Отчет о социологическом исследовании

Итоги анализа полученной информации отражаются, как правило, в отчете о проведенном социологическом исследовании, который содержит в себе информацию, инте­ресующую заказчика (исследователя), научные выводы и реко­мендации. Структура отчета по итогам исследования чаще всего соответствует логике операционализации основных понятий, но социолог, готовя этот документ, идет путем индукции, по­степенно сводя социологические данные в показатели. Число разделов в отчете обычно соответствует числу гипотез, сформу­лированных в программе исследования. Первоначально дается ответ на главную гипотезу.

Как правило, первый раздел отчета содержит краткое обоснование актуальности изучаемой социальной проблемы, характеристику параметров исследования (выборка, методы сбора информации, количество участников исследования, сро­ки проведения работы и т.п.). Во втором разделе дается характеристика объекта исследования, по социально-демогра­фическим признакам (пол, возраст, образование и др.)- После­дующие разделы включают поиск ответов на выдвинутые в программе гипотезы.

Разделы (или главы) отчета при необходимости могут быть разбиты на параграфы. Каждый раздел или даже параграф це­лесообразно завершать выводами. Заключение отчета лучше всего давать в виде практических рекомендаций, бази­рующихся на общих выводах. Отчет может быть изложен на трех-четырех десятках или на двух-трех сотнях страниц. Это за­висит от объема материала, целей и задач исследования.

Приложение к отчету содержит все методологиче­ские и методические документы исследования: программу, план, инструментарий, инструкции и т.п. Кроме того, в прило­жение чаще всего выносят таблицы, графики, индивидуальные мнения, ответы на открытые вопросы, которые не вошли в от­чет. Это необходимо делать потому, что данные документы, от­веты могут быть использованы при подготовке программы но­вого исследования.

2.

Эмпирические данные, полученные в ходе социологического исследования, еще не позволяют сделать верные выводы, обнаружить закономерности и тенденции, проверить выдвинутые программой исследования гипотезы. Полученную первичную социологическую информацию следует обобщить, проанализировать и научно интегрировать. Для этого все собранные анкеты, карточки наблюдения или бланки интервью необходимо проверить, закодировать, ввести в ЭВМ, сгруппировать полученные данные, составить таблицы, графики, диаграммы и т.д. Иными словами, необходимо применить методы анализа и обработки эмпирических данных.

В социологии под методами анализа и обработки социологической информации понимают способы преобразования эмпирических данных, полученных в ходе социологического исследования. Преобразование производится с целью сделать данные обозримыми, компактными и пригодными для содержательного анализа, проверки исследовательских гипотез и интерпретации. Хотя невозможно провести достаточно четкую границу между методами анализа и методами обработки, под первыми обычно понимают более сложные процедуры преобразования данных, которые переплетаются с интерпретацией, а под вторыми — в основном рутинные, механические процедуры преобразования полученной информации.

Между тем анализ и обработка социологической информации как целостное образование составляет этап эмпирического социологического исследования, в ходе которого с помощью логико-содержательных процедур и математико-статистических методов на основе первичных данных раскрываются связи исследуемых переменных. С определенной долей условности методы обработки информации можно разделить на первичные и вторичные. Для первичных методов обработки исходной информацией служат данные, полученные в ходе эмпирического исследования, т. е. так называемая "первичная информация": ответы респондентов, оценки экспертов, данные наблюдения и пр. Примерами таких методов являются группировка, табулирование, расчет многомерных

распределений признаков, классификация и др.

Вторичные методы обработки используют, как правило, для данных первичной обработки, т. е. это методы получения показателей, рассчитываемых по частотам, сгруппированным данным и кластерам (средних величин, мер рассеяния, связей, показателей значимости и т. д.). К методам вторичной обработки можно также отнести методы графического представления данных, исходной информацией для которых служат проценты, таблицы, индексы.

Кроме того, методы анализа и обработки социологической информации можно разделить на методы статистического анализа информации, в том числе методы описательной статистики (расчет многомерных распределений признаков, средних величин, мер рассеяния), методы статистики вывода (например,

корреляционный, регрессивный, факторный, кластерный, причинный, логлинейный, дисперсионный анализ, многомерное шкалирование и др.), а также методы моделирования и прогнозирования социальных явлений и процессов (например, анализ временных рядов, имитационное моделирование, цепи Маркова и пр.). Методы анализа и обработки социологической информации могут быть разделены также на универсальные, которые пригодны для анализа большинства видов информации, и специальные, пригодные лишь для анализа данных, представленных в специальном виде информации (например, анализ социометрических данных или контент-анализ текстов).

С точки зрения использования технических средств выделяют два вида обработки социологической информации: ручную и машинную (с использованием средств вычислительной техники). Ручную обработку используют в основном в качестве первичной при небольших массивах информации (от нескольких десятков до сотни анкет), а также при относительно простых алгоритмах ее

анализа. Вторичную обработку информации проводят с помощью микрокалькулятора или другой вычислительной техники. Примером социологических исследований, в которых часто используется ручная обработка, являются пилотажные, экспертные и социометрические опросы.

Однако основным средством анализа и обработки данных в настоящее время являются ЭВМ, в том числе персональные компьютеры, на которых

осуществляется первичная и большинство видов вторичной обработки и анализа социологической информации. При этом анализ и обработка социологической информации на ЭВМ проводятся, как правило, посредством специально разрабатываемых машинных программ, реализующих методы анализа и обработки социологических данных. Эти программы обычно оформляются в виде специальных наборов программ или так называемых пакетов прикладных программ анализа социологической информации. В крупных социологических центрах анализ и обработка социологической информации наряду с пакетами прикладных программ опираются на архивы и банки социологических данных, позволяющих не только хранить необходимую информацию, но и эффективно использовать ее при осуществлении вторичного анализа социологических данных.

Для проведения анализа массива данных социологи используют большое число различных математических методов, позволяющих полно и всесторонне анализировать собранную информацию. В современной социологии для этой цели активно применяются компьютерные программы математико-статистической обработки данных.

Стандартные статистические методы обработки данных включены в состав электронных таблиц, таких как Excel, Lotus 1-2-3, QuattroPro, и в математические пакеты общего назначения, например Mathсad. Но гораздо большими возможностями обладают специализированные статистические пакеты, позволяющие применять самые современные методы математической статистики для обработки данных. По официальным данным Международного статистического института, число статистических программных продуктов приближается к тысяче [4]. Среди них есть профессиональные статистические пакеты, предназначенные для пользователей, хорошо знакомых с методами математической статистики, и есть пакеты, с которыми могут работать специалисты, не имеющие глубокой математической подготовки; есть пакеты отечественные и созданные зарубежными программистами; различаются программные продукты и по цене.

Среди программных средств данного типа можно выделить узкоспециализированные пакеты, в первую очередь статистические - Statistica, SPSS, STADIA, STATGRAPHICS, которые имеют большой набор статистических функций: факторный анализ, регрессионный анализ, кластерный анализ, многомерный анализ, критерии согласия и т. д. Данные программные продукты обычно содержат и средства для визуальной интерпретации полученных результатов: различные графики, диаграммы, представление данных на географической карте.

При анализе данных пользователю статистического программного пакета приходится выполнять вычисления широкого спектра статистик, передавать и преобразовывать данные для их анализа, а также представлять полученные результаты в наглядном виде. Поэтому при выборе того или иного статистического пакета, для сравнения пакетов, необходимо прежде всего обращать внимание на такие характеристики, как:удобство управления данными (экспорт/импорт данных, их реструктуризация); статистическое разнообразие (количество статистических модулей);

графические возможности (наличие встроенного графического редактора, возможность показа отдельных элементов графика, возможности экспорта графиков).

Кроме того, большое значение имеет удобство работы с пакетом, легкость его освоения (наличие встроенной системы помощи, руководства пользователя, степень удобства управления данными, результатами вычислений, таблицами и графиками), а также скорость произведения вычислений.

Часто социологические коллективы используют в работе не один, а несколько пакетов: ввод данных, их первичная обработка, линейное и парное распределения выполняются, к примеру, в программе "Vortex" (достаточно популярны также "Статистик-Консультант", "Мезозавр", "Эвриста" и "СтатЭксперт"), а при необходимости провести многомерный анализ данные переносятся в SPSS или в пакет Statistica, в зависимости от того, где интересующие процедуры лучше прописаны.

Для рассмотрения в данном разделе были выбраны: известный во всем мире пакет SPSS, достаточно популярная в нашей стране система STATISTICA, а также отечественные разработки - Stadia и Pulsar.

Существуют также нестатистические пакеты, решающие задачи классификации (PolyAnalyst, ДА-система, АРГОНАВТ, ЛОРЕГ, пакет ОТЭКС и разнообразные нейросетевые пакеты). В качестве примера такого рода программ здесь рассматривается ДА-система.