Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Социология современного образования. Учебник
.pdf
15.1. Основные методы (приемы) сбора эмпирической информации 421
проблеме. Процесс анализа дискуссии направлен на выделение аргументации и факторов, определяющих наличие проблемы и способствующих ее решению или изменению ситуации. Необходимо
установление взаимосвязи общей позиции группы с теоретическими предпосылками рассматриваемой проблемы; выводы фокусгруппы сложно экстраполировать на более широкую социальную
общность. Для достижения этого требуется проведение нескольких
фокус-групп.
Оформление результатов исследования предполагает обработку
результатов всех групповых интервью, проводившихся в рамках сценария, и составление отчета. Основными процедурами обработки
являются: текстовые расшифровки обсуждения на основе анализа
зафиксированных материалов, составление группировочных таблиц
с разнесением по вертикали тем обсуждения, а по горизонтали –
группировки согласованных мнений. Документальный отчет включает описание методики проведения исследования, гайд беседы,
группировочные таблицы полученных результатов, а также выводы
и разработанные на их основе рекомендации.
Как и все методы социологических исследований, фокус-группа
имеет свои достоинства и недостатки. Метод дает возможность получения глубокой качественной информации, стимулирует новые
творческие концепции, позволяет совершенствовать исследовательские стратегии проблемы. К недостаткам метода следует отнести
трудности с фиксацией и обработкой результатов, а также то, что вид
интервью, используемый для проведения дискуссии, требует значительных материальных и временных затрат. Наиболее эффективно
использование фокус-группы в сочетании с другими методами социологических исследований. Учитывая ограничения данного метода, важно установить соответствие между целью и возможностями
фокус-групп. Применение метода при изучении различных проблем
должно соответствовать целям и задачам основного исследования.
Практические рекомендации по проведению фокус-группы:
балансируйте между очень активным участием в работе фокус-
группы и сторонним наблюдением за ее ходом;
старайтесь не высказывать свою точку зрения по обсуждаемой
проблеме ни при каких обстоятельствах;
ведущий должен определить свое место в фокус-группе и, если
того потребует ситуация, показать дистанцию между собой и ее
участниками;
422 Глава 15. Основные методы сбора и обработки социологической…
предоставляйте участникам время на обдумывание вопросов, не
торопите их, не бойтесь возникающего в ходе дискуссии молча-
ния и не старайтесь заполнить паузу;
задавайте только один конкретный вопрос, не подкрепляя и не
поясняя его другими вспомогательными вопросами, и ждите на
него ответ;
в фокус-группе модератор должен способствовать дискуссии, а не
задавать ее характер;
обсуждая деликатные темы, лучше следовать течению фокус-
группы и гарантировать конфиденциальность;
в дискуссии не давайте повода респондентам обсуждать или осуж-
дать кого-либо из участников фокус-группы; основная задача мо-
дератора в этой части дискуссии – сохранить право каждого на
собственное мнение, не подвергая личные мнения общественной
дискуссии;
если группа начинает обсуждать интересные для участников, но
малозначимые для исследователя вопросы, не обходимо возвра-
щать дискуссию к исходному вопросу и сценарию.
Рассмотрим критерии проверки качества проведения фокусгрупп. Наиболее полными и ясными являются критерии Р. Крюгера.
Он предлагает десять критериев контроля качества фокус-групп:
ясность цели проведения фокус-группы;
условия проведения исследования;
наличие необходимых ресурсов (помещение, оплата труда ре-
спондентов и т.д.);
правильно проведенный отбор респондентов;
уровень умений модератора;
сами вопросы;
фиксация данных;
анализ результатов;
презентация результатов;
отношение к участникам фокус-группы.
Методы обработки социологической информации. Анализ собран-
ной социологической информации – самый увлекательный этап исследования. Здесь проверяются выдвинутые гипотезы, выявляются
новые проблемы, а иногда исследователя ждет и разочарование.
Исходный момент – анализ линейных (частотных) распределений ответов респондентов на вопросы анкеты. Обычно программа
обработки выдает результаты в абсолютных величинах (частот) отве-
15.1. Основные методы (приемы) сбора эмпирической информации 423
тов респондентов на каждый пункт шкалы и шкалы в целом, а также
в процентных долях, что помогает быстро определиться с тенденцией
в ответах. Здесь мы получаем общую картину оценки респондентами
исследуемой проблемы. Несмотря на кажущуюся простоту первичной информации, мы можем выявить интересные данные на основе
анализа статистических величин: моды номинальной шкалы, медианы ранговой шкалы, средних величин количественных признаков.
Следующий этап – это перекрестная группировка двух признаков.
На английском языке, языке компьютерных программ, эта процедура
называется crosstable – таблица пересечений ответов по анализируемой проблеме, например оценки удовлетворенности учебой и получаемой специальностью, профессией или отношение к проводимым
в стране экономическим реформам в зависимости от возраста, материального положения или политической ориентации респондента.
Основная задача перекрестной группировки – поиск устойчивых
связей изучаемых объектов, например типичных соотношений возраста семейных пар. Выясняется, что мужья в большинстве случаев
старше своих жен. Но в новых городах Севера, где довольно специфичен демографический состав населения, достаточно много семейных
пар, где жена старше своего мужа. Такая группировка в некоторых
случаях уже является достаточной для основательных выводов по результатам исследования. Далее, возможна многомерная типологизация, поиск устойчивых сочетаний свойств социальных объектов
не по одному или двум, а в нескольких измерениях одновременно.
К примеру, в семейных парах возраст супругов анализируется в зависимости от национальности, места жительства, характера труда и т.п.
Задачи многомерной типологизации решают, например, с помощью математических процедур распознавания образов – таксономии.
В эмпирическом материале для таксономического анализа выделяются группы – таксоны, например по семейному положению, и затем
анализируется их миграционное поведение по характеру миграционных потоков в зависимости от численности поселенческих образований (крупных, средних и малых городов, сел). В многомерной
классификации используется прием кластерного анализа, например
конфигурация депутатских групп в органах представительной власти,
позволяющая прогнозировать их политическое поведение.
В специальной литературе рассматриваются и другие достаточно
сложные методы многомерного анализа информации: факторный
анализ, методы корреляционного графа, использование всевозмож-
424 Глава 15. Основные методы сбора и обработки социологической…
ных коэффициентов многомерной корреляции признаков, например Пирсона, критерий Юла и др.
Для обработки социологической информации социологи, как правило, применяют стандартные компьютерные программы, пригодные
для выдачи как простых, так и сложных распределений, процентов,
отклонений, ранговых и парных коэффициентов корреляции, энтропии, регрессионных показателей, различного рода индексов и т.п.
Более подробно с приемами обработки социологической информации можно познакомиться в специальной литературе. Обычно
в исследовательской группе кто-то специализируется на этой работе,
получая от других социологов задания на подготовку необходимых
для работы данных. После обработки эмпирических данных начинается подготовка научного отчета. Если исследование проводилось по
заданию организации-заказчика, оно считается завершенным после
его приема и подписания акта, протокола о приеме выполненного
исследования в соответствии с техническим заданием.
Многие социологические исследования проводятся по инициативе самих социологов по самым различным основаниям: подготовка кандидатских и докторских диссертаций, дипломных работ,
написание монографий, научных сборников, статей, поверки рабочих гипотез, для подготовки программ для больших исследований.
Довольно часто, в особенности начинающие социологи, используют уже опубликованные материалы других социологов, т.е. проводят
вторичный (повторный) анализ социологической информации, но
в таком варианте обязательна научная корректность, ссылка на опубликованные источники.
15.2. Подготовка, обработка, анализ и интерпретация данных
Анализ данных прикладного социологического исследования
можно представить как трехчастный процесс: подготовка первичной
информации к обработке; ее переработка (с помощью математических методов анализа) с целью упорядочения, группировки, типологизации, ранжирования, сжатия размерности шкал и выявления
на этой основе существенных закономерностей в характере данных
и, наконец, их интерпретация.
Использование математико-статистических методов в анализе
данных социологического исследования основано на ряде принципиальных положений.
15.2. Подготовка, обработка, анализ и интерпретация данных 425
Во-первых, в социологии, как и во многих других гуманитарных
науках, с помощью математических методов возможно представить
в агрегированном и систематизированном виде большие массивы
эмпирических данных.
Во-вторых, математические методы в теоретико-прикладном исследовании максимально эффективны только в комплексном, системном использовании, что позволяет формулировать достаточно
выверенные, достоверные и обоснованные выводы и рекомендации.
В третьих, в социологии математические методы относятся к области формальных средств научного исследования, так как они только «проявляют» статистическую информацию, содержащуюся в данных, но их расшифровка, интерпретация осуществляется с помощью
логических методов анализа. В то же время это средство усиления
мощности мыслительных, познавательных и аналитических способностей социолога.
Поскольку социум необычайно многомерен, а индивидуальный
разум ограничен в объемах переработки информации, методы двумерного, трехмерного, многомерного математического анализа являются инструментом, значительно увеличивающим возможности
анализа социологических данных. Иногда математический аппарат
переработки данных сравнивают с жерновами, которые «перемалывают» все, что попадает в них, поэтому так высоки требования
к методам, технике и процедурам программы социологического исследования, методической ортодоксальности формирования шкал,
выборки, процедур опроса, интервью и т.д. Глубина анализа социологических данных имеет смысл и возможна только тогда, когда мы
имеем надежную выборку и, следовательно, надежную статистику.
Другая особенность анализа связана с необходимостью перевода
первичной информации (данных опроса) на формальный язык, делающей ее доступной математико-статистической обработке. Этот
перевод требует точного переноса единиц первичных данных, что
обеспечивает надежность результатов. Набор переменных в анкете,
отражающих результаты данного опроса (объекта и предмета исследования), контролируется матрицей описаний, которая является исходным файлом для планирования одномерного, двумерного
и многомерного видов анализа. Матрица описаний – это фиксация
пределов значений (длины континуума, числа пунктов ответов) шкал
первичных данных, отражающих индивидуальные ответы респондентов на вопросы анкеты, бланка интервью или оценок эксперти-
426 Глава 15. Основные методы сбора и обработки социологической…
зы, позволяющая соотнести точность записей ответов респондентов
и отобразить их в электронном файле данных.
Подготовка данных к обработке. Итак, анкеты собраны, отсортированы (допускается не более 30 % пропущенных ответов на вопросы анкеты, особенно паспортички), пронумерованы (лучше всего их
пронумеровать перед выходом в «поле» – на объект для опроса) в соответствии со структурой объекта, дабы избежать путаницы анкет
разных его частей (например, школ и классов, районов и городов).
Теперь можно приступить к подготовке анкет к обработке.
Существуют разнообразные способы переноса данных из анкет
в компьютер. Основной – это прямая набивка файла прямо из анкет.
Здесь требуется технически четкая печать анкеты и абсолютно последовательная нумерация вопросов. В противном случае в процессе набивки файлов будет слишком много ошибок. Обычно для этого
в группе существует постоянный набивщик данных, что уменьшает
число ошибок и ускоряет работу.
В случае сложной анкеты используется процедура кодировки информации анкеты путем переноса на пустографку (лист формата А4,
имеющий для удобства записи размер 30×30 клеточек для симметрии
записи и чтобы не «теряться» в процессе кодировки и набивки файла). Это определяется длиной анкеты и строкой компьютерного файла, которую занимает одна анкета.
Основные правила подготовки и кодировки данных следующие:
анкеты кодируются строго в возрастающем порядке номеров;
данные анкеты заносятся в кодировочную таблицу (пустограф-
ку) размером, удобным для визуального контроля строки в фай-
ле, для последующего занесения данных в ЭВМ и их проверки.
Запись каждой последующей анкеты строго симметрична пре-
дыдущей;
в первой клетке всегда идет порядковый номер анкеты для фор-
мирования подмассивов и быстроты проверки данных. Таким об-
разом, первый содержательный вопрос анкеты начинается с № 2,
чтобы не происходило смещение позиций при кодировке;
кодировка каждой следующей анкеты начинается с новой строки;
кодировка заполняется только синей пастой (гигиенические ус-
ловия труда при длительной записи и переносе данных в ком-
пьютер);
в одну клетку можно записать до 9 ответов (оптимально – 5–6) на
вопрос с совмещенными альтернативами (вопрос-меню);
15.2. Подготовка, обработка, анализ и интерпретация данных 427
альтернативы обозначаются от 1 до 9 и от А до Z латинского алфа-
вита, печатными буквами (за исключением некоторых служебных
символов). Если число альтернатив номинального вопроса анке-
ты больше 9, последующие обозначаются латинскими печатными
буквами, поскольку данные обозначения качественных шкал ни-
какого другого значения, кроме кодового, не имеют (но меньше
записей и набивки);
альтернативы записываются слитно, например, год 1789. Записы-
вается столько альтернатив или точнее таким объемом, который
вы указали в вопросе, без дополнительных нулей, запятых и т.д.;
если на вопрос вообще нет ответа, в клетку заносится символ, от-
веденный для этого программой: «0» – нуль или «77», «99»;
в последней клеточке после записи переменной ставится знак «*»
(окончание анкеты – например, 2346*);
перенос с кодировочных таблиц в компьютер, т.е. формирование
так называемой виртуальной data, повторяет симметрию записей.
Ее длина определяется, как правило, шириной экрана компьюте-
ра или углом зрения набивщика. Для SPSS набивка идет в про-
грамме Excel и требует очень точной работы набивщика, чтобы
избежать ошибок при переносе ответов анкеты в компьютерный
файл. Когда файл данных сформирован (Data), мы приступаем
к запуску программы проверки ошибок (соответствия набитого
в файл тому, что есть в анкетах и отражено в паспорте) и созда-
нию виртуального массива, к которому мы и будем применять все
доступные нам методы статистического анализа. Проверка явля-
ется в настоящее время обязательным требованием заказчика, без
чего отчет не рассматривается. К сожалению, SPSS не располагает
встроенной программой проверки данных по паспорту анкеты,
поэтому необходимо участие программиста для написания соот-
ветствующей программы.
Анализ собранной социологической информации – самый увлекательный этап исследования. Здесь подтверждаются выдвинутые
гипотезы, выявляются новые проблемы, а иногда ждет и разочарование.
Для понимания образа и формы процедур обработки данных при-
198
ведем несколько небольших примеров анализа данных
с разными
типами шкал.
198
Мельник В. В., Печеркина И. Ф. Методология и методика социологического исследо-
вания: учеб. пособие. Тюмень: Изд-во Тюменского гос. ун-та, 2012. С. 204.
428 Глава 15. Основные методы сбора и обработки социологической…
1. Номинальный признак (вопрос номер 24) с 10 совместимыми
альтернативами – вопрос-меню (10-я альтернатива отмечена символом).
Var #24 #Valid Observations = 1134, #Missing Observations = 180
012345
19 1.68 % 205 18.08 % 148 13.05 % 154 13.58 % 74 6.53 % 107 9.44 %
6789А
159 14.02 % 201 17.72 % 44 3.88 % 20 1.76 % 3 0.26 %
Mode is 1.
Расшифровка значений
Вопрос 24. Ценности наиболее значимые для современных коренных северян.
1 – Сохранение традиционного образа жизни ...................................... 18,1 %
2 – Сохранение среды обитания ............................................................ 13,1 %
3 – Образование ...................................................................................... 13,6 %
4 – Прочная и большая семья ................................................................... 6,5 %
5 – Обеспеченная старость ......................................................................9,4 %
6 – Здоровье членов семьи ...................................................................... 14,0 %
7 – Материальный достаток .................................................................. 17,7 %
8 – Сохранение среды обитания .............................................................. 3,9 %
9 – Северная доброжелательность, гостеприимство, добрососедство ... 1,8 %
А – Другое ................................................................................................ 0,3 %
0 – Нет ответа ............................................................................................1,7 %
Частотные распределения ранговых (порядковых) признаков
Дихотомический ранговый признак
Var #69 #Valid Observations = 438, #Missing Observations = 0
012
54 12.33 % 153 34.93 % 231 52.74 %
Median is between 1 and 2.
Трехранговый признак
Var #2 #Valid Observations = 438, #Missing Observations = 0
0123
14 3.20 % 56 12.79 % 193 44.06 % 175 39.95 %
Median is between 1 and 2.
15.2. Подготовка, обработка, анализ и интерпретация данных 429
Четырехранговый признак
Var #23 #Valid Observations = 438, #Missing Observations = 0
01234
22 5.02 % 187 42.69 % 178 40.64 % 46 10.50 % 5 1.14 %
Median is between 1 and 2.
Пятиранговый признак
Var #36 #Valid Observations = 438, #Missing Observations = 0
012345
52 11.87 % 145 33.11 % 19 4.34 % 43 9.82 % 172 39.27 % 7 1.60 %
Median is between 2 and 3.
Шестиранговый признак
Var #132 #Valid Observations = 438, #Missing Observations = 0
012 3 456
32 7.31 % 41 9.36 % 47 10.73 % 178 40.64 % 43 9.82 % 64 14.61 % 33 7.53 %
Median is between 2 and 3.
Пример метрического признака
Var #28 – Число детей в семье
#Valid Observations = 438, #Missing Observations = 0
Min = 0.000, Max = 10.00, Ave = 1.559, Dev = 1.804
В завершение приведем пример процедуры анализа двумерного распределения признаков в массиве из 1345 опрошенных респондентов.
Crosstable Var #2 with Var #4
#Valid Observations = 1345, #Missing Observations = 0
0 1 2 3 Row totals
0 22 64.71 % 2 5.88 % 6 17.65 % 4 11.76 % 34 2.53 %
44.90 % 1.64 % 1.12 % 0.15 % 1.06 % 0.45 % 0.73 % 0.30 %
1 3 1.47 % 99 48.53 % 79 38.73 % 23 11.27 % 204 15.17 %
6.12 % 0.22 % 55.31 % 7.36 % 13.91 % 5.87 % 4.19 % 1.71 %
2 15 2.40 % 64 10.26 % 388 62.18 % 157 25.16 % 624 46.39 %
30.61 % 1.12 % 35.75 % 4.76 % 68.31 % 28.85 % 28.60 % 11.67 %
3 9 1.86 % 14 2.90 % 95 19.67 % 365 75.57 % 483 35.91 %
18.37 % 0.67 % 7.82 % 1.04 % 16.73 % 7.06 % 66.48 % 27.14 %
Column
tot.
49 3.64 % 179 13.31 % 568 42.23 % 549 40.82 % 1345 100.0 %
Chi-Squared = 946.2 with 9 degrees of freedom, Significance = 0.000
Cramer’s V = 0.4843, Contingency coeff = 0.6426, Corrected = 0.7421
Pearson’s R = 0.5508, Kendall’s Tau = 0.2939, Significance = 0.000
430 Глава 15. Основные методы сбора и обработки социологической…
Краткий анализ двух переменных заключается в следующем.
Первое: выбор направления анализа. Поскольку причинным (факторным) признаком всегда указывается первый, основным направлением анализа будет анализ по строкам. Содержание вопросов следующее:
Вопрос № 2. Насколько за последние три года изменилось экономическое положение в вашем регионе?
1. Ухудшилось. 2. Осталось прежним. 3. Улучшилось.
Вопрос № 3. Как изменилось Ваше материальное положение?
1. Ухудшилось. 2. Осталось прежним. 3. Улучшилось.
Отметим, что основной тенденцией является положительная
оценка в обоих ответах, что подтверждается коэффициентами корреляции, которые сопровождают каждую таблицу. Как видим, здесь
используются семь коэффициентов, из которых самым «аналитическим» является Contingencycoeff = 0.6426, Corrected = 0.7421 – коэффициент контингенции (коэффициент взаимной сопряженности
двух анализируемых переменных) с откорректированной величиной
(на размер таблицы – 0,74), что очень значимо и позволяет сделать
вывод о том, что экономика в конкретном регионе в значительной
степени определяет материальное благополучие респондентов.
Литература
1. Аверьянов Л. Я. Социология: Искусство задавать вопросы: ме-
тод. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М., 1998.
2. Белановский С. А. Метод фокус-групп: учеб. пос. для студентов
вузов. М.: Никколо-Медиа, 2001.
3. Белановский С. А. Свободное интервью как метод социологиче-
ского исследования // Социология. 4М. 1991. Т. 2.
4. Богомолова Н. Н., Фоломеева Т. В. Фокус-группы как метод со-
циально-психологического исследования: учеб. пособие. М.: Магистр, 1997.
5. Горшков М. К., Шегери Ф. Э. Прикладная социология: учеб. по-
собие для вузов. М., 2003. 312 с.
6. Добреньков В. И., Кравченко А. И. Методы социологического ис-
следования: учебник. М.: ИНФРА-М, 2009. 786 с. (Высшее образование).
7. Исупова О. Телефонное интервью: заметки // Социология. М.,
1996. Т. 7.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]