Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу

СОДЕРЖАНИЕ

 

 

 

Введение

Социологические исследования обеспечивают обратную связь, дополняя статистическую информацию конкретными данными об интересах и запросах, мнениях и настроениях людей, о жизненных планах, уровне и качестве жизни, ценностных установках.

Анализ и обобщение результатов социологического исследования позволяют предсказать возможные варианты развития социальных процессов и явлений. В связи с этим изучение методов анализа эмпирических данных актуально в настоящее время, так как именно они позволяют правильно проанализировать и представить в определенной форме данные социологических исследований.

В ходе выполнения контрольной работу были поставлены следующие задачи:

1. Проанализировать источники по данной теме;
2. Сделать выводы по процессу подготовки данных к обработке и анализу;
3. Выявить требования к структуре и содержанию отчета о социологическом исследовании.

 

 

1. Подготовка эмпирических  данных к обработке и анализу

Роль эмпирических данных в изучении социальных явлений огромна. Достаточно глубокое изучение закономерностей невозможно без анализа конкретных фактов, в которых эти закономерности проявляются. Именно реальные эмпирические факты служат средством проверки теорий, наводят на мысль о необходимости их корректировки, служат для формирования новых теоретических гипотез.

Эмпирические данные могут быть 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.

Анализ информационного материала различается в зависимости от того, какое исследование проводится - качественное или количественное. В качественном исследовании анализ обычно начинается уже на этапе сбора данных, поскольку делаются комментарии в полевых записях, отмечаются идеи и т.д. В количественном анализе оперируют понятиями переменных, влияющих друг на друга. При сборе, обработке, анализе, моделировании и сопоставлении результатов разных исследований используется совокупность методов и моделей прикладной математической статистики. К первой группе относят выборочный метод, описательную статистику, анализ связей и зависимостей, теорию статистических выводов, оценок и критериев, планирование экспериментов, ко второй - ряд методов многопеременной статистики, различные методы шкалирования, таксономические процедуры, корреляционный, факторный, причинный анализ, а также большую группу статистических моделей.

Подготовка данных начинается с контроля качества заполнения инструментария, исправления ошибок и отбраковки некачественно заполненных анкет, бланков, карточек и т.п. Более жесткие требования предъявляются к вопросам, касающимся социально-демографических характеристик респондентов (пол, возраст, образование и т.д.). Если нет ответов на эти вопросы, то инструментарий убирается из общего массива. Исключаются из обработки на ЭВМ документы, заполненные неразборчиво, а также записи, которые не поддаются однозначному толкованию.

Допущенные к обработке документы нумеруются, начиная с № 1 в целях контроля за их прохождением. В дальнейшем массив документов передается на кодирование. Но перед тем как передать анкеты в руки операторов, надо 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 самыми разнообразными: от полных, глубоких, обстоятельных до ответов-схем. Шифры-коды должны отражать шкалу интенсивности ответов на открытый вопрос. Обычно кодирование таких ответов проходит в два-три этапа. Сначала варианты ответов выписывают отдельно, подсчитывают число употреблений каждого варианта - частота его повторения. Затем варианты группируются по смысловой близости, совпадению. Таких групп, как показывает практика, набирается четыре-пять, и каждой из них присваивается свой шифр или код.

Кодирование - связующее звено между качественной и количественной информацией. На данной основе и 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. Результаты обобщения называют социологической информацией. Решение о способе обработки инструментария принимается заранее. При опросе 60-70 человек обработку вполне можно провести вручную, на микрокалькуляторе. Если анкета сравнительно невелика (содержит до 20 вопросов), то ручная обработка возможна при наличии 200-350 анкет. Но если в инструментарии более 20 вопросов, тогда предел для ручной обработки - 100-200 анкет. При обработке на ЭВМ результаты отражаются в виде табуляграмм, структура которых зависит от заложенной в ЭВМ программы. [3, с. 180]

 

 

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

Предмет статистических исследований – массовые явления и процессы общественной жизни – обладают многочисленными признаками и свойствами. Обобщить статистические данные, раскрыть наиболее существенные особенности, формы развития массового явления в целом и отдельных его составляющих невозможно без определенных научных принципов обработки данных. Для разделения совокупности единиц на однотипные группы статистика использует метод группировок.

Статистические группировки – первый этап статистической сводки, позволяющий выделить из массы исходного статистического материала однородные группы единиц, обладающих общим сходством в качественном и количественном отношениях.

Основополагающим принципом применения метода группировок является всесторонний, глубокий анализ сущности и природы изучаемого явления, позволяющий определить его типические свойства и внутренние различия. Любая общая совокупность является комплексом частных совокупностей, каждая из которых объединяет явления особого типа, однокачественные в определенном отношении. Каждый тип (группа) имеет специфическую систему признаков с соответствующим уровнем их количественных значений. Установить, к какому типу, в какую частную совокупность нужно отнести группируемые единицы общей совокупности, возможно на основе правильного, четкого определения существенных признаков, по которым должна проводиться группировка. Это второе важное требование научно обоснованной группировки. Третье требование группировки основано на объективном, обоснованном установлении границ групп при условии, что образованные группы должны объединять однородные элементы совокупности, а сами группы (одна по отношению к другой) должны существенно различаться. В противном случае группировка теряет смысл.

Таким образом, на основе применения метода группировок определяются группы по принципу подобия и различия единиц совокупности.

Основными задачами, решаемыми с помощью группировок, в статистике являются:

• выделение в совокупности изучаемых явлений их социально-экономических типов;
• изучение структуры общественных явлений;
• выявление связей и зависимостей между общественными явлениями.

Все группировки, связанные с выделением в совокупности изучаемых явлений их социально-экономических типов, занимают в статистике центральное место. Эта задача имеет отношение к наиболее существенным, решающим сторонам общественной жизни, например группировка населения по социальному статусу, полу, возрасту, уровню образования, группировка предприятий и организаций по формам собственности, отраслевой принадлежности. Построение подобных группировок за продолжительные периоды позволяет проследить процесс развития социально-экономических отношений.

Выделяют следующие виды группировок:

Типологическая группировка – это разделение качественно разнородной исследуемой совокупности на однородные группы единиц в соответствии с социально-экономическими типами.

Структурная группировка – это группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. К структурным группировкам относятся группировка населения по полу, возрасту, уровню образования, группировка предприятий по численности работников, уровню заработной платы, объему работ и т. д.

Аналитическая группировка – распространенный прием статистического изучения связей, которые обнаруживаются при параллельном сопоставлении обобщенных значений признаков по группам. Обычно в основе аналитической группировки лежит признак-фактор, а по результативным признакам производится расчет групповых средних, по изменению величины которых определяют наличие связи между признаками.

Непосредственная группировка данных статистического наблюдения – это первичная группировка. Вторичная группировка – перегруппировка ранее сгруппированных данных.

Самая простая группировка – ряд распределения. Рядами распределения называются ряды чисел (цифр), характеризующие состав или структуру какого-либо явления после группировки статистических данных об этом явлении, другими словами, это группировка, в которой для характеристики групп применяется один показатель – численность группы. Пример использование ряда распределения приведен в табл. 1.

Таблица 1

Применение рядов распределения

Приведенный ряд распределения содержит три элемента: разновидность атрибутивного признака (мужчины, женщины); численность единиц в каждой группе, называемая частотами ряда распределения; численность групп, выраженная в долях (процентах) от общей численности единиц, называемая частостями. Сумма частостей равна 1, если они выражены в долях единицы, и равна 100 %, если они выражены в процентах.

Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называют атрибутивными.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными рядами. Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами и располагаются в определенной последовательности. Варианты могут выражаться числами положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Вариационные ряды делятся на дискретные и интервальные.

Дискретные вариационные ряды  характеризуют распределение единиц совокупности по дискретному (прерывному) признаку, т. е. принимающему целые значения.

В случае непрерывной вариации величина признака может принимать любые значения в определенном интервале, например распределение работников фирмы по уровню дохода

Таким образом, группировки во всех случаях должны быть построены так, чтобы образованные в них группы как можно полнее отвечали действительности, были видны различия между группами и в одну группу не объединялись существенно различающиеся между собой явления.

После того как данные статистического наблюдения собраны и даже сгруппированы, их трудно воспринимать и анализировать без определенной, наглядной систематизации. Результаты статистических сводок и группировок получают оформление в виде статистических таблиц.

Статистическая таблица дает количественную характеристику статистической совокупности и представляет собой форму наглядного отображения полученных в результате статистической сводки и группировки числовых (цифровых) данных. По внешнему виду таблица представляет собой комбинацию вертикальных и горизонтальных строк. В ней обязательно должны быть общие боковые и верхние заголовки. Еще одной особенностью статистической таблицы является наличие подлежащего (характеристика статистической совокупности) и сказуемого (показатели, характеризующие совокупности). Статистические таблицы являются наиболее рациональной формой изложения результатов сводки или группировки.

В исследовательских работах используются таблицы различной сложности. Это зависит от характера изучаемой совокупности, объема имеющейся информации, задач анализа. Если в подлежащем таблицы содержится простой перечень каких-либо объектов или территориальных единиц, таблица называется простой. Эти таблицы имеют самое широкое применение в статистической практике, например характеристика городов РФ по численности населения, средней зарплате и т. п.