мостоятельности, есть ли уверенность, что он заполнял анкету один, и другие особенности, которые могут быть отмечены в ходе опроса. В случае если на 11-й вопрос карточки дается положительный ответ, то в 16-м пункте отмечается, в каких именно передовых починах принимает уча­ стие рабочий.

Правила проведения контрольного интервью

Интервью с рабочим проводится через несколько дней после того, как он заполнил вопросник. О том, что впоследствии со стоится беседа (интервью), рабочий предупреждается в день заполнения опросного лис­ та, но после заполнения анкеты. Опрашивающий объясняет, что целью интервью является выяснение характера труда рабочего и что эта беседа не требует никакой специальной подготовки.

Непосредственно перед началом интервью еще раз объясняется его роль и даются заверения в том, что оно носит анонимный характер. Ин­ тервьюдолжно проводиться в спокойной обстановке, лучше всего во вне­ рабочее время, наедине с опрашиваемым. Не следует следовать с рабочим в помещении начальника цеха или в конторе. Наиболее подходящая, рас­ полагающая к откровенности обстановка беседы может быть создана в каком-либо свободном от посторонних людей помещении.

В начале беседы опрашивающий задает несколько вопросов, прямо не относящихся к теме беседы, рассчитанных на то, чтобы установить кон­ такт с собеседником. Интервью начинается лишь после того, как достиг­ нуто взаимное расположение между его участниками. Темой предвари­ тельного, “настраивающего” разговора может быть рассказ о деятельнос­ ти исследовательской группы вообще, беседа на общие темы: о кино, какие возможности культурного досуга предоставляются рабочим этого завода, о текущих событиях и т. д.

Затем опрашивающий переходит к теме интервью и последовательно задает ряд вопросов по плану интервью. При этом можно давать возмож­ ность собеседнику несколько отклониться от темы, так чтобы он чувство­ вал себя достаточно свободно. Но следует учитывать, что весь разговор не должен продолжаться более 30—35 минут.

Во время разговора можно делать беглые записи в блокноте. В необхо­ димых случаях допустимо переспросить собеседника, отметив, что это

место беседы весьма интересно и вы хотите более точно зафиксировать его мысль.

Не надо злоупотреблять записями во время беседы.

Ни в коем случае не следует ни интонацией, ни каким-либо иным образом наводить собеседника на определенный ответ. Если он испытыва­ ет затруднение при ответе на вопрос, следует сформулировать его иначе либо вовсе оставить без ответа, но не подсказывать возможные варианты

ответов.

Весьма важно время от времени поощрять собеседника одоб­ рительными замечаниями, побуждающими его развивать свою мысль и укрепляющими в нем уверенность в том, что эта беседа представляет ин­ терес для опрашивающего.

В конце интервью опрашивающий благодарит собеседника и еще раз заверяет его в том, что эта беседа не будет оглашена без особого на то разрешения опрашиваемого.

Б. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АППАРАТ АНАЛИЗА ПЕРВИЧНЫХ ДАННЫХ

Статистический аппарат анализа первичных данных, который был применен в этом исследовании, не содержит ничего оригинального. Тем не менее мы полагаем, что целесообразно, хотя бы в элементарной фор­ ме, изложить основные статистические понятия и приемы анализа в спе­ циальном разделе.

Задача такого раздела двоякая: начинающему исследователю это по­ может лучше разобраться в технике конкретно-социологического анали­ за, а читателю, вовсе незнакомому со статистикой, даст представление о том, какими путями социолог приходит к завершающим выводам на ос­ нове группировки и изучения многочисленных эмпирических данных.

Излагаемый ниже материал вовсе не охватывает всех проблем стати­ стического анализа. Мы останавливаемся лишь на тех разделах вариацион­ ной статистики, которые непосредственно относятся к методам количе­ ственного анализа, использованным в этой работе. В редких случаях для связности изложения упоминаются такие способы статистического ана­ лиза, которые в нашей работе не применялись. Эти случаи мы специаль­ но оговариваем.

1. Основные элементы описательной статистики

Дадим определения некоторым понятиям статистики, которыми бу­ дем пользоваться в дальнейшем.

Генеральная совокупность— вся совокупность некоторых объектов, которую мы изучаем, о которой собираемся делать выводы. В нашем слу­ чае это рабочая молодежь города Ленинграда. Но изучаем мы генеральную совокупность не по всей массе единиц, а по некоторой, специальным образом отобранной, части, которая называется выборочной совокупное- тью. В данном случае выборка состоит из 2665 молодых рабочих, которые являются членами совокупности.

Вся совокупность характеризуется различными признаками, которые называются аргументами, или переменными совокупности. Число членов совокупности называется ее объемом. Число членов группы, каждый из которых обладает данным конкретным значением признака, называется численностью группы или частотой. Отношение числа членов некоторой группы к общему числу членов групп с данным признаком называется

относительной частотой, частостью или долей этой группы.

Например. Весь объем 2665 единиц выборочной совокупности харак­

теризуется аргументом х. Пусть х— пол.Так как хможет принимать только два значения, то образуются только две группы, или класса и численно­

сти их таковы.* 1253 человека — группа мужчин, 1412 человек — группа женщин. Частости соответственно равны

Впредь для удобства будем различать виды признаков: чисто количе­ ственные, чисто качественные и порядковые.

К количественным признакам и нашем случае относятся возраст, стаж работы, размер заработной платы, уровень образования. Признаки, назы­ ваемые нами порядковыми, — это те, которые поддаются ранжированию: квалификация, РИ, степень удовлетворенности работой и специальнос­ тью и т.д. К качественным признакам мы относим такие, которые не под­ даются ни количественной оценке, ни даже ранжированию, — это пол, социальной происхождение, семейное положение.

В нашем случае, когда исходный материал уже собран, мы получаем первичные сведения из карточки рабочего и опросного листа в довольно большом объеме: 60 пунктов информации о каждом рабочем, причем некоторые пункты имеют до 15-20 подразделений (например, ответы на 5-й, 19-й и другие вопросы анкеты).

Первый шаг анализа материала состоит в том, чтобы сделать данные обозреваемыми, т.е. прежде всего нужно получить простые распределения

где х — некоторый признак, JC;. —различные варианты значений этого

п

значения признака Подобные таблицы распределения получены по всем основным пун­

ктам информации. Первый шаг анализа—изучить эту информацию на уров­ не основных параметров распределения, т.е. получить минимум характе­ ристик, которые с достаточной полнотой описывают имеющиеся распре­

деления.

Параметры, относящиеся к выборочным распределениям, называются

выборочными. Таковы выборочная средняя х> выборочная доля w, выборочная дисперсия S2. Параметры же, характеризующие генеральную совокупность,

Модальная группа соответствует интервалу [80,1—100] руб. Однако характеристика средней малопоказательна, если мы не знаем степени вариации, рассеяния этого признака. Например, мы имеем три ряда рас­ пределений (п = 3) величин по некоторому признаку:

Средние значения этих распределении одни и то же: х = 5. Первое распределение характеризуется этой величиной полностью, для второго она достаточно показательна, о третьем распределении его среднее зна­ чение ни о чем в сущности не говорит: число 5 совсем не характеризует этот ряд, в котором встречаются такие далекие от 5 значения, как 1 и 9. Для того чтобы правильно пользоваться средней мы должны выяснить, насколько показательна эта средняя и как велико рассеяние около нее. Довольно грубым показателем рассеяния является размах колебаний А, который определяется как

т. е. разница между наибольшим и наименьшим из встречающихся в рас­ пределении значений признака, разность между наибольшей и наимень­ шей вариантой (мы применяли параметр А для анализа факторов, влияю­ щих на РИ, и в других случаях).

Более целесообразно взять средний квадрат отклонений значений х, от их средней. Этой величиной мы часто пользовались, называется она

дисперсией

(Иногда указание индексов суммирования опускается, если ясно, как суммировать.)

Также часто пользуются к качестве показателя рассеяния средним квадратическим отклонением, являющимся производной от дисперсии,

Среднее квадратическое отклонение означает, что в среднем значе­ ния переменной отклоняются от своего среднего значения на величину S. Более того, если бы мы знали, к какому определенному типу относится распределение нашего признака, мы могли указать долю значений, попа­ дающих в интервал (х —S, х +£); в частности, при нормальном распреде­ лении эта доля составляет * 67%.

Пример. Расчет среднего квадратического отклонения распределения рабочих по заработной плате (для табл. 2)

Это значение говорит нам о том, что есть большие и меньшие откло­ нения от средней заработной платы, чем 26 руб., но для всех этих откло­ нений 26 руб. является средним.

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение измеряются в тех же единицах, в которых измеряется сама исследуемая величина. Как же срав­ нить вариацию двух разных признаков, особенно если и единицы измере­ ния их разные? К примеру, пусть у нас есть два распределения признака

На первый взгляд кажется, что изменчивость х больше изменчивости у, но поскольку мера абсолютной изменчивости показательна лишь в со­ отнесении к средней величине, то здесь необходим показатель относи­ тельной изменчивости. Таким показателем, наиболее часто употребляе­ мым, является коэффициент вариации

v=4-100%. (6)

X

В частности, для нашего примера:

V= — -100% = 16,6 %

'90

V 12 •100% = 20,0%,

60

т. е. изменчивость у на самом деле больше изменчивости х.

Для более полной характеристики распределения необходимо приво­ дить показатель скошенности распределения. Первое представление о нем дает разница между модой и средней арифметической. Существуют более разработанные показатели скошенности. Кроме того, также используется показатель островершинности распределения, или эксцесс.

Перечисленные характеристики вычисляются для распределений соб­ ственно количественных признаков и признаков, значениям которых до­ статочно обоснованно могут быть приписаны некоторые количественные оценки — «веса». Так, например, признак «удовлетворенность работой» после тройного контроля получил значения: максимально удовлетворен — удов­