Анализ количественных данных: понятие, цели, последовательность этапов

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

(ГОУ ВПО КубГУ)

Кафедра социологии

 

 

 

 

Реферат

Анализ количественных данных: понятие, цели, последовательность этапов

 

 

 

 

 

                               

Работу выполнил: Пломодьяло Е.В.

Факультет: ФИСМО

Специальность: социология

Курс: 2

Научный руководитель

К.соц.н. Белопольская Т.Н

 

 

 

 

Краснодар 2014

 

Содержание

Введение………………………………………………………………………..	3
Часть 1. Анализ количественных данных. Общая характеристика………...	5
1.1. Понятие «Анализ данных». Виды социологических данных…………..	5
1.2. Структура данных и стратегии анализа…………………………………	8
Часть 2. Последовательность этапов и цели анализа количественных данных………………………………………………………………………….	11
2.1. Связь анализа данных с другими этапами исследования. Основные цели анализа данных…………………………………………………………..	11
2.2. Основные этапы анализа данных………………………………………...	14
Заключение……………………………………………………………………..	19
Список использованной литературы………………........................................	20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

Достаточно глубокое исследование социальной реальности невозможно без опоры на изучение конкретных фактов. Судить о сущности различных социальных явлений или процессов можно лишь на основе имеющихся или специально собранных эмпирических данных.

Эмпирический материал, собранный социологом, подвергается процедуре анализа, главной целью которого является поиск закономерностей функционирования и развития той или иной социальной общности, социального института и т.п. В самом общем виде анализом данных можно назвать совокупность действий, осуществляемых исследователем в процессе изучения полученных тем или иным образом данных с целью формирования определенных представлений о характере явления, описываемого этими данными. Сфера применения анализа данных в социологии чрезвычайно широка, однако в данной работе это понятие будет употребляться в узком смысле - в связи с изучением данных с применением математических (статистических) методов.

Целью работы является изучение понятия, целей, последовательности этапов анализа количественных данных.

Достижение данной цели определило постановку и решение следующих задач:

- дать определение понятию «анализ данных»;

- изучить виды социологических  данных;

- изучить структуру данных и стратегии анализа;

-определить последовательность этапов и цели анализа количественных данных;

- выявить связь анализа данных с другими этапами исследования;

- определить основные цели анализа данных;

- изучить основные этапы анализа данных.

Важно отметить, что некоторые обстоятельства иногда заставляют сомневаться и в существовании дисциплины, именующейся просто "анализ данных". Свидетельством этого можно считать, например, то, что упомянутый термин в литературе понимается по-разному. Этот факт тоже существен для практики: чтобы получать корректные выводы, мы должны четко понимать, когда, в каких именно условиях и с какой целью можно использовать анализ данных, а это немыслимо без ясного представления о том, что это такое. Ответу на соответствующий вопрос и посвящена первая часть работы.

Вторая часть содержит описание последовательности этапов и целей анализа количественных данных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Часть 1. Анализ количественных данных. Общая характеристика.

1.1. Понятие «анализ данных»

 

В социологии существует, как минимум, пять основных значений понятия «анализ данных»1: 1) совокупность действий, совершаемых в процессе изучения полученных эмпирических данных, для того чтобы сформулировать представление о характеристиках изучаемого явления, т. е. первичная обработка эмпирических данных; 2) процесс изучения статистических данных с помощью математических методов и моделей с целью более удобного и наглядного их представления, иначе говоря – математическая обработка данных; 3) понятие «анализ данных» употребляется как тождественное прикладной статистике; 4) процедуры «свертывания» информации, которые не допускают формального алгоритмического подхода, характерного для математических моделей; 5) исследовательская стратегия объяснения, интерпретации и понимания эмпирических данных, которая диктуется социологическим мировоззрением исследователя, его принадлежностью к тому или иному социологическому направлению или школе.

Эти основные значения (смыслы) понятия свидетельствуют, что существуют различные уровни анализа эмпирических данных2:

1) уровень теоретической парадигмы: самый «высокий» уровень, определяемый социологическим направлением, к которому относится исследователь (например: культурологическая, интерпретационная, функциональная, натуралистическая, конфликтологическая и другие парадигмы);

2) теории «среднего уровня» –  основной рабочий инструмент  социолога; в рамках таких теорий  как раз и задаются определенные переменные, позволяющие анализировать и интерпретировать полученные данные;

3) эмпирический анализ – первичная обработка данных, которая, как правило, начинается с группировки (статистический анализ) или первичного описания тестовых данных («гуманитарный» анализ).

Помимо указанных значений понятия «анализ», существуют также конкретные виды анализа, применяемые в социологии: типологический, факторный, причинный, детерминационный, конверсационный, сравнительный (компаративистский), структурный, контент-анализ, контекст-анализ, дискурс-анализ и т. д.

В целом, любое социологическое исследование представляет собою анализ какого-либо фрагмента социальной реальности. Именно поэтому дефиниция термина «анализ» в социологии возможна только тогда, когда термин используется в определенных сочетаниях: логика анализа, стратегия анализа, модель анализа, первичный анализ данных, статистический анализ, вторичный анализ, математический анализ, гуманистический анализ, типологический анализ, факторный анализ и т. д.

Под методологией анализа данных чаще всего понимают систему знаний о взаимосвязи типов социологических данных, методов сбора (в том числе методов измерения), метаметодик и стратегий анализа данных. Социологические (или эмпирические) данные можно определить как первичную информацию любого рода, полученную в результате проведения одного из многочисленных типов социологического сбора информации. Все полученные данные можно разделить на несколько групп (видов) в зависимости от способа получения информации, ее характера, а также задач, приемов и методов обработки и анализа полученных сведений.

Можно выделить следующие виды социологических данных:

1) данные типа «государственная  статистика»: социальные показатели (информация) самых различных сторон жизнедеятельности общества (статистические ежегодники по демографии, экономике, труду, занятости, здравоохранению, культуре, торговле и т. д.); данные переписи населения; исследования об условиях жизни; результаты выборов и референдумов; архивы предприятий и учреждений и др.;

2) данные, полученные с помощью вопросников «простой» структуры, т. е. результаты массовых опросов общественного мнения; «простые» опросники, как правило, отвечают на вопрос «Что это?»;

3) данные, полученные посредством  анкет и интервью со «сложной»  структурой (глубокие аналитические исследования), отвечающие на вопросы «Почему это?», «Зачем это?»;

4) данные об исследовании бюджета  времени;

5) текстовые и документальные данные самых различных типов, которыми оперируют обычно в качественных исследованиях.

Сфера применения анализа данных в социологии чрезвычайно широка, однако здесь это понятие будет употребляться в узком смысле - в связи с изучением данных с применением математических (статистических) методов.

Применение математического аппарата в анализе данных позволяет достичь следующих целей3:

● четко сформулировать свои представления об изучаемом объекте;

● абстрагироваться от множества реальных свойств объекта;

● анализировать большие объемы информации;

● получить научно обоснованное подтверждение содержательных предположений (гипотез) исследования, делать выводы, не лежащие "на поверхности";

● получить возможность экстраполировать (переносить) выводы, полученные в ходе обследования ограниченного числа объектов (выборочной совокупности) на более широкую совокупность (генеральную).

Однако необходимо отметить ряд обстоятельств, которые обуславливают определенную специфику использования статистических методов в анализе социологических данных.

Во-первых, на практике часто нарушается условие вероятностного порождения анализируемых данных. В социологии само определение вероятности в некоторых ситуациях может не иметь смысла.

Во-вторых, не всегда бывает ясно, каковы границы изучаемой генеральной совокупности. Имеется в виду, что даже в рамках одного исследования бывают альтернативные и множественные решения вопроса о генеральной совокупности.

В-третьих, для многих методов анализа не разработаны способы перенесения результатов их применения с выборки на генеральную совокупность.

В-четвертых, интересующие социолога данные, как правило, получены по шкалам низких типов - номинальной или порядковой, таким образом, с конструктами, полученными в результате измерения, исследователь не может обращаться также как с обычными числами.

 

1.2. Структура данных и стратегии  анализа

 

Любые эмпирические данные всегда каким-то образом структурированы по своей форме. В зависимости от степени структурированности данные принято подразделять на следующие типы:

1) жесткоструктурированные – данные, существующие в виде матриц  любого типа (например, таблиц), а также полученные посредством формализованной части вопросника анкеты (интервью) по схеме закрытых вопросов.

Этот тип данных легко подвергается формализации и так же легко выражается в цифрах. Отсюда видно, что жесткоструктурированные данные чаще всего оказываются результатом массовых опросов;

2) слабоструктурированные – данные, существующие в текстовой форме, но при этом специально организованные. К ним, прежде всего, относятся тексты, полученные:

а) как ответы на открытые вопросы (с ограниченным полем поиска ответов); б) методом не оконченных предложений (тест на завершение предложения);

в) тестом двадцати самоопределений, предназначенным для измерения самоидентичности личности4;

г) при использовании метода репертуарных решеток (теория личностных конструктов Дж. Келли5).

Существуют и другие источники слабоструктурированных данных. Подобные источники можно условно разделить на различные форматы таких данных. Например, для одних только открытых вопросов может существовать большое число форматов.

3) неструктурированные – данные, существующие в виде текстов и полученные в процессе проведения разного вида интервью (нарративного, лейтмотивного и т. п.). Сюда относятся также тексты ответов на открытые вопросы с неограниченным полем поиска ответов и любые другие тексты или документы, к которым обращается социолог. Эти данные не формализованные, слабо организованные. Характер общей стратегии анализа определяется тем типом умозаключения, который выбирает социолог в зависимости от целей своего исследования. Если в качестве базового направления анализа избирается индуктивное умозаключение, то в этом случае стратегия анализа данных будет восходящей (от частного к общему).

Если же исследователь опирается на дедуктивное умозаключение, то стратегия анализа данных будет называться нисходящей (от общего к частному).

Эти две стратегии являются наиболее распространенными не только на стадии анализа данных, но и в ходе всего исследования, начиная с процедур определения задачи исследования, определения выборки, сбора данных и т.д.

 Помимо этих двух существует, но применяется несколько реже, абдуктивная стратегия, которая сочетает в себе элементы как индукции, так и дедукции. Абдукция как вид умозаключения строится по схеме:

а) сбор отдельных фактов;

б) формулировка гипотезы, объясняющей совокупность фактов;

в) проверка демонстративной силы гипотезы (т. е. ее истинности).

Прежде чем перейти к рассмотрению конкретных инструментов анализа, необходимо обратить внимание на основополагающую (фундирующую) роль общих социологических теорий в процессе анализа и интерпретации данных, а также их объяснения и понимания.