Отчет о социологическом исследовании. Требования к его составлению

      упорядочение информации в ранжированном ряду, например, по характеру труда (выполняющие ручной труд, работающие с механизмами, выполняющие труд интеллектуальный) или по степени включенности в общественную работу и т.п.;

      группировку по количественному признаку, в результате которой группы респондентов характеризуются числовой величиной и потому количественно сравнимы между собой. [1, с. 152]

На группировку в статистическом анализе возлагаются следующие функции:

1) выделение социально-экономических типов явлений;

2) изучение структуры и структурных сдвигов;

3) анализ взаимосвязей между явлениями.

В соответствии с этими функциями раскроем понятия типологические, структурные и аналитические (факторные) группировки. (см. Прил 1).

Типологическая группировка – предназначена для выявления качественно однородных групп совокупностей, то есть объектов, близких друг к другу одновременно по всем группировочным признакам.

Структурная группировка – разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по определенному группировочному признаку.

Аналитическая группировка предназначена для выявления зависимости между признаками.

Простая – группировка по одному признаку.

Сложная делится на 2 вида:

1.      Комбинированная – строится путем разбивки каждой группы на подгруппы в соответствии с дополнительными признаками.

2.      Многомерная – строится с помощью специальных алгоритмов, когда осуществляется поиск скопления в N-мерном пространстве, где каждый объект точка. Многомерные группировки используются в статистике, когда проводится группировка по нескольким признакам. Применяют на практике метод многомерной классификации с использованием вычислительных машин. Наиболее простым методом многомерной классификации является многомерная средняя, которой называется средняя величина нескольких признаков для одной единицы совокупности. Она определяется из относительных величин, как правило, из отношений абсолютных значений признаков для единицы к средним значениям этих признаков.[8]

Первичная – производятся на основе исходных данных, полученных в результате статистических наблюдений.

Вторичная – результат объединения или расщепления первичной группировки.

Операции с номинальными и ранжированными группами осуществляются при помощи математических приемов, соответствующих номинальной и ранговой шкалам. Что касается групп, распределенных по количественному признаку, то они могут быть подвергнуты дальнейшему изучению при помощи любых приемов математической статистики, так как такая группировка осуществляется по интервальной шкале. Когда респондентов распределяют в группы по двум или более признакам, например, выделяют мужчин в возрасте до 30 лет, имеющих высшее образование (три признака – пол, возраст, образование), то говорят о комбинационной группировке.

Каждой выделенной группе соответствует некоторое число, отражающее ее количественный состав. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, называется рядом распределения. Ряды распределений, отражающие результат группировки респондентов по качественным признакам, называются атрибутивными, а по количественным – вариационными. (см. Прил.2).

В соответствии с характером количественных признаков вариационные ряды делятся на дискретные и непрерывные. Последние, как правило, носят интервальный характер. Это значит, что та или иная группа респондентов характеризуется по количественному признаку не одним числом, а числовым интервалом, например возрастными интервалами: 20-24 года, 25-30 лет и т.д. Это важно учитывать при вычислении среднестатистического показателя.

В соответствии с задачами группировки интервалы могут выбираться равные и неравные, с возрастающими и убывающими значениями. Числа, обозначающие интервалы, называются их границами.

Составление таблиц не представляет собой отдельный вид математической операции обобщения первичной социологической информации. Эта только форма отображения рядов распределения, имеющая преимущество в том, что в ней кратко даются пояснения числовых значений соответствующих групп. Статистическая таблица - форма рационального и наглядного изложения цифровых характеристик исследуемых явлений Числовые данные в таблице объясняются заголовками, подлежащим и сказуемым. Заголовки в таблице бывают общие, выступающие в качестве названия таблицы и раскрывающие структуру группировки рассматриваемой совокупности респондентов либо связь между рядами распределения. Содержание строк и столбцов раскрывается внутренними заголовками: боковыми для строк и верхними для столбцов.

Подлежащим в таблице называется объект (совокупность респондентов), характеристики которого – сказуемое – выражены в таблице в числовом виде.

В зависимости от строения подлежащего все статистические таблицы можно разделить на три группы:

1.                      Таблицы простые, или перечневые, в которых содержатся сводные показатели, относящиеся к перечню единиц наблюдения, или к перечню хронологических дат или территориальных подразделений. Соответственно таблицы могут быть названы простыми перечневыми, хронологическими или территориальными;

2.                      Таблицы групповые, в которых статистическая совокупность расчленяется на отдельные группы по какому-либо одному признаку, причем каждая из групп может быть охарактеризована рядом показателей;

3.                      Таблицы комбинационные, в которых совокупность разбита на группы не по одному, а по нескольким признакам.

Выбор типа таблицы зависит всегда от цели ее построения. Если таблицы используются для практических нужд планирования и управления, то в них должны содержаться сведения по тем частям, в разрезе которых ведется планирование и управление. Чаще всего этой задаче соответствуют простые таблицы (см. Прил.3), используются также и групповые. Если же ставится задача более глубокого познания исследуемого объекта, то используются групповые и комбинационные таблицы.

В отличие от простых групповые и комбинационные таблицы обладают важными аналитическими свойствами: они позволяют производить наглядные сравнения и вскрывать существенные связи и различия в развитии явлений. Идея комбинационной таблицы состоит в том, что каждую из групп в групповой таблице разбивают на подгруппы по какому-либо признаку; выделенные подгруппы могут дальше расчленяться по следующему признаку и т.д.

Использование комбинационных таблиц и системы взаимосвязанных группировок позволяет провести глубокий и всесторонний анализ сложных общественных явлений.

При заполнении статистических таблиц (поля данных) применяются следующие правила:

      если явление не имеет место, то ставят тире «-»;

      если нет сведений о явлении, то ставится многоточие «…» или пишут «нет сведений»;

      если данные очень малы, то ставят 0,0.[5, с. 113]

При изучении социальных явлений и процессов: общественного мнения, уровня и образа жизни, общественно-политического строя и т.д. наибольшее распространение получили таблицы сопряженности. Таблицей сопряженности (cм. Прил.4, табл.3) называется таблица, которая содержит сводную числовую характеристику изучаемой совокупности по двум и более атрибутивными (качественным) признакам или комбинации количественных и атрибутивных признаков. Наиболее простым видом таблиц сопряженности является таблица частот 2x2. (см. Прил.4, табл.1)

Построение данной таблицы исходит из предположения, что ответы респондентов или анализируемые атрибутивные признаки будут принимать только два значения A1 и А2, B1 и B2. Внутреннее цифровое наполнение таблицы представляют частоты (fij), обладающие одновременно i-м (i=1,2) значением одного (Ai) и j-м (j=1,2) значением (Bj) другого качественного признака.

Итоговая графа и строка содержат информацию о количественном распределении совокупности соответственно по А и В атрибутивным признакам.

Для более полного описания и анализа явлений и процессов, характеризующихся атрибутивными признаками, используются таблицы сопряженности большей размерности: ixj, где i=1,2,...,к - число вариантов значений (например, ответов респондентов и т.д.) одного признака (например, признака А); j=1,2,...,n - число вариантов значений другого признака (B).

Таблицы взаимной сопряженности признаков в большей степени основаны на предположениях и построены так, чтобы облегчить изучение взаимосвязей между переменными. Наглядно можно представить лишь в виде набора двумерных срезов. Таблица сопряженности позволяет провести поградационный анализ влияния какого-либо признака на другие и визуальный экспресс-анализ взаимовлияния двух признаков. Таблицы сопряженности, образованные двумя признаками, называются двумерными. Для них разработано большинство мер связи, они более удобны для анализа и дают корректные и значимые результаты. Анализ многомерных таблиц сопряженности признаков в основном состоит из анализа составляющих ее маргинальных двумерных таблиц. Таблицы сопряженности признаков заполняются данными о частотах совместной встречаемости признаков, выраженных в абсолютном или процентном отношениях. Принцип взаимной сопряженности наиболее эффективен при выявлении и оценке взаимосвязей и взаимозависимостей между социальными явлениями и процессами.[10]

Наряду с табличными в целях наглядности широко применяется графический способ отображения социологических данных. Чаще всего он имеет вид полигона или гистограммы. Полигон преимущественно используется для графического отображения непрерывных рядов, а гистограмма - дискретных. Графический метод есть метод условных изображений статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и разнообразных символических образов.

Графиками называются условные изображения числовых величин и их соотношений в виде различных геометрических образов – точек, линий, плоских фигур.

Каждый график состоит из графического образа и вспомогательных элементов. Графический образ – это совокупность точек, линий и плоских фигур, с помощью которых изображаются статистические данные.

Вспомогательными элементами графика являются поле графика, масштаб, масштабная шкала, экспликация графика.

Всякий статистический график состоит из плоскостного изображения изучаемого явления в некотором пространстве, называемом полем графика, с помощью знаков (точек, отрезков прямых, кругов, секторов, геометрических фигур, силуэтов). Чтобы понять график, дается пояснение знаков, масштаб и приводится наименование графика. Масштаб – это условная мера перевода числовой величины в графическую и обратно. Масштабная шкала – линия, разделенная на отрезки точками.

Экспликация графика – это пояснения, раскрывающие содержание графика: заголовок графика, единицы измерения, условные обозначения.

Многообразие графиков обусловлено различиями в их содержании, способах построения и широтой круга изображаемых ими явлений и процессов.(см. Прил.5)

По форме изображения явления графики делят на диаграммы, картограммы и статистические рисунки. (см. Прил.6)

Использование таблиц и графиков делает материал более обозримым, облегчает возможность сравнения и сопоставления полученных результатов. В ряде случаев статистические таблицы дополняются статистическими графиками. Графики являются наиболее эффективной формой представления данных с точки зрения их восприятия. Они производят более яркое впечатление, чем цифры в таблице и используются в следующих целях:

- для характеристики развития явлений во времени  и  в пространстве;

- для характеристики структуры явлений;

- для изучения связи между признаками;

- для сравнения величин;

Таким образом, графический способ делает данные наглядными, понятными.

Более глубокий вид математического анализа характеристик изучаемого явления – выяснение их взаимодействия и тенденций изменения. Осуществляется оно при помощи сравнения и сопоставления рядов распределения, построенных на основании группировок по различным признакам. Для решения подобной задачи существуют специальные коэффициенты. Их называют коэффициентами корреляции.

Корреляцией называют наличие статистической взаимосвязи признаков. Рассмотрим один из них – коэффициент ранговой корреляции. Он легко рассчитывается «вручную», а применение его весьма эффективно при анализе распределении социологической информации, полученной при помощи ранговой шкалы.

Коэффициенты парной корреляции призваны измерять взаимосвязь между двумя признаками исследуемого объекта. Эта взаимосвязь при изучении социальных явлений не обязательно носит причинно-следственный характер. Если при корреляции двух признаков между ними существует причинно-следственная связь, то признак, влияющий на характер вариации другого признака, принято называть факторным, а зависимый от него признак -результативным.

Наиболее простой метод выявления взаимосвязи двух признаков -группировка и сравнение средних. Корреляционная связь двух (или нескольких) признаков социального объекта носит не функциональный, а статистический характер, в связи с чем она является не строгой закономерностью, а лишь тенденцией.

В процессе измерения корреляции между признаками решаются две задачи: определение формы и тесноты связи признаков. При определении формы связи выявляются вариации (характер изменения) средних параметров результативного под воздействием факторного признака при условии их независимости от других признаков. При установлении направленности и тесноты связи возможны три случая: