- •Глава I некоторые проблемы теории и методологии социологических исследований
- •1. О предмете социологии
- •2. Понятие социального факта
- •3. Методология
- •4. Методы, техника, процедуры
- •Глава II программа теоретико-прикладного исследования с последующим количественным анализом данных
- •1. Проблема, объект и предмет исследования
- •2. Определение цели и задач исследования
- •3. Уточнение и интерпретация основных понятий
- •4. Предварительный системный анализ объекта исследования
- •5. Выдвижение рабочих гипотез
- •6. Принципиальный (стратегический) план исследования
- •7. Программные требования к выборке.
- •8. Общие требования к программе
- •Глава III первичное измерение (квантификация) социальных характеристик
- •1. Конструирование эталона измерения — шкалы
- •Обоснование шкалы увлеченности телевидением по независимому критерию.
- •Выбор более точной шкалы путем сравнения величин относительной устойчивости измерения
- •2. Общая характеристика шкал
- •3. Поиск однонаправленного континуума в шкалах гуттмана (упорядоченная номинальная шкала)
- •4. Использование судей для отбора пунктов в шкалу равных интервалов тёрстоуна
- •Анализ распределения судейских оценок для построения шкалы равных интервалов
- •5. Четыре важнейших ограничения квалификации первичных социальных характеристик
- •Глава IV методы и операции сбора данных, подлежащих количественному анализу
- •1. Прямое наблюдение
- •2. Документальные источники
- •3. Анкетные опросы и интервью
- •Закрытый вопрос: "Как Вы оцениваете некоторые условия и обстоятельства Вашей жизни в настоящее время по сравнению с тем, что было у Вас полгода назад?"
- •4. Некоторые тестовые процедуры
- •Глава V "жесткий" анализ эмпирических данных1
- •1. Группировка и эмпирическая типологизация
- •2. Теоретическая типологизация и ее проверка в эмпирическом анализе
- •3. Поиск взаимосвязей между переменными
- •Участие в инновациях как следствие статуса работников
- •Активность персонала в зависимости от статуса работника
- •Модель перекрестной группировки двух дихотомических признаков ПиР для расчета коэффициента ассоциации Юла (q)
- •Взаимосвязь интересов телезрителей к познавательным (п) и развлекательным (р) программам
- •Взаимосвязь между уровнем образования (о) и интересом к познавательным программам (п), между уровнем образования и интересом к развлекательным программам (р)
- •Матрица интеркорреляций пяти переменных (а, в, с, d, е)
- •4. Социальный эксперимент как метод проверки научной гипотезы
- •Частотное выравнивание индивидуальных характеристик в контролируемом эксперименте (в %)
- •5. Анализ данных повторных и сравнительных исследований
- •6. Последовательность действий при анализе данных
- •Глава VI. Качественные методы в социологии
- •1. Особенности методологии качественного исследования
- •Познавательные возможности качественного подхода
- •Теоретические истоки качественных методов
- •2. Виды качественных исследований и общий порядок действий исследователя.
- •4. Анализ данных на основе "плотного" описания — концептуализация
- •5. Представление данных в публикации
- •Глава VII. Организация исследования
- •1. Особенности организации теоретико-прикладного исследования
- •2. Особенности методики и этапов развертывания прикладного исследования2
- •Условия и логика развертывания исследования
- •Заключение проблемы выбора исследовательской стратегии
- •Приложение 1 профессиональный кодекс социолога
- •I. Общие положения:
- •II. Исследовательская деятельность:
- •III. Научные дискуссии и полемика:
- •IV. Научные публикации:
- •V. Респонденты и обследуемые:
- •VI. Ответственность за нарушение профессионального кодекса социолога:
Участие в инновациях как следствие статуса работников
Статус |
Участие в инновациях (чел.) |
Итого | |
|
участвуют |
не участвуют |
|
Рабочие |
35 |
65 |
100 |
ИГР |
64 |
46 |
100 |
Служащие |
29 |
71 |
100 |
Таблица 10, б
Активность персонала в зависимости от статуса работника
Статус |
Участие в инновациях (чел.) | ||
|
участвуют |
не участвуют | |
Рабочие |
60 |
76 | |
ИГР |
35 |
20 | |
Служащие |
5 |
4 | |
Итого |
100 |
100 |
(если данные представительны) можно подсчитать процентные доли всех 47 выделенных в ней сочетаний возрастных характеристик мужей и жен, из чего, скажем, следует, что более всего в изученной совокупности представлены молодые пары в возрасте 20—24 лет, каковые составляют около 55% от всех пар (504:1838/2= =0,55), среди 50-летних и старше супружеские пары одного возраста составляют лишь 5% и т. д.
Если выборка нерепрезентативна, процентирование можно вести только в рамках каждой подвыборки раздельно. Обычно такие подвыборки образуют по признакам, являющимся возможными причинами искомых связей: половозрастные, имущественные, этнической принадлежности, шкалы по уровню образования, другим объективным характеристикам социального статуса, места проживания и т. д. Здесь несоответствие долей выборок реальному распределению определенных групп в генеральной совокупности не исказит вывод (логика табл. 10, а). В противном же случае (по логике табл. 10, б) достоверность вывода будет прямо зависеть от представительности выборки.
Наконец, в случаях, когда представительность перекрестной классификации в принципе нельзя установить (например, о ценностных ориентациях и политических взглядах, отношений к партиям, где распределение в генеральной совокупности заранее вообще неизвестно), расчет процентов допустим в обоих направлениях и по диагонали с условием, что установленные связи требуют дополнительной проверки, ориентировочны. Для такой проверки используют систему так называемых контрольных (опосредующих) переменных.
Анализ взаимосвязи двух переменных с помощью контрольного (опосредующего) фактора — прием, используемый для того, чтобы установить прямые и опосредованные, причинные и сопутствующие связи, а также уточнить их напряженность. Рассмотрим три вымышленных примера, в которых проиллюстрируем основные логические проблемы этого метода.8
8 Задачи этого класса применительно к социологии были впервые сформулированы в 40-е гг. П. Лааарсфел ьдом и П. Кен дал л и получили в дальнейшем более полное логическое обоснование в работах X. Хеймана [339. С. 286—295].
Пример 1. Надо определить, имеется ли связь между интересом людей к познавательным программам телевидения (обозначим как фактор П) и к развлекательным программам (фактор Р). Для установления взаимосвязи между этими явлениями используем простейший показатель — коэффициент ассоциации двух качественных переменных по Юлу. Чтобы подсчитать коэффициент ассоциации Юла, достаточно фиксировать наличие (+) или отсутствие (-) каждого из двух сопоставляемых качеств А к В.
Построим двухмерную классификационную таблицу (схема 27).
Коэффициент ассоциации Юла (Q) высчитывается по формуле; Q=(ad - cb)/(ad - сb), где (схема 25) частоты а, b, с, d обозначают наличие или отсутствие признака П или Р. Свойства коэффициента: 1>Q>-1; Q=0, если какая-либо из частот (а, b, с или d) равны 0. При значении коэффициента существенно выше или ниже 0 при некотором доверительном интервале (допустимой ошибке) связь имеется.
Допустим, что в нашем примере наблюдается такое распределение (условные числа).
Схема 27