- •Федеральное агентство по образованию
- •Введение
- •Глава 1 Применение данных социологических исследований.
- •Глава 2 Количественные и качественные методы
- •Глава 3 Методы сбора данных
- •3.1. Массовые опросы.
- •Выборка в социологических исследованиях.
- •Выборка
- •Разновидности случайной выборки
- •Требования к основе выборки:
- •Виды случайной выборки.
- •Разновидности неслучайной выборки
- •Объем выборки.
- •Репрезентативность выборки.
- •Ошибки выборки
- •Виды непреднамеренных систематических ошибок. Ошибки, связанные с выбором метода.
- •Ошибки, связанные с анкетой.
- •Ошибки, связанные с анкетером.
- •Ошибки, связанные с особенностями объекта исследования.
- •Ошибки, связанные с ситуацией опроса.
- •Выбор техники.
- •Разновидности массовых опросов
- •Виды вопросов.
- •Вопросы табличной формы.
- •Шкалирование.
- •Виды шкал.
- •Требования к формулировке и расположению вопросов в анкете.
- •Пилотаж опросника.
- •3.2. Глубинное интервью: качественная разновидность метода.
- •Виды интервью.
- •3.3. Фокус-группа
- •Количество участников заседания.
- •Длительность фокус-группы.
- •Стимулы.
- •1. Денежные поощрения.
- •Помещение для фокус-группы.
- •Количество фокус-групп.
- •Клинические фокус-группы.
- •Модератор.
- •3.4. Наблюдение.
- •Стандартизованное (формализованное) наблюдение.
- •Произвольное наблюдение.
- •Невключенное наблюдение.
- •Включенное наблюдение.
- •3.5. Эксперимент
- •1. Классические модели:
- •2. Статистические модели.
- •Модель «Две группы только после».
- •Модель «Две группы, до и после».
- •Модель «Четырех групп Соломона».
- •Модель «Изучение тенденций».
- •Модель «Продолжительного панельного исследования».
- •Полностью случайные модели.
- •Модель рандомизированных блоков.
- •Модель латинского квадрата.
- •Факторные модели.
- •Проблемы экспериментального изучения социальных объектов.
- •Этнометодологические эксперименты.
- •Анализ документов.
- •Тактики качественных исследований.
- •Кейс-стади.
- •Глава 4 Методы обработки и анализа социологических данных: количественные исследования.
- •4.1.2. Подготовка данных к обработке
- •Анализ данных
- •Меры центральной тенденции.
- •Представление результатов. Требования к отчету.
- •3. Приложения
- •Рекомендации по составлению отчета:
- •Глава пятая. Методы анализа данных в качественных исследованиях.
- •Расшифровка текста.
- •Контент-анализ.
- •Процедура контент-анализа:
- •Ограничения контент-анализа:
- •Заключение
- •Рекомендуемая литература.
Модель «Две группы только после».
Проблема выравнивания состоит в том, что группы могут быть выровнены по ограниченному числу признаков, хотя на самом деле характеристик объекта, которые могут оказать воздействие на изучаемую переменную гораздо больше. Отбор контрольной и экспериментальной совокупностей осуществляется случайным образом. Понятно, что выборка должна быть достаточно большая, чтобы статистические законы начали действовать.
Модель «Две группы, до и после».
Мы действуем как и в предыдущем случае, с той разницей, что замеры интересующего нас показателя осуществляются как после, так и перед началом экспериментального воздействия.
Модель «Четырех групп Соломона».
Проблема модели «две группы, до и после» заключается в возможных смещениях, связанных с предварительными замерами. Например, если мы исследуем влияние агитации на электоральную активность молодежи, то можем столкнуться с ситуацией, когда предварительные замеры в виде опросов представителей групп, сами по себе приведут к повышению интереса к деятельности партий и, как следствие, к увеличению электоральной активности. С целью решить эту проблему к предыдущей модели эксперимента добавляются группы «только после».
Модель «Изучение тенденций».
Модель схожа со схемой «одна группа, до и после», разница заключается в том, что замеров производится больше. Группы каждый раз отбираются случайным образом из одной и той же совокупности.
Модель «Продолжительного панельного исследования».
Схожа с предыдущей моделью, разница в том, что группы не отбираются каждый раз заново, а замеры осуществляются на одной выборке.
Полностью случайные модели.
Простейший вариант статистической модели. Мы случайным образом отбираем из генеральной совокупности несколько групп и осуществляем на них различные виды воздействия. Например, тема исследования – «Влияние системы обучения на успеваемость». Для этого из списка всех групп ТУСУРа отбираем случайным образом 75 групп. 25 групп переводим на преимущественно дистанционное обучение (минимум аудиторных часов максимум самостоятельной работы), 25 групп – система регулярных посещений занятий (максимум аудиторных часов), 25 групп – циклическое обучение (изучение предметов последовательно, одного за другим). Контрольных групп нет, каждая их групп осуществляет функцию контроля по отношению к другим.
Модель рандомизированных блоков.
Данная модель предполагает совместное использование процедур рандомизации и выравнивания. Заранее определяем блоки в соответствии со значимой переменной, после чего с помощью случайного отбора набираем необходимое количество единиц внутри каждого блока. Например, мы полагаем, что существенным признаком, определяющим влияние системы обучения на успеваемость, будет курс. Разделив на блоки всю совокупность мы делим на три тестовые группы каждый блок и осуществляем процедуру, аналогичную предыдущей модели.
Модель латинского квадрата.
Метод позволяет уменьшить количество групп, если взаимодействие между уровнями воздействия и контролируемыми переменными можно считать незначительными.