Разработка программы исследования

Основой для проведения любого эмпирического исследования, в том числе и конкретно-социологического, является разработка программы исследования. При разработке программы можно выделить пять основных этапов.

1 этап. Определение основной цели и задач исследования. Под целью и задачами исследования понимается общее содержательное определение предмета исследования, общая постановка задачи в рамках данного исследования и постановка ряда конкретных задач, отражающих специфику исследуемого контингента (школьники, рабочие, предприниматели, политики и т. д.).

На этом же этапе определяются методологические предпосылки, объект и предмет исследования, описываются основные гипотезы и область возможного применения конечных результатов. Очень важно точно и полностью определить объект и предмет исследования на основе выбранных методологических принципов и результатов ранее проведенных исследований.

Проблемы, отобранные в качестве изучаемых, должны иметь предварительный ответ еще до завершения исследования. Для этого и разрабатываются гипотезы, основанные на изучении существующей принятой теории и полученных ранее другими исследователями практических результатов. Гипотезы должны составлять иерархическую систему по степени обобщения. На основе гипотез с высокой степенью обобщения следует строить гипотезы с меньшим уровнем обобщения и т. д.

2 этап. Разработка исследовательских гипотез. Этот этап является одним из важнейших при проведении конкретно-социологического исследования. На основе уже проведенных научных исследований по изучаемой проблеме и собственного опыта исследования дается предварительное объяснение проблемы и выдвигаются гипотезы. Гипотезы теоретически обосновывают исследуемую проблему, а в итоге исследования либо подтверждают их, либо отвергают. Гипотезы носят вероятностный характер. Функции гипотез состоят в получении новых научных высказываний и суждений. Гипотезы могут быть основными и частными, главными и побочными и т. д. Выработанные до проведения эмпирического исследования гипотезы называются рабочими. Рабочие гипотезы должны быть непосредственно связаны с исследуемой проблемой, научно обоснованы с максимальной степенью вероятности подтверждения и возможностью эмпирической проверки в ходе исследования. Целесообразно выделить центральную гипотезу, придав ей системообразующую функцию для остальных рабочих гипотез.

Проиллюстрируем вышеизложенное на примере исследования по теме «Формирование и развитие образа жизни учащейся молодежи крупного города». Предметом исследования являлся целостный процесс формирования и развития образа жизни учащейся молодежи. Были определены основные понятия: «образ жизни учащейся молодежи», «социальная зрелость личности», «досуг», «художественная культура молодежи», «общение», «коллектив», «мировоззрение».

Рабочие гипотезы:

1. Трудовая (учебная) деятельность является объективно ведущим фактором формирования личности и ее образа жизни.

2. Высокий уровень трудовой активности тесно связан с показателями профессиональной ориентации личности.

3. Чем выше уровень трудовой активности, тем выше уровень социальной зрелости личности.

При помощи центральной гипотезы определяется первая из рабочих, поскольку все исследования, посвященные проблемам образа жизни и качества жизни человека, так или иначе, выявляли этот фактор.

3 этап. Отбор и конструирование эмпирико-аналитических процедур. Исходя из целей исследования на этом этапе отбираются или конструируются конкретные процедуры сбора исходной (первичной) информации, проводится пилотажное исследование.

В прикладной социологии существует набор апробированных специальных социальных методов сбора первичной информации. К основным их них относятся: анкетный спрос, интервьюирование (формализованное и неформализованное), анализ объективных данных, метод экспертных оценок, метод свободных характеристик, тестирование и некоторые другие. Наиболее используемыми и позволяющими охватить большой спектр проблем и репрезентативное число респондентов являются анкетный опрос и интервьюирование. Рассмотрим эти методы подробнее.

Методы сбора первичной информации. При разработке форм документов для сбора первичной информации необходимо представлять структуру таблиц с итоговыми данными, которые социолог будет использовать при анализе результатов исследования.

Анкетный опрос позволяет охватить большой контингент людей в сравнительно короткие сроки, не требует повторного контакта с респондентами (если исследованием не предусмотрено лонгитюдное наблюдение).

Хорошие результаты дает применение метода интервью. Этот метод, основанный на непосредственном контакте исследователя и респондента, позволяет затронуть и осветить самые тонкие детали исследуемой проблемы, выявить скрытые связи и закономерности без привлечения сложного аппарата статистических расчетов. В процессе интервью можно уточнить ответы испытуемого. Применение этого метода позволяет сократить трудовые затраты на подготовку самого инструментария. В то же время у метода интервью имеются определенные недостатки. Так, сам процесс интервьюирования отнимает много времени, поэтому трудно набрать представительную выборку.

Пилотажное исследование имеет целью проверку надежности инструментария, предложенного для сбора информации и отработки процедур при организации массового опроса всей выборочной совокупности. Пилотажное исследование позволяет также повысить качество опросных документов, проверить их релевантность, объективность, доступность, провести хронометраж заполнения.

Для проведения пилотажа обычно использовались небольшие группы респондентов (от 30 до 50 человек). Кроме того, пилотажное исследование помогает определить отношение респондентов к подобного рода опросам, отработать перечень вопросов по полноте, адекватности, отношению к открытым и закрытым вопросам и т. п., определить наиболее эффективное время и место.

Статистическая процедура включает в себя теоретические и технические приемы сбора и обработки больших массивов информации. Главная ее цель – получение достоверных заключений на множестве несогласованных данных.

Собственно статистические процедуры осуществляются на четвертом этапе социологического исследования.

Этап 4. Сбор и обработка первичной социологической информации. Получаемую в ходе конкретного социологического исследования информацию можно разделить на два блока.

1). Объективная информация – это информация, собранная по статистической отчетности за прошлые временные интервалы, показатели оценок реальных процессов деятельности исследуемого объекта и его состояния на момент исследования.

2). Субъективная информация – информация, оценивающая мнения респондентов о предмете исследования, их установки, ценностные ориентации.

Техника сбора информации по каждому блоку имеет свою специфику. Если для первого блока это в основном анализ статистической отчетности и документов, то для второго – опрос и наблюдение по сконструированным процедурам.

Остановимся подробнее на технике сбора информации по второму блоку. Во втором блоке выделяются две группы процедур: процедуры исследования индивидов и процедуры исследования групп.

Выборочные исследования. Социологи используют математические методы выборочного исследования, которое определим как учение о вероятностной оценке данных, получаемых в результате выборочного статистического наблюдения или эксперимента.

Основные преимущества выборочного метода по сравнению со сплошным обследованием – снижение трудозатрат и стоимости; сокращение времени обследования; большая достоверность; шире сфера применения.

Выборочные исследования можно условно разделить на два вида: 1) описательные; 2) аналитические.

Цель описательного исследования состоит в том, чтобы получить сведения о некоторых больших группах, например, переписи населения.

При аналитическом исследовании сравниваются различные подгруппы выборочной совокупности для того, чтобы установить, существуют ли между ними такие различия, которые позволили бы принять или отвергнуть выдвинутые гипотезы.

Четкой границы между двумя этими видами выборочного метода провести нельзя. Полученные данные часто пригодны для обеих целей. Введем некоторые определения.

Генеральная совокупность N (иногда употребляют термин «обследуемая совокупность») – множество всех элементов, которые, согласно выдвинутым гипотезам, являются предметом исследования.

Выборка (или «изучаемая совокупность») – подмножество элементов, которые избираются для эмпирического обследования (анкетного опроса, интервьюирования и т. д.)

Единицы отбора (единицы наблюдения – J) – множество частей, составляющих генеральную совокупность. Единицы отбора не должны перекрывать друг друга.

Полный сбор данных охватывает генеральную совокупность, частичный сбор данных – выборку.

Выборочные методы – технология для определения выборки.

Репрезентативность выборки – характеристика выборки, при которой она представляет собой выдержанную по масштабу уменьшенную модель генеральной совокупности.

Погрешности выборки – отклонения между характеристиками генеральной совокупности и выборки.

Планирование эмпирического исследования. Планируя эмпирическое исследование, на этапе расчета выборочной совокупности следует обратить внимание на следующие проблемы

1. Надо соотносить все расчеты с целью и задачами исследования. Все собираемые данные должны соответствовать цели исследования, но и никакие важные данные нельзя упустить.

2. Надо определить желательную степень точности результата (погрешность выборки).

Расчет выборки. При расчете выборки учитываются определенные свойства единиц совокупности, которые называются характеристиками или просто признаками генеральной совокупности.

Обозначим численные значения какого-либо признака генеральной совокупности (N) через Y, Y _1, …, Y _nили, в общем виде, Y _i (i – 1, 2, …, n).

При расчетах объема выборки наиболее часто используются следующие характеристики.

1). Доля единиц, попадающих в некоторую определенную группу (например, доля студентов, владеющих английским языком, отличников и т. п.), среднее значение (например, средний возраст, средний балл на экзаменах, средний доход и т. п.):

– для генеральной совокупности,

– для выборочной совокупности.

2). Суммарное значение:

– для генеральной совокупности,

– для выборочной совокупности,

где у_n – какой-либо признак совокупности

3). Отношение двух суммарных или средних значений (например, отношение дохода к числу членов семьи):

R=Y/X,

где Y и X – суммарные или средние значения какого-либо признака совокупности; R – отношение этих двух суммарных или средних значений.

Каждый честный исследователь, применяющий методы выборочного статистического наблюдения, всегда стремится к тому, чтобы повысить точность результатов своей работы, т. е. уменьшить случайную ошибку выборки и таким образом иметь возможность с большей вероятностью указать меньшие пределы, в которых может находиться неизвестная характеристика (так называемый доверительный интервал).

Типы выборок. Рассмотрим теперь основные типы выборок:

1) простой случайный отбор;

2) районированный (типический) случайный отбор;

3) систематический отбор.

Простой случайный отбор. Пусть генеральная совокупность содержит некоторое конечное число N единиц. Если эти единицы различны между собой, то число различных выборок объема n, которые могут быть извлечены из N единиц, определяется комбинаторной формулой:

,

где С

Например, если генеральная совокупность содержит пять единиц, обозначаемых A, B, C, D и E, то существует десять различных выборок объема 3:

Простым случайным отбором называется способ извлечения n единиц из N, при котором каждая из C выборок имеет равную вероятность быть отобранной. Иногда этот способ отбора называют простым случайным отбором. Здесь термин «случайный» употребляется как синоним термина «равновероятный».

На практике простую случайную выборку получают, отбирая последовательно единицу за единицей. Единицы в генеральной совокупности нумеруются числами от 1 до N, затем выбирается последовательность n случайных чисел, заключенных между 1 и N. Эту последовательность можно выбирать либо пользуясь таблицей случайных чисел, либо с помощью барабана с пронумерованными карточками. В этом случае равную вероятность быть отобранными имеют все C возможных выборок.

Отбор может быть как бесповторным, так и повторным, т. е. карточки либо не возвращаются в барабаны, либо возвращаются.

При использовании таблицы случайных чисел вычеркиваются или оставляются отобранные числа. Чаще пользуются бесповторным отбором, например, при телефонных, почтовых опросах и т. п.

Отобрав для работы какой-либо тип выборки, мы должны оценить стандартные ошибки по выборке. Эта процедура преследует три цели:

1. Сравнение точности, которую дает принятая для работы выборка, с точностью других способов отбора.

2. Оценка объема выборки, необходимого для данного исследования.

3. Оценка точности, которой возможно достигнуть в проводимом исследовании.

Приведем основные формулы для расчетов. В них входит понятие дисперсии . Как правило, для генеральной совокупности она заранее неизвестна, но её можно оценить по данным выборки:

Отклонение средних значений выборки от среднего значения генеральной совокупности при предложении нормального распределения можно оценить по формуле:

,

Здесь t – квантиль нормального распределения, соответствующий желательной вероятности. На практике пользуются следующими значениями t:

Тогда нижняя и верхняя доверительные границы имеют вид

для среднего значения:	для выборки:
для суммарного значения:

Если объем выборки меньше 60 единиц, то процентные значения квантиля можно взять из таблиц t -распределения Стьюдента с (n – 1) степенями свободы. Эти таблицы есть во всех статистических справочниках.

Полное соответствие t -распределения имеет место в случае, когда сами наблюдения y распределены нормально и N стремится к бесконечности.

Следующий шаг – определение объема выборки. Здесь, в первую очередь, следует сформулировать ряд требований к выборке. Данные требования вытекают из разработанных гипотез и ожидаемых конечных результатов. Это – определение желаемой доверительной вероятности (как правило, 0,95, реже 0,99), способ отбора и некоторые другие. Если мы хотим дифференцировать выводы исследования по некоторым подгруппам выборки, то желательные доверительные вероятности должны быть заданы для каждой подгруппы.

На этом этапе важно также сопоставить полученное значение n с ресурсами, выделенными для проведения данного социологического исследования (тираж анкет или интервью, необходимое количество анкетеров, транспортные расходы и т. д.

Анализ результатов. Анализ результатов составляет содержание этапа 5 конкретно-социологического исследования.

Этап 5. Анализ и интерпретация результатов исследований. Это последний этап, на котором проводится аналитическая работа. Вся информация, полученная из разных источников (данные ЭВМ, статистическая отчетность и т. д.) пропускается через структурную модель в соответствии с задачами и гипотезами исследования, заложенными в программе.

Получив исходный (первичный) массив информации (опросные документы, числовые показатели и др.) необходимо свести их в информационные таблицы. Основная задача данного этапа – получение статистических оценочных показателей, позволяющих провести сравнение различных подгрупп выборки (частичных совокупностей) и на основе их анализа сделать достоверные выводы.

Для решения данных задач используется аппарат математической статистики. Указанный аппарат широко разработан для различных целей во многих сферах науки и техники. Рассмотрим основные статистические показатели, которыми пользуются социологи.

Признаки, отмечаемые при наблюдении, можно разделить на два вида:

1. Общие признаки, необходимые для установления однородности массива единиц.

2. Основные признаки, составляющие главную цель исследования.

Здесь нужно отметить, что достижение полной однородности единиц наблюдения является неосуществимым, а основные признаки определяются в зависимости от цели и задач исследования. Основные признаки отбираются очень тщательно, и число их должно быть ограничено. Одновременное изучение большого числа основных признаков довольно сложный процесс, так как различные статистические характеристики, работающие при одновременном изучении многих признаков, утрачивают ясность и смысл при большом числе признаков.

Как общие, так и основные признаки могут быть качественными и количественными. Качественные признаки не поддаются измерению, тогда как количественные могут быть измерены, т. е. выражены при помощи чисел.

В результате первичной систематической обработки материала подсчитывается число единиц наблюдения, обладающих конкретным значением того или иного признака. Получаем простое распределение признаков, или вариационные ряды.

Например:

Вопрос номер________

Статистические показатели. Вариация признака может быть дискретной, непрерывной или атрибутивной. Дискретной вариацией признака называется вариация, при которой отдельные значения признака отличаются друг от друга на некоторую конечную величину (обычно целое число). Например, оценка на экзамене, число членов в семье, уровень образования и т. п.

Непрерывной называется вариация, при которой значения признака могут отличаться друг от друга на сколь угодно малую величину, например, возраст, доход и пр.

Литература: [3, 6, 7, 10, 13, 15, 16, 17, 19, 20, 21, 25]

Поиск по сайту: