Розділ 2. Обробка, аналіз та інтерпретація результатів дослідження

Емпіричні дані, отримані під час дослідження, самі собою не дають змоги 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 отримані 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. Основна мета застосування статистичних методів – виявлення закономірностей, що стосуються явища в цілому, зведення до можливого мінімуму випадкових помилок у науковому 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, регресивний, факторний, кластерний, причиновий, логлінійний, 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 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 від віку респондентів).

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