4.3. Логические процедуры анализа данных

Статистический анализ данных не является самодостаточным, он лишь предшествует содержательной интерпретации полученных в ходе исследования данных.

Наиболее универсальными процедурами логического анализа данных выступает описание, объяснение и прогноз.

4.3.1. Описание

Описание – это целостная, логически завершенная фиксация структурных характеристик объекта изучения. В количественных исследованиях оно начинается с анализа линейных распределений (в абсолютных значениях и в процентах), т.е. с применением простых группировок данных.

Сложные группировки предполагают соотнесение какого-либо признака с социально-демографическими характеристиками объекта: полом, возрастом, стажем, квалификацией, образованием, профессией. Это дает основание для дифференцированного описания отдельных групп исследуемой совокупности с помощью эмпирической типологизации и сравнения.

Эмпирическая типологизация является важным способом описания результатов исследования. Смысл ее сводится к поиску и описанию устойчивых сочетаний свойств социальных объектов в целостной системе переменных, относящихся к этому объекту. К примеру, можно создать типологию семей по стилю межличностностных взаимоотношений, типологию студентов-первокурсников по уровню их адаптации к учебе в вузе и т.д. В конечном счете, в основе любой типологии лежит правильный выбор критерия.

Сравнение – процедура сопоставления данных, дающая возможность детализировать их описание через выявление сходства и различия. Полноценный анализ количественной информации возможет через сравнения данных между собой, с данными других исследований, со статистической информацией.

Сравнение состояния одного и того же объекта в разные периоды позволяет выявить динамику, тенденции его развития. Сопоставление данных, полученных на разных объектах или с данными государственной статистики, позволяет увидеть объект в более широком социальном контексте, выявить его специфические особенности.

4.3.2. Объяснение

Объяснение выступает более сложной процедурой логического анализа информации, поскольку главная задача объяснения состоит в установление сущностных связей и отношений объекта. Иначе говоря, объяснение – это систематическое, эмпирически выверенное понимание того, почему явление происходит именно таким образом.

Выявить причинно-следственные связи явлений можно применяя факторный, функциональный и генетический способы анализа.

Факторный анализ используется для выяснения причинно следственных связей через выявление факторов, их обусловливающих. Например, причины отказного материнства можно выявить, исследуя объективные и субъективные, социально-экономические, социально-психологические, педагогические, демографические и другие факторы.

Функциональный подход используется для того, чтобы увидеть объект в определенной системе, соотнести его функциональное предназначение с реальной поведенческий практикой. Например, изучение внутригрупповых отношений в обязательном порядке предполагает использование функционального подхода в поиске объяснений.

Генетический подход к объяснению чаще всего используется при проведении повторных исследований, поскольку именно здесь возможно отслеживание причинно-следственных связей в их динамике.