Vilniaus neformaliojo ugdymo ir savanorystės centras Savanorystės Lietuvoje portretas | Page 7
visi kiti, jokiai kitai kategorijai netinkantys atsakymo variantai, pvz. Dievas, noras rodyti pavyzdį,
aplinkybės, o taip pat įvairūs atlygio už veiklą variantai (papildomi balai stojant į aukštąją mokyklą,
rekomendacijos ateityje, socialinio darbo valandos mokykloje, bilietai į renginius ir pan.).
Iš kur dažniausiai sužinote apie savanorystės galimybes?
Šiame klausime greta galimų atsakymo variantų respondentai galėjo pateikti ir kitą atsakymą. Pateikti
atviri atsakymai sukoduoti į tris grupes:
•
•
•
Iš švietimo įstaigos arba darbovietės;
Iš savanoriškos veiklos organizatorių arba informacijos apie savanorystę centrų;
Kita.
Statistinė duomenų analizė
Sutvarkyti ir kategorizuoti bei koduoti duomenys analizuoti naudojant statistinius kategorinių
duomenų analizės metodus. Kadangi visi duomenys kategoriniai, analizuotos duomenų dažnių
lentelės, o statistinių hipotezių tikrinimas remiasi χ 2 kriterijumi. Visų statistinių hipotezių tikrinimui
naudojamas 95% pasikliovimo lygmuo.
Pirmasis statistinės analizės etapas – pagrindinių demografinių grupių dažnių skaičiavimas ir
statistinių skirtumų savanorystėje tarp demografinių grupių identifikavimas. Imtis aprašoma
remiantis šiais demografiniais kintamaisiais: amžius, lytis, išsilavinimas, darbinė padėtis ir
gyvenamoji vieta. Statistiniai skirtumai demografinėse grupėse tikrinti remiantis populiacijų
homogeniškumo testu. Šiuo atveju laikoma, kad savanoriavę ir nesavanoriavę respondentai yra dvi
populiacijos ir tikrinama, ar jų pasiskirstymas demografinėse grupėse yra vienodas, t.y. tikrinama
nulinė hipotezė, jog populiacijos yra homogeniškos.
Toliau, atskirai analizuoti savanoriavusių ir nesavanoriavusių respondentų duomenys. Sudaryti
kiekvieno klausimo demografiniai pjūviai (dažnių lentelės pagal demografinius kintamuosius) ir
dažnių lentelės pagal kiekvieną klausimą. Toks procesas leido rasti sąsajas tarp skirtingų klausimų.
Šiame analizės etape statistinėms hipotezėms tikrinti taip pat naudotas populiacijų homogeniškumo
ir požymių nepriklausomo testas. Konkretūs grupių skirtumai identifikuoti naudojant liekanų, gautų
skaičiuojant kriterijaus statistiką, analizę. Laikyta, kad jei liekanų sumos modulis viršija vienetą,
atitinkama respondentų grupė statistiškai reikšmingai skiriasi nuo kitų. Jei liekanų suma mažesnė už
-1 daroma išvada, jog neproporcingai maža grupės (populiacijos) dalis pasirinko atitinkamą atsakymo
variantą. Jei liekanų suma didesnė už 1, daroma išvada, jog neproporcingai didelė grupės dalis
pasirinko atitinkamą atsakymo variantą.
4