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-

190

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.

191

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-

192

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.

193

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

194

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

195

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 а ₂, 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,

196

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.

197

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

198

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-

199

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

200

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.

201

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,

202

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), т. е. сопоставление данных опроса с данными инструмента, которые считаются эквивалентными (метод эквивален­тных форм); сопоставление данных опроса с реальным поведением; контроль, внешний относительно исследователя, т. е. сопоставление данных опроса с полученными тем же инструментом на том же мас­сиве другим социологом-исследователем; контроль, внешний отно­сительно объекта исследования, т. е. сопоставление данных опроса с полученными на другом социальном объекте.

Методы внутреннего контроля надежности информации под­разделяются так: изучение распределения признака по всей выборке, т. е. расчет репрезентативности посредством вычисления дисперсии и учета количества опрашиваемых; изучение количества ответов на те или иные вопросы или пункты вопросов (выявление “неработаю­щих" вопросов или градации вопросов); изучение формы распре­деления (наличие “выпадающих" значений, соответствие распре­деления нормальному); сопоставление распределений различных признаков по всему массиву; сопоставление вопросов, служащих для измерения одной и той же переменной, с итоговой переменной (свод­ным показателем); изучение гомогенности анкеты; устранение “субъективных" погрешностей путем учета "личного уравнения"

203

респондента; изучение распределения признаков в различных подвы-борках: устранение влияния интервьюера с помощью метода Уорнера; дисперсионные критерии надежности для сопоставления данных, по­лученных при применении различных измерительных методик.

Таким образом, методы повышения надежности социологичес­кой информации позволяют установить степень надежности или со­ответствия результатов исследования, полученных при повторном применении по той же методике и технике в аналогичных условиях, степень взаимосвязи и взаимной выводимости переменных и индика­торов, а также степень их соответствия эмпирическим данным, полу­ченным в процессе социологических исследований.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящее время наука все глубже проникает в сокровенные тайны природы и общественной жизни, вскрывая сложнейшие связи и закономерности. Но чем глубже проникает человек в сущность ма­териальной и духовной действительности, тем сложнее и многогран­нее становится процесс научного исследования, требуется более сложный и совершенный аппарат научного познания. Бурное разви­тие науки неизбежно порождает столь же бурное развитие логики и методологии научного познания как мощного средства, инструмен­та научного исследования.

Рассмотренные в пособии проблемы относятся к логико-гносео­логической и логико-методологической проблематике. Они наглядно свидетельствуют о том, что анализ логики и методологии научного исследования постоянно развивающаяся область знания, что здесь есть не только устоявшиеся, проверенные практикой решения, но и многочисленные вопросы, требующие тщательного исследования. Однако это не столько отрицательное, сколько положительное явле­ние в развитии науки, ибо в спорах, как известно, рождается истина, а борьба противоположностей в науке является движущей силой ее поступательного развития.