Обработка и анализ социологической информации

 

План лекции:

1. Первичная обработка эмпирической информации

2. Вторичная обработка эмпирической информации

1. Первичная обработка эмпирической информации

Обработка эмпирических данных, полученных в ходе социологического исследования, может быть: (1) первичной (табулирование, классификация) и (2) вторичной (обобщение для получения показателей и составление графиков, таблиц, диаграмм).

Современная технология обработки данных состоит из ряда этапов: редактирования данных, кодирования данных, контроль данных и исправление ошибок, построение переменных (индексов).

Цель этапа редактирования – подготовка информации, заключенной в вопроснике, для перевода на машинный носитель. Процесс редактирования включает в себя просмотр анкет на правильность их заполнения. Редактирование эмпирической информации, полученной с помощью опроса, ведется по четырем направлениям: (1) проверка на надежность; (2) проверка на полноту (3); проверка на точность; (4) проверка на технологичность.

Цель этапа кодирования – преобразование собранной информации в числовую форму.

Процедура исправления данных состоит из выявления ошибок, нахождения истинных величин данных, исправления данных.

Для построения индексов могут применяться различные методы анализа информации. Статистический анализ полученных данных проводится поэтапно.

Группировка и построение частотного распределения представляют начальный этап статистического анализа полученных данных.

Следующий этап – получение некоторых обобщающих характеристик: (1) среднее арифметическое (частное от деления суммы всех значений признака на их число); (2) медиана (значение признака у той единицы совокупности, которая расположена в середине ряда частотного распределения); (3) мода (наиболее часто встречающееся значение признака).

Наиболее важный этап – анализ статистических зависимостей. Обычно различают два аспекта анализа статистических зависимостей: (1) изучение взаимосвязей между двумя или несколькими величинами – корреляционный анализ; (2) изучение зависимости одной или большего числа величин от остальных – регрессионный анализ. Корреляционный анализ применяется для выявления взаимосвязи как количественных (выраженных числом), так и качественных (выраженных словами) признаков изучаемых явлений. При этом для разного рода шкал: (1) наименований (например, перечень занятий в свободное время); (2) порядковых (например, степень удовлетворенности выбранной специальностью); (3) интервальных (например, количество книг в личной библиотеке) – применяются различные коэффициенты корреляционной связи. С их помощью устанавливается теснота связи признаков изучаемых явлений. 

2. Вторичная обработка эмпирической информации

Процесс обобщения данных включает: описание, объяснение, проверку гипотез, формулирование окончательных выводов и практических рекомендаций.

Итоги социологического исследования оформляются в виде отчета. Структура отчета включает пояснительную записку о решении поставленных задач и приложения к ней. В первом разделе отчета акцентируется внимание на постановке проблемы, ее концептуальной разработке и формулировке задач исследования, а также освещается состояние проблемы и существующие к ней подходы. Во втором – методологическом разделе обосновываются выбор и инструментарий исследования, типология выборки, методы сбора социальной информации. В третьем разделе дается содержательный анализ полученных результатов исследования и делаются конкретные выводы и рекомендации. Рекомендации носят сугубо утвердительный характер, и в них вносится лишь только то, что подлежит внедрению в научную или практическую деятельность.

Данные, полученные в социологическом исследовании на стадии сбора эмпирического материала, обрабатываются посредством универсальных пакетов прикладных программ статистической и математической обработки социологических данных. Наиболее широко используются пакеты прикладных программ: SPSS (статистический пакет для социальных наук), SAS, Statgraphics и др. Программы обработки позволяют преобразовать эмпирические данные; вычислять любые процентные распределения, средние величины, дисперсии (отклонения от средних величин), всевозможные коэффициенты связи элементов изучаемого явления; позволяют использовать многомерный статистический анализ (регрессионный, факторный, дисперсионный) эмпирической информации. С их помощью можно провести графический анализ (построить графики и диаграммы) и наглядно представить результаты социологического исследования. Главным достоинством графического изображения социологических данных является его наглядность. С помощью графических методов удается не только изобразить распределение тех или иных данных – количественных показателей, описывающих изучаемое явление и качественных показателей, основанных на оценках, мнениях, суждениях, но показать взаимосвязи и тенденции изменения изучаемого явления. Графический способ изображения полученной эмпирической информации позволяет проследить изучаемое явление в динамике. Средства графического представления информации заложены и в MS Excel.