Тема 6: Описание как метод анализа информации

1. Простая группировка данных

2. Перекрестная группировка и ее анализ

3. 3-х-мерные таблицы и работа с ними

4. эмпирическая типологизация (не до конца понятно, что написано)

5. интерпретация данных и трудности, возникающие при ее использовании.

-1- Простая группировка данных

Простая группировка – упорядочивание данных по одному признаку.

Основная функция: объединение единиц наблюдаемого объекта в однородные совокупности по существенным для исследователя признакам.

Группировка в социологическом исследовании несет двойную содержательную нагрузку:

1. Она позволяет расчленить всю совокупность на отдельные однотипные группы

2. Объединение отдельных сходных единиц в группы

В основе группировки лежат те или иные существенные характеристики предмета, выделение которых теоретически обосновано в программе социологического исследования.

От обоснованности этих признаков во многом зависит истинность результатов исследования.

Уровень обоснованности логического анализа детерминируется исходной методологической позицией исследователя.

Процедура группировки данных предшествует тщательный логический анализ изучаемой проблемы, входе которого определяется основание группировки, т.е. основные признаки, по которым происходит разбивка изучаемой совокупности на однородные группы.

Для нашей простой группировки нужно выделить внутри совокупности однородные группы по существенному для целей данного исследования признаку.

В зависимости от гипотез выборочную совокупность можно сгруппировать:

• По полу

• По возрасту

• По роду занятий

• По месту жительства

Работа со сгруппированными данными:

1. количественные показатели группируются в расширенные ряды по возрастанию или убыванию признака.

2. качественные показатели группируются по принципу построения неупорядоченных номинальных шкал.

3. осуществляется оценка сгруппированного ряда в емком показателе. Это делается с применением статистических приемов поиска средней тенденции (моды, медианы, средней арифметической).

Число членов группы называется частотой или численностью группы, а отношение данной численности к общему числу наблюдений называется относительной частотой или долей. Простейший анализ группировки – это исчисление частот по процентам.

Сравнение сгруппированных данных – главная процедура анализа данных по описательному плану. Такое сравнение может идти по 3 направлениям:

1. сравнение с данными других исследований

2. сравнение между собой

Сравнение с данными других исследований осуществляется в 2 формах:

1. в форме сравнения данных, относящихся к одному и тому же объекту, но полученные в разные периоды времени. Это позволяет выявить динамику и основные тенденции объекта.

2. в форме сравнения результатов исследований, проводимых на разных объектах, но в течении одного и того же периода времени. Это позволяет с определенными оговорками подтвердить гипотезу о правильности полученных результатов в разовом исследовании.

Сравнение между собой:

Сравнение элементов числового ряда дает видимость достаточно надежной интерпретации результатов группировок в том случае, если в числовом ряду явно выделены модальная или непонятно величины.

Функциональность сравнительного анализа сгруппированных данных.

1. Сравнительный анализ данных получается методом простой группировки, позволяя сделать выводы о состоянии и характеристики изменений изучаемого явления.

2. такой анализ не дает представлений об устойчивом взаимодействии между отдельными характеристиками изучаемых явлений и, соответственно, о причинах возникновения изменений. Для обнаружения устойчивой связи нужна перекрестная группировка и ее анализ.

-2- Перекрестная группировка и ее анализ

Перекрестная группировка (классификации) – связывание данных до 2 признакам, свойствам, показателям.

Цель ПГ:

1. обнаружение взаимодействий

2. взаимоконтроль показателей (ответов на основной и контрольный вопрос)

3. формирование нового составного показателя на основе совмещения 2 свойств или состояний объекта.

4. определение направления влияния одного явления на другое

ПГ осуществляется в форме таблиц, в которых указывается наименование таблицы и какие свойства или признаки сопрягаются. Затем в таблицу вписывается общая численность включенность в группировку объектов.

1. нужно определить где 100% -- по строке или по столбцу.

2. Выбрать форму таблицы – определить характер выборки и непонятно. Если выборка репрезентативна и отражает пропорции (квоты) изучаемых групп в генеральной совокупности, тогда можно ввести двоякий анализ данных (от причин к следствию, от следствий к причинам)

При анализе по логике от причин к следствию за 100% берутся данные по строкам

Анализ по логике от следствий к причинам за 100% принимаются данные по столбцу.

Если выборка нерепрезентативна следует вести процентирование по каждой подвыборке отдельно.

-4- эмпирическая типологизация

Типологизация – основной прием анализа по описательному плану. Суть метода – в поиске устойчивых сочетаний свойств социологических объектов и явлений, рассматриваемых в соответствии с описательными гипотезами в нескольких измерениях одновременно.

Использование эмпирической типологизации обусловлено:

1. любой социологический объект обладает одновременно огромным количеством взаимосвязанными и взаимообусловленными свойствами.

2. эта взаимосвязь часто бывает многократно опосредована.

Приемы эмпирической типологизации:

1. кластерный анализ

2. факторный анализ

Кластерный анализ – метод многомерной классификации объектов. Он позволяет ввести кластер по нескольким признаком. Его особенность – работа как с количественными так и с качественными признаками. Это важно при анализе смежных данных.

Кластерный анализ позволяет разделить совокупность данных на однородные группы, так что различия между объектами одной группы оказывается значительно меньшими, чем между объектами разных групп. Критерием различия или сходства для количественных признаков выступает мера расстояния на отрезках, а для качественных – меры связи или меры подобия.

Факторный анализ – метод статистического анализа большого числа признаков, позволяющий выявить их структурные взаимосвязи.

Гл. задача – выявить структуру явления и определить факторы, его обуславливающие.

Факторный анализ помогает выявить значимость каждого из элементов изучаемого явления в его общей структуре. Названия, которые даются выделенным факторам как правило условны и подбираются по ассоциации с теми признаками, которые наиболее сильно связаны с данными факторами, т.е. имеют наибольшую факторную нагрузку – значимость того или иного признака в выделившейся группе переменных.

-5- интерпретация данных и трудности, возникающие при ее использовании.

Интерпретация – совокупность значений, смыслов, которые передаются полученной информацией ил социологическим показателем.

Данные интерпретируются посредством образов, которые должны быть адекватны осмысливаемой социальной реальности. Следует учитывать, что отношение между реальными объектами и их образами всегда приблизительное, неполное. Любые интерпретации, чтобы оказаться относительно правильными, должны быть неразрывно сведены с конкретным содержанием той сферы социальной жизни, к которой она относится. В сиу этого интерпретация всегда ситуативна и уникальна. База для интерпретации и объяснения данных должна быть заложена в исследовательской программе.

Трудности связаны с:

1. интерпретацией данных закрытых вопросов

2. эффект Гейзельберга – методы исследования влияют на объект.