Отчет о социологическом исследовании. Требования к его составлению
32
Содержание:
Введение ______________________________
1. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу__________
2. Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных ______________________________
3. Отчет о социологическом исследовании. Требования к его составлению___________________
Заключение ______________________________
Список литературы: ______________________________
Приложения ______________________________
Введение
Эмпирические данные — сведения, полученные на основе опыта, практики. Социология не может существовать, не добывая эмпирическую информацию самого разного плана – о мнении избирателей, досуге школьников, рейтинге президента, семейном бюджете, количестве безработных, уровне рождаемости.
«Методология любой научной дисциплины, в том числе социологическая методология, представляет собой, во-первых, определенную оптику — взгляд на мир, как разумно устроенную систему, которая в принципе поддастся рациональному познанию. Предположение об абсурдности мира делает учение о методе ненужным. Во-вторых, методология — это техника получения знания. Кроме вопросников, шкал и статистических коэффициентов, технический инструментарий включает способы аргументации и представления результатов работы. В последних двух случаях мы имеем дело с риторикой дисциплины. И, наконец, не менее важное значение имеет этика — нормы поведения в научном сообществе, в соответствии с которыми осуществляется дисциплинарное воспроизводство знания.
Многие считают, что дело социолога — тщательно фиксировать то, что происходит в действительности и обобщать полученные данные. Методология делает эту простую задачу практически неразрешимой. То, что происходит в действительности, нередко оказывается при внимательном рассмотрении весьма призрачным и зыбким. Нужна значительная методическая работа, чтобы быть уверенными: полученные факты есть то, что они есть». (Батыгин Г.С.) [2, с. 3]
Целью данной работы является изучение методов анализа эмпирических данных и составление четкой картины, как с их помощью обрабатываются данные социологического исследования. Отсюда напрашивается формулирование следующих задач: изучение этапов подготовки эмпирических данных к обработке и анализу, инструментария, то есть системы методических и технических приемов осуществления исследования, воплощенной в соответствующих операциях и процедурах и представленной в форме разнообразных документов.
1. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу
Каждое серьезное дело требует тщательной, глубоко продуманной подготовки. Это истина, сомнению не подлежащая. И социологические исследования не являются исключениями.
Подготовительный этап эмпирического социологического исследования насыщен разными видами работ, научными и практическими процедурами. Качество подготовки обеспечивает ценность информации, которая будет получена в результате проведенного исследования. На этом этапе уточняется тема, разрабатывается теоретическая концепция, программа исследования, устанавливается выборка, разрабатываются и тиражируются методические документы для сбора информации, определяется инструментарий исследования, формируются исследовательские группы, составляются графики работ, проводятся организационные мероприятия, решаются вопросы, связанные с материально-техническим обеспечением исследования. Полевой этап (или этап сбора первичной социологической информации) связан со сбором информации «в поле», т.е. в зоне практических действий социолога. Он получает информацию от ее носителей – людей (в аудиториях, на улицах, в классах, домах, на производстве и др.). Информация собирается различными способами и инструментарием, которые присущи социологии, и определены программой исследования: при помощи различных видов опроса (анкетного, интервью, экспертного и т.д.), наблюдения, анализа документов, эксперимента.
Информация, которая получена на полевом этапе, нуждается в проверке и упорядочении. Весь собранный массив изучается с точки зрения отклонения выборки от расчетных параметров. Процедура проверки собранного массива, включает просмотр методических документов на предмет точности, полноты и качества заполнения и выбраковку тех из них, которые не соответствуют предъявляемым требованиям. На этом же этапе происходит кодировка открытых вопросов. Составляется логическая программа обработки информации на компьютере. [1; 113с]
Обработка эмпирических данных исследования делится обычно на несколько этапов:
1. Первичная обработка данных
Составление таблиц
Преобразование формы информации
Проверка данных.
В ходе этого этапа устанавливаются формы документов для сбора информации, методы ее кодирования для ручной и машинной обработки, методы контроля данных и устранения ошибок. Определяются порядок и методы обработки данных, алгоритм расчетов, разрабатываются система анализа полученных в ходе обработки данных, основные направления анализа.
2. Математико-статистическая обработка данных
Анализ первичных статистик
Оценка достоверности отличий
Нормирование данных
Корреляционный анализ
Факторный анализ [6]
В случае обработки данных компьютерными методами осуществляется разработка математического обеспечения, выясняется, какие необходимы программы для обработки материалов исследования, иногда разрабатывается новое программное обеспечение. Открытые вопросы анкет «закрывают» - классифицируют по определенным признакам, систематизируют и кодируют в соответствии с классификацией.
Осуществляют проверку анкет на качество заполнения. Эта проверка включает три момента:
на полноту заполнения (ответ может отсутствовать из-за нежелания респондента отвечать, непонимания им вопроса, небрежности в заполнении анкеты). При невозможности устранить ошибку отдельные вопросы или вся анкета изымается из обработки. Часто устанавливают «критерий полноты заполнения», например, процент незаполненных вопросов анкеты, при превышении которого она будет изъята из обработки. В случае большого изъятия, ставящего под сомнение репрезентативность выборки, возможно возникновение необходимости дополнительного сбора исходных данных;
на надежность (определяется отклонение от репрезентативной выборки, с помощью контрольных и фильтрующих вопросов проверяется качество информации, устраняются противоречивые ответы, умышленно недостоверные, отфильтровываются ответы или анкеты лиц, некомпетентных в исследуемых вопросах и т д.);
на технологичность (удобство обработки). Все ответы необходимо привести к виду, дающему возможность легко перенести информацию на машинный носитель для обработки. Из анкет убирают все пометки, которые можно неоднозначно трактовать, номера (шифры) выбранных ответов четко обводятся ручкой. [3; c. 324]
Процесс присвоения количественных значений имеющейся у нас информации называется кодированием. Кодирование для измерений значит то же, что алфавит для речи, а именно средство, с помощью которого информации придается форма связного и продолжительного сообщения. Так же как каждая буква или комбинация букв алфавита представляет определенный звук, каждая цифра или комбинация цифр кода представляет определенную характеристику или состояние исследуемого объекта. И так же, как буквы позволяют тем, кто знает алфавит, оперировать сложными мыслями, цифры позволяют тем, кто знает код, оперировать сложными понятиями в более сокращенной форме. [4, с. 356] Код определяется структурой (способом расположения в коде символов для обозначения признака) и длиной (количество пунктов или позиций в коде). В системе кодирования используется следующие методы:
1) методы классификационной системы кодирования;
2) методы регистрационной системы кодирования.
Первая группа методов проводит предварительную классификацию объектов. Вторая группа методов не приводит и не требует проведения предварительной классификации.
После осуществления классификаций объектов используется классификационное кодирование, разновидностями которого являются параллельное и последовательное кодирование. При параллельном кодировании для значения фасет, кодируемых независимо друг от друга, выделяют четко определенное количество разрядов кода. Последовательное кодирование применяется для ступенчатой структуры классификации. Этот метод используется так: коды группировок записываются «по старшинству», или по иерархии, сначала 1-й, потом 2-й и т.д. В итоге получаем кодовую комбинацию. Отдельный разряд кодовой комбинации информирует пользователя об отличительных чертах определенной группы на каждом отдельном уровне ступенчатой (или иерархической) структуры.
Чтобы осуществить регистрационное кодирование, предварительная классификация объектов не нужна. Регистрационное кодирование делится на два вида: серийно-порядковое и порядковое. Для проведения серийно-порядкового кодирования необходимо для начала выделить группы объектов, составляющих серию, затем пронумеровать по порядку объекты каждой серии. Эту систему применяют, когда имеется небольшое количество групп. При порядковом кодировании объекты последовательно нумеруют. Порядок нумерации можно определять как после упорядочения объектов, так и случайно. Этот метод также применяется при умеренном количестве объектов.
Цифровая кодировка дает возможность исследователю пойти еще дальше, поскольку кодированная информация, особенно кодированная в цифровой форме, позволяет применить математические методы, и тогда полученные данные могут выявить то, что без обращения к цифровой интерпретации могло остаться скрытым. Другими словами, кодирование открывает путь к более глубокому исследованию, чем это могло бы быть в любом другом случае. [4, c.356]
Закодированную информацию переносят на машинные носители, контролируют качество переноса и устраняют ошибки.
Затем информацию обрабатывают (расчет средних величин, установление корреляционных связей, составление группировок, таблиц, графиков и пр.) [7]
Эти этапы важны так, как от того, как социолог обработает собранные данные, зависит, будут ли достоверными цифры, а значит, и отчет о социологическом исследовании.
Затем на основании обработанных данных осуществляется заключительный этап. Методологический инструмент анализа – программа исследования, составленная на подготовительном этапе. Методы анализа зависят от вида социологического исследования, его целей и задач. В ходе анализа делаются выводы о подтверждении или опровержении гипотез, выявляются социальные связи, тенденции, противоречия, парадоксы, новые социальные проблемы. На этом же этапе оформляются результаты исследования.
Логическая структура применяемого методического инструментария выявляет на какие характеристики, свойства предмета исследования направлен тот или иной блок вопросов; порядок расположения вопросов в инструментарии. Сам инструментарий прилагается к программе в качестве самостоятельного документа. Иногда сюда включают логические схемы обработки собранной информации, показывающие предполагаемый диапазон и глубину анализа данных.
2. Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных
При раскрытии этого вопроса в основном используются термины из статистики, так как эта наука исследует много социальных и экономических процессов. Поэтому нужно пояснить такой термин как статистическая группировка - объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака.
Объединение отдельных единиц статистической совокупности в группы осуществляется при помощи метода группировок. Метод группировок является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет некоторые функции, посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков можно выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.
С помощью метода группировок решают ряд задач, среди которых выделяются четыре:
разделение совокупности на качественно однородные группы (выделение социально-экономических типов) - типологические группировки;
изучение состава совокупности по тем или иным признакам - структурные группировки;
изучение взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах той или иной совокупности - аналитические группировки;
распределение единиц совокупности по двум взаимосвязанным признакам, взятым в комбинации - корреляционные группировки.
Если группировка получена по количественному признаку, она называется количественной, по качественному - атрибутивной или качественной. В зависимости от шкалы измерения, в соответствии с которой получены ответы на вопрос, группировка социологической информации может представлять собой:
зачисление респондентов в номинальные группы (группировка опрошенных по полу, национальности и т.п.);
упорядочение информации в ранжированном ряду, например, по характеру труда (выполняющие ручной труд, работающие с механизмами, выполняющие труд интеллектуальный) или по степени включенности в общественную работу и т.п.;
группировку по количественному признаку, в результате которой группы респондентов характеризуются числовой величиной и потому количественно сравнимы между собой. [1, с. 152]
На группировку в статистическом анализе возлагаются следующие функции:
1) выделение социально-экономических типов явлений;
2) изучение структуры и структурных сдвигов;
3) анализ взаимосвязей между явлениями.
В соответствии с этими функциями раскроем понятия типологические, структурные и аналитические (факторные) группировки. (см. Прил 1).
Типологическая группировка – предназначена для выявления качественно однородных групп совокупностей, то есть объектов, близких друг к другу одновременно по всем группировочным признакам.
Структурная группировка – разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по определенному группировочному признаку.
Аналитическая группировка предназначена для выявления зависимости между признаками.
Простая – группировка по одному признаку.
Сложная делится на 2 вида:
1. Комбинированная – строится путем разбивки каждой группы на подгруппы в соответствии с дополнительными признаками.
2. Многомерная – строится с помощью специальных алгоритмов, когда осуществляется поиск скопления в N-мерном пространстве, где каждый объект точка. Многомерные группировки используются в статистике, когда проводится группировка по нескольким признакам. Применяют на практике метод многомерной классификации с использованием вычислительных машин. Наиболее простым методом многомерной классификации является многомерная средняя, которой называется средняя величина нескольких признаков для одной единицы совокупности. Она определяется из относительных величин, как правило, из отношений абсолютных значений признаков для единицы к средним значениям этих признаков.[8]
Первичная – производятся на основе исходных данных, полученных в результате статистических наблюдений.
Вторичная – результат объединения или расщепления первичной группировки.
Операции с номинальными и ранжированными группами осуществляются при помощи математических приемов, соответствующих номинальной и ранговой шкалам. Что касается групп, распределенных по количественному признаку, то они могут быть подвергнуты дальнейшему изучению при помощи любых приемов математической статистики, так как такая группировка осуществляется по интервальной шкале. Когда респондентов распределяют в группы по двум или более признакам, например, выделяют мужчин в возрасте до 30 лет, имеющих высшее образование (три признака – пол, возраст, образование), то говорят о комбинационной группировке.
Каждой выделенной группе соответствует некоторое число, отражающее ее количественный состав. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, называется рядом распределения. Ряды распределений, отражающие результат группировки респондентов по качественным признакам, называются атрибутивными, а по количественным – вариационными. (см. Прил.2).
В соответствии с характером количественных признаков вариационные ряды делятся на дискретные и непрерывные. Последние, как правило, носят интервальный характер. Это значит, что та или иная группа респондентов характеризуется по количественному признаку не одним числом, а числовым интервалом, например возрастными интервалами: 20-24 года, 25-30 лет и т.д. Это важно учитывать при вычислении среднестатистического показателя.
В соответствии с задачами группировки интервалы могут выбираться равные и неравные, с возрастающими и убывающими значениями. Числа, обозначающие интервалы, называются их границами.
Составление таблиц не представляет собой отдельный вид математической операции обобщения первичной социологической информации. Эта только форма отображения рядов распределения, имеющая преимущество в том, что в ней кратко даются пояснения числовых значений соответствующих групп. Статистическая таблица - форма рационального и наглядного изложения цифровых характеристик исследуемых явлений Числовые данные в таблице объясняются заголовками, подлежащим и сказуемым. Заголовки в таблице бывают общие, выступающие в качестве названия таблицы и раскрывающие структуру группировки рассматриваемой совокупности респондентов либо связь между рядами распределения. Содержание строк и столбцов раскрывается внутренними заголовками: боковыми для строк и верхними для столбцов.
Подлежащим в таблице называется объект (совокупность респондентов), характеристики которого – сказуемое – выражены в таблице в числовом виде.
В зависимости от строения подлежащего все статистические таблицы можно разделить на три группы:
1. Таблицы простые, или перечневые, в которых содержатся сводные показатели, относящиеся к перечню единиц наблюдения, или к перечню хронологических дат или территориальных подразделений. Соответственно таблицы могут быть названы простыми перечневыми, хронологическими или территориальными;
2. Таблицы групповые, в которых статистическая совокупность расчленяется на отдельные группы по какому-либо одному признаку, причем каждая из групп может быть охарактеризована рядом показателей;
3. Таблицы комбинационные, в которых совокупность разбита на группы не по одному, а по нескольким признакам.
Выбор типа таблицы зависит всегда от цели ее построения. Если таблицы используются для практических нужд планирования и управления, то в них должны содержаться сведения по тем частям, в разрезе которых ведется планирование и управление. Чаще всего этой задаче соответствуют простые таблицы (см. Прил.3), используются также и групповые. Если же ставится задача более глубокого познания исследуемого объекта, то используются групповые и комбинационные таблицы.
В отличие от простых групповые и комбинационные таблицы обладают важными аналитическими свойствами: они позволяют производить наглядные сравнения и вскрывать существенные связи и различия в развитии явлений. Идея комбинационной таблицы состоит в том, что каждую из групп в групповой таблице разбивают на подгруппы по какому-либо признаку; выделенные подгруппы могут дальше расчленяться по следующему признаку и т.д.
Использование комбинационных таблиц и системы взаимосвязанных группировок позволяет провести глубокий и всесторонний анализ сложных общественных явлений.
При заполнении статистических таблиц (поля данных) применяются следующие правила:
если явление не имеет место, то ставят тире «-»;
если нет сведений о явлении, то ставится многоточие «…» или пишут «нет сведений»;
если данные очень малы, то ставят 0,0.[5, с. 113]
При изучении социальных явлений и процессов: общественного мнения, уровня и образа жизни, общественно-политического строя и т.д. наибольшее распространение получили таблицы сопряженности. Таблицей сопряженности (cм. Прил.4, табл.3) называется таблица, которая содержит сводную числовую характеристику изучаемой совокупности по двум и более атрибутивными (качественным) признакам или комбинации количественных и атрибутивных признаков. Наиболее простым видом таблиц сопряженности является таблица частот 2x2. (см. Прил.4, табл.1)
Построение данной таблицы исходит из предположения, что ответы респондентов или анализируемые атрибутивные признаки будут принимать только два значения A1 и А2, B1 и B2. Внутреннее цифровое наполнение таблицы представляют частоты (fij), обладающие одновременно i-м (i=1,2) значением одного (Ai) и j-м (j=1,2) значением (Bj) другого качественного признака.
Итоговая графа и строка содержат информацию о количественном распределении совокупности соответственно по А и В атрибутивным признакам.
Для более полного описания и анализа явлений и процессов, характеризующихся атрибутивными признаками, используются таблицы сопряженности большей размерности: ixj, где i=1,2,...,к - число вариантов значений (например, ответов респондентов и т.д.) одного признака (например, признака А); j=1,2,...,n - число вариантов значений другого признака (B).
Таблицы взаимной сопряженности признаков в большей степени основаны на предположениях и построены так, чтобы облегчить изучение взаимосвязей между переменными. Наглядно можно представить лишь в виде набора двумерных срезов. Таблица сопряженности позволяет провести поградационный анализ влияния какого-либо признака на другие и визуальный экспресс-анализ взаимовлияния двух признаков. Таблицы сопряженности, образованные двумя признаками, называются двумерными. Для них разработано большинство мер связи, они более удобны для анализа и дают корректные и значимые результаты. Анализ многомерных таблиц сопряженности признаков в основном состоит из анализа составляющих ее маргинальных двумерных таблиц. Таблицы сопряженности признаков заполняются данными о частотах совместной встречаемости признаков, выраженных в абсолютном или процентном отношениях. Принцип взаимной сопряженности наиболее эффективен при выявлении и оценке взаимосвязей и взаимозависимостей между социальными явлениями и процессами.[10]
Наряду с табличными в целях наглядности широко применяется графический способ отображения социологических данных. Чаще всего он имеет вид полигона или гистограммы. Полигон преимущественно используется для графического отображения непрерывных рядов, а гистограмма - дискретных. Графический метод есть метод условных изображений статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и разнообразных символических образов.
Графиками называются условные изображения числовых величин и их соотношений в виде различных геометрических образов – точек, линий, плоских фигур.
Каждый график состоит из графического образа и вспомогательных элементов. Графический образ – это совокупность точек, линий и плоских фигур, с помощью которых изображаются статистические данные.
Вспомогательными элементами графика являются поле графика, масштаб, масштабная шкала, экспликация графика.
Всякий статистический график состоит из плоскостного изображения изучаемого явления в некотором пространстве, называемом полем графика, с помощью знаков (точек, отрезков прямых, кругов, секторов, геометрических фигур, силуэтов). Чтобы понять график, дается пояснение знаков, масштаб и приводится наименование графика. Масштаб – это условная мера перевода числовой величины в графическую и обратно. Масштабная шкала – линия, разделенная на отрезки точками.
Экспликация графика – это пояснения, раскрывающие содержание графика: заголовок графика, единицы измерения, условные обозначения.
Многообразие графиков обусловлено различиями в их содержании, способах построения и широтой круга изображаемых ими явлений и процессов.(см. Прил.5)
По форме изображения явления графики делят на диаграммы, картограммы и статистические рисунки. (см. Прил.6)
Использование таблиц и графиков делает материал более обозримым, облегчает возможность сравнения и сопоставления полученных результатов. В ряде случаев статистические таблицы дополняются статистическими графиками. Графики являются наиболее эффективной формой представления данных с точки зрения их восприятия. Они производят более яркое впечатление, чем цифры в таблице и используются в следующих целях:
- для характеристики развития явлений во времени и в пространстве;
- для характеристики структуры явлений;
- для изучения связи между признаками;
- для сравнения величин;
Таким образом, графический способ делает данные наглядными, понятными.
Более глубокий вид математического анализа характеристик изучаемого явления – выяснение их взаимодействия и тенденций изменения. Осуществляется оно при помощи сравнения и сопоставления рядов распределения, построенных на основании группировок по различным признакам. Для решения подобной задачи существуют специальные коэффициенты. Их называют коэффициентами корреляции.
Корреляцией называют наличие статистической взаимосвязи признаков. Рассмотрим один из них – коэффициент ранговой корреляции. Он легко рассчитывается «вручную», а применение его весьма эффективно при анализе распределении социологической информации, полученной при помощи ранговой шкалы.
Коэффициенты парной корреляции призваны измерять взаимосвязь между двумя признаками исследуемого объекта. Эта взаимосвязь при изучении социальных явлений не обязательно носит причинно-следственный характер. Если при корреляции двух признаков между ними существует причинно-следственная связь, то признак, влияющий на характер вариации другого признака, принято называть факторным, а зависимый от него признак -результативным.
Наиболее простой метод выявления взаимосвязи двух признаков -группировка и сравнение средних. Корреляционная связь двух (или нескольких) признаков социального объекта носит не функциональный, а статистический характер, в связи с чем она является не строгой закономерностью, а лишь тенденцией.
В процессе измерения корреляции между признаками решаются две задачи: определение формы и тесноты связи признаков. При определении формы связи выявляются вариации (характер изменения) средних параметров результативного под воздействием факторного признака при условии их независимости от других признаков. При установлении направленности и тесноты связи возможны три случая:
