Метод анализа эмпирических данных 2

Всероссийский заочный финансово-экономический институт

Кафедра экономической теории

Контрольная работа

по дисциплине «Социология»

на тему

«Методы анализа эмпирических данных»

Исполнитель: Э.И. Каримова

специальность Финансы и кредит

группа 4ФК ДО

Руководитель И.В. Нигматуллина

Уфа

2009

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Слово «эмпирический» буквально означает «то, что воспринимается органами чувств». Когда это прилагательное употребляется по отношению к методам научного исследования, оно служит для обозначения методик и методов, связанных с сенсорным (чувственным) опытом. Поэтому говорят, что эмпирические методы основываются на т. н. «твердых (неопровержимых) данных» («hard data»). Кроме того, эмпирическое исследование твердо придерживается научного метода в противоположность другим исследовательским методологиям, таким как натуралистическое наблюдение, архивные исследования и др. Важнейшая и необходимая предпосылка, лежащая в основе методологии эмпирического исследования состоит в том, что оно обеспечивает возможность своего воспроизведения и подтверждения/опровержения. Пристрастие эмпирического исследования к «твердым данным» требует высокой внутренней согласованности и устойчивости средств измерения (и мер) тех независимых и зависимых переменных, которые привлекаются с целью научного изучения. Внутренняя согласованность является основным условием устойчивости. Средства измерения не могут быть высоко или хотя бы достаточно надежными, если эти средства, поставляющие сырые данные для последующего анализа, не будут давать высокие интеркорреляции. Неудовлетворение этого требования способствует внесению в систему дисперсии ошибок и приводит к получению неоднозначных или вводящих в заблуждение результатов.

Целью контрольной работы является рассмотрение методов анализа эмпирических данных.

Задачами контрольной работы является рассмотрение и выделение этапов процесса анализа, их роли в социологическом исследовании, а также выделение видов и тип группировок методов анализа и их классификация.

1 Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу

Эмпирическое социальное исследование - это научная последовательность действий, которая называется эмпирической, когда исследуются статистические факты опытным путем.

Эмпирическое исследование должно иметь систему методических правил, которая определяет особенности объекта познаний данной эмпирической науки. Предметом эмпирического социального исследования является анализ и объяснение социальных феноменов научными методами. Особенность предметной области в том, что социальные феномены подвержены перманентным изменениям и являются очень обширными. При изучении различных объектов используются в зависимости от целей исследования различные методы исследования: наблюдения, эксперимент, опрос и другие.

Обычно процесс эмпирического исследования включает следующие этапы[1, стр. 123]:

Определение предмета и объекта исследования, постановка его цели и задач;

Планирование исследования и выдвижение рабочих гипотез;

Выборка для эмпирического исследования;

Выбор методов и методик.

Проведение исследования, направленного на сбор эмпирического материала;

Обработка эмпирических данных;

Обсуждение и интерпретация данных;

Формулировка выводов, подтверждающих или опровергающих гипотезы.

Любое эмпирическое научное исследование начинается с того, что исследователь фиксирует выраженность интересующего его свойства (или свойств) у объекта или объектов исследования, как правило, при помощи чисел. Таким образом, следует различать объекты исследования (в социальных науках это чаще всего люди, испытуемые), их свойства (то, что интересует исследователя, составляет предмет изучения) и признаки, отражающие в числовой шкале выраженность свойств.

Необходимо уже на начальных этапах планирования исследования принять решение, какой будет размер выборки, какие методы сбора информации будут использованы и, наконец, какие виды обработки будут применены к полученным данным.

Эмпирические данные могут представать перед исследователем в виде[3, стр. 23]:

• совокупности чисел, характеризующих те или иные объекты (в качестве таких совокупностей могут выступать, например, производственные характеристики предприятий, возраст респондентов, оценки выпускниками школ, престижности некоторых профессий и т.д.);

• множества индикаторов определенных отношений между рассматриваемыми объектами (к примеру, при изучении производственных бригад такими индикаторами могут служить указания каждого члена бригады на то, нравится ли ему работать вместе с любым другим членом той же бригады, такие данные часто используются при изучении малых групп;

• результатов попарных сравнений респондентами каких-либо объектов (такие данные используются в методе парных сравнений - способе построения шкал, отражающих усредненное отношение изучаемой совокупности респондентов к каким-либо объектам).

• совокупности определенных высказываний (например, ответов респондентов на вопрос об их профессии, о том, что им нравится в политике правительства; письма читателей газеты в редакцию; фрагменты из журнальных статей и т.д.),

• текстов документов;

• так или иначе зафиксированных результатов наблюдения за невербальным поведением каких-либо людей и т.п.

Наиболее часто в социологических исследованиях данные представляют собой совокупность значений каких-либо признаков (характеристик, переменных, величин), измеренных для каждого из изучаемых объектов.

При планировании исследования формулируется рабочая гипотеза как временное предположение, необходимое для систематизации фактического материала, после анализа которого, гипотеза уточняется.

Общая гипотеза определяется целью всего исследования. Кроме этого формулируются частные гипотезы, которые подлежат эмпирической проверке и представляют собой предположительные ожидаемые результаты. Гипотеза должна быть верифицируемой, то есть проверяемой (доказываемой или опровергаемой) с помощью определенных статистических и научных методов. Для этого понятия, которые она использует, и соответствующие суждения предположительного характера должны быть достаточно четкими и конкретными. Необходимо определить экспериментальные и математико-статистические критерии, при которых исследователь может однозначно утверждать: подтвердилась гипотеза или нет. Доказательство гипотез основывается на фактах, аргументах и процедуре логических выводов.

Необходимо внимательно подходить к составлению выборки испытуемых в эмпирическом исследовании. Важно учитывать пол, возраст, социальное положение, уровень образования, состояние здоровья, индивидуально-психологические особенности испытуемых и другие параметры, которые могут оказать влияние на результаты. Выборка должна моделировать генеральную совокупность, то есть быть репрезентативной по отношению ко всей изучаемой категории людей. Для этого она должна быть случайной или специально подобранной так, чтобы представлять основные типы испытуемых, существующие в популяции. При этом переменные, являющиеся источником артефактов, либо устраняются, либо их влияние усредняется. Выводы исследования должны распространяться на всех членов изучаемой группы людей, а не только на представителей этой выборки. Испытуемых необходимо правильно распределить относительно разных условий исследования, важно обеспечить эквивалентность экспериментальной и контрольной групп.

Заключительный этап эмпирического социологического исследования предполагает обработку, анализ и интерпретацию данных, получение эмпирически обоснованных обобщений, выводов и рекомендаций.

Обработка данныхвключает в себя следующие компоненты[5, стр. 103]: 1) Редактирование и кодирование информации. Основное назначение этого шага состоит в унификации и формализации той информации, которая была получена в ходе исследования. 2) Создание переменных. Собранная на основании анкет информация в ряде случаев прямо отвечает на те вопросы, которые необходимо решить в исследовании. Поскольку вопросы получили форму индикаторов в процессе операционализации. Сейчас же необходимо провести обратную процедуру, то есть перевести данные в форму, которая бы отвечала на вопросы исследования. 3) Статистический анализ. Этот шаг является ключевым в процессе анализа социологических данных.

Процедуру кодирования можно обозначить и как процедуру измерения (прямого, непосредственного). Почему? А потому, что вполне правомерно, например, поставить вопросы: Как измерить пол? Как измерить возраст? Как измерить принадлежность к факультету? Сами вопросы на первый взгляд вызывают определенное недоумение, потому что ответы на них просты и очевидны. Вместе с тем ответ может быть неоднозначным. В зависимости от целей исследования социолога может интересовать как хронологический возраст, так и умственный (сопоставление этих возрастов особенно важно при изучении детей). Социолога может интересовать как физиологический пол, так и “социологический” (мужской или женский тип личности). Что же касается измерения феномена “удовлетворенность учебой” и “степень уверенности по поводу трудоустройства”, то однозначного ответа здесь нет и не может быть. Это сложные феномены с точки зрения изучения, измерения и анализа. Выбор нами третьего вопроса в качестве единственного эмпирического индикатора “удовлетворенности” объясняется очень просто.

Такого рода вопросы по поводу удовлетворенности различными сторонами жизнедеятельности человека кочуют из одного вопросника в другой. В этом смысле варианты ответа на него являются типовыми. И в этом случае кодирование вариантов ответа мы считаем измерением. Выше приведены четыре способа кодирования. Чуть ниже мы к ним вернемся. Вопросы, как измерить возраст и продолжительность самостоятельной работы, также правомерны, и ответы на них носят очевидный характер.

Проведя кодирование, можно считать, что мы подготовили инструмент измерения к анализу.

2 Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных

Предмет любой науки неизбежно определяет характер ее методов исследования.

Особенности социальных феноменов как предмет социальных наук требует для них эмпирических методов исследования, такие как метод наблюдения и система методов сбора данных, чтобы анализировать предметную область научно и независимо от индивидуального повседневного опыта. В отличие от естественных наук, в которых методы обсуждаются с этической точки зрения, методы в социальных науках неоспоримы с точки зрения их научной работоспособности. В оценку работоспособности методов входит принципиальная методологическая дискуссия о том, что возможно ли вообще социально-научное (социологическое) познание. В дискуссиях о методах явно прослеживается основная проблема противоречивой оценки качественных и количественных методов в социологии.

Качественные и количественные методы отличаются по характеру сбора и обработки данных.

Количественные методы добиваются стандартизированного и контролируемого измерения и использования на базе квантифицированных данных статистически-математических методов. В центре внимания качественных методов находится смысловой и содержательный анализ, процесс сбора данных менее структурирован методами и исходными рабочими гипотезами, а также существует возможность углублять и расширять постановку вопросов во время процесса сбора данных. Качественные методы применяются на предварительной (начальной) фазе исследовательского проекта, чтобы расширять необходимую предметную область для формирования проблемы исследования и для формулирования рабочих гипотез; в этом смысле использование качественных методов есть предварительная фаза первоначального исследовательского процесса.

Количественные и качественные методы могут взаимно дополнять друг друга и почти каждый отдельный метод эмпирического социального исследования может использоваться в качественном или количественном проявлении[4, стр. 119]:

- обработка данных;

- опрос;

- наблюдение;

- эксперимент;

- Akfionsforschung (исследование выступлений, акций);

- анализ содержания;

- групповая дискуссия;

- социометрия;

- биографический метод;

- вторичный анализ;

- панель исследования;

- статистика.

Статистическая группировка — это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической сово­купности на части или объединения изучаемых единиц в част­ные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показате­лей. Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка коммерческих банков по сумме активов баланса и т.д.

Статистический анализ данных включает:

Анализ первичных статистик

Оценка достоверности отличий

Нормирование данных

Корреляционный анализ

Факторный анализ

В большинстве случаев обработку данных целесообразно начать с составления сводных таблиц.

Сводная таблица данных – это своеобразный «аккумулятор» всех данных, полученных в результате проведённого исследования, в идеале она должна содержать данные всех испытуемых по всем методикам исследования. Обычно сводные таблицы составляются в программе Microsoft Office Excel, либо Word, Access.

Основой для сводной таблицы исходных данных является следующая форма. Каждая строка содержит значения всех показателей одного испытуемого. В каждом столбце (поле) записаны значения одного показателя по всем испытуемым. Таким образом, в каждой ячейке (клетке) таблицы записано только одно значение одного показателя одного испытуемого. В самой верхней строке даны номер испытуемого по порядку, ФИО (или какой-нибудь другой идентификатор), измеренные показатели, шкальные оценки и т.п. Эта строка облегчает ориентировку в таблице. В каждой последующей строке записана ФИО испытуемого и значения всех, измеренных у него параметров; разумеется, для всех испытуемых в одном и том же порядке показателей.

Испытуемых можно перечислить в алфавитном порядке, но лучше использовать этот принцип на самом нижнем уровне деления. Сначала лучше разделить испытуемых по их принадлежности к каким-либо подгруппам, которые будут сравниваться между собой. Внутри этих подгрупп полезно упорядочить испытуемых по полу, возрасту или другому параметру.

Таблицы бывают одномерными и двумерными. Таблицы- это пронумерованная последовательность величин одинакового типа, обозначаемая одним именем. Элементы массива располагаются в последовательных ячейках памяти, обозначаются именем массива и индексом. Каждое из значений, составляющих массив, называется его компонентой (или элементом массива). Массив данных в программе рассматривается как переменная структурированного типа. Массиву присваивается имя, посредством которого можно ссылаться как на массив данных в целом, так и на любую из его компонент. Переменные, представляющие компоненты массивов, называются переменными с индексами в отличие от простых переменных, представляющих в программе элементарные данные. Индекс в обозначении компонент массивов может быть константой, переменной или выражением порядкового типа. Если за каждым элементом массива закреплен только один его порядковый номер, то такой массив называется линейным. Вообще количество индексов элементов массива определяет размерность массива. По этом признаку массивы делятся на одномерные (линейные), двумерные, трёхмерные и т.д.

Пример:

Частотное распределение ежемесячных расходов на международные телефонные переговоры