10 августа состоялось очередное обсуждение слушателей курса «Оценка проектов и программ в сфере детства» по очень непростой теме – Анализ данных. Основным ведущим выступила Дарья Шамрова. В обсуждении приняли участие 12 человек.
В начале обсуждения Дарья отметила, что задача модуля – обзор методов анализа данных, транслирование для специалистов организаций сферы детства возможностей и подходов к анализу данных разных типов (количественных и качественных).
По итогам изучения модуля не предполагается, что слушатели глубоко освоят различные способы анализа данных, но будут обладать необходимыми знаниями и пониманием того, какие данные собираются в рамках программ и как можно с этими данными обходиться для того, чтобы показать результативность своих практик.
В групповой консультации были отмечены особо сложные моменты в обсуждаемой теме, которые возникли на этапе выполнения тестов, в т.ч. входного тестирования, в ходе выполнения домашних заданий и вопросов слушателей:
- Количественные данные — числовые, порядковые и категории. То есть числовые данные – это подгруппа количественных данных, а не наоборот.
- Для анализа данных, собираемых в формате Еxcel важное значение имеет структура базы. Приемлемый для анализа формат – когда в строки заносятся данные по благополучателям, а в колонки – измеряемые показатели.
- Корреляционный анализ используется только для установления взаимосвязи между числовыми или порядковыми данными. В других случаях он не нужен.
- Разница между индуктивной и описательной статистикой:
Для расчета показателя чаще всего используется описательная статистика – и этого вполне достаточно. Когда мы считаем количество, среднее значение, процент, долю и пр.
Анализ взаимосвязи – индуктивная статистика — применяется для более глубокого анализа (оценки) результативности практики (когда есть цель выделить взаимосвязи, например, между активностями и результатами, или выделить различия между результатами для разных групп благополучателей). Это более глубинные задачи, которые связаны в том числе с улучшением программ;
Д. Шамрова: «Индуктивная статистика также дает понимание того, насколько получаемый социальный результат сохраняется при условии того, чтобы вы делаете ту же самую интервенцию с похожими благополучателями. То есть индуктивная статистика дает понимание того, насколько будет масштабирован социальный результат».
- Подсчет доли и среднего в описательной статистики. Важно учитывать ряд факторов/ограничений – экстремальные значения при подсчете среднего, интенсивность изменений (расчет среднего значения не позволяет показать ее).
- Различие между количественными и качественными данными не всегда очевидны:
Например, «уровень тревожности по шкале от 0 до 10» — это пример количественных (а НЕ качественных) данных, поскольку есть шкала, т.е. данные оцифрованы. В то время как понятие «уровень тревожности» говорит о качественных изменениях. Именно поэтому возникает путаница. Качественные изменения могут быть оцифрованы, посчитаны. Именно поэтому в модуле про планирование показателей отмечалось, что показатель имеет и количественные, и качественные характеристики.
Презентацию Дарьи Шамровой можно посмотреть здесь.
Важные выводы по анализу качественных данных:
Анализ качественных данных состоит из 4-х шагов: прочитывание, кодировка, группировка, выделение паттернов.
Качественные данные не подходят для измерения показателей. Они используются для оценки результативности или процессной оценки.
- Умение определять тип данных – это точка роста. Важно понимать, что данные бывают разных типов и зависят от инструментария. Методология измерения очень тесно связана с анализом. От того, как задается вопрос, зависит то, как потом данные будут проанализированы и использованы.
Во второй части обсуждения участники потренировались в анализе данных на примере учебного кейса.
В завершении обсуждения Ольга Евдокимова озвучила дальнейшие планы по обучению – впереди у слушателей 2 завершающих модуля, групповое обсуждение по теме «Внешняя оценка и ТЗ» (25 августа) и итоговый круглый стол. Также было обозначено количество баллов, необходимо для получения сертификатов – 96 баллов и 135 баллов (для сертификата с отличием). Презентацию можно посмотреть здесь.
Онлайн курс «Оценка программ и проектов в сфере детства» подготовлен в рамках проектов АНО «Эволюция и Филантропия» «Виртуальный ресурсный центр по оценке эффективности для организаций сферы детства«, который реализуется на средства гранта Комитета общественных связей и молодежной политики города Москвы и «Онлайн-курс по оценке проектов и программ в сфере детства«, который реализуется на средства гранта Президента Российской Федерации на развитие гражданского общества. Стратегическую поддержку проектов осуществляет также Фонд Тимченко.