Вопрос 19. Контент -анализ как метод сбора информации

Content – содержание.

Контент – анализ применяется для анализа содержания документов.

Фокус –группа – фокусированная групповая дискуссия.

В качественном исследовании инструментом исследования является сама концепция. Итогом такого исследования является выдвижение гипотез.

Метод контент – анализа является частным случаем метода анализа документов. Классический анализ док-ов социологи применяют достаточно редко, его чаще используют историки и архиваторы.

Они стараются ответить на след. вопросы: кем, когда и для чего был разработан этот документ, они стараются восстановить подлинность этого док-та, и изучить тот соц. контекст, который привел к появлению документа.

Контент – анализ – это количественно - качественный метод анализа документов.

В социологии существует достаточно широкая трактовка понятия документов.

Документ – любой способ фиксации реальности (фильмы, фотографии).

Контент – анализ – это стандартная методика исследования в области общественных наук, имеющим своим предметом анализ содержания, текстовых массивов и продуктов коммуникативной деятельности.

Сфера применения контент – анализа очень широкая. Применяется для изучения СМИ, рекламы.

Рекламу можно изучать с точки зрения фокусов:

1 фокус – маркетинговый, т.е. с точки зрения брендов, товаров и фирм, которые производят эти товары.

· фокус – с точки зрения её социального содержания

Инструментарий в методе контент-анализа включает в себя составление кодировочных карт, кодировочных инструкций (бланков кодировки или кодификаторы). Они используются для регистрации единиц анализа. Кодификатор устанавливает соответствие между содержанием текста и кодами, над которыми производится вычислительная операция.

13 Вопрос. Принципы формирования вероятностей (случайной) выборки

Выборка – вероятностная и невероятностная. Изобретение выборки принадлежит американскому социологу Гэллопу.

Вероятностная выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел. Существует таблица случайных чисел. На самом деле это таблица случайных цифр.

Допустим, мы собираемся провести опрос владельцев банковских счетов. Мы собираемся сделать выборку 200 чел. из 5000. Мы пронумеровываем все 5000 (0001, 0002, 0003 и т.д.).

Основной принцип случайного отбора: все члены генеральной совокупности должны иметь равные шансы попасть в выборку.

После берём таблицу случайных чисел, она так устроена, что мы сможем двигаться с любого места и отбирать подходящие цифры. Это простой случайный бесповторный отбор, пока мы не наберём 200 человек.

Все числа, которые входят в изучаемый интервал (от 1 до 5000) они все будут отбираться.

Бесповоротный, потому что мы ничего обратно не возвращаем.

Существует генератор случайных чисел (программа на компьютере). Но в практике часто пользуются методом равного интервала.

Алгоритм равного интервала.

· Рассчитываем шаг выборки 5000:200 = 25

· По таблице отбираем равного респондента, допустим 0097, 0123, (+25) и т.д. последний будет 4999.

· Однако метод простой случайной выборки имеет как минимум четыре существенных ограничения:

1. зачастую сложно создать основу выборочногo наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку.

2. результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокупность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значительно увеличивает время и стоимость сбора данных.

3. результаты применения простой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов.

4. в результате применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полученные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную совокупность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Вероятность этого особенно велика при небольшом объеме выборки.

Вопрос 2. Виды выборочного отбора

Виды выборочного изучения. В зависимости от того, как осуществляется отбор элементов совокупности в выборку, различают несколько видов выборочного обследования. Отбор может быть случайным, механическим, типическим и серийным.

1.1 Случайная выборка (простой случайный отбор)
Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел.
1.2 Механическая (систематическая) выборка
Разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом ‘n’ отбирается каждый ‘k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k
1.3 Стратифицированная (районированная)
Применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом.
1.4 Серийная (гнездовая или кластерная) выборка
При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.

Виды случайного отбора

Выборка называется собственно случайной, если при извлечении выборки объема все возможные комбинации из элементов, которые могут быть получены из генеральной совокупности объема, имеют равную вероятность быть извлеченными.

Выборка: случайная (простой случайный отбор, метод равного интервала, гнездовой отбор, стратификационный отбор).

Случайная выборка (простой случайный отбор)
Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел.
1.2 Механическая (систематическая) выборка
Разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом ‘n’ отбирается каждый ‘k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k
1.3 Стратифицированная (районированная)
Применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом.
1.4 Серийная (гнездовая или кластерная) выборка
При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.

Стихийная выборка

Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок – опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов.

Стихийный отбор не относится к научным видам отбора. Его специфика состоит в том, что мы отбираем наиболее доступные единицы наблюдения. Данные такого опроса не будут репрезентативны, т.е. их нельзя распространять на более широкую генеральную совокупность. Они представляют мнение только тех людей, которых опросили.

Почему же этот метод применяется достаточно часто?

· По незнанию и по неумению

· Иногда нам просто неизвестна структура генеральной совокупности.

· Когда мы используем данные стихийной выборки для качественного анализа.

Типичный пример стихийной выборки – это интерактивные опросы в СМИ.

Они проводятся в целях повышения интереса к себе, а затем они узнают о себе много нового.

Спасти ситуацию нам помогает качественный анализ, мы можем получить необходимую информацию. Каким образом? Если мы знаем точно, что эти данные нерепрезент-ны, то не нужно стремиться выразить данные в процентах. Нужно стремиться разработать типологию тех проблем, которые интересуют потребителя (слушателя, читателя).

Принципы квотного отбора

Квотный отбор – другой вид. Он уже претендует на научность. Но он менее научен, чем вероятностный отбор.

Квотный отбор строится на основе информации о ряде характеристик генер-ых совокупностей. В соответствии с её составом устанавливаются квоты, пропорции для ряда признаков существенных целей и задач исследования.

В нашей ген-ой совокупности – 10 000 человек, 67%- женщины, 33% - мужчины; 20% - до 25 лет, 26-35 лет – 30%, 36-45 лет – 30%, 46 и до 60 лет – 20%.

Нам нужно сделать квотную выборку.

Общая численность опрошенных – 500 человек.

Сколько среди этих 500 чел. сколько мужчин и женщин?

Женщин – 335

Мужчин – 165

По возрасту: до 25 лет -100 человек, 26-35 лет – 150 человек, 36-45 лет – 150 человек, до 60 лет – 100 человек.

Соблюдаем в дальнейшем сколько человек в каждой возрастной группе.

Достоинства квотной выборки:

· Она значительно дешевле, чем вероятностная выборка

· Она легче проводится, организуется (одного человека можно заменить на другого с такими же данными)

· При опросе 10000 чел. получаются одинаковые результаты при квотной и вероятностной выборке.

Виды квотного отбора:

· Со связанными признаками

· С несвязанными признаками

Связанные признаки – мы даем задание, опросить опред-ое кол-во людей определённого возраста.

До 25	26-35	36-45	46-60
Муж. Жен.	Муж. Жен.	Муж. Жен.	Муж. Жен.
3 7	5 10	5 10	3 7

Берем 20 интервьюеров

Когда задание даётся не конкретно по каждому человеку, а группе в целом, то такая группа называется квотным отбором с несвязанными признаками.

Что для неё характерно? Например:

Если мы хотим провести опрос на каком-то одном предприятии, а хотим репрезентировать жителей Москвы, то этот вид опроса будет непрезентативным.

Если мы проводим выборку на предприятии, то мы можем выйти из положения, взяв выборку на разных предприятиях.

Когда это населённый пункт, то вводную выборку совмещают с маршрутным методом.

В данном случае (Магнитогорск) был применён маршрутный метод. В каждом городе есть районы, и нельзя опрашивать людей в одном районе. Нельзя включать в исследования ведомственные дома. Нельзя включать первые этажи, потому что, там также могут быть ведомственные дома.

При таком совмещении репрезентативность опроса повышается.

Чаще всего опрашиваются образованные люди.

30% - образованные люди. И в опросе также должно быть не более этого процента. Если мы опросили 25 человек, то образованных должно быть не более 10 человек. Если увеличивается число катируемых признаков (соц. положение, пол, возраст, образ-ие), то сложность осуществления квотной выборки приближается к выборке случайной.