati i za testove inteligencije i znanja. U testu inteligencije i testu znanja uobičajeno je da se svaki tačno riješeni zadatak vrednuje jednim bodom.

Vrste mjerenja i mjerne skale Mjerenje se može odvijati na različitim razinama složenosti. Ako neki

objekt, odnosno obilježje objekta ima samo svojstvo identiteta, tada je moguće samo nominalno mjerenje. Kada ima i svojstvo ranga, tada je moguće rang ili ordinalno mjerenje, a kada ima i svojstvo aditivnosti, tada je moguće intervalno i omjerno mjerenje.

U društvenim i humanističkim naukama, objekti mjerenja (entiteti) su uglavnom ispitanici, tako da će se u nastavku teksta koristiti umjesto termina objekt mjerenja i entitet, termin ispitanik.

Nominalno (lat. nomen = ime) "mjerenje" sastoji se u klasifikaciji ispitanika prema njihovim obilježjima (npr. spol, boja očiju). Tu se za-pravo prije radi o razvrstavanju, nego o mjerenju. Ordinalno mjerenje pridruživanje je ranga ispitanicima prema razvijenosti obilježja koje je predmetom mjerenja. Dobar primjer su školske ocjene. Razmak između brojeva u ovom slučaju samo je prividno jednak. Svaki nastavnik daje drugačiji razmak tim brojevima. Na primjer, kod nastavnika koji veoma rijetko daje ocjenu 5, razmak između 4 i 5 veoma je velik. Kod tog istog nastavnika razmak između ocjene 3 i 4 može biti znatno manji.

Prema tome, kod ordinalnog mjerenja razmak između brojeva nije jednak i brojevi na rang skali ne smiju se zbrajati. U praksi se često računa prosječna ocjena kao pokazatelj uspjeha na studiju, a to nije opravdano iz razloga koji je naveden. Prosječna ocjena samo je približna mjera uspjeha na studiju.

Intervalno i omjerno mjerenje zadovoljava svojstvo aditivnosti. Tu su razmaci u dijelovima obilježja koje se mjeri potpuno jednaki i isto tako i razmaci između stupnjeva na mjernoj skali. Razlika između intervalnog i omjernog mjerenja je samo u tome, što kod omjernog mjerenja postoji mogućnost uspostavljanja omjera u obilježju koje je predmet mjerenja, zahvaljujući apsolutnoj nuli.

28

Apsolutna nula je potpuna odsutnost kvantiteta obilježja. Na primjer, za predmet težak 40 kg možemo kazati da je dva puta teži od predmeta teškog 20 kg. U intervalnom mjerenju, umjesto apsolutne postoji relativna ili arbitražna nula. Tu vrijednost nula ne označava potpunu odsutnost obilježja koje je predmet mjerenja. Na primjer, ako ispitanik u testu inteligencije ne riješi ni jedan zadatak, rezultat nula ne znači da je njegova inteligencija jednaka nuli. Ispitanik koji nije riješio ni jedan zadatak, ili nije razumio uputu, ili je namjerno davao pogrešne odgovore, ili je bio primijenjen test koji nije primjeren dobi tog ispitanika. U intervalnom se mjerenju, prema tome, ne mogu raditi omjeri.

Prema opisanim vrstama mjerenja, postoje četiri temeljne mjerne skale:

1. nominalna 2. ordinalna 3. intervalna 4. omjerna

Što je mjerenje obavljeno na višoj razini, to je moguća primjena

većeg broja statističkih postupaka. Na razini nominalnog mjerenja veoma je sužena primjena statističkih postupaka. Na razini ordinalnog mjerenja broj je nešto veći, a na najviše dvije razine, intervalnoj i omjernoj, broj statističkih postupaka znatno je veći, odnosno mogu se primijeniti svi statistički postupci. Na razini intervalne skale nisu mogući jedino postupci koji se temelje na uspostavljanju omjera. Omjerno mjerenje izuzetno je rijetko u društvenim i humanističkim znanostima.

Na žalost, u društvenim i humanističkim naukama mjerenje se često odvija na nižim razinama, nominalnoj i ordinalnoj. Intervalno mjerenje često je samo tzv. semiintervalno mjerenje. Riječ je o samo naizgled intervalnom mjerenju, kada intervali uzduž mjerne skale nisu jednaki u svim dijelovima skale. To je slučaj kada jednaki razmaci na skali ne odgovaraju jednakim kvantitetima predmeta mjerenja. Na primjer, u testu inteligencije u kojem su zadaci poredani po težini, a to je najčešći slučaj, kada se svaki tačno riješeni zadatak iz praktičnih razloga ocjenjuje jednim bodom, ne radi se o intervalnom, već o semiintervalnom mjerenju.

Psihološke skale imaju relativnu, a ne apsolutnu vrijednost kao skale u fizici (Goodenough, 1949). "I nakon svih poduzetih napora da se izjednače udaljenosti između stupnjeva na skali psihologijskih veličina, dobivene jedinice su još uvijek više relativne nego apsolutne. Na prvom mjestu one se odnose samo na konkretnu skalu. Ne mogu sa sigurnošću biti prenesene na neku drugu skalu s istom svrhom." (Goodenough, 1949) ..."Najviše vrijede za određenu skupinu ispitanika u određenom vremenu".

Fizikalne mjere se ne mijenjaju s ponavljanjem; psihologijske mjere neizbježno otvaraju mogućnost za učenje i tako standardi korišteni u prvom testiranju obično zahtijevaju neku promjenu, ako se testiranje ponovi" (Goodenough, 1949). U tom slučaju razmaci između brojeva ne označavaju u svim dijelovima slijeda brojeva (mjernoj skali) jednake dijelove u razvijenosti inteligencije. Ocjenjivanje uratka trebalo bi u ovom

29

primjeru obaviti ponderisanjem, odnosno, pridavanjem numeričke vrijednosti koja vjerno opisuje količinu inteligencije, potrebnu da se riješe zadaci nejednake težine. Taj problem se u literaturi navodi kao diferencijalno ponderisanje uratka.

Torgerson (1958) piše o četiri vrste mjerenja, odnosno mjernih skala, ali izuzima nominalnu skalu, jer se tu zapravo, kako je već kazano, ne radi o mjerenju. Na razini nominalne skale, brojevi služe samo kao ime za skupine objekata koji imaju neko zajedničko obilježje. Torgerson navodi uz intervalnu i omjernu skalu i dvije vrste ordinalnih skala:

1. ordinalna skala bez prirodnog ishodišta 2. ordinalna skala s prirodnim ishodištem 3. intervalna skala 4. omjerna skala

Prva vrsta ordinalne skale nema apsolutnu nulu. Primjer te skale je

skala školskih ocjena. Na toj skali ne postoji nulti stupanj koji bi označa-vao potpunu odsutnost znanja. Velik broj ordinalnih skala je te vrste. Druga vrsta ordinalnih skala su bipolarne skale s nulom na srednjoj poziciji. Na primjer, skala semantičkog diferencijala ima takvu nulu.

1. Nejednaki intervali .Jednaki intervali 2. Ishodište nije prirodno (relativna nula) 3. ORDINALNA skala 1 INTERVALNA skala 4. P-rit od no ishodište (apsolutna nula) 5. ORDINALNA skala 2 OMJERNA skala

SLIKA 2.1 Četiri vrste mjernih skala (prema Torgerson, 1958)

Torgerson (1958) navodi skalu za ispitivanje estetskih preferencija.

Na toj skali nula označava tačku prelaza od ugodnih kaneugodnim estetskim doživljajima. Najveći broj mjernih skala u društvenim i humanističkim naukama su ordinalnog tipa. Mnoge intervalne skale su samo prividno intervalne, jer na svim dijelovima skale razmak među stupnjevima nije jednak. To je slučaj s testovima inteligencije u kojima se tačno riješen zadatak uvijek vrednuje jednim bodom bez obzira na težinu zadatka. Za takve skale u upotrebi je i termin semiintervalna skala. Prema tome, Torgerson izdvaja sljedeća tri bitna obilježja brojeva za tip mjerenja, odnosno vrstu mjerne skale:

1. ishodište 2. rang 3. interval

U usporedbi s ranije navedena tri temeljna obilježja: identitet, rang i

aditivnost, razlika je u isticanju ishodišta umjesto identiteta, jer Torgerson nominalnu skalu za koju je bitno obilježje identiteta ne smatra mjernom

30

skalom, već sistemom klasifikacije objekata. Interval i aditivnost odnose se na isto obilježje, jer su jednaki intervali temelj aditivnosti.

Mjerenje se obavlja pomoću mjernih instrumenata. Mjerni instru-ment je sredstvo za određivanje veličine (kvantiteta) obilježja koje je predmet mjerenja. Mjerni instrument sastoji se od mjernog mehanizma i mjerne skale. Mjerni mehanizam su mehanički dijelovi od kojih se sastoji, ili su to zadaci u testu sposobnosti, tvrdnje u upitniku ličnosti ili skali stavova. Mjerna skala je sistem brojeva pomoću kojeg se izražava kvantitet obilježja koje se mjeri. To je moguće, jer se neka svojstva ob-jekata mogu semantički povezati sa sistemom brojeva (Stevens, 1951).

Riječ je o već opisanoj izomorfnosti brojnog sistema i obilježja ispi-tanika, ili događaja koji su predmetom mjerenja. Iako izomorfnost nije potpuna, ipak se može uspostaviti određena korespondencija. Glavni je problem, koju vrstu kvantitativne skale odabrati za mjerenje određenih obilježja ispitanika. Svako obilježje ispitanika predstavlja određen kvalitet i pitanje je kako ga kvanticirati. Uvijek se postavlja pitanje je li određeni kvantitativni model najprikladniji za određenu strukturu kvalitativnih podataka (Supek, 1981).

Mjerenje može biti direktno ili indirektno. Direktno mjerenje je ono u kojem je predmet mjerenja direktno dostupan mjerenju i kada su jedinice na mjernoj skali određene kao dijelovi predmeta mjerenja. Na primjer, utvrđivanje težine nekog predmeta obavlja se direktnim mjerenjem. Predmet koji se mjeri direktno je dostupan, a oznake na mjernoj skali vage predstavljaju dijelove težine odnosno mase predmeta. U društvenim i humanističkim znanostima mjerenje je uglavnom indirektno.

O inteligenciji ispitanika zaključujemo na temelju broja tačno riješenih zadataka u testu inteligencije, o ličnosti, na temelju odgovora ispitanika na tvrdnje u upitniku ličnosti, o znanju učenika ili studenata na temelju odgovora na pitanja nastavnika ili odgovora na pitanja u testu znanja. Inteligencija, ličnost i znanje nisu direktno dostupni mjerenju, a bodovi u testu inteligencije i upitniku ličnosti nisu dio inteligencije, odnosno ličnosti. Takođe, i znanje nije direktno dostupno mjerenju, a odgovori na pitanja služe za procjenu znanja iz određenog predmeta.

Slično je i sa socijalnim (socioekonomskim) statusom i političkim djelovanjem (angažmanom). O socijalnom statusu pojedine osobe za-ključuje se na temelju posjedovanja materijalnih dobara, materijalnih primanja, razine obrazovanja i drugih varijabli koje se nazivaju varijable indikatori ili pokazatelji. O političkom djelovanju zaključuje se na temelju članstva u političkoj stranci, dolaska na sastanke stranke, političkih funkcija i drugih varijabli indikatora političkog djelovanja. Varijable indikatori mjere su određenog konstrukta ili temeljne varijable. Na primjer, svaki zadatak u testu inteligencije je varijabla jer ga neki ispi-tanici uspješno rješavaju, a neki ne, ali i inteligencija koju test mjeri također je varijabla jer se ispitanici razlikuju u ukupnom rezultatu u testu.

U faktorskoj analizi (vidjeti sedmo poglavlje) faktori imaju obilježje konstrukata ili temeljnih varijabli, a početne ili manifestne varijable koje definiraju faktore imaju obilježje varijabli indikatora.

31

Indirektno mjerenje ne mora biti manje vrijedno od direktnog mje-renja. Uvjet je da jedinice na mjernoj skali na svim dijelovima skale jed-noznačno, odnosno podjednako izražavaju kvantitet predmeta mjerenja. To znači da bi se mjerenje trebalo odvijati na razini intervalne ili omjerne skale.

U socijalnoj psihologiji, u području ispitivanja stavova i javnog mnijenja, razvijen je veći broj mjernih skala. Najpoznatije su Thur-stoneova skala "prividno jednakih intervala" i Likertova skala.

Skala koju su predložili Thurstone i saradnici, nastala je 1929. go-dine (prema Supek, 1981), a sastoji se od 11 stupnjeva (moguć je i drugi broj stupnjeva). Na skali se nalazi 11 tvrdnji koje su poredane od tvrdnje kojom se najpozitivnije govori o objektu stava, do tvrdnje kojom se o njemu govori najnegativnije. Objekt stava može biti osoba, stvar, institu-cija ili događaj. Neutralna tvrdnja nalazi se u sredini skale. U konstrukciji skale postoje sljedeći koraci:

1. prikupi se velik broj tvrdnji o objektu stava 2. eksperti razvrstavaju tvrdnje skupina dajući im ocjene od 1 - 11 3. isključuju se tvrdnje u kojima postoji veće neslaganje eksperata

4. skalne vrijednosti tvrdnji određuju se kao medijan ocjena eksperata i odabrane tvrdnje poredaju se redoslijedom od 1 do 11.

U Thurstone-ovoj skali, ispitanik treba zaokružiti samo onu tvrdnju koja je za njega najprihvatljivija.

Veoma široku primjenu ima skala koju je predložio Likert 1932. go-dine (prema Supek, 1981). To je skala od pet stupnjeva (najčešće) kojom se dobiva podatak o smjeru stava (pozitivan, negativan) i o intenzitetu

1.7. TEORIJA I HIPOTEZE Iskustvo je najbolja škola samo

što je školarina mnogo skupa /Ž.P.Sartr/

1.7.1. VRSTE NAUČNIH TEORIJA Prilika uvijek kuca na vrata,ako dugo čekaš zaboli je ruka i pređe na drugu kuću

/Nikol Kidman u filmu″Umreti za.. ″/

Sistem više pojmova i teorema u određenoj vrsti predmeta ili pojava jeste TEORIJA. Svaka teorija je sistem osnovnih opštih kao i posebnih pojmova o određenoj vrsti predmeta. Teorije često sadrže i pojedine hipotetičke pojmove i principe. Više razvijenih naučnih teorija o jedinstvenom predmetu ili oblasti čini naučno učenje.

Teorija je održiva ako iz nje slijede potvrdljive hipoteze, a teorija nije održiva, bar u datom obliku, ako iz nje slijede nepotvrdljive hipoteze.

Klasifikaciju naučnih teorija možemo izvršiti na sljedeći način:

♣ prema predmetnoj oblasti (biološke, ekonomske, sociološke i dr.),

32

♣ prema strukturi teorije (matematika i logika, društvene nauke i dr.),

♣ prema opštosti teorije (opšte filozofske teorije, talasna teorija svjetlosti i dr.), i

♣ prema strogosti teorije odnosno prema naučnoj fundiranosti (stroge, deduktivne, manje stroge i dr.).

Saznajna moć jedne teorije je veća ako se tom teorijom može

objasniti više osobina jedne vrste pojava ili ako se više i raznovrsnijih hipoteza izvedenih iz teorije potvrđuje, nego što je to slučaj kod neke druge teorije [26].

Plodnost naučne teorije se određuje brojem i epistemološkom vrijednošću održljivih hipoteza koje su izvodljive iz date teorije.

Naučno saznanje, kao skup utvrđenih naučnih činjenica, pojmova, zakona i teorija, nije utvrđeno jedno jednom za svagda već je podvrgnuto stalnom preispitivanju i kritičkoj analizi.

1.7.2. OSNOVANOST HIPOTEZA Biznis,više nego bilo koja profesija,podrazumijeva da čovjek

konstantno razmišlja o budućnosti /Henri de Luce /

Hipoteze predstavljaju teorijske dopune izvjesnih praznina u

poznavanju određene pojave ili čitave oblasti pojava čije samo izvjesne djelove ili izvesne momente poznajemo. Ona je stav moguće vjerovatnoće ili istinitosti.

S obzirom na moguću saznajnu vrijednost stava, hipoteza može biti "opovrgnuta", "neodrživa" ili "održiva". Osnovana je ona hipoteza koja omogućava predviđanje pojava, jer je to mogućno jedino onda ako je hipoteza ma na koji način u skladu sa stvarnošću, ona koja objašnjava ranije neobjašnjene pojave ili ona koja ih bolje objašnjava od ranijeg učenja.

Funkcija hipoteze je da usmjeri naše istraživanje pravilnosti među činjenicama. Sugestije koje su formulisane hipotezama mogu biti rješenje problema.

Na osnovu naprijed rečenog može se dati jedna od definicija hipoteze. To je misaona predpostavka u obliku pojmova i stavova o mogućim činjenicama budućeg saznanja još ne otkrivenog ili delimično otkrivenog. Detaljnije o hipotezama biće govora i u poglavlju "ISTRAŽIVAČKI PROJEKTI".

1.8. VRSTE NAUČNIH ZAKONA

Izaberite posao koji najviše odgovara Vašim sposobnostima /Barnumov/

Naučni zakon je potvrđen hipotetički opšti stav koji se odnosi na klasu pojava. Nepotvrđeni osnovni naučni stav jednog logičkog ili posebno naučnog sistema jeste princip.

33

Objektivna osnova zakona, tj. objektivna suštinska relacija samo se otkriva, a ne donosi, jer ona postoji objektivno i nezavisno od subjektivno misaonog procesa saznanja zakona [26].

Naučni zakon predstavlja znanje opštih i bitnih svojstava neke vrste pojave. On igra veliku ulogu u naučnom objašnjenju pojava, jer naučno objasniti neku pojavu znači tu pojavu saznati na osnovu naučnog zakona, a zatim naučne teorije i hipoteze.

Naučni zakoni igraju veliku ulogu u otkriću ne samo činjenica, odnosno nepoznatih stvari i pojava nego i u otkriću samih naučnih teorija i naučnih zakona, a igraju osnovnu ulogu u primenjenim saznanjima, tj. u praktičnim ljudskim delatnostima, u tehnici, u ekonomiji i sl.

Klasifikacija naučnih zakona se može vršiti na više načina. Ovdje ćemo pomenuti sljedeću:

1. Obzirom na predmet:

a. zakon veze (zakon kauzaliteta), b. strukturni zakoni (izražavaju strukturu pojedinih vrsta

predmeta, tj. tijela, jedinjenja, procesa itd.), c. zakoni skupa (to su odredbe bilo međusobnih odnosa skupova bilo odnosa članova množina ili skupova), d. statistički zakoni (utvrđuju se indukcijom i računom

vjerovatnoće), i d. mješoviti zakoni (strukturno - funkcionalni, strukturno – statistički i dr.). 2. Po funkciji:

a. deskriptivni (prosto se konstatuje izvjestan suštinski odnos i

međuzavisnost bilo predmeta ili pojava bilo njihovih osobina), i

b. eksplikativni (kauzalni i drugi zakoni koji objašnjavaju same pojave u

c. njihovom nastanku, mjenjanju i razvitku). 3. Po važenju:

a. stroge (recimo kauzalni zakoni), i b. više ili manje vjerovatne (recimo statistički zakoni).

4. Po opštosti važenja:

a. univerzalni (važe za cjelokupnu stvarnost i za sve nauke), b. opšti zakoni pojedinih nauka ili skupa nauka (to su aksiome tih

nauka), i c. posebni zakoni pojedinih nauka (tiču se suštinskih odredaba samo

izvjesnih vrsta predmeta ili pojava koje istražuje jedna posebna nauka).

34

1.9. NAUKA I PRAKSA

Lutali smo kao mjesečari,a sada želimo svjesno da maštamo po danu /Niče/

Informacije iz potencijala akumuliranog znanja struje prema praksi. S druge strane, praktične potrebe društva zahtjevaju od nauke rješenja određenih problema koji se povratnom spregom saopštavaju nauci. Tako dolazi do razvoja nauke preko primjenjenog istraživanja, čiji se rezultati neposredno koriste za unaprijeđenje prakse [20].

Primjenjeno istraživanje i razvoj, predstavljaju osnovnu karakteristiku za prijem informacija i osnovni uslov za mogućnost korištenja informacija.

Za istraživanje je potrebno imati ideju. Nadahnuće gotovo nikad ne kuca na vrata onoga koji ne radi. Neprekidna aktivnost duha, koju karakteriše saznanje i uočavanje problema, uz prisustvo intuicije najbolja su garancija da će do ideje doći.

2.0. METODE ISTRAŽIVANJA Srce ima svoje razloge za koje razum ne želi da zna

/Paskal/

2.1. OPŠTE NAPOMENE Čovjek se mjeri po tome na koji način koristi svoju moć

/Pittacus/

Metoda istraživanja je put kako doći do naučnog saznanja, odnosno, predmet nauke metodologije. Ovdje će biti korištena sistematizacija (putevi pristupa naučnom saznanju) profesora Bogdana Sešića [26], pri čemu se naučne metode klasifikuju prema nivoima opštosti, od posebnih naučnih metoda do metoda istraživanja (slika 2.1.).

Autori Koen i Najgel ističu tri najčešće korištene nenaučne metode:

metoda upornog ponavljanja stavova ili metoda istrajnosti, metoda pozivanja na autoritet i metoda intuicije (mi treba da utvrdimo naga vjerovanja pozivanjem na stavove koji su "očigledno istiniti" i u koje, prema tome, nema mjesta sumnji).

Ispravnost naših stavova može da bude dovedena u pitanje ako se u

datom momentu velika većina izjasni suprotno našim stavovima. Veći dio našeg znanja stečeno je vjerovanjem u autoritete (vjerovanje učitelju, direktoru, itd.). Vjerovanje nije naučni iskaz.

Pojam intuicije se ne isključuje u procesu istraživanja i razvoja. On se često koristi da označi naslućivanje rješenja ili iznenadne "iskre", koje su najčešće rezultat dugotrajnog i usmjerenog misaonog istraživanja.

Struktura naučne metode, u većini slučajeva, ima nekoliko faza: uočavanje problema,

35

postavljanje hipoteze, provjeravanje hipoteze - verifikacija, i praktična primjena rješenja.

METODE ISTRAŽIVANJA Ako ambicija i vrijednost koračaju,

koračaju pored Vas, postat ćete nekog /Santayana/

I.Posebne naučne metode i postupci

Analitifiko - sintetička metoda Metoda apstrakcije i konkretizacije Metoda apstrakcije i specijalizacije Metoda klasifikacije Metoda indukcije i dedukcije Druge metode

II. Opšte naučne metode ♣ Metoda modelovanja ♣ Statistička metoda ♣ Analitičko - deduktivna metoda ♣ Metoda crne kutije ♣ Druge metode

III. Metode, tehnike i postupci

Naučno posmatranje Naučni eksperiment Naučno ispitivanje Informatička metoda Metoda analize sadržaja Metoda studije slučaja Druge metode

Slika 2.1. Metode istraživanja

2.2. POSEBNE NAUČNE METODE I POSTUPCI

Kod većine stvari najbolja je sredina /Latinska poslovica/

2.2.1. ANALITIČKO - SINTETIČKA METODA

Hrabrima i zvijezde pomažu /Korejanska poslovica/

Analiza i sinteza predstavljaju jedinstvenu osnovnu metodu saznanja tj. analitičko - sintetičku metodu.

36

Odnosi između analize i sinteze su [26]:

objektivno jedinstvo cjeline nekog predmeta i njegovih djelova

(elemenata) ili odredaba i analiza i sinteza, imaju za predmet istraživanja prirodne, društvene i druge pojave,

kao što imaju zajednički predmet istraživanja, tako, analiza i sinteza imaju i zajednički cilj, to je saznanje samih stvari - procesa, predmeta uopšte kao jeđinstava raznovrsnosti, odnosno kao cjeline djelova,

analiza kao proces mišljenja predstavlja kretanje mišljenja od cjeline ka njenim elementima (djelovima),

sinteza kao proces mišljenja predstavlja kretanje mišljenja od djelova ka cjelini.

Analiza je početna, a sinteza završna faza ili dio analitičko -

sintetičke metode saznanja. Analiza i sinteza su suprotni metodski postupci po kretanju mišljenja

u njima. One su suprotne i po tome što se analizom otkriva raznovrsnost i djelovi predmeta ili pojave, a sintezom jedinstvo i cjelina predmeta ili pojave.

Jedinstvo analize i sinteze sastoji se u samoj polarizaciji onih odredaba u čijim suprotnostima se analiza i sinteza kreću, a to su (nema analize bez sinteze):

početak - završetak saznajnog procesa, djelovi -cjelina, i raznovrsnost - jedinstvo.

Analiza i sinteza su suprotni metodski procesi po svom kretanju

mišljenja, ali se kreću u okviru jednog istog odnosa cjelina - dio, samo u različitim smjerovima (slika 2.2.).

Slika 2.2. Kretanje mišljenja kod analize i sinteze

Analiza i sinteza se međusobno uzajamno predpostavljaju, kao što se predpostavljaju dio i cjelina. One ne samo predpostavljaju da dopunjuju jedna drugu, već i prelaze jedna u drugu. Najdublju vezu između analize i sinteze čini to, što se one sadrže jedna u drugoj.

37

Na analitičko - sintetičkoj metodi se zasnivaju i drugi metodski postupci i metode kao što su generalizacija i specijalizacija, apstrakcija i konkretizacija i drugo.

Razmišljanje za Ajnštajna je umjetnost slobodnog igranja sa pojmovima koji se "najvećim dijelom odigravaju pred vama bez simbola ili riječi i odlaze u podsvijest".

Intuicija za rješavanje problema, zahtjeva poznavanje opštih principa, razumjevanje konkretnih mehanizama, usmjerenu maštu i analizu bitnih elemenata, veliko i široko iskustvo da bi se, konačno, izvršila sinteza [20].

2.2.2. METODA APSTRAKCIJE I KONKRETIZACIJE

Snažni ljudi prihvataju snažne ideje i one ih čine još snažnijim /Walter Bagehot/

Apstrakcija i konkretizacija predstavljaju primjenu analize i sinteze na saznanje opšteg i posebnog kod raznih predmeta saznanja.

Apstrakcija je misaoni proces svakog izdvajanja, tj. bilo izdvajanja opšteg i odbacivanja posebnog, bilo kao misaoni proces izdvajanja posebnog i individualnog, a odbacivanje opšteg. Apstrakcija nužno mora imati dvojak karakter, jer misaono možemo odstupati od konkretnog jednistva opšteg i posebnog u nekom predmetu u dva pravca: bilo što ćemo apstrahovati opšte, a apstrahovati od posebnog, bilo što ćemo posebno i individualno, a apstrahovati od opšteg [26].

Apstrakcija se zasniva na analizi, ali sa druge strane, i svaka analiza, kao rastavljanje, predstavlja i izdvajanje, apstrakciju dijelova iz cjeline predmeta. Ona se razlikuje od analize time što analiza predstavlja samo razdvajanje jednog ili razlikovanje različitih činilaca, odnosno svojstava jedinstvene stvari, a apstrakcija znači i nešto više, izdvajanje pojedinih, određenih, opštih ili posebnih, bitnih ili nebitnih svojstava.

Konkretizacija je postupak suprotan apstrakciji; apstrakcija je misaono udaljavanje od realnog konkretnog, a konkretizacija je približavanje stvarnom, realnom, konkretnom jedinstvu predmeta.

Može se reći da je konkretizacija sinteza apstraktnog, opšteg sa posebnim i individualnim, ili apstraktnog posebnog, sa opštim.

Apstrakcija i konkretizacija kao metodski postupci imaju svoje posebne metodske oblike i to dva osnovna oblika: generalizaciju i specijalizaciju.

Generalizacija je složena metoda shvatanja opšteg u posebnom i pojedinačnom, preko posebnog i pojedinačnog. Ona znači misaoni prelaz od saznanja pojedinačnih i posebnih svojstava određene grupe predmeta ka njihovim opštim odredbama.

38

2.2.3. METODA APSTRAKCIJE I SPECIJALIZACIJE Radije neka ti zavide, nego da te sažaljevaju

/Tales iz Mileta/

Suprotno generalizaciji jeste specijalizacija. Ona znači misaoni prelaz od saznanja opštih odredaba predmeta (pojmovi, zakoni) ka saznanju njihovih posebnih i individualnih odredaba (ka posebnim pojmovima i specijalnim slučajevima opšteg zakona).

Ovakvo shvatanje metode specijalizacije je formalno logičko nesadržajno. Formalno logičko shvatanje specijalizacije je jednostrano zato što specijalizaciju identifikuje sa klasifikacijom pojma, tj. sa podjelom višeg klasnog pojma.

Specijalizacija se zasniva na analitičko - sintetičkoj metodi i na apstraktno - konkretizacionoj metodi. Da bi se specijalizacijom došlo od opšteg do posebnog nužno je izvršiti:

konkretizaciju tog opšteg u posebno, tj. sintezu, apstrakciju posebnog iz opšteg, i analizu stvarnog opšteg.

Razlikuju se dvije posebne vrste specijalizacije opšteg pojma:

♣ prosto raščlanjavanje ili posebnjavanje opšteg pojma (ukazivanje

na neki pojam ili odredbu koja se sadrži u nekom opštem pojmu), i ♣ sistemska podjela pojma jeste ona specijalizacija opšteg pojma koja

se vrši po jednom određenom principu, odnosno po jednoj posebnoj osobini opšteg predmeta, a koja mora biti sistematska i potpuna.

2.2.4. METODA KLASIFIKACIJE

Ne smemo odustati od puta a na cilj ćemo stići kada dopremo tamo odakle smo pošli

/T.S.Eliot/

Osnovni oblici specijalizacije su:

♥ klasifikacija, i ♥ dedukcija.

Klasifikacijom se specijalizira opšti pojam, a dedukcijom se u

specijalizaciji specijalizira opšti stav. Klasifikacija se odlikuje [26]:

to je konkretna i objektivno predmetna sistematska podjela nekog opšteg ili složenog predmeta, pojave ili njenog pojma, odnosno oblasti pojava ili pojma ove oblasti,

to je sistematska podjela pojma ne samo po obimu nego po konkretnom jedinstvu sadržaja i obima predmeta odnosno pojma,

39

što članove klasifikacije shvata kao unutra povezane, a ukoliko su oni parni, kao polarizovane, i

što klasifikacija shvata prijelaz i razvitak pojava i njihovih pojmova jednih iz drugih.

Uopštavanje i klasifikacije imaju:

jedinstven predmet (složeno jedinstvo opšte - posebnih odredaba

predmeta odnosno njegovog pojma), one imaju i jedinstven cilj (saznanje ne samo opštih odredaba

(generalizacijom), ne samo posebnih odredaba (klasifikacijom) nego saznanje konkretnog jedinstva opštih i posebnih odredaba u određenom objektu, odnosno u njegovom pojmu, i

pojmovna generalizacija i klasifikacija suprotni su metodski postupci po kretanju mišljenja (u klasifikaciji pojma i specijalizaciji stava mišljenje se kreće od opšteg ka posebnim momentima, tj. od opšteg pojma ili stava ka posebnom pojmu ili stavu).

2.2.5. METODA INDUKCIJE I DEDUKCIJE Ako je sve u redu,očito si nešto previdio

/Murphyevi zakoni/

Indukciju predstavlja svaki neanalitički zaključak:

koji nije logički impondiran svojim primjesama, zaključak koji se odnosi na druge slučajeve, odnosno na dio klase,

koji nisu predmet primjesa, koji ne slijedi analitički iz primjesa, i induktivni zaključak je uvijek samo vjerovatan, a može biti i

potpuno pogrešan, čak i kada su njegove primjese istinite.

U literaturi su poznate induktivne metode Džon Mil - a:

♣ metoda slaganja (zajednička okolnost dviju pojava mora da bude uzrok ili efekat - posledica tih pojava),

♣ metoda razlike (uzrok ili efekat pojave mora da bude ono što je dato kada se pojava javlja, a nije dato kada se pojava ne javlja),

♣ kombinovana metoda slaganja i razlike (predstavlja slučajeve koji su različiti u svakom pogledu izuzev u jednom; metoda razlike, pretpostavlja slučajeve koji su slični u svakom pogledu, izuzev u jednom),

♣ metoda ostatka (u svakoj pojavi treba apstrahovati onaj dio za koji se znaju uzroci uz pretpostavku da je ostatak pojave efekat ostalih uzoraka), i

♣ metode zajedničke promjene (povezanost između promjene jednog faktora i posmatrane pojave).

40

Dedukcija je postupak jer se njom iz opšteg zakonskog saznanja stiču posebna i pojedinačna saznanja.

Ova dva postupka, indukcija i dedukcija, čine jedinstvenu induktivno -deduktivnu metodu saznanja, iako su suprotni i međusobno povezani, polarizovani, osim sto su različiti, već su i suprotni kao metodski postupci.

Formalna definicija indukcije, određuje indukciju samo sa njene formalno misaone strane kao izvođenje opšteg stava iz više posebnih stavova. S druge strane, indukcija nije samo oblik mišljenja, već poseban oblik predmetnog mišljenja i kao metodski postupak saznanja predmeta objektivne stvarnosti [26].

Potpuna indukcija je ona kojom se saznaje istina o nekom predmetu koji ima ograničen i konačan broj osobina, ili istina o grupi ili sistemu predmeta koji se sastoji od konačnog broja članova, koji su svi pojedinačno upoznati. Znači, potpunom indukcijom iz svih konačnih saznatih podataka o jednom predmetu ili konačnoj grupi predmeta, dolazi se do nesumnjive objektivne istine.

Dedukcija kao metoda istinitog saznanja je shvatanje posebnog (predmeta, odredbe) na osnovu opšteg predmeta ili shvatanja izvjesne opšte osobine predmeta izvođenjem posebnog stava iz opšteg stava ili, najzad, izvođenje posebnih stavova u opšte. Ona je dvojaka:

♥ neposredna (iz jednog opšteg stava kao zaključak se izvodi poseban stav), i

♥ posredna (poseban ili individualan stav izvodi se iz dva stava ili više opštih stavova).

Deduktivna metoda ima prednost nad induktivnom jer su deduktivni

zaključci apsolutno pouzdani i nužni. Ona omogućava strogu sistematičnost i klasifikaciju naučnog saznanja. Ali, i to treba reći, dedukcija ne daje nikakvo novo saznanje, jer ona ustvari, vrši analitičko izvođenje jednog stava iz drugog stava.

Indukcija i dedukcija su povezane međusobno kao sinteza i analiza. One imaju zajednički opšti predmet, a to je saznanje jednog predmeta ili pojave kao jedinstva opšteg i posebnog. Razlikuju se po tome, što je indukcija početni, a dedukcija završni proces u saznanju, jer saznanje počinje pojedinačnim i slučajnim saznanjem posebnog, a završava se deduktivnim sistematskim i nužnim saznanjem posebnog na osnovu opšteg.

41

2.3. OPŠTE NAUČNE METODE Uspjeh se nalazi na suprotnoj strani,koja je

najudaljenija od neuspjeha /Votson,osnovač IBM-a/

2.3.1. METODA MODELOVANJA

Niko Vas ne može povrijediti bez Vašeg pristanka /Eleonora Ruzvelt/

1. Osnovi modelovanja Samopoštovanje Vam ne mogu uzeti,ako im ga ne date

/Mahatma Gandi/

Modelovanje je misaono, teorijska djelatnost izgradnje logičkih i matematičkih sistema, kao teorijskih modela određenih objektivnih sistema, ali i izgradnja ovim teorijskim modelima odgovarajućih praktično - realnih anologona, tj. realnih modela raznih vrsta (maketa, grafikona, mašina) [26].

To je istraživačka procedura tokom koje se izgrađuju neki stvarni ili idealni - znakovni sistem (model) sposoban, prvo, da zamjeni predmet koji se istražuje, drugo, koji mu na određeni način odgovara, treće, koji daje određenu informaciju o njemu i, najzad, to je sistem na kome je, zahvaljujući navedenim svojstvima, moguće izvršiti eksperimentalna istraživanja i proračune ili logičku analizu, da bi se na ovaj način dobiveni podaci, proširili na proučavanu pojavu, da bi se o njoj steklo pouzdano znanje (Filos. nauki, N-2,1964).

Modelovanje je, znači, saznajni, dijalektički proces kretanja saznanja od prakse, ka teoriji i od teorije, ka praksi. Zato i postoji:

teorijsko modelovanje realnih pojava (objašnjavanje realne stvarnosti), i

praktično Modelovanje teorije (objašnjavaju se same teorije).

Samim uočavanjem da se neka pojava odvija, mi već time počinjemo da stvaramo neki model, odnosno neku sliku neke pojave. Naša želja je tada (ili naš cilj) da prognoziramo kako će se ta pojava u nekim uslovima (projektovanim ili slučajnim) odvijati, te zbog toga vršimo modelovanje (formiramo modele, algoritme i slične mehanizme).

Prema tome, modelovanje jeste istraživanje na modelima, pri čemu polazimo od predpostavke da ako su sve pojave slične u nekim osobinama, biće i u nekoj drugoj osobini, pa će se istraživanje sistema vršiti metodom modelovanja. Pri ovome, pod modelom podrazumjevamo sistem uređenih struktura i odnosa analognih predmetu istraživanja, odnosno, model je apstrakcija posebne vrste, tj. spona između apstraktnog i teoretskog mišljenja i objektivne realnosti. Odnosno, model je analogan u bitnim dimenzijama predmetu modelovanja.

Naravno, u početku istraživanja moramo sebe (kao istraživača) staviti u odnos sa objektom istraživanja. To znači da metoda modelovanja ima saznajne i logičke osnove neophodne za zaključivanja kao logičke osnove modelovanja. Pri tome saznajni proces čine neposredni doživljaj i

42

apstraktno mišljenje. Logička osnova modelovanja je zaključivanje po sličnosti i analogiji u analizi saznajnog procesa. Osnovni segmenti zaključivanja su [3]:

predmet zaključivanja (predmet koji se zaključivanjem shvata), proces zaključivanja (izvođenje novog suda iz već poznatih), i principi, aksiome i pravila na osnovu kojih se izvode zaključci, koji se dijele na:

♣ traduktivne (predmet ili njegova odredba koji je povezan sa

drugim predmetom, povezan je preko ovog predmeta i sa predmetom sa kojim ovaj stoji u vezi),

♣ deduktivne (ono što važi uopšte važi i u posebnom slučaju), ♣ induktivne (ono što vrijedi uopšte vrijedi i u posebnom

slučaju, ali se to opšte ne nalazi u primjesama nego se iz njih izvodi).

2. Pojam modela

Pored više definicija pojma model u našoj i stranoj literaturi,

opredjelićemo se za definiciju gdje se pod modelom podrazumijeva apstraktni sistem, kao reprezentant originala, za određeni zadatak bitnih svojstava, radi zamjene ili olakšanog poimanja ili ovladavanja originalom (S.Kenel).

Pod algerbarskim modelom podrazumijeva se uređena dvojka proizvoljnog skupa A i proizvoljnog niza N=(Ni, N2, ...) relacija nad A. Pri modelovanju treba poći od toga da je primjena modela opravdana. Da postojanje sličnosti i analognosti različitih pojava dopušta zaključivanje o svojstvima i ponašanju jedne pojave, na osnovu boljeg poznavanja druge pojave - modela.

Strukturu sistema modelovanja čine:

predmet modelovanja koji se proučava, predmet koji je podudaran u određenim dimenzijama - model, i čovjek ili automat (prisutna svijest).

Zadatak modela je pored ostalog, da jasnije istakne bitne dimenzije

predmeta proučavanja i olakša njihovo proučavanje. Pri tome, pri istraživanju treba pristupiti redukciji broja dimenzija predmeta sa odabranog stanovišta proučavanja [3].

U opštem slučaju modele možemo podijeliti;

♥ prema obliku postojanja modela (materijalni, apstraktni), ♥ prema ulozi čovjeka u nastanku predmeta modelovanja (modeli

prirodnih sistema, modeli vještačkih - tehničkih i društvenih sistema),

43

♥ prema sličnosti i analogiji modela s predmetom modelovanja (slični modeli, analogni modeli),

♥ prema namjeni (saznajni modeli, demonstracioni modeli, konstrukcioni modeli i modeli optimizacije i upravljanja),

♥ prema sistemskom svojstvu predmeta modelovanja kao sistema, koji se modelira (modeli funkcije, modeli ponašanja, modeli građe),

♥ prema broju dimenzija predmeta modelovanja, koje predstavlja model (parcijalni model i potpuni model), i

♥ prema stepenu savršenstva (idealizovani, teoretski, tehnološki, optimalni i modeli stvarnih problema).

3. Sličnost i analogija sistema

Uspjeh je rezultat stalne brige za postizanje cilja /Bendžamin Disraeli/

1. Sličnost sistema. - Najznačajniji tipovi sličnosti i analogija

za tehničke sisteme su:

fizička sličnost, fizička analogija, i matematička analogija.

Pri ovome treba napomenuti da su sve pojave (ili svi predmeti) slični

ako su iste prirode (dvije pumpe za vodu), a analogni, u koliko su različite prirode (prijelaz toplote - diferencijalna jednačina).

Fizička sličnost dva predmeta (ili dvije pojave) obuhvata:

♣ geometrijsku sličnost (geometrijska sličnost granica i sličnost položaja),

♣ kinematičku sličnost (odnos vektora brzina i ubrzanja), i ♣ dinamičku sličnost (odnosi vektora sila i tenzora napona u prostorno

vremenskim tačkama za cijelo područje moraju biti konstantni).

Naprijed rečeno, znači da koeficijenti sličnosti, recimo za vrijeme i dužine, moraju biti jednaki.

Kinematička sličnost zahtijeva da je odnos vektora brzine i ubrzanja u sličnim prostorno – vremenski, tačkama za cijelo područje konstantan. Takođe, dinamička sličnost zahtjeva da odnosi vektora sile i tenzora napona u sličnim prostorno - vremenskim tačkama za cijelo područje moraju biti konstantni. Potpunu fizičku sličnost je teško postići, jer koeficijenti sličnosti pojedinih fizičkih veličina nisu međusobno nezavisni, uslovljeni su fizičkim zakonima.

2. Analogija sistema. - U slučaju da se žele rezultati ispitivanja fizičkih pojava, s jednog područja fizike, preslikati pojave na pojave drugačije prirode, to nije moguće učiniti na osnovu fizičke sličnosti. U tom

44

slučaju se radi o traženju analogija između posmatranih pojava. U fizici se koristi fizička analogija. Za nas je, u oblasti tehničkih sistema, značajna matematička analogija. Različite dimenzije pojava obuhvaćene matematičkom analogijom obrazuju matematičku analošku grupu.

Matematička eksplikacija te grupe je isti analitički problem, koji se najčešće sastoji, u rešavanju, diskusiji i tumačenju jedne ili sistema jednačina. U slučaju sličnosti sistema koeficijenti sličnosti su bezdimenzionalni brojevi, a kod analognih sistema, on imaju dimenziju, koja zavisi od prirode analognih veličina. Sličnost ili analogija sistema nultog reda (sistema 2 je sličan sistemu 1), ako za:

vremenske konstante t1, t2, ulazne veličine X1, X2, veličine stanja Z1, Z2, izlazne veličine Y1, Y2, koeficijente sličnosti (analognosti) Ku, Kt, Kx, Ky

može se definisati na sljedeći način:

X2 = Kx -Xt -(K, -t,)

Na osnovu naprijed rečenog možemo da kažemo da postoje principi

modelovanja:

♣ princip univerzalnosti modjelovanja (svaki predmet proučavanja se može modelovati u vidu pojma, suda ili zaključka),

♣ princip razvojnosti modela (svaki predmet se može modelovati na različite načine),

♣ princip pojedinačnosti i uopštenosti (svaki model može biti model pojedinačnog predmeta), i

♣ princip ekstrapolacije (svaki model mora biti adekvatan i u predviđenim situacijama, koje se razlikuju od situacija na osnovu kojih je model formiran).

4. Postupak modelovanja Radite svoj posao svim srcem i uspjećete-tako je malo konkurencije

/Albert Hubard/

Modelovanje je postupak (procedura) izgradnje (konstrukcije) i primene modela od opažanja i posmatranja predmeta modelovanja do preslikavanja rezultata na predmet modelovanja.

Tok aktivnosti postupka modelovanja može se definisati na sljedeći način:

posmatranje predmeta modelovanja (opažanje opisa predmeta modelovanja na šta utiču broj opažanja, izbor dimenzija

45

predmeta i dr., nekada za opis modelovanja treba koristiti i eksperimentalne metode),

koncipiranje predmeta kao sistema (misaona obrada podataka iz prve faze opažanja predmeta modelovanja pri čemu je bitno obilježje korišćenje metode apstrakcije, kojim se iz pojedinačnih podataka o predmetu modjelovanja izdvajaju zajednički, koji ne vrede samo za proučavani predmet, nego i za klasu predmeta kojoj on pripada),

traženje sličnosti i analogija s drugim predmetima i pojavama (dimenzije predmeta modelovanja koje se stavljaju u relaciju sličnosti ili analognosti; vrsta sličnosti ili analognosti; modalitet sličnosti ili analognosti; preslikavanje i dr.),

moguće formirati model (selekcionisanje iz polja mogućnosti one mogućnosti koja u određenim uslovima optimalno ostvaruje postavljene ciljeve; definisanje krilerijuma na osnovu kojih se utvrđuje adekvatnost modela; problem optimizacije za izbor rješenja iz skupa mogućih i pronalaženje zajedničkog mjerila za različite kriterijume),

formiranje modela kao sistema (model se treba predstaviti kao sistem pri čemu se definiše preslikavanje funkcija između bitnih dimenzija predmeta modelovanja - sistema i modela - za koje je utvrđena sličnost ili analogija),

testiranje modela (model se ispituje istim, sličnim ili analognim situacijama na osnovu kojih je formiran),

model zadovoljava (utvrđivanje adekvatnosti modela, odnosno podudarnosti bitnih dimenzija predmeta modelovanja i modela),

eksperimentisanje na modelu i prikupljanje podataka (primjena eksperimentalne metode i neophodne opreme; ako je predmet eksperimenta matematički model, onda se ova aktivnost svodi na simulaciju),

proučavanje i obrada podataka (korištenjem metode klasifikacije, analize, sinteze i optimizacije),

preslikavanje podataka na predmet modelovanja (inverzno preslikavanje u odnosu na predhodno provedeni postupak formiranja modela), i

rezultati zadovoljavaju (ostvarivanje ciljeva modelovanja).

5. Podjela modela Ili ne pokušavaj ili dovrši

/Latinska poslovica/

Svaki predmet ili pojava stvarnosti već u procesu saznanja postaje predmet modelovanja. Predmeti i pojave stvarnosti, materijalni ili apstraktni, potencijalno nose mogućnosti da budu nečemu model. Predmeti i pojave stvarnosti, bilo kao predmeti modelovanja, bilo kao modeli, shvataju se kao sistem. To znači da je diobna cjelina pojma modela, kao i kod pojma sistema, stvarnost ili barem najveći dio nje.

46

Takođe, to znači da će između diobnih stanovišta podjela sistema i podjela modela postojati određeni odnos. Takav odnos između pojmova sistema i modela konačno znači, da se i u slučaju podela modela mora biti zadovoljan sa, manje ili više, uspešnim paralelnim podelama, odnosno da je nemoguće uraditi korektnu klasifikaciju modela (Petrović,B.: Sistemski prilaz i sistemski postupci, Novi Sad,1995).

Prema ulozi čovjeka u nastanku predmeta modelovanja, postoje:

modeli prirodnih sistema (mikrofizičke, makrofizičke),i modeli vještačkih sistema, koji se dijele na:

modele tehničkih sistema, i modele društvenih sistema.

Prema obliku postojanja modela, modeli se dijele na:

♣ materijalne (realne, fizičke) modele, i ♣ apstraktne (idealne, misaone) modele, koji se dijele zavisno od

vrste sličnosti ili analogije, na:

govorne (verbalne) modele, opisne modele, grafičke modele (geometrijske, simboličke), i formalne modele (matematičke, logičke).

Materijalni modeli - predstavljaju odraz misli u materijalnoj

stvarnosti, odnosno odraz drugog materijalnog objekta ili pojave, posredstvom nekog apstraktnog modela. U prvom slučaju se radi o kreaciji nekog veštačkog sistema, a drugi slučaj predstavlja korišćenje, na primjer, fizičke sličnosti ili analogije u istraživanju nekog materijalnog predmeta.

Apstraktni (idealni) modeli - su odraz materijalne stvarnosti, ili nekog zamišljenog predmeta, u mislima. Ti modeli predstavljaju snažno i efikasno oruđe kojim se čovjek služi u saznanju, ovladavanju i upravljanju različitim predmetima i pojavama stvarnosti. Tokom proučavanja neke pojave metodom raodjelovanja po pravilu se koriste različiti modeli, od verbalnog ili govornog modela pa do matematičkih modela, tako da se postupak saznanja sastoji u procesu transformacije jednog u drugi model, sve dok se ne ostvare postavljeni ciljevi modelovanja (Petrović,B.: Sistemski prilaz i sistemski postupci. Novi Sad,1995).

Podjela modela prema promjeni ponašanja modela kao sistema u vremenu, prema određenosti ponašanja, prema uticaju okoline na ponašanje i prema složenosti modela, u suštini, su iste kao podjele sistema prema istim diobnim stanovištima.

Prema sličnosti i analogiji modela s predmetom modelovanja, modeli se dijele na:

slične modele, koji se prema modalitetu dalje dijele na:

47

♣ homomorfne modele, i ♣ izomorfne modele.

analogne modele, koji se takođe prema modalitetu dijele

na:

homomorfne modele, i izomorfne modele.

Prema namjeni, postoje:

♥ saznajni modeli, ♥ demostracioni modeli, ♥ konstrukcioni modeli, i ♥ modeli odlučivanja (optimizacije) i upravljanja.

Prema sistemskom svojstvu predmeta modelovanja kao sistema,

koji se modeluje, modeli se dijele na:

modele funkcije, modele ponašanja, i modele građe.

Prema broju dimenzija predmeta modelovanja, koje predstavlja

model, postoje:

parcijalni modeli, i potpuni modeli.

Prema stepenu idealizovanosti (savršenstva), modeli se dijele na:

♣ idealizovane modele, ♣ teoretske modele, ♣ tehnološke modele, ♣ optimalne modele, i ♣ modeli stvarnih predmeta (problema).

Pored ovih, postoje i druge podjele modela (slika 2.3.).

48

Red.br. VRSTE MODELA

1. Teorijski (apstraktni) – logički i matematički 2. Praktični (konkretni) 3. Realni - fizički modeli klasičnih mašina 4. Idealni - model idealnog gasa i drugi 5. Prosti - modeli klasičnih mašina 6. Složeni - model adaptivnih mašina 7. Modeli statistike - modeli geometrijskih tijela 8. Funkcionalni - kibernetički modeli ponašanja i drugi 9. Parcijalni - predstavljaju samo neke strane predmeta

originala 10. Globalni - predstavljaju cjelinu predmeta originala 11. Analitički - skup relacija u obliku jednačina i nejednačina 12. Topološki i mrežni - šeme procesa u industriji 13. Deterministički - model određen dif. jednačinama 14. Stohastički i statistički - slučajnih i vjerovatnih dešavanja

Slika 2.3 Moguće vrste modela

U savremenoj nauci upotreba modela pa i saznajna uloga su sve

veća, naročito u teoriji sistema i drugim naukama. Na (slici 2.4.) data je saznajna uloga modela [3J.

SAZNAJNA ULOGA MODELA Neka jučerašnja greška bude današnja učiteljica

/Latinska poslovica/

SAZNAJNA ULOGA MODELA 1. Zamjenjuje predmet istraživanja 2. Služi za izvođenje eksperimenta (modelni eksperiment) 3. Predstavljanje naučnih pojmova i teorije, čime se mogu

provjeriti 4. Sredstvo za proveravanje i uopštavanje naučnih teorema i

Teorija 5. Uloga u naučnom predviđanju 6. Uloga u naučnom objašnjavanju 7. Izgradnja i usavršavanje naučne tehnike

Slika 2.4. Saznajna uloga modela

Navedimo osnovne karakteristike modela koji služe za izvođenje

naročite vrste eksperimenata, tzv. modelni eksperiment (slika 2.5.). To je eksperiment koji se vrši na već izgrađenom modelu, odnosno, to je viši oblik i naročita vrsta, kvantitativno novog, vještačkog eksperimenta.

49

MODELNI EKSPERIMENT

Volim onoga koji živi da bi saznavao /Nietzsche/

MODELNI EKSPERIMENT

1. Izvodi se na modelu 2. Omogućava istraživanje strogo određenih pojava u strogo

utvrđenim uslovima 3. Omogućava praktična istraživanja određenih pojava »u

čistom vidu« 4. Ima veoma široku oblast primjene (u medicini, tehnici,

ekonomiji, apstraktnom računskom mišljenju) 5. Omogućava ne samo variranje uslova eksperimenta nego i

slobodnije kombinovanje tih uslova 6. Odlikuje se višim stepenom stvaralaštva

Slika 2.5 Modelni eksperiment

6. Matematički modeli

Katkad odbacujemo i dobre ideje samo zato što nisu naše /Jasmin Puljo/

1. Uvod. - Proučavanje velikih i složenih sistema kao što su:

tehnički, poslovni, ekonomski, vojni i ostali, predstavlja izuzetno težak zadatak. Direktna istraživanja na ovim sistemima su po pravilu vrlo skupa, teška, a ponekad i nemoguća, naročito u fazi njihovog planiranja, projektovanja i uvođenja u rad. Međutim, potreba njihove analize i ocjene je uvijek prisutna i kritična. S tim u vezi, razvijen je čitav niz tehnika i metoda analize složenih sistema u cilju dobijanja odgovora o ponašanju sistema, njegovoj efikasnosti i ostalim bitnim aspektima. U tom smislu, korišćenje logičko - matematičkih metoda predstavlja veoma značajan pristup u opisivanju sistema [15].

2. Modeli. - Modeli su sintetska apstrakcija realnosti i mogu biti jednostavni (fizički model aviona u aerodinamičkom tunelu), a i veoma složeni matematički modeli (optimizacioni i simulacioni modeli strateškog sistema odbrane, planiranja realizacije složenih objekata, sistema i procesa). Prije svega, modeli se koriste za zahvate samo bitne osobine pojave uz zanemarivanje nebitnih detalja. Prema tome, oni su uvijek apstrakcija i nekad ne potpuno vjerna slika realnosti. Bilo kakav model po definiciji, mora da ostavi po strani čitav niz detalja koji su inače sastavni dio pojave koja se analizira. Znači, bilo kako složen model nije u stanju da do svakog detalja objasni svu složenost pojave. Međutim, predpostavljajući da su u model ugrađene bitne karakteristike za dati nivo apstrakcije i da su na bazi odgovarajućih znanja o pojavi formulisane

50

adekvatne relacije koje povezuju ove karakteristike, tada ovakav model može da objasni bitno ponašanje analizirane pojave.

Saznajna vrijednost modela je bazirana na činjenici, da je rijetko potrebno znati sve o nekoj pojavi, već jedino veličine koje su bitne za dati nivo apstrakcije u analizi date pojave.

Obzirom na navedena preimućstva modela u saznajnom procesu i procesu donošenja odluke, razvijen je veći broj tipova modela koji se mogu klasifikovati na više načina. Ovdje će se dati još jedna klasifikacija modela prema osnovnih test karakteristika koje su bitne za adekvatnu definiciju modela (slika 2.6.) [15].

Deskriptivni

Funkcije Prediktivni Normativni

Ikonički Struktura Analogni Simbolički

Deterministički

Stepen slučajnosti

Rizik Neizvjesnost

Konflikt

Vremenska zavisnost

Statički

Dinamički

Opštost Specijalizovani

Opšti

Stepen kvantifikacije

Kvalitativni Mentaln Kvantitativni Verbalni Statistički Optimizacioni Heuristički

Simulacioni

Slika 2.6. Moguća klasifikacija modela

3. Funkcije. - Prema svojim funkcijama, odnosno prema svojoj namjeni kojoj treba da posluže, modeli se mogu klasifikovati kao deskriptivni, prediktivni ili normativni.

51

Deskriptivni modeli - uglavnom opisuju postojeće ili prošlo stanje sistema. Na taj način oni omogućavaju predstavljanje sistema bez mogućnosti prognoziranja budućih stanja, odnosno pružanja eksplicitnih informacija o normativnom upravljanju sistemom. Tipični predstavnici deskriptivnih modela su: geografske mape, organizacione šeme, završni račun preduzeća i slično. Kao što se može zaključiti, ova vrsta modela ne pruža ništa više od opisa postojećeg stanja sistema, ali omogućava bolje sagledavanje interakcija objekata u sistemu.

Prediktivni modeli - služe za analizu posledica različitih strategija upravljanja sistemom. Pomoću njih se može predvidjeti rezultat donesenih odluka. Tipično, ova vrsta modela povezuje zavisne i nezavisne promjenljive vrijednosti koje opisuju stanja sistema na taj način da se mogu dobiti prognozirane vrijednosti zavisnih promjenljivih na osnovu predpostavljenih vrijednosti nezavisno promenljivih. Sa ovom vrstom modela se može dobiti odgovor na pitanje "Šta - ako", tj. šta će se desiti sa vrijednostima zavisnih promjenljivih, ako nezavisno promjenljive uzmu zadate vrijednosti. U ovu vrstu modela spada većina simulacionih modela kao: regresioni modeli, modeli simultanih jednačina, PERT modeli, modeli redova čekanja i slično.

Normativni modeli - imaju svrhu da pruže informacije kako treba upravljati sistemom da se postignu željeni ciljevi. Ovom vrstom modela se bira optimalno rješenje iz skupa mogućih rješenja. Prema tome, svi optimizacioni modeli su normativni. Osnovni problem kod ovih modela je izbor jedne ili više funkcija cilja koje treba optimizirati. Tipični normativni modeli su: modeli linearnog programiranja i uopšle modeli matematičkog programiranja, modeli upravljanja zalihama i slično.

4. Struktura. - Prema svojoj strukturi, modeli se mogu klasifikovati kao ikonički, analogni i simbolički.

Ikonički modeli - su slika "u malom" ili "u velikom" sistema koji predstavljaju i zadržavaju određene fizičke osobine sistema. Po svojoj suštini, ova klasa modela je najjednostavnija za razumijevanje i obezbjeđuju stepen korisnosti koji nije prisutan kod ostalih vrsta modela. Oni vizuelno liče na sistem koji predstavljaju i veoma su ograničeni u mogućnosti istraživanja uzročno - posledićnih relacija u sistemu. Tipični ikonički modeli su: modeli aviona u vazdušnom tunelu, modeli hidro građevinskih objekata (brane itd.), modeli atoma i slično.

Analogni modeli - koriste osobine jednog fizičkog sistema da bi se predstavile osobine drugog fizičkog modela. Na taj način se uspostavlja analogija između raznorodnih fizičkih veličina (npr. analogija tokova struja sa vodenim tokovima). Složeni objekti i relacije u realnom sistemu se zamjenjuju objektima i relacijama u analognom modelu koga je jednostavnije analizirati nego realni sistem. Ipak, i u ovoj vrsti modela postoji jaka korespondencija između elemenata i elemenata realnog sistema. Tipični analogni modeli su: graf sistema u kome se dužine koriste da predstave međusobne relacije elemenata, PERT mreže, modeliranje na analognom računam i slično, vezano za proces planiranja i predviđanja.

52

Simbolički modeli ili kako se češće nazivaju matematički modeli -objekte i relacije realnog sistema zamjenjuju odgovarajućim simbolima koji se vezuju za osobine objekata i koje nazivamo promjenljivima, i simbolima koji predstavljaju relacije među promjenljivima i koje nazivamo operatorima. Ova vrsta modela je visokog stepena opštosti i apstrakcije i njima se uvodi matematički način rezonovanja u analizi sistema.

5. Vremenska zavisnost. - Modeli se u odnosu na odsustvo ili prisustvo vremenske promjenljive klasifikuju u statičke i dinamičke. Kod statičkih modela relacije među objektima se ne mijenjaju sa vremenom, dok kod dinamičkih modela zavisnost od vremena postoji. Može se zaključiti da su u opštem slučaju, dinamički modeli složeniji od statičkih, ali i da su u većini slučajeva bliži realnom sistemu [3J.

6. Stepen slučajnosti. - U odnosu na prisustvo faktora slučajnosti

modeli se dijele na: determinističke modele, modele rizika, modele neizvjesnosti i konfliktne modele. Faktor slučajnosti se u modelima u stvari odnosi na stepen znanja koje posjeduje donosilac odluka o stanju okoline koja utiče na sistem koji se analizira.

U principu, donosilac odluke ima nikakvu ili malu mogućnost upravljanja stanjima okoline.

Deterministički modeli - se karakterišu odsustvom slučajnog faktora. Drugim riječima, vjerovatnoća realizacije bilo kog stanja okoline (a samim tim i sistema) kod ovih modela je jednaka jedinici.

Kod modela rizika - poznata su stanja okoline i mogu se opisati odgovarajućim vjerovatnoćama. Prema tome, promjenljive modela su slučajne promjenljive čije su raspodjele vjerovatnoća poznate.

Modeli nezavisnosti - se karakterišu nepoznavanjem budućih stanja okoline i odgovarajućih raspodjela vjerovatnoća i najbliži su većini realnih situacija. Međutim, njihova snaga je relativno ograničena s obzirom da su u opštem slučaju neriješivi. Uvođenjem koncepta subjektivnih vjerovatnoća ovi modeli se prevode u modele rizika sa poznatom procedurom rješavanja.

Kod konfliktnih modela - koji čine osnovu teorije igara, stanja okoline su pod kontrolom drugog igrača (ili više ostalih igrača) koji čine oponenciju ili konkurenciju prvom igraču (donosiocu odluka). Sve igre uključujući i ratne, mehanizam konkurencije na tržištu i slično, mogu se opisivati ovom vrstom modela, kao što je slučaj sa svim modelima planiranja i predviđanja.

7. Opštost. - Po stepenu opštosti modeli se dijele na: specijalizovane i opšte. Opštost se odnosi na mogućnost primjene modela na različite sistuacije. Opšti modeli se mogu primjeniti na različite tipove problema donošenja odluka. Primjeri ove vrste modela su: linearno programiranje, modeli redova čekanja i slično.

Specijalizovani modeli se prave za rješavanje određenog pojedinačnog problema i ne mogu se prenositi na druge situacije. U dosta

53

slučajeva, opšti modeli ne obezbjeduju efikasno rješavanje postavljenog problema i tada se pribjegava gradnji specijalizovanih modela koji su po pravilu ekonomičniji.

8. Stepen kvantifikacije. - U odnosu na stepen kvantifikacije modeli se kategorišu kao kvalitativni ili kvantitativni Kvalitativni modeli - se odnose na sisteme kod kojih nije moguće uvesti mjerenje karakterističnih veličina ili nije moguće sačiniti matematički model. Kao takvi, kvalitativni modeli su manje precizni, manje racionalni i manje konzistentni od kvantitativnih modela. Međutim, veoma često oni su jedini mogući način opisa realnosti. Dok kvantitativni modeli - koriste matematičke relacije i rezultate iskazuju numerički, kvalitativni modeli ne izražavaju se formalnim jezicima i rezultati su numerički. Kvalitativni modeli uzimaju u obzir i prisustvo ljudskog faktora u sistemima koji se po pravilu zanemaruju kod kvantitativnih modela [3].

Kvalitativni modeli se mogu podijeliti na: mentalne i verbalne. Mentalni modeli su svakako prvi nivo apstrakcije nekog problema ili situacije. Kad god neko misli nešto o nečemu, to je već slučaj mentalnog modela. Prema tome, po definiciji različiti ljudi posjeduju različite mentalne modele o istoj pojavi.

Verbalni modeli su direktna posljedica mentalnih modela i predstavljaju njihov izraz u govornom jeziku i uobičajno su u pisanom obliku. Na taj način se prevazilazi inherentna nekomunikativnost mentalnih modela koji su svojina isključivo jednog čovjeka.

Kvantitativni modeli se iskazuju formalnim matematičkim jezikom uz predpostavku da se svi atributi objekta sistema koji se modelira mogu mjeriti. Kvantitativni modeli su tipični za prirodne i tehničke nauke, ali je sve veća njihova upotreba u društvenim naukama, naročito u ekonomiji, planiranju i vojnim naukama. Osnovni nedostatak kvantitativnih modela leži u činjenici da veći broj promjenljivih, karakteristični za dati problem, ne podliježu mjerenju, kao i da složenost relacija realnog sistema često nije moguće iskazati odgovarajućim matematičkim relacijama modela.

Kvantitativni modeli se dalje pogodno mogu klasifikovati kao statistički, optimizacioni, heuristički i simulacioni. Polazeći od podataka koji su dobijeni eksperimentisanjem na realnom sistemu, statistički modeli, posredstvom metoda matematičke statistike i teorije vjerovatnoće, dolaze do odgovarajućih rezultata o realnom sistemu. Iz ove klase modela navodimo regresione modele, teoriju redova čekanja, Markovljeve lance i slično.

Optimizacionim modelima je moguće utvrditi najbolju iz skupa mogućnosti alternativa. Ovo se obično postiže maksimizacijom ili minimizacijom željene funkcije cilja.

Optimizacija se može izvršiti analitički, u manjem broju slučajeva, na osnovu diferencijalnog i integralnog računa. Većina oplimizacionih modela se ipak rješava numerički, uz primjenu računara, korišćenjem različitih iterativnih metoda. Za optimizacione modele karakteristični su modeli: matematičkog programiranja kao i modeli zaliha i slično.

54

Heuristički modeli se koriste u situacijama kada se uz pomoć iskustvenih pravila nalazi zadovoljavajuće rješenje nekog problema, ukoliko, iz nekog razloga, nije moglo biti nađeno optimalno rješenje. Heuristika olakšava pretraživanje prostora rješenja i omogućava pravila redukcije broja alternativa koje se ispituju. Na taj način se dobija rješenje koje zadovoljava iskustvo, ali po pravilu nije optimalno. Tipični heuristički modeli su: problemi trgovačkih putnika, planiranja i upravljanja proizvodnjom, rasporeda oruđa i slično.

Simulacioni modeli u suštini predstavljaju postupak formiranja računarskog modela sistema (ili procesa) i izvođenje eksperimenata na tom modelu u cilju razumijevanja ponašanja sistema ili analize različitih strategija funkcionisanja sistema. Na osnovu ove definicije, slijedi da je za simulaciju potrebno izvršili formulaciju matematičkog modela sistema koji se istražuje, prevesti ovu formulaciju u računarski program i eksperimentisati sa mogućim rješenjima.

Simulacioni modeli su naročito pogodni za proučavanje složenih sistema u kojima je primjena ostalih vrsta modela neekonomična, a još češće nemoguća.

Po svojoj prirodi simulacioni modeli spadaju u klasu specijalizovanih modela malog stepena opštosti. Modeli su naročito pogodni da daju odgovor na pitanje tipa "šta - ako", tj. (šta će se desiti, ako se donese ovakva odluka). Ovim modelima, sem slučajno, ne može se doći do optimalnh rješenja.

7. Konstrukcija matematičkih modela Nema tih ljudi koji nisu sposobni da

urade više od onoga što misle da mogu /Henry Ford/

Postupak izgradnje matematičkih modela slijedi blisko opšti naučni

metod zbog čega je, identifikacija faza postupaka izgradnje matematičkih modela jednostavan problem. Teškoće nailaze tek u procesu prevođenja ovih faza u akcije.

Postoji više razloga koji zahtjevaju potrebu detaljnijeg proučavanja postupaka matematičkog modelovanja. Prvo, korektan postupak modelovanja obezbjeđuje istraživača od "greške treće vrste" kako to nazivaju statističari, a to je rješavanje pogrešnog problema pravim problemom. Isto tako, korektan postupak obezbjeđuje da se pravi problem ne rjevava pogrešno. Drugim riječima, obezbjeđuje se da je model validna predstava problema koji se izučava, da ga je moguće riješiti i to uglavnom uz pomoć računara, da se izgradnja modela završi unutar troškovnih i vremenskih ograničenja i da se model može efikasno primjenjivati.

Postupak izgradnje matematičkih modela se može pogodno podijeliti u sljedećih devet faza:

55

1. Definicija ciljeva, 2. Planiranje istraživanja, 3. Formulacija problema, 4. Gradnja modela, 5. Izbor metode rješavanja, 6. Programiranje i testiranje, 7. Prikupljanje podataka, 8. Validacija, i 9. Implementacija.

1. Definicija ciljeva. - Prvi zadatak je utvrditi šta donosilac odluka

ili "korisnik" modela želi da riješi korišćenjem modela. Očigledno je da postavljanje ciljeva, koji se postižu modelovanjem, mora biti u skladu sa zadatim vremenskim i troškovnim ograničenjima. Pri tome, postavljeni ciljevi ne treba da budu suviše uzani po svom kontekstu, ali i da suviše velika širina ne postoji, kojom se pokušava da riješe svi problemi u datom sistemu ("15J.

U ovoj fazi, istraživač blisko sarađuje sa korisnikom modela i stiče neophodna znanja o sistemu koji se modeluje.

Razumijevanje postavljenih ciljeva je nesumnjivo značajno za istraživača. Međutim, vrlo često, sa vremenom se ciljevi mijenjaju te je veoma bitno shvatiti i ovu dinamičnost ciljeva kojoj se modeli prilagođavaju.

2. Planiranje istraživanja. - Kao i svaka druga akcija, koja se odvija u zadatim vremenskim i troškovnim ograničenjima, kao i ograničenjima kadrova i Modelovanje zahtjeva brižljivo planiranje. Operativno, plan projekta sadrži vremenski plan, plan angažovanja kadrova i, po mogućstvu, plan troškova.

Za planiranje vremena, projekat modelovanja se dijeli na pomenutih devet faza koje se dalje mogu dijeliti na detaljne aktivnosti i za njihovo predstavljanje u vremenu se obično koristi Gantov dijagram, PERT ili CPM mreža.

Planiranje kadrova i troškova se takođe može vršiti standardnim tehnikama za tu svrhu.

Rezultat ove faze su kadrovi, finansijski resursi kao i vrijeme potrebno za realizaciju projekta modelovanja, čime su obezbjeđeni osnovni elementi za donošenje odluke: da li ulaziti u Modelovanje ili ne. Za donošenje ove odluke je svakako potrebno utvrditi i potencijalne, direktne i indirektne koristi koje se ostvaruju uvođenjem modela u proces donošenja odluka.

Takođe, plan projekta je i osnova za kontrolu, da li se projekat obavlja na željeni način ili ne.

3. Formulacija problema. - Ova faza je od fundamenta!nog značaja za uspjeh modelovanja. Ovom fazom se obezbjeđuju svi potrebni podaci za fazu gradnje modela kao i smjernice za budući rad [3],

56

Prvi zadatak ove faze je odluka da li je potrebno dati problem dekomponovati na određeni broj manjih problema koji se dalje mogu rješavati ili jedan po jedan ili paralelno.

Za ilustraciju ovog zadatka razmotrimo primjer problema planiranja proizvodnje i distribucije dijelova (proizvoda). Problem se sastoji u određivanju nedjeljnih planova proizvodnje i distribucije djelova za planski period od mjesec dana. Postavljeni ciljevi na koje model treba da odgovori su:

1. Koji je nivo zaliha potreban na kraju mjeseca u fabrici? 2. Koje su optimalne zalihe po skladištima? 3. Koji je optimalan plan transporta dijelova do skladišta, tako da su troškovi transporta minimalni?

Jedan od mogućih načina rješavanja postavljenog problema,

odnosno postavljenih ciljeva je njegova dekompozicija na podprobleme odnosno na odgovarajuće probleme [15]:

1. Model prognoziranja potreba za dijelovima daje prognoze potreba po vrstama dijelova po nedjeljama u okviru planskog perioda od mjesec dana;

2. Model zaliha po skladištima na osnovu prognoza potreba određuje optimalni nivo zaliha na kraju planskog perioda. Na osnovu ovog rezultata kao iz postojećeg stanja zaliha moguće je odrediti minimalne količine proizvodnje;

3. Model godišnjeg planiranja na osnovu prognoza godišnje potrebe za dijelovima određuje ukupnu proizvodnju kao i nivoe zaliha za svaki mjesec tokom godine;

4. Model planiranja proizvodnje koristi rezultate godišnjeg plana zaliha i zahtjeve skladišta da bi se napravili nedjeljni planovi proizvodnje za planski period od mjesec dana; i

5. Modeli distribucije na osnovu prognoziranih potreba, zaliha po skladištima i planova proizvodnje distribuira gotovu proizvodnju po skladištima.

Dekompozicijom, na pokazani ilustrovani način, istraživač definiše

podmodele sa kojima se može uspješnije boriti, čime se povećavaju i šanse za ukupan uspjeh modelovanja.

Drugi problem koji je potrebno riješiti u ovoj fazi je utvrđivanje nivoa detalja u kojima će problem biti rješavan odnosno model razvijan. Osnovni faktori koji utiču na ovaj problem su postavljeni ciljevi za rješavanje kao i troškovna i vremenska ograničenja razvoja modela.

Definisanjem nivoa detalja modela, moguće je odrediti dimenzionalnost modela utvrđivanjem zavisnih i nezavisnih promenljivih modela koje inače predstavljaju kontrolabilne i nekontrolabilne promjenljive problema.

Utvrđivanje dimenzionalnosti modela ilustrovaćemo na problemu radionice za remont određenih motora. Pored neplaniranih otkaza, radionica učestvuje i u planiranom preventivnom remontu. Cilj problema je određivanje fizičke veličine radionice kao i načina funkcionisanja u

57

odnosu na planiranje remonta. Očigledno je da predimenzionisanje kapaciteta dovodi do nepotrebnih troškova, a poddimenzionisanje do nezadovoljenja potreba.

U ovom kontekstu, određivanje dimenzionalnosti modela se vezuje za broj tipova motora koji se remontuju, za vremenski period modelovanja, za tip operacija koje se obavljaju na motoru i slično.

Kontrolabilne promjenljive problema su one koje može da mijenja donosilac odluka, nasuprot promjenljivama koje su nekontrolabilne i koje se mogu smatrati zadatim za dati problem i van su uticaja donosilaca odluka. U datom primjeru radionice za remont, kontrolabilne promjenljive su recimo broj radnih mjesta i pravila funkcionisanja radionice. U ovom kontekstu nekontrolabilna promjenljiva je broj otkaza motora koji u ovom primjeru je slučajna promjenljiva.

U slučaju konfliktnih situacija kao što su tipično ratne situacije, jedan broj nekontrolabiinih promjenljivih za jednu stranu su u stvari pod kontrolom druge strane.

U fazi formulacije problema takođe je bitno utvrditi i kriterijume u odnosu na koje će se mjeriti efektivnost rješenja. Na primjeru radionice za remont, ovi kriterijumi mogu biti: očekivani broj motora koji čeka na opravku, očekivano vrijeme čekanja, troškovi gradnje radionice i slično. Očigledno, izbor odgovarajućeg kriterijuma je veoma značajan za uspješno rješavanje problema.

4. Gradnja modela. - U ovoj fazi se konstruiše sam model koji predstavlja interakcije između kontrolabilnih i nekontrolabilnih promenljivih kao i kriterijume efektivnosti rješenja. Prema tome, model predstavlja eksplicitni i izraz funkcionalne veze između naprijed navedenih veličina.

Tako, na primjer, ako je:

Xi - i - ta kontrolabilna promenljiva, Yj- j - ta nekontrolabilna promenljiva, Ck - k - ta konstanta ili parametar, Wn- n- ti kriterijum, iad se model simbolički može izraziti kao:

Wn, gde f označava funkciju ili seriju funkcija koje opisuju funkcionalnu zavisnost između XrYpCk.

Kriterijum WI: se ne mora davati kao eksplicitna funkcija

promjenljivih.

Pogodno je funkcionalnu zavisnost promjenljivih kategorisati kao definicione, empirijske i normativne relacije.

Definicione relacije predstavljaju, većinom, balanse koji proističu iz fizičke prirode problema ili, recimo, nekih konvencija koje su uvedene u problem. Tako, na primjer, ako su:

58

I(t) - zalihe u periodu t, /{/ - 1) - zalihe u periodu t-1, P(t) - proizvodnja u periodu t, S(t) - potrošnja u periodu t,

definiciona relacija je:

Empirijske relacije su bazirane na istorijskim

podacima, eksperimentalnim rezultatima, široko prihvaćenom rezonu i slično.

Nedostatak empirijskih relacija može biti nepogodnost korišćenja podataka i zaključaka iz prošlog ponašanja sistema za buduće ponašanje.

Promjene u budućnosti se mogu ticati kako promjena parametara već postojećih relacija tako i promjene strukture relacija. Isto tako, empirijske relacije mogu da predstavljaju niži nivo performansi starog sistema te prema tome mogu biti neadekvatne za opis novog sistema.

Treći tip relacija su normativne relacije u tom smislu da one predstavljaju način kako treba povezati promenljive da bi se postigla optimalna vrednost zadatog kriterijuma.

Za ilustraciju, razmotrimo primjer radionice za remont određenih motora. Podijelim motore na N klase i to da klasa 1 ima najviši prioritet, a klasa N najniži. Neka su:

n - broj kanala usluživanja, Xi - brzina dolaženja na popravku motora klase i, i = 1,2,..., Np - srednje vrijeme usluživanja, TL - očekivano vrijeme čekanja na popravku motora u klasi k,

Ukoliko se predpostavi da za sve motore važi eksponencijalna

raspodjela vremena usluživanja i da je broj dolazaka na usluzivanje dat Poasonovom raspodjelom, tada se primjenom teorije redova čekanja za očekivano vrijeme čekanja motora u klasi (k) dobija [15]:

5. Izbor metoda rješavanja. - Na završetku faze gradnje modela, a često jednovremeno sa tom fazom, potrebno je odrediti numerički ili analitički način rješavanja modela. Ovde je potrebno odlučiti da li će na primjer biti usvojen simulacioni ili optimizacioni pristup; da li će promjenljive modela biti stohastičke iii determinističke; da li će model biti nelinearan ili linearan; da li je moguće primjeniti neki od već postupaka rješavanja. Ukratko, potrebno je odabrati model rješavanja i ocijeniti da li ga je moguće realizovati na računaru. Veoma često, kod izbora metoda rješavanja, izbor se svodi na sljedeće dvije alternative:

a) nalaženje optimalnog rješenja uprošćene verzije problema i

59

b) nalaženje približnog rješenja tačne formulacije problema.

Može se zaključiti da je u praktičnoj primjeni alternativa b. mnogo pogodnija i to uglavnom što je nalaženje optimalnog rješenja u praktičnim problemima skoro nemoguć zadatak. Kompletna predstava važnih faktora problema, čak i da rješenje nije optimalno, je u praksi više vrijedna od optimalnog rješenja osiromašenog problema.

6. Programiranje i testiranje. - Ogromna većina modela realnih problema se konačno predstavlja u vidu programa za računar. U tom smislu je potrebno izvršiti izbor odgovarajućeg programskog jezika koji je najviše prilagođen modelu. Međutim, izbor programskog jezika je najčešće diktiran njegovom raspoloživošću.

Vrlo često postoje standardni programski paketi koji se mogu direktno koristiti za rješavanje modela kao što je program Microsoft Project (rešava probleme Simplex, PERT, CPM ... metoda).

Testiranje programa se svodi na formalnu verifikaciju ispravnog rada programa sa odgovarajućim test podacima. S obzirom da složeni modeli imaju programe sa više hiljada pa i desetine hiljada programskih naredbi, problem kreiranja konkretnih programa odnosno njihovog testiranja može biti izuzetno složen zadatak.

7. Prikupljanje podataka. - U ovoj fazi se prikupljaju podaci potrebni kako za testiranje programa u predhodnoj fazi tako i za praktičnu primjenu modela u fazi implementacije. Problem tačnosti ulaznih podataka je značajan za konačnu validnost modela. Međutim, zahvalna tačnost nije ista za sve ulazne podatke. Rezultati modela mogu biti više osjetljivi na promjene nekih podataka, a manje na promjene drugih. Analogno tome, potrebno je voditi računa i o zahtjevanoj tačnosti ulaznih podataka.

Takođe, veoma često nije moguće prikupiti određene ulazne podatke te se u tom slučaju primjenjuje procjenjivanje.

Kod složenih modela i broj ulaznih podataka je po pravilu veliki i pogodno je koristiti tehniku baza podataka za organizaciju ulaznih podataka i njihovo efikasno korišćenje u modelovanju.

8. Validacija. - Validacija modela se vezuje za provjeru slaganja rezultata sa realnim sistemom, odnosno utvrđivanje činjenice da li je model dovoljno dobra apstrakcija realnog sistema [3],

U tom smislu, potrebno je provjeriti konzistentnost, osjetljivost i primjenljivost modela.

Konzistentnost modela se provjerava u odnosu na logičnost rezultata pri promjeni parametara modela do svojih ekstremnih vrijednosti.

Osjetljivost modela se provjerava na male promjene ulaznih podataka. Ovaj korak obično uključuje numeričko eksperimentisanje na modelu. Na taj način se zaključuje o osjetljivosti modela na pojedine ulazne podatke odnosno, može se zaključivati o zahtjevanoj tačnosti ulaznih podataka i tačnosti rezultata modela [15.]

60

Primjenljivost modela se odnosi na lakoću njegovog rješavanja kao i korišćenja od strane donosioca odluka.

9. Implementacija. - Uvođenje modela u praktičnu primjenu je konačna faza modelovanja i očigledno kritična za konačan uspjeh modela. Uspjeh ove faze veoma je zavisan od kooperacije korisnika modela.

10. Primjer modela proizvodnih sistema

Istraživači se u svojim eksperimentima susreću sa suviše

komplikovanim aktivnostima kada žele da analiziraju jedan sistem, recimo, jedan industrijski sistem. U takvim slučajevima, ispitivanje se ne vrši na originalu, već na modelu (slika 2.7.)[3].

Matematičko modeliranje, kako je ranije rečeno, je sposobnost istraživanja različitih procesa putem proučavanja pojava koje imaju različite fizičke, hemijske i društvene sadržine, a mogu se opisati jednoznačnim ili statističkim matematičkim odnosima. Za predstavljanje preduzeća, on treba da je u stanju da realno prikaže ponašanje sistema, kao i nelinearnost i stohastičke relacije elemenata. Relacije između elemenata prikazuju se jednačinama.

Ponašanje modela se posmatra, a eksperiment se radi sa namjerom da se dobije odgovor na određena pitanja o sistemu koga model prikazuje. Simulacija je termin koji se koristi da bi se označilo vođenje eksperimenata modelom. Eksperiment realnim sistemom zamjenjuje se eksperimentom pomoću modela.

Za prikazivanje odnosa međuzavisnosti elemenata sistema, obično se koristi dijagram tokova koji treba da obezbjedi širi uvid u sistem.

Linija toka pokazuje protok, uopšteno rečeno, materijala, energije i informacija. Tokovi prikazuju kako se nešto kreće od jednog stanja sistema u drugo stanje.

Element stanja sistema i svi drugi elementi koji na neki način predstavljaju neke akumulacije sistema prikazuju se obično pravougaonikom. Strelicama se prikazuje pravac kretanja toka odnosno ulaza i izlaza stanja sistema (slika 2.8.)- U obliku kruga mogu se prikazivati pomoćni elementi [31].

Red.br. ŽELJENE ZALIHE 1. I T NABAVKA REZERVNIH DJELOVA 2. ZALIHE REZERVNIH DJELOVA ZA ODRŽAVANJE 3. UGRADNJA REZERVNIH DJELOVA 4. PROIZVODNJA REZERVNIH DJELOVA U SOPSTVHNIM

RADIONICAMA PREDUZEĆA

Slika 2.8. Simboli elemenata stanja sistema

61

Linije različitih tokova treba da su u dijagramima tokova različito predstavljene. Izvor informacije se obično obilježava sa kružićem.

Parametri sistema su vrijednosti koje na neki način utiču na zbivanja u sistemu, ali su promjenljive veličine.

Dijagram tokova treba da pokazuje:

sva stanja sistema, tokove između stanja, funkciju upravljanja kojom se kontrolišu količine koje teku između stanja sistema, i

informacione kanale koji povezuju stanja sistema sa upravljačkom funkcijom.

Ponašanje nekog vezanog linearnog sistema u vremenu može se

opisati linearnom diferencijalnom jednačinom, sa konstantnim koeficijentima (matematički model).

Analiza sistema u frekventnoj oblasti je klasična, ali je odigrala ogromnu ulogu, naročito u projektovanju tehničkih sistema za vojne potrebe, i to pretežno | sistema sa jednim ulazom i jednim izlazom.

Za sistem upravljanja zalihama rezervnih dijelova za održavanje, moguće je dati dijagram toka (slika 2.9.), pri čemu se sistem sastoji od zaliha rezervnih dijelova za održavanje (stanje zaliha) i nabavke rezervnih dijelova (promjena stanja sistema). Odlukom o nabavci rezervnih dijelova želi se stvarno stanje zaliha dovesti na željeni nivo [3]. CILJ SISTEMA: Održavanje potrebnog nivoa zaliha rezervnih djelova za

1. ODRŽAVANJE 2. VREMENSKA KOREKCIJA POREMEĆAJA 3. NABAVKA REZERVNIH DJELOVA ZA ODRŽAVANJE 4. ZALIHE REZERVNIH DJELOVA ZA ODRŽAVANJE Slika 2.9. Dijagram toka sistema upravljanja zalihama rezervnih djelova

za održavanje Analitički model ponašanja sistema upravljanja zalihama rezervnih

djelova može se dati u obliku:

Gdje je:

Nz - nivo zaliha rezervnih dijelova, Nžz - nivo željenih zaliha rezervnih dijelova, No - nivo zaliha u trenutku t - 0, i tvkz - vrijeme korelacije poremećaja.

62

Od modela se traži da je u stanju da opiše nelinearne sisteme višeg reda, da se pomoću njega mogu istražiti ponašanja polazeći od bilo kojih početnih uslova.

Proces dobijanja rješenja "korak po korak" naziva se simulacija, pa se ovi modeli nazivaju simulacioni modeli. Ovdje se značenje svakog elementa u modelu opisuje jednačinama. Jednačine se dobijaju iz osobina strukture sistema.

Simulacioni model za slučaj upravljanja rezervnim dijelovima (slika 2.9.) je lako postaviti obzirom da je sistem prvog reda u kome se negativnim kolom povratnog dejslva kontroliše stanje sistema. Pri ovome se polazi od toga da je najjednostavnija taktika nabavke ona kod koje nabavka zavisi od razlike željenih i stvarnih zaliha, što se može dati jednačinom:

gdje je: Nj -količina /jedinica vremena nabavke, odnosno: za lvkZ > 0 (vreme korekcije zaliha-jedinica vremena). Mjerni instrumenti Glavne vrste mjernih instrumenata jesu:

1. test 2. upitnik ličnosti 3. skala procjene 4. anketni upitnik (anketa)

O testu, upitniku ličnosti i anketnom upitniku samo ukratko, a o skali

procjene, nešto detaljnije. Testovima i upitnicima ličnosti uglavnom se bave psiholozi. Psiholozi su jedini kompetentni za primjenu testova inteligencije i upitnika ličnosti i interpretaciju rezultata dobivenih tim instrumentima. Testove znanja najviše koriste nastavnici za provjeru znanja učenika. Testovi znanja trebaju zadovoljavati stroge zahtjeve metrijskih karakteristika i zato se "testovi" koje nastavnik "na brzinu" sastavi za provjeru znanja svojih učenika ne mogu smatrati testovima znanja. Slično vrijedi i za druga područja. Na primjer, u kineziologiji, motorički testovi trebaju također zadovoljavati metrijske karakteristike (vidjeti treće poglavlje).

Literatura o testovima i upitnicima ličnosti je veoma opsežna, osobito na engleskom jeziku. Sastavljanje kvalitetnog anketnog upitnika složen je posao i u ovoj knjizi nema dovoljno prostora za ulaženje u sve potrebne detalje. Na hrvatskom jeziku najviše informacija o sastavljanju kvalitetnog anketnog upitnika može se naći u knjizi o ispitivanju javnog mnijenja R. Supcka (1981). Također vidjeti i Vujević (2002). O skalama procjene govorit ćemo malo opširnije jer se one dosta primjenjuju i koriste ih stručnjaci različitih profila.

Test je standardizirani postupak za ispitivanje sposobnosti i znanja. Test se sastoji od niza zadataka. Kada se kaže standardizirani postupak,

63

pod tim se podrazumijeva precizno propisana procedura mjerenja, koja je definirana u uputstvu koju ispitivač treba striktno poštivati tokom ispiti-vanja i ocjenjivanja uratka ispitanika. Jedino pod tim uvjetima, mogu se rezultati koje su različiti ispitanici postigli u testu međusobno usporediti. Bujaš (1959) ističe da je test standardizirani postupak u kojem se individualni uradak uspoređuje s uratkom drugih ispitanika u istoj situaciji.

To znači da ne postoji neki apsolutni ili apstraktni kriterij za vred-novanje individualnih rezultata, nego da taj kriterij određuje razvijenost sposobnosti, znanja, osobine ili obilježja koje je predmetom mjerenja među pripadnicima određene populacije. Pojam standardizacije testa podrazumijeva utvrđivanje normi odnosno standarda po kojima će se vrednovati rezultati ispitanika.

To su aritmetička sredina i standardna devijacija koje treba utvrditi na reprezentativnom uzorku ispitanika iz određene populacije (o tome više u odjeljku o baždarenju mjernog instrumenta). Testiranje je strogo kontrolirani postupak mjerenja i po načinu primjene testova. Procedura testiranja veoma je strogo propisana, a također i ocjenjivanja uratka ispitanika. Osim toga, testovi imaju po pravilu i izvrsne metrijske karakteristike te se zato testovi smatraju najboljim mjernim instrumentima u području društvenih i humanističkih znanosti.

Upitnik ličnosti je mjerni instrument za ispitivanje obilježja ličnosti. Upitnik ličnosti se sastoji od niza tvrdnji. Zadatak ispitanika je da zaokruži jedan od predloženih odgovora. Odgovori se nalaze na skali od dvije, tri, četiri, pet ili više stupnjeva. Najčešće je u upotrebi Likertova skala s pet stupnjeva. Slično vrijedi i za mjerne instrumente kojima se ispituju stavovi. Umjesto termina upitnik, mjerni instrument za ispitivanje stavova naziva se skala. Termin skala koristi se i za mjerni instrument kojim se ispituju obilježja ličnosti. Također je u upotrebi i termin test ličnosti.

Testovi i upitnici ličnosti konstruiraju se složenim postupkom u kojem se najprije definira područje na koje se odnose. To znači, da treba precizno odrediti koju će sposobnost, koje znanje, osobinu ili obilježje ličnosti instrument mjeriti. Nakon toga, pristupa se konstrukciji čestica mjernog instrumenta. U testu to su zadaci, a u upitniku ličnosti tvrdnje.

U prvoj verziji mjernog instrumenta broj čestica treba biti znatno veći od planiranog, konačnog broja čestica. Prvu verziju instrumenta zatim treba empirijski provjeriti pilot ispitivanjem na prigodnom uzorku ispi-tanika (vidjeti uzorke ispitanika). Tu se prikupljaju razni statistički podaci o česticama, koji će poslužiti za detaljnu analizu čestica (često se koristi termin item analiza; engl. item = čestica).

Za testove to su, na primjer, podaci o težini zadataka i o diskriminativnosti zadataka u odnosu na ukupan rezultat u testu i u odnosu na prvi glavni predmet mjerenja, a prvi glavni predmet mjerenja može se odrediti kao prva glavna komponenta (vidjeti o komponentnom modelu u potpoglavlju Faktorska analiza) ili kao prva glavna osovina (prva glavna komponenta u image prostoru; vidjeti odjeljak Image analiza). Pri konačnom odabiru čestica vodi se računa o tome da mjerni instrument postigne što je moguće veću pouzdanost (vidjeti odjeljak o pouzdanosti).

64

Skala procjene je instrument pomoću kojeg stručnjak u nekom području procjenjuje osobine ispitanika ili ponašanje ispitanika u od-ređenim situacijama. Skale procjene koriste se u evaluaciji pojedinih osoba, njihovih reakcija i postignuća, kao i u psihološkoj procjeni po-dražaja (Guilford, 1954). Procjenjivač odgovore označava na numeričkoj ili grafičkoj skali.

U skale procjene spadaju i ček-liste (engl. check-lists; koristi se i na-ziv liste označavanja). Te se skale sastoje od popisa pridjeva koji opisuju osobine ili ponašanje ispitanika, ili od opisa osobina ili ponašanja ispitanika u određenim situacijama. Procjenjivač kod svakog pridjeva treba označiti da li se pridjev može pripisati određenoj osobini ili ponašanju ispitanika, odnosno, da li mu se može pripisati ili ne, opis osobine ili ponašanja. Postoji i drugi pristup koji se sastoji od više ponuđenih odgovora od kojih procjenjivač treba odabrati jedan. Procjenu može izvršiti i sam ispitanik za neko svoje obilježje ili ponašanje, ali tada se radi o samoprocjeni.

Primjer za prvi pristup

Hartshorne i May (1929, prema Guilford, 1954) koristili su ček-listu

u ispitivanju karaktera djece. Procjenjivači su trebali iz skupine od 80 pridjeva odabrati one koji najbolje opisuju karakter djeteta. Primjer pridjeva: kooperativan okrutan škrt pohlepan obziran susretljiv Ovdje je primjenjen sljedeći način kvantifikacije: odabrani pozitivni pridjevi vrednovani su ocjenom+1, a negativni ocjenom-1. Rezultat ispitanika bio je zbroj tih vrijednosti. Primjeri za drugi pristup U razgovoru s drugim ljudima ispitanik je: srdačan ugodan indiferentan mrzovoljan netrpeljiv Učinkovitost ispitanika je: izvrsna iznad prosjeka prosječna ispod prosjeka slaba

U drugom pristupu, procjene bi se mogle kvantificirati pomoću jedinstvene skale od samo tri stupnja: +1, 0, -1. Taj način kvantificiranja bio bi vjerojatno zadovoljavajući kada postoji veći broj čestica. S ogra-ničenim brojem čestica i uzevši općenito bilo bi bolje izvršiti precizniju empirijski utemeljenu kvantifikaciju, nakon analize raspodjela frekvencija odgovora i analize korelacija čestica s nekim kriterijem (Guilford, 1954). Na taj način mogla bi se izvršiti preciznija kvantifikacija stupnjeva na skali i selekcija čestica za konačnu ček-listu.

65

Skale procjene imaju neke nedostatke. Guion (1967) je upozorio na relativno nisko međusobno slaganje procjenjivača, halo efekt, tendenciju blagost-strogost u procjenjivanju i tendenciju uprosječivanja. Halo efekt je tendencija podjednakog procjenjivanja različitih obilježja neke osobe na temelju općeg dojma o toj osobi. Neki procjenjivači su "po prirodi" skloni blagosti, a neki strogosti u procjenjivanju. Pogreška centralne tendencije događa se zbog opreza, a sastoji se u suženom varijabilitetu procjena oko srednje vrijednosti na skali procjene. Da bi se ublažile te pogreške, od velike je važnosti odabir i osposobljavanje procjenjivača.

Anketa je postupak koji se najčešće koristi za ispitivanje javnog mnijenja odnosno stavova i mišljenja javnosti. U anketi se koristi anketni upitnik, koji je slijed pitanja s unaprijed pripremljenim odgovorima ili praznim prostorom u koji ispitanik upisuje odgovor. Anketni upitnik može poslužiti i u strukturiranom intervjuu. To je vrsta intervjua u kojem voditelj postavlja pitanja respondentu koja su unaprijed pripremljena, tačno određenim redoslijedom (prema anketnom upitniku).

U društvenim naukama (osobito u sociologiji i politologiji), anketni upitnik je temeljni mjerni instrument za prikupljanje podataka. Za razliku od uvriježenog mišljenja, sastavljanje dobrog anketnog upitnika složen je posao. Treba krenuti od teorije, odnosno hipoteza koje se istraživanjem želi provjeriti. Nakon sastavljanja većeg broja pitanja treba pažljivo odabrati konačna pitanja. Važan je i redoslijed pitanja. Pogreška mjerenja anketnim upitnikom može biti velika. Glavni izvori pogreške su loše sastavljen anketni upitnik i nereprezentativan uzorak ispitanika. Anketa se često koristi u javnim medijima u sasvim praktične ("dnevno-političke") svrhe. 2.3.2. STATISTIČKA METODA

Moraš dobro paziti ako ne znaš kuda si krenuo, jer se može desiti da tamo i ne stigneš

/Yogi Bebra/ Statistika nije posebna nauka. Ona se može smatrati granom

primenjene matematike. Ona je, prvenstveno opšta metoda istraživanja i predstavlja primjenu statistike i vjerovatnoće.

Oblast primjene statističke metode je vrlo kompleksna, jer je čine sve vrste masovnih pojava. Njenu srž čini saznanje kvantitativne određenosti masovnih pojava.

Zato se ona može definisati kao:

♣ sakupljanje (odabiranje statističkih uzoraka), ♣ predstavljanje (klasifikacija), ♣ analiziranje (obrada podataka), ♣ tumačenje (interpretiranje) numeričkih podataka, ♣ izračunavanje statističkih pokazatelja, i ♣ analiza statističkih pokazatelja i izvođenje zaključaka.

66

Riječ statistika prema prof. S. Obradoviću, ima dva osnovna značenja, s jedne strane pod statistikom se razumije metoda kvantitativnog istraživanja pojava, a s druge strane rezultat takvog istraživanja.

U statističkoj metodi, masovno i individualno, opšte i posebno, kvantitativno i kvalitativno ne samo da se razlikuju nego i da se povezuju u tom smislu što se masovno i opšte saznaju, na osnovu pojedinačnog i posebnog, kao što se i kvaliteti saznaju na osnovu kvantiteta [26].

Koja pojava će se statistički istražiti, to zavisi od cilja istraživanja. Treba otkriti kvalitativne i kvantitativne odredbe tih pojava, posebno rasprostranjenost izvjesne osobine ili njenih vrsta pojava u cilju opštih pojava, kao i mijenjanje, kretanje i tendencije daljeg kretanja i razvitka pojava određenih osobina.

Statistički podaci se klasifikuju prema svojim vremenskim odredbama:

kvalitativni podaci, kvantitativni podaci, hronološki podaci (npr. vremenske serije), i geografski podaci.

Statistička analiza čini fazu primjene statističke metode. Zadaci

statističke analize ostvaruju se pomoću odgovarajućih matematičkih operacija.

Glavni predmet i svrha statističke analize jeste otkriće rasporeda učestalosti (distribucije i frekvencije) pojava određenih osobina, iznalaženje kumulativnih vrijednosti, bez vremenske odredbe, u masi pojava koje se ispituju [26].

Svrha tabelarnog i grafičkog predstavljanja statističkih serija i matematičkih funkcija, nije samo klasifikacija statističkih podataka nego i predstavljanje matematičkih funkcija statističkog računa, naročito menjanja vrednosti tih funkcija [4].

Nakon tabelarnog i grafičkog predstavljanja odredi se ocjena o pravoj aritmetičkoj sredini.

Vrhunski moment statističke metode jeste:

izvođenje opštih zaključaka, tumačenje rezultata statističke analize, i pravljenje hipoteza o zakonitostima masovnih pojava.

Statistička metoda može se podijeliti na:

♥ parametarsku, i ♥ neparametarsku statistiku.

67

Metode parametarske statistike se zasnivaju na Gausovoj normalnoj krivi (VNK kriva), prilikom prognoziranja nekih pojava sa određenom vjerovatnoćom (npr. produktivnost rada, otkazi mašina i drugo).

Neparametarske statističke metode se primjenjuju na pojavama za koje ne važi pretpostavka o njihovoj normalnoj raspodjeli, one imaju tzv. "slobodnu distribuciju". Njihova informativna vrijednost je manja, a mogu se koristiti i na podacima za koje bi se mogla postaviti hipoteza o normalnoj raspodjeli.

2.3.3. ANALITIČKO DEDUKTIVNA METODA

Najvažnija trgovina u životu je sebe prodati /Maxwell Maltz/

Analitičko - deduktivna metoda se ne svodi na bilo kakvu dedukciju

izvjesnih stavova iz opštih postavki, već se pod ovom metodom razumije zasnivanje čitavih naučnih sistema npr. logike, matematike ili čitavih pojedinih disciplina. Ona polazi od aksioma koji se shvataju i prihvataju kao osnovne istine. Sve druge istine sistema moraju da se zasnivaju na poznatim aksiomama i izvode se iz njih.

Ova metoda se može sastojati i u postavljanju i primjeni aksioma u derivacijama računa stavova i računa predikata. Odnosno, u izboru aksioma jednog logičkog sistema, u postavljanju definicija koje u sistemu igraju ulogu osnovnih istina sistema kao i aksiome i drugo.

Aksiome su opšti stavovi, ali nisu čisto formalne niti su čisto tautologije.

Neki analitičari (Rajhenbah, Hans Han i drugi), smatraju da se suština ove metode sastoji u formalizaciji osnovnih pojmova, definicija, aksioma i dokaza: osnovni pojmovi se smatraju kao bezsadržajni ili neodređeno sadržajni, a aksiome kao "prazne tautologije", ili kao prazno apstraktne "propozicionalne funkcije" lišene svakog neposrednog predmetnog - sadržajnog značenja i smisla.

Askiomatska metoda je vrlo privlačna za naučnike. Oni teže da izgrade aksiomatski sistem da dođu do formalizovanih stavova, da svoju teoriju izraze odgovarajućim matematičkim izrazima i apstraktnim formulama [20].

2.3.4. METODA CRNE KUTIJE

Niko ne uspijeva tako brzo kao onaj koji se koristi tuđom greškom /Volter/

1. Definicije. - Crnu kutiju predstavlja svaki neistraženi objekt ili pojava, čije ponašanje se istražuje djelovanjem na taj objekt i proučavanjem reakcija na ta djelovanja, pri čemu se polazi od izvjesnih

68

hipoteza o ponašanju tog objekta ili pojave, odnosno, pod crnom kutijom se može tretirati bilo koji objekt o kojem se sudi na osnovu spoljnih manifestacija, bez poznavanja strukturne građe objekta.

Znači, objekt ili pojava kao dinamički sistem, pod spoljnim uslovima mijenja svoja stanja, a nepoznate su informacije o procesu, odnosno nepoznata je zakonitost ponašanja pojave (slika 2.10.).

Xi Y Ulazi

X (S) CRNA KUTIJA

Y

Yn a.) X Y

b.)

Slika 2.10. Grafički prikaz crne (a) i bele (b) kutije

Pojednostavljeno rečeno, bez otvaranja kutije, praćenjem šta se

dešava na ulazu i izlazu, težimo da saznamo šta se nalazi u kutiji i kako se ona ponaša.

Metoda crne kutije je osnovna kibernetska i sistemska metoda za istraživanje nepoznatih ili vrlo složenih dinamičkih sistema [3].

Prilikom ispitivanja crne kutije treba sastaviti protokol koji sadrži:

vrijeme (trenutak djelovanja i osmatranja) i vrijednosti ulaznih i izlaznih veličina.

Pri ovom, objekat može imati jedan ulaz X, sa vrijednostima Xi

X2,.......Xn i može da se nalazi u više različitih stanja a,b,c,...., (sa više izlaza Yi,Y2.......Yn)-

Primjena metode crne kutije omogućava otkrivanje zakonitosti ponašanja, ali ne pruža saznanja o elementima i o strukturi pojave.

Otkrivene osobine crne kutije zavise kako od nje tako i od sposobnosti istraživača da djeluju na crnu kutiju. Iako je ovo jedna od

69

najjednostavnijih metoda istraživanja nepoznatih pojava, ona od istraživača zahtjeva:

određivanje ulazno - izlazne matrice, određivanje protokola ponašanja, ispitivanje (izučavanje) zakonitosti transformacija (grafa transformacije) sistema, i

određivanje zakonitosti ponašanja sistema (deterministička i drugo). Nekada ponašanje može biti stohastičko i da ima više parcijalnih

grafova. Istraživač može da odredi stanje koje nije pogrešno, ali da to bude od male koristi.

2. Proces primjene crne kutije. - Na osnovu naprijed datih definicija o primjeni metode crne kutije, može se definisati proces primjene crne kutije (Čemiček,!., Teorija sistema, Zrenjanin,1996.):

♣ planiranje istraživanja, ♣ izbor objekta istraživanja, ♣ definisanje aspekta istraživanja, ♣ identifikacija ulaza i izlaza, ♣ sastavljanje protokola, ♣ obrada podataka, ♣ analiza ponašanja sistema (da li je determinističko), ♣ određivanje vjerovatnoće ponašanja, ♣ određivanje broja posmatranja, ♣ formiranje matrice ulaza i izlaza, ♣ definisanje relacije ulaz - izlaz, ♣ formulisanje zakonitosti ponašanja objekta istraživanja, i ♣ primjena otkrivenih zakonitosti ponašanja i drugo.

3. Bijela kutija. - Analogno pojmu crne kutije, uveden je i pojam

bijele kutije (slika 2.10.), kod kojega su poznati zakoni ponašanja i procesa u njemu kao dinamičkom sistemu; znači, vrši se transformacija predmeta proučavanja kao crne kutije u bijelu kutiju. U bilo kojoj bijeloj kutiji ostaje uvijek nešto neobjašnjeno, nepoznato. Zbog toga se može govoriti o sivoj kutiji.

Postupak transformacije crne kutije u bijelu kutiju pa u sivu kutiju nije moguća, jer nisu poznate zakonitosti ponašanja sistema.

4. Preduzeće kao sistem. - Primjenom metode crne kutije, može se analizirati jedno preduzeće kao sistem (slika 2.11.)[3]:

70

SISTEM (S)

• polencijal i • usmeravauje korišćenja polencija! a

STRUKTURA (Z) Izlazi Y

Slika 2.11. Preduzeće kao sistem (crna kutija) Kao što smo već rekli, crna kutija je sastavljena od elemenata stanja

sistema, elemenata promjene stanja sistema i složene strukture u kojoj se odigrava transformacija ulaza u izlaz. Tu transformaciju možemo prikazati matematičkim modelom: rl+l m, n = 0,1,2,3,...

gdje su: S'™ - stanje preduzeća u momentu t, X'"" – ulaz u sistem u momentu t+m, yi+l - izlaz iz sistema u momentu t+l, i

Z - struktura preduzeća koja je relativno stabilna u vremenskom periodu posmatranja sistema.

Svako stanje sistema može se prikazati u vidu jedne tačke S'(S{S'2,S'Z>.....) prostora R' . Prema tome, stanje sistema predstavlja k -dimenzionu promenljivu. Stanje sistema u sukcesivnim vremenima t+i, i = 1,2,3,.... (tako da prošlost predhodi budućnosti) sačinjavaju uređeni niz sa konačno ili beskonačno mnogo elemenata. On opisuje ponašanje sistema u vremenu.

Proces transformacije ulaza u izlaze odigrava se u vremenu, znači postoji relacija između izlaznih i ulaznih elemenata.

X'+m ->r+1;m<1 gdje su sa m i 1 obilježeni vremenski intervali u kojima se pojavljuju ulaz i odgovarajući izlaz. Poznavanje samo jedne vrijednosti ulaza X', nedovoljno je u programiranju izlazne veličine X'. Predhodni ulazi formirali su stanje S sistema koje dovodi do promjene izlazne veličine. Stanje sistema je karakteristika čija vrijednost u datom vremenskom trenutku definiše tekuću izlaznu veličinu i utiče na njenu buduću vrijednost.

Prikazana zavisnost je odraz transformacije unutar sistema no, ne i jedinih zbivanja u širem sistemu. Postoji i obrnuta zavisnost ulaza i izlaza:

71

gdje je SZ - struktura spregnutih podsistema sa kojima sistem stvara upravljački posmatrano zatvorenu cjelinu.

5. Primjer primjene crne kutije. - Predpostavimo da imamo nepoznat sistem (S) sa jednim ulazom (X) i jednim izlazom (Y), prema protokolu (tabela T-2.I.) Tabela T-2.1

Vrijeme

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

X a c b a a B b c b a b c c

Y 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0

Na osnovu protokola zaključujemo da se repertoar vektora ulaza

sastoji od tri moguće vrijednosti: a,b ili c. Vektor izlaza ima repertoar od dvije vrijednosti, 0 ili 1. Svi ulazi a i b se pretvaraju na izlazu iz sistema u 1, dok se svi izlazi c pretvaraju na izlazu iz sistema u 0.

Vjerovatnoće pretvaranja su: p(au 1) =4/4= 1 ili 100%, p(bul) = 4/4=l ili 100%, p(cul) = 4/4=l ili 100%.

Iz ovoga se može zaključiti da je posmatrani sistem deterministički, tj. da jednoj vrijednosti ulaza odgovara jedna i samo jedna vrijednost izlaza.

2.4. METODE ISTRAŽIVANJA, TEHNIKE I POSTUPCI U raspravama je najteže saznati ono o čemu se raspravlja

/Ž.P.Sartr/

2.4.1. NAUČNO POSMATRANJE Ništa na ovom svijetu nije tako snažno, kao ideja koju je vrijeme stiglo

/Viktor Igo/

Naučno posmatranje je sistemsko opažanje u cilju otkrića novih činjenica ili provjeravanja naučnih hipoteza. Kao metođ istraživanja, to je način prikupljanja podataka putem neposrednog čulnog opažanja.

Posmatranje može biti:

objektivno (stepen postignutog saznanja), potpuno, precizno (tačno posmatranje), i sistemsko.

Predmeti naučnog posmatranja mogu biti:

spoljne pojave (ekstrospekcija), koje se mogu čulno opažati, i

72

unutrašnje pojave (introspekcija).

Egzaktnost je potpuna preciznost posmatranja kada se postigne najviši stepen tačnosti posmatranja.

Metoda naučnog posmatranja može da predhodi svakoj drugoj metodi, a prije svih eksperimentalnoj metodi. Ona nema vrijednost eksperimenta.

Podjela naučnog posmatranja je veoma složena. Ovdje se navodi sljedeća klasifikacija:

neposredno posmatranje (istraživač putem čula, uspostavlja kontakt sa objektom posmatranja),

shveobuhvatno posmatranje (predmet posmatranja je neka složena i dugotrajna pojava),

masovno posmatranje (predmet posmatranja je neka masovna pojava), i

posmatranje pojedinih slučajeva (predmet posmatranja su rijetki i jedinstveni fenomeni). Ovo je tzv. pojedinačno posmatranje.

Sprovodenje posmatranja može se obaviti kroz nekoliko koraka, pri

čemu osnovu čini sistemsko bilježenje podataka i njihovo klasifikovanje. Pored ovoga, treba definisati i način uspostavljanja kontakta sa

sredinom i situacijom u kojoj će posmatranje biti izvedeno. Istraživanje, takođe, podrazumijeva predhodnu selekciju i obuku

posinatrača. istraživač obično bilježi i svoje komentare, tako da sagledava svoj saznajni put i pogreške na njemu.

2.4.2. NAUČNI EKSPERIMENT Oni koji ne znaju neka,uče a koji znaju neka nalaze zadovoljstvo u tome da se podsjećaju

/Henault/

Eksperiment u osnovi predstavlja pokušaj i posmatranje. Naučni eksperiment je metoda praktično - teorijskog saznanja, čiju strukturu čine:

eksperimentator (pojedinac ili grupa istraživača koji vrše eksperiment),

predmet eksperimenta (pojave i procesi stvarnosti; njihovi kvaliteti, kvantiteti, mjere, načini nastanka, promjene i drugo),

sredstva eksperimenta (materijali eksperimenta, instrumenti, uređaji,mašine, postrojenja i drugo),

postupci eksperimenta (odabiranje vrste ogleda, izdvajanje ogledne grupe, teorijsko - praktične operacije, postavljanje hipoteza i njihova provjera),

eksperimentalni proces (uslovi eksperimentalne situacije, fizički i hemijski procesi i drugo),

rezultati eksperimenta, i

73

interpretacija rezultata eksperimenta i izvođenje naučnih pretpostavki i zakona.

Planiranje naučnog eksperimenta je podešavanje pojava tako da

eksperimentalni proces "odgovori" na određeno pitanje i da se izvrši organizovanje ogleda [26]. Eksperimenti mogu biti:

♣ prirodni (ispitivanje u igri ili snalažljivosti u rješavanju praktičnih zadataka),

♣ vještački (ispitivanje inteligencije pomoću testova), ♣ simulacioni, i ♣ eksperiment u laboratorijskim uslovima.

U vještačkom eksperimentu se mogu mijenjati uslovi ogleda u cilju

ostvarivanja postavljenog zadatka. Jedna od vrsta vještačkog eksperimenta je i Modelovanje, odnosno

modelni eksperiment, o čemu je bilo govora u predhodnim poglavljima.

Osnovna saznajna uloga eksperimentalnih metoda se sastoji:

u provjeri hipoteza, činjenica i zakona i u njihovom odbacivanju,korekciji ili pretvaranju u zakone,

u postavljanju novih hipoteza, u provjeri ranije utvrđenih zakona, i u otkriću novih činjenica i novih zakona.

Ova metoda oslanja se isključivo na iskustvo u korišćenju klasične

metode indukcije. Između zamisli i materijalnog ostvarenja postoji razlika, izvjesno

odstupanje. Eksperiment kao specijalan oblik prakse treba da utvrdi u čemu je i

kolika je razlika između misaonog i stvarnog [20]. Mjerenja su sastavni dio svakog eksperimenta.

Prvi korak u eksperimentalnom istraživanju može da bude uspješno mehaničko shvatanje po kome jedan uzrok ima jednu posljedicu. U najvećem broju slučajeva i u različitim oblastima istraživanja, koriste se tzv. test funkcije na ulazu u sistem.

Sljedeći koraci u istraživanju mogu da budu usmjereni na upoznavanje funkcionisanja sistema. Zadatak različitih, više ili manje razrađenih i primjenljivih metoda eksperimentalnog istraživanja jeste upućivanje istraživača na moguće postupke eliminacije.

Eksperimentalna metoda primjenjuje se danas vrlo široko u gotovo svim oblastima nauke, pa se može dati i posebna definicija eksperimenta: "Eksperiment je planirano i kontrolisano praktično dejstvo na objekt istraživanja kako bi se na materijalnoj ravni izvršila konfrontacija misaonih

74

proizvoda (hipoteza, projekata, strategija i drugo) sa prirodnim, odnosno tehničkim strukturama i proučavanjem ponašanja predmeta istraživanja smanjio broj otvorenih pitanja [20] ".

Kao nepotpuna eksperimentalna metoda, često se u literaturi pominje empirijska metoda, u kojoj pristupamo istraživanju bez postavljanja naučne hipoteze.

U tabelama T-2.2 i T-2.3 date su uporedne slabosti, odnosno prednost proračuna u odnosu na eksperimentalna ispitivanja (za tehničke sisteme).

Tabela T-2.2: Uporedenje proračuna i eksperimentalnog ispitivanja

Potencijalne slabosti proračuna Potencijalna prednost eksperimentalnog ispitivanja

• Proračun može da obuhvati samo kvantificirane parcijalne oblasti

• Eksperimentalno ispitivanje omgućava ispitivanje onih efekata koji se računski ne mogu obuhvatiti

• Efekti koji nisu uključeni mogu da se dobiju uračunavanjem

• Eksperimentalna ispitivanja otkrivaju ne rijetko i ona slaba mjesta koja nisu očekivana

• U proračunima optimizacije potrebni su objektivni kriterijumi za ocjenjivanje, a oni su poznati samo djelimično

• U nedostatku objektivnog kriterij uma za ocjenjivanje, eksperimentalna ispitivanja omogućavaju subjektivno vrednovanje

• Uticaj rasipanja dimenzija može se obuhvatiti samo djelimično

• Ispitivanje uticaja rasipanja dimenzija komponenata u proizvodnji ne predstavlja problem, to je samo pitanje troškova

• Određeni parametri računskog modela mogu da budu utvrđeni tek pošto se izvrše mjerenja na fizičkom modelu ili prototipu

• Objekat ispitivanja može da se podvrgne proučavanju po metodi "crne kutije" bez poznavanja bilo kog njenog parametra

• Rješavanje određenih problema zahtjeva vrijeme i velike troškove u formiranju modela i angažovanju kapaciteta računara

• Dovoljno je samo fizičko prisustvo objekata, pa da se odmah započne sa ispitivanjem

75

Tabela T-2.3: Uporedjenje proračuna i eksperimentalnog ispitivanja Potencijalne slabosti eksperimentalnog ispitivanja

Potencijalna prednos proračuna

• Teško je održavanje konstantnih uslova ispitivanja

• Konstantni granični i početni uslovi obezbjeđuju jednoznačnost rezultata

• Sistemske greške nisu uvijek prepoznatljive i/ili određene

• Matematički modeli se verifikuju u poznatim granicama tačnosti

• Uticaji malih promjena ne mogu dobro da se identifikuju kod ponovljenih ispitivanja

• Relativne promjene svih parametara matematičkih modela mogu da se identifikuju

• Visoka pouzdanost rezultata traži višestruko poznavanje ispitivanja

• Potreban je samo jedan proračunski prolaz

• U izvjesnim slučajevima je teška interprijetacija rezultata

• Moguća interpretacija rezultata na osnovu dodatnih pojedinačnih informacija

• Rezultati ne mogu uvijek da se reprodukuju i/ili prenesu (na teorijski model)

• Matematički modeli su u utvrđenim granicama

• Neke efekte nije moguće odrediti primjenom mjerne tehnike ili su troškovi veliki

• Matematički model može da definiše veličine koje ne mogu direktno da se mjere

• Primjena principa "promjena samo jednog parametra" nije uvijek moguća zbog kompleksnosti sistema

• Moguće su promjene parametara na željeni način

• Znatno se vrijeme gubi dok se fizički ne realizuje objekat ispitivanja: ne rijetko razultati kasne

• Verifikovan matematički model omogućava brz pristup računanju i relativno brzo dobijanje rezultata

• Ne rijetko potrebna su velika ulaganja da bi se realizovalo i ispitalo više varijanti

• Čak i za ekstremno kompleksne matematičke modele ulaganja su relativno mala u analizama više varijanti

Ovdje treba reći da se kao dio svakog eksperimenta mora

tretirati postupak mjerenja. Obično, struktura postupaka mjerenja sadrži: ♣ mjerni objekt - nosilac mjere veličine, ♣ mjerni signal - primarni signal, ♣ prijemnik signala, ♣ mjerni signal (preslikani signal), ♣ korekturni član - računski element, ♣ korigovani preslikani signal, ♣ optički instrument - pokazivač, ♣ mjerna vrijednost, ♣ registrovanje, memorisanje, ♣ obrada podataka (računar), i ♣ očitavanje.

76

Danas je u primjeni veliki broj metoda (i postupaka) tehničke

dijagnostike koje se mogu koristiti u svim eksperimentima (Adamović,Ž., Tehnička dijagnostika, Zavod za udžbenike, Beograd, 1998.)- Svaka od metoda predviđa primjenu posebne instrumentacije (kontrola radnih parametara mašina; kontrola vibracija i buke; ultrazvuk, gamagrafija i radiografija; kontrola produkata habanja i sagorjevanja; kontrola električnih parametara; kontrola korozije...).

2.4.3. NAUČNO ISPITIVANJE Ništa se ne može postići bez znoja

/Latinska poslovica/

Ispitivanje je u suštini postupak prikupljanja podataka posredstvom verbalne komunikacije, koja se uspostavlja između istraživača i lica za koje se pretpostavlja da te podatke može da pruži [13J.

Osnovna podjela naučnog ispitivanja je:

direktno ispitivanje (prikupljanje podataka u kome je ispitanik unaprijed obavješten o činjenici da se podvrgava ispitivanju),

indirektno ispitivanje (ispitanik nije unaprijed obaviješten o ispitivanju),

blaga ispitivanja (ispitivač sa ispitanikom uspostavlja prisni kontakt),

neutralno ispitivanje (karakteriše odnos formalne, poslovne učtivosti između ispitivača i ispitanika), i

stroga (oštra) ispitivanja (strog odnos ispitivača prema ispitaniku slično sudsko - istražnom postupku, pri čemu se mogu postavljati "unakrsna pitanja" i slično).

Dvije su osnovne tehnike ispitivanja:

intervju (putem naučnog razgovora između ispitivača i ispitanika

dolazi se do podataka značajnih za istraživanje; to mora da bude susret "lice u lice" i da postoji specifična svrha koja mora biti poznata intervjuisti), i

anketa (do potrebnih podataka dolazi se tako što ispitanik samostalno popunjava predhodno pripremljen obrazac s pitanjima; to je istraživački postupak kojim se ispitanicima postavljaju pitanja u vezi sa činjenicama od naučnog interesa).

U literaturi se često navodi i klasifikacija intervjua:

♥ činjenički intervjui (obezbjeđuju kvantitativne podatke o predmetu

intervjuisanja), ♥ dijagnostički intervjui (dijagnoza stanja predmeta intervjuisanja), i

77

♥ terapeutski intervjui (modifikovanje stavova i ponašanja intervjuisanog).

Intervjui mogu biti i neusmjereni (nije pripremljena osnova za

razgovor) i usmjereni (pripremljena osnova za razgovor). Usmjereni intervjui mogu biti dirigovani gdje su ograničena prava

ispitanika i ispitivača. Ispitivanje može biti pojedinačno, grupno i kolektivno.

Ankete se mogu koristiti u neograničenom broju problema. Ona, pored opštih, ima i svoje posebne ciljeve. Sprovodi se sama za sebe, odnosno "ad hock" istraživanje. Njome se najčešće doseže prvi nivo saznanja, naučne deskripcije. Kao osnovno svojstvo ankete jeste postojanje upitnika (obrazca) čijim se popunjavanjem dobijaju tražena obavještenja. Konstrukcija upitnika je važna operacija i ona zaslužuje posebna pravila koja se odnose na strukturu ispitanika, oblik pitanja, obim upitnika, vrstu podataka koja se prikuplja i drugo.

Pitanja i njihov smisao treba da budu jasni ispitanicima, a svojom formulacijom i sadržajem treba da se odnose na sam predmet istraživanja. Ona mogu biti:

otvorena pitanja (ispitanik slobodno može da formuliše odgovor) i zatvorena pitanja (ispitanik bira jednu ili više ponuđenih alternativa

odgovora).

Ovdje treba pomenuti i tehnike skaliranja kao forme ankete koja se primjenjuju kod serije podataka koje treba urediti u kontinualan niz (na pojave koje čine kontinuum).

MJERNE KARAKTERISTIKE INSTRUMENATA

Teškoće rastu što se više približavamo cilju /Gete/

Konstrukcija testova i upitnika ličnosti složen je postupak. Ti mjerni

instrumenti moraju ispunjavati određene uslove. Osnovni uslov je ispunja- vanje određenih metrijskih karakteristika. Te bi karakteristike trebale u principu ispunjavati i skale procjene, ali takođe i anketni upitnik. Za praktičnu primjenu testova i upitnika ličnosti potrebne su i norme. Norme se određuju postupkom baždarenja. Četiri su osnovne mjerne karakteristike:

1. valjanost 2. pouzdanost 3. osjetljivost 4. objektivnost

Valjanost

Savjet primaj uz vino,a upotrebljavaj uz vodu /Bendžamin Frenklin/

78

Mjerni instrument je valjan ako mjeri ono što smatramo da mjeri.

Pitanje koje se postavlja je: Šta instrument mjeri? Uz to pitanje, važno je i pitanje: Koliko dobro mjerni instrument mjeri to što mjeri? To pitanje povezuje valjanost i pouzdanost. Valjanost i pouzdanost smatraju se najvažnijim metrijskim karakteristikama. Zašto se i drugo pitanje postavlja kada je riječ o valjanosti? Ako tačno utvrdimo šta neki instru-ment mjeri, ali utvrdimo da to što mjeri, mjeri loše, nećemo moći tvrditi da se radi o valjanom mjernom instrumentu. To, drugim riječima, znači da uz valjanost obavezno moramo imati i podatak o pouzdanosti mjernog instrumenta. Postoji više vrsta valjanosti odnosno načina na koji se valjanost utvrđuje. Glavne vrste valjanosti jesu:

1. sadržajna valjanost 2. konstruktna valjanost 3. kriterijska valjanost

Sadržajna valjanost

Postupak utvrđivanja sadržajne valjanosti sastoji se u sadržajnoj lo-

gičkoj analizi čestica instrumenta. Taj postupak određivanja valjanosti najprikladniji je za testove znanja i za testove kojima se ispituje koliko su ispitanici ovladali specifičnim vještinama (A. Anastasi, 1968). Stručnjaci za područje za koje je instrument konstruiran procjenjuju je li izvršen dobar odabir čestica od svih mogućih koje dolaze u obzir. Dobar odabir znači da su proporcionalno zastupljeni svi dijelovi predmeta mjerenja i da nema čestica koje nisu relevantne za predmet mjerenja.

Pri tome, stručnjaci mogu koristiti i razne statističke podatke o čes-ticama instrumenta (npr. težina zadataka, odnosno učestalost odgovora na tvrdnje, povezanost čestica međusobno, povezanost pojedinih čestica i ukupnog rezultata u instrumentu). Podaci o instrumentu koji je u po-stupku utvrđivanja metrijskih svojstava prikupljaju se na reprezentativ-nom uzorku ispitanika određene populacije. Tako bi i ovdje, ako se u postupku određivanja sadržajne valjanosti koriste statistički postupci, podatke trebalo prikupiti na reprezentativnom uzorku ispitanika određene populacije. Na osnovu detaljne analize čestica, stručnjaci donose zaključak o valjanosti mjernog instrumenta za ispitivanje određenog obilježja za koje je konstruiran.

Iako je sadržaj mjernog instrumenta općenito važan za sve mjerne instrumente, za testove sposobnosti i upitnike ličnosti, za konačnu vali-daciju, primjereniji su drugi empirijski orijentirani načini utvrđivanja valjanosti (A. Anastasi, 1968). Iako se to uvijek ne čini, bilo bi poželjno da je i postupak određivanja sadržajne valjanosti empirijski utemeljen postupak. U testovima sposobnosti i upitnicima ličnosti, na temelju sadržaja čestica nije uvijek moguće sa sigurnošću zaključivati o predmetu mjerenja, za razliku npr. od testova znanja. U tim mjernim instru-mentima, čestica ima samo funkciju podražaja za aktiviranje procesa u

79

središnjem živčanom sistemu, te je njezin manifestni sadržaj ponekad od sasvim sporednog značaja.

Konstruktna valjanost

Čovjek je rođen da radi,da trpi i da se bori;ko to ne čini,mora propasti /Tesla/

Konstruktna valjanost obuhvata više postupaka. Termin konstrukt

odnosi se na obilježje koje instrument mjeri (engl. construct = ideja, ve-ličina, tvorevina). Hood i Johnson (1991, prema Jackson 2000) navode četiri postupka koji se koriste u utvrđivanju konstruktne valjanosti:

1. konvergentna valjanost 2. divergentna valjanost 3. unutarnja konzistencija 4. valjanost odluka

Konvergentna (lat. konvergere = primicati se) valjanost je postupak

dokazivanja povezanosti između novokonstruiranog instrumenta i drugih instrumenata koji mjere isti ili slične konstrukte, za koje je već provjereno odnosno dokazano da mjere taj ili slične konstrukte. Na reprezentativnom uzorku ispitanika (kako je već navedeno metrijska svojstva instrumenata uvijek se određuju na reprezentativnim uzorcima ispitanika) primijeni se novokonstruirani mjerni instrument zajedno s drugim mjernim instrumentima i zatim se na temelju prikupljenih podataka izračuna povezanost (u principu računa se Pearsonov produkt moment koeficijent korelacije).

Korelacija bi trebala biti srednjeg i višeg nivoa, npr. između 0.60 i 0.80. U tom slučaju, zajednička varijanca kreće se u rasponu od 36 do 64% (kvadrat korelacije koji se naziva koeficijent determinacije jednak je proporciji zajedničke varijance, a množenjem sa 100 dobije se postotak zajedničke varijance), a to je dovoljan razlog za tvrdnju da se radi o sličnom ili istom konstruktu (zajednička varijanca dviju varijabli je onaj dio ukupne varijance koji se odnosi na razlike ispitanika u istom obilježju ili obilježjima koje mjere i jedna i druga varijabla).

Kada bi korelacija iznosila 0.90 između novokonstruiranog in-strumenta i već provjerenog instrumenta, tada bismo s visokim stupnjem sigurnosti mogli tvrditi da se radi o istom konstruktu (u tom slučaju, za-jednička bi varijanca iznosila 81%). Međutim, ako u tom slučaju novo-konstruirani instrument nema neke bitne prednosti pred starim instru-mentom, npr. da je kraći ili jednostavniji za primjenu, tada je novi test samo nepotrebna kopija (A. Anastasi, 1968).

Divergentna (lat. divergere = razilaziti se) valjanost je postupak do-kazivanja da ne postoji povezanost, ili da je povezanost vrlo niska, između

80

novokonstruiranog instrumenta i instrumenata koji mjere neke druge konstrukte.

Konstruktna valjanost mjernog instrumenta može se utvrditi i po-moću faktorske analize (o faktorskoj analizi vidjeti u sedmom poglavlju). Instrument se primjeni zajedno s većim brojem drugih instrumenata iz istog područja (ako se radi o upitniku ličnosti, tada će to biti područje ličnosti) na reprezentativnom uzorku ispitanika i zatim se provede faktorska analiza. Rezultati faktorske analize pokazat će uz koju će se latentnu dimenziju odnosno konstrukt vezati novokonstruirani instrument, a s kojim latentnim dimenzijama će imati nisku povezanost.

Na taj način, može se najbolje riješiti pitanje konvergentne i divergentne valjanosti u jednom ispitivanju. Valjanost mjernog instru-menta određena na taj način naziva se i faktorskom valjanošću.

Unutarnja konzistencija pokazuje stupanj u kojem su čestice instru-

menta međusobno povezane odnosno stupanj povezanosti pojedinih čestica i ukupnog rezultata u instrumentu. Mjerni instrument visokog stupnja unutarnje konzistencije naziva se homogenim instrumentom. In-strumenti visoke unutarnje konzistencije bolje mjere određeni konstrukt, jer ga mjere sa svim česticama. Prema tome, visoka razina unutarnje konzistentnosti potvrda je da instrument pouzdano mjeri onaj konstrukt koji je utvrđen pomoću postupaka konvergentne i divergentne valjanosti. Da bi se moglo tvrditi da instrument valjano mjeri određeni konstrukt, potreban je i dokaz o tome da ga mjeri pouzdano.

Valjanost odluka odnosi se na stupanj u kojem su rezultati ispitanika u instrumentu značajni za donošenje odluka o daljnjem postupanju s ispitanikom. Odluka o daljnjem postupanju s ispitanikom na temelju rezultata u mjernom instrumentu bit će to valjanija što je tačnije određen konstrukt koji instrument mjeri i što pouzdanije instrument mjeri taj konstrukt.

Četvrti postupak povezuje konstruktnu i kriterijsku valjanost, jer stupanj u kojem je rezultat ispitanika značajan za donošenje odluke o daljnjem postupanju s njim zadire u područje kriterijske valjanosti mjernog instrumenta. Tu se postavlja pitanje, koliko rezultat ispitanika u instrumentu može doprinijeti postavljanju dijagnoze odnosno prognoze uspjeha u nekoj budućoj aktivnosti. Tu se radi o provjeri važnosti konstrukta koji instrument mjeri, za dijagnozu ili prognozu, jer to je temelj valjanosti odluke o daljnjem postupanju s ispitanikom, na temelju rezultata koji je ispitanik u mjernom instrumentu postigao.

Kriterijska valjanost Pravi život je izbor a ne sudbina

/Meša Selimović/

Kriterijska valjanost određuje se na temelju povezanosti novokon-struiranog mjernog instrumenta i kriterijske varijable. Kriterijska varijabla, ili, jednostavnije, kriterij, je u principu neka složena aktivnost. Kriterij može biti u sadašnjosti ili budućnosti. Kada je kriterij u sadašnjosti, riječ

81

je o dijagnostičkoj, a kada je u budućnosti o prognostičkoj valjanosti. Za dijagnostičku valjanost u upotrebi je i termin konkurentna valjanost (A. Anastasi, 1968).

Mjerni instrumenti dobre prognostičke valjanosti upotrebljavaju se za selekciju kandidata za razne složene aktivnosti koje su veoma važne u životu ljudi, kao što su na primjer, školovanje i zapošljavanje. Ti instrumenti se koriste u postupku testiranja za prijem na fakultet i na radno mjesto, ali i za druge aktivnosti (npr. odabir talentirane djece za pojedine sportske discipline). U nekim slučajevima dijagnostička valjanost može biti zamjena za prognostičku valjanost.

To je slučaj kada nemamo vremena pratiti uzorak ispitanika (za to je ponekad potrebno i više godina) da bismo došli do podataka u kriterijskoj varijabli, ili kada ne raspolažemo adekvatnim uzorkom ispitanika za praćenje (A. Anastasi, 1968). Tada se istovremeno uz primjenu instrumenata koji bi trebali poslužiti kao selektivne varijable, prikupe i podaci za kriterijsku varijablu. Ako se radi o konstrukciji mjernih instru-menata za potrebe klasifikacijskog ispita za prijem studenata na fakultet, kriterijska varijabla je uspjeh na studiju.

Do podataka za kriterijsku varijablu (prosječna ocjena u studiju često se koristi kao pokazatelj uspješnosti studiranja, iako, kako je ranije upozoreno, ona nije opravdana, ili to može biti vrijeme potrebno za završetak studija) može se doći tek kada uzorak ispitanika koji se prati od klasifikacijskog ispita, završi studij.

To je veoma dugo vrijeme i malo je onih koji bi se za to odlučili. Vremenski bi se razmak eventualno mogao skratiti na godinu dana, ako bi se uzele u obzir samo ocjene nakon prve godine studija za kriterijsku vari-jablu. U tom bi se slučaju, međutim, postavilo pitanje jesu li predmeti koji se slušaju na prvoj godini dovoljno reprezentativni za cijeli studij. Problem bi se mogao riješiti bez gubljenja vremena tako, da u onom času kada imamo podatke o uspješnosti studiranja jednog uzorka studenata, primijenimo na tom uzorku i instrumente koji mjere obilježja za koja se pretpostavlja da su bitna za uspješnost studiranja i da se na taj način sas-tavi dobra baterija instrumenata prediktora za klasifikacijski ispit.

Dijagnostička (konkurentna) valjanost bitna je za one instrumente koji su namijenjeni dijagnozi nekog postojećeg stanja. Na primjer, često je to slučaj dijagnoze bolesti ili poremećaja ličnosti. Može se postaviti pitanje zašto su potrebni takvi instrumenti kada u istom vremenu raspolažemo i podacima za kriterijsku varijablu. Odgovor na to pitanje vrlo je jednostavan. Mjerne instrumente koristimo jer oni na brži i precizniji način omogućavaju dolazak do željenih podataka.

Na primjer, umjesto opservacije osoba s poremećajima ličnosti, što može trajati nedjeljama, upitnicima ličnosti možemo brže i tačnije ustanoviti o kojim se poremećajima radi. U medicini, kako je dobro poznato, ispravna dijagnoza bolesti temeljni je preduvjet uspješnog izlječenja. Za dijagnostičku valjanost koristi se i termin konkurentna valjanost (A. Anastasi, 1968).

Tu mjerni instrument treba shvatiti kao "konkurenta" procjeni struč-njaka o stanju: bolesti, poremećaja ličnosti ili poremećaja bilo koje vrste

82

odnosno bilo koje kriterijske varijable koja predstavlja neko stanje osobe koje je potrebno dijagnosticirati.

Kako je već na početku navedeno, kriterijske su varijable u principu složene. Uspjeh u nekoj složenoj aktivnosti u slučaju prognostičke valjanosti i dijagnoza nekog složenog stanja ispitanika (bolesti, poremećaja ličnosti itd.) često ne zavisi samo od jednog, nego od većeg broja obilježja. Instrumenti koji mjere samo jedan konstrukt (homogeni instrumenti) mogu zato imati nisku korelaciju s kriterijem. U slučaju kada se kriterij može razložiti na relativno nezavisne potkriterije, odnosno as-pekte kriterija, tada je opravdanije izvršiti validaciju određenog instru-menta za onaj aspekt kriterija za koji je instrument najprimjereniji (A. Anastasi, 1968).

Prema tome, uspješnu prognozu rezultata ispitanika u kriteriju moguće je postići samo pomoću sistema prediktora (instrument koji se koristi za prognozu rezultata ispitanika u kriteriju naziva se prediktor), a isto vrijedi i za dijagnozu. Multipla korelacija dobrog sistema prediktora trebala bi se kretati oko 0.80 (64% zajedničke varijance između kriterijske varijable i sistema prediktora). Provjera prognostičke valjanosti sistema prediktora obavlja se regresijskom analizom. Tu su bitna dva osnovna parametra: multipla korelacija sistema prediktora i kriterija (R) i standardizirani koeficijenti parcijalne regresije svakog prediktora (fi).

Multipla korelacija je važnija, jer ona pokazuje koliko je dobar sistem prediktora za prognozu uspjeha u kriteriju. Beta koeficijent upućuje na prognostičku valjanost svakog prediktora pojedinačno. U slučaju dijagnoze, visina povezanosti između sistema dijagnostičkih instrumenata i kriterija trebala bi biti viša jer nema vremenskog intervala između primjene dijagnostičkih instrumenata i kriterija. Multipla korelacija bi se za sistem dijagnostičkih instrumenata trebala kretati oko 0.90, a za pojedini instrument i odgovarajući aspekt kriterija koeficijent korelacije trebao bi se kretati oko 0.80.

Provjera dijagnostičke valjanosti sistema dijagnostičkih instrumenata takođe se može izvršiti pomoću regresijske analize. Odluke koje proizlaze iz raznih dijagnostičkih i prognostičkih procedura često su izuzetno važne u životu ljudi i zato bi uvijek trebale biti utemeljene na većem broju instrumenata visoke dijagnostičke ili prognostičke valjanosti.

Korelacija dijagnostičkog ili prognostičkog mjernog instrumenta s kriterijem ovisi i o pouzdanosti instrumenta. Niska pouzdanost mjernog instrumenta može znatnije sniziti korelaciju s kriterijem. Teorijski, mak-simalna korelacija instrumenta s kriterijem jednaka je drugom korijenu koeficijenta pouzdanosti (Cronbach, 1984). Ako, na primjer, mjerni in-strument ima pouzdanost 0.81, tada njegova maksimalna korelacija s kriterijem može biti 0.90. O tome opširnije u sklopu rasprave o po-uzdanosti i klasičnoj teoriji mjerenja (vidjeti šesto poglavlje).

83

Pouzdanost Svako živi od prodaje nečega

/Robert Luis Stivenson/

Pouzdanost je metrijska karakteristika koja se odnosi na preciznost mjerenja. Definira se na dva načina:

1. mjerni instrument je pouzdan ako se u ponovljenom mjerenju dobiju u osnovi isti rezultati 2. mjerni instrument je pouzdan ako svim svojim dijelovima dosljedno mjeri isti konstrukt

Iz navedenih definicija proizlaze i tri načina utvrđivanja pouzdanosti:

1. test-retest 2. paralelne forme 3. unutarnja dosljednost

Prvi i drugi postupak odgovaraju prvoj definiciji, a treći, drugoj de-

finiciji.

Test-retest

Test-retest postupak sastoji se u ponovnoj primjeni istog instru-menta na istom uzorku ispitanika nakon određenog vremenskog intervala. Vremenski interval se uobičajeno kreće do 6 mjeseci. Koeficijent korelacije između dvije primjene instrumenta pokazatelj je pouzdanosti instrumenta. S produženjem vremenskog intervala, povezanost opada. Propisani standard za testove sposobnosti je minimum 0.90, a za upitnike ličnosti minimum 0.80. Nedostatak ovog načina je u tome što rezultati u prvoj i drugoj primjeni instrumenta nisu nezavisni.

Prilikom primjene instrumenta po drugi put, ispitanici se prisjećaju odgovora na zadatke ili tvrdnje, a to zatim vještački podiže visinu korelacije. U testovima sposobnosti, ispitanici se prisjećaju strategija rješavanja problema i to im može olakšati rješavanje zadataka, tako da se u drugoj primjeni mogu očekivati bolji rezultati. Međutim, viši rezultati u drugom mjerenju neće uticati na visinu korelacije, ako se i u drugom mjerenju zadrže iste razlike među ispitanicima.

Paralelne forme Ništa nije teže,a time dragocenije, od čovekove sposobnosti

da donese odluku /Napoleon Bonaparta/

Jedan od mogućih načina da se izbjegne spomenuti nedostatak test-

retest metode je primjena alternativnih formi mjernog instrumenta u određenom vremenskom razmaku ili neposredno jedna za drugom. Paralelne forme testa mjere isti konstrukt, ali se čestice razlikuju u

84

sadržaju. Broj čestica trebao bi biti isti, a u testovima sposobnosti zadaci bi trebali biti podjednake težine.

Problem je, međutim, u tome što nije jednostavno konstruirati paralelne forme mjernog instrumenta i mnogi mjerni instrumenti nemaju paralelnu formu. Paralelne forme također nisu potpuno nezavisne. U testovima sposobnosti, i ovdje, ako ispitanik otkrije strategiju rješavanja problema u prvom mjerenju, može tu istu strategiju primjeniti i u drugom mjerenju.

Međutim, korelacija ne bi trebala biti znatnije vještački povišena, barem ne onoliko koliko je to u metodi test-retest, jer nema identičnih čestica koje ispitanik može zapamtiti. Što se tiče prijenosa strategija rješavanja problema u testovima sposobnosti, tu će za to biti manje mogućnosti.

Unutarnja dosljednost Uspjeh je samo stvar sreće,reći će svako ko nije uspijo

/Earl Wilson/

Do informacije o pouzdanosti može se doći i na temelju samo jedne primjene mjernog instrumenta. Taj pristup prilagođen je homogenim mjernim instrumentima koji mjere jedan konstrukt. Takvi su instrumenti u metrijskom smislu bolji, jer valjanije i pouzdanije (osjetljivije) mjere obilježje koje je predmetom mjerenja. To je i sasvim razumljivo, jer ti instrumenti mjere određeni konstrukt sa svim česticama. Problem postoji kada se radi o generalnom konstruktu, odnosno složenom kriteriju.

U tom slučaju, treba konstruirati više homogenih instrumenata koji mjere specifične konstrukte u sklopu generalnog konstrukta. Prednost homogenih instrumenata je u jasnijoj i jednostavnijoj interpretaciji re-zultata u usporedbi s heterogenim instrumentima koji mjere više kon-strukata, a dobra pokrivenost složenog konstrukta odnosno kriterija, može se osigurati nizom (baterijom) homogenih instrumenata (A. Anas-tasi, 1968).

Postoje dvije strategije, prva se sastoji u podjeli instrumenta na dva dijela i računanju koeficijenta korelacije između dijelova, a u drugoj se računa dosljednost kojom čestice instrumenta u cjelini, mjere određeni konstrukt na temelju homogenosti čestica.

Kod podjele instrumenta u dvije polovine treba voditi računa o tome da one budu ekvivalentne. To se najbolje može postići podjelom na parne i neparne čestice. Nakon toga računa se korelacija između polovina instrumenta. Da bi se tako izračunati koeficijent korelacije mogao uspoređivati s koeficijentima korelacije koji su dobiveni test-retest postupkom ili postupkom alternativnih formi, potrebno je korigirati utvrđenu korelaciju jer je korelacija izračunata na polovinama instrumenta niža u usporedbi s korelacijama izračunatim na punim dužinama mjernih instrumenata. Razlog je u tome, što koeficijent korelacije ovisi o veličini varijanci varijabli. Korelacija između dviju varijabli bit će nulta ili vrlo niska ako je uzorak ispitanika veoma homogen u predmetu mjerenja tih dviju varijabli.

85

Homogen uzorak je onaj u kojem se ispitanici vrlo malo međusobno razlikuju u mjerenom obilježju, a to, drugim riječima, znači da postoji mali varijabilitet odnosno varijanca. Polovina čestica ne može tako dobro razlikovati ispitanike u predmetu mjerenja, kao što mogu sve čestice. Koristeći pojam homogenosti, jasno je da je uzorak ispitanika homogeniji u polovini instrumenta nego u cijeloj dužini instrumenta, jer s povećanjem broja čestica povećava se i vjerovatnost razlikovanja ispitanika.

Iz toga proizlazi da će koeficijent pouzdanosti biti viši u heterogenom, a niži u homogenom uzorku ispitanika. U homogenom uzorku ispitanika, zbog suženog variranja rezultata ispitanika, postoji manja vjerovatnost da će se moći utvrditi sistematičnost u variranju rezultata, u dvjema promatranim varijablama. Koeficijent korelacije između dviju varijabli, nije ništa drugo nego pokazatelj sistematičnosti u variranju rezultata ispitanika u tim dvjema varijablama.

Isto se može objasniti i na drugi način. Korelacija dviju varijabli ovisi o veličini zajedničke varijance tih dviju varijabli. Zajednička varijanca je dio ukupne varijance varijable. To je onaj dio ukupne varijance dviju varijabli koji se odnosi na razlike ispitanika u onom obilježju (obilježjima) koje mjere obje varijable. S povećanjem ukupne varijance dviju varijabli, logično je očekivati i njihovu veću zajedničku varijancu.

Korekcija koeficijenta korelacije vrši se pomoću Spearman-Brown-ove formule, po kojoj se može izračunati koliko će se povećati (smanjiti) pouzdanost instrumenta ako ga povećamo (smanjimo) za određeni omjer njegove početne dužine. Iz prethodnog objašnjenja proizlazi da će mjerni instrument s više čestica imati i veću pouzdanost, jer će bolje razlikovati ispitanike u predmetu mjerenja, odnosno imat će veću varijancu, a veća varijanca znači i vjerojatnost više povezanosti. Pouzdanost neke informacije je veća ako je višestruko provjerena. Richardson (1937, prema A. Anastasi, 1968). Formula je bila prila-gođena za testove sposobnosti u kojima se za svaki zadatak može izraču-nati proporcija ispitanika koji su zadatak riješili (p) i proporcija ispitanika koji zadatak nisu riješili (q):

Standardna greška mjerenja

Greška mjerenja suprotan je pojam pojmu pouzdanosti. Standardna greška mjerenja upućuje na odstupanje ukupnih (bruto) rezultata ispitanika od pravih rezultata. Ta mjera je veoma prikladna za interpretaciju individualnih rezultata (A. Anastasi, 1968). Standardna greška mjerenja računa se najčešće na sljedeći način: sx je standardna devijacija ukupnih bruto rezultata, a rn je koeficijent pouzdanosti.

Standardna greška mjerenja služi za utvrđivanje intervala u kojem se nalazi pravi rezultat ispitanika. Teoretska podloga je sljedeća:

86

Zamislimo da je jedan ispitanik rješavao niz od 100 paralelnih testova koji mjere neko obilježje stabilno u vremenu i pod uvjetom da ne postoji uticaj vježbe na rezultate u testu. Raspodjela rezultata koje je postigao, imat će najvjerovatnije oblik normalne raspodjele. Aritmetička sredina bit će jednaka pravom rezultatu, odnosno bliska pravom rezultatu (prema klasičnoj teoriji mjerenja, broj paralelnih testova trebao bi se kretati prema beskonačnosti da se dobije apsolutno tačan pravi rezultat; o klasičnoj teoriji mjerenja vidjeti u šestom poglavlju).

Odstupanja od pravog rezultata, lijevo i desno na krivulji normalne raspodjele, posljedica su greške mjerenja. Od raznih izvora greške u klasičnoj teoriji mjerenja posebna pažnja pridana je slučajnim greškama koje su uglavnom vezane uz ispitanika. To su razne okolnosti koje se javljaju sasvim nepredvidivo i koje utiču na rezultat na način da ga vještački podignu ili smanje. Na primjer, pod uticajem uspješnog pogađanja i izuzetnog raspoloženja koje nije uobičajeno, postignuti rezultat ispitanika bit će veći od pravog rezultata, a pod uticajem jake treme i lošeg raspoloženja, rezultat ispitanika bit će niži od pravog rezultata.

Ta odstupanja postignutih rezultata bit će predstavljena normalnom raspodjelom. Iz navedenog proizlazi, da će prosječan rezultat biti pokazatelj pravog rezultata ispitanika u konstruktu koji mjeri niz paralelnih testova, jer će se komponente greške poništiti.

Ako je aritmetička sredina normalne raspodjele rezultata jednog ispitanika jednaka pravom rezultatu, tada se standardna devijacija tih rezultata može interpretirati kao standardna greška mjerenja. Kako je poznato, krivulja normalne raspodjele može se interpretirati i kao krivulja vjerovatnosti. To svojstvo koristi se u iskazivanju stupnja vjerovatnosti (sigurnosti) u procjeni intervala u kojem se kreće pravi rezultat ispitanika. Ako je ispitanik npr. postigao 20 bodova, njegov pravi rezultat nalazi se u intervalu 20 ± 1 se uz vjerojatnost od oko 68%, u intervalu 20±2 s, uz vjerojatnost od oko 95% i u intervalu 20 ±3 se uz vjerojatnost od oko 100%.

U istraživanjima u kojima stručnjaci za neko područje procjenjuju obilježja ispitanika, važan je podatak o njihovoj pouzdanosti. Ako postoje dva procjenjivača, koeficijent korelacije između njihovih procjena pokazatelj je njihove pouzdanosti. Kada postoji više procjenjivača, najbolje je izračunati prvu glavnu komponentu matrice interkorelacija procjenjivača (o metodi glavnih komponenata vidjeti u sedmom poglavlju). Bolji procjenjivači imat će višu, a slabiji nižu korelaciju s prvom glavnom komponentom procjena.

Kako povećati pouzdanost

Ako ste sasvim zadovoljni onim što imate,nećete ići dalje

/Robert Coons/

Najjednostavniji način je povećanje broja čestica. Međutim, povećanje broja čestica ne može bitnije povećati pouzdanost, jer se u

87

praksi od instrumenata traži da budu što kraći i da ispitivanje (testiranje) što kraće traje. Pouzdanost instrumenta bit će veća kada je varijanca čestica veća. U testu sposobnosti, to znači da bi većina zadataka trebali biti zadaci prosječne težine, a u upitniku ličnosti da bi odgovori ispitanika na Likertovoj skali trebali obuhvaćati sve stupnjeve na skali. Varijanca po česticama može se bitno povećati primjenom diferencijalnog ponderisanja (o tome nešto više u dijelu teksta o osjetljivosti).

Na pouzdanost instrumenta bitno utiče i unutarnja dosljednost čestica u odnosu na glavni predmet mjerenja instrumenta odnosno, homogenost instrumenta. Klasična mjera homogenosti je prosječna korelacija čestica, ali to nije osobito dobar pokazatelj homogenosti. Bolja mjera homogenosti je proporcija varijance koju objašnjava prva glavna komponenta matrice interkorelacija čestica ili, još bolje, prva glavna komponenta odnosno osovina (u image analizi glavne se komponente često nazivaju glavnim osovinama) image matrice kovarijanci čestica.

Postupak koji se može preporučiti u selekciji čestica, sastoji se u izračunavanju raznih podataka o instrumentu u cjelini kada se pojedine čestice izuzimaju. Na taj način, vidi se koliko pojedina čestica vrijedi i treba li je u instrumentu zadržati. Postupci kojima se provjeravaju poje-dine čestice mjernog instrumenta naziva se item analiza (engl. item = čestica). Sam način odabira konačnog skupa čestica ciklički je proces kojim se strpljivo isključuju pojedine čestice i dodaju nove, dok se ne donese konačna odluka.

Preporuka je da se koeficijenti kojima se vrednuju pojedine čestice i instrument u cjelini, ne izračunavaju na istom uzorku ispitanika koji je poslužio za odabir čestica prema sadržaju. Pojedine čestice mogle bi na nekom uzorku imati značenje koje neće imati na nekom drugom uzorku. Korištenje različitih uzoraka ispitanika u postupku konstrukcije instrumenta A. Anastasi (1968) naziva krosvalidacija.

Vrste koeficijenata ili podataka koji se koriste pri selekciji čestica i ocjeni vrijednosti instrumenta:

1. težina zadatka ili frekvencija po kategorijama čestice 2. varijanca čestice 3. varijanca instrumenta kada se pojedina čestica izuzme 4. korelacija čestice i ukupnog rezultata (bez te čestice) 5. korelacija čestice i prve glavne komponente (osovine) 6. kvadrirana multipla korelacija čestice s ostalim česticama 7. veličina smanjenja interne konzistencije instrumenta kada se pojedina čestica izuzme 8. prosječna korelacija čestica 9. proporcija ukupne varijance čestica objašnjena prvom glavnom komponentom (osovinom) 10. korelacija čestice i prosječnog rezultata u svim ostalim česticama iz tog područja (koeficijent generalizabilnosti). Težina zadataka izračunava se u testovima sposobnosti i znanja;

88

izračunava se kao proporcija ispitanika koji su uspješno riješili zadatak (p) ili ispitanika koji nisu uspješno riješili zadatak (q).

U upitnicima ličnosti, skalama stavova i drugim instrumentima,

izračunavaju se frekvencije po pojedinim kategorijama čestice, kao pokazatelj raspodjele odgovora ispitanika. Korelacija čestice i ukupnog rezultata (bez te čestice) naziva se valjanost čestice (neki taj koeficijent nazivaju koeficijent diskriminativnosti) Možda bi bilo bolje koristiti termin diskriminacijska valjanost. Valjana čestica mjeri ono obilježje (obilježja) koje mjeri instrument u cjelini.

Korelacija čestice i prve glavne komponente je bolja mjera valjanosti čestice. Čestica koja nije valjana, narušava ne samo valjanost već i pouzdanost mjernog instrumenta. Što je viša korelacija čestice i ukupnog rezultata u instrumentu, ili s prvim glavnim predmetom mjerenja (prva glavna komponenta), to čestica bolje diskriminira ispitanike u onom obilježju koje mjeri instrument. Logično je očekivati pozitivnu korelaciju. Negativna bi korelacija značila da su uspješniji ispitanici u čestici manje uspješni u instrumentu u cjelini odnosno u prvom glavnom predmetu mjerenja.

Kvadrat multiple korelacije pojedine čestice i ostalih čestica pokazuje u kojoj mjeri čestica pripada skupu čestica koje čine mjerni instrument. Izračunavanje koeficijenta unutarnje konzistencije uz isključenje pojedine čestice, pokazuje koliko ta čestica doprinosi unutarnjoj konzistenciji instrumenta. Proporcija ukupne varijance objašnjena prvom glavnom komponentom matrice interkorelacija čestica ili prvom glavnom osovinom image matrice kovarijanci čestica, bolji je pokazatelj homogenosti instrumenta od prosječne korelacije čestica.

Ako se može birati između prve glavne komponente matrice interkorelacija čestica i prve glavne osovine image matrice kovarijanci čestica, bolje je odabrati prvu glavnu osovinu u image prostoru jer je image prostor homogeniji (iz njega je isključena unlkna varijanca). Korelacija čestice i prosječnog rezultata u svim ostalim česticama tog područja (univerzumu čestica) naziva se koeficijent generalizabilnosti. Računa se kao omjer varijance čestice i varijance iste čestice uvećane za varijancu pogreške te čestice, koja se procjenjuje analizom varijance (o tome više u šestom poglavlju).

Osjetljivost

Ne težimo tome da imitiramo majstore,već težimo onome čemu su oni težili /azijska mudrost/

Za mjerni instrument kaže se da je osjetljiv ako omogućava utvrđi-

vanja i najmanjih razlika između ispitanika u predmetu mjerenja. Ako više ispitanika postigne isti rezultat, veća je vjerovatnost da mjerni instrument nije osjetljiv nego da se ispitanici ne razlikuju u predmetu mjerenja. Statistički pokazatelj osjetljivosti instrumenta je varijanca, odnosno, standardna devijacija. Osjetljivost instrumenta ovisi o broju čestica i

89

diskriminativnosti čestica. Diskriminativnost čestice pokazuje sposobnost čestice da diferencira ispitanike.

Čestica veće diskriminativnosti ima veću varijancu. Na primjer, čestica u kojoj je upotrijebljena Liker-tova skala s pet stupnjeva, ima visoku diskriminativnost kada su odgovori ispitanika raspoređeni uzduž cijele skale. Ako su odgovori raspoređeni na samo tri stupnja skale, tada će čestica imati nisku diskriminativnost. U testovima inteligencije, nisku diskriminativnost imaju one čestice odnosno zadaci koje je većina ispitanika uspješno riješila, ili oni koje većina ispitanika nije uspješno riješila. Mjerni instrument s nekoliko čestica ne može dobro diferencirati ispitanike.

Što je instrument kraći, veća je vjerovatnost da će jedan dio ispitanika imati isti rezultat.

Kod testova sposobnosti najveću diskriminativnost imaju prosječno teški zadaci. Oni imaju indeks težine oko 0.50. Varijanca (p x q) tih za-dataka je najveća. Freeman (1962) to objašnjava na sljedeći način: "Na primjer, ako neki zadatak rješava 100 ispitanika i riješi ga samo njih 10 i ako se formiraju parovi ispitanika, u tom slučaju postoji 900 kombinacija (10 x 90) u kojima taj zadatak diskriminira ispitanike u paru. Ako zadatak riješi 50 ispitanika, tada je broj mogućih diskriminacija ispitanika u paru 2500 (50 x 50), Što je najveći mogući broj, a to potvrđuje množenje bilo kojeg drugog para proporcija" (Freeman, 1962, str. 113).

Zadaci koje nitko nije uspio riješiti, ili oni koje su svi ispitanici riješili nemaju nikakvu diskriminativnost. Od tih zadataka nema nikakve koristi. Oni ne utječu na pouzdanost i valjanost testa. Zadaci u testu sposobnosti trebaju biti poredani po težini. Na početku dolaze lagani zadaci. Oni trebaju motivirati ispitanike i služe za diferencijaciju skupine najslabijih ispitanika. Veoma teški zadaci nalaze se na kraju testa i potrebni su za diferencijaciju najboljih ispitanika. Međutim, najveći broj zadataka trebaju biti zadaci prosječne težine.

Osjetljivost drugih mjernih instrumenata ovisi o raspodjeli odgovora ispitanika ili procjenjivača na zadane tvrdnje (upitnik ličnosti, skala stavova, skala procjene). Tvrdnje u kojima svi ispitanici ili procjenjivah zaokružuju isti ponuđeni odgovor nemaju nikakvu diskriminativnost. Dobru diskriminativnost imaju one tvrdnje u kojima su odgovori po po-jedinim kategorijama ravnomjerno raspoređeni, odnosno kada pokazuju tendenciju normalne raspodjele. Da bi se povećala diskriminativnost, treba uvesti više od dvije kategorije za odgovore ispitanika, često se primjenjuje pet kategorija odnosno stupnjeva (Likertova skala).

Osjetljivost mjernog instrumenta može se dodatno povećati dife-rencijalnim ponderisanjem uratka ispitanika. U testu sposobnosti, ako ispitanik riješi težak zadatak, dobiva više bodova, a za uspješno rješenje laganog zadatka dobiva samo jedan bod ili dio boda. Tim pravednijim načinom vrednovanja povećavaju se individualne razlike, a to znači i diskriminativnost čestica.

Isti način vrednovanja rezultata ispitanika može se primijeniti i u upitnicima ličnosti. Postoji više načina na koje se može provesti diferencijalno ponderisanje (Krković i Kulenović, 1975). U praksi se to

90

uglavnom izbjegava jer time postupak ocjenjivanja uratka ispitanika postaje složeniji. Taj način vrednovanja uratka ispitanika doći će u češću upotrebu širom primjenom kompjutora u testiranju.

Ispitivač treba osigurati normalne uvjete za ispitivanje (prostor s udobnim stolicama i klupama za pisanje, dobro osvjetljenje, udobna sobna temperatura, odsutnost buke i slično). Ispitanici trebaju biti motivirani za ispitivanje.

Ispitivač postiže objektivnost mjerenja ako se striktno pridržava upute za primjenu instrumenta i upute za ocjenjivanje uratka ispitanika. Kada se mjerenje vrši za potrebe naučnog istraživanja, ispitivač treba samo u osnovnim crtama upoznati ispitanike s ciljem istraživanja. Nije dobro ulaziti u detalje, da ispitanici ne bi naslutili koju hipotezu ili hipoteze istraživač provjerava, jer bi ispitanici mogli svjesno ili nesvjesno "pomoći" istraživaču da ih dokaže.

Objektivnost mjerenja postiže se vježbom i iskustvom i zato ospo-sobljavanju ispitivača treba pridavati veliku važnost.

2.4.4. INFORMATIČKA METODA Najsigurniji je onaj koji je na sve spreman

/Ante Starčević/

U savremenoj nauci se za odredbu ponašanja sistema upotrebljava pojam stanje pod kojim se podrazumjevaju bilo koje odlike dinamičkog sistema ili njegovih elemenata.

Cilj informatičke metode je: objašnjenje prirodnih, bioloških i društvenih pojava pomoću modela

samoregulativnih sistema, zametni mehaničkog, linearnog dijalektičkim kauzalitetom, i. izgradnja metode proveravanja pomoću metode "crne kutije".

Ako sa S(x.y) označimo sistem, sa a,b,c...... stanje

sistema, sa T transformaciju sistema, a sa t vrijeme, onda formula S(t1) + a označava stanje sistema S u vremenu t1.

Jednoznačne promjene označavamo sa a —> b ; b--> c , dok sheme: označavaju dvoznačne promjene stanja, a shema označava višeznačnu promjenu stanja dinamičkog sistema. Shema zatvorene transformacije je:

a b c d

T b c d a

91

dok je shema otvorene transformacije: a b c d

T e c d a

Suština svakog sistema samoregnlaeije je povratno dejstvo koje čini

dijalektički proces međusobnog djelovanja ulaza (input) i izlaza (output) (slika 2.12.)

REGULAIOR(R)

Ulaz X SISTEM (S) Izlaz Y

Slika 2.1 2. Prost sainoregulativm sistem

U stvarnosti se češće javljaju složeni dinamički regulativni sistemi, tj. takvi sistemi, u kojima ima više ulaznih veličina (Xi) ili više regulatora. Ovakvi sistemi predstavljaju spletove dinamičkih sistema. Jedan od tipova složenih sistema je onaj u kome su sjedinjeni pozitivna i negativna povratna dejstva (primjer: povećanje cijene električne energije, izaziva povećanje troškova u industriji; ovo povećanje cijena u industriji izaziva smanjenje potražnje, a onda i smanjenje proizvodnje).

2.4.5. METODA ANALIZE SADRŽAJA Svaka smjela ideja u početku izgleda ludost

/Gete/

Metoda analize sadržaja je kombinacija tehnika posmatranja i ispitivanja. Zasniva se na tehnici prikupljanja podataka o različitim obilježjima, sadržajima i formama simboličkog, društvenog komuniciranja, posebno kada su kao predmet istraživanja shvatanja, mišljenja i drugo.

Ona odgovara istraživanjima komunikacija u najvišem smislu (komunikacije među ljudima: riječi, slike, muzika, tabele i slično). Pri tome, mora postojati odašiljač poruke, prijemnik poruke i sadržaj poruke.

Ovom metodom se ne obuhvata samo ispitivanje sadržaja, već i njihov oblik, način i druge dimenzije. Obično se koriste sve tri dimenzija vremena: prošlost, sadašnjost i budućnost. Osnovni postupci metode analize sadržaja su:

♣ kvalitativna analiza sadržaja (treba da se odgovori na pitanja "šta" i "kako", je nešto saopšteno; to je postupak kojim se utvrđuje pripadanje ili nepripadanje nekog sadržaja predmetu istraživanja), i

♣ kvantitativna analiza sadržaja (treba da odgovori na pitanja "šta", "kako" i "koliko"; sadržaj se razlaže na njegova osnovna značenja koja su izražena kroz misli, ideje i drugo).

Metodski postupak analize sadržaja je:

92

1. precizno definisanje predmeta istraživanja, ciljeva i hipoteza, 2. utvrđivanje predmeta i ciljeva analize sadržaja, 3. izrada sistema kategorija i podkategorija, 4. definisanje jedinica analize i jedinica brojanja, 5. izrada tehničkog instrumentarija, i 6. odabir dokumenata za analizu i objašnjenje tog izbora.

2.4.6. METODA STUDIJE SLUČAJA Treba imati na umu da je hrabrost uvijek slijepa,jer ne vidi sve opasnosti

/Bekon/

Metoda studije slučaja sastoji se u istraživanju aspekata neke pojave, pri čemu se za proučavanje uzima pojedinac, grupa, ustanova ili preduzeće.

Slučaj se sastoji od podataka koji se odnose na neki životni period, životni proces dotične jedinice.

Kombinacija faktora koji su obuhvaćeni daljim ponašanjem podvrgavaju se ispitivanju da bi se odredilo postojeće stanje i otkrili uzročni faktori koji djeluju.

Ova metoda se može koristiti za istraživanje pojedinačnog slučaja, slučajeva u nizu i mozaika slučajeva.

Istraživanja slučajeva u nizu imaju zajednički predmet koji je razvučen u vremenskom kontinuitetu i na različitim prostorima [13].

3.0. STRUKTURA ISTRAŽIVAČKOG PROJEKTA I dragom kamenu potrebna je ruka vještog majstora

/kineska poslovica/

3.1. SISTEMSKI PRISTUP Ako nešto krene naopako,ja sam kriv

Ako nešto ispadne relativno dobro,onda je to naša zasluga Ako nešto ispadne mnogo dobro,onda je to vaša zasluga

/Beer Brajant,legendarni ragbi trener/

Istrazivački projekt (ili rad) ćemo analizirati kao "cjelinu sastavljenu od djelova", odnosno primjenićemo sistemski pristup. Imajući to na umu, pomenućemo pet osnovnih elemenata na koje treba misliti uvijek kada se razmišlja o značenju pojma sistema [3]:

♥ ukupan cilj sistema i mjere performanse sistema, ♥ okolina sistema (fiksno ograničena), ♥ resursi sistema, ♥ komponente sistema,njihove aktivnosti, ciljevi i mjere performansi, i ♥ upravljanje sistemom.

93

Svaki istraživački projektat (ili rad) može biti:

naučni dokument (obuhvata naučne zamisli), i operativno - praktični dokument (obuhvata korišćenje istraživanja u praktično - svakodnevoe svrhe).

Osnovne karakteristike na osnovu kojih se može neki zadatak

tretirati kao projekat:

djelokrug (obuhvat: treba da uključuje veliki broj aktivnosti i zadataka, da bude veći i značajniji poduhvat nego ranije završeni),

neponovljivost (neobićnost: sastoji se od skupa aktivnosti koje se ne ponavljaju, te sadrži elemente neobičnosti, odnosno nepoznavanja),

kompleksnost (složenost se ogleda u korišćenim ogranizacionim vezama i elementima, velikom korišćenju resursa i troškova, velikom broju ljudi i dr.), i

podrška poduhvatu.

Pored ovoga, projekat treba da ima osobine: cilj, rokovi, kompleksnost, obim i priroda zadatka, resursi, organizaciona struktura informacionih i kontrolnih sistema i dr.

U literaturi se navode sljedeći primjeri za projekte:

istraživački i razvojni projekti (novi proizvodi, tehnički i naučni opiti),

organizacioni zadaci (reorganizacaija preduzeća i sl.), proizvodni zadaci (izrada mašina i postrojenja, montažni radovi i

dr.), građevinski radovi (zgrade, ulice, energetska postrojenja i dr.), zapošljavanje radnika, planski zadaci iz proizvodnje, finansija, održavanja, marketinga,

kontrole kvaliteta i dr.

Investicioni projekti su posebna vrsta projekata koja obuhvata poslove koji su usmjereni na izgradnju zgrada, hala, energetskih objekata, saobraćajnih objekata itd. (realizacija ulaganja u osnovna sredstva).

NAUČNA ISTRAŽIVANJA

Ljudi za svoje neuspjehe uvijek krive prilike /Shaw/

Naučnim istraživanjima dolazi se do novih spoznaja o svijetu koji

nas okružuje. Čovječanstvo je opterećeno raznim problemima i od nauke se očekuje pomoć u njihovu rješavanju. Nauka treba biti u službi čovječanstva. Ona treba služiti općem dobru. Ima nažalost i suprotnih

94

primjera, kada nauka nije u službi čovječanstva, kada je u funkciji proizvodnje sredstava za masovno uništavanje i razaranje.

Potrebne su nove spoznaje, bolja objašnjenja raznih pojava, jer su dosadašnje spoznaje manjkave i nepotpune. Na primjer, velik broj ljudi širom svijeta očekuje lijek od danas još neizlječivih bolesti. Manjkave i nepotpune spoznaje znače i manjkave i nepotpune teorije o određenoj pojavi. Potrebne su potpunije i tačnije teorije, teorije koje će nuditi bolja i preciznija objašnjenja pojava. Temeljni cilj nauke je upotpunjavanje teorija da budu što tačnije i preciznije i da time budu i korisnije.

U naučnim istraživanjima, provjeravaju se hipoteze koje se mogu shvatiti bitnim dijelovima teorije. To su tvrdnje, postavke na koje se teo-rija oslanja, to su temelji teorije. Dokazivanjem ispravnosti hipoteza, do-kazujemo ispravnost teorije odnosno pojedinog dijela teorije. Cilj naučnih istraživanja je, prema tome, provjera teorija. Čovječanstvo traži nove, bolje teorije u mnogim područjima ljudskih djelatnosti.

Naučno istraživanje je složen i dugotrajan proces koji se sastoji od više faza. Početne faze naučnog istraživanja su pripremne faze istraživanja. Te su faze teorijskog karaktera. Nakon njih, slijede faze empirijskog karaktera u kojima se prikupljaju i obraduju prikupljeni podaci. Interpretacija rezultata nakon obrade podataka, izvođenje zaključaka i odgovor na postavljene hipoteze te generalizacija rezultata naučnog istraživanja, ponovno su teorijske faze istraživačkog procesa. Naučno istraživanje započinje i završava teorijom.

Vrste naučnih istraživanja Oni koji se služe umom,vladaju onima koji se služe samo rukama

/Konfučije/

Naučna istraživanja se uobičajeno dijele na tri vrste istraživanja:

1. fundamentalna 2. primjenjena 3. razvojna

Fundamentalnim istraživanjima utvrđuju se temeljne spoznaje o

prirodi i društvu. U svakoj naučnoj disciplini potrebna su takva istraživanja, jer ona utvrđuju osnovne zakone o pojavama kojima se naučna disciplina bavi, koji su temelj naučne discipline i koji omogućavaju daljnji razvoj naučne discipline.

U primjenjenim istraživanjima, traže se naučno utemeljeni odgovori na konkretne probleme prakse. Često se može čuti, da bi trebalo finansirati samo ona naučna istraživanja koja daju neposrednu korist praksi. Pri tome se zaboravlja da razvoj neke naučne discipline, i prema tome, i sama primjenjena istraživanja, nisu moguća bez fundamentalnih istraživanja. Iako fundamentalna istraživanja nisu neposredno povezana s problemima prakse, osiguravajući naučnu utemeljenost i razvoj pojedine naučne discipline, omogućuju i naučnu utemeljenost primjenjenim

95

istraživanjima, a time i njihovu učinkovitost u rješavanju problema prakse.

Razvojna istraživanja su dio primjenjenih istraživanja, a usmjerena su na praćenje i evaluaciju uvođenja i razvoja novih programa rada, novih postupaka ili tehnologija u praksu (npr. eksperimentalni nastavni programi, novi tehnološki postupci u proizvodnji).

U društvenim i humanističkim naukama važna je i podjela naučnih istraživanja na:

1. longitudinalna 2. transverzalna

U longitudinalnom istraživanju, jedan uzorak (ili više uzoraka) ispi-

tanika prati se duže vrijeme. Postoje longitudinalna istraživanja u kojima se uzorak ispitanika pratio i više od 50 godina. Prednost longitudinalnih istraživanja je u prikupljanju vrlo vrijednih podataka o uzroku ili uzrocima pojave koja se istražuje, osobito kada je riječ o složenoj pojavi koja se razvija u dužem razdoblju.

Na primjer, u području kriminologije takvim se istraživanjima prate uzorci rizične djece sve do odrasle dobi i prikupljaju se podaci o primarnoj obitelji, školovanju, druženju s vršnjacima, provođenju slobodnog vremena, ponašanju i ličnosti koji će rasvijetliti uzroke razvoja delinkventne ličnosti. Na taj način, mogu se prikupiti relevantni podaci za otkrivanje uzroka delinkventnog ponašanja. Glavni nedostaci longitudinalnih istraživanja su njihova dugotrajnost i osipanje uzorka ispitanika.

Transverzalnim istraživanjima, nastoje se kompenzirati ti glavni nedostaci longitudinalnih istraživanja. Ta istraživanja, znači, relativno kratko traju i osipanje uzorka ispitanika ne javlja se kao problem. Mužić (1979, a) definira transverzalno istraživanje kao takav pristup u kojem se neka pojava proučava u isto vrijeme, no na raznim mjestima i u raznim uvjetima.

U ranijem primjeru utvrđivanja uzroka razvoja delinkventne ličnosti, u transverzalnom istraživanju rješava se na način da se utvrđuje povezanost između raznih potencijalnih činitelja rizika delinkventnog ponašanja: obilježja primarne obitelji, obilježja ličnosti, toka školovanja, načina korištenja slobodnog vremena i drugih, s oblicima i intenzitetom delinkventog ponašanja, na uzorcima ispitanika različite hronološke dobi. Sumirajući rezultate dobivene na uzorcima ispitanika različite hronološke dobi, može se steći uvid u uzroke koji dovode do razvoja delinkventne ličnosti.

U transverzalnim istraživanjima, glavni je problem u nehomogenosti uzoraka ispitanika koji se zahvaćaju u različitoj dobi, te je upitna usporedivost dobivenih rezultata i zaključivanje o razvoju pojave koja se proučava.

96

Projekt naučnog istraživanja Velike ideje traže velike mučenike

/Latinska poslovica/

U pripremi naučnog istraživanja, važna uloga pripada projektu naučnog istraživanja. Planiranje je potrebno u svakoj aktivnosti, a od posebne je važnosti u naučnom radu. Pripremajući se za naučno istraživanje, istraživač treba detaljno razraditi plan odnosno projekt istraživanja. Projekt naučnog istraživanja piše se u dvije svrhe: 1. za prijavu na konkurs za dobivanje materijalne potpore 2. za pokretanje postupka za sticanje magisterija ili doktorata nauka U oba slučaja projekt bi trebao sadržavati sljedeće:

1. problem istraživanja i dosadašnje spoznaje o problemu 2. cilj i hipoteza (ciljeve i hipoteze) 3. metode (metode rada) 4. očekivani rezultati 5. objavljeni radovi istraživača ili pristupnika

Pripremne faze naučnog istraživanja uključuju opis i definisanje

problema, izbor literature i definiranje ključnih pojmova te određivanje cilja ili ciljeva istraživanja i definisanje hipoteze ili hipoteza. Naučno istraživanje započinje i završava teorijom. U uvodnom dijelu projekta, treba navesti glavna dosadašnja istraživanja problema koji će se is-traživati, kao i postojeće teorije o problemu. Nakon jasnog određivanja cilja (ciljeva) istraživanja, treba definirati hipotezu (hipoteze) koja će se istraživanjem provjeravati.

U poglavlju Metode opisuje se uzorak ispitanika, mjerni instrumenti, način prikupljanja podataka i način obrade podataka. Trebalo bi predložiti i nacrt istraživanja i opisati ga. Pravilo je da se eksperimentalni nacrt istraživanja detaljno opisuje, da se omogući ponavljanje eksperimenta. Nakon toga, trebalo bi opisati očekivanja od istraživanja i mogućnosti generalizacije rezultata istraživanja, kao i mogućnosti primjene rezultata u rješavanju konkretnih problema prakse. Trebalo bi navesti i objavljene radove voditelja i saradnika u projektu (one koji se odnose na predloženi problem istraživanja), odnosno objavljene radove pristupnika kada se radi o pokretanju procedure za stjicanje magisterija ili doktorata nauka.

Cilj je konkretizacija problema istraživanja. Obično se istraživanjem ne zahvaća problem u cijelosti, nego samo dio problema i to treba jasno naznačiti u cilju (ciljevima) istraživanja. Na temelju jasno postavljenog cilja definiše se hipoteza (hipoteze). U poglavlju Očekivani rezultati navodi se koji će teorijski i/ili praktični problem, prema očekivanju autora projekta, riješiti ili pomoći riješiti ponuđeno naučno istraživanje. Kada se radi o prijavi na konkurs za dobivanje materijalne potpore, dodaju se na naprijed navedene još i sljedeće tačke (poglavlja):

97

1. materijalni troškovi istraživanja (potrebna oprema) 2. dinamika istraživanja 3. način objavljivanja rezultata istraživanja

Pod dinamikom istraživanja, misli se na planiranje vremena po poje-

dinim fazama istraživanja, koje je potrebno za realizaciju istraživanja. Rezultati istraživanja najčešće se objavljuju u naučnim časopisima, znači u naučnim izvještajima koji imaju formunaučnih članaka.

Umjesto čitavih elaborata koji su se nekad pisali kao projekti naučnih istraživanja i služili za dobivanje finansijske potpore, danas se to čini u skraćenom obliku, često na temelju unaprijed pripremljenih obrazaca. Na primjer, zainteresirani istraživači za odobrenje projekta naučnog istraživanja po konkursu Ministarstva nauke i tehnologije BiH, ispunjavaju već pripremljeni obrazac s odgovarajućim rubrikama. Glavne tačke iz tog obrazca naprijed su opisane.

Kandidati koji se obraćaju fakultetskom vijeću ili naučnom vijeću, (instituta) sa molbom za pokretanje postupka za sticanje magisterija ili doktorata nauka (koji prijavljuju teze magistarskog ili doktorskog rada), moraju prema naprijed navedenim tačkama (poglavljima) prijaviti temu magistarskog ili doktorskog rada. Fakultetsko ili naučno vijeće imenuje komisiju koja donosi mišljenje o podobnosti predložene teme i podobnosti kandidata (da li ispunjava sve zakonom propisane uvjete) i podnosi prijedlog fakultetskom, odnosno naučnom vijeću.

Za diplomski rad koji je empirijskog karaktera, također bi trebalo sastaviti prijedlog istraživanja koje će poslužiti za izradu diplomskog rada, ali u pojednostavljenom i skraćenom obliku. U osnovnim crtama trebalo bi obrazložiti problem i cilj istraživanja i navesti metode istraživanja. Fale znanstvenog istraživanja

Naučno istraživanje složen je i dugotrajan proces koji se sastoji od više faza. Naučno istraživanje započinje i završava teorijom. Besmislena su ateorijska istraživanja. Početne (pripremne) faze naučnog istraživanja su teorijske, zatim slijede empirijske faze istraživanja i konačno naučno istraživanje završava teorijski, interpretacijom i generalizacijom rezultata i prihvaćanjem, dopunom ili modifikacijom postojeće teorije ili dijela teorije. Početne faze naučnog istraživanja izuzetno su važne, jer ako je istraživanje teorijski pogrešno postavljeno, neće donijeti očekivane rezultate. Glavne faze naučnog istraživanja su sljedeće:

1. opis i definisanje problema istraživanja 2. izbor literature i definisanje ključnih pojmova 3. određivanje ciljeva istraživanja i definisanje hipoteza 4. izbor nacrta istraživanja 5. izbor uzorka ispitanika i mjernih instrumenata 6. prikupljanje podataka 7. obrada podataka 8. interpretacija rezultata 9. pisanje naučnog izvještaja

98

Opis i definiranje problema istraživanja

Ne osvrći se na to odakle ideš, gledaj kuda ideš

/Beaumarcahis/

Problem je početak svakog istraživanja. Istraživanjem se nastoji riješiti naučni problem odnosno traga se za rješenjem naučnog problema. Do problema istraživanja dolazimo opažanjem, razmišljanjem, proučavanjem literature. Ponekad nam se problem nametne, sticajem okolnosti, sasvim slučajno.

U svakodnevnom životu svaki je čovjek izložen raznim problemima i prinuđen ih je rješavati. Međutim, naučni problemi su drugačiji i drugačije se rješavaju od problema koje nameće život. Bujaš (1981) razliku između naučnika koji rješava naučni problem i čovjeka koji rješava neki svoj vlastiti problem opisuje sljedećim riječima: "Gotovo je jedina razlika između naučnika i čovjeka koji nije te struke u tome, što je istraživač treniran da jasnije postavlja probleme, što je njegov naučni pristup uglavnom ograničen na područje njegove struke i što se on, a to je i najbitnija razlika, ne zaustavlja na odgovorima koji njega osobno i trenutno zadovoljavaju, nego traži odgovor koji može i dokazati, tako da taj odgovor ima općenitu, a ne samo individualnu vrijednost."

Kada se piše naučni izvještaj, problem istraživanja treba detaljno opisati i obrazložiti u uvodnom dijelu teksta, navodeći rezultate istraživanja u kojima je taj problem rješavan, odnosno problemi koji su s njim povezani.

Koji su sve činitelji o kojima ovisi izbor problema istraživanja? Mužić (1979, a) navodi sljedeće:

1. potrebe prakse 2. interes nauke 3. osobni afiniteti istraživača 4. kadrovske mogućnosti 5. metodološke mogućnosti 6. materijalne (finansijske) mogućnosti

Ti činitelji ne djeluju izolovano, već se uvijek javljaju u interakciji.

Potrebe prakse su sigurno najvažniji činitelj, jer nauka uvijek treba služiti rješavanju praktičnih problema čovječanstva. Interes nauke je u fundamentalnim istraživanjima kojima se unapređuje nauka, odnosno učvršćuju temelji pojedine naučne discipline. U tim istraživanjima, otkrivaju se naučne spoznaje koje su bitne i za razvoj pojedine naučne discipline.

U ta istraživanja ubrajaju se i ona, koja unapređuju metodologiju naučnog istraživanja. Pod time se podrazumijeva razvoj novih pristupa ili paradigmi u rješavanju naučnih problema, kao i razvoj metoda obrade podataka. Osobni afiniteti istraživača su takođe važni, jer je iz historije

99

nauke poznato da mnogi naučnici za života nisu bili adekvatno nagrađeni za svoj doprinos čovječanstvu.

Nuačnike često potiče intrinzička motivacija koja se ogleda u težnji za naučnim otkrićem, za naučnom istinom, gdje važna uloga pripada znatiželji i entuzijazmu. Posljednja tri činitelja imaju ograničavajuću ulogu u odabiru problema istraživanja. U odabiru problema istraživanja ograničavajuću ulogu ima nedostatak kadrova potrebnih za istraživanje nekog naučnog problema, nedovoljna metodološka razina razvijenosti neke naučne discipline, a takođe i nedostatak novca.

Literature i definisanje ključnih pojmova Ako si naučio slušati znaćeš i zapovijedati

/Solon iz Atike/ Potraga za relevantnom literaturom bitna je u naučnom istraživanju. Pretraživanje literature o određenom problemu danas je jed-

nostavnije nego ranije i dostupnost naučnih publikacija je veća. Uz Nacionalnu i univerzitetsku knjižaru i druge knjižare i dokumentacijske službe (centre), postoji i Internet s velikim brojem baza u kojima je pohranjen velik broj informacija o naučnim publikacijama širom svijeta. U nekim bazama dostupni su i potpuni tekstovi naučnih članaka i monografija. Uz odgovarajuće ključne riječi dobije se listing velikog broja radova.

Ako nije dostupan tekst u cijelosti, dostupan je sažetak rada. Prije Interneta tu funkciju imale su knjige apstrakata u kojima su prema određenoj klasifikaciji unutar naučne discipline objavljivani sažeci publiciranih naučnih radova. Prema tome, danas nije problem dostupnost naučnih radova. Veći je problem odabir odgovarajućih radova za naučni problem koji se želi istražiti.

U svakoj naučnoj disciplini, postoje ključni pojmovi ili konstrukti. Psiholozi koriste termin konstrukt (engl. construet = ideja, veličina, tvorevina). To su temeljne veličine ili dimenzije kojima se određena naučna disciplina bavi i prema kojima se razlikuje od ostalih naučnih disciplina. Problem definisanja ključnih pojmova ili konstrukata je od primarne važnosti u mladim naučnim disciplinama koje još nisu definitivno konstituirane. Ključne pojmove nije lako definisati. Kada postoje dileme, treba koristiti operadonalne definicije. To je opis određenog pojma na konkretan način i na način kako se pojam može kvantificirati, odnosno mjeriti. Naučno istraživanje ne može započeti ako svi ključni pojmovi koji proizlaze iz problema koji se želi istraživati nisu jasno definirani. Ključne pojmove moramo razjasniti da bi omogućili sporazumijevanje i naučnu raspravu o problemu koji istražujemo.

Jasnoća ključnih pojmova bitna je za formulaciju hipoteza. Da bi hi-poteze bile precizne, trebalo bi ključne pojmove koji se koriste u is-traživanju precizno definisati. U tu svrhu korisno je sastaviti popis pojmova uz određeni nacrt istraživanja (Novosel, 1983).

100

Određivanje ciljeva istraživanja i definisanje hipoteza

Kada bi se u industrijskom svijetu isključili i oduzeli rezultati Teslinog rada,točkovi industrije prestali bi raditi,stali bi tramvaji I električni vozovi,gradovi bi potonuli u mrak,a preduzeća zamrzla

/B.A.Behrend,američki naučnik/

U pojedinom naučnom istraživanju, najčešće se problem istraživanja

ne može istražiti u cijelosti. Zato se određivanjem cilja ili ciljeva istraživanja, precizno navodi koji će aspekt ili aspekti problema biti obuhvaćeni istraživanjem. To je potrebno da bi se određeni naučni problem sužio i da bi se zatim mogle precizno definisati hipoteze koje proizlaze iz ciljeva istraživanja.

Hipoteze proizlaze iz naučnog problema (dijela naučnog problema) koji želimo istraživati, odnosno iz hipotetičke teorije (dijela hipotetičke teorije) koju provjeravamo. Hipoteze se najčešće formulišu u obliku tvrdnji. Evo dvije definicije hipoteze: "Hipotezu možemo definisati kao provizorni, prema mišljenju onoga koji je čini, jedan od mogućih odgovora na problem, ali koji odgovor tek daljnje istraživanje treba da potvrdi ili odbaci" (Bujaš, 1981). "Hipoteza nije drugo nego jedno pretpostavljeno objašnjenje koje izražavamo u obliku suda (pozitivnog ili negativnog), a koje moramo tek provjeriti" (Supek, 1981).

Hipoteze nije lahko odabrati i ispravno formulisati. Marušić i dr. (2000) navode pet općih mjerila vrijednosti naučne hipoteze;

1. svrhovitost 2. provjerljivost 3. plodnost 4. saglasnost 5 jednostavnost

Hipotezu treba formulisati svrhovito, a to znači da bude u funkciji

rješavanja odabranog cilja istraživanja. Besmisleno je postaviti hipotezu za koju ne postoje postupci da bi se provjerila. Hipoteza treba biti plo-dotvorna u odnosu na zaključke koji iz nje proizlaze. Kada se postavlja hipoteza, treba je temeljiti na postojećem znanju o problemu koji se istražuje. Hipoteze moraju biti precizne i jasne, a to se najbolje postiže ako se formuliraju na jednostavan način. Postoje dvije vrste hipoteza:

1. nul-hipoteza (Ho) 2. radna ili direktivna hipoteza (Hi)

Nul-hipoteza formulira se indiferentno (upitno) ili niječno. Na

primjer: Da li postoji povezanost između pojava A i B? Ne postoji povezanost između pojava A i B. Da li se grupe ispitanika E i K razlikuju u motivaciji? Grupe ispitanika E i K ne razlikuju se u motivaciji. Rigorozni

101

istraživači i statističari preferiraju nul-hipoteze. Prvi, iz bojazni da ne dođe do pristranosti u opažanju i/ili mjerenju, a drugi zato što su statistički testovi predviđeni za testiranje nul-hipoteze. Nul-hipoteza se češće formuliše u niječnom obliku, jer upitno formulisana hipoteza zapravo i nije hipoteza, već samo pitanje (o eventualnoj povezanosti ili razlici).

Radna hipoteza formuliše se afirmativno. Na primjer: Postoji po-zitivna povezanost između pojava A i B. Grupe ispitanika E i K razlikuju se u motivaciji. Ili, grupa E značajno je više motivisana od grupe K. Is-traživači su skloniji formulaciji hipoteza u afirmativnom obliku. To je sasvim logično, jer ih informacije o nekom problemu do kojih se došlo opažanjem ili studijom literature usmjeravaju u određenom smjeru. Ozbiljan istraživač ne bi smio biti pristrasan, pod uticajem afirmativno formulisane hipoteze, iako ta opasnost uvijek postoji. Pitanje je, naime, je li formulacija hipoteze u obliku nul-hipoteze dovoljna garancija da neće doći do pristrasnosti istraživača?

Statističari upozoravaju da se prilikom testiranja nul-hipoteze mogu učiniti dva tipa greške:

1. tip greške a (I) 2. tip greške (3 (II)

Tip greške a je da se odbaci nul-hipoteza kada je ona tačna, od-

nosno istinita, a tip pogreške fi da se prihvati nul-hipoteza kada ona nije tačna i kada bi je trebalo odbaciti. "Kada je nul-hipoteza istinita, a rezul-tati našeg testa značajnosti vode nas do zaključka da je pogrešna, kažemo da se radi o greški tipa I. Kada je nul-hipoteza pogrešna, a mi zaključimo na temelju testa značajnosti da je ne treba odbaciti, to opisujemo greškom tipa II." (Edwards, 1968). Problem je u razini statističke značajnosti koju istraživač odabire za testiranje nul-hipoteze. Opasnost od prvog tipa greške prijeti kada je odabrana razina statističke značajnosti vrlo blaga (npr. p < 0.10), a opasnost od drugog tipa greške kada je odabrana razina statističke značajnosti vrlo stroga (npr. p< 0.001).

U društvenim i humanističkim naukama, standardne razine statističke značajnosti su: p<0.01 i p<0.05. Kada se testiranje nul-hipoteze vrši na tim razinama statističke značajnosti, opasnost od greški u zaključivanju tipa a i tipa p nije velika. Strožu razinu statističke značajnosti treba u principu koristiti kada se donose veoma važne odluke (pa makar se izlagali opasnosti od greške tipa p). Strožu razinu statističke značajnosti trebalo bi takođe koristiti i onda kada postoji sumnja u kvalitet prikupljenih podataka (ako smo uvjereni da su oni još uvijek upotrebljivi).

U slučaju testiranja značajnosti povezanosti ili razlike, još uvijek će znatan dio povezanosti ili razlike biti određen pravom varijancom, odnosno biti oslobođen varijance greške kada je povezanost ili razlika statistički značajna. Pravu varijancu dobijemo kada iz ukupne varijance uklonimo varijancu greške. Kada se radi o utvrđivanju povezanosti, tada je bitna zajednička varijanca koja je dio prave varijance. Varijanca je kvadrirana mjera raspršenja; standardna devijacija na kvadrat (5 ).

102

Ispitanike treba upoznati samo općenito s ciljem istraživanja, ali ni u kojem slučaju s hipotezom istraživanja. Kada bi znali za hipotezu, ispi-tanici bi mogli nastojati, svjesno ili nesvjesno, reagirati u skladu s postavljenom hipotezom da "pomognu" istraživaču.

3.2. NASLOV PROJEKTA Čovjek luta dokle god teži za nečim

/Gete/

Naslov projekta treba:

da tačno izrazi sadržaj istraživanja (ili djela), njegove rezultate i zaključke, i da bude kratak i jasan.

Naslov treba da bude što kraći i da jasno odslikava suštinu predmeta

istraživanja.

3.3. UVODNI DIO Nauka današnjice je tehnologija sutršnjice

/Edith Teller/

Uvodom se objašnjava:

tema, cilj projekta (ili rada), i namjena projekta (ili rada).

Uvodni dio predstavlja prikaz postojećeg naučnog fonda predmeta

projekta (ili rada). To je, u stvari, problem istraživanja koga uslovljavaju društveni i naučni činioci.

U ovom delu može se dati i historijski pregled, gdje se obično pominju putevi i strukture kretanja saznanja o određenoj oblasti.

3.4. ČINIOCI METODOLOŠKOG KONCEPTA Teorijsko znanje je blago čiji je ključ praksa

/T.Fuller/

Ovo istraživanje slijedi poslije teorijskog, odnosno historijskog uvoda i predstavlja konkretizaciju osnovnih postupaka istraživanja, od naučne zamisli do konačnih rezultata do kojih se došlo. Prema navodima naše i strane literature, osnovni činioci koncepta mogu bili (slika 3.1.):

♣ problem istraživanja, ♣ predmet istraživanja, ♣ cilj istraživanja, ♣ hipoteze u istraživanju, ♣ način istraživanja, i

103

♣ naučna i stručna opravdanost istraživanja.

Obrada podataka

Cilj obrade podataka statističkim i statističko-matematičkim meto-dama (metode za multivarijatnu obradu podataka zbog matematičke složenosti, nazivaju se statističko-matematičkim metodama) jest sređi-vanje i osmišljavanje početnih podataka na način da se dobiju poruke koje podaci nose u sebi, a koje nisu vidljive na prvi pogled. Najčešće, broj podataka je toliki da se na temelju pregleda ne mogu izvući zaključci u pogledu hipoteza koje se istraživanjem provjeravaju.

Kada postoji velik broj ispitanika i mjernih instrumenata, broj podataka je tolik da se jedino računskom obradom podataka može dobiti pravi uvid u poruke koje podaci emitujaju u odnosu na hipoteze koje su predmetom provjere.

Osobito je to slučaj u društvenim i humanističkim naukama u kojima su pojave koje se istražuju složene. Proučavane pojave mogu se zahvatiti tek većim uzorkom mjernih instrumenata i potrebni su i veliki uzorci ispitanika da bi bili reprezentativni i omogućili generalizacije na razini populacije. Elementarnom, a to znači univarijatnom i bivarijatnom analizom, kojom se obuhvaća svaka pojedina varijabla zasebno ili po dvije varijable u paru, mogu se dobiti samo parcijalni uvidi u problem koji se istražuje. Uvid u "pravo stanje stvari" mogu dati samo multivarijatne metode obrade podataka u kojima se sve varijable zajedno obrađuju, odnosno analiziraju.

Za obradu podataka je bitno da polazni podaci budu sređeni i adekvatno organizovani i upisani. Sljedeće što je bitno, to je odabir odgovarajuće metode obrade podataka u skladu s problemom koji se is-tražuje. To znači, da treba odabrati onu metodu obrade podataka koja će najviše "izvući" iz podataka i omogućiti da se precizno odgovori na hi-potezu ili hipoteze koje se istraživanjem provjeravaju. ČINIOCI METODOLOŠKOG KONCEPTA PROJEKTA

ISTRAŽIVANJA 1. Problem istraživanja 2. Predmet istraživanja 3. Cilj istraživanja 4. Hipoteze u istraživanju 5. Način istraživanja 6. Naučna i društvena opravdanost istraživanja

Slika 3.1. Činioci metodološkog koncepta projekta istraživanja

104

3.4.1. PROBLEM ISTRAŽIVANJA

Da bi bio u mom timu, moraš biti najbolji,a da bi bio najbolji, moraš biti ličnost

/Barbara Tejlor Bretford /

Ovaj dio istraživačkog projekta treba da bude kratak i da obuhvati

sljedeće dijelove [13]:

♥ definicija značaja problematike koja se ispituje, ♥ presjek osnovnih teorija i rezultata, i ♥ hipotetički stavovi o problemu koji se istražuje (izvode se iz

postojećih teorija i istraživanja).

3.4.2. PREDMET ISTRAŽIVANJA

Predmetom se definiše šta će biti istraživano. Njime se određuje pojava koja se ispituje, i o kojoj se provjeravaju ranija saznanja.

Ovo je glavni dio svakog istraživačkog projekta. U zavisnosti od pravilne definicije predmeta istraživanja, zavisiće i ostali dijelovi projekta, a to su cilj istraživanja, hipoteze u istraživanju i način istraživanja. Struktura predmeta istraživanja može biti (prema standardnim podjelama iz literature):

analiza teorijskih saznanja (izdvajanje činjenica i saznanja), i konkretizacija pojave koja se istražuje (sadržaj pojava, uslovi u

kojima se pojava javlja, vrijeme istraživanja pojave, prostor u kome se pojavljuje, svijesti i efekti na druge pojave, forme u kojima se pojavljuje; vrijeme tokom kojeg se obavlja istraživanje, prostor na kome će se pojava istraživati, nivo naučnog saznanja koji se koristi za istraživanje pojave i drugo).

Moderator varijabla

U istraživanjima se uz zavisnu i nezavisnu varijablu može javiti i

moderator varijabla. Moderator varijabla je neko obilježje skupine ispi-tanika koje može uticati na rezultate istraživanja. Često nije poznata unaprijed, nego se otkrije kada je istraživanje već završeno. Obilježja koja često imaju ulogu moderator varijable (prema A. Anastasi, 1968) jesu: 1. spol 2. dob 3. obrazovanje 4. socioekonomski status 5. interesi 6. motivacija

105

Povezanost između dviju varijabli može biti sasvim različita u skupi-nama ispitanika koje se razlikuju po spolu, dobi, obrazovanju, socio-ekonomskom statusu, interesima i motivaciji, ali takođe i u drugim obilježjima.

Primjer 1. Skupina ispitanika koja je postigla visok rezultat na klasi-fikacijskom ispitu, ako je motivisana i zainteresovana za studie uspješno će završiti studije. Međutim, skupina onih koji su bili uspješni na klasi-fikacijskom ispitu, ali koji tokom studija nisu imali motivacije ni interesa za studije (upisali su se na studije iz drugih razloga) neće s uspjehom završiti studije.

Primjer 2. Istraživanja koja su imala za cilj utvrditi povezanost između stupnja prenapučenosti u kaznenim zavodima i učestalosti disciplinskih prekršaja pokazala su da postoji pozitivna povezanost između tih dviju varijabli na uzorcima zatvorenika mlade, ali ne i starije dobi. Mladi zatvorenici su skloniji nasilnom ponašanju i kršenju propisa i veći stupanj prenapučenosti dodatno ih potiče na takvo ponašanje. Stariji zatvorenici izbjegavaju nasilno rješavanje konflikata i suzdržavaju se od kršenja propisa i u uvjetima visoke prenapučenosti.

U eksperimentu se može dogoditi da kontrolna skupina postigne visoke rezultate koji potpuno zasjene uticaj nezavisne varijable u eksperimentalnoj skupini ispitanika, ako je na neki način bila dodatno motivisana. U psihološkoj literaturi kao dobar primjer navodi se tzv. Hawthorne efekt. Izvorno, radi se o nizu eksperimenata koji su provedeni u razdoblju od 1924. do 1932. godine u Hawthorne pogonu Western Electric kompanije u gradu Chicago, SAD, pod vodstvom Eltona Mavoa (prema Brannigan i Zwerman, 2001). U pogonu Hawthorna proizvodila se razna električna oprema, osobito za potrebe telekomunikacije.

Eksperimentima se željelo istražiti kako razne promjene uslova na radnom mjestu utiču na proizvodnju. U prvoj fazi eksperimenta ispitivao se uticaj osvjetljenja na radni učinak, a u kasnijim fazama uticaj raznih drugih promjena na radni učinak (uvođenje pauza različite dužine i u različito vrijeme, uvođenje ručka i pića na račun kompanije, skraćenje radnog dana i radne nedjelje, načini materijalne stimulacije). Eksperi-mentalna skupina radnica radila je u promijenjenim, boljim uslovima, a kontrolna skupina radnica u starim, postojećim uslovima. Istraživače je začudilo, kada su tokom eksperimenata ustanovili da i kontrolna skupina postiže, suprotno očekivanju, bolje rezultate u radu koji nisu zaostajali za rezultatima eksperimentalne skupine.

U traženju uzroka ispostavilo se da su radnice u kontrolnoj skupini bile dodatno motivisane odabirom za sudjelovanje u eksperimentu, natjecanjem s eksperimentalnom skupinom i pozitivnim odnosom i pažnjom nadzornog osoblja i istraživača prema njima. Od tada se u psihologiji rada veća pažnja posvećivala međuljudskim odnosima, kao jednom od bitnih činitelja u produktivnosti. Hawthorne efekt je bio i važno metodološko upozorenje istraživačima. Upozorio je na činjenicu da uz nezavisnu varijablu na zavisnu varijablu,(promjenjivu) može uz druge činitelje smetnje uticati i odnos prema ispitanicima u eksperimentu, odnosno tzv. ljudski faktor.

106

U literaturi se može susresti i konstrukt "medijator varijabla". Me-dijator varijabla je "posredujuća" varijabla u odnosu dviju varijabli.

Primjer 1. U povezanosti između nezaposlenosti i kvalitete života medijator varijabla može biti materijalni status. Logično je očekivati da utjecaj nezaposlenosti na kvalitetu života neće biti jednak kod osoba različitog materijalnog statusa. Kod osoba niskog materijalnog statusa veća je vjerojatnost nepovoljnih učinaka nezaposlenosti na kvalitetu života. Nezaposlenost dovodi do pada materijalnog statusa, a to se zatim odražava na kvalitetu života.

Primjer 2. U povezanosti između inteligencije i delinkventnog ponašanja, medijator varijabla je školski uspjeh. Utjecaj inteligencije na delinkventno ponašanje nije direktan, nego se ostvaruje preko školskog uspjeha. Inteligencija je jedan od preduvjeta uspješnog školovanja. Osobe snižene inteligencije zakazuju u školi i kod tih osoba zato postoji i veća vjerovatnost ispadanja iz obrazovnog sistema, a time se povećava i vjerovatnost delinkventnog ponašanja.

Moderator i medijator varijable objašnjavaju povezanost (uticaj) između dviju varijabli (zavisne i nezavisne varijable). Moderator varijabla objašnjava pod kojim uslovima povezanost postoji, a medijator varijabla zašto postoji. Te se varijable nazivaju i "kondicionirajućim", odnosno "eksplanatornim" varijablama.

Moderator varijable i medijator varijable zbog sličnog djelovanja često nije moguće jasno razlikovati. Možda je najprikladnije medijator varijable tretirati kao poseban slučaj moderator varijabli. Mason i dr. (1996) upozoravaju na konfuziju u ovom području. "Na nesreću, iako je interes za moderator varijable porastao, ne postoje konzistentni okviri za konceptualizaciju različitih tipova i vrsti moderator varijabli. Isto tako, nastavlja se zbrka u pogledu optimalnih statističkih strategija za ot-krivanje tih interakcija" (Mason i dr., 1996). Isti autori upozoravaju da je pažnja više usmjerena na ispitivanje uticaja moderator varijable na povezanost nezavisne i zavisne varijable, a da se zapostavlja uticaj moderator varijable na zavisnu varijablu.

Izbor uzorka ispitanika i uzorka varijabli

Istraživanja se u principu obavljaju na uzorcima entiteta (živo biće ili

stvar, odnosno jedinica analize) iz neke populacije (osnovnog skupa). U društvenim i humanističkimnauka entiteti su najčešće ljudi i u upotrebi je termin ispitanik. Prikupljanje podataka za sve pripadnike neke populacije uglavnom se ne provodi iz više razloga. U istraživanje eksperimentalnog karaktera može se uključiti samo manji broj ispitanika zbog opreme i uslova u kojima se eksperiment provodi. U istraživanjima neeksperimentalnog karaktera u kojima se mogu formirati veliki uzorci ispitanika, ne obuhvaćaju se svi pripadnici neke populacije, jer 2a to nema dovoljno vremena i/ili novca.

Uzorak ispitanika je dio populacije i trebalo bi je vjerno predstavljati odnosno, trebao bi biti reprezentativan. "Uzorak je dio populacije odabran da bi se prikupile informacije o obilježjima populacije ... Odabiremo uzorak

107

i prikupljamo informacije o elementima uzorka, recimo za obilježja X, Y, Z i povezujemo ih na način da dođemo do korisnih informacija o nekim obilježjima populacije" (Hanseni dr., 1955). "Uzorak će biti reprezentativan ako je po svojim osnovnim karakteristikama nalik na osnovni skup, odnosno ako je uzorak umanjena slika osnovnog skupa" (Šošić i Serdar, 2000).

Formiranje uzorka ispitanika treba pažljivo obaviti jer od obilježja uzorka ispitanika zavisi mogućnost generalizacije rezultata eksperimenta i općenito naučnog istraživanja. Generalizacija rezultata temelji se na načelu reprezentativnosti uzorka ispitanika. Uzorak ispitanika treba u malom, vjerno zastupati populaciju u svim njezinim bitnim obilježjima kako bi se rezultati dobiveni na uzorku mogli generalizovati na populaciju. Načelo reprezentativnosti teško je postići u laboratorijskom eksperimentu, jer reprezentativni uzorci u principu obuhvaćaju velik broj ispitanika.

Zato se načelu reprezentativnosti teži uglavnom u prirodnim eksperimentima, koji se odvijaju prema kvazieksperimentalnom nacrtu (istraživanja eksperimentalnog karaktera u kojima se odstupa od nekih rigoroznih pravila laboratorijskih eksperimenata) i u istraživanjima neeksperimentalnog tipa. Prirodni eksperiment odvija se u situacijama stvarnog života, odnosno u prirodnim uslovima, za razliku od laboratorijskog eksperimenta koji se odvija u artificijelnim uvjetima.

Reprezentativnost uzorka ovisi o veličini uzorka, varijabilitetu pojava koje se ispituju i načinu odabira ispitanika. Kako na varijabilitet pojave ne možemo uticati, pažnju valja obratiti na veličinu uzorka i na

Međutim, pri tome, od posebne je važnosti način formiranja uzorka ispitanika. Postoji više načina i prema njima uzorci imaju različita imena.

Najčešće vrste uzoraka jesu:

1. jednostavni slučajni uzorak 2. intervalni uzorak 3. stratificirani uzorak 4. grupni uzorak 5. prigodni uzorak

Sve navedene vrste uzoraka osim prigodnog uzorka, različite su

vrste slučajnih uzoraka. Jednostavni slučajni uzorak temeljni je uzorak, a ostala tri uzorka su pojedinačni slučajevi jednostavnog slučajnog uzorka.

Jednostavni slučajni uzorak

Ulazak svakog ispitanika u uzorak određen je na temelju slučaja, a to znači da svaki pripadnik populacije ima jednaku vjerovatnost da bude izabran u uzorak. Uzorak se formira uz pomoć lutrijskog bubnja, tablice slučajnih brojeva ili na neki drugi način koji osigurava slučajnost izbora ispitanika. Slučajnost izbora ispitanika temeljni je princip u formiranju uzorka ispitanika i treba ga dosljedno poštivati.

108

lntervalni uzorak

Ako su pripadnici neke populacije poredani na način da imaju ma-tični ili registarski broj, izbor ispitanika obavlja se tako da u uzorak ulazi svaki drugi, peti ili deseti, već prema tome koliki je broj ispitanika potre-ban. Kako su matični brojevi u principu pridavani pripadnicima populacije po zakonu slučaja, taj tip uzorka ima obilježja jednostavnog slučajnog uzorka.

Stratificirani ili slojeviti uzorak

U ovoj vrsti slučajnog uzorka, stratumi ili slojevi su neka posebna obilježja populacije. Ako su ta obilježja populacije osobito važna u istraživanju (npr. spol, dob, obrazovanje, socioekonomski status), zbog generalizacije rezultata istraživanja bilo bi poželjno da su ta obilježja proporcionalno zastupljena i u uzorku kao što su u populaciji. Sličan tip uzorka je kvota uzorak (lat. quot = koliko, razmjeran dio). U kvota uzorku istraživač također vodi računa o zastupljenosti pojedinih obilježja populacije.

Međutim, čest nedostatak kvota uzorka je nedovoljan broj ispitanika po pojedinim stratumima. Bitna razlika između kvota uzorka i stratificiranog uzorka je u tome, što se za razliku od stratificiranog uzorka u kojem se ispitanici biraju u stratume po zakonu slučaja, oni u kvota uzorak biraju ne po zakonu slučaja, već na način da se odaberu oni ispitanici koji su istraživaču pri ruci, oni do kojih može najlakše doći, odnosno kao u prigodnom uzorku (Supek, 1981).

Grupni uzorak

Ako se neka populacija sastoji od više subpopulacija, iz svake sub-populacije izabire se određeni broj ispitanika u zavisnosti od veličine subpopulacije. Kao i u jednostavnom slučajnom uzorku i ovdje se izbor ispitanika obavlja po zakonu slučaja. Sličan tip uzorka je arealni ili teri-torijalni uzorak. Kada je za istraživanje važna teritorijalna zastupljenost neke pojave, tada se o tome vodi računa pri sastavljanju ukupnog uzorka. Iz pojedinog područja neke zemlje u uzorak se uzima onaj broj ispitanika koji proporcionalno odgovara zastupljenosti pojave, koja je predmetom istraživanja, u tom području (npr. ako je u nekoj regiji zastupljenost maloljetnićke delinkvencije mala, iz te će regije proporcionalno malen broj maloljetnih delinkvenata biti izabran u uzorak maloljetnih delinkvenata na razini cijele države).

Prigodni uzorak

Prigodni uzorak je uzorak koji je "pri ruci". To su, na primjer, učenici nekog razreda ili škole, ili studenti na fakultetu. Često se takav uzorak koristi za probna (pilot) ispitivanja (npr. kada treba provjeriti novokonstruirane instrumente, ili u pripremnoj fazi eksperimenta, kada

109

treba provjeriti tok odvijanja eksperimenta). Međutim, treba reći da su mnogi eksperimenti provedeni na prigodnim uzorcima. Tako je, na primjer, u psihologiji veći broj eksperimenata proveden na studentima psihologije. Ti eksperimenti nemaju zbog toga manju naučnu vrijednost, jer se u većini tih eksperimenata poštivao princip slučajnosti u odabiru ispitanika, a studenti psihologije se bitnije ne razlikuju od studenata drugih profila studija. Ograničenja tih eksperimenata su ona koja općenito vrijede za laboratorijske eksperimente.

Izbor varijabli odnosno mjernih instrumenata i postupaka pomoću kojih će biti izvršeno prikupljanje podataka, također je izuzetno važan posao. Tu treba obratiti pažnju na to, da izabrane varijable dobro "pokrivaju" problem koji se istražuje, odnosno onaj dio problema koji je opisan ciljem (ciljevima) istraživanja i na temelju kojeg je definisana hi-poteza (hipoteze) koju istraživanjem treba provjeriti. Nakon što je izbor učinjen, potrebno je iscrpno i detaljno opisati mjerne instrumente (pos-tupke). Posebnu pažnju zaslužuju metrijske karakteristike, koje treba navesti. Metrijske karakteristike su važan kriterij izbora mjernih instru-menata (vidjeti prethodno poglavlje).

U obzir dolaze mjerni instrumenti koji zadovoljavaju propisane uvjete. Na primjer, testovi sposobnosti trebali bi imati minimalnu pouzdanost 0.90, a upitnici ličnosti minimalno 0.80. U nekim istraživanjima, kada se radi o problemu koji je malo istraživan, potrebno je konstruirati mjerne instrumente. U tom poslu bitno je dobro poznavanje teorije mjerenja. Ako se radi o psihologijskim instrumentima, potrebno je odlično poznavanje psihometrije.

Posebno su važne metrijske karakteristike novokonstruiranog instrumenta, a naročito, pouzdanost i valjanost. Međutim, konstruiranje mjernih instrumenata veoma je složen posao i treba ga u principu prepustiti stručnjacima. Ako je baš potrebno, istraživači se sami uglavnom prihvaćaju konstruiranja anketnih upitnika. Međutim, tu treba upozoriti da konstruisati kvalitetan anketni upitnik nije uopće jednostavno. Ako su se istraživači ipak odlučili za konstrukciju mjernog instrumenta, potrebna je provjera novokonstruisanog instrumenta u pilot (probnom) ispitivanju. Ako se prevodi (adaptira) strani mjerni instrument, treba provjeriti da li adaptirani mjerni instrument i dalje mjeri isti konstrukt koji mjeri ori-ginalni instrument.

Takođe, treba ispitati mjerne karakteristike i izvršiti standardizaciju (baždarenje, utvrđivanje normi), jer vjerovatno na domaćoj populaciji neće vrijediti iste norme koje vrijede za stranu populaciju. To je osobito važno ako će se mjerni instrument koristiti za potrebe prakse, znači u dijagnostičke svrhe. Testove sposobnosti i upitnike ličnosti, ali i druge mjerne instrumente najbolje je pribaviti kod specijalizovanih izdavača koji su ovlašteni za prodaju mjernih instrumenata.

Za primjenu testova sposobnosti i upitnika ličnosti i interpretaciju rezultata osposobljeni su samo psiholozi. Druge mjerne instrumente, na primjer, testove znanja, skale procjene, skale stavova, skale vrijednosti, testove interesa i anketne upitnike, mogu upotrebljavati i stručnjaci drugih struka, ali i za pravilnu primjenu tih instrumenata potrebno je solidno

110

obrazovanje o načinu primjene i o interpretaciji dobivenih rezultata. Interpretacija rezultata dobivenih bilo kojim mjernim instrumentom složena je aktivnost, jer zahtijeva dobro poznavanje procedure mjerenja i solidno znanje iz statistike, a takođe je važno i iskustvo.

Osobe koje nisu dovoljno osposobljene često prenaglašavaju određene kvantitativne veličine i donose predimenzionirane i dalekosežne zaključke, koji nemaju uporišta u dobivenim rezultatima. Osim pomoću mjernih instrumenata, podaci o ispitanicima mogu se prikupiti i na drugi način. To mogu biti podaci o ispitanicima koji se mogu prikupiti iz različitih izvora. Ti podaci mogu biti kvantificirani i smješteni na mjernoj skali. Na primjer, to je slučaj sa školskim ocjenama. Ti i slični podaci mogu se u izvornom obliku upotrijebiti u istraživanju.

Međutim, podaci mogu biti i na deskriptivnom nivou (npr. podaci iz arhiva sudova) i potrebno ih je urediti u odgovarajuće kvantitativne vari-jable. U principu, deskriptivni podaci se kvantificiraju (kodiraju) na razini nominalne i ordinalne skale, a te dvije skale su u najčešćoj upotrebi u društvenim i humanističkim naukama.

Prikupljanje podataka

Najčešći način prikupljanja podataka sastoji se u primjeni različitih mjernih instrumenata: testova, upitnika ličnosti, skala procjene, anketnih upitnika i drugih instrumenata. Uz klasične mjerne instrumente podaci se mogu prikupiti i određenim postupcima koji podrazumijevaju upotrebu neke aparature i/ili pribora kojim se takođe mogu prikupiti podaci o određenom obilježju koje je varijabla u istraživanju.

Uz mjerne instrumente podaci se mogu prikupiti i iz drugih izvora. Na primjer, to mogu biti arhive policije ili sudova u istraživanjima iz područja kriminologije. U istraživanjima u pedagogiji ili pedagoškoj psi-hologiji to mogu biti razredni dnevnici, ako je problem istraživanja u vezi sa školskim ocjenama.

U nacrtu istraživanja treba precizno opisati na koji će način podaci za potrebe istraživanja biti prikupljeni. Ako se podaci prikupljaju pomoću mjernih instrumenata treba uz opis instrumenata navesti metrijske karakteristike i redoslijed primjene instrumenata. Takođe, treba navesti je li ispitivanje grupno ili individualno. Veći je problem kada se podaci prikupljaju iz izvora u kojima postupak prikupljanja i registriranja poda-taka nije standardiziran na način na koji je to učinjeno kod mjernih instrumenata. Tu je često potrebno podatke kodirati, a to znači pripisati im odgovarajuće numeričke vrijednosti. Treba odrediti vrstu mjerne skale i jedinice na skali. To je potrebno, jer često podaci u svom izvornom obliku nisu upotrebljivi za računsku obradu.

Kada su podaci prikupljeni, treba ih organizirati određenim redoslijedom i upisati u računar. Prije upisa preporučuje se kontrola podataka. Može se dogoditi da za pojedine ispitanike pojedini podaci nedostaju ili da prelaze teorijski moguće raspone. Takve ispitanike je najbolje isključiti iz obrade podataka. Postoje kompjuterski programi pomoću kojih se može provjeriti da li se podaci o ispitanicima nalaze u

111

predviđenim teorijskim intervalima. Takav program je koristan, iako ne može otkriti pogrešne podatke koji se nalaze unutar teorijskog intervala, jer aberantni podaci koji znatno odstupaju od teorijski mogućih podataka mogu unijeti veće netačnosti u rezultate istraživanja (npr. mogu znatno povećati vrijednost aritmetičke sredine i standardne devijacije).

3.4.3. CILJ ISTRAŽIVANJA

Cilj istraživanja treba da definiše svrhu upotrebe rezultata istraživanja, odnosno da da rješenje nekog problema.

Neki ciljevi su vidljivi, dok su neki prikriveni. U principu, može se ostvariti:

♣ pojedinačni cilj (za pojedinca, grupu, za preduzeće, za organizaciju itd),

♣ društveni cilj (saznanja na osnovu kojih se preduzimaju društvene mjere u svim oblastima rada i postojanja), i

♣ naučni cilj, pri čemu treba izvršiti gradaciju nivoa saznanja koriščenjem neke metode istraživanja (naučna deskripcija, naučna klasifikacija i tipologizacija, naučno otkriće i naučno predviđanje).

Tok eksperimenta, postupak mjerenja i obrada podataka Tok eksperimenta treba detaljno i precizno opisati. Pojedine faze u

eksperimentu treba opisati i obrazložiti. Detaljan i precizan opis nije bitan samo za eksperiment koji se planira realizovati, već i za ponavljanje eksperimenta s ciljem verifikacije rezultata.

Postupak mjerenja u eksperimentu veoma je važan, jer od kvaliteta mjerenja zavise i rezultati eksperimenta. Potrebno je detaljno opisati instrumentarij i proceduru mjerenja. Ako se u eksperimentu koristi posebna oprema i aparati, takođe je potreban iscrpan opis sa svim potrebnim detaljima. To je takođe bitno radi verifikacije rezultata eksperi-menta.

Treba naznačiti i ukratko opisati statističke metode pomoću kojih će podaci biti obrađeni. Potrebno je dobro poznavanje statistike kako bi se izvršio odabir primjerene metode za obradu podataka, metode kojom se najbolje može provjeriti ispravnost postavljene hipoteze. Dobro poznavanje statistike nije bitno samo za ispravan odabir metode, već takođe i za pravilnu interpretaciju dobivenih rezultata. Postoji velik broj eksperimentalnih nacrta tako da ponekad izbor nije jednostavan. U složenijim eksperimentalnim nacrtima statistička obrada podataka može biti i vrlo složena.

Internalna i eksternalna valjanost

U laboratorijskom eksperimentu s jednom nezavisnom varijablom nastoji se postići što veća homogenost ispitanika u odnosu na razne činitelje smetnje (potencijalne nezavisne varijable) koji bi mogli pokraj

112

nezavisne varijable uticati na zavisnu varijablu-promjenljivu. Na taj način narušava se načelo reprezentativnosti uzorka i umanjuje mogućnost generalizacije rezultata eksperimenta.

U eksperimentu je uvijek potrebna kontrola koja će omogućiti da se promjene u zavisnoj varijabli mogu isključivo, ili gotovo isključivo, pripisati djelovanju nezavisne varijable. Radi "čistoće" jednofaktorskog eksperimenta (onog u kojem postoji samo jedna nezavisna varijabla) najbolje je činitelje koji bi pokraj nezavisne varijable mogli utjecati na zavisnu varijablu potpuno ukloniti, odnosno održati konstantnima.

Na primjer, ako je buka takav činitelj, ona se može ukloniti tako da se eksperiment izvodi u uslovima izolacije od buke. Ako je to spol, utjecaj spola može se neutralizirati na način da se uticaj spola održi konstantnim, a to znači da se u eksperiment uključe samo ispitanici istog spola. Drugi mogući pristup je da se činitelji smetnje prepuste slučajnom variranju, kako je to ranije opisano.

U eksperimentu treba postojati stroga kontrola svih potencijalnih činitelja smetnje koji bi mogli uticati na zavisnu varijablu. Eksperiment u kojem je to postignuto je eksperiment visoke internalne valjanosti. Visoku razinu internalne valjanosti je najlakše postići u eksperimentima s jednom nezavisnom varijablom, pod uslovom da se neutraliziraju svi ostali činitelji smetnje (potencijalne nezavisne varijable) koji bi pokraj nezavisne varijable mogli utjecati na zavisnu varijablu.

Samo takvi eksperimentalni nacrti omogućavaju utvrđivanje uzroka, odnosno uzročno-posljedično zaključivanje. Međutim, takvi "Čisti" eksperimenti imaju nisku eksternalnu valjanost, a to znači da postoji mala mogućnost generalizacije rezultata na druge situacije. Da bi povećali eksternalnu valjanost eksperimenta, istraživači uvode u eksperiment dodatne nezavisne varijable (među njima i činitelje smetnje koje je trebalo u jednofaktorskom eksperimentu držati pod kontrolom). U tom slučaju, eksperimentalni nacrti mogu postati veoma složeni. Takvi eksperimenti imaju veću eksternalnu valjanost, jer je mogućnost generalizacije veća. Ako je eksperiment dobro planiran, složeni eksperimenti tog tipa, takođe mogu postići i visoku internalnu valjanost. Prednost takvih eksperimenata je u tome što se njima dobivaju vrijedne informacije o interakciji nezavisnih varijabli.

U jednofaktorskom eksperimentu podaci se obrađuju jednofaktorskom analizom varijance (to je jednostavna, univarijantna analiza varijance), a u višefaktorskom eksperimentu složenom analizom varijance. Logika složene analize varijance s dvije i više nezavisnih varijabli ista je. Uz glavne efekte za svaku nezavisnu varijablu izračunava se i interakcija među nezavisnim varijablama. Kada interakcija ne postoji, tada je problem jednostavan i mogao bi se riješiti jednofaktorskom analizom varijance. Trebalo bi učiniti toliko analiza koliko ima nezavisnih varijabli.

Internalnu valjanost može se smatrati prioritetnijom od eksternalne valjanosti, ili barem onom koja je logički prioritetna (Kazdin, 1980). Ako eksperiment ima nisku internalnu valjanost, tada je i eksternalna valjanost eksperimenta niska, a generalizacija rezultata može biti besmislena.

113

No, internalna valjanost nije nikakva garancija eksternalne va-ljanosti. Rezultati savršeno provedenog eksperimenta mogu biti od male koristi u praksi. Rezultati mogu imati teorijsku vrijednost, ali njihova upotrebna vrijednost može biti mala ili nikakva.

Glavni problem je u artificijelnosti eksperimentalne situacije, koja može znatno odstupati od realnih, životnih situacija. Moglo bi se kazati, da su internalna i eksternalna valjanost u obrnuto recipročnom odnosu. S povećanjem jedne, opada druga i obrnuto. Prema tome, potreban je određeni kompromis, kojim bi se uz još uvijek zadovoljavajuću internalnu valjanost postigla i zadovoljavajuća eksternalna valjanost. Važniji činitelji koji mogu sniziti internalnu valjanost (prema Kulenović, 1996) jesu:

1. sistemske promjene ispitanika 2. svakodnevni događaji 3. promjena mjernog postupka 4. osipanje ispitanika 5. raspored ispitanika

U sistemske promjene ispitanika, na primjer, spadaju: umor,

dosada, vježba i promjene izazvane procesom maturacije. Razni događaji u svakodnevnom životu mogu uticati na reakcije ispitanika u istraživanju. Kao primjer, može se navesti ispitivanje političkih stavova koji se mogu mijenjati pod uticajem trenutnih političkih zbivanja. Tokom istraživanja ne bi trebalo mijenjati postupke mjerenja, a ispitanike bi trebalo poticati na pažnju (koncentraciju) prilikom mjerenja. Osipanje ispitanika u longitudinalnim istraživanjima obično nije slučajno i u istraživanjima dužeg trajanja može biti ozbiljan problem.

U eksperimentalnim istraživanjima ispitanici bi trebali u eksperimentalnu i kontrolnu skupinu biti raspoređeni po zakonu slučaja. Ponekad se tome ne pridaje dovoljno pažnje, a ponekad to i nije moguće. To je čest slučaj s istraživanjima koja se odvijaju prema kvazieksperimentalnom nacrtu (o tom nacrtu bit će govora kasnije u ovom poglavlju).

Etička pitanja

U eksperimentu, ali i u drugim istraživanjima, ispitanici mogu biti izloženi različitim situacijama, među kojima i onima koje na neki način mogu po njih biti štetne. Istraživač preuzima svu odgovornost za eventu-alne štetne posljedice prouzrokovane eksperimentom.

Uobičajeno je da se ispitanicima daju samo općenite informacije o problemu koji se istražuje, jer bi detaljno poznavanje problema moglo uticati na reakcije ispitanika u eksperimentu. Tu se može postaviti etičko pitanje obmane ispitanika. Taj se problem nastoji riješiti traženjem razumijevanja od strane ispitanika (ispitanici se unaprijed upozore da zbog prirode eksperimenta ne mogu dobiti detaljnije informacije prije početka eksperimenta, ali da će kasnije biti detaljno informisani) i naknadnim objašnjenjem i upoznavanjem ispitanika s rezultatima eksperimenta.

114

U nekim eksperimentima može se zadirati i u intimne, odnosno privatne stvari ispitanika (osobni podaci, politički stavovi i slično). Tu je važno pitanje povjerljivosti podataka. Ispitanici bi trebali dobiti garančije da s podacima neće biti upoznate treće osobe. Prilikom prikupljanja podataka u naučnim istraživanjima bilo koje vrste (znači ne samo u eksperimentu), vrijedi opći princip da se ispitanicima prilikom davanja uputstva naglasi da će prikupljeni podaci biti korišteni isključivo u naučne svrhe.

U eksperimentu treba biti poštovano dostojanstvo ispitanika i nji-hova prava. Odnos istraživača i ispitanika treba biti pošten i otvoren. Istraživači bi trebali prosuditi je li važnost i opravdanost istraživanja nekog problema tolika, da se ispitanici izlože eventualnim štetnim posljedicama eksperimenta. Međutim, to se ipak ne može prepustiti samim istraživačima, jer oni tu mogu biti pristrasni pod uticajem uvjerenja o važnosti problema koji namjeravaju istražiti. Dobri primjeri eksperime-nata koji su u sukobu s etičkim načelima su poznati eksperimenti iz područja psihologije, koje su proveli Watson i Ravnerova i Zimbardo sa saradnicima.

Prvi je poznati eksperiment s malim Albertom u kojem je klasičnim uvjetovanjem razvijen strah prema bijelom štakoru s kojim se dijete voljelo igrati, opetovanim iznenadnim, intenzivnim zvukom iza djetetovih leđa. Paradoksalno je da je taj eksperiment poslužio kao jedan od temelja biheviorizma. U drugom, željelo se istražiti ponašanje ljudi u ekstremnim situacijama u kojima se očekuje nehumano i brutalno ponašanje prema drugim ljudima. U eksperimentu su studenti igrali uloge stražara i zatvorenika u zamišljenom zatvoru. Eksperiment je morao biti prekinut prije planiranog vremena zbog pretjerano grubog i nehumanog ponašanja "stražara".

Zato u naučnim i naučno-nastavnim ustanovama postoje (ili bi trebali postojati) etički odbori koji procjenjuju da li postoji opasnost da će se eksperimentom prekršiti ljudska prava i povrijediti ljudsko dostojanstvo. U svom radu, ti odbori se služe etičkim kodeksom koji propisuje uvjete pod kojima se eksperimenti s ljudima mogu provoditi. U slučaju naprijed opisanog eksperimenta Zimbarda i saradnika, etički odbor je dao dozvolu, ali je tiok eksperimenta očito izmakao kontroli is-traživača.

Prije početka eksperimenta, ispitanici trebaju biti informisani o eksperimentu (ali ne o problemu i hipotezama istraživanja) i trebaju dati pristanak za sudjelovanje u eksperimentu. Prema pravilima etičkog kodeksa, ispitanici imaju pravo odustati od eksperimenta u bilo kojoj fazi eksperimenta.

Etički kodeks ne vrijedi samo za eksperiment, njegova pravila obavezuju istraživače i u istraživanjima neeksperimentalnog karaktera. Još neki nacrti istraživanja Uz eksperimentalni nacrt postoje i drugi nacrti istraživanja:

115

1. kvazi eksperimentalni nacrt 2. korelacijski nacrt 3. diferencijalni nacrt

U mnogim situacijama ne mogu se zadovoljiti veoma strogi zahtjevi koje propisuje eksperiment. Najčešće je to slučaj kada se ne može kon-trolirati formiranje skupina ispitanika u eksperimentu, ili izlaganje ispi-tanika eksperimentalnim uvjetima (Kazdin, 1980). Istraživanja koja imaju obilježje eksperimenta, ali u potpunosti ne zadovoljavaju ri-gorozna pravila koja propisuje eksperimentalni postupak, istraživanja su kvazieksperimentalnog karaktera, odnosno istraživanja koja se odvijaju po kvazieksperimentalnom nacrtu.

Na primjer, takva istraživanja česta su u kliničkoj psihologiji. "U kliničkom radu, osobito u kliničkim ustanovama, istraživači nisu u mogućnosti premještati pacijente da zadovolje zahtjeve pravog eksperimenta, već su prisiljeni raditi unutar administrativnih, birokratskih i povremeno čak i antieksperimentalnih prisila" (Kazdin, 1980). Slična je situacija u školama i drugim ustanovama. Istraživanja tog tipa imaju nižu internainu valjanost, međutim, tu postoji veča vjerojatnost za zadovoljavajuću eksternalnu valjanost, jer su to istraživanja koja se odvijaju u svakodnevnoj, odnosno prirodnoj situaciji,

Utvrđivanje povezanosti pojava jedan je od temeljnih ciljeva zna-nosti. U koreladjskom nacrtu istraživanja razrađuje se plan neeksperi-mentalnog istraživanja koje ima za cilj utvrđivanje povezanosti nekog skupa ili skupova varijabli. Eksperiment je najbolja metoda u znanosti, jer se eksperimentom mogu otkriti uzroci pojava (kada su svi činitelji koji bi pokraj nezavisne varijable mogli utjecati na zavisnu varijablu pod kontrolom, bilo da se neutraliziraju ili uvedu u eksperiment kao dodatne nezavisne varijable, odnosno kada eksperiment ima visoku internainu valjanost).

Istraživanje koreladjskog tipa omogućava spoznaje o povezanosti pojava, ali se na temelju tog tipa istraživanja o uzrocima pojava mogu postavljati samo više ili manje vjerojatne hipoteze. Eksperimentalnim istraživanjima mogu se dokazati uzroci pojava, a korelacijskim is-traživanjima to nije moguće. Ako u eksperimentu utvrdimo da se uvijek nakon promjene u varijabli A javlja promjena u varijabli B, tada možemo zaključiti da varijabla A utječe na varijablu 8. Ako utvrdimo da postoji povezanost između varijabli A i B, to nam ne dopušta zaključak o utjecanju jedne varijable na drugu. Povezanost varijable A i varijable B može biti posljedica utjecaja neke treće varijable ili nekog skupa varijabli.

Uz kvazieksperimentalni i korelacijski nacrt istraživanja postoji i diferencijalni nacrt istraživanja. Tu se radi o istraživanjima koja imaju za cilj utvrđivanje razlika u rezultatima koje postiže jedan ispitanik ili skupine ispitanika. U istraživanjima te vrste ispituje se varijanca rezultata jednog ispitanika u nizu mjerenja ili varijanca rezultata skupina ispitanika (medugrupna i unutargrupna varijanca; vidjeti analizu varijance u sedmom poglavlju).

116

Eksperimentalni, korelacijski i diferencijalni nacrt istraživanja nisu međusobno nezavisni. Tako se, na primjer, u eksperimentu ispituju razlike između eksperimentalne i kontrolne skupine ispitanika i ispituje se povezanost između zavisne i nezavisne varijable. U svim istraživanjima bilo koje vrste uvijek se ispituje povezanost i/ili razlika. Temeljna distinkcija u statističko-matematiČkim metodama za obradu podataka je podjela na metode kojima se ispituje povezanost između pojava i metode kojima se ispituju razlike medu grupama ispitanika u nekim obilježjima. Tu je poseban slučaj analiza razlika rezultata jednog ispitanika u nizu mjerenja.

U području temeljnih multivarijatnih metoda obrade podataka, faktorska analiza, kanonička korelacijska analiza i regresijska analiza, metode su za utvrđivanje povezanosti, a analiza varijance i diskriminacijska analiza, metode za utvrđivanje razlika. Podjela istraživanja na korelacijska i diferencijalna, odnosi se zapravo na činjenicu da se analiza rezultata istraživanja svodi na dvije temeljne operacije, utvrđivanje povezanosti i utvrđivanje razlika. Međutim, i te dvije temeljne operacije međusobno su povezane, jer utvrđivanje razlika između skupina ispitanika u jednom skupu obilježja, daje informacije i o povezanosti tih obilježja i obilježja koje je poslužilo kao kriterij za formiranje skupina ispitanika.

U istraživanjima neeksperimentalnog karaktera također se koriste termini zavisna i nezavisna varijabla u sličnom značenju kao i u eksperi-mentu. Zavisna varijabla može biti neko temeljno obilježje koje se istraživanjem želi detaljnije ispitati, na način da se utvrdi povezanost s nezavisnom varijablom ili skupom nezavisnih varijabli.

Na primjer, ako je u logopediji cilj ispitati povezanost između mucanja i anksioznosti, mucanje je zavisna, a anksioznost nezavisna varijabla. Ili, skupine ispitanika mogu se formirati na temelju jedne nezavisne varijable (npr. spol, dob, obrazovni status) i zatim se mogu ispitivati razlike skupina ispitanika u jednoj ili više zavisnih varijabli (npr. u anksioznosti, depresivnosti, agresivnosti, delinkventnom ponašanju). U istraživanjima neeksperimentalnog karaktera također se koristi kontrolna skupina ispitanika. Kontrolna skupina je potrebna da bi se mogli donijeti precizniji zaključci o posebnosti obilježja koja su predmetom istraživanja na osnovnoj ("eksperimentalnoj") skupini ispitanika, na temelju usporedbe s kontrolnom skupinom.

Ako su osnovna skupina malodobni delinkventi, kontrolna skupina su malodobni nedelinkventi, a utvrđivati se mogu, na primjer, razlike u agresivnom ponašanju, u ispunjavanju školskih obveza, u načinu korištenja slobodnog vremena i si. I ovdje je važno da kontrolna skupina bude izjednačena s osnovnom skupinom ispitanika. Izjednačavanje se najčešće vrši na temelju sljedećih sociodemografskih obilježja:

1. dobi 2. spola 3. obrazovne razine 4. socioekonomskog statusa 5. teritorijalne pripadnosti (mjesta stanovanja)

117

U navedenom primjeru, potpuno izjednačavanje bilo bi moguće

samo s obzirom na spol, dok bi u ostalim sociodemografskim obilježjima izjednačavanje skupina bilo samo približno. U zavisnosti od problema is-traživanja, za izjednačavanje skupina mogu se upotrijebiti i druga obi-lježja.

3.4.4. HIPOTEZE U ISTRAŽIVANJU

Naučno saznanje ni u jednoj svojoj oblasti nije apsolutno niti definitivno. Naprotiv, sve aksiome, teorije, učenja i hipoteze saznanja delimično su, relativne i podložne promjeni ili razvoju. Razvojnost je dakle, stvarna i suštinska odlika cjelokupnog ljudskog običnog i naučno - teorijskog saznanja.

Utvrđivanje činjenica vrši se neposredno čulnim opažanjem, zatim posredno, instrumentima i eksperimentima fizičko - hemijskih. bioloških, fizioloških, psiholoških, a najzad, i putem prakse ili ogleda društveno -istorijskih. Utvrđivanje činjenica je polazni stav u procesu saznanja.

Upotreba hipoteza u istraživanju je jedan od najvažnijih metodoloških postupaka u ukupnom naučnom saznanju.

Hipoteze, tj. predpostavke o pojavama ili o predmetima koji se istražuju, imaju oblik stavova za koje se prijetpostavlja da imaju određenu saznajnu vrednost koju treba tek provjeriti [26].

Hipoteza je, u suštini, misaona prijetpostavka o obliku pojmova i stavova o mogućim činjenicama budućeg saznanja, još neotkrivenim svojstvima, tj. o njihovom postupku, odnosima, uslovima nastanka, promjene ili razvoja. Pri ovome se mogu postaviti osnovna pitanja: koja je hipoteza bliža istini ili, koja hipoteza predstavlja moguću ili vjerovatniju istinu?

Odgovor na predhodno postavljena pitanja može biti: bliža istini i vjerovatnija je ona hipoteza, koja bolje ispunjava bitne uslove osnovanosti hipoteze i uslove vjerovatnoće.

Osnovana je ona hipoteza (ideja, pojam, pretpostavljeni stav ili zakon) koja objašnjava ranije neobjašnjene pojave ili ona, koja ih bolje objašnjava od ranijeg učenja, a vjerovatnija je ona hipoteza kojom se bolje i potpunije rješavaju nastale protivrečnosti između starih teorija i zakona i novootkrivenih činjenica ili principa.

Najniži stepen po saznajnoj vrijednosti imaju one hipoteze koje su zasnovane na najvećem broju drugih hipoteza, a najviši stepen imaju one hipoteze koje se zasnivaju na naučnim zakonima, kao i one hipoteze na kojima počiva što veći broj drugih hipoteza koje se potvrđuju u praksi saznanja. To su naučne hipoteze.

Hipoteze se mogu klasifikovati:

po njihovoj predmetu, po njihovoj logičkoj prirodi,

118

po njihovoj apsolutnosti, i po njihovoj saznajnoj ulozi.

Prema predmetu, hipoteze mogu biti:

teorijske (logičke i matematičke hipoteze), realne (empirijske praktične hipoteze), i fiktivne (one hipoteze koje se tokom provjere pokazuju kao teorijski

neosnovane i kao nerealne).

Po logičkoj prirodi, mogu biti sljedeće hipoteze:

♣ induktivne, ♣ deduktivne, ♣ reduktivne, ♣ i implikacione.

Kako logičku prirodu, konkretno modalitet stavova hipoteza čine

mogućnost, vjerovatnoća i istinitost, kao i slučajnost, činjeničnost i nužnost, to se mogu razlikovati i hipoteze:

moguće hipoteze, vjerovatne hipoteze, i slučajne hipoteze.

Po apsolutnosti, hipoteze se mogu podjeliti na:

♥ generalne hipoteze (kvantitet stava je generalan;

obuhvatiti preliminarno i teorijsko određenje predmeta istraživanja), ♥ posebne hipoteze (stav hipoteze je poseban), i ♥ pojedinačne hipoteze (ako je stav ili sud hipoteze pojedinačan,

predmet je individualan, tj. pojedinačna pojava ili pojedinačna određena osobina individualne pojave).

Teoretičar V. Gud razlikuje sljedeće glavne tipove hipoteza s

obzirom na nivo:

hipoteze empirijske unilbrnosli ili jednoobraznosti (predstavljaju stavove u kojima se polazi od zdravo - razumnog uviđanja jednoobraznosti pojava određene oblasti). Ovo su obično hipoteze najnižeg stepena apstraktnosti i opštosti;

hipoteze statističke generalizacije (predstavljaju viši stepen apstraktnosti i viši stepen opštosti);

hipoteze idealnih tipova (hipoteze o pojmovima idealnih tipova određene vrste predmeta, pojava, događaja ili djelatnosti, kao i ponašanja ljudi; to su stavovi čiji predikati su pojmovi određenog idealnog tipa);

119

hipoteze racionalnih analitičkih varijabli (hipoteze najvišeg stepena apstraktnosti i teorijske opštosti; to su hipoteze o funkcionalnoj zavisnosti osobina nekih pojava, koja zavisnost se izražava analitičkom zavisnošću varijabli tih svojstava pojava), i

hipoteze po saznajnoj ulozi, razlikuju se:

hipoteza "ad hoc" koja je postavljena bez određenih razloga njene osnovanosti,

radna hipoteza koja predstavlja pretpostavku za koju raspolažemo izvesnim razlozima za njeno usvajanje,

pomoćna hipoteza kojom se koriguje, dopunjava ili popravlja ona hipoteza koja se pokaže nedovoljnom u istraživanju, i

naučna hipoteza kao saznajna prijetpostavka koja se zasniva na dovoljnom broju osnovanih razloga naučnog saznanja uključujući i naučna predviđanja.

Na kraju, treba reći da sposobnost formiranja hipoteza predstavlja

najkreativniji dio istraživačkog rada. Prije formiranja bilo kakve hipoteze neophodno je raspolagati dovoljnim brojem relevantnih činjenica, u odnosu na problem koji se istražuje [20].

Formalni uslovi zadovoljavajuće hipoteze su:

♣ hipoteza mora biti relevantna (da predstavlja moguće rješenje problema koji istražujemo),

♣ hipoteza mora da bude provjerljiva (da može da se verifikuje), ♣ hipoteza mora da bude što plodnija (što je veći broj konsekvenci i

predikcija koje se mogu izvesti iz hipoteza, to je hipoteza plodnija), ♣ hipoteza mora da bude saglasna (da se slaže sa drugim poznatim i

prihvaćenim hipotezama), i ♣ hipoteza treba da bude jednostavna (da objašnjava više činjenica

međusobno povezanih u obliku sistematskih implikacija pretpostavki sadržanih u hipotezi).

3.4.5. NAČIN ISTRAŽIVANJA

Način istraživanja je sistem misaonih i tehničkih postupaka kojima

se realizuje istraživanje. Taj sistem je determinisan predmetom i ciljevima istraživanja, a posebno formulisanim hipotezama i indikatorima [13]. Indikatori su spoljašnje manifestacije unutrašnje suštine određene pojave koju možemo opaziti u stvarnosti.

Način istraživanja može imati dva osnovna dokumenta:

naučni dokument (opšte naučne metode, osnovne posebne metode i opšte metode posebnih nauka), i

120

tehnički dokument (ili plan istraživanja se sastoji od: postupaka pripremanja podataka, postupaka obrade podataka i načina izvještavanja o rezultatima istraživanja).

Prilikom prikupljanja podataka uspostavlja se kontakt između

istraživača i izvora podataka, odnosno, između ispitivača i subjekta ispitivanja.

Ispitivač je obično oprijemljen instrumentima za prikupljanje podataka, on treba da identifikuje izvore podataka. Jedni instrumenti su izazivanje eksperimentalnih činilaca, a drugi za registrovanje dobijenih podataka. Podatke treba kontrolisati isto kao i one koje ih prikupljaju na terenu, da bi se ispunili svi dijelovi plana istraživanja.

Faza obrade podataka ponovo vraća težište rada sa terena u istraživačke prostorije. To je, priprema podataka do stepena kada će oni biti u mogućnosti da provjere hipoteze. Prije obrade treba se izvršiti priprema podataka prema posebnom uputstvu i planu. Poslije ovoga, pristupa se klasifikaciji podataka, zatim obilježavanju i razvrstavanju podataka prema njihovim svojstvima. Postupke razvrstavanja podataka treba definisati sa liste ručno, računarom i slično. Zatim,da li se to radi po grupama ili prema svojstvima i napokon, treba izabrati način obilježavanja odnosno numeracije podataka.

Podatke možemo iskazali na više načina, u vidu: brojki, crteža i grafikona, pisanog teksta ili kombinovanjem dvije ili tri vrste simbola. Poslije ovoga, može da slijedi analiza podataka, tabeliranje i ukrštanje podataka i zaključivanje o podacima.

Izbor nacrta istraživanja

Nacrt istraživanja je plan organizacije i izvođenja naučnog

istraživanja. To je organizacijska shema naučnog istraživanja. Može se reći da je to određeni pristup u rješavanju problema istraživanja, odnosno određeni pristup u provjeri hipoteza koje proizlaze iz cilja istraživanja.

Postoji veći broj nacrta istraživanja. Kada se problem analizira samo na deskriptivnoj razini, riječ je o deskriptivnom nacrtu. Kada se žele utvrditi uzročno-posljedični odnosi, takav se nacrt naziva kauzalnim nacrtom. O tome je bilo govora u prvom poglavlju. Najveću pažnju zaslužuje eksperimentalni nacrt, jer je eksperiment temeljna naučna metoda.

U eksperimentu se ispituje uticaj nezavisne ili eksperimentalne varijable na zavisnu varijablu u strogo kontroliranim uvjetima. Zato su i bitni dijelovi eksperimentalnog nacrta definisanje nezavisne i zavisne promenljive i kontrola. Također je važno i da se postupak mjerenja detaljno opiše. To je od posebne važnosti, jer uvijek treba osigurati mogućnost ponavljanja eksperimenta i provjere dobivenih rezultata. To je jedno od temeljnih načela nauke.

121

Zbog važnosti eksperimenta u znanosti, u odjeljcima koji slijede bit će detaljno opisani postupci u eksperimentu i sve ono što je bitno za potpunije razumijevanje eksperimenta.

Uz eksperimentalni, postoji i kvazieksperimentalni nacrt, korelacijski nacrt i diferencijalni nacrt istraživanja. Kvazieksperimentalni nacrt se odnosi na eksperiment koji se provodi u životnoj sredini, odnosno u prirodnim uvjetima. U takvom eksperimentu odstupa se od veoma strogih zahtjeva koji su propisani za laboratorijski eksperiment. Korelacijski nacrt istraživanja veoma je često u primjeni u društvenim i humanističkim, ali također i u prirodnim naukama.

U istraživanjima koja se odvijaju po tom nacrtu, cilj je utvrditi povezanost između pojava, odnosno određenih obilježja entiteta (ispitanika). Takođe je u relativno čestoj primjeni i diferencijalni nacrt, kada se utvrđuje da li različite skupine entiteta (ispitanika) pripadaju istom ili različitim osnovnim skupovima (populacijama).

Eksperimentalni nacrt

Eksperiment je najbolja naučna metoda. Istraživanja eksperi-mentalnog karaktera provode se veoma rigorozno. U eksperimentu su ključni pojmovi nezavisna i zavisna varijabla. Kontrola je temeljno obilježje eksperimenta, a pod tim se podrazumijevaju postupci koji osiguravaju strogu kontrolu uvjeta i okolnosti pod kojima se eksperiment odvija.

Tu spada kontrolna skupina ispitanika, ali i eksperimentalna skupina može sama sebi biti i kontrolna skupina u određenim situacijama. Tu spada i princip slučajnosti, a takođe i placebo. Eksperimentalni nacrt je najbolji primjer preciznosti u planiranju naučnog istraživanja.

Eksperimentalni nacrt se sastoji u temeljitom opisu eksperimenta i u definisanju glavnih elemenata, odnosno dijelova eksperimenta, a to su: problem i cilj, hipoteza, nezavisna varijabla, zavisna varijabla, ispitanici, kontrola, tok eksperimenta, postupak mjerenja i obrada podataka.

O problemu istraživanja već je pisano, a o ciljevima istraživanja i definiranju hipoteza, kao i uzorku (uzorcima) ispitanika raspravljat će se u nastavku teksta. Zato će se u sklopu eksperimentalnog nacrta detaljno raspraviti samo nezavisna i zavisna varijabla u eksperimentu i kontrola te ukratko tok eksperimenta, postupak mjerenja i obrada podataka.

Nezavisna i zavisna varijabla

U naučnim istraživanjima često se upotrebljava termin varijabla. Taj termin dolazi od glagola varirati, razlikovati se i upućuje na individualne razlike ispitanika u raznim obilježjima koja mogu biti predmetom mjerenja u istraživanju. Isti korijen ima i centralni pojam u statistici, a to je varijanca. Varijable su mjere ili indikatori teorijskih konstrukata (Lord i Novick, 1968). Da bi se varijabla mogla smatrati indikatorom teorijskog konstrukta, vrijednosti u varijabli trebaju varirati na sistemski način s konstruktom. Varijable se dijele na kvantitativne i kvalitativne.

122

U kvantitativnim varijablama, stupnjevi na skali označavaju kvantitet predmeta mjerenja. Na kvalitativnoj skali, stupnjevi označavaju različite atribute predmeta mjerenja. Kvalitativne varijable su na razini no-minalne skale (vidjeti u drugom poglavlju mjerne skale). Kvantitativne varijable su na razinama ordinalne, intervalne i omjerne skale. Za kvan-titativne varijable koristi se i termin kontinuirane varijable, iako, striktno uzevši, kontinuirane varijable imaju beskonačan broj stupnjeva (Kerlinger i l'cdhazur, 1973). Prava kontinuirana varijabla trebala bi imati vrlo "fine" prijelaze između susjednih stupnjeva na skali.

Nezavisna ili eksperimentalna varijabla je činitelj (obilježje, okol-nost, situacija) koji istraživač namjerno mijenja u eksperimentu i to nezavisno od drugih okolnosti u eksperimentu, odnosno prema vlastitoj procjeni. Kaže se da eksperimentator manipulira nezavisnom varijablom. Kada od mnoštva činitelja samo jedan u eksperimentu varira, tada eventualne promjene u zavisnoj varijabli upućuju na djelovanje tog činitelja. Nezavisnu varijablu treba jasno i precizno definisati. Postoje dvije vrste nezavisnih varijabli.

To mogu biti kvalitativno različite situacije (npr. različite metode tretmana) ili različiti kvantiteti (intenziteti) nezavisne varijable. Prva vrsta su kvalitativne, a druga kvantitativne nezavisne varijable. I u jednoj i u drugoj vrsti postoje različiti modaliteti (tretmanski uvjeti ili razine, Keppel, 1982) nezavisne varijable. Ako se radi o provjeri djelotvornosti novog programa tretmana, tada jedan modalitet kvalitativne nezavisne varijable može biti primjena novog programa (u eksperimentalnoj skupini), a drugi primjena starog programa tretmana (u kontrolnoj skupini).

Ako je problem, ispitati uticaj razine osvjetljenja na radnom mjestu na radni učinak, tada modaliteti kvantitativne nezavisne varijable mogu biti tri razine intenziteta, 60 W, 80 W i 100 W. U ovom slučaju najbolje je da se eksperiment obavi samo s jednom skupinom ispitanika. U eksperimentu mogu postojati jedna ili više nezavisnih varijabli.

Eksperimenti s jednom nezavisnom varijablom su jednostavniji. Eksperimentalni nacrt takvog eksperimenta naziva se jednofaktorski eksperimentalni nacrt. Kada postoji više nezavisnih varijabli, nacrt eksperimenta je složeniji. Takvi se eksperimentalni nacrti nazivaju multifaktorskim eksperimentalnim nacrtima.

Zavisna ili kriterijska varijabla je ponašanje ispitanika koje se u ek-sperimentu ispituje i to pod uticajem nezavisne varijable, odnosno ono što se u eksperimentu mjeri, pojava koja se ispituje. Kao i nezavisnu, i zavisnu varijablu treba jasno i precizno definisati da se omogući verifika-cija rezultata eksperimenta. Kao što je to slučaj s nezavisnom varijablom, u eksperiment mogu biti uključene jedna ili više zavisnih varijabli.

Kontrola

U eksperimentu je od posebne važnosti kontrola raznih činitelja

smetnje koji mogu pored nezavisne varijable uticati na zavisnu varijablu.

123

U tu svrhu koristi se kontrolna skupina ispitanika, princip slučajnosti i placebo.

Kontrolna skupina ispitanika

U eksperiment može biti uključena samo eksperimentalna skupina ispitanika ili uz eksperimentalnu može biti uključena i kontrolna skupina ispitanika. U velikom broju eksperimenata postoji uz eksperimentalnu i kontrolna skupina ispitanika, tako da se eksperimenti s jednom skupinom ispitanika prije mogu smatrati izuzetkom nego pravilom. To nije slučajno. Kako je već ranije spomenuto, kontrolna skupina ispitanika je jedan od uvjeta kvalitetnog naučnog istraživanja.

U nauci, jedan od temeljnih principa je rigorozna kontrola istraživanja, odnosno rezultata i zaključaka koji iz istraživanja proizlaze. Kontrolna skupina se zahtijeva i u istraživanjima neeksperimentalnog karaktera i jedan je od kriterija vrednovanja istraživanja. Ipak, postoje problemi koje je jednostavnije eksperimentalno provjeriti samo s jednom skupinom ispitanika.

U eksperimentalnoj provjeri nekih problema mogu se razni činitelji smetnje učinkovitije držati pod kontrolom ako se eksperiment provodi samo s jednom skupinom ispitanika. To je čest slučaj kada je izjednačavanje ispitanika u eksperimentalnoj i kontrolnoj skupini izuzetno teško provesti jer nisu unaprijed poznati svi činitelji (činitelji smetnje) koji bi osim nezavisne varijable mogli uticati na zavisnu varijablu.

Princip slučajnosti

Princip slučajnosti u eksperimentu bitan je u dvije situacije:

1. odabiru ispitanika 2. izlaganju ispitanika eksperimentalnim uvjetima

Izbor ispitanika u eksperimentalnu i kontrolnu skupinu trebao bi se

odvijati po zakonu slučaja i na način da skupine ispitanika budu re-prezentativne za određenu populaciju. Samo tada će se dobiveni rezultati u eksperimentu moći generalizovati na sve pripadnike populacije. Međutim, uzorci ispitanika u laboratorijskom eksperimentu nisu veliki i prema tome u većini slučajeva ni reprezentativni za populaciju. Iako uzorci ispitanika u eksperimentu često ne zadovoljavaju načelo re-prezentativnosti, načelo slučajnosti izbora ispitanika treba poštivati jer to je temeljno načelo u izboru uzoraka bilo koje vrste. Slučajnost izbora je u funkciji objektivnosti i nepristranosti, a to su temelji eksperimenta i općenito naučne spoznaje.

U eksperimentima u kojima se svi ispitanici izlažu svim podražajima i situacijama, uticaj različitih činitelja smetnje, na primjer, vježbe, moti-vacije, umora i dosade u eksperimentu nije moguće ukloniti, ali ih je mo-. guće neutralizirati rotacijom ili slučajnim izlaganjem ispitanika tim po-dražajima ili situacijama u eksperimentu.

124

Na primjer, da se polovina ispitanika najprije izloži situaciji 1 i zatim situaciji 2, a druga polovina najprije situaciji 2, a potom situaciji 1. Kada je broj situacija veći, tada treba formirati i veći broj podskupina ispitanika i rotaciju izvesti na način da se svaka situacija javlja slučajnim redoslijedom po podskupinama ispitanika.

Kada se ispitanici u eksperimentu izlažu većem broju stimulusa, primjenjuje se također princip slučajnosti, a to znači da je redoslijed izlaganja stimulusa pojedinom ispitaniku određen po zakonu slučaja. U tu svrhu koristi se Latinski kvadrat ili neki drugi postupak utemeljen na tablici slučajnih brojeva. Latinski kvadrat je tablica kvadratnog oblika koja u redovima i kolonama ima različite kombinacije slova ili brojeva. To je izbalansirana shema s dva ulaza u kojoj se svako slovo (broj) pojavljuje samo jedanput u svakom redu i jedanput u svakoj koloni (Winer, 1970).

Izlaganjem ispitanika podražajima ili situacijama u eksperimentu, prema takvoj tablici, poništava se uticaj redoslijeda izlaganja, koji bi postojao kada bi se ispitanici uvijek istim redoslijedom izlagali tim po-dražajima ili situacijama. Prema Latinskom kvadratu, svaki ispitanik ili svaka skupina ispitanika bit će izloženi svim podražajima ili situacijama u eksperimentu, ali će imati drugačiji redoslijed izlaganja podražajima ili situacijama u eksperimentu.

Na primjer, u eksperimentu koji bi imao za cilj utvrditi da li se bolje pamte simetrični ili asimetrični geometrijski likovi, niz u prezentaciji likova bio bi za svakog ispitanika nešto drugačiji. U Latinskom kvadratu koji je tablica s dva ulaza, ispitanici bi bili prvi ulaz (redovi), a redoslijed u prezentaciji likova u pojedinim fazama eksperimenta, bio bi definiran drugim ulazom (kolonama).

To znači da slova (brojevi) u pojedinom redu označavaju redoslijed prezentacije likova za pojedinog ispitanika.

U eksperimentalnom nacrtu bitan je princip slučajnosti i zato je bolje "odabrati umjesto standardnog ili pravilnog Latinskog kvadrata onaj u kojem su elementi (ovdje slova) raspoređeni prema zakonu slučaja {Winer, 1970). Kolone i redovi standardnog Latinskog kvadrata izmijene se prema slučajnom rasporedu brojeva, odnosno slova. Na slici 4.1 može se uočiti pravilnost u rasporedu slova u Latinskom kvadratu a, koje nema u Latinskom kvadratu B.

Prema tome, jedan je od temeljnih principa u eksperimentu da izlaganje ispitanika raznim modalitetima nezavisne varijable, odnosno tretmanskim uvjetima ili razinama, treba biti posve slučajno. "Princip slučajnosti je nešto analogno osiguranju; taj princip je opreznost pred smetnjama koje se mogu, ali ne moraju pojaviti, koje mogu biti ozbiljne, ali ne moraju, ako se pojave." {Cochran i G. Cox, 1957)

Taj pristup bitan je za otklanjanje utjecaja onih varijabli koje se tre-tiraju kao smetnje u eksperimentu. To su ona obilježja ili stanja ispitanika koja mogu pokraj nezavisne varijable djelovati na zavisnu varijablu. Činitelji kao na primjer umor, dosada i uvježbanost mogu se javiti kao posljedica redoslijeda izlaganja ispitanika podražajima u eksperimentu. Slučajnim redoslijedom podražaja neutraliziraju se učinci

125

a b c d b a d c c d b a d c a b B d a c b c b d a b d a c a c b d

Slika 4.1 Primjer standardnog ili pravilnog (A) i određenog po zakonu

slučaja (B) Latinskog kvadrata (prema Winer, 1970) tih činitelja smetnje.

U naprijed navedenom primjeru u kojem je cilj eksperimenta bio ispitati uticaj simetričnosti geometrijskih likova na pamćenje tih likova, redoslijed prezentacije likova mogao bi uticati na njihovo pamćenje. Ako bi redoslijed bio za sve ispitanike isti, tada bi na primjer, postojala vjerovatnost slabijeg pamćenja geometrijskih likova koji se kasnije javljaju, jer se u funkciji vremena mogu javiti umor i dosada, a to se zatim može odraziti na pamćenje.

Da bi se izbjegli činitelji smetnje, likove treba prezentirati po zakonu slučaja, tako da različiti ispitanici imaju različit redoslijed prezentacije likova. Ako se tako postupi, može se očekivati da će se u prosječnim rezultatima ispitanika u zavisnoj varijabli, u broju zapamćenih simetričnih i asimetričnih likova, poništiti učinci činitelja smetnje (usporedi s poništavanjem pozitivnih i negativnih učinaka komponenti pogreške mjerenja; šesto poglavlje), U eksperimentu su bitni prosječni rezultati skupina ispitanika, a ne pojedinačni rezultati ispitanika. Princip rotacije, odnosno slučajnog izlaganja ispitanika eksperimentalnim uvjetima temeljni je princip otklanjanja uticaja činitelja smetnje, koji mogu osim nezavisne varijable uticati na zavisnu varijablu.

Na primjer, ako se ispituje utjecaj nekog preparata na radni učinak, tada bi i ispitanici iz kontrolne skupine trebali dobiti preparat istog izgleda, ali koji ne sadrži određenu stimulativnu supstancu koja se ustvari eksperimentom ispituje. U ovom primjeru, to je važno zbog oba razloga koji su naprijed navedeni. Djelovanju sugestije (uvjerenju o djelotvornosti preparata) bit će izloženi ispitanici obiju skupina i zatim, neće postojati opasnost da se ispitivač nejednako odnosi prema ispitanicima iz eksperimentalne i iz kontrolne skupine.

To je poseban problem u kliničkoj psihologiji. Poznat je snažan uticaj sugestije koji može imati povjerenje klijenta u terapeuta i terapijski postupak. "Kliničari su toliko navikli razmišljati o placebo efektima u psihoterapiji da mnogi većinu uspjeha psihoterapije ne pripisuju speci-fičnim tehnikama, već sposobnosti tih tehnika da kod klijenta izazovu očekivanje poboljšanja" (Nietzel i dr., 2002). Naravno da tu placebo postupak koji bi u svemu osim u bitnom elementu odgovarao originalnom postupku, nije jednostavno pripremiti.

126

Tako da eksperimentima u kliničkoj psihologiji u kojima se provjerava učinak nekog psihoterapijskog postupka, kada klijente u kontrolnoj skupini treba uložiti placebo psihoterapijskom postupku, zahtjevi koji se postavljaju pred voditelja eksperimenta u osmišljavanju takvog postupka nisu jednostavni (Halgin i S. Krauss Whitbourne, 1994). Placebo postupak ima, prema tome, dvostruku ulogu. To je neutraliziranje učinaka sugestije, jer sugestija djeluje i u eksperimentalnoj i u kontrolnoj skupini ispitanika. U tom dijelu želi se utvrditi da li određena supstanca (preparat) ili određeni postupak imaju učinak koji nije samo posljedica sugestije. I zatim, da se osigura jednaki tretman ispitanika iz eksperimentalne i \z kontrolne skupine u eksperimentu.

3.4.6. NAUČNA I DRUŠTVENA OPRAVDANOST ISTRAŽIVANJA

Opravdanost istraživanja treba da definiše upotrebnu vrijednost koja

se ogleda u doprinosu konkretnoj nauci (opisivanje, sistematizovanje, otkrivanje, objašnjenje i durgo) i doprinos metodologiji (unaprijeđenje tehničkih postupaka i instrumenata, nova saznanja, provera postojećih stavova, unaprijeđenje logičko-saznajnog pristupa i drugo). Takođe, ukazivanje na društveni doprinos je neophodno, posebno ako se rješava društveni problem.

3.5. ANALIZA PODATAKA I ZAKLJUČIVANJE

Suština analize podataka je u tome da se verifikuje hipoteza (ili hipoteze) ili da se ista odbaci. Analiza podataka predhodi zaključivanju, i ona se obavlja prema unaprijed utvrđenom planu, kako bi se izvršilo: razlaganje podataka na činjenice i realizuje, poređenje dobijenih podataka i konstatovanje činjenica u vidu određenih iskaza.

Analiza podataka može se izvršiti kroz nekoliko postupaka:

ocjena podataka (logična ocjena sadržaja podataka koja se obavlja prema logičkim pravilima),

slaganje sadržaja prikupljenih podataka (procjena dobijene činjenice u odnosu na teorijski koncept o predmetu istraživanja),

upoređivanje sadržaja podataka istraživanja sa sadržajima ranijih istraživanja sa istim ili sličnim predmetom istraživanja,

procjena grupe eksperata za dotičnu oblast (podaci se daju određenim stručnjacima na procjenu), i

utvrđivanje međusobne povezanosti podataka u okviru istog istraživanja (izračunavanje koeficijenta korelacije) i drugo.

Odabiranje postupaka analize podataka se temelji na ocjeni

mogućnosti njihove primjene na raspoloživim podacima, a u smislu sa postavljenim ciljevima istraživanja [13].

127

Statistička obrada podataka se primjenjuje za većinu istraživanja, i ona nije uvijek neophodna. Loše prikupljeni podaci se ne mogu korigovati statistikom.

Zadaci faza u okviru analize podataka i zaključivanja jeste provjera ispravnih hipoteza. Prilikom verifikacije hipoteze treba voditi računa da se provjeravaju samo konkretne - pojedinačne hipoteze, a preko njih izvedene, posebne i pojedinačne.

Kod empirijskih istraživanja, hipoteze treba provjeriti činjenicama, a kod racionalnih, misaonim postupcima i operacijama sa pojmovima [13].

Radne i naučne hipoteze se mogu provjeravati, korigovati ili iz njih postaviti nove hipoteze uz pomoć posebnih modela. To je, u stvari, saznajna uloga modela.

3.6. PREZENTOVANJE REZULTATA ISTRAŽIVANJA

Rezultati istraživanja mogu biti po obimu najveći dio pisanog

istraživačkog projekta (ili rada), mada to ne mora uvijek da bude slučaj. Ovdje treba tražiti najbitnije rezultate koji su proistekli iz

istraživanja, a oni se mogu dati: verbalno, numerički, grafički ili kombinovano. Ovaj posao prezentovanja rezultata istraživanja je kreativan čin od koga zavisi dalja sudbina rezultata do kojih je istraživanje došlo. On se može iskazati: izlaganjem naučnog zaključka i izlaganjem ukupnog izvještaja o rezultatima istraživanja.

Izlaganjem naučnog zaključka opravdava se (ili ne) naučni cilj istraživanja. Obično se počinje od pojedinačnih dijelova predmeta istraživanja. Ovaj zaključak može biti koncipiran u naučne i praktične svrhe.

Izlaganje ukupnog izvještaja o istraživanju i njegovim rezultatima mora da poštuje osnovne principe izlaganja, što zavisi od problema koji je istraživanjem određen. Ono treba da bude prihvatljivo i nestručnim čitaocima, odnosno treba izbjegavati previše "stručnog jezika".

Naravno da su dijagrami i drugi grafički prikazi veoma moćno sredstvo prikazivanja rezultata istraživanja. Treba opisati i izvedeni eksperiment ili neki drugi postupak prikupljanja podataka.

Interpretacija rezultata

Interpretacija rezultata je izuzetno važna faza u naučnom is-

traživanju. U interpretaciji rezultata prelazi se od činjenica na raz-mišljanje, na logički utemeljene dedukcije iz činjenica (Mužić, 1979, a). Da bi se učinila kvalitetna interpretacija, treba dobro poznavati problem koji se istražuje i logiku metode kojom su podaci obrađeni. Takođe, bitno je i iskustvo u interpretiranju rezultata istraživanja koje se ne može naučiti iz knjiga.

Znači, potrebno je praktično iskustvo koje se stiče naučno-istraživačkim radom. Dobiveni rezultati uspoređuju se s polaznom

128

hipotezom, odnosno hipotezama kada ih ima više i zaključuje se da li ih dobiveni rezultati potvrđuju ili ne potvrđuju.

Zatim, dobivene rezultate treba usporediti s rezultatima sličnih istraživanja i zaključiti da li se slažu s tim rezultatima, te u čemu se slažu ili ne slažu. U raspravi o dobivenim rezultatima, treba voditi računa o načinu na koji su podaci obrađeni. Svaka metoda obrade podataka ima svojih specifičnosti.

Nakon usporedbe s rezultatima sličnih istraživanja, treba raspraviti o mogućnostima generalizacije rezultata istraživanja. U tom dijelu inter-pretacije, upućuju se na doprinos rezultata određenoj teoriji. Istraživač treba upozoriti na nedostatke vlastitog istraživanja i na ograničenja do-bivenih rezultata. To je korektno i to pomaže drugim istraživačima da ne ponove istu grešku ili greške.

U interpretaciji rezultata treba biti oprezan. Nije dobro izvoditi dalekosežne zaključke o doprinosu rezultata u dokazivanju ili opovrgavanju neke teorije. Uvijek treba voditi računa o ograničenjima i nedostacima vlastitog istraživanja i treba upozoriti uvijek kad postoje sumnje na potrebu daljnjih istraživanja.

U generalizaciji rezultata treba voditi računa o reprezentativnosti uzorka ispitanika i o kvalitetu prikupljenih podataka. U društvenim i hu-manističkim naukama, za razliku od prirodnih nauka, podaci su u principu nižeg kvaliteta. O tome treba voditi računa kada se donose zaključci o rezultatima istraživanja.

Kod manje iskusnih istraživača, postoji sklonost uzročno-poslje-dičnom zaključivanju na temelju utvrđene povezanosti između varijabli. Koeficijent korelacije samo pokazuje stupanj povezanosti između varijabli. Povezanost između dviju varijabli može, međutim, biti posljedica neke treće varijable ili skupa varijabli. Prema tome, koeficijent korelacije samo upućuje na mogućnost postojanja uzročno-posljedičnog odnosa, ali taj odnos ne dokazuje. Pisanje naučnog izvještaja Pisanje naučnog izvještaja završna je faza naučnog istraživanja. U toj fazi nastoje se javnosti predočiti rezultati istraživanja. Tu se uspostavlja komunikacija s javnošću, prvenstveno kolegama iz struke. Napisati kvalitetan izvještaj naučnog istraživanja nije jednostavan posao i uz određeno znanje potrebno je i iskustvo. Naučni izvještaj treba pisati jasno i razumljivo. Potrebno je pisati sažeto (to posebno vrijedi za naučni članak), a to znači da se s malo riječi što više kaže. Najčešći oblici izvještaja o naučnom istraživanju jesu:

1. naučni članak 2. magistarski rad 3. doktorski rad

Naučne monografije, naučne knjige i zbornici radova sa naučnih

skupova relativno su rijetki oblici izvještaja o naučnom istraživanju. Radovi u zbornicima radova sa naučnih skupova po strukturi odgovaraju

129

naučnim člancima koji se objavljuju u naučnim časopisima. Diplomski rad može takođe biti izvještaj o manjem naučnom istraživanju. Sintagma naučni izvještaj koristi se za prvu verziju teksta o naučnom istraživanju. Kada je izvještaj pozitivno ocijenjen i prihvaćen za štampanje ili kada je javno odbranjen (magistarski i doktorski rad), koristi se sintagma naučni rad ili naučno dijelo.

Znanstveni članak

Naučni članak sastoji se od sljedećih dijelova: 1. sažetak 2. uvod 3. metode (metode rada) 4. rezultati 5. diskusija (rasprava) 6. literatura

Na početku naučnog članka dolazi najprije naslov članka. Naslov ima

veoma važnu ulogu. Iz naslova potencijalni čitatelj vidi o čemu bi se u članku trebalo raditi i da li ga taj članak uopće zanima. Prema tome, vrlo je važno dobro sročiti naslov da sa što manje riječi bude kazano ono bitno o sadržaju članka. Uz ime i prezime jednog ili više autora uobičajeno je navesti i ustanovu iz koje je autor(i) i punu adresu s e-mailom za eventualnu buduću komu-nikaciju autora i zainteresovanih čitatelja.

Sažetak ima izuzetno važnu ulogu i dolazi odmah na početku naučnog članka. U sažetku treba istaknuti problem i cilj istraživanja, metode koje su primjenjene, dobivene rezultate i glavne zaključke. Danas u mnoštvu naučnih članaka treba brzo pregledati dostupne članke i donijeti odluku hoćemo li članak pročitati (pribaviti ako nam trenutačno nije dostupan, jer se sažeci mogu naći na Internetu ili u knjigama sažetaka) ili ne. Uloga sažetka je da čitatelju omogući brzo donošenje te odluke.

U uvodnom poglavlju opisuje se i obrazlaže problem istraživanja, ako je potrebno definiraju ključni pojmovi, navode najvažnija dosadašnja istraživanja problema i definiše cilj (ciljevi) istraživanja i hipoteza (hipoteze). U navođenju literature trebalo bi se odlučiti za najvažnije ra-dove, a ne navoditi sve dostupne radove, jer to bi nepotrebno opteretilo uvodni tekst. U uvodu bi trebalo ukratko opisati postojeću teoriju (teorije) o problemu koji se istražuje.

Na kraju uvoda opisuje se cilj (ciljevi) istraživanja i definiš hipoteza ili hipoteze. Kako je već ranije istaknuto, u opisivanju faza naučnog istraživanja, cilj istraživanja obuhvata dio problema koji je obično širi, onaj dio koji autora najviše zanima, odnosno onaj koji je autor odlučio istražiti.

130

Poglavlje koje slijedi ima naslov Metode ili Metode rada. U tom po-glavlju opisuje se uzorak (uzorci) ispitanika, mjerni instrumenti, način na koji je mjerenje izvršeno i metode obrade podataka.

U tom poglavlju trebalo bi opisati i nacrt istraživanja. Posebno je to slučaj ako se radi o eksperimentu. Kada se radi o nekom drugom tipu nacrta istraživanja, na primjer korelacijskom ili diferencijalnom, obično se to ne čini jer se već iz opisa cilja ili ciljeva istraživanja vidi kakav će nacrt istraživanja biti primijenjen.

Nakon toga, dolazi poglavlje Rezultati u kojem se tablično prikazuju dobiveni rezultati i ukratko vrši interpretacija rezultata. U tekstu tog poglavlja treba istaknuti glavne poruke koje daju rezultati u odnosu na hipoteze koje se istraživanjem provjeravaju. Nema smisla verbalno opisivati koeficijente, odnosno brojeve koji se nalaze u tablicama. Treba upozoriti na ono bitno što ti brojevi poručuju s obzirom na cilj (ciljeve) i hipotezu (hipoteze) istraživanja.

U poglavlju pod naslovom Diskusija, odmah na početku, ističu se glavna saznanja do kojih se došlo istraživanjem, a nakon toga se detaljno o tim saznanjima raspravlja uspoređujući ih sa saznanjima do kojih se došlo u drugim naučnim istraživanjima. Na kraju se raspravlja o mo-gućnostima generalizacije rezultata i o doprinosu rezultata postojećoj teoriji (teorijama) o problemu, naravno, u onom dijelu koji je istraživan i opisan ciljem ili ciljevima istraživanja.

Pri kraju poglavlja, treba navesti i nedostatke istraživanja i preporuke za buduća istraživanja. Naime, svako naučno istraživanje ima određene nedostatke ili ograničenja i ni jedno se ne može smatrati konačnim. U nauci je jedan od važnih principa opreznost u donošenju konačnih zaključaka o nekom problemu, jer svaki istraživani problem otvara nove dileme i nove probleme za buduća istraživanja. Što se više neki problem istražuje, to se veoma često i pomalo paradoksalno otvaraju nove dileme i novi problemi i dolazi do saznanja o ograničenosti znanja.

Na kraju naučnog članka nalazi se popis korištene literature. U popisu treba navesti samo onu literaturu na koju se autor poziva u članku. Takođe, treba paziti da se u popisu literature nađu sve reference na koje se autor pozvao u članku. Postoji više načina (sistema) citiranja literature. Kada se autor odluči za jedan od njih, treba ga se striktno pridržavati.

Naučni članci se objavljuju u naučnim časopisima. Prije objavljivanja, naučni članci prolaze postupak recenzije (ocjenjivanja) i se-lekcije. Naučni časopisi su razvrstani u kategorije prema vrsnoći. Najviše se cijene časopisi s međunarodnom recenzijom. U tim časopisima postupak ocjenjivanja i selekcije veoma je strog. Nedostatak je dugotrajnost tog postupka. Nije rijetkost da od dana zaprimanja rukopisa do objavljivanja protekne i dvije godine. Tako informacije sadržane u članku već zastare u trenutku objavljivanja.

Vrijednost naučnog članka ocjenjuju recenzenti, stručnjaci u području iz kojeg je problem istraživanja o kojem članak izvještava. Svrha recenzije je da se ocijeni je li rukopis članka vrijedan objavljivanja i ako jest, da se autor upozori na nedostatke i propuste i predloži kako bi ih trebalo otkloniti. Recenzent bi u recenziji trebao navesti da li rukopis

131

sadrži nove rezultate (saznanja), je li jasno i sažeto napisan i jesu li citi-rana relevantna istraživanja (Silobrčić, 1998). Tu bi se moglo dodati i upozorenje autoru na moguće propuste u obradi podataka i interpretaciji rezultata i predlaganje eventualne dodatne obrade podataka kako bi se podaci bolje iskoristiti.

Magistarski i doktorski rad

Magistarski i doktorski rad služe za postizanje naučnih stupnjeva magistra i doktora znanosti. Za doktorski rad često se koristi termin disertacija, ili sintagma doktorska disertacija. U upotrebi su i sintagme: magistarska teza i doktorska teza, jer su to radovi koje treba javno braniti pred komisijom u postupku sticanja magisterija ili doktorata nauka (teza je tvrdnja ili postavka koju je autor spreman braniti). Ti radovi imaju sljedeću strukturu:

1. uvod 2. cilj (ciljevi) 3. hipoteza (hipoteze) 4. metode (metode rada) 5. rezultati 6. diskusija (rasprava) 7. zaključak 8. literatura 9. sažetak

Na naslovnoj stranici dolazi ime i prezime autora, naslov rada,

godina izrade rada, a može stajati i ime i prezime mentora. Naslov kao i kod naučnog članka ima važnu ulogu i treba paziti da se sa što manje riječi kaže bitno o sadržaju rada.

Uvodni tekst je u magistarskim i doktorskim radovima znatno opširniji u usporedbi sa naučnim člankom, jer tu ne postoji striktno ograničenje broja stranica kao kod naučnog članka. Uvodni tekst se obično zbog veličine raspoređuje u više poglavlja i potpoglavlja. Međutim, ono što je navedeno za uvod naučnog članka vrijedi i ovdje, uz jedinu razliku što se ovdje izdvajaju u posebna poglavlja cilj (ciljevi) i hipoteza (hipoteze). U uvodu treba opisati i obrazložiti problem istraživanja, definisati ključne pojmove u vezi s problemom istraživanja i detaljno prikazati dosadašnja istraživanja problema.

Cilj (ciljeve) magistarskog ili doktorskog rada treba precizno i jasno opisati. Kao što je već istaknuto, to su najčešće pojedini aspekti problema. U doktorskom radu, cilj može biti strogo naučni cilj. Misli se na cilj koji ima fundamentalni značaj za razvoj nauke u određenom području. Takođe, cilj može imati, u principu i ima, značaj za unapređivanje praktičnog rada u određenoj djelatnosti. Znači, ciljevi se mogu podijeliti na fundamentalne i aplikativne, kao što se i naučna istraživanja mogu podijeliti na fundamentalna i aplikativna istraživanja.

132

Hipotezu istraživanja treba jasno formulisati. Kada ih ima više, treba ih logički poredati. Nakon jedne generalne hipoteze može slijediti niz specifičnih hipoteza.

U poglavlju Metode, uobičajeni je redoslijed izlaganja da se najprije definiše populacija (populacije) i opiše način izbora uzorka (uzoraka) is-pitanika. Nakon toga, obrazlaže se izbor mjernih instrumenta i oni se detaljno opišu uz navođenje svih relevantnih podataka, posebno met-rijskih karakteristika. Kada se radi o novokonstruisanim mjernim instru-mentima trebalo bi izvršiti njihovu provjeru u pilot ispitivanju i prikazati rezultate dobivene pilot ispitivanjem. Kao treće, potrebno je opisati način na koji je izvršeno mjerenje (prikupljanje podataka) i, konačno, četvrto, metode kojima su prikupljeni podaci obrađeni.

Kako se u većini istraživanja primjenjuje korelacijski ili diferencijalni nacrt (utvrđivanje povezanosti ili razlika), nacrt istraživanja se obično ne obrazlaže jer se smatra da su ti nacrti dobro poznati i da proizlaze već iz samog naslova rada i postavljenih hipoteza. Međutim, bilo bi potrebno istaknuti određene pojedinosti odabranog nacrta ili više njih (jer u istraživanju se mogu kombinovati različiti nacrti) kada postoji opasnost da čitatelj neće razumjeti što je sve autor zamislio realizirati opisanim istraživanjem. Kada je riječ o eksperimentu, tada je nužan detaljan opis eksperimentalnog nacrta, kako je ranije već obrazloženo.

U poglavlju u kojem se navode dobiveni rezultati bitno je da se tablice nižu logičnim redoslijedom i da budu pregledne. U tekstualnom dijelu ne treba brojke verbalizirati. To je česta greška manje iskusnih istraživača. Ono što je potrebno, to je isticanje onih rezultata koji su bitni za prihvatanje ili odbacivanje postavljenih hipoteza. Za razliku od naučnog članka gdje nema dovoljno prostora i gdje se često mora izvršiti odabir rezultata koji će biti prikazani, ovdje ima dovoljno prostora da se prikažu svi rezultati istraživanja koje je poslužilo za izradu magistarskog ili doktorskog rada.

Što se tiče poglavlja u kojem autor raspravlja o rezultatima is-traživanja, vrijedi sve ono što je već navedeno u opisu naučnog članka. Ono za što ovdje ima više prostora, to je rasprava o upotrebljivosti rezultata u rješavanju nekih problema prakse. Tako se u magistarskim i doktorskim radovima često može naći i potpoglavlje u kojem se opisuje aplikativna vrijednost istraživanja.

U čemu je razlika između magistarskog i doktorskog rada? Doktorski rad ima istu strukturu kao i magistarski rad, ali ga obično opsegom nadmašuje, iako to ne treba biti uslov. Ono što je važnije, doktorski rad bi kvalitetom trebao nadmašiti magistarski rad. No, najvažnija razlika je u tome što doktorski rad treba predstavljati izvorni doprinos nauci, a za magistarski rad to nije uslov. Podloga za izradu doktorskog rada treba biti istraživanje kojim se dolazi do novih naučnih saznanja. U magistarskom radu, autor treba pokazati dobro poznavanje metodologije naučnog rada i da zna kvalitetno provesti naučno istraživanje, ali tu nije uslov naučno otkriće.

Diplomski rad, kada je empirijskog karaktera, takođe ima sličnu strukturu. Za razliku od magistarskog rada, tema je uža i opseg diplom-

133

skog rada je manji. Istraživanje, podloga izradi diplomskog rada, više je stručnog karaktera, iako može imati i naučni karakter. U diplomskom radu, student na kraju studija treba pokazati sposobnost da provede istraživanje na određenu temu, odnosno da napiše kvalitetan cjelovit tekst iz kojeg je vidljiva pismenost, zrelost i osposobljenost za struku za koju se školovao.

Citiranje literature

Postoji više sistema citiranja literature. Tri osnovna sistema citiranja (Marušić i dr., 2000; Silobrčić, 1998) jesu:

1. abecedni ili harvardski sistem 2. numerički sistem 3. abcedno-numerički sistem

Prema abecednom ili harvardskom sistemu u tekstu se navodi

prezime autora i godina izdanja djela u zagradi. Kada su dva autora na-vode se prezimena obaju autora, a kada postoje tri i više autora navodi se prezime prvog autora i stavi se i dr. (et al.). Kod autora ženskog spola navodi se nakon prezimena i prvo slovo imena. Ako se citiraju dva djela istog (istih) autora koja su objavljena u istoj godini, stavljaju se oznake a i b (ako ima više radova i sljedeća slova).

U popisu literature treba navesti sve autore (koautore) pojedinog djela koje se citira. U popisu literature, djela se prema prvom autoru poredaju abecednim redom. Taj način citiranja literature može biti nespretan kada se u tekstu na jednom mjestu nađe veći broj prezimena autora i godina u zagradama, što može poremetiti preglednost i razumljivost teksta.

Drugi sistem citiranja je prema redu pojavljivanja djela u tekstu. U zagradi se napiše redni broj pojavljivanja određenog djela u tekstu. Istim redoslijedom navode se djela i u popisu literature. Problem nastaje kada se autor odluči na promjenu redoslijeda citirane literature u tekstu. Ne-dostatak ovog načina je i u tome što se ne poštuje abecedni red u popisu literature. Kada se citira velik broj djela, traženje pojedinog djela u popisu za koje bi čitatelj mogao biti zainteresiran dosta je otežano.

Treći sistem je kombinacija prva dva sistema. U tekstu se citirana djela u zagradi označe brojem, kao u drugom sistemu, a u popisu ko-rištene literature djela se poredaju abecednim redom prema prezimenu prvog autora, kao u prvom sistemu. To bitno olakšava traženje pojedinog djela, osobito kada je popis literature velik.

Danas se u radovima često navodi literatura s Interneta. Postoji više baza podataka u kojima su pristupačni radovi iz različitih naučnih područja. Nekim bazama je pristup slobodan, a za neke se pristup naplaćuje. U tim bazama dostupni su i cjelokupni radovi iz velikog broja naučnih časopisa.

Znači, radi se zapravo o kopiji članka. Ako se citira takav članak, citiranje bi trebalo izvršiti na način kako se to radi za članke iz časopisa.

134

Jedna od poznatijih je, na primjer, baza EBSCO, u kojoj se mogu naći radovi iz velikog broja naučnih i stručnih časopisa organiziranih po pojedinim područjima. Međutim, za velik broj radova mogu se naći samo sažeci ili se pak radi o radovima koji su objavljeni samo na Internetu. U tom slučaju treba navesti adresu baze (web-adresu) i datum pristupa izvoru.

Bez obzira na to koji se način citiranja literature koristi, pravilo je da se u popisu korištene literature navedu određeni podaci o citiranim dje-lima. Organizacija tih podataka različita je u različitim sistemima citiranja literature. Popis korištene literature u principu se nalazi na kraju teksta. U tekstovima iz područja prava podaci o citiranim djelima često se navode odmah u tekstu u fusnoti, prezime prvog autora i stavi se i dr. (et al.).

Kod autora ženskog spola navodi se nakon prezimena i prvo slovo imena. Ako se citiraju dva djela istog (istih) autora koja su objavljena u istoj godini, stavljaju se oznake a i b (ako ima više radova i sljedeća slova). U popisu literature treba navesti sve autore (koautore) pojedinog djela koje se citira. U popisu literature, djela se prema prvom autoru poredaju abecednim redom. Taj način citiranja literature može biti nespretan kada se u tekstu na jednom mjestu nade veći broj prezimena autora i godina u zagradama, što može poremetiti preglednost i razumljivost teksta.

Drugi sustav citiranja je prema redu pojavljivanja djela u tekstu. U zagradi se napiše redni broj pojavljivanja određenog djela u tekstu. Istim redoslijedom navode se djela i u popisu literature. Problem nastaje kada se autor odluči na promjenu redoslijeda citirane literature u tekstu. Ne-dostatak ovog načina je i u tome što se ne poštuje abecedni red u popisu literature. Kada se citira velik broj djela, traženje pojedinog djela u popisu za koje bi čitatelj mogao biti zainteresiran dosta je otežano.

Treći sustav je kombinacija prva dva sustava. U tekstu se citirana djela u zagradi označe brojem, kao u drugom sustava, a u popisu ko-rištene literature djela se poredaju abecednim redom prema prezimenu prvog autora, kao u prvom sustavu. To bitno olakšava traženje pojedinog djela, osobito kada je popis literature velik.

Danas se u radovima često navodi literatura s Interneta. Postoji više baza podataka u kojima su pristupačni radovi iz različitih znanstvenih područja. Nekim bazama je pristup slobodan, a za neke se pristup naplaćuje. U tim bazama dostupni su i cjelokupni radovi iz velikog broja znanstvenih časopisa. Znači, radi se zapravo o kopiji članka.

Ako se citira takav članak, citiranje bi trebalo izvršiti na način kako se to radi za članke iz časopisa. Jedna od poznatijih je, na primjer, baza EBSCO, u kojoj se mogu naći radovi iz velikog broja znanstvenih i stručnih Časopisa organiziranih po pojedinim područjima. Međutim, za velik broj radova mogu se naći samo sažeci ili se pak radi o radovima koji su objavljeni samo na Internetu. U tom slučaju treba navesti adresu baze (vveb-adresu) i datum pristupa izvoru. Bez obzira na to koji se način citiranja literature koristi, pravilo je da se u popisu korištene literature navedu određeni podaci o citiranim djelima. Organizacija tih podataka različita je u različitim sustavima citiranja

135

literature. Popis korištene literature u principu se nalazi na kraju teksta. U tekstovima iz područja prava podaci o citiranim djelima često se navode odmah u tekstu u fusnoti. Ti podaci su sljedeći: Za članak

1. autor(i) 2. godina objavljivanja 3. naslov članka 4. naziv časopisa (puni ili skraćeni) 5. volumen (broj) 6. stranice (od do)

Za knjigu

1. autor (i) 2. godina objavljivanja 3. naslov knjige 4. grad 5. izdavač

Za poglavlje u knjizi

1. autor(i) 2. godina objavljivanja 3. naslov poglavlja 4. naslov knjige 5. urednik (urednici) 6. stranice (od do) 7. grad 8. izdavač

Kada se doslovno citira dio teksta, taj dio teksta stavlja se pod na-

vodnike, a na kraju citata se uz prezime autora i godinu može staviti i stranica s koje je citat. To se preporučuje onda kada bi citirani podaci ili informacije mogle biti zanimljive čitateljima, pa da ih zainteresirani čitatelj može lakše pronaći. Kada se navodi neko djelo prema drugom djelu, u zagradu se stavlja prezime autora citiranog djela, godina objavljivanja tog djela, a nakon toga, napiše se prema i prezime autora, te godina objavljivanja djela koje je poslužilo za citiranje prvog djela.

Neke knjige su štampane u više izdanja. U popisu literature na kraju naučnog izvještaja, kada postoji više izdanja knjige, treba u zagradi iza naslova navesti broj izdanja.

Kao što je već navedeno ranije, a to je potrebno ponoviti, jer se često zaboravlja:

1. Sva djela citirana u tekstu moraju se naći i u popisu literature. 2. U popisu literature nema mjesta djelima koja se ne citiraju u tekstu.

Primjeri organizacije podataka o citiranim djelima u popisu literature: 1. abecedno ili harvardski sistem

136

Mejovšek, M., Budanovac, A., i Šućur, Z. (2001). Usporedba između re-cidivista i nerecidivista s obzirom na agresivnost i socioekonomski status. Hrvatska revija za rehabilitacijska istraživanja, 37: 91-100.

Mejovšek, M. (2002). Uvod u penološku psihologiju. Jastrebarsko: Naklada Slap.

Mejovšek, M. (2001). Temeljni problemi penološkog tretmana. U: Prema modelu intervencija u kaznenim zavodima (ur. M. Mejovšek), str. 21-34. Zagreb: Edukacijsko-rehabilitacijski fakultet.

2. numerički sistem Mejovšek M, Budanovac A, i Šućur Z. Usporedba izrnedu recidivista i nerecidivista s obzirom na agresivnost i socioekonomski status. Hrvatska revija za rehabilitacijska istraživanja 2001; 37: 91-100. Mejovšek M. Uvod u penološku psihologiju. Jastrebarsko: Naklada Slap; 2002. Mejovšek, M. (2001). Temeljni problemi penološkog tretmana. U: Me-jovšek M, ur. Prema modelu intervencija u kaznenim zavodima. Zagreb: Edukacijsko-rehabilitacijski fakultet; 2001. str. 21-34. 3. abecedno-numerički sistem isto kao u abecednom ili harvardskom sustavu.

3.7. REZIME

Rezime je dio istraživačkog projekta (ili rada) koji se nadovezuje

na rezultate istraživanja. Njime se repriziraju rezultati na koncizan način, odnosno iznose

najvažniji (najdragoceniji, najsuptilniji, najubjedljiviji i slično) rezultati. U rezimeu treba ukazati šta je ostalo nerazjašnjeno kao sugestiju ka

narednim tematskim zadacima.

3.8. ZAKLJUČCI

Ovo je završni dio istraživačkog projekta (ili rada) i on proističe iz suštine istraživanja.

Ponekad se u ovom dijelu mogu naznačiti i način korišćenja rezultata istraživanja, koji se mogu ponavljati ili služiti kao pretpostavka novim istraživanjima.

Može se naznačiti i faza korišćenja rezultata istraživanja kao i doprinosi koji se očekuju bilo da se radi o društvenim ili naučnim doprinosima.

Treba naznačiti i unaprijeđenje metoda i postupaka dolaska do naučnih saznanja.

137

3.9. BIBLIOGRAFIJA

Korektan bibliografski spisak treba da obuhvatili sve autore koji su spominjani ili citirani u toku istraživanja (ili rada) ili koji su na bilo koji drugi način u radu korišteni.

3.10. PRILOZI

U okviru priloga mogu se naći korišteni instrumenti, upitnici, pitanja za intervju, obrasci za mjerenje promjena varijabli u eksperimentu, grafički prikazi, fotografije i drugo.

3.11. UPRAVLJANJE PROJEKTIMA U PREDUZEĆU

Projekat se definiše, kako je ranije rečeno, kao niz aktivnosti koje imaju konkretne ciljeve, jasno definisan početak i završetak, koji zahtijevaju određene resurse i u većini organizacija one se ne ponavljaju. Uspješna realizacija projekta doprinosi povećanju nivoa znanja iz konkretne oblasti, povećanju zaposlenosti, omogućava demonstraciju fizičkih, tehnoloških i ekonomskih mogućnosti preduzeća, čime se dobijaju reference za uspješno konkurisanje kod novih projekata.

U dugoročnoj poslovnoj politici jednog preduzeća, projekti čine jedan od elemenata poslovne strategije. Ostvarivanjem ciljeva kojima se identifikuje završetak projekta, postižu se buduća željena stanja u poslovanju. Projekti se razlikuju po sadržaju, prioritetu i stepenu inovacija, a odlikuju ih sljedeća specifična svojstva:

dugotrajnost, složenost, obimnost, ciljna usmjerenost, neponovljivost, nizak stepen determinisanosti, vrlo su skupi i značajni, i realizuju se kroz posebne organizacione oblike (timove).

Dva projekta nikada nisu slični sa aspekta upravljanja. Razlike se,

pored ostalog, ogedaju u sljedećem:

organizacioni pristup, tehnologija rada, geografska lokacija učesnika, pristup kupcu, odredbe u ugovoru, rokovi (faze) realizacije, finansijski pristup,

138

faktori okruženja, i broj preduzeca koja učestvuju u realizaciji.

Projekti, u stvari, predstavljaju konfiguraciju resursa, ljudi,

organizacije i očekivanja rukovodstva koje postoji samo u jednom periodu. Od projekata očekujemo da se realizuju, dovrše i da se obustave čim se ostvare njihovi ciljevi.

Svaki projekat u pogledu specifičnih svojstava sa sobom nosi nešto novo i može da se posmatra kao kvalitet koji je usmjeren na promjenu i prilagođavanje novim uslovima rada. Mnogi autori ukazuju da su projekti savršena reakcija na promjene i da su oni upravo skup napora koji mogu da mijenjaju oblik i pravac kretanja, čime pokazuju svoju fleksibilnost.

Postoji pet funkcija koje predstavljaju srž upravljanja, a to su:

♣ planiranje (određivanje ciljeva i pravaca budućeg djelovanja), ♣ organizovanje (podjela i grupisanje poslova), ♣ kadrovska politika (razmještanje ljudi na razne poslove), ♣ rukovođenje (usmjeravanje radnika na posao), ♣ kontrola (upoređivanje učinka realizacije).

Efikasno upravljanje realizacijom projekata postiže se primjenom

odgovarajućih upravljačkih metoda i tehnika. Upravljanje je obilježje današnjeg vremena, neophodnost savremenog života i rada i njegove sveopšte složenosti i dinamičnosti. Efikasno funkcionisanje svakog preduzeća ne može se zamisliti bez upravljačkih akcija na preduzeće, radi promjene stanja i prilagođavanja novim uslovima. Korišćenje savremenih upravljačkih metoda i tehnika je osnovni uslov za izbor i usmjeravanje potrebnih upravljačkih akcija.

Svrha utvrđivanja organizacije projekta je da precizno definiše na koji način će se obaviti posao, ko i gdje će taj posao da obavi, koje odgovogrnosti i ovlašćenja imaju oni koji treba da obave posao i kakav je odnos njihovih ovlašćenja i odgovornosti prema drugima u organizaciji preduzeća. U suštini, organizaciona struktura za projekat mora da bude izabrana tako da odgovara karakteristikama projekta po njegovoj veličini, tehničko - tehnološkoj složenosti i prioritetu. Od pravilnog izbora organizacionog oblika za realizaciju projekta, zavisi uspjeh projekta. Stoga se ovom poslu mora prići veoma ozbiljno i savjesno u fazi planiranja projekta.

Međutim, projekti se zbog svoje složenosti, specifičnih obilježja i prioriteta ne mogu uspješno realizovati kroz tradicionalne oblike rada u preduzećima, pa se organizacija preduzeća mora prilagoditi potrebama projekta.

Svaki projekat ima svoga inicijatora, pokretača, koji se zove naručilac, investitor ili kupac. Isto tako, projekti imaju svog izvođača i organizaciju vođenja projekta. Svi zajedno čine projektni sistem.

139

Međutim, treba uočiti da određenje "projektnog sistema" obuhvata više aspekata:

♥ funkcionalni aspekt, u kome se sprovodi analiza odnosa strukture ciljeva i strukture zadataka koji iz njih proizilaze,

♥ institucionalni aspekt, u kome se sprovodi analiza primjenom neke od poznatih metoda o utvrđivanju strukture organizacije i strukture zadataka, i

♥ kadrovski aspekt, koji određuje i precizira profil kadrova i potreban nivo znanja.

Na osnovu naprijed datih analiza teorije i prakse, mogu se definisati

funkcionalne oblasti "project managementa" (upravljanje projektom) (P. Jovanović, Upravljanje projektom, FON, Beograd, 1999.):

Upravljanje obimom projekta (obuhvata usmjeravanje projekta prema njegovim ciljevima, počev od koncipiranja, definisanja i razrade projekta, sve do njegove realizacije i završetka);

Upravljanje vremenom (obezbjeđuje održavanje raspodjele vremena za cjelokupno upravljanje projektom kroz etape životnog ciklusa projekta);

Upravljanje troškovima (obezbjeđuje se kontrola odvijanja realizacije projekta kroz procese procjene, budžetiranja, praćenja, analiziranja, predviđanja i izvještavanja o troškovima projekta);

Upravljanje kvalitetom (obezbjeđuje se realizacija projekta u zahtjevanom kvalitetu);

Upravljanje ugovaranjem (definišu se i usmjeravaju procesi ugovaranja realizacije projekta);

Upravljanje nabavkom (obuhvata nabavku svih potrebnih resursa za realizaciju projekta);

Upravljanje ljudskim resursom (obuhvata usmjeravanje i koordinaciju ljudskih resursa u toku životnog ciklusa projekta od strane rukovodioca projekta);

Upravljanje komunikacijama (funkcija upravljanja informacijama za potrebe projekta kroz procese slanja, prijenosa, prema, obrade, interpretacije i razmjene informacija);

Upravljanje konfliktima (obuhvata istraživanje mogućih konflikta u projektu i definisanje najboljeg načina za rješavanje nastalih konfikata);

Upravljanje promjenama na projektu (obuhvata predviđanje mogućih promjena na projektu);

Upravljanje rizikom (identifikacija mogućih rizičnih događaja u projektu, analiza i procjena njihovog uticaja na realizaciju projekta, planiranje mogućih odgovora na rizične događaje i kontrola sprovođenja ovih odgovora odnosno reakcija).

140

U nastavku se daje primjer jednog modela za upravljanje projektima koji se može primjeniti u preduzećima naše privrede.

UPRAVLJANJE PROJEKTIMA - MODEL ZA PRIMJENU

1. UPRAVLJANJE PROJEKTIMA: LJEPOTA I IZAZOV

PITANJE: Zašto se stalno seliš sa projekta na projekat ? ODGOVOR: Zbog ljepote i izazova. PITANJE: Ne razumijem. ODGOVOR: Svaki put kad započnem neki projekt osjećam isto:

svaki projekt je jedinstven. To je ljepota. Svaki put kad završim neki projekt osećam isto: bilo koji projekt možeš voditi koristeći iste principe. To je izazov.

PREGOVARANJE U UPRAVLJANJU PROJEKTIMA

Unutar kuće (preduzeća), Sa trećim licima i Pri ugovaranju.

MEKO PREGOVARANJE

Prijateljsko; glavni cilj je dogovoriti se tako da se odnosi održe

dobrim, čak po cijenu velikih ustupaka.

TVRDO PREGOVARANJE

Pozicije zabetonirane; cilj je pobijediti po svaku cijenu; malo je brige za interes druge strane.

ŠTA MOŽE POĆI LOŠE ?

♣ Unutrašnji konflikt, ♣ Nedovoljno ovlaštenje, i - ♣ Vjerovatni ishod - slab učinak.

141

OPŠTI MODEL UPRAVLJANJA PROJEKTOM Upravljanje projektom

- Rezultat - Vrijeme - Troškovi

Postavljanje cilja

- Određivanje strukture

Planiranje - Uračunavanje vremena - Planiranje resursa - Dfvrctivanie hiiitfeln

- Funkcije

Organizacija - Kompletiranje personala - Neophodne instrukcije - Uzajamna povezanost

Kontrola - Rezultat - Vrijeme

- Troškovi

ŠTA JE UPRAVLJANJE PROJEKTIMA?

UPRAVLJANJE PROJEKTIMA POSTOJI AKO SU ZADOVOLJENI SLJEDEĆI KRITERIJUMI [4]:

Projekat je organizovana aktivnost, Projekat ima ciljeve, Postoje odnosi između resursa. Donosite odluke.

EVO JEDNE DEFINICIJE:

Upravljanje projektima je umijeće i nauka usmjeravanja i koordiniranja ljudskih i materijalnih resursa u toku čitavog životnog ciklusa projekta koristeći moderne tehnike rukovođenja da bi se, postigli ciljevi u pogledu strukture troškova, kvaliteta i zadovoljstva učesnika. [4]

ZAŠTO UPRAVLJANJE PROJEKTIMA?

A: Zašto preduzeća, ustanove, institucije izvode projekte? B: Da bi ostvarile svoje ciljeve [4].

A: Šta ograničava izvođenje projekta? B: Stvari koje okružuju projekat (Okruženje), način na koji se izvodi

(Tehnologija) i sposobnosti ljudi koji ga izvode.

142

A: Čime se to upravlja na projektu? B: Strukturom, kvalitetom, rokovima i troškovima.

A: Kako izgleda proces upravljanja projektima? B: Čine ga akcije: iniciraj, imenuj rukovodioca projekta, planiraj,

organizuj, izgradi tim, kontroliši, završi i izvuci pouke.

A: Šta je rezultat svega toga ? B: Glavni ishod je uspješnost projekta.

2. CILJ PROJEKTA

PRIMJER KONKRETNIH CILJEVA PROJEKTA Projekt završiti za 30 mjeseci. Ukupni troškovi sistema

analize, programiranja i razvoja ne smiju preći 2 miliona dinara.

PRIMJER PRIORITETA PROJEKTNIH CILJEVA U slučaju konflikta projektnih ciljeva, prioriteti u odlučivanju

biće sljedeći [4]:

Kvalitet, Rok, i Troškovi.

PRIMER CILJNOG PROIZVODA PROJEKTA

Računovodstveni sistem treba da primjeni najmoderniju, a visoko

rentabilnu tehnologiju. Treba da bude tako projektovan da se može koristili na svakoj

pojedinačnoj lokaciji.

3. PLANIRANJE PROJEKTA

PLANIRANJE PROJEKTA: ZAŠTO ?

Usmjeravanje svrhe projekta, Identifikovanje akcija, rizika i odgovornosti na projektu, Usmjeravanje tekućih projektnih aktivnosti, i Primjena projekta za promjene.

143

MREŽNI DIJAGRAM ZA PROJEKT

B-7 nedelja E-10nedelja

1-6 nedelja J-4 nedelja

H-4 nedeljii

GANTOGRAM ZA PROJEKT

Aktivnost 10 20 30 40 50 A B C D E F G H I J

PROJEKINO / FUNKCIONALNI ODNOS

ZAŠTO PLANIRANJE RESURSA ?

Šta ako se jedan projekt doda u plan ? Koji projekti (ako smije ijedan) će biti odloženi ? Da li je nametnut rok realističan ? Koji resursi imaju prioritete ? Da li su raspoloživi resursi dovoljni ? Gdje je kritičan put ? Da li nam treba pomoć spolja ?

144

URADITE VREMENSKU ANALIZU NA SAMOJ MREŽI I U TABELAMA

4. KAKO NAPRAVITI TIM ?

ZAŠTO PRAVIMO TIM ?

♥ Tim čine pojedinci različitog obrazovanja, potreba, ličnih ciljeva, ♥ Kada projekt počne, članovi ne poznaju ciljeve projekta, ♥ Ukupna timska aktivnost je mnogo veća nego aktivnosti pojedinih

članova, i ♥ Situacija sa dva šefa otežava pravljenje tima.

KO JE U PROJEKTNOM TIMU ?

♣ Sa punim, ali i dijelom radnog vremena, ♣ Da, tehnički specijalisti, ♣ Funkcije za podršku (finansijeri i sl.)? i ♣ Funkcionalni rukovodioci ? To retko funkcioniše.

145

KAD PRAVIMO TIM ?

Od početka do kraja projekta. Ali, upamtite da imate malo vremena za to.

DOBAR TIM SE NE RAĐA, VEĆ MORA DA SE NAPRAVI.

5. PROCJENA I BUDŽETIRANJE TROŠKOVA

VRSTE PREDRAČUNA TROŠKOVA

(Organizaciono uputstvo za izradu ponuda)

RED VELIČINE ZAŠTA SLUZI? Početna cijena projekta NA OSNOVU ČEGA ? Istorijski podaci, faktori, troškovi / kapacitet TAČNOST ? -25, + 75 DRUGA IMENA ? Preliminarni, konceptualni, faktora k i BUDŽETSKI PREDRAČUN ZASTA SLUZI ? Odobrenje projekta NA OSNOVU ČEGA ? Dijagrami toka rada, cenovnici rada i opreme TACNOST? -10,+25 DRUGA IMENA ? Kontrolni, projektanski DEFINITIVNI PREDRAČUN ZASTA SLUZI? Ponude, ugovorne izmenc, dodatni radovi NA OSNOVU ČEGA ? Specifikacije, crteži, drugi podaci TAČNOST ? -5, +10 DRUGA IMENA? Tenderski, paušalni

146

OVAKO SE OSTAJE BEZ "ŽIVIH" PARA Odliv gotovine

Obrtna sredstva (negativni hisierezis) Vreme

6. MATERIJALNA DATOTEKA SADRŽI

Članke, izvještaje i činjenice koje se odnose na druge (slične):

Probleme, Organizacije, Projekte, i Resurse, Vode ih RA / rukovodioci aktivnosti

RADNE DATOTEKE SADRŽE

Plan projekta, ili njegov odgovarajući dio, Detaljne planove projekta (niži nivo). Odgovarajuće zapisnike, Dio ugovora, ako je potreban, Stanje projekta, odgovarajući dio (npr. Evidencija radnih sati), i Dnevnik aktivnosti.

147

7. KONTROLA PROJEKTA

OSNOVNI PROCES PROJEKTNE KONTROLE: [4] O – Obuhvat T - Troškovi R – Rokovi K - Kvalitet

IMAJ PROJBKTNI PLAN IZVODI PROJEKT DRŽI SR KONTROLNIH CENTARA

SKUPI PODATKE 0 UČINKU (O, T. R,

K.) OCRNI UČINAK (0. T. R, K)

IZVESTI / PREDVIĐAJ PREDUZMI KOREKTIVNU AKCIJU

POTENCIJAL KONTROLE

ZAŠTO PROJEKTNA KONTROLA ?

♣ Da se nadzire efikasnost, napredak i troškovi,i ♣ Da se omogući menadžeru da zadrži projekt u "ruci" tako da može

njime da upravlja.

8. ŠTA SADRŽI DOBAR PROJEKTNI IZVJEŠTAJ ?

Stanje Planirano, i Stvarno,

148

Problemske oblasti, Trend, i Korektivne akcije.

ZAVRŠNI PROJEKTNI IZVESTAJ = IZVJEŠTAJ O POUKAMA =

PROJEKTNI IZVEŠTAJ

učinak (rezultati) projekta, učinak rukovođenja, organizaciona struktura, učinak tima i drugo. Odnosi se i na kupca i na izvođača projekta.

9. OKONČANJE PROJEKTA

ŠTA JE OKONČANJE PROJEKTA ?

SINONIMI:

♣ Završetak projekta. ♣ Likvidacija projekta, i ♣ Zatvaranje projekta.

OKONČANJE PROJEKTA: KAKO ?

♥ Planiraj okončanje, ♥ Okončanje je samo za sebe projekt, i ♥ Zatvaraj probleme, ne otvaraj ih.

DUŽNOSTI RUKOVODIOCA OKONČANJA PROJEKTA [4]

Završi posao, Obezbjedi kompletnu dokumentaciju. Napravi konačni obračun, Predaj projekt kupcu, Preraspodjeli resurse. Sačuvaj ključnu dokumentaciju, Zatvori projektne knjige, i Izvuci pouke.

OKONČANJE PROJEKTA: KADA ?

Kada više nema razloga da projekt postoji, Ali, kada je to kada ?

149

Nekoliko faktora mogu biti od pomoći u donošenju takvog zaključka,

Navedi neke ! Čuj ove:

Da li je projekt još u saglasju sa ciljevima firme ? Da li je projekt još uvijek rentabilan ? Da li je projekt ostvario svoje ciljeve ?

10. KRITERIJUMI USPJEHA PROJEKTA:

PROJEKT:

Rok, Troškovi, i Kvalitet.

KUPAC:

♣ Upotreba, ♣ Zadovoljstvo, i ♣ Doprinos.

11. MODEL PROCESA UPRAVIJANJA PROJEKTOM

Jedan mogući model procesa upravljanja projektora dat je na

sljedećoi slici.

Koncept upravljanja projektima obično obuhvata sljedeće faze: 1. Određivanje ciljeva upravljanja projektima, 2. Definisanje organizacije za upravljanje projektom, 3. Definisanje strukture projekta, 4. Definisanje sistema planiranja i praćenja projekta, 5. Planiranje vremena realizacije projekta, 6. Planiranje i nivelisanje resursa za realizaciju projekta,

150

7. Planiranje troškova realizacije projekta, 8. Praćenje i kontrola vremena realizacije projekta, 9. Planiranje i kontrola utrošenih resursa, 10. Planiranje i kontrola troškova realizacije projekta, 11. Izvještavanje o toku realizacije projekta, 12. Izvještavanje o zastojima i definisanje mjera, 13. Aktualizacija planova, 14. Sumiranje rezultata i zatvaranje projekta.

12. SADRŽAJ PROJEKTA (KNJIGA PROJEKTA)

♣ Rezime projekta ♣ Ciljevi ♣ Obuhvat ♣ WBS ♣ Organizacija ♣ Termin plan ♣ Budžet ♣ Resursi ♣ Kvalitet ♣ Kontrola ♣ Okončanje ♣ Drugo (finansije, kadrovi, obuka, projektovanje, proizvodnja i

održavanje, nabavka i prodaja, integracija, izgradnja tima i rezervni plan)

13. RUKOVODILAC PROJEKTA

Rukovodilac projekta treba da ima |4]:

organizatorske sposobnosti, visoke moralne kvalitete, poznavanje i primjenu psihologije, sposobnost da njeguje timski rad u uslovima koji su dosta specifični, sposobnost da izabere istraživače, sposobnost da ljudima odaje priznanja za rezultate, sposobnost da rukovodi nenametljivo, više vrijedi sugestija nego

naredba, i humanost: da ohrabri, da razumije drugoga, da zaštiti od

nepravde, da bude pravičan, da poznaje ljude i u privatnom životu, da saradnike tretira kao ortake u zajedničkom poslu i drugo.

151

KADA IMENOVATI RUKOVODIOCA PROJEKTA? Prijedlog: Imenovati rukovodioca projekta ovdje Rukovodilac projekta se obično imenuje ovdje

14. ŽIVOTNI CIKLUS PROJEKTA

Životni ciklus projekta se definiše, u vremenskom smislu, kao kontinualni proces ukupne realizacije projekta, koju čine sljedeće faze:

identifikacija projekta, priprema projekta, procjena projekta, i nadzor realizacije projekta.

Pored ovoga, postoje i druge podjele životnog ciklusa projekta, kao

što su:

planiranje, projektovanje, realizacija, praćenje,i kontrola.

4.0. UČENJE O ISTINAMA I GREŠKAMA

4.1. PROBLEM ISTINE

152

Aristotelova istina je unesena u objektivnu stvarnost i u saznanje. Istina je sud kojim se traži da postojeće postoji ili da nepostojeće ne postoji.

Prema racionalisličkim i empirijskim teorijama razvijene su dvije suprotne teorije o saznanju istine:

♣ racionalizam (do saznanja se dolazi jedino razumom, dok nas čula vode zabludama i prividnom saznanju), i

♣ empirizam (izvor saznanja istine je čulnost).

Objektivističko - apsolutističke teorije tretiraju shvatanje kao nešto idealno, nezavisno od materijalne stvarnosti i kao apsolutno. Samo ako je istina nezavisna od realnog i promjenljivog bića, tj. ako je ona idealna, može biti i apsolutna, vječna i nepromjenljiva. Ovdje se postavlja pitanje gdje je osnova istine

u predmetu i saznanju koje je adekvatno predmetu ili zakonima čiste svesti.

Po pragmatističkoj teoriji (teorija Džemsa), teorija istine,

ograničava se na neodređen iskaz da ideje treba "da se slažu sa stvarnošću" ili da "odgovaraju stvarnosti".

Nasuprot ovome, pragmatizam se pita: šta to može da znači "slaganje"? Odnosno, "istina nije ništa drugo do korisno u oblastima mišljenja", ili "istinite ideje su one ideje koje možemo da asimilujemo, koje možemo da učinimo vrijednim ... koje možemo da verifikujemo. Pogrešne su one ideje kod kojih to ne možemo da učinimo".

Prema tome, istina se sastoji u verifikovanoj i valjanoj ideji koja se takvom pokazuje u praktičnoj djelatnosti, ili, istina je ideja koja se isplati ili, "istina nije sama stvarnost, nego samo naše vrijednovanje u odnosu na stvarnost".

Ovdje treba reći da praksu uvijek treba uzimati kao izvor i kriterijum istinitog saznanja, jer ona ima ne samo dostojanstvo sveopštosti nego i neposredne stvarnosti. Praksa je direktna veza čovjeka s objektivnom stvarnošću, jer takva djelatnost i jeste dio objektivne stvarnosti. Praksa je provjera, kriterijum objektivnosti saznanja, to je djelatnost kojom se istražuje, provjerava objektivna istinitost neke predstave, pojma, suda, zaključka, hipoteze ili teorije.

U okviru svake nauke, kao i saznanja uopšte, mogu se razlikovati stavovi opšte istinitosti, stavovi posebno istiniti i individualno istiniti stavovi. Opšti stavovi važe uopšte za jednu predmetnu oblast, dok posebni stavovi važe za posebne oblasti ili klase predmeta.

4.2. PROBLEM GREŠAKA

Pored učenja o istini, treba objasniti i učenje o pogreškama (ili greškama) i zabludama u mišljenju, pri čemu se pod pogreškom može smatrati svaki saznajni promašaj predmeta koji valja saznati. Pogreška se

153

sastoji u netačnom mišljenju o nekom predmetu, dok zabluda predstavlja usvajanje ili usvojenost netačnih, pogrešnih shvatanja uopšte.

Pogreške i zablude nisu čisto individualne, nego su i izraz izvjesnog opšteg stepena neznanja ili pogrešnosti mišljenja ljudi određene epohe, određenog društva, određenog stepena razvitka znanja eksperimentalne tehnike itd..

Osnovne opšte pogreške u mišljenju jesu takve pogreške koje se javljaju kod svih oblika mišljenja, kod pojma, suda i zaključaka i koje čine osnovu svih posebnih pogrešaka.

Velikom broju pojmova nedostaje javnost ili razgovjetnost, mnogi stavovi i zaključivanja nisu potpuno i jasno određeni.

Svaka pogreška u mišljenju pogreška je u shvatanju odredba predmeta mišljenja u tom smislu, što se predmetu pridaju druge ili drugačije odredbe, osobine, odnosi itd., koje njemu ne odgovaraju.

Jednostranost je jedna od osnovnih i najopštijih pogrešaka u mišljenju. Ona se sastoji u tome što se predmet shvata s jedne strane, dakle, djelimično nepotpuno.

Pogreška subjektivizma sastoji se u pretežnom ili u isključivom oslanjanju mišljenja na subjektivnu praksu i subjektivne ideje, pojmove, stavove i zaključke. Subjektivizam je logička pogreška ograničavanja saznanja na subjektivne aspekte stvari.

Pogreška objektivizma sastoji se u pretjeranoj i isključivoj usmjerenosti mišljenja pojedinim empirijskim činjenicama. Pogreška objektivizma suprotna je pogreški subjektivizma utoliko što aktivnu subjektivnu stranu mišljenja svodi na minimum time što u saznanju gleda prostu pasivnu kontenilaciju empirijskih fakata.

Kako se svako dokazivanje sastoji iz tri osnovna dijela, odnosno procesa, tj. od razloga ili argumenta, argumentacije ili logičkog procesa dokazivanja, odnosno opovrgavanja, izvjesne postavke kao teze ili antiteze, to postoje tri osnovne vrste pogrešaka u dokazivanju - opovrgavanju:

♣ pogreška razloga (javljaju se uvijek i onda kada je neki od argumenata nedovoljno precizan),

♣ pogreška argumentacije, i ♣ pogreška teze.

Pogreška jednostavnog razloga javlja se u dokazivanju -

opovrgavanju onda ako jedan od razloga (argumenata, primjesa) predstavlja jednostranu istinu.

Pogreška slabog razloga sastoji se u više ili manje slabom organizovanju zaključaka - dokaza, tj. u navođenju takvih razloga za neku postavku koji je nedovoljno dokazuje. U suštini, ovo je uvijek slučaj kada je veza između razloga i zaključaka nebitna, slučajna ili površna [4].

Pogreške iz osnove pogrešnih razloga mogu biti:

♥ sigurnosni stavovi,

154

♥ stavovi koji protivriječe opštim istinama o objektivnoj predmetnoj određenosti, i

♥ stavovi inkompatibilni sa pojedinim činjenicama. Pogreška argumentacije se sastoji u pogrešnom izvođenju

zaključaka, pri čemu sami argumenti ili razlozi, odnosno primjese, mogu biti tačni. Pogrešne argumentacije sastoje se u pogrešnom shvatanju veza i odnosa između razloga -primjesa ili argumenata, a u krajnjoj osnovi, između veza i odnosa predmeta zaključaka ili dokaza [26].

Pogreška izmjene ili zamjene teze sastoji se u tome što se dokazuje druga ili bar drugačija teza od one koju treba dokazati. Pritom, druga teza može, ali ne mora uvijek, biti i potpuno tačno dokazana, tj. izvedena na osnovu tačnih razloga i tačnom argumentacijom.

Pogreške u zaključivanju - dokazivanju su različite, ali se često u jednom istom dokazu nalazi više pogrešaka, na primjer, pogreška razloga, pogreška argumentacije i pogreška izmjene teze. Suština argumentacije sastoji se u shvatanju veze između stavova - teze. Suština pogrešnosti zaključivanja - dokazivanja ili argumentacije sastoji se u tome što stav teze ne proizilazi iz stavova primjesa, odnosno razloga. Izraz: "nema veze", "ne proizilazi" i slično karakterišu suštinu logičkih pogrešaka samog zaključivanja ili argumentacije.

Suština pogreške zamjene teze sastoji se u tome što misaoni proces zaključivanja - dokazivanja promašuje (ne pogađa) zadati predmet mišljenja, nego shvata neki drugi, obično blizak i srodan predmet. Pogreška zamjene teze može se izraziti stavovima: "dokazano je drugo", "promašio, pogodio drugo'' i "nije utvrđeno to, nego drugo" i slično.

Pogreške u opovrgavanju ustvari su pogreške u dokazivanju suprotnih teza.

S obzirom da se često postavljaju pitanja: Zašto su mišljenja pogrešaka i u čemu je suština pogrešnosti mišljenja?, može se uočiti uz pomoć slike 4.1.

SUŠTINA POGREŠNOSTI MIŠLJ ENJ A

1. Pogrešnost ne postoji u samom predmetu kao dijelu objektivne stvarnosti u kojoj je sve određeno onako kako postoji ili kako se dešava.

2. Pogrešnost se ne sastoji ni u svim formama mišljenja. 3. Nasuprot istinitosti mišljenja koje se sastoji u adekvatnom shvatanju

predmeta, pogrešnost mišljenja se sastoji u neadekvatnim shvatanjima predmeta mišljenja, njegovih odredaba i odnosa.

Slika 4.1. Suština pogrešnosti mišljenja

Suština pogrešnosti mišljenja sastoji se u djelimičnom ili potpunom

promašaju predmeta usljed zamišljanja predmeta onakvim kakav on objektivno nije |4],

155

Najčešći izvori grešaka, koje se pojavljuju u primjeni naučnih metoda su:

nedovoljno znanje o objektu istraživanja, zablude ili predrasude, neadekvatna primjena naučne metode može da bude

rezultat subjektivizma ili zloupotrebe naučne metode, i logičke greške (greške uprošćavanja, greška jednostranosti,

greška neodređenosti ili određenosti, sreška formalizma i dr.).

5.0. STUDIJA INFORMACIJA I KOMUNIKACIJA

5.1. RASPOLOŽIVE INFORMACIJE

U traganju za idejama, najvažnije mjesto zauzima studija raspoloživih informacija.

Uvijek se prijetpostavlja da istraživač raspolaže dovoljnim brojem tačno određenih informacija [2U|.

Ukoliko se radi o novoj oblasti istraživanja, može se pristupiti po sljedećem rasporedu informisanja:

♣ proučavanje savremenih enciklopedija, ♣ proučavanje jednog osnovnog djela u vezi problema istraživanja, ♣ proučavanje biografije naznačene u predhodnom dijelu, ♣ proučavanje vodećih naučno - stručnih časopisa, ♣ konsultovanje raznih članaka navedenih u literaturi iz predhodne

faze informisanja, i ♣ kontaktiranje sa istraživačima i proizvođačima opreme

i instrumentacije.

Sve informacije mogu se odlagati po:

autorima, predmetima, i nazivima.

Treba koristiti bibliotečku građu koju biblioteke skupljaju, sređuju,

obraduju i čuvaju. Pri tome, treba koristiti, biblioteke visokoškolskih ustanova, specijalizovane biblioteke, nespecijalizovane biblioteke, narodne biblioteke i druge.

5.2. KOMUNIKACIJE

Komuniciranje kao proces svrsishodnog i razumljivog prijenosa ideja, misli i osjećanja, treba svakodnevno koristiti za dobijanje potrebnih informacija u istraživanju. Često se misli da je komunikacija jednostavan proces koji se prirodno javlja kod ljudi. Međutim, komunikacija je izuzetno suptilna i iznenađujuće, složena aktivnost.

156

Testovi govore da prosječna osoba zadržava samo polovinu onoga što čuje, a kroz 48 sati, ta cifra pada na 25%.

Za savremenog istraživača, čovjeka koji po prirodi posla mora da radi sa ljudima, sposobnost komuniciranja je od velikog značaja i predstavlja vještinu koju istraživač mora da posjeduje [30].

Proces prijenosa poruke počinje formulacijom ideje. Taj korak se naziva zamisao. Osoba koja želi da komunicira, mora da pošalje ili prenese tu ideju.

Medij za komunikacije je tehničko sredstvo putem kojeg poruka stiže do primaoca.

Prijenos je čin kojim se poruka predaje primaocu putem izabranog medijuma.

Na svakom koraku, proces komuniciranja je podložan ljudskoj greški. Greška ili propust u razmišljanju mogu dovesti do nejasne ili pogrešne komunikacije. Nejasnoće se često javljaju zbog korišćenja fraza u razgovoru, ili zbog pretjerane rečitosti (dugačkih objašnjenja i sl,).

Kritična oblast u lancu sporazumjevanja je medijum. Pogrešno izabran medijum može da dovede do ometanja komunikacije. Osim toga, okruženje u kome se odvija komunikacija može da izazove prijeprijeke.

Istraživač treba da bude objektivan slušalac. Često je sporazumjevanje otežano zbog predrasuda [4]. Svi traže podatke koji se uklapaju u njihov lični, ranije definisani okvir razmišljanja.

Jedna od metoda donošenja odluka jeste pristup preko racionalnog modela. Ovaj model odlučivanja jeste proces korak po korak, koji kreće definisanjem problema, zatim vrši identifikaciju ograničavajućih, odnosno kritičnih faktora, razvija alternative i pažljivo analizira vjerovatni ishod svake alternative, prije nego što se donese odluka o tome koji je izbor najbolji. Odluka se zatim primjenjuje i rezultati se pažljivo procjenjuju (The Business of Management, SOI, USA,1995).

U jednom preduzeću važno je shvatiti vrstu informacija koje prolaze kroz komunikacione kanale. Ove informacije mogu se svrstati u tri kategorije:

funkcionalne informacije (obuhvataju radne i političke procedure, ciljeve, direktive, delegiranje određenih zadataka i bilo koji druge podatke koji su neophodni za funkcionisanje preduzeća);

formalna komunikacija (kreće se vertikalno putem formalnih kanala preduzeća);

koordinacione informacije (informacije koje se prosljeđuju između pojedinačnih funkcionalnih djelova (sektora) unutar preduzeća). Poseban oblik komunikacija u preduzeću su informacije statusa. One obuhvataju svu komunikaciju koja se odnosi na stavove, status i uvažavanje radnika, priznanje za dobro obavljen posao kao i javni i unutrašnji imidž preduzeća.

157

6.0. ISTRAŽIVANJE I TEHNIČKI RAZVOJ

6.1. FAZE RAZVOJA

Tehnički razvoj kao sistematsko stvaranje i usavršavanje proizvodnog procesa, ima za cilj da stvori nove funkcije kao nove materijalne sisteme [4J.

To je kreativan rad čiji je zadatak da preko neophodne dokumentacije definiše proizvod ili proces, čije su osnovne faze:

♣ koncipiranje (predhodna obrada problema), ♣ projektovanje (izbor načina rada, globalni ili potpuni uvid u tehničko

ostvarenje), i ♣ konstruisanje (razrada tehničke dokumentacije i utvrđivanje principa

rada i oblika).

U tehničkim naukama pored istraživačkih problema pojavljuju se i problemi specijalnog tipa: to su problemi razvoja |20].

U zavisnosti od problema koji su sadržani u razvoju kao i kod vremenskog slijeda pojedinačnih faza razvoja, razlikujemo:

konstruktivni razvoj (određivanje ulaznih i izlaznih veličina za novo tehničko ostvarenje; pretvaranje ukupnog tehničkog procesa u pojedine funkcije; ostvarenje principa funkcionisanja koje treba da ispune parcijalne funkcije; izrada potrebne dokumentacije za tehničku priprijemu proizvodnje); i

tehnološki razvoj (sistematizacija i unifikacija podsistema prema vrstama i sličnosti u redosljedu obrade i montaže; optimizacija potrebnih obradnih mašina; optimalno uključivanje radne snage; optimalna povezanost u sistemu čovjek - mašina u proizvodnom procesu).

Tok stvaralačkog rada u realizaciji novog tehničkog ostvarenja može

se dati po fazama:

predhodne studije (osnovni princip kada određujemo suštinu zadatka za sva moguća rješenja);

kombinacija elemenata (radni princip kada kombinujemo moguće elemente prema postavljenom cilju);

kritika grešaka (određujemo nedostatke svakog rješenja - poboljšani radni princip);

uporedivanje vrijednosti (dobijamo optimalni radni princip sa najmanjim brojem nedostataka); i

formiranje dokumentacije za fizičku realizaciju.

158

Rezultati određenog istraživanja su najčešće konačni samo u onoj mjeri, u kojoj su diktirani ograničavajući faktori kao što su: vrijeme, kadrovi i finansijska sredstva. Istraživanju nema kraja, ono se širi po obimu po horizontali i vertikali do beskonačnosti.

Pri određivanju novog tehničkog ostvarenja treba uzeti u obzir sljedeće faktore:

♥ tehnički parametri (pouzdanost, stepen iskorišćenja, gabaritne dimenzije, vijek trajanja i drugo);

♥ ekonomska efektivnost (minimalni troškovi eksploatacije i održavanja; minimalni troškovi materijala, energije i radne snage, obezbjeđenje boljeg tržišnog položaja u zemlji i inostranstvu i drugo);

♥ socijalni efekti (razvoj novih potreba; razvoj novih životnih navika i drugo).

Pouzdanost tehničkog ostvarenja (recimo mašina i postrojenja) je

vjerovatnoća da će mašina uspješno vršiti funkciju kriterijuma (uspješno funkcionisati) u projektovanom vremenu i projektovanim uslovima okoline (Adamović,Ž.,Tehnologija održavanja, Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin, 1996.)

6.2. INTEGRACIJA

Horizontalna integracija podrazumjeva situaciju u kojoj se preduzeće razvija tako što proširuje proizvodnju svojih proizvoda.

Vertikalna integracija podrazumjeva razvoj preduzeća bilo dalje u pravcu maloprodaje i dodatnih proizvodnih procesa, ili unatrag, u pravcu vlasništva i proizvodnje sirovina.

Laleralna integracija odnosi se na razvoj u pravcu različitih proizvoda koji mogu imati zajedničku tehničku bazu ili koristi postojeće markentiške olakšice.

6.3. KADROVI

Uspješno preduzeće koje ima strategiju razvoja, mora da ima kompetentne ljude na pravim mjestima. Stara izreka medu rukovodiocima glasi da će dobri ljudi uvijek nadomjestiti loše planove, ali da ni najbolji planovi ne mogu da riješe problem loših radnika. Kadrovska politika je toliko složen i precizan proces kao i ostale funkcije upravljanja.

Važna komponenta upravljanja ljudskim resursima je trening (obuka). To je neprekidan proces učenja, u kome se jedan naspram drugog nalaze rukovodilac i radnik.

Iskustva pokazuju, da ne postoji jedinstven način da se ljudi motivišu, već različite ljude pokreću različite stvari, s obzirom da svako ima svoj stil razmišljanja i obavljanja poslova.

Svaki rukovodilac treba da stvara radno okruženje koje pogoduje motivaciji radnika. Ovo okruženje, odnosno "organizaciona klima" ima

159

značajan uticaj na stav radnika. Ono utiče na njihovu spremnost da prihvate pravila i propise i na izazov koji nalaze na svom poslu.

Naučnici smatraju da ljudske prirode mogu da se svrstaju u dvije kategorije :

teorija X (ljudi su u osnovi lijenji, neodgovorni i treba ih neprekidno nadzirati),

teorija Y (ljudi su prevashodno marljivi, žele da se razvijaju i da to čine ako im se pruži prilika).

Motivacija nije nešto što se može obezbijediti prostim "njihanjem

šargarepe ispred nosa". Ona obuhvata mnoge različite faktore koji se mijenjaju od jednog preduzeća do drugog.

6.4. KOMUNIKACIONI SISTEMI U PROCESU ODLUČIVANJA

Komunikacioni sistem ili proces je osnova uspješnog ostvarivanja planiranja, organizovanja, koordiniranja, kontrole, odlučivanja i ostalih menadžment aktivnosti i neposredne realizacije svih izvršnih, operativnih poslova i zadataka. To je proces, pomoću koga ljudi nastoje da prošire uticaj i uvid u značenje izvjesnih pojava, problema i sl., putem prijenosa poruka, odnosno razmjene informacija na relacijama međusobnog sporazumjevanja unutar preduzeća i sa okruženjem. Komunikacije predstavljaju i mehanizam, kojim se ostvaruje egzistencija i razvoj veza i odnosa među ljudima i činilac, koji uslovljava postojanje i dinamiku funkcionisanja organizacije preduzeća, čineći ga tako živim organizmom. Sa aspekta menadžmenta, gotovo svaki posao koji obavljaju menadžeri svrstava se u grupaciju poslova komuniciranja, neposredno ili elektronskim komunikacionim sredstvima sa podređenim, nadređenim, kupcima, dobavljačima i ostalim, a kada to ne rade, oni se pripremaju za komuniciranje (pripremaju izvještaje, informacije, poslovna pisma i si.).

U savremenim uslovima privređivanja, kada su prilike u okruženju izrazito promjenljive, nestabilne i iz koga se dobijaju u malim vremenskim periodima promjenljivi signali, komuniciranje i pored korišćenja savremenih informacionih i komunikacionih tehnologija je složen posao. Komuniciranje može biti vertikalno, horizontalno i pobočno ili lateralno.

Vertikalno komuniciranje se obavlja duž kanala tokova informacija odozgo-naniže, odnosno od menadžerskog vrha, preko nižih menadžerskih nivoa do neposrednih izvršilaca poslova i komunikacije odozdo-naviše u obrnutom smjeru. Komunikacije odozgo-nadole odnose se na davanje instrukcija, informisanja, uspostavljanja kontrole i ocjene podređenih, a nagore, odnosi se na davanje informacija i izvještaja višim nivoima menadžmenta o aktivnostima na nižim nivoima.

Horizontalno komuniciranje se ostvaruje po širini poslovnih funkcija preduzeća, omogućavajući tako uspješnu međusobnu, funkcionalnu saradnju u ostvarivanju svih aktivnosti od značaja za sopstveno i funkcionisanje preduzeća kao cjelovitog sistema.

160

Pobočna komunikacija se ostvaruje kanalima poslovnih tokova, koja postoji između članova radnih grupa, cjelina radnih grupa, linija i dr. Ovom vrstom komunikacije, ostvaruje se neposredno otvaranje kanala komunikacije i bržeg rješavanja problema, putem uspostavljanja kolegijalnih, neformalnih odnosa, pri čemu se izbjegava sporost u procesu neposrednog komuniciranja sa nadređenima, višim menadžment nivoima.

Formalne komunikacije se karakterišu ostvarivanjem neposrednog odnosa između pošiljaoca i primaoca informacija ili poruka. Formalno komuniciranje se izražava kao verbalno i neverbalno. Verbalno komuniciranje se izražava u usmjenoj ili pisanoj formi između pojedinaca i grupa, neposredno lice u lice, u oba smjera i određenom brzinom. Dok neverbalno komuniciranje je forma prijenosa informacija ili poruka bez korišćenja riječi, odnosno pomoću stavova, držanja, pokreta, izraza emocija pokretom ruku, tijela, lica, očiju, usana, tona glasa i si. ili prenosa poruka kombinacijom verbalne ili neverbalne forme. Konačno, formalne komunikacije se odvijaju nekim propisanim kanalima između predodređenih subjekata u organizaciji preduzeća i eksterno.

U svakoj organizaciji preduzeća, postoje i neformalni oblici komunikacije, kao izraz stanja, pogodnog za uspostavljanje takvih oblika. Isto se uspostavlja onda, kada je neadekvatno formalno komuniciranje. Ova vrsta komunikacije je u najvećem dijelu pozitivna i efikasna.

Komuniciranje se ostvaruje unutar preduzeća putem uspostavljenog komunikacionog sistema, višesmjernih informacionih tokova po osnovu neophodnih veza i nosilaca informacija i podataka, kojima se određuje efektivan rad i kontrola njegovih procesa, ili komuniciranje između učesnika u procesima rada, dijelovima organizacione strukture ili podsistema preduzeća, strukture menadžmenta preduzeća kao cjeline sa eksternim okruženjem.

Procesom komuniciranja se zajedno sa sredstvima za njegovu podršku povezuju pojedinci u organizaciji preduzeća kao radnom sistemu u kome se odvijaju određeni tokovi rada. Odnosno, sistem u kome su ljudi (sa svojim idejama, znanjima, vještinama i radom), organizacija i sredstva rada povezani tako da obezbjeđuju povećanje radne sposobnosti, efekte rada, zadovoljstva u radu i ukupnog kvaliteta rada i poslovanja preduzeća. Model sistema ili procesa komunikacije obuhvata nekoliko osnovnih elemenata, a to su (slika 6.1.):

pošiljalac informacije, kanal protoka informacije, i primalac informacije.

Pošiljalac informacije je zaokupljen idejama o potrebama preduzeća

za komuniciranjem, i u tom smislu se, isti kreativno angažuje na pretvaranju određenih simboličnih oblika (riječi, slika, brojeva, signala i sl.) u informacije, procesom kodiranja ili oblikovanja poruke od skupa simbola za prijenošenje mišljenja pošiljaoca primaocu.

161

Kanal protoka informacija, obuhvata medije za prijenošenje poruka, prijeko zvučnih talasa, radiotalasa, televizijskih slika, pisama i dr.

Primalac informacije, putem procesa dekodiranja pretvara poruke u prihvatljive i razumljive informacije, odnosno ideje pošiljaoca. Ovo, uz predpostavku da komunikacioni sistem nije podložan poremećajima ili smetnjama. Međutim, kao reakcija na cio proces komuniciranja, nastaje proces regulacije poremećaja ili povratna sprijega, kao veza između posljednjeg postupka predhodnog i prvog postupka narednog procesa komunikacije.

Slika 6.1. Sistem komunikacija-prijenosa informacija

Komunikacije imaju posebnu ulogu i značaj u ostvarivanju procesa odlučivanja, menadžmenta i ostalih procesa u preduzeću. Oblici i načini komunicaranja mogu biti raznovrsni ali oni koji su od značaja za ostvarivanja procesa odlučivanja mogu se klasifikovati kao situaciono, motivaciono i instruktivno komunicaranje, a što zavisi od cilja koji se želi postići i sprovođenjem konkretnih odluka (Stanković, S., "Prilog istraživanju mjesta i uloge procesa odlučivanja", magistarski rad, FON, Beograd,2001.).

Situaciono komuniciranje je usmjereno na informisanje o stanju i problemima u funkcionisanju preduzeća, koji mogu biti predmet procesa odlučivanja. Motivaciono komuniciranje ima ulogu podsticanja zaposlenih u preduzimanju svih napora za postizanje određenih ciljeva. Instruktivno komuniciranje je usmjereno na ostvarivanje uloge ukazivanja na puteve, metode i mogućnosti realizacije zadataka u postizanju ciljeva.

Kako su komunikacije usmjerene na prijenos potrebnih informacija za donošenje izvjesnih odluka, te se njome trebaju obuhvatiti samo one informacije koje su od značaja za rasvjetljavanje konkretnih problema odlučivanja. Pored izbora adekvatnih informacija neophodno je definisati i sve njihove važnije tokove, metode prijenošenja i prikazivanja samih informacija. Osnovnu ulogu u organizaciji informaciono-komunikacionih veza i tokova igra čovjek. Ovo zbog toga, što se uvijek mora imati na umu, da se značenje poruka formira tek u svijesti njihovih primaoca, a

162

ono je u zavisnosti od njegovih socioloških, psiholoških, jezičkih i drugih osobina manifestovanih u procesu komuniciranja. To, dakle, znači da pošiljalac poruke nikada nije siguran da će je primalac ispravno i potpuno razumjeti i u tom smislu će kvalitet uspostavljenog komunikacionog sistema u mnogome obezbjeđivati sigurniju ili lošiju komunikaciju. Nesigurnost pošiljaoca poruke u njeno ispravno ili potpuno razumjevanje od strane primaoca, postavlja se kao snažan žaritev i potreba za uspostavljanjem adekvatnog kvaliteta informaciono-komunikacionog sistema, koji će moći sa sigurnošću da obezbjedi nesmetani protok informacija na relaciji pošiljalac - kanal protoka -primalac.

Komunikacioni sistem karakteriše mnoštvo, višesmjernost i brzina informacija koje se prijenose različitim komunikacionim kanalima. Na uspješnost funkcije utiču brojni subjekti komunikacije, komunikaciona sredstva i klima u preduzeću. Razvoj sistema (procesa) komuniciranja podrazumijeva dalji razvoj komunikacione tehnologije u smislu iznalaženja, dostavljanja, izbora i uskladištavanja informacija. Računarska i kompjuterska tehnologija, koja će koristiti moćna integralna kola i novu kompjutersku arhitekturu, moći će sa uspjehom da obavlja paralelnu obradu podataka i ubrzavanje interakcija na relaciji čovjek-mašina u prijepoznavanju govora i sintezi podataka. Ovo se odnosi i na dalju lakšu upotrebu kompjutera i primjenu najnovijih programa (software) u kojima će se koristiti mnogi principi i rezultati vještačke inteligencije za izradu mislećih kompjutera, odnosno ekspertnih sistema itd.

7.0. STRUKTURA ZAVRŠNIH RADOVA

STRUKTURA

* specijalističkog rada * magistarske teze * doktorske disertacije

NASLOV RADA (da tačno izrazi sadržaj rada, njegove rezultate i

zaključke). Treba da bude što kraći i da jasno odslikava suštinu predmeta istraživanja. On ne treba da skriva suštinu istraživanja.

1. UVOD (objasniti temu, cilj i namjeru rada)

2. ISTORIJSKI PREGLED (pregled razvoja naučne oblasti kojoj istraživanje pripada, geneza sopstvene ideje o istraživanju)

3. METODOLOŠKI KONCEPT RADA

3.1. Problem istraživanja (definicija značaja problematike koja se istražuje, prijesek osnovnih teorija i rezultata, hipotetički stavovi o problemu koji se istražuje);

163

3.2. Predmet istraživanja (analiza teorijskih saznanja, izdvajanje činjenica/saznanja, operacionalno određivanje predmeta: vremensko, prostorno, disciplinovano; predmetom se definiše šta će biti istraživano);

3.3. Cilj istraživanja (društveni cilj, naučni cilj, naučno opisivanje, klasifikacija i lipologizacija, otkriće, objašnjenje, naučno predviđanje);

3.4. Hipoteze u istraživanju - generalna hipoteza, posebne hipoteze pojedinačne hipoteze (da bude projerljiva, da je saznajno vrijedna, da je jasno formulisana, da je zasnovana na teoriji, empirijski da je praktično provjerljiva);

3.5. Način istraživanja (naučni dokument: opšti filozofski metod, opšte naučne metode, opšte metode posebnih nauka; operativno tehnički dokument: postupak prikupljanja podataka, postupak obrade podataka, način istraživanja o rezultatima);

3.6. Naučna i društvena opravdanost istraživanja.

4. TEORIJSKA ISTRAŽIVANJA (modeli, softver, sve ono što doprinosi obogaćivanju teorijskog saznajnog fonda nauke). Ovdje se prezentiraju bitne postavke rada.

5. EMPIRIJSKA ISTRAŽIVANJA (akciona ili operaciona istraživanja, eksperimentalna istraživanja, eksploataciona istraživanja, verifikaciona istraživanja, integralna istraživanja, heuristička istraživanja (koja otkrivaju), mješovita istraživanja i dr.). Ovaj dio može da se odnosi na sam postupak realizacije istraživanja, odnosno terensko istraživanje.

6. PREZENTOVANJE REZULTATA ISTRAŽIVANJA (verbalno, numerički, grafički i kombinovano). Ovaj dio se ogleda u izlaganju naučnih zaključaka, načina kako se do istih došlo, kao i o prijedlogu potrebnih mjera za primjenu pojedinih rezultata. Ne preporučuje se da zaključci budu "zakucani" brojevima. Možda je najbolje da se formulišu u okviru posebnih stavova teksta.

7. REZIMEI (najvažniji rezultati, podaci prvorazrednog značaja). Ovaj dio se može uraditi za svako poglavlje ponaosob, ali i zbirno. To je svojevrstan autoreferat sprovedenih istraživanja, njegovim rezultatima i najhitnijim pokazateljima. Ako rad nije napisan na nekom od svjetskih jezika, korisno je da se uporedno ili na kraju doda skraćeni prijevod članka - rezime na jednom od svjetskih jezika.

164

8. ZAKLJUČAK (ovaj dio rada proističe iz same suštine rada, odnosno istraživanja na kome je rad zasnovan).

LITERATURA (popis literature koja je spominjana ili citirana ili na bilo koji način korišćena).

PRILOZI (obrasci, instrumenti, grafikoni i slično). SKRAĆENICE Kada se u tekstu ponavlja isti biografski podatak koriste se sljedeći

izrazi: - ibid........................... (ibidem = u istom delu) - id.............................. (idem = od istog autora) - inf............................. (infa = dalje, niže) - loc. cit...................... (loco citato = u citiranom odeljku) - op.cit........................ (opere citato = u citiranom delu) - supra......................... (supra = gore)

PREPORUKE Napomene

Napomene treba ograničiti na najmanju mjeru.

Tabele i slike

Tabele i slike treba stavljati što bliže mjestu teksta gde su

navedene.

Simboli, skraćenice i jedinice

"Simboli i skraćenice matematičkih veličina i operacija, fizikalnih veličina i konstanti, nazivi jedinica, itd. stavljaju se u skladu sa važećim standardima ili drugim propisima.

Klasiflkaciona oznaka

Svaki članak (ili rad) treba da ima u zaglavlju jednu ili više potrebnih klasifikacionih oznaka po sistemu Univerzalne decimalne klasifikacije (UDK). Pretpostavka o jednakim aritmetičkim sredinama i standardnim de-vijacijama vrijedi, kako je već ranije istaknuto, samo pod uslovom da je uzorak ispitanika jednak populaciji, jer tada je aritmetička sredina kom-ponenti pogreške jednaka nuli, a aritmetička sredina pravih rezultata jednaka aritmetičkoj sredini ukupnih ili bruto rezultata.

165

Što se tiče standardnih devijacija paralelnih testova, takođe pod uslovom da je uzorak ispitanika jednak populaciji, one će biti jednake. Kako je već ranije navedeno, standardne devijacije pravih rezultata i standardne devijacije komponenti pogreške, jednake su u paralelnim testovima, naravno pod uslovom da su ispitanici isti. Ako kvadriramo standardne devijacije, dobivamo pravu varijancu i varijancu pogreške, a u tekstu koji slijedi vidi se da se ukupna ili bruto varijanca sastoji od prave varijance i varijance pogreške.

Korelacija između pravih i ukupnih rezultata u nekom mjernom in-strumentu, naziva se indeks pouzdanosti. Indeks pouzdanosti formalni je pokazatelj pouzdanosti. Kada se ta korelacija kvadrira, dobiva se koe-ficijent determinacije koji određuje proporciju zajedničke varijance između pravih i ukupnih rezultata u instrumentu.

Ovdje je proporcija zajedničke varijance jednaka proporciji prave varijance u ukupnoj varijanci i tako se pouzdanost i definira. Indeks pouzdanosti ne može se izračunati jer ne raspolažemo pravim rezultatima ispitanika.

U praksi se taj problem rješava tako da se računa korelacija između paralelnih mjerenja i ta korelacija je procjena koeficijenta determinacije indeksa pouzdanosti. Najviša korelacija koju neka varijabla može imati s nekom drugom varijablom jednaka je korelaciji pravih i ukupnih rezultata. To znači da je maksimalna korelacija jednaka drugom korijenu koeficijenta pouzdanosti te varijable.

Prema tome, varijable niske pouzdanosti ne mogu imati više korelacije s drugim varijablama. One sadrže veliku proporciju varijance pogreške, a pogreške, prema klasičnoj teoriji mjerenja, ne mogu ni s čim biti u korelaciji.

Izvod standardne pogreške mjerenja

Standardna pogreška mjerenja je standardna devijacija raspodjele komponenti pogreške. Izražava se kao dio standardne devijacije ukupnih rezultata. Prema klasičnoj teoriji mjerenja, pod uvjetom da je uzorak ispitanika koji je rješavao neki test dovoljno velik (da se približava popu-laciji), ali isto tako i kada je jedan ispitanik riješio niz paralelnih testova koji se kreće prema beskonačnom broju paralelnih testova, raspodjela komponenti pogreške u oba slučaja poprima oblik normalne raspodjele.

Normalna raspodjela može se koristiti i kao krivulja vjerojatnosti u interpretaciji rezultata. U praksi, standardna se pogreška mjerenja inter-pretira individualno kada se želi utvrditi u kojem se intervalu nalazi pravi rezultat ispitanika. Pri tome se intervali u kojima se nalazi pravi rezultat ispitanika određuju uz određenu vjerovatnost, odnosno stupanj sigurnosti prema normalnoj raspodjeli. Formula za standardnu pogrešku mjerenja izvodi se iz koeficijenta pouzdanosti:

166

Ovaj je izraz standardna devijacija raspodjele komponenti pogreške u bilo kojem mjernom instrumentu. Kako 1 raspodjela komponenti po-greške za jednog ispitanika, pod uvjetom da se broj paralelnih instrume-nata približava beskonačnosti, poprima oblik normalne raspodjele kao i na uzorku ispitanika koji se približava populaciji, kada je riječ o jednom mjerenju, standardna se pogreška mjerenja Često interpretira individu-alno, da se odredi interval u kojem se nalazi pravi rezultat ispitanika, po-lazeći od normalne raspodjele kao krivulje vjerojatnosti: T,: % ± Jse (68%) T,:X, ± 2se (95%) T,;X, ± 3se(l00%)

Ako je, na primjer, ispitanik u testu inteligencije postigao 20 bo-dova, a standardna pogreška mjerenja iznosi 1 bod, tada se pravi rezultat tog ispitanika nalazi u intervalu 19-21 uz vjerovatnost (sigurnost) od pri-bližno 68%, u intervalu 18-22 uz vjerovatnost od približno 95% i u in-tervalu 17-23, uz vjerovatnost od približno 100%.

MULTIVARIJATNE METODE OBRADE PODATAKA

U društvenim i humanističkim naukama posebna važnost pridaje se multivarijatnim metodama obrade podataka. To nije slučajno. Pojave koje se istražuju u tim naukama veoma su složene. Na primjer, u edukacijsko-rehabilitacijskim naukama temeljnim se smatra strukturalni pristup, koji se naziva i bio-psiho-socijalnim pristupom (Kovačević, Stančić i Mejovšek, 1988).

Taj pristup ili paradigma zahtijeva multivarijatnu metodologiju. Slično je i u drugim društvenim i humanističkim naukama. "Da bi napredovala, naučna disciplina mora razviti metodologiju da izmjeri relevantne konstrukte i da iz mjerenja izvuče smisao. To nije pravocrtna stvar u psihologiji. Tipično, konstrukti od interesa nisu jasno definirani i ne mogu se direktno mjeriti.

Dodatno, dostupna mjerenja podložna su supstancijalnoj pogrešci mjerenja. Zato se proces mjerenja često sastoji od ponavljanih pokušaja mjerenja istog konstrukta na različite načine. Kada se istražuje po-vezanost između više konstrukata, svaki se konstrukt mjeri više puta, što dovodi do supstancijalnog broja mjerenja. Tako je statistička metodolo-gija, razvijena za analizu psihologijskih mjerenja, tipično multivarijatna" (Browne, 2000).

167

Univarijatni pristup sastoji se u analizi varijabiliteta ispitanika u jed-noj varijabli (obilježju). U tom pristupu svaka varijabla proučava se nezavisno od drugih varijabli. U bivarijatnom pristupu analizira se međuodnos dviju varijabli. Za razliku od univarijatnog pristupa, ovdje je bit u utvrđivanju kovarijabiliteta. Kovarijabilitet odnosno kovarijanca je temeljni pojam u nauci. U nauci, jedan od temeljnih ciljeva je utvrđivanje povezanosti između pojava, bilo da se radi o utvrđivanju uzročno-posljedičnih odnosa, ili samo korelacija. Multivarijatni pristup je ekstenzija bivarijatnog pristupa. U multivarijatnom pristupu analizira se međuodnos više od dviju varijabli. Problemi koji se istražuju u edukacijsko-rehabilitacijskim naukama i drugim društvenim i humanističkim naukama u principu su složeni, tako da zahtijevaju ispitivanje većeg broja obilježja ispitanika da bi se moglo odgovoriti na problem istraživanja. To je glavni razlog česte primjene multivarijatnih metoda obrade podataka.

Multivarijatni pristup proizlazi iz strukturalnog pristupa ili paradigme koja se razvila u području psihologije kao posebno usmjerenje u kojem se psihološke pojave ne proučavaju izolirano, nego u određenom sklopu ili cjelini. Taj pristup naziva se i holističkim pristupom (grč. holos = sav, potpun, čitav). "Strukturni ili stukturalni pristup proučavanju nekog problema očituje se u tome da pojedini proučavani elementi u kombinaciji s nekim drugim mogu imati različito značenje za cjelinu, pa tako i različiti doprinos njezinom objašnjenju.

Osim toga, tim se pristupom teži pronalaženju onih latentnih determinanti koje tvore strukturu, ali i pronalaženju relacija među tim latentnim dimenzijama kako bi se struktura, sistem, sklop, kompleks što uspješnije mogli objasniti. Dakle, bitno je u takvom pristupu da se ne teži samo pronalaženju elemenata od kojih je neki sistem sastavljen, već i u pronalaženju relacija među tim elementima. Baš te relacije mogu ukazati na kvalitativne, odnosno strukturne razlike, pa i onda kada su razni sistemi sastavljeni od istih elemenata." (Kovačević, 1981)

Taj se način razmišljanja proširio i na druga naučna područja. Na primjer, u edukacijsko-rehabilitacijskim naukama temeljnim se smatra, kako je već istaknuto, bio-psiho-socijalni pristup, odnosno bio-psiho-socijalna struktura. Osoba sa smetnjama u razvoju, odnosno posebnim potrebama smatra se posebnom bio-psiho-socijalnom strukturom i uticaj oštećenja ili poremećaja ovisi o posebnosti strukture svih obilježja konkretne osobe zajedno.

U području lingvistike razvija se strukturalna lingvistika. U medicini, holistički pristup u terapiji uključuje kompletnu osobu, a ne samo oboljeli organ.

U pedagogiji, taj pristup upućuje na to da je odgojni proces integralni proces koji je usmjeren na ukupan razvoj djeteta, ali isto tako i da se u odgojnom procesu treba prema djetetu odnositi kao prema integralnom ili cjelovitom biću.

U kineziologiji, prema teoriji integriranog razvoja Cowella, Ismaila i saradnika (Ismail, 1976), postoji međusobna povezanost između motoričkih sposobnosti, kognitivnih sposobnosti i osobina ličnosti. Uz povišeni motorički status, veća je vjerovatnost višeg intelektualnog

168

statusa i pozitivnih obilježja ličnosti. Poznata je stara izreka "u zdravom tijelu zdrav duh". Ta teorija kao i spomenuta izreka takođe upućuju na važnost strukturalnog pristupa.

U definisanju nekog pojma, izdvajaju se određeni elementi koji tek u posebnoj strukturi određuju pojam. U psihologiji oblika (geštalta), oblik, a to znači određena struktura, uvijek je ispred pojedinih dijelova strukture.

U prepoznavanju oblika, dovoljno je zapaziti konture nekog objekta da se objekt prepozna, jer smo odranije zapamtili određenu strukturu elemenata koji definišu pojam kojem objekt pripada.

To su neki od argumenata u prilog tvrdnji da je multivarijatni pristup u obradi podataka, koji proizlazi iz strukturalnog pristupa ili paradigme, temeljni pristup u obradi podataka u naučnim istraživanjima u području društvenih i humanističkih nauka. Ako želimo saznati "pravo stanje stvari", potrebno je određenu pojavu koju istražujemo zahvatiti u cijelosti (totalitetu), a to znači, na temelju simultane analize svih njezinih dijelova koji, tek kada su u cjelini i interakciji, daju prave odgovore na pitanje o biti neke pojave i o njezinim uzrocima.

Prema tome, strukturalni pristup ima općenitu vrijednost i primjenjiv je u različitim područjima i u različitim značenjima, ali svi ti pristupi ističu dominaciju cjeline nad dijelovima cjeline. Upoznavanje strukture daje bolji uvid u "prirodu stvari", bolje razumijevanje i tačnije predviđanje (Good i Scates, 1967). Termin struktura u čestoj je upotrebi.

Tako, na primjer, govori se o strukturi društva, strukturi grupe, strukturi molekula i atoma, strukturi kristala, strukturi ličnosti, strukturi inteligencije, strukturi motoričkih sposobnosti, strukturi središnjeg živ-čanog sistema itd. Struktura je uvijek na poseban način uređena cjelina u kojoj su uvijek bitniji međusobni odnosi elemenata strukture od elemenata samih.

U veoma sličnom ili gotovo identičnom značenju koristi se termin sistem. Sistem se sastoji od elemenata, ali funkcionisanje sistema kao određene cjeline nadilazi pojedine elemente cjeline. U kibernetici, koja se bavi regulacijom procesa u sistemima, funkcionisanje sistema nadilazi važnost pojedinih elemenata sistema. "Sistem je cjelina odnosa između elemenata, on je cjelovit kompleks. On nije običan zbir svojih jedinica od kojih se svaka vlada izolirano,..." (Mužić, 1979, b).

U kibernetičkom modeliranju penološkog tretmana, osobe koje se uključuju u tretman, složeni su kibemetički sistemi, a to zapravo znači određene strukture raznih obilježja ličnosti i ponašanja po kojima se te osobe međusobno razlikuju (Mejovšek, 1986). Sve to zajedno upućuje na važnost strukturalnog pristupa ili paradigme u nauci, jer se proučavanjem cjelina može doći do uzroka pojava, posebno kada su pojave složenije etiologije.

Univarijatni i bivarijatni pristup imaju takođe svoju vrijednost, ali samo u sklopu multivarijatne analize u kojoj mogu objasniti pojedine de-talje ili specifičnosti, potrebne za potpunije uviđanje i razumijevanje neke složene pojave. To, drugim riječima, znači da varijable treba uvijek kada je to moguće analizirati zajedno, kao sistem ili strukturu (multivarijatno),

169

a pojedinačno ili u parovima (univarijatno i bivarijatno) samo kao dopunu strukturalnom pristupu.

Korelacija

Korelacija je jedan od temeljnih pojmova u znanosti, jer kako je na-

prijed navedeno, utvrđivanje povezanosti između pojava jedan je od te-meljnih ciljeva znanosti. Prema gruboj procjeni oko 80% svih objavljenih znanstvenih članaka imali su za cilj utvrđivanje povezanosti varijabli. Povezanost između dviju varijabli može biti različitog stupnja, odnosno visine i može biti pozitivna i negativna. Koeficijent korelacije pokazuje stupanj povezanosti (korelacije) između dvije varijable i kreće se u rasponu od —1 preko Odo +1. Povezanost dviju varijabli prikazana je na slici 7.1.

Međuodnos visine i težine primjer je za pozitivnu korelaciju, a međuodnos dobi i oštrine vida za negativni! korelaciju. Koeficijent ko-relacije prvi je predložio Francis Galton, a računski ga je usavršio Kad

Pearson (Coolev i Lohnes, 1971; Petz, 1997). Pearsonov koeficijent ko-relacije je linearni koeficijent korelacije. Korelacije prikazane na slici 7.1 linearne su, ali međuodnos varijabli može biti i nelinearan. Kružići na slici

7.1 predstavljaju položaj ispitanika u prostoru definiranom prouča-

MULTIVAKf

Pobilivna korelacija SLIKA 7.1 Povezanost između dviju varijabli

Raspored kružića dopušta da se njihov položaj aproksimira pravcem.

Kada uz više rezultate pojedinih ispitanika u prvoj varijabli postoji tendencija viših rezultata tih istih ispitanika i u drugoj varijabli, odnosno kada uz niže rezultate pojedinih ispitanika u prvoj varijabli postoji ten-dencija nižih rezultata tih istih ispitanika i u drugoj varijabli, korelacija između te dvije varijable je pozitivna.

Kada uz više rezultate pojedinih ispitanika u prvoj varijabli postoji tendencija nižih rezultata tih istih ispitanika u drugoj varijabli, odnosno kada uz niže rezultate pojedinih ispitanika u prvoj varijabli postoji

170

tendencija viših rezultata tih istih ispitanika u drugoj varijabli, korelacija između te dvije varijable je negativna.

Kada međusobni odnos dviju varijabli nije linearan, taj međuodnos je složeniji i teže je interpretabilan.

Multivarijatne metode obrade podataka predstavljene u ovoj knjizi utemeljene su na linearnom modelu, koji je najjednostavniji matematički model, jer je jednačina pravca:

y = a + bx najjednostavnija jednačina u matematici. U toj jednačini, koeficijent a je udaljenost od početka koordinatnog sistema do mjesta na kojem pravac siječe koordinatnu osu y, a b je koeficijent nagiba pravca. Koeficijent b jednak je tangensu ugla koji pravac zatvara s koordinatnom osom x (slika

y

y ~ a+bx SLIKA 7.2 Jednadžba pravca

FAKTORSKA ANALIZA

Faktorska analiza je temeljna muitivarijama metoda. Sve ostale

multivarijatne metode mogu se smatrati posebnim slučajevima faktorske analize.

Faktorska analiza je skup statističko-matematičkih postupaka kojima se polazeći od većeg skupa varijabli utvrđuje manji skup temeljnih varijabli ili faktora (Fulgosi, 1984). Uz redukciju broja početnih varijabli, primarni cilj je utvrditi strukturu nekog zadanog područja (prostora), odnosno ono što mjeri neki skup mjernih instrumenata ili pojedini mjerni instrument (vidjeti konstruktnu valjanost). U tom smislu može se govoriti o klasifikaciji varijabli.

Faktorska analiza je generički pojam za velik broj raznih statističko-matematičkih postupaka kojima se na temelju analize korelacija manifestnih ili početnih varijabli utvrđuju latentne varijable ili faktori (Fulgosi, 1984; Viskić-Štalec, 1991). Manifestne varijable najčešće su mjerni instrumenti, ali mogu biti i čestice mjernog instrumenta. Početne varijable nazivaju se manifestnim varijablama jer predstavljaju nešto što je manifestno, očigledno.

Metode faktorske analize bile su prvenstveno razvijene za utvrđi-vanje glavnih dimenzija u području intelekta, ali te metode su općenite i mogu biti korisne i u drugim područjima psihologije, ali takođe i drugim naukama. U tom smislu, faktorska analiza može se prihvatiti kao opća naučna metoda (Thurstone, 1947). Thomson (1951) piše o praktičnom i teorijskom cilju faktorske analize: "Praktična želja je sažeti opis ljudskog intelekta na komparativno manji broj navoda umjesto glomaznog zapisa testovnih rezultata s namjerom davanja profesionalnog ili pedagoškog savjeta. Nada, na teorijskoj strani, jest da utvrđeni 'faktori' mogu

171

oblikovati strukturu teorije intelekta: postoje neki koji vjeruju da se za njih mogu utvrditi fiziološke ili neurološke osnove" (Thomson, 1951).

Faktori koji su konačan produkt faktorske analize, linearne su kom-binacije manifestnih varijabli i nazivaju se latentnim (prikrivenim) vari-jablama jer ih tek treba otkriti faktorskom analizom. Faktori su takođe varijable, jer ispitanici imaju rezultate na faktorima kao i na manifestnim varijablama (faktorski rezultati, odnosno skorovi). Osnivač faktorske analize je Charles Spearman, koji je početkom dvadesetog stoljeća predložio prvu metodu faktorske analize. Faktorska analiza je razvijena u području psihologije, ali je kasnije prihvaćena i u drugim naučnim disciplinama: kineziologiji, edukacijsko-rehabilitacijskim naukama, pedagogiji, sociologiji, socijalnom radu, ekonomiji i drugima.

Faktorska analiza usmjerena je na proučavanje povezanosti mani-festnih varijabli koje predstavljaju pojave (obilježja), a utvrđivanje po-vezanosti pojava i uzroka povezanosti pojava temeljni su ciljevi nauke.

Faktori se mogu smatrati uzrokom kovariranja manifestnih varijabli. Oni daju objašnjenje za povezanost pojava koje ispituju manifestne vari-jable. Prema tome, može se reći da faktori otkrivaju potencijalne uzroke povezanosti pojava. Faktorska analiza zadovoljava još jedan cilj nauke, kondenzaciju informacija. Riječ je o principu parsimonije (štedljivost, ušteda). Takođe se može kazati, da je faktorska analiza i metoda za klasifikaciju manifestnih varijabli.

Faktorska analiza započinje matricom interkorelacija manifestnih varijabli i njezin cilj je analiza te matrice. Kada bi o međusobnom odnosu većeg broja varijabli u nekom području trebali zaključiti na temelju njihovih interkorelacija, to bi bio veoma težak posao. Za samo 10 varijabli broj interkorelacija koje bi trebalo analizirati iznosi 45. Broj parova varijabli može se odrediti po formuli: gdje je n ukupan broj varijabli.

Za 100 varijabli, prema gornjoj formuli, broj interkorelacija koje bi trebalo analizirati iznosi 4950. Proučavanje tako velikog broja interko-relacija i na temelju toga donošenje određenih zaključaka, zadaća je koju je nemoguće izvršiti. Ta nerješiva zadaća tim načinom, faktorskom se analizom može riješiti bez nekih većih problema.

U matričnoj algebri, koja se, kako je to objašnjeno u petom poglav-lju, koristi za opisivanje računskih operacija koje treba izvršiti s vektorima i matricama, ne samo u faktorskoj analizi, nego i u svim multi-varijatnim metodama, ta matrica obilježava se slovom R. Matrica R kvadratnog je oblika i simetrična je s obzirom na dijagonalu (pod terminom dijagonala podrazumijeva se ona koja ide od gornjeg lijevog do donjeg desnog ugla matrice, a naziva se takođe i glavnom dijagonalom matrice).

U dijagonali R matrice nalaze se jedinice (varijabla je u maksimalnoj korelaciji sa samom sobom), a izvan dijagonale nalaze se interkorelacije svih mogućih parova manifestnih varijabli. Kako je već spomenuto, postoji simetričnost s obzirom na dijagonalu, a to znači da se pojedini parovi varijabli dva puta javljaju (možemo govoriti o donjem i gornjem, ili lijevom i desnom trokutu matrice). Jedinica u dijagonali ne označava samo

172

maksimalnu povezanost varijable same sa sobom, već i ukupnu varijancu varijable izraženu u proporciji. Faktorska analiza može biti: 1. ekspiorativna 2. konfirmativna Ekspiorativna je ona faktorska analiza, kojom treba otkriti faktore u nekom području kada broj i struktura faktora nisu unaprijed poznati. Konfirmativna faktorska analiza primjenjuje se u slučaju kada se pro-vjeravaju hipoteze o broju i strukturi faktora za koje već postoje neki empirijski dokazi, tj. kada već postoje podaci o broju i strukturi faktora u nekom području i kada je to potrebno provjeriti. U ovoj knjizi, faktorska analiza je obrađena samo kao ekspiorativna metoda. Faktorska analiza se najprije razvila kao ekspiorativna metoda, a tek kasnije se počela razvijati i kao konfirmativna metoda. U faktorskoj analizi postoje dva temeljna modela, odnosno pristupa; 1. model zajedničkih faktora 2. komponentni model

U komponentnorn modelu, analizira se ukupna varijanca manifestnih varijabli. Ukupna varijanca uz zajedničku uključuje još i specifičnu varijancu i varijancu pogreške. Te dvije vrste varijance nazivaju se za-jedno, unikna varijanca ili unikvitet i označavaju se simbolom u2. Unikna varijanca ne sudjeluje u definiranju faktora. Kada se primjenjuje model zajedničkih faktora, u dijagonali matrice R nalaze se komunaliteti varijabli, a kada se primjenjuje komponentni model, u dijagonali se nalaze ukupne varijance varijabli (1.0). Prema tome, tu vrijednost 1.0 u dijagonali ne označava samo maksimalnu korelaciju varijable same sa sobom, već i ono što je u faktorskoj analizi važnije, ukupnu varijancu varijable izraženu u proporciji.

Model zajedničkih faktora predložio je Louis L. Thurstone početkom tridesetih godina prošlog stoljeća. Taj model primjenjivao se ekstenzivno do sredine šezdesetih godina, kada ga je potisnuo komponentni model. Model zajedničkih faktora uključuje različite postupke faktorske analize kojima je zajedničko obilježje analiza zajedničke varijance varijabli. Tu spada i image analiza Louisa Guttmana, opisana u Šestom poglavlju.

U modelu zajedničkih faktora, faktori se ekstrahiraju do trenutka kada rezidualna matrica interkorelacija manifestnih varijabli ne postane statistički nulta matrica. To se događa kada je, na primjer, manje od 5% izvandijagonalnih elemenata matrice još statistički značajno (jedan od kriterija za zaustavljanje ekstrakcije faktora).

Rezidualnom matricom naziva se svaka ona iz koje su već ekstrahirani, jedan ili više faktora. U sklopu modela zajedničkih faktora postoje različiti pristupi i metode, ali i tu se faktori najčešće ekstrahiraju pojedinačno i tako da budu međusobno ortogonalni (kao i u metodi glavnih komponenata). Termin ortogonalan znači pravougaoni, ili u ovom slučaju da su faktori nezavisni, odnosno da nisu u korelaciji. Faktori koji se dobiju pod modelom zajedničkih faktora često se nazivaju grupnim faktorima (jer predstavljaju grupe varijabli).

Komponentni model predstavlja metoda glavnih komponenata koju je predložio Harold Hotelling (1933). Ta metoda je bila samo teorijska

173

metoda, više od trideset godina, do sredine šezdesetih godina prošlog stoljeća, kada se pojavila treća generacija kompjutera, koji su bili znatno brži u usporedbi s prethodnim generacijama. Naime, ta metoda zahtijeva izuzetno opsežne računske postupke. Dolaskom brzih kompjutera, metoda glavnih komponenata postaje dominantna metoda faktorske analize. Razlog tome je u njezinoj matematičkoj egzaktnosti.

Osnovni problem koji se javlja uz metode koje pripadaju modelu zajedničkih faktora je u određivanju zajedničke varijance, odnosno komunaliteta varijabli. Postoji više načina za utvrđivanje komunaliteta, ali oni ne daju potpuno isti rezultat, tako da se govori o procjeni komunaliteta. To je ozbiljan nedostatak modela zajedničkih faktora.

Metodom glavnih komponenata Harolda Hotellinga dobiva se onoliki broj glavnih komponenata koliki je broj početnih varijabli. Glavne komponente računaju se u sukcesiji, najprije prva, zatim druga i dalje redom. Prva glavna komponenta računa se na potpunoj matrici interkorelacija varijabli (R) i objašnjava najveću količinu varijance vari-jabli.

Svaka varijabla ima varijancu 1.0 (broj 1.0 u dijagonali matrice R ne označava samo korelaciju varijable "same sa sobom", već i proporciju ukupne varijance varijable kako je već ranije objašnjeno). Prema tome, ukupna količina varijance za sve varijable zajedno, jednaka je broju vari-jabli. Kada je prva glavna komponenta izračunata, računa se druga glavna komponenta, ali na matrici R koja ima znatno niže koeficijente u dijagonali i izvan nje, jer je dio zajedničke varijance varijabli upotrijebljen za formiranje prve glavne komponente.

Nakon toga, slijedi računanje treće glavne komponente i zatim svih ostalih glavnih komponenata. Kada se iscrpi zajednička varijartca varijabli, počinje se "trošiti" specifična varijanca i varijanca pogreške varijabli (unikna varijanca). Nakon što je posljednja glavna komponenta izračunata, matrica R postaje nul-matrica. To je matrica koja ima u dijagonali i izvan dijagonale nule.

Glavni problem je kako odijeliti one glavne komponente koje su izgrađene od zajedničke varijance varijabli (određeni broj onih koje se najprije računaju) od onih glavnih komponenata koje su zahvaćene uniknom varijancom u manjoj ili većoj mjeri (one glavne komponente koje se kasnije računaju). Varijanca glavnih komponenata opada u sukcesiji kako se izračunavaju, tako da one koje se izračunavaju kao posljednje, imaju izuzetno nisku količinu varijance.

Rotacija se sastoji u transformaciji neke početne matrice A u ko-načnu matricu B pomoću transformacijske matrice T:

B=AT Postupak transformacije matrice A u matricu B veoma je složen i iz-

vodi se postupno na osnovu određenog matematičkog kriterijuma prema kojem, svaka vrsta rotacije ima svoje ime. Pri tome, treba poštivati osnovno načelo, a to je, da matrica B treba sačuvati sva bitna svojstva matrice A. Kriterijumi za rotaciju su matematičke funkcije kojima se maksimalizira ili minimalizira varijanca varijabli i faktora.

174

Najčešće primjenjivan kriterijum u ortogonalnoj rotaciji je varimax (Kaiser, 1958, prema Mulaik, 1972), a u kosokugloj, oblimin (Carroii, 1953, prema Mulaik, 1972), promax (Hendrickson i White, 1964, prema Mulaik, 1972) i ortho-blique (Harris i Kaiser, 1964, prema Mulaik, 1972). Izračunavanje transformacijske matrice T pomoću navedenih kriterijuma iterativni je odnosno ciklički postupak. Faktori ili glavne komponente mogu se rotirati odjednom ili postupno po parovima.

Prednost kosouglih transformacija je u tome, što se dobiva informacija o povezanosti faktora, znači, odlukom da se primijeni ortogonalna rotacija, istraživač se lišava te informacije. Kosokugle rotacije trebale bi omogućiti potpunije zadovoljavanje Thurstoneovog principa jednostavne strukture, jer tu postoji veća fleksibilnost u određivanju položaja faktora.

U ortogonalnoj rotaciji, međusobni odnos faktora je unaprijed definisan i to može biti smetnja u postizanju jednostavne strukture. Kada je, na primjer, određen najbolji položaj prvog faktora, položaj drugog faktora i svih ostalih faktora je unaprijed determinisan, jer trebaju biti u ortogonalnom odnosu s prvim faktorom. Prema tome, traženje konačnog najpovoljnijeg položaja za sve faktore nije jednostavno i zahtijeva određene kompromise.

Međutim, iako će različite rotacije istih početnih komponenata (faktora) dati nešto drugačije strukturisane faktore, naprijed navedene analitičke rotacije proizvode u osnovi iste ili vrlo slične konačne faktore. Tako, ako se odabere bilo koji od navedena četiri kriterijuma za rotaciju,

onogonalna projekcija

SLIKA 7.8 Paralelne i ortogonafne projekcije varijable v na faktore Icosokurnoj rotaciji

dobiveni konačni faktori bit će u visokoj mjeri saglasni. Ortogonalni faktori su jednostavniji za interpretaciju jer se interpretacija obavlja na samo jednoj matrici, dok je kod kosokuglih faktora odnosno faktora u kosokugloj poziciji potrebno interpretirati tri matrice. Nakon kosokugle rotacije, dobivaju se sljedeće tri matrice: 1. matrica sklopa (A) 2. matrica strukture (5) 3. matrica korelacija faktora (M)

175

U matrici sklopa, nalaze se paralelne projekcije varijabli na faktore, a u matrici strukture, ortogonalne projekcije varijabli na faktore. Ortogonalne projekcije su jednake korelacijama varijabli i faktora. Paralelne projekcije su faktorski koeficijenti ili ponderi. Paralelna projekcija varijable v na faktor Ft (u slučaju kada postoje 2 faktora) određuje se tako da se povuče paralela s faktorom Fi od vrha vektora varijable v na faktor Fs. Istim postupkom, samo sa suprotnog faktora, odredi se i paralelna projekcija na faktor F2. Numerički, paralelna projekcija je udaljenost od početka do mjesta na kojem se paralela spušta na faktor. Ortogonalne projekcije dobijaju se tako, da se od vrha vektora varijable spuste okomice na faktor. Numerički je i ovdje ortogonalna projekcija varijable na faktor određena udaljenošću od početka do mjesta gdje se okomica spustila na faktor.

REGRESIJSKA ANALIZA

Cilj regresijske analize je utvrđivanje povezanosti između skupa nezavisnih varijabli i jedne zavisne varijable. U regresijskoj analizi, ne-zavisne varijable nazivaju se prediktorima, a zavisna varijabla, kriterijumom. Cilj regresijske analize je objašnjavanje, odnosno predviđanje kriterijuma pomoću sistema prediktora. Takva se regresijska analiza naziva multivarijatna (muhipla) regresijska analiza. Univarijatna regresijska analiza je ona u kojoj postoji samo jedan prediktor. U društvenim i humanističkim naukama, u kojima su pojave koje se istražuju izuzetno složene, dolazi u obzir samo multivarijatna regresijska analiza. Univarijatna regresijska analiza je jednostavnija i može poslužiti za objašnjenje logike regresijske analize.

Na početku poglavlja, prikazana je povezanost između visine i težine, kao primjer pozitivne povezanosti dviju varijabli. Povezanost je prikazana pravcem. Pretpostavimo da je težina nezavisna varijabla, od-nosno prediktor (varijabla na apscisi x), a visina zavisna varijabla, od-nosno kriterijum (varijabla na ordinati y). Pravac ima najjednostavniju jednačinu u matematici:

y = a + bx a posebno je to slučaj kada prolazi kroz početak koordinatnog sistema, jer tada je jednačina još jednostavnija:

y = bx budući da je: (a je udaljenost od početka koordinatnog sistema do tačke na ordinati kroz koju prolazi pravac, a b označava nagib pravca; vidjeti početak ovog poglavlja).

Kada su varijable standardizovane, pravac prolazi kroz početak koordinatnog sistema (ukida se koeficijent a), a koeficijent b postaje standardizovani koeficijent parcijalne regresije p, te regresijska jednačina poprima sljedeći oblik:

176

visina

težina

SLIKA 7.10 Pravac regresije U regresijskoj analizi, pravac na slici 7.10 naziva se pravac regresije

(Petz, 1997). Na slici 7.10 prikazan je samo pozitivan kvadrant koordi-natnog sistema, međuodnosa visine i težine, kvadrant u kojem ose x i y imaju pozitivne predznake. Taj način prikazivanja rezultata koristi se kada su rezultati ispitanika iskazani kao bruto rezultati. Rezultati u varijablama x i y u bruto vrijednostima, uglavnom se prikazuju u pozitivnom kvadrantu, jer su bruto rezultati najčešće izraženi u pozitivnim vrijed-nostima, odnosno kao kvantiteti veći od nule.

U grafičkom prikazivanju međuodnosa dviju varijabli u bruto rezultatima, često se zbog jednostavnosti, regresijski pravac prikazuje kao da polazi od početka koordinatnogsistema (zapravo prolazi ikroz početak). U tom slučaju, umjesto regresijske jednačine u standardizovanom obliku, vrijedila bi regresijska jednačina u nestandardizovanom obliku:

y = bx ANALIZA VARIJANCE

Glavni problem koji se rješava analizom varijance, može se formuli-

rati u obliku pitanja: da li se uzorci ispitanika razlikuju u jednoj ili više zavisnih varijabli ili, da li uzorci ispitanika pripadaju istoj ili različitim populacijama u odnosu na jednu ili više zavisnih varijabli. Kada postoji samo jedna zavisna varijabla, radi se o univarijatnoj, a kada ih ima više, o multivarijatnoj analizi varijance. Analizu varijance predložio je Ronald Fisher 1923. godine (prema Coolev i Lohnes, 1971).

Tu postoji samo jedna nezavisna varijabla, koja određuje pripadnost uzorcima odnosno skupinama ispitanika. Nezavisna varijabla može biti dob, pol, nivo obrazovanja, zdravstveni status, socioekonomski status, vrsta tretmana ili neko drugo obilježje. U složenoj analizi varijance postoji više nezavisnih varijabli i, prema tome, i više kriterija za formiranje skupina ispitanika (vidjeti složenu analizu varijance).

Univarijatna i multivarijatna analiza varijance utemeljene su na istim logičkim principima. Kako je univarijatna analiza jednostavnija, najbolje je izlaganje započeti univarijatnom analizom. Najjednostavniji je slučaj kada uz jednu zavisnu varijablu postoje samo dva uzorka (skupine) ispitanika.

177

Pretpostavimo da je cilj istraživanja utvrditi razlike u zapamćivanju između mladih i starijih osoba. U uzorku A su starije, a u uzorku B mlade osobe. Dobivene distribucije rezultata ispitanika prikazane su na slici 7.16.

Mg M* MK

SLIKA 7.16 Distribucije rezultata dva uzorka ispitanika u testu pamćenja

Iz slike 7.16 vidljivo je da je uzorak A postigao slabije rezultate u za-pamćivanju od uzorka B. Pitanje je je li dobivena razlika u zavisnoj varijabli statistički značajna, odnosno da li uzorci ispitanika A i B pripadaju različitim populacijama u odnosu na ispitivanu sposobnost.

U utvrđivanju razlika u zavisnoj varijabli između uzoraka A i B, udaljenost aritmetičkih sredina uzoraka sigurno je dobar pokazatelj razlika. Što je veća udaljenost, veća je i razlika. Osim mjere udaljenosti uzoraka, važna je i raspodjela rezultata u uzorcima ispitanika. Na slici 7.16 u jednom dijelu postoji preklapanje raspodjela rezultata. Taj dio naziva se intersekcija raspodjela rezultata. Što je ta intersekcija veća, slabija je diferencijacija ispitanika, jer u dijelu u kojem su dvije distribucije u inter-sekciji ispitanici mogu pripadati i skupini A i skupini B. U tom dijelu dviju distribucija nalaze se najbolji ispitanici prve i najslabiji ispitanici druge skupine. Kada ne bi bilo intersekcije, ispitanici oba uzorka bili bi potpuno razdvojeni i diferencijacija bi bila potpuna.

Uz udaljenost aritmetičkih sredina uzoraka ispitanika, važna je prema tome, i raspodjela rezultata unutar uzoraka. Što su raspodjele uže, odnosno što su uzorci ispitanika homogeniji, vjerovatnost značajnosti razlike je veća jer postoji manja vjerovatnost intersekcije distribucija. Prema tome, u analizi varijance bitna su dva izvora varijabiliteta ili vari-jance:

1. međugrupna varijanca 2. unutargrupna varijanca

Razlika između uzoraka ispitanika u zavisnoj varijabli biće to veća

što je međugrupna varijanca veća, a unutargrupna varijanca manja. Sta-tističari preporučuju da varijabilitet ispitanika u uzorcima bude podjednak. Osobito se to ističe u multivarijatnoj analizi varijance, u kojoj postoje i postupci za testiranje ekvivalentnosti distribucija. Mnogi istraživači se ne

178

osvrću na tu preporuku jer je postupak testiranja razlika u zavisnim varijablama prilično robusan (Coolev i Lohnes, 1971). U analizi varijance, međugrupna varijanca određuje se na osnovu udaljenosti aritmetičke sredine pojedine skupine ispitanika od zajedničke aritmetičke sredine. Zajednička aritmetička sredina je uvedena zato, da se skrati računski postupak kada postoji veći broj grupa ispitanika. Kada bi, na primjer, bilo 10 uzoraka ispitanika, bilo bi 45 razlika pojedinih parova aritmetičkih sredina. Uz pomoć zajedničke aritmetičke sredine taj broj se svodi na samo 10. Unutargrupna varijanca određuje se na osnovu odstupanja rezultata ispitanika od aritmetičke sredine skupine kojoj ispitanici pripadaju.

Vektor korelacija varijabli i diskriminacijskog faktora dobija se operacijom: gdje je R matrica interkorelacija varijabli izračunata na ukupnom uzorku ispitanika (svi uzorci odnosno skupine ispitanika zajedno). U diskriminacijskoj analizi u kojoj postoji dva ili više diskriminacijskih faktora, matrica korelacija varijabli i diskriminacijskih faktora dobija se na usklađen način: Matrica C računa se operacijom: gdje je V matrica diskriminacijskih pondera, a A dijagonalna matrica generaliziranih varijanci varijabli.

Kada se izračunaju diskriminacijski faktori, treba testirati njihovu značajnost (za prvi se već unaprijed zna da će biti značajan, ako je Wilk-sova lambda u analizi varijance bila značajna). Tu se takođe, kao i kod kanoničke korelacijske analize, koristi funkcija A koja ovdje ima oblik: Dalje, u postupku testiranja koristi se \ funkcija na sličan način kao i prilikom testiranja značajnosti kanoničkih korelacija. Taj postupak je detaljno opisan u Coolev i Lohnes (1971, str. 249). Određivanje zna-čajnosti diskriminacijskih faktora često se obavlja i pomoću kanoničke korelacije. Tu vrijedi relacija:

j

j

C jR

λ

λ

+=

1

gdje je Rc oznaka za kanoničku korelaciju. U postupku testiranja značajnosti, izračunavaju se kanoničke korelacije između diskriminacijskih funkcija i artificijelnih binarnih varijabli koje označavaju pripadnost svakog pojedinog ispitanika određenoj skupini ispitanika (Coolev i Lohnes, 1971). U diskriminacijskoj analiz, važnu ulogu imaju centroidi. Geometrijski, to su tačke na diskriminacijskom faktoru koje predstavljaju skupine. Kada postoji jedan diskriminacijski faktor, riječ je o jednodimenzionalnom diskriminacijskom prostoru; kada postoje dva diskriminacijska faktora, o dvodimenzionalnom diskriminacijskom prostoru i tako dalje. Numerički, centroidi pokazuju odstupanje pojedine skupine od prosječne vrijednosti na diskriminacijskom faktoru. Kada postoji jedan faktor, centroidi se nalaze na pravcu i određuju položaj skupina. Kada postoje dva faktora,

179

skupine se nalaze na presjeku koordinata (slika 7.17). Kada postoje tri faktora, slika je još složenija jer je u tri dimenzije. Autori se uglavnom odlučuju za grafički prikaz kada dobiju dva značajna diskriminacijska faktora. UVOD U METODE NAUČNOG ISTRAŽIVANJA • U području metodologije naučnoistraživačkog rada malo je publikacija na našem jeziku, što nije problem samo za studente već i za naučnike koji istražuju u području društvenih i humanističkih nauka. • Knjiga se sastoji od dva dijela i sedam poglavlja. Prvi dio obuhvaća četiri poglavlja, koja se odnose na temeljna pitanja nauke i naučnoistraživačkog rada. Drugim dijelom knjige dominira multivarijatni pristup u nauci. • Uz teorijske rasprave, u knjizi postoji i veći broj praktičnih primjera koji će omogućiti bolje razumjevanje složenih metoda multivarijatne obrade podataka. Te statističko-matematičke metode utemeljene su na multivarijatnom pristupu ili paradigmi u znanosti. Poznavanje osnova multivarijatne analize potrebno je studentima dodiplomskih studija da bi bolje razumjeli složenost pojava u društvenim i humanističkim naukama, kojima će se baviti tokom studijal. U poslijediplomskim studijima, multivarijatna bi analiza trebala biti znatno prisutnija u nastavnim planovima i programima studija.

180

LITERATURA [1] Adamovič, Ž., Alihodžić, A.: Upravljanje proizvodnjom, Zavod za

udžbenike, Istočno Sarajevo, 2002.

[2] Adamovič, Ž., Alihodžić, A.: Teorija globalnog razmišljanja, Zavod za udžbenike, Istočno Sarajevo, 2002.

[3] Alihodžić, A.: Poslovnik JUS ISO 9000, Upravljanje kvalitetom,

D.O.O,Zastava-Ramiz Sadiku, Peć-Kragujevac, 1994. [15] Adams,R.: Managing by Project Manageent, UTC Dayton, Ohio, 1979. [16] American Marketing Society: "Technique of Marketing Research'',

New York, 1957. [17] Brailhwit, B.: Scientific Explanation,Cambridge, New York, 1953. [18] Carnap, R.: Meaning and Necessily, Chicago, 1956. [19] Djui, D.: Logika, teorija istraživanja, Beograd, 1962. [20] Frege, G.: Founclations of Arithemetic, Oxford, 1953. [21] Galtung, J.:Theory and Melhods of Social Researche, New Jork. 1967. [22] Klaus. G.: Spezielle Erkemntnislchrc, Berlin. 1965. [23] Kozić, P.: Metodologija naučnoistraživačkog rada, Beograd, 1994. [24] Jovanović, P.: Upravljanje projektom,Beograd,1999. [25] Mihajiović, D.: Metodologija naučnih istraživanja, Beograd, 1999. [26] Mužić, V.: Metodologija pedagoških istraživanja, Zagreb, 1977. [27] Fetrić, J.: Metode planiranja, Beograd, 1980. [28] Petrić, J.: Operaciona istraživanja, Beograd, 1996. [29] Pelrović, B.: Sistemski prilaz i sistemski postupci, Novi Sad, 1995. [30] Radić, V.: Upravljanje projektima, Dependabilitv and quality management, Beograd, 2002. [31] Sotirović, V.: Metodologija informatike, Zrenjanin, 2000. [32] Simić, D.: Metodologija nauke i tehnički razvoj, Kragujevac, 1997. [33] Tarski, A.: Logic, Semantics, Mathematics, Oxibrd, 1956. [34] Winer, N.: Kibernetika i društvo, Beograd, 1964. [35] Whiteheade, N.: The Concept of Nature, Cabridge, 1955. [36] Salmon, C.: The Principles and Practice of Cultural Research, London, 1964. [37] Ćerniček, I.: Teorija sistema, Novi Sad, 1996. [38] Šešić, B.: Opšta metodologija, Beograd, 1980. [39] Živković, M.: Uvod u metodologiju istraživanja, Beograd, 1986.

181

2.0. METODOLOŠKE OSNOVE 2.1. PROBLEM ISTRAŽIVANJA

Ovaj dio istraživanja (u Magistarskom radu pod nazivom: je realizovan obradom sledećih aktivnosti:

1.Definicija značaja problematike koja se ispituje,u radu :..............

2.Presek osnovnih teorija i rezultata, i

3.Hipotetički stavovi o problemu koji se istražuje.

Pod metodološkim osnovama, odnosno metodologijom u istraživanjima, podrazumevamo skup metoda primenjenih u raznim delovima istraživanja. Kreiranje novih ili izbor i prilagođavanje pojedinih metoda zavisi od konkretnog zadatka koji rešavamo. One moraju osigurati izvršenje zadatka na najcelishodniji način, uz najmanji uloženi trud dakle, moraju biti prilagođene zadatku. U cilju postizanja sklada između postavljenog zadatka i metodologije koja će se primenjivati potrebno je utvrditi one elemente koji na tu problematiku imaju bitan uticaj.

Organizacione pojave su stohastičke prirode. One se prema tome mogu istraživati matematičkim metodama koje se bave slučajnim pojavama. To su područja teorije verovatnoće i matematičke statistike.Uobičajno se problem istraživanja radi u vrlo kratkim crtama,što je to ovde realizovano kroz …… dela:

-Prvi deo tretira

I na kraju trći dio sama metodologija istraživanja, mora se svesti na što realnije teorije istraživanja. Mogu reći da sam ovom problemu vrlo ozbiljno prišla i sva istraživanja radila sam sa velikim entuzijazmom bez pokušaja ikakvih improvizacija. Izuzetak je u slučaju kod pojedinih proizvodno- poslovnih preduzeća koja nisu mogla u potpunosti dati potpune odgovore u prezentiranim anketama.

Ovom prilikom je problem istaživanja ......................reduciran na što manju mjeru, za dalja istraživanja uticajnih faktora na...................

2.2. PREDMET ISTRAŽIVANJA

Razvoj struktura efikasnih proizvodnih sistema industrijskih preduzeća visokog stepena komparativne sposobnosti,je predmet izučavanja značajnog broja naučnih insitucija i pojedinaca u zemlji i svetu. Predmetna istraživanja se odvijaju u područjima razvoja tehnologija:

• projektovanje proizvoda i programa proizvodnje,

• projektovanje procesa i postupaka rada,

• projektovanje elemenata i struktura proizvodnih sistema,

• organizacija industrijskih sistema-preduze}a i

• upravljanje procesima rada.

U datim područjima je, u predhodnom vremenskom periodu, razvijen odre|eni broj

182

prilaza u postupcima tehnologije organizacije, projektovanja i upravljanja procesima rada u preduzeću a posebno analiza identifikacije uticajnih faktora u preduzeću, kako sledi:

2.3. CILJ ISTRAŽIVANJA

Cilj istraživanja je utvrđivanje grupe "glavnih" uticajnih faktora i "pomoćnih" uticajnih faktora. U njima su, na osnovu postavljenih ciljeva, definisane potrebne informacije i utvrđeni su izvori informacija. Kao izvori informacija služile su publikacije Saveznog zavoda Jugoslavije za statistiku, Službe društvenog knjigovodstva i sprovedeno je neposredno anketiranje . Prikupljanje informacija vršeno je u vremenskom intervalu od oko 10 godina u dve etape. Prva etapa je završena 2000., a druga 2009. Do tih razlika došlo je zbog težnje za uključivanjem nove problematike nastale opštim razvojem nauke i tehnike. Uključivanje novih informacija, diktiranih opštim razvojem i stečenim iskustvima, je sastavni dio metodologije istraživanja i osnova razvoja metodologije.

2.4.HIPOTEZE U ISTRAŽIVANJU

Naučno saznanje ni u jednoj svojoj oblasti nije apsolutno niti definitivno. Naprotiv mnoge hipoteze, teoreme i aksiome su relativne i podložne promjenama. Za utvrđivanje činjenica u ovom magistarskom radu korišćeni su podaci iz anketa.

Cilj istraživanja, postavljen na napred datim osnovama, ostvariće se primenom relevantnih naučnih metoda analize, sinteze, optimizacije, simulacije procesa rada i drugih, u postupku dokazivanja sledećih hipoteza:

H1- Za postupak izbora...................................................;

H2- Moguće je utvrditi osnovne i pomoćne veličine koje......................................; 2.5. NAČIN ISTRAŽIVANJA

Sam način istraživanja uticajnih činioca-faktora na.............................. Prva etapa istraživanja vršena je u periodu od 1990.god. pa sve do 2000.god., zatim druga etapa istra`ivanja vr{ena je u periodu od 2000.god. pa sve do 2009.god.

U obe etape anketiranje je obavljeno u sedamdeset preduze}a koja su po prirodi ...............................................

Bilo je i nerazumevanja, gde su pojedini odgovori unošeni na bazi pretpostavke, {to ima uticaja na dobijanje validnih rezultata obradom podataka.

2.6. NAUČNA I DRUŠTVENA OPRAVDANOST ISTRAŽIVANJA

Opravdanost istraživanja je u činjenici, koliko su dobijeni vredni i konkretni rezultati u ovom radu.

Naučna i društvena opravdanost istraživanja uticajnih faktora u