- •Г. Г. Татарова
- •Методология
- •Анализа данных
- •В социологии
- •Учебник для вузов
- •Предисловие
- •Предисловие
- •Глава 1
- •1. От постулатов эмпирической социологии к методологии анализа данных
- •2. Модель изучения свойства объекта
- •3. Типы эмпирических данных
- •Выводы из главы 1
- •Глава 2
- •1. Зачем социологу шкалы? кодирование как процедура измерения
- •2. На каком факультете вы учитесь?
- •3. Насколько вы удовлетворены учебой ?
- •4. Насколько вы уверены, что найдете работу по специальности после окончания вуза?
- •5 . Сколько Вам полных лет?
- •2. Индексы при сборе и анализе данных
- •1. Представьте себе, что у вас есть возможность перейти на другой социологический факультет. Перешли бы вы?
- •2. Представьте себе, что вы нигде не учитесь. Пришли бы вы или нет учиться на ваш факультет?
- •1. Как Вы считаете, содержательный или нет данный курс лекций?
- •2. Как Вы считаете, интересно читает лектор или нет?
- •3. В основном Вы понимаете материал данного курса?
- •Суждения для шкалы суммарных оценок
- •3. Некоторые специфические приемы измерения социальной установки
Предисловие
для преподавателей
Уважаемый коллега! В Книге излагается авторский подход к обучению студентов методологии анализа данных в социологии. Книга предназначена для первоначального погружения студентов, в основном будущих социологов, в эту проблематику. Основные цели, которые автор поставил перед собой, — формирование целостного восприятия логики исследовательского процесса; порождение у студента научной рефлексии в процессе работы с эмпирическим материалом, полное понимание материала «средним» студентом.
Студенты, специализирующиеся в области социологии, не любят литературу, связанную с математикой. Наблюдается синдром аллергии на формулы, графики и т. д. Вместе с тем им ясно, что социологу невозможно обойтись без математического формализма и без компьютеров даже в том случае, когда он работает в так называемой качественной методологии и технике. Учитывая эту ситуацию и исходя из практики чтения лекций в течение нескольких лет и не только на социологических факультетах, автор предлагает эту книгу, после освоения которого студент будет готов к восприятию таких курсов, как «Математическая статистика», «Методология социологического исследования», «Теория измерений в социологии», «Многомерный анализ социологических данных», «Математическое моделирование в социологии». Обратиться к пособию имеет смысл после освоения курса «Введение в социологию», «История социологии», «Методы сбора информации в социологии». Оно будет полезно и студентам, прослушавшим курс «Теория вероятности и математическая статистика», ибо мой опыт показывает, что студент-гуманитарий не только с трудом осваивает такой курс, но ему редко удается связать его со своими профессиональными задачами.
Начинается книга с введения основных понятий методологии анализа в контексте рассмотрения различных проблем, связанных с изучением эмпирической социологии. Вводится понятие «свойство объекта», рассматриваются модели изучения различного вида свойств (на качественном уровне) и на их основе типы информации, необходимые для их изучения. Далее осуществляется переход к описанию и сравнению этих типов. Выделяются пять типов информации: данные типа «Государственная статистика»; данные, полученные посредством вопросников «простой» структуры; данные, полученные с помощью вопросников «сложной» структуры; данные о бюджете времени; текстовые данные. Типы различаются по источникам информации, по формам существования информации, с точки зрения достоинств и недостатков для пользователя и т. д. В этом контексте измерение как проблематика возникает как на этапе сбора, так и на этапе анализа эмпирических данных.
Далее сама процедура измерения трактуется как составная часть методологии анализа данных. Поэтому структура второй главы достаточно специфична. В ней рассматриваются специфические приемы одномерного шкалирования и процедуры ранжирования, проективные методы.
Переход к проблемам анализа в эмпирической социологии осуществляется посредством введения и рассмотрения пары понятий: восходящая стратегия анализа данных и нисходящая стратегия анализа данных. Особое внимание уделяется «языку» анализа данных. Излагаются приемы первичного анализа, или первичной обработки эмпирии, которые необходимы вне зависимости от выбора стратегии анализа. Естественным образом осуществляется переход к пониманию связи между признаками. Оно опирается на осмысление дихотомических пар понятий: функциональная — корреляционная, глобальная — локальная, ложная — истинная, непосредственная — опосредованная, статистическая зависимость — независимость и т. д.
Книга завершается рассмотрением той части «языка» анализа, которую можно назвать метаметодиками анализа. В качестве примера одной из них приводится процедура типологического анализа с соответствующим понятийным аппаратом.
Для освоения материала нет необходимости в специальной подготовке по математическим дисциплинам. Логика построения предлагаемого учебного пособия опирается на логику исследовательского процесса в эмпирической социологии. Просьба обратить особое внимания на темы семинарских занятий, ибо, по моим наблюдениям, основная работа по освоению материала происходит на семинарах, где студент одновременно выступает в различных ролях: респондента, эксперта, социолога-исследователя, заказчика социологического анализа всевозможных социальных феноменов. Роль преподавателя как некоего игротехника очень специфична и требует больших усилий, направленных на постоянное сравнение результатов выполнения индивидуальных заданий с анализом методических ошибок.
Буду рада всем замечаниям, присланным на мое имя в Институт социологии РАН.
Г. Татарова