
- •Моделирование социальной реальности.
- •Специфика математико-статистических методов применительно к социологической информации.
- •Задачи математики применительно к социологической информации.
- •5. Сложности использования математических методов в социологии.
- •1)Проблема соотношения выборочной и генеральной совокупности.
- •3)Для многих методов отсутствуют разработанные способы перенесения результатов их применения с выборочной на генеральную совокупность
- •4)Методы переноса результатов с выборочной на генеральную совокупность базируется на серьёзных научных теориях.
- •II. Отсутствие строгих обоснований возможности применения конкретных методов математической статистики.
- •III. Использование шкал низких типов.
- •IV. Необходимость соотнесения модели метода с содержанием социологической задачи.
- •6. Программно-аналитический комплекс «spss»: общая характеристика.
- •2. Краткая история возникновения и развития spss.
- •3. Модули программы spss
- •7. Подготовка и создание базы данных в spss: подготовка социологических данных к обработке (в т.Ч. Дихотомический и категориальный способы кодировки).
- •1. Основы работы с электронной таблицей spss
- •Основные группы команд пакета spss, расположенные в главном меню
- •2. Подготовка социологических данных к обработке
- •3. Создание базы данных при помощи spss
- •Имя переменной (Name)
- •Тип переменной (Type)
- •(Для численной переменной)
- •Формат столбца (Width)
- •Десятичные разряды (Decimal)
- •Метка переменной (Label)
- •Метки значений (Values)
- •Отсутствующие значения (Missing Values)
- •Шкала измерения (Measure)
- •Создание переменных для многозначных вопросов и их кодировка.
- •Многозначного вопроса
- •8. Корректировка базы данных
- •«Редактор данных: просмотр данных» с метками кодовых значений
- •«В какой степени Вы удовлетворены результатами прошедших выборов?» (фрагмент приложения программы spss)
- •9. Методы анализа одномерных распределений: описание и графическое представление социологических данных, построение таблиц частотного распределения для многозначных вопросов.
- •Чувства
- •Чувства
- •Частоты для множественных ответов»
- •10. Модификация массива социологических данных: перекодирование с созданием новых переменных, перекодирование в старых переменных, условный отбор данных.
- •1.1. Перекодирование с созданием новых переменных
- •Перекодировать в другие переменные
- •1.2. Перекодирование в старых переменных.
- •Перекодировать в те же переменные»
- •11. Меры центральной (средней) тенденции.
- •1.1. Меры центральной (или средней) тенденции
- •Со средним значением по массиву (данные взяты произвольно)
- •«Какие чувства Вы испытываете, когда думаете о ближайшем будущем?» (фрагмент приложения программы spss)
- •12. Шкалирование и виды шкал.
- •13. Меры разброса.
- •Меры разброса
- •14. Показатели распределения признака.
- •15. Стандартизация показателей.
- •Сохранить стандартизированные значения в переменных
- •16. Таблицы сопряженности.
- •Функция «Статистики» Функция «Не выводить таблицы»
- •17. Коэффициенты критерия «хи-квадрат» и его вычисление в spss.
- •Программы spss)
- •18. Меры связанности для переменных номинальной шкалы: симметричные и направленные меры.
- •3.1. Симметричные меры
- •3.2. Направленные меры
- •3.3. Вычисление в spss
- •Программы spss)
- •19. Меры связанности для переменных порядковой (ранговой) шкалы.
- •20. Выборка: виды, алгоритмы формирования выборки. Объем и ошибка выборки.
- •21. Многоступенчатая выборка: алгоритм формирования.
2. Подготовка социологических данных к обработке
Для того чтобы полученные данные можно было обработать, прежде всего следует создать так называемую кодировочную таблицу. Эта таблица устанавливает соответствие между отдельными вопросами анкеты и переменными, используемыми при компьютерной обработке данных.
Для создания таблицы необходимо иметь анкету или иной инструментарий, в котором отражены вопросы и варианты ответов на данные вопросы, поэтому подобную кодировочную таблицу можно создавать как в течение полевого этапа исследования, так и после его завершения. Например, вопросу анкеты «Ваш пол» может соответствовать переменная «пол». Вопросу «Какие проблемы города требуют первоочередного решения?» может соответствовать несколько переменных, если респондент мог при ответе на вопрос одновременно указать несколько проблем.
Таким образом, на подготовительном этапе, прежде чем перейти к вводу данных, необходимо определить переменные, соответствующие измеряемым в исследовании признакам.
Признак – это некоторое общее для всех объектов (респондентов) качество, конкретные проявления которого, (значения признака) могут меняться от объекта к объекту. Значения признака называют также альтернативами, градациями.
Пример. В качестве значений признака «возраст» респондентов могут выступать значения 21, 46, 89 лет. Признак «отношение к работе транспорта» может иметь следующие градации: положительное, отрицательное, нейтральное и т.д.
Переменные – это ячейки памяти, в которые можно записывать значения, введенные с клавиатуры. Пример. Для признака «гендерная принадлежность» может быть создана одна переменная «пол». В данном случае наша переменная может принимать два значения – «мужской» и «женский». Кодировочная таблица определяет кодовые числа, соответствующие отдельным значениям переменных. Так, обычно значению «мужской» соответствует цифра – 1; значению «женский» – цифра 2. Таким образом, создание кодировочной таблицы необходимо для установления соответствия, во-первых, между вопросами анкеты и переменными, во-вторых, между возможными значениями переменных и кодовыми числами.
При этом надо всегда помнить, что для однозначного вопроса анкеты создается одна переменная, для многозначного вопроса должно быть создано несколько переменных.
Все значения переменных в дальнейшем будут заноситься в матрицу данных. Она представляет собой таблицу, состоящую из определенного числа строк и столбцов. При этом каждая строка соответствует одной анкете (респонденту), а столбец – одной переменной (рис. 2.2).
Респондент |
Пол |
Возраст |
Образование |
Отношение к Президенту РФ
|
1 |
М |
55 |
Среднее специальное |
Положительное
|
2 |
М |
36 |
Высшее |
Отрицательное |
3 |
Ж |
48 |
Высшее |
Положительное |
4 |
М |
21 |
Незаконч_высш |
Нейтральное |
5 |
Ж |
22 |
Среднее специальное |
Положительное |
|
|
|
|
|
Рис. 2.2. Пример кодировочной таблицы
Определившись со способами кодировки полученных в ходе исследования данных, можно не рисовать кодировочную таблицу на бумаге, а перейти к созданию электронной кодировочной таблицы в SPSS (создание так называемой базы или матрицы данных).
Пакет SPSS представляет собой, как и другие подобные программы для обработки статистической информации, электронную таблицу с неограниченным числом ячеек. С помощью этой программы возможно обработать любое количество данных (случаев). Случаи фиксируются в строках таблицы. В столбцах описываются переменные. Переменная – это измеряемый признак, который для каждой единицы анализа может иметь одно и только одно значение. Следовательно, для каждого респондента в каждой переменной должно фиксироваться какое-то значение.