- •Рис. 6. Элементы трудового потенциала
- •Рис. 29. Процесс социологического исследования
- •Блок 1 – проблемная ситуация
- •Блок 2 – Область целеполагания
- •Блок 3 – Область разработки общей концепции
- •Результата КСИ
- •Объект КСИ
- •Процесс КСИ
- •Задачи исследования
- •Рис. 31. Классификация вопросов анкеты
- •Таблица 7.1.1
- •Краткая характеристика основных типов выборки
- •Рис. 32. Соотношение типов шкал
- •Таблица 7.1.2
- •Таблица 7.1.3
- •Двумерное распределение по полу и образованию
- •Таблица 7.1.4
- •Двумерное распределение по полу и образованию
- •Таблица 7.1.5
- •Таблица 7.1.6
- •Последовательность стадий анализа данных
- •Порядковые шкалы
- •Шкалы отношений
157
Номинальные шкалы
Порядковые шкалы
Интервальные шкалы
|
|
|
|
|
|
|
Шкалы отношений |
|
Шкалы разностей |
||||
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 32. Соотношение типов шкал
При обработке интервальных шкал производится определение средневзвешенных величин, коэффициентов дисперсии, различного рода индексов.
Виды шкал предполагают выделение двух основных групп:
–шкалы установок, используемые для характеристики некоторых внутренних свойств индивида – мнений, отношений, умений, знаний;
–шкалы оценок, которые являются характеристиками объектов, внешних по отношению к субъекту измерения.
Кроме того, шкалы подразделяются по форме на числовые, вербальные
и графические.
Одной из распространенных процедур конструирования шкал является обработка суждений экспертов методом парных сравнений; методом равных интервалов и ранжирования.
Методологический инструмент исследования – гипотезы, сформулированные в программе – проверяются в процессе обработки и анализа собранных данных.
В соответствии с делением гипотез на описательные и объяснительные можно выделить два класса процедур анализа. К первому относятся дескриптивные процедуры (описательные определения единичных объектов посредством общих понятий): группировка, классификация, типологизация. Второй класс образуют аналитико-экспериментальные процедуры, назначение которых – установление связей взаимодействия и детерминации.
Группировка и классификация – это элементарные процедуры упорядочения данных, предшествующих их анализу.
Под статистической группировкой понимается распределение изучаемой совокупности на однородные группы по существенным для нее признакам (характеристикам). Основное назначение группировки состоит в установлении численности каждой отдельной части совокупности, расчлененной в соответствии со значениями определенного признака и в изучении влияния причин и зависимости явлений.
Главным вопросом метода группировки является правильный выбор группировочных признаков. При выборе признаков следует руководство-
158
ваться гипотезами, содержательным анализом социальных явлений, задачами исследования, видом признаков.
Основные группировки должны тщательно прорабатываться уже при составлении программы социологического исследования.
Результаты группировки единиц наблюдения по какому-либо признаку называются статистическим рядом. Обозначим группировочный признак через «Х». Например, уровень образования каждого человека в данном списке представляет собой неупорядоченный ряд отдельных наблюдений – 10, 5, 7, 8, 10, 10, 10 классов. Если отдельные наблюдения расположить в порядке возрастания указанных выше значений признака, то получим вариационный ряд: 5, 7, 8, 10, 10, 10, 10. По вариационному ряду можно подсчитать, как часто каждое значение данного признака встречается в совокупности. В результате получаем частотное распределение для данного признака. Его называют эмпирическим или статистическим распределением. Частотное распределение в примере имеет вид:
Отдельные значения признака Хi |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Частота ni |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
4 |
Частотой (ni) называется абсолютное число, показывающее, сколько раз встречается то или иное значение признака.
Относительной частотой (m) называется доля значений признака в общем числе наблюдений. В примере частота наибольшего значения признака «10 классов» равняется 4, а относительная частота (частность) равна 4/7 или 57,1 %. Относительную частоту обычно выражают в процентах.
Для последующей статистической обработки и более наглядного представления данных отдельные значения признаков объединяются в группы (интервалы). Например, распределение уровня образования можно представить в виде интервального ряда следующим образом:
Образование, классы |
5 – |
7 |
8 |
9 – 10 |
Частота |
2 |
|
1 |
4 |
Относительная частота (частность), % |
28,6 |
14,3 |
57,1 |
При построении интервальных рядов большое значение имеет выбор типа, количества и размеров интервалов. Общее требование к этому выбору состоит в том, что группировка должна наиболее полно выявлять существенные свойства рядов распределения.
Ряды распределения могут строиться с равными и неравными интервалами.
Предусмотренные программой исследования и методикой обработки группировки объектов по каждому из признаков кладутся в основу статистических таблиц, обобщающих исходные данные. В дальнейшем составляются более сложные таблицы, позволяющие сопоставлять ряды распределения, и комбинационные таблицы, в которых перекрещиваются три и