 |
Выпускная квалификационная работа бакалавра и магистерская диссертация: общее и особенное 5 глава
|
|
|
|
Таким образом, методология – это не просто совокупность взаимосвязанных методов. Обеспечение взаимосвязи и взаимообусловленности методов еще не превращает их совокупность в методологию. Отличие методологии от совокупности методов, как следует из отступлений 1.15 и 1.17, является более сложным, чем отличие системы от кучи, как это было показано в параграфе 1.7. Действительно, понятие методологии иногда трудноуловимо, и многое определяется предметной областью, в которой проводится исследование, ее содержанием и формой, целями и задачами исследования, и многим-многим другим, а не только применяемыми методами и приемами, их взаимной связью и взаимообусловленностью, их упорядоченностью в применении.
Для того чтобы совокупность взаимодополняющих методов стала методологией, очень важно, чтобы она – и как совокупность, и как целостность, характеризующаяся противоречивым единством – позволяла устанавливать скрытые сущностные характеристики, выявлять неявные причины явлений, тенденции их развития – увидеть невидимое, описать неочевидное. В противном случае нет и смысла в научных исследованиях. Ведь ученый, как и любой человек, может наблюдать, а, следовательно, и изучать только видимые явления, которых у объекта исследования много, и он должен выявить на основе своих наблюдений скрытую сущность, которая у объекта исследования всегда невидима, неочевидна. Вот пример об этом невидимом (см. отступление 1.18).
Отступление 1.18. Методологическая ошибка древних астрономов
Люди много тысячелетий наблюдали за восходом и закатом Солнца – большего числа наблюдений ни за одним явлением на Земле, пожалуй, и не было. Однако, вопреки этому, концепция Птолемея, утверждающая, что Солнце вращается вокруг Земли, оказалась неверной. Видимость, казавшаяся такой очевидной, а, следовательно, и объективной, не совпала с действительностью. И мир целое тысячелетие жил в заблуждении по поводу взаимовлияния Земли и Солнца.
|
|
|
Источник: Дзарасов С.С., Меньшиков С.М., Попов Г.Х. Судьба политической экономии и ее советского классика. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. С. 219 – 224.
Чем была обусловлена эта ошибка? Только ли несовершенством методов, применявшихся в те далекие времена? Да, и этим, конечно, тоже, но самой главной причиной ошибки было отсутствие у древних ученых строгой и точной методологии проведения астрономических исследований. Их методы получения новых знаний были более обыденными, чем научными, а, следовательно, ни о какой методологии научного познания мира в то время и речи быть не могло. Копернику, спустя несколько веков, не только удалось воспользоваться новыми методами, но и построить на их основе строгую методологию наблюдений за движением небесных тел и открыть неочевидное, невидимое, казалось бы, противоестественное, такое, чего, по представлениям живших тогда людей, по их наблюдениям, быть просто не могло. Вот в свершении таких открытий, касающихся невидимых сторон изучаемого объекта, предмета, а именно сущности, как внутреннего содержания того, что изучается, и заключается высокое предназначение методологии науки. Поэтому Маркс и говорил, что если бы сущность (невидимое) и явление (видимое) совпадали, то наука была бы излишней. Все было бы ясно само собой. В самом деле, если бы движение Земли вокруг Солнца можно было прямо наблюдать, то Коперник был бы не нужен, каждый сам себе был бы Коперником.
И в экономической науке видимость бывает настолько непохожей на действительность, что исследователь может невольно попадать в методологические ловушки и делать неверные выводы. Избежать же ошибок можно только посредством построения методологических схем исследования, способных за видимыми явлениями распознавать глубинные сущностные характеристики изучаемого предмета, устанавливать его истинные начала. Больше всех других ученых-экономистов мира в этом преуспел, пожалуй, К. Маркс, создав мощный методологический аппарат изучения природы домонополистического капитализма. Никто – ни до, ни после – не сделал такого исчерпывающего анализа экономики того периода, в котором он жил. Таково мнение многих зарубежных ученых по поводу «Капитала» К. Маркса. Суть его методологии, если говорить коротко, выражается в восхождении от абстрактного к конкретному. При этом ему весьма важно было найти точку отсчета, т.е. то, с чего следует начать свое восхождение. К. Маркс начал его с такой абстракции, как товар, хотя видимость была совершенно иной, и начинать надо было бы, если руководствоваться только этой видимостью, с другой абстракции, а именно, с людей (см. отступление 1.19).
|
|
|
Отступление 1.19. Поиск точки отсчета
«Кажется правильным начинать с реального и конкретного, с действительных предпосылок, следовательно, например, в политической экономии, с населения, которое есть основа и субъект всего общественного процесса производства. Между тем при ближайшем рассмотрении это оказывается ошибочным. Население – это абстракция, если я оставлю в стороне классы, из которых оно состоит. Эти классы опять-таки пустой звук, если я не знаю основ, на которых они покоятся, например, наемного труда, капитала и т.д. Капитал, например, – ничто без наемного труда, без стоимости, денег, цены и т.д. Таким образом, если бы я начал с населения, то это было бы хаотическое представление о целом, и только путем более близких определений я аналитически подходил бы ко все более простым понятиям: от конкретного, данного в представлении (т.е. видимого), ко все более тощим абстракциям, пока не пришел бы к простейшим определениям. Отсюда пришлось бы пуститься в обратный путь, пока я не пришел бы, наконец, снова к населению, но на этот раз не как к хаотическому представлению о целом, а как к богатой совокупности, с многочисленными определениями и отношениями».
|
|
|
Источник: Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 12, с. 726.
Как следует из отступления 1.19, К. Маркс выбрал другую методологическую схему. Свой анализ он начал с товара, как с «экономической клеточки» капиталистического способа производства, затем логически перешел к деньгам, а затем к капиталу, точнее, к отношениям труда и капитала, составляющим основу капитализма, выражаемую законом прибавочной стоимости. Таким образом, методология действительно, по меткому замечанию М. Блауга (см. отступление 1.15) представляет собой, в известной степени, не только науку, но и искусство. Но искусство, позволим себе, вместе с тем, заметить, все-таки связанное с научным методом познания объективного мира через интуицию ученого, его логику, являющихся следствием накопленных им знаний и опыта. К. Маркс, благодаря своему методологическому подходу, сумел выявить невидимое, сущностное, в природе капитализма, как способе производства, отказавшись в начале пути от анализа очевидных категорий. Об этом хорошо и емко написал С.С. Дзарасов в уже цитированной нами книге (см. отступление 1.20).
Отступление 1.20. Видимое и невидимое в методологии К. Маркса
«…Желая объяснить прибыль и цену как видимые категории, он не сразу берется за них, как это делает вульгарная, с его точки зрения, теория, а предварительно выясняет их истоки – труд и стоимость, таким образом, освобождаясь от искажающей суть дела видимости, что прибыль порождается капиталом, а цена формируется спросом и предложением. Если ограничиваться этой обманчивой видимостью, то для этого методология не нужна, это очевидно само по себе. Методология необходима для логически последовательного объяснения превращения одного экономического явления в другое и выхода на уровень конкретной действительности.
Как видно, более конкретная категория получается из более абстрактной путем обогащения дополнительными чертами. Понятия денег, рабочей силы и капитала, цены производства, прибыли, кредита и т.д. содержат черты товарного (рыночного) отношения, являются модификациями последнего, но к нему не сводятся. Каждая последующая категория оказывается богаче предыдущей. Мы, таким образом, получаем как бы лестницу понятий, каждая ступенька которой «шире» предшествующей. Добавляются они отнюдь не произвольно – каждое новое понятие формулируется в такой форме, в которой разрешается противоречие, заключенное в предыдущей категории.
|
|
|
Всякая система научных понятий выстраивается в многоступенчатую лестницу восхождения от абстрактного к конкретному, от простого к сложному, от исходного к производному. Именно введение иерархии, субординации понятий позволяет содержательно, в рамках единой системы объяснять, как сущность явления связана с теми его проявлениями, которые находятся на поверхности экономических процессов.
Источник: Дзарасов С.С., Меньшиков С.М., Попов Г.Х. Судьба политической экономии и ее советского классика. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. С. 224.
Таким образом, методологическая схема исследования должна помогать ученому вскрывать невидимые, сущностные характеристики изучаемого предмета, а не ограничиваться только описанием очевидных форм его явлений. Любое научное исследование, выполняемое в процессе подготовки диссертации (подчеркнем еще раз), в качестве основы должно иметь стройную непротиворечивую методологию производства новых знаний. Образцом может служить методология К. Маркса, хотя к ней и очень трудно приблизиться. Но стремиться к этому надо – на то она (методология К. Маркса) и образец.
Поскольку ключевым понятием методологии научных исследований является понятие метода, как способа, средства получения новых знаний о скрытых сущностных характеристиках объекта и предмета исследования, проявляющихся неявно в различных формах существования изучаемого объекта, то необходимо более подробно остановиться на характеристиках методов, применяемых в научном поиске. Безусловно, все методы, которые используют ученые в своей работе, обозреть в небольшом пособии невозможно, но обозначить их роль и место в научных исследованиях, дать основным из них краткую характеристику с тем, чтобы Вы, уважаемый читатель, могли составить о них свое представление, глубже изучить их по посвященным только этим методам изданиям, и использовать их в своей исследовательской деятельности, вполне возможно. Именно это и нацелены следующие параграфы данного пособия (1.10 – 1.16). Но прежде чем перейти к рассмотрению методов, которыми пользуется наука, весьма полезно познакомиться с их классификацией (см. рис. 1.10).
Рис. 1.10. Классификация методов науки
|
|
|
Представленную на рисунке 1.10 классификацию методов науки никак нельзя признать сколько-нибудь полной, исчерпывающей. В таком виде она представлена исключительно для облегчения восприятия обучающимися всего многообразия методов, которыми должен владеть ученый. При этом некоторые методы, помещенные на рисунке 1.10 в класс методов сбора данных, могут применяться и на других стадиях научного исследования. Например, эксперимент, безусловно, предоставляет ученым информацию, но, в то же время, может применяться и на стадии формирования ими обобщений по всему исследованию.
Согласно схеме рисунка 1.10 все методы науки можно подразделить на три группы. Первая из них представляет собою методы сбора данных, без чего ни одно исследование, в принципе, невозможно. Вторая – собственно методы научных исследований, результатом применения которых является уже не появление информации, а появление новых знаний, в большей или меньшей степени проясняющих скрывающуюся от взгляда ученого сущность. И, наконец, третья группа методов, которые названы методами познания, включает в себя методы собственно мыслительной деятельности ученых, в результате которого появляется новое знание, обоснованное и взвешенное и, либо приближенное к истине, либо являющееся истинным на соответствующем этапе развития методологии научного познания.
Параграфы 1.10 и 1.11 посвящены методам сбора данных и оценке качества процедур сбора этих данных применительно к каждому конкретному исследованию.
Беляев В.И., Беляев В.В.
1.10. Методы сбора данных в научных исследованиях
Любое научное исследование, как следует из рисунка 1.10, начинается со сбора данных по проблеме, которая изучается. Это настолько важный этап в исследованиях, что иногда сам сбор данных называют исследованием, что, конечно же, не совсем верно, поскольку цель любого научного исследования, как следует из параграфа 1.9, заключается в производстве новых знаний, а не только в получении новых сведений о событиях, явлениях, процессах, и описание их. Сбор данных, безусловно, весьма важная составляющая научных исследований, но собственно научные исследования никак нельзя сводить только к сбору данных, к тривиальной фиксации событий, или их параметров. Сбор данных, и это всегда нужно иметь в виду, представляет собой лишь часть, хотя и, безусловно, значимую, научных исследований. Другими словами, без сбора данных никакие исследования невозможны, но и только сбором и накоплением данных любые научные исследования никак нельзя ограничивать. Очевидно, по этой причине некоторые исследователи, особенно социологи, сбор данных, в частности, методами опросов населения называют не исследованием, а обследованием.
Все данные, которые собирают в ходе – точнее, в начале – любого научного исследования в сфере экономики принято подразделять на две большие группы: первичные и вторичные.
К вторичным данным относят все те сведения, которые уже были когда-то собраны для решения других проблем (иногда вовсе и не научных, а практических; например, для обоснования тех или иных управленческих решений, для составления планов, формулирования стратегий и т.п.), но которые могут использоваться и в создании новых знаний по исследуемой проблеме. Источники вторичных данных принято подразделять на внутренние и внешние. К категории внутренних источников относятся различного рода документы, которые создаются и хранятся на предприятиях, в организациях, являющихся объектами исследований. А именно:
§ вся финансовая и бухгалтерская документация;
§ записи по выставленным счетам и произведенным поставкам;
§ документы, отражающие результаты аудиторских проверок;
§ отчеты об объемах продаж;
§ складская документация;
§ отчеты о маркетинговых исследованиях;
§ отзывы покупателей, их жалобы и рекламации;
§ протоколы заседаний правлений и советов директоров;
§ результаты внутренних проверок;
§ бизнес-планы и аналитические записки по их выполнению;
§ бюджеты и аналитические данные по их исполнению;
§ отчеты торговых агентов;
§ данные, содержащиеся в информационных системах.
Можно составить большой перечень и внешних источников вторичных данных. К ним, в общем и целом, относятся публикации, которые, так или иначе, отражают существо изучаемой проблемы. В первую очередь в этот перечень входят издания государственных статистических учреждений, как центрального (Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации – Росстат), так и местных (например, Алтайкрайстата – территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Алтайскому краю). В общем и целом, в состав внешних источников можно отнести следующие:
§ данные переписей населения;
§ данные других переписей (оборудования, торговых предприятий, сельскохозяйственной переписи и т.п.);
§ справочные издания государственной статистики;
§ издания отраслевых, региональных и профессиональных учреждений;
§ публикации законодательных органов и правительственных учреждений;
§ опубликованные отчеты о маркетинговых исследованиях других компаний;
§ публикации в центральных специализированных изданиях;
§ публикации в местных периодических изданиях;
§ публикации в зарубежных изданиях;
§ специализированные справочники;
§ словари;
§ каталоги;
§ энциклопедии;
§ алфавитные указатели;
§ реферативные журналы;
§ компьютерные базы данных;
§ прайслисты конкурирующих компаний;
§ рекламные материалы других компаний; др.
Вторичные данные имеют как некоторые преимущества, так и недостатки. К преимуществам, обычно, относят низкий уровень затрат на их приобретение (вторичные данные очень дешевы) и удобные условия работы с ними.
Поскольку вторичные данные недороги (а точнее, чрезвычайно дешевы), любое исследование рекомендуется начинать именно со сбора вторичных данных. После того, как будет сделан анализ собранных вторичных данных, исследователю станет ясно, какие еще сведения ему нужно собрать, чтобы установить, или, хотя бы, несколько прояснить, скрывающуюся за видимостью явлений неочевидную сущность. Известно, что чем в большей степени будет проясняться ситуация, тем меньше исследователю потребуется данных исключительно по этой проблеме и, следовательно, тем дешевле может оказаться все исследование.
Если говорить о втором преимуществе, то, следует подчеркнуть, сбор вторичных данных всегда происходит в теплых помещениях, кабинетах, библиотеках, что, по условиям труда, является более комфортным для исследователя, чем, допустим, сбор данных в массовых уличных опросах. Очевидно, по этой причине сбор вторичных данных называют кабинетными исследованиями.
Недостатков у вторичных данных несколько больше, чем преимуществ. К ним относятся следующие. Во-первых, вторичные данные всегда отражают более или менее отдаленное прошлое, и могут быть устаревшими, уже не представляющими реалии изучаемых явлений. Следовательно, нужно уметь отличать безнадежно устаревшие сведения от приемлемых. Во-вторых, источники вторичных данных довольно часто (если не всегда) бывают объемными, что, при потребности исследователя всего лишь в нескольких показателях, делает работу его весьма скрупулезной, трудоемкой, требующей внимания и сосредоточенности и, как следствие, весьма утомительной. Кроме того, поиск в больших фолиантах, в которых сосредоточены вторичные данные, небольшой крупицы сведений, предполагает наличие высокой квалификации исследователя, его глубоких знаний об исследуемой проблеме. И, наконец, в-третьих, многие вторичные данные требуют дополнительной логической или арифметической обработки, что также повышает трудоемкость работы с ними.
Однако основное преимущество вторичных данных, заключающееся в низкой стоимости, перекрывает все их недостатки, и любое научное исследование рекомендуется начинать именно со сбора и анализа вторичных данных.
Результаты обработки и предварительного анализа вторичных данных, после исчерпания доступных источников, могут подсказать исследователю, какие еще сведения ему могут понадобиться, чтобы приоткрыть завесы тайны над невидимой сущностью. Другими словами, полученное знание, кроме всего прочего, позволит ему наметить и методы сбора данных непосредственно о предмете и объекте исследования посредством прямого наблюдения за ними. Такие данные называются первичными, поскольку они собраны впервые, в ходе данного конкретного исследования. Естественно, после их первичного использования и организации хранения, они перейдут в категорию вторичных данных и могут быть использованы, именно, как вторичные данные, в последующих исследованиях.
Наиболее распространенные методы сбора первичных данных объединены в следующие группы:
§ наблюдения;
§ опросы;
§ эксперименты.
Под наблюдением за человеком, группой людей или каким-либо процессом понимается сбор данных посредством систематической регистрации событий, действий, др., а также их предварительное описание. Наблюдения, как метод сбора данных, в свою очередь подразделяются на виды и разновидности. Так, в частности, наблюдения могут быть структурированными и неструктурированными, открытыми и закрытыми, с участием (включенные) и без участия (не включенные), внутренними и внешними. При этом перечисленные виды могут пересекаться друг с другом, образуя специфическую разновидность, в наибольшей степени подходящую для изучаемой ситуации. Например, наблюдение может быть структурированным внешним, или открытым с участием, и др. И каждое из них имеет свою специфику в проведении.
К структурированным наблюдениям принято относить такие, которые проводятся по заранее разработанной схеме и при наличии формализованных документов для фиксации определенных состояний наблюдаемого объекта. К таким наблюдениям относятся, например, фотографии рабочего времени, имеющие целью выявление его затрата работниками по заранее выделенным элементам. Для этого разрабатываются специальные таблицы для фиксации смены состояний объекта наблюдения во времени. Для структурированных наблюдений разрабатываются также правила поведения наблюдателя в процессе регистрации событий. В отличие от структурированного неструктурированное наблюдение не имеет строгих регламентов в проведении. Оно представляет собой вольное описание поведения наблюдаемого объекта исследователем.
К открытым наблюдениям относят такие, при проведении которых наблюдаемые извещены о том, что за ними ведется наблюдение. Они ознакомлены с его целями и задачами, инструментами, методами регистрации данных и т.п. Наблюдатель при этом не скрывается, и регистрирует события открыто. К закрытым наблюдениям – наоборот, относятся такие, при которых наблюдаемые не подозревают о том, что их действия кто-то фиксирует. Очевидно, что при открытых наблюдениях наблюдаемые будут вести себя не совсем искренне, ибо они не могут не притворяться, осознавая то, что их действия кто-то оценивает. При закрытых наблюдениях снимаемая информация будет более достоверной, но при их проведении могут возникать проблемы этического характера.
Наблюдения с участием предполагают включение наблюдателя в те процессы, за которыми он ведет наблюдение (поэтому такие наблюдения еще называют включенными). И наоборот, выполнение в процессе сбора информации только процедур наблюдения, называется наблюдением без участия (или невключенным наблюдением). Включенное, или невключенное наблюдение может быть, как открытым, так и закрытым, как структурированным, так и не структурированным.
В целом ряде отраслей науки (астрономия, биология, др.) наблюдение является одним из ведущих методов сбора данных. В общественных науках весьма значительное распространение наблюдение получило в социологии. В экономике и менеджменте в меньшей степени. В последнее время наблюдения стали весьма активно применяться в торговле, в форме так называемых «тайных покупателей». Основная цель таких наблюдений заключается в выявлении отклонений в обслуживании покупателей продавцами и в исправлении негативных действий последних, если таковые будут выявлены. Тайные покупатели – это специально нанятые люди, которые, работая по заранее составленному сценарию, имитируют свершение покупки, пытаясь поставить продавца в трудное положение, а затем доводят результаты сделанных ими наблюдений до заказчика. По приведенным выше классификациям, их можно определить как структурированные (ибо есть сценарий), закрытые (ибо продавцы не оповещены о том, что за ними наблюдают), с участием, т.е. включенные (ибо наблюдатели принимают непосредственное участие в действии). В рекламной деятельности наблюдения также могут предоставлять много новых данных, на основе которых можно производить новые полезные знания (см. отступление 1.21).
Отступление 1.21. Наблюдения и совершенствование рекламной практики
Люди по своей природе не могут не наблюдать. Это качество, безусловно, нужно использовать в исследовательской деятельности. Весьма показательным здесь является случай, который имел место в практике одного из основателей рекламного агентства в США Benton&Boles Уильяма Бентона (William Benton). Он связан с его прогулкой по улицам Чикаго одним из жарких летних дней 1929 г.
Поскольку было жарко, окна многих домов были открыты. Из них доносились звуки из включенных радиоприемников. При этом чаще всего звучали голоса актеров популярной в те далекие времена комедийной радиопрограммы «Amos and Andy». Пораженный этим открытием, Бентон пошел назад, подсчитывая количество радиоприемников, настроенных на волну этой популярной передачи. Другими словами, он провел неструктурированное, закрытое наблюдение без участия. Оказалось, что из 23-х включенных приемников, 21 был настроен на волну «Amos and Andy». Вернувшись в свою фирму, Бентон предложил проводить рекламу товара одного из своих заказчиков, а именно зубную пасту «Pepsodent», в паузах этой передачи. В итоге сбыт пасты сразу же заметно увеличился.
Источник: Черчилль Г.А., Якобуччи Д. Маркетинговые исследования. – СПб.: Изд-ий Дом «Нева», 2004. С. 270 – 272.
На примере, приведенном в отступлении 1.21 можно пояснить, чем научное наблюдение отличается от обыденного, профессионального. Если полученный У. Бентоном результат был первым, то, в принципе, можно говорить о том, что получен результат в виде метода изучения рынка рекламных услуг, имеющий научную новизну и практическую значимость. Впоследствии применение этого метода в решении аналогичных задач уже не будет приводить к получению научной новизны, уже не будет научным результатом. Однако если этот метод будет применен в какой-либо другой сфере, и будет установлена (и описана) специфика его применения, то опять можно будет вести речь о научной новизне (см. отступление 1.7, позиция 6 в списке).
Таким образом, наблюдения являются весьма важным методом сбора первичных данных в научных исследованиях в сфере экономики. При этом, некоторые из них могут требовать весьма значительной подготовительной работы и больших затрат времени при проведении, другие же, напротив – не будут сколько-нибудь трудоемкими, но могут, несмотря на это, принести исследователю весьма важную информацию.
Еще одну, весьма обширную группу методов сбора первичных данных составляют опросы. Под опросами, в общем и целом, понимают беседу двух или более человек, четко подразделяющихся на две стороны. Причем, одна из сторон (это почти всегда один человек – исследователь) задает вопросы, а вторая сторона (здесь может быть и более одного человека) отвечает на них. Все опросы подразделяются на структурированные и неструктурированные, устные и письменные, сплошные и выборочные, количественные и качественные.
Структурированные опросы, как и структурированные наблюдения, предполагают предварительную разработку процедур их проведения и регламентирующие документы для фиксирования результатов опросов (которые часто называются инструментами), не структурированные – проводятся в свободном формате, в режиме беседы, и без фиксирования результатов.
Письменные опросы, часто называемые анкетированием, требуют заполнения соответствующих регистрационных документов, называемых анкетами, самими опрашиваемыми (респондентами). В этом случае первая сторона беседы – исследователь – присутствует, как бы, виртуально: исследовательские структуры разрабатывают анкету, выбирают респондента, организуют исследование и т.п. Респондент же заполняет анкету, находясь один на один с нею, а затем, заранее оговоренным способом возвращает ее исследователю.
Под сплошным обследованием – а именно, опросом – понимают традиционную перепись, т.е. полный охват исследовательским вниманием всех без исключения единиц, составляющих генеральную совокупность (генеральная совокупность – перечень единиц, составляющих интересующего исследователя предмет исследования). Кроме переписей населения периодически проводятся и другие переписи. Например, сельскохозяйственные. Последняя из них проводилась в России в 2006 г. Выборочные опросы предполагают съем информации не со всей генеральной совокупности, а только с ее определенной части, которая и называется выборкой. Такая ситуация возникает в тех случаях, когда всю генеральную совокупность не только не возможно опросить, но и трудно ее определить количественно. В этих случаях и формируется выборка. В математической статистике разработаны строгие правила формирования выборок, направленные на то, чтобы исследователь знал, какой погрешностью и точностью характеризуются полученные им результаты. Основными здесь являются вопросы определения объема выборки и ее структуры. Исследователь должен стремиться к тому, чтобы выборка, по структуре, была похожа на генеральную совокупность, а по объему – вполне представительной для формулирования выводов. Подробно вопросы формирования выборочных совокупностей изложены в литературе по теории вероятностей и математической статистике. При этом, следует подчеркнуть особо, вопрос объема выборочной совокупности является не просто сложным, но и неоднозначным. И в целом ряде случаев, при проведении научных исследований, этот вопрос решает следующим образом: чем больше выборка, тем лучше (см. отступление 1.22).
Отступление 1.22. Выборочное обследование в области влияния национальных культур на отношение работников к труду (к работе)
В начале 1970-х гг. Гирт Хофстеде, социальный психолог, и его коллеги провели систематическое исследование отношений работников в многонациональных коллективах к работе, основанное на двух опросных выборках. Было опрошено около 116-ти тыс. респондентов в семидесяти странах мира. В выборку вошли сотрудники отделов продаж фирмы IBM – американской транснациональной корпорации, работающей в большинстве стран мира. В опросе были задействованы все категории сотрудников: торговые клерки, инженеры, топ-менеджеры, др. Для опроса было разработано двадцать языковых версий опросных листов. Сотрудники IBM представляли собой хорошо подходящую генеральную совокупность для выборки, поскольку являлись работниками одной фирмы, имели одно (или похожее) образование, но были представителями разных национальностей, а, следовательно, и имели разные культурные традиции, разные ценности, определяющие их отношение к труду. В результате исследователями были установлены (и описаны) культурные различия между разными национальными отделениями компании, сформулированы параметры измерения этих различий, которые позволяют управлять развитием организационных культур в отделениях транснациональных компаний.
|
|
|
