Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 368)
Thesis details
   Login via CAS
Možnosti analýzy latentních tříd: případová studie diváků České televize
Thesis title in Czech: Možnosti analýzy latentních tříd: případová studie diváků České televize
Thesis title in English: The Potential of Latent Class Analysis: the Czech Television Audience Case Study
Key words: Segmentace, analýza latentních tříd, faktorová analýza, Česká televize, veřejnoprávní funkce televize
English key words: Segmentation, latent class analysis, factor analysis, Czech television, public role of television
Academic year of topic announcement: 2015/2016
Thesis type: diploma thesis
Thesis language: čeština
Department: Department of Sociology (23-KS)
Supervisor: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D.
Author: hidden - assigned by the advisor
Date of registration: 10.02.2016
Date of assignment: 10.02.2016
Date and time of defence: 01.02.2017 09:00
Venue of defence: Jinonice - U Kříže 8, J2019, Jinonice - místn. č. 2019
Date of electronic submission:02.01.2017
Date of proceeded defence: 01.02.2017
Opponents: prof. RNDr. Jan Hendl, CSc.
 
 
 
URKUND check:
Guidelines
Práce bude vycházet jak z dostupných teoretických zdrojů, tak z vlastní analýzy dat. Analytická část práce má kvantitativní podobu a bude soustředěna na analýzu latentních tříd a její varianty. Technicky budou data zpracovávána v programech SPSS a MPlus.

Předpokládaná struktura práce

1. Úvod
2. Teoretická část práce
3. Metodologická část práce
4. Analytická část práce
5. Závěr

References
BAILEY, K.D. Typologies and taxonomies: an introduction to classification techniques. Thousand Oaks, Calif.: Sage Publications. Sage university papers series, no. 07-102. ISBN 0-8039-5259-7. 1994
COOPER, J.C.B. Factor Analysis: An Overview. Taylor & Francis: The American Statistician, Vol. 37, No. 2 (1983), pp. 141-147. 1983

GOODMAN, L.A. Exploratory Latent Structure Analysis Using Both Identifiable and Unidentifiable Models, Biometrika, Vol. 61, No. 2., pp. 215-231. 1974

GROVER, J., VRIENS, M. The Handbook of Marketing Research: Uses, Misuses, and Future Advances. Thousand Oaks: Sage Publications, ISBN 141290997X. 2006
HAGENAARS, J.A, HALMAN, L.C. Searching for Ideal Types: The Potentialities of Latent Class Analysis. Oxford University Press: European Sociological Review, Vol. 5, No. 1 (May, 1989), pp. 81-96. 1989
HENDL, J. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Páté, rozšířené vydání. Praha: Portál. ISBN 9788026209812. 2015
HENRY N.W. Latent Structure Analysis at Fifty. Virginia Commonwealth University, Richmond, VA 23284-2014. pp. 587-592. 1999
JEŘÁBEK, H. Paul Lazarsfeld's research methodology: biography, methods, famous projects. Prague: Karolinum, ISBN 8024610981. 2006

JEŘÁBEK, H. SOUKUP, P. (eds.). Advanced Lazarsfeldian methodology. Prague: Karolinum, ISBN 9788024615219. 2008

LAZARSFELD, P.F., HENRY, N.W. Latent Structure Analysis, Boston, Houghton Mifflin Company. 1968.

McCUTCHEON, A.L. Latent Class Analysis. Newbury Park: Sage Publications. ISBN 0803927525. 1987
WEDEL, M., WAGNER, K. A. Market Segmentation: Conceptual a Methodological Foundations. 2nd ed. Boston: Kluwer Academic Publishers. ISBN 0-7923-8635-3. 2000
Preliminary scope of work
1. Teoretický kontext a námět práce
Typologie a jejich sestavování hrají v sociálně vědních výzkumech přirozeně zcela zásadní roli. Za touhou po jejich vytvoření stojí prostá myšlenka, že pozorované chování jedince může být v mnoha případech ovlivněno jeho příslušností k určitému typu. Klasifikace jsou proto jedním ze stěžejních konceptuálních úkolů a bez klasifikace by pravděpodobně žádné sociálně vědní výzkumy nemohly fungovat. [Bailey 1994: 1] Mnoho statických metod proto na potřebu vytváření typologií reagovalo a snažilo se přijít s řešením toho, jak různé typy jednání ve vzorcích lidského chování odhalovat a popisovat.
Segmentace jako pojem, pod nímž jsou tyto metody spojovány, vychází z principu rozčlenění zkoumaného vzorku populace na separované skupiny, které se vzájemně odlišují svými vlastnostmi. Cílem této analýzy je dosáhnout situace, kdy jsou jednotky spadající do jedné skupiny neboli segmentu, co nejvíce homogenní, ale ve vztahu k ostatním skupinám co nejvíce odlišné, tedy heterogenní. [Bailey 1994: 1] Při správném použití by poté segmentační analýza měla odpovědět na otázku, jak vypadají zkoumané jednotky a jaká jsou specifika, na jejichž základě mohou být rozřazeny do vzájemně odlišných skupin. Použity přitom mohou být proměnné od těch nejzákladnějších, jakými jsou například sociodemografické charakteristiky, až po komplikované postojové výroky.
V této diplomové práci bude jako jedna z možných metod segmentace představena analýza latentních tříd. Princip této techniky spočívá ve velmi obecné myšlence, že na vzorek dat by mělo být nahlíženo jako na data, která pocházejí ze dvou či více různě zkombinovaných populací. [Grover, Vriens 2006: 533] Pozorované proměnné nám však poskytují jen částečnou informaci o tom, do které populace (neboli třídy) má být který objekt zařazen. [Hendl 2015: 577]
Základní princip analýzy latentních tříd je proto postavena na rozdílu mezi tzv. manifestními a latentními proměnnými. Tyto pojmy odkazují k myšlence, že mnoho konceptů v sociálních vědách nemůže být pozorováno přímo. Existuje nespočet zajímavých teoretických konceptů, pro něž v rámci dostupných měření nalézáme jen částečně vyhovující indikátory. Každý z těchto měřitelných indikátorů však může být ovlivněn nepozorovanou, latentní, proměnnou, která jej definuje. [McCutcheon 1987: 5] Pokud chceme vztahy mezi pozorovatelnými proměnnými důkladně interpretovat, musíme analyzovat tyto skryté faktory. Latentní proměnné umožňují výzkumníkovi překročit hranice samotných dat, objevovat v datech skryté souvislosti a své závěry přenést na více teoretickou úroveň. [Henry 1999: 587] Z tohoto důvodu má smysl je blíže zkoumat a snaha o nacházení vztahů mezi proměnnými na latentní úrovni je jedním z pilířů této diplomové práce.
Analýza latentních tříd je v principech svého fungování velmi blízká faktorové analýze, proto s ní bývá často srovnávána. Klíčovým prvkem, který analýzu latentních tříd liší od faktorové analýzy, stejně jako od mnoha jiných segmentačních technik, je typ proměnných se kterými analýza pracuje. Zatímco faktory ve faktorové analýze jsou spojité proměnné s nekonečným počtem kategorií, latentní proměnné v analýze latentních tříd jsou nominálního charakteru. Faktorová analýza tak vytváří kontinuální faktory, analýza latentních tříd tvoří diskrétní latentní třídy, díky čemuž vyniká oproti dalším segmentačním metodám. [Hagenaars, Halman 1989: 82]

2. Cíle práce a výzkumné otázky

Práce se zabývá analýzou latentních tříd jako segmentační technikou. K tomuto účelu jsem si určila dva základní cíle práce – metodologický a věcný. Prvním cílem je ukázat různá segmentační řešení postavená na variantách této statistické metody, poukázat na její silné a slabé stránky, diskutovat případné rozdíly mezi statistickým řešením a věcnou interpretací a v neposlední řadě vybrat nejvhodnější řešení. Dané segmenty budou poté do hloubky interpretovány.

Pro dosažení tohoto cíle práce jsem si definovala základní výzkumnou otázku, od které budou odvozeny hypotézy a související výzkumné otázky pro analytickou část práce. Výzkumná otázka zní takto:

Jaké jsou možnosti analýzy latentních tříd jako segmentační metody?
Aby mohly být jednotlivé varianty analýzy latentních tříd zhodnoceny z hlediska jejich praktického užití, bude významnou část práce tvořit případová studie. Ta se ve své tematické rovině zabývá obrazem České televize jako média veřejné služby. Cílem studie je segmentace televizních diváků do několika skupin na základě jich reflexe zkoumaných oblastí. Nalezené segmenty budou poté interpretovány a detailně charakterizovány. K tomuto cíli práce se pojí druhá, věcná, výzkumná otázka:
Jaké skupiny respondentů lze na základě jejich vnímání veřejnoprávní funkce České televize ve zkoumaném vzorku identifikovat?


3. Analyzovaná data
Data, která jsem se rozhodla v této práci využít, pocházejí z trackingové studie, kterou pro Českou televizi realizuje TNS Aisa. Cílem tohoto výzkumu je poskytnout vedení České televize a Radě pro rozhlasové a televizní vysílání ucelenou zpětnou vazbu na vysílání od televizních diváků. Klíčovými tématy výzkumu jsou především názory diváků na jednotlivé televizní stanice, jejich divácké preference či hodnocení veřejné služby České televize a jejího fungování jako média.
Výzkum je realizován od roku 2012 vždy dvakrát ročně, a to v jarní a podzimní vlně. Každá z vln zahrnuje přibližně 1 000 respondentů z cílové skupiny reprezentativní televizní populace ve věku 18+. Respondenti jsou v rámci každé vlny vybíráni kvótním výběrem, jehož kritérii jsou pohlaví, věk, vzdělání, velikost místa bydliště a kraj, ve kterém respondent žije. Takto zvolené kvóty odpovídají rozložení obyvatelstva v populaci na základě těchto kritérií. Zdrojem pro určování kvót jsou pravidelně aktualizovaná data Českého statistického úřadu.
Data byla sbírána nejprve metodou CATI (Computer Aided Personal Interviewing), v pozdějších vlnách metodou TAPI (Tablet-Assisted Personal Interviewing) dotazování.
Společnost TNS Aisa mi dala souhlas k využití dat ze všech osmi dosud realizovaných vln pro účely mé diplomové práce. K dispozici mám jak samotné datové soubory, tak veškeré výstupy, které z těchto dat TNS Aisa zpracovala. Výsledky mé případové studie poskytnu po dokončení práce oddělení výzkumu programu a auditoria České televize, které s nimi může naložit podle vlastního uvážení.
Dotazník používaný v této trackingové studii je poměrně obsáhlý a zkoumá celou řadu oblastí. Pro účely své diplomové práce jsem se rozhodla v případové studii analyzovat baterii výroků týkajících se názoru respondentů na Českou televizi jako celek.
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html