Тема 2. Общая характеристика процедуры анализа данных

2.1. Социологические данные

Под данными мы будем понимать первичную информацию, полученную в результате социологического исследования; ответы респондентов, оценки экспертов, результаты наблюдения и т. п., совокупность значений пе­ременных, приписанных единицам исследования — объектам.

Социологические данные это[17]:

- совокупности чисел, характеризующих объекты исследования — производственные характеристики предприятий, возраст людей, оценки выпускниками престижности профессий и т.д.;

- индикаторы определенных отношений между рассматриваемыми объектами (например, симпатия-антипатия в малой группе);

- результаты попарных сравнений респондентами каких-либо объектов;

- совокупности определенных высказываний (оценки политики правительства; письма читателей газеты в редакцию; фрагменты из журнальных статей и т. д.);

- тексты документов;

- зафиксированные результаты наблюдения за невербальным поведением людей и т.п.

С социологическими данными можно производить следующие операции:

a) подго­тавливать их для обработки; шифровать, кодировать и т. д.;

b) обрабатывать (вручную или с помощью компьютера): табу­лировать, рассчитывать многомерные распределения признаков, классифицировать и т. д.;

c) анализировать;

d) интерпре­тировать[18].

Наиболее часто в социологических исследованиях данныепредставляют собой совокупность значений признаков(характеристик, переменных, величин) объекта.

Признак - некоторое общее для всех объектов качество, конкретные проявления которого (значения признака; их называют также альтернативами, градациями) могут меняться от объекта к объекту (пол, возраст респондентов, их удовлетворенность своим трудом). В качестве значений признака «возраст» могут выступать 25 лет, 48 лет, 21 год. Признаки — наши абстрактные идеальные конструкции. В общественных науках соответствующий процесс абстрагирования является иногда очень непростым. Основными этапами абстрагирования являются выделение понятий и осуществление их операционализации. На практике проблему операционализации чаще всего разделяют на:

- выбор признаков, являющихся индикаторами понятий;

- выбор набора значений каждого признака (выбрав в качестве одного из индикаторов признак «возраст», мы можем считать его «непрерывным» и просить каждого респондента указывать целое число прожитых лет; можем приписывать респонденту число от 1 до 5 в зависимости от того, в какой возрастной интервал респондент попадает: от 15 до 25 лет, от 25 до 35 лет,…, старше 55 лет; разделим всех людей на две группы - до 30 лет и старше и т. д.).

Социолог рассматривает ситуацию, когда каждый изучаемый объект предстает перед ним в виде последовательности чисел - значений признаков. Такие данные обычно задаются в виде таблицы (матрицы) «объект-признак», строки которой отвечают объектам (например, респондентам), а столбцы - признакам (например, каждый столбец - это ответы респондентов на один из вопросов анкеты): см. табл. 3.

Таблица 3

Матрица «объект-признак»

Номер объекта (респондента)	Наименование признака
Пол (0 - муж., 1 - жен.)	Возраст, лет	Удовлетворенность трудом (1-совершенно не удовлетворен,…, 5- полностью удовлетворен)

При использовании методов многомерного анализа данных ту же информацию об исходных объектах представляют в виде фрагмента т. н. признакового пространства: осям такого пространства отвечают рассматриваемые признаки, а каждый объект представлен в виде точки, координатами которой служат значения для этого объекта признаков, отвечающих осям. Пример двухмерного признакового пространства, оси которого отвечают признакам «возраст» и «удовлетворенность трудом», а координаты объектов —данные табл. 3, приведен на рис.2.

Рис. 2.

Двухмерное признаковое пространство «возраст» - «удовлетворенность трудом»

Обработкой социо­логической информации называют математико-статистическое преобразование данных, которое делает их компактными, при­годными для анализа и интерпретации.

2. 2. Общие принципы анализа данных

По мнению известного российского социолога В.А. Ядова, «анализ собранной информации — самый увлекательный этап ис­следования»[19].Этому этапу ис­следования посвящен огромный пласт специальной литературы[20].

Ю.Н. Толстова указывает на существование четырех различных, связанных между собою смыслов понятия «анализ данных» в социологии:

a) совокупность действий, со­вершаемых в процессе изучения полученных эмпирических дан­ных, для того, чтобы сформировать представление о характерис­тиках изучаемого явления;

b) процесс изучения статистических данных с помощью неких приемов, математических методов и моделей с целью более удобного и наглядного их представления, что позволяет наиболее обоснованно интерпретировать изучаемое явление;

c) понятие, тождественное прикладной статистике;

d) процедуры «свертывания» информации, которые не допуска­ют формального алгоритмического подхода[21].

Основная цель анализа данных — выявление (подтверждение, корректировка) каких-то интересующих исследователя статистических закономерностей или сжатие, усреднение содержащейся в данных информации.

В задачу поиска закономерности включают:

- объяснения интересующего исследователя явления (смысл объяснения состоит в подведении объясняемого явления под какой-либо закон);

- описание исходных данных для того, чтобы исследователь мог сориентироваться в большом объеме данных, понять, какие закономерности скрываются за интересующими его данными, какими признаками эти закономерности должны описываться, возможно ли подобрать соответствующие признаки и т. д. Описание данных обычно достигается с помощью самых простых способов сжатия исходных данных. Примеры: доля женщин в изучаемой совокупности; средний возраст респондентов; величина разброса респондентов по возрасту (например, выраженная в виде соответствующей дисперсии); наиболее часто встречающаяся среди респондентов профессия; нижний уровень дохода 10 % самых богатых респондентов и т. д. Совокупность наиболее употребительных приемов получения закономерностей, описывающих изучаемое множество объектов, называется описательной, или дескриптивной, статистикой;

- предсказание на основе выявленной закономерности того или иного явления с помощью сложных алгоритмов (алгоритмы регрессионного анализа);

- понимание изучаемого явления. Оно обычно достигается с помощью мягких методов исследования [22].

Общие принципы анализа социологической информации можно свести к следующим: упорядочение, уп­лотнение, компактное описание собранной информации. Они реализуются в ходе аналитических процедур.

Собранная в ходе полевого этапа первичная социологическая ин­формация не структурирована, а потому не поддается непосредственному изучению. Упорядочение информации осуществляется с помощью статистической группировки данных и типологизации информации[23].

Метод статистической группировки заключается в том, что обследуемая сово­купность расчленяется на однородные группы (отдельные еди­ницы которых обладают общим для всех признаком).

При группировке по количе­ственным признакам (возраст, стаж работы, размер дохода) весь диапазон изменения переменной разбивают на определенные ин­тервалы с последующим подсчетом числа единиц, входящих в каждый из них.

При группировке по качественным признакам каждая из единиц анализа относится к одной из выделенных градаций с тем, чтобы суммарное число единиц анализа, отнесенных ко всем градациям, было бы равно общей численности изучаемой совокупности.

Метод типологизации информации представляет собой обобщение признаков социальных явлений на основе идеальной теоретической модели и по теоретически обо­снованным критериям[24]. В качестве примера можно привести исследование политических ориентаций жителей Ярославской области, где выделим та­кие типы политической ориентации, как «демократы», «либералы», «коммунисты», «националисты» и т. п.

Мате­матический аппарат, используемый в эмпирической и прикладной социологии, предлагает для выявления связи меж­ду явлениями, определения ее направления и силы большое число специализированных процедур. Выбор их для конкретного иссле­дования зависит от задач исследования, от уровня подготовки исследователя, от корректности целей.