Опис інформації та обчислення узагальнюючих параметрів

В емпіричній соціології нагромаджено немало ста­тистичних процедур, за допомогою яких розрізнені дані, що містяться в окремих анкетах чи інших мате­ріалах соціологічних досліджень, адаптують для уза­гальнення, опису, аналізу, наукової інтерпретації. За результатами узагальнень складають певні виснов­ки, вирішуючи завдання, поставлені у дослідженні. Внаслідок цих процедур з'являється реальна змога з'ясувати тенденції у досліджуваних процесах, яви­щах, виробити прогнози і практичні рекомендації, що відкривають вихід соціальної інформації у со­ціальну практику. Найчастіше статистичні методи аналізу соціальної інформації використовують для:

—опису інформації та обчислення узагальнюючих параметрів (одновимірна статистика);

—виміру зв'язку між окремими ознаками, отрима­ними у відповідях на різні запитання анкети, якщо як метод збору даних застосовувалося опитування, або
контент-аналіз текстів ЗМІ, якщо використовувався метод аналізу документів (двовимірна статистика);

— проведення складних математичних процедур, які дають змогу проаналізувати водночас кілька взає­мопов'язаних ознак (багатовимірна статистика).

Застосування методів математичної статистики за­безпечує:

— стислий опис первинної соціологічної інформа­ції, обчислення одновимірних розподілів, наочне уяв­лення її у вигляді таблиць, графіків, діаграм;

— обчислення зв'язків між ознаками досліджува­ного суспільного явища, оцінку їх за допомогою статистичних коефіцієнтів зв'язку, застосування кореля­ційного, регресійного аналізу тощо;

— встановлення латентних (прихованих) факторів, які визначають взаємозв'язки всередині групи, ознак досліджуваного явища (факторний, латентно-структурний аналіз);

— класифікацію ознак та об'єктів, побудову типо­логій (кластерний аналіз, дискримінантний аналіз, факторний аналіз);

— перевірку (підтвердження чи спростування) ви­хідних гіпотез дослідження, формулювання нових проблем;

— вироблення коротко- і довгострокових прогнозів щодо функціонування та розвитку певного суспільно­го явища.

Використання методів математичної статистики передбачає певний набір попередніх процедур, до яких належать: підготовка анкети, іншого первинного мате­ріалу до обробки, яка може здійснюватися вручну чи автоматизовано; вибір рівня майбутнього аналізу (опи­совий чи пояснювальний); вибір конкретних статис­тичних процедур для обробки інформації.

В емпіричному дослідженні соціолог вивчає певну множину об'єктів, наприклад, колектив працівників підприємства. Кожному елементу множини притаман­ні певні властивості (ознаки), скажімо, стать, вік, за­доволеність умовами праці. Кожний об'єкт має певне значення за кожною ознакою. Так, працівник має одне з двох можливих значень ознаки «стать» (чолові­ча або жіноча), одне з трьох можливих значень озна­ки «задоволеність умовами праці» (задоволений, не зовсім задоволений, зовсім незадоволений), певне значення ознаки «вік» (число повних років від 18 до80) та ін.

Як правило, для спрощення обробки всі значення ознак кодують числами, тому дані для обробки станов­лять прямокутну таблицю (матрицю) чисел. Кожний рядок цієї таблиці відповідає одному об'єкту, а кож­ний стовпчик — певній ознаці. На перетині певного рядка та стовпчика цієї таблиці знаходиться значення певної ознаки певного об'єкта.

Ознаки поділяють на якісні та кількісні. Якісні ознаки не мають кількісного виразу («стать», «задово­леність умовами праці»). Кількісні ознаки мають оди ниці вимірювання. Наприклад, одиницею вимірювання кількісної ознаки «вік» є рік, «заробітна плата» гривня. Ці ознаки ще називають ознаками, заданими у метричній шкалі.

При кодуванні значень якісної ознаки числами можливі два суттєво відмінні варіанти. У першому зна­чення якісної ознаки можна впорядковувати, тобто для будь-якої пари значень можна зазначити, яке я них відповідає сильнішому виявленню ознаки. Напри­клад, значення «задоволений» відповідає інтенсивнішому виявленню ознаки «задоволеність умовами пра­ці», ніж значення «не зовсім задоволений». У такому разі доцільно і числові коди добирати так, щоб сильні­шому виявленню ознаки відповідало більше число. Так, для ознаки «задоволеність умовами праці» мож­на обрати такі числові коди значень: 3 — «задо­волений»; 2 — «не зовсім задоволений»; 1 — «зовсім незадоволений». Такі якісні пікали ще називають по­рядковими шкалами, або шкалами рангів. У другому випадку значення якісної ознаки не піддаються жодно­му змістовному впорядкуванню. Наприклад, ознака «стать» містить два значення — «чоловіча» та «жіноча». Для значень ознак такого типу можна доби­рати будь-які числові коди. Головне — щоб різні зна­чення мали різні коди (тобто не можна кодувати два різні значення ознаки одним числом). Такі якісні шка­ли ще називають номінальними шкалами. Як правило, для кодування значень ознак у номінальних шкалах використовують цілі додатні числа — 1, 2, 3 і т. д.

Соціологові постійно доводиться при складанні програми дослідження обирати (або навіть самостійно конструювати) шкали. Від того, наскільки вдало це буде зроблено, значною мірою залежить результат опрацювання отриманих даних. Крім того, вибір мате­матичного методу аналізу даних тісно пов'язаний зі шкалами відповідних ознак. Якщо такий метод не від­повідає даним, це дуже суттєва методична помилка, що може звести нанівець роботу зі збору даних та об­числення результатів.

Щоб первинні дані можна було використовувати для змістового аналізу і висновків, вони повинні бути незалежно упорядковані та опрацьовані. З цією метою застосовують спеціальні статистичні методи — групу­вання, обчислення узагальнюючих параметрів та коефіцієнтів, кореляційний, кластерний, факторний ана­лізи та ін. Незалежно від методу аналізу, опрацюван­ня даних починають з попереднього впорядкування ін­формації, здебільшого за допомогою статистичного групування та побудови статистичних таблиць.

Структуру сукупності об'єктів з точки зору однієї виокремленої ознаки доцільно вивчати за таблицею, в якій для кожного з можливих значень ознаки зафік­совано, скільки разів зустрічаються в сукупності об'єкти, що мають відповідне значення. Таку таблицю називають таблицею одновимірного розподілу, одновимірною таблицею, варіаційним рядом. Наприклад, для ознаки «задоволеність умовами праці» одновимірна таблиця може мати такий вигляд:

Таблиця 7

Ознака: «Задоволеність умовами праці»

Кількість об'єктів — 357. Для 348 об'єктів (що ста­новить 97,48% від загальної сукупності) відоме значен­ня ознаки «задоволеність умовами праці». Для інших об'єктів сукупності (в даному разі їх 9) значен­ня цієї ознаки невідоме (наприклад, інформація зібра­на методом опитування, і деякі працівники підприємс­тва не захотіли відповідати на поставлене питання). Аналіз таблиці свідчить, що задоволених умовами пра­ці — 45 (12,60% від загальної сукупності та 12,93% від кількості працівників, які відповіли на поставлене запитання). Переважна більшість працівників повніс­тю або частково не задоволена умовами праці.

В одновимірній таблиці часто перший або другий стовпчики відсутні (тобто в таблиці зазначають або са­мі значення, або їх коди);

Неможливо перелічити всі можливі значення ознак, заданих у метричних шкалах. Отже, неможливо і безпосередньо побудувати одновимірну таблицю. За таких обставин усі можливі значення ознаки розби­вають на інтервали, а потім будують таблицю. Так, для сукупності працівників даного підприємства всі значення ознаки «вік» перебувають між віком наймо­лодшого робітника (припустимо, 18 років) та віком най­старшого робітника (припустимо, 68). Розіб'ємо їх на 4 інтервали: від 18 до 25 років, від 26 до 40 років, від 41 до 59 років та від 60 до 68 років. Тоді одновимірна таблиця, що демонструє структуру сукупності праців­ників за віком, матиме такий вигляд:

Таблиця 8

Поиск по сайту: