Поняття та види класифікації емпіричних даних

В зв’язку з тим, що емпіричний базис будь-якої системи знання, в тому числі й соціально-гуманітарного, складають факти та залежності між ними, основним завданням етапу опрацювання та аналізу даних виступає упорядкування, класифікація одержаних фактів та аналіз зв’язків між ними. Етап класифікації та емпіричного аналіза даних передує процедурі їх теоретичної інтерпретації, дозволяючи упорядкувати “сирі” дані, зробити їх доступними для ґрунтовних теоретичних узагальнень.

Класифікацією називають розподілення об’єктів на класи за загальною для кожного класу ознакою. Найбільш розповсюдженим способом класифікації фактів є статистичне угрупування. Воно надає уявлення щодо типів соціальних явищ, залежностей між ними, щодо структури досліджуваних об’єктів. В угрупуваннях кожному значенню ознаки відповідає кількість випадків його появи у масиві, виражена у абсолютних числах (абсолютна частота) чи у відсотках (відносна частота). Сукупність значень ознаки та відповідних частот створюють рядки розподілення. Рядки розподілення з якісною ознакою називають атрибутивними, з кількісною – варіаційними.

Одномірним називають розподілення за однією ознакою, багатомірним – за декількома ознаками одночасно. Як правило, результати розподілень представляють у табличному вигляді. Нижче наведений приклад табличного представлення одномірного розподілення, одержаного при опрацюванні даних за допомогою комп’ютерної програми ОСА (див. таблицю 16).

Таблиця 16

Таблиця одномірного розподілення

Ознака № ___“Чи задовольнить Вас статус безробітного у тому випадку, якщо розмір виплати по безробіттю Вас повнію влаштовуватиме?”

Всього 600. Відповіли 600 (100%)

У першому стовпчику таблиці наводяться значення ознаки (варіанти відповідей на питання), у другому – їх абсолютна частота, у третьому – відносна, у четвертому – кумулятивна (накопичена)[3]. За бажанням можна одержати не тільки частоти, розраховані щодо всіх опитаних, але й щодо тих, хто відповів на питання (в нашому випадку кількість тих та інших співпадає). У підсумкових документах доцільно наводити обидва значення, особливо у випадках, коли частка респондентів, які не відповіли на питання, перебільшує 5%. Якщо обсяг вибірки не перевищує 1000 осіб, відсоткові розподілення бажано наводити у цілих числах, тому що, по-перше, така інформація легше сприймається, по-друге, десяті долі відсотка не матимуть в даному випадку суттєвого значення. Взагалі, чим більшим є обсяг вибірки, тим більш принциповою буде навіть наймаліша різниця у значеннях ознак [90, с.202-204].