Виды экспериментов

По характеру исследуемых объектов эксперименты делятся на экономические, педагогические, правовые, эстетические и др. Отли­чие этих экспериментов друг от друга заключается в специфике определенной области общественной деятельности человека.

По специфике постав­ленной задачи различаются научно-исследовательские и практиче­ские эксперименты.

В ходе научно-исследовательского эксперимента проверяется ги­потеза, содержащая новые сведения научного характера, еще не на­шедшие своего достаточного подтверждения или вовсе еще не дока­занные.

Практический эксперимент включает многочисленные процессы экспериментирования в сфере социальных отношений. Имеются в виду процессы экспериментирования, которые совершаются в ходе, например, совершенствования системы образования и обучения или в ходе совершенствования производственных или иных социальных отношений на пути строительства коммунистического общества.

По характеру логической структуры доказательства гипотезы эксперименты под­разделяются на параллельные и последовательные.

Под параллельным экспериментом понимается исследование, в котором существует как экспериментальная, так и контрольная группы и в котором доказательство гипотезы- опирается на сравнение состояния двух объектов наблюдения (экспериментального и контрольного) в одно и то же время.

Экспериментальной называется группа, на которую исследова­тель воздействует независимой (экспериментальной) переменной, т. е. та, в которой проводится эксперимент.

Контрольной называется группа, идентичная экспериментальной по размерам и другим основным характеристикам, подлежащим исследованию, на которую не оказывают воздействия эксперимен­тальные изменения (т. ё. в которой эксперимент не проводится). Существуют три метода создания контрольной группы: попарный отбор, частотное распределение и рэндомизация.

Метод попарного отбора заключается в том, что объект предстоя­щего экспериментального исследования рассматривается как множе­ство единиц наблюдения (например, лица, из числа которых следу­ет отобрать две группы, одинаковые по соответствующим признакам, существенным с точки зрения гипотезы), отличающихся по наличию или отсутствию у них одного из признаков (производительность труда — признак A)

Метод частотного распределения представляет собой построение такого подмножества, которое явилось бы моделью исследуемого объекта по интересующим экспериментатора признакам (например, пол, возраст, профессия, национальность и т. д.). Образовавшиеся в конечном итоге группы могут моделировать исходное множество бо­лее адекватно, чем в результате попарного отбора. Однако сам процесс «подгонки» признаков по процентам представляется недо­статочно обоснованным и не обеспечивающим требуемую объек­тивность.

Наиболее обоснованным представляется метод формирования выборочных подмножеств, который опирается на теоретико-вероят­ностные представления,— рандомизация. Применение рэндомизации требует, чтобы исходные данные подмножества были достаточно большими для проявления действия и закона больших чисел (не менее 300 человек).

Последовательный эксперимент. В последовательном эксперимен­те контрольная группа отсутствует. Одна и та же группа выступает в нем как контрольная до введения независимой переменной и как экспериментальная после того, как независимая переменная ока­зала (или могла бы оказать) предусмотренное действие. Доказатель­ство гипотезы в этом случае опирается на сравнение двух состояний объекта наблюдения в разное время.

По характеру экспериментальной ситуации эксперименты в со­циологии делятся на полевые и лабораторные.

Полевой эксперимент. Для полевого исследования характерна максимально естественная ситуация (производственная среда, учеб­ный класс и т. д.), исследуемые с его помощью объекты сохраняют, как правило, свои обычные связи.

Среди полевых экспериментов различают контролируемый и ес­тественный. В контролируемом эксперименту предполагается, что исследователь имеет опи­сание факторов, составляющих социальный объект, и условий его существования и вводит в действие независимую переменную как гипотетическую причину предполагаемых в будущем изменений.

Естественный эксперимент. Под естественным экспериментом понимается такой эксперимент, в котором исследователь заранее не выбирает и не подготавливает независимую переменную, а также не воздействует ею на экспериментальную группу. Исследователь не осуществляет тем самым активного вмешательства в обычный ход дела, а всего лишь наблюдает' и ждет, пока в исследуемом процессе самостоятельно наступит интересующее его четко выраженное из­менение, которое сыграет роль независимой переменной, Такие эксперименты могут быть только полевыми.

Естественные эксперименты обладают тем преимуществом, что все связи и отношения объекта наблюдения, как внутренние, так и внешние, остаются без всякого изменения. Если подготовка к тако­му эксперименту проводится достаточно тщательно и заблаговре­менно, то чистота и достоверность выводов при его проведении об­ладают максимальной вероятностью.

Недостатки естественного эксперимента — редкость возникновения соответствующей ситуации и трудность заблаговременного по­лучения информации о предстоящей возможности организации та­кого эксперимента. Не менее существенным недостатком является трудность в определении тех факторов, которые могут оказать влия­ние на изменение переменных, и практическая невозможность мани­пулировать ими.

Лабораторный эксперимент. Лабораторный эксперимент пред­ставляет собой исследование в некоторой искусственной среде. Ис­кусственность последней заключается в том, что объект наблюдения из своей обычной, естественной среды переносится в обстановку, ко­торая позволяет добиться высокой степени точности в наблюдении за его поведением.

Точность измерения интересующих исследователя изменений обеспечивает более строгий контроль, как за независимой, так и за зависимой переменной. Стабильность лабораторной обстановки, оснащенность специальной аппаратурой дают возможность большего манипулирования переменными.

Однако и здесь, встречаются различного рода трудности. Это прежде всего необычность самой лабораторной обстановки, наличие приборов и присутствие экспериментатора и осознание объектом эксперимента (испытуемым) исключительности и искусственности ситуации. Требуется большая предварительная подготовка, и даже включение в число испытуемых специальных сотрудников — помощ­ников исследователя, чтобы добиться большей естественности в по­ведении исследуемых объектов, что, тем не менее, не гарантирует от значительных ошибок.

Особое место в проведении лабораторного эксперимента занимает организация экспериментальной ситуации и управление ею. Пос­ледняя бывает естественной и игровой. Для участника лаборатор­ного эксперимента она, как правило, вначале имеет характер свое­образной игры. Этот характер не смогут изменить никакие увеще­вания относительно важности эксперимента и никакие инструкции типа «представьте себе, что...».

Одним из лучших способов приблизить ситуацию к естественной является постановка задачи, достаточно трудной и интересной для участников эксперимента. Здесь может оказаться полезным вовле­чение людей в дискуссию или обмен впечатлениями, опытом и т. п. Иногда полезно ставить задачу, от успешности, выполнения которой будет зависеть, например, оплата исследуемого.

Лабораторный эксперимент по сравнению с полевым обладает положительными и отрицательными чертами. Каждый из этих экспе­риментов должен быть использован в ситуации, где могут про­явиться его сильные стороны и, наоборот, могут быть сведены к минимуму его отрицательные черты.

 

Контрольные вопросы:

Отличительная особенность эксперимента как метода получения социальной информации.

Условия проведения экспе­римента.

Количественное и качественное измерение независимой переменной.

Основные требования к проведению эксперимента.

Виды экспериментов.

 

ТЕМА 4. ОБОБЩЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

 

Лекция №1 Обработка данных на ЭВМ

 

Данные, полученные в социологическом исследовании па стадии сбора эмпирического материала, как правило, обрабатываются на ЭВМ. Выделяют следующие этапы: редактирование данных, кодирова­ние данных, контроль данных и исправление ошибок, построение переменных (индексов), анализ данных.

Редактирование. Цель этого этапа - подготовка информации, за­ключенной в вопроснике, для перевода на машинный носитель.

Анкеты, полученные в результате опроса, могут содержать мно­жество ошибок, неточностей и всякого рода погрешностей. Необхо­димо по возможности избегать их. Для этого непосредственно в процессе исследования, после его окончания или даже после вво­да информации в машину проводят контроль каждого вопросника и его редактирование. Наиболее типичные ошибки, подлежащие исправлению, можно сгруппировать следующим образом:

1) нарушение полевых процедур опроса: использована не та форма вопросника (при наличии нескольких):

опрошен не тот респондент (например, сын вместо отца); отсутствуют шифры, идентифицирующие вопросник (например, шифр предприятия, города и т. д.).;

2) неполнота заполнения вопросника:

отсутствуют ответы на отдельные вопросы или их группы; неясно заполнены вопросники (бланки интервью);

3) противоречивость ответов:

логические противоречия (например, неработающий отвечает на блок вопросов «Только для работающих»);

несуществующие коды ответов;

неверная интерпретация вопросов респондентом или интервью­ером.

Должен быть в явной форме разработан документ — инструкция по редактированию, который бы указывал, на какого рода возможные ошибки следует обратить внимание и что с ними делать в случае обнаружения. Исправления и пометки, вносимые редактором в анкету, должны делаться чернилами другого цвета, нежели применяемые для заполнения респондентами.

Кодирование. Цель этого этапа - преобразование собранной ин­формации в числовую форму, которая в свою очередь предназначе­на для запоминания в ЭВМ в машиночитаемой форме.

Для запоминания информации в ЭВМ используют перфокарты, перфоленты, магнитные ленты и магнитные диски.

Наиболее употребительны следующие два способа:

1) кодирование с помощью номера вопроса и номера альтернативы. В этом случае подряд нумеруются все вопросы. Внутри каждого вопроса нумеруются все альтернативы.

Пример. 003. Пол респондента

мужской......1

женский......2

2) позиционное кодирование. В анкете достаточно пронумеровать лишь альтернативы в каждом из вопросов.

Контроль данных и исправление ошибок. Дальнейший процесс преобразования информации из документа сбора состоит в перене­сении кодов на машинный носитель и ввод данных в память ЭВМ.

Важной составной частью подготовки данных к анализу явля­ется всесторонний контроль данных и исправление найденных оши­бок. Источники ошибок кроются во всех предыдущих этапах иссле­дования от сбора информации до ее ввода в ЭВМ.

Процедура исправления данных состоит из трех этапов: выявле­ния ошибок, нахождения истинных величин данных или кодов в исходных документах — анкетах, бланках, исправления данных.

Среди множества ошибок, требующих к себе соответствующего внимания, назовем две. Появление кодов, отсутствующих в инструк­ции по кодированию анкеты.

Другая ошибка - появление кодов, выходящих за рамки логиче­ской структуры вопросника. Иногда этот тип контроля называют проверкой данных на логическую согласован­ность.

После корректировки данных полезно подсчитать частотные распределения для всех переменных в исследовании. Это позволит выявить не только ложные коды, но и получить первые сведения о выборке.

Построение новых переменных. Перед анализом данных и в про­цессе их анализа часть вопросов анкеты (переменные, признаки в терминологии этапа работы с данными) в исходной формулировке подвергается преобразованиям. Тип этих преобразований определя­ется гипотезами исследования, программой анализа полученной ин­формации и конкретными свойствами эмпирических данных, полу­чаемых в результате их сбора.

Преобразования переменных могут быть очень простыми, когда например, для открытого вопроса о возрасте вводят определенную группировку возрастов или шкалу с семью градациями свертывают в трехбалльную, и очень сложными, когда на нескольких перемен­ных строится новая - индекс.

Для построения индексов могут применяться всевозможные статистические методы - факторный анализ, кластерный, регрессионный и т. д., различные логически и теоретически обоснованные эв­ристические процедуры преобразования.

 

Контрольные вопросы:

Виды данных социологического исследования. Выбор конкретных процедур и методов обработки данных, адекватных целям и задачам исследования.

Принципы кодирования информации социологического опросника. Редактирование анкет.

Обработка данных на ЭВМ. Пакеты прикладных программ.

 

Лекция №2 Статистические методы обработки и анализа данных

 

В результата машинной обработки первичной социологической ин­формации социолог получает данные, которые использует для даль­нейших статистического и логического анализов. При обработке эм­пирические данные подвергаются обобщению. Одним из простых способов обобщения является статистическая группировка.

Группировки бывают простые и сложные. Простые - это группи­ровки по одному признаку, сложные - по двум и более.

Простые группировки образуются в результате подсчета ответов респондентов на вопросы анкеты. Их основная функция - показать структуру совокупности. Например, распределение респондентов по полу: из 200 опрошенных 160 человек - мужчины, 40 - женщины. Данная группировка показывает количественное соотношение муж­чин и женщин в группе.

Сложные группировки строятся по двум и более признакам. Их функции заключаются не только в выявлении структуры совокупно­сти (например, половозрастной), но и в установлении взаимосвязи между признаками. Так, можно сгруппировать данные, чтобы вы­явить: отношение студентов к учебе в зависимости от пола, уровень заработной платы рабочих в зависимости от квалификационного раз­ряда, политические предпочтения населения в зависимости от возра­ста или места проживания.

Ряды распределения

В результате группировки первичной социологической информации получают ряды распределения. Ряды распределения - то ряды чисел, характеризующие распределение единиц совокупности по какому-либо признаку.

Ряды распределения делятся на атрибутивные и вариационные (схема). Атрибутивный ряд образуется по качественному при­знаку, например распределение респондентов по полу, профессии, со­циальному статусу, основным жизненным ценностям, мотивам про­фессиональной деятельности.

Вариационный ряд это ряд, сформированный по количест­венному признаку, т.е. признаку, выраженному в числовом значении, например распределение рабочих по количеству выпускаемых дета­лей за смену, по количеству рабочих дней, пропущенных по болезни, а также по возраст, стажу (в годах), уровню дохода (в рублях), ква­лификационному разряд (в номерах квалификационных разрядов).

 

Схема. Виды рядов распределения

 

Вариационные ряды, в свою очередь, делятся на дискретные и ин­тервальные. В дискретном ряду каждый признак характеризуется ко­личественными показателями. В интервальном ряду значе­ния признака колеблются в определенных пределах (интервалах).

Дискретные и вариационные ряды также предполагают различия в способах обработки данных.

Средние величины

Для того чтобы полученную числовую информацию можно было пред­ставить обобщенно, компактно, а также выявить типичные характерис­тики совокупности, рассчитывают средние величины. Средние величи­ны - то обобщающие показатели. Их можно рассчитывать по количественным и по качественным признакам. В первом случае - то Средний возраст сотрудников фирмы, средний стаж работы, средняя за­работная плата и т.д. Во втором -типичный для большинства группы мотив получения образования, смены профессии или уровень удовле­творенности учебой, работой, формой проведения свободного времени.

Важнейшим условием применения средних величин является их расчет на качественно однородной совокупности. Это требование - мухи отдельно, котлеты отдельно» - предполагает, например, что, на­мереваясь выявить покупательную способность типичного работника предприятия, мы не будем усреднять заработную плату администра­ции и низовых работников, размеры которой сильно различаются.

В статистическом анализе применяют различные виды средних ве­личин. Так, часто используют арифметическую простую и арифмети­ческую взвешенную. Средняя арифметическая взвешенная применя­ется, если имеется некоторая повторяемость значений единиц совокупности, и рассчитывается по формуле:

х = ∑xm /∑m

где х - значения показателя, m - частота (повторяемость признака).

Для определения средних значений качественных признаков, вы­раженных в порядковых шкалах, строятся индексы. Например, ин­декс удовлетворенности студентов учебой можно рассчитать по пятичленной шкале, предполагающей следующие варианты ответов (см. табл.).

 

 

Студенты об удовлетворенности учебой в вузе

Удовлетворены ли вы учебой в вузе?	Абсолютные значения
а. Да
b. Скорее да, чем нет
с. Ни да ни нет
d. Скорее нет, чем да
f. Нет

 

Индекс рассчитывается по формуле:

а + 0,5b - 0,5d - f

I = --------------------

a+b+c+d+f

 

где a, b, c,d,f— пункты шкалы.

Смысл расчета данного индекса заключается в том, чтобы увидеть, каково соотношение положительных и отрицательных пунктов шкалы.

Индекс нормирован, т.е. он меняется в границах от +1 до - 1; I = +1 означает, что все респонденты удовлетворены учебой, I = - 1 говорит о полной неудовлетворенности опрошенных.

Для трехчленной шкалы данную формулу нужно упростить, т.е. от суммы положительных ответов отнять сумму отрицательных и полу­ченный результат разделить на количество опрошенных (величину вы­борки).

Для анализа данных используют также и структурные средние - моду и медиану. Модой в статистике называют наиболее часто встре­чающееся значение признака. В дискретном вариационном ряду ее оп­ределяют по наибольшей частоте.

Медиана - это значение признака, которое расположено в середи­не упорядоченного ряда, она делит вариационный ряд на две части. Медиана как средняя величина позволяет анализировать совокуп­ность с точки зрения ее структуры, кроме того, она служит основой для сравнения, например, нескольких групп рабочих по уровню ква­лификации. Медиана может быть использована для построения дру­гих статистических показателей.

Существуют разные способы расчета структурных средних в дис­кретных и интервальных рядах.

Если средняя величина дает обобщающую характеристику совокуп­ности, представляет типичный уровень варьирующегося признака, то с помощью показателей вариации можно количественно измерить ко­леблемость признака в совокупности. Показатели вариации позволя­ют оценить совокупность с точки зрения ее однородности. Степень однородности совокупности — ее важная характеристика.

Для неоднородной совокупности среднее значение не является ти­пичной характеристикой.

На основе показателей вариации признаков определяют тип вы­борки для конкретно-социологического исследования, дают интер­претацию средних значений и других статистических показателей.

Рассмотрим показатели вариации для количественных признаков: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Размах вариации R - наиболее простой ее измеритель, он пред­ставляет собой разность между максимальным и минимальным значе­ниями признака: R = Хmах — Хmin. Размах вариации характеризует ди­апазон колебаний признака в изучаемой совокупности.

Среднее линейное отклонение свидетельствует об абсолютном размере колеблемости признака около средней.

 

D = ∑|x-x|/n,

где х — значения признака, х - среднее значение по совокупности; n - количество значений.

Среднее квадратическое отклонение также характеризует абсо­лютный размер колеблемости признака около средней, но является наиболее точным показателем вариации.

Для его определения предварительно рассчитывают дисперсию:

2 2

ợ = ∑(х - х) / n.

Среднее квадратическое отклонение есть корень квадратный из дисперсии:

ợ = ∑(х - х) / n.

 

Чем больше показатель вариации, тем менее однородна совокуп­ность, с которой исследователь имеет дело, тем менее типично среднее значение, разброс признака вокруг которого мы измеряем с помощью данных показателей.

Все рассмотренные показатели вариации являются абсолютными, т.е. измеряются в тех же единицах, что и признак.

К относительным показателям вариации относится коэффициент вариации, он измеряется в процентах, также характеризуя степень од­нородности изучаемой совокупности. Коэффициент вариации опре­деляют по формуле:

V=(ợ / х)*100%.

Если коэффициент превышает 33,3%, то исследуемая совокуп­ность считается неоднородной.

Рассмотрим показатели вариации для качественных признаков. Коэффициент вариации рассчитывается по формуле:

V = 1-fm/n,

где fm — частота модального признака, n - общее число случаев. Коэффициент изменяется в границах от 0 до 1. Чем меньше коэф­фициент вариации, тем типичнее мода, а следовательно, однороднее исследуемая совокупность.

Для наглядности и удобства анализа ряды распределения обычно оформляют в виде таблиц. Таблица - это форма представления дан­ных об объекте социологического исследования на основе группиров­ки одного, двух и более признаков.

В структуре таблицы различают подлежащее и сказуемое. Подле­жащее — это сам объект (перечень его единиц или групп), который характеризуется числовыми показателями. Оно располагается в строках таблицы, как правило, слева.

Сказуемое представляет собой числовые показатели, характери­зующие объект и располагающиеся в столбцах таблицы.

Одномерные таблицы строятся на основе группировки данных по од­ному признаку.

Один из способов анализа таблицы - расчет процентов к общему числу ответивших на этот вопрос респондентов.

Сформулированный нами вопрос называется альтернативным, в нем респондент может выбрать только один вариант ответа.

Однако вопросы, используемые при анкетировании, могут быть и неальтернативными, т.е. предлагать возможность выбора респонден­тами нескольких вариантов ответов.

Одномерная таблица в первую очередь позволяет проанализировать структуру совокупности.

Двумерные таблицы расширяют аналитические возможности иссле­дователя. В качестве синонимов двумерных таблиц употребляются такие названия, как таблица сопряженностей, корреляционная таблица, табли­ца двумерного распределения, комбинационная статистическая таблица.

Двумерные таблицы строятся на основе группировки данных по двум признакам. Так, на вопрос: «Собираетесь ли вы после окончания вуза работать по специальности?» — юноши и девушки ответили сле­дующим образом.

Расчет процентов по каждой группе даст возможность сравнить их между собой. Этот способ можно назвать расчетом по «вертикально­му» признаку (т.е. по столбцам).

Возможен и расчет по «горизонтальному» признаку. Здесь проценты вычисляются по строке.

При анализе информации возможен расчет процентов как по «вер­тикальному» признаку, так и по «горизонтальному», а также к обще­му числу опрошенных. Выбор способа представления данных в виде процентного распределения зависит от целей и задач исследования и определяется общей логикой анализа полученной информации.

Корреляционная зависимость

Построение двумерных таблиц служит основой для выявления взаи­мосвязи между признаками. Когда мы имеем дело с социальным объ­ектом, то речь, как правило, идет о корреляционной зависимости. Этот тип связи имеет свою специфику.

Корреляционная зависимость обладает вероятностным характе­ром, она не является абсолютно полной и точной, как, например, функ­циональная. Рассмотрим пример функциональной связи. Изменение температуры воздуха немедленно повлечет за собой изменение показа­телей термометров (обладающих одной и той же шкалой измерения и, разумеется, исправных). Здесь значению одной величины соответству­ет вполне определенное значение другой.

Для корреляционной зависимости характерно соответствие значе­нию одной величины комплекса значений другой. Например, с изменением уровня образования человека меняется и размер его дохо­да, здесь определенному уровню образования соответствует целый раз­брос значений признака «доход». Корреляционная зависимость не предполагает жесткой связи между признаками, поскольку в ней отра­жается множественность причин и следствий. Так, на размер дохода ра­ботника влияет не только его образование, но и статус, сфера и мотивы трудовой деятельности, состояние здоровья, способности, семейные и прочие обстоятельства.

Корреляционная зависимость показывает, что если две величины изменяются совместно, то по значению одной из них можно предска­зать тенденцию изменения значений другой. Корреляционная связь не является, собственно, при­чинно-следственной, но она подразумевает ее наличие и становится первоначальным этапом исследования причинных связей.

Корреляционный анализ предполагает изучение парной (между дву­мя признаками) и множественной (между несколькими признаками) корреляции; выявление формы связи — прямолинейной и криволинейно; типа связи — прямой и обратной; тесноты (силы) связи, т.е. степени сопряженности между признаками. Для определения силы связи между признаками рассчитывают различ­ные коэффициенты корреляции.

Приведем в качестве примеров способы расчета некоторых очень простых коэффициентов.

Коэффициент ассоциации. Данный коэффициент рассчитывается для дихотомических признаков (четырехклеточных таблиц 2x2).

Коэффициент рассчитывается по формуле:

ab - cd

Ø = -----------------------------------

(а + с)(а + d)(b + c)(b + d)

 

где a, b, c,d — эмпирические частоты в клетках таблицы.

Значения коэффициента изменяются в границах от -1 до +1, но, вне зависимости от знака, «1» означает наличие явно выраженной связи между признаками, а «0» - отсутствие таковой.

Среди ранговых коэффициентом корреляции наиболее простым для расчета является коэффициент Спирмана. Он используется для определения тесноты связи между признаками, значение которых можно проранжировать. Коэффициент рассчитывается по формуле:

6∑ d^

r = ----------------

l(l^-1)

где d – разность рангов, l – число пар рангов

Значения коэффициента Спирмена меняются от -1 до +1. Коэф­фициент, равный +1, означает полную идентичность в ранжировании двух сравниваемых признаков.

Для выявления связи между количественными переменными вы­числяется линейный коэффициент корреляции Пирсона (rxy):

∑(х - х)(у - у)

Rxy = ------------------------

∑(х - х)^∑(у - у)^

 

где хну ~ количественные признаки.

Значения коэффициента меняются от -1 до +1. Коэффициент, равный 0, означает отсутствие связи между признаками. Знак при ко­эффициенте указывает на направление связи. Так, значения коэффи­циента + 1 и -1 показывают наличие прямой и обратной связи между признаками. Чем ближе значение коэффициента к единице, тем тес­нее эта связь.

Анализ данных представляет собой комплекс логических и статистических процедур, которые завершают исследование, выступая в качестве его последнего, третьего этапа. Функциональное предназначение данного этапа исследования заключается в проверке гипотез, интерпрета­ции, объяснении, истолковании полученных эмпирических данных.

Контрольные вопросы:

Компактное описание данных: статистическая группировка и частотные распределения. Визуальное представление информации.

Числовые характеристики массива данных: средние значения; меры рассеяния; меры асимметрии и эксцесса распределения; меры концентрации и кривая концентрации.

Теория статистических решений. Использование методов математического анализа для установления взаимосвязи между признаками. Проверка гипотез.

 

 

ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ

1. Разработайте программы и проведите социологические исследования на темы: «Особенности молодежной субкультуры в городе Новокузнецке», «Региональные особенности семейной политики государства (на примере города Новокузнецка)», «Модели и типы городской семьи в условиях трансформации Российского общества», «Социальное самочувствие пожилых людей», «Социальная политика в области трудовой миграции», «Социально-экономические факторы феминизации бедности в России», «Социальные последствия реформирования аграрного сектора», «Социальная динамика безработицы», «Социологический портрет молодого предпринимателя».

2. Разработайте тематику социологического исследования по проблемам а) прогнозирования результатов голосования на выборах, б) развития современных наукоградов в Кемеровской области, в) защиты социально-экономических прав женщин.

3. Посетите массовое политическое мероприятие и ответьте на следующие вопросы:

A) Сколько человек присутствовало на мероприятии?

Б) Насколько хорошо «срежиссировано» оно? Кто выступал? Заранее подготовленные лица или все, кто хотел?

B) Каков состав участников? Каков удельный вес колеблющихся, случайных лиц?

Г) В каких формах выражалось согласие или несогласие с выступающими? Охарактеризуйте их вербальные и невербальные реакции.

4. Используя классификацию доктрин массовой коммуникации французского социолога А.Моля, определите, на какую из доктрин ориентируются ведущие телекомпании и основные периодические издания? А СМИ Вашего города? Обоснуйте свое мнение.

5. Составьте программу наблюдения по проблеме «Занятость населения в неформальном секторе экономики» и разработайте инструментарий обработки результатов наблюдения.

6. Составьте модели генеральной и выборочной совокупности по проблеме жизни и быта пожилых людей.

7. Используя метод квотной выборки, составьте модель исследования по теме «Общественно-политическая активность женщин».

8. Составьте формы одноступенчатой и многоступенчатой выборки.

9. Определите репрезентативность исследования по генеральной совокупности (77345 чел., 12246 чел., 5677 чел., 754 чел., 366 чел.).

10. Сделайте интерпретацию материалов социологических опросов, опубликованных в СМИ (не менее 3-х опросов).

11. Дана тема исследования «Социальная политика в области трудовой миграции и противодействие торговле людьми». Краткое содержание темы:

а) Масштабы и организация женской трудовой миграции в России (динамика и структура трудовой миграции по полу; институты трудовой миграции; намерения и потенциал трудовых мигрантов - тендерный аспект).

б) Характер труда - основной фактор маргинализации женской миграции.

в) Женская миграция и торговля людьми: взаимосвязь проблем.

г) Борьба с секс-торговлей: государственные организации, неправительственные организации, средства массовой информации и Интернет, международные организации.

Какие методы, методики и техники Вы используете для изучения данной темы? Разработайте их и проведите исследование. По окончании исследования составьте отчет.

 

 

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПО КУРСУ

1. Органическая взаимосвязь теоретического и эмпирического познания в конкретном социологическом исследовании.

2. Понятие «социальный факт». Проблема достоверности социологического познания.

3. Роль специальных социологических теорий и конкретных социологических исследований в развитии прикладной социологии.

4. Понятие «конкретное социологическое исследование». Теоретическое обоснование и практическое применение конкретных социологических исследований.

5. Основные понятия и принципиальная структура конкретного социологического исследования.

6. Основные разновидности социологических исследований.

7. Этапы конкретного социологического исследования: общая характеристика.

8. Понятие «организация социологического исследования». Требования к организации социологических исследований.

9. Понятие «инструментарий социологического исследования». Виды инструментария.

10. Организационная структура исследовательской социологической группы и принципы ее работы.

11. Основные функции и структурные элементы программы социологического исследования.

12. Требования к составлению программы конкретного социологического исследования.

13. Принципы обоснования проблемы, целей и задач исследования. Виды исследовательских задач.

14. Способы теоретического и эмпирического описания объекта и предмета исследования. Понятие «системный анализ объекта».

15. Процедура выдвижения гипотез и ее значение для разработки программы конкретного социологического исследования.

16. Виды гипотез и требования, предъявляемые к их построению.

17. Интерпретация и операционализация понятий социологического исследования.

18. Понятия «эмпирический индикатор», «индекс». Требования к их обоснованию.

19. Понятие социального показателя. Проблема количественного измерения социального показателя. Виды показателей.

20. Проблема измерения социальной информации в социологическом исследовании. Измерение и шкалирование. Виды шкал.

21. Методы построения шкал для измерения признаков социальных процессов.

22. Особенности применения выборочного метода в социологии. Основные понятия, связанные с организацией выборки.

23. Основные разновидности и методы построения выборки в социологическом исследовании.

24. Общая характеристика опроса как метода получения первичной информации. Разновидности опроса.

25. Техника составления опросного листа. Способы контроля пригодности опросника.

26. Основной инструментарий социологического опроса.

27. Виды вопросов социологической анкеты. Принципы построения анкеты.

28. Специфика анкетирования как метода сбора первичной социологической информации. Разновидности анкетного опроса.

29. Понятие пилотажного исследования. Техника распространения и сбора анкет.

30. Специфика почтового опроса как метода сбора информации в социологическом исследовании.

31. Специфика интервью как метода социологического опроса. Разновидности интервью.

32. Основной инструментарий социологического интервью, принципы работы интервьюера