Методика и техника проведения прикладного социологического исследования (стр. 5 )

Итак, объем выборки определен, мы знаем, сколько человек нам надо опросить. Но как нам отобрать это количество из генеральной совокупности, каким методом? Все выборки, как мы знаем, делятся на два больших класса: случайные (вероятностные) и неслучайные (целевые).

Таблица 2.1

Расчет объема выборочной совокупности

(ошибка выборки 5%)

Объем генеральной совокупности (чел.)	500	1000	2000	3000	4000	5000
Объем выборочной совокупности (чел)	222	286	333	350	360	370

Единицы наблюдения в вероятностной выборке выбираются случайно (лототрон, таблицы случайных чисел). Разновидностью случайных выборок являются также: механическая (пошаговая), когда из генеральной совокупности (например, списочный состав сотрудников) через равные промежутки отбирают необходимое количество респондентов; гнездовая (кластерная), когда из генеральной совокупности отбирают объекты, представляющие собой группы (гнезда) более мелких единиц и внутри гнезд проводят сплошной опрос.

К неслучайным, целенаправленным выборкам неприменимы правила и законы теории вероятности. К такому классу выборок относятся стихийная выборка (первого встречного); выборка основного массива, при которой опрашивается 60-70% генеральной совокупности; квотная выборка. Среди неслучайных целенаправленных выборок квотная на сегодняшний день является наиболее часто применяемой в опросах общественного мнения по социально-политическим и экономическим проблемам. Для формирования квотной выборки надо знать параметры генеральной совокупности по интересующим нас признакам. Все данные о каком-либо признаке называются квотой, а их отдельное числовое значение – параметром квоты. При таком типе выборки респонденты выбираются целенаправленно, с соблюдением параметров квот. Число признаков, данные о которых выбираются в качестве квот, обычно не превышает четырех. Квоты могут быть заданы как по независимым, так и по взаимосвязанным параметрам (например, 20 студентов в возрасте до 22 лет, проживающих в общежитии).

Надо отметить также, что большинство исследований, проводимых сегодня крупными исследовательскими центрами России, используют комбинированные, многоступенчатые выборки.

В качестве примера рассмотрим, как формировалась выборка в нашем исследовании учебно-познавательной активности студентов. Генеральной совокупностью являлись студенты САмГТУ очной формы обучения, примерная численность которых составляет более 5000 человек, следовательно, объем выборки – не менее 370 человек. Использование строго вероятностных методов отбора было бы весьма затруднительно: пришлось бы составлять сплошные списки студентов всех 11 факультетов, определять шаг выборки, а затем – «отлавливать» по одному всех, попавших в список. Как видите, это не реально, так как потребовало бы больших временных затрат. Поэтому разумнее было использовать комбинированную многоступенчатую выборку, то есть попробовать сформировать компактную и экономичную модель. На первом этапе мы решили выбрать из 11 факультетов – только два, но случайным методом. Таблички с названиями факультетов тщательно перемешиваются и вынимаются две любые из них. Таким образом, у нас оказались ХТФ и ФАИТ. Зная среднюю численность студентов на факультете, нетрудно определить пропорции выборки – 1:2, таким образом, на ХТФ нам надо опросить примерно123 человека, а на ФАИТ – 247 человек. Исходя из целей исследования и гипотез, желательно было сделать замеры на разных курсах обучения, где по нашим предположениям уровень учебно-познавательной активности будет существенно отличаться. Было решено включить в выборочную совокупность студентов 1, 3 и 4 курсов. Курсы обучения представлены гнездами групп. Учитывая среднюю численность студентов в группах, было решено на каждом курсе обучения факультетов отобрать случайным образом по две группы и внутри групп провести сплошной опрос. Число присутствующих на занятиях на момент опроса, конечно, отличалось от списочного состава и, таким образом, было опрошено всего 283, а не 347 человек (что само по себе уже характеризует учебно-познавательную активность студентов). Так можно ли считать нашу выборку репрезентативной? Ответим на это словами известного российского социолога : «Конечно, если перед нами стоит задача выполнения дескриптивного исследования большой общественной значимости, надо максимально реализовать все требования репрезентативности выборки. Если же задачи исследования скромнее, уровень надежности планируемых выводов с точки зрения их статистической значимости можно смело понизить. Преувеличенное внимание к формально-статистическим критериям и их абсолютизация за счет качества исходных данных и их анализа – свидетельство профессиональной неопытности социолога. Нельзя забывать о реальной природе того, что кроется за цифрами, ведь сами исходные характеристики, получаемые в исследовании, лишь условно переводятся в количественные показатели. Часто эти количественные сведения лишь приблизительно отражают существо социальных процессов. Поэтому усилия, направленные на строгость статистического обоснования результатов, приобретают смысл лишь при условии серьезного качественного анализа проблемы».

Тема 2. Логическая схема обработки и анализа информации

Еще до начала полевого этапа вы должны представлять, в каком виде, и в каких сочетаниях варьируюших признаков вы можете получить подтверждение ваших гипотез. Иными словами, вы должны заранее предусмотреть необходимые связи признаков, чтобы при обработке массива информации получить перекрестные (двумерные или трехмерные) таблицы. Кроме того, неплохо предусмотреть и возможности индексации некоторых признаков, что сделает информацию более компактной и наглядной. Осуществлению этой задачи служит логическая схема обработки и анализа информации, которая представляет собой краткое описание алгоритма действий исследователя в процессе математической и логической обработки полученной базы данных. Это своего рода маршрут продвижения исследователя к конечной цели исследования – формулированию выводов и рекомендаций. Каким бы образом вы не обрабатывали информацию – вручную, самостоятельно, или на компьютере, с помощью программы SPSS, без этой логической схемы вам не обойтись. Составить блок-схему расчетов, а затем табулировать полученные результаты, то есть перевести расчетные данные в табличные данные, можно лишь в том случае, когда имеешь перед глазами опросный лист (анкету, бланк формализованного интервью), где каждый из пронумерованных вопросов и представляет собой отдельную переменную.

Рассмотрим на конкретном примере вариант логической схемы анализа и обработки информации (макет анкеты исследования «Учебно-познавательная активность студентов» см. в Приложении). В том случае, если обработка информации осуществляется самостоятельно, без применения программного продукта, ваша схема может выглядеть примерно так:

·  для вопросов №27,29 разработать интервальную шкалу для более эффективной обработки информации;

·  вопросы № 9,12,21,27- 31 нуждаются в предварительной смысловой обработке открытой части вопросов;

·  Простые распределения ответов на все вопросы анкеты;

·  Связи (перекрестные таблицы) для подтверждения гипотез:

Гипотеза1- 12х10,12х16,12х19,12х20,12х21,12х22,12х24,12х26,31х10,31х18.

Гипотеза2- – 24х16,24х17,24х18,24х19,24х20,24х21,24х22.

Гипотеза 3 – (28 + 29) х7,8,16,17,18,19,20,21,24,26.

Гипотеза5– 5х16,15х17,15х18,15х19,15х20,15х21,15х24,15х26,15х30,15х31.

Гипотеза6- 14х16,14х17,14х18,14х19,14х20,14х21,14х24,14х26,14х31.

·  Индексирование признаков: 10х7х8; 19х7х8; 24х7х8; 26х7х8.

Тема 3. Предварительная обработка массива информации

Предварительная обработка социологической информации заключается в подготовке анкет к обсчету. Этот этап предусматривает проверку социологического инструментария на точность, полноту и качество заполнения. Проверка на точность направлена на выявление так называемых «добросовестных ошибок». Предположим, на вопрос: «Занимаетесь ли вы научной деятельностью?» респондент ответил «нет». А следующий вопрос: «Есть ли у вас научные публикации?» остался без ответа. В этом случае у нас имеются достаточные основания в этом вопросе отметить позицию «нет». В более сложных случаях, когда противоречие в ответах на два и более вопроса, неразрешимо, эти вопросы исключаются из обработки. Проверка на полноту заполнения означает выбраковку (то есть исключение из массива информации) тех анкет, в которых отсутствуют ответы более чем на 30% основных вопросов, так как их просто нельзя считать информативными. Безусловной выбраковке подлежат те анкеты, в которых остались без ответа вопросы паспортички (социально-демографического блока). Если же в анкете отсутствуют отметки по предлагаемым вариантам ответов на отдельные вопросы, следует отметить позицию «нет ответа». Проверка на качество заполнения предполагает внимательный просмотр на предмет ясности и четкости отметок. Нередко случается так, что, несмотря на подстрочное инструктивное указание в вопросе – выбрать один, два или три варианта ответа, респондент обводит на несколько позиций больше. Коррекция ответа в таких случаях затруднена. Однако на практике обычно сохраняют первые обведенные позиции, зачеркивая остальные.

Особую процедуру представляет собой предварительная работа с анкетами, содержащими открытые вопросы. Ответы на такие вопросы респонденты дают на языке собственных мыслей, в произвольной форме, с использованием собственной, привычной для них лексики. Например, в нашем исследовании при выборе суждения о ценности высшего образования (вопрос №31), респондент выбрал позицию «другое» и написал: «Высшее образование у нас не айс». Разумеется, статистическая обработка их в первозданном виде невозможна в принципе. Основное неудобство открытых вопросов как раз и состоит в необходимости предварительной формализации для перевода в числовую форму. Чаще всего исследователь осуществляет подготовку этой формализации уже на предварительном этапе, на стадии разработки инструментария. При этом предусматриваются более или менее однородные группы, в которые могли бы объединяться смысловые содержания различных вариантов ответов на открытые вопросы независимо от способов их словесного выражения. Каждой из таких групп присваивается код, и вопрос об отнесении данного конкретного ответа решается исследователем на этапе обработки информации к предусмотренным кодам, несмотря на всю оригинальность ответа. Однако иногда бывают ситуации, когда ответы на открытые вопросы подвергают дополнительному изучению способами традиционного интуитивного анализа документов.