Методы обработки и анализа социологической информации

Московский  Государственный университет им. М.В. Ломоносова.

         филиал в г. Севастополе.

       Доклад

по Методике и технике социологических исследований

            на тему:

      Методы обработки и анализа  социологической информации.

Подготовил: Аралин Н.Ю.

Проверил: Давыдов Ю.А.

Севастополь 2010

Введение.

Эмпирические  данные, полученные в ходе социологического исследования, при помощи методов  сбора социологической информации: опроса (анкентирования или интервьюирования), наблюдения, изучения документов, эксперимента еще не позволяют сделать верные выводы, обнаружить закономерности и тенденции, а также проверить выдвинутые в программе исследования гипотезы. Полученную первичную социологическую информацию следует обобщить, проанализировать, научно интегрировать. Для этого все собранные анкеты, опросы, карточки наблюдения или бланки интервью необходимо проверить, закодировать, ввести в ЭВМ, сгруппировать полученные данные, составить таблицы, графики, диаграммы и т. д. Иными словами, необходимо применить методы анализа и обработки эмпирических данных.

Методы обработки и  анализа социологической информации.

В социологии под методами анализа и обработки  социологической информации понимают способы преобразования эмпирических данных, полученных в ходе социологического исследования с целью сделать  их обозримыми, компактными и пригодными для содержательного анализа, проверки исследовательских гипотез и  интерпретации. Хотя невозможно провести достаточно четкую границу между  методами анализа и методами обработки, под первыми обычно понимают более  сложные процедуры преобразования данных, которые переплетаются с  интерпретацией, а под вторыми  — в основном рутинные, механические процедуры преобразования полученной информации.

Между тем  анализ и обработка социологической  информации как целостное образование  составляют этап эмпирического социологического исследования, в процессе которого с помощью логико-содержательных процедур и математико-статистических методов на основе первичных данных раскрываются связи исследуемых  переменных. С определенной долей  условности методы обработки информации можно разделить на первичные и вторичные. Для первичных мето-дов обработки исходной информацией служат данные, полученные в ходе эмпирического исследования, т. е. так называемая первичная информация: ответы респондентов, оценки экспертов, данные наблюдения и т. п. Примерами таких методов являются группировка, табулирование, расчет многомерных распределений признаков, классификация.

Вторичные методы обработки используют, как правило, для данных первичной обработки, т. е. это методы получения показателей, рассчитываемых по частотам, сгруппированным  данным и кластерам, (средних величин, мер рассеяния, связей показателей  значимости и т. д.). К методам вторичной  обработки относятся также методы графического представления данных, исходной информацией для которых  служат проценты, таблицы, индексы.

Кроме того, методы анализа и обработки социологической  информации можно подразделить на методы статистического анализа информации, в том числе методы описательной статистики (расчет многомерных распределений  признаков, средних величин, мер  рассеяния), методы статистики вывода (корреляционный, регрессивный, факторный, кластерный, причинный, логлинейный, дисперсионный анализ, многомерное шкалирование и др.), а также методы моделирования и прогнозирования социальных явлений и процессов (анализ временных рядов, имитационное моделирование, цепи Маркова и др.). Методы анализа и обработки социологической информации подразделяют также на универсальные, пригодные для анализа большинства видов информации, и специальные, пригодные лишь для анализа данных, представленных в специальном виде (например, анализ социометрических данных или контент-анализ текстов).

В зависимости  от применяемых технических средств  различают два вида обработки  социологической информации: ручную и машинную (с использованием средств  вычислительной техники). Ручную обработку используют в основном как первичную при небольших массивах информации (до сотни анкет), а также при относительно простых алгоритмах ее анализа. Вторичную обработку информации при этом осуществляют с помощью микрокалькуляторов и других средств вычислительной техники. Примером социологических исследований, в которых часто прибегают к ручной обработке, являются пилотажные, экспертные и социометрические опросы.Однако основным средством анализа и обработки данных в настоящее время являются ЭВМ, в том числе персональные компьютеры, на которых осуществляется первичная и большинство видов вторичной обработки и анализа социологической информации. При этом анализ и обработка социологической информации на ЭВМ осуществляется, как правило, посредством специально разрабатываемых машинных программ, которые реализуют методы анализа и обработки социологических данных. Эти программы обычно оформляются в виде специальных наборов программ или так называемых "пакетов' прикладных программ анализа социологической информации. В крупных социологических центрах анализ и обработка социологической информации наряду с пакетами прикладных программ опирается также на архивы и банки социологических данных, которые позволяют не только хранить необходимую информацию, но и эффективно использовать ее при вторичном анализе социологических данных.

Процесс анализа  и обработки социологической  информации, а также ее представления  происходит по определенному алгоритму. Анализ полученных при социологическом  исследовании данных начинается с контроля за качеством заполнения инструментария, исправления ошибок и отбраковки некачественно заполненных анкет, бланков, карточек и т. п. Категории качества заполнения инструментария разнообразны, а подходы не всегда однозначны. Многое зависит от условий работы анкетеров, интервьюеров, места опроса и т. п. Как правило, исследователи всегда стараются "довести" инструментарий до необходимого качественного уровня.

Вначале выявляют правильность ответа на каждый вопрос анкеты и при необходимости исправляют ответ. Например, на вопрос "Знаете ли Вы основные условия, заложенные в трудовом соглашении Вашего коллектива с администрацией предприятия?" чаще всего отвечают: "Да, знаю". Но далее в анкете стоит открытый контрольный вопрос: "Если знаете, назовите их, пожалуйста". Он остается незаполненным. Если с респондентом работал интервьюер или анкетер, то против этого вопроса должна стоять отметка: "Затруднился ответить", "Не знает" и т. п. Тогда становится очевидным, что респондент не осведомлен об условиях трудового соглашения. Если респондент заполнял анкету самостоятельно, то получить однозначный ответ будет  трудно. В этом случае альтернативу "Да, знаю" нужно зачеркнуть и  отметить другую, скорее всего "Нет  ответа", "За-трудняется ответить" и т. п. Затем подсчитывают количество неправильных ответов. При исправлении каждого третьего ответа в анкете ее лучше не готовить к машинной обработке. Если респондент не ответил на 10-15 % основных вопросов, против них контролер ставит отметку "Нет ответа", и анкета идет на обработку в ЭВМ. Более жесткие требования предъявляются к вопросам, касающимся социально-демографических характеристик респондентов (пола, возраста, образования и т. д.). Если на эти вопросы нет ответов, то инструментарий изымается из общего массива. Из обработки на ЭВМ исключаются также документы, заполненные неразборчиво, и записи, не поддающиеся однозначному толкованию.

Допущенные  к обработке документы нумеруются, начиная с единицы в целях  контроля за их прохождением. В дальнейшем массив документов передается кодировщикам. Но перед тем как передать анкеты операторам, следует закодировать открытые вопросы. На каждый открытый вопрос, как правило, составляют не менее пяти шифров-кодов. Выше уже приводился один из открытых вопросов: "Если знаете, назовите, пожалуйста". Ответы на этот вопрос могут быть различными: от полных, глубоких, обстоятельных до схем. Шифры-коды должны отражать шкалу интенсивности ответов на открытый вопрос. Обычно кодировка таких ответов проходит в два-три этапа. Сначала варианты ответов выписывают отдельно, подсчитывают число употреблений каждого варианта — частоту его повторения. Затем варианты группируют по смысловой близости, совпадению. Таких групп, как показывает практика, набирается четыре-пять, и каждой из них присваивают свой шифр (код). Таким образом, кодировка является связующим звеном между качественной и количественной информацией. На данной основе как раз и осуществляются числовые операции с информацией, введенной в память ЭВМ. Если во время кодировки произойдет сбой, замена или потеря кода, то информация окажется неправильной.

Сущность  обработки первичной информации заключается в ее обобщении. Результаты обобщения называют социологической  информацией. Решение о способе  обработки инструментария принимают  заранее. При опросе 60-70 человек обработку  можно провести вручную, на микрокалькуляторе. Если анкета сравнительно невелика (содержит до 20 вопросов), то ручная обработка  возможна при наличии 200-350 анкет. Но если инструментарий содержит более 20 вопросов, тогда предел для ручной обработки — 100-200 анкет.При обработке на ЭВМ результаты представляют в виде табуляграмм, структура которых зависит от заложенной в ЭВМ программы, поэтому здесь нужна помощь программиста.

Каждый вопрос в анкете или бланке интервью представляет собой в определенной степени  шкалу измерений. Единицами измерений  являются соответствующие альтернативы (позиции, варианты ответов). По этим позициям (вариантам ответов) проводится группировка  респондентов. Кроме того, определенную шкалу измерений представляют объективные  характеристики опрашиваемых, их субъективные оценки, предпочтения и пр. При этом измерения производятся с помощью  различных шкал, которым соответствуют  различные правила математического  анализа данных. В социологических  исследованиях применяются, как  правило, шкалы трех основных типов: номинальная, ранговая (порядковая) и  интервальная. Простейшей является номинальная  шкала. Чаще всего она фиксирует  дихотомический ответ: "да" или "нет", "тепло" или "холодно". Применяя ранговую шкалу, можно зафиксировать  более определенное состояние, отражающее ранжированное распределение типа "холодно" — "тепло" — "горячо". Но цифровые величины в ней отсутствуют. Если же, например, точку замерзания воды мы примем за нуль, а точку кипения  — за 100 и расстояние между этими  точками разделим на десять равных интервалов, то получим интервальную шкалу.

Номинальной шкале в анкете обычно соответствуют  вопросы, способствующие выявлению  мнений, установок, объективных характеристик  респондента (пола, возраста, национальности т. д.). Ранговой (порядковой) шкале соответствует  большинство вопросов анкеты или  бланка интервью. Варианты ответов  в таком вопросе распределены в строгом порядке убывания или  возрастания интенсивности признака. Интервальная шкала более детальна, глубока и допускает обстоятельную  математическую обработку информации. В социологическом исследовании с ее помощью измеряют характеристики, которые можно выразить числами: возраст, образование, стаж работы, учебы  и др. По этой шкале можно вычислять  различные величины.

Наиболее  простой формой обобщения первичной  социологической информации является группировка. 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 респондентовс 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. Например, нужно установить возрастной состав опрашиваемых. В этом случае применяют структурную группировку по возрастным интервалам, т. е. респондентов классифицируют по объективному признаку, присущему всей совокупности опрашиваемых. Если же необходимо выделить из совокупности респондентов группы по такому признаку, как "отношение к частной собственности", то осуществляют типологическую группировку (выделяют соответствующие типы респондентов). И наконец, аналитическую группировку производят по двум или более признакам; она служит для выявления их взаимосвязи. Если нужно проверить, к примеру, имеется ли связь между интересом к вопросам нравственного воспитания и чтением литературы (газет, журналов, монографий поданной проблеме), то группировку следует сделать по этим двум признакам.

В социологическом  исследовании, как правило, выделяют не одну, а несколько групп респондентов (по возрасту, образованию, месту проживания и т. п.). Каждой такой группе соответствует  некоторое выделенное число (а1, а2, ау ах), характеризующее количественный состав группы. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, социологи называют рядом распределения. Существует два вида рядов распределения — вариационный и атрибутивный. Вариационный ряд распределения основывается на количественных признаках изучаемых явлений и процессов, а атрибутивный отражает результаты группировки опрашиваемых по количественным признакам.

Глубже проанализировать социологические данные позволяет  широко применяемые в эмпирических исследованиях статистические и  математические методы анализа получаемой информации. Однако при всей значимости получения в социологическом  исследовании распределений, использования  математических и статистических методов  решающую роль в интерпретации полученных данных играет прежде всего сама концепция проводимого исследования, а также научная эрудиция и квалификация социолога-исследователя. Ведь общая логика интерпретации состоит в превращении статистических данных в показатели, которые выступают уже не в качестве цифровых величин (процента, среднего арифметического и т. п.), а как социологические данные. Такие показатели — результат интерпретации, несущей определенную смысловую нагрузку. Справедливым, на наш взгляд, является утверждение о том, что "каждая числовая величина может быть проинтерпретирована с различных точек зрения, а посему обладает свойством многозначности" [37, с. 166].