![](\"https://www.re3data.org/public/badges/s/light/100010492.svg\")
\n\nMišri tikimybinė ir netikimybinė atranka (DDI aljanso SamplingProcedure kontroliuojamas žodynas)\n
\n\n\nDaugiapakopis (4 pakopų) atrankos dizainas\n
\n\n\nPirma pakopa. Lietuvos teritorija suskirstyta į 4 sluoksnius.\n
\n\n\na) Didieji miestai: Vilnius, Kaunas, Klaipėda, Šiauliai, Panevėžys, Alytus, Kapsukas (dabar Marijampolė).\n
\n
\nb) Lietuvos rajonai buvo suskirstyti į 6 sluoksnius pagal etnografinius Lietuvos regionus:\nPirmas sluoksnis – Žemaitija, į kurią įėjo šie rajonai: Akmenės, Joniškio, Kelmės, Klaipėdos, Kretingos, Mažeikių, Plungės, Skuodo, Šilalės, Šilutės, Tauragės, Telšių.\nAntras sluoksnis – Aukštaitija: Anykščių, Biržų, Ignalinos, Kupiškio, Molėtų, Panevėžio, Pasvalio, Rokiškio, Ukmergės, Zarasų rajonai.\nTrečias sluoksnis – Vidurio Lietuva: Jonavos, Kauno, Kaišiadorių, Kėdainių, Pakruojo, Radviliškio, Raseinių rajonai.\nKetvirtas sluoksnis – Rytų Lietuva: Trakų, Šalčininkų, Širvintų, Švenčionių, Vilniaus rajonai.\nPenktas sluoksnis – Dzūkija: Alytaus, Varėnos rajonai.\nŠeštas sluoksnis – Suvalkija: Lazdijų, Kapsuko (dabar Marijampolės), Prienų, Šakių, Vilkaviškio rajonai.\n\nc) Kurortiniai miestai: Birštonas, Druskininkai, Neringa, Palanga.\n\n\nd) Specifinis miestas: Sniečkus (dabar Visaginas).\n
\n\nAtrankos imtis paskirstyta pagal sluoksnius proporcingai jų gyventojų skaičiui.\n
\n\n\n Antra pakopa. Kiekviename sluoksnyje atrinktas tam tikras skaičius lizdų (miestų ir rajonų).\n
\n\n\na) Į atranką įtraukti visi didieji miestai.\n
\n
\nb) Iš kiekvieno rajonų sluoksnio atrinkti rajonai, remiantis kriterijumi – 60 m. ir vyresnių gyventojų dalimi tarp visų administracinio rajono gyventojų. Apskaičiavus kvadratinius nuokrypius nuo vidurkio, kiekvienoje grupėje kaip tipiški – mažiausiai besiskiriantys nuo vidurkio – buvo išskirti šie kiekvieno sluoksnio rajonai (lizdai):\nŽemaitijos sluoksnyje – Tauragės, Telšių ir Skuodo rajonai.\nVidurio Lietuvos sluoksnyje – Kėdainių ir Radviliškio rajonai.\nAukštaitijos sluoksnyje – Kupiškio ir Molėtų rajonai.\nRytų Lietuvos sluoksnyje – Šalčininkų rajonas.\nDzūkijos sluoksnyje – Varėnos rajonas.\nSuvalkijos sluoksnyje – Šakių rajonas.\n\n\nc) Iš kurortinių miestų sluoksnių, remiantis tuo pačiu kriterijumi (mažiausiu kvadratiniu nuokrypiu nuo 60 m. ir vyresnių gyventojų dalies miestuose), atrinktas vienas lizdas – Druskininkai.\n
\n\nd) Sniečkus (dabar Visaginas).\n
\n\n\nTrečia pakopa. Kiekviename antros pakopos lizde atrinktas tam tikras skaičius (proporcingai gyventojų skaičiui) trečios pakopos lizdų, išskirtų pagal rinkimines apylinkes.\n
\n\n\nBuvo atrinktos rinkiminės apylinkės, įeinančios į 19 lizdų – antros pakopos atrankos vienetų (7 didieji miestai, 10 rajonų, kurortinis miestas Druskininkai, Sniečkus (dabar Visaginas)) pagal administracinio padalijimo ribas. Prieš atrenkant rinkimines apylinkes Vilniuje, Vilnius buvo suskirstytas į 7 sluoksnius, iš kurių buvo atrinkta po vieną lizdą (7 rinkiminės apylinkės); Kaunas suskirstytas į 5 sluoksnius ir atrinktos 5 rinkiminės apylinkės kiekvienoje iš jų; kiti didieji miestai suskirstyti į 3 sluoksnius ir kiekvienoje iš jų atrinkta po vieną lizdą, iš viso 3 rinkiminės apylinkės. Didžiuosiuose miestuose rinkiminės apylinkės buvo atrenkamos iš sunumeruotų apylinkių sąrašų pagal atitinkamą žingsnį. Rajonuose apylinkių atrinkimo kriterijus – rinkiminių apylinkių atstumas nuo rajono centro. Buvo atrinktos tolimiausios, vidutiniškai nutolusios ir esančios arčiausiai rajono centro apylinkės. Atrankos imtis buvo paskirstyta proporcingai kaimo apylinkių, miestelių, rajono centrų ir miestų gyventojų skaičiui. Iš viso buvo atrinktos 76 rinkiminės apylinkės.\n
\n\n\nKetvirta pakopa. Kiekviename trečios pakopos lizde atrinktas tam tikras skaičius (proporcingai gyventojų skaičiui) rinkėjų – respondentų.\n
\n\n\n Iš rinkiminėse apylinkėse esančių rinkėjų sąrašų sisteminės atrankos būdu atrinkti potencialūs respondentai. Atrinkimo iš apylinkių rinkėjų sąrašų žingsnis buvo apskaičiuojamas padalinus visų apylinkės rinkėjų skaičių iš numatomų apklausti žmonių skaičiaus. Rinkėjų sąrašai paprastai buvo sudaryti pagal gatves (ne abėcėlės tvarka), todėl toks atrinkimo būdas užtikrino atsitiktinį respondentų atrinkimą. Reikiamų apklausti respondentų pavardės ir gyvenamosios vietos adresai buvo užrašomi kortelėse.\n
","language":["English","Lithuanian"],"dateOfDeposit":"2020-01-20","socialscience:dataCollector":"Public Opinion Research Center at the Institute of Philosophy, Sociology and Law of the Lithuanian Academy of Sciences","customLtGeospatial:customLtGeographicUnit":["Tauragės rajonas","Telšių rajonas","Skuodo rajonas","Kėdainių rajonas","Radviliškio rajonas","Kupiškio rajonas","Molėtų rajonas","Šalčininkų rajonas","Varėnos rajonas","Šakių rajonas"],"customLtCitation:customLtProductionPlace":"Vilnius, Lietuva","customLtDateOfDeposit":"2020-01-20","citation:distributionDate":"2020-08-04","customLtKindOfData":"Apklausų duomenys","socialscience:samplingProcedure":"\n\nMixed probability and non-probability sampling (DDI Alliance Controlled Vocabulary for SamplingProcedure)\n
\n\n\nMultistage (4-stage) sampling design.\n
\n\n\nFirst stage. The territory of Lithuania was divided into 4 strata.\n
\n\n\na) Biggest cities: Vilnius, Kaunas, Klaipėda, Šiauliai, Panevėžys, Alytus, Kapsukas (currently Marijampolė).\n
\n\nb) Lithuanian districts were divided into 6 strata according to the ethnographic regions of Lithuania:\nThe first stratum – Žemaitija (Samogitia), which included the following districts: Akmenė, Joniškis, Kelmė, Klaipėda, Kretinga, Mažeikiai, Plungė, Skuodas, Šilalė, Šilutė, Tauragė, Telšiai.\nThe second stratum – Aukštaitija: Anykščiai, Biržai, Ignalina, Kupiškis, Molėtai, Panevėžys, Pasvalys, Rokiškis, Ukmergė, Zarasai districts.\nThe third stratum – Central Lithuania: Jonava, Kaunas, Kaišiadorys, Kėdainiai, Pakruojis, Radviliškis, Raseiniai districts.\nThe fourth stratum – East Lithuania: Trakai, Šalčininkai, Širvintos, Švenčionys, Vilnius districts.\nThe fifth stratum – Dzūkija: districts of Alytus, Varėna.\nThe sixth stratum – Suvalkija: Lazdijai, Kapsukas (currently Marijampolė), Prienai, Šakiai, Vilkaviškis districts.\n
\n
\nc) Resort towns: Birštonas, Druskininkai, Neringa, Palanga.\n\n
\nd) Specific town: Sniečkus (currently Visaginas).\n\n\nThe sample was divided into strata proportionally to their population.\n
\n\n\nSecond stage. In each stratum a number of clusters (cities and districts) was selected.\n
\n\n\na) All the biggest cities were included into the sample.\n
\n\nb) From each stratum of districts, districts were selected on the basis of the share of population 60 years and older in the district. After calculating squared deviations from the mean, the most typical 10 districts (clusters) – deviating the least from the mean – in each stratum of districts were selected:\nIn the stratum of Žemaitija (Samogitia): the districts of Tauragė, Telšiai and Skuodas.\nIn the stratum of Central Lithuania: the districts of Kėdainiai and Radviliškis.\nIn the Aukštaitija stratum: the districts of Kupiškis and Molėtai.\nIn the East Lithuania stratum – Šalčininkai district.\nIn the Dzūkija stratum – Varėna district.\nIn the Suvalkija stratum – Šakiai district.\n
\n\nc) From the strata of resort towns, on the basis of the same criterion (least squared deviation from the city proportion of the population aged 60 and over), one cluster was selected – Druskininkai.\n
\n
\nd) Sniečkus (currently Visaginas).\n\n\n\nThird stage. In each cluster of the second stage, a certain number (proportionally to the population) of third stage clusters, identified as electoral districts, was chosen.\n
\n\n\nElectoral districts belonging to 19 clusters – selected on the second stage (7 biggest cities, 10 districts, the resort town of Druskininkai, and Sniečkus (currently Visaginas)) based on the administrative unit boundaries – were selected. Prior to the selection of electoral districts in Vilnius, Vilnius was divided into 7 strata, from each of which a cluster (district) was selected (7 districts in total); Kaunas was divided into 5 strata and in each of them 1 district was selected (5 in total); the other major cities were divided into 3 strata and in each of them a cluster (electoral district) was selected (3 districts in total). In the biggest cities stratum, electoral districts were systematically selected from the numbered lists of electoral districts. In the district strata, the selection criterion was the distance of the electoral districts from the center of the administrative units. The furthest, the average and the closest electoral districts were selected. The sample was proportional to the population of rural areas, towns, administrative units’ centers and cities. A total of 76 electoral districts were selected.\n
\n
\n\nFourth stage. In each cluster of the third stage, a certain number (proportionally to the population) of voters – respondents was selected.\n\n\n\nThe potential respondents were systematically sampled from the electoral rolls of the electoral districts. The sampling interval was calculated by dividing the total number of voters in the electoral district by the number of respondents expected to be surveyed. Electoral rolls were usually sorted by street (not alphabetically), so this method of selection ensured a random selection of respondents. The names and addresses of the persons to be interviewed were written on special cards.\n
","customLtSocialScience:customLtTimeMethod":"Longitudinis: tendencijų arba kartotinis skerspjūvių (DDI aljanso TimeMethod kontroliuojamas žodynas DDI)","socialscience:researchInstrument":"Structured questionnaire (DDI Alliance Controlled Vocabulary for TypeOfInstrument)","customLtSocialScience:customLtUniverse":"Lietuvos namų ūkių gyventojai nuo 18 metų ir vyresni.","socialscience:timeMethod":"Longitudinal: Trend /Repeated cross-section (Alliance Controlled Vocabulary for TimeMethod)","title":"Barometer of the Public Opinion Research Center, June 1990","customLtSocialScience:customLtCollectionMode":"Tiesioginis interviu: interviu popieriumi ir pieštuku (PAPI) ir savipildos klausimynas: popieriuje (DDI aljanso ModeOfCollection kontroliuojamas žodynas)","citation:productionDate":"1990-06-13","customLtCitation:customLtNotesText":"\nPagrindinė tyrimo kalba – lietuvių kalba (lit).\n
\n\nStandartizuotas klausimynas respondentams buvo pateikiamas lietuvių kalba (lit).\n
\n\nDuomenų rinkinys (duomenys ir (arba) metaduomenys) „Viešosios nuomonės tyrimų centro barometras, 1990 m. birželis“ nuo 2020-08-04 iki 2021-10-01 buvo pasiekiamas Lietuvos humanitarinių ir socialinių mokslų duomenų archyvo (LiDA) portale www.lidata.eu; objekto PID: www.lidata.eu/data/quant/LiDA_VNTC_0331; parengė 2020-08-04 Žvaliauskas, Giedrius.\n
","socialscience:controlOperations":"In order to check the quality of the work of the interviewers with 10% of the respondents the data collector made repeated contacts: by applying postal surveys (the addresses of the respondents were known) and telephone surveys (the phones of the respondents were obtained from telephone directories), as well as in Vilnius by direct interview methods.
The principles of sample selection and compliance with the specifications for conducting the survey were reviewed.
","citation:notesText":"\nThe main language of the study is Lithuanian (lit).\n
\n\nStandardized questionnaire was provided for the respondents in Lithuanian (lit).\n
\n\nDataset (data and (or) metadata) “Barometer of the Public Opinion Resarch Center, June 1990” from 2020-08-04 to 2021-10-01 was available on the portal of Lithuanian Data Archive for Humanities and Social Sciences (LiDA) www.lidata.eu; object PID: www.lidata.eu/data/quant/LiDA_VNTC_0331; produced by Žvaliauskas Giedrius 2020-08-04.
","socialscience:unitOfAnalysis":"Individual (DDI Alliance Controlled Vocabulary for AnalysisUnit)","geospatial:geographicUnit":["Tauragė District","Telšiai District","Skuodas District","Kėdainiai District","Radviliškis District","Kupiškis District","Molėtai District","Šalčininkai District","Varėna District","Šakiai District"],"socialscience:universe":"All persons aged 18 and over resident within private households in Lithuania.","customLtSocialScience:customLtControlOperations":"In order to check the quality of the work of the interviewers with 10% of the respondents the data collector made repeated contacts: by applying postal surveys (the addresses of the respondents were known) and telephone surveys (the phones of the respondents were obtained from telephone directories), as well as in Vilnius by direct interview methods.
The principles of sample selection and compliance with the specifications for conducting the survey were reviewed.
","subject":"Social Sciences","customLtCitation:customLtProductionDate":"1990-06-13","socialscience:collectionMode":"Face-to-face interview: Paper-and- pencil (PAPI) and Self-administered questionnaire: Paper (DDI Alliance Controlled Vocabulary for ModeOfCollection)","customLtSocialScience:customLtDataCollector":"Viešosios nuomonės tyrimų centras prie Lietuvos mokslų akademijos filosofijos, sociologijos ir teisės instituto","citation:depositor":"Gaidys, Vladas (Lithuanian Social Research Centre, Lithuania)","@id":"https://hdl.handle.net/21.12137/P6JGZO","@type":["ore:Aggregation","schema:Dataset"],"schema:version":"5.2","schema:name":"Barometer of the Public Opinion Research Center, June 1990","schema:dateModified":"Fri Aug 15 13:39:19 EEST 2025","schema:datePublished":"2021-10-07","schema:creativeWorkStatus":"RELEASED","dvcore:termsOfUse":"Duomenys yra prieinami LiDA Dataverse talpyklos vartotojams pagal „Creative Commons“ 4.0 priskyrimo ir analogiško platinimo tarptautinės viešosios licencijos (CC BY-SA 4.0) sąlygas, jei nenumatyta kitaip. Jei norima naudoti kitaip licencijuojamus duomenis, reikia kreiptis dėl galimybės naudotis konkrečiais duomenimis (raštu ar el. paštu: data@ktu.lt). Nepriklausomai nuo prieigos prie duomenų apribojimų, visi norintieji gali peržiūrėti ir naudoti visų LiDA Dataverse talpykloje saugomų duomenų aprašus (metaduomenis, įskaitant lauko darbų vykdymo medžiagą, tyrimo instrumentus bei kitą su duomenų surinkimu susijusią informaciją) ir kitą informaciją pagal „Creative Commons“ 4.0 priskyrimo ir analogiško platinimo tarptautinę viešąją licenciją (CC BY-SA 4.0).
\nThe data is available to the users of the LiDA Dataverse repository under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International licence (CC BY-SA 4.0), if not indicated otherwise. Individuals and organizations wishing to use data licensed differently must apply for access to the specific data (in written form or by email: data@ktu.lt). Regardless of the data access restrictions, everyone can browse and use all the descriptions of the data stored in the LiDA Dataverse repository (metadata, including fieldwork resources, research instruments and other data collection information) as well as other information under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International licence (CC BY-SA 4.0).
![\"Creative](\"https://i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png\"/)
","dvcore:confidentialityDeclaration":"Siekiant užtikrinti LiDA Dataverse talpykloje saugomų duomenų konfidencialumą, prieš pradėdami naudotis konkrečiais duomenimis, vartotojai privalo sutikti su konfidencialumo deklaracija. Konfidencialumo deklaracijoje LiDA Dataverse talpyklos duomenų vartotojai įpareigojami saugoti bet kokios informacijos, prie kurios jiems suteikiama prieiga, konfidencialumą, jei ši informacija leistų identifikuoti konkrečius asmenis. Įspėjama, kad sąmoningas ar nesąmoningas šio pasižadėjimo nepaisymas užtraukia atitinkamą atsakomybę pagal galiojančius duomenų apsaugos teisės aktus.
\nIn order to ensure the confidentiality of the data stored in the LiDA Dataverse repository, users must agree to the confidentiality declaration before using the data. The declaration of confidentiality obliges LiDA Dataverse repository users to protect the confidentiality of any information to which they have been granted access, if this information directly or indirectly identifies specific individuals. Intentional or unintentional disregard for this obligation may incur liability under applicable data protection laws.
","dvcore:restrictions":"Vartotojai įsipareigoja neperduoti LiDA saugomų duomenų, prie kurių jiems suteikiama prieiga, trečiosioms šalims.\nJei norite gauti depozitoriaus perduotą tyrimo duomenų failą, ankstesnes duomenų failų versijas SPSS formatu arba pirminio apdorojimo SPSS komandų sintaksę, rašykite data@ktu.lt.
\nPrieiga prie LiDA vidinių dokumentų, susijusių su publikuotu duomenų rinkiniu, nesuteikiama.
\nIf you would like to get the original data file submitted by the depositor, earlier versions of the data files in SPSS format or pre-processing syntaxes in SPSS format, write to data@ktu.lt.
\nAccess to the LiDA internal documents related to the published dataset is not provided.
","dvcore:fileRequestAccess":true,"dvcore:originalArchive":"Lietuvos socialinių mokslų centras, Lietuva = Lithuanian Centre for Social Sciences, Lithuania\n","dvcore:sizeOfCollection":"Pagrindiniai failai = Main files\nDuomenų failai (1, SPSS SAV formatu) = Data files (1, SPSS SAV format).
\nKlausimynai (1, PDF formatu) = Questionnaires (1, PDF format).
\nKiti failai = Other files\nSintaksės failai (1, SPSS SPS formatu) = Syntax files (1, SPSS SPS format).
\nOriginalūs depozitoriaus pateikti duomenų failai (1, SPSS SAV formatu) = Original data files deposited by the depositor (1, SPSS SAV format).
\nKiti su duomenų rinkiniu susiję failai (3, įvairūs formatai) = Other files related to the dataset (3, different formats).
"},"schema:includedInDataCatalog":"Lithuanian Data Archive for SSH (LiDA)","schema:isPartOf":{"schema:name":"Barometer of the Public Opinion Research Centre = Viešosios nuomonės tyrimų centro barometras","@id":"https://lida.dataverse.lt/dataverse/SurveyData_BPORC","schema:description":"\nDataverse collection “Barometer of the Public Opinion Research Center” contains surveys conducted in 1989-1993 by the Public Opinion Research Center that studied Lithuanian public opinion about then relevant political, social and economic issues.\n
\n\nDataverse kolekcijoje „Viešosios nuomonės tyrimų centro barometras“ talpinamos 1989-1993 metais Viešosios nuomonės tyrimų centro vykdytos apklausos, kuriose buvo tiriamos tuometinės Lietuvos gyventojų nuomonės aktualiais politiniais, socialiniais bei ekonominiais klausimais.\n
","schema:isPartOf":{"schema:name":"Survey Data = Apklausų duomenys","@id":"https://lida.dataverse.lt/dataverse/SurveyData","schema:description":"Visuomenės nuomonės apklausų ir tyrimų duomenų rinkiniai yra didžiausia ir dažniausiai archyvų vartotojų naudojama duomenų kolekcija. Didžiąją dalį šios kolekcijos sudaro kitų mokslininkų ir tyrėjų jau įgyvendintų tyrimų duomenys, kuriuos kiti vartotojai gali naudoti atlikdami savo antrinę analizę.
\n2006 metais padėtame kurti Apklausų duomenų kataloge šiuo metu saugomų apklausų duomenų rinkinių skaičius viršija 300 (kol kas ne visi duomenų rinkiniai prieinami, nes 2020-2023 m. vykdomas perkėlimo iš senos infrastruktūros projektas). Duomenų rinkiniai suskirstyti į teminius rinkinius – pakatalogius.
\nKiekvienas apklausų duomenų rinkinys yra aprašytas (dokumentuotas) anglų (žr. Metadata: Citation Metadata, Geospatial Metadata, Social Science and Humanities Metadata) ir lietuvių kalbomis (žr. Metadata: Citation Metadata (LT), Geospatial Metadata (LT), Social Science and Humanities Metadata (LT)).
\nThe datasets of opinion polls and surveys are the largest and most used collection of data by archive users. The largest part of this collection consists of data from surveys carried out by other scientists and researchers, which might be used by other users for their own secondary analysis.
\nLaunched in 2006 the Survey Data catalogue currently contains more than 300 survey datasets (not all datasets are available yet, as a migration project from the old infrastructure is underway for the period 2020-2023). The datasets are organised into thematic collections – sub-catalogues.
\nEach survey dataset is described (documented) in English (see Metadata: Citation Metadata, Geospatial Metadata, Social Science and Humanities Metadata) and Lithuanian (see Metadata: Citation Metadata (LT), Geospatial Metadata (LT), Social Science and Humanities Metadata (LT)).
\n","schema:isPartOf":{"schema:name":"Lithuanian Data Archive for SSH (LiDA)","@id":"https://lida.dataverse.lt/dataverse/lida","schema:description":"\nLithuanian Data Archive for Social Sciences and Humanities (LiDA) is a virtual digital infrastructure for SSH data and research resources acquisition, long-term preservation and dissemination. It provides access to more than 600 data and research resources. All the data and research resources are documented in both Lithuanian and English according to international standards. LiDA is hosted by the Centre for Data Analysis and Archiving (DAtA) of Kaunas University of Technology (data.ktu.edu).
\nAccess to the resources is provided via this Dataverse repository (not all the resources are available, as in 2020-2029 a migration project from the old infrastructure is being implemented). LiDA curates different types of resources and they are published into catalogues according to the type: Survey Data, Aggregated Data (including Historical Statistics), Encoded Data (including News Media Studies), and Textual Data. Also, LiDA holds collections of social sciences and humanities data deposited by Lithuanian science and higher education institutions and Lithuanian governmental institutions (Data of Other Institutions).
\nDepositors interested in deposit of their data into the LiDA Dataverse repository should consult this page.
\nLietuvos humanitarinių ir socialinių mokslų duomenų archyvas (LiDA) yra virtuali skaitmeninė empirinių HSM duomenų ir tyrimų išteklių kaupimo, ilgalaikio saugojimo ir sklaidos infrastruktūra, suteikianti prieigą prie daugiau nei 600 duomenų ir tyrimų išteklių. Visi duomenų ir tyrimų ištekliai yra dokumentuoti lietuvių ir anglų kalbomis pagal tarptautinius standartus. LiDA įsikūręs Kauno technologijos universiteto Duomenų analizės ir archyvavimo (DAtA) centre (data.ktu.edu).
\nPrieigai prie išteklių naudojama ši Dataverse talpykla (kol kas ne visi ištekliai prieinami, nes 2020-2029 m. vykdomas perkėlimo iš senosios infrastruktūros projektas). LiDA kuruoja įvairių tipų išteklius ir jie publikuojami atskiruose kataloguose pagal tipą: Apklausų duomenys, Agreguotieji duomenys (įskaitant Istorinę statistiką), Koduotieji duomenys (įskaitant Žiniasklaidos tyrimus) ir Tekstiniai duomenys. Taip pat LiDA talpinami Lietuvos aukštojo mokslo ir studijų bei Lietuvos valstybės institucijų deponuoti socialinių ir humanitarinių mokslų duomenų rinkiniai (Kitų institucijų duomenys). Norintiems išmokti naudotis šia talpykla, surasti ir parsisiųsti duomenis, siūlome susipažinti su LiDA Dataverse talpyklos naudotojo vadovu.
\nDepozitoriai, kurie norėtų deponuoti savo duomenis į LiDA Dataverse talpyklą, turėtų susipažinti su informacija šiame puslapyje.
\n\n\n\n\n\n\n![](\"https://fairsharing.org/assets/fairsharing-logo.svg\"){kind=logo}
\n\n![](\"https://data.ktu.edu/wp-content/uploads/2025/05/OpenDOAR.png\")
\n\n![](\"https://explore.openaire.eu/assets/common-assets/logo-services/explore/main.svg\"){kind=logo}
\n\n\n\n![](\"https://www.lvb.lt/discovery/custom/370LABT_NETWORK-ELABA_UNION/img/library-logo_lt.png\"){kind=logo}
"}}},"ore:aggregates":[{"schema:description":"Duomenų depozitoriaus pateikti originalūs duomenys, ankstesnės duomenų versijos ir pirminio apdorojimo SPSS sintaksės failai. Jei norite gauti depozitoriaus perduotą tyrimo duomenų failą, ankstesnes duomenų failų versijas SPSS formatu arba pirminio apdorojimo SPSS komandų sintaksę, rašykite data@ktu.lt = Original data deposited by the depositor, previous versions of the data and pre-processing syntax files in SPSS format. If you would like to get the original data file submitted by the depositor, earlier versions of the data files in SPSS format or pre-processing syntaxes in SPSS format, write to data@ktu.lt.","schema:name":"LiDA_SurveyData_0266_Archive_v1.tar.gz","dvcore:restricted":true,"schema:version":1,"dvcore:datasetVersionId":6191,"dvcore:categories":["Original data","Pre-processing syntax"],"@id":"hdl:21.12137/61XZAX","schema:sameAs":"https://lida.dataverse.lt/api/access/datafile/:persistentId?persistentId=hdl:21.12137/61XZAX","@type":"ore:AggregatedResource","schema:fileFormat":"application/gzip","dvcore:filesize":40587,"dvcore:storageIdentifier":"1://17d58e7daf7-e40e979e05b6","dvcore:rootDataFileId":-1,"dvcore:checksum":{"@type":"MD5","@value":"05e17ef724fc5bf8ce8d038267f928c2"}},{"schema:description":"Visi duomenys; pagrindinė duomenų kalba – lietuvių kalba (lit); visi kintamieji skaitiniai = All data; the main language of the data is Lithuanian (lit); all variables are numeric","schema:name":"LiDA_SurveyData_0317_Data_v1.sav","dvcore:restricted":false,"schema:version":1,"dvcore:datasetVersionId":6191,"dvcore:categories":["Data"],"@id":"hdl:21.12137/CFW1JR","schema:sameAs":"https://lida.dataverse.lt/api/access/datafile/:persistentId?persistentId=hdl:21.12137/CFW1JR&format=original","@type":"ore:AggregatedResource","schema:fileFormat":"application/x-spss-sav","dvcore:filesize":216437,"dvcore:storageIdentifier":"1://17cad8e8a0a-1efebeabea7f","dvcore:currentIngestedName":"LiDA_SurveyData_0266_Data_v1.tab","dvcore:UNF":"UNF:6:0SSJck5RB3ejl1B93frZgQ==","dvcore:rootDataFileId":672,"dvcore:previousDataFileId":672,"dvcore:checksum":{"@type":"MD5","@value":"b23fecef163353e7a9512c2c35e1c83d"},"dvcore:tabularTags":["Survey"]},{"schema:description":"LiDA vidiniai dokumentai, susiję su publikuotu duomenų rinkiniu, prie kurių prieiga nesuteikiama = LiDA internal documents related to the published dataset, to which access is not provided.","schema:name":"LiDA_SurveyData_0266_Internal_documents_v1.tar.gz","dvcore:restricted":true,"schema:version":1,"dvcore:datasetVersionId":6191,"dvcore:categories":["Supplementary documentation"],"@id":"hdl:21.12137/EGP8P6","schema:sameAs":"https://lida.dataverse.lt/api/access/datafile/:persistentId?persistentId=hdl:21.12137/EGP8P6","@type":"ore:AggregatedResource","schema:fileFormat":"application/gzip","dvcore:filesize":10482266,"dvcore:storageIdentifier":"1://17d58e8624e-4e0284c5d508","dvcore:rootDataFileId":-1,"dvcore:checksum":{"@type":"MD5","@value":"77489ef96bfe551dab54bf0aa185e7d7"}},{"schema:description":"Klausimynas = Questionnaire","schema:name":"LiDA_SurveyData_0266_Questionnaire_v1.pdf","dvcore:restricted":false,"schema:version":1,"dvcore:datasetVersionId":6191,"dvcore:categories":["Documentation"],"@id":"hdl:21.12137/JL6DXP","schema:sameAs":"https://lida.dataverse.lt/api/access/datafile/:persistentId?persistentId=hdl:21.12137/JL6DXP","@type":"ore:AggregatedResource","schema:fileFormat":"application/pdf","dvcore:filesize":441296,"dvcore:storageIdentifier":"1://17cad8f51dc-3c805eece20b","dvcore:rootDataFileId":-1,"dvcore:checksum":{"@type":"MD5","@value":"ece2e7569cf7fe1859d00c02acb96fbb"}}],"schema:hasPart":["hdl:21.12137/61XZAX","hdl:21.12137/CFW1JR","hdl:21.12137/EGP8P6","hdl:21.12137/JL6DXP"]},"@context":{"author":"http://purl.org/dc/terms/creator","citation":"https://dataverse.org/schema/citation/","contributor":"http://purl.org/dc/terms/contributor","customLtAuthor":"http://purl.org/dc/terms/creator","customLtCitation":"https://lida.dataverse.lt/schema/citationLt/","customLtContributor":"http://purl.org/dc/terms/contributor","customLtDateOfDeposit":"http://purl.org/dc/terms/dateSubmitted","customLtGeospatial":"https://lida.dataverse.lt/schema/customLtGeospatial#","customLtGrantNumber":"https://schema.org/sponsor","customLtKindOfData":"http://rdf-vocabulary.ddialliance.org/discovery#kindOfData","customLtLanguage":"http://purl.org/dc/terms/language","customLtPublication":"http://purl.org/dc/terms/isReferencedBy","customLtPublicationCitation":"http://purl.org/dc/terms/bibliographicCitation","customLtPublicationIDNumber":"http://purl.org/spar/datacite/ResourceIdentifier","customLtPublicationIDType":"http://purl.org/spar/datacite/ResourceIdentifierScheme","customLtPublicationURL":"https://schema.org/distribution","customLtSocialScience":"https://lida.dataverse.lt/schema/customLtSocialScience#","customLtSoftware":"https://www.w3.org/TR/prov-o/#wasGeneratedBy","customLtSubject":"http://purl.org/dc/terms/subject","customLtTimePeriodCovered":"https://schema.org/temporalCoverage","customLtTitle":"http://purl.org/dc/terms/title","dateOfDeposit":"http://purl.org/dc/terms/dateSubmitted","dcterms":"http://purl.org/dc/terms/","dvcore":"https://dataverse.org/schema/core#","geospatial":"https://lida.dataverse.lt/schema/geospatial#","grantNumber":"https://schema.org/sponsor","kindOfData":"http://rdf-vocabulary.ddialliance.org/discovery#kindOfData","language":"http://purl.org/dc/terms/language","ore":"http://www.openarchives.org/ore/terms/","publication":"http://purl.org/dc/terms/isReferencedBy","publicationCitation":"http://purl.org/dc/terms/bibliographicCitation","publicationIDNumber":"http://purl.org/spar/datacite/ResourceIdentifier","publicationIDType":"http://purl.org/spar/datacite/ResourceIdentifierScheme","publicationURL":"https://schema.org/distribution","schema":"http://schema.org/","socialscience":"https://lida.dataverse.lt/schema/socialscience#","software":"https://www.w3.org/TR/prov-o/#wasGeneratedBy","subject":"http://purl.org/dc/terms/subject","timePeriodCovered":"https://schema.org/temporalCoverage","title":"http://purl.org/dc/terms/title"}}