Глава 4 Методы обработки и анализа социологических данных: количественные исследования.

Информация, полученная в результате осуществления полевого этапа исследования, будь то анкетирование, наблюдение или фокус-группа – это сырой материал, нуждающийся в специальной обработке и анализе, после чего исследователь уже может интерпретировать полученные данные и давать рекомендации по проблеме исследования.

Методы, используемые для анализа и обработки социологической информации, отличаются в зависимости от исследовательской методологии - количественной или качественной.

Данная глава посвящена обработке данных, полученных в результате применения количественных методов. Принципы обработки и анализа такой информации разрабатывались учеными в рамках математической статистики. Обращаем ваше внимание на то, что иногда при проведении массовых опросов или формализованного наблюдения, мы получаем данные качественного характера (ответы на открытые вопросы в анкетах, текстовая информация в графе «другое» при проведении формализованного наблюдения). О способах обработки информации такого рода вы сможете узнать из другой главы (посвященной обработке текстовой и визуальной информации).

4.1.2. Подготовка данных к обработке

Редактирование данных. Получив данные в виде стопки анкет или бланков формализованного наблюдения, первое, что делает обработчик, это редактирование данных. Задача редактирования – выявить пропуски, ошибки, неточности в заполненных формах. Существует ряд типичных ошибок, которые выявляются на этапе редактирования. В таблице приведены основные проблемы, причины их возникновения и возможные варианты действий. Ниже таблицы приводится расшифровка некоторых понятий.

Таблица 4.1.

Редактирование данных.

Вид проблемы	Причина	Варианты действия
Пропуски в бланке	1. Респондент не ответил на какой-либо вопрос. 2. Анкетер забыл записать ответ. 3. Наблюдатель не внес сведения о наблюдаемом индикаторе в бланк наблюдения.	1. Если это возможно – еще раз связаться с респондентом и получить необходимую информацию. 2. Выбраковать форму. 3. Анализировать данные, за исключением пропущенных. Пропуски считать альтернативой «отказ отвечать».
Не соответствующий требованиям респондент	1. Невнимательность анкетера или наблюдателя. 2. Невнимательность респондента.	Выбраковать анкету (бланк).
Несогласованность данных	1. Респондент не понял вопрос (некачественно составленная анкета) или проявил невнимательность. 2. Респондент сознательно говорит неправду. 3. Ошибся анкетер или наблюдатель.	1. Если это возможно – еще раз связаться с респондентом и получить необходимую информацию. 2. Выбраковать форму. 3. Игнорировать один из ответов, исходя из логики всего бланка.

1. Пропуски в бланке – отсутствие ответов на заданные вопросы. Если таких пропусков немного (1-2), то возможно использование данных в общем анализе. Например, часто люди пропускают вопросы, связанные с уровнем дохода. Тем не менее, некоторые исследователи настаивают на выбраковке таких анкет.

2. Не соответствующий требованиям респондент – мы имеем в виду нарушение правил отбора единиц наблюдения. Например, нам требуется узнать мнение женщин-автовладельцев на тему обслуживания автомобиля, тогда опрошенные мужчины или женщины без автомобиля считаются не соответствующими заданным параметрам отбора. Это, безусловно, ошибка анкетера, если выбор респондента осуществлялся им. Возможно, если это опрос на сайте, почтовый опрос или анкеты были в свободном доступе (например, в местах ожидания на автомойке или автосервисе) – то причиной возникновения проблемы является сам респондент.

3. Несогласованность данных. Проблема возникает, когда ответы на разные вопросы противоречат друг другу. Например, респондент указывает в графе «возраст» - 18 лет, а в графе «профессиональная принадлежность» - врач. Как правило, такие анкеты выбраковываются. Но иногда, из логики других ответов становится понятно, что какую именно альтернативу ответа человек выбрал по ошибке. Например, при ответах на открытые вопросы респондент пишет о себе, используя глагольные окончания мужского рода («я учился»), указывает профессиональную принадлежность «бурильщик», а при ответе на вопрос «ваш пол» отвечает «женский». В этом случае можно предположить, что респондент ошибся, отвечая на вопрос о половой принадлежности.

Кодировка данных. Каждой анкете или бланку наблюдения должен быть присвоен порядковый номер для занесения данных в программу для обработки.

Набивка данных. Теперь мы приступаем к занесению данных «в компьютер». Существует множество программ, в которых мы можем осуществлять статистическую обработку. Для этого мы можем использовать как универсальные программные продукты от Microsoft (например, Excel), так и специализированные программы (SPSS, SAS, Statistica и др.). Кроме того, некоторые программные продукты разрабатываются непосредственно при социологических центрах. В частности, такие разработки ведутся в ТУСУРе.

В начале в программной среде мы составляем матрицу для набивки (не будем останавливаться на правилах работы с программами, поскольку они зависят от конкретного программного продукта). Мы приводим пример составления такой матрицы в Excel и SPSS, поскольку эти программы наиболее часто используются студентами ТУСУРа.

Матрица в Excel до набивки данных.

Рис. 4.1. Матрица для набивки данных в Excel

В дальнейшем при рассмотрении различных видов анализа данных мы будем пользоваться примерами из программы SPSS, поскольку именно эта программа изучается студентами в рамках курса «Методы прикладного социологического исследования». Хотим заметить, что набивка данных может осуществляться на базе большинства других программ, поскольку существует возможность импортирования данных из них в программную среду SPSS.

Дальше остается только внести данные в матрицу. Как правило, для этого используются нанятые на период исследования работники, поскольку особой квалификации (кроме знания ПК на уровне пользователя) такая работа не требует. Вот как могут выглядеть данные внесенные в программную среду SPSS.

Рис. 4.2. Данные, внесенные в программную среду SPSS.