{"id":1079,"date":"2025-08-19T18:18:02","date_gmt":"2025-08-19T15:18:02","guid":{"rendered":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/?page_id=1079"},"modified":"2025-08-27T18:14:19","modified_gmt":"2025-08-27T15:14:19","slug":"q-metodoloogia","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/q-metodoloogia\/","title":{"rendered":"Q-metodoloogia"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right\"><strong>Marit Napp<br>2025<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Q-metodoloogia on meetod, mille abil uuritakse inimeste seisukohti, arvamusi, uskumusi ja tundeid erinevates k\u00fcsimustes. Inimeste seisukohad on sageli subjektiivsed, kuid Q-meetodi abil saab v\u00e4lja selgitada, kuidas need subjektiivsed arvamused omavahel kattuvad v\u00f5i erinevad. Selle asemel et k\u00fcsida inimestelt jah\/ei k\u00fcsimusi v\u00f5i anda neile m\u00f5ni k\u00fcsimustik, esitatakse Q-metodoloogilises uuringus osalejatele teatud hulk uuritava teemaga seotud v\u00e4iteid ning palutakse neil need j\u00e4rjestada vastavalt sellele, kui palju nad nende v\u00e4idetega n\u00f5ustuvad v\u00f5i ei n\u00f5ustu. Q-meetod v\u00f5imaldab seega tuvastada arvamuste r\u00fchmi v\u00f5i mustreid, mis kajastavad erinevaid v\u00e4\u00e4rtushinnanguid, maailmavaateid jms.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p><div class=\"accordion mb-3\">\n        <div class=\"accordion-item accordion-item--white\">\n        <h2 class=\"accordion-header\" id=\"accordion-69de5eb7072be-heading\">\n            <button class=\"accordion-button collapsed\" type=\"button\" data-bs-toggle=\"collapse\" data-bs-target=\"#accordion-69de5eb7072be-collapse\" aria-expanded=\"true\" aria-controls=\"accordion-69de5eb7072be-collapse\">Q-hulga koostamine<\/button>\n        <\/h2>\n        <div id=\"accordion-69de5eb7072be-collapse\" class=\"accordion-collapse collapse\" aria-labelledby=\"accordion-69de5eb7072be-heading\">\n            <div class=\"accordion-body\">\n\n\n\n<p>Q-hulga ehk Q-valimi moodustavad uurija koostatud v\u00e4ited uuritava teema kohta. Q-hulga koostamine algab <strong>koondkogumi<\/strong> m\u00e4\u00e4ratlemisega. Koondkogum on suur hulk arvamusi, uskumusi, seisukohti vms \u2013 see sisaldab k\u00f5ike, mida inimesed v\u00f5iksid uuritava teema kohta m\u00f5elda, tunda v\u00f5i \u00f6elda. Koondkogum on nii-\u00f6elda toormaterjal Q-hulga jaoks. Koondkogumi v\u00f5ib moodustada n\u00e4iteks<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>intervjuudest,<\/li>\n\n\n\n<li>sotsiaalmeediast,<\/li>\n\n\n\n<li>ajalehtedest ja blogidest,<\/li>\n\n\n\n<li>akadeemilistest allikatest,<\/li>\n\n\n\n<li>igap\u00e4evastest vestlustest v\u00f5i oma t\u00e4helepanekutest.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Koondkogumi koostamisest v\u00f5ib m\u00f5elda kui ajur\u00fcnnaku etapist, p\u00e4rast mida saab asuda Q-hulka koostama. \u00dcldistatult on Q-hulga loomise juurde v\u00f5imalik asuda kahel moel \u2013 tulemuseks on kas struktureeritud v\u00f5i struktureerimata Q-hulgad (Watts ja Stenner, 2012). <strong>Struktureeritud Q-valimi<\/strong> moodustamiseks jaotab uurija uurimisteema komponentideks m\u00f5ne teooria v\u00f5i lihtsalt uurimise ja vaatluse tulemusena. N\u00e4iteks v\u00f5ib uurija leida k\u00fcmme v\u00f5tmekomponenti, mida Q-hulk peab katma. L\u00e4htuvalt igast komponendist luuakse seej\u00e4rel v\u00e4ited v\u00f5i seisukohad eesm\u00e4rgiga, et l\u00f5plik Q-hulk sisaldaks n\u00e4iteks viit v\u00f5i kuut v\u00e4idet, mis kataksid iga komponendi eri aspekte. <strong>Struktureerimata Q-valimi<\/strong> moodustamine algab sarnaselt, st peamiste teemade kaardistamisega. Seda tehakse selleks, et m\u00f5ista uurimisteemat tervikuna, mitte teema t\u00fckeldamise eesm\u00e4rgil. Peamine eesm\u00e4rk on luua v\u00e4idete kogum, mis kataks uuritavat teemat, mitte l\u00e4htuda ettem\u00e4\u00e4ratud v\u00e4idete piirarvudest.<\/p>\n\n\n\n<p>Olenemata sellest, kumb l\u00e4henemine valida, on oluline pidada kinni j\u00e4rgmisest.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Eemaldada korduvad v\u00f5i v\u00e4ga sarnased v\u00e4ited.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td><strong>N\u00e4ide<\/strong> Koondkogumis on v\u00e4ited \u201eMe peame keskkonda rohkem kaitsma\u201c ning \u201eKeskkonnakaitse peaks olema prioriteet\u201c. Sisuliselt on tegemist sama m\u00f5ttega, mist\u00f5ttu j\u00e4tame alles ainult \u00fche. V\u00f5ime m\u00f5tet ka t\u00e4psustada, n\u00e4iteks \u201eValitsus peaks kehtestama rangemad reeglid looduse kaitseks\u201c.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Lihtsustada keerukat s\u00f5nastust, et iga v\u00e4ide oleks arusaadav.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td><strong>N\u00e4ide<\/strong> Leidsime sotsiaalmeedia postitusest j\u00e4rgmise m\u00f5tte: \u201eVirtuaalsete \u00f5ppevahendite kasutusv\u00f5imalused v\u00f5imaldavad konstruktiivset teadmiste omandamise protsessi\u201c. Tegemist on \u00fcsna keerulise v\u00e4itega, mida v\u00f5ime lihtsustada n\u00e4iteks \u201eDigitaalsed t\u00f6\u00f6riistad aitavad teadmisi paremini omandada\u201c.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Veenduda, et kaetud on eri vaatenurgad (positiivsed, negatiivsed ja neutraalsed).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td><strong>N\u00e4ide<\/strong> Oleme leidnud koondkogumisse palju v\u00e4iteid, mis kiidavad tervislikku eluviisi, n\u00e4iteks \u201eLiikumine parandab tuju\u201c, \u201eTervislik eluviis aitab ennetada haiguseid\u201c jne. Tahame Q-hulka kaasata ka teistsuguseid seisukohti, mist\u00f5ttu lisame m\u00f5tte \u201eTervisliku eluviisi j\u00e4rgimine on ajakulukas\u201c.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Kontrollida kallutatust \u2013 Q-hulk ei tohi toetada vaid \u00fchte meelsust.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td><strong>N\u00e4ide<\/strong> K\u00f5ik v\u00e4ited Q-hulgas kritiseerivad sotsiaalmeediat (nt \u201eSotsiaalmeedia tekitab s\u00f5ltuvust\u201c, \u201eSotsiaalmeedia rikub noorte vaimset tervist\u201c). Toome sisse ka teisi seisukohti, nt \u201eSotsiaalmeedia aitab hoida kontakti v\u00e4lismaal elavate s\u00f5pradega\u201c jne.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Testida arusaadavust \u2013 k\u00f5ik v\u00e4ited peavad olema selged ja \u00fchem\u00f5ttelised.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td><strong>N\u00e4ide<\/strong> V\u00e4ide \u201eHariduse m\u00f5ju indiviidile v\u00f5ib varieeruda s\u00f5ltuvalt mitmetest faktoritest, sealhulgas, aga mitte ainult, motivatsioonist ja \u00f5petamisviisist\u201c on raskesti m\u00f5istetav. S\u00f5nastame v\u00e4ite \u00fcmber j\u00e4rgnevalt: \u201e\u00d5pilase edasij\u00f5udmine s\u00f5ltub \u00f5petaja oskusest teda motiveerida.\u201c<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Kui suur peaks olema Q-hulk? Tavaliselt sisaldab Q-valim 40\u201380 v\u00e4idet, aga ka rohkem ning v\u00e4hem on aktsepteeritav \u2013 n\u00e4iteks Eestis l\u00e4biviidud j\u00e4lgimisrakenduste uuringus (Sukk ja Siibak, 2022) kasutati edukalt 28 v\u00e4idet sisaldanud Q-hulka. Vaatamata sellele, kui suur on l\u00f5plik Q-hulk, tuleks esialgu moodustada pigem rohkem v\u00e4iteid, mida siis pilootuuringu k\u00e4igus v\u00e4hendada ja viimistleda. Tungivalt soovituslik on, et teised uurijad heidaksid samuti pilgu esialgsele Q-hulgale \u2013 see aitab parandada s\u00f5nastust, v\u00e4hendada kordusi, luua uusi v\u00e4iteid ja saada kinnitust Q-hulga piisavale katvusele uuritava teema suhtes (Watts ja Stenner, 2012).<\/p>\n\n\n\n<p><\/p><\/div>\n        <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n\n\n\n<p><\/p><div class=\"accordion mb-3\">\n        <div class=\"accordion-item accordion-item--white\">\n        <h2 class=\"accordion-header\" id=\"accordion-69de5eb7072de-heading\">\n            <button class=\"accordion-button collapsed\" type=\"button\" data-bs-toggle=\"collapse\" data-bs-target=\"#accordion-69de5eb7072de-collapse\" aria-expanded=\"true\" aria-controls=\"accordion-69de5eb7072de-collapse\">Osalejate valik<\/button>\n        <\/h2>\n        <div id=\"accordion-69de5eb7072de-collapse\" class=\"accordion-collapse collapse\" aria-labelledby=\"accordion-69de5eb7072de-heading\">\n            <div class=\"accordion-body\">\n\n\n\n<p>Q-metodoloogilisse uuringusse tuleks leida osalejad, kellel on uuritava teemaga seoses oma seisukoht ning kelle vaatenurgad on uuringu jaoks olulised (Watts ja Stenner, 2012). Seet\u00f5ttu eelistatakse Q-metodoloogias <strong><a href=\"https:\/\/samm.ut.ee\/valimid\/\">sihip\u00e4rast valimit<\/a><\/strong>. Q-metodoloogiline uuring ei vaja suurt hulka osalejaid ehk <strong>P-hulka, <\/strong>sest uurimuse eesm\u00e4rk on tuvastada olemasolevad vaatenurgad, mitte teha suuri \u00fcldistusi (Brown, 1980). Soovituslik on, et osalejate arv oleks v\u00e4iksem kui v\u00e4idete arv Q-hulgas (Watts ja Stenner, 2012; Tiidenberg jt, 2020).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td><strong>N\u00e4ide<\/strong> Soovime kaardistada \u00f5petajate seisukohti \u00f5ppet\u00f6\u00f6s digitehnoloogia kasutamise asjus. Meie eesm\u00e4rk on leida valimisse \u00f5petajad, kes esindavad erinevaid vaateid, mist\u00f5ttu valime uuringusse \u00f5petajad, kes n\u00e4iteks on <strong>v\u00e4ga positiivsed<\/strong> digivahendite suhtes,on <strong>skeptilised v\u00f5i kriitilised<\/strong>,t\u00f6\u00f6tavad <strong>erinevates kooliastmetes<\/strong> (alg-, p\u00f5hi-, keskkool),t\u00f6\u00f6tavad erinevates piirkondades (maa- ja linnakoolid),on <strong>erineva kogemusega<\/strong> (algajad <em>vs.<\/em> kogenud).<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p><\/div>\n        <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n\n\n\n<p><\/p><div class=\"accordion mb-3\">\n        <div class=\"accordion-item accordion-item--white\">\n        <h2 class=\"accordion-header\" id=\"accordion-69de5eb7072e5-heading\">\n            <button class=\"accordion-button collapsed\" type=\"button\" data-bs-toggle=\"collapse\" data-bs-target=\"#accordion-69de5eb7072e5-collapse\" aria-expanded=\"true\" aria-controls=\"accordion-69de5eb7072e5-collapse\">V\u00e4idete sorteerimine<\/button>\n        <\/h2>\n        <div id=\"accordion-69de5eb7072e5-collapse\" class=\"accordion-collapse collapse\" aria-labelledby=\"accordion-69de5eb7072e5-heading\">\n            <div class=\"accordion-body\">\n\n\n\n<p>Traditsiooniliselt antakse Q-hulk osalejatele juhuslikult nummerdatud kaartide vormis, igal kaardil \u00fcks v\u00e4ide Q-hulgast. Lisaks paberkaartidele pakuvad head v\u00f5imalust v\u00e4idete sorteerimiseks ka veebikeskkonnad (nt <a href=\"https:\/\/qsortouch.com\/\">https:\/\/qsortouch.com\/<\/a>, <a href=\"https:\/\/qmethodsoftware.com\/\">https:\/\/qmethodsoftware.com\/<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.qsortware.net\/\">https:\/\/www.qsortware.net\/<\/a>). Iga osaleja peab v\u00e4ited j\u00e4rjestama mingil skaalal \u2013 n\u00e4iteks \u201en\u00f5ustun k\u00f5ige rohkem\u201c kuni \u201en\u00f5ustun k\u00f5ige v\u00e4hem\u201c v\u00f5i \u201ek\u00f5ige t\u00e4htsam\u201c kuni \u201ek\u00f5ige v\u00e4hem t\u00e4htis\u201c jne. Esmalt peab osaleja v\u00e4ited hoolikalt l\u00e4bi lugema \u2013 nii saab v\u00e4idetest hea \u00fclevaate. Osaleja v\u00f5iks sorteerimisega alustada juba lugemise ajal, jagades v\u00e4ited esmalt kolme hunnikusse: v\u00e4ited, millega ta n\u00e4iteks \u00fcldiselt n\u00f5ustub, need, millega ta ei n\u00f5ustu, ja need, mille suhtes tal seisukohta ei ole. Seej\u00e4rel palutakse osalejal sorteerida kaardid vastavalt etteantud jaotusele \u2013 selleks v\u00f5ib olla skaala -3\u2026+3, -6\u2026+6 jne. Joonisel 1 on toodud fikseeritud jaotus skaalal -3\u2026+3, kus -3 t\u00e4histab \u201en\u00f5ustun k\u00f5ige v\u00e4hem\u201c ning +3 \u201en\u00f5ustun k\u00f5ige rohkem\u201c. Fikseeritud jaotus t\u00e4hendab, et osaleja saab iga skaalapunkti alla m\u00e4rkida kindla arvu v\u00e4iteid. Selline tingimus t\u00e4hendab, et osaleja peab v\u00e4iteid sorteerima tausts\u00fcsteemi (ehk oma suhtumist teistesse v\u00e4idetesse) arvesse v\u00f5ttes.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"605\" src=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-1-1024x605.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1106\" srcset=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-1-1024x605.jpg 1024w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-1-300x177.jpg 300w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-1-768x454.jpg 768w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-1.jpg 1150w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\"><figcaption class=\"wp-element-caption\">Joonis 1. Fikseeritud jaotus skaalal -3\u2026+3 (Q-hulk koosneb 32 v\u00e4itest)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Ka joonisel 2 on toodud fikseeritud jaotus, aga skaalal -6\u2026+6. Tegemist on lamedama jaotusk\u00f5veraga. J\u00e4rsemat ja kitsamat jaotusk\u00f5verat (joonis 1) soovitatakse juhul, kui osalejad ei pruugi teemaga v\u00e4ga tuttavad olla v\u00f5i kui teema on eriti keeruline. See v\u00f5imaldab osalejatel paigutada rohkem v\u00e4iteid jaotuse keskossa. Madalam v\u00f5i lamedam jaotusk\u00f5ver sobib paremini teemade puhul, mis on lihtsamad v\u00f5i mille kohta on osalejatel head teadmised.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"246\" src=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-2-1024x246.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1108\" srcset=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-2-1024x246.jpg 1024w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-2-300x72.jpg 300w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-2-768x184.jpg 768w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-2.jpg 1145w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\"><figcaption class=\"wp-element-caption\">Joonis 2. Fikseeritud jaotus skaalal -6\u2026+6 (Q-hulk koosneb 40 v\u00e4itest)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>V\u00e4iteid on v\u00f5imalik sorteerida ka fikseerimata jaotuse alusel \u2013 see t\u00e4hendab, et osaleja saab iga skaalapunkti alla m\u00e4rkida piiramatu arvu v\u00e4iteid. Nii fikseeritud kui ka fikseerimata jaotus on Q-metodoloogias aktsepteeritav \u2013 Browni (1980) uuring n\u00e4itab, et statistilised erinevused erinevate jaotuste vahel on peaaegu olematud.<\/p>\n\n\n\n<p>Lisaks v\u00e4idete sorteerimisele on soovituslik viia l\u00e4bi intervjuu (nt paluda osalejal oma seisukohti t\u00e4psustada v\u00f5i k\u00fcsida lisainformatsiooni). See on suureks abiks edasises interpretatsioonis.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p><\/div>\n        <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n\n\n\n<p><\/p><div class=\"accordion mb-3\">\n        <div class=\"accordion-item accordion-item--white\">\n        <h2 class=\"accordion-header\" id=\"accordion-69de5eb707333-heading\">\n            <button class=\"accordion-button collapsed\" type=\"button\" data-bs-toggle=\"collapse\" data-bs-target=\"#accordion-69de5eb707333-collapse\" aria-expanded=\"true\" aria-controls=\"accordion-69de5eb707333-collapse\">Anal\u00fc\u00fcs ja interpretatsioon<\/button>\n        <\/h2>\n        <div id=\"accordion-69de5eb707333-collapse\" class=\"accordion-collapse collapse\" aria-labelledby=\"accordion-69de5eb707333-heading\">\n            <div class=\"accordion-body\">\n\n\n\n<p>V\u00e4idete sorteerimisele j\u00e4rgneb <strong><a href=\"https:\/\/samm.ut.ee\/faktoranalyys\/\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/samm.ut.ee\/faktoranalyys\/\">faktoranal\u00fc\u00fcs<\/a><\/strong>. Anal\u00fc\u00fcsi peamine eesm\u00e4rk on leida \u00fchised vaatenurgad ehk faktorid, mis iseloomustavad osalejaid, kes on v\u00e4ited sarnaselt sorteerinud. J\u00e4rgnevalt vaatleme faktoranal\u00fc\u00fcsi programmis <strong>Ken-Q Analysis<\/strong> (<a href=\"https:\/\/shawnbanasick.github.io\/ken-q-analysis\/\">https:\/\/shawnbanasick.github.io\/ken-q-analysis\/<\/a>), mis on \u00fcks enim kasutatavaid vabavaralisi programme Q-metodoloogilise uurimuse andmete anal\u00fc\u00fcsimiseks. Programmist on olemas ka allalaaditav versioon <strong>KADE<\/strong>, mis toimib t\u00e4pselt samamoodi.<\/p>\n\n\n\n<p>Kasutame n\u00e4itena andmeid laste j\u00e4lgimisrakenduste uuringust (Sukk ja Siibak, 2022). Uuringus osales 20 last, kes m\u00e4rkisid 28 v\u00e4idet skaalale \u22125\u2026+5, kus \u22125 t\u00e4hendas \u201ek\u00f5ige v\u00e4hem n\u00f5us\u201c ja +5 \u201ek\u00f5ige rohkem n\u00f5us\u201c. Lapsed said samuti paigutada v\u00e4iteid kategooriasse \u201e0\u201c, kui nad ei olnud kindlad, kas nad n\u00f5ustuvad v\u00f5i mitte. Uuringus kasutati fikseerimata jaotust (st osalejad said iga skaalapunkti alla m\u00e4rkida piiramatu arvu v\u00e4iteid), sest uurijad leidsid, et nii-\u00f6elda vaba ulatusega sorteerimine annab noortele osalejatele rohkem vabadust (vt ka Bolland, 1985). Esimene samm on <strong>andmete sisestamine<\/strong>. K\u00f5ige lihtsam on kogutud andmed (st iga osaleja j\u00e4rjekorda seatud v\u00e4ited) sisestada Exceli malli, mille saab programmi avalehelt alla laadida. Valida on kahe faili vahel. Kui uuringus on kasutatud fikseeritud jaotust (st osaleja saab iga skaalapunkti alla m\u00e4rkida kindla arvu v\u00e4iteid), tuleks valida esimene fail <em>(Type 1)<\/em>. Kui uuringus on kasutatud fikseerimata jaotust, tuleks valida teine fail <em>(Type 2)<\/em>. Kuna meie n\u00e4ites kasutati fikseerimata jaotust, valime Exceli faili nr 2. Fail avaneb Google Spreadsheeti keskkonnas, kust tuleks see alla laadida (keskkonnas on fail \u00fcksnes vaatamiseks) .xlsx formaadis. Exceli failis on m\u00e4rgitud, kuhu ja mida sisestada (vt vahelehed, mille nimes sisaldub <em>Example<\/em>). Esimesele lehele <em>(Name)<\/em> tuleks m\u00e4rkida projekti pealkiri (joonis 3) \u2013 valime selleks n\u00e4iteks \u201eLapsed\u201c.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"976\" height=\"1009\" src=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-3.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1111\" srcset=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-3.jpg 976w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-3-290x300.jpg 290w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-3-768x794.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 976px) 100vw, 976px\"><figcaption class=\"wp-element-caption\">Joonis 3. Projekti pealkirja sisestamine Exceli faili<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>J\u00e4rgmisena tuleb sisestada vahelehele <em>Sorts <\/em>iga osaleja sorteeritud v\u00e4ited. Tulpa A tuleb m\u00e4rkida iga osaleja nimi (v\u00f5i kood). J\u00e4rgmistesse tulpadesse tuleb m\u00e4rkida k\u00f5ikide v\u00e4idete v\u00e4\u00e4rtused \u2013 tulpa B tuleb m\u00e4rkida esimese v\u00e4ite v\u00e4\u00e4rtus (st millisele skaalapunktile osaleja v\u00e4ite asetas), tulpa C teise v\u00e4ite v\u00e4\u00e4rtus, tulpa D kolmanda v\u00e4ite v\u00e4\u00e4rtus jne. Iga osaleja sorteerimised tuleb m\u00e4rkida eraldi reale (joonis 4).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"975\" height=\"163\" src=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-4.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1113\" srcset=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-4.jpg 975w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-4-300x50.jpg 300w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-4-768x128.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 975px) 100vw, 975px\"><figcaption class=\"wp-element-caption\">Joonis 4. Sorteerimiste sisestamine Exceli faili<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>J\u00e4rgmisena tuleb faili m\u00e4rkida skaala <em>(Pattern). <\/em>Viimane on oluline juhul, kui uuringus on kasutatud fikseeritud jaotust \u2013 sellisel juhul tuleks faili kirjutada, mitu v\u00e4idet mingi skaalapunkti all on. Kui m\u00f5ne skaalapunkti all pole \u00fchtegi v\u00e4idet, tuleb m\u00e4rkida 0. Kuna meie n\u00e4ites kasutati fikseerimata jaotust, m\u00e4rgime skaala alla lihtsalt esimese osaleja v\u00e4idete sorteerimise mustri (joonis 5). N\u00e4eme, et esimene osaleja on -5 alla m\u00e4rkinud viis v\u00e4idet, -4 alla \u00fche v\u00e4ite jne.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"977\" height=\"96\" src=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-5.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1115\" srcset=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-5.jpg 977w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-5-300x29.jpg 300w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-5-768x75.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 977px) 100vw, 977px\"><figcaption class=\"wp-element-caption\">Joonis 5. Skaala m\u00e4rkimine Exceli faili<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Viimasena tuleb faili lisada k\u00f5ik v\u00e4ited <em>(Statements). <\/em>A-tulbas on v\u00e4ite number, B-tulpa tuleb m\u00e4rkida v\u00e4ide. K\u00f5ik v\u00e4ited tuleb lisada \u00fcksteise alla (joonis 6).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"975\" height=\"159\" src=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-6.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1116\" srcset=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-6.jpg 975w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-6-300x49.jpg 300w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-6-768x125.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 975px) 100vw, 975px\"><figcaption class=\"wp-element-caption\">Joonis 6. V\u00e4idete sisestamine Exceli faili<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>L\u00f5petuseks tuleb fail salvestada ning laadida \u00fcles programmi veebilehele <em>(Drag and drop \u2026)<\/em> (joonis 7).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"624\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-7-624x1024.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1118\" srcset=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-7-624x1024.jpg 624w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-7-183x300.jpg 183w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Joonis-7.jpg 683w\" sizes=\"auto, (max-width: 624px) 100vw, 624px\"><figcaption class=\"wp-element-caption\">Joonis 7. Faili \u00fcleslaadimine programmi veebilehele<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Programm n\u00e4itab seej\u00e4rel projekti kokkuv\u00f5tet \u2013 nimi, osalejate ja v\u00e4idete arv, skaala (NB! Oluline \u00fcksnes juhul, kui uuringus on kasutatud fikseeritud jaotust!) ning v\u00e4ited. Vajutades nuppu \u201eStart Analysis\u201c, saame asuda andmeid anal\u00fc\u00fcsima.<\/p>\n\n\n\n<p>Anal\u00fc\u00fcs algab <strong><a href=\"https:\/\/samm.ut.ee\/korrelatsioonikordajad\/\">korrelatsioonimaatriksi<\/a> arvutamisest <\/strong><em>(Correlations)<\/em>, mis n\u00e4itab \u00fcksikute Q-j\u00e4rjestuste (sorteerimiste, ladumiste) vahelisi sarnasusi (ja ka erinevusi). Tabelis 1 on n\u00e4ha laste j\u00e4rjestuste vahelised korrelatsioonid. <strong><br><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Tabel 1. Osalejate j\u00e4rjestuste korrelatsioonimaatriks<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td>Osaleja<\/td><td>L01<\/td><td>L02<\/td><td>L03<\/td><td>L04<\/td><td>L05<\/td><td>L06<\/td><td>L07<\/td><td>L08<\/td><td>L09<\/td><td>L10<\/td><td>L11<\/td><td>L12<\/td><td>L13<\/td><td>L14<\/td><td>L15<\/td><td>L16<\/td><td>L17<\/td><td>L18<\/td><td>L19<\/td><td>L20<\/td><\/tr><tr><td>L01<\/td><td>100<\/td><td>-33<\/td><td>51<\/td><td>39<\/td><td>31<\/td><td>20<\/td><td>46<\/td><td>57<\/td><td>44<\/td><td>34<\/td><td>-36<\/td><td>45<\/td><td>26<\/td><td>53<\/td><td>8<\/td><td>45<\/td><td>49<\/td><td>54<\/td><td>18<\/td><td>28<\/td><\/tr><tr><td>L02<\/td><td>-33<\/td><td>100<\/td><td>-12<\/td><td>-28<\/td><td>-13<\/td><td>7<\/td><td>14<\/td><td>1<\/td><td>-27<\/td><td>5<\/td><td>45<\/td><td>-14<\/td><td>-8<\/td><td>-3<\/td><td>19<\/td><td>5<\/td><td>-21<\/td><td>-18<\/td><td>1<\/td><td>22<\/td><\/tr><tr><td>L03<\/td><td>51<\/td><td>-12<\/td><td>100<\/td><td>49<\/td><td>51<\/td><td>41<\/td><td>43<\/td><td>53<\/td><td>61<\/td><td>57<\/td><td>-32<\/td><td>75<\/td><td>48<\/td><td>58<\/td><td>20<\/td><td>12<\/td><td>41<\/td><td>47<\/td><td>30<\/td><td>26<\/td><\/tr><tr><td>L04<\/td><td>39<\/td><td>-28<\/td><td>49<\/td><td>100<\/td><td>14<\/td><td>57<\/td><td>44<\/td><td>43<\/td><td>55<\/td><td>55<\/td><td>-24<\/td><td>46<\/td><td>38<\/td><td>37<\/td><td>-8<\/td><td>49<\/td><td>44<\/td><td>38<\/td><td>29<\/td><td>39<\/td><\/tr><tr><td>L05<\/td><td>31<\/td><td>-13<\/td><td>51<\/td><td>14<\/td><td>100<\/td><td>33<\/td><td>52<\/td><td>44<\/td><td>45<\/td><td>34<\/td><td>-1<\/td><td>60<\/td><td>35<\/td><td>42<\/td><td>26<\/td><td>22<\/td><td>49<\/td><td>16<\/td><td>60<\/td><td>25<\/td><\/tr><tr><td>L06<\/td><td>20<\/td><td>7<\/td><td>41<\/td><td>57<\/td><td>33<\/td><td>100<\/td><td>67<\/td><td>46<\/td><td>64<\/td><td>80<\/td><td>-15<\/td><td>61<\/td><td>42<\/td><td>62<\/td><td>-11<\/td><td>51<\/td><td>40<\/td><td>26<\/td><td>43<\/td><td>39<\/td><\/tr><tr><td>L07<\/td><td>46<\/td><td>14<\/td><td>43<\/td><td>44<\/td><td>52<\/td><td>67<\/td><td>100<\/td><td>69<\/td><td>57<\/td><td>75<\/td><td>-2<\/td><td>54<\/td><td>54<\/td><td>52<\/td><td>19<\/td><td>58<\/td><td>72<\/td><td>42<\/td><td>61<\/td><td>58<\/td><\/tr><tr><td>L08<\/td><td>57<\/td><td>1<\/td><td>53<\/td><td>43<\/td><td>44<\/td><td>46<\/td><td>69<\/td><td>100<\/td><td>54<\/td><td>46<\/td><td>-29<\/td><td>64<\/td><td>74<\/td><td>58<\/td><td>26<\/td><td>47<\/td><td>65<\/td><td>55<\/td><td>25<\/td><td>47<\/td><\/tr><tr><td>L09<\/td><td>44<\/td><td>-27<\/td><td>61<\/td><td>55<\/td><td>45<\/td><td>64<\/td><td>57<\/td><td>54<\/td><td>100<\/td><td>67<\/td><td>-45<\/td><td>66<\/td><td>44<\/td><td>59<\/td><td>5<\/td><td>42<\/td><td>67<\/td><td>45<\/td><td>43<\/td><td>55<\/td><\/tr><tr><td>L10<\/td><td>34<\/td><td>5<\/td><td>57<\/td><td>55<\/td><td>34<\/td><td>80<\/td><td>75<\/td><td>46<\/td><td>67<\/td><td>100<\/td><td>-26<\/td><td>68<\/td><td>40<\/td><td>59<\/td><td>6<\/td><td>51<\/td><td>58<\/td><td>45<\/td><td>62<\/td><td>55<\/td><\/tr><tr><td>L11<\/td><td>-36<\/td><td>45<\/td><td>-32<\/td><td>-24<\/td><td>-1<\/td><td>-15<\/td><td>-2<\/td><td>-29<\/td><td>-45<\/td><td>-26<\/td><td>100<\/td><td>-36<\/td><td>-33<\/td><td>-13<\/td><td>10<\/td><td>7<\/td><td>-37<\/td><td>-57<\/td><td>5<\/td><td>-2<\/td><\/tr><tr><td>L12<\/td><td>45<\/td><td>-14<\/td><td>75<\/td><td>46<\/td><td>60<\/td><td>61<\/td><td>54<\/td><td>64<\/td><td>66<\/td><td>68<\/td><td>-36<\/td><td>100<\/td><td>46<\/td><td>54<\/td><td>8<\/td><td>37<\/td><td>53<\/td><td>50<\/td><td>43<\/td><td>36<\/td><\/tr><tr><td>L13<\/td><td>26<\/td><td>-8<\/td><td>48<\/td><td>38<\/td><td>35<\/td><td>42<\/td><td>54<\/td><td>74<\/td><td>44<\/td><td>40<\/td><td>-33<\/td><td>46<\/td><td>100<\/td><td>39<\/td><td>19<\/td><td>19<\/td><td>48<\/td><td>53<\/td><td>26<\/td><td>27<\/td><\/tr><tr><td>L14<\/td><td>53<\/td><td>-3<\/td><td>58<\/td><td>37<\/td><td>42<\/td><td>62<\/td><td>52<\/td><td>58<\/td><td>59<\/td><td>59<\/td><td>-13<\/td><td>54<\/td><td>39<\/td><td>100<\/td><td>5<\/td><td>35<\/td><td>25<\/td><td>39<\/td><td>17<\/td><td>28<\/td><\/tr><tr><td>L15<\/td><td>8<\/td><td>19<\/td><td>20<\/td><td>-8<\/td><td>26<\/td><td>-11<\/td><td>19<\/td><td>26<\/td><td>5<\/td><td>6<\/td><td>10<\/td><td>8<\/td><td>19<\/td><td>5<\/td><td>100<\/td><td>18<\/td><td>26<\/td><td>25<\/td><td>24<\/td><td>50<\/td><\/tr><tr><td>L16<\/td><td>45<\/td><td>5<\/td><td>12<\/td><td>49<\/td><td>22<\/td><td>51<\/td><td>58<\/td><td>47<\/td><td>42<\/td><td>51<\/td><td>7<\/td><td>37<\/td><td>19<\/td><td>35<\/td><td>18<\/td><td>100<\/td><td>43<\/td><td>12<\/td><td>53<\/td><td>66<\/td><\/tr><tr><td>L17<\/td><td>49<\/td><td>-21<\/td><td>41<\/td><td>44<\/td><td>49<\/td><td>40<\/td><td>72<\/td><td>65<\/td><td>67<\/td><td>58<\/td><td>-37<\/td><td>53<\/td><td>48<\/td><td>25<\/td><td>26<\/td><td>43<\/td><td>100<\/td><td>48<\/td><td>60<\/td><td>61<\/td><\/tr><tr><td>L18<\/td><td>54<\/td><td>-18<\/td><td>47<\/td><td>38<\/td><td>16<\/td><td>26<\/td><td>42<\/td><td>55<\/td><td>45<\/td><td>45<\/td><td>-57<\/td><td>50<\/td><td>53<\/td><td>39<\/td><td>25<\/td><td>12<\/td><td>48<\/td><td>100<\/td><td>3<\/td><td>25<\/td><\/tr><tr><td>L19<\/td><td>18<\/td><td>1<\/td><td>30<\/td><td>29<\/td><td>60<\/td><td>43<\/td><td>61<\/td><td>25<\/td><td>43<\/td><td>62<\/td><td>5<\/td><td>43<\/td><td>26<\/td><td>17<\/td><td>24<\/td><td>53<\/td><td>60<\/td><td>3<\/td><td>100<\/td><td>59<\/td><\/tr><tr><td>L20<\/td><td>28<\/td><td>22<\/td><td>26<\/td><td>39<\/td><td>25<\/td><td>39<\/td><td>58<\/td><td>47<\/td><td>55<\/td><td>55<\/td><td>-2<\/td><td>36<\/td><td>27<\/td><td>28<\/td><td>50<\/td><td>66<\/td><td>61<\/td><td>25<\/td><td>59<\/td><td>100<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Positiivne korrelatsioon<\/strong> t\u00e4hendab, et kaks osalejat sorteerisid v\u00e4iteid sarnaselt, ning mida suurem on arv (kuni 100 v\u00f5i 1,00), seda sarnasemad on kahe osaleja j\u00e4rjestused. See t\u00e4hendab, et osalejad n\u00f5ustusid ja ei n\u00f5ustunud samade v\u00e4idetega, asetades need jaotuses ligikaudu samadele positsioonidele. N\u00e4ite p\u00f5hjal saame n\u00e4iteks \u00f6elda, et osalejad L04 ja L06 jagavad m\u00f5nda vaatenurka (57 v\u00f5i 0,57), samas kui osalejate L02 ja L06 j\u00e4rjestustes (7 v\u00f5i 0,07) on v\u00e4he \u00fchist. <strong>Negatiivne korrelatsioon<\/strong> t\u00e4hendab, et kaks osalejat j\u00e4rjestasid v\u00e4ited vastupidisel viisil. Mida v\u00e4iksem on arv (kuni -100 v\u00f5i 0,1), seda enam vastanduvad nende seisukohad \u2013 millega \u00fcks osaleja oli t\u00e4ielikult n\u00f5us, teine \u200b\u200bt\u00f5en\u00e4oliselt ei n\u00f5ustunud, ja vastupidi. Tabelist 1 n\u00e4eme, et n\u00e4iteks osalejad L01 ja L02 on j\u00e4rjestanud v\u00e4iteid nii, et need vastanduvad osaliselt teineteisele. Miks on korrelatsioon oluline? Positiivne korrelatsioon aitab tuvastada osalejate r\u00fchmi, kelle vaatenurgad kattuvad \u2013 nendest r\u00fchmadest saavad hiljem faktorid ehk \u00fchised vaatenurgad. Negatiivne korrelatsioon viitab v\u00f5imalikele vastandlikele seisukohtadele ja aitab m\u00f5ista, kui erinevad v\u00f5ivad vaatenurgad \u00fcksteisest olla.<\/p>\n\n\n\n<p>J\u00e4rgmiseks <strong>eraldame<\/strong> korrelatsioonimaatriksist <strong>faktorid <\/strong><em>(Factor Extraction)<\/em>. See on protsess, mille k\u00e4igus tuvastatakse mustrid v\u00f5i jagatud vaatenurgad erinevate sorteerimiste seas. Iga faktor esindab osalejaid, kes reastasid v\u00e4ited sarnaselt \u2013 see t\u00e4hendab, et neil on sarnane arusaam uuritavast teemast. Faktorid eraldatakse <strong>tsentroidide meetodil<\/strong> <em>(Centroid Factors)<\/em> ehk kasutades lihtsat summeerimist \u2013 tsentroididest v\u00f5ib m\u00f5elda kui aritmeetilisest keskmisest, mis iseloomustavad seoseid k\u00f5ikide v\u00e4idete sorteerimiste vahel (Tiidenberg jt, 2020). Siin tasub m\u00e4rkida, et lisaks tsentroidide meetodile on olemas ka faktoranal\u00fc\u00fcs peakomponentide meetodil <em>(Principal Component Analysis <\/em>ehk<em> PCA)<\/em>, mille eesm\u00e4rk on osalejaid v\u00f5imalikult h\u00e4sti eristavate koondtunnuste leidmine, mis kirjeldaksid v\u00f5imalikult suure osa tunnuste koguvariatiivsusest (Tooding, 2014). Q-metodoloogias eelistatakse siiski tsentroidide meetodit, sest tegemist on uurimusliku meetodiga, mis annab uurijale rohkem vabadust otsustada, millised faktorid v\u00e4lja tuua ja kuidas neid p\u00f6\u00f6rata (Stephenson, 1953; Watts ja Stenner, 2012; Tiidenberg jt, 2020).<\/p>\n\n\n\n<p>\u00dcks olulisi m\u00f5ttekohti faktorite eraldamisel on k\u00fcsimus, mitu faktorit eraldada. Watts ja Stenner (2012) soovitavad alustada p\u00f5him\u00f5ttest \u00fcks faktor iga kuue v\u00e4ite kohta. See t\u00e4hendab, et kui uuringus on n\u00e4iteks 12 v\u00e4idet, v\u00f5iks alustada kahe faktori eraldamisega, 20 v\u00e4ite puhul nelja faktoriga jne. Ken-Q Analysis programm lubab eraldada kuni kaheksa faktorit (vrd PQMethod programm seitse faktorit), mis t\u00e4hendab, et v\u00e4ga suure v\u00e4idete hulga puhul tulebki alustada Ken-Q-s just kaheksa faktori eraldamisest. Meie n\u00e4ites on 28 v\u00e4idet, mist\u00f5ttu alustame viie faktoriga. Programm annab meile esialgse ehk <strong>p\u00f6\u00f6ramata faktormaatriksi<\/strong> <em>(Unrotated Factor Matrix) <\/em>(tabel 2).<\/p>\n\n\n\n<p>Tabel 2. P\u00f6\u00f6ramata faktormaatriks<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td>Nr<\/td><td>Osaleja<\/td><td>Faktor 1<\/td><td>Faktor 2<\/td><td>Faktor 3<\/td><td>Faktor 4<\/td><td>Faktor 5<\/td><\/tr><tr><td>1<\/td><td>L01<\/td><td>0,62<\/td><td>-0,2604<\/td><td>0,0268<\/td><td>-0,1913<\/td><td>0,0476<\/td><\/tr><tr><td>2<\/td><td>L02<\/td><td>-0,12<\/td><td>0,4626<\/td><td>0,3687<\/td><td>0,2927<\/td><td>-0,203<\/td><\/tr><tr><td>3<\/td><td>L03<\/td><td>0,70<\/td><td>-0,2824<\/td><td>-0,1439<\/td><td>0,2411<\/td><td>0,0884<\/td><\/tr><tr><td>4<\/td><td>L04<\/td><td>0,62<\/td><td>-0,0791<\/td><td>0,0487<\/td><td>-0,0745<\/td><td>0,0069<\/td><\/tr><tr><td>5<\/td><td>L05<\/td><td>0,56<\/td><td>0,0905<\/td><td>-0,3641<\/td><td>0,3288<\/td><td>0,1166<\/td><\/tr><tr><td>6<\/td><td>L06<\/td><td>0,67<\/td><td>0,0696<\/td><td>0,1185<\/td><td>0,3188<\/td><td>0,089<\/td><\/tr><tr><td>7<\/td><td>L07<\/td><td>0,80<\/td><td>0,3568<\/td><td>0,2263<\/td><td>0,1283<\/td><td>0,1155<\/td><\/tr><tr><td>8<\/td><td>L08<\/td><td>0,79<\/td><td>-0,0809<\/td><td>0,2753<\/td><td>0,0198<\/td><td>0,0632<\/td><\/tr><tr><td>9<\/td><td>L09<\/td><td>0,83<\/td><td>-0,0518<\/td><td>-0,1766<\/td><td>-0,0679<\/td><td>0,0049<\/td><\/tr><tr><td>10<\/td><td>L10<\/td><td>0,80<\/td><td>0,1691<\/td><td>0,0078<\/td><td>0,1198<\/td><td>0,0271<\/td><\/tr><tr><td>11<\/td><td>L11<\/td><td>-0,35<\/td><td>0,584<\/td><td>0,1319<\/td><td>0,2199<\/td><td>-0,2114<\/td><\/tr><tr><td>12<\/td><td>L12<\/td><td>0,80<\/td><td>-0,0911<\/td><td>-0,1733<\/td><td>0,2323<\/td><td>0,0509<\/td><\/tr><tr><td>13<\/td><td>L13<\/td><td>0,62<\/td><td>-0,1358<\/td><td>0,1295<\/td><td>0,0803<\/td><td>0,0358<\/td><\/tr><tr><td>14<\/td><td>L14<\/td><td>0,64<\/td><td>-0,1111<\/td><td>0,2867<\/td><td>0,0863<\/td><td>0,1112<\/td><\/tr><tr><td>15<\/td><td>L15<\/td><td>0,20<\/td><td>0,2203<\/td><td>0,0103<\/td><td>-0,0613<\/td><td>0,0205<\/td><\/tr><tr><td>16<\/td><td>L16<\/td><td>0,56<\/td><td>0,358<\/td><td>0,3497<\/td><td>-0,201<\/td><td>0,1502<\/td><\/tr><tr><td>17<\/td><td>L17<\/td><td>0,79<\/td><td>0,1309<\/td><td>-0,1575<\/td><td>-0,2836<\/td><td>0,0335<\/td><\/tr><tr><td>18<\/td><td>L18<\/td><td>0,60<\/td><td>-0,3818<\/td><td>0,1816<\/td><td>-0,1457<\/td><td>0,1143<\/td><\/tr><tr><td>19<\/td><td>L19<\/td><td>0,56<\/td><td>0,6518<\/td><td>-0,3985<\/td><td>0,0079<\/td><td>0,3019<\/td><\/tr><tr><td>20<\/td><td>L20<\/td><td>0,61<\/td><td>0,5005<\/td><td>0,2535<\/td><td>-0,3907<\/td><td>0,2164<\/td><\/tr><tr><td>\u00a0<\/td><td>\u00a0<\/td><td>\u00a0<\/td><td>\u00a0<\/td><td>\u00a0<\/td><td>\u00a0<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>\u00a0<\/td><td>Omav\u00e4\u00e4rtused<\/td><td>8,1836<\/td><td>1,941<\/td><td>1,0014<\/td><td>0,8462<\/td><td>0,327<\/td><\/tr><tr><td>\u00a0<\/td><td>% variatiivsus<\/td><td>40<\/td><td>10<\/td><td>5<\/td><td>4<\/td><td>2<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Faktormaatriks on faktorlaadungite <em>(Factor Loadings)<\/em> tabel, mis n\u00e4itab iga ladumise esialgset seotust ehk korrelatsiooni iga faktoriga. Iga faktorit iseloomustab ka <strong>omav\u00e4\u00e4rtus <\/strong><em>(Eigenvalue) <\/em>ning <strong>variatiivsus<\/strong> <em>(Explained Variance). <\/em>Omav\u00e4\u00e4rtus n\u00e4itab, kui suure osa variatiivsusest ehk informatsioonist j\u00e4rjestustes kirjeldab \u00fcks faktor. Mida k\u00f5rgem on omav\u00e4\u00e4rtus, seda rohkem osalejate j\u00e4rjestustest see faktor selgitab. Variatiivsus n\u00e4itab, kui suure osa kogu andmestikust kirjeldab \u00fcks faktor. Omav\u00e4\u00e4rtused on k\u00f5ige sagedamini kasutatav kriteerium selle otsustamiseks, mitu faktorit eraldada ja l\u00f5pliku lahenduse jaoks alles j\u00e4tta (Watts ja Stenner, 2012). Madalaid omav\u00e4\u00e4rtusi \u2013 alla 1 \u2013 peetakse sageli nii-\u00f6elda l\u00e4vendiks. See t\u00e4hendab, et alles j\u00e4etakse ainult need faktorid, mille omav\u00e4\u00e4rtus on 1 v\u00f5i rohkem. Seda nimetatakse Kaiseri-Guttmani kriteeriumiks (Guttman, 1954; Kaiser, 1960). Nii omav\u00e4\u00e4rtus kui ka variatiivsus annavad meile hea \u00fclevaate eraldatud faktori statistilisest tugevusest ja selgitusv\u00f5imest. <\/p>\n\n\n\n<p>Tabelist 2 n\u00e4htub, et \u00fcksnes esimese kolme faktori omav\u00e4\u00e4rtus on &gt;1. See viitab, et valitud viiefaktoriline lahendus ei ole sobiv ja v\u00f5iksime liikuda edasi kolme faktoriga. Kolm esimest faktorit kirjeldavad 55% (40%+10%+5%) kogu uuringu variatiivsusest. Heaks tulemuseks loetakse 35%-40% v\u00f5i \u00fcle selle (Kline, 1994), mis n\u00e4itab samuti, et kolmefaktoriline lahendus v\u00f5iks olla sobilik. Seega liigume j\u00e4rgmisesse etappi kolme faktoriga.<\/p>\n\n\n\n<p>P\u00e4rast faktorite eraldamist tuleb neid <strong>p\u00f6\u00f6rata<\/strong>, et iga sorteerimine (st iga osaleja v\u00e4idete j\u00e4rjestus) oleks v\u00f5imalikult tugevalt seotud ainult \u00fchega faktoritest. Selleks kasutame <strong>Varimaxi<\/strong>, mille abil p\u00f6\u00f6ratakse faktorite telgi viisil, mis aitab m\u00f5ista, millisesse faktorisse \u00fcks v\u00f5i teine osaleja kuulub. Varimax lihtsustab seega tulemuste t\u00f5lgendamist. Lisaks Varimaxile v\u00f5ib faktoreid p\u00f6\u00f6rata ka k\u00e4sitsi (sh Ken-Q programmis), ent see n\u00f5uab uurijalt vilumust Q-metodoloogias, mist\u00f5ttu me k\u00e4sitsi p\u00f6\u00f6ramist siin peat\u00fckis ei kirjelda. K\u00fcll aga tuleks k\u00e4sitsi arvutada statistiliselt oluline faktorlaadung <em>(Significant Factor Loading)<\/em>, mis n\u00e4itab, (a) millised j\u00e4rjestused on tugevalt seotud ainult \u00fche faktoriga, (b) millised j\u00e4rjestused on tugevalt seotud mitme faktoriga ning (c) millised j\u00e4rjestused ei ole tugevalt seotud mitte \u00fchegi faktoriga. Valem selleks on j\u00e4rgnev:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"439\" height=\"40\" src=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Valem1.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1121\" srcset=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Valem1.jpg 439w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Valem1-300x27.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 439px) 100vw, 439px\"><\/figure>\n\n\n\n<p>Meie n\u00e4ites oleks statistiliselt oluline faktorlaadung seega:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"473\" height=\"34\" src=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Valem2.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1122\" srcset=\"https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Valem2.jpg 473w, https:\/\/sisu.ut.ee\/wp-content\/uploads\/sites\/110\/Valem2-300x22.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 473px) 100vw, 473px\"><\/figure>\n\n\n\n<p>Varimaxi p\u00f6\u00f6ramise tulemusi n\u00e4eme tabelis 3. Tabelis on m\u00e4rgitud <em>(Flagged) <\/em>ka need j\u00e4rjestused, mis \u00fchte v\u00f5i teist faktorit kujundavad. Selle sammu saab lasta programmil automaatselt teha (tabelis 3 just nii ka on), ent m\u00f5istlik on teha seda hoopis k\u00e4sitsi. Miks? Sest automaatne m\u00e4rgistamine ei pruugi anda parimat lahendust. Tabelist 3 n\u00e4htub, et osalejad L07, L10, L15 ja L20 on faktoritest v\u00e4lja j\u00e4\u00e4nud, sest nad <em>ei ole <\/em>tugevalt ainult \u00fche faktoriga seotud (tingimus a).<\/p>\n\n\n\n<p>Tabel 3. P\u00f6\u00f6ratud faktormaatriks koos faktorit kujundavate j\u00e4rjestustega (statistiliselt oluline faktorlaadung 0,49)<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td>Q sorteerimine<\/td><td>Faktor 1<\/td><td><\/td><td>Faktor 2<\/td><td><\/td><td>Faktor 3<\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>L01<\/td><td>0,6379<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,1974<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,0752<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L02<\/td><td>-0,205<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,0705<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,5641<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><\/tr><tr><td>L03<\/td><td>0,6904<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,2767<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,1278<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L04<\/td><td>0,5587<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,2774<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,0686<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L05<\/td><td>0,303<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,5778<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>-0,0845<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L06<\/td><td>0,5464<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,3344<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,2289<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L07<\/td><td>0,5417<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,4983<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,512<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L08<\/td><td>0,7701<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,2248<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,2485<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L09<\/td><td>0,6417<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,5544<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,037<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L10<\/td><td>0,5705<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,5319<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,2425<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L11<\/td><td>-0,5215<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,0197<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,454<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L12<\/td><td>0,6417<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,5181<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,0662<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L13<\/td><td>0,595<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,2269<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,0501<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L14<\/td><td>0,645<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,1549<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,1713<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L15<\/td><td>0,0573<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,2177<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,1922<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L16<\/td><td>0,3818<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,2899<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,5558<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><\/tr><tr><td>L17<\/td><td>0,5305<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,6158<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,1004<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L18<\/td><td>0,7326<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,0252<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,0568<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L19<\/td><td>0,0106<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,9078<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,2688<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L20<\/td><td>0,3006<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,4994<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,5495<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>% variatiivsus<\/td><td>29<\/td><td>\u00a0<\/td><td>17<\/td><td>\u00a0<\/td><td>9<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Kuna me soovime anal\u00fc\u00fcsi kaasata v\u00f5imalikult palju osalejaid (ja nende j\u00e4rjestusi), on v\u00f5imalik t\u00f5sta statistiliselt olulist faktorlaadungit (Watts ja Stenner, 2012). Liikudes n\u00e4iteks 0,54 peale, saame kolmandasse faktorisse kaasata veel \u00fche j\u00e4rjestuse (L20).<\/p>\n\n\n\n<p>Tabel 4. P\u00f6\u00f6ratud faktormaatriks koos faktorit kujundavate j\u00e4rjestustega (statistiliselt oluline faktorlaadung 0,54)<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td>Q sorteerimine<\/td><td>F1<\/td><td><\/td><td>F2<\/td><td><\/td><td>F3<\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>L01<\/td><td>0,64<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,20<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,08<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L02<\/td><td>-0,21<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,07<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,56<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><\/tr><tr><td>L03<\/td><td>0,69<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,28<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,13<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L04<\/td><td>0,56<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,28<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,07<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L05<\/td><td>0,30<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,58<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>-0,08<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L06<\/td><td>0,55<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,33<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,23<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L07<\/td><td>0,54<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,50<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,51<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L08<\/td><td>0,77<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,22<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,25<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L09<\/td><td>0,64<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,55<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,04<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L10<\/td><td>0,57<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,53<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,24<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L11<\/td><td>-0,52<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,02<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,45<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L12<\/td><td>0,64<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,52<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,07<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L13<\/td><td>0,60<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,23<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,05<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L14<\/td><td>0,65<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,15<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,17<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L15<\/td><td>0,06<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,22<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,19<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L16<\/td><td>0,38<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,29<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,56<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><\/tr><tr><td>L17<\/td><td>0,53<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,62<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,10<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L18<\/td><td>0,73<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,03<\/td><td>\u00a0<\/td><td>-0,06<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L19<\/td><td>0,01<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,91<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><td>0,27<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><tr><td>L20<\/td><td>0,30<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,50<\/td><td>\u00a0<\/td><td>0,55<\/td><td>M\u00e4rgitud<\/td><\/tr><tr><td>% variatiivsus<\/td><td>29<\/td><td>\u00a0<\/td><td>17<\/td><td>\u00a0<\/td><td>9<\/td><td>\u00a0<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Nii oleme j\u00f5udnud kolmefaktorilise lahenduseni, kus 17 osaleja j\u00e4rjestust 20st on tugevalt seotud \u00fchega kolmest faktorist (tabel 4). Meil on ka kaks osalejat, kelle ladumised ei ole seotud mitte \u00fchegi faktoriga, ning \u00fcks osaleja, kes on seotud rohkem kui \u00fche faktoriga. Kokku kirjeldavad meie kolm faktorit 55% ladumiste variatiivsusest. Kuna Q-meetodi eesm\u00e4rk on tuvastada arvamuste r\u00fchmi v\u00f5i mustreid, siis paraku j\u00e4\u00e4vad kolme osaleja j\u00e4rjestused t\u00f5lgendusest v\u00e4lja.<\/p>\n\n\n\n<p>N\u00fc\u00fcd saame oma anal\u00fc\u00fcsi alla laadida \u2013 mugav on seda teha Exceli formaadis. Seej\u00e4rel ootab ees faktorite interpreteerimine, mille eesm\u00e4rk on avastada, m\u00f5ista ja selgitada faktorite kaudu esile kerkinud vaatenurki.<\/p>\n\n\n\n<p>Faktorite interpreteerimisel on oluline roll <strong>faktorskooridel <\/strong><em>(Factor Array) <\/em>ehk individuaalsetel faktorite v\u00e4\u00e4rtustel<em>.<\/em> Arvutuslikult on faktorskoorid faktorlaadungite kaalude summad, mille sellesse faktorisse kuuluvad osalejad v\u00e4idetele andsid (Tiidenberg jt, 2020). Faktorskoorid arvutatakse standardiseerituna (<em>z<\/em>-skooridena). Et erinevaid vaatenurki oleks lihtsam v\u00f5rrelda, teisendatakse z-skoorid seej\u00e4rel tagasi sama skaalaga t\u00e4isarvudeks, mida kasutati algselt v\u00e4idete j\u00e4rjestamisel (meie n\u00e4ites -5\u2026+5). Seega v\u00f5ime faktorskooridest m\u00f5elda kui ideaalsest j\u00e4rjestusest. Samal ajal aitavad faktorskoorid m\u00f5ista sarnasusi ja erinevusi eri vaatenurkade sees ja vahel (Watts ja Stenner, 2012; Tiidenberg jt, 2020). Ken-Q Analysis teeb meie eest eespool kirjeldatu \u00e4ra \u2013 faktorskoorid leiame Exceli failis vahekaardilt <em>Consensus-Disagreement <\/em>(tabel 5). Tabelis on toodud k\u00f5ik n\u00e4idisuuringu v\u00e4ited ning nende seos tekkinud vaatenurkadega (faktoritega) \u2013 mida suurem on m\u00f5ne v\u00e4\u00e4rtus, seda suurem on n\u00f5ustumine v\u00e4itega selles vaatenurgas. N\u00e4iteks n\u00e4eme, et v\u00e4itega number 1 n\u00f5ustuvad osalejad k\u00f5igis kolmes faktoris, samal ajal kui v\u00e4itega number 3 n\u00f5ustuvad \u00fcksnes osalejad faktoris kaks (osalejad faktorites \u00fcks ja kolm on v\u00e4itele vastu). Niiviisi tabelile otsa vaadates hakkab kujunema esmane pilt sellest, kuidas tekkinud \u201et\u00fc\u00fcbid\u201c (st osalejad faktorites \u00fcks, kaks ja kolm) v\u00e4iteid on sorteerinud ja milline on nende n\u00e4gemus uuritavast teemast.<\/p>\n\n\n\n<p>Tabel 5. V\u00e4ited ning faktorskoorid<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td>V\u00e4ite nr<\/td><td>V\u00e4ide<\/td><td>Faktor 1<\/td><td>Faktor 2<\/td><td>Faktor 3<\/td><\/tr><tr><td>1<\/td><td>Emad-isad ja lapsed peavad \u00fcksteist usaldama.<\/td><td>5<\/td><td>4<\/td><td>4<\/td><\/tr><tr><td>2<\/td><td>Vanemad ei tohiks oma lapse asukohta j\u00e4lgida ilma sellest temaga r\u00e4\u00e4kimata.<\/td><td>0<\/td><td>2<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>3<\/td><td>Kui ema-isa j\u00e4lgivad oma lapse asukohta, aga ei \u00fctle seda talle, siis see t\u00e4hendab, et nad ei usalda oma last.<\/td><td>-4<\/td><td>5<\/td><td>-5<\/td><\/tr><tr><td>4<\/td><td>Ma tunnen end turvaliselt, kui ema-isa teavad, kus ma asun.<\/td><td>5<\/td><td>5<\/td><td>0<\/td><\/tr><tr><td>5<\/td><td>Ma arvan, et oht luurab iga nurga peal.<\/td><td>-3<\/td><td>-5<\/td><td>-5<\/td><\/tr><tr><td>6<\/td><td>Mu vanemad saavad mulle alati appi tulla, kui nad teavad, kus ma asun.<\/td><td>4<\/td><td>5<\/td><td>0<\/td><\/tr><tr><td>7<\/td><td>See, kui mu vanemad teavad, kus ma asun, ei pruugi mind ohtlikus olukorras tegelikult aidata.<\/td><td>-2<\/td><td>-5<\/td><td>-4<\/td><\/tr><tr><td>8<\/td><td>Lastele ei meeldi, et vanemad nende asukohta j\u00e4lgivad.<\/td><td>-5<\/td><td>-1<\/td><td>-1<\/td><\/tr><tr><td>9<\/td><td>Ma tahan vahel olla \u00fcksi ega soovi, et ema-isa teaksid, kus ma olen.<\/td><td>-5<\/td><td>-5<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>10<\/td><td>Kui ema-isa j\u00e4lgivad pidevalt lapse asukohta, siis nad ei austa tema soovi vahel \u00fcksi olla.<\/td><td>0<\/td><td>4<\/td><td>-2<\/td><\/tr><tr><td>11<\/td><td>Ma tunnen end vahel halvasti, kui vanemad minu asukohta j\u00e4lgivad.<\/td><td>-5<\/td><td>-5<\/td><td>-3<\/td><\/tr><tr><td>12<\/td><td>Ma arvan, et saan hakkama ilma, et mu vanemad mind pidevalt j\u00e4lgiksid.<\/td><td>-5<\/td><td>4<\/td><td>0<\/td><\/tr><tr><td>13<\/td><td>Ma arvan, et ma pean ise vastutama selle eest, et mul oleks turvaline ja hea olla.<\/td><td>4<\/td><td>-4<\/td><td>-5<\/td><\/tr><tr><td>14<\/td><td>Vanemad peaksid lastelt k\u00fcsima, kas neile meeldib, kui vanemad laste tegemistel silma peal hoiavad.<\/td><td>4<\/td><td>5<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>15<\/td><td>Lapsed peavad teadma, miks nende vanemad nende asukohta teada tahavad.<\/td><td>5<\/td><td>5<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>16<\/td><td>Vanemad v\u00f5iksid lapsi v\u00e4hem j\u00e4lgida.<\/td><td>-5<\/td><td>-3<\/td><td>-1<\/td><\/tr><tr><td>17<\/td><td>Vanematel on \u00f5igus oma lapsi kontrollida.<\/td><td>5<\/td><td>-2<\/td><td>-1<\/td><\/tr><tr><td>18<\/td><td>Vanemad v\u00f5ivad otsustada selle \u00fcle, kus nende lapsed k\u00e4ivad.<\/td><td>2<\/td><td>-1<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>19<\/td><td>Ma pean oma vanemate s\u00f5na kuulama.<\/td><td>5<\/td><td>0<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>20<\/td><td>Kuna mu ema\/isa ostis mulle telefoni, siis pean ma tegema nii, nagu tema \u00fctleb.<\/td><td>-1<\/td><td>-1<\/td><td>-5<\/td><\/tr><tr><td>21<\/td><td>Minu vanematel on \u00f5igus teada, kes on minu s\u00f5brad.<\/td><td>5<\/td><td>5<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>22<\/td><td>Minu vanematel on \u00f5igus teada, kas ma olen koolis, trennis v\u00f5i kusagil mujal.<\/td><td>5<\/td><td>5<\/td><td>-1<\/td><\/tr><tr><td>23<\/td><td>Ema-isa tunnevad end paremini, kui nad teavad, kus ma olen.<\/td><td>5<\/td><td>5<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>24<\/td><td>Mu vanemad kardavad minu p\u00e4rast ja sellep\u00e4rast tahavad nad teada, kus ma olen.<\/td><td>5<\/td><td>-1<\/td><td>2<\/td><\/tr><tr><td>25<\/td><td>Ma arvan, et mu vanemad muretsevad liiga palju.<\/td><td>-1<\/td><td>-5<\/td><td>-5<\/td><\/tr><tr><td>26<\/td><td>Lapsed p\u00fc\u00fcavad leida viise, et oma vanemate silma alt p\u00e4\u00e4seda.<\/td><td>-1<\/td><td>0<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>27<\/td><td>Lapsed suudavad edukalt hoiduda vanemlikust j\u00e4lgimisest, kui nad seda tahavad.<\/td><td>0<\/td><td>5<\/td><td>4<\/td><\/tr><tr><td>28<\/td><td>Kui laps ei taha, et vanem teda j\u00e4lgiks, v\u00f5ib ta hakata oma tegevusi varjama.<\/td><td>-1<\/td><td>0<\/td><td>4<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Lisaks faktorskooridele aitavad tekkinud vaatenurkade t\u00f5lgendamisel kaasa <strong>faktorit eristavad v\u00e4ited<\/strong> <em>(Distinguishing Statements for Factor n)<\/em> ja <strong>konsensuslikud v\u00e4ited<\/strong> <em>(Consensus Statements). <\/em>Need leiame samuti Exceli faili vahekaartidelt. Eristavad v\u00e4ited toob Ken-Q Analysis v\u00e4lja iga faktori kohta eraldi.<\/p>\n\n\n\n<p>Tabelis 6 on toodud faktorit 1 eristavad v\u00e4ited \u2013 see t\u00e4hendab v\u00e4iteid, mis aitavad faktorit teistest eristada. Eristavad v\u00e4ited toovad esile selle arvamuse, mis omane nendele osalejatele, kes kuuluvad sellesse faktorisse (ehk jagavad seda vaatepunkti). Konsensuslikud v\u00e4ited (tabel 7) viitavad nendele v\u00e4idetele, millega osalejad on k\u00f5ikides faktorites n\u00f5ustunud.<\/p>\n\n\n\n<p>Tabel 6. Faktorit 1 eristavad v\u00e4ited<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td>V\u00e4ite nr<\/td><td>V\u00e4ide<\/td><\/tr><tr><td>1<\/td><td>Emad-isad ja lapsed peavad \u00fcksteist usaldama.<\/td><\/tr><tr><td>19<\/td><td>Ma pean oma vanemate s\u00f5na kuulama.<\/td><\/tr><tr><td>17<\/td><td>Vanematel on \u00f5igus oma lapsi kontrollida.<\/td><\/tr><tr><td>13<\/td><td>Ma arvan, et ma pean ise vastutama selle eest, et mul oleks turvaline ja hea olla.<\/td><\/tr><tr><td>28<\/td><td>Kui laps ei taha, et vanem teda j\u00e4lgiks, v\u00f5ib ta hakata oma tegevusi varjama.<\/td><\/tr><tr><td>25<\/td><td>Ma arvan, et mu vanemad muretsevad liiga palju.<\/td><\/tr><tr><td>26<\/td><td>Lapsed p\u00fc\u00fcavad leida viise, et oma vanemate silma alt p\u00e4\u00e4seda.<\/td><\/tr><tr><td>5<\/td><td>Ma arvan, et oht luurab iga nurga peal.<\/td><\/tr><tr><td>12<\/td><td>Ma arvan, et saan hakkama ilma, et mu vanemad mind pidevalt j\u00e4lgiksid.<\/td><\/tr><tr><td>8<\/td><td>Lastele ei meeldi, et vanemad nende asukohta j\u00e4lgivad.<\/td><\/tr><tr><td>11<\/td><td>Ma tunnen end vahel halvasti, kui vanemad minu asukohta j\u00e4lgivad.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Tabel 7. Konsensuslikud v\u00e4ited<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td>V\u00e4ite nr<\/td><td>V\u00e4ide<\/td><\/tr><tr><td>7<\/td><td>See, kui mu vanemad teavad, kus ma asun, ei pruugi mind ohtlikus olukorras tegelikult aidata.<\/td><\/tr><tr><td>14<\/td><td>Vanemad peaksid lastelt k\u00fcsima, kas neile meeldib, kui vanemad laste tegemistel silma peal hoiavad.<\/td><\/tr><tr><td>21<\/td><td>Minu vanematel on \u00f5igus teada, kes on minu s\u00f5brad.<\/td><\/tr><tr><td>23<\/td><td>Ema-isa tunnevad end paremini, kui nad teavad, kus ma olen.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>J\u00e4rgnevalt pakun v\u00e4lja faktori 1 v\u00f5imaliku t\u00f5lgenduse. Meeldetuletuseks \u2013 uurisime laste m\u00f5tteid seoses j\u00e4lgimisrakenduste kasutamisega. Faktor 1 kirjeldab nii-\u00f6elda \u00fchte t\u00fc\u00fcpi lapsi, kelle vaatenurga me t\u00e4nu Q-metodoloogiale avastasime \u2013 nimetame neid lapsi n\u00e4iteks kuulekateks lasteks. Faktorisse 1 kuulub 11 osalejat. Kirjelduse juurde on sulgudesse m\u00e4rgitud v\u00e4ite number ja faktorskoor (vt ka tabel 5). Lisaks on oluline m\u00e4rkida, et faktori t\u00f5lgendusele on kaasa aidanud ka l\u00e4biviidud intervjuud (vt l\u00e4hemalt v\u00e4idete sorteerimise alajaotusest).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"table table-hover\"><tbody><tr><td><strong><em>Faktor 1: kuulekas laps<\/em><\/strong> <em>Faktor 1 esindab lapsi, kes tunnevad end mugavalt, kui nende vanemad kasutavad j\u00e4lgimistehnoloogiaid. Sellesse faktorisse kuuluvad lapsed on leppinud j\u00e4lgimisega (8: \u22125; 11: \u22125; 16: \u22125) ega tunne, et j\u00e4lgimisrakendused v\u00f5i vanemad rikuksid nende privaatsust (9: \u22125). Nad usuvad, et vanematel on t\u00e4ielik \u00f5igus teada, kus nad viibivad (22: +5) ja kellega nad s\u00f5brustavad (21: +5).<\/em> <em>Lisaks on faktoriga 1 seotud lapsed veendunud, et vanematel on \u00f5igus neid kontrollida (17: +5) ja lapsed peavad tegema nii, nagu vanemad \u00fctlevad (19: +5), sest vanemad teavad, mis on neile parim. Kokkuv\u00f5ttes usaldavad need lapsed t\u00e4ielikult oma vanemaid ja aktsepteerivad nende toodud j\u00e4lgimise p\u00f5hjendusi. Seega v\u00f5ib faktoriga 1 seotud lapsi pidada kuulekaiks, \u201eheadeks lasteks\u201c, kes ei sea kahtluse alla vanemate autoriteeti ega j\u00e4lgimise p\u00f5hjuseid.<\/em> <em>Need lapsed ei n\u00e4e j\u00e4lgimist kui praktikat, mille kaudu nad loobuvad kontrollist oma isikliku teabe \u00fcle. Seda hoiakut illustreerib fakt, et faktor 1 alla kuuluvad lapsed ei kipu midagi vanemate eest varjama ega p\u00fc\u00fca v\u00e4ltida j\u00e4lgimist (26: \u22121; 28: \u22121). Siiski, vaatamata oma \u00fcldisele kuulekusele, tahavad nad teada, miks neid j\u00e4lgitakse (15: +5).<\/em> <em>Lapsed leiavad, et tunnevad end turvalisemalt, kui vanemad teavad, kus nad on (4: +5). Nad usuvad, et vanemad muretsevad nende p\u00e4rast (24: +5) ja et j\u00e4lgimine v\u00f5ib vanemaid rahustada (23: +5). Siiski tekib huvitav paradoks \u2013 selle faktori lapsed tahavad teada, miks neid j\u00e4lgitakse, ja nad eelistaksid, et seda arutataks peres (14: +4; 15: +5). Samal ajal oleksid nad valmis leppima olukorraga ka siis, kui neile j\u00e4lgimisest ei r\u00e4\u00e4gitaks (3: \u22124). Sellised vaated illustreerivad taas nende laste kuulekat loomust \u2013 neil on ettekujutus, kuidas nad tahaksid, et asjad oleksid, kuid nad on valmis sellest loobuma, kui vanemad otsustavad teisiti.<\/em> <em>Kuigi selle faktori lapsed on teadlikud asukoha j\u00e4lgimisest, tunnevad end sellega mugavalt ning on valmis usaldama nii j\u00e4lgimisrakendusi kui ka oma vanemaid, et h\u00e4daolukorras abi saada (6: +4; 7: \u22122), usuvad nad samas kindlalt, et vastutavad ise oma turvalisuse ja heaolu eest (13: +4). Kuigi nad ei arva, et saaksid h\u00e4sti hakkama ilma vanemate j\u00e4lgimiseta (12: \u22125), teavad nad, et ei saa pimesi loota j\u00e4lgimisrakendustele ning peavad olema teadlikud olukordadest, kuhu nad sattuda v\u00f5ivad.<\/em><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Samamoodi tuleks kirja panna faktorite 2. ja 3. t\u00f5lgendused. Iga faktor avab uuritavat teemat oma nurga alt, ent \u00fcheskoos loovad nad tervikliku pildi uuringus osalenute seisukohtadest.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p><\/div>\n        <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n\n\n\n<p><\/p><div class=\"accordion mb-3\">\n        <div class=\"accordion-item accordion-item--white\">\n        <h2 class=\"accordion-header\" id=\"accordion-69de5eb70735a-heading\">\n            <button class=\"accordion-button collapsed\" type=\"button\" data-bs-toggle=\"collapse\" data-bs-target=\"#accordion-69de5eb70735a-collapse\" aria-expanded=\"true\" aria-controls=\"accordion-69de5eb70735a-collapse\">Kasutatud kirjandus<\/button>\n        <\/h2>\n        <div id=\"accordion-69de5eb70735a-collapse\" class=\"accordion-collapse collapse\" aria-labelledby=\"accordion-69de5eb70735a-heading\">\n            <div class=\"accordion-body\">\n\n\n\n<p>Bolland, J. M. (1985). The search for structure: an alternative to the forced-sort technique. <em>Political Methodology 11<\/em>, 91\u2013107.<\/p>\n\n\n\n<p>Brown, S. R. (1980). <em>Political subjectivity: Applications of Q methodology in political science<\/em>. New Haven: Yale University Press.<\/p>\n\n\n\n<p>Guttman, L. (1954). Some necessary conditions for common factor analysis. <em>Psychometrika, 19<\/em>(2), 149\u2013161.<\/p>\n\n\n\n<p>Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. <em>Educational and Psychological Measurement, 20<\/em>(1), 141\u2013151.<\/p>\n\n\n\n<p>Kline, P. (1994). <em>An Easy Guide to Factor Analysis. <\/em>London: Routledge.<\/p>\n\n\n\n<p>Stephenson, W. (1953). <em>The Study of Behaviour: Q Technique and its Methodology.<\/em> Chicago: University of Chicago Press.<\/p>\n\n\n\n<p>Sukk, M. ja Siibak, A. (2022). \u201eMy mom just wants to know where I am\u201c: Estonian pre-teens\u2019 perspectives on intimate surveillance by parents. <em>Journal of Children and Media, 16<\/em>(3), 424\u2013440.<\/p>\n\n\n\n<p>Tiidenberg, K., Masso, A., Pilt, M. ja Laineste, L. (2020). Diskursusanal\u00fc\u00fcs andmestunud \u00fchiskonnas. A. Masso, K. Tiidenberg ja A. Siibak (toim), Kuidas m\u00f5ista andmestunud maailma? (lk 476\u2013486). Tallinn: TL\u00dc Kirjastus.<\/p>\n\n\n\n<p>Tooding, L.-M. (2014). Faktoranal\u00fc\u00fcs. K. Rootalu, V. Kalmus, A. Masso ja T. Vihalemm (toim), <em>Sotsiaalse anal\u00fc\u00fcsi meetodite ja metodoloogia \u00f5pibaas<\/em>. <a href=\"https:\/\/samm.ut.ee\/faktoranalyys\/\">https:\/\/samm.ut.ee\/faktoranalyys\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Van Exel, J. ja de Graaf, G. (2005). Q methodology: A sneak preview. <a href=\"https:\/\/qmethod.org\/wp-content\/uploads\/2016\/01\/qmethodologyasneakpreviewreferenceupdate.pdf\">https:\/\/qmethod.org\/wp-content\/uploads\/2016\/01\/qmethodologyasneakpreviewreferenceupdate.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Watts, S. ja Stenner, P. (2012). <em>Doing Q methodological research. Theory, method &amp; interpretation<\/em>. London: Sage.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p><\/div>\n        <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n\n\n\n<p><\/p><div class=\"accordion mb-3\">\n        <div class=\"accordion-item accordion-item--white\">\n        <h2 class=\"accordion-header\" id=\"accordion-69de5eb70735f-heading\">\n            <button class=\"accordion-button collapsed\" type=\"button\" data-bs-toggle=\"collapse\" data-bs-target=\"#accordion-69de5eb70735f-collapse\" aria-expanded=\"true\" aria-controls=\"accordion-69de5eb70735f-collapse\">Soovitatav kirjandus<\/button>\n        <\/h2>\n        <div id=\"accordion-69de5eb70735f-collapse\" class=\"accordion-collapse collapse\" aria-labelledby=\"accordion-69de5eb70735f-heading\">\n            <div class=\"accordion-body\">\n\n\n\n<p>Masso, A., Kello, K. ja Jakobson, V. (2013). \u00dcleminek riigikeelsele g\u00fcmnaasiumi\u00f5ppele: vilistlaste seisukohtade Q-metodoloogiline diskursusanal\u00fc\u00fcs. <em>Eesti Rakenduslingvistika \u00dchingu aastaraamat 9<\/em>, 161\u2013179.<\/p>\n\n\n\n<p>M\u00e4nniste, M. ja Masso, A. (2020). \u201eThree Drops of Blood for the Devil\u201c: Data Pioneers as Intermediaries of Algorithmic Governance Ideals. <em>Medi\u00e1ln\u00ed studia, 14<\/em>(1), 55\u201374.<\/p>\n\n\n\n<p>Stenner, P., Watts, S. ja Worrell, M. (2017). Q Methodology. C. Willig &amp; W. Stainton Rogers (toim), <em>The SAGE Handbook of Qualitative Research in Psychology,<\/em> (lk 212\u2013237). London: Sage.<\/p>\n\n\n\n<p>Sukk, M. ja Siibak, A. (2021). Caring dataveillance and the construction of \u201egood parenting\u201c: Estonian parents\u2019 and pre-teens\u2019 reflections on the use of tracking technologies. <em>Communications, 46<\/em>(3), 446\u2013467.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p><\/div>\n        <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n\n\n\n<p><\/p><div class=\"accordion mb-3\">\n        <div class=\"accordion-item accordion-item--white\">\n        <h2 class=\"accordion-header\" id=\"accordion-69de5eb707361-heading\">\n            <button class=\"accordion-button collapsed\" type=\"button\" data-bs-toggle=\"collapse\" data-bs-target=\"#accordion-69de5eb707361-collapse\" aria-expanded=\"true\" aria-controls=\"accordion-69de5eb707361-collapse\">Soovitatavad \u00fcli\u00f5pilast\u00f6\u00f6d<\/button>\n        <\/h2>\n        <div id=\"accordion-69de5eb707361-collapse\" class=\"accordion-collapse collapse\" aria-labelledby=\"accordion-69de5eb707361-heading\">\n            <div class=\"accordion-body\">\n\n\n\n<p>Kilvits, C. (2022). Eesti keskkonnavaldkonna avalike teenistujate suhtumine harrastusteadusesse keskkonnakorralduses. Magistrit\u00f6\u00f6. Eesti Maa\u00fclikool. <a href=\"https:\/\/dspace.emu.ee\/server\/api\/core\/bitstreams\/4d899f97-e226-4431-bf72-526230a0ca56\/content\">https:\/\/dspace.emu.ee\/server\/api\/core\/bitstreams\/4d899f97-e226-4431-bf72-526230a0ca56\/content<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><\/p><\/div>\n        <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Marit Napp2025 Q-metodoloogia on meetod, mille abil uuritakse inimeste seisukohti, arvamusi, uskumusi ja tundeid erinevates k\u00fcsimustes. Inimeste seisukohad on sageli subjektiivsed, kuid Q-meetodi abil saab v\u00e4lja selgitada, kuidas need subjektiivsed arvamused omavahel kattuvad v\u00f5i erinevad. Selle asemel et k\u00fcsida inimestelt &#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":45,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-1079","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1079","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/wp-json\/wp\/v2\/users\/45"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1079"}],"version-history":[{"count":25,"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1079\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1673,"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1079\/revisions\/1673"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/samm\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1079"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}