Методы анализа эмпирических данных

            МИНИСТЕРСТВО   ОБРАЗОВАНИЯ   И  НАУКИ  РОССИЙСКОЙ   ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ  АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ  ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  УЧРЕЖДЕНИЕ   ВЫСШЕГО   ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО   ОБРАЗОВАНИЯ

 

Всероссийский   заочный   финансово-экономический  институт

 

 

 

 

КОНТРОЛЬНАЯ   РАБОТА

 

по дисциплине «Социология»

на тему

«Методы анализа эмпирических данных»

 

Вариант 29

 

 

Выполнила: студентка 4-ого курса вечерней гр. Петрова Маргарита Леонидовна

Факультет: финансово-кредитный.

Специальность: финансы  и кредит.

 

 

 

 

 

                                                            Орёл – 2011.

                                                              

 

 

 

 

Содержание:

 

 

 

1. Подготовка эмпирических  данных к обработке и анализу.

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.

Необходимость обращения к разным типам информации проистекает из сути самих исследовательских задач  социолога. Чем сложнее задача, тем  разнообразнее информация, которой  пользуется социолог. Одновременно он пользуется и “готовой” информацией, и той, сбор которой осуществляет сам.

С какого бы рода данными ни имел дело социолог, ему не обойтись без логической схемы анализа данных (логическая формализация) и без применения математических методов (математическая формализация). Формализация необходима для того, чтобы: собрать информацию; систематизировать, обобщить “море” информации; ввести ее в компьютер для хранения и последующей обработки, переработки; формировать производные, от эмпирических индикаторов, показатели; осуществлять поиск латентных характеристик; анализировать взаимосвязи между социальными феноменами и в целом структурировать процесс получения знания на основе эмпирических данных.

Основными формами существования  информации являются динамический ряд, вариационный ряд, матрица данных вида “объект — признак”. В роли объектов анализа выступают отдельные респонденты, эксперты, общности (профессиональные, национальные и т. д.), группы респондентов (семья, студенческая группа, бригада и т. д.), административные образования (район, город, страна и т. д.), отдельные газеты, статьи, рубрики, совокупность видов деятельности, занятия человека и т. д.

Эмпирические данные могут представать  перед исследователем в виде:

• совокупности чисел, характеризующих те или иные объекты (в качестве таких совокупностей могут выступать, например, производственные характеристики предприятий, возраст респондентов, оценки выпускниками школ, престижности некоторых профессий и т.д.);
• множества индикаторов определенных отношений между рассматриваемыми объектами (к примеру, при изучении производственных бригад такими индикаторами могут служить указания каждого члена бригады на то, нравится ли ему работать вместе с любым другим членом той же бригады, такие данные часто используются при изучении малых групп;
• результатов попарных сравнений респондентами каких-либо объектов (такие данные используются в методе парных сравнений - способе построения шкал, отражающих усредненное отношение изучаемой совокупности респондентов к каким-либо объектам);
• совокупности определенных высказываний (например, ответов респондентов на вопрос об их профессии, о том, что им нравится в политике правительства; письма читателей газеты в редакцию; фрагменты из журнальных статей и т.д.);
• текстов документов;
• так или иначе зафиксированных результатов наблюдения за невербальным поведением каких-либо людей и т.п.

 

Сбор эмпирического материала  представляет собой ответственную  часть исследования. Организационная  работа и практическое проведение методик  изучения требуют от исследователя ряда особых умений. Необходимо предусмотреть, чтобы объект исследования был доступен для практического контакта с ним в условиях, необходимых для изучения. Важно правильно спланировать время, место и обстоятельства экспериментальной работы, скорректировать их в зависимости от реальных условий. Испытуемые не должны быть озабочены срочными делами и чрезмерным дефицитом времени для выполнения задания. Их не должны отвлекать посторонние раздражители. Для успеха исследовательской работы на данном этапе обязательно практическое владение соответствующей техникой сбора эмпирических данных, детальное знание методов и методик, которые используется.

Обобщенный алгоритм подготовки данных может быть представлен следующим  операциями:

1. все данные формулируются и записываются в необходимой краткой форме;
2. проводится группировка данных, то есть распределение их на однородные группы в соответствии с интересующими экспериментатора признаками. Данные в каждой группе упорядочиваются - классифицируются, сортируются, структурируются в соответствии с той моделью, которая разрабатывалась при составлении плана-программы (линейный, параллельный или перекрестный эксперимент);
3. устанавливаются характеристики (признаки, параметры каждой группы данных и производится подсчет абсолютного числа факторов, характеризующих группу (число учащихся, уроков, отметок, ответов и т.д.);
4. данные внутри каждой сформированной группы располагаются в ряд (вариационный ряд) по убыванию или возрастанию признака. Определяется наибольшее и наименьшее значения признака;
5. вариационные ряды данных, полученных в номинальной или порядковой шкале, ранжируются. Интервалы группировки по рангам выбираются оптимальными (слишком крупные интервалы скрывают нюансы явлений, слишком дробные - затрудняют o6pаботку). В результате этой операции появляются новые количественные данные;
6. проводится статистическая обработка полученных количественных данных, заключающаяся в вычислении некоторых статистических характеристик и оценок, позволяющих глубже понять особенности экспериментальных явлений;
7. составляются наглядные материалы, отображающие полученную информацию: таблицы, графики, диаграммы, схемы и др., по которым в дальнейшем устанавливаются и анализируются связи между параметрами экспериментальных объектов.

 

Общей структурой обработки социологической информации предусматриваются следующие этапы:

1. Редактирование и кодирование информации. Состоит в основном в унификации и формализации эмпирических данных, полученных путем опроса или любого другого метода сбора информации. Часть анкетной информации уже заранее формализована: даны возможные варианты ответов и проставлены их цифровые коды. Однако нередко в таких ответах встречаются описки, нечеткие описания и другие ошибки, которые нужно устранять при редактировании собранных анкет. Кроме того, другой тип собираемых данных представляет собой ответы на открытые вопросы. Поэтому их группировка и последующее кодирование также являются важнейшей задачей данного этапа.
2. Перенесение данных на оптические носители. Объем информации, собираемой в ходе социологического исследования, как правило, достаточно велик: среднее по объему исследование дает не менее нескольких тысяч единиц информации, а в некоторых случаях это число достигает миллионов. Обработка таких массивов данных без применения современных компьютеров крайне затруднена и малоэффективна. Применение средств вычислительной техники требует, чтобы обрабатываемая информация находилась на специальных носителях. Поэтому перенос данных с анкет на такие носители информации и составляет содержание означенного этапа обработки информации.
3. Ввод информации в ЭВМ. Находящиеся на специальных машиночитаемых носителях данные социологического исследования вводятся в компьютер и выстраиваются в нем в соответствии с требованиями ранее разработанной и используемой прикладной программы обработки социологических данных. Этот этап реализуется, как правило, специалистами вычислительного центра или инженерами-программистами.
4. Проверка качества данных и исправление ошибок. Введенная в компьютер и соответствующим образом выстроенная (т. е. структурированная) информация во многих случаях содержит более или менее серьезные ошибки. Причины их возникновения разнообразны — это ошибки респондентов при заполнении анкет и ошибки перенесения кодов на машиночитаемые носители информации, а также ошибки (сбои) технических устройств компьютеров. Однако независимо от источника ошибок необходимо выявить и исправить их все сразу после ввода данных в компьютер, т. е. до перехода к этапу анализа социологической информации.
5. Создание переменных. Собранная с помощью анкет информация зачастую прямо не отвечает на вопросы, которые необходимо решать в ходе социологического исследования. Это связано с тем, что часто бывает очень сложно непосредственно осуществить замеры той или иной изучаемой характеристики. Для ее получения может потребоваться выполнение ряда преобразований собранных данных. Например, для фиксации среднедушевого дохода необходимо задать опрашиваемому вопросы о его зарплате (доходе), доходах других членов семьи и о количестве членов семьи. Затем для получения показателя среднего дохода нужно сложить содержащиеся в ответах на вопросы о зарплатах цифры и разделить полученную сумму на число членов семьи. Создание переменных является процедурой, в некотором смысле обратной процедуре операционализации понятий, где переменные являются показателями, изучению которых, собственно, и посвящено социологическое исследование. Для многих вопросов анкет получаемая информация непосредственно отвечает задачам исследования, и в этом смысле сами вопросы являются переменными.
6. Статистический анализ информации. По значимости этот этап является ключевым в анализе социологических данных. В ходе статистического анализа выявляют искомые статистические закономерности и зависимости. Социологи-исследователи, используя широкий диапазон различных методов математической статистики, могут достаточно полно и всесторонне проанализировать собранную социологическую информацию. При этом применение современной вычислительной техники, оснащенной соответствующими программами математико-статистической обработки информации, — необходимое условие оперативного и качественного анализа социологических данных.

 

2. Сущность и виды группировок.  Таблицы и графики: их роль  в анализе социологических данных

 

Наиболее простой формой обобщения первичной социологической информации является группировка.

Статистическая группировка - объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака.

На этом этапе выделяют существенные признаки или один какой-либо признак (например пол, возраст, образование), и в соответствии с ними респондента зачисляют в ту или иную группу. При суммировании ответов респондентов с учетом какого-либо признака их группируют. В качестве важнейшего признака можно взять пол или уровень образования. В первом случае групп будет две, во втором — как минимум три. Выделенные группы можно легко сопоставить, сравнить, а следовательно, глубже и обстоятельнее проанализировать то или иное социальное явление, мотивы, интересы или ценности опрашиваемых. Выбор признака группировки предопределяется, как правило, задачами социологического исследования, а также его гипотезами. Ошибка в выборе признака приводит к ошибкам при анализе характеристик групп. Используя один и тот же эмпирический материал, разные исследователи могут прийти к диаметрально противоположным выводам.

Социологическая информация может  быть сгруппирована по таким признакам: номинальному (род занятий, национальность и т. д.); соответствующим ранговым шкалам (например, характер труда — ручной труд, работа с механизмами, наладка станков, интеллектуальный труд); количественному (когда группы характеризуются числовым значением, они количественно сравнимы между собой, например, при группировке по возрастным интервалам: 18-20, 21-25, 26-30 лет и т. д.). Работа с номинальными и ранжированными (ранговыми) группами ведется с использованием методов математики, а группы, распределенные по количественному признаку, изучают с помощью методов математической статистики. Если опрашиваемых необходимо сгруппировать по двум или более признакам (например полу, возрасту и образованию), тогда речь может идти о перекрестной, или комбинированной, группировке. Она может быть структурной, типологической и аналитической — все зависит от решаемых в ходе исследования задач.

 

Метод группировок является основой  применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.

Учитывая, что необходимость  группировки обусловливается, прежде всего, наличием качественных различий между изучаемыми явлениями, первую задачу группировок можно сформулировать как задачу выделения в составе массового явления тех его частей, которые однородны по качеству и условиям развития, в которых действуют одни и те же закономерности влияния факторов. В результате такой группировки выделяются социально-экономические типы (а отсюда и название группировки - типологическая) как выражение конкретного общественного процесса, его форм и разветвлений, как выражение существенных черт, общих для множества единичных явлений.

При проведении группировки  приходится решать ряд задач:

1. выделение группировочного признака;
2. определение числа групп и величины интервалов;
3. при наличии нескольких группировочных признаков описание того, как они комбинируются между собой;
4. установление показателей, которыми должны характеризоваться группы, т.е. сказуемого группировки.

 

Статистические группировки  и классификации преследуют цели выделения качественно однородных совокупностей, изучения структуры совокупности, исследования существующих зависимостей. Каждой из этих целей соответствует особый вид группировки: типологическая, структурная, аналитическая (факторная).

Типологическая  группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей).

Структурная дает возможность описать составные части совокупности или строение типов, а также проанализировать структурные сдвиги.

При составлении структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить количество групп и интервалы группировки. Количество групп и величина интервала связаны между собой: чем больше образовано групп, тем меньше интервал, и наоборот.

На количество выделяемых групп существенное влияние оказывает степень колеблемости группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовывать групп.

Ориентировочно определить оптимальное  количество групп с равными интервалами  можно по формуле американского ученого Стерджесса:

n=1+3,322 lgN, где N - число единиц совокупности.

 

Группировки с равными интервалами  целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в  сравнительно узких границах и распределение  является практически равномерным (например, при группировке рабочих одной профессии по размеру заработной платы, посевов пшеницы - по урожайности).