Обработка первичной информации

Полученная в ходе полевых работ информация нуждается в трансформировании в виде таблиц, графиков, уравнений, коэффициентов и т.п. показателей. Суть этого трансформирования - обобщение и свертка первичной информации, ее превращение в форму, удобную для последующего анализа.

Различают «жесткий» и «мягкий» способы обработки первичной информации и анализа вторичных данных. О «мягком» типе речь пойдет в главе, описывающей качественные методы социологических исследований. Сейчас будем говорить о «жесткой» обработке, присущей количественным методам.

Ранее уже говорилось о ручной и машинной обработке количественной информации. Первый вариант - устаревший. Современное среднее по масштабам социологическое исследование, проведенное на основе количественных методов, дает около ста тысяч байт (единиц) информации, а большое исследование - около миллиона байт. Обработка столь объемной информации возможна только машинным способом. Машинная обработка первичных данных предусматривает комплекс следующих операций и процедур:

- во-первых, выбраковку, т.е. отсеивание из общего массива собранных анкет (бланков интервью, экспертных карт и т.п.) тех, которые заполнены не полностью, небрежно, с поправками, исключающими возможность четкого определения ответа респондента, или другими нарушениями инструкций их заполнения. Такого рода исследовательские документы признаются браком и удаляются из дальнейшего использования;

- во-вторых, ремонт выборки, необходимость которого обусловлена выбраковкой. Отсеивание ряда документов ведет к нарушению параметров ранее определенной выборки. Поэтому возникает потребность возмещения забракованных документов новыми, т.е. проведения дополнительного сбора информации. Эта операция, как и первая, делается и при ручной обработке;

- в-третьих, декодирование полученной информации, ее унификация и формализация до степени, при которой она становится пригодной к вводу в ЭВМ. Это трудоемкая техническая операция начинается в период полевых работ, но может быть завершена только после получения всего массива первичных данных, потому что пронумеровать все полученные документы (присвоить каждому из них свой код) можно, только имея их все. Кроме того, все варианты мнений респондентов, подлежащие формализации, выявятся только по завершении полевого этапа;

- в-четвертых, перенос информации на машинные носители - перфокарты и перфоленты, магнитные диски и ленты и т.п. Выбор носителя зависит от типа и вида имеющихся в распоряжении социологов ЭВМ;

- в-пятых, ввод данных в ЭВМ и организация введенной информации в соответствии с используемым пакетом прикладных программ машинной обработки;

- в-шестых, проверка качества введенной информации и коррекция обнаруженных ошибок. Для этого используются специальные процедуры обнаружения искаженной информации и ее исправления, а также программы корректировки и преобразования данных, входящих в общий пакет программ заданий на их машинное установление. При этом учитывается, с одной стороны, содержащаяся в исследовательской программе машинной обработки;

- в-седьмых, уточнение системы количественных показателей, на основе которых будет производиться весь последующий анализ информации, формулирование и операционализация понятий,а с другой - планируемое использование методов математического анализа полученной информации;

- в-восьмых, исполнение вышеназванных заданий, получение искомых цифр, таблиц, шкал, графиков, индексов, коэффициентов и других количественных характеристик изучаемых явлений и процессов в виде матриц данных, без которых невозможно применение большинства математических методов. В социологии используют пять основных разновидностей матриц:

а) матрица «объект-признак»;

б) таблица сопряженности признаков;

в) матрица коэффициентов связей между признаками;

г) матрица расстояний между объектами;

д) матрица близостей между объектами или признаками.

Получение этих матриц - главный критерий завершения этапа машинной обработки первичной социологической информации количественного свойства.

«Жесткий» анализ вторичных данных

Содержание этого этапа исследования составляет осмысление математическими методами обработанной на ЭВМ и получившей обобщенный статистический характер информации. Социологи используют многие методы математической статистики: детерминационный, причинный, компонентный, кластерный, дисперсионный, факторный, дискриминантный, ковариационный, лонглинейный, регрессионный, многомерный и другие. С помощью каждого из них можно решить строго определенные узкие задачи, уловить лишь некоторые стороны или грани изучаемого явления. Односторонность методов математического анализа обусловливает применение одновременно их в комплексе.

Дата добавления: 2015-10-24