загрузка...
загрузка...
На головну

ПОСЛІДОВНІСТЬ ДІЙ ПРИ АНАЛІЗІ ДАНИХ

Залежно від програмних цілей дослідження аналіз отриманих даних може бути більш-менш глибоким і ґрунтовним.

Мета дослідження визначає рівень аналізу в тому сенсі, що або дозволяє, або забороняє припинити його на якійсь стадії. У повному ж обсязі, т. Е. Від першого до останнього кроку, послідовність дій соціолога при аналізі емпіричних даних може бути представлена наступним чином.

перша стадія - Опис всієї сукупності даних в їх простій формі. Попередньо здійснюється загальний контроль якості отриманої інформації: ми виявляємо помилки і пропуски, допущені при зборі даних і при введенні їх в комп'ютер для обробки, бракуємо якісь "одиниці" вибіркової сукупності, що не відповідають моделі вибірки (корекція вибірки), відсіюємо некомпетентних респондентів ( вилучаємо їх дані повністю або частково), виробляємо інші контрольні дії, які на соціологічному жаргоні називають "чисткою масиву".

Потім проведіть опис: ми використовуємо апарат дескриптивної статистики для впорядкування всіх даних за окремими ознаками (змінним). Вивчаються прості розподілу, виявляються аномалії і скошеності, розраховуються показники середньої тенденції, варіації розподілів.

Все це необхідно для вирішення двох завдань: (1) загальної оцінки вибіркової сукупності і приватних під-вибірок (статевовікових, соціально-професійних та інших) з тим, щоб зрозуміти, яким чином особливості вибірок позначатимуться на інтерпретації того чи іншого приватного виведення і узагальнюючих висновків; (2) для того щоб в наступних операціях з даними не втратити уявлення про складові більш складних залежностей і комбінацій, якими згодом будемо оперувати.

Наприклад, в підсумкових або проміжні висновки ми знаходимо, що такі-то умови діяльності або характеристики людей важливіші, ніж деякі інші. Щоб правильно інтерпретувати цей висновок, слід згадати, які основні характеристики вибірки, чи немає в ній помітних аномалій. Дуже можливо, що в загальній вибірці домінують представники певного соціального статусу, вікової когорти, національної приналежності і т. П. З цими їх особливостями пов'язані соціальні функції, інтереси, спосіб життя. В результаті може виявитися, що наші сумарні висновки безпідставні: вони переважно пояснюються специфікою домінуючої підвибірки обстежених. Щоб перевірити цю робочу гіпотезу, треба розчленувати масив інформації на відповідні підвибірки і повторити аналіз окремо для кожної з них, включаючи домінуючу. Так встановлюються обмеження висновків.

Звернення до "простій структурі" даних потрібно і для того, щоб при всіляких комбінаціях і складних побудовах не втратити уявлення про їх першооснові. Раптом "вискакує" цікавий факт, якісь явища несподівано тісно корелюють. При спробі пояснити, що відбувається, ми забули, що відомості про ці явища отримані з відповідей респондентів на два питання однакової конструкції, що є сусідами в анкеті, і що це, мабуть, наслідок монотонного реагування на схожі за формою питання. Повертаємося до вихідних розподілів і бачимо, що вони абсолютно подібні саме в силу психологічного ефекту "відлуння". Відкриття не відбулися.

друга стадія - "Ущільнення" вихідної інформації, т. Е. Укрупнення шкал, формування агрегованих ознак-індексів, виявлення типових груп, жорстких підвибірок загального масиву і т. П.

Генеральна мета всіх цих операцій - скорочення числа ознак, потрібних для підсумкового аналізу. Одночасно досягається первинне узагальнення даних, потрібне для глибшого розуміння суті досліджуваних процесів.

Припустимо, наприклад, що при контент-аналізі за смисловим одиниці "а" практично інформації не було отримано (2% всього масиву відомостей). Зберігши цей пункт, ми потім будемо постійно натрапляти на нульові значення. Якщо можна, доцільно об'єднати цю смислове одиницю з подібною їй, укрупнити шкалу. Тоді слід дати уточнену інтерпретацію нового ознаки, тепер достатньо ємного за статистикою наповнення.

Формування зведених, агрегатних ознак звільняє від необхідності утомливо інтерпретувати малоістотні зокрема, підвищує рівень узагальнень, веде до більш ємним теоретичним висновків. Одна справа, коли в прикладному - "інженерному" - дослідженні ми аналізуємо співвідносне значення кожного з елементів виробничої ситуації в його вплив на ставлення до роботи. І зовсім інакше ми діємо, якщо наше завдання полягає у виявленні соціальної закономірності при повторному порівняльному дослідженні. Тут важливо узагальнити інформацію по більш ємним структурам, наприклад, за всіма чинниками умов і всіма складовими змісту праці. Оскільки ми знаємо приватні складові того й іншого, тобто. Е. Акуратно пройшли перший етап аналізу, наші подальші операції з даними будуть більш цілеспрямованими, економічними та практичними з точки зору наближення до основних цілей дослідження.

На даній стадії, в розвитку якої здійснюється перехід до аналізу взаємозв'язків (3-тя стадія), будуть використовуватися досить сильні операції - факторний аналіз, типологізація та подібні до них.

Дуже важливо дати необхідні проміжні тлумачення кожного з агрегіруемих показників, бо це - нові властивості, які потребують осмислення, побудові відповідних інтерпретаційних схем. Як зауважує Г. С. Батигін, "з відомою часткою перебільшення всю діяльність соціолога можна назвати інтерпретує: випадково потрапив до вибірки людина інтерпретується як респондент; його життєві реалії і висловлювання інтерпретуються в шифри і" закриттях "запитальників; первинна соціологічна інформація інтерпретується в середніх величинах , заходи розсіювання і кореляційних коефіцієнтах; числові дані повинні супроводжуватися будь-якими міркуваннями, т. е. знову ж інтерпретуватися "[10. С. 177]. Тим більше потребують побудові інтерпретаційних схем нові ємні ознаки, згруповані, типологізувати дані.

третя стадія аналізу як би вклинюється в попередню. Це - поглиблення інтерпретації і перехід до пояснення фактів шляхом виявлення можливих прямих і непрямих впливів на агреговані властивості, соціальні типи, стійкі освіти.

Тут головна небезпека - підміна непрямих, опосередкованих зв'язків прямими. Така помилка - найпоширеніша і найменше помітна з боку.

У книзі "Людина і його робота" ми зробили саме таку ошнбку - прийняли деякі зв'язку за прямі і при-Йшли до висновку, що в простих видах праці високу освіту негативно корелює з продуктивністю. Згодом було встановлено, що оскільки в 1964 р переважна кількість молодих робітників мало переважно вищу освіту в порівнянні з більшістю робочих середнього і старшого віку, а ті, в свою чергу, мали великий досвід і стажем, тоді як перші - малим, то пряма зв'язок між освітою і продуктивністю робочого фактично була помилковою. Вона опосередкована віком, стажем роботи, рівнем виробничого досвіду. Все виявилося, як тільки з усієї сукупності обстежених були виділені підгрупи різного стажу і віку: у кожній віковій підгрупі за правилами, описаним вище (введення контрольної змінної, в нашому випадку - віку), виявилися посилені прямі зв'язки рівня освіти та діловитості, продуктивності робітників, т. е. чим вища освіта, тим вище і виробничі результати.

Отже, на даній, ймовірно найбільш відповідальною, стадії аналізу повинні бути отримані основні висновки, перевірені головні гіпотези, необхідні і для теоретичного осмислення проблеми, і для розробки практичних рекомендацій.

Четверта стадія, заключна, - спроба прогнозу розвитку досліджуваного процесу, подій, явищ за певних умов [23, 24, 25, 212, 214]. Кращим чином вирішення цього завдання відповідає повторне обстеження. При неможливості здійснити повторні дослідження на базі разового використовують моделі уявного експериментування, регресивні, детермінаціонние, стохастичні та ін. Корисно удатися до оцінок експертів [256] в даний предмет, щоб перевірити надійність прогнозу, що є результатом квазіекспериментом.

Загальна логіка аналізу емпіричних даних може бути ілюстрована схемою 31.

Не всі елементи наведеної схеми повинні бути реалізовані в кожному дослідженні, вона ілюструє принциповий порядок аналітичних дій. Однак цей порядок залишається мертвою конструкцією до тих пір, поки рішуче всі операції з даними, починаючи з первинних вимірювань і формалізації досліджуваних об'єктів, не наповнені змістовним сенсом.

Інтерпретаційні схема - єдине, що в кінцевому підсумку забезпечує переконливість і теоретико

практичну значимість результатів дослідження. Основи інтерпретації та пояснення закладені в дослідницькій програмі. Тепер наше завдання, дотримуючись програмних цілей, - доповнити і уточнити гіпотези, перевірити їх на матеріалі отриманих даних. "Як би не була сповнена і конкретна отримана інформація, - пише Г. С. Батигін, - вона завжди поміщається в певну" систему координат "і виступає в якості фрагмента ширшої картини, зміст якої - науковий і життєвий досвід соціолога" [10. С. 180-181].

Побудова інтерпретаційних моделей - суто творча, не формалізується операція. Тут лідирують знання, теоретична підготовка, практичний досвід, лексика, інтуїція, громадянська відповідальність дослідника. Ми можемо зробити висновок: "встановлена така-то зв'язок або закономірність", але ми можемо сказати, що підтверджені раніше встановлені факти і знайдено пояснення того, що раніше здавалося суперечливим; ми можемо написати, що виявлені зв'язки мають місце при певних умовах і в певній ситуації, а можемо і не зробити такого застереження; пошлемося на інші дані, що підкріплюють нашу пояснювальну схему, або навмисно або через незнання ігноруємо їх; сформулюємо соціальну проблему або не звернули на неї уваги; закличемо до дій або обмежимося констатацією фактів ...

У кожному з нюансів інтерпретації і в підсумкових поясненнях даних проявляється цілісна особистість дослідника. Він виступає не в ролі вузького професіонала, що функціонує електронно-обчислювальної машини, але як теоретик і практик, як вчений і громадянин, общекул'турний кругозір якого поєднується з багатством асоціацій і активною громадянською позицією.

практичні поради

1. Приступаючи до аналізу даних, будемо суворо дотримуватися програмних гіпотез, уникаючи двох крайнощів: поспішних висновків щодо їх підтвердження, якщо факти "укладаються" в гіпотезу, але разом з тим спокуси захопитися самим процесом аналізу як таким, що нерідко веде вбік від цільової орієнтації дослідження.

2. Початкові угруповання і класифікації найрозумніше виробляти, виходячи з елементарних описових гіпотез, а наступні - випереджати уточнюючими і інтерпретаційні припущеннями, просуваючись до пояснювальним. Чим далі ми заглиблюємося в аналіз даних, тим більшого значення набувають пояснювальні гіпотези, безпосередньо пов'язані з програмними завданнями дослідження.

3. Якщо гіпотези нетривіальні, особливу увагу слід приділяти висновками, які з ними, не узгоджуються. В результаті повторних оглядів, використання різних прийомів аналізу ми вводимо обмеження, уточнення вихідних гіпотез і виявляємо або їх справедливість, або впевнене спростування, що спонукає висунути нові гіпотези і здійснити їх послідовну перевірку.

4. Не слід змішувати уточнення та інтерпретацію даних з їх поясненням. Останнє є головним завданням аналізу, дозволяє встановити причинні залежності, витлумачити знайдені зв'язку в поняттях більш загальних тенденцій і закономірностей, дає підставу для прогнозу і, отже, для переходу до обґрунтування практичних рішень соціальних проблем.

5. При використанні стратегії якісного аналізу даних (про що див. Нижче - гл.VI) будемо пам'ятати, що не слід кидатися з однієї крайності в іншу. Кількісний аналіз і якісне осмислення масової статистики під кутом зору дослідницьких гіпотез не менше цінні, ніж всебічна інтерпретація статистично непредставницьким даних. В одному випадку ми набуваємо певне знання про приватних фрагментах соціальної реальності, в іншому - виявляємо смисли фактів і явищ без гарантій їх типовості, поширеності в широкому "соціальному просторі". Розуміючи ці особливості двох різних стратегій, ми повинні комбінувати їх в залежності від цільової установки дослідження. Добре сказано: "дискусія про переваги якісної методології та недоліки кількісної - це примарне протистояння" [62, С. 32].

АНАЛІЗ ДАНИХ ПОВТОРНИХ І ПОРІВНЯЛЬНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ «-- попередня | наступна --» Особливості методології якісного дослідження
загрузка...
© om.net.ua