Tabellanalyse

Svært mykje av kunnskap og informasjon om samfunnet er presentert i tabellar og grafiske framstillingar. Skal me kunna tyda denne informasjonen, må me kunna noko om tabellar og analyse av tabellar. Dette arbeidsopplegget handlar om slike spørsmål.

For den uinnvigde kan det kanskje verka litt underleg, men faktum er at ein fin tabell kan utløysa om lag dei same oppøste kjenslene som ein velforma bakdel, og det heilt utan at kjønn er inkludert i analysen. Som bakdelen finst tabellen i mange variantar, og blant taloppsetjingane er heile spekteret representert i breitt mon: Frå den velfylde med enorme mengder informasjon, til den minimalistiske med berre nokre enkle siffer. Mest merksemd får naturleg nok dei sexy tabellane, dei som inneheld passelege mengder med spanande informasjon i omhyggeleg utvalt, og gjerne utfordrande, innpakking.

Kva skal så til for å få sunn ungdom til å sjå spretne stussar der dei tidlegare berre såg tal og strekar? Eit noko keisamt og lite særmerkt svar vil vera at auka tabellkunnskap vil gjera det enklare for dei uinnvigde å sjå kva tala tyder. Dersom dei nyfikne forstår at ein tabell kan seia meir enn tusen ord, vil dei snart vita å nytta seg av dette verktyet for å stetta kunnskapstrongen.

Tabellar finst som sagt i mange former. I dette arbeidsopplegget skal du arbeida med tabellar laga på bakgrunn av data frå, eller som skal lagast ved hjelp av, skulevalsundersøkinga 2005 (gjennomført blant elever i vidaregåande skule) og nasjonal meiningsmåling 2005 (gjennomført blant eit representativt utval av det norske folk). Båe undersøkingane vart gjennomførte i samband med det nasjonale skulevalet i 2005. I tillegg skal du rekna litt med nokre oppkonstruerte øvingstabellar.

Tabellar med ein variabel: Univariate tabellar

Dei aller enklaste tabellane summerer kort og godt opp korleis einingane fordeler seg på dei ulike verdiane på ein variabel. (Om du tykkjer at denne setninga var uklar, vil me tilrå deg til å byrja med opplegget Grunnleggjande omgrep.) For ikkje-metriske variablar vil dette innebera at det er lista ut kor mange som har svart kvart av dei ulike svaralternativa, medan ein for metriske variablar kan få opp ulike mål som summerer fordelinga. Sjølvsagt kan ein også for metriske variablar finna ut kor mange einingar som plasserer seg på kvar av verdiane, men sidan slike frekvenstabellar kan bli umåteleg store (inntekt for kvar krone), og sidan det er råd å rekna med metriske variablar, er det meir effektivt å tolka oppsummeringsmåla.

Tabell 1: STYRA LANDET: Ved å røysta ved val er ein med på å avgjera styringa av landet.
  Kode Frekvens % av alle % av gyldige
Totalt   10073    
Heilt samd 1 1909    
Nokså samd 2 2248    
Både og 3 2550    
Nokså usamd 4 1089    
Heilt usamd 5 686    
Ikkje svart 0 259    
Veit ikkje 9 1332    

Kjelde: Skulevalsundersøkinga 2005

Tabell 2: FØDEÅR: Kva år er du fødd?
Gjennomsnitt 1957,78
N 1000
Minimum 1915
Maksimum 1987

Kjelde: Nasjonal meiningsmåling skuleval 2005

Tabellar med to variablar: Bivariate tabellar

Du kan endeleg finna interessante resultat ved å undersøkja einskildvariablar, men sannsynet for å nå borti særleg interessante tabellar aukar dersom ein ser to variablar i høve til kvarandre. Krysstabellar er ein god og intuitiv måte for å avdekkja samband mellom variablar: Er jenter og gutar i like stor grad opptekne av å tillata privatskular, er miljøvern like viktig for eldre som for yngre osb.?

Tabell 3 syner at gutane er meir for å tillata private skular enn det jentene er. 39,3 prosent av gutane er heilt samd eller samd i at ein bør tillata private skular, medan det tilsvarande talet for jentene er 31,6 prosent.

Tabell 3: Krysstabell mellom tillata private kommersielle skular og kjønn. Loddrett prosentuering

  Gut Jente
Tal på elevar i gruppa 3754 3817
Heilt samd 20,6 14,1
Samd 18,7 17,5
Både og 25,5 29,3
Usamd 15,2 18,6
Heilt usamd 20 20,5

Kjelde: Skulevalsundersøkinga 2005

Også for krysstabellane speler variabeltypen ei viss rolle. For metriske variablar med svært mange verdiar, vil krysstabellane bli svært store og vanskelege å lesa. Slike variablar fungerer difor best saman med ein ikkje-metrisk variabel, til dømes kjønn. Då listar ein ut verdiane for kjønn (mann – kvinne), og for kvar av desse gruppene reknar ein ut dei måla som summerer fordelinga, og så samanliknar ein desse måla.

Tabell 4 viser at gjennomsnittsalderen er høgare blant dei som er heilt samd og samd i at ein bør byggja gasskraftverk, enn det den er blant tvilarane og motstandarane. Det viser at eldre folk tenderer mot å vera meir positive til gasskraftverk enn det yngre er.

Tabell 4: Gjennomsnittsalder for ulike standpunkt til påstanden "Me bør byggja gasskraftverk jamvel om CO2-reinsing ikkje er mogeleg no"

  Gjennomsnittsalder
Heilt samd 51
Samd 48
Både og 45
Usamd 46
Heilt usamd 45

Kjelde: Nasjonal meiningsmåling 2005

Kva er det eigentleg me ser etter i tabellane, korleis skal dei tolkast?

Sjølvsagt er det vanskeleg å seia noko generelt om kva me bør, kan eller må leita etter. Somme gonger ynskjer me rett og slett å veta kva til dømes folk i Noreg meiner om ei bestemt sak, andre gonger ynskjer me å finna ut korleis ulike fenomen heng saman.

Ein god framgangsmåte er å gjera seg opp ei heilt uforpliktande meining om kva ein vil finna før ein lagar tabellen. På denne måten startar ein tankeprosessen, og ein kan få gode idear til tolkinga.

Dersom teltturistar i fellesferien blir spurt om dei likar fint ver, vil mest truleg heile bunten svara ja. Alle som har budd i telt, veit at regn medfører gjørme i teltet, og at slaraffenliv er utruleg mykje kjekkare og komfortabelt i fint ver. Dersom me skulle laga ein tabell med denne variabelen, ville me såleis ha forventa at alle teltturistane ville ha svart at dei likar fint ver. Tabellen kan stadfesta denne forventninga. Men det er ikkje alltid me finn det mest opplagte. Då kan også dei fyrste tankane vera til hjelp i tolkinga. "Korleis kan det ha seg at ein del av telturistane ikkje likar fint ver, me veit jo at regn medfører gjørme og strev?" Har me annan informasjon tilgjengeleg, kan det vera at me finn ut at nokre speidarar var på kurs i overlevingsteknikkar, og at desse såg på finveret som alt for lettvint.

Andre gonger er det vanskelegare å tenkja seg til kva som vil bli resultatet. Det er likevel fruktbart å dra fram det ein kan om emnet. Dersom ein til dømes skal finna ut om det er eit samband mellom partipreferanse og syn på privatskular, kan fylgjande moment vera av interesse: Me veit frå valkampane at privatskular er ei omstridd politisk sak i Noreg. Det er difor naturleg å forventa at det vil vera skilnader mellom veljargruppene til dei ulike partia med omsyn til syn på privatskular. I tillegg veit me at religiøse grupper ofte ynskjer å etablera eigne privatskular, og at religiøse menneske ofte identifiserer seg med Kristeleg Folkeparti. Me veit også at Høgre og Framstegspartiet er svært positive til alle framlegg og ordningar som byrjar med ordet privat, og det er difor råd å forventa at veljargruppene til desse partia er meir positive til privatskular enn det andre veljargrupper er. Denne kunnskapen kan me nytta til å formulera ein ide eller ein tanke om eit samband (hypotese).

”Veljargruppa til KrF er meir samd i at ein bør ha private kommersielle skular enn andre veljargrupper.”

Dinest må me analysera eit datamateriale som inneheld dei variablane me treng, til dømes Skulevalsundersøkinga 2005. Tabell 5 viser at over 66 prosent av veljargruppa til Kristeleg Folkeparti er samd eller nokså samd i at ein må tillata private kommersielle skular. Analysen av Skulevalundersøkinga 2005, gjev såleis eit resultat som støttar hypotesen vår, og den står sterkare etter analysen.

Tabell 5: Krysstabell mellom partipreferanse og syn på privatskular

 

 

Prosentuering

Einkvar krysstabell er kort og godt ei oppteljing av kor mange einingar ein finn innan kvar av dei mogelege verdikombinasjonane.

Lat oss ta eit døme. Me har spurt 500 elevar om dei ynskjer at Noreg bør melda seg inn i EU.

Kombinerer me kjønn og EU-preferane, får me soleis ein tabell med fire verdiar:

  1. Jente for medlemskap
  2. Jente mot medlemskap
  3. Gut for medlemskap
  4. Gut mot medlemskap

Dersom me ikkje veit noko meir enn at 500 tok del i undersøkinga, vil det beste vera å gissa at 125 respondentar er plassert i kvar kategori: 125*4 = 500. Men dersom me får opplys at 200 gutar og 300 jenter vart spurde, vil det beste vera å gissa at halvparten av gutane og halvparten av jentene er for medlemskap, det vil seia 100 gutar i kvar kategori og 150 jenter i kvar kategori. I denne tenkte undersøkinga fordeler respondentane seg likevel litt annleis. Jenter ser ut til å vera noko meir kritiske til medlemskap enn gutane, jamfør tabell 6 som viser talet på personar i kvar av dei fire verdikombinasjonane.

Tabell 6: Råtal: Frekvens
  Gut Jente Totalt
Totalt 200 300 500
For medlemskap 120 140 260
Mot medlemskap 80 160 240

Dersom me ynsker å samanlikna svara til ulike grupper, er det best å samanlikna prosentar, og ikkje talet på individ i kvar gruppe. Dette heng saman med at gruppene kan vera ulike i storleik. I tabell 6 ser me at 80 gutar og 160 jenter er mot medlemskap. Men sidan det er fleire jenter med i undersøkinga, er det ikkje beint fram å seia at motsanden er dobbelt så stor blant jentene. Det er viktig at me handsamar gutane som ei gruppe, der alle gute-svara summerer seg til 100 prosent, og deretter gjera tilsvarande for jentene.

Me vil avslutta med å seia fylgjande om prosentuering: