<<
>>

4.1. Общие принципы анализа данных

Анализ данных представляет собою своеобразную «вершину» всей процедуры социологического исследования, ее результат, ради которого все собственно и проделывается. Этому этапу исследования посвящен огромный пласт специальной литературы3.

Может возникнуть вопрос — зачем же нужна еще одна работа, что в ней можно сказать нового, такого, что еще не было сказано другими авторами? Дело в том, что абсолютное большинство работ на эту тему, написанных на достаточно высоком теоретическом уровне, предназначены главным образом для специалистов. И даже специальные учебники и учебные пособия адресованы прежде всего студентам социологических специальностей.

Между тем сегодня все чаще прикладные социологические исследования становятся инструментом профессиональной деятельности маркетологов, финансистов, политологов, журналистов и др. Поэтому мы и поставили перед собой задачу максимально краткого изложения основных методов социологического анализа на достаточно элементарном уровне — для непрофессиональных социологов и студентов несоциологических специальностей.

По мнению известного российского социолога В.А. Ядова, «анализ собранной информации — самый увлекательный этап исследования»4. Вероятно, это действительно так, поскольку анализ представляет собою своеобразный «венец» длительной, кропотливой работы, именно здесь исследователь может определенно выяснить, насколько верными оказались выдвинутые им в самом начале рабочие гипотезы.

Само слово «анализ»5 имеет ряд значений, однако практически всегда оно связано с расчленением исследуемого объекта на отдель-

189

ные элементы. Такая операция нередко бывает сопряжена с ситуацией, когда «за деревьями не видят леса». Другими словами, излишнее сосредоточение внимания на отдельном элементе может привести к утрате понимания связи его с другими элементами объекта, когда мы перестаем понимать значение изучения объекта в целом.

Поэтому в ходе аналитической работы не следует забывать, что итогом научного исследования должно стать сведеуние частных выводов, полученных в результате изучения отдельных элементов, в единое целое. Анализ неразрывно связан с синтезом.

Ю. Толстова указывает на существование не менее четырех различных (хотя и связанных между собою) смыслов понятия «анализ данных» в социологии: 1) совокупность действий, совершаемых в процессе изучения полученных эмпирических дан-ных, для того чтобы сформировать представление о характеристиках изучаемого явления; 2) 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; 3) понятие, тождественное прикладной статистике; 4) такие процедуры «свертывания» информации, которые не допускают формального алгоритмического подхода6.

Перспектива изучения эмпирических методов исследования социальных явлений иногда представляется студентам пугающей. Некоторых людей с «гуманитарным» складом ума этот этап отталкивает тем, что он включает в себя работу с числами (вычислениями) и статистику. Однако нельзя не видеть того, что достаточно глубокое знание самых разнообразных процессов, протекающих в обществе (включая политические явления, поведение покупателей и продавцов на рынках, изменение систем норм и ценностей), невозможно без базового знания статистики и использования ее в анализе и описании исследований. Впрочем, те методы обработки и математические процедуры, которые мы намереваемся описать здесь, достаточно элементарны, это всего лишь первое приближение для строгой и дисциплинированной аргументации.

Вообще говоря, аналитическая работа, по сути, начинается с этапа разработки программы исследования. Одним из разделов технико-методической части программы является «Логическая схема обработки и анализа данных»7. Она представляет собою

190

краткое описание алгоритма действий исследователя в процессе математической и логической обработки полученной базы данных, своеобразный «маршрут» процедуры обработки.

Это и в самом деле похоже на прокладку по карте маршрута движения перед тем, как пуститься в путь. Вы можете проводить обработку данных само- стоятельно, но даже если расчеты будет проводить кто-то другой (например, математик, оператор, лаборант), а на вас лежат толь-ко задачи анализа результатов, вам, как социологу-исследователю, необходимо подготовить ему грамотное техническое задание -алгоритм операций. Если вы производите обработку данных на компьютере (например, с помощью пакета SPSS), то более или менее подробная логическая схема анализа будет включать в себя перечень команд в той последовательности, в которой вы будете задавать их компьютеру.

При этом нужно помнить, что достоверность и качество резуль-татов статистической обработки в немалой степени зависят от того, насколько аккуратно и тщательно проделана работа по фор-мированию базы данных (так называемая «набивка»). Вниматель-ность, точность и быстрота — вот основные качества, требуемые от оператора при вводе первичной социологической информации.

Довольно полезной предварительной работой, предшествую-щей обработке данных, может оказаться составление так называ-емого словаря переменных. Это таблица, где сведены переменные данного исследования с указанием всех возможных значений, которые может принимать каждая из них, с соответствующими кодами, а также номеров тех позиций, которые занимает данная переменная в матрице базы данных. В табл. 4.1 можно увидеть пример такого словаря переменных.

Прежде чем перейти к описанию конкретных методов обработ-ки и анализа данных, следует кратко остановиться на общих прин-ципах, служащих основанием для любого анализа. Сущность про-цесса обработки первичной информации состоит в ее обобщении. Собранная в ходе полевого этапа первичная социологическая ин-формация представляет собою массив «сырых» данных (например, пачку заполненных анкет). Эта информация не структурирована, она недоступна обозрению и не поддается непосредственному изучению. Поэтому самым первым шагом, который предстоит сделать в направлении анализа, является ее упорядочивание, уп-лотнение и компактное описание.

Этот процесс осуществляется с помощью статистической группировки данных.

191

Таблица 4.1 Словарь переменных для исследования представлений о богатстве (фрагмент) Номер переменной Переменная Варианты значений Номер позиций V1 Самоидентификация себя и своей семьи с категорией богатых людей 0 — нет ответа определенно да в принципе да пожалуй, нет определенно нет затрудняются ответить 1 V2 Установка на достижение богатства какцель 0 —нет ответа обязательно вероятно,да если получится, то не против им этого не надо не знают, не думали 2 V84 Партии, предлагающие надежный путь к благосостоянию 0 — нет ответа Аграрная Партия России КПРФ ЛДПР Наш Дом Россия Новая Сила Отечество Правое дело Россия молодая Союз справедливости и труда Трудовая Россия Честь и Родина Яблоко Другие Никакие 84-85 V85 Пол 0 — нет ответа мужской женский 86 Метод группировки заключается в том, что обследуемая совокупность расчленяется на однородные группы (т.е. отдельные единицы которых обладают общим для всех признаком). Группировки по количественным или качественным признакам имеют свои специфические особенности. В случае группировки 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 Должна быть предусмотрена возможность отнесения каждой из единиц анализа к одной из выделенных градаций. Причем делать это необходимо однозначным образом с тем, чтобы суммарное число единиц анализа, отнесенных ко всем градациям, было бы в

192

точности равно общей численности изучаемой совокупности (поэтому наряду с вариантами ответов типа «не знаю», «затрудняюсь ответить», в словаре переменных всегда предусматривается вариант «нет ответа», кодируемый обычно нулем).

Другой важной процедурой упорядочения данных, предшествующей собственно анализу, выступает типологизация. Этим понятием обозначают «обобщение признаков социальных явлений на основе идеальной теоретической модели и по теоретически обоснованным критериям»9.

В качестве примера типологизации мы могли бы привести наше исследование, посвященное выявлению содержательного аспекта политической стратификации российского общества 1990-х гг. В этом исследовании мы выделяли такие типы политической ориентации, как «демократы», «западники», «прагматики», «коммунисты», «национал-патриоты» и «тоталитаристы»10.

При обработке данных нужно помнить, что, во-первых, математический аппарат, используемый в эмпирической и прикладной социологии, зачастую предлагает для выявления связи между явлениями, а также ее направления и силы довольно большое число специализированных процедур, многие из которых выглядят весьма сложно и громоздко. Выбор их для конкретного исследования зависит как от задач (формулируемых гипотезой), так и от уровня подготовки исследователя. Однако необходимо отме-тить, что во многих случаях изощренный математический aппа-рат, превращающийся из средства в некую самоцель, может ли-шить выводы четкости и «прозрачности». Практика проведения исследований показывает, что можно провести достаточно убеди-тельный анализ социологических данных, используя не слишком широкий набор вычислительных средств. Не следует забывать,что главное в статистическом анализе — это прежде всего поиск со-| циологического смысла, заключенного в полученных в результате расчета таблицах, диаграммах и индексах.

Во-вторых, социологический анализ предназначен для дости-жения конкретных, заранее намеченных целей, установления свя-зей между различными социальными явлениями, сформулирован-ных в виде рабочих гипотез. Почти всегда мы должны заранее знать, чего мы хотим, чего ищем, на какие вопросы желаем по-лучить ответ. Конечно, возможны и случайные открытия, но вряд

193

ли стоит на них рассчитывать. Таким образом, успех анализа в огромной степени зависит от подготовительного периода и во многом закладывается на этапе разработки программы.

<< | >>
Источник: В.И. Добреньков, А.И. Кравченко. МЕТОДЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ. 2004

Еще по теме 4.1. Общие принципы анализа данных:

  1. 12.4. Анализ эмпирических данных
  2. Анализ и интерпретация полученных данных
  3. Анализ и интерпретация полученных данных
  4. 3.3.4. Методы обработки и анализа данных
  5. ПРИНЦИПЫ ТРАНСАКЦИОННОГО АНАЛИЗА
  6. ПРИНЦИПЫ ТРАНСАКЦИОННОГО АНАЛИЗА
  7. 2.2. Анализ документов: общие положения
  8. Принципы анализа происшествия.
  9. Общие принципы права и конституционное право
  10. 1. Общие принципы участия государства,
  11. Тема 1. Основные принципы системного анализа
  12. Общие принципы конструкции депривационной ванны.
  13. Глава 1. Основные принципы системного анализа 1.1. Становление теории систем
  14. Оценка данных о личности.
  15. Григорьев Ю.А., Ревунков Г.И.. Банки данных, 2002