Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Анализ данных в социологии. Учебное пособие

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

06.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

1 / 111 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 > Следующая >>>

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ

И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

АРХИТЕКТУРНО-СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (СИБСТРИН)

О.А. Добрина

АНАЛИЗ ДАННЫХ

В СОЦИОЛОГИИ

Учебное пособие

НОВОСИБИРСК 2013

УДК 316 ББК 60.5

Д 559

Добрина О. А.

Анализ данных в социологии : учеб. пособие / О. А. Добрина ; Новосиб. гос. архитектур.-строит. ун-т (Сибстрин). – Новосибирск : НГАСУ (Сибстрин), 2013. – 100 с.

ISBN 978-5-7795-0666-3

Пособие раскрывает сущностные характеристики анализа данных как завершающего этапа социологического исследования, логическую модель анализа, этапы проведения. Для закрепления материала в конце каждой темы предлагаются вопросы для самопроверки.

Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлению 040100.62 «Социология». Пособие может быть использовано преподавателями в образовательном процессе и теми, кто интересуется методикой социальных исследований.

Печатается по решению издательско-библиотечного совета

НГАСУ (Сибстрин)

Рецензенты:



П.А. Кулаков, канд. ист. наук, доцент кафедры социологии, педагогики и психологии НГАСУ (Сибстрин);



С.А. Ильиных, д-р социол. наук, профессор кафедры социальных коммуникаций и социологии управления НГУЭУ

ISBN 978-5-7795-0666-3 © Добрина О.А., 2013

архитектурно-строительный

университет (Сибстрин), 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ.......................................................................................4

Глава 1. ОДНОМЕРНЫЙ ОПИСАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ.............8

Глава 2. ВЗАИМОСВЯЗЬ ПЕРЕМЕННЫХ .................................20

Глава 3. АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ КАЧЕСТВЕННЫХ И КОЛИЧЕСТВЕННЫХ

ПЕРЕМЕННЫХ..............................................................................43

Глава 4. МОДЕЛИ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА.................57

Глава 5. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ.................................................66

Глава 6. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ...............................................80

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ..............................................................................90

ГЛОССАРИЙ..................................................................................91

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК...........................................95

ПРИЛОЖЕНИЕ ..............................................................................97

ВВЕДЕНИЕ

Курс является составной частью программы подготовки студентов по направлению 040100.62 «Социология» и предназначен для студентов III курса ФЭМГО НГАСУ (Сибстрин).

Цели изучения дисциплины

Формирование целостного представления о процессе получения эмпирического знания в социологии, последовательно и доказательно выстроенного на основе работы с эмпирическими данными.

В силу специфики своего предмета анализ данных в социологии относится к числу базовых дисциплин в социологическом образовании, владение материалом которых необходимо социологу вне зависимости от его специализации.

Данный курс читается на третьем году обучения студентовсоциологов, поскольку предполагает знание методики конкретных социологических исследований и теории, а также методики измерения в социологии.

Задачи изучения дисциплины

Введение оснований логической и математической фор-

мализации.

2. Освоение отдельных приемов измерения в эмпирической

социологии.

Освоение различных приемов построения логики анали-

за социологических данных.

4. Обучение технике работы с современными программ-

ными системами анализа социологических данных на персональных компьютерах.

Место дисциплины в учебном процессе

Учебный курс «Анализ данных в социологии» конкретизирует и закрепляет знания, полученные студентами ранее при изучении таких учебных дисциплин, как «Методы прикладной

статистики для социологов», «Методология и методы социологических исследований», «Методы измерений в социологии». Этот курс служит некоторым основанием для последующих дисциплин «Социальная статистика», «Основы социального прогнозирования и управления».

Учебный курс содержит 44 лекционных часа и 16 часов практических занятий, текущие контрольные мероприятия, самостоятельную работу и сдачу зачета.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

– способность к восприятию, обобщению, анализу инфор-

мации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1); способность использовать основные законы естествен-

–

нонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-11);

– владение основными методами, способами и средствами

получения, хранения, переработки информации, навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-13); способность и готовность участвовать в составлении и

–

оформлении научно-технической документации, научных отчетов, представлять результаты исследовательской работы с учетом особенностей потенциальной аудитории (ПК-3);

– умение обрабатывать и анализировать данные для под-

готовки аналитических решений, экспертных заключений и рекомендаций (ПК-8);

– способность использовать базовые теоретические зна-

ния, практические навыки и умения для участия в научных и научно-прикладных исследованиях, аналитической и консалтинговой деятельности (ПК-10);

– способность использовать методы сбора, обработки и

интерпретации комплексной социальной информации для решения организационно-управленческих задач, в том числе находящихся за пределами непосредственной сферы деятельности (ПК-11).

В результате изучения дисциплины обучающийся дол-

жен:

– знать основные виды и принципы анализа данных в со-

циологии;

– уметь выбирать вид анализа данных, релевантный по-

ставленным исследовательским задачам;

– владеть компьютерными технологиями анализа данных

в социологии.

В процессе освоения дисциплины «Анализ данных в социологии» используются следующие образовательные техноло-

гии.

Стандартные методы обучения:

– лекционные занятия;

– практические (семинарские) занятия;

самостоятельная работа студентов.

–

В ходе лекционных занятий раскрываются основные вопросы в рамках рассматриваемой темы, делаются акценты на наиболее сложные и важные положения изучаемого материала, которые должны быть приняты студентами во внимание. Материалы лекций являются основой для подготовки студентов к практическим (семинарским) занятиям и выполнения заданий самостоятельной работы.

Целью практических (семинарских) занятий является контроль за степенью усвоения пройденного материала, ходом выполнения студентами самостоятельной работы и рассмотрение наиболее сложных и спорных вопросов в рамках темы занятия.

Самостоятельная работа студентов включает подготовку к практическим (семинарским) занятиям в соответствии с вопросами, представленными в рабочей программе дисциплины, выполнение заданий для самостоятельной работы студентов, ре-

шение тестов. Отдельные задания для самостоятельной работы предусматривают представление доклада и/или презентации и обсуждение полученных результатов на практических (семинарских) занятиях. Работа выполняется с использованием текстового редактора MS Word, MS Ecxel – для текстов, таблиц и диаграмм, MS Power Point – для подготовки слайдов и презентаций.

При необходимости в процессе работы над заданием студент может получить индивидуальную консультацию у преподавателя. Также предусмотрено проведение консультаций студентов в ходе изучения материала дисциплины в течение семестра.

Методы обучения с применением интерактивных форм образовательных технологий:

лекции-консультации и интерактивные лекции с приме-

–

нением мультимедийного оборудования;

– эвристические беседы;

–

учебные дискуссии в виде «займи позицию», «один – вдвоем – все вместе», дебатов и т.д.;

– брифинги;

творческие задания в форме изложения проблемного ма-

–

териала;

– групповые оценки и взаимооценки, а именно: рецензи-

рование студентами друг друга, оппонирование студентами докладов и аналитических и исследовательских работ;

–

презентации отдельных тем в частичном разрезе их содержания с последующим обсуждением;

– конкурсы творческих заданий и исследований с их даль-

нейшим обсуждением, позволяющим оценить уровень приобретенных знаний, умений и сформированных компетенций обучающихся.

Глава 1. ОДНОМЕРНЫЙ ОПИСАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

1.1.

Основные понятия в анализе данных

1.2. Измерения для номинальных переменных

1.3. Измерения для порядковых переменных Измерения для интервальных переменных

1.4.

1.1.

Основные понятия в анализе данных

Анализ данных является ключевым этапом всего исследования, в ходе которого происходит непосредственная проверка (математическими методами) соответствия собранной информации тем моделям социальных явлений, которые, явно или скрыто, имеются у социологов [12].

В случае простой визуализации собранной информации имеется дело лишь с обработкой социологических данных.

Если же ставятся задачи построения определенной модели изучаемого социального явления и проверки соответствия этой модели имеющимся данным, можно говорить именно об анализе

данных.

При работе с социологическими данными используются два основополагающих понятия: единица анализа (анкета, случай); переменная. Единица анализа – это элементарная, единичная часть объекта исследования. В большинстве случаев единица анализа совпадает с единицей наблюдения, т.е. с тем объектом, о котором непосредственно получают информацию в ходе сбора данных. Переменная – это элементарный показатель, признак, характеризующий одно из изучаемых свойств единицы анализа. Например, переменными являются пол или зарплата респондента.

Ключевыми характеристиками переменной является то, что, с одной стороны, для каждой единицы анализа она имеет одно, вполне определенное значение, а, с другой стороны, то,

что не все единицы анализа имеют одинаковое значение переменой.

Простые количественные методы анализа данных делятся на три основных типа:

1. Одномерный описательный анализ. Раскрывает некото-

рые характеристики частотных распределений.

2. Двумерный описательный анализ. Связан с описанием

взаимосвязи между переменными, а также со сравнением значений некоторой переменной в разных социальных группах.

3. Объяснительный анализ. Направлен на выявление силы

влияния переменных друг на друга. Задача одномерного описательного анализа – сжать полученную информацию, компактно представить ее для дальнейшего осмысления.

Измерения для номинальных переменных

1.2.

Для различных уровней измерений подходят различные способы исчислений средней тенденции и дисперсии. Например, «тип занятий» – номинальная переменная. Начнем изучение этих исчислений с рассмотрения статистических процедур, подходящих для номинального уровня измерения. На этом уровне, где цифры просто обозначают категории безотносительно к порядку их расположения, единственно возможный способ измерения средней тенденции – это исчисление моды.

Рассмотрим пример, приведенный Дж.Б. Мангеймом, Р.К. Ричем [7, c. 395–396]. Мы задали ста респондентам вопрос об их занятии в настоящее время и затем распределили их ответы по типам. Тогда частотное распределение для переменной

«тип занятий» может выглядеть так, как это показано в табл. 1.1.

Таблица 1.1

Частотное распределение: типы занятий респондентов

Код Значение Число случаев

1 2 3 4 5

В частотном распределении исследователь просто перечисляет все значения переменной и показывает, сколько имеется случаев каждого значения. Та же самая информация может быть представлена в виде гистограммы, как показано на рис. 1.1. Используя эту информацию, можно выделить наиболее типичный случай и определить его репрезентативность.

«Синие воротнички» «Белые воротнички»

Специалисты Фермеры Безработные

25 23 22 20 10

Рис. 1.1. Гистограмма: тип занятий респондентов

1 / 111 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]