Примерный рабочий план подготовки и проведения социологического исследования “Отношение населения к бизнесу"

Примерный рабочий план подготовки и проведения социологического исследования “Отношение населения к бизнесу"

 

№ п/п	Мероприятие	Срок, дней	Ответственные	Примечание
/. Подготовка к полевому исследованию
	Обсуждение и утверждение программы методического инструментария исследования		Руководитель проекта, члены исследователь­ской группы	Консультация со специалис-тами по теме и кодировке анкеты
	Составление проекта выборки		Тоже	При участии специалистов
	Разработка инструкции для группы сбора первичной информации
	Тиражирование инструментария		Члены группы	100 анкет
	Формирование группы анкетеров		Руководители направлений
	Инструктаж и обучение анкетеров		Члены исследователь­ской группы
//. Полевое исследование
	Проведение полевого исследования (анкетного опроса респондентов)		Руководитель группы сбора
III. Подготовка первичной информации для обработки на ЭВМ
	Разработка инструкции по выбраковке неправильно заполненных анкет		Специалист группы
	Выбраковка испорченных анкет		Специалисты группы
	Выборка полученных открытых вопросов с целью их последующей типологизации		Специалисты группы

	Составление аналитических задач для ЭВМ		Руководители направлений	При участии работников вычислитель­ного центра
	Обработка первичной социологической информации на ЭВМ		Руководитель вычислительного центра
	Анализ результатов исследования, подготовка отчета о результатах		Руководитель проекта, члены исследователь­ской группы
	Научное обсуждение предварительного отчета		Тоже	При участии специалистов
	Доработка и утверждение окончательного отчета и выводов по итогам исследования
	Подготовка к опублико­ванию аналитической справки по итогам исследования

Сетевой график работы

 

 

 

Работа	Событие		Работа	Событие
	предшест-	заверша-		предшест-	заверша-
	вующее	ющее		вующее	ющее
А		2, 3, 3а	К
Б		3а	Л
В		3а	ь
Г	3а		н	11, 12
д			о
Е			п
Ж	3а		р
и	6, 7 8	8 9	с

Глава 17. МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Понятие о методах анализа и обработки социологических данных

Эмпирические данные, полученные в ходе социологического ис-следования, при помощи методов сбора социологической информа-ции: опроса (анкентирования или интервьюирования), наблюдения, изучения документов, эксперимента еще не позволяют сделать вер-ные выводы, обнаружить закономерности и тенденции, а также про­верить выдвинутые в программе исследования гипотезы. Получен­ную первичную социологическую информацию следует обобщить, проанализировать, научно интегрировать. Для этого все собранные анкеты, опросы, карточки наблюдения или бланки интервью необхо­димо проверить, закодировать, ввести в ЭВМ, сгруппировать по­лученные данные, составить таблицы, графики, диаграммы и т. д. Иными словами, необходимо применить методы анализа и обработ-ки эмпирических данных.

В социологии под методами анализа и обработки социологической информации понимают способы преобразования эмпирических дан­ных, полученных в ходе социологического исследования с целью сде-лать их обозримыми, компактными и пригодными для содержатель-ного анализа, проверки исследовательских гипотез и интерпретации. Хотя невозможно провести достаточно четкую границу между мето­дами анализа и методами обработки, под первыми обычно понимают более сложные процедуры преобразования данных, которые пере­плетаются с интерпретацией, а под вторыми — в основном рутин­ные, механические процедуры преобразования полученной инфор-мации [94, c. 224].

Между тем анализ и обработка социологической информации как целостное образование составляют этап эмпирического социологи­ческого исследования, в процессе которого с помощью логико-содер-жательных процедур и математико-статистических методов на осно­ве первичных данных раскрываются связи исследуемых переменных. С определенной долей условности методы обработки информации можно разделить на первичные и вторичные. Для первичных мето-

дов обработки исходной информацией служат данные, полученные в ходе эмпирического исследования, т. е. так называемая первичная информация: ответы респондентов, оценки экспертов, данные на­блюдения и т. п. Примерами таких методов являются группировка, табулирование, расчет многомерных распределений признаков, класси­фикация.

Вторичные методы обработки используют, как правило, для дан­ных первичной обработки, т. е. это методы получения показателей, рассчитываемых по частотам, сгруппированным данным и класте­рам, (средних величин, мер рассеяния, связей показателей значимос­ти и т. д. ). К методам вторичной обработки относятся также методы графического представления данных, исходной информацией для которых служат проценты, таблицы, индексы.

Кроме того, методы анализа и обработки социологической информации можно подразделить на методы статистического ана­лиза информации, в том числе методы описательной статистики (расчет многомерных распределений признаков, средних величин, мер рассеяния), методы статистики вывода (корреляционный, рег­рессивный, факторный, кластерный, причинный, логлинейный, дис­персионный анализ, многомерное шкалирование и др. ), а также ме­тоды моделирования и прогнозирования социальных явлений и про­цессов (анализ временных рядов, имитационное моделирование, цепи Маркова и др. ). Методы анализа и обработки социологичес­кой информации подразделяют также на универсальные, пригодные для анализа большинства видов информации, и специальные, при­годные лишь для анализа данных, представленных в специальном виде (например, анализ социометрических данных или контент-ана­лиз текстов).

В зависимости от применяемых технических средств различают два вида обработки социологической информации: ручную и машин­ную (с использованием средств вычислительной техники). Ручную обработку используют в основном как первичную при небольших массивах информации (до сотни анкет), а также при относительно простых алгоритмах ее анализа. Вторичную обработку информации при этом осуществляют с помощью микрокалькуляторов и других средств вычислительной техники. Примером социологических иссле­дований, в которых часто прибегают к ручной обработке, являются пилотажные, экспертные и социометрические опросы.

Однако основным средством анализа и обработки данных в на­стоящее время являются ЭВМ, в том числе персональные компьюте­ры, на которых осуществляется первичная и большинство видов вто­ричной обработки и анализа социологической информации. При этом анализ и обработка социологической информации на ЭВМ осуществляется, как правило, посредством специально разрабатыва­емых машинных программ, которые реализуют методы анализа и обработки социологических данных. Эти программы обычно офор­мляются в виде специальных наборов программ или так называемых “пакетов’ прикладных программ анализа социологической инфор­мации. В крупных социологических центрах анализ и обработка социологической информации наряду с пакетами прикладных про­грамм опирается также на архивы и банки социологических данных, которые позволяют не только хранить необходимую информацию, но и эффективно использовать ее при вторичном анализе социологи­ческих данных.

Процесс анализа и обработки социологической информации, а также ее представления происходит по определенному алгоритму. Анализ полученных при социологическом исследовании данных начинается с контроля за качеством заполнения инструментария, исправления ошибок и отбраковки некачественно заполненных ан­кет, бланков, карточек и т. п. Категории качества заполнения инст­рументария разнообразны, а подходы не всегда однозначны. Многое зависит от условий работы анкетеров, интервьюеров, места опроса и т. п. Как правило, исследователи всегда стараются " довести” инст­рументарий до необходимого качественного уровня.

Вначале выявляют правильность ответа на каждый вопрос анке­ты и при необходимости исправляют ответ. Например, на вопрос “Знаете ли Вы основные условия, заложенные в трудовом соглаше­нии Вашего коллектива с администрацией предприятия? ” чаще всего отвечают: " Да, знаю”. Но далее в анкете стоит открытый конт­рольный вопрос: “Если знаете, назовите их, пожалуйста". Он остает­ся незаполненным. Если с респондентом работал интервьюер или ан­кетер, то против этого вопроса должна стоять отметка: “Затруд­нился ответить”, “Не знает" и т. п. Тогда становится очевидным, что респондент не осведомлен об условиях трудового соглашения. Если респондент заполнял анкету самостоятельно, то получить однознач­ный ответ будет трудно. В этом случае альтернативу " Да, знаю” нуж­но зачеркнуть и отметить другую, скорее всего “Нет ответа”, “За-

трудняется ответить” и т. п. Затем подсчитывают количество непра­вильных ответов. При исправлении каждого третьего ответа в анке­те ее лучше не готовить к машинной обработке. Если респондент не ответил на 10-15 % основных вопросов, против них контролер ста­вит отметку “Нет ответа", и анкета идет на обработку в ЭВМ. Более жесткие требования предъявляются к вопросам, касающимся со­циально-демографических характеристик респондентов (пола, воз­раста, образования и т. д. ). Если на эти вопросы нет ответов, то инструментарий изымается из общего массива. Из обработки на ЭВМ исключаются также документы, заполненные неразборчиво, и записи, не поддающиеся однозначному толкованию.

Допущенные к обработке документы нумеруются, начиная с еди­ницы в целях контроля за их прохождением. В дальнейшем массив документов передается кодировщикам. Но перед тем как передать анкеты операторам, следует закодировать открытые вопросы. На каждый открытый вопрос, как правило, составляют не менее пяти шифров-кодов. Выше уже приводился один из открытых вопросов: “Если знаете, назовите, пожалуйста". Ответы на этот вопрос могут быть различными: от полных, глубоких, обстоятельных до схем. Шифры-коды должны отражать шкалу интенсивности ответов на от­крытый вопрос. Обычно кодировка таких ответов проходит в два-три этапа. Сначала варианты ответов выписывают отдельно, под­считывают число употреблений каждого варианта — частоту его по­вторения. Затем варианты группируют по смысловой близости, совпадению. Таких групп, как показывает практика, набирается четыре-пять, и каждой из них присваивают свой шифр (код). Таким образом, кодировка является связующим звеном между качественной и количественной информацией. На данной основе как раз и осуще­ствляются числовые операции с информацией, введенной в память ЭВМ. Если во время кодировки произойдет сбой, замена или потеря кода, то информация окажется неправильной.

Сущность обработки первичной информации заключается в ее обобщении. Результаты обобщения называют социологической ин­формацией. Решение о способе обработки инструментария принима­ют заранее. При опросе 60-70 человек обработку можно провести вручную, на микрокалькуляторе. Если анкета сравнительно невели­ка (содержит до 20 вопросов), то ручная обработка возможна при наличии 200-350 анкет. Но если инструментарий содержит более 20 вопросов, тогда предел для ручной обработки — 100-200 анкет.

При обработке на ЭВМ результаты представляют в виде табуля­грамм, структура которых зависит от заложенной в ЭВМ програм-мы, поэтому здесь нужна помощь программиста.

Каждый вопрос в анкете или бланке интервью представляет со­бой в определенной степени шкалу измерений. Единицами измерений являются соответствующие альтернативы (позиции, варианты отве-тов). По этим позициям (вариантам ответов) проводится группировка респондентов. Кроме того, определенную шкалу измерений пред-ставляют объективные характеристики опрашиваемых, их субъек-тивные оценки, предпочтения и пр. При этом измерения производят-ся с помощью различных шкал, которым соответствуют различные правила математического анализа данных. В социологических исследованиях применяются, как правило, шкалы трех основных ти­пов: номинальная, ранговая (порядковая) и интервальная. Простей­шей является номинальная шкала. Чаще всего она фиксирует дихото­мический ответ: “да” или “нет”, “тепло” или “холодно”. Применяя ранговую шкалу, можно зафиксировать более определенное состоя­ние, отражающее ранжированное распределение типа “холодно” — “тепло” — “горячо”. Но цифровые величины в ней отсутствуют. Если же, например, точку замерзания воды мы примем за нуль, а точ-ку кипения — за 100 и расстояние между этими точками разделим на десять равных интервалов, то получим интервальную шкалу.

Номинальной шкале в анкете обычно соответствуют вопросы, способствующие выявлению мнений, установок, объективных ха-рактеристик респондента (пола, возраста, национальности т. д. ). Ранговой (порядковой) шкале соответствует большинство вопросов анкеты или бланка интервью. Варианты ответов в таком вопросе распределены в строгом порядке убывания или возрастания интен­сивности признака. Интервальная шкала более детальна, глубока и допускает обстоятельную математическую обработку информации. В социологическом исследовании с ее помощью измеряют характе-ристики, которые можно выразить числами: возраст, образование, стаж работы, учебы и др. По этой шкале можно вычислять различ-ные величины.

Наиболее простой формой обобщения первичной социологичес-кой информации является группировка. На этом этапе выделяют су-щественные признаки или один какой-либо признак (например пол, возраст, образование), и в соответствии с ними респондента зачисля-ют в ту или иную группу. При суммировании ответов респондентов

с учетом какого-либо признака их группируют. В качестве важней-шего признака можно взять пол или уровень образования. В первом случае групп будет две, во втором — как минимум три. Выделенные группы можно легко сопоставить, сравнить, а следовательно, глуб­же и обстоятельнее проанализировать то или иное социальное явле­ние, мотивы, интересы или ценности опрашиваемых. Выбор призна­ка группировки предопределяется, как правило, задачами социоло­гического исследования, а также его гипотезами. Ошибка в выборе признака приводит к ошибкам при анализе характеристик групп. Используя один и тот же эмпирический материал, разные исследо­ватели могут прийти к диаметрально противоположным выводам.

Социологическая информация может быть сгруппирована по та-ким признакам: номинальному (род занятий, национальность и т. д. ); соответствующим ранговым шкалам (например, характер труда — ручной труд, работа с механизмами, наладка станков, интеллекту-альный труд); количественному (когда группы характеризуются чис-ловым значением, они количественно сравнимы между собой, напри-мер, при группировке по возрастным интервалам: 18-20, 21-25, 26-30 лет и т. д. ). Работа с номинальными и ранжированными (ран­говыми) группами ведется с использованием методов математики, а группы, распределенные по количественному признаку, изучают с помощью методов математической статистики. Если опрашиваемых необходимо сгруппировать по двум или более признакам (например полу, возрасту и образованию), тогда речь может идти о перекрест­ной, или комбинированной, группировке. Она может быть структур­ной, типологической и аналитической — все зависит от решаемых в ходе исследования задач. Например, нужно установить возрастной состав опрашиваемых. В этом случае применяют структурную груп­пировку по возрастным интервалам, т. е. респондентов классифици­руют по объективному признаку, присущему всей совокупности оп-рашиваемых. Если же необходимо выделить из совокупности рес-пондентов группы по такому признаку, как “отношение к частной собственности”, то осуществляют типологическую группировку (вы­деляют соответствующие типы респондентов). И наконец, аналити­ческую группировку производят по двум или более признакам; она служит для выявления их взаимосвязи. Если нужно проверить, к при-меру, имеется ли связь между интересом к вопросам нравственного воспитания и чтением литературы (газет, журналов, монографий по

данной проблеме), то группировку следует сделать по этим двум признакам.

В социологическом исследовании, как правило, выделяют не одну, а несколько групп респондентов (по возрасту, образованию, месту проживания и т. п. ). Каждой такой группе соответствует неко­торое выделенное число (a_v а₂, а_у ..., а_х), характеризующее количе­ственный состав группы. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, социологи называют рядом распределения. Существует два вида рядов распределения — вариационный и атрибутивный. Ва­риационный ряд распределения основывается на количественных признаках изучаемых явлений и процессов, а атрибутивный отража­ет результаты группировки опрашиваемых по количественным при­знакам.

Глубже проанализировать социологические данные позволяет широко применяемые в эмпирических исследованиях статисти­ческие и математические методы анализа получаемой информации. Однако при всей значимости получения в социологическом исследо­вании распределений, использования математических и статистичес­ких методов решающую роль в интерпретации полученных данных играет прежде всего сама концепция проводимого исследования, а также научная эрудиция и квалификация социолога-исследователя. Ведь общая логика интерпретации состоит в превращении статисти­ческих данных в показатели, которые выступают уже не в качестве цифровых величин (процента, среднего арифметического и т. п. ), а как социологические данные. Такие показатели — результат интер­претации, несущей определенную смысловую нагрузку. Справедли­вым, на наш взгляд, является утверждение о том, что “каждая число­вая величина может быть проинтерпретирована с различных точек зрения, а посему обладает свойством многозначности” [37, с. 166].

От возможных крайностей и неумышленных заблуждений социо­лога-исследователя предохраняют ранее выдвинутые гипотезы. Ха­рактер проверки гипотез определяется тем или иным видом социоло­гического исследования. Например, при пилотажном исследовании гипотезу проверяют соотнесением предполагаемого утверждения с полученной в результате исследования числовой величиной. Так, верность утверждения о неудовлетворительном состоянии морально-психологического климата в коллективе не вызывает сомнений, если мы располагаем полученными в пилотажном исследовании данными о том, что 50 % опрошенных идут на работу с полным безразличием,

12% — ожидая какой-либо неприятности. Что же касается описа­тельного (а тем более аналитического) исследования, то здесь про­цедура проверки гипотез значительно усложняется. Так, приведен­ные выше данные (о состоянии морально-психологического климата в коллективе) сами по себе не дают информации о том, кто эти лю­ди, так как в инструментарии отсутствуют конкретные социально-демографические данные. Следовательно, средние величины — лишь первый шаг на пути исследования. Важно сделать и второй, и третий шаги, чтобы подойти как можно ближе к истине. Для этого из всей совокупности опрошенных нужно выделить однородные по социаль­но-демографическим характеристикам подгруппы.

Если же необходимо превратить в показатель какую-либо сред­нюю величину, а сравнить ее с другими величинами затруднительно или вообще не представляется возможным (например, из-за новиз­ны), то основным эталоном оценки являются знания социолога-ис­следователя или эксперта по данной проблеме. Допустим, коллектив переведен на новые условия оплаты и стимулирования труда. После года его функционирования проведен социологический опрос, зада­ча которого — оценить ответ на основной вопрос инструментария: удовлетворены ли опрашиваемые новой формой оплаты труда. При этом 57 % опрошенных ответили положительно. Оценить этот ре­зультат можно с оптимистической или пессимистической точки зре­ния. Для получения объективной оценки нужно хорошо знать про­блему и конкретные условия, в которых проходит эксперимент. Это делает либо сам социолог-исследователь, либо приглашенный экс­перт.

Другой способ превращения описательного исследования в показатель — сравнение рядов распределения по относительно одно­родным подгруппам из обследуемой совокупности с помощью внут­реннего и внешнего соотнесения. Внутреннее соотнесение — это сравнение между собой элементов числового ряда, а внешнее — срав­нение двух и более рядов распределения, построенных по двум или более признакам, из которых один — общий для соотносимых рядов. Например, распределение двух разных групп — работающих в но­вых условиях и тех, кто работает по прежним формам оплаты, — можно сравнить по уже упомянутому признаку: с каким чувством ра­ботники ежедневно идут на работу. Внутреннее соотнесение позво­лит однозначно оценить результаты группировки в тех случаях, ког­да в числовом ряду четко видна наибольшая (модальная) величина.

Соотнесение элементов числового ряда в подобном положении за­ключается в их ранжировании. Так, при ответе на вопрос “Как Вы от­носитесь к своей работе? ” 58 % респондентов избрали альтернативу “Стремлюсь отдать работе все силы, знания”, 37 % высказались “Вы­полняю все, что от меня требуется, но не более", 5 % ответили “Как правило, работаю без желания, по необходимости”. Из этих ответов видно, как выстроится ранг опрошенных. Иными словами, если внутреннее сравнение затруднено, то применяют, как правило, внеш­нее сравнение числового рада.

Итоги анализа полученной информации отражаются, как правило, в отчете о проведенном социологическом исследовании, который содер­жит в себе информацию, интересующую заказчика (исследователя), а также научные выводы и рекомендации. Структура такого отчета чаще всего соответствует логике операционализации основных поня­тий, но социолог, готовя этот документ, идет путем индукции, посте­пенно сводя социологические данные в показатели. Количество разде­лов в отчете обычно соответствует количеству гипотез, сформулиро­ванных в программе исследования. Первоначально дается ответ на главную гипотезу. Как правило, первый раздел отчета содержит крат­кое обоснование актуальности изучаемой социальной проблемы, ха­рактеристику параметров исследования (выборки, методов сбора ин­формации, количества участников исследования, сроков проведения работы и т. п. ). Во втором разделе дается характеристика объекта исследования по социально-демографическим признакам (полу, воз­расту, образованию и др. ). Последующие разделы включают поиск ответов на выдвинутые в программе гипотезы.

Разделы (главы) отчета при необходимости можно разбить на параграфы. Каждый раздел или параграф целесообразно завер­шать выводами. Заключение отчета лучше всего давать в виде практических рекомендаций, базирующихся на общих выводах. Отчет может быть изложен как на трех-четырех десятках, так и на двух-трех сотнях страниц. Это зависит от объема материала, целей и задач социологического исследования. Приложение к отчету со­держит методологические и методические документы исследования: программу, план, инструментарий, инструкции и т. п. Кроме того, в приложение чаще всего выносят таблицы, графики, индивидуаль­ные мнения, ответы на открытые вопросы, которые не вошли в от­чет. Это необходимо делать потому, что данные документы могут

быть использованы при подготовке программы нового социологи­ческого исследования.

Как отмечалось, обработка материалов социологического иссле-дования включает в себя ряд последовательных фаз или этапов, каж-дый из которых требует решения организационных, технических, ме-тодических, а зачастую и теоретико-методологических вопросов. Этап обработки социологической информации тесно взаимосвязан с другими этапами исследования, поскольку многие аспекты обработ-ки информации нужно обязательно учитывать не только при разра-ботке программы социологического исследования, но и при состав­лении анкет, формировании выборки, а также при оценке сроков, стоимости и трудоемкости всего исследовательского проекта.

Общей структурой обработки социологической информации пре­дусматриваются следующие этапы:

1. Редактирование и кодирование информации. Состоит в основ­ном в унификации и формализации эмпирических данных, получен­ных путем опроса или любого другого метода сбора информации. Часть анкетной информации уже заранее формализована: даны воз-можные варианты ответов и проставлены их цифровые коды. Одна-ко нередко в таких ответах встречаются описки, нечеткие описания и другие ошибки, которые нужно устранять при редактировании со­бранных анкет. Кроме того, другой тип собираемых данных пред-ставляет собой ответы на открытые вопросы. Поэтому их группи­ровка и последующее кодирование также являются важнейшей зада-чей данного этапа.

2. Перенесение данных на магнитные носители. Объем информа­ции, собираемой в ходе социологического исследования, как прави-ло, достаточно велик: среднее по объему исследование дает не менее нескольких тысяч единиц информации, а в некоторых случаях это число достигает миллионов. Обработка таких массивов данных без применения современных компьютеров крайне затруднена и мало­эффективна. Применение средств вычислительной техники требует, чтобы обрабатываемая информация находилась на специальных носителях. Поэтому перенос данных с анкет на такие носители ин­формации и составляет содержание означенного этапа обработки информации.

3. Ввод информации в ЭВМ. Находящиеся на специальных маши­ночитаемых носителях данные социологического исследования вво­дятся в компьютер и выстраиваются в нем в соответствии с требова-

ниями ранее разработанной и используемой прикладной программы обработки социологических данных. Этот этап реализуется, как пра-вило, специалистами вычислительного центра или инженерами-про­граммистами.

4. Проверка качества данных и исправление ошибок. Введенная в компьютер и соответствующим образом выстроенная (т. е. структу-рированная) информация во многих случаях содержит более или ме­нее серьезные ошибки. Причины их возникновения разнообразны — это ошибки респондентов при заполнении анкет и ошибки перенесе-ния кодов на машиночитаемые носители информации, а также ошиб­ки (сбои) технических устройств компьютеров. Однако независимо от источника ошибок необходимо выявить и исправить их все сразу после ввода данных в компьютер, т. е. до перехода к этапу анализа социологической информации. Для этого социолог-исследователь формулирует определенные требования (как правило, в виде инст-рукции), которым должны удовлетворять полученные в ходе иссле-дования данные. Например: “Коды ответов на вопрос 16 должны быть только 1, 2, 3” или “Если код ответа на вопрос 24 равен едини­це, то вопросы 25-27 должны иметь значение кода 0”. На основании этих требований (инструкции) сотрудники, осуществляющие обра-ботку информации, выдают социологу-исследователю номера тех анкет, информация в которых не отвечает данным требованиям, и сообщают ему при этом характер ошибок. На основании полученной информации о тех или иных ошибках социолог-исследователь при­нимает решение об их устранении, корректируя, таким образом, по­лученную информацию.

5. Создание переменных. Собранная с помощью анкет информа­ция зачастую прямо не отвечает на вопросы, которые необходимо решать в ходе социологического исследования. Это связано с тем, что часто бывает очень сложно непосредственно осуществить заме-ры той или иной изучаемой характеристики. Для ее получения может потребоваться выполнение ряда преобразований собранных данных. Например, для фиксации среднедушевого дохода необходимо задать опрашиваемому вопросы о его зарплате (доходе), доходах других членов семьи и о количестве членов семьи. Затем для получения по­казателя среднего дохода нужно сложить содержащиеся в ответах на вопросы о зарплатах цифры и разделить полученную сумму на число членов семьи. Создание переменных является процедурой, в некото­ром смысле обратной процедуре операционализации понятий, где

переменные являются показателями, изучению которых, собственно, и посвящено социологическое исследование. Для многих вопросов анкет получаемая информация непосредственно отвечает задачам исследования, и в этом смысле сами вопросы являются переменными.

6. Статистический анализ информации. По значимости этот этап является ключевым в анализе социологических данных. В ходе стати­стического анализа выявляют искомые статистические закономерно­сти и зависимости. Социологи-исследователи, используя широкий диапазон различных методов математической статистики, могут до­статочно полно и всесторонне проанализировать собранную социо­логическую информацию. При этом применение современной вычис­лительной техники, оснащенной соответствующими программами математико-статистической обработки информации, — необходи­мое условие оперативного и качественного анализа социологичес­ких данных.

Под надежностью социологической информации обычно понима­ют общую характеристику эмпирических данных, полученных в ходе социологических исследований. Вообще надежной называют, как правило, ту информацию, в которой, во-первых, отсутствуют неуч­тенные ошибки, т. е. ошибки, величину которых социолог-исследо­ватель не в состоянии оценить; во-вторых, учтенные ошибки не пре­вышают некоторой заданной со стороны социолога-исследователя величины. При этом ошибки, о которых социологу-исследователю известно, могут быть иногда достаточно большими, но не сказываю­щимися существенно на надежности социологической информации. Например, если ошибка репрезентативности составляет 20 %, то со­циолог намерен экстраполировать данные выборки на всю гене­ральную совокупность лишь тогда, когда различаются данные суще­ственно (например, более чем на 40 %), и эта информация будет считаться надежной.

Понятие надежности социологической информации, неопределен­ное в силу его общего характера, конкретизируется, как правило, пе­речислением учтенных ошибок и контролируемых в исследовании факторов. Поэтому в зависимости от того, какие именно факторы контролируются, социологические данные называют правильными, точными, устойчивыми, обоснованными или репрезентативными, т. е. в основу классификации различных параметров, характеризующих качество информации, кладется, как правило, характер тех или иных ошибок.

Классификация ошибок имеет большое значение для характерис-тики надежности социологической информации. В социологии все ошибки принято подразделять на следующие две группы: инструмен­тальные, связанные в основном с инструментом исследования, мето­дикой, техникой и процедурой сбора данных; теоретические (логи­ческие), которые связаны, как правило, с несовершенством теории, положенной в основу используемого средства измерения, невернос-тью предположений, обосновывающих измерительную процедуру, неправильным выбором логической модели того или иного изучае-мого социального явления или процесса [92, c. 88-89].

Инструментальные ошибки, под которыми понимают различия измеренного и истинного значений признака, подразделяются, в свою очередь, на случайные и систематические. Случайными называ-ют ошибки, которые при повторных измерениях изменяются по ве-роятностным законам. Так, если результат измерения — некоторое число в метрической шкале, то при большом количестве измерений отклонения результата измерения в ту или другую сторону от истин-ного значения встречаются приблизительно с одинаковой частотой, и при увеличении числа измерений средняя арифметическая ошибка приближается к нулю. Систематические же ошибки при повторных измерениях остаются постоянными или изменяются согласно закону детерминизма, который гласит, что средняя ошибка с увеличением числа измерений не уменьшается.

С рассмотренными ошибками — теоретическими и инструмен­тальными (случайными и систематическими) — тесно связаны харак-теристики надежности социологической информации. Так, отсут-ствие теоретических ошибок называется обоснованностью, или ва-лидностъю, информации. При этом полученные данные считают обоснованными тогда, когда верны теоретические посылки, поло­женные в основу измерительной процедуры, т. е. когда есть уверен­ность в том, что измеряется именно то свойство изучаемого социаль-ного объекта, которое требуется измерить.

Отсутствие случайных ошибок называют точностью социологи­ческой информации. Поскольку случайные ошибки представляют со­бой разброс измеренного значения вокруг истинного при повторных измерениях, то точность информации тем выше, чем меньше диапа-зон разброса и чем ближе измеренные значения одно к другому. Эту характеристику именуют также устойчивостью информации. Близ­кой к означенному понятию является категория воспроизводимости,

под которой подразумевают сходство результатов измерений, вы­полняемых в различных условиях — в различное время, различных местах, различными средствами и методами.

Отсутствие систематических ошибок называется правильностью социологической информации. Таким образом, социологические данные являются надежными, если они обоснованны (т. е. валидны), точны и правильны.

Используются также методы повышения надежности социологи­ческой информации — способы учета ошибок или контроля надеж­ности эмпирических данных. Различают методы внешнего контроля и внутреннего контроля. Первые связаны в основном с сопоставлени­ем эмпирической информации в данном исследовании с какой-либо другой внешней информацией, вторые — непосредственно с изуче­нием распределения признаков в исследовании. Рассмотрим подроб­нее указанные методы повышения надежности информации.

К методам внешнего контроля надежности информации относят­ся следующие: контроль, внешний относительно данных исследова­ния, т. е. сопоставление последних с данными повторного измерения (метод перепроверки); контроль, внешний относительно инструмента исследования (анкеты),

⇐ Предыдущая16171819202122232425Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: