Тема 15Методы обработки и описания результатов исследования в социальной работе

1. Теоретические методы исследования.

2. Понятие выборочного метода исследования.

3. Количественные методы обработки информации.

Основные понятия:генеральная совокупность, обследуемая совокупность, единицы отбора, выборочная совокупность, выборка, репрезентативность выборки, качественные методики анализа результатов, сжатие информации, схематизация, генеалогическое дерево, кодирование, количественный анализ данных, измерение, квантификация, ранговые уровневые показатели, альтернативный анализ, вариационный анализ, корреляционный анализ, коэффициенты корреляции, факторный анализ.

На всех этапах исследования при использовании любого метода перед исследователем стоит задача: проанализировать полученный эмпирический материал. Ведь факты сами по себе еще не раскрывают сущности изучаемых явлений и процессов.

Решить данные задачи помогают теоретические методы исследования: анализ, синтез, абстрагирование, конкретизация, индукция, дедукция и др. Именно они позволяют раскрыть качественные характеристики изучаемых явлений.

Достоинства теоретического анализа и синтеза:

– применяется диалектическая логика при качественном анализе изучаемых фактов;

– возможность охватить одновременно большое количество данных и проникнуть в их сущность, произвести мысленную реконструкцию изучаемого и распознать, вычленить интересующие стороны, признаки, свойства, закономерности.

Теоретический анализ путем абстрагирования, сравнения дает возможность исследователю разложить изучаемое на элементы, вскрыть структуру и специфику, идя от сложного к простому.Синтез позволяет воссоздать изучаемое явление в целом, в системе его наиболее существенных связей, обосновать ту или иную теоретическую концепцию.

Анализ и синтез используются с самого начала процесса исследования: при определении его целей и задач, замысла (основной идеи), гипотезы, предполагаемых результатов. Наиболее активно анализ и синтез применяются при сборе и обработке фактов, накопленных в ходе исследования (для раскрытия связи между ними). На этом основании исследователь получает возможность сделать научно обоснованный прогноз, спроектировать новое, чего еще нет в теории и практике.

Формы анализа:

– классификационный анализ – с его помощью осуществляется первичная, описательная стадия исследования; его цель – упорядочить и систематизировать явления на основе сходства, смежности, повторяемости;

– анализ отношений – используется для более углубленного понимания сущности исследуемых явлений, изучения процесса их развития путем разложения изучаемого на отдельные части и исследования отношений между ними, но причинная связь между явлениями не вскрывается;

– каузальный анализ – ведет к открытию существенных отношений, являющихся причинами явлений, к познанию научных законов; «вырывает» явление из всеобщих связей и изучает изолированно причину и следствие;

– диалектический анализ – предполагает рассмотрение явления во всеобщих взаимосвязях и развитии; исходит из понимания действительности как целого, состоящего из взаимообусловливающих частей.

Последовательное осуществление единства анализа и синтеза дает возможность исследовать не только отдельные стороны процесса (явления), но и сам процесс в целом.

Абстрагирование – мысленное отвлечение какого-либо признака, свойства предмета от самого предмета с целью более глубокого изучения сути.

С помощью абстрагирования исследователь может выделить общие признаки у многих изучаемых предметов или вычленить какой-либо признак у одного предмета и специально рассмотреть его. Также может быть создан идеализированный объект (не существующий в реальности, но дающий представление и его эталоне, совершенном, законченном виде).

Конкретизация – мысленный процесс воссоздания определенного явления на основе ряда ранее выстроенных абстракций. Позволяет включить полученные теоретические знания (абстракции) в систему существующих концепций с тем, чтобы уточнить, углубить, развить, а может быть доказать их несостоятельность.

Взаимосвязь абстрагирования и конкретизации обусловлена самим процессом познании. Как известно, он начинается с «живого созерцания», т.е. чувственного восприятия конкретного. Познавая конкретное, исследователь вычленяет отдельные свойства, признаки, изолирует их от других признаков предмета, создает одностороннее знание – абстракцию. Так происходит движение «от живого созерцания к абстрактному мышлению».

Когда отдельные признаки, стороны предмета изучены, начинается новый этап в познании: движение от абстрактного к конкретному. Мышление исследователя из отдельных абстракций конструирует предмет в его целостном виде, т.е. как мысленно конкретно-действенное знание, дающее результатам исследования выход в широкую практику.

Индукцияпозволяет исследователю перейти от эмпирического уровня к уровню теоретическому посредством обобщения отдельных фактов, аналогий, статистического описания и выводов, различных форм экстраполяции от известного к неизвестному. Тем самым осуществляется проникновение в сущность явлений, открытие их закономерностей, построение гипотез и теорий.

Дедукцияпозволяет выводить утверждения из одного или нескольких на основе законов и правил логики.

Суть метода моделированиязаключается в том, что устанавливается подобие явлений, адекватность одного объекта другому в определенных отношениях и на этой основе превращение более простого по структуре и содержанию объекта в модель более сложного. Исследователь получает возможность переноса данных по аналогии от модели к оригиналу.

Модель – вспомогательное средство, которое в процессе познания, исследования дает новую информацию об основном объекте изучения.

Механизм моделирования имеет следующие операции:

переход от естественного объекта к модели, построение модели

экспериментальное исследование модели

переход от модели

к естественному объекту (перенесение результатов, полученных при исследовании, на данный предмет

Иногда в исследованиях выделяется особый вид моделирования – мысленный эксперимент. В данном случае в содержание моделирования вкладывается соотношение теоретических и экспериментальных данных, полученных в исследовании, с динамической моделью, имитирующей те ситуации, которые могли бы возникнуть при реальном экспериментировании. Такая идеальная модель позволяет обнаружить наиболее важные для исследователя связи и отношения в изучаемом объекте, объяснить и конкретизировать уже имеющиеся приемы и правила, главным образом, путем абстракции и идеализации.

Выборки. Типы выборок. Расчет ошибки выборки

Генеральная совокупность– это суммарная численность объектов наблюдения, обладающих определенным набором признаков (пол, возраст, доход, численность, оборот и т.д.), ограниченная в пространстве и времени.

Выборка (Выборочная совокупность)– часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, с тем чтобы сделать заключение обо всей генеральной совокупности. Чтобы такое заключение можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности.

Репрезентативность выборки– свойство выборки корректно отражать генеральную совокупность. Одна и та же выборка может быть репрезентативной и нерепрезентативной для разных генеральных совокупностей.

Репрезентативность выборки и ошибка выборки – разные явления. Репрезентативность, в отличие от ошибки никак не зависит от размера выборки.

Ошибка выборки(доверительный интервал) – отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения, от истинных данных генеральной совокупности.

Ошибка выборки бывает двух видов – статистическая и систематическая. Статистическая ошибка зависит от размера выборки. Чем больше размер выборки, тем она ниже. Обычно, когда говорят об ошибке выборки, подразумевают именно статистическую ошибку.

Выборки делятся на два типа: вероятностные и невероятностные.

– вероятностные выборки:

- случайная выборка (простой случайный отбор) – предполагает однородность генеральной совокупности. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел;

- механическая (систематическая) выборка – разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом ‘n’ отбирается каждый ‘k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k;

- стратифицированная (районированная) – применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом;

- серийная (гнездовая или кластерная) выборка – единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.

– невероятностные выборки. Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.:

- квотная выборка. Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей) Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто;

- метод снежного кома. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования;

- стихийная выборка. Опрашиваются наиболее доступные респонденты (опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов). Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов;

- выборка типичных случаев. Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения.

Количественные методы обработки информации в социальной работе. Это методы обработки эмпирических данных, определяющие количество каких-либо свойств у объекта изучения или количество их повторения в ходе изучения.Активно используются висследованиях в социальной работе. Позволяют давать изучаемым явлениям и процессам не только качественную, но и количественную характеристику. Достоверность исследования, в котором используются математические методы, зависит от того, правильно ли они применяются и насколько адекватно величины, с которыми работает исследователь, отображают реальные количественные характеристики изученных явлений и объектов.

К количественным методам обработки информации относятся методы числового выражения наличия качества (математический расчет), его процентное соотношение с целостным явлением или другими качествами, вычисление среднеарифметической величины, определение дисперсии (отклонение от среднего) и коэффициента достоверности и др.

Таким образом, для количественного анализа важно правильно провести операцию измерения.

Измерение –это приписывание чисел объектам и событиям в соответствии с определенными правилами. Существует несколько способов приписывания числовых характеристик предметам и явления.

Регистрация наличия или отсутствия определенныхпоказателей. Выделяется какой-нибудь признак и отмечается каждый случай, когда в наблюдении или эксперименте появляется предмет или явление с этим признаком. Сосчитывая затем количество таких случаев, получаютчисло предметов (явлений) с данным признаком, обнаруженных при наблюдении (эксперименте.)

Для случайных событии определяется та их количественная характеристика, которая называется относительной частотой:

Число событий, в которых

был изучаемый признак

Относительная частота = –––––––––––––––––––––––––––

Число всех наблюдаемых событий

Регистрация позволяет делать некоторые важные обобщения и выводы относительно совокупностей изучаемых объектов в целом. В частности, она позволяет выявлять суммарные характеристики результатов деятельности при различных условиях, сравнивать эффективность различных форм и методов работы.

Но, используя регистрацию, важно помнить о границах ее применения. Она возможна лишь тогда, когда может быть сформулирован точный критерий, позволяющий во всех случаях однозначно отличить объект, имеющий регистрируемый признак, от объекта, который этого признака не имеет.

Упорядочение (ранжирование). Изучаемые явления распределяются в порядке возрастания или убывания величины определенного признака. Затем каждой группе объектов присваивается число, соответствующее месту этой группы в нарастающем или убывающем ряду. Это число, показывающее порядок изучаемого признака у данных объектов, называетсярангом.

Ранговая оценка позволяет относительно оценивать величину изучаемого признака у соответствующей группы объектов даже в тех случаях, когда точно измерить его значение невозможно (оценка результатов на конкурсе или соревнованиях).

Ранжирование дает возможность вычислить некоторые количественные характеристики изучаемых признаков. Это позволяет строить определенные математические модели указанных явлений и делать некоторые выводы о закономерных связях между ними. Математические средства для этого дает статистика корреляции рангов и статистика сопряженности признаков.

Вопросы для самоконтроля:

1. Какие методы и приемы обработки результатов исследования используются в социальной работе? Какова их роль?

2. Какие формы анализа используются в исследованиях в социальной работе?

3. Что такое выборочный метод исследования?

4. Что такое генеральная и выборочная совокупность?

5. Что лежит в основе обоснования объема выборки?

6. Каким образом можно обосновать репрезентативность выборки?

7. Какие математические методы используются в исследованиях в социальной работе?