Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Социология методология, методы и техника проведения теоретико-прикладного исследования. Учебно-методическое пособие
.pdf
Выделяют теоретическую и эмпирическую интерпретации.
Теоретическая интерпретация указывает на отличительные признаки основных понятий и раскрывает их смысл и связь с другими
понятиями исследования.
Эмпирическая интерпретация необходима для перевода теоретических понятий в измеряемые и наблюдаемые показатели (индикаторы), позволяющие установить логические связи между признаками,
выделить структурные компоненты основного понятия. Результатом
эмпирической интерпретации являются операциональные определения, позволяющие измерить выделенные признаки основных понятий, построить шкалы измерения тех или иных признаков. Эмпирическая интерпретация позволяет перевести общие понятия исследования в конкретные вопросы и ответы анкеты. Методы и операции
измерения признаков ключевого понятия называются операционализацией. В операционализации происходит перевод основного понятия
на язык цифр, а средствами для его измерения служат различные
шкалы, статистические меры, коэффициенты, индексы.
Операционализация – это перевод теоретических понятий для
непосредственного и немедленного восприятия неподготовленной
аудиторией на понятный и доступный этой аудитории язык.
Индикаторы, т.е. наблюдаемые показатели измеряемого социального признака, подразделяются на прямые и косвенные. В нашем при-
мере операционализация понятия «актуальность национальных традиций» предполагала перевод этого сложного понятия в индикаторы.
При этом к прямым индикаторам были отнесены: национальность,
историческая родина респондента, заинтересованность или отсутствие интереса к изучению и передаче детям традиций и обычаев своего народа, мнение об их важности. В качестве косвенных индикаторов выступали: участие в национальных праздниках, кружках декоративно-прикладного искусства,
фольклорных фестивалях, событий-
ных турах, проявление инициативы в изучении традиций и обычаев своего народа.
11
На основе указанных индикаторов становится возможным измерение степени (уровня) значимости национальных традиций и формирование ее трехуровневой модели (высокий, достаточный (средний) и низкий уровень).
Особое место в исследовании также занимают переменные. Пе-
ременная – это измеряемый показатель или признак, который можно
распределить по категориям. Он может принимать различные значения (например, пол, возраст, образование, семейное положение, уровень дохода, социально-профессиональный статус и т.п.) Переменными могут быть также мнения людей по разным вопросам. Выделяют независимые и зависимые переменные. Независимые переменные
(причина) используются для объяснения значений зависимых переменных (пол, национальность). Зависимые переменные (результат
воздействия, следствие) – измеряемые переменные, которые вызваны
или зависят от значений независимых переменных.
Тема 5.
З
авершающей частью методологического раздела программы
Гипотезы в социологическом исследовании
является выдвижение гипотез. Составление анкеты невозможно без
гипотез, т.е.
предварительных предположений, объясняющих те
или иные социальные явления, и то, каким образом независимая
переменная влияет и изменяет зависимую переменную. Под гипоте-
зой понимается
отсутствии) связи между двумя и
научно обоснованное предположение о наличии (или
более переменными. Пред-
положение, содержащее только одну переменную, гипотезой не
считается. Гипотезы определяют выбор объекта исследования, методов сбора и обработки информации.
могут либо подтверждаться, либо опровергаться.
В ходе исследования гипотезы
Обычно говорят о
существовании основной и дополнительных (неосновных) гипотез.
Основные гипотезы формулируются из основных задач, а неосновные – из частных задач.
К выдвижению гипотез предъявляются особые требования:
гипотезы должны быть простыми, конкретными и точными [33];
все гипотезы должны быть взаимосвязаны между собой;
12
гипотезы не должны противоречить друг другу;
гипотезы должны быть непротиворечивыми и
проверяемыми
утверждениями о взаимосвязях. Для их проверки
должны быть правильно подобраны соответствующие методы;
качественная гипотеза должна быть широко применима к изу-
эмпирически
чаемому явлению в целом, а не в конкретном проявлении отдельно
взятого исследования;
гипотеза должна быть правдоподобной;
в анкете должны быть предусмотрены все необходимые для
проверки гипотез вопросы;
гипотеза не должна противоречить научно установленным фактам;
гипотезы формулируются, исходя из задач исследования;
у каждой задачи может быть несколько гипотез;
гипотеза не должна содержать ранее доказанных и проверен-
ных положений;
все понятия в проверяемых гипотезах должны быть проинтер-
претированы.
Гипотезы могут быть недействительными, коррелятивными,
направленными, каузальными,
выделяют гипотезы-основания и гипотезы-следствия.
Гипотезы-основания
формулируются в общих понятиях, отра-
первичными и вторичными.
Также
жающих изучаемое явление в целом. Обычно это утверждения,
подлежащие проверке.
Гипотезы-следствия формулируются в более конкретных и
детализированных понятиях, полученных в процессе
эмпирической
интерпретации. Если исследователю удалось подтвердить все следствия, то исходную гипотезу можно считать доказанной, частично доказанной или опровергнутой.
По степени разработанности различают также первичные и вто-
ричные гипотезы.
Первичные гипотезы считаются рабочими и формулируются до
начала сбора данных. Если результаты исследования опровергают рабочие гипотезы, то взамен их выдвигаются другие гипотезы, которые
называют вторичными.
13
Недействительная гипотеза – это предположение, которое фик-
сирует отсутствие связи между двумя и более переменными. Такая
гипотеза обычно противостоит коррелятивной гипотезе.
Коррелятивная гипотеза указывает на наличие взаимосвязи ме-
жду двумя (или более) переменными. Однако она не определяет природу этой связи.
В направленной гипотезе высказывается предположение о направ-
лении взаимосвязи между понятиями. Если в одной из исследуемых
групп индивидуальные значения оказались выше, чем в другой, то есть
явление имеет тенденцию к совместному увеличению или уменьшению, то для проверки значимости этих различий формулируется гипотеза о прямой взаимосвязи между ними (направленная гипотеза).
Каузальные гипотезы направлены на установление взаимосвязи
между двумя или более переменными. Они могут принимать различные формы. Например, о том, что одна переменная выступает в качестве причины другой или может быть изложена с помощью терминов
«если..., тогда...». Каузальная гипотеза, кроме предположения о наличии или отсутствии связи между явлениями, утверждает и то, что одно явление (причина) предшествует другому явлению во времени, и
то, что итоговый эффект зависит от причины или не может появиться
в ее отсутствие. Оценивая этот тип гипотезы, следует представить
доказательства обоих этих предположений.
В нашем примере были представлены следующие гипотезы:
1. Предполагается, что как минимум каждый второй респондент
имеет определенный уровень знаний и понимания своих национальных традиций и обычаев, однако данные знания не являются достаточно глубокими и осознанными.
2. Большинство опрошенных студентов считает, что сохранение
культурного наследия и трансляция национальных традиций является
актуальной проблемой в настоящее время и нуждается в решении.
3. Наиболее интересными для студентов мероприятиями по зна-
комству с национальной культурой являются массовые народные забавы, а способами передачи знаний сверстникам и последующим по-
14
колениям является размещение материалов на интернет-ресурсах и
организация деятельности тематических кружков и клубов.
4. Уровень знаний респондентов о национальных традициях за-
висит от их национальности, места, где они родились и выросли, а
также вероисповедания.
5. Современная молодежь недостаточно вовлечена в работу об-
щественных организаций и национально-культурных центров, пропагандирующих сохранение национальных традиций и передачу культурного наследия среди молодого поколения.
Тема 6. Выборочный метод
как основа социологического исследования
При подготовке прикладного социологического исследования
особую роль играет выборочный метод, основанный на теории математической и общей статистики. Суть данного метода заключается в
том, что из общего числа всех объектов исследования (генеральной
совокупности) по определенным правилам отбирается небольшое количество людей, которые должны воспроизводить структуру всего
объекта исследования. Отобранная группа людей называется выборочной совокупностью, а процесс ее расчета – выборкой. Таким образом, генеральной совокупностью считается общее число единиц изучаемого нами объекта (студенческие семьи, пенсионеры, студенческая молодежь и т.д.), а к выборочной совокупности относится лишь
та часть генеральной совокупности, которую мы будем непосредственно изучать в своем исследовании. Выборка должна быть репре-
зентативной, т.е. все закономерности, полученные по ней, можно
распространить на всю генеральную совокупность.
Выборочные методы исследования используются потому, что
опросить всех людей, составляющих объект исследования, невозможно, поскольку их количество может достигать десятки тысяч человек. Выборка же допускает опрос нескольких сотен либо тысячи
респондентов. Поэтому, чтобы не допустить ошибок в формировании
15
выборки, необходимо обеспечить ее соответствие генеральной совокупности, сконструировав ее из тех же элементов, что и объект исследования, но в уменьшенных размерах.
Каким образом производится расчет выборки и какие условия
влияют на определение размера выборочной совокупности?
Численность выборочной совокупности во многом зависит от
стоимости сбора информации (которая зависит от суммы, которую
готов выделить заказчик) и стремления исследователя получить статистически достоверные результаты. Стоимость проведения опроса
включает в себя размножение анкет, оплату труда анкетеров или интервьюеров, операторов по компьютерному вводу. Рассмотрим подробнее достоверные результаты исследования.
Чем больше величина выборки, тем меньше возможная система-
тическая ошибка. От генеральной совокупности в той или иной степени может отклоняться любая выборка. Степень ее отклонения от
генеральной совокупности оценивается ошибкой выборки, а предельный размер ошибки зависит от целей исследования. Если исследование требует надежных и достоверных результатов, допускается
ошибка выборки до 3 %. В обычных исследованиях допустимой считается ошибка до 10 %.
Ошибка выборки может зависеть не только от ее величины, но и
от того, насколько различаются между собой изучаемые единицы
объекта внутри генеральной совокупности. Например, если нужно
узнать, какое количество часов в сутки спит человек, то мы обнаружим, что внутри нашей генеральной совокупности данный показатель у различных людей различается (гетерогенная генеральная
со-
вокупность). В другом случае мы будем изучать потребление соли и
обнаружим, что у разных людей оно различается менее существенно
(гомогенная генеральная совокупность). Чем больше различия (гетерогенность) внутри генеральной совокупности, тем больше величина
возможной ошибки выборки [6].
Определение объема выборки зависит также от уровня довери-
тельного интервала допустимой статистической ошибки, под которой
16
понимаются ошибки, связанные со статистическими погрешностями
Объем
генеральной
совокупности
500
1000
2000
3000
4000
5000
10000
100000
Объем выборки
222
286
333
350
360
370
385
458
Размер выборки
Интервал доверия, %
4000
±2
1500
±3
1000
±4
600
±5
400
±6
200
±8
100
±11
[6]. Часто в социологии используется расчет репрезентативной вы-
борки с допущением 5 % ошибки, сделанный В.И. Паниотто (табл. 1).
Таблица 1
Размеры выборки для различных генеральных совокупностей
Для оценки соотношения размеров выборки и ошибки выборки
можно также воспользоваться расчетами института Гэллапа (табл. 2).
Таблица 2
Отношение между размером выборки и ошибкой выборки по Гэллапу
Наиболее строгие требования к репрезентативности выборки,
при которой она должна приближаться к пропорциям генеральной
совокупности, предъявляются в дескриптивных и аналитических исследованиях, менее строгие – в разведывательных исследованиях.
Все выборки делятся на два больших класса: случайные (вероят-
ностные) и неслучайные (целевые).
Вероятностная выборка – выборка, в которой существует оди-
наковая возможность включения в нее любого элемента совокупности, т.е. изучаемая совокупность достаточно близко совпадает со
структурой генеральной совокупности. Такой вид выборки «наугад»
в равной степени позволяет всем единицам изучения попасть в вы-
17
борку и сводит до минимума возможные искажения. Главное условие
использования вероятностной выборки – наличие полного списка
всех элементов генеральной совокупности от 1 до N, где N – общее
число всех элементов. Если такой список имеется, то производится
нумерация, после чего можно использовать несколько различных методик. Например, при использовании лотерейного метода (мет
од
жребия) жетоны с номерами всех элементов помещают в урну, затем перемешивают и извлекают последовательно n жетонов (n –
число элементов выборочной совокупности) [33
]. Элементы гене-
ральной совокупности, имеющие номера, оказавшиеся на извлеченных жетонах, будут составлять выборочную совокупность. При
больших размерах выборки данный метод не совсем удобен, поскольку для обеспечения равного шанса выбора требуется тщательное перемешивание жетонов после каждой выемки очередного номера, что является продолжительным и трудоемким процессом.
При формировании равновероятностной выборки из больших со-
вокупностей пользуются таблицами случайных чисел или используют
компьютерную программу «генератор случайных чисел».
На методах вероятностного отбора основаны простая (случайная), систематическая, серийная (гнездовая, кластерная), стратифицированная (районированная).
Каждый элемент, который включается в простую случайную вы-
борку, имеет одинаковую вероятность попасть в число изучаемых
элементов. Так, для составления простой случайной выборки студентов Самарского государственного технического университета, необходимо будет составить список всех обучающихся, присвоить каждой
фамилии в списке отдельный номер и с помощью генератора случайных чисел произвести отбор нужного количества респондентов.
При гнездовой (кластерной) выборке определяются группы эле-
ментов и составляются их списки, из которых затем проектируется выборка, и только для этих единиц отбираются элементы. Например, нам
необходимо составить список респондентов на 800 человек (размер выборки) для изучения общественного мнения населения небольшого го-
18
рода по какой-либо социальной проблеме. Сначала следует узнать, из
каких районов, улиц и кварталов состоит город и составить их список.
Данный список станет основой выборки, из которого случайным образом или систематически будет проводиться выборка кварталов. Затем в
каждом квартале проектируется выборка жилых домов, интервьюер
или анкетер устанавливает связь с жильцами, проживающими в этих
домах, договаривается, что кто-то из членов каждой из отобранных семей заполнит опросник (семьи отбираются для участия в опросе случайным или систематическим образом) [6].
На практике часто используется метод систематической (или
механической) выборки, когда из пронумерованного списка через
равные интервалы k отбирается заданное число респондентов. При
этом шаг выборки рассчитывается по простой формуле:
k = N / n, (1)
где N – численность генеральной совокупности,
n – численность выборочной совокупности.
Предположим, что нам нужно спроектировать выборку численностью 200 из списка 10000 студентов СамГТУ. Если было решено
использовать систематическую выборку, то сначала рассчитывается
интервал выборки (делением числа элементов в списке на размер выборки). Разделив 10000 имен на требуемый размер выборки 200
ниц, получаем интервал выборки – 50. Это значит, что нам
еди-
следует по списку отбирать каждого пятидесятого студента, пока мы не
наберем необходимые нам 200 респондентов. Начало отбора респондентов из списка проводится по таблице случайных чисел (случайный старт). Таким образом, если случайным образом выбрана точка
старта под номером 20, то в выборку должны попасть студенты,
стоящие под номерами 20, 70, 120, 170 и т.д.
Одной из проблем, с которой сталкиваются исследователи, про-
изводящие расчет систематической выборки, – неполнота списка
элементов генеральной совокупности. Известный в социологии пример такой ошибки – расчет выборки для опроса, проведенного на
19
президентских выборах в США по заказу авторитетного печатного
издания Literary Digest в 1936 г. Размеры выборки были огромными –
4 миллиона избирателей. Результаты опроса предсказывали победу на
президентских выборах сопернику Франклина Д. Рузвельта – Альфу
Лэндону. Однако результаты выборов оказались противоположными,
поскольку выборка респондентов была спроектирована на основе телефонных справочников и списков автовладельцев (из жителей, владеющих телефонами и автомобилями). В то время телефон и автомобиль могли позволить себе приобрести только очень обеспеченные
избиратели. Поэтому выборка завышала репрезентативность по уровню благосостояния. Кроме того, США переживали в этот период
времени Великую депрессию, и в голосовании приняло участие
большое число бедняков, которые в подавляющем большинстве голосовали за Ф. Рузвельта. Джордж Гэллап, проводивший параллельно
опрос по выборке в 40 раз меньшей по объему, сумел предсказать
правильный результат выборов и ошибки в составлении выборки.
Для обеспечения однородности элементов иногда прибегают к
стратифицированной (районированной) выборке, когда генеральную
совокупность разделяют на отдельные страты, более или менее однородные по своему составу, а затем из каждой страты производится расчет методом простой случайной (систематической) выборки.
Неслучайная (или невероятностная, целевая) выборка – это
такой способ отбора единиц, при котором нельзя рассчитать вероятность каждого элемента исследования попасть в состав выборочной
совокупности, что не дает возможности рассчитать, насколько репрезентативна выборка. Отбор единиц изучения производится в неслучайном порядке, без использования понятий теории вероятности. По
этой причине предпочтение отдается вероятностной выборке. В отличие от вероятностной выборки, статистические выводы обо всем
множестве объектов при использовании неслучайной выборки делать
невозможно. Эти выводы могут с большей или меньшей степенью
вероятности распространяться лишь на генеральную совокупность
(которая может не совпадать с объектом исследования). На неслу-
20
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]