- •Самара Самарский государственный технический университет
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение
- •Раздел 1. Стартовые шаги прикладного исследовательского проекта
- •Тема 1. Этапы прикладного исследования.
- •Тема 2. Формулировка и обоснование исследуемой проблемы
- •Тема 3. Цели и задачи исследования
- •Тема 4. Логический анализ и операционализация основных понятий и переменных.
- •Тема 5. Роль гипотез в прикладном исследовании.
- •Тема 6. Роль методического раздела программы
- •Раздел 2. Мероприятия, повышающие надежность исследования
- •Тема 1. Обоснование и характеристика методов выборки
- •Расчет объема выборочной совокупности
- •Тема 2. Логическая схема обработки и анализа информации
- •Тема 3. Предварительная обработка массива информации
- •Раздел 3. Основы анализа одномерных распределений в социологии
- •Тема 1. Общие принципы анализа
- •14. Вы работаете? Если да, то где?
- •19.Проявляете ли вы инициативу в процессе обучения в вузе, если существует возможность повышения оценки?
- •Словарь переменных для исследования
- •Тема 2. Типы шкал и правила их построения
- •Тема 3. Номинальная шкала: способы измерения и анализа
- •Тема 4. Способы измерения и анализа распределений ранговой шкалы
- •Взаимосвязь различных причин пропуска занятий и
- •Тема 5. Интервальная и пропорциональная шкала: способы измерения и анализа.
- •Оценка студентами своей успеваемости по
- •Раздел 4. Выявление связей между переменными
- •Тема 1. Табличное представление данных
- •Причины, мешающие повышению успеваемости
- •Причины, мешающие повышению успеваемости
- •Тема 2. Анализ двумерных распределений
- •Тема 3. Коэффициенты корреляции
- •Тема 4. Индексирование
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Приложение
- •Интерпретация основных понятий.
- •Гипотезы исследования.
- •Формирование выборочной совокупности.
Тема 2. Типы шкал и правила их построения
Разумеется, главная цель эмпирических исследований состоит в том, чтобы проверить гипотезы об интересующих нас общественных явлениях или закономерностях поведения людей в той или иной ситуации. Однако перед тем как исследователь начинает проверять свои гипотезы, он обычно бросает общий взгляд на свои данные и пытается резюмировать или описать их по каждой из переменных. Для того чтобы сделать выводы из результатов произведенных измерений одной переменной, используется так называемая описательная статистика. Соответствующие такому анализу таблицы называют линейными или одномерными распределениями. Из курса математической статистики известны некоторые способы анализа одномерных распределений. Например, средний оценочный балл студенческой группы – это не что иное, как описательная статистика, которая описывает и суммирует экзаменационные ведомости как отражение курса оценок. Если мы вычертим график того, как меняется со временем коэффициент безработицы в г. Самаре, что позволит увидеть, возрастает он или падает, - это и будет представлять собой анализ одномерных данных, где в качестве предмета описательной статистики выступает коэффициент безработицы. Таким образом, описательная статистика – это не что иное, как способы математического суммирования многочисленных наблюдений в ясной и осмысленной форме.
Обычно для обобщенного описания того, что является наиболее характерным для наблюдаемых нами явлений, используют два основных типа способа анализа: 1- измерение центральной тенденции, то есть выявление того, какие из значений переменных встречаются в линейных распределениях наиболее часто, а значит, определяют общую или центральную закономерность; 2 – измерение разброса, или дисперсии, которое показывает насколько плотно или слабо распределяются все зафиксированные значения данной переменной вокруг среднего, или центрального значения. При обработке эмпирических данных мы должны принимать во внимание шкалу, с помощью которой производилось измерение той или иной переменной. Шкала – это алгоритм, по которому производится отображение изучаемых социальных объектов в ту или иную числовую математическую систему.
Шкалы различаются по степени своей сложности и по объему тех математических действий, которые можно производить с полученными в результате наблюдений значениями переменных. Известно, что в социологии чаще всего используются шкалы следующих типов (в порядке возрастания уровня измерения): номинальные, порядковые (ранговые), интервальные, пропорциональные. Обычно все использующиеся в социологии шкалы разбивают также на две группы: так называемые качественные и количественные. К качественным шкалам относятся номинальные и порядковые, к количественным – интервальные и пропорциональные. Основой такого деления служит то обстоятельство, что результаты измерений, отвечающие количественным шкалам, в большей мере похожи на действительные числа и поэтому представляются лучше отражающими то понимание количества, которое обычно связывают с измерением.
Существует ряд требований, предъявляемых к социологической шкале, которые повышают надежность измерительных процедур, а, следовательно, и качество получаемой социологической информации. Обоснованность шкалы (валидность) – это ее способность измерять именно необходимое социологу свойство, а не какое-либо другое. Устойчивость шкалы – способность давать при повторных измерениях близкие результаты. Точность шкалы – это ее достаточная чувствительность как оптимальная дробность, дающая устойчивое измерение без систематических погрешностей.
