34. Поняття надійності соціологічної інформації. Статистичні покажчики надійності.

Під надійністю соціологічної інформації, як правило, розуміють загальну характеристику емпіричних даних, отриманих під час проведення соціологічних досліджень. Надійною називають таку інформацію, у якій, по-перше, відсутні неврахова6ні помилки, тобто такі, величину котрих со-ціолог-дослідник не в змозі оцінити; по-друге, кількість врахованих помилок не перевищує деякої заданої величини. При цьому помилки, про які соціологу-досліднику відомо, можуть бути інколи достатньо великими, однак суттєво не впливають на надійність соціологічної інформації. Так, якщо помилка репрезентативності складає 20 %, то соціолог може екстраполювати дані вибірки на всю генеральну сукупність лише за умов, коли різниця даних значуща (наприклад, перевищує 40%), і ця інформація буде вважатися надійною.

Поняття надійності соціологічної інформації, невизначене через загальний характер, конкретизується за допомогою перерахування врахованих помилок і контрольованих у дослідженні чинників. Тому в залежності від того, які саме чинники контролюються, соціологічні дані називають правильними, точними, сталими, обґрунтованими або репрезентованими, тобто в основі класифікації різних параметрів, що характеризують якість соціологічної інформації, лежить головним чином характер тих чи інших помилок.

При цьому класифікація помилок має велике значення для характеристики надійності соціологічної інформації. У соціології всі помилки розподіляють на дві групи: 1) інструментальні, пов?язані головним чином із інструментарієм дослідження, методикою, технікою і процедурою збирання даних; 2) теоретичні (або логічні), пов?язані, як правило, з недосконалістю теорії, покладеної в основу використовуваного засобу виміру, невірністю передбачень, обґрунтовуючих вимірювальну процедуру, а також неправильним вибором логічної моделі того або іншого соціального явища чи процесу, що досліджується.

Варто зазначити, що інструментальні помилки, під якими розуміють різницю між вимірюваним та істинним значенням ознаки, розподіляються, в свою чергу, на випадкові та систематичні. Випадковими називають ті помилки, що при повторних вимірах змінюються за ймовірними законами. Наприклад, якщо результат виміру—деяке число у метричній шкалі, то при більшій кількості вимірів відхилення результату виміру в ту або іншу сторону від істинного значення зустрічаються приблизно з однаковою частотою, та при збільшенні кількості вимірів середнє арифметичне помилки наближається до нуля. Систематичні ж помилки при повторних вимірах лишаються постійними або змінюються згідно з законом детермінізму, за яким середня помилка зі збільшенням числа вимірів не зменшується.

Із розглянутими типами помилок — теоретичними та інструментальними (випадковими і систематичними) — тісно пов?язані визначені характеристики надійності соціологічної інформації. Так, відсутність теоретичних помилок називається обгрунтованістю, або валідністю соціологічної інформації. При цьому отримані дані вважаються обґрунтованими тоді, коли вірними є теоретичні посилання, покладені в основу вимірювальної процедури, тобто коли є впевненість у тому, що вимірюється саме та властивість досліджуваного соціального об?єкта, яку необхідно виміряти.

Cтатистичний показник - число в сукупносты з набором ознак, що характеризують обставини до яких воно відноситься.

Дуже важливою для отримання надійних та статистично обґрунтованих результатів є оцінка значущості статистичних показників. Це цілий комплекс математичних процедур, що дають змогу відповісти на низку запитань щодо обчислених статистичних показників та параметрів вибіркової сукупності. Так, якщо ми обчислили коефіцієнти кореляції між двома ознаками й отримали число, що не дорівнює нулю, нас має зацікавити, чи справді цей коефіцієнт істотно відрізняється від нуля (а отже, фіксує наявність лінійного кореляційного зв'язку), чи ця різниця випадкова і спричинена лише похибкою нашої вибірки. На таке запитання може відповісти процедура оцінки значущості відмінності коефіцієнта кореляції від нуля, яка враховує обсяг вибірки та потрібний досліднику рівень надійності (тобто ймовірність прийняття хибного рішення)

Крім оцінки значущості відмінності від нуля коефіцієнта кореляції між двома ознаками, досить часто застосовують також процедуру оцінки значущості різниці між двома відсотковими значеннями (наприклад, опитуваних, різниці між відсотками не задоволених умовами праці на цьому підприємстві серед жінок та серед чоловіків), різниці між двома середніми (наприклад, між середньою заробітною платою на одному та на іншому підприємстві), між двома коефіцієнтами кореляції.