30 Подготовка данных к анализу: составление базы данных, табулирование, корректировка.

Информация, получ. в ходе полевых работ, заносится вБД в виде присвоенных кодов.

Табулирование заключ. в простом подсчете числа случаев, попадающих в различные категории.

2 вида табулирования:

- простое (подсчет единичной переменной)

- перекрестное ( 2 или более перем. рассматр. одновременно, при этом осущ. подсчет случаев, имеющих общие характ-ки)

Простое табулирование помимо отражения результатов исслед. может служить для:

- определения показателя неполучения ответа на вопрос

- поиск мест возникновения грубых ошибок

- определения места возникновения резких отклонений от среднего

- получения эмпирич. распределения рассматр. переменной

- расчет итоговых значений статистики.

Корректировка данных предусматривает:

1) очистку данных

- при отсутствии данных (использование заменяющих величин; определение ответа на основе инфы в анкете; исключение из анализа)

- при наличии грубых ошибок (использование табулирования повторно)

-при наличии чрезмерных отклонений от среднего (исключение результата наблюдения из анализа; рассмотрение данного наблюдения как отельного случая вне основного анализа)

2) статист. корректировку

- взвешивание

- переопределение переменных

- преобразование шкал

31 Логические методы анализа: экспертный анализ, контент – анализ.

Метод экс. оценок – метод организации работы со спецами-экспертами и обработки мнений экспертов. Эти мнения обычно выражены частично в колич., частично в кач. форме. эксп. оценки бывают индивил. и коллект. Для проведения работы орган-т рабочую группу, кот. организуют деят-ть экспертов, объед. в эксп. комиссию.

Подходы к получению эксп. оценок:

с каждым эксп. работают отдельно, он даже не знает, кто еще явл. эксп., поэтому высказывает свое мнение независимо от авторитетов

эксп. собирают всмете для подготовки материалов, при кот. эксп. обсуждают проблему др. с др., учатся др. у др., и неверное мнение отбрасывается

чисто эксп. фиксировано и таково, чтобы статист. методы проверки согласованности мнений и затем их усреднение позволяли принимать обосн. решения

чисто эксп. растет в процессе проведения экспертизы

Методы эксп. оценки:

1) метод сценариев (ставиться проблема, задача-разработка прогноза (сценария) дальнейшего развития данной проблемы)

2) метод Дельфи (основан на многократных анонимных групповых интервью; последовательное объединение мнений, идей, выводов до полнейшего соглашения)

3) метод мозгового штурма

Этапы эксп. оценки:

1) постановка цели исслед.,

2) выбор формы исслед., определение бюджета

3) подготовка ифны, бланков, анкет, модератора процедуры

4) подбор эксп.

5) проведения экспертизы

6) подготовка отчета с результатами эксп. оценок

Контент-анализ – формализ. метод сбора данных из втор. источников и кач.-колич. анализа их содержания. Проведение контент-анализа основано на следующих принципах:

- формализации – необходимо задать однозначные правила для выявления искомых характеристик содержания;

- статистической значимости – интересующие исследователя элементы содержания должны встречаться с достаточной частотой.

Алгоритм выполнения:

1. Постановка задач контент-анализа.

2. Определение системы категорий анализа.

3. Определение единицы анализа.

4. Выбор количественных и качественных характеристик текста, которые интересуют исследователя для характеристики взаимосвязи содержания с внешними параметрами.

5. Выбор источников для обследования.

6. Разработка таблиц сбора данных на каждую категорию анализа.

7. Разработка инструкций кодировщику, где описывается система правил сбора данных

8. Сбор информации.

9. Обработка результатов и их интерпретация.

10. Подготовка отчета.

Объекты анализа: материалы газет и др. печатных изданий, радио- и телепередачи, кинофильмов, рекламных обращений, а также данные, полученные посредством открытых вопросов анкет или свободных интервью.

Цель исслед. – выявление аспектов, касающихся объекта и предмета исследования, которые получили подробное рассмотрение в документах, вышедших в течение некоторого периода времени.