
- •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.
3.5. Эксперимент
Эксперимент – это метод социологического исследования, при котором исследуется влияние одного или нескольких факторов на интересующую переменную. Мы выявляем причинные взаимосвязи между воздействием экспериментального фактора и наступившими последствиями. Вывод о том, что изменение переменной связано именно с воздействием экспериментального фактора базируется на регулярной повторяемости реакции объекта на экспериментальное воздействие, а также на контроле других факторов, которые могли бы также изменить переменную. Понятно, что в социальных исследованиях довольно проблематично говорить об «изоляции» объекта исследования от других факторов, помимо экспериментального.
Виды моделей эксперимента [1, с. 389].
1. Классические модели:
1.1. Модели предварительного эксперимента
1.1.1. «Одна группа, только после».
1.1.2. «Одна группа до и после».
1.1.3. «Контрольная группа не прошедшая выравнивание».
1.1.4. «Контрольная группа, прошедшая выравнивание».
1.2. Модели истинных экспериментов.
1.2.1. «Две группы, до и после».
1.2.2. «Две группы только после».
1.2.3. «Модель четырех групп Соломона».
1.3. Модели квазиэкспериментов. «Модели временных рядов».
1.3.1. «Изучение тенденций».
1.3.2. «Модель продолжительного панельного исследования».
2. Статистические модели.
2.1. Полностью случайные модели.
2.2. Модель рандомизированных блоков.
2.3. Модель латинского квадрата.
2.4. Факторные модели.
Приводим ниже более подробное описание каждой из экспериментальных моделей.
Модель «Одна группа, только после».
Этот вид эксперимента относится к простейшим и предполагает воздействие на группу и последующее измерение интересующей исследователя характеристики. Например, цикл телепередач об экологии приводит к изменению в электоральных предпочтениях (снижению рейтинга тех депутатов, которые выступают за создание в Томске «ядерной помойки»). Проблемы очевидны – мы не можем быть до конца уверены, что именно телепередачи об экологии повлияли на мнение томичей.
Модель «Одна группа до и после».
Измерения проводятся не только после, но и перед экспериментальным воздействием. В сущности, речь идет о дополнительном виде контроля. Измеряется изменение интересующей нас характеристики. Например, мнение о продукте до начала рекламной кампании и после.
Модель «Контрольная группа не прошедшая выравнивание».
Контрольная группа – группа, которая не подвергается воздействию экспериментального фактора. Мы сравниваем показатели контрольной и экспериментальной групп и делаем выводы, что различия этих показателей связаны с воздействием экспериментального фактора. Проблема – можем ли мы быть уверены, что различия связаны именно с воздействием на группу, а не со спецификой самих групп.
«Контрольная группа, прошедшая выравнивание».
Чтобы минимизировать различия контрольной и экспериментальной групп, до начала воздействия мы используем техники выравнивания. Выравнивание осуществляется по ряду значимых признаков, например полу, возрасту, доходу, профессиональной принадлежности, частоте и объему потребления и т.д. Есть различные техники, позволяющие осуществить эту процедуру. Может применяться выравнивание усредненных показателей, например, в контрольной и экспериментальной группах должны сохраняться следующие пропорции:
- 40% мужчин, 60 % женщин.
- 50 % - рабочие, 30% специалисты, 20% - управленцы.
Следующая группа моделей, носящая название «модели истинных экспериментов» отличается использованием процедуры рандомизации – распределения членов совокупности между экспериментальными воздействиями таким образом, чтобы для каждого экспериментального воздействия каждый член с равной вероятностью попадал под это воздействие. Рандомизация повышает надежность эксперимента, позволяя контролировать внешние воздействия, минимизирует вероятность систематических различий между группами.