2.1. Логическая схема обработки информации.
Логическая схема обработки информации включает в себя графическое представление данных и их различных характеристик: статистические таблицы, ряды распределения, статистическая группировка, проверка гипотез, графики, медиана, мода, корреляция.
Характер обработки информации определен задачами, решение которых предусмотрено логикой проверки сформулированных ранее гипотез. Для задач, предназначенных для проверки основной гипотезы, необходимо предусмотреть следующую обработку первичной социологической информации:
Ввод данных в Excel и SPSS.
Нахождение частоты.
Нахождение корреляции.
Графическое изображение полученных результатов (диаграммы).
2.3. Обобщение результатов проведенного исследования.
В данном параграфе мы продемонстрируем отображение результатов исследования ручной обработки.
По результатам первого вопроса «Оцените качества преподавателя по следующей шкале: 5 баллов - качества проявляются практически всегда; 4 балла - качества проявляются часто; 3 балла - качества проявляются на уровне 50%; 2 балла - качество проявляется редко; 1 балл - качество практически отсутствует; 0 баллов - не могу оценить». Для примера возьмем качество «доброжелательность» мы высчитаем среднее значение, дисперсию генеральной совокупности и стандартное отклонение.
Результаты первого вопроса: 4 4 3 4 5 1 3 5 5 4 4 4 4 2 5 3 5 3 5 4 4 4 4 4 3 5 5 3 5 4 3 3 4 4. Высчитаем его среднее значение. Для этого необходимо сумму всех значений генеральной совокупности разделить на количество значений данных совокупности.
Получим:
=3, 875
Высчитаем дисперсию генеральной совокупности. Вычисляется она путем суммирования, возведенного в квадрат отклонения каждого значения данных от средней величины.
Вначале рассчитаем отклонение от средней величины для каждого значения набора данных:
4 – 3,875 = 0,125; 4 – 3,875 = 0,125; 3 – 3,875 = - 0,875; 4 – 3,875 = 0,125;
5 – 3,875 = 1,125; 1 – 3,875 = - 2,875; 3 – 3,875 = - 0,875; 5 – 3,875 = 1,25; 5 – 3,875 = 1,125 и т.д.
Затем полученное отклонение вводим в квадрат и получаем:
0,015625; 0,015625; - 0,765625; 0,015625; 1,265625; - 8,265625; - 0,765625;1,265625; 1,265625 и т.д.
Сумма всех отклонений от средней величины, возведенных в квадрат рана 19,43461. Далее это число делим на размер совокупности – 1. Получаем:
=
0,6269229
Для подсчета стандартного отклонения необходимо из дисперсии извлечь квадратный корень.
=
0,7917846
Аналогично рассчитываем среднее значение для остальных вопросов.
3. Автоматизация анализа анкетных данных.
3.1. Подготовка первичной информации к компьютерной обработке.
В данном параграфе описаны механизмы, используемые нами в процессе подготовки первичной информации к обработке.
«Обработка данных - один из этапов социологического исследования. Включает ряд компонентов, каждый из которых требует решения организационных, технических, методических, а подчас и теоретических проблем. Необходимо подчеркнуть взаимосвязь этапа обработки данных с другими этапами исследования. Общая структура этапа обработки данных социологического исследования включает следующие процедуры;
- редактирование и кодирование информации. Основное назначение этой процедуры состоит в унификации и формализации той информации, которая была получена в ходе исследования. Часть анкетной информации заранее формализована: даны закрытые вопросы (т.е. приведены возможные варианты ответов) и проставлены их цифровые коды.
- перенос данных на компьютеры.
-проверка качества данных и коррекция ошибок;
- создание переменных»9.
Для переноса полученных данных на компьютер мы использовали программный продукт Excel.
Рис 1. Макет данных в Excel.
Рис 2. Макет данных SPSS.
Рис 3. Проверка вводимых значений (при вводе неверного значения появляется оповещение об ошибке).
Рис 4. Оповещение об ошибке.