59.Шкалы в социологическом исследовании: понятие.Виды, возможности.

Шкала – совокупность свой-в измеряемого объекта и система приписываемых им числовых значений. Шкалы разного типа отлич0ся по принципа конструирования, по измеряемым с их помощью признакам, а так же по возможности математ.обработки. номинальные шкалы-обеспечивают самый низкий ур-нь измерения и позволяют разделить объект на несколько групп-качественная классификация св-в объекта(пол, возраст, семейное положение ). Порядковые-позволяют упорядочить область эмпирических объектов по степени выраженности измеряемых св-в. исп-ся при изучении общ-ого мнения для изучения интенсивности оценок, отношений к тем или иным объектам. Позициями данной шкалы выступает степень удовлетворенности, согласия, уверенности. Метрическая-позволяет не только указать на отношение больше\меньше между пунктами шкалы, но и зафиксировать величины развитий. Здесь обязательно присутствуют ед.измерения. метрич.шкала-полностью упорядоченный ряд. Шкалы начинаются с произвольной точки, а не с нуля. Параметры шкал: чувствительность-способность измерить св-ва изуч-ого явления с той или иной степенью точности.зависит от дробности шкалы. Точность-зависит от совпадения получ-х данных с истинной величиной изуч-ого св-ва. Полнота-отражает на скалько в вариантах отражены все знач-я индикаторов. Надежность-мера стабильности \ устойчивости, опред-ся через получение точных и сравнимых данных при повторных измерениях. Валидность- зависит от правильности выбора индикатора и выражается в том, что используемая шкала отражает именно то св-во которое планировали изучить.

60.Индексы в социологическом исследовании: понятие, назначение. Конструирование индексов. Процесс обработки данных осущ-ся в несколько стадий: первичная – вкл-ет в себя формирование одномерного частотного соединения, коммуляты, медианы, моды, средние значения. Одномерное прямое распред-е (распред-е по стороке) предполагает подсчет кол-ва выбора того или иного варианта ответа. Может представляться как в абсолютн-х знач-ях так и в % или долях. Коммулята-накопленная частота.для порядковых и метрич-х шкал и подразумевает постоянное прибавление частот от варианта к варианту. Мода-наиболее часто встречающ0ся знач-е признака. Для номинальн-х и порядковых шкал.определ-ся на основании частотного распред-я как наиболее популярные варианты ответа. Для метрич-ой шкалы интервального типа можно рассчитать числовой параметр моды. Медиана-значение признака ед.цы совокупности расположенной в середине ряда частотного распределения(где частота становится более 50% т.е точка перехода от первых 50% ко вторым 50%). Только для порядковых и метрических шкал. Среднее знач-е – только для метрич-х шкал. Определяются как среднее знач-е признака по ряду распред-я. Мера рассеивания: дисперсия и среднеквадратическое отклонение, исп-ся для метрич-х шкал, отражают вариативность переменной относительно средней величины. Конструирование индексов (форма представл-я данных) . таблица, график, описание в тексте, представление данных в сноске.

61.Понятие генеральной и выборочной совокупности. Определение единиц исследования. Понятие репрезентативности и валидности данных социологическою исследования. Генерал.совок-ть-множество эл-ов, составляющих эмпирич-й объект исследования. Выборочная совокупность-часть эл-ов генерал. совокупности, которая подвергается обследованию. Ед.отбора-ед. генерал совокупности которая не подлежит непосредственному изучению и явл. Промежут.звеном для определения ед.изучения орг-ций \групп. Ед.изучения – это ед. выборочной совокупности , которые подлежат непосредственному изучению(конкретные люди отобранные для участия в исследовании). Репрезентативность-способность выборочной совокупности адекватно воспроизводить характерис-ки генерал.совокуп-ти. Частичная репрезентативность-отражает то, что выборка формируется не по всем признакам, а только по нескольким контрольным. Косвенная репрезентативность-репрезентативность по изучаемым признакам, обусловлена репрезентативностью признаков по которым установлена связь с изучаемым. Степень репрезентативности – степень достоверности данных исследования, которые опред-ся через ошибку выборки. Ошибка выб-ки – степень расхождения данных по выборке от параметров генерал. совокупности. Различают предельно допустимую (теоретическую ) и фактическую ошибку выборки.

62.Случайный отбор: понятие, виды, процедура отбора.Случайные – основывается на теории мат.стат.,теории веростности,исп.как вероятностный,т.е.все единицы ген.сов-ти имеют один.вероятность попадания в иссл-е. Реализация-макс.снижает субъективизм при отборе респондентов. Простой отбор за работой анкетеров и интервьюеров. Они просты в орг-ии, но сложны в реализации.Дороговизна. Виды:1.Собственно случайная модель выборки(способ жребия\лотереи;отбор по опред.док-там, кот имеют уникальные номера с привлечением таблицы случайных чисел;отбор по фамилии и дате рождения. «+»простой обор.2.Механическая выборка-отбор респондентов с опред.шагом(шаг опред по фор-ле К=N\n)периоически рекомендуется менять номер респондента, с кот.начинался отсчет.3.Гнездовая – выборка на основе разбитой ген.сов-ти на однородные подгруппы и внутри отбирается группа.4.Стратифицированная – на разнородных сов-тях, предусматривающая отбор отдельно по подгруппам.Существ.стратифицированно-пропорциональная(доля от ген.сов-ти),так и стратифицированно-непропорциональная(равное кол-во из разных подгрупп.1ситуация – не знаем процентное соотношение между группами;2 – для получение сопоставимых данных, опрашиваем большее кол-во людей)

63.Неслучайный отбор: понятие, виды, процедура отбора.1.выборка по методу основного массива – отбор 60-70%ед-ц ген.сов-ти.Недостаток – необходимо опросить большое количество людей; применимо к небольшому количеству эмпирических объектов.Плюсы – мы можем субъективно отбирать всех ,кто согласился принять участие;репрезентативность.2.стихийная выборка – отбор респондентов по методу первого встречного(часто в уличных опросах). «-»полное отсутствие репрезентативности. «+»оперативно,экономично.3.по типу «снежного кома»(по типу цепи). «+»воз-ть изучения труднодоступных групп респондентов, дешевизна, привлечение личных связей.4.модель квотной выборки – формирование модели выборочной сов-ти по аналогии со стр-рой ген.сов-ти. Контролируются только наиболее существенные признаки. Пропорции контролируемого признака называются квотой, а количеств.признаки – квотные параметры. Чаще всего контролируется несколько признаков, но не более 4-х. Часть контролируемых признаков может задействовать вне квотного задания интервьюера. Общие квотные параметры разделяются на квотные задания по маршрутам(точкам сбора данных). Процедура:1.Выбор контролируемого признака;2.Определение квот:а)имеются сведения о соотношении групп в ген.сов-ти – принимаем за квоты,б)имеются абсолютные цифры – рассчитываются доли по каждой из групп – их принимаем за квоты.

64.Предварительная стратегия определения объема выборки. Суть – определение объема выборки на стадии разработки программы. т.е.до полевого этапа.3 пути определения объема выборки:1.Опытный – опред.выборочн.сов-ти на основе рекомендаций социологов, кот.выработаны в социологич.науке. Для достаточно больших чисел(N больше 5000 ед-ц)выборка-не менее 10% от ген.сов-ти,но не более 2500.2.Расчетный путь(только для качественных признаков). 3.Расчетно-опытный путь – опред.выборки по таблицам и номограммам.1.1зависимость выборки от ген.сов-ти:а)качеств.дихотомич.признак,б)дисперсия неизвестна или =0,25в)р=0,95 и m=0,05.1.2зависимость от ошибки выборки а)качеств.дихотомич.признак,б)дисперсия неизвестна или =0,25в)р=0,95 и m=0,05г)достаточно большой размер ген.сов-ти1.3Зависимость от разброса значения признака. а)качеств.дихотомич.признак,б)известный разброс значений признака.в)р=0,95 и m=0,05г)достаточно большой размер ген.сов-ти1.4по таблице статистических отклонений(зав-ть от ошибки и разброса значений признака) а)качеств.дихотомич.признак,б)достаточно большой размер ген.сов-ти в)р=0,95 и m=0,05г.1.5по таблице больших чисел:а)качеств.дихотомич.признак,б)достаточно большой размер ген.сов-ти в)неизвестная дисперсия.1.6зависимость от коэффициента вариации(для колич.признаков.нужно знать либо само значение коэф.вариации,либо иметь сведения о среднем значении признака и разбросе значения признака)пока-ль вариативности признака,т.е.равномерности распределения значения р=0,95 и m=0,05

65.Последовательная и комбинированная стратегии определения объема выборки.Последоват.стратегия выборки предполагает, что объем выборки не определяется заранее, а определяется на полевом этапе,кот.реализуется совместно с этапом матем.обработки.Процедура:сбор данных осуществляется партиями.Рез-ты первой партии вводятся в комп,обобщаются,затем дополняются резельтатами второй партии. Обобщенные данные сравниваются с данными первого свода, далее собирается третья партия данных,кот.тоже вносится в комп.Обобщенные данные сравниваются с предыдущими. Сбор данных прекращается, когда рез-ты стабилизируются,т.е.перестают изменяться при увеличении объема выборки. Уровень стабилизации:а)для однотемных исследований – 1%,б)для многотемных 2-3%.Последоват.стратегия позволяет значительно уменьшить объем выборки в большинстве случаев,однако она не может исп.при целенаправленных выборках. Комбинированная стратегии определения объема выборки.Суть – исп.в 2-х вариантах.1. «эксперимент+расчет»-на начальном этапе проводятся исследования позволяющие получить данные о разбросе значения признака.Полученные данные идут в основу расчета выборки,2. «расчет+эксперимент»-на предварит.этапе определяется макс.объем выборки,далее реализуется как по последовательной стратегии. В случае если стабилизация данных наступает до достижения макс.выборочной сов-ти мы прекращаем сбор дыннах.

66.Ошибка выборки: понятие, типы, возможности устранения. Расчет ошибки выборки.Степень расхождения данных по выборке от параметров генеральной совокупности. выделяют 1. Предельно допустимую(теоретическую) 2. Фактическую ошибку выборки. Ошибка выборки меньше в исследовании с большим объемом выборки. Обозначается дельтой. Ошибка варьируется от степени глубины: в прогнозныз исслед-ях 1-3%, в описательных 3-5%(чаще 5%), в зондажных 5-10%, в пробных более 10%. Ошибку можно обозначать в %, и долях.

67.Ремонт выборки: понятие, способы. Ремонтом выборки можно назвать промежуточный между сбором и анализом данных этап социологического исследования, основной целью которого является улучшение качества и оптимизация полученной информации и приведение её к виду, который наиболее адекватно описывает генеральную совокупность. Существует четыре наиболее общих типа причин, по которым может потребоваться ремонт выборки. Это смещение выборки по социально-демографическим показателям, неоднородность массива данных, большое количество пропусков в ответах и наличие ответов, которые резко выделяются из общей массы. "Ремонт выборки" можно проводить как на этапе сбора данных, так и при обработке собранных данных. При обнаружении смещения полученной выборки на этапе сбора данных можно произвести либо дополнительный набор единиц, либо, наоборот, удалить лишние случаи, для выравнивания выборки. Первый вариант более затратен в плане времени и денег, т.к. интервьюерам придется доплачивать за опрос недостающих категорий населения, и этот опрос, займет дополнительное время. Второй способ не столь затратен, однако сопряжен с потерей части данных, на сбор которых уже были потрачены денежные и временные ресурсы. Еще одним способом "ремонта выборки" может быть т.наз. "перевзвешивание". Суть этой процедуры заключается в добавлении нового параметра - переменной веса - при анализе данных. Переменная веса - это своего рода коэффициент, который вводится в расчеты для "выравнивания" искаженных значений. Например, может сложиться так, что в полученном массиве данных женщин значительно больше чем мужчин (напр. 68% и 32% соответственно), в то время, как по расчетам в генеральной совокупности это соотношение составляет 55% и 45%. Если выборка смещена более, чем по одному параметру, то производятся более сложные вычисления, но принцип остается тем же. Достоинством данного способа является то, что он позволяет скорректировать полученную выборку не изменяя количество наблюдений. Недостаток состоит в том, что вследствие перевзвешивания структура выборки изменяется неслучайным образом. Помимо этого, возможен ряд других манипуляций, направленных на ремонт выборки, связанный с обработкой пропущенных вопросов в анкете. В случае большого количества пропусков ответов можно заполнить пропуски средними значениями для группы, в зависимости от уровня измерения этой группы. Для номинальных переменных это будет мода, для интервальных - среднее статистическое значение, для порядковых - медиана. Также для заполнения пропусков в анкетах существуют и другие способы: случайное распределение вариантов ответа в пропущенных вопросах (напр. при помощи случайных чисел или компьютера); случайное заполнение пропущенных вариантов, но с учетом заданных пропорций (напр., если мы в силу тех или иных соображений хотим, чтобы при заполнении пропущенных ответов уже имеющееся распределение ответов сохранялось); заполнение ответов исходя из собственной логики исследователя (напр., если пенсионер пропустил вопрос о личном уровне дохода, то наиболее вероятным вариантом ответа на данный вопрос будет тот, что связан с низким уровнем дохода, нежели тот, что связан с высоким); в ряде случаев возможно заполнение пропущенных ответов при помощи регрессионных уравнений. Естественно, отсутствие ответов на те или иные вопросы могут сами по себе быть значимым признаком, и нулевое значение переменной, которой они соответствуют, может наравне с другими значениями быть проинтерпретировано при анализе данных. Другим вариантом может быть исключение пропущенных ответов из анализа, если мы уверены, что они нам не нужны.

68.Способы представления данных социологического исследования: возможности, сфера применения. . таблица, график, описание в тексте, представление данных в сноске.

69.Частотное распределение. Числовые характеристики массива данных: среднее значение, меры рассеивания. Частотное распределение это показатель того, сколько раз каждое значение переменной происходит в совокупности наблюдений.Таблица частотного распределения - один из самых простых способов представления социологических наблюдений. Она состоит, по крайней мере, из двух столбцов: левый содержит значения, которые может принимать переменная, а правый - число раз, которое каждое значение происходит. Иногда включаются дополнительные столбцы, отражающие процентное распределение. Иногда частотное распределение представляют графически: на оси X откладывают значение варианты, на оси Y - частоту. Полученные точки соединяют ломаной, которая называется полигоном распределения . Частотные распределения обычно характеризуются двумя типами параметров: I - параметры положения или средние; II - параметры или меры рассеивания. Наибольшее значение имеют три вида средних: средняя арифметическая, медиана и мода. Среднее знач-е – только для метрич-х шкал. Определяются как среднее знач-е признака по ряду распред-я. Мера рассеивания- показатель  отклонений значений случайной величины от средней. Наиболее распространенной оценкой рассеивания является дисперсия  случайной величины., дисперсия и среднеквадратическое отклонение, исп-ся для метрич-х шкал, отражают вариативность переменной относительно средней величины. В качестве меры рассеивания наиболее распространены понятия дисперсии и квадратного корня из дисперсии, который называется стандартом или средним квадратическим отклонением. Дисперсия есть средний квадрат отклонения варианты от ее среднего арифметического; Мода-наиболее часто встречающ0ся знач-е признака. Для номинальн-х и порядковых шкал.определ-ся на основании частотного распред-я как наиболее популярные варианты ответа. Для метрич-ой шкалы интервального типа можно рассчитать числовой параметр моды. Медиана-значение признака ед.цы совокупности расположенной в середине ряда частотного распределения(где частота становится более 50% т.е точка перехода от первых 50% ко вторым 50%).

70.Таблицы сопряженности. Коэффициенты корреляции: возможности применения. ТАБЛИЦА СОПРЯЖЕННОСТИ - средство представления совместного распределения двух переменных, предназначенное для исследования связи между ними. Таблица сопряженности является наиболее универсальным средством изучения статистических связей, так как в ней могут быть представлены переменные с любым уровнем измерения.Строки Т.С. соответствуют значениям одной переменной, столбцы - значениям другой переменной (количественные шкалы предварительно должны быть сгруппированы в интервалы). На пересечении строки и столбца указывается частота совместного появления f_ij соответствующих значений двух признаков x_i и y_j. Сумма частот по строке f_i. называется маргинальной частотой строки; сумма частот по столбцу f._j - маргинальной частотой столбца. Сумма маргинальных частот равна объему выборки n; их распределение представляет собой одномерное распределение переменной, образующей строки или столбцы таблицы .В Т.С. могут быть представлены как абсолютные, так и относительные частоты (в долях или процентах). Относительные частоты могут рассчитываться по отношению: а) к маргинальной частоте по строке; б) к маргинальной частоте по столбцу; в) к объему выборки. Коэффициенты корреляции.1.К.ассоциации Юла – предназначается для поиска связи между двумя дихотомическими признаками.

	Р+	Р-
N+	a	b
N-	c	d

Q=(ad-cb)/(ad+cb).Этот к.может варьироваться от -1 до +1.2.К.ранговой корреляции.К.корреляции Спирмена – позволяет проранжировать дихотамический признак и недихотамический, чаще порядковый или номинальный.К.Кенделла – предъявляются более жесткие требования к связи, подсчитывается для признаков, измеренных по ранговой шкале 3.К.корреляциии Пирсона, характеризует существование линейной зависимости между двумя величинами. 4.К.Множественный к.корреляци, характеризует тесноту связи между зависимой переменной и предиктором. Он изменяется в пределах от 0 до 1 и рассчитывается.

71.Специфика обработки открытых вопросов. Ключевая проблема анализа открытых вопросов заключается в обработке текстовой информации. Ее решение не сводится к определению тем, затрагиваемых респондентами, или составлению частотных словарей высказываний. Необходимо выявить особенности и структуру массового сознания и одновременно установить актуальные координаты некоторой глобальной ситуации или социального объекта, предпочтительно в сравнении с другими объектами. Поэтому речь идет главным образом о релевантной, оптимальной и содержательной классификации суждений. Анализ включает три компонента: 1) тип исходной информации ; 2) конечный результат анализа; 3) переход от первичных данных к конечному результату.

73.Отчет в количественной и качественной парадигмах: понятие, виды, логика построения. Отчет-итоговый документ, в котором отражаются основные выводы,результаты и рекомендации. Логика работы над отчетом: 1. Составление плана(чаще всего примен-ся за такой план – задачи исслед-я , мы можем переставлять их местами). Желательно делать подпункты. 2. Формулировка осн-й идеи(после анализа таблиц фиксируются выводы). 3. Написание тезисов всего отчета. 4. Написания черновика(тезисы подкрепляются первичными данными.) 5. Написание введения и заключения(программа) 6. Возврат в поле(исп-ся в кач-х тссл-ях с тем чтобы проанал-ть опред.детали. а в кач-х может быть запрос дополнительной инфо.) 7. Редектирование окончат-го текста. 8. Оформление отчета(сноски, аннотации). Виды отчетов: 1.колличес-е иссл-я а)экспресс отчет-пишется через 2-3 дня после завершения матем.обработки,содержит краткое описание и статистич.материалы по важнейшим признакам, осн.ключ.таблицы, тезиснык выводы.(5-15стр.)б)описательный отчет – подробное описание предмета исслед-я, обосновываются методич.приемы, эмпирич.материал, в завершение – выводы и рекомендации(40-70стрю).в)аналитическая справка/записка – резюме по исслед-ю с выводами и комментариями(5-15 стр.).г)аналитич.отчет – всестороннее рассмотрение изучаемой проблемы как в теоретич.,так и в эмпирическом плане. Подробные данные в полученном иссл-и,выводы и рекомендации.2.качественные исслед-я:а)дословные тексты глубинного интервью.б)редактированные тексты(выстраиваются по опред.логике).в)комментированные тексты.г)аналитич.записка – акцент смещается с текста на выводы социолога.Т.об.,это выводы с описанием аргументов и со ссылками на первичные данные,кот.даются в приложении.д)развернутый аналитический отчет – подробные выводы по исслдел-ю с предоставленными первичными данными.

74.Рекомендации: понятие, виды, требования к их составлению. Рекомендации – научно-обоснованное предложение по решению проблемы, выявленной в ходе исследования. При их составлении нужно помнить:1.они предлагают действие,2.действие д.б.позитивным(не должно формулироваться через «не»),3.д.б.адресными,4.д.б.реалистичными