
- •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
Частоты или проценты?
Данные, как правило, представляют в процентах. Прежде всего потому, что в таком виде полученный результат можно сравнивать с аналогичными данными других опросов, или же сравнивать распределение мнений у различных групп населения и т.п. Часто полученный результат сам по себе еще ни о чем не говорит; лишь сравнение одних данных с другими позволяет получить определенную информацию. Например, если получены данные о том, что «угрозу возникновения межнациональных конфликтов» считают реальной 25% населения Украины, то эти результаты, хотя и представляют собой определенную информацию, но не позволяют сделать окончательный вывод о ситуации в области межнациональных отношений. Для соответствующего вывода необходимо сравнение этих данных с другими; если, допустим, в предыдущем году подобный ответ дали всего 8%, то можно фиксировать весьма неблагоприятную тенденцию; а если в предыдущем году так считало 40% населения, то можно сделать вывод о существенных положительных сдвигах в данной области. Можно также сравнивать долю населения, выражающую такие опасения в разных регионах и т.д. Проценты в большинстве случаев позволяют определить различия в пропорциях и проводить сравнительный анализ на основе количественных величин. Кроме того, данные, выраженные в процентах, значительно упрощают восприятие, что позволяет читателю без дополнительных вычислений «увидеть» полученную картину. Таким образом, возможность сравнения и простота восприятия обусловливают предпочтение процентных распределений.
Но в некоторых случаях, когда данные приводятся только в процентах, могут быть сделаны неверные выводы. Один из таких примеров приводится в книге Э.Ноэль «Массовые опросы»: «В одной из газет была помещена заметка о соотношении мужчин и женщин среди слушателей гессенской и баварской радиопередач, делающих объявления о найме на работу: «При сравнении с результатами по сфере действия гессенской радиопередачи можно утверждать, что доля женщин среди «слушателей за день» в Баварии значительно меньше, чем в Гессене — 61% против 68% в Гессене». После этого сообщения Баварская радиостанция потребовала исправлений или пояснений в абсолютных числах. На основании этой заметки можно было сделать вывод, что гессенскую радиопередачу слушает больше женщин. Таблица, дополненная абсолютными числами прояснила картину:
|
Слушали рекламу о найме рабочей силы |
|
|
в Баварии |
в Гессене |
Женщины |
61% = 1 430 000 |
68% = 735 000 |
Мужчины |
39% = 920 000 |
32% = 345 000 |
|
100% = 2 350 000 |
100% = 1 080 000 |
В тех случаях, когда информация касается изучения потребительского спроса, то потенциального рекламодателя в первую очередь интересует распределение потенциальных потребителей в абсолютном, а не в относительном значении. Поэтому в определенных случаях необходимо приводить не столько полученные проценты, сколько абсолютные значения, а также их экстраполяцию на население в целом того региона, по отношению к которому была составлена выборочная совокупность. Это положение относится в основном к маркетинговым исследованиям, анализу сбыта и потребления, изучению рекламы, а также изучению некоторых политических вопросов (например, электората и электоральных прогнозов).
В любом случае, когда исследователь приводит результаты опроса в процентном распределении, он в каждой таблице должен привести данные, касающиеся общего числа людей, по отношению к которым приводимые проценты рассчитывались. Обычно абсолютные значения (общее число опрошенных, по отношению к которым считался процент) в таблицах обозначаются литерой «N». Можно также давать полный текст, характеризующий эту цифру.
Чтобы избежать искажения или возможностей неправильной интерпретации информации, полученной в результате опроса общественного мнения, следует руководствоваться следующим правилом: в каждой таблице процентных распределений необходимо указывать абсолютное число людей, по отношению к которым вычислялся процент.