Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Эмпирическое социологическое исследование. Учебное пособие
.pdf
61
высказывания должны быть точными и выразительными,
краткими, сжатыми и лаконичными;
структурированными, завершенными по смыслу, ком-
плексными и логичным;
находится в рамках конкретной темы, без отклонений;
не должны использоваться иностранные термины, если
есть аналогичные по значению термины на русском языке;
не должны использоваться слова и словосочетания из раз-
говорного языка и профессионального жаргона;
нежелательно употребление местоимения «я», вместо которого рекомендуется использовать безличные выражения, такие как
«можно сделать вывод», «в данном случае следует сказать», «нельзя
согласиться с мнением» и т. д.
Грамматические требования:
следует строго соблюдать грамматические правила русского языка;
использование аббревиатур допускается только в тех случаях, когда словосочетание используется часто и оправдано, для реальной экономии места. При первом использовании аббревиатуры
должно быть пояснение сокращения.
Требования к синтаксису:
предложения не должны начинаться с аббревиатур, сокращений, символов и чисел;
следует избегать длинных фраз и фраз с тяжелой синтаксической структурой.
Требования к пунктуации:
не ставить точки в конце заголовков таблиц, глав и разделов;
после обозначения мер, величин (см, м, кг) точка не ста-
вится.
2.5. Защита и оценка исследования
Эмпирическое исследование, написанное с учебной целью, подлежит оценке. Документ должен быть представлен на бумажном и
62
электронном носителе, а также результаты исследования должны
быть защищены в устной форме.
При защите исследовательской работы необходимо соблюдать
следующие правила:
доклад не должен превышать 5 – 7 минут (для курсовой
работы), и 10 – 15 минут для выпускной дипломной работы;
при использовании компьютерной презентации оптимальное количество слайдов определяется следующим образом: 1 слайд –
1 минута;
слайды должны содержать только важную для исследования информацию – цель и задачи исследования, научные задачи, гипотезы, основные экспериментальные данные, их анализ и интерпретация, обобщения и выводы;
для лучшего восприятия размер шрифта заголовков слайдов должен быть крупным (36-44), основной текст – мельче (24-36);
для лучшей читаемости текста рекомендуется использование шрифтов Arial или Verdana, и использование контрастного с фоном цвета.
Оценивание работы происходит по следующим критериям:
структура работы (присутствие всех основных элементов
исследовательского труда);
содержательные характеристики (компоненты исследовательского труда и их содержание);
соответствие методического инструментария эмпирическим данным;
качество исполнения и адекватность методов, количественный (статистический) анализ;
полнота и аргументированность выводов;
язык и стиль изложения;
научные критерии: актуальность, новизна, практическая
значимость8.
8
Учитывая, что студенты не имеют необходимых компетенций и научной зрелости,
требования к научным критериям являются, скорее, выборочным аспектом, а не
обязательным.
63
ГЛАВА ТРЕТЬЯ
ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ КОЛИЧЕСТВЕННОГО
АНАЛИЗА ДАННЫХ
Полученная в результате социологического исследования первичная информация подвергается количественному анализу для того,
чтобы вывести данные, которые впоследствии должны быть качественно интерпретированы. Особенно важна для достоверности научных выводов математическая обработка данных, четкое выполнение
количественного анализа. В следующих разделах будет описана последовательность работы с основными методами количественного
анализа данных в социологических исследованиях – альтернативный
анализ и статистический анализ.
3.1. Альтернативный анализ
Альтернативный анализ является самым доступным и легким в
применении количественного анализа данных. При его реализации
необходимо использование специализированного статистического
программного обеспечения. При этом виде анализа работают с переменными номинального и рангового вида, рассчитывается их частотное и процентное распределения.
Для представления частотного распределения необходимо
определить число наблюдаемых случаев для каждого значения параметра т. е. сколько раз повторяется данное значение в совокупности
данных. Результаты анализа частот представляются в виде таблицы
или графика, как правило, в виде гистограммы (по оси x значения переменной сгруппировываются в интервалы, а по оси y – отмечаются
количество случаев, которые имеют определенный интервал значений
переменной), но можно использовать также ленточные диаграммы.
При предъявлении частот распределения не допустимо использование
круговых, точечных или линейных графиков. Параллельно с представлением данных в таблице приводится и комментарий к соответствующим значениям.
64
Пример 1. В таблицу занесены данные по количеству лиц с
уровнями тревожности: низким, средним и высоким.
Таблица 2
Частота распределения испытуемых с разным
уровнем тревожности
Уровень тревожности Количество
Низкий 12
Средний 31
Высокий 3
Из данных таблицы видно, что преобладают лица со средним
уровнем тревожности (31 человек), а высокие показатели – в меньшем
количестве – 3 человека, (табл. 2, рис. 1).
Рисунок 1. Графическое представление частотного распределения
исследуемых лиц с различным уровнем тревожности
Следует иметь в виду, что одни и те же данные не должны повторяться в таблице, графике и тексте. Необходимо выбрать, как
представить результаты: только в таблице или только в графике (для
0
5
10
15
20
25
30
35
Низкий уровень Средний уровень Высокий уровень
Количество
65
более наглядного представления). И таблица, и график должны сопровождаться текстовым комментарием, не повторяющим содержание
таблицы или графика, а обобщающим основные данные. Не всегда
смещение частоты распределения данных является информативным, так
как при этом не учитывается общее количество наблюдаемых случаев.
Чтобы это избежать, рассчитывается относительное (в процентах) распределение данных. Расчеты проводятся по формуле:
Р =
. 100
где Р – это процентная доля присутствия группы в общей вы-
борке;
n – число случаев в каждой группе;
N – суммарное количество случаев наблюдаемых в выборке.
В конкретно приведенном примере вычисления производятся
следующим образом:
Р
низ.
=
. 100 =
. 100 = 0,2608 . 100 = 26,08 ≈ 26,1 %
Р
средн.
=
. 100 =
. 100 = 0, 6739 . 100 = 67,39 ≈ 67,4 %
Р
выс.
=
. 100 = 0,065 . 100 = 6,5 %
Данные процентного распределения также включают в таблицы,
которые часто приводятся параллельно с соответствующими частотными распределениями. Для лучшего восприятия процентное распределение может быть представлено графически (например, круговые
диаграммы). Недопустимо применение точечных или линейных графиков.
Пример 2: Процентное распределение испытуемых: низкий,
средний и высокий уровень тревожности.
66
Таблица 3
Частотное и процентное распределение лиц с разным
уровнем тревожности
Уровень тревожности Количество %
Низкий 12 26,1
Средний 31 67,4
Высокий 3 6,5
Данные альтернативного анализа демонстрируют преобладание
испытуемых со средним уровнем тревожности, меньший процент составили лица с низким уровнем тревожности, с высокими показателями – небольшое количество людей (См. табл. 3, рис. 2).
Рисунок 2. Графическое представление процентного
распределения исследуемых лиц с различным уровнем тревожности
В зависимости от характера выдвинутой гипотезы иногда возникает необходимость расчета и анализа смещения частоты и процентное распределение данных по двум выборкам (мужчины – женщины; безработные – работающие).
Пример 3: В следующей таблице и рисунке находятся данные об
уровне тревожности исследуемых лиц в зависимости от их пола.
Тревожность
Низкий
Средний
Высокий
67
Таблица 4
Процентное распределение уровня тревожности по полу
исследуемых лиц
Уровень
тревожности
Жен Муж
Низкий 18,4 29,4
Средний 69,5 68,1
Высокий 12,1 2,5%
Общ. 100% 100%
По процентному распределению данных по шкале тревоги мужчин и женщин видно, что мужчин с низким уровнем тревожности
значительно больше, чем женщин (мужчин 29,4%; женщин – 18,4%),
наблюдается и противоположная тенденция – женщин с высоким
уровнем тревожности в разы больше, чем мужчин с высокой тревожностью (у мужчин – 2,5%; женщины – 12,1%) (См. табл. 3, рис. 3).
Следует иметь в виду, что, так как в табл. 4 и на рис. 3 представлены одни и те же данные, следует исключить из общего текста таблицу или диаграмму, по желанию исследователя, из-за соображений
экономии места и требований оформления научных работ.
Рисунок 3. Графическое представление уровней тревожности
в соответствии с полом исследуемых лиц
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Низкий Средний Высокий
Жен
Муж
68
Не всегда данные альтернативного анализа так категоричны как
в приведенном примере (Пример № 3). Нередко при отдельных выборках получаются сопоставимые по величине значения, при которых
нельзя однозначно опровергнуть или подтвердить предполагаемые
гипотезы. Во всех случаях необходимо использовать более сложные
методы количественной обработки данных, наиболее часто применяемые будут рассмотрены в следующем разделе.
3.2. Статистический анализ
Статистический анализ включает в себя систему методов (статистических процедур), в которых на основе сложных математических
расчетов, наблюдений в выборках, делаются выводы о генеральной
совокупности. Из-за сложности применяемых формул, расчеты, выполняемые вручную, и большинство статистических процедур, являются трудоемкими и отнимают много времени. Поэтому требуется
использование специализированных программ при статистическом
анализе данных. С этой целью используются программы Data Analysis
от Ехсе1, Microsoft Office пакет, Lotus 1-2-3, QuattroPro и др.; в математических пакетах общего назначения (Mathcad, Matlab, Maple и др.)
также присутствуют разделы со статистическими формулами. Специализированные программы с самыми большими возможностями статистической обработки данных: STADIA, SPSS, SAS, BMDP
STATGRAPHICS, STATISTICA, S-P1us, Minitab и многие другие.
В этом учебном пособие будут рассмотрены возможности программы
для компьютерной обработки статистической информации SPSS, изза широкой ее популярности, больших возможностей и относительно
легкой эксплуатации. Название данного программного продукта является аббревиатурой от английского название Statistical Package for
Social Science (Статистический пакет для социальных наук). Авторами этой разработки являются трое студентов Стенфордского университета, Сан-Франциско. Первая версия системы на языках FORTRAN
появилась в 1967 г. В 1970 г. работу над продуктом продолжили в Чикагском университете. В ближайшие 10 лет были разработаны девять
новых версий программы, и переработан командный язык. С появле-
69
нием персонального компьютера в 1983 году была разработана в РСверсия программы, основанная на MS-DOS, которая также претерпела
ряд улучшений, пока не появилась последняя, известная сегодня версия – 19.0 (SPSS Inc. History, 2004). Продукт позволяет выполнять
многогранную и многоступенчатую обработку данных, как в цифровом, так и в графическом виде, что делает его очень популярным среди специалистов в различных областях, связанных со статистической
обработкой данных.
3.2.1. Ввод данных SPSS
Информация в SPSS организована в табличной форме в двух от-
дельных окнах: Data View и Variable View.
Переход из одного в другое окно осуществляется с помощью
кнопки в левом нижнем углу экрана.
Окно Data View содержит информацию о данных в соответствующих переменных, при которых вертикально (в колоннах) расположены отдельные признаки/переменные, а по горизонтали (вдоль
строк) – данные для соответствующих наблюдаемых случаев9.
Прежде чем вводить конкретные данные, требуется описать в
окне Variable View признаки.
Описание признаков занимает несколько полей:
Name – в этом поле записывается основное название признака/переменной. Оно может содержать буквы, цифры и нижнее подчеркивание. Не допускается введение других знаков (точки, запятой,
тире), пустых промежутков, а также запрещается начинать название с
цифр. В более старой версии программы существует ограничение на
количество символов, которое не должно превышать восьми.
9
В социологии – переменные индивидуальных особенностей исследуемых лиц (социальные характеристики – пол, возраст, психические особенности – тип темперамента, уровень тревожности, быстрота реакции и др.). Т.е. каждой строке соответствует отдельное изучаемое лицо, а каждая колонка - это отдельный признак/ переменная.
70
Рис. 5. Поля для описания переменных в окне Variable View
Туре – в этом поле выбирается тип данных, которые будут введены. Тип Numeric означает, что в качестве значения соответствующего признака могут быть введены отдельные числа. Часто используемый тип ввода данных – String, в котором кроме цифр можно вводить и другие символы/буквы.
Width – в этом поле выбирается максимально возможное число
символов для ввода.
Decimals – в этом поле выбирается число цифр, отображенных
после запятой.
Label – это поле дает возможность для написания полного наименования признаков. В отличие от поля Name, здесь нет ограничения на
используемые символы, пустые промежутки или длину текста.
Values – в этом поле описываются значения качественных признаков, т. е. здесь осуществляется кодирование переменных, которые
находятся на номинальном или ранговом уровне измерения. Кодирование переменных осуществляется следующим образом10:
10
При кодировании номинальных переменных по номеру не означает более высокий уровень данного качества, а только означает, что это другая категория объектов, например, 8 - мужчины; 9 - женщины, как различные цифры означают только
различные предметы, а не означают, что женщины более человечны, чем мужчины
(или наоборот); в то время как ординарные переменные: рост, стоимость,
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]