Объяснение полученных фактов

Второй уровень анализа — объяснение полученных фактов. В контексте анализа первичных социологических данных под объяснением понимается: установление связей между типами ответов на различные вопросы анкеты, оценка характера и направленности этих связей (попытка поиска причинно-следственных отношений); оценка и описание вероятности проявления этих связей на основании собранного материала. В данном случае объяснение носит не столько характер логического обоснования выдвигаемого автором объяснения, сколько статистической обоснованности результатов проверки гипотез, выдвинутых в программе исследования. Попытки объяснения полученных фактов на этом уровне анализа основываются на различных статистических процедурах множественного анализа, среди которых простейшим (но очень эффективным) является сравнительный анализ трехмерных распределений, направленный на поиск причинного фактора.

Прежде чем перейти к рассмотрению технологии конкретных процедур анализа — описания и объяснения, следует внимательнее присмотреться к одной из самых распространенных ошибок, которую допускают неискушенные социологи на этом этапе работы. Их стратегическая ошибка, нередко порождающая искажение фактов, заключается в том, что, применяя процедуры описания данных, исследователь стремится объяснить их, интуитивно чувствуя, что более высокий уровень анализа требует объяснения. Но его объяснения основаны не на результатах статистической проверки выдвинутых гипотез, как того требует анализ эмпирического материала, а совсем на другом базисе. Когда исследователь является специалистом в области изучаемой проблемы, но плохо знаком с азами статистического анализа, он анализирует проблему в выдвинутой им парадигме, привлекая результаты в качестве иллюстративного материала; это не самый худший случай, но здесь надо отдавать себе отчет, что автор такого анализа в море полученных фактов будет тенденциозно подбирать иллюстрации своих положений, вытекающих скорее из его логики и позиции, нежели из результатов исследования. Но чаще, социолог, выполняя заказное эмпирическое исследование, не является профессиональным специалистом в области исследуемой проблемы; его основная задача — профессионально провести опрос и компетентно проанализировать собранный материал. В таком случае, если он начинает «объяснять» полученные факты без осуществления соответствующего статистического анализа, то его объяснения, в лучшем случае, основываются на общей осведомленности, логике и здравом смысле; но, обычно, наряду с этим, основой объяснения полученных фактов становятся также житейские предрассудки и стереотипы, а иной раз и просто вольная фантазия. Такой «анализ» представляет собой личную точку зрения исследователя как человека и гражданина, с привлечением некоторых данных, полученных в результате опроса. При этом потребитель информации вводится в заблуждение, поскольку считает, что все приводимые объяснения действительно вытекают из результатов исследования.

Первым условием корректности анализа результатов массового опроса является даже не столько квалификация исследователя, сколько адекватное его представление об уровне своей квалификации и применении методов анализа и интерпретации, адекватных уровню своей подготовленности. Если социолог освоит все необходимые правила описания и представления полученных фактов, то грамотно оформленный материал практически всегда несет информацию, находящую своего заинтересованного потребителя. Сказанное вовсе не означает, что автор не может давать объяснение описанным фактам. Но он должен прежде всего осознавать сам и обязательно довести до сведения читателя, что это объяснение проистекает не из полученного материала, а из общей позиции автора.

В социологии следует различать первичный и вторичный анализ результатов массовых опросов. Первичный анализ предполагает статистическую обработку данных опроса и требует определенной подготовленности в области математической статистики. Под вторичным анализом подразумевается общий логический анализ проблемы; и в данном случае результаты опросов привлекаются лишь как установленные факты для иллюстрации (подтверждения или опровержения) определенных высказываний автора вторичного анализа. При этом практически не имеет значения, привлекает ли автор данные собственного исследования или данные других источников (публикаций, документов и т.п.), поскольку свои выводы он обосновывает логически.

Чем должен определяться выбор уровня анализа? Во-первых, как отмечалось выше, квалификацией исполнителя, и прежде всего его подготовленностью в области математической статистики. Во-вторых, задачами исследования; так, например, для опросов общественного мнения в подавляющем большинстве случаев вполне достаточно описательного уровня.

Если выбор уровня анализа определяется квалификацией исполнителя и задачами исследования, то выбор конкретных процедур и статистических методов зависит от типа шкал.

Какие статистические процедуры могут быть использованы при анализе характера ответов на данный вопрос анкеты, а какие нет, в первую очередь определяется видом и типом построенной шкалы.

Все шкалы в практике социологического анализа можно свести к трем основным видам: номинальная, порядковая и метрическая.

Тип шкалы определяется особенностями такой ее характеристики, как «дискретность-непрерывность».

Шкала характеризуется как «дискретная» в том случае, когда варианты ответов в общем веере не связаны друг с другом (между двумя «соседними» вариантами не предполагается возможность промежуточно-переходного варианта). Например, ответы на вопрос о национальности (1 — украинец, 2 — русский, 3 -другая национальность) представляют собой типичный образец дискретной шкалы. Даже если респондент имеет родителей разной национальности (например, мать — украинка, отец — русский), все равно данная шкала не позволяет этого установить (при необходимости измерений этих различий следует применять другой инструментарий). Сама шкала не предполагает «промежуточных» ответов.

Непрерывные шкалы предполагают, что между двумя «соседними» ответами могут быть расположены промежуточные ответы. Например, ответы на вопросы о возрасте предполагают, что между возрастом 20 лет и возрастом 21 год могут быть люди с возрастом 20,1 года, 20,2 года и т.д. Даже если шкала не предусматривает такие градации, потенциально она их включает.

Именно степень «непрерывности» шкалы определяет возможности применения различных статистических процедур.

Именно под этим углом зрения шкалы разделяют на номинальные, порядковые и метрические. Все номинальные шкалы являются по своему типу дискретными; все метрические — непрерывными; порядковые же шкалы занимают промежуточное положение. Одной из аналитических задач исследователя является определение степени дискретности-непрерывности порядковой шкалы. Ниже мы уточним особенности этой процедуры.

Напомним, что обозначение шкал проводится до начала обработки данных, и результаты заносятся в «ключевую» анкету (напротив каждого пункта-вопроса анкеты отмечен вид шкалы: номинальная, порядковая, метрическая).

Таким образом, прежде, чем приступать к статистическому анализу, необходимо научиться достаточно свободно определять вид и тип шкалы.