34. 1. Особливості збереження даних якісного дослідження.

При якісному дослідженні всі дані зберігаються у вигляді транскриптів. Вони містяться у 3-х екземплярах: первинному, який є незмінним і зберігається в первинному вигляді (чи то інтерв’ю, чи то анкетне опитування, чи то фокус група тощо); вторинному вигляді, який обробляється, ділиться на шматки для отримання істинної інформації, видаляються помилки та дані вводяться в комп’ютер. Комп’ютерний вид – це третій вид збереження даних якісного дослідження. Таким чином, збереження польової інформації включає вибір форми комп’ютеризації чи іншого способу її довготривалого використання. Необхідно дотримуватися наступних правил.

Перше правило: Первинна інформація повинна максимально адекватно відтворювати текст інтервю. Тому вона фіксується на аудіо- (іноді відео) плівку. Стенографія є небажаною.

Друге правило: Первинна інформація містить короткий коментар дослідника, його безпосреедні враження, питання з метою уточнення. Їх можна записати на ту ж плівку після завершення інтерв’ю.

Третє правило: Інформація має бути представлена у формі, яка була б зручною для тривалої аналітичної роботи, а саме – у вигляді тексту транскрипту усної інформації. На папері, чи краще всього в комп’ютерному записі.

Четверте правило: Транскрипт зберігає всі вислови респондента дослівно, а також характер його мовлення без будь-якого редагування. Специфіка якісної інформації полягає в тому, що її джерело *респондент) може належати до зовсім іншої культури. В транс крипті фіксуються паузи, інтонації, а також емоційний характер мовлення (на полях робляться примітки). Відповідні вказівки щодо кодування необхідно завчасно надати тому, хто буде робити транскрипт.

П`яте правило: Необхідно зробити якнайбільше копій текстового матеріалу для роботи «ножицями” – поєднання частин тексту з відповідними темами, датами та подіями. Занесення текстів інтерв’ю чи спостережень в комп’ютер та їхнє одночасне кодування за тематичними блоками інформації є найбільш зручним способом збереження, особливо у випадку великої кількості джерел інформації.

17. 2. Коефіцієнти кореляції Пірсона, Крамера, Чупрова: їхнє призначення та діапазон значень.

Кореляція являє собою міру залежності змінних. Найбільш відома кореляція Пірсона. При обчисленні кореляції Пірсона передбачається, що змінні виміряні, як мінімум, в інтервальній шкалі. Деякі інші коефіцієнти кореляції можуть обчислюватись для менш інформативних шкал. Коефіцієнти кореляції змінюються в межах від –1.00 до +1.00 Значення –1.00 означає, що змінні мають строгу негативну кореляцію. Значення +1.00 означає, що змінні мають строгу позитивну кореляцію. Значення 0.00 означає відсутність кореляції. Коефіцієнт кореляції Пірсона r називається також лінійною кореляцією, так як вимірює ступінь лінійних зв’язків між змінними. Кореляція Пірсона передбачає, що дві змінні, що розглядаються виміряні в інтервальній шкалі. Вона визначає ступінь, за яким значення двох змінних “пропорційні” одна до одної. Важливо, що значення коефіцієнта кореляції не залежить від масштабу виміру. Наприклад, кореляція між зростом та вагою будет одна й та сама, незалежно від того, проводився вимір в фунтах чи дюймах, сантиметрах чи кілограмах. Пропорційність означає просто лінійну залежність. Кореляція висока, якщо на графіку залежність можна представити прямою лінією ( з додатнім чи відємним кутом нахилу).

Коефіцієнт Крамера – це міра зв’язку двох номінальних змінних на основі критерія хі-квадрат. Застосовується для таблиць спряженості довільного розміру. Приймає значення з інтервалу [0,1] За відсутності статистичного зв’язку між змінними значення коефіцієнту дорівнює 0; при повному зв’язку (коли значення однієї змінної повністю визначається значенням другої змінної) досягає 1.

Коефіцієнт Чупрова використовується для виміри тісноти зв’язку узгодженої зміни некількісних ознак, що варіюються. Змінюється від 0 до 1. Значення коефіцієнта Чупрова не може бути відємним. Зв’язок вважається істотним при величині 0,3. Чим ближче його значення до 1, тим сильніший зв’язок. Особлива роль у виявленні зв’язків не лише між якісними, але й кількісними ознаками належить паралельним статистичним рядам. З одного бокУ, вони являють собою відносно самостійний та важливий метод виявлення кореляційної залежності, з іншого, розрахунок одно факторних, багатофакторних та інших кореляцій починається саме з їхнього співставлення.

Білет № 21