Методы анализа эмпирических данных

Количественные и качественные методы могут взаимно дополнять  друг друга, и почти каждый отдельный метод эмпирического социального исследования может использоваться в качественном или количественном проявлении[4, стр. 119]:

- обработка данных;

- опрос;

- наблюдение;

- эксперимент;

- Akfionsforschung (исследование выступлений, акций);

- анализ содержания;

- групповая дискуссия;

- социометрия;

- биографический метод;

- вторичный анализ;

- панель исследования;

- статистика.

Статистическая группировка — это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей. Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка коммерческих банков по сумме активов баланса и т.д.

Статистический  анализ данных включает:

1. Анализ первичных статистик;
2. Оценка достоверности отличий;
3. Нормирование данных;
4. Корреляционный анализ;
5. Факторный анализ.

В большинстве случаев  обработку данных целесообразно  начать с составления сводных  таблиц.

Сводная таблица данных – это своеобразный «аккумулятор» всех данных, полученных в результате проведённого исследования, в идеале она должна содержать данные всех испытуемых по всем методикам исследования. Обычно сводные таблицы составляются в программе Microsoft Office Excel, либо Word, Access.

Основой для сводной таблицы  исходных данных является следующая  форма. Каждая строка содержит значения всех показателей одного испытуемого. В каждом столбце (поле) записаны значения одного показателя по всем испытуемым. Таким образом, в каждой ячейке (клетке) таблицы записано только одно значение одного показателя одного испытуемого. В самой верхней строке даны номер  испытуемого по порядку, ФИО (или  какой-нибудь другой идентификатор), измеренные показатели, шкальные оценки и т.п. Эта  строка облегчает ориентировку в  таблице. В каждой последующей строке записана ФИО испытуемого и значения всех, измеренных у него параметров; разумеется, для всех испытуемых в  одном и том же порядке показателей.

Испытуемых можно перечислить  в алфавитном порядке, но лучше использовать этот принцип на самом нижнем уровне деления. Сначала лучше разделить  испытуемых по их принадлежности к  каким-либо подгруппам, которые будут  сравниваться между собой. Внутри этих подгрупп полезно упорядочить испытуемых по полу, возрасту или другому параметру.

Таблицы бывают одномерными  и двумерными. Таблицы- это пронумерованная  последовательность величин одинакового  типа, обозначаемая одним именем. Элементы массива располагаются в последовательных ячейках памяти, обозначаются именем массива и индексом. Каждое из значений, составляющих массив, называется его  компонентой (или элементом массива). Массив данных в программе рассматривается как переменная структурированного типа. Массиву присваивается имя, посредством которого можно ссылаться как на массив данных в целом, так и на любую из его компонент. Переменные, представляющие компоненты массивов, называются переменными с индексами в отличие от простых переменных, представляющих в программе элементарные данные. Индекс в обозначении компонент массивов может быть константой, переменной или выражением порядкового типа. Если за каждым элементом массива закреплен только один его порядковый номер, то такой массив называется линейным. Вообще количество индексов элементов массива определяет размерность массива. По этом признаку массивы делятся на одномерные (линейные), двумерные, трёхмерные и т.д.

Пример:

Частотное распределение  ежемесячных расходов на международные  телефонные переговоры

Интервал класса (расходы  в руб.)	Абсолютная частота (чел.)	Относительная, %
до 3000	51	11
3000-5999	40	8,6
6000-8999	135	29
9000-11999	80	17,2
12000-14999	65	14
15000-19999	49	10,5
20000-23999	37	8
свыше 24000	8	1,7
Всего	N= 465	100% (465)
не ответили	35	-35

 
           Помимо табличного представления частотных распределений обычно используют и различные методы графического представления. Самый распространенный метод графического представления одномерных распределений - это гистограмма, или столбиковая диаграмма. Каждый столбик соответствует интервалу значений переменной, причем его середина совмещается с серединой данного интервала. Высота столбика отражает частоту (абсолютную или относительную) попадания наблюдавшихся значений переменной в определенный интервал. 

Пример: 

Распределение ежемесячных  расходов на международные телефонные переговоры

 

Интервал класса (расходы  в рублях)

Как средство представления  совместного распределения двух переменных, предназначенное для  исследования связи между ними используются таблицы сопряженности. Таблица  сопряженности является наиболее универсальным  средством изучения статистических связей, так как в ней могут  быть представлены переменные с любым  уровнем измерения.

Пример: Участие в выборах и пол

Участие в выборах	Женщины	Мужчины	Всего
Участвовали	200	500	700(70%)
не участвовали	200	100	300(30%)
Всего	400	600	1000 (100%)

 

Обнаружив наличие взаимосвязи  между двумя переменными и  оценив интенсивность этой связи  с помощью какого-либо коэффициента, исследователь стремится проинтерпретировать эту взаимосвязь в терминах причин и следствий. Иными словами, конечной целью измерения взаимосвязи между переменными является подтверждение (или опровержение) каких-то содержательных предположений, касающихся причинного механизма, порождающего найденную взаимосвязь. Однако, как уже говорилось, само по себе наличие связи между двумя переменными еще не доказывает, что эта связь может быть описана моделью <причина - следствие>. (А нулевой коэффициент сопряженности - еще не свидетельство отсутствия всякой причинной зависимости.)

Использование статистических программ в компьютерной обработке  на несколько порядков ускоряет обработку  материала и предоставляет в  распоряжение исследователя такие  методы анализа, которые в ручной обработке не могут быть реализованы. Однако в полной мере эти преимущества могут быть использованы, если исследователь  имеет необходимый уровень подготовки в этой области. Обычно, чем мощнее компьютерная программ (чем более  широкие у неё возможности), тем  больше времени она требует для  освоения. Таким образом, затрачивать  время на её изучение при редких обращениях к мощному статистическому  аппарату не совсем эффективно. Очень  часто использование таких программ для решения даже несложных задач  также требует определённой суммы  умений.

После проведения необходимого статистического анализа данных нужно соотнести полученные результаты с изначально поставленной гипотезой, с теоретическими обоснованиями  и предыдущими исследователями. Сформулировать выводы и проинтерпретировать  полученные результаты.

 

 
 

 

 
Структура отчета о социологическом исследовании

Отчет о социологическом  исследовании - форма  подведения итогов социологического исследования. Содержит описание  всех разделов программы исследования, изложение используемых в ней теорий, методологического и методического аппарата, описание и объяснение полученных данных, выводы и рекомендации. Это самостоятельный вид научной работы, исходный документ  для подготовки директивных решений, а также научных трудов - монографий, диссертаций и т. п. Отчет содержит информацию о решении доставленных в исследовании задач. Наряду с этим к нему даются приложения[5, стр. 201]. 

В отчете излагается:

- последовательность выполнения  программы исследования; 

- анализ  полученных эмпирических данных;

- обоснование выводов и рекомендации. 

В приложении приводятся цифровые, графические и иные показатели  и документы, а также методические материалы: анкеты, бланки, тесты  и др.

Начинается отчет с  введения, в котором обосновывается место исследования в ряду др. исследований темы.

В первом разделе отчета дается общая характеристика исследования - раскрываются основные методологические и методические положения исследовательской  программы, специально выделяется параграф, характеризующий процесс  реализации программы (сбор полевой информации; реализация выборки; обработка информации; состав опрошенной выборочной совокупности; границы выводов). 

В разделе втором дается анализ результатов исследования, который  заключают выводы и рекомендации. 

Характер отчета во м отражает тип исследования - сугубо научный или прикладной. При подготовке отчета по исследованию первого типа внимание акцентируется на постановке проблем, их концептуальной разработке и формулировании целей и задач исследования. Наряду с этим дается оценка  степени разработанности проблемы, существующие подходы  к ее изучению и решению. В разделе, посвященном анализу результатов исследования, обосновывается достигнутый уровень решения поставленных задач, формулируются выводы и на их основе рекомендации. В приложении к отчету даются материалы, иллюстрирующие положения всех разделов отчета. Подобная форма отчета может быть использована и при "заказных" исследованиях. Однако при его составлении акцент должен быть сделан на практических выводах и рекомендациях. В такого рода исследованиях на начальном этапе их подготовки осуществляется перевод  проблемной соц. ситуации на язык  исследования, а на конечном этапе, при формулировании практических рекомендаций, происходит перевод результатов исследования на язык управленческих решений. 

Наряду с полным отчетом  обычно готовится и сокращенный  вариант, раскрывающий основное содержание решаемых задач и пути их реализации.

Различают два основных вида отчета: промежуточный и итоговый. Промежуточный отчет, как правило,  отражает либо незавершенность исследования в полном объеме, либо предварительный, первичный анализ его результатов[2, стр. 159].

Итоговый отчет о результатах  исследования должен полно, всесторонне  и глубоко раскрывать поиски, находки  и пробелы на всех его этапах, вскрывать проблемы, оставшиеся нерешенными; строго следовать разработанному программой методологических и методических аппарату исследования; отражать все направления  организационной работы на всех этапах реализации исследования и обработки  его результатов. Рекомендации, как  и перечень основных предложений, вытекающих из анализа отчетных данных, должны носить конкретный, реалистичный характер, иметь необходимые обоснования в контексте  отчета, подтверждаться статистическими и др. данными (если таковые имеются) и доводиться до сведения заказчика.

Заключение

Эмпирическое исследование на сегодняшний день является одним  из достоверных методов научного знания. Исследования проводятся повсеместно: и в научной сфере и в  сфере торговли. Они прочно вошли  в нашу жизнь притом, что очень  часто мы не задумываемся, когда  слышим «социологическое исследование показало…», или «маркетинговое исследование выявило…», или «психологи говорят…». А ведь все эти исследования, будь то исследование в маркетинге, социологии, психологии или в любой другой сфере имеют в своей основе чёткую научную базу и строгую  процедуру организации.

Эмпирическое подтверждение  нескольких взаимосвязанных гипотез  приводит к формулированию теории. Теории, которые неизменно подтверждаются эмпирическими результатами повторных  исследований — особенно если они  точно описаны при помощи математических уравнений — неизбежно приобретают  статус научного закона. В психологии, однако, научный закон является неуловимым понятием. Большинство психологических  теорий опираются на эмпирическую проверку гипотез, но на сегодняшний день нет  психол. теории, которая бы достигла уровня научного закона. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованной литературы

1. Социология. Учебник для вузов / Под редакцией проф. В.Н. Лавриненко. 3е изд., М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.
2. Радугин А.А., Радугин К.А. Социология: курс лекций. 3е изд., М.: Библионика, 2006.
3. Социология. Курс лекций. Учебное пособие / Ю.Г. Волков (и др.), изд. 2е, Ростов-на-Дону: Феникс, 2006.
4. Гофман А.Б. Семь лекций по истории социологии. М.: Университет, 2007.
5. Кравченко А.И. Социология. Учебник. М.: ТК Велби, Проспект, 2004.