Углубление интерпретации

Цель данного этапа – поиск статистических закономерностей в распределении данных.

Здесь же проверяются основные гипотезы, строятся выводы. На данном этапе основной применяемый метод – корреляционный анализ.

Элементарные понятия статистики:

Ряд распределения — представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения различают атрибутивные и вариационные ряды распределения:

§ Атрибутивными — называют ряды распределения, построенные по качественными признакам.

§ Ряды распределения, построенные в порядке возрастания или убывания значений количественного признака называются вариационными.

Детерминационный анализ (теория правил) — это, с одной стороны, математическая теория детерминаций, а с другой — практический метод анализа правил, который позволяет искать и анализировать правила, обрабатывая данные опыта. Идея детерминационного анализа состоит в том, чтобы изучить математические свойства правил, сведения о которых люди черпают из опыта. Теория таких правил плюс методы анализа — это и есть детерминационный анализ.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени. Средние величины исчисляются для характеристики уровня цен, заработной платы, основного капитала, численности населения и др. однородной совокупности социально-эко­номических явлений.

МЕРЫ РАССЕЯНИЯ - статистич. показатели, характеризующие степень вариации, разброса значений признака (см.) относительно среднего значения (для признаков, имеющих количественный характер) и равномерного распределения (для признаков номинального типа). В зависимости от типа признаков существуют различные М.р. для признаков количественного характера, т. е. полученных, напр., по интервальным шкалам.

В статистике абсолютное отклонение элементов в совокупности данных — абсолютная разница между элементом и выбранной точкой, от которой отсчитывается отклонение. В случаях, когда априорно известно, что выбранная точка является константой, а распределение элементов данных симметрично относительно неё, при отсутствии дополнительных данных, за точку отсчёта абсолютного отклонения принимается медиана или среднее значение рассматриваемой совокупности данных.

ДИСПЕРСИЯ - разброс (отклонения) отдельных значений признаков элементов генеральной или выборочной совокупности (от средней величины признака). При нулевой дисперсии все единицы отбора имели бы одинаковое, равное среднему значению распределение признаков, и для выборки достаточно было бы одной единицы, чтобы обеспечить репрезентативность данных. Чем больше дисперсия, тем больший объем выборочной совокупности потребуется для дальнейшего исследования.

Перешкалирование первичных данных. Речь идет о том, что при анкетном опросе в инструментарии используется весь набор шкал: номинальные, ранговые и метрические различной размерности.

В ходе анализа собранных первичных данных часто возникает вопрос о сопоставимости признаков, измеренных на основе различных шкал, а также о необходимости приведения первичных данных к виду, удобному для обработки статистическими методами, а точнее, удобных для построения типологий. Вопрос преобразования исходных шкал может возникнуть и в связи с ошибками ранжирования качественных признаков с помощью номинальных шкал, а также псевдоинтервальных шкал. все это требует перешкалирования первоначальных данных, часто осуществляемого вручную, уже после сбора информации.. При больших выборках это связано с большими затратами труда и зачастую просто невозможно. Поэтому в процесс исследования необходимо изначально закладывать процедуру перешкалирования.

Номинальная шкала – это такая шкала, в которой устанавливается близость явлений, отнесенных к одному классу, но не устанавливается отношение между классами. Это может быть перечень или набор каких-то признаков. Операции с числами: операции простого суммирования чисел и расчет процентов, моды, корреляцию качественных признаков (наличие или отсутствие связи между сопоставляемыми признаками).

Ранговая шкала – это шкала, в которой между явлениями устанавливаются отношения «больше или меньше», «равенства или неравенства», т.е. не устанавливаются качество отношений.

Метрическая (интервальная) шкала - осуществляется путем введения метрики, позволяет охарактеризовать интенсивность того или иного свойства признака. В отличии от номинальной позволит между пунктами шкал устанавливать отношения, которые не просто окружают понятие «больше-меньше», но позволяют фиксировать величину интервала. Метрическая шкала представляет полностью упорядоченный ряд равных (или неравных) интервалов, которые полностью закрывают исследовательское поле значений признака. Характерная особенность – произвольно установленное начало отсчета.

11. Выборочный метод в социологическом исследовании. Основные понятия.

Выборочный метод позволяет делать заключения о характере распределения изучаемых признаков генеральной совокупности на основании рассмотрения некоторой ее части — выборочной совокупности; предполагает различные способы ее формирования, обеспечивающие возможность распространения выводов, полученных при ее рассмотрении, на изучаемую (генеральную) совокупность.

Основное назначение: применяется для того, чтобы, изучив характеристики минимума объектов, произвести по ним оценку параметров генеральной совокупности. Он значительно со кращает затраты труда, времени, средств на решение той или иной проблемы; повышает качество и надежность процедур сбора и обработки данных; позволяет изучать объекты, сплош ное исследование которых невозможно из-за большого объема затрат.

Область применения: неприменим для изучения объектов, элементы которых не обладают качественной однородностью признаков, значимых с точки зрения целей исследования.

Основные нормативные требования: каждый элемент генеральной совокупности должен иметь определенную, принципиально задаваемую вероятность попасть в выборку. Предполагает наличие необходимой системы показателей генеральной совокупности, отражающих ее качественные и количественные характеристики.

Основные понятия:

Генеральная совокупность — множество объектов, являю щихся предметом изучения в пределах, очерченных программой социологического исследования и территориально-временными границами.

Выборочная совокупность представляет собой модель гене ральной совокупности, результат определенным образом по строенного извлечения части элементов генеральной совокупно сти, выступающих в качестве объектов наблюдения. Расчет выборочной совокупности: n=δ2t2/∆2,

где n – объем выборки, δ – дисперсия (степень однородности исследуемых единиц анализа), t – коэффициент доверия (заданная точность), ∆ - предельно допустимая ошибка выборки (обычно берут до 5%).

Что бы найти дисперсию надо хорошо знать структуру генеральной совокупности. Δ=√∑(хi-x)2/N, где N – объем генеральной совокупности, xi – значение исследуемых параметров, x – среднее число параметра.

Существует еще одна формула: n=(0,25t2N)/(A2N+0,25t2), где n – объем выборочной совокупности, N- объем генеральной, t2- число определяемое по спец. таблицам с учетом предельной ошибки выборки и доверительной вероятности, A – предельная ошибка выборки.

Основа выборки — перечень элементов генеральной совокупности, который удовлетворяет требованиям полноты, точности, адекватности, удобства работы с ним, отсутствия дублирования единиц анализа. В качестве основы могут служить алфавитные списки сотрудников учреждения, домовые книги, картотеки от дела кадров. Наиболее полно удовлетворяют требованиям выборки социальные карты организаций, регионов, представляющие собой пространственные распределения показателей для определенных организаций или регионов и включающие демографические, экономические, политические и другие социальные показатели.

Единицы отбора — элементы генеральной совокупности, отбираемые на каждом этапе выборки.

Единицы анализа — элементы сформированной выборочной совокупности, подвергающиеся непосредственному исследованию.

Дисперсия — разброс (отклонения) отдельных значений признаков элементов генеральной или выборочной совокупности (от средней величины признака). При нулевой дисперсии все единицы отбора имели бы одинаковое, равное среднему значению распределение признаков, и для выборки достаточно было бы одной единицы, чтобы обеспечить репрезентативность данных. Чем больше дисперсия, тем больший объем выборочной совокупности потребуется для дальнейшего исследования.

Репрезентативность — свойство выборочной совокупности представлять параметры генеральной совокупности, значимые с точки зрения задач исследования. Она означает, что с некоторой наперед заданной или вычисленной погрешностью можно отождествить установленное на выборочной совокупности распределение изучаемых признаков с их действительным распре делением в генеральной совокупности. Оценка репрезентативности выводится на основе анализа и расчета ошибок: процедурных (допущенных при регистрации признаков) и случайных (зависящих от степени изменчивости изучаемого признака). Ошибкой репрезентативности называется отклонение характеристик выборки, имеющее статичную природу, от истинных значений этих характеристик в генеральной совокупности. Она рассчитывается: М= , Где n объем выборки, G дисперсия признака.

, где S дисперсия генеральная.

12. Виды выборок и их реализация.

Виды выборок:

После определения стратегического плана исследования необходимо приступить к обоснованию системы выборки. При этом нужно решить очень важный вопрос: кого (что) исследовать - весь изучаемый массив или его часть. В первом случае исследование будет сплошным, во втором - монографическим или выборочным. Монографическое исследование означает изучение какого-то определенного, достаточно типичного и представительного отдельного объекта. В социологии сплошное и монографическое исследования не часты. Наиболее распространено выборочноe исследование.

1. случайной (вероятностной). Особенность случайной выборки заключается в том, что все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную. Случайная выборка часто применяется при опросах общественного мнения перед выборами, референдумами и другими массовыми мероприятиями. К случайным выборкам относят четыре их разновидности:

1) простой случайный отбор. Простой случайный отбор реализуется лотерейным методом. Из пронумерованной основы выборки (генеральной совокупности) отбираются единицы наблюдения в выборочную совокупность, а респонденты, чьи фамилии обозначены данными номерами, подлежат опросу. Для упрощения процедур отбора обычно используют таблицы случайных чисел.

2) стратифицированный (иногда его называют районированный). Этот тип выборки как правило применяется в сочетании с простым случайным отбором. Стратифицированный отбор используется в том случае, когда мы имеем дело с неоднородной совокупностью. Например, при изучении досуговой деятельности молодежи города (к молодежи будем относить людей от 1 5 до 30 лет) нам становится очевидно, что это совокупность, в которой представлены учащиеся и работающие, имеющие профессию, статус и только вступающие в жизнь, семейные и несемейные люди. Для повышения точности результатов отбора социологи про водят предварительную стратификацию (расслоение) совокупности на однородные группы (слои). Так, в нашем примере - на учащихся и работающих, а среди учащейся молодежи - на старшеклассников, учащихся профессиональных училищ, студентов техникумов (колледжей) и вузов. Затем из каждого слоя осуществляется отбор единиц совокупности. Он может быть реализован тремя способами.

Во-первых, из каждого слоя отбирается определенный процент {5 - 10%); этот способ называется пропорциональным размещением выборки и используется чаще всего в силу своей простоты и надежности. Во-вторых, из каждого слоя отбирается одинаковое число единиц (например, по 200 - 300), это - равномерное размещение выборки.

3)ВЫБОРКА КЛАСТЕРНАЯ (ГНЕЗДОВАЯ) - метод извлечения выборки, основанный на предварительном разделении генеральной совокупности на относительно компактные структурные части (кластеры, гнезда). Главным требованием является более широкая вариация основных изучаемых показателей внутри кластера по сравнению с их вариацией между кластерами [в отличие от выборки стратифицированной, цель которой - выделение страт, в которых вариация основных показателей была бы минимальной].

4) систематический (механический). Систематический отбор предполагает, что из основы выборки, представляющей собой алфавитные списки, отбираются респонденты с помощью определенного интервала (шага), например каждый второй, третий или десятый. Систематическая выборка очень популярна из-за простоты в осуществлении.

5) гнездовой (кластерный, серийный). Гнездовой (кластерный) отбор отличается от всех предыдущих тем, что его единицами являются не индивиды, а группы (гнезда), Гнездом могут служить семьи, бригады, классы, студенческие группы и более крупные образования (районы, города и т.д.)

2. неслучайной (направленной) выборки. К неслучайным видам отбора, которые базируются во многом на «произволе» исследователя в выборе единиц наблюдения, от носят стихийный и направленный, а к последнему - квотный и целевой.

1) Стихийный отбор используют при ограниченности ресурсов исследования, сложности доступа к респондентам. Этот вид отбора характерен тем, что он не претендует на репрезентативность, а сформированная выборочная совокупность состоит из наиболее доступных для анкетера/интервьюера респондентов.

Одной из разновидностей стихийного отбора является

- отбор «первого встречного», т.е. тех, кто попадается исследователю на улице, в учреждении и т.д. При выборе респондентов исследователь руководствуется соображениями удобства реализации оп роса и чувствами симпатии/антипатии к респондентам.

- «отбор себе подобных», т.е. тех, которых исследователь подбирает в своем окружении, профессиональной, деловой либо досуговой, дружеской среде.

Стихийными видами отбора являются и все интерактивные опросы на телевидении, радио, а также прессовые, Internet-опросы и т.д. Результаты стихийных опросов в лучшем случае могут быть использованы для разведывательных исследований, с целью углубления информации об изучаемом объекте

Дата добавления: 2015-07-16