Література

1. Гильбух Ю. 3. Проблема валидности зксперимента в психоло-гии // Психол. журн. — 1987. — Т. 8, №4. — СІ 17- 125.

2. Готтсданкер Р. Основи психологичєского зксперимента. — М.: МГУ, 1982. — 463 с. ВА 390314.

3. Жуков Ю. М., Гржегоржевская И. А. Зксперимент в социаль-ной психологии // Методология и методи социальной психо-логаи. — М. Наука, 1977. — 247 с. ВА 297701.

4. Кашинская Л. В. Зксперимент как метод журналистской дея-тельности // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10. Журналистика. 1986. — № 6. — С. 26.

5. Куприян А. П. Методологические проблеми социального зкс­перимента. — М.: МГУ, 1971. - 157 с. ВА 176799.

6. Кзмпбелл Д. Модели зкспериментов в социальной психоло­гии и прикладних исследованиях. — М.: Прогресе, 1980. — 391с.

7. Методи иселедования в психологии: квазизкеперимент / Под ред. Т. В. Корниловой. — М.: Форум, 1998. — 296 с.

8. Методи сбора информации в социологических исследовани­ях [В 2 кн.] / Отв. ред. В. Г. Андреенков, О. М. Маслова. — М.: Наука, 1990 — Кн. 2: Организационно-методические пробле­ми опроса. Анализ документов. Наблюдение. Зксперимент. — 223 с. В 337065/2.

9. Налимов В. В., Чернова Н. А. Статистические методи плани-рования екстремальних зкспериментов. — М.: Физматгаз, 1965. — 340 с.

10. Раббот Б. С. Проблеми зксперимента в социальном иселедо- вании. — М. ИС АН СССР, 1970. — 211 с. Ж 61989/48.

Розділ 2. ОБРОБКА, АНАЛІЗ ТА ІНТЕРПРЕТАЦІЯ РЕЗУЛЬТАТІВ ДОСЛІДЖЕННЯ

Самих лише емпіричних даних недостатньо, щоб знайти закономірності й тенденції, перевірити висунуті гіпотези, зробити висновки. Отриману первинну інфор­мацію треба проаналізувати та науково інтерпретувати. Тому всі зібрані анкети, картки чи бланки необхідно пе­ревірити, закодувати, ввести в комп'ютер, згрупувати дані, скласти таблиці, графіки, діаграми тощо. Тобто тре­ба застосувати методи обробки й аналізу емпіричних да­них. Це дасть змогу зробити дані компактними і придат­ними для змістового аналізу, перевірки гіпотез та інтер­претації, виявити закономірності, що стосуються явища в цілому, звести до мінімуму випадкові помилки у науково- '• му дослідженні.

Обробка й аналіз інформації — це етап емпіричного дослідження, під час якого за допомогою логіко-змістових процедур і математично-статистичних методів на основі первинних даних розкриваються зв'язки між досліджува­ними змінними.

Методи обробки інформації можна поділити на пер­винні і вторинні. Для первинних методів обробки вихідною інформацією є дані, отримані у процесі емпіричного дослідження, тобто так звана «первинна інформація»: відповіді респондентів, оцінки експертів, дані спостере­ження тощо. Прикладами первинних методів є групування, кодування, табулювання, класифікація та ін.

Вторинні методи обробки застосовують, як правило, щодо даних первинної обробки (середні величини, міри розсіювання, зв'язки, показники значущості тощо). До ме­тодів вторинної обробки можна також віднести методи графічного представлення даних, вихідною інформацією Для яких найчастіше є відсотки, таблиці, індекси.

Крім того, методи обробки й аналізу інформації можна поділити на методи статистичного аналізу інформації, зок­рема методи описової статистики (побудова розподілів оз­нак, багатомірних групувань, розрахунок абсолютних, відносних і середніх величин, мір розсіювання), методи ста­тистики доведення (наприклад, кореляційний, регресив-

98

99 -

ний, факторний, кластерний, причиновий, логлінійнии, ди­сперсійний аналіз, багатомірне шкалування й ін.), а також методи моделювання і прогнозування соціальних явищ і процесів (наприклад, аналіз часових рядів, імітаційне моде­лювання тощо).

Методи аналізу й обробки інформації можна також поділити на універсальні, котрі придатні для аналізу більшості видів інформації, і спеціальні, придатні лише для аналізу даних, представлених у спеціальному вигляді (на­приклад, аналіз даних контент-аналізу текстів).

З погляду використання технічних засобів виділяють два види обробки інформації: ручну і комп'ютерну. Ручну оброб­ку використовують в основному як первинну чи за невели­ких масивів інформації (від кількох десятків до сотні анкет), а також за умови відносно простих алгоритмів аналізу.

Найпростіший аналіз — це зведення даних у таблиці. Для порівняно простого дослідження цього буває цілком достатньо. Наприклад, опитали 200 чоловік, які купили газе­ти в кіоску:

«Яке значення має для Вас місце розташування кіоску для продажу преси?

Має першорядне значення.

Має досить велике значення.

Не має великого значення.

Зовсім не має значення.»

Результати опитування можна представити в такому вигляді:

Варіант відповіді	Абсолютна кількість відповідей	Відносна кількість відповідей (%)
Має першорядне значення	20	10
Має досить велике значення	140	70
Не має великого значення	40	20
Зовсім не має значення	0	0
Усього	200	100

Якщо в анкеті було ще й питання про вік респондента, можна скласти комбіновану таблицю, яка продемонструє наявність / відсутність залежності одного показника від іншого (варіантів відповідей відвіку респондентів).

Варіант відповіді	Вік респондента			Усього
	до ЗО років	30-50 р.	понад 50 р.
Має першорядне значен­ня Має досить велике зна­чення Не має великого значення Зовсім не має значення Усього	0 10 15 0 25	5 50 15 0 70	15 80 10 0 105	20 140 40 ■ 0 200

З даних останньої таблиці видно, що зі збільшенням віку респондентів зростає значення місця розміщення кіос­ку для продажу газет.

Прикладом досліджень, у яких використовується ручна обробка, є пілотажні, експертні і соціометричні опитуван­ня. Вторинну обробку великих масивів інформації прово­дять за допомогою обчислювальної техніки.