Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Обработка данных социометрических

НАДЕЖНОСТЬ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ | НАДЕЖНОСТЬ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ | НАДЕЖНОСТЬ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ | НАСТРОЕНИЕ СОЦИАЛЬНОЕ | I'OC-B. | НЕОКАНТИАНСТВО | НЕОТЕХНОКРАТИЗМ | НЕОЭВОЛЮЦИОНИЗМ | НОМИНАЛИЗМ СОЦИОЛОГИЧЕСКИЙ | НОРМЫ СОЦИАЛЬНЫЕ |


Читайте также:
  1. II. МЕТОДИКА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ СЕЙСМОКАРОТАЖА
  2. II.1 Использование мастера запросов для создания простых запросов с группированием данных
  3. II.2 Создание простых запросов с группированием данных в режиме конструктора
  4. III. Создание таблицы БД путем импорта данных из таблицы MS Excel
  5. IV. ПОРЯДОК ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ
  6. OLAP и многомерные базы данных
  7. VI. Обработка и анализ

ходимо принимать решение о корректи­ровке выявленных ошибок. Процесс «чистки» данных явл. достаточно дли­тельным и трудоемким, однако от кач-ва выполнения этого шага О.д. в значи­тельной степени зависит достоверность рез-тов всего иссл-я.

4. Стат. анализ. Эта процедура явл. ключевой в процессе анализа данных количественного иссл-я. В ходе стат. анализа выявляются матем. зависимо­сти, на основании к-рых социологами выстраиваются модели лричинно-след­ственных связей.

Стат. анализ на компьютере выполня­ется с помощью специальных пакетов прикладных программ. Наиб, распро­страненными пакетами программ, к-рые используются сегодня для обработки соци-ол. информации, яви. SPSS, STATISTICA. Эти пакеты прикладных программ вклю­чают в себя большой спектр возможно­стей обработки и стат. анализа данных социол. иссл-й с помощью разл. ма­тем.-стат. методов.

Лит.: Боровиков В. STATISTICA: искус­ство анализа данных на компьютере. СПб.; М.; Харьков; Минск, 2001; CramerD. Fundamental Statistics for Social Research Step-by-step Calculations and Computer Techniques Using SPSS for Windows, Rout-ledge, 1997; Bruman A. Quantiiative Data Analysis with SPSS Release 10 for Windows: A Guide for Social Scientists. Routledge, 2001. A.O. Крыштаиовский

ОБРАБОТКА ДАННЫХ СОЦИОМЕТ­РИЧЕСКИХ — обработка социол. ин­формации, полученной с помощью со­циометрических методов. Специфика 0.д.с. связана с тем, что первичной ин­формацией, подлежащей обработке, явл. отношения между респондентами, а не характеристики респондентов, как при обычном социол. опросе. С матем, т.з. первичная информация, полученная в ходе обычного социол. иссл-я, представ­ляется в виде матрицы данных X, эле­ментами к-рой ху явл. значения у-го при­знака, измеренные на /-м респонденте с помощью номинальной, порядковой или метрической шкалы. Данные же социо-


метрического опроса (или любого др. иссл-я, проведенного с помощью социо­метрических методов) представляют со­бой бинарное отношение, заданное на множестве членов малой гр., или нес к. бинарных отношений, набора ориенти­рованных графов (см/ Социограмма) или матриц смежности вершин графа (см. Социоматрица). Если вопр. в обычном социол. опросе порождает нек-рое рас­пределение респондентов по вариантам ответа на этот вопр., то в социометриче­ском опросе он порождает структуру, матрицу связей опрошенных.

О.д.с. включает в себя представление социометрических данных, их агрегиро­вание, расчет социометрических индек­сов, выделение социометрических под­структур, изучение связей между социо­метрическими критериями и связей ме­жду социометрическими и обычными вопр,, проверку стат. гипотез. Первые четыре вида обработки соответствуют дескриптивной (описательной) статисти­ке, а изучение связей и проверка гипо­тез — индуктивной статистике (стати­стике вывода).

Представление социометрических дан­ных включают построение социоматриц, социограмм и использование разл. мето­дов повышения их наглядности: специ­альные виды социограмм, перестановки строк и столбцов в социоматрице и т.п. (см. Социограмма, Социоматрица).

Агрегирование социометрических дан­ных состоит в объединении информации, содержащейся в нек-ром наборе социо­матриц, в одну. Такое агрегирование, с одной стороны, решает типичную для дескриптивной статистики задачу ук­рупнения, «сжатия» информации, с др. — явл. завершающим этапом изме­рения отношений. Процесс измерения отношений начинается с экспликации теор. понятия («Что представляет собой данное отношение?»; «В чем оно прояв­ляется?»), выделения эмпирических ре­ферентов, в кач-ве к-рых выступают со­циометрические критерии; затем по каж­дому критерию происходит измерение, рез-том к-рого явл. набор социоматриц. На последнем этапе требуется синтези-



ОБРАБОТКА ДАННЫХ СОЦИОМЕТРИЧЕСКИХ


ровать информацию в показатели, близ­кие к теор. понятию, т.е. объединить социоматрицы в одну итоговую (как правило, взвешенную) социоматрицу. Алгоритмы агрегирования задаются теор. концепцией иссл-я (см. Вес социометри­ческого выбора).

Расчет социометрических индексов решает задачи описания структуры меж­личностных отношений гр. в целом (напр., индекс сплоченности гр., степень групповой интеграции) или положения отд. членов гр. в структуре (статус каж­дого члена гр., индекс эмоциональной экспансивности и т.п.). С этой т.з. со­циометрические индексы вычисляются как функция числа отданных и получен­ных каждым членом гр. социометриче­ских выборов. Для формулирования и расчета социометрических индексов ис­пользуется теория графов (см. Индексы социометрические).

Более глубокое изучение структуры межличностных отношений в гр. дает выделение социометрических подструк­тур, т.е. одного или неск. членов гр., за­нимающих особое положение в структу­ре. К таким подструктурам относятся подгруппы, лидер гр., связывающие чле­нов гр., ядро гр. укрепляющие, ослаб­ляющие и изолирующие членов гр. и т.д. Интерпретация подструктур зависит от отношения, по к-рому построена изу­чаемая структура. Социометрические подструктуры, дополненные анализом характеристик членов гр., входящих в подструктуру, могут рассматриваться как составные элементы структуры гр. в це­лом (напр., выделение подгруппы, ос но- * ванное не только на структуре отноше­ний.между членами подгруппы, но и на близости их ценностных ориентации, позволяет рассматривать выделенную общность не только как подструктуру структуры отношений, но и как под­структуру структуры гр., а при изучении процессов, происходящих в гр., — и как подсистему). Это дает возможность раз­рабатывать практические рекомендации и принимать управленческие решения при проведении соииотехнических со­циометрических иссл-й.


Одна из осн. задач анализа данных — изучение связей между признаками. В силу специфики социометрических данных анализ связей между социомет­рическими критериями (или между от­ношениями, эмпирическими референта­ми к-рых явл. те или иные критерии) требует специальных показателей связи: традиционные коэффициенты корреля­ции (напр., коэффициент Пирсона, ран­говые коэффициенты Спирмена и Кен-дэлла, коэффициенты Чупрова, Краме­ра) не применимы непосредственно для анализа социометрических данных. В кач-ве показателя односторонней связи, описывающего влияние социометриче­ского критерия А на критерий В, может использоваться коэффициент причинно­сти, или импликации, к-рый рассчиты­вается как вероятность того, что каждый из респондентов, выбрав тех или иных членов гр. по критерию А, выберет так­же их и по критерию В, В кач-ве показа­теля двусторонней связи может исполь­зоваться социометрический коэффици­ент взаимосвязи г между критериями А и Bt к-рый рассчитывается как вероят­ность того, что взятый наугад респон­дент выберет данное лицо по критерию А и по критерию В одновременно при условии, что он выбрал его хотя бы по одному из этих критериев. Эти коэффи­циенты явл. аналогом обычных коэфи-циентов корреляции. Основываясь на коэффициентах причинности и взаимо­связи, можно ввести аналоги коэффи­циентов частной, множественной кор­реляции, а также распространить на них др. методы, аналогичные использую­щимся в обычном корреляционном ана­лизе.

След. направлением Од.с. явл. изуче­ние связи между социометрической и обычной информацией, т.е. связи струк­туры отношений с характеристиками членов гр. Можно выделить два подхода, использующихся в зависимости от целей исследователя. Первый из них — свертка социометрической информации, расчет по социоматрице тех или иных характе­ристик респондентов с помощью инди­видуальных социометрических индексов.



ОБРЯД


Получаются социометрические характе­ристики, измеренные в том или ином типе шкал, к-рыс можно коррелировать с др. характеристиками респондентов, пользуясь обычным корреляционным анализом. Второй подход заключается в представлении характеристик членов гр. в виде матрицы отношений. Между каж-

ыми двумя членами гр. рассчитывается коэффициент близости по изучаемой ха­рактеристике (напр., разность значений для метрических шкал или нормирован­ное число совпадений значений для но­минальных шкал). Сопоставление этой матрицы с сониоматриией и даст ответ

.. нопр.: есть ли связь между структурой межличностных отношений и данной ирактсристикой членов гр.?

Проверка гипотез при О.л.с. тоже имеет свою специфику. Если при обра­ботке данных обычного сониол. опроса

поверка гипотез о тех или иных пара­метрах генеральной совокупности осу­ществляется путем сопоставления выбо­рочных статистик со значениями стат.

ιό.ι., табулирующих те или иные рас-~ре деления случайной величины, то при

ι -i.e. характеристики социограмм долж­ны сопоставляться с характеристиками случайных графов. Поскольку распредс-

сние тех или иных характеристик слу-ных графов в теор. отношении изуче­ны слабо, их получают путем модсл иро­ния случайных графов па компьютере. Напр, в ряде работ, посвященных дина­мике структуры межличностных отпо­ит, рассматриваются разл. триады

множества из трех членов гр. и отноше-межлу ними) и формулируются ги-и.| о том. какие из типов триал явл.. ыансировапными, а какие несбалап-■ ванными, неустойчивыми. В части., -.^полагают, что триада, все члены к-рой испытывают симпатию друг к другу, бо-iee устойчива, чем триала, в к-рой два члена испытывают симпатию друг к дру­гу, но один из них испытывает симпа-поо К третьему, а др. — нет. Для провер­ки таких гипотез частота появления тех или иных типов триады в реальных гр.,

.следованных социологом, смодслиро-«нны па компьютере при условии, что


выборы совершаются случайным обра­зом путем использования генератора случайных чисел.

Лит.: Волков И.П. Социометрические методы в соц.-психол. иссл-ях. Л.. 1970; Харари Ф. Теория графов. М.. 1973; Па­ниотто В.И. Структура межличностных отношений: методика и матем. иссл-я. Киев, 1975; Паниотто В.И.. Яковен-КО /О. И. Разработка пакета программ дтя обработки данных социометрических иссл-й па ЭВМ // Матем.-стат. методы анализа данных в сониол. иссл-ях. М., 1980; Фи/ишпеД., Гарсиа-Лиас А. Методы анализа сетей. М., 1984; The Soeiometry Reader / Ed. by J. Moreno et. at, N.Y., I960: Frank 0. Statistical Inference in Graph. Stockholm, 1971; Washerman S., Faust K. Social Network Analysis: Methods and Applications. N.Y.. 1994.

В.И. Паниотто

ОБРАЗ ЖИЗНИ — соииол. категория, охватывающая совокупность типичных видов жизнедеятельности индивида, соц. гр., об-ва в целом, к-рая берется в един­стве с условиями жизни, определяющи­ми се. Эта категория даст возможность комплексно, во взаимосвязи рассматри­вать осн. сферы жизнедеятельности лю­дей: их труд, быт. обществ, жизнь и культуру, выявлять причины их повеле­ния (стиль жизни), обусловленного ук­ладом, уровнем, качеством жизни.

Лит.: Сои. показатели образа жизни советского об-ва. М., 1980; Социалист, образ жизни. М., 1984.

И. В. Бестужев-Лада

ОБРЯД — совокупность символических стереотипных коллективных действий, воплощающих в себе те или иные сои. идеи, представления, нормы, ценности и вызывающие опред. коллективные чув­ства. О. возникли сше в первобытном об-ве, где они были важной формой объективизации мифов. В отличие от др. соц. действий О. не имеет непосредст­венного предметного рез-та. Смысл О. — в усвоении личностью онред. соц. идей, норм и ценностей. Сон. роль О. опрел, содержанием тех идей и пред-


Дата добавления: 2015-07-19; просмотров: 58 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
ОБРАБОТКА ДАННЫХ| ОБЩЕСТВА ИНДУСТРИАЛЬНОГО ТЕОРИЯ

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.011 сек.)