6. Задачи исследования. Проверка сформулированных гипотез требует решения соответственно основных и дополнительных задач.

В теоретически ориентированном исследовании, прежде всего, решаются теоретические (основные), а затем практические (неосновные) задачи. В прикладном же исследовании – всё наоборот. Основные задачи обычно соответствуют цели исследования. Неосновные задачи в РГР направлены на решение методических вопросов, они ставятся для получения дополнительной информации или решения дополнительных гипотез. Вероятно, что объем работы не позволит получить законченного решения неосновных задач, но в целом это поможет в поиске ответа на центральный вопрос. Как правило, первая задача работы состоит в изучении и анализе литературы по названной теме.

Пример 7. Изучить и проанализировать научную литературу и материалы местной периодической печати по организации социальной защиты лиц пожилого возраста.

Пример 8. Проанализировать работу социальных служб города с лицами пожилого возраста.

7. Определение выборочной совокупности. В практике современных социологических исследований используется выборочный метод, позволяющий решить проблему репрезентативности.

Выборочная совокупность – часть объектов генеральной совокупности, выступающих в качестве объектов наблюдения. Выборочную совокупность требуется конструировать таким образом, чтобы при минимуме исследуемых объектов удалось с необходимой степенью гарантии представить всю генеральную совокупность. Это означает, что структура выборочной совокупности должна максимально полно совпадать со структурой генеральной совокупности

Генеральная совокупность – множество социальных объектов, которые являются предметом изучения в пределах, обозначенных проблемой исследования и территориально-временными границами.

Пример 9. В нашем случае генеральная совокупность – это люди пожилого возраста, проживающие на территории БМО (или конкретного микрорайона) на момент проведения исследования.

Исторически первыми простыми формами отбора были простые вероятностные (случайные) выборки. При равновероятностном отборе для каждого элемента генеральной совокупности (N) должна гарантироваться равная вероятность попасть в выборочную совокупность (n). Это описывается формулой P= P1 + P2 + P3 +…+PX =1, где P – вероятность события.

При рассмотрении любой схемы построения выборки должны учитываться следующие факторы: наличие или отсутствие вероятностного механизма отбора и наличие или отсутствие объективности при отборе. Учет этих факторов позволяет создать типологию основных методов выборки: случайная и квазислучайная, вероятностная, целевая и построенная на основе суждения, гнездовая (серийная) и районированная или стратифицированная. Они могут комбинироваться друг с другом. Использование того или иного метода построения выборки зависит от характера прикладного исследования.

Основная цель выборочного исследования – сформировать репрезентативную выборку. Репрезентативность – это свойство выборочной совокупности опрашиваемых представителей (выборки) отражать характеристики всей изучаемой (генеральной) совокупности людей. Репрезентативность – это достаточно точное отражение генеральной совокупности выборкой по данному составу и состоянию репрезентатируемых признаков на момент репрезентации каждого из них. Репрезентативность оказывается возможной вследствие проявления закона больших чисел. Вместе с тем, при организации выборочного исследования следует помнить о случайных и систематических ошибках репрезентативности Ошибка репрезентативности – отклонение характеристик выборки от их истинных значений в генеральной совокупности. Данные ошибки не могут быть устранены полностью, но могут быть доведены до незначительных пределов с помощью теорем теории вероятности и математической статистики. Ошибка репрезентативности тем меньше, чем более однородна генеральная совокупность и чем больше объем выборки или

.

Так, если требуется уменьшить ошибку в два раза, то объем выборки следует увеличить в четыре раза.

При достаточно простом наборе характеристик генеральной совокупности удобно использовать метод механической выборки: из единого списка элементов N через равные интервалы (шаг отбора) отбирается соответствующее число респондентов по формуле:

,

где п - объем выборочной совокупности, N – объем генеральной совокупности, К – шаг отбора.

Пример 10. Если в списке избирателей 3000 человек, а опросить нужно 300 независимо от возраста, пола, образования , то опрашиваться будет каждый 10-й по списку.

Достаточно прост в использовании метод квотной выборки, которая строится как модель, воспроизводящая структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) распределения изучаемых признаков. Именно на основе квот устанавливается, сколько лиц, с какими характеристиками следует опросить. Так, если в генеральной совокупности женщины составляют 87 %, то и в выборке должно быть 87 %. Но для того, чтобы использовать этот метод, необходимо знать точные характеристики генеральной совокупности.

Не менее часто применяется метод гнездовой выборки, при котором выбираются в качестве единиц не отдельные люди, а группы с их последующим сплошным опросом. Но этот метод годится только в том случае, если состав групп в максимальной степени схож.

Также удобен метод серийной выборки. В этом случае генеральная совокупность делится на однородные серии по заданному признаку, а отбор респондентов осуществляется из каждой серии отдельно в соответствии с пропорцией (квотой). Количество респондентов, подлежащих отбору из каждой серии в отдельности, определяется формулой:

,

где i –число серий в n, Ni –число единиц в серии.

Пример 11. Численность генеральной совокупности 1000 человек, из них высшее образование имеют 30, среднее специальное образование – 70, а 900 человек имеют среднее образование. Выборка должна составить 100 человек.

Все вышеперечисленные методы объединяет одно качество – они основаны на информации о генеральной совокупности. Когда есть возможность контролировать выборочную совокупность по какому-то признаку, то, согласно теории вероятности, можно предполагать, что среди каждых десяти отбираемых респондентов встретятся несколько нужных.

В настоящее время чаще при проведении массовых опросов используются методы собственно-случайного отбора: случайно-бесповторный и случайно-повторный. Рассмотрим наиболее употребительные варианты подобных выборок. Существуют формулы, которые используются для вычислений объема выборочной совокупности при случайном методе отбора. Для генеральной совокупности менее 5000 обычно используют формулу случайно-бесповторного отбора:

,

где - дисперсия контролируемого признака;

- предельная ошибка выборки;

– коэффициент доверия.

Пример 12. В районе проживает 10 тысяч семей. Какое число семей нужно отобрать для проведения исследования, чтобы с вероятностью 0,954 ошибка выборки не превысила 0,5 , если на основе предыдущих исследований известно, что дисперсия равна 9?

.

Если объем генеральной совокупности велик (более 5000) или о ней отсутствует информация, для расчетов используется формула случайно-повторного отбора:

.

Пример 13. Какова должна быть численность выборки, чтобы с вероятностью 0,954 ошибка выборки не превысила 0,04, если известна дисперсия 0,24 при условии, что используется метод случайного повторного отбора?

Критерием оптимальности расчета выборки является дисперсия (разброс) – числовое значение контрольных признаков генеральной совокупности. Объем вероятностной выборки невозможно определить, если неизвестна дисперсия. Именно поэтому проводятся пилотажные – пробные – исследования, чтобы проверить через доверительную вероятность правильность ориентировочной дисперсии. Вычислять объем выборки следует по признаку, дисперсия значений которого наибольшая. В прикладных социологических исследованиях обычно исходят из дисперсии – 0,25, по которой численность выборки определяется с запасом. Но в некоторых случаях дисперсию можно вычислить самостоятельно.

Дисперсия – это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от средней арифметической. Она обозначается . В зависимости от исходных данных дисперсия может вычисляться по средней арифметической простой или взвешенной:

- простая дисперсия;

- взвешенная дисперсия.

Дисперсии, таким образом, предшествует среднее квадратическое отклонение. Оно выражается в тех же единицах, что и признак и обозначается следующим образом:

- невзвешенное среднее квадратическое отклонение;

- взвешенное среднее квадратическое отклонение.

Порядок расчета дисперсии исчисляется по индивидуальным данным. (См. пример 15) Но сначала надо определиться с предельной ошибкой выборки. Она определяется логически на основании решения вопроса о допустимой степени отклонения среднеарифметических параметров от истинных значений параметров распределения генеральной совокупности. Значение предельной ошибки выборки выбирается не более 5 % от среднеарифметических. Так, если среднеарифметическая ошибка – 10, то ошибка в 5 % - 0,5 или среднеарифметическая – 3, то ошибка выборки – 0,3. Доверительная вероятность обычно определяется в 0,95. Это будет означать, что надежность выборки – 95 %. По специальным таблицам приложений рабочей книги социолога находим, что вероятности 0,95 соответствует коэффициент доверия 2. При увеличении значения вероятности до 0,99 коэффициент доверия возрастает до 3, что ведет к значительному увеличению выборочной совокупности. Часто это бывает экономически не выгодно, а потому исходят из практически проверенных параметров.

Для расчета средней ошибки выборки используют две формулы:

• при значительной или неизвестной генеральной совокупности

;

• при незначительной генеральной совокупности

Пример 14. В порядке случайной бесповторной выборки обследовано 2000 семей из 10 000 в микрорайоне. В результате выявлено 20 социально неблагополучных семей. С вероятностью 0,954 необходимо определить б) предельную ошибку выборки при определении % неблагополучных семей в генеральной совокупности; в) пределы, в которых будет находиться % неблагополучных семей по всему микрорайону; 3) пределы, в которых будет находиться количество неблагополучных семей.

Дано: N-10 000, n-2000, - 0,954 по РКС соответствует t-2, предварительно оценивается как 22,5.

1. Рассчитывают предельную ошибку выборки при определении % неблагополучных семей в микрорайоне.

Предельная ошибка выборки при определении % неблагополучных семей составляет 0,5.

2. Рассчитывают % пределы, в которых будет находиться % неблагополучных семей.

2000 обследованных семьи – 20% от N, % неблагополучных семей в п – 1%, % неблагополучных семей в N – 0,2%.

Следовательно, 0,5%< неблагополучные семьи<1,5%.

3. Рассчитывают пределы, в которых будет находиться количество неблагополучных семей.

20 0,5 или 19,5<неблагополучные семьи<20,5

Пример 15. Порядок расчета невзвешенной дисперсии.

1. Определяется средняя арифметическая

2. Рассчитываются отклонения вариант от средней

3. Возводятся в квадрат отклонения вариант от средней .

4. Суммируются квадраты отклонений .

5. Полученная сумма делится на число вариант .

Простая дисперсия вычисляется, таким образом, по индивидуальным данным. С примерами решения подобных задач можно ознакомиться в [4].

Для конкретных тем курсовой работы варианты параметров расчета выборочной совокупности, ошибки репрезентативности и средней ошибки выборки выдаются преподавателем индивидуально.

Следовательно, социологическое обоснование выборки должно содержать расчет самой выборки, её ошибок и ошибок репрезентативности.

8. Методы сбора информации прикладной социологии достаточно многочисленны. Это могут быть различного рода опросы, наблюдения, эксперименты, моделирование, изучение документов и так далее. При написании работы следует определиться, как и каким методом планируется получать первичную социологическую информацию, какой метод будет основным, а какой – дополнительным. Следовательно, в РГР должно быть приведено обоснование целесообразности применения тех или иных методов сбора информации, их характеристика.

Отдельно должна быть построена логическая структура документа (композиция вопросов) и построен сам документ, с помощью которого студент собирается провести сбор первичной социологической информации. Чаще всего это бывают карточки наблюдения, интервью и анкеты.

Следует учитывать, что во многих ситуациях метод наблюдения неприменим, а потому играет вспомогательную роль. При этом необходимо соблюдать ряд условий, которые оказывают влияние на надежность и достоверность получаемой информации.

1. Логичность расчленения объекта наблюдения на составляющие элементы, т.е. расчленение должно соответствовать органической природе объекта и должно давать возможность регистрации целостного объекта.

2. Адекватность терминов, используемых при расчленении и анализе полученной информации.

3. Однозначность интерпретации выделенных элементов объектов наблюдения.

Познавательные возможности метода социологического опроса реализуются в диалогическом вопросно-ответном общении исследователя с респондентами. Это предъявляет особые требования к формулировке вопросов и возможных ответов. Необходимо точно определить: какие операциональные понятия, индикаторы отражены в том или ином вопросе, какой тип шкалы измерения применяется

Анкета в РГР должна содержать все типы вопросов и максимально отражать все шкалы измерения. Сведение анкеты к одному типу вопросов и ответов (по принципу «да, нет, не знаю») будет считаться не качественной работой , что приведет к снижению оценки.

Количество вопросов в анкете определяется спецификой темы. Но это число должно быть реальным, то есть доступным для обработки анкет вручную. Следует обратить внимание, что как минимум три вопроса относятся к паспортичке.

Затем необходимо провести пилотажное исследование, чтобы проверить правильность построения программы, анкет. Пилотажное исследование способно проверить правильность построения опросного документа, на его основе можно сделать предварительные выводы, а также провести анализ и обобщение полученной социологической информации, выявить возможные корреляционные зависимости и оформить все это в виде краткого отчета. Объем пилотажного исследования – 25-30 человек. Заполненные опросные листы помещаются в приложении к работе.

Желательно, чтобы по возможности, результаты исследования были представлены не только в текстовом варианте, но и в виде таблиц, гистограмм и полигонов.

В заключение делаются выводы по РГР в целом.

Таким образом, структура выполненной расчетно-графической работы должна выглядеть следующим образом:

1. 1. Титульный лист.

2. Оглавление/содержание (с указанием страниц).

3. Обоснование социологического исследования.

4. Цель и задачи социологического исследования.

5. Объект и предмет исследования.

6. Интерпретация и операциональное определение (логический анализ) основных понятий.

7. Сформулированные основные и дополнительные гипотезы.

8. Расчет (по вариантам) выборочной совокупности, ошибки выборки, ошибки репрезентативности и дисперсии.

9. Обоснование и описание основных методов сбора информации.

10. Логическая схема и образец опросного документа.

11. Характеристика проведенного студентом пилотажного исследования и отчет о полученных результатах.

12. Выводы по работе.

13. Список использованной литературы.

14. Приложение – опросные листы. Не входит в общий объем работы.

Таким образом, в РГР нет традиционного деления на введение, основную часть и заключение. Вместо этого предлагается следующий примерный алгоритм выполнения исследования

1. Изучите литературу (источники) по выбранной Вами теме.

2. Определите социальную проблему и её содержание в выбранной Вами теме.

3. Определите объект и предмет исследования в рамках данной проблемы, проверьте их соотнесенность.

4. Исходя из темы исследования и степени её разработанности, сформулируйте цель исследования.

5. Выделите отдельные составляющие содержания цели исследования, и на их основе сформулируйте задачи исследования.

6. Исходя из существующих теоретических знаний, определите теоретические основы исследования.

7. Определите эмпирический объект исследования.

8. Обоснуйте возможность использования теорий, которые выбраны в качестве теоретических основ исследования, для объяснения данной исследовательской проблемы.

9. Исходя из выделенных содержательных характеристик объекта и предмета исследования, проведите операционализацию данных понятий.

10. Исходя из выделенной совокупности операциональных понятий, обоснуйте выбор переменных исследования.

11. Исходя из выбранных переменных, сформулируйте гипотезы/гипотезу исследования.

12. Обоснуйте метод сбора первичных данных.

13. Исходя из показателей исследования и выбранного метода сбора данных, сконструируйте индикаторы исследования.

14. Обоснуйте методы обработки и анализа первичных данных исследования.

15. Исходя из выбранных методов обработки и анализа первичных данных, сконструируйте шкалы и индексы, необходимые для измерения и анализа.

16. Исходя из состава выбранных индикаторов и шкал, постройте инструмент измерения.

17. Постройте организационную схему исследования.

18. Проведите пилотажное исследование.

19. Проведите ввод первичных данных в компьютер.

20. Проведите обработку и анализ первичных данных исследования.

21. На основе анализа данных, определите, в какой мере подтверждаются или опровергаются заявленные гипотезы.

22. Дайте теоретическое объяснение истинности или ложности гипотез-оснований исследования.

23. Определите способы обобщения и представления результатов исследования.

24. В случае подтверждения истинности гипотез-оснований исследования, разработайте рекомендации по практическому использованию результатов исследования.

25. Напишите научный отчет по результатам исследования, включающий теоретическое и методическое обоснование программы исследования, содержательный анализ результатов исследования и рекомендации по практическому их использованию, предложения по дальнейшим направлениям исследования данной проблемы.

26. Определите социальные группы и организации, заинтересованные в результатах исследования, и разработайте способы их представления.

27. Подготовьте презентацию для заинтересованных лиц.