Ирина Эланс

Автор который поможет с любыми образовательными и учебными заданиями

Анализ данных

Содержание

Введение 3

Что представляет собой анализ данных и его цель 4
Методы анализа данных 7
Анализ эмпирических данных социологии 9

Заключение 14

Библиографический список 16

ВВЕДЕНИЕ

Развитие социологии означает и развитие эмпирических исследований, обогащающих теорию и позволяющих разрабатывать механизмы регулирования социальных процессов. Социологические исследования обеспечивают обратную связь, дополняя статистическую информацию конкретными данными об интересах и запросах, мнениях и настроениях людей, о жизненных планах, уровне и качестве жизни, ценностных установках. Идея таких исследований была заимствована у тех наук, в которых экспериментальные исследования утвердились ранее (экономики, психологии, этнографии). Эмпирические социологические исследования не тождественны социологическим обследованиям. Первые направлены на увеличение социологического знания, характеристику исходной познавательной ситуации, разработку гипотез, контролируемое применение методик, полноту отчетов об исследовании и др., составляющие в совокупности программу; вторые предполагают просто сбор и обобщение социальной информации (опросы, зондажи, статистические обследования и т.д.), теоретической цели они не ставят. В XX в. с совершенствованием социологии как науки в условиях интенсивного социально-экономического и политического развития общества эмпирическая социология стала приобретать все более важное значение.

Анализ и обобщение результатов социологического исследования позволяют предсказать возможные варианты развития социальных процессов и явлений. Одной из форм предвидения является социальное прогнозирование - научное исследование перспектив развития иди возможного состояния исследуемого объекта. Социальное прогнозирование может осуществляться во всех сферах жизнедеятельности общества.

Актуальность темы не вызывает сомнений и поэтому в данной работе рассматриваются формы и способы анализа эмпирических данных социологии.

1 Что представляет собой анализ данных и его цель

Главная задача заключительного этапа социологического исследования — анализ и интерпретация полученных данных, обобщение выводов и выдача рекомендаций по совершенствованию или изменений работы изучаемого социального механизма.

Основная цель анализа данных в социологии - выявление (подтверждение, корректировка) каких-то интересующих исследователя статистических закономерностей; или, другими словами, - определенного рода сжатие, усреднение содержащейся в данных информации.

Также мы можем утверждать, что анализ данных – совокупность действий, осуществляемых исследователем в процессе изучения полученных тем или иным объектом данных, с целью формирования определенных представлений о характере какого-либо явления, вызываемого этими данными.

Понятие «анализ» на различных этапах социологического исследования трактуется по-разному. Представим себе упрощенную схему социологического исследования, опирающегося на эмпирические данные. Она состоит из трех элементов:

- Концептуальная схема исследования. В нее входят определения предмета, объекта, цели, задач, гипотез исследования, а также понятийный аппарат исследования.

- Методика сбора эмпирических данных, т.е. эмпирическая интерпретация понятий и инструментарий исследования.

- Методика обработки данных, т.е. формы представления информации, методы первичного анализа данных, логика применения математических методов.

На всех этих трех уровнях понятие «анализ» имеет различную трактовку. Например, на последнем из трех уровней анализ может интерпретироваться как статистическая обработка информации, применение какого-нибудь математического метода, вычисление некоторого логического индекса (обобщенного показателя, полученного на основе некоторых эмпирических индикаторов посредством использования логических операций, например, конъюнкция и дизъюнкция) и т.д. Что касается второго уровня, можно говорить об анализе познавательных возможностей вопросов анкеты или другого рода эмпирических индикаторов. Если же взять первый из этих трех уровней, то под анализом могут пониматься различные логические схемы проверки гипотез исследования (если таковые в исследовании имеются), логика решения задач разного класса, логика интерпретации эмпирических закономерностей. Разумеется, исходя из парадигмы и теорий среднего уровня. В целом же любое социологическое исследование есть анализ фрагмента социальной реальности.

Что же мы понимаем под словом «данные»? В учебнике Толстовой данное следующее определение: данные – это совокупность каких-либо признаков, измеренных для каждого из изучаемых объектов.

Они могут представать перед исследователем в виде:

- совокупности чисел^, характеризующих те или иные объекты (в качестве таких совокупностей могут выступать, например, производственные характеристики предприятий, возраст респондентов, оценки выпускниками школ престижности некоторых профессий и т.д.)^,

- множества индикаторов определенных отношений между рассматриваемыми объектами (к примеру, при изучении производственных бригад такими индикаторами могут служить указания каждого члена бригады на то, нравится ли ему работать вместе с любым другим членом той же бригады, такие данные часто используются при изучении малых групп,

- результатов попарных сравнений респондентами каких-либо объектов (такие данные используются в методе парных сравнений - способе построения шкал, отражающих усредненное отношение изучаемой совокупности респондентов к каким-либо объектам).

- совокупности определенных высказываний (например, ответов респондентов на вопрос об их профессии, о том, что им нравится в политике правительства; письма читателей газеты в редакцию; фрагменты из журнальных статей и т.д.),

- текстов документов;

- так или иначе зафиксированных результатов наблюдения за невербальным поведением каких-либо людей.

Признаком в анализе данных выступает некоторое общее для всех объектов качество, конкретные проявления которого могут меняться от объекта к объекту. Примерами признаков могут являться пол, возраст респондентов, их удовлетворенность своим трудом и т.д. В качестве значений признака "возраст" могут выступать 18 лет, 31 год и т.п

2 Методы анализа данных

Методы, применяемые социологами для анализа данных, многообразны. Выбор конкретного метода зависит, в первую очередь, от характера исследовательских гипотез, т. е. от того, на какие вопросы мы хотим получить ответ. Если целью является описание одной характеристики выборки в определенный момент времени, разумно ограничиться одномерным анализом, т. е. описанием распределения наблюдений вдоль оси интересующего нас признака. Разнообразные техники многомерного анализа позволяют одновременно исследовать взаимоотношения двух и более переменных и в той или иной форме проверять гипотезы о причинных связях между ними. Различия между этими методами неабсолютные. В реальном исследовании каждое уточнение исходных гипотез или выдвижение новой гипотезы в ходе анализа результатов приводит к необходимости выбора новой техники анализа данных. Помимо характера исследовательских гипотез на выбор методов статистического анализа влияет и природа полученных социологом данных.

Методы, используемые для анализа связи между двумя номинальными переменными, также будут отличаться от методов анализа связи между номинальной переменной и переменной, измеренной на интервальном уровне. Таким образом, выбор той или иной статистики будет зависеть и от целей анализа, и от уровня измерения исследуемых переменных.

Существует два основных класса задач, решаемых с помощью статистических методов анализа. Задачей дескриптивной (описательной) статистики является описание распределения переменной-признака в конкретной выборке. Методы дескриптивной статистики позволяют также анализировать взаимосвязь между различными переменными. Другой класс задач, связанный с необходимостью вывести свойства большой совокупности, основываясь на имеющейся информации о свойствах выборки из этой совокупности, решается с помощью методов индуктивной статистики, или теории статистического вывода, основанной на вероятностном подходе к принятию решений. Воспользовавшись какой-то моделью для анализа полученных выборочных данных, социолог обычно также применяет некоторые методы статистического вывода, позволяющие определить, выполняются ли обнаруженные им при анализе данных отношения на уровне большой совокупности, из которой была извлечена выборка.

Целью в анализе данных будет скорее качественное, содержательное понимание сути этих методов, основанное лишь на самых элементарных математических представлениях и, в некоторых случаях, на интуитивном понимании «физического смысла» статистических моделей. Такое понимание может служить определенным фундаментом для более глубокого изучения прикладной статистики. Кроме того, оно совершенно необходимо для того, чтобы самостоятельно формулировать задачи анализа данных и ориентироваться в существующем разнообразии методов и техник, используемых другими исследователями при решении этих задач.

3 Анализ эмпирических данных социологии

С формальной точки зрения при сравнении эмпирических данных должны соблюдаться следующие правила, необходимые в логике экспериментального анализа:

- два состояния одного процесса сопоставимы, если они содержат хотя бы одно общее свойство или показатель;

- ни один фактор не может быть признан причиной сравниваемых явлений, если в одном случае при регистрации изучаемого явления он имеет место, а в другом - нет (правило согласия Милля);

- вместе с тем данный фактор не может быть причиной изучаемого явления, если в одном случае (исследовании) он имеет место, а само явление не фиксируется, хотя в другом случае (исследовании) дело обстоит так, что регистрируются и явления, и данный фактор (правило различия);

- некий фактор (условие, обстоятельства) не может достоверно считаться определяющим в отношении изучаемого процесса, если в другом случае (в другом исследовании) наряду с ним изучаемому процессу сопутствуют другие факторы.

Эти логические правила, напоминающие о строгости экспериментального вывода, нельзя игнорировать. В зависимости от программных целей исследования анализ полученных данных может быть более или менее глубоким и основательным.

Цель исследования определяет уровень анализа в том смысле, что либо позволяет, либо запрещает прекратить его на какой-то стадии. В полном же объеме, т.е. от первого до последнего шага, последовательность действий социолога при анализе эмпирических данных может быть представлена следующим образом.

Первая стадия - описание всей совокупности данных в их простейшей форме. Предварительно осуществляется общий контроль качества полученной информации: выявляются ошибки и пропуски, допущенные при сборе данных и при вводе их в компьютер для обработки, бракуются какие-то «единицы» выборочной совокупности, не отвечающие модели выборки (коррекция выборки), отсеиваются некомпетентные респонденты (изымаются их данные полностью или частично), производятся другие контрольные действия, которые на социологическом жаргоне называют «чисткой массива». Дальше следует собственно описание: используется аппарат дескриптивной статистики для упорядочения всех данных по отдельным признакам (переменным). Изучаются простые распределения, выявляются аномалии и скошенности, рассчитываются показатели средней тенденции, вариации распределений. Все это необходимо для решения двух задач:

1) общей оценки выборочной совокупности и частных подвыборок (половозрастных, социально-профессиональных и других) с тем, чтобы понять, каким образом особенности выборок будут сказываться на интерпретации того или иного частного вывода и обобщающих заключений;

2) для того чтобы в последующих операциях с данными не утратить представления о составляющих более сложных зависимостей и комбинаций, которыми впоследствии будем оперировать.

Например, в итоговых или промежуточных выводах находят, что такие-то условия деятельности или характеристики людей более важны, чем некоторые другие. Чтобы правильно интерпретировать это заключение, следует вспомнить, каковы основные характеристики выборки, нет ли в ней заметных аномалий. Очень возможно, что в общей выборке доминируют представители определенного социального статуса, возрастной когорты, национальной принадлежности и т.п. С этими их особенностями связаны социальные функции, интересы, образ жизни. В итоге может оказаться, что суммарные выводы неосновательны: они преимущественно объясняются спецификой доминирующей подвыборки обследованных. Чтобы проверить эту рабочую гипотезу, надо расчленить массив информации на соответствующие подвыборки и повторить анализ раздельно для каждой из них, включая доминирующую.

Так устанавливаются ограничения выводов. Обращение к «простой структуре» данных нужно и для того, чтобы при всевозможных комбинациях и сложных построениях не утратить представления об их первооснове. Вдруг «выскакивает» интереснейший факт, какие-то явления неожиданно тесно коррелируют. При попытке объяснить, что происходит, возможно было забыто, что сведения об этих явлениях получены по ответам респондентов на два вопроса одинаковой конструкции, соседствующих в анкете, и что это, видимо, следствие монотонного реагирования на похожие по форме вопросы – они подобны именно в силу психологического эффекта «эхо». Открытия не состоялось. Вторая стадия – «уплотнение» исходной информации, т.е. укрупнение шкал, формирование агрегированных признаков-индексов, выявление типических групп, жестких подвыборок общего массива и т.п.

Генеральная цель всех этих операций - сокращение числа признаков, нужных для итогового анализа. Одновременно достигается первичное обобщение данных, нужное для более глубокого понимания существа изучаемых процессов. Допустим, например, что при контент-анализе по смысловой единице «а» практически информации не было получено (2% всего массива сведений). Сохранив этот пункт, мы потом будем постоянно наталкиваться на нулевые значения. Если можно, целесообразно объединить данную смысловую единицу с подобной ей, укрупнить шкалу. Тогда следует дать уточненную интерпретацию нового признака, теперь достаточно емкого по статистике наполнения. Формирование сводных, агрегатных признаков освобождает от необходимости утомительно интерпретировать малосущественные частности, повышает уровень обобщений, ведет к более емким теоретическим умозаключениям. Одно дело, когда в прикладном – «инженерном» - исследовании анализируют соотносительное значение каждого из элементов производственной ситуации в его влиянии на отношение к работе. И совершенно иначе действуют, если задача состоит в обнаружении социальной закономерности при повторном сравнительном исследовании. Здесь важно обобщить информацию по более емким структурам, например, по всем факторам условий и всем составляющим содержания труда. Поскольку мы знаем частные составляющие того и другого, т.е. аккуратно прошли первый этап анализа, наши дальнейшие операции с данными будут более целеустремленными, экономичными и практичными с точки зрения приближения к основным целям исследования.

На данной стадии, в развитии которой осуществляется переход к анализу взаимосвязей (3-я стадия), будут использоваться довольно сильные операции - факторный анализ, типологизация и подобные им. Очень важно дать необходимые промежуточные истолкования каждого из агрегируемых показателей, ибо это - новые свойства, нуждающиеся в осмыслении, построении соответствующих интерпретационных схем. Как замечает Г.С. Батыгин: «с известной долей преувеличения всю деятельность социолога можно назвать интерпретирующей: случайно попавший в выборку человек интерпретируется как респондент; его жизненные реалии и высказывания интерпретируются в шифрах и «закрытиях» вопросников; первичная социологическая информация интерпретируется в средних величинах, мерах рассеяния и корреляционных коэффициентах; числовые данные должны сопровождаться какими-либо рассуждениями, т.е. опять же интерпретироваться». Тем более нуждаются в построении интерпретационных схем новые емкие признаки, сгруппированные, типологизированные данные. Третья стадия анализа как бы вклинивается в предыдущую. Это - углубление интерпретации и переход к объяснению фактов путем выявления возможных прямых и косвенных влияний на агрегированные свойства, социальные типы, устойчивые образования. Здесь главная опасность - подмена косвенных, опосредованных связей прямыми. Такая ошибка - самая распространенная и менее всего заметная со стороны.

Итак, на данной, вероятно самой ответственной, стадии анализа должны быть получены основные выводы, проверены главные гипотезы, необходимые и для теоретического осмысления проблемы, и для разработки практических рекомендаций.

Четвертая стадия, заключительная, - попытка прогноза развития изучаемого процесса, событий, явлений при определенных условиях. Лучшим образом решению этой задачи отвечает повторное обследование. При невозможности осуществить повторные исследования на базе разового используют модели мысленного экспериментирования, регрессионные, детермннационные, стохастические и др. Полезно прибегнуть к оценкам экспертов в данном предмете, чтобы проверить надежность прогноза, являющегося результатом квазиэкспериментов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итоги, можно сказать, что, обработка данных – это заключительный этап социологического исследования, где проводится анализ и интерпретация данных. Он состоит из: редактирования (предварительная подготовка информации), кодирования (преобразование собранной информации в числовую форму), всестороннего контроля данных и исправления найденных ошибок (выявление ошибок, нахождение истинных величин в исходных документах, исправление данных), статистической группировки (распределение изучаемой совокупности на однородные группы по существенным признакам), рядов распределения а также графической интерпретации эмпирических зависимостей (статистические таблицы, гистограммы, кумуляты, полигоны).

Также следует отметить, что проведение социологического исследования - процесс, насыщенный разными видами работ, научными процедурами и операциями, поэтому социологу следует позаботиться о надежной теоретической основе исследования, продумать его общую логику, разработать методические документы для сбора информации, сформировать исследовательскую группу из людей, имеющих интерес и способности к осмыслению общественных явлений и процессов, к анализу социологических данных.

Приступая к анализу данных, необходимо строго придерживаться программных гипотез, избегая двух крайностей: поспешных заключений когда факты «укладываются» в гипотезу и соблазна увлечься самим процессом анализа, что нередко уводит в сторону от целевой ориентации исследования. Первоначальные группировки и классификации разумнее всего производить, исходя из элементарных описательных гипотез, а последующие - предварять уточняющими и интерпретационными предположениями, продвигаясь к объяснительным.

Если гипотезы нетривиальны, особое внимание следует уделять заключениям, которые с ними не согласуются. Не следует смешивать уточнение и интерпретацию данных с их объяснением. Последнее является главной задачей анализа, позволяет установить причинные зависимости, истолковать найденные связи в понятиях более общих тенденций и закономерностей, дает основание для прогноза и, следовательно, для перехода к обоснованию практических решений социальных проблем.

В целом социологическое исследование удается тогда, когда есть уверенность, что весь объем необходимых работ выполнен в соответствии с предъявляемыми научными требованиями.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Википедия. Свободная энциклопедия // http://ru.wikipedia.org/wiki/Анализ_данных
Голенкова, З.Т. Общая социология / З.Т. Голенкова. – М.: Гардарики, 2005. – 474 с. С. 358-387
Девятко, И.Ф. Методы социологического исследования /И.Ф. Девятко. - Екатеринбург: Изд-во Урал, 1998. - 208 с. С. 101 – 103
Зарубина, И.Н. Социология хозяйственной жизни: проблемный анализ в глобальной перспективе / И.Н. Зарубина– М.: ЛОГОС, 2006. – 392 с. С. 24-25, 212-214
Толстова, Ю.Н. Анализ социологических данных / Ю.Н. Толстова. - М. : Научный мир, 2000. – 352 с. С. 20-21
Ядов, В.А. Стратегия социальных исследований. Описание, объяснение, понимание социальной реальности /В.А. Ядов– М.: Добросвет, 2000. – 596 с. С. 177

Анализ данных 📙 Реферат → 🆔 22634