Обработка и анализ социологических данных в ювенологических исследованиях
Конспект лекции
Предварительная подготовка к обработке данных в изучении положения молодежи в обществе: проверка инструментария на точность, полноту и качество заполнения, выбраковка, кодировка анкет.
Обработка социологических данных и ее основные разновидности.
Первичный социологический материал. Компьютерная обработка первичной социологической информации. Компьютерные программы обработки социологических данных. Ручная обработка первичной социологической информации.
Методы статистического анализа: группировки, ряды распределения, таблицы, графические методы представления информации.
Средние величины, показатели колеблемости (вариации) значений признаков. Коэффициенты для измерения парных связей: коэффициент сопряженности Пирсона (интервальные признаки), хи-квадрат (номинальные признаки), коэффициенты Спирмена и Кендалла (порядковые признаки).
Методы анализа структуры связей в произвольных совокупностях признаков: корреляционный и регрессионный анализ (для интервальных и номинальных данных), детерминационный анализ. Факторный анализ социологической информации о социально-экономических процессах.
Разработка рекомендаций по решению проблемы, вызвавшей потребность в социологическом исследовании. Подготовка аналитического отчета о положении молодежи в обществе. Структура отчета.
Проблема качества социологической информации о положении молодежи. Достоверность и надежность данных.
Возможности использования социологических знаний в социальной. За Взаимоотношения «социолог-заказчик-общество». Место и роль социолога в социуме. Социологическое обеспечение выработки и принятия практических решений. Влияние политических интересов на использование социологической информации о положении молодежи в обществе. Профессиональные и этические требования к социологу.
Вопросы для самостоятельной работы
1. Каким образом определяется стратегия (количественная/качественная) анализа данных?
2. Охарактеризуйте основные этапы количественного/качественного анализа данных.
3. Какие процедуры используются при количественном/качественном анализе данных?
4. Приведите примеры номинальной, порядковой и интервальной шкал.
5. Опишите одномерные, двухмерные и многомерные коэффициенты. Каким образом они используются в анализе данных?
6. Возможно ли сочетание стратегий качественного и количественного анализа данных?
Интерактивные задания
1.Разделитесь на группы (5-6 студентов).
2. Каждой группе предлагается задание «Первичная обработка и анализ данных исследования».
3. Работа в исследовательских командах над определением стратегии анализа данных.
Таблица – Определение стратегии анализа данных
| Критерии разграничения | Количественная стратегия | Качественная стратегия |
| Теоретико-методологическая база | Реализм Достоверное, объективное знание. Описание логических связей между отдельными параметрами. | Феноменология Релятивизм Описание общей картины события или явления. |
| Фокус анализа | Общее генеральное. Классификация путем отождествления событий случаев. В центре внимания – структуры, внешнее и объективное. | Особенное, частное. Описание событий, случаев. В центре внимания – человек. Внутренне и субъективное. |
| Дать причинное объяснение, измерить взаимосвязи. | Интерпретировать, понять наблюдаемое, концептуализировать. | |
| Гипотезы | Осуществляется проверка гипотез, которые формулируются в программе до начала сбора данных. | Значения фактов, явлений осмысливаются после «погружения» исследователя в данные. |
| Единицы анализа | Факты, события. | Субъективные значения, чувства. |
| Измерительные процедуры | Инструменты измерения разрабатываются и проверяются в пилотаже и формализуются. | Измерительные инструменты формулируются в результате полевого исследования; часто являются специфическими, отражают индивидуальный исследовательский подход |
| Представление данных | Представлены в виде статистических распределений, шкальных показателей. Результатов измерения взаимосвязей. | Представлены в виде фрагментов документов, наблюдений, высказываний, транскриптов. |
| Валидность (надежность) | Достоверное повторение установленных связей. | Реальное насыщение информации. |
| Логика анализа | Дедуктивная: от абстракций – к фактам путем операционализации понятий. Осуществляется статистическими данными. | Индуктивная: от фактов из рассказов о жизни и т.д. – к концепциям. Производится путем выделения тем или обобщения идей из собранных свидетельств; организация данных нацелена на получение целостной картины. |
| Стиль | Жесткий, холодный. Систематизация | Мягкий, теплый. Воображение. |
4. Работа в исследовательских командах над первичной обработкой и анализом данных исследования, согласно предложенному алгоритму.
Алгоритм первичной обработки и анализа данных исследования (количественная стратегия анализа данных)
Необходимым условием выполнения данного задания являем наличие соответствующего запланированному объему выборки количества анкет.
1. Осуществление общего контроля качества полученной информации: выявление ошибок, пропусков в ответах респондентов, отбраковка отдельных анкет. Заканчивается данный этап сквозной нумерацией анкет
2. Выписка и кодирование ответов на открытые и полузакрытые ответы. Составление кодификатора ответов на открытые и полузакрытые ответы.
3. Подготовка макета анкеты: присвоение всем переменным уникальных имен с использованием латинских букв, определение ширины переменной (количество знаков), типа переменной (числовой, строковой).
4. Создание рабочего файла.
5. Создание переменных в редакторе переменных (Data variable). Определение меток (Lables) и их значений (Values) – окно Define Variable, определение пропущенных значений (Missing).
6. Заполнение ячеек таблицы данными путем установки курсора в нужную ячейку.
7. Контроль полученных данных с помощью процедуры получения частот (Freguencies). Выявление недопустимых значений. Чистка массива.
8. Описание всей совокупности полученных данных в наиболее простейшей форме частотных распределений (Freguencies) для упорядочивания всех данных по отдельным признакам переменных.
1) Дескриптивная статистика. Analuze– Freguencies–Save As (сохранить файл).
2) Определение зависимости распределения по выборочным показателям (иным показателям). Data–Select Case–In condition is Satistied–If–выбор переменной в левом столбце–в правом столбце присвоение значения через меню калькулятора–Continue–Filtered---------работа с базой данных через анализ.
9. «Уплотнение» исходной информации, т.е. укрупнение шкал. Формирование агрегированных признаков-индексов.
10. Углубленная интерпретация. Построение таблиц сопряженности – двухмерных и трехмерных.
Алгоритм первичной обработки и анализа данных исследования (качественная стратегия анализа данных)
| № | Процедура | Результаты процедуры |
| 1. | «Плотно описываем». Выделяем в источнике информации то, что нас заинтересовало в соответствии с целями исследования | «Памятки» на транскриптах интервью или документах. |
| 2. | Концептуализация (анализ данных на основе «плотного» описания) | |
| 2.1 | Кодирование первичных данныхили «наклеивание ярлыки на феномены. (Что это такое? Что этот феномен собой представляет?). | Название феноменов |
| 2.2. | Выделение свойств феномена (Описать какой он на основе ряда критериев, выделенных в результате анализа). Позволяет придать конкретность феномену. | Категория-Свойства-Шкала измерений |
| 2.3. | Кластеризация данных и метод аналитической индукции. Выявление закономерностей между каузальными условиями (причиной возникновения феномена), феноменом и его свойствами и контекстом менеджмента феномена и стратегии менеджмента. | Каузальные условия (что способствовало появлению феномена) - Описание феномена – Контекст (в каких условиях этот феномен возник) - Стратегии менеджмента (как этим феноменом управлять/управляют) |
Рекомендуемая литература
Агабекян Р.Л., Кириченко М.М., Усатиков С.В. Математические методы в социологии. Анализ данных и логика вывода в эмпирическом исследовании. Учебное пособие для вузов. Ростов н/Д, 2005.
Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М., 2007.
Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. СПб., 2002.
Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. Учебное пособие. М., 2003.
Добреньков В.И., Кравченко А.И. Методы социологического исследования. М., 2004
Луков В. А. Социальное проектирование. М., 2003.
Романов П.В., Ярская-Смирнова Е.Р. Методы прикладных социальных исследований. М., 2008.
Сикевич. З.В. Социологическое исследование: практическое руководство. СПб., 2005.
Страус А., Корбин Д. Основы качественного исследования: обоснованная теория, процедуры и техники. М., 2001.
Темницкий А.Л. Учебное исследование по эмпирической социологии. М.. 2003.
Хеллевик О. Социологический метод. М., 2002.
Ядов В.А. Стратегия социологического исследования: описание, объяснение. Понимание социальной реальности. М., 1999.