ניתוח נתונים (כמותניים)

‫כיצד תדע מתי התכניות שלך אכן‬
‫משיגות את מטרתן?‬
‫יסודות בהערכה למנהלי תכניות‬
‫מפגש ‪ :3‬ניתוח הנתונים‬
‫אניטה מ' בייקר‪Ed.D ,‬‬
‫שירותי הערכה‬
‫‪Hartford Foundation for Public Giving‬‬
‫(קרן הרטפורד לנתינה ציבורית)‪,‬‬
‫תכנית לתמיכה בארגונים ללא כוונת רווח‪BEC :‬‬
‫קרן ברונר‬
‫חומרים אלה מיועדים לתועלתו של כל ארגון חברתי‪.‬‬
‫אפשר להשתמש בהם בחלקם או בשלמותם בתנאי‬
‫שיצוין שמקורם בקרן ברונר‪.‬‬
‫אין למכור או להפיץ אותם בשלמותם או בחלקם‬
‫למטרות רווח‪.‬‬
‫כל הזכויות שמורות ©‪ ,2012‬קרן ברונר‬
‫* בחומרים המשלימים תוכל לראות דוגמאות לסדר יום‪ ,‬לפעילויות ולתמסירים‬
‫קרן ברונר‬
‫רוצ'סטר‪ ,‬ניו יורק‬
‫כיצד להשתמש בשקפי הפאואר פוינט של יסודות ההערכה למנהלי תכניות של קרן ברונר‬
‫השקפים של יסודות ההערכה למנהלי תכניות הוכנו במסגרת הפרויקט המיוחד של קרן ברונר‪ ,‬על‪-‬ידי מדריכת ההערכה אניטה בייקר‬
‫– שירותי הערכה‪ ,‬ומומנו במשותף עם קרן הרטפורד לנתינה ציבורית‪ .‬הם נבדקו תחילה בארגון אחד ברוצ'סטר ניו יורק (‪)Lifespan‬‬
‫במסגרת פרויקט התמיכה בהערכה ‪ .(Evaluation Support Project 2010) 2010‬לאחר מכן הוכנסו שינויים ותיקונים בחומרים‬
‫ונערכה בדיקה חוזרת שלהם בשלושה ארגונים ללא כוונת רווח במסגרת פרויקט עיגון ההערכה (‪ )Anchoring Evaluation‬ב‪2012--‬‬
‫‪ .2011‬שקפים אלה‪ ,‬המיועדים לשימוש בארגונים שכבר השתתפו בהכשרה מקיפה בהערכה‪ ,‬כוללים מידע חשוב בסיסי על תכנון‬
‫הערכה‪ ,‬איסוף נתונים וניתוח בשלוש מצגות שונות‪ .‬חשוב שנושאי משרה בארגונים או אנשי מקצוע בתחום ההערכה העובדים עם‬
‫מנהלי ארגונים ללא כוונת רווח יבחנו את השקפים‪ ,‬ישנו את הסדר שלהם ויוסיפו‪/‬ישמיטו תוכן בהתאם לצורכי ההערכה‪( .‬תן דעתך‬
‫לכך שהמפגש האחרון כולל מידע כללי על תכנון הניתוח וכן ניתוח של הנתונים הכמותניים והאיכותניים כאחד‪ ,‬ומצגת של ממצאים‪.‬‬
‫אסטרטגיות ספציפיות הקשורות לאיסוף נתונים‪ ,‬כלומר ניתוח של נתוני סקרים או של נתוני ראיונות‪ ,‬ומידע על הכנת טבלאות וגרפים‬
‫כלולים ב מצגת הפאואר פוינט הנלווית‪.‬‬
‫חומרים נוספים‬
‫בנוסף לשקפים אלה יש לוחות זמנים לדוגמה‪ ,‬חומרים נוספים לפעילויות ותמסירים אחרים‪ .‬יש שקפי "סימון" שיש בהם רק תמונה‬
‫של היעד עם חץ במרכז לוח המטרה המציין את המקומות שבהם אפשר לבצע את הפעילויות‪ .‬תוכל לשנות את מיקומם של שקפים‬
‫אלה או לוותר על השימוש בהם בהתאם לסדר היום המתוכנן‪ .‬גרסאות אחרות‪ ,‬מפורטות יותר של חומרי "יסודות ההערכה" נמצאות‬
‫גם ב"יסודות בהערכה משתפת‪ :‬מדריך מעודכן לארגונים ללא כוונת רווח ולשותפיהם להערכה" ( ‪Participatory Evaluation‬‬
‫‪ )Essentials: An Updated Guide for Nonprofit Organizations and Their Evaluation Partners‬ומצגת השקפים הנלווית‬
‫הנחלקת ל‪ 6-‬מפגשים‪ .‬חומרים אלה נמצאים גם באתרי האינטרנט של קרן ברונר ושל "שירותי הערכה" ואפשר להורידם ללא‬
‫תשלום‪.‬‬
‫בין אם אתה מנהיג ארגון או איש מקצוע בתחום ההערכה המסייע לצוות העובדים של ארגון ללא כוונת רווח‪ ,‬אנו מקווים שהחומרים‬
‫המובאים כאן יתמכו בפעולותיך‪.‬‬
‫לאחר שתסיים את השימוש בסדרת יסודות בהערכה למנהלי תכניות בקש מהמשתתפים בהכשרה לענות על שאלות‬
‫הסקר שלנו‪https://www.surveymonkey.com/s/EvalAnchoringSurvey .‬‬
‫קרן ברונר‬
‫רוצ'סטר‪ ,‬ניו יורק‬
‫מה זו בכלל הערכה?‬
‫הערכת תכניות‬
‫‪‬‬
‫איסוף וניתוח שיטתיים‬
‫ושקולים של מידע לגבי‬
‫הפעילויות‪ ,‬המאפיינים‬
‫והתוצאות של תכניות‪,‬‬
‫לשימושם של אנשים‬
‫ספציפיים במטרה לצמצם‬
‫את אי‪-‬הוודאות ולהביא‬
‫לקבלת החלטות מושכלות‪.‬‬
‫‪ i‬סקירה‬
‫הערכה משתפת‬
‫‪‬‬
‫אנשי מקצוע שעברו הכשרה‬
‫בהערכה ומקבלי החלטות‬
‫בעלי ניסיון מעשי‪ ,‬מתכנסים‬
‫יחד כדי ללמוד על הערכת‬
‫תכניות‪ ,‬לתכנן הערכת‬
‫תכניות‪ ,‬לבצע אותה‬
‫ולהשתמש בתוצאותיה‪.‬‬
‫כיצד נאספים נתוני ההערכה?‬
‫‪ ‬ראיונות‬
‫‪‬‬
‫לכל השיטות יש מגבלות‬
‫ויתרונות‬
‫‪ ‬סקרים‬
‫‪‬‬
‫הן דורשות הכנה מוקדמת‪:‬‬
‫‪ ‬פיתוח ובחינה של‬
‫מכשירים‬
‫‪ ‬הכנת תכנית הפצה‬
‫‪ ‬הכנת תכנית ניתוח‬
‫‪ ‬תצפיות‬
‫‪ ‬סקירת רשומות‬
‫‪ ii‬סקירה‬
‫אפשרויות לאיסוף נתוני הערכה‬
‫נתונים כמותניים‬
‫נתונים איכותניים‬
‫ראיונות‬
‫עריכת שיחות מונחות עם‬
‫אנשי מפתח הבקיאים‬
‫בנושא‬
‫קבוצות מיקוד‬
‫הנחיית דיון על נושא‬
‫מסוים‪/‬שאלה מסוימת‬
‫בהשתתפות אנשים בעלי‬
‫מאפיינים דומים‬
‫סקרים‬
‫הצגת סדרה מובנית‬
‫של שאלות עם‬
‫אפשרויות בחירה‬
‫נפרדות‬
‫תצפיות‬
‫תיעוד ביטויי התנהגות‬
‫או מאפייני סביבה‬
‫נראים לעין‬
‫‪ iii‬סקירה‬
‫סקירת רשומות ונתונים מינהליים‬
‫איסוף וארגון של נתונים ממקורות‬
‫חיצוניים על תכנית או על אירוע‬
‫ועל המשתתפים בהם‬
‫סקירת רשומות חיצוניות‬
‫שימוש בנתונים כמותניים‬
‫שאפשר לקבלם ממקורות‬
‫קיימים‬
‫סקרים‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫סדרת פריטים עם אפשרות בחירה בין תשובות קבועות מראש‬
‫הזנת התשובות לשאלות יכולה להתבצע על‪-‬ידי עורך הסקר או‬
‫על‪-‬ידי המשיבים‬
‫השתמש בסקרים כדי‪:‬‬
‫אפשר לערוך אותם‬
‫לבחון עמדות ותפיסות‬
‫‪" ‬בעיפרון על נייר"‬
‫לאסוף הערכות בדיווח עצמי של‬
‫‪ ‬בטלפון‪ ,‬באינטרנט (סקר אלקטרוני) שינויים בתגובה על תכנית‬
‫לאסוף הערכות של תכניות‬
‫‪ ‬שימוש בגישות חלופיות‬
‫לאסוף דיווחים התנהגותיים‬
‫הכלים – סקרים‪,‬‬
‫"הערכות"נקראים ‪ ,‬שאלונים‬
‫לבחון ידע‬
‫לקבוע שינויים לאורך זמן‪.‬‬
‫לפני‬
‫אחרי‬
‫‪ iv‬סקירה‬
‫טענות‬
‫יסוד‬
‫ראיונות‪:‬‬
‫‪‬‬
‫שיחה חד‪-‬צדדית שהשאלות בה קבועות ברובן מראש‪ ,‬אבל‬
‫פתוחות‪.‬‬
‫‪‬‬
‫המרואיין עונה במונחים משלו‪.‬‬
‫‪‬‬
‫אפשר לערוך אותם‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫פנים אל פנים‬
‫בטלפון‬
‫אחד‪-‬על‪-‬אחד או בקבוצות‬
‫השתמש בראיונות כדי‪:‬‬
‫לבחון עמדות ותפיסות‬
‫לאסוף הערכות בדיווח עצמי של‬
‫שינויים בתגובה על תכנית‬
‫לאסוף הערכות של תכניות‬
‫לתעד יישום תכניות‬
‫לקבוע שינויים לאורך זמן‪.‬‬
‫הכלים נקראים – פרוטוקולים או מתווי ראיונות או מדריכי‬
‫ראיונות‬
‫‪ v‬סקירה‬
‫תצפיות‪:‬‬
‫‪‬‬
‫תצפיות נערכות במטרה לראות ולשמוע את הנעשה בפעילויות‬
‫המתקיימות במסגרת תכנית‪.‬‬
‫‪‬‬
‫משתמשים בדיווחים יידעו אילו אירועים מתרחשים וכיצד הם‬
‫מתרחשים‪.‬‬
‫‪‬‬
‫אפשר למקד אותן‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫בתכניות באופן כללי‬
‫במשתתפים‬
‫במאפיינים שנבחרו מראש‬
‫השתמש בתצפיות כדי‪:‬‬
‫לתעד יישום תכניות‬
‫לעמוד על רמות מיומנות‪/‬יכולות‪ ,‬דרכי‬
‫פעולה של תכנית‪ ,‬התנהגויות בתכנית‬
‫לקבוע שינויים לאורך זמן‪.‬‬
‫הכלים נקראים – פרוטוקולים‪ ,‬מדריכים‪ ,‬רשימות תיוג‬
‫‪ vi‬סקירה‬
‫סקירות רשומות‪:‬‬
‫‪‬‬
‫שימוש במידע פנימי קיים או במידע שנאסף למטרות אחרות‪.‬‬
‫‪‬‬
‫אפשר למקד אותן‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ברשומות של התכנית עצמה‬
‫ברשומות של ארגונים אחרים‬
‫הוספת שאלות למסמכים קיימים‬
‫הכלים נקראים – פרוטוקולים‬
‫‪ vii‬סקירה‬
‫השתמש בסקירת רשומות כדי‪:‬‬
‫לאסוף דיווחים התנהגותיים‬
‫לערוך מבחנים‪ ,‬לאסוף תוצאות‬
‫מבחנים‬
‫לאמת נתונים בדיווח עצמי‬
‫לקבוע שינויים לאורך זמן‬
‫מה קורה לאחר איסוף הנתונים?‬
‫‪.1‬‬
‫נעשה ניתוח של הנתונים וסיכום של‬
‫התוצאות‪.‬‬
‫‪.2‬‬
‫יש להמיר את הממצאים לפורמט שאפשר‬
‫לחלוק אותו עם אחרים‪.‬‬
‫‪.3‬‬
‫יש לקבוע צעדי פעולה על‪-‬סמך הממצאים‪.‬‬
‫"כעת כשאנחנו יודעים______זה מה‬
‫שנעשה ________‪".‬‬
‫‪ viii‬סקירה‬
‫מונחים חשובים הקשורים לנתונים‬
‫‪‬‬
‫נתונים קיימים בצורות שונות‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫רשומות‪ :‬מספרים או מילים על פיסות נייר‬
‫דיגיטלית‪/‬במחשב‪ :‬סיביות ובתים המאוחסנים‬
‫אלקטרונית‬
‫זיכרון‪ :‬תפיסות‪ ,‬תצפיות או עובדות השמורות‬
‫בראשו של אדם‬
‫‪‬‬
‫איכותניים‪ ,‬כמותניים‬
‫‪‬‬
‫נתונים ראשוניים לעומת משניים‬
‫‪‬‬
‫משתנים (פריטים)‬
‫‪‬‬
‫יחידת ניתוח‬
‫‪‬‬
‫כפולים (‪ )Duplicated‬לעומת לא כפולים (‪)Unduplicated‬‬
‫‪‬‬
‫רשומת יחידה (רמת לקוח) לעומת מצרפית (‪)aggregated‬‬
‫‪1‬‬
‫תכנן את הניתוח מבעוד מועד!‬
‫• אילו הליכים יבוצעו לגבי כל קבוצת נתונים ומי יבצע אותם?‬
‫• כיצד יבוצעו הקידוד והתיעוד של הנתונים?‬
‫• כיצד תיעשה הפרדה בין נתונים (כלומר "פיצול של נתונים לתתי‬
‫קבוצות"‪ ,‬למשל)?‬
‫• כיצד יטופלו נתונים חסרים?‬
‫• מה יהיו גישות הניתוח או החישובים שיבוצעו (לדוגמה‪:‬‬
‫שכיחויות‪ ,‬חיתוכים של נתונים לתתי‪-‬קבוצות)?‬
‫• כיצד ייערכו השוואות?‬
‫• האם דרושים מבחנים סטטיסטיים‪ ,‬ואם כן – אילו?‬
‫‪2‬‬
‫פרטי תכנית הניתוח‪,‬‬
‫עליך להחליט ‪. . .‬‬
‫‪ ‬אילו הליכים יבוצעו לגבי כל קבוצת נתונים ומי יבצע אותם‪.‬‬
‫‪‬כיצד יקובצו או יחולקו הנתונים‪.‬‬
‫‪‬אילו סוגי קודים יינתנו לנתונים‪.‬‬
‫‪‬כיצד ייערכו השוואות‪.‬‬
‫• בין הנתונים לבין נתונים אחרים של התכנית (בתוך קבוצה)‬
‫• בין הנתונים לבין הציפיות‬
‫• בין הנתונים לבין נתונים ממקורות אחרים (בין קבוצות)‬
‫אין תהליך אחד בלבד!‬
‫‪3‬‬
‫ניתוח נתונים (כמותניים)‪:‬‬
‫כמה מונחים חשובים*‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫מקרה‪ :‬רשומה יחידה (לדוגמה‪ 1 :‬משתתף‪ 1 ,‬יום‪ 1 ,‬פעילות)‬
‫נתונים דמוגרפיים‪ :‬מאפיינים תיאוריים (לדוגמה‪ :‬מגדר)‬
‫להפריד‪ :‬להפריד מידע או לצרף מידע (לדוגמה‪ :‬לבחון את נתוני הגברים בנפרד‬
‫מנתוני הנשים) – חיתוכים של המידע לתתי קבוצות (‪,cross tabulations‬‬
‫טבלאות צילווחים)‪ :‬קשר בין שני משתנים או יותר (נקרא גם ניתוחי התפלגות‬
‫מצרפית‪ ,‬יכול לכלול בחינות מובהקות כגון ניתוחי חי בריבוע)‬
‫כפולים (‪/)Duplicated‬לא כפולים (‪( )Unduplicated‬לדוגמה‪ ,‬ספירת מספר‬
‫האנשים המשתתפים באירועים – כפולים (‪ ;)Duplicated‬או ספירת מספר‬
‫האירועים לכל אדם )‬
‫לחלק‪ :‬מונח אחר שפירושו להפריד‪.‬‬
‫יחידת ניתוח‪ :‬הישות העיקרית שלגביה נערך הניתוח – כלומר‪ ,‬את מה או את‬
‫מי בוחנים (לדוגמה‪ ,‬משתתפים‪ ,‬קבוצות‪ ,‬פעילויות)‬
‫רשומת יחידה (כלומר רמת הלקוח) לעומת מצרפית (כלומר‪ ,‬רמת הקבוצה)‬
‫משתנה‪ :‬משהו שמשתנה (לדוגמה‪ ,‬מספר שעות הנוכחות)‬
‫*שימוש מקובל‬
‫‪4‬‬
‫ניתוח נתונים כמותניים‪ :‬צעדים בסיסיים‬
‫‪.1‬‬
‫ארגן וסדר את הנתונים (מספר את המקרים כנדרש)‪.‬‬
‫סרוק את הנתונים חזותית‪.‬‬
‫‪.3‬‬
‫קודד את הנתונים לפי תכנית הניתוח‪.‬‬
‫הזן את הנתונים ואמת אותם‪.‬‬
‫‪.5‬‬
‫קבע נתונים סטטיסטיים תיאוריים בסיסיים‪.‬‬
‫תעד את הנתונים כנדרש (כולל נתונים חסרים)‪.‬‬
‫‪.7‬‬
‫הכן משתנים שיצרת‪.‬‬
‫חשב מחדש נתונים סטטיסטיים תיאוריים בסיסיים‪.‬‬
‫‪.9‬‬
‫בצע ניתוחים אחרים לפי התכנית‬
‫‪.2‬‬
‫‪.4‬‬
‫‪.6‬‬
‫‪.8‬‬
‫‪5‬‬
‫גישות לניתוח נתונים כמותניים‬
‫דברים חשובים שיש לבחון או לסכם‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫שכיחויות‪ :‬באיזו תכיפות מתרחשים תשובה או סטטוס‪.‬‬
‫‪‬‬
‫אחוזים כוללים ותקפים‪ :‬שכיחות‪/‬סה"כ *‪100‬‬
‫‪‬‬
‫מודדי נטייה מרכזית‪ :‬ממוצע‪ ,‬חציון‪ ,‬שכיח‬
‫‪‬‬
‫התפלגות‪ :‬מינימום‪ ,‬מקסימום‪ ,‬קבוצות (*מספר משיבים)‬
‫חיתוכים של המידע לתתי קבוצות (‪ ,cross tabulations‬טבלאות‬
‫צילווחים)‪ :‬קשר בין שני משתנים או יותר (נקרא גם ניתוחי התפלגות מצרפית‪,‬‬
‫יכול לכלול בחינות מובהקות כגון ניתוחי חי בריבוע)‬
‫הליכים מועילים ברמה השנייה‬
‫בחינת ממוצעים (‪ ,ANOVA‬מבחני ‪)t‬‬
‫מתאמים‬
‫ניתוחי רגרסיה‬
‫‪6‬‬
‫ניתוח נתונים כמותניים‬
‫דברים חשובים שיש לבחון או לסכם‬
‫מה לעשות‬
‫לחשב שכיחויות‬
‫לחשב סך הכול ו‪/‬או אחוזים‬
‫תקפים‬
‫מה זאת אומרת‬
‫שאלות לדוגמה‬
‫שתוכל לענות עליהן‬
‫כמה משתתפים היו בכל קבוצה?‬
‫לספור כמה יחידות של משהו יש‪.‬‬
‫מה היו הנתונים הדמוגרפיים של‬
‫לספור את התדירות שבה משהו (לדוגמה‪ ,‬המשתתפים?‬
‫כמה מהם השיבו "כן" לשאלה ‪?2‬‬
‫תשובה) מתרחש‪.‬‬
‫שכיחות‪/‬סה"כ *‪100‬‬
‫מה היה חלקם של המשתתפים‬
‫שעמדו ביעדי האינטנסיביות?‬
‫מבין המשיבים על שאלה ‪ ,2‬מה היה‬
‫חלקם של אלה שהשיבו "כן"‪.‬‬
‫‪7‬‬
‫ניתוח נתונים כמותניים‬
‫דברים חשובים שיש לבחון או לסכם‬
‫מה לעשות‬
‫מה זאת אומרת‬
‫שאלות לדוגמה‬
‫שתוכל לענות עליהן‬
‫לקבוע‬
‫נטיות מרכזיות‬
‫חשב את הממוצע‪ ,‬או זהה את החציון‬
‫(אמצע) או שכיח (הערך השכיח ביותר)‪.‬‬
‫מהו מספר שעות הנוכחות הממוצע‬
‫של המשתתפים?‬
‫ממוצע =‬
‫סכום הערכים‬
‫מספר כולל של ערכים‬
‫מספר השעות הכולל‬
‫המספר הכולל של אנשים עם שעות‬
‫‪8‬‬
‫מהו המספר השכיח ביותר של ימי‬
‫נוכחות בשבוע? (שכיח)‬
‫ניתוח נתונים כמותניים‬
‫דברים חשובים שיש לבחון או לסכם‬
‫מה לעשות‬
‫מה זאת אומרת‬
‫לקבוע התפלגויות‬
‫קבע את ערך המינימום‪ ,‬ערך המקסימום‬
‫ו‪/‬או כיצד הנתונים מקובצים‬
‫(לדוגמה‪ ,‬ערכים גבוהים‪ ,‬בינוניים‬
‫ונמוכים‪ ,‬רבעונים‪ ,‬אחוזונים וכו')‪.‬‬
‫חיתוכים של המידע לתתי‬
‫קבוצות ( ‪cross‬‬
‫‪)tabulations‬‬
‫(טבלאות ציר – ‪pivot‬‬
‫‪ tables‬הן חיתוכים של‬
‫המידע לתתי קבוצות)‬
‫‪9‬‬
‫קשר בין שני משתנים או יותר (נקרא גם‬
‫ניתוחי התפלגות מצרפית‪ ,‬יכול לכלול‬
‫בחינות מובהקות כגון ניתוחי חי בריבוע)‬
‫שאלות לדוגמה‬
‫שתוכל לענות עליהן‬
‫מה היה מספר ימי הנוכחות הנמוך‬
‫ביותר בקבוצה? מה היה מספר ימי‬
‫הנוכחות הגבוה ביותר?‬
‫כמה משתתפים נמצאים בכל אחת‬
‫מהקבוצות – קבוצת האינטנסיביות‬
‫הנמוכה‪ ,‬הבינונית והגבוהה?‬
‫האם יש קשרים בין מאפייני‬
‫המשתתפים לבין השינויים‬
‫בתוצאות?‬
‫קידוד הנתונים והזנתם‬
‫‪ .1‬צור הנחיות קידוד לפי הצורך וצרף אותם להנחיות של הכלי‪.‬‬
‫‪ .2‬צור מסדי נתונים אלקטרוניים כשהדבר אפשרי (השתמש באקסל‪,‬‬
‫‪.)SPSS, SAS‬‬
‫‪ .3‬זהה‪/‬צור מזהים ייחודיים למקרים וחבר או הזן אותם כנדרש‪.‬‬
‫‪ .4‬הזן או שלוף נתונים לפי הצורך (אל תקודד מחדש בעת הזנת‬
‫הנתונים)‪.‬‬
‫‪ .5‬הכן העתקים (אלקטרוניים או מודפסים) של הנתונים שלך‪.‬‬
‫‪10‬‬
‫ניתוח נתונים איכותניים‬
‫גישות ניתוח דומות‬
‫לנתונים איכותניים וכמותניים‬
‫‪‬‬
‫חשוב כיצד בכוונתך להשתמש בממצאים‪ ,‬מי הקהל? איזו מתכונת‬
‫היא הטובה ביותר?‬
‫‪ ‬תכנן את הניתוח מבעוד מועד‪.‬‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫‪‬‬
‫כיצד משתלבים הנתונים בתכנית ההערכה הכוללת‪ ,‬עם נתונים אחרים?‬
‫כיצד ישתלבו הממצאים בתכנית הדוח הכוללת?‬
‫כיצד תקודד את הנתונים‪ ,‬תציג אותם ותסיק מסקנות לגביהם?‬
‫כיצד תתקף‪/‬תאמת ותתאים את הממצאים שלך?‬
‫נקוט זהירות במתן פרשנות לנתונים!‬
‫‪11‬‬
‫צעדים שיש לנקוט בעת ניתוח נתונים איכותניים‬
‫‪.1‬‬
‫לחלק או להפריד את הנתונים (כלומר לחלק אותם ליחידות‬
‫משמעותיות מבחינת הניתוח)‬
‫צמצם נתונים‬
‫‪ ‬קודד נתונים‬
‫התהליך הוא איטרטיבי‬
‫‪ ‬השווה נתונים‬
‫‪.3‬‬
‫ארגן‪ ,‬סכם והצג את הנתונים‬
‫‪.4‬‬
‫הסק מסקנות‪ ,‬אמת‪/‬תקף את התוצאות‬
‫‪.5‬‬
‫שנה את הסיכומים ואת התצוגות בהתאם‬
‫‪.2‬‬
‫‪12‬‬
‫קידוד נתונים איכותניים‬
‫‪.1‬‬
‫קודים הנקבעים מראש או דדוקטיביים‪ :‬קטגוריות קבועות מראש‬
‫המבוססות על תיאוריה מקובלת או ידע של תכנית‬
‫‪.2‬‬
‫אינדוקטיביים‪ :‬מבוססים על נתונים גולמיים (לא נקבעים מראש)‬
‫‪.3‬‬
‫מדרגיים (היררכיים)‪ :‬קטגוריות גדולות יותר שבכל אחת יש‬
‫תת‪-‬קטגוריות‬
‫‪‬‬
‫באפשרותך לשלב תכנית קידוד אינדוקטיבית ודדוקטיבית עם‬
‫תכנית מדרגית‬
‫‪13‬‬
‫אסטרטגיות קידוד ותזכורות‬
‫החזק רשימת אב של קודים‬
‫‪.1‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫הבחן בין קודים הנקבעים מראש לבין קודים אינדוקטיביים‬
‫קודד מחדש את כל הסגמנטים‬
‫‪.2‬‬
‫השתמש בקודים מרובים‪ ,‬אך השתדל שתכניות הקידוד יהיו‬
‫פשוטות ככל האפשר‬
‫‪.3‬‬
‫בדוק כמה רישומים לדוגמה כדי לזהות בעיות אפשריות לפני‬
‫סיום בחירת הקודים‬
‫‪.4‬‬
‫בדוק מהימנות בין‪/‬בתוך מקודדים (עקביות)‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪14‬‬
‫הקידוד אינו מדויק (צפה להבדלים)‬
‫קודים המופיעים בו‪-‬זמנית (יותר מקוד אחד לרישום)‬
‫קודים בדף צרופה (מתארים)‬
‫ספירה‬
‫‪ ‬אסטרטגיה לארגון‪ ,‬לסיכום ולהצגה של נתונים‬
‫איכותניים‬
‫‪ ‬כמת את שכיחות הקודים‪ *,‬או הסוגים‬
‫‪ ‬השתמש בספירות להגדרת תוצאות‬
‫(לדוגמה‪ ,‬רוב התשובות היו חיוביות;‬
‫כל התשובות נחלקו ל‪ 4-‬קטגוריות – הקטגוריה‬
‫המייצגת ביותר הייתה ________)‪.‬‬
‫* לדוגמה‪ :‬אין אף אחד‪ ,‬יש אחדים‪,‬‬
‫יש רבים‪ ,‬באחוזים‬
‫‪15‬‬
‫ממצאים שליליים‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪16‬‬
‫הסבר את התוצאות ואת משמעותן‪ ,‬ובמידת‬
‫האפשר הסבר מדוע התרחשו‬
‫הבהר עד כמה הן שליליות‬
‫אל תייחס אותן להערכה גרועה‬
‫הבהר את דרך הפעולה הבאה‬
‫הבהר מה לא עלה יפה ולגבי מי‬
‫הימנע מגישה פחדנית‬
‫אל תימנע מלדווח אם הדבר אפשרי‬
‫ממצאים לא מדויקים‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪17‬‬
‫קבע את הגורם‬
‫שלח גיליון תיקוני טעויות (‪)errata‬‬
‫במידת הצורך או בקש מהנמענים‬
‫להחזיר את הדוחות שהופצו‬
‫הסבר לבעלי העניין מדוע לא תהיה‬
‫אפשרות להשתמש בתוצאות‬
‫ממצאים לא חד‪-‬משמעיים‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪18‬‬
‫הצג אותם ללא נקיטת עמדה‬
‫ציין שלא ניתן להסיק מסקנות‬
‫הכן תכנית לתיקון ההערכה או לתיקון‬
‫בעיות בתכנית במידת הצורך‬
‫ממצאים חיוביים‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪19‬‬
‫הסבר את התוצאות ואת משמעותן‪ ,‬ובמידת האפשר‬
‫הסבר מדוע התרחשו‬
‫הבהר מדוע הן חיוביות‪ ,‬למי היו לתועלת וכיצד‬
‫אל תטיל ספק בתוצאות חיוביות (אבל הקפד להימנע‬
‫ממערכים מוטים)‬
‫דווח על תוצאות חיוביות ושבח הישגים‬
‫הבהר את דרך הפעולה הבאה‬
‫אל תניח הנחות לגבי האיטרציה הבאה‬
‫תכנן מעקב מדוקדק‬
‫הכנת דוחות ההערכה‪ :‬צעדים ראשונים‬
‫‪ .1‬זהה במדויק את הקהל שלך‪.‬‬
‫עובדים?‬
‫גורמים מממנים?‬
‫מועצת מנהלים?‬
‫משתתפים? קהלים רבים‬
‫‪ .2‬קבע מהן האסטרטגיות הטובות ביותר להצגת התוצאות‪.‬‬
‫גיליון מידע‬
‫מצגת בעל‪-‬פה‬
‫וידאו‬
‫הודעות לעיתונות‬
‫פאואר פוינט‬
‫גיליון מידע‬
‫תצוגות חזותיות‬
‫סיפור‬
‫דוח‬
‫דוח מלא‪ ,‬תמצית מנהלים‪ ,‬דוח ספציפי לבעלי עניין?‬
‫‪20‬‬
‫מבוא‬
‫מרכיבים של דוח הערכה מצוין‬
‫‪‬‬
‫תיאור של התכנית שלגביה בוצעה ההערכה‪.‬‬
‫הסבר ברור על שאלות ההערכה ועל מטרת ההערכה‪.‬‬
‫‪‬‬
‫תיאור השיטות שבהן נעשה שימוש לאיסוף הנתונים‬
‫‪‬‬
‫סיכום הממצאים העיקריים (כולל טבלאות‪ ,‬גרפים‪ ,‬סיפורים‬
‫קצרים‪ ,‬ציטוטים וכו')‪.‬‬
‫דיון במשמעות ובחשיבות של הממצאים העיקריים או‬
‫הסבר של חשיבותם‬
‫‪‬‬
‫צעדי פעולה מוצעים‬
‫הצעדים הבאים (לתכנית ולהערכה)‬
‫נושאים להמשך בחינה (קצוות לא סגורים)‬
‫‪‬‬
‫ממצאים‬
‫שיטות‬
‫מסקנות‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪21‬‬
‫חשוב על הגישות למסירת תוצאות ההערכה‬
‫האם יש הזדמנויות טבעיות להביא ממצאים (ראשוניים)‬
‫לידיעתם של בעלי עניין?‬
‫• בכינוס מיוחד‬
‫• בפגישות קבועות או מתוכננות מראש‬
‫• במהלך אינטראקציות רגילות בעבודה (לדוגמה פיקוח‬
‫קליני‪ ,‬פגישות צוות העובדים‪ ,‬פגישות מועצת המנהלים)‬
‫• בדיונים פורמליים‬
‫‪22‬‬
‫עצות מועילות נוספות למסירת דוח‬
‫‪" ‬תרגם" את הממצאים למתכונ(ו)ת שאפשר לחלוק אותה עם‬
‫אחרים‪.‬‬
‫‪ ‬חשוב על דיווח לקהלים פנימיים וחיצוניים‪.‬‬
‫‪ ‬תכנן הכנת דוחות שונים‪.‬‬
‫‪ ‬לפני שאתה מתחיל לכתוב‪ ,‬הכן ראשי פרקים והעבר אותם‬
‫לעיונם של אחדים מבעלי העניין‪.‬‬
‫‪ ‬אם אתה מזמין דוח הערכה‪ ,‬בקש לראות את ראשי הפרקים‬
‫של הדוח מבעוד מועד‪.‬‬
‫‪ ‬עיין בקפידה בדוחות ההערכה של אחרים‪ ,‬וברר לעצמך מהם‬
‫המרכיבים החשובים והמשמעותיים‪.‬‬
‫‪23‬‬
‫לפני שאתה מציג את ממצאיך‪ ,‬השב על שאלות אלה‬
‫‪ ‬האם ממצאיך משקפים במדויק את הנתונים שאספת?‬
‫‪ ‬אילו אי‪-‬דיוקים עשויים להיות בפרשנותך לנתונים?‬
‫‪ ‬האם ייתכן שלשיתוף אחרים בממצאים יהיו השלכות‬
‫שלא התכוונת להן?‬
‫‪ ‬האם חסרים קולות כלשהם או שהיו קולות שלא ניתנה‬
‫להם הזדמנות להישמע?‬
‫‪24‬‬
‫צעדים לשיתוף בממצאים‬
‫שקול היטב – הקדש זמן לשיחות עם אנשים הקרובים לעבודת ההערכה ואשר את‬
‫הממצאים‪ .‬בראש ובראשונה עליך להיות בטוח בממצאים בעצמך‪.‬‬
‫צפה מראש – קבע כיצד ברצונך להשתמש בממצאים ואיזה ערך אפשר להפיק מהם‬
‫לתכנית‪/‬לתהליך‪.‬‬
‫בחן – לאחר שהממצאים יהיו בידך‪ ,‬בחן אותם עם בעלי עניין עיקריים‪ .‬הם ישפכו‬
‫אור על ערך הממצאים כפי שהם רואים אותו‪.‬‬
‫התאם – הכן מנגנון לשיתוף בתוצאות שיכול להעביר את המסר שברצונך להעביר‬
‫לקהל שבחרת‪.‬‬
‫מקד – סלק פרטים מיותרים והדגש את הממצאים העיקריים‪.‬‬
‫אשרר – התרחק מעט מהעבודה וחזור אליה מאוחר יותר במבט רענן‪ .‬שאל את‬
‫עצמך‪" ,‬האם הממצאים תקפים עדיין?"‬
‫דייק – בצע הגהה של הטיוטה הסופית‪ .‬שגיאות עלולות להסיח את הדעת‬
‫מהתוצאות‪.‬‬
‫דווח – חלוק את התוצאות עם אחרים!‬
‫‪.1‬‬
‫‪.2‬‬
‫‪.3‬‬
‫‪.4‬‬
‫‪.5‬‬
‫‪.6‬‬
‫‪.7‬‬
‫‪.8‬‬
‫‪25‬‬