4.3.4. «Жорсткий» аналіз вторинних даних

Зміст цього етапу дослідження складає осмислення математичними методами

обробленого на ЕОМ, а тому отримується узагальнений статистичний характер інформац

ії.

Соціологи використовують багато методів математичної статистики – детермі-

наційний, причинний, компонентний, кластерний, дисперсійний, факторний, дискрим

інантний, ковариаційний, лонглінійний, регресійний, багатомірний тощо. За

допомогою кожного з них можна вирішити строго визначені вузькі завдання, вловити

лише деякі сторони чи грані досліджуваного явища. Однобічність методів математичного

аналізу спонукує соціологів застосовувати одночасно їх комплекс, те чи інше

їх сполучення.

Визначаючи математичні методи, що беруться на озброєння, кваліфікований

соціолог виходить із завдань і гіпотез свого дослідження. Гарний не той метод, що

краще інших засвоєний соціологом, а той, який найбільшою мірою адекватний характеру

досліджуваного явища. Методи математичного аналізу – не самоціль, а засіб

вирішення поставлених у дослідницькій програмі завдань, спосіб перевірки робочих

гіпотез. Тільки при такому розумінні реальна їх науково-дослідна користь. Про це

доводиться говорити тому, що часто стали зустрічатися соціологічні дослідження, які

рясніють математичними формулами, але разом з тим не містять вагомих доказів (чи

спростувань) апріорних припущень.

Обираючи той чи інший метод, соціолог зобов’язаний знати не тільки його призначення

і можливості, але і його технологію – послідовність всіх утворюючих його

інтелектуальних процедур. Наприклад, факторний аналіз, що дозволяє узагальнити

інформацію про зв’язки між ознаками, що спостерігаються, досліджуваного явища

на основі виділення прихованих (латентних, що безпосередньо спостерігаються) фактор

ів, припускає:

1. побудову матриці даних типу «об’єкт-ознака»;

205

Розділ IV. Організація, підготовка і проведення емпіричного соціологічного дослідження

2. приведення ознак до стандартної форми на основі особливої формули;

3. вирахування так званих факторних навантажень, тобто коефіцієнтів латентних

ознак (факторів);

4. вираження ознак, що спостерігаються, у вигляді суми латентних факторів, помножених

кожний на свій коефіцієнт (за спеціальною формулою);

5. вирахування факторних навантажень за спостережним значенням вихідних

ознак (на основі складних статистичних процедур і формул);

6. побудова матриць факторних навантажень;

7. визначення системи коефіцієнтів кореляції ознак і факторів;

8. поділ факторів на загальні і характерні;

9. побудова графічної моделі зв’язків між ознаками, що спостерігаються, і факторами;

10. інтерпретація визначених факторів як детермінант ознак, що спостерігаються

(із застереженнями, обумовленими обмеженнями даного методу).

Відмітимо, що поняття «інтерпретація інформації (даних)» у соціології має кілька

значень. Ними позначають:

• переклад первинних даних на мову машини, їх уніфікацію і формалізацію (про

що йшлося);

• конструювання математичних моделей досліджуваного явища, тобто переклад

змістовних уявлень на мову математичних формул (про що йтиметься в даному параграф

і);

• зворотний переклад з формалізованої математичної мови, тобто пояснення

змістовного змісту математичних процедур, тлумачення значимості формалізованого

аналізу для формулювання висновків і рекомендацій (про що піде мова далі).