
- •Тема 1. Общие идеи. Постановка проблемы и выдвижение гипотез
- •1. Идея метода
- •2. Постановка проблемы и выдвижение гипотез
- •3. Требования к теории
- •Тема 2. Понятия ковариации и каузации. Каузальная модель теории
- •1. Ковариация и каузация
- •2. Понятие функциональной связи
- •3. Построение каузальной модели
- •Тема 3. Понятие операционализации, альтернативные и рабочие гипотезы
- •1. Альтернативные гипотезы
- •2. Процедура операционализации
- •3. Рабочие гипотезы, их отличие от альтернативных гипотез
- •Тема 4. Измерение. Ошибки измерения
- •1. Понятие измерения
- •2. Ошибки измерения
- •Тема 5. Валидность и надежность измерения
- •1. Понятие валидности
- •2. Способы валидизации
- •3. Надежность измерения
- •Тема 6. Построение анкеты
- •1. Структура анкеты
- •Уважаемые сограждане!
- •Сводная таблица данных1
- •2. Виды вопросов и их формулировка
- •3. Расположение вопросов и ответов
- •4. Предварительное опробование анкеты
- •Тема 7. Формирование выборки
- •1. Генеральная совокупность и выборка
- •2. Способы построения выборки
- •3. Определение объема выборки
- •Тема 8. Проведение опроса
- •1. Опрос и его виды и способы организации
- •2. Проведение опроса
- •3. Контроль над проведением опроса
- •4. Вторичный анализ данных опроса
- •Тема 9. Интервью
- •1. Определение интервью. Выборочное интервью
- •2. Направленное интервью
- •3. Специализированное интервью
- •Тема 10. Социологический эксперимент
- •1. Понятие переменной
- •2. Классический эксперимент в социологии
- •3. Способы подбора групп, участвующих в эксперименте. Полевой эксперимент и квазиэксперимент
- •Тема 11. Контент-анализ
- •1. Определение контент-анализа
- •2. Содержательный контент-анализ
- •3. Структурный контент-анализ
- •4. Что нужно учитывать при проведении контент-анализа
- •Тема 12. Описание и анализ данных: таблицы, диаграммы, гистограммы
- •1. Перечневая таблица
- •2. Графическое изображение
- •3. Другие способы представления данных
- •4. Правила оформления данных
- •Тема 13. Анализ номинальных и порядковых переменных
- •1. Анализ номинальных переменных
- •2. Анализ порядковых переменных
- •Тема 14. Анализ интервальных переменных
- •1. Понятия средней арифметической и стандартного отклонения
- •2. Анализ нормального распределения
- •Тема 15. Анализ связей между номинальными переменными
- •1. Связь двух номинальных переменных с двумя значениями. Понятие Хи-квадрата
- •2. Связь двух номинальных переменных, имеющих больше двух значений
- •3. Связь между несколькими номинальными переменными
- •Тема 16. Анализ связи между порядковыми переменными
- •1. Определение связи между двумя порядковыми переменными
- •2. Определение связи между таблицами с порядковыми переменными
- •Тема 17. Анализ связей между интервальными переменными
- •1. Понятие линии регрессии. Определение коэффициента связи между интервальными переменными
- •2. Проверка коэффициента связи на статистическую значимость
- •3. Смысл коэффициента корреляции Пирсона
- •Тема 18. Пример социологического исследования
Тема 2. Понятия ковариации и каузации. Каузальная модель теории
1. Ковариация и каузация.
2. Понятие функциональной связи.
3. Построение каузальной модели.
1. Ковариация и каузация
Отношения между социальными явлениями бывают двух видов: либо ковариации, либо каузации.
Ковариация означает, что явления изменяются одновременно: если увеличивается (или уменьшается) одно, то увеличивается (или уменьшается) и другое. Но возможно и наоборот. Одно увеличивается, а другое одновременно уменьшается. Важно, чтобы изменения более или менее совпадали во времени. Эту связь можно выразить следующими схемами (рис. 2.1).
Рис. 2.1. Отношения ковариации
Например, замечено, что когда возрастает или уменьшается процент безработных, то одновременно растет или уменьшается число людей, неуверенных в своем будущем, даже если в настоящее время они имеют работу и вообще преуспевают. Ясно, что здесь мы имеем вариант А.
Но можно сформулировать ту же зависимость через вариант Б. Если возрастает или падает процент безработных, то число людей, уверенных в своем будущем, уменьшается или увеличивается.
Отношения ковариации не дают знания о причинах изменения явлений. Мы не можем сказать, что А порождает В, или, наоборот, В порождает А. Но можно сделать вывод, что изменение обоих явлений есть результат действия какой-то общей пока неизвестной причины.
Например, если молодого человека сразу после школы, где он очень средне учился, вдруг берут на работу в приличную фирму, то, как правило, он начинает ездить на иномарке. И наоборот, вчерашние школьники, катающиеся на иномарках, как правило, и работают в приличной фирме. Здесь можно поразмышлять: то ли из-за иномарки приглашают в хорошую фирму, то ли работа в хорошей фирме позволяет сразу ездить на иномарке.
Но, практика показывает, что реальной причиной совпадения во времени того и другого чаще всего являются связи и финансовые возможности отца молодого человека.
Каузальные (причинные) отношения указывают, что изменения фактора А обязательно сопровождаются изменениями фактора В, но изменение В необязательно приводит к изменению А. Например, можно построить суждение, чем сильнее человек сознает свою партийную принадлежность, тем вероятнее его участие в президентских выборах. Однако наоборот необязательно: высокая активность участия определенных людей в президентских выборах не всегда означает, что эти люди причисляют себя к какой-то партии. Вполне возможно, что люди ходят на выборы по привычке, потому что помнят времена, когда на избирательных участках работал буфет с дефицитными в то время сосисками.
Считается, что при каузальности должны выполняться три условия.
Первое. Одно из явлений предшествует другому во времени. Тогда очевидно, что предшествующее явление скорее всего и является причиной последующего явления (рис. 2.2).
Рис. 2.2. Отношение каузальности
Например, сначала растет безработица (А), затем, с некоторым отставанием растет процент так называемых гражданских или, как говорят в других странах, отложенных браков (В). Очевидно, что сам по себе рост числа таких браков не порождает безработицу. А вот рост безработицы, скорее всего, приводит и к росту отложенных браков. То есть тут именно А порождает В, а не наоборот.
Или сначала государство резко повышает зарплату молодым ученым (попробуем помечтать), и через некоторое время начинает сокращаться процент талантливых людей, уезжающих работать заграницу.
Однако необходимо подчеркнуть, что отставание В от А, то есть наличие временного лага, не является достаточным условием для причинной связи. Ведь и зима наступает через некоторое время после лета, но это не означает, что лето есть причина зимы. А вторник наступает каждый раз после понедельника. Но и тут нет причинной связи.
Поэтому, необходимо второе условие. Мы должны выяснить, почему изменения одного явления вызывают изменения другого, выяснить, так сказать, механизм порождения одного явления другим. Например, ясно, что резкое повышение зарплаты молодым ученым позволит им содержать свои семьи, в том числе жену в интересном положении, не бегая по подработкам на стороне с утра до вечера. Поэтому появляется смысл оставаться работать на родине.
Так и в случае с безработицей. Очевидно, что при ее росте неуверенность в завтрашнем дне заставляет не спешить с созданием полноценной семьи, которая предполагает ответственность друг за друга и за родившихся в браке детей.
Третье условие состоит в том, что изменения обоих явлений, пусть и следующих во времени друг за другом, не должны порождаться каким-то третьим фактором.
Допустим, что понижение спроса на автомобили последовало через некоторое время вслед за повышением цен на продукты в супермаркетах. Можно построить предположение, что бурный рост цен в супермаркетах заставил многих граждан отложить покупку автомобиля.
То есть можно предположить, что действует правило «Если А, то В», где А – повышение цен в супермаркетах, а В – понижение спроса на автомобили.
Но вполне возможно, что как то, так и другое произошло из-за резкого повышения цен на бензин. Это привело, с одной стороны, к повышению цен в супермаркетах из-за роста транспортных расходов, в которые входят издержки на бензин, а с другой стороны, к падению спроса на автомобили.
То есть схема будет такая: «Если С, то А, а потом и В». Здесь С – повышение цен на бензин. Поэтому в данном случае между факторами А и В отношение ковариации, хотя вроде бы одно событие последовало во времени за другим.