- •1. Некоторые проблемы теории и методологии социологических исследовании 3
- •2. Программа теоретико-прикладного социологического исследования 28
- •3. Первичное измерение социальных характеристик 55
- •4. Методы сбора данных 87
- •5. Анализ эмпирических данных 144
- •6. Организация исследования 189
- •1. Некоторые проблемы теории и методологии социологических исследовании
- •1. О предмете социологии
- •К истории развития предмета социологии
- •О марксистской ориентации в социологии
- •Каков же предмет социологии?
- •Структура социологического знания
- •3. Методология
- •4. Методы, техника, процедуры
- •Методы способы сбора и анализа информации о социальных фактах
- •Совокупность специальных приемов для эффективного использования соответствующих методов
- •2. Программа теоретико-прикладного социологического исследования
- •3. Уточнение и интерпретация основных понятий.
- •4. Предварительный системный анализ объекта исследования.
- •6. Принципиальный (стратегический) план исследования.
- •1. Проблема, объект и предмет исследования
- •2. Определение цели и задач исследования
- •3. Уточнение и интерпретация основных понятий
- •4. Предварительный системный анализ объекта исследования
- •5. Выдвижение рабочих гипотез
- •6. Принципиальный (стратегический) план исследования
- •7. Программные требования к выборке
- •8. Общие требования к программе
- •3. Первичное измерение социальных характеристик
- •1. Конструирование эталона измерения - шкалы
- •Поиск эталона измерения
- •Способы проверки процедуры первичного измерения на надежность
- •Пример расщепления шкалы для оценки уровня удовлетворенности специальностью
- •2. Общая характеристика шкал
- •Простая номинальная шкала
- •Частично упорядоченная шкала
- •Порядковая шкала
- •Построение ранговой шкалы способом попарного сравнения ранжируемых объектов
- •Метрическая шкала (равных интервалов)
- •Шкала пропорциональных оценок
- •3. Поиск однонаправленного континуума в шкалах гуттмана (упорядоченная номинальная шкала)
- •4. Использование судей для отбора пунктов в шкалу равных интервалов терстоуна
- •5. Четыре важнейших ограничения квантификации первичных социальных характеристик
- •4. Методы сбора данных
- •1. Прямое наблюдение
- •Что наблюдать?
- •Пути повышения надежности данных наблюдений
- •Место наблюдения среди других методов сбора данных
- •2. Документальные источники
- •Проблема достоверности документальной информации
- •Приемы качественно-количественного анализа документов
- •Оценка метода документального анализа
- •3. Анкетные опросы и интервью
- •Разновидности опросов
- •Повышение надежности информации
- •Конструкция вопроса и интерпретация ответа
- •С х е м а 20 Комбинация основного и контрольных вопросов
- •Специфика анкетного опроса
- •Особенности интервьюирования
- •Общая оценка возможностей метода опроса
- •4. Некоторые психологические процедуры
- •Психологические тесты
- •Проективная техника
- •Образец шкал семантического дифференциала (применительно к восприятию понятия «работа*)
- •Тесты на выявление личностных диспозиций
- •Социометрическая процедура
- •5. Анализ эмпирических данных
- •1.Группировка и типологизация
- •2. Поиск взаимосвязей между переменными
- •Модель перекрестной группировки двух дихотомических признаков п н р для расчета коэффициента ассоциации Юла
- •К познавательным (п) и развлекательным '(р) программам
- •Взаимосвязь интересов телезрителей
- •Т а б л и ц а 126 Взаимосвязь между уровнем образования (о) и интересом к программам
- •3. Социальный эксперимент как метод проверки научной гипотезы
- •Частотное выравнивание индивидуальных характеристик в контролируемом эксперименте (в %)
- •Выравнивание индивидуальных характеристик в контролируемом эксперименте методом квоты (в %)
- •Логика эксперимента «якобы до — после» с контрольным объектом
- •4. Анализ данных повторных и сравнительных исследовании
- •5. Последовательность действий при качественно-количественном анализе данных
- •6. Стратегия качественного анализа данных
- •Процесс исследования
- •6. Организация исследования
- •1. Особенности организации теоретико-прикладного исследования
- •Преобразование распределения индекса (схема 11) в упорядоченную номинальную шкалу из 4-х пунктов
- •2. Особенности методики и этапов развертывания прикладного исследования Условия и логика развертывания исследования Специфика прикладного исследования.
- •Специфика программы и организации прикладного исследования
- •Библиографический список
- •Приложение 2
- •Программа и пакет полевых документов опроса общественного мнения'
- •II. Задачи исследования
- •IV. Объект исследования
- •V. .Метод и методика исследования
Частично упорядоченная шкала
Эта шкала служит для установления отношений равенства между явлениями в каждом классе и отношений последовательности в терминах «>» или «О между несколькими, но не всеми классами (минимум двумя из п классов, где п>2).
Она обычно используется как промежуточный этап при разработке полностью упорядоченных шкал. Иногда, однако, ранжировать весь ряд не удается.
Так, из приведенного выше примера с группами по функциональному содержанию труда возьмем позиции (Л), (D), (Е) и (F). Можно утверждать, что измеренные по двум параметрам (механизация и квалификация) позиция (А') ниже позиции (F), так как в первом случае оба параметра имеют низкий уровень, во втором — высокий. Позиция (D) явно выше, чем (А), и ниже, чем (F). Позиция (Е) — в таком же отношении к (А) и (F). Но отношение между (D) и (Е) установить трудно, так как для этого надо приравнять ранг по механизации рангу по квалификации, что невозможно сделать без специальных исследований. Значит, позиции (D) и (Е) несопоставимы в понятиях «больше»—«меньше».
Такая зависимость описывается фигурой
Здесь соединительные линии обозначают сопоставимость рангов и указывают их соотношения (>и<), отсутствие связи (D)...(E) указывает на то, что позиции несопоставимы.
Операции с числами для данной шкалы следующие. '
1. Все операции, перечисленные для неупорядоченной номинальной шкалы.
2. С каждым из полностью упорядоченных отрезков ряда можно обращаться как с полностью упорядоченной шкалой наимено^ раний. Полученные по отрезкам данные сравнивают в однозначных показателях по модальным группам или коэффициентам корреляции рангов.
Провалы в частично упорядоченной шкале объясняются тем, что признак континуальной классификации не выдержан строго или использовано два континуума, отношение между которыми плохо изучено. В нашем примере с группами по содержанию тру-
да можно перевести шкалу в полностью упорядоченную, если прибавить .к двум имеющимся третий, «сквозной» критерий. Но практически данный вид шкалы используется крайне редко.
Порядковая шкала
Полностью упорядоченная шкала наименований устанавливает отношения равенства между явлениями в каждом классе и отношения последовательности в понятиях «>» и "<"между всеми без исключения классами.
Упорядоченные номинальные шкалы общеупотребимы при опросах общественного мнения. С их помощью измеряют интенсивность оценок каких-то свойств, суждений, событий, степени согласия или несогласия с предложенными утверждениями.
Вот обычные наименования пунктов таких шкал: «вполне согласен», «пожалуй, согласен», «затрудняюсь ответить», «пожалуй, не согласен», «совершенно не согласен»; или: «уверен, что так», «думаю, что так», «затрудняюсь сказать», «думаю, что не так», «уверен, что не так»; или: «целиком одобряю», «одобряю в основ- , ном», «затрудняюсь сказать», «в основном не одобряю», «совершенно не одобряю»; или: «так всегда бывает», «так бывает иногда», «бывает и так, и иначе», «так обычно не бывает», «так никогда не бывает»; или: «вполне удовлетворен», «удовлетворен», «скорее удовлетворен, чем не удовлетворен», «затрудняюсь сказать», «•скорее не удовлетворен, чем удовлетворен», «не удовлетворен», «совершенно не удовлетворен»; или: «это очень важно», «это важно», «трудно сказать, важно это или нет», «это неважно», «это не имеет никакого значения» и т. п.
Упорядоченные номинальные шкалы имеют и более сложные конструкции (например, шкала Гуттмана, которую мы рассмотрим ниже), а в простейшем варианте являются составными элементами многих мерительных операций, в особенности методов суммирования оценок по ряду шкал (.см. операции с числами, пункт 2).
Весьма часто употребляемая разновидность шкал этого типа — ранговые. Они предполагают, полное упорядочение каких-то объектов от наиболее к наименее важному, значимому, предпочитаемому. Например, можно ранжировать соотносительную важность тех или иных методов решения общественной проблемы, предпочтения занятий в свободное время, какие-то ценностные суждения и т. д. Задание на ранжирование респонденту (или эксперту) обычно формулируется так: «Из перечисленных ниже суждений (видов занятий, возможных решений некоторой проблемы...) выберите самое для 'Вас предпочтительное, затем — наименее предпочтительное, а остальные расположите от первого к последнему». Далее предлагаются объекты для ранжирования и указывается место, где следует приписать нужный ранговый порядок:
Ранги Объект для ранжирования (ихаименования}
(4) А
(15) В
(1) С
•••••••• ••••••
(3) К
Указание в скобках слева значения рангов — результат работы опрашиваемого. В опросном листе обозначено лишь место (оставлена линейка) для приписывания ранга каждому объекту. Важно иметь в виду, что при обработке данных шкала в цифровом выражении может быть «перевернута» в обратном порядке, т. е. последнему, низшему рангу можно приписать наименьшее числовое значение — 1, а первому — наибольшее. Тогда последовательность 1, 2, ... и т. д. будет соответствовать возрастанию значимости объектов.
Полезно не забывать о том, что численность объектов для ранжирования не может быть слишком большой, скажем — 18. В противном случае данные ранжирования крайне неустойчивы. Кроме того, в любом варианте более устойчивы первые и последние ранги (при повторных опросах опытных групп они обычно приписываются тем же объектам), а срединная зона, как правило, менее устойчива. Поэтому для повышения надежности данных ранжирования следует после проведения пробы на повторный опрос небольшой группы испытуемых (микромодель будущей выборочной совокупности) объединить в один ранг те из них, которые обнаружат наибольшую неустойчивость.
Предположим, что после второго замера произошли сдвиги рангов: 1—2, 3—5, 6—10, 11—13 и 14—15. Иными словами, многие из тех, кто, например, первоначально приписывал данному объекту 6-й ранг, во втором замере приписали ему 7-й, 8-й, 9-й или даже 10-й. Определив неустойчивые области, мы можем в основном исследовании, не изменяя инструкции для ранжирования, при анализе данных преобразовать 15-ранговую шкалу в 5-ранговую, как показано на схеме, т. е. обеспечить большую устойчивости и надежность данных ранжирования (схема 9)11.
Схема 9 Объединение неустойчивых рангов по итогам двух последовательных замеров
Исходные данные
|
1 2
|
345
|
6 7 8 9 10
|
11 12 13
|
14 15
|
Объединенные ранги
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
Помимо того, что оценка уровня устойчивости итогов ранжирования — способ повышения надежности шкалы, это к тому же и показатель содержательного характера. Объекты, в отношении которых опрашиваемые неуверенны (ранги таких объектов смещаются), по-видимому, обладают для них меньшей субъективной значимостью, выпадают из сферы повседневных интересов.
Нередко приходится ранжировать множество объектов, существенно больше 18. Объединение рангов здесь также помогает повысить устойчивость, но одновременно резко снижает чувствительность шкалы. В таком случае можно прибегнуть к несколько более трудоемкой для анализа, но более простой для респондента и более надежной процедуре ранжирования методом парных сравнений [81; 192; 225; 261].
Ранжирование состоит в том, что предлагается попарно сопоставить предпочтительность объектов (пусть очень обширного списка) путем всех возможных их парных комбинаций.
Допустим, что у нас имеется 25 наименований занятий в свободное время, задача ранжировать которые психологически почти невыполнимая. Тогда предложим следующее задание: «Из всех перечисленных попарно занятий в свободное время в каждой из пар выберите то, которое кажется Вам более предпочтительным. Не пропускайте ни одной строчки. Предпочитаемое занятие обведите в кружок» (схема 10).
Схема 10