Метода анализа эмпирических данных

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Декабря 2011 в 11:35, контрольная работа

Краткое описание

Эмпирические данные социологического исследования ещё не позволяют сделать верные выводы, обнаружить тенденции, проверить выдвинутые в программе исследования гипотезы. Полученную первичную социологическую информацию следует обобщить, проанализировать и научно интерпретировать. Для этого все собранные данные необходимо проверить, закодировать, ввести в ЭВМ, сгруппировать полученные данные, составить таблицы, графики, диаграммы и так далее. Анализ собранной информации является самым увлекательным этапом исследования. Проверка насколько верны были исходные предположения, получаем ответы на заданные вопросы и выявляем новые проблемы.
Целью нашей работы является рассмотрение основных методов анализа эмпирических данных.

Содержание работы

Введение 3
1. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу 4
2. Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных 6
3. Структура отчета о социологическом исследовании. Основные требования к его составлению 10
Заключение 12
Список используемой литературы 14

Содержимое работы - 1 файл

готовый.doc

— 74.00 Кб (Скачать файл)

Оглавление 

 

Введение

     Роль  эмпирических данных в изучении социальных явлений огромна. Достаточно глубокое изучение интересующих социолога закономерностей невозможно без опоры на анализ конкретных фактов, в которых эти закономерности, собственно говоря, и проявляются. Именно реальные эмпирические факты, как правило, служат средством проверки теорий, наводят на мысль о необходимости их корректировки, служат почвой для формирования новых теоретических гипотез.

     Эмпирические  данные социологического исследования ещё не позволяют сделать верные  выводы, обнаружить тенденции, проверить выдвинутые в программе исследования гипотезы. Полученную первичную социологическую информацию следует обобщить, проанализировать и научно интерпретировать. Для этого все собранные данные необходимо проверить, закодировать, ввести в ЭВМ, сгруппировать полученные данные, составить таблицы, графики, диаграммы и так далее. Анализ собранной информации является самым увлекательным этапом исследования. Проверка насколько верны были исходные предположения, получаем ответы на заданные вопросы и выявляем новые проблемы.

     Целью нашей работы является рассмотрение основных методов анализа эмпирических данных. 

 

1. Подготовка  эмпирических данных  к обработке и  анализу

     Обработка первичной социологической информации может проводиться вручную, с  помощью средств малой механизации, с использованием компьютерной техники. Основные этапы обработки первичной информации следующие.

     Первый  этап. Разрабатываются логическая схема  обработки и анализа получаемых данных. В ходе этого этапа устанавливаются  формы документов для сбора информации, методы ее кодирования для ручной и машинной обработки, методы контроля данных и устранения ошибок. Определяются порядок и методы обработки данных, алгоритм расчетов, разрабатываются система анализа полученных в ходе обработки данных, основные направления анализа.

     Второй  этап. В случае обработки данных компьютерными методами осуществляется разработка математического обеспечения, выясняется, какие необходимы программы  для обработки материалов исследования, иногда разрабатывается новое программное обеспечение. На данном этапе используется большое количество разнообразных программных продуктов как импортного, так и отечественного производства, как профессиональных статистических пакетов, так и “доморощенных”, полупрофессиональных и просто любительских программ.[1]

     Третий  этап. Подготовка данных первичной  социологической информации к обработке. Работа эта очень трудоемка. Так, при обработке данных анкетирования  открытые вопросы анкет «закрывают»  — классифицируют по определенным признакам, систематизируют и кодируют в соответствии с классификацией. Осуществляют проверку анкет на качество заполнения. Эта проверка включает три момента:

     • на полноту заполнения (ответ может  отсутствовать из-за нежелания респондента  отвечать, непонимания им вопроса, небрежности в заполнении анкеты). При невозможности устранить ошибку отдельные вопросы или вся анкета изымается из обработки. Часто устанавливают «критерий полноты заполнения», например, процент незаполненных вопросов анкеты, при превышении которого она будет изъята из обработки. В случае большого изъятия, ставящего под сомнение репрезентативность выборки, возможно возникновение необходимости дополнительного сбора исходных данных;

     • на надежность (определяется отклонение от репрезентативной выборки, с помощью контрольных и фильтрующих вопросов проверяется качество информации, устраняются противоречивые ответы, умышленно недостоверные, отфильтровываются ответы или анкеты лиц, некомпетентных в исследуемых вопросах и т д.);

     • на технологичность (удобство обработки). Все ответы необходимо привести к виду, дающему возможность легко перенести информацию на машинный носитель для обработки. Из анкет убирают все пометки, которые можно неоднозначно трактовать, номера (шифры) выбранных ответов четко обводятся ручкой.

     Далее подсчитывают все документы, входящие в обрабатываемый массив информации, каждому присваивается порядковый номер. Информация кодируется, т.е. категориям документа присваиваются условные обозначения (шифр, код). Если все вопросы  анкеты закрытые, кодирование может осуществляться в ходе ее разработки. При наличии полузакрытых и открытых вопросов кодировать информацию возможно только после их «закрытия». Закодированную информацию переносят на машинные носители, контролируют качество переноса и устраняют ошибки.

     Четвертый этап. Обработка информации (расчет средних величин, установление корреляционных связей, составление группировок, таблиц, графиков и пр.).[3, с. 58] 

 

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

     Статистическая  группировка - объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие  черты и сходные размеры изучаемого признака.

     Метод группировок является основой применения других методов статистического  анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере её определяемых. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.[5, с.206]

     Выбор группировочного признака зависит  от цели данной группировки и предварительного экономического анализа явления.

     Виды  группировок.

     В зависимости от степени сложности  массового явления и задач анализа - группировки могут производится по одному или нескольким признакам:

     Простая группировка — это классификация или упорядочение данных по одному признаку. Связывание фактов осуществляется здесь в соответствии с описательной гипотезой относительно ведущего признака группировки (или признака классификации). Так, в зависимости от гипотез можно сгруппировать выборочную совокупность по возрасту, полу, роду занятий, образованию, по высказанным суждениям и т. д.

     Квалифицированные данные или количественные показатели группируются в ранжированные ряды по возрастанию (убыванию) признака, качественные или атрибутивные группируются по принципу построения неупорядоченных номинальных шкал.

     Сложная группировка — это связывание данных предварительно упорядоченных по двум признакам (свойствам, показателям) с целью:

     а) обнаружить какие-то взаимозависимости,

     б) осуществить взаимоконтроль показателей (например, ответов на основной и  контрольный вопросы), сформировать новый составной показатель (индекс) на основе совмещения двух свойств или состояний объекта, определить направление связей влияния одного явления (характеристики, свойства) на другое.

     Одна  из задач перекрестной классификации  — поиск устойчивых связей, выявляющих структурные свойства изучаемого явления. Например, можно выявить типические соотношения возрастов мужей и жен. [6, с.405]

     В зависимости от решаемых задач различают  типологические, структурные и аналитические  группировки:

     Типологическая  группировка — представляет собой  разделение исследуемой совокупности на однородные группы (группировка предприятий по формам собственности).

     Структурная группировка — группировка, в  которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие  ее структуру по какому-то варьирующему признаку (группировка населения по уровню дохода). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги.

     Аналитическая (факторная) группировка — позволяет  выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли). [8]

     Каждой  выделенной группе соответствует некоторое  число, отражающее ее количественный состав. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, называется рядом распределения. Ряды распределений, отражающие результат группировки респондентов по качественным признакам, называются атрибутивными, а по количественным – вариационными. В соответствии с характером количественных признаков вариационные ряды делятся на дискретные и непрерывные. Последние, как правило, носят интервальный характер. Это значит, что та или иная группа респондентов характеризуется по количественному признаку не одним числом, а числовым интервалом, например возрастными интервалами: 20-24 года, 25-30 лет и т.д. Это важно учитывать при вычислении среднестатистического показателя. В соответствии с задачами группировки интервалы могут выбираться равные и неравные, с возрастающими и убывающими значениями. Числа, обозначающие интервалы, называются их границами.

     Составление таблиц не представляет собой отдельный  вид математической операции обобщения  первичной социологической информации. Эта только форма отображения рядов распределения, имеющая преимущество в том, что в ней кратко даются пояснения числовых значений соответствующих групп.

     Социологические таблицы имеют заголовок, описывающий  содержание таблицы. Сама таблица состоит  из трех частей: подлежащего (боковика таблицы), сказуемого (шапки таблицы) и поля данных.

     Подлежащее  может быть простым и сложным. Простое подлежащее бывает трех типов:

     1) перечневым, когда в строках подлежащего  содержатся значения признаков,  описывающих различные аспекты  изучаемого социально-общественного явления, за исключением пространственно-временного;

     2) хронологические, когда в строках  подлежащего содержатся значения  признака, описывающего временной  аспект (периоды или моменты времени);

     3) территориальные, когда в строках подлежащего содержатся значения признака, описывающего пространственный аспект (страны, регионы).

     Сложное подлежащее бывает двух типов:

     1) групповые, содержащие в строках  подлежащего располагаются наименования  различных группировок изучаемого  явления;

     2) комбинационные, когда в строках  подлежащего помещаются различные  комбинации простых подлежащих.

     При заполнении социологических таблиц (поля данных) применяются следующие  правила:

     - если явление не имеет место,  то ставят тире «-»;

     - если нет сведений о явлении, то ставится многоточие «…» или пишут «нет сведений»;

     - если данные очень малы, то  ставят 0,0.[5, с.113]

     Таблица сопряженности признаков - форма представления данных об объектах социологического исследования на основе группировки двух или более признаков по принципу их сочетаемости. Наглядно можно представить лишь в виде набора двумерных срезов. Таблица сопряженности позволяет провести поградационный анализ влияния какого-либо признака на другие и визуальный экспресс-анализ взаимовлияния двух признаков. Таблицы сопряженности, образованные двумя признаками, называются двумерными. Для них разработано большинство мер связи, они более удобны для анализа и дают корректные и значимые результаты. Анализ многомерных таблиц сопряженности признаков в основном состоит из анализа составляющих ее маргинальных двумерных таблиц. Таблицы сопряженности признаков заполняются данными о частотах совместной встречаемости признаков, выраженных в абсолютном или процентном отношениях.

     Наряду  с табличными в целях наглядности  широко применяется графический способ отображения социологических данных. Чаще всего он имеет вид полигона или гистограммы. Полигон преимущественно используется для графического отображения непрерывных рядов, а гистограмма – дискретных (рисунок 1).  

Информация о работе Метода анализа эмпирических данных