
- •Содержание
- •Содержание
- •Паніна Наталія Вікторівна Технологія соціологічного дослідження
- •Введение
- •Лекция 1. Проект и программа эмпирического исследования
- •1. Эмпирическое исследование Роль и место в социологическом анализе
- •Возможности и ограничения
- •2. Проект исследования Функции и структура эскиза проекта
- •Уточнение информационных потребностей
- •Программа исследования
- •Определение генеральной совокупности и выборки
- •Инструментарий
- •Сбор информации
- •Обработка и анализ данных
- •Оформление полученных результатов (отчет)
- •Ресурсы и потребности
- •График, смета и общая стоимость исследования
- •Определение приоритетности элементов проекта
- •3. Типы эмпирического исследования Опрос общественного мнения
- •Социологическое исследование
- •4. Программа социологического исследования Методологические и методические функции программы
- •Структура программы
- •Технология подготовки программы
- •Методические функции программы
- •5. Заключение: технологическая схема подготовки проекта и программы
- •Лекция 2. Подготовка анкеты
- •1. Основные требования к инструментарию (анкете)
- •Валидность
- •Краткость
- •Однозначность
- •2. Ошибки формулировок Неопределенность понятий
- •Неконкретность
- •Неоднозначность
- •Тенденциозность
- •3. Ошибки формирования веера ответов Нарушение рядоположности
- •Неполнота множества
- •Порядок ответов
- •4. Дополнительные вопросы
- •Вопросы-фильтры
- •Открытые вопросы
- •Вопросы социально-демографического блока анкеты
- •5. Оформление анкеты
- •6. Процесс подготовки анкеты
- •График работы над анкетой
- •Апробация и доработка инструментария
- •«Мы тоже провели опрос»
- •Понятие «выборка»
- •2. Качество информации
- •Репрезентативность
- •Надежность и валидность
- •3. Переход от объекта исследования к единицам наблюдения (опроса) Технологическая схема
- •Объект исследования
- •Генеральная совокупность
- •1. Регион
- •2. Социально-демографическая характеристика
- •3. Отраслевая специфика.
- •Основа выборки
- •Единицы отбора и единицы наблюдения
- •Лекция 4. Выборка: типы и процедуры отбора
- •1. Вероятностный подход Одноступенчатая случайная выборка
- •Принцип районирования (стратификации)
- •Принцип кластеризации («гнезд»)
- •Многоступенчатая комбинированная выборка
- •2. Целенаправленный (направленный) подход
- •Принцип типичности
- •Принцип квот
- •3. Объем выборочной совокупности
- •4. Заключение: технологическая схема подготовки выборки
- •Лекция 5. Организация сбора данных
- •1. Два способа сбора данных: преимущества и недостатки
- •Организации (фирмы) по сбору данных
- •Сбор данных собственными силами
- •2. Технология работы с организациями (фирмами) по сбору данных Выбор фирмы
- •Этапы работы
- •3. Технология самостоятельной организации сбора данных
- •Структура рабочей группы
- •Этапы работы
- •Подготовка
- •Инструктаж: принципы работы интервьюера
- •1. Принцип «организованности» или «дисциплинированности»
- •2. Принцип «репрезентативности»
- •3. Принцип «конфиденциальности»
- •4. Принцип «добровольности»
- •5. Принцип «унификации информации»
- •6. Принцип «своевременности»
- •7. Принцип «качества»
- •Мониторинг и инспекционный надзор
- •Получение анкет
- •Подготовка массива анкет к обработке
- •Выбор компьютерной программы обработки и анализа данных
- •Планирование методов статистического анализа
- •Мониторинг получения заполненных анкет
- •2. Процедура обработки анкет Ручная обработка
- •Редактирование заполненных анкет
- •Оценка заполненности анкет
- •Редактирование анкет с вопросами-фильтрами
- •Ввод данных
- •Статистическая обработка данных
- •Объяснение полученных фактов
- •2. Обозначение шкал Номинальная шкала
- •Порядковая шкала
- •Метрическая (интервальная) шкала
- •Преобразование шкал
- •3. Статистический анализ Выбор методов статистического анализа
- •Ряд распределения
- •Частоты или проценты?
- •По отношению к какому числу следует вычислять процент в одномерных распределениях?
- •С какой степенью точности следует приводить данные в процентах?
- •2. Непрерывные шкалы: интервальная, метрическая Меры центральной тенденции
- •Меры изменчивости
- •Форма распределения
- •Роль исследовательской гипотезы в процессе анализа данных
- •2. Кросс-табуляция Зависимые и независимые переменные
- •Описание и статистическая экспертиза двумерных таблиц
- •Влияние самооценки материального статуса на удовлетворенность жизнью
- •Влияние самооценки материального статуса на удовлетворенность жизнью
- •3. Статистический анализ связи между двумя переменными Стадии анализа
- •Установление связи между признаками
- •Измерение связи между переменными
- •Объяснение связи между переменными
- •Трехмерный анализ: введение контрольной переменной
- •Влияние пола на самооценку здоровья (самочувствие), %
- •Влияние возраста на самооценку здоровья (самочувствие), %
- •Влияние пола на самочувствие у различных возрастных контингентов, %
- •4. Заключение: технологическая схема анализа социологических данных
- •Лекция 10. Итоговые документы
- •1. Виды итоговых документов
- •2. Отчет Общие требования к отчету
- •Структура отчета
- •Композиция основной (содержательной) части отчета
- •Оформление таблиц
- •Распределение ответов населения различных регионов Украины на вопрос: «как вы думаете, могут ли сегодня в украине люди свободно выражать свои политические взгляды?» (в % к ответившим)
- •Анализ информации, выводы и рекомендации
- •3. Научные публикации
- •4. Публикации в средствах массовой информации Социолог и сми
- •Сми и социологическая информация
- •Вопросы журналиста к социологу
- •Заключение
- •Литература
- •I. Справочная литература и учебные пособия
- •II. Литература по отдельным аспектам технологии социологического исследования Лекция 1.
- •Лекция 2
- •Лекции 3-4.
- •Лекция 5
- •Лекция 6
- •Лекции 7-9
- •Лекция 10
2. Обозначение шкал Номинальная шкала
Номинальными называются шкалы, в которых код ответа является не более чем наименованием категории. Что это означает? Большинство компьютерных программ по обработке данных оперируют не словами и буквами, а цифрами; поэтому информация для обработки вводится в большинстве случаев не словами, а числами (соответствующим кодом). Например, вопрос анкеты «Ваш пол?» сопровождается двумя вариантами ответов:
1 — мужчины
2 — женщины
Респондент, ориентируясь на содержание слов («мужчины», «женщины»), обводит соответствующий код («1» или «2»). Во всех дальнейших операциях в файле данных под кодом «1» подразумеваются мужчины, под кодом «2» — женщины. В тех случаях, когда шкала номинальная, при всех проводимых операциях эти цифры будут означать лишь наименование соответствующей категории и не будут означать число, которым обозначен код: введенная цифра не имеет своего числового значения. Мы вполне могли бы использовать любые другие цифры или даже числа (например, «7» и «2» или «10» и «20»). Это не имеет никакого значения для дальнейших операций, если шкала обозначена номинальной. Но для удобства обработки используют обычный порядок чисел. При этом не предполагается, что мужчины в каком-то отношении первичны, а женщины вторичны. Автор без всякого ущерба для анализа мог бы поменять их местами.
Почему это важно понимать в процессе анализа данных? Обозначая эту шкалу как «номинальную», автор отказывается от числовых манипуляций с ней. Обычно при числовых манипуляциях, когда цифры обозначают числа, подразумевается, что «1» меньше «2» в два раза; или, если от «2» отнять «1», то получится «1»; если к «1» прибавить «2», то получится «3» и т.п. В случае же обозначения шкалы как номинальной, цифры «1» и «2» обозначают только наименование соответствующих категорий.
При работе с номинальными шкалами следует учитывать два правила. Во-первых, надо точно знать, какая категория каким числовым кодом обозначена. Во-вторых, при анализе данных с числовыми знаками кодов нельзя осуществлять никаких арифметических действий — сложения, вычитания, умножения, деления; в частности, нельзя подсчитывать среднее арифметическое. Это вполне понятно исследователю, когда он анализирует демографические данные; но достаточно часто допускаются ошибки, когда данные касаются отношений. Примером такой ошибки часто является анализ ответов на вопрос: «В какой степени Вы доверяете N?». Допустим, что веер ответов сформирован следующим образом:
1 — совершенно не доверяю
2 — в определенной степени доверяю
3 — полностью доверяю
4 — трудно сказать, доверяю или нет
5 — я его не знаю
Эта шкала может быть обозначена только как номинальная, так как код «4» по своему значению не соответствует 4 баллам доверия, а код «5» не означает высшего балла доверия. Неопытные авторы, анализируя данные, заказывают подсчет индекса (рейтинга доверия), и тогда соответствующая кодовая позиция в последующих математических процедурах используется как число с соответствующим значением. В этом случае наибольшие баллы получают те лица, которых респонденты не знают, и те, к которым у них не сформировалось определенное отношение. Чтобы избежать подобных казусов, исследователь должен хорошо разобраться в характере шкал и точно их определить до начала анализа. Лучше, конечно, когда это делается при подготовке анкеты. Но если на этом этапе исследователь упустил возможность сознательно сформировать шкалы, или после начала анализа ему захотелось применить не предусмотренные исследовательской программой статистические приемы анализа, он должен определить тип шкалы и, при необходимости, перекодировать информацию.
Примерами номинальных шкал в анкетах являются ответы на вопрос о национальности, профессии, отрасли, в которой работает респондент, населенном пункте или регионе, в котором он проживает, мотивах того или иного поступка и т.д.
Номинальная шкала может быть подготовлена исследователем как при составлении анкеты, так и в процессе ручной обработки анкет (до в ввода информации в компьютер). Например, на вопрос «Ваша национальность?» автор закладывает веер ответов: 1 — украинец, 2 — русский, 3 — еврей, 4 — белорус, 5 — поляк, 6 — другая; или 1 — украинец, 2 — русский, 3 — другая (конкретное содержание веера ответов определяется задачами исследователя, особенностями выборки или представлением автора инструментария о том, какие национальности могут попасть в выборку). В ситуации, когда исследователь точно не знает, представители каких национальностей могут попасть в число респондентов, и не хочет терять эту информацию, он может поставить вопрос о национальности в открытой форме. Так часто поступают при определении профессии респондентов, мотивов поведения и т.п. информации, когда исследователь не уверен, что он осведомлен о всех возможных вариантах ответа.
Но в любом случае, закрытый «веер» ответов необходимо подготовить, по крайней мере, в виде кодировочного листа до перекодировки и редактирования массива анкет. Если исследователь не был уверен в полноте своей осведомленности в период конструирования анкеты и данный вопрос поставил в открытой форме, он может после получения заполненных анкет поручить одному из помощников выписать ответы на этот вопрос (это может быть список по всем анкетам или по части анкет) и на основании выписанных данных подготовить кодировочный лист — список национальностей, в котором напротив каждой национальности будет указан ее кодировочный номер. Как видим, для ввода в компьютер в любом случае каждый вариант ответа должен иметь соответствующий числовой код, который, напомним, в случае номинальной шкалы является лишь аналогом соответствующего наименования.
Номинальные шкалы бывают альтернативные и вариантные (многовариантные). Альтернативные шкалы допускают возможность лишь одного ответа на поставленный вопрос (пол, национальность и т.п.). Вариантные шкалы допускают возможность нескольких ответов на поставленный вопрос. Например, в вопросе о причинах, по которым респондент хочет поменять место работы или место жительства, могут допускаться несколько вариантов ответов на поставленный вопрос.
Определение разновидности номинальной шкалы имеет принципиальное значение для дальнейшей обработки и анализа данных. Поэтому до начала обработки исследователь должен определить не только вид, но и разновидность шкалы.
Обычно со шкалами, касающимися демографических характеристик, исследователь не испытывает затруднений — казалось бы, в этом случае все шкалы должны быть альтернативными. Но и здесь есть определенные «подводные камни». Например, формулируя ответы на вопрос о том, какое учебное заведение окончил респондент, исследователь подразумевает альтернативную шкалу. Но он часто не учитывает, что респондент мог окончить не одно учебное заведение. Или, например, вопрос о том, какая профессия у респондента, также может упускать из вида, что респондент не знает, идет ли речь о профессии по базовому образованию, или о той, по которой он проработал большую часть жизни, или о той, по которой он работает в настоящее время. Поэтому в формулировку вопроса автор анкеты должен либо внести соответствующие (уточняющие) характеристики (если он хочет добиться альтернативной номинальной шкалы), либо обозначить шкалу как вариантную.
Несколько сложнее обстоят дела с вопросами, касающимися мнений и, особенно, отношений людей к различным социальным процессам и явлениям. Чаще всего определение разновидности номинальной шкалы осуществляется исследователем волюнтарно (в форме дополнительной инструкции к вопросу). Например, к вопросу (с соответствующим перечнем ответов) «Что, по Вашему мнению, препятствует эффективному проведению экономических реформ?» можно дать разные инструкции: 1) «Отметьте только один, самый важный, вариант ответа»; 2) «Отметьте не больше 2-х (3-х, 5-ти и т.д.) вариантов ответа»; 3) «Отметьте все, подходящие, с Вашей точки зрения, варианты ответа».
Конкретный вариант инструкции определяет исследователь, в зависимости от той информации, которую он намерен получить, интерпретируя результаты. Важно только помнить, чтобы такая инструкция обязательно присутствовала в формулировке вопроса, если сама постановка вопроса подразумевает возможность многовариантного ответа.
При определении вида шкалы необходимо учитывать, что если такой вариант ответа, как «затрудняюсь ответить», стоит в конце перечня вариантов ответов (и соответственно имеет самый большой, по числовому значению, код), то такую шкалу всегда следует принимать за номинальную.