Реферат: Метод анализа эмпирических данных

Федеральное агентство по образованию

филиал

Государственного образовательного учреждения

высшего профессионального образования-

Всероссийский заочный финансово – экономический института

Филиал в г. Туле

Контрольная работа

по дисциплине « Социология»

на тему: «Метод анализа эмпирических данных»

Выполнила:

Проверил:

Тула 2010

Содержание

1. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу…………….3

2. Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных……………………………………………………….7

3. Какова структура отчета о социологическом исследовании………….14

4. Список используемой литературы…………………………………...…18

1. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу

Эмпирические данные - то есть данные полученные опытным путем, путем перебора или т.п. (не теоретически). Роль эмпирических данных в изучении социальных явлений огромна. Достаточно глубокое изучение интересующих социолога закономерностей невозможно без опоры на анализ конкретных фактов, в которых эти закономерности, собственно говоря, и проявляются. Именно реальные эмпирические факты, как правило, служат средством проверки теорий, наводят на мысль о необходимости их корректировки, служат почвой для формирования новых теоретических гипотез.

Эмпирические данные 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 и т.п.

Наиболее часто в социологических исследованиях данные представляют собой совокупность значений каких-либо признаков (характеристик, переменных, величин), измеренных для каждого из изучаемых объектов.

Признак - это некоторое общее для всех объектов качество, конкретные проявления которого могут меняться от объекта к объекту. Примеры признаков - пол, возраст респондентов, их удовлетворенность своим трудом и т.д. В качестве значений признака "возраст" могут выступать 25 лет, 48 лет, 21 год.

Сами эмпирические данные социологического исследования еще не позволяют сделать верные выводы, обнаружить тенденции, проверить выдвинутые в программе исследования гипотезы.

Полученную первичную социологическую информацию следует обобщить, проанализировать и научно интерпретировать. Для этого все собранные анкеты или бланки интервью необходимо проверить, закодировать, ввести в компьютер, сгруппировать полученные данные, составить таблицы, графики, диаграммы и т.д.

На начальном этапе производится контроль за качеством заполненных документов, исправление ошибок и отбраковка (выбраковка) некачественно заполненных анкет, бланков, карточек и т.п. Вначале выявляется правильность ответа на каждый вопрос и при необходимости ответ исправляется. Из всех имеющихся анкет исключаются следующие:

· заполненные менее чем на 2/3;

· заполненные неразборчиво;

· не прошедшие тест по совокупности контрольных вопросов;

· с незаполненным социально-демографическим блоком (пол, возраст, образование и т.д.).

Далее все допущенные к обработке на ЭВМ документы нумеруются, начиная с №1, для контроля за их прохождением. В дальнейшем массив документов передается на кодирование. Обычно, при внесении в компьютер информации для статистической обработки, ответы на вопросы анкеты кодируются числами. Строчные переменные используются достаточно редко, например, для введения ответов на открытые вопросы или фамилий респондентов, если имеется такая возможность и в них есть необходимость, например переменная dj56. Кодирование (перевод информации на формализованный язык обработки данных) — связующее звено между качественной и количественной информацией. На данной основе осуществляются числовые операции с информацией, введенной в память ЭВМ. Если во время кодирования произойдет сбой, замена или потеря кода, то информация окажется неправильной.

Сущность обработки первичной информации заключается в ее обобщении. Результатом обобщения является социологическая информация. Измерительной частью инструмента для оценки социальной информации, собираемой в процессе конкретного социологического исследования (опрос, наблюдение, анализ документов, эксперимент) являются шкалы. Обычно в литературе указывается 4 типа шкал: номинальная (наименование), порядковая (ранговая), интервальная и шкала отношений.

Номинальная шкала отражает дихотомичный ответ («да» или «нет») или устанавливает отношения равенства между объектами, которые объединяются в одну категорию. Например, вопрос анкеты: «Ваша профессия» - может включать варианты ответов: 1-экономист; 2-биолог;3-столяр;4-преподаватель и т.п. При этом, если преподавателю соответствует числовое обозначение 4, это не значит, что он находится на четвертом месте после столяра по уровню своей квалификации.

Шкала порядка имеет свойства номинальной шкалы в сочетании с отношением порядка. Она позволяет ранжировать свойства социальных явлений. Например, студенты первого, второго, третьего и т.д. курса. Здесь имеется в виду, что студент второго курса обладает большими знаниями, чем студент первого курса.

Интервальная шкала более детальна. Она допускает обстоятельную математическую обработку. В социологическом исследовании с ее помощью измеряются те характеристики, которые можно выразить числами (возраст, образование, стаж работы и др.).

К шкалам отношений в социологии относится, например, заработная плата, измеряемая в рублях.

От типа шкалы зависят возможности применения математических методов обработки и анализа первичной социологической информации. Когда используются номинальные шкалы, возможно нахождение частот распределения, средней тенденции по модальной частоте, вычисление коэффициентов связи, применение непараметрических критериев проверки гипотез. Из статистических показателей на порядковом уровне использую показатели центральной тенденции – медианы, квартили и т.д. Для выявления взаимозависимости признаков используют коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла. Интервальные шкалы допускают все статистические операции, присущие порядковому уровню; возможны также вычисления средней арифметической, дисперсии и др. Вместо ранговых коэффициентов корреляции вычисляется коэффициент парной корреляции Пирсона. Шкалы отношений позволяют применять наряду с этими методами полный арсенал математических методов. Поэтому они предпочтительнее других шкал.

Далее производится обобщение первичной социологической информации, простейшей формой которого является группировка. Затем информация анализируется. На заключительном этапе составляется отчет.

2. Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных.

В ходе исследований социологи собирают большие объемы информации. Чтобы сделать на их основе определенные выводы, необходимо всю информацию сжать, представить в виде небольшого числа обобщающих (статистических) показателей, удобных для дальнейшего анализа. Для решения этой задачи применяются методы математической статистики и ЭВМ. Сводка и группировка первичной информации представляют собой первый этап работы с ней.

Затем наступает этап анализа информации. В общем виде можно назвать следующие типы аналитических задач: описание социальных явлений; поиск причинно-следственных связей; прогнозирование; оптимизация процессов; принятие решений.

К основным методам математической статистики, получившим наибольшее распространение в социологии, относятся: статистическая группировка; построение рядов распределения; статистические таблицы; подсчет средних арифметической и геометрической, моды, медианы, среднего квадратичного (стандартного) отклонения и дисперсии; определение взаимосвязей двух и более признаков при помощи уравнений регрессии, корреляционного, дисперсионного, факторного и других методов; определение статистических ошибок; проверка статистических гипотез; графические и другие методы.

Самым начальным этапом является статистическая группировка, которая позволяет распределить единицы изучаемого объекта на однородные группы по существенным для него признакам. Например, несколько тысяч анкет можно свести к нескольким группам по профессиональному признаку (токари, слесари, плотники, столяры и др.), а затем подсчитать все значения других признаков — как они распределяются по полу, возрасту, образованию, зарплате, удовлетворенности профессией и т.д. Анализ этих признаков в зависимости от профессии позволяет сделать вывод о причинно-следственных связях и др.

Выбор группировочного признака зависит от целей исследования. Социологическая информация может быть сгруппирована по:

· номинальному признаку (род занятий, национальность и т.д.);

· признакам, соответствующим ранговым шкалам (например, по характеру труда: ручной труд, работа с механизмами, наладка станков, интеллектуальный труд);

· количественному признаку (группы характеризуются числовым значением, они качественно сравнимы между собой, например группировка по возрастным интервалам: 18—20 лет, 21—25 лет, 26—30 лет и т.д.).

При работе с номинальными и ранжированными группами используются приемы математики, а группы, распределенные по количественному признаку, изучаются с помощью математической статистики.

Группировки бывают разных видов. Простая группировка - это классификация или упорядочение данных по одному признаку. Связывание фактов в систему осуществляется здесь в соответствии с описательной гипотезой относительно ведущего признака группировки (или признака классификации). Так, в зависимости от гипотез можно сгруппировать выборочную совокупность по возрасту, полу, роду занятий, образованию, по высказанным суждениям и т.д. Перекрестная (комбинированной) группировка используется, если опрашиваемых необходимо сгруппировать по двум или более признакам (например, по полу, возрасту и образованию), Она может быть структурной, типологической, аналитической — все зависит от решаемых в ходе исследования задач. Структурная группировка применяется при обобщении опрашиваемых по какому-либо признаку, присущему всей изучаемой совокупности, например, при установлении возрастного состава опрашиваемых. Если же необходимо выделить из респондентов группы соответствующие типы, тогда осуществляется типологическая группировка. Аналитическая группировка производится по двум и более признакам и служит для выявления их взаимосвязи. Если нужно проверить, 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, выделяется не одна, а несколько групп респондентов (по возрасту, образованию, месту проживания и т.п.). Каждой группе соответствует некоторое выделенное число, которое характеризует количественный состав группы. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, социологи называют рядом распределения. Ряд распределения называется вариационным. Например, построим вариационный ряд, отражающий распределение по стажу работы.

Приведенный вариационный ряд можно преобразовать в интервальный вариационный ряд.

Часто в социологических исследованиях используют динамические ряды (временные ряды, ряды динамики), представляющие собой изменения значения признака по годам (месяцам). Например, можно построить ряд динамики на основе следующих данных:

Как видно, сначала число кинопосещений росло, затем — неуклонно снижалось. Динамический ряд не указывает причины событий, однако дает некоторое представление о процессе и побуждает к поиску причинно-следственных связей.

Статистические таблицы представляют собой группировку и распределение обследованных индивидов по двум или более признакам. Один из них является подлежащим, другой — сказуемым. Анализ таблиц дает некоторое представление о причинно-следственных связях, т.е. показывает, как изменение одного признака сопровождается изменениями другого (других). Таблицы (таблицы сопряженности) имеют следующий вид:

буквы в клетках обозначают соответствующие частоты

Предположим, что мы имеем два признака признака – пол (1 – мужчина, 0 – женщина) и курение (1 – курит, 0 – не курит).

Данные таблицы говорят о том, что в нашей совокупности имеется 90 мужчин, из которых 80 человек курят, и 10 женщин, среди которых 4 человека курящих и т.д.

Ряды распределения и подсчитанные на их основе средние арифметические величины, а также ряды динамики позволяют описать социальное явление, событие, процесс, но не дают возможности выяснить причины. А вот на основе анализа статистических таблиц можно составить некоторое представление о причинно-следственных связях, поскольку таблица показывает, как с изменением одного признака изменяется другой.

Ответ на вопрос о причинно-следственных связях дают такие методы математической статистики, как корреляционный, дисперсионный, факторный анализ и др.

Для анализа и наглядного представления полученных данных также используются графические методы — полигоны, гистограммы; секторные, круговые, ленточные и другие диаграммы.

Самый распространенный метод графического представления одномерных распределений - это гистограмма, или столбиковая диаграмма. Каждый столбик соответствует интервалу значений переменной, причем его середина совмещается с серединой данного интервала. Высота столбика отражает частоту (абсолютную или относительную) попадания наблюдавшихся значений переменной в определенный интервал. Если просто соединить между собой точки, соответствующие абсолютным или относительным частотам (ось ординат) для середин интервалов, мы получим так называемый полигон распределения.

Пусть, например, вопрос в используемой социологом анкете звучит: “Какова Ваша профессия?” и сопровождается 5-ю вариантами ответов, закодированных числами от 1 до 5. Тогда частотное распределение - будет иметь, например, вид:

Пример одномерной частотной таблицы

То же частотное распределение можно выразить по-другому, в виде диаграммы (гистограммы) вида, отраженного на рис. 1 или в виде т.н. полигона распределения, рис.2.

Рис.1. Диаграмма распределения, рассчитанная на основе таблицы 1.

Рис. 2. Полигон распределения, рассчитанный на основе таблицы 1.

Еще один популярный способ графического представления - это круговая диаграмма. Каждый сектор круговой диаграммы представляет дискретную категорию переменной. Величина сектора пропорциональна частоте категории для данной выборки. На рисунке 3 приведена круговая диаграмма, иллюстрирующая распределение ответов респондентов на вопрос «Как Вам кажется, жизнь в нашей стране в последнее время становится более безопасной или более безопасной».

Рис.3 Распределение ответов на вопрос

Итоги анализа полученной информации отражаются, как правило, в отчете о проведенном социологическом исследовании, который содержит в себе информацию, интересующую заказчика (исследователя), научные выводы и рекомендации.

3. Какова структура отчета о социологическом исследовании? Сформулируйте основные требования к его составлению.

Результаты проведенного социологического исследования излагаются в отчетных (итоговых) аналитических документах. Отчет по материалам социологического исследования, выполненного по заказу фирмы или государственной организации, существенно отличается по форме и содержанию от отчета по результатам исследования, выполненного по научному гранту, а также от научной публикации. Именно поэтому далеко не все рекомендации по написанию документов двух последних типов применимы по отношению к отчету заказного исследования; и наоборот, целый ряд требований, обязательных для отчета по итогам прикладного исследования, могут не соблюдаться, или соблюдаться чисто условно, в исследованиях других типов.

Отчет – это вид коммуникации, в которой одна из сторон передает другой информацию о событиях и фактах, в которых заинтересована принимающая сторона, оплачивающая усилия передающей стороны по сбору и анализу информации. Уже из этого определения становится очевидным отличие делового отчета по материалам заказного исследования от отчетов, подготовленных для научных фондов и от научных публикаций. Научный фонд, вообще говоря, не заинтересован в получении определенной информации; его интересует только распределение денег и соблюдение формальностей, а также одобрение отчета кругом лиц, признанных экспертами в данной отрасли. Эксперты также не всегда заинтересованы в информации, содержащейся в отчете; кроме того, на них зачастую действуют корпоративные интересы, которые могут быть скрыты от Исполнителя. Читатель, даже кровно заинтересованный в информации, содержащейся в научной публикации, не оплачивает из своего кармана (по крайней мере, непосредственно) работу исследователя. В отличие от этого, основной читатель заказного исследования (Заказчик) заинтересован в определенной информации, за получение которой он платит Исполнителю деньги. Этим фактом и определяются требования, предъявляемые к содержанию и структуре отчета прикладного исследования (далее – просто отчет).

• Отчет, по возможности, должен содержать всю интересующую Заказчика информацию по предмету договора. К научной публикации такого требования не предъявляется – автор вправе использовать только ту информацию, которую он считает необходимой.

• Отчет должен содержать только ту информацию, которая интересует Заказчика, и не включать никакой другой информации. В отличие от этого, в научной публикации не только допустимо, но и желательно указать на новые, не реализованные пока проблемы и направления.

• Все данные, использованные в отчете, должны быть достоверны. Для статистических показателей должна быть дана статистическая оценка их достоверности. Все факты и цитаты должны иметь ссылку на источник. Необходимо помнить, что, согласно ГК РФ, заимствование чужих текстов допускается только в кавычках и с указанием источника. В этом отношении требования к отчету и публикации совпадают.

• Отчет, как и публикация, должен иметь четко выраженную логическую структуру. Оформление отчета должно быть таким, чтобы читатель всегда мог четко представлять, какой именно раздел он читает. Это может достигаться за счет использования колонтитулов и подзаголовков.

• Язык отчета должен быть максимально простым и доступным с тем, чтобы его мог понять не только специалист по социологии, но и Заказчик. Кроме того, текст должен быть доступен любому потенциальному читателю, чье мнение может быть важно для Заказчика и Исполнителя (например, внешнему эксперту или потенциальному Заказчику). В отношении научной публикации это требование также желательно, но не обязательно.

Таким образом, перед тем, как начинать работу над отчетом, необходимо еще раз обратиться к техническому заданию, с тем, чтобы четко представлять:

• с какой целью пишется отчет;

• кому он адресован;

• как он должен выглядеть;

• как будут в дальнейшем использоваться содержащиеся в нем выводы и предложения.

Напомним, что все основные параметры отчета должны быть определены в техническом задании: его объем, структура, количество и качество иллюстраций, содержание приложений. Объем и структура отчета могут варьировать в зависимости от целей исследования, объема собранного эмпирического материала, потребностей Заказчика. Объем отчета зависит, прежде всего, от типа исследования. Отчеты по итогам фундаментальных исследований нередко составляют несколько томов. Так, опубликованный отчет фундаментального исследования «Американский солдат во время второй мировой войны» включал 6 томов объемом более 1000 страниц формата А4 каждый. Отчеты по результатам исследований академических институтов нередко умещались в 2-3 томах.

Результаты прикладных исследований излагаются в более скромных объемах. Обычно это 2-3 авторских листа1 плюс приложения (таблицы, инструментарий и т.д.). Однако представитель Заказчика, принимающий отчет и подписывающий документы, далеко не всегда имеет возможность прочитать весь его текст. Поэтому иногда исследователи, наряду с полным отчетом, подготавливают его краткую версию, объемом от 3-5 до 10-15 страниц. Краткий отчет включает основные характеристики и выводы исследования, а также важнейшие рекомендации. Такой отчет содержит больше информации, чем резюме. Руководитель фирмы – заказчика знакомится именно с ним, поручая своим сотрудникам подробно ознакомиться с текстом основного отчета. Полные отчеты по итогам краткосрочных оперативных исследований обычно включают от 0,5 до 1 листа авторского текста.

Структура отчета также варьирует в зависимости от ряда обстоятельств. Наиболее важные разделы, которые обычно составляют структуру отчета приведены ниже. В небольших отчетах некоторые второстепенные разделы могут быть опущены.

Основные элементы отчета

Вводная часть:

1. Титульный лист

2.Аннотация

3. Содержание

4. Список таблиц и рисунков

5.Благодарности

6.Резюме

Основная часть

1.Введение

2.Изложение результатов и их анализ

3. Заключение и рекомендации

Приложение

1.Сноски и библиография

2. Дополнительные материалы

3. Тематический и именной указатель

Список используемой литературы:

1. Социология: Учебник для вузов./под ред. проф. Лавриненко В.Н.з-е изд., М., ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

2. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. Ядов В.А. – М.: Добросвет, 2000

3. Социология XX века. Капитонов. Э.А. , издательство «Феникс»- 1996