Анализ данных

Так устанавливаются ограничения  выводов. Обращение к «простой структуре» данных нужно и для того, чтобы  при всевозможных комбинациях и  сложных построениях не утратить представления об их первооснове. Вдруг  «выскакивает» интереснейший факт, какие-то явления неожиданно тесно  коррелируют. При попытке объяснить, что происходит, возможно было забыто, что сведения об этих явлениях получены по ответам респондентов на два вопроса одинаковой конструкции, соседствующих в анкете, и что это, видимо, следствие монотонного реагирования на похожие по форме вопросы – они подобны именно в силу психологического эффекта «эхо». Открытия не состоялось. Вторая стадия – «уплотнение» исходной информации, т.е. укрупнение шкал, формирование агрегированных признаков-индексов, выявление типических групп, жестких подвыборок общего массива и т.п.

Генеральная цель всех этих операций - сокращение числа признаков, нужных для итогового анализа. Одновременно достигается первичное обобщение  данных, нужное для более глубокого  понимания существа изучаемых процессов. Допустим, например, что при контент-анализе по смысловой единице «а» практически информации не было получено (2% всего массива сведений). Сохранив этот пункт, мы потом будем постоянно наталкиваться на нулевые значения. Если можно, целесообразно объединить данную смысловую единицу с подобной ей, укрупнить шкалу. Тогда следует дать уточненную интерпретацию нового признака, теперь достаточно емкого по статистике наполнения. Формирование сводных, агрегатных признаков освобождает от необходимости утомительно интерпретировать малосущественные частности, повышает уровень обобщений, ведет к более емким теоретическим умозаключениям. Одно дело, когда в прикладном – «инженерном» - исследовании анализируют соотносительное значение каждого из элементов производственной ситуации в его влиянии на отношение к работе. И совершенно иначе действуют, если задача состоит в обнаружении социальной закономерности при повторном сравнительном исследовании. Здесь важно обобщить информацию по более емким структурам, например, по всем факторам условий и всем составляющим содержания труда. Поскольку мы знаем частные составляющие того и другого, т.е. аккуратно прошли первый этап анализа, наши дальнейшие операции с данными будут более целеустремленными, экономичными и практичными с точки зрения приближения к основным целям исследования.

На данной стадии, в развитии которой осуществляется переход  к анализу взаимосвязей (3-я стадия), будут использоваться довольно сильные  операции - факторный анализ, типологизация и подобные им. Очень важно дать необходимые промежуточные истолкования каждого из агрегируемых показателей, ибо это - новые свойства, нуждающиеся в осмыслении, построении соответствующих интерпретационных схем. Как замечает Г.С. Батыгин: «с известной долей преувеличения всю деятельность социолога можно назвать интерпретирующей: случайно попавший в выборку человек интерпретируется как респондент; его жизненные реалии и высказывания интерпретируются в шифрах и «закрытиях» вопросников; первичная социологическая информация интерпретируется в средних величинах, мерах рассеяния и корреляционных коэффициентах; числовые данные должны сопровождаться какими-либо рассуждениями, т.е. опять же интерпретироваться». Тем более нуждаются в построении интерпретационных схем новые емкие признаки, сгруппированные, типологизированные данные. Третья стадия анализа как бы вклинивается в предыдущую. Это - углубление интерпретации и переход к объяснению фактов путем выявления возможных прямых и косвенных влияний на агрегированные свойства, социальные типы, устойчивые образования. Здесь главная опасность - подмена косвенных, опосредованных связей прямыми. Такая ошибка - самая распространенная и менее всего заметная со стороны.

Итак, на данной, вероятно самой  ответственной, стадии анализа должны быть получены основные выводы, проверены  главные гипотезы, необходимые и  для теоретического осмысления проблемы, и для разработки практических рекомендаций.

Четвертая стадия, заключительная, - попытка прогноза развития изучаемого процесса, событий, явлений при определенных условиях. Лучшим образом решению  этой задачи отвечает повторное обследование. При невозможности осуществить  повторные исследования на базе разового используют модели мысленного экспериментирования, регрессионные, детермннационные, стохастические и др. Полезно прибегнуть к оценкам экспертов в данном предмете, чтобы проверить надежность прогноза, являющегося результатом квазиэкспериментов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итоги, можно сказать, что, обработка данных – это заключительный этап социологического исследования, где проводится анализ и интерпретация данных. Он состоит из: редактирования (предварительная подготовка информации), кодирования (преобразование собранной информации в числовую форму), всестороннего контроля данных и исправления найденных ошибок (выявление ошибок, нахождение истинных величин в исходных документах, исправление данных), статистической группировки (распределение изучаемой совокупности на однородные группы по существенным признакам), рядов распределения а также графической интерпретации эмпирических зависимостей (статистические таблицы, гистограммы, кумуляты, полигоны).

Также следует отметить, что проведение социологического исследования - процесс, насыщенный разными видами работ, научными процедурами и операциями, поэтому социологу следует позаботиться о надежной теоретической основе исследования, продумать его общую логику, разработать методические документы для сбора информации, сформировать исследовательскую группу из людей, имеющих интерес и способности к осмыслению общественных явлений и процессов, к анализу социологических данных.

Приступая к анализу данных, необходимо строго придерживаться программных  гипотез, избегая двух крайностей: поспешных  заключений когда факты «укладываются» в гипотезу и соблазна увлечься самим процессом анализа, что нередко уводит в сторону от целевой ориентации исследования. Первоначальные группировки и классификации разумнее всего производить, исходя из элементарных описательных гипотез, а последующие - предварять уточняющими и интерпретационными предположениями, продвигаясь к объяснительным.

Если гипотезы нетривиальны, особое внимание следует уделять  заключениям, которые с ними не согласуются. Не следует смешивать уточнение и интерпретацию данных с их объяснением. Последнее является главной задачей анализа, позволяет установить причинные зависимости, истолковать найденные связи в понятиях более общих тенденций и закономерностей, дает основание для прогноза и, следовательно, для перехода к обоснованию практических решений социальных проблем.

В целом социологическое  исследование удается тогда, когда  есть уверенность, что весь объем  необходимых работ выполнен в  соответствии с предъявляемыми научными требованиями.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

 

1. Википедия. Свободная энциклопедия // http://ru.wikipedia.org/wiki/Анализ_данных
2. Голенкова, З.Т. Общая социология / З.Т. Голенкова. – М.: Гардарики, 2005. – 474 с. С. 358-387
3. Девятко, И.Ф. Методы социологического исследования /И.Ф. Девятко. - Екатеринбург: Изд-во Урал, 1998. - 208 с. С. 101 – 103
4. Зарубина, И.Н. Социология хозяйственной жизни: проблемный анализ в глобальной перспективе / И.Н. Зарубина– М.: ЛОГОС, 2006. – 392 с. С. 24-25, 212-214
5. Толстова, Ю.Н. Анализ социологических данных / Ю.Н. Толстова. - М. : Научный мир, 2000. – 352 с. С. 20-21
6. Ядов, В.А. Стратегия социальных исследований. Описание, объяснение, понимание социальной реальности /В.А. Ядов– М.: Добросвет, 2000. – 596 с. С. 177