Методика социологического исследования

     Общая структура конкретного социологического исследования включает в себя определенные фазы, этапы и процедуры. В классическом эмпирическом социологическом исследовании выделяют четыре основных этапа, каждый из которых состоит из совокупности специальных процедур:

     1) подготовительный (разработка программы исследования, целей и плана);

     2) сбор первичной социологической  информации (записи исследователя,  выписки из документов, результаты  опросов, наблюдения и т.д.);

     3) подготовка собранной в ходе  социологического исследования информации к обработке на ЭВМ, обработка и анализ данных;

     4) завершающий (формирование выводов,  рекомендаций, создание проектов) [8, с. 33-46, 58-72]. 

     2. Обработка и анализ  результатов социологического  исследования 

     Заключительный  этап социологического исследования включает обработку, интерпретацию и анализ данных, построение эмпирически выверенных и обоснованных обобщений, выводов, рекомендаций и проектов. Этап обработки подразделяется на несколько стадий:

     - редактирование информации - проверка, унификация и формализация полученной в ходе исследования информации. На стадии предварительной подготовки к обработке осуществляется проверка методического инструментария на точность, полноту и качество заполнения, выбраковываются некачественно заполненные анкеты;

     - кодирование - перевод данных  на язык формализованной обработки  и анализа путем создания переменных. Кодирование представляет собой  связующее звено между качественной  и количественной информацией,  характеризующееся числовыми операциями  с информацией, введенной в память ЭВМ. Если во время кодирования произошел сбой, замена или потеря кода, то информация будет неверной;

     - статистический анализ - выявление  некоторых статистических закономерностей  и зависимостей, которые дают  социологу возможность сделать определенные обобщения и выводы;

     - интерпретация - превращение социологических  данных в показатели, которые  являются не просто числовыми  величинами, а определенными социологическими  данными, соотнесенными с целями  и задачами исследователя, его  знанием, опытом [1, с. 358-387].

     Анализ  информационного материала различается  в зависимости оттого, какое исследование проводится - качественное или количественное. В качественном исследовании анализ обычно начинается уже на этапе сбора  данных, поскольку ученый делает комментарии в своих полевых записях, отмечает обсуждаемые идеи и т.д. В период анализа исследователю иногда приходится вновь возвращаться к сбору данных, если их оказалось недостаточно или чтобы проверить правильность выдвинутых гипотез. В качественном анализе перед исследователем стоят проблемы соблюдения баланса между описанием и истолкованием (важно дать как можно более полное, максимально приближенное к действительности представление о наблюдаемом явлении, но избежать излишних комментариев), правильного соотношения между его интерпретациями и тем, как ситуацию воспринимают и понимают ее участники (важно максимально полно способствовать передаче восприятия действительности самими действующими лицами и избегать оправданий или диагностирования их поведения, чисто воспроизвести мнения действующих лиц, но и не менее важно сохранить те стороны изучаемого явления, которые подлежат лишь аналитической конструкции). 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.

     Основные  процедуры социологического измерения.

     Измерением  называется процедура наложения  объектов измерения (относительно свойств  и отношений между ними) на определенную числовую систему с соответствующими отношениями между числами, которые в социологических исследованиях называют шкалами.

     Шкала - это отображение произвольной эмпирически  системы с отношениями в числовой системе, состоящей из множества  всех действительных чисел. Номинальной шкалой называется шкала наименований, включающая перечень качественных объективных характеристик респондента (пол, национальность, образование, социальное положение) или мнений, установок, оценок. Упорядоченная номинальная шкала (или шкала Гуттмана) предназначена для измерения субъективного отношения к объекту, установок субъекта. Эта шкала обладает такими важными достоинствами, как кумулятивность и репродуктивность. Ранговая шкала включает ранжированное распределение ответов в порядке убывания или увеличения интенсивности исследуемого признака. Интервальная шкала - это тип шкалы, определяемый разностью (интервалов) между упорядоченными проявлениями изучаемого социального объекта, выраженной в баллах или числовых значениях. Каждая шкала допускает лишь определенные операции между символами (индикаторами признака) и вычисление лишь конкретного набора статистических характеристик.

     Отработка шкалограммы имеет свою процедуру: отбирается экспериментальная группа (около 50 человек), которой предлагается высказаться по поводу суждений, предположительно образующих континуум. Высший балл по шкале определяется суммированием оценок по каждому ответу. Данные опроса экспериментальной группы располагают в виде матрицы так, чтобы упорядочить опрошенных по числу набранных баллов от высшего к низшему. Знак «+» означает благожелательное отношение к объекту оценивания, «-» - неблагожелательное.

     Анализ  и обобщение.

     Существуют  качественные и количественные виды анализа массовой информации. К качественным видам относятся:

     - функциональный анализ, направленный  на выявление устойчивых инвариантных связей объекта;

     - структурный анализ, связанный с  выявлением внутренних элементов  объектов и способа их сочетания;

     - системный анализ, представляющий  собой целостное изучение объекта.

     Количественный (статистический) анализ информации включает совокупность статистических методов обработки, сравнения, классификации, моделирования и оценки данных, полученных в результате социологического исследования. По характеру решаемых задач и используемого математического аппарата методы статистического анализа подразделяются на четыре основные группы:

     1) одномерный статистический анализ - дает возможность анализировать эмпирическое распределение измеренных в социологическом исследовании признаков. В этом случае вычленяются дисперсии и средние арифметические значения признаков, определяются частоты встречаемости различных градаций признаков;

     2) анализ сопряженности и корреляции  признаков - предполагает использование  совокупности статистических методов,  связанных с вычислением парных  корреляций между признаками, измеренных  в количественных шкалах, и анализ  таблиц сопряженности для качественных признаков;

     3) проверка статистических гипотез  - позволяет подтвердить или опровергнуть  определенную статистическую гипотезу, обычно связанную с содержательным  выводом исследования;

     4) многомерный статистический анализ - позволяет анализировать количественные зависимости отдельных содержательных сторон исследуемого объекта от множества его признаков [1, с. 358-387].

     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.

     Существует  два основных класса статистических выводов, которые делаются при анализе таблиц сопряжения: проверка гипотезы о независимости признаков и проверка гипотезы о связи между признаками.

     Статистические  методы анализа включают в себя:

     - анализ средних величин;

     - вариационный (дисперсионный) анализ;

     - изучение колебаний признака  относительно его среднего значения;

     - кластерный (таксономический) анализ - классификацию признаков и объектов  при отсутствии предварительных  или экспертных данных о группировке  информации;

     - логлинейный анализ - поиск и оценку взаимосвязей в таблице, сжатое описание табличных данных;

     - корреляционный анализ - установление  зависимости между признаками;

     - факторный анализ - многомерный статистический  анализ признаков, установление  внутренних взаимосвязей признаков;

     - регрессионный анализ - изучение изменений значений результатирующего признака в зависимости от изменений признаков-факторов;

     - латентный анализ — выявление  скрытых признаков объекта;

     - дискриминантный анализ - оценка  качества экспертной классификации  объектов социологического исследования.

     Исследование  считается завершенным тогда, когда  представлены результаты. В соответствии с целью исследования они имеют  различную форму: устную, письменную, с использованием фотографий и звука; могут быть краткими и сжатыми или пространными и подробными; составленными в расчете на узкий круг специалистов или для широкой публики.

     Заключительный  этап социологического исследования состоит  в подготовке итогового отчета и  последующем предоставлении его  заказчику. Структура отчета определяется типом проведенного исследования (теоретическое или прикладное) и соответствует логике операционализации основных понятий. Если исследование носит теоретический характер, то в отчете основное внимание уделяется научной постановке проблемы, обоснованию методологических принципов исследования, теоретической интерпретации понятий. Затем дается обоснование построения применяемой выборки и - непременно в форме самостоятельного раздела - проводится концептуальный анализ полученных результатов, а в конце отчета излагаются конкретные выводы, возможные практические результаты и способы их реализации. В отчете о прикладном исследовании основное внимание уделяется решению задач, выдвинутых практикой и предложенных заказчиком. В структуре такого отчета обязательны описание объекта и предмета исследования, задач исследования, обоснование выборки. Основной акцент направлен на формулирование практических выводов и рекомендаций и реальные возможности их реализации.

     Число разделов в отчете, как правило, соответствует числу гипотез, сформулированных в программе исследования. Первоначально дается ответ на главную гипотезу. Первый раздел отчета содержит краткое обоснование актуальности изучаемой социологической проблемы, характеристику параметров исследования. Во втором разделе описываются социально-демографические особенности объекта исследования. Последующие разделы включают ответы на выдвинутые в программе гипотезы. Заключение дает практические рекомендации, в основе которых лежат общие выводы. К отчету обязательно делается приложение, содержащее все методологические и методические документы исследования: статистические таблицы, диаграммы, графики, инструментарий. Они могут быть использованы при подготовке программы нового исследования [1, с. 358-387]. 

     3. Анализ эмпирических данных социологии 

     С формальной точки зрения при сравнении  эмпирических данных должны соблюдаться  следующие правила, необходимые  в логике экспериментального анализа:

     - два состояния одного процесса  сопоставимы, если они содержат  хотя бы одно общее свойство или показатель;

     - ни один фактор не может  быть признан причиной сравниваемых  явлений, если в одном случае  при регистрации изучаемого явления  он имеет место, а в другом - нет (правило согласия Милля);