31. Количественные методы анализа документов

Все методы сбора информации в социологических исследованиях можно разделить на две большие группы: количественные и качественные. Количественные исследования предназначены для изучения объективных, количественно измеряемых характеристик поведения людей. Количественные исследования являются преимущественно описательными.

Обработка информации в таких исследованиях осуществляется с помощью упорядоченных процедур, количественных по своей природе. К выборке в количественных исследованиях предъявляются жесткие требования, базирующиеся на теории вероятности и математической статистике. В связи с этим возможен перенос выводов, полученных на основе изучения выборочной совокупности, на всю генеральную совокупность. «Качественное исследование – это процесс открытия, тогда как количественное – это процесс доказательства и подтверждения».

Основные отличия качественных методов от количественных сведены в таблице., которая составлена с учетом аналогичных таблиц К.Пламера и В.В. Семеновой, но отличается от них:

Сопоставление количественных и качественных методов социологических исследований

Количественные и качественные исследования нельзя противопоставлять, так как они взаимосвязаны и дополняют друг друга. Только при таком подходе к их применению возможно получение достоверной информации. Результаты качественных исследований могут быть переведены в количественную форму с помощью, например, такого количественного метода, как контент-анализ. При проведении количественных исследований часто используются качественные технологии получения информации (ассоциации, незаконченные предложения, вопросы-ловушки и т.д.). Тем не менее, необходимо помнить, что количественные и качественные методы имеют свои специфические исследовательские цели, предназначения, предпочтительные объекты изучения. Немного о каждом из количественных методов:

Контент анализ — техника заключения, производимого благода­ря объективному и систематическому выявлению соответствующих задачам исследования характеристик текста. Процедура контент- анализа — подсчет частоты (или объема) упоминаний тех или иных смысловых единиц анализируемого текста. Контент-анализ исполь­зуют для изучения достаточно большого количества однотипных до­кументов, релевантных теме исследования. Он является целевым (ис­следуется узкая сторона документов) и дает неполное, экстенсивное описание документов. Контент-анализ используют: при необходимости высокой точ­ности или объективности анализа; при наличии обширного и неси­стематизированного материала по теме исследования; когда значим язык (стиль) документа; когда важно доказать существование скрытого смысла в документе. Контент-анализ позволяет дать точные характе­ристики изучаемого объекта, выяснить причины, породившие сообще­ние, оценить эффект воздействия сообщения. Контент-анализ был разработан в США.

Интент анализ — один из методов анализа документов (более точно — психологический метод анализа речи, предполагающий экс­пертное оценивание характера намерений говорящего и степени «раз­мытости и неясности их понимания»), который был разработан в психологии и достаточно легко принят на вооружение политической наукой, поскольку с его помощью можно решать важные задачи ана­лиза так называемой микрополитики (микроанализ политических установок политических акторов, в том числе находящихся в ситуации коммуникации, конфликта и т.д.).

Все виды статистического анализа:

Корреляционный - Корреляция - наличие статистической взаимосвязи признаков, когда каждому определенному значению одного признака X соответ­ствует определенное значение У (или комплекс значений К-ряда рас­пределения). Корреляционный анализ выясняет функциональную за­висимость между переменными величинами, которая характеризуется тем, что каждому значению одной из них соответствует вполне опреде- тенпое значение другой. Однако корреляционный анализ не предполагает выявления каузальных связей, поэтому при интерпретации ре- 1ультатов формулировки типа «переменная х влияет на переменную у» или «переменная х зависит от переменной у» недопустимы. Различают парную и множественную корреляции. Парная корреля­ция характеризует тип, форму и плотность связи между двумя призна­ками, множественная — между несколькими. Корреляционная зависимость возникает чаще всего там, где одно явление находится под воздействием большого числа факторов, дей­ствующих с разной силой, поэтому существуют специальные меры корреляционной связи, называемые коэффициентами корреляции.

Хи квадрат - условия проведения расчета статистики хи-квадрат, обеспечиваю­щие ее универсальность, очень мягкие, нежесткие.

1. Расчет статистики можно выполнять на переменных, измерен­ных с помощью как абсолютных метрических, интервальных, порядковых, так и номинальных шкал.

2. Переменные могут быть как дискретными, так и непрерывными.

3. Предварительного исследования характера распределения изуча­

емых признаков не требуется.

Критерий статистики хи-квадрат является непараметрическим, так как он не требует проверки нормальности распределения, которому подчинялась бы выборка. Для расчета х² используется как правило программа «(пакет) SPSS».

Регрессионный(множественный регрессионный анализ (МРА)) - один из методов многомерного статисти­ческого анализа данных, объединяющий совокупность статистических приемов, предназначенных для изучения или моделирования связей между одной зависимой и несколькими (или одной) независимыми переменными. Зависимая переменная по принятой в статистике тра­диции называется откликом и обозначается как Y. Независимые пере­менные называются предикторами и обозначаются как X. В ходе ана­лиза некоторые переменные окажутся слабо связанными с откликом и будут в конечном счете исключены из анализа. Оставшиеся перемен­ные, связанные с зависимой, могут именоваться еще факторами. Регрессионный анализ дает возможность предсказать значения одной или нескольких переменных в зависимости от другой перемен­ной (например, склонность к неконвенциональному политическо­му поведению в зависимости от уровня образования) или нескольких переменных. Рассчитывается он на PC.