Анализ данных исследования

Анализ данных заключается в интеграции всей собранной информации и в приведении ее к виду, удобному для интерпретации. Методы анализа социальной информации распадаются на два больших класса в соответствии с той формой, в которой эта информация представлена.

Качественные методы ориентированы на анализ информации, представленной главным образом в словесной форме. В чистом виде они обычно используются в исследованиях идиографического типа. Количественные методы носят математический характер и представляют собой приемы обработки цифровой информации. Многие из этих методов заимствованы из точных наук, но некоторые специально разработаны социологами и психологами с целью измерения социальных явлений.

В современной науке утвердился реалистичный подход, утверждающий принцип сочетания качественных и количественных методов анализа. Существует известная внутренняя логика перехода от одного типа анализа к другому. Качественный анализ является предварительным условием для применения количественных методов. Он направлен на выявление внутренней структуры данных, то есть на уточнение тех категорий, которые используются для описания изучаемой сферы реальности. Говоря более специфическим языком, на этой стадии происходит, пусть в чисто словесной форме, окончательное определение параметров (переменных), необходимых для исчерпывающего описания. Когда у нас имеются четкие описательные категории, легко перейти к простейшей измерительной процедуре – подсчету.

Например, если мы выделяем группу людей, нуждающихся в определенной помощи, то можно подсчитать количество таких людей в данном микрорайоне.

Для получения количественных данных чаще применяют анкетирование. В этом случае мы сразу получаем цифры, с которыми далее можно работать чисто математически, но на выходе предполагается качественная, то есть словесная, интерпретация результатов. При работе с количественными данными всегда происходит как бы двойной перевод: сначала с обыденного языка на язык математических символов, а затем обратно на словесный язык.

Качественные методы анализа базируются на следующих прин­ципах:

1) вследствие большого объема первичного материала применяется прием сжатия информации, использование структурированных методов сбора информации позволяет получать данные в более компактном виде;

2) другая сторона этого процесса заключается в нахождении такой формы представления данных, которая наиболее удобна для анализа. Основным приемом здесь выступает схематизация. Схема всегда упрощает реальные отношения, огрубляет истинную картину. В этом смысле схематизация отношений является одновременно и сжатием информации, но она предполагает также нахождение наглядной и легко обозримой формы представления информации. Этой цели служит сведение данных в таблицы.

Цель любого научного исследования, как мы уже указывали, заключается в обнаружении закономерностей внутри определенного класса явлений. Закономерность, в самом широком смысле слова, означает некую регулярность, однотипность. О регулярности, в свою очередь, можно говорить там, где явления повторяются, где они носят более или менее массовый характер. Статистические методы как раз и предназначены для анализа подобных явлений и процессов. Они позволяют выявлять устойчивые тенденции и строить на этой основе теории, предназначенные для их объяснения.

Существующие приемы количественного статистического анализа дан­ных чрезвычайно многообразны. В социологии методы статистического анализа принято разделять на две большие группы.

1) Методы статистического описания направлены на получение количественной характеристики данных, полученных в конкретном исследовании. Цели статистического описания во многом совпадают с целями качественного анализа данных: мы стремимся к сжатому и наглядному их представлению. Математический язык оказывается очень эффективным средством достижения подобной цели.

2) Методы статистического вывода позволяют корректно распространять результаты, полученные в конкретном исследовании, на все явление как таковое, делать заключения общего характера. Эти методы являются мощным инструментом построения научной теории. Можно сказать, что с их помощью осуществляется переход от изучения локальных явлений к познанию универсальных закономерностей, а тем самым и к научному прогнозированию.

Для использования статистики требуются два основных условия:

а) мы должны иметь данные о группе (выборке) людей;

б) эти данные должны быть представлены в формализованном (кодифицированном) виде.

Следовательно, сначала описывается сама группа респондентов по полу, возрасту, месту жительства и другим, важным для ученого, параметрам.