Преобразование распределения индекса (схема 11) в упорядоченную номинальную шкалу из 4-х пунктов

Индекс	50-38	37	36	35	34	33	32	31	30	29	28	27	26	25	24	23-10
%	3	2	6	10	12	16	15	8	6	7	4	3	0	2	3	3
Новая шкала (% и шифр)	21% (4)				43% (3) 21% (2)						15% (1)
Код нового признака 602	632/3				632/3 632/2						632/1

Теперь (табл. 17) мы имеем три градации со значениями индекса в максимально позитивной зоне (4) от 35 до 50 (21% опрошенных) и в минимальной (1) — от 10 до 28 с 15% от числа опрошенных).

Обработка и анализ данных осуществляются в соответствии с задачами исследования поэтапно. Логические задачи переводятся теперь в серию технических операций с исходными и производными признаками. Исследователь, если он сам не продолжает анализ на компьютере, передает в вычислительный центр задания в форме макетов нужных таблиц и иных вычислений или группировок, пользуясь кодовыми обозначениями признаков.

Например, задание на простую группировку предлагается в простейшей форме: "Выдать простые распределения по признакам 001—112, 124—211". После анализа простых распределений может следовать задание на укрупнение шкал: "Выполнить объединения градаций шкал пр. 004: 1+2, 3+4+5, 6, 7; пр. 112: 1, 2+3, 4+5, 6+7..." Для построения двухмерных распределений:

"Выдать двухмерные распределения по пр. 021х041, 021х042..." Для многомерных классификаций: "Создать подмассивы: 041/1, 041/2, 041/3 и для каждого получить двухмерные распределения 021х041, 021х042" и т. д. Формирование подмассивов означает расчленение совокупности по разрядам шкалы признака 041 и в рамках этих разрядов — построение двухмерных таблиц. Такое задание может быть передано для формирования таблиц.

В сложных обработках, если для этого имеются соответствующие алгоритмы, задание передается в более общей форме, например: "Произвести факторизацию признаков 121, 123, 141— 146, 217—222", или: "Выполнить кластеризацию, таксономию (многомерную классификацию) по признакам (следует их перечень)", или:

"Выдать матрицу интеркорреляций (ранговые и метрические коэффициенты) признаков (следует перечень)".

Рассмотрим пример преобразования логических задач анализа в систему заданий на обработку данных.

Гипотеза: ожидается, что функциональное содержание труда (пр. 032 — номинальная шкала по группам содержания труда) детерминирует удовлетворенность работой (пр. 048 — пятичленная шкала) в большей мере, чем размер заработной платы (пр. 165 — пятичленная упорядоченная шкала).

Задания на обработку: выдать двухмерные таблицы:

032r048 и 165r048. Статистики: процентные распределения, где 032 = 100%, корреляции рангов и критерий согласия Пирсона (χ²).

Контрольное задание: сформировать подмассивы 032/1, 032/2, 032/4, 032/5 и выдать для каждого двухмерные таблицы: 165r048 с теми же статистиками + коэффициент энтропии (Н).

В этой серии заданий проверяется, справедливо ли, что группировка по уровню содержательности труда больше ассоциируется с удовлетворенностью работой, чем группировка по уровню зарплаты, а затем уточняется, являются ли такие связи (если они будут) прямыми или косвенными, т. е. опосредованными чем-то еще. Если в подгруппах по содержанию труда (032/1 — 032/5) связи уменьшатся сравнительно с исходными, то налицо прямая зависимость удовлетворенности работой от содержательности труда.

Как правило, социологи используют стандартные компьютерные программы, пригодные для обработки различной социальной информации: в простых распределениях, процентах, средних и дисперсиях отклонений, коэффициентах ассоциации качественных признаков, ранговых и парных коэффициентах корреляции, факторизации, энтропии, регрессионных показателях, а также в специальных индексах и типологиях¹⁴¹.

Анализ данных производится по порядку задач, объединенных едиными гипотезами. Если в работе участвует много сотрудников, некоторые таблицы дублируются, так как различные гипотезы могут проверяться на общем исходном материале.

Важны систематические обсуждения по ходу анализа, сообщения участников исследования о добытых результатах, обсуждения промежуточных итогов с другими специалистами. В этих дискуссиях возникают новые догадки, требующие дополнительного изучения материала.

Изложение итогов в виде отчета или публикации. Итоговый документ следует составить так, чтобы дать возможность читателю самостоятельно проанализировать обоснованность и достоверность всех выводов, а также при желании воспользоваться эмпирическими данными для постановки иных задач. Поэтому в публикации следует придерживаться максимальной последовательности и ясности изложения всех данных и выводов.

Для научной публикации наиболее целесообразно 'придерживаться такого порядка:

1. Изложение целей и задач исследования. Формулировка проблемы. Краткая или более пространная характеристика литературы по вопросу.

2. Основные идеи программы исследования и концептуальная схема. Уточнение исходных понятий.

3. Описание основных процедур сбора первичных данных (методики типа выборки).

4. Изложение и анализ полученных данных по группам гипотез (задач или проблем).

5. Теоретические и практические выводы из исследования. Сопоставление полученных данных с имеющимися в литературе.

6. Постановка вопросов для дальнейшего изучения, выдвижение новых гипотез, которые не могли быть проверены в данном исследовании.

7. Приложения: методики сбора первичных данных, сводные таблицы, основные статистические показатели по ведущим гипотезам (или задачам).

Авторы исследования не должны забывать, что в работе принимали участие многие специалисты, научные работники и практики. Этика науки строго предписывает отметить всех участников работы, от ее инициаторов и теоретиков до научно-вспомогательного персонала и многочисленных критиков, рецензентов, помощников на объектах. Работа социолога невозможна без сотрудничества многих людей, которые заслуживают того, чтобы быть названными в итоговом документе.