Konstrukcja kwestionariusza w zakresie badania preferencji deklarowanych

Preferencje deklarowane mogą podlegać analizie w toku bezpośrednich deklaracji dotyczących wagi poszczególnych atrybutów w procesie decyzyjnym dotyczącym wyboru studiów (metoda prostsza, ale dająca także słabsze wnioski) oraz za pomocą metod wykorzystujących hipotetyczne scenariusze wyboru (DCE i CVM). Ta druga metoda polega na zaproszeniu respondenta do wyobrażenia sobie pewnej sytuacji, przedstawieniu mu dostępnych możliwości wyboru, a następnie poproszeniu go o wskazanie alternatywy przez niego preferowanej. Oznacza to konieczność umieszczenia w kwestionariuszu pewnej narracji, która zmusza respondenta do oderwania się od sprawozdania

73

faktograficznych informacji. Co ważne, także w tym wypadku kwestionariusz powinien być wariantowany. W zależności od momentu życia, w którym znajduje się respondent (czy respondent jest jeszcze przed momentem podjęcia wyboru dotyczącego studiowania, czy ma już go za sobą), należy inaczej sformułować ową narrację. W przypadku respondentów, którzy podjęli już decyzje edukacyjne, w celu zachowania realizmu, prosi się ich o wyobrażenie sobie sytuacji, gdy dokonywali wyboru ostatnio podjętych studiów. W przypadku tych, którzy jeszcze takiej decyzji nie podejmowali, prosi się ich o wyobrażenie sobie takiej sytuacji w ujęciu hipotetycznym. W obu przypadkach jednak należy respondentom przedstawić sytuację, w której decydować będą, co i gdzie studiować (wybór preferowanej z przedstawionych alternatyw).

W odniesieniu do każdej metody badania preferencji ujawnionych (bezpośrednich deklaracji, metody wyboru warunkowego i wyceny warunkowej) konieczne jest uprzednie określenie atrybutów opisujących edukację wyższą. O ile w przypadku pytań bezpośrednich lista atrybutów może być dowolnie długa (choć pamiętać należy, iż wraz z wydłużaniem czasu ankiety, zaangażowanie respondenta spada), to do opisu sytuacji hipotetycznych, konieczne jest jej zawężenie. Poniżej przedstawiono przykładowy dobór atrybutów usług edukacyjnych na poziomie wyższym uwzględniony w empirycznym badaniu przeprowadzonym w ramach Projektu.

1.4.2.4.1. Dobór atrybutów edukacji wyższej do kwestionariusza badania

terenowego

Najprostszym sposobem badania preferencji jest umieszczenie w kwestionariuszu pytań wprost o preferencje względem zidentyfikowanych wymiarów usług edukacyjnych. W badaniu terenowym przeprowadzonym w ramach Projektu uwzględniono następującą listę potencjalnie istotnych atrybutów edukacji na poziomie wyższym (zidentyfikowaną na podstawie badań jakościowych i przeglądu literatury):

1. Zgodność kierunku studiów z zainteresowaniami 2. Możliwość realizacji powołania lub misji życiowej 3. Wybory edukacyjne rówieśników

4. Pozycja uczelni w rankingu (np. Perspektyw) 5. Prestiż naukowy uczelni

6. Renoma uczelni w oczach pracodawców 7. Zakres współpracy uczelni z pracodawcami

8. Zakres współpracy międzynarodowej uczelni (np. program Erasmus) 9. Wyposażenie materialne uczelni

10. Łatwość uzyskania stypendium

11. Wielkość miejscowości, w której zlokalizowana jest uczelnia 12. Życie towarzyskie

13. Organizacja studiów pozwalająca na łączenie studiów z pracą zawodową 14. Wynagrodzenie absolwentów zaraz po studiach

15. Wynagrodzenie absolwentów 10 lat po studiach

16. Łatwość znalezienia po studiach pracy wykorzystującej nabyte kompetencje 17. Możliwość wykonywania po studiach pracy o bardziej elastycznym czasie pracy 18. Możliwość kontynuacji rodzinnej działalności

19. Prestiż zawodu wykonywanego po danych studiach 20. Oderwanie się od tradycji rodzinnej

21. Uczelnia publiczna/prywatna 22. Profil kształcenia

74

23. Tryb zajęć (w tygodniu/w weekend) 24. Odległość od domu rodzinnego 25. Liczba kandydatów

26. Pracochłonność/Trudność studiów 27. Koszt kształcenia

28. Kontynuacja kierunku studiowanego wcześniej.

W przypadku pytań dotyczących stosunku do poszczególnych cech zastosowano skalę Likerta. Warto także zauważyć, iż w przypadku atrybutów znajdujących się na pozycjach 22-28 powyższej listy zastosowano skalę dwustronną, zakładając, iż użyteczność respondenta związana z podejmowaniem studiów charakteryzujących się określonym natężeniem danej cechy może rosnąć zarówno w związku ze zmianą tego natężenia w obu kierunkach (np. komuś może zależeć na podjęciu studiów w niewielkiej odległości od domu rodzinnego, a komuś innemu – wręcz przeciwnie – użyteczność podnosić może znaczna odległość od domu pochodzenia) .

O ile dla tak długiej listy atrybutów możliwe jest określenie przez respondentów, na ile każdy atrybut był/jest dla nich istotny przy wyborze, o tyle do uzyskania precyzyjnych wyników z wykorzystaniem metody wyboru warunkowego, konieczne jest ograniczenie liczby wymiarów edukacji do zaledwie kilku kluczowych. Badania metodologiczne z zakresu DCE pokazują bowiem, iż respondent nie jest w stanie podejmować racjonalnych wyborów przy zbyt dużej liczbie atrybutów. Zawężenia listy atrybutów dokonać można przede wszystkim na podstawie przeglądu literatury i przeprowadzonych wywiadów w ramach grup fokusowych (FGI). W badaniu w części empirycznej Projektu, uwzględniając specyfikę polskiego systemu szkolnictwa wyższego i wyniki pre-testów, zdecydowano się na opisywanie alternatyw następującymi atrybutami:

 koszt studiów; był to semestralny (półroczny) koszt studiów dla respondenta. Respondenci byli proszenie o dokonywanie wyborów edukacyjnych tak jakby były one rzeczywistymi kosztami związanymi z wyborem danego wariantu. Ten atrybut jest szczególnie istotny z punktu widzenia analizy indywidualnych preferencji respondentów, gdyż, w polskich warunkach, koszt związany ze studiowaniem niejednokrotnie obciąża raczej wydatki rodzicielskie niż studenta. Ponieważ jednym z celów badania było poznanie w szerokim zakresie skłonności respondentów do substytucji pomiędzy atrybutem Zgodność z zainteresowaniami a kosztem, w badaniu uwzględniono również możliwość ujemnego kosztu studiów (stypendium);

 średnie wynagrodzenie absolwentów 5 lat po ukończeniu studiów; głównym motywem uwzględnienia tego atrybutu było umieszczenie wyborów edukacyjnych w wymiarze finansowym, który w takim samym stopniu dotyczy wszystkich ankietowanych;

 zgodność z zainteresowaniami; aby ułatwić badanym percepcję tego atrybutu oraz wykorzystanych poziomów, respondenci z listy kierunków byli proszeni o ocenę każdego z nich zgodnie z podaną skalą. W instrukcji do ankiety respondentów poproszono, aby interpretując tę cechę brali pod uwagę jedynie swoje zainteresowania, a nie np. prestiż czy perspektywy związane z wykonywaniem danego zawodu; w trakcie wywiadów fokusowych atrybut ten okazał się być jednym z najbardziej istotnych dla dokonywanych wyborów edukacyjnych;

 odległość od miejsca zamieszkania; na podstawie analizy wyników zogniskowanych wywiadów grupowych zdecydowano się na wykorzystanie następujących poziomów: 0-30 km, 31-100 km, 101-250 km, 251 km i więcej; wykorzystanie w badaniu czterech poziomów tego atrybutu pozwala na testowanie nieliniowości w preferencjach;

75

 jakość uczelni; Badania dotyczące wyborów edukacyjnych wskazują, że jakość uczelni jest jednym z podstawowych elementów uwzględnianych w trakcie dokonywania wyboru5; w badaniu jakość uczelni przybliżono reputacją uczelni, którą z kolei mierzono jej miejscem w rankingu szkół wyższych; dla potrzeb badania założono, że każdy z kierunków można studiować na 30 uczelniach, a uczelnie, ze względu na jakość, zostały podzielone na trzy grupy: 1-3 miejsce w rankingu, 4-10 miejsce w rankingu, 11-30 miejsce w rankingu6.

 tryb studiów; założono, że studiowanie jest możliwe w dwóch podstawowych wariantach: z zajęciami odbywającymi się w tygodniu lub z zajęciami odbywającymi się w weekend.

1.4.2.4.2. Konstrukcja planu badawczego modułu wyboru warunkowego

W badaniach metodą wyboru warunkowego (DCE) oszacowywanie parametrów funkcji użyteczności konsumentów jest możliwe dzięki zastosowaniu tzw. planu badawczego (ang. design). Istnieje wiele sposobów, w jakie można połączyć kombinacje poziomów atrybutów w alternatywach tworzących każdą sytuację wyboru badania. Ponieważ liczba atrybutów (i ich poziomów) jest zwykle zbyt duża, aby uwzględnić w badaniu wszystkie możliwe kombinacje, stosuje się tzw. plan badawczy cząstkowy (ang. fractional design). Zawarte są w nim tylko wybrane kombinacje poziomów atrybutów, zwykle w sposób gwarantujący ich ortogonalność i zbilansowanie pod względem częstości występowania (Street et al., 2005; Street i Burgess, 2007).

Współczesna literatura pokazuje jednak, że możliwe jest skonstruowanie nie-ortogonalnych planów badawczych, które umożliwiają uzyskanie większej ilości informacji z każdego wyboru konsumenta (Sándor i Wedel, 2001). W tzw. efektywnych planach badawczych (ang. efficient design), zamiast przygotowywać ortogonalne zestawy poziomów atrybutów dla każdej sytuacji wyboru, która prezentowana jest respondentom, zestawy generowane są w taki sposób, aby minimalizować wyznacznik asymptotycznej macierzy wariancji-kowariancji parametrów (tzw. D-error), przy założeniu

5 W literaturze opisuje się następujące atrybuty mające związek z jakością uczelni:

 reputacja uczelni - pozycja w rankingach, opinie (Maringe, 2007; James et al. 1999; Webb, 1993; Chapman, 1993; Coccari and Javalgi, 1995; Murphy, 1981; Hagel and Shaw, 2010),

 jakość infrastruktury uniwersyteckiej - biblioteka, laboratoria, wyposażenie itp. (Feming and Storr, 1999; Price et al. 2003 and Maringe et al. 2009, Coccari and Javalgi 1995; Kallio 1995),

 jakość nauczania, mierzona ilością godzin kontaktu pomiędzy studentami a prowadzącymi zajęcia (James et al. 1999; Foskett and Helmsley-Brown, 200).

6 Jednocześnie należy podkreślić, że oprócz Jakości, każdy z wyborów edukacyjnych był również opisany wysokością średnich wynagrodzeń absolwentów. Część autorów zwraca uwagę, że dla wielu studentów jednym z podstawowych wskaźników wyznaczających jakość uczelni mogą być perspektywy absolwentów tj. przyszłe zatrudnienie i wynagrodzenie (np. Maringe, 2006; Soutar i Turner, 2002; Webb, 1993; Holdswoth and Nind, 2005). Badania fokusowe wykazały, że w percepcji studentów te dwie zmienne są postrzegane jako silnie skorelowane tj. wyższe miejsce w rankingu danej jednostki jest utożsamiane w wyższymi zarobkami absolwentów. Jednak w przypadku przeprowadzonego badania wykorzystany plan badawczy pozwala na niezależne oszacowanie parametru dla jakości i wynagrodzenia. Badania fokusowe wykazały również, że Jakość dla wielu respondentów może być utożsamiana z pracochłonnością, tj. uczelnie znajdujące się wyżej w rankingu były ceteris paribus utożsamiane jako wymagające więcej wysiłku.

76

określonych pierwotnych oszacowań (ang. priors) parametrów funkcji użyteczności respondenta a priori (Huber i Zwerina, 1996; Scarpa i Rose, 2008).

Ponieważ parametry w funkcji użyteczności zwykle są różne od zera, ortogonalne plany badawcze nie są efektywne. Badacze z reguły mają jakieś oczekiwania dotyczące wartości parametrów (lub przynajmniej ich znaków) co pozwala na generowanie planów badawczych sytuacji wyboru, które ujawniają więcej informacji, a przez to poprawiają charakterytyki statystyczne ostatecznego modelu lub pozwalają na zmniejszenie próby niezbędnej do oszacowania modelu na zadanym poziomie istotności, a przez to wpływają na zmniejszenie kosztu badania.

Wreszcie, state-of-the-art w projektowaniu sytuacji wyboru jest zastosowanie bayesowskich efektywnych planów badawczych, w których uwzględniana jest niepewność związana z pierwotnymi oszacowaniami parametrów poprzez dopuszczenie, aby te oszacowania miały formę zmiennych losowych o określonych rozkładach prawdopodobieństwa (Scarpa i Rose, 2008). W tym przypadku oszacowanie wartości wyznacznika asymptotycznej macierzy wariancji-kowariancji parametrów wymaga całkowania w oparciu o symulacje, ponieważ nie jest możliwe wyznaczenie go analitycznie. Tym niemniej, wartość dodana tego podejścia polega na uwzględnieniu niepewności związanej z oszacowaniami pierwotnymi, poprzez zastosowanie rozkładów parametrów obejmujących najbardziej prawdopodobne wartości.

Efektywne plany badawcze pozwalają drastycznie zmniejszyć liczbę sytuacji wyboru, które muszą być zaprezentowane jednemu respondentowi, aby uzyskać dane wystarczające do oszacowania parametrów jego funkcji użyteczności lub na uzyskanie lepszych (dokładniejszych) oszacowań parametrów przy niezmienionej próbie. Podsumowując powyższe rozważania, zasugerować należy następujące działania w związku z korzystaniem z metody DCE w badaniach preferencji względem studiów wyższych:

 zastosowanie efektywnych planów badawczych, pozwalających na zwiększenie ilości informacji uzyskiwanych z badania,

 wykorzystanie oczekiwań dotyczących preferencji konsumenta (i związanej z nimi niepewności) w konstruowaniu efektywnych planów badawczych, w tym potencjalnie aktualizację wykorzystywanych planów badawczych w trakcie realizacji badania (wraz ze wzrostem ilości i dokładności posiadanych informacji),

 randomizację kolejności prezentacji sytuacji wyboru, a potencjalnie także alternatyw i atrybutów w nich zawartych, przygotowanych w ramach planu badawczego. Pozwala to na minimalizację lub kontrolowanie wpływu zjawisk behawioralnych na obserwowane wybory konsumentów, a co za tym idzie – ich preferencje.

Proces tworzenia planu badawczego w empirycznym badaniu terenowym w ramach Projektu przebiegał następująco: po określeniu wstępnego doboru atrybutów, przygotowano ortogonalny plan badawczy oraz zrealizowano badanie pilotażowe na grupie 50 respodnentów. Na podstawie wyników przygotowano bayesowski plan badawczy (z ang. Bayesian efficient design) zoptymalizowany dla wielomianowego modelu logitowego. Plan badawczy został przygotowany w dwóch wariantach; w pierwszym respondenci widzieli wszystkie 6 atrybutów na każdej z 12 kart wyborów. Natomiast w drugim wariancie na każdej z 12 kart respondenci widzieli atrybuty: Koszt i Wynagrodzenie, a pozostałe 4 atrybuty zostały losowo podzielone na dwie grupy, z których jedna była pokazywana na kartach 1-6, a druga na 7-12. Zdecydowano się na taki podział z uwagi na stosunkowo dużą liczbę atrybutów. Z uwagi na obawy, że wielu respondentów może mieć problem z jednoczesnym porównaniem aż 6 atrybutów

77

usługi edukacyjnej, uznano za celowe sprawdzenie, czy preferencje oszacowana dla przypadku 6 atrybutów łącznie i w wersji „4+4” są podobne. W planie badawczym zastosowano rotacje, według której respondenci widzieli karty wyboru. Podejście takie minimalizuje wpływ strategicznego zachowania lub tak zwanego efektu zakotwiczenia oraz wpływ efektu kolejności (z ang. ordering effect) na otrzymane wyniki. Dodatkowo zastosowano randomizację kolejności opcji edukacyjnych w obrębie każdej karty. Celem tego zabiegu było przeciwdziałanie systematycznemu wybieraniu skrajnych alternatyw. W pierwszej iteracji właściwego badania zrealizowano je na 4 952 osobach (dane z międzyspływu), następnie ponownie oszacowano parametry funkcji użyteczności czerpanej z usług edukacyjnych. Na podstawie wyników, przygotowano plan badawczy zoptymalizowany dla wielomianowego modelu logitowego z parametrami losowymi w wersji panelowej. Finalną wersję modułu wyboru warunkowego wykorzystano we właściwym badaniu na próbie 15 048 osób.