IV. Необходимость соотнесения модели метода с содержанием социологической задачи.

Если для решения социологической задачи существует некоторый математический метод, то этот метод практически никогда не бывает единственным. Например, существует много мер средней тенденции, разброса частотного распределения значений признака. Для измерения связи даже между двумя номинальными признаками могут служить более 100 коэффициентов. Еще большее разнообразие присуще сложным методам изучения многомерных распределений (SPSS в одном алгоритме классификации CLUSTER предусматривает использование 6 способов измерения расстояний между объектами и 7 способов расстояний между классами, т.е. 42 варианта классификации). И за каждым методом - свое понимание изучаемого явления (средней тенденции, разброса, связи и т.д.).

Приведем пример расчета мер средней тенденции, чтобы показать, что такой выбор может диктовать нам содержание задачи (приведен Ю.Н. Толстовой): «Опишем некоторую задачу о моде в житейском смысле этого слова. Предположим, что модельер должен определить, какая длина должна быть у очередной модели женских юбок, выпускаемых фабрикой, и для этой цели опрашивает женщин рассматриваемого региона, просит их указать «любимую» длину. Если мы в качестве длины, рекомендуемой фабрике, укажем медиану соответствующего распределения, то тем самым окажемся перед риском выпустить неходовой товар: половина женщин решит, что юбка для них слишком коротка, а половина - что чересчур длинна. Покупать продукцию фабрики никто не захочет. А вот если в качестве меры средней тенденции мы используем моду, то удовлетворим женщин, выразивших наиболее часто встречающееся мнение».

Терстоун Л.Л., предлагая свой метод построения шкалы для измерения установки, рекомендовал на последнем этапе процедуры, при расчете приписываемого каждому респонденту итогового балла, использовать медиану в качестве среднего значения весов тех суждений, с которыми этот респондент согласился (а не среднее арифметическое).

Дэйвисон М. рассматривает задачу изучения пространства восприятия респондентами некоторых объектов с помощью многомерного шкалирования. Предлагается способ построения матрицы близости между объектами на основе своеобразного опроса респондентов, и для усреднения соответствующих мнений рекомендуется использовать среднее геометрическое.

6. Программно-аналитический комплекс «spss»: общая характеристика.

1. Средства анализа данных на компьютере. В повседневной жизни, научных исследованиях, профессиональной деятельности мы сталкиваемся с событиями и явлениями с неопределенным или вероятностным исходом. То есть мы не знаем точно, сколько времени придется добираться до института, сколько квартир надо обойти интервьюеру, чтобы опросить 50 человек, каким образом ответит на какой-либо вопрос респондент; продавец не знает, сколько посетителей придет к нему в магазин). При этом приходится принимать важные решения (в быту на основе здравого смысла, в научных

исследованиях на основе специальных методов анализа).

Для решения задач, связанных с анализом данных при наличии случайных и непредсказуемых воздействий, математиками за последние 10 лет был выработан мощный арсенал методов, называемых в совокупности математической статистикой (прикладной статистикой или анализом данных). Эти методы позволяют выявлять закономерности на фоне случайностей, делать обоснованные выводы и прогнозы, давать оценки вероятностей их выполнения или невыполнения.

Широкому внедрению методов анализа данных в 60–70 гг. способствовало появление компьютеров. Статистические программные пакеты сделали методы анализа данных более доступными и наглядными. Сегодня уже не надо вручную считать сложные формулы, строить таблицы и т.д. Теперь исследователю остается лишь творческая работа: постановка

задач, выбор методов измерения, интерпретация результатов.

Впервые компьютерные программы по обработке социологической информации появляются во 2-й половине 60-х гг. в социологических центрах.

В США появляются и некоторое время развиваются параллельно 4 статистических пакета.

1. OSIRIS – в Мичиганском университете в рамках социологического департамента.

2. NORC (статистический пакет для общественных наук) – создан на базе крупной академической ассоциации в Чикаго. В дальнейшем именно на этой основе и сформировался пакет SPSS.

3. BMDP (пакет обработки биомедицинской информации) – в Калифорнии.

4. SAS (система статистического анализа) – в Северной Каролине.

Следует отметить, что все эти пакеты составляли социологи.

В настоящее время SPSS – это самое распространенное пользовательское приложение для статистического анализа во всем мире (оно занимает 92 % на рынке). Но следует помнить, что данный пакет программ удобен в применении только для массовых опросов.

Сегодня главный конкурент SPSS за рубежом – программный комплекс SAS (BMDP примерно 8 лет назад скуплено SPSS). В России SPSS также является самой распространенной программой для обработки социологической информации.