Методы анализа эмпирических данных

Министерство  образования Российской Федерации

Всероссийский заочный финансово-экономический  институт

_{Факультет   ФНО                       Специальность   МО} 
 
 
 

   Контрольная работа

     по дисциплине   «Социология»

   на  тему № 28:

     «Методы анализа эмпирических данных»

 
 
 
 
 
 
 
 

Работу  выполнила:

Студентка

Курс  3 № группы 94

Личное  дело № 06ммд46358

Преподаватель  
 
 

Москва 2009 

     Содержание 

   

1. Подготовка  эмпирических данных к обработке  и анализу…………….3
2. Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных……………………………………………………….7
3. Какова структура отчета о социологическом исследовании………….14

   4. Список используемой литературы…………………………………...…18 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     1. Подготовка эмпирических  данных к обработке  и анализу

     Эмпирические  данные - то есть данные полученные опытным путем, путем перебора или т.п. (не теоретически). Роль эмпирических данных в изучении социальных явлений огромна. Достаточно глубокое изучение интересующих социолога закономерностей невозможно без опоры на анализ конкретных фактов, в которых эти закономерности, собственно говоря, и проявляются. Именно реальные эмпирические факты, как правило, служат средством проверки теорий, наводят на мысль о необходимости их корректировки, служат почвой для формирования новых теоретических гипотез.

     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.

     Наиболее  часто в социологических исследованиях данные представляют собой совокупность значений каких-либо признаков (характеристик, переменных, величин), измеренных для каждого из изучаемых объектов.

     Признак - это некоторое общее для всех объектов качество, конкретные проявления которого могут меняться от объекта к объекту. Примеры признаков - пол, возраст респондентов, их удовлетворенность своим трудом и т.д. В качестве значений признака "возраст" могут выступать 25 лет, 48 лет, 21 год.

     Сами  эмпирические данные социологического исследования еще не позволяют сделать верные выводы, обнаружить тенденции, проверить выдвинутые в программе исследования гипотезы.

     Полученную  первичную социологическую информацию следует обобщить, проанализировать и научно интерпретировать. Для этого  все собранные анкеты или бланки интервью необходимо проверить, закодировать, ввести в компьютер, сгруппировать полученные данные, составить таблицы, графики, диаграммы и т.д.

     На  начальном этапе производится контроль за качеством заполненных документов, исправление ошибок и отбраковка (выбраковка) некачественно заполненных анкет, бланков, карточек и т.п. Вначале выявляется правильность ответа на каждый вопрос и при необходимости ответ исправляется. Из всех имеющихся анкет исключаются следующие:

• заполненные менее чем на 2/3;
• заполненные неразборчиво;
• не прошедшие тест по совокупности контрольных вопросов;
• с незаполненным социально-демографическим блоком (пол, возраст, образование и т.д.).

     Далее все допущенные к обработке на ЭВМ документы нумеруются, начиная  с №1, для контроля за их прохождением. В дальнейшем массив документов передается на кодирование. Обычно, при внесении в компьютер информации для статистической обработки, ответы на вопросы анкеты кодируются числами. Строчные переменные используются достаточно редко, например, для введения ответов на открытые вопросы или фамилий респондентов, если имеется такая возможность и в них есть необходимость, например переменная dj56. Кодирование (перевод информации на формализованный язык обработки данных) — связующее звено между качественной и количественной информацией. На данной основе осуществляются числовые операции с информацией, введенной в память ЭВМ. Если во время кодирования произойдет сбой, замена или потеря кода, то информация окажется неправильной.

     Сущность  обработки первичной информации заключается в ее обобщении. Результатом обобщения является социологическая информация. Измерительной частью инструмента для оценки социальной информации, собираемой в процессе конкретного социологического исследования (опрос, наблюдение, анализ документов, эксперимент) являются шкалы. Обычно в литературе указывается 4 типа шкал: номинальная (наименование), порядковая (ранговая), интервальная и шкала отношений.

     Номинальная шкала отражает дихотомичный ответ («да» или «нет») или устанавливает отношения равенства между объектами, которые объединяются в одну категорию. Например, вопрос анкеты: «Ваша профессия» - может включать варианты ответов: 1-экономист; 2-биолог;3-столяр;4-преподаватель и т.п. При этом, если преподавателю соответствует числовое обозначение 4, это не значит, что он находится на четвертом месте после столяра по уровню своей квалификации.

     Шкала порядка имеет свойства номинальной  шкалы в сочетании с отношением порядка. Она позволяет ранжировать  свойства социальных явлений. Например, студенты первого, второго, третьего и т.д. курса. Здесь имеется в виду, что студент второго курса обладает большими знаниями, чем студент первого курса.

     Интервальная  шкала более детальна. Она допускает  обстоятельную математическую обработку. В социологическом исследовании с ее помощью измеряются те характеристики, которые можно выразить числами (возраст, образование, стаж работы и др.).

     К шкалам отношений в социологии относится, например, заработная плата, измеряемая в рублях.

     От  типа шкалы зависят возможности применения математических методов обработки и анализа первичной социологической информации. Когда используются номинальные шкалы, возможно нахождение частот распределения, средней тенденции по модальной частоте, вычисление коэффициентов связи, применение непараметрических критериев проверки гипотез. Из статистических показателей на порядковом уровне использую показатели центральной тенденции – медианы, квартили  и т.д. Для выявления взаимозависимости признаков используют коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла. Интервальные шкалы допускают все статистические  операции, присущие порядковому уровню; возможны также вычисления средней арифметической, дисперсии и др. Вместо ранговых коэффициентов корреляции вычисляется коэффициент парной корреляции Пирсона. Шкалы отношений позволяют применять наряду с этими методами полный арсенал математических методов. Поэтому они предпочтительнее других шкал.

           Далее производится обобщение первичной социологической  информации, простейшей формой которого является группировка. Затем информация анализируется. На заключительном этапе составляется отчет. 

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

     В ходе исследований социологи собирают большие объемы информации. Чтобы сделать на их основе определенные выводы, необходимо всю информацию сжать, представить в виде небольшого числа обобщающих (статистических) показателей, удобных для дальнейшего анализа. Для решения этой задачи применяются методы математической статистики и ЭВМ. Сводка и группировка первичной информации представляют собой первый этап работы с ней.

     Затем наступает этап анализа информации. В общем виде можно назвать  следующие типы аналитических задач: описание социальных явлений; поиск  причинно-следственных связей; прогнозирование; оптимизация процессов; принятие решений.

     К основным методам математической статистики, получившим наибольшее распространение  в социологии, относятся: статистическая группировка; построение рядов распределения; статистические таблицы; подсчет средних арифметической и геометрической, моды, медианы, среднего квадратичного (стандартного) отклонения и дисперсии; определение взаимосвязей двух и более признаков при помощи уравнений регрессии, корреляционного, дисперсионного, факторного и других методов; определение статистических ошибок; проверка статистических гипотез; графические и другие методы.

     Самым начальным этапом является статистическая группировка, которая позволяет  распределить единицы изучаемого объекта  на однородные группы по существенным для него признакам. Например, несколько тысяч анкет можно свести к нескольким группам по профессиональному признаку (токари, слесари, плотники, столяры и др.), а затем подсчитать все значения других признаков — как они распределяются по полу, возрасту, образованию, зарплате, удовлетворенности профессией и т.д. Анализ этих признаков в зависимости от профессии позволяет сделать вывод о причинно-следственных связях и др.

     Выбор группировочного признака зависит  от целей исследования. Социологическая информация может быть сгруппирована по:

• номинальному признаку (род занятий, национальность и т.д.);
• признакам, соответствующим ранговым шкалам (например, по характеру труда: ручной труд, работа с механизмами, наладка станков, интеллектуальный труд);
• количественному признаку (группы характеризуются числовым значением, они качественно сравнимы между собой, например группировка по возрастным интервалам:  18—20 лет, 21—25 лет, 26—30 лет и т.д.).

     При работе с номинальными и ранжированными группами используются приемы математики, а группы, распределенные по количественному признаку, изучаются с помощью математической статистики.

     Группировки бывают разных видов. Простая группировка - это классификация или упорядочение данных по одному признаку. Связывание фактов в систему осуществляется здесь в соответствии с описательной гипотезой относительно ведущего признака группировки (или признака классификации). Так, в зависимости от гипотез можно сгруппировать выборочную совокупность по возрасту, полу, роду занятий, образованию, по высказанным суждениям и т.д. Перекрестная (комбинированной) группировка используется, если опрашиваемых необходимо сгруппировать по двум или более признакам (например, по полу, возрасту и образованию), Она может быть структурной, типологической, аналитической — все зависит от решаемых в ходе исследования задач. Структурная группировка применяется при обобщении опрашиваемых по какому-либо признаку, присущему всей изучаемой совокупности, например, при установлении возрастного состава опрашиваемых. Если же необходимо выделить из респондентов группы соответствующие типы, тогда осуществляется типологическая группировка. Аналитическая группировка производится по двум и более признакам и служит для выявления их взаимосвязи. Если нужно проверить, имеется ли связь между интересом к вопросам нравственного воспитания и чтением литературы (газет, журналов, монографий по данной проблеме), то группировку следует сделать по этим двум признакам.