Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО

Всероссийский заочный финансово-экономический институт

Кафедра философии и социологии

Контрольная работа

по социологии на тему:

«Методы анализа эмпирических данных»

Выполнила:

студентка 3 курса, специальности ГиМУ,

Проверила:

Киров - 2009

Содержание

Введение…………………………………………………………………………3

1. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу ……………….5

2. Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных ……………………………………………………...10

3. Какова структура отчета о социологическом исследовании? …………..15

Заключение……………………………………………………………………...16

Список используемой литературы ……………………………………………17

Введение

В структуре социологии выделяют три взаимосвязанных уровня: общесоциологическую теорию, специальные социологические теории и социологические исследования. Их называют еще частными, эмпирическими, прикладными или конкретными социологическими исследованиями. Все три уровня дополняют друг друга, что позволяет получить при изучении социальных явлений и процессов научно обоснованные результаты.

Социологическое исследование – это система логически последовательных методологических, методических и организационно-технических процедур, подчиненных единой цели: получить точные объективные данные об изучаемом социальном явлении.

Исследование начинается с его подготовки: обдумывания целей, программы, плана, определения средств, сроков, способов обработки и т. д.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Второй этап – сбор первичной социологической информации (записи исследователя, выписки из документов).

Третий этап – подготовка собранной в ходе социологического исследования информации к обработке, составление программы обработки и сама обработка.

Заключительный, четвертый этап – анализ обработанной информации, подготовка научного отчета по итогам исследования, формулирование выводов и рекомендации для заказчика, субъекта.

Слово «эмпирический» буквально означает то, что «воспринимается органами чувств». Когда это прилагательное употребляется по отношению к методам научного исследования, оно служит для обозначения методик и методов, связанных с сенсорным (чувственным) опытом. Поэтому говорят, что эмпирические методы основываются на так называемых «твердых (неопровержимых) данных» («hard data»). Кроме того, эмпирическое исследование твердо придерживается научного метода в противоположность другим исследовательским методологиям, таким как натуралистическое наблюдение, архивные исследования и др. Важнейшая и необходимая предпосылка, лежащая в основе методологии эмпирического исследования состоит в том, что оно обеспечивает возможность своего воспроизведения и подтверждения/опровержения. Пристрастие эмпирического исследования к «твердым данным» требует высокой внутренней согласованности и устойчивости средств измерения (и мер) тех независимых и зависимых переменных, которые привлекаются с целью научного изучения. Внутренняя согласованность является основным условием устойчивости; средства измерения не могут быть высоко или хотя бы достаточно надежными, если эти средства, поставляющие сырые данные для последующего анализа, не будут давать высокие интеркорреляции. Неудовлетворение этого требования способствует внесению в систему дисперсии ошибок и приводит к получению неоднозначных или вводящих в заблуждение результатов.

1. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу

Эмпирическое социальное исследование - это научная последовательность действий, которая называется эмпирической, когда исследуются социальные факты опытным путем.

Необходимо, чтобы исследование фактов носило интерсубъективный характер, а не субъективно-индивидуальный, и поддавалось проверке. Эмпирическое исследование должно иметь систему методических правил, которая определяет особенности объекта познаний данной эмпирической науки. Предметом эмпирического социального исследования является анализ и объяснение социальных феноменов научными методами. Особенность предметной области в том, что социальные феномены подвержены перманентным изменениям и являются очень обширными. При изучении различных объектов используются в зависимости от целей исследования различные методы исследования: наблюдения, эксперимент, опрос и другие.

Исследовательский процесс вне зависимости от используемых методов исследования имеет логическую систему последовательности действий и состоит из девяти нижеследующих шагов:

1. Разработка проблематики.

2. Определение круга вопросов.

3. Определение методов исследования.

4. Структура инструментария сбора данных.

5. Проверка и окончательное определение инструментария сбора данных.

6. Подготовка и планирование сбора данных.

7. Построение выборки.

8. Проведение сбора данных.

9. Обработка и анализ собранных данных.

Последовательность действий вышеописанного процесса может варьироваться в зависимости от проблематики и выбранных методов исследования.

Применение эмпирических социальных исследований постоянно возрастает в коммерческих целях в экономических и маркетинговых исследованиях, в опросах общественного мнения.

Проблема сбора и анализа данных в эмпирических социальных исследованиях очень восприимчива к методологическим проблемам, и результаты исследования следует перепроверять, наряду со статическим следует использовать логический анализ, следует избегать неоднозначных формулировок вопросов в анкете, искать и анализировать латентные переменные, комбинировать методы исследования[1].

Методы эмпирического социального исследования.

Предмет любой науки неизбежно определяет характер ее методов исследования.

Особенности социальных феноменов как предмет социальных наук требует для них эмпирических методов исследования, такие как метод наблюдения и система методов сбора данных, чтобы анализировать предметную область научно и независимо от индивидуального повседневного опыта. В отличие от естественных наук, в которых методы обсуждаются с этической точки зрения, методы в социальных науках неоспоримы с точки зрения их научной работоспособности. В оценку работоспособности методов входит принципиальная методологическая дискуссия о том, что возможно ли вообще социально-научное (социологическое) познание. В дискуссиях о методах явно прослеживается основная проблема противоречивой оценки качественных и количественных методов в социологии.

Качественные и количественные методы отличаются по характеру сбора и обработки данных.

Количественные методы добиваются стандартизированного и контролируемого измерения и использования на базе квантифицированных данных статистически-математических методов[2]. В центре внимания качественных методов находится смысловой и содержательный анализ, процесс сбора данных менее структурирован методами и исходными рабочими гипотезами, а также существует возможность углублять и расширять постановку вопросов во время процесса сбора данных. Качественные методы применяются на предварительной (начальной) фазе исследовательского проекта, чтобы расширять необходимую предметную область для формирования проблемы исследования и для формулирования рабочих гипотез; в этом смысле использование качественных методов есть предварительная фаза первоначального исследовательского процесса.

Однако в последние годы и десятилетия усиливались старания приписать качественным методам самостоятельное значение и пропагандировать их как альтернативу качественным методам.

Эти усилия основываются, с одной стороны, на критике работоспособности количественных методов, к которой нужно серьезно отнестись, и, с другой стороны, на факте, что количественные методы не могут быть использовано универсально. Под пропагандой качественной альтернативы понимают, конечно, также основополагающую методологическую гипотезу о том, что в социальных науках (особенно в их объекте), возможно, не существует определенной последовательности образа действий научного познания, и социальные науки ориентируются на пример естественных наук как в случае количественных методов.

Дискуссии о преимуществах и недостатках качественных и количественных методов будут продолжаться и впредь противоречить друг другу. Очевидно лишь одно: количественные и качественные методы могут взаимно дополнять друг друга и почти каждый отдельный метод эмпирического социального исследования может использоваться в качественном или количественном проявлении.

В “Методы эмпирического социального исследования” вошли подразделы:

- обработка данных;

- опрос;

- наблюдение;

- эксперимент;

- Akfionsforschung (исследование выступлений, акций);

- анализ содержания;

- групповая дискуссия;

- социометрия;

- биографический метод;

- вторичный анализ;

- панель исследования;

- статистика.

Обработка данных - комплекс процедур, направленных на преобразование и обобщение данных социологического исследования. В отечественной социологии термин трактуется очень широко. Обычно к О. Д. относят процедуры проверки и кодирования заполненного инструментария, в том числе пропущенных значений; ввода данных в компьютер; проверки и исправления введенных данных; перекодировки и преобразования переменных; проверки репрезентативности выборки и, при необходимости, ее взвешивания; простейшие процедуры статистического анализа данных - построение распределений частот и таблиц сопряженности.

При любом способе сбора информации общим требованием является обязательная фиксация ее в документах. Если в исследовании одновременно используется несколько документов, из них после заполнения необходимо сформировать рабочие массивы. Материалы, относящиеся к одному респонденту, следует собрать в комплекты, контролируя полноту каждого комплекта. Одновременно производится проверка, кодирование и нумерация документов, причем всем документам, относящимся к одному респонденту, присваиваются одинаковые номера. Если для групп респондентов заполнены некоторые общие документы (например, карточка предприятия или семьи), в каждый вид индивидуального инструментария должен быть внесен общий идентификатор - предприятия, семьи, - который позволит в дальнейшем связать ответы респондента с характеристиками группы.

При проверке документов следует обращать внимание на принадлежность респондента к генеральной совокупности, полноту комплекта и полноту заполнения каждого документа, правильность заполнения инструментария. К типичным ошибкам заполнения инструментария относится наличие нескольких ответов там, где предусматривался только один, наличие нелегитимных пропусков, логические ошибки.

Кодированию, в первую очередь, подлежат открытые вопросы и пропущенные значения. В сложных случаях для открытых вопросов разрабатываются специальные кодификаторы. При кодировании пропущенных значений важно знать причину отсутствия ответа. Основные причины можно упорядочить по степени легитимности: 1) вопрос не относится к респонденту ("структурный пропуск"); 2) респондент не понимает вопрос, не знает ответа или не имеет сложившегося мнения; 3) респондент отказывается отвечать на вопрос, уклоняется от ответа; 4) ответа нет по неизвестной причине. Первые три вида пропусков следует считать легитимными. Структурные пропущенные значения обычно исключают из анализа соответствующего вопроса. Незнание ответа или отказ отвечать в некоторых случаях можно содержательно интерпретировать и использовать в анализе данных. Поэтому интервьюеры должны как можно более точно фиксировать причину пропуска. Отсутствие ответа по неизвестной причине не является легитимным и должно быть отнесено к категории серьезных ошибок интервьюирования[3].

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

Статистические группировки, метод группировок, метод обработки и анализа статистических данных, при котором изучаемая совокупность явлений расчленяется на однородные по отдельным признакам группы и подгруппы и каждая из них характеризуется системой статистических показателей. Конкретное выражение статистических группировок находят в групповых и комбинационных таблицах.

Метод группировок — главный метод статистического изучения общественных явлений; служит предпосылкой для использования различных статистических приёмов и методов анализа, например для использования различных обобщающих показателей, в том числе средних величин.

Кроме анализа структуры совокупности, метод группировок применяется при характеристике типов явлений и изучении взаимосвязей между различными признаками или факторами. Примерами статистических группировок, выражающих структуру совокупности, служит группировка населения по возрастным группам (с годичными и, чаще, пятилетними интервалами), группировка предприятий по их размерам.

Укрупняя группы или устанавливая неравномерные интервалы, можно выяснить качественные различия между отдельными группами, а затем и определить технико-экономические или социально-экономические типы объектов (предприятий, хозяйств).

Наиболее сложная задача метода группировок заключается в выделении и развёрнутой характеристике типов социально-экономических явлений, которые представляют собой выражение форм определенного общественного процесса, существенных особенностей, общих для многих единичных явлений.

Социологическая информация может быть сгруппирована по:

а) номинальному признаку (род занятий, национальность и т. д.);

б) признакам, соответствующим ранговым шкалам (напри­мер, по характеру труда: ручной труд, работа с механиз­мами, наладка станков, интеллектуальный труд);

в) 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.).

Работа с номинальными и ранжированными группами ве­дется с использованием приемов математики, а группы, рас­пределенные по количественному признаку, изучаются с по­мощью математической статистики.

Если опрашиваемых необходимо сгруппировать по двум или более признакам (например, по полу, возрасту и образованию), тогда речь может идти о перекрестной, или комбинированной, группировке. Она может быть структурной, типологической, аналитической — все зависит от решаемых в ходе исследования задач. Например, надо установить возрастной состав опраши­ваемых. В этом случае применяется структурная группировка по возрастным интервалам, т. е. респондентов классифицируют по объективному признаку, присущему всей совокупности оп­рашиваемых. Если же необходимо выделить из респондентов группы по такому, например, признаку, как отношение к част­ной собственности, тогда осуществляется типологическая груп­пировка (выделяются соответствующие типы респондентов). И, наконец, 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.

В социологическом исследовании, как правило, выделяется не одна, а несколько групп респондентов (по возрасту, образо­ванию, месту проживания и т. п.); каждой группе соответствует некоторое выделенное число (n1, n2, n3, … , nx) которое харак­теризует количественный состав группы. Такой ряд чисел, по­лучаемый в результате группировки, социологи называют рядом распределения, Существуют два вида распределений: вариацион­ный и атрибутивный. Вариационный ряд распределения основы­вается на количественных признаках изучаемых явлений, про­цессов, атрибутивный — отражает результаты группировки оп­рашиваемых по количественным признакам[4].

Таблицы эмпирических данных.

Эта таблица используется для предсказания значения некоторого выделенного исследователем свойства (или множества свойств) объекта при отсутствии информации о структуре объекта и его внутренних взаимосвязях. Для этого используют в основном способ рассуждений по аналогии, при этом в таблице должны содержаться объекты с известными значениями выделенного свойства. Обычно строки эмпирической таблицы соответствуют множеству объектов, а столбцы - множеству свойств или признаков, отсюда другие названия: таблица, объект-свойство, объект-признак. В результате анализа данных в таблице

исследователь получает некоторые эмпирические закономерности, которые используются для прогнозирования значений. Методы обнаружения закономерностей в таблицах эмпирических данных, в свою очередь, являются широким полем для исследований. При этом в каждом

отдельном случае понятие закономерности конкретизируется.

Таблицы эмпирических данных используются для решения пяти типов задач эмпирического предсказания, которые перечислены ниже.

1. Распознавание образов (предсказание значения целевого признака для любого объекта a по его описанию х; в этом случае признак замерен в шкале наименований).

2. Предсказание значения целевого признака для объекта a по его описанию х. Признак порядковый или количественный.

3. Упорядочивание объектов по их перспективности с точки зрения некоторого критерия (предсказание порядка на объектах некоторого подмножества A. (A..A, A.. Г).

4. Автоматическая группировка объектов. В данном случае значения

признака для подмножества объектов A не заданы. Необходимо эти значения

определить, используя свойство похожести объектов по их описанию.

5. Динамическое прогнозирование значения целевого признака

объекта aГ, использующее временные измерения значений признаков (анализ временных рядов). В качестве примера задачи динамического

прогнозирования можно привести задачу ранней диагностики заболеваний на основе профилактических осмотров пациентов. При решении данных задач используется следующая эмпирическая гипотеза: считается, что при выборе объектов подмножества А из множества Г не делается предпочтения одного объекта другому: объекты подмножества А выбираются из Г случайным образом, т. е. рассматривается статистическая постановка задачи. Известные методы обработки эмпирических таблиц строят решающее правило, максимизирующее качество предсказания на объектах подмножества А. Если допустить, что указанная гипотеза не верна, то всегда можно так подобрать объекты подмножества А из Г, что это правило будет плохо работать на остальных объектах множества Г. Поэтому большинство методов обработки таблиц в явном или неявном виде используют эту гипотезу. Очевидно, что все вышеприведенные задачи могут рассматриваться как единая задача заполнения пропусков в таблице.

Частотные распределения могут быть представлены в виде графиков и диаграмм. В качестве количественных признаков используют такие характеристики распределения данных как: минимальное значение, максимальное значение, среднеарифмитическое значение, дисперсия, коэффициент ассиметрии и др. При необходимости сапостовления распределение признаков для различных групп респондентов составляют таблицы, например, таблицы, где приведены данные для мужчин и женщин и наглядно видно отличие между их мнениями. Различают таблицы сопряженности, которые служат для проверки гипотезы о статистической связи между признаками. Такие гипотезы чаще всего проверяются по критерию «хи-квадрат»; для измерения связи применяют различные коэффициенты. Упорядоченный при обработке материал представлены в виде таблиц, схем, графиков и диаграмм[5].

Рассмотрим подробнее таблицы сопряженности.

Таблица сопряженности - средство представления совместного распределения двух переменных, предназначенное для исследования связи между ними. Таблица сопряженности является наиболее универсальным средством изучения статистических связей, так как в ней могут быть представлены переменные с любым уровнем измерения (Шкала измерительная). Строки таблицы сопряженности соответствуют значениям одной переменной, столбцы - значениям другой переменной (количественные шкалы предварительно должны быть сгруппированы в интервалы). На пересечении строки и столбца указывается частота совместного появления fij соответствующих значений двух признаков xi и yj. Сумма частот по строке fi называется маргинальной частотой строки; сумма частот по столбцу fj - маргинальной частотой столбца. Сумма маргинальных частот равна объему выборки n; их распределение представляет собой одномерное распределение переменной, образующей строки или столбцы таблицы. В Таблице сопряженности могут быть представлены как абсолютные, так и относительные частоты (в долях или процентах). Относительные частоты могут рассчитываться по отношению: а) к маргинальной частоте по строке; б) к маргинальной частоте по столбцу; в) к объему выборки. Таблицы сопряженности используются для проверки гипотезы о наличии связи между двумя признаками, а также для измерения тесноты связи.

3. Структура отчета о социологическом исследовании

Итоги анализа полученной информации отражаются, как правило, в отчете о проведенном социологическом исследовании, который содержит в себе информацию, интересующую заказчика (исследователя), научные выводы и рекомендации. Структура отчета по итогам исследования чаще
всего соответствует логике операционализации основных понятий, но социолог, готовя этот документ, идет путем индукции, по­степенно сводя социологические данные в показатели. Число разделов в отчете обычно соответствует числу гипотез, сформу­лированных в программе исследования. Первоначально дается ответ на главную гипотезу.

Как правило, первый раздел отчета содержит краткое обоснование актуальности изучаемой социальной проблемы, характеристику параметров исследования (выборка, методы сбора информации, количество участников исследования, сро­ки проведения работы и т. п.). Во втором разделе дается характеристика объекта исследования по социально-демогра­фическим признакам (пол, возраст, образование и др.). После­дующие разделы включают поиск ответов на выдвинутые в программе гипотезы.

Разделы (или главы) отчета при необходимости могут быть разбиты на параграфы. Каждый раздел или даже параграф це­лесообразно завершать выводами. Заключение отчета лучше всего давать в виде практических рекомендаций, бази­рующихся на общих выводах. Отчет может быть изложен на трех-четырех десятках или на двух-трех сотнях страниц. Это за­висит от объема материала, целей и задач исследования.

Приложение к отчету содержит все методологиче­ские и методические документы исследования: программу, план, инструментарий, инструкции и т. п. Кроме того, в прило­жение чаще всего выносят таблицы, графики, индивидуальные мнения, ответы на открытые вопросы, которые не вошли в от­чет. Это необходимо делать потому, что данные документы, от­веты могут быть использованы при подготовке программы но­вого исследования.

Заключение

В данной работе разобраны основные методы анализа социологической информации. В социологии сочетаются многие направления человеческих знаний (психология, философия, логика, естествознание и т. д.). Социологу необходим большой опыт и запас знаний для того, чтобы хорошо научиться исследовать человеческое общество.

Ну и конечно встает вопрос о большой важности этой науки для многих сфер деятельности человека. В будущем социологию наверняка ждет большое распространение. Конечно, она и сейчас распространена, но не так как хотелось бы. Например, было бы неплохо в наше время практиковать социологию на крупных предприятиях, как это делается за рубежом. Это сильно помогло бы принимать правильные решения руководителям, которые толком не знают о том, что творится в коллективах их предприятий. Зачастую принимаются решения, которые противоречат мнению коллективов и общественности, чего помогли бы избежать социологические исследования.

Список использованной литературы

1. Этапы развития социологической мысли. М.: Академия, 2003.

2. Гофман лекций по истории социологии. М.: Университет, 1997.

3. Западная социология. СПб.: Питер, 1997.

4. Кравченко . Учебник. М.: ТК Велби, Проспект, 2004.

5. , Радугин : курс лекций. 3е изд., М.: Библионика, 2006.

6. Социология. Ростов-на-Дону.: Феникс, 1994.

7. Социология. Курс лекций. Учебное пособие / (и др.), изд. 2е, Ростов-на-Дону: Феникс, 2006.

8. Социология. Учебник для вузов (, ). СПб.: Питер, 2007.

9. Социология. Учебник для вузов / Под редакцией проф. . 3е изд., М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.

10. Фролов . Учебник для вузов. М.: Гардарики, 2007.

[1] Социология. Ростов-на-Дону.: Феникс, 1994.

[2] Этапы развития социологической мысли. М.: Академия, 2003.

[3] Социология. Учебник для вузов (, ). СПб.: Питер, 2007.

[4] Фролов . Учебник для вузов. М.: Гардарики, 2007.

[5] Западная социология. СПб.: Питер, 1997.