Форум » Что, как и когда мы учим » Внимание ГОСЫ!!!! часть 3 (продолжение) » Ответить
Внимание ГОСЫ!!!! часть 3 (продолжение)
Антонина: Тема 50. Социология миграции как отрасль социологического знания Роль и место социальной теории миграции в системе социологического знания как теории среднего уровня. Объект социологии миграции. Предмет социологии миграции. Основные функции социологии миграции: гносеологическая, описательно-диагностическая, прогностическая, инструментальная, праксиолого-социоинженерная, идеологическая. Специфика изучения миграции как социального процесса. Логическая схема социологического анализа миграционного процесса. Понятийный аппарат социологии миграции. Категория «Миграционная мобильность как одна из центральных в социологии миграции. Область социологического изучения миграции. Разработка программ конкретного социологического исследования миграционного процесса. Обоснование совокупности методов сбора и анализа эмпирической информации. Особенности применения количественных и качественных методов сбора информации в изучении миграционных процессов. Тема 51.Социологическое исследование: сущность и виды Понятие социологического исследования. Социальный факт, социальная проблема, социальная ситуация как отправные точки социологического исследования. Виды социологических исследований по: целям, глубине анализа предмета исследования, по форме и характеру проведения (точечные и повторные), по степени охвата генеральной совокупности, по методам сбора информации, по условиям проведения. Тема 52. Структура и процесс социологического исследования. Метод социологического исследования как познавательные ориентации, конкретные подходы, приемы, способы и инструменты, применяемые в социологическом исследовании: микро/макроподход, изучение частного случая или массовое обследование, свободное интервью или формализованный опрос, традиционный метод анализа документов или контент-анализ и т.д. Социологическое исследование как вид коллективной систематической познавательной профессиональной деятельности, один из основных способов развития социологического знания, направленный на получение новой информации, на изучение определенных проблем на основе специальных методов. Тема 53. Организация, подготовка и проведение эмпирического социологического исследования Создание исследовательской «команды» и распределение функций. Организация концептуальной разработки исследования и создания инструментария. Подбор «полевой команды». Обучение интервьюеров. Особенности проведения пилотажного исследования. Получение информации для формирования выборочной совокупности. Решение проблем доступа к единицам исследования. Разработка плана полевого исследования: время, способы и последовательность сбора первичных данных. Управление процессом полевого исследования. Контроль интервьюеров и первичных данных в процессе полевого обследования. Организация приема результатов обследования. Организация приемов результатов обследования от интервьюеров. Тема 54. Программа и этапы социологического исследования Теоретико-социологические и прикладные социологические исследования. Классификация прикладных социологических исследований. Понятие программы социологического исследования. Программа как документ, содержащий концепцию исследовательского проекта, его методологические, методические, технические и организационные решения. Значение программы в социологическом исследовании. Необходимость, экспилицитность (ясность, четкость), гибкость, логическая последовательность и другие требования к программе. Виды программ и их структура. Последовательность действий социолога при разработке программы. Методологический раздел программы. Процедурный (методический или процедурно-методический) раздел программы. Рабочий план исследования. Пилотаж и проверка программных установок. Учет результатов пилотажного исследования при доработке программы. Тема 55. Методологический и методический разделы программы социологического исследования Функции программы социологического исследования. Методологический раздел программы как теоретическая основа исследования. Обоснование актуальности проблемы, определение цели, задач, объекта, предмета исследования, теоретико-структурно-факторная интерпретация понятий, гипотезы исследования. Методический раздел программы как решение следующих задач: определение типа исследования, определение типа выборочной совокупности, выбор метода сбора информации, логико-концептуальная схема анкеты, логическая структура анкеты, график динамики сложности вопросов, составление инструментария, оформление рабочего плана исследования. Тема 56. Подготовка социологического отчета, разработка рекомендаций по результатам исследования и способов их представления общественности Логик построения отчета. Метод индукции при построении отчета – сведение социологических данных в показатели. Переход от частного к общему как процесс обоснования ответа на основную гипотезу исследования. Структура отчета. Обоснование и содержание актуальности исследовательской проблемы. Объект, предмет, цели и задачи исследования. Теоретические и методологические основы исследования. Обоснование ответов на гипотезы исследования – основная составляющая отчета. Общие выводы по результатам исследования. Приложение к отчету. Цели, задачи, вариативность, виды рекомендаций. Теоретические и практические рекомендации. Требования к разработке рекомендаций: соответствие проблеме и результатам исследования; конкретность; выполнимость; материальная и организационная обеспеченность; реалистичность. Тема 57. Выборка в социологическом исследовании, практические аспекты. Планирование и организация выборки Характеристика выборочного метода. Применение выборочного метода в социологических исследованиях. Основные нормативные требования к его использованию. Алгоритм построения выборки. Описание объекта исследования и генеральной совокупности. Основа выборки. Выделение единиц отбора и анализа. Выбор типа выборки. Обоснование объема выборки. Репрезентативность выборочного исследования. Понятие репрезентативности. Погрешность выборки. Случайные и систематические ошибки. Дисперсия как разброс отдельных значений признаков. Оценка моделирования генеральной совокупности по выборочным данным. Способы оценки. Качество оценки. Построение выводов об условиях экстраполяции результатов выборочного исследования на генеральную совокупность. Тема 58. Анализ документов в социологическом исследовании Понятие документов в социологии. Документ как средство закрепления различным способом на специальном материале информации о фактах, событиях, явлениях объективной действительности и мыслительной деятельности человека. Классификация документов. Оценка документов. Методы анализа документов: Анализ документов как основной и вспомогательный метод социологического исследования. Тема 59. Контент-анализ как один из методов анализа документов Сущность, общая характеристика и виды контент-анализа. Основные направления использования. Инструментарий метода контент-анализа, его основные параметры. Сильные и слабые стороны контент-анализа и его соотношение с другими приемами социологического анализа документов. Тема 60. Метод наблюдения в социологическом исследовании Наблюдение как прямая регистрация событий исследователем (очевидцем). Отличие научного наблюдения от обыденного. Особенности социологического наблюдения. Соотношение метода наблюдения с другими методами сбора социологической информации. Сфера применения. Наблюдение в социальной практике. Классификация видов наблюдения, их характеристика. Возможности ограничения разных видов наблюдения. Разработка программы социологического наблюдения. Объект и предмет наблюдения. Условия его проведения. Обоснование целей и задач. Выбор единиц и определение категорий наблюдения. Инструментарий наблюдения. Подготовка наблюдателей. Использование технических средств в наблюдении. Специфика обработки результатов наблюдения. Проблемы надежности и достоверности результатов наблюдения. Тема 61. Метод анкетирования в социологическом исследовании Анкетный опрос (анкетирование) как способ общения исследователя с респондентом. Его возможности и ограничения. Условия и критерии применения. Социологическая анкета. Тема 62. Анкета как базовый инструмент социологического исследования Логико-концептуальная схема анкеты. Композиция и графика анкеты с учетом характера получения информации. Вводное обращение и инструкция респонденту. Анкетирование как процесс: этапы и динамика развития опроса. Особенности проведения анкетных опросов. Проблема анонимности при анкетных опросах. Приемы, повышающие внимание респондента. Необходимые условия организации и проведения анкетирования, повышения качества получаемой информации. Тема 63. Метод интервью в социологическом исследовании Интервьюирование как особая форма социологического опроса. Функциональное отличие интервьюирования от анкетирования. Возможности и ограничения интервьюирования. Логика опроса при интервьюировании и психология его восприятия респондентом. “Эффект интервьюера”. Классификация интервью. Ситуация интервьюирования как совокупность внешних и внутренних факторов. Задача выбора или создания ситуации интервьюирования как функция социолога. Требование единства ситуации при проведении массовых интервью. Структурные элементы ситуации интервьюирования. Респондент в ситуации интервью. Требования к личности интервьюера и его профессиональной подготовке. Принципы организации работы интервьюеров. Контроль за работой интервьюеров. Тема 64. Метод экспертных оценок в социологическом исследовании Сущность метода экспертных оценок, его место в системе методов сбора социологической информации. Классификация экспертных опросов. Критерии отбора экспертов. Разработка инструментария. Этап сбора экспертной информации. Методы обработки экспертных суждений. Анализ экспертной информации. Сравнение результатов экспертного опроса с результатами массового опроса, с данными, полученными с помощью других методов социологических исследований. Тема 65. Социометрия в социологическом исследовании Социометрия, социометрический метод как способ измерения и анализа социально-психологических характеристик в малых группах. Возможности и ограничения использования социометрии для изучения межличностных внутригрупповых отношений. Этапы и программа проведения социометрического опроса. Особенности инструментария социометрического опроса. Социометрическая карточка. Проблема социометрических ограничений. Социометрические критерии и их классификация. Подготовка анкетеров (интервьюеров), и инструктирование респондентов. Социоматрицы и социограммы как формы представления социометрических данных. Виды социограмм. Индивидуальные и групповые социометрические индексы. Выявление с помощью социометрического опроса структуры социально-психологических отношений в малой группе. Использование социометрических данных для моделирования и оптимизации функционирования и развития малой группы. Тема 66. Социальный эксперимент в социологическом исследовании Эксперимент в естественных и общественных науках. Основные черты социального эксперимента. Специфика использования эксперимента в социологических исследованиях, его возможности и границы применения. Программа эксперимента и роль в ней обоснования гипотез. Логические схемы экспериментального доказательства гипотез. Классификация экспериментов. Планирование и основные этапы в подготовке и постановке эксперимента. Структура экспериментальной ситуации. Переменные и их измерение. Внешняя и внутренняя валидность эксперимента. Анализ результатов эксперимента. Тема 67. Метод фокус - группы в социологическом исследовании Понятие фокус-группы. Метод фокус-группы – качественный метод сбора социологической информации. Место методов фокус-группы в системе методов социологического исследования. Групповая динамика и этнографический подход как основные методологические принципы проведения фокус-группы. Методические процедуры проведения фокус-группы. Методы «снежного кома», видеозаписи, «одностороннего зеркала» и др. Решающая роль модератора в фокус-группе. Методы анализа данных фокус-группы. Контент-анализ. Метод межгрупповых сравнений. Лингвистический анализ. Дискурс-анализ. Анализ видеоданных. Составление отчета по результатам проведения фокус-группы. Границы и сферы применения метода фокус-группы. Тема 68. Мониторинг как технология сбора социальной информации Мониторинг как информационная технология прогнозирования на долгосрочную, среднесрочную и краткосрочную перспективу социального развития общества, региона, наиболее адекватный способ организации социологических исследований в динамически меняющейся социальной ситуации. Задачи мониторинга социальной сферы. Преимущества перед точечными исследованиями социальных проблем. Методологические и методические основы данного вида исследования. Аналитическая система показателей мониторинга социальной сферы и ее структурно-логическая схема. Система сбора и обработки эмпирических показателей. Объект и субъект мониторинга. Определение, типология, система показателей. Тема 69. Качественные и количественные методы в социологии Методологическая роль теории и ее ключевых понятий в выборе исследовательской стратегии. Место качественных и количественных методов в системе социологического знания. Специфика количественного и качественного подхода к пониманию социального мира. Различия в методологии количественного и качественного измерения социальной действительности. Основные методы количественного исследования: понимание и интерпретация. Основные методы качественного исследования: понимание и интерпретация. Тема 70. Методология и методические принципы маркетинговых исследований Область применения маркетинговых исследований. Схема проведения маркетингового исследования. Основные этапы маркетингового исследования. Маркетинговый план: краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный. Международный кодекс маркетинговых исследований (кодекс ESOMAR). Специфика определения выборочной совокупности в маркетинговых исследованиях. Типы выборок, применяемые в маркетинговых исследованиях. Общие правила рекрутинга будущих респондентов. Классификация методов маркетинговых исследований. Исследование первичных, вторичных данных; внешних и внутренних источников информации. Количественные, качественные методы, микс-методики. Тема 71. Измерение в социологии, шкалирование. Типы и виды шкал Измерением как процедура, с помощью которой объекты измерения, рассматриваемые как носители определенных соотношений, отображаются в некоторую математическую систему с соответствующими отношениями между элементами этой системы. Дефиниция шкалы как формальное определение измерения. Обобщение этого определения: рассмотрение совокупности результатов измерения как модели реальности. Тип шкалы. Определение типов номинальных, порядковых, интервальных шкал. Номинальные шкалы – допускают произвольные взаимнооднозначные преобразования, т.е. преобразования сохраняющие отношения равенства/неравенства между числами. Порядковые шкалы – допустимы произвольные монотонно возрастающие преобразования. Интервальная шкала – допустимы положительные линейные преобразования, которые наряду с отношениями равенства, неравенства и порядка между числами сохраняют эти отношения между их разностями (интервалами). Генеральная совокупность. Выборка. Тема 72. Нормальное распределение, его распространенность в социологии Нормальное распределение социологических данных, его основные характеристики и причины значительной распространенности в социологии. Кривая Гаусса, ее параметры, стандартный вид. Функции Гаусса и Лапласа, их формальное и графическое представления и взаимосвязь. Вероятность попадания нормальной случайной величины в заданный интервал. Вероятность заданного отклонения нормальной случайной величины. Правило трех сигм, его применимость. Оценка отклонения теоретического распределения случайной величины от нормального: асимметрия и эксцесс. Критерий согласия хи-квадрат (Пирсона). Методика определения теоретических частот. Тема 73. Корреляционный анализ как метод изучения взаимосвязи признаков Статистическая и корреляционная зависимость. Корреляционная таблица. Выборочный коэффициент корреляции и методика его вычисления. Основные подходы к интерпретации коэффициентов корреляции в социологии. Коэффициенты связи, основанные на критерии "хи-квадрат". Ранговая корреляция. Парная ранговая корреляция: коэффициенты ранговой корреляции Спирмена, Кендалла. Множественная ранговая корреляция. Коэффициенты связи, основанные на моделях прогноза и понятии энтропии. Коэффициенты связи для четырехклеточных таблиц сопряженности. Локальные коэффициенты связи. Анализ фрагментов таблиц сопряженности. Прямая и опосредованная связь. Тема 74. Номинальный регрессионный и дисперсионный анализ как методы анализа данных в социологии Основные идеи классического регрессионного анализа, рассчитанного на "количественные" признаки. Общий вид линейного регрессионного уравнения с номинальными переменными. Интерпретация его коэффициентов. Типы задач, решаемых с помощью номинального регрессионного анализа, обеспечение возможности прогноза как основная цель его применения. Выборочные уравнения регрессии. Отыскание параметров выборочного уравнения прямой линии среднеквадратичной регрессии по несгруппированным и сгруппированным данным. Дисперсионный анализ: концепция, структура представления данных, методика и техника проведения. Специфика проведения дисперсионного анализа в социологии. Тема 75. Факторный анализ как метод анализа данных в социологии Цель и задачи факторного анализа. Основные этапы факторного анализа. Составление корреляционной матрицы. Извлечение факторов. Вращение факторов. Интерпретация результатов факторного анализа.
Ответов - 12
Наталка: Тема 67. Метод фокус-группы в социологическом исследовании Фокус – группы - групповое фокусированное стандартизированное интервью в форме групповой дискуссии по заранее разработанному сценарию. Метод Ф.г. сегодня преимущественно применяется для сбора качественной информации, получаемой от определенного количества малых групп, сформированных по определенным правилам. Место методов Ф.г. в системе методов социологического исследования. В отличие от номинальных методов в методах Ф.Г. используется принцип групповой динамики (участники Ф.Г. взаимодействуют между собой как в реальной ситуации). В дельфийских группах участники разобщены территориально, здесь исследователь не направляет групповые процессы, а лишь обобщает их мнение. Метод мозговой атаки обращает внимание на выработку взаимоприемлемого решения в определенной проблемной ситуации. Ф.г. имеют общие черты с глубинными интервью, однако они более масштабны и одновременно имеют дело не с одним человеком, а с небольшой группой людей. Сходство между Ф.Г. и включенным наблюдением состоит в том, что оба метода дают возможность непосредственно наблюдать процессы социального взаимодействия, только в Ф.Г. предмет этих взаимодействий заранее известен, и весь процесс обсуждения сконцентрирован именно на нем. Групповая динамика - совокупность динамических процессов, которые одновременно происходят в группе в определенную единицу времени. Динамические процессы имеют большое значение в социологическом исследовании с применением описываемого метода. Во-первых, сбор данных происходит в ходе постоянного взаимодействия респондентов, где участники влияют друг на друга. Во-вторых, анализ данных и интерпретация результатов проводятся с учетом данного влияния. В Ф.г. из всего многообразия групповых процессов чаще всего встречаются группообразование, групповое давление, конфликт. На динамику в группе влияют возраст, пол, уровень образования, индивидуально-психические особенности и др. Знание и управление групповой динамикой помогает социологу управлять дискуссией, учитывать ее влияние на респондента, рассматривать процесс трансформации установки и его причины. Этнографический подход (этнометодология) - область сравнительных исследований глубинных структур обыденных побуждений и поступков людей. Перед социологом стоит задача увидеть проблему глазами респондента и зафиксировать видение и объяснение данной проблемы самим респондентом. Методические процедуры проведения Ф.г. 3 основных этапа: 1) подготовительный: определяется цель, объект и предмет исследования, подготовка исследовательской команды, определяется количество Ф.г., их размер, степень формализованности, составляется план дискуссии (сценарий/гайд), выбираются темы, их число, а также место проведения. 2) собственно полевые работы и первичная обработка результатов. 3) анализ данных, включающий расшифровку аудио- и видеозаписи, написание отчета и представлением результатов. В идеале Ф.Г. проводятся в специально оборудованном помещении, которое состоит, как минимум, из двух комнат, отделенных друг от друга полупрозрачным односторонним зеркалом. В одной комнате проходит сама дискуссия, которая обязательно должна фиксироваться на аудио- и видеокассеты. В другой комнате могут присутствовать наблюдатели. Количество участников группы - от 6 до 12 человек. Все будущие участники Ф.г. должны быть знакомы с обсуждаемой темой. Ведет групповое интервью модератор профессиональный исследователь, который должен обладать определенными навыками работы с людьми, уметь расположить их к себе, быть нейтральным. Продолжительность Ф.г. определяется в зависимости от цели исследования и колеблется между 1,5-3,5 часами. Способы отбора участников: 1) случайный отбор по имеющимся в базах данных спискам; 2) "снежный ком" - отбор людей, соответствующих заданным критериям по информации, предоставляемой людьми о своих знакомых; 3) стихийный отбор с использованием экспресс-интервью и анкетирования для выбора наиболее подходящих респондентов. Методы анализа данных Ф.г. 1) контент-анализ (анализ содержания) стенографических записей групповой дискуссии 2) лингвистический анализ (анализ беседы, анализ интеракции) 3) анализ видеоданных (видны невербальные реакции участников группы) 4) дискурс-анализ (исследователь должен быть внимателен ко всем факторам, опосредующим процесс общения, учитывать несоответствие между действиями и словами и оценивать влияние на группу извне. Для превращения в текст дискурс должен быть отделен от специфического речевого события и его автора). 5) метод межгрупповых сравнений. Составление отчета по результатам проведения Ф.г. Главная задача - выделение основных идей и направлений дискуссии и систематизация разрозненных высказываний с учетом поведения участников, последовательности ответов и динамики мнений. Отчеты по результатам могут быть представлены в нескольких вариантах: 1) устный отчет (упор делается на наиболее важных выводах исследования, которые дополняются иллюстративным материалом (слайды, фрагменты видеозаписи и т.п.). 2) письменный отчет включает в себя следующие разделы: цели исследования, результаты исследования, выводы и рекомендации. Исследователь может описать собственный опыт и чувства, но позиция автора может и отсутствовать (распечатки аудио/видеозаписей без комментариев). Чаще всего фокус-группы используются для реализации следующих целей: • генерирование идей; • проверка гипотез для количественных исследований; • подготовка инструментария для количественных исследований; • интерпретация результатов количественных исследований; • изучение особенностей поведения отдельных групп людей. Суждения группы лиц по поводу протекающих массовых явлений могут быть использованы в качестве прогнозных оценок. Существенное ограничение использования метода Ф.Г. состоит в том, что этот метод плохо подходит для изучения иерархически организованных взаимодействий руководства и подчиненных. Говоря о «слабых местах» метода Ф.Г., безусловно, в первую очередь отмечают субъективный характер полученной информации. Полученные данные во многом зависят от психологических особенностей респондентов. Поэтому особенное значение при использовании метода Ф.Г. приобретает умение модератора распознавать психологические особенности каждого из респондентов и учитывать их как при проведении беседы, так и при последующем анализе полученных данных.
Наталка: Тема 68. Мониторинг как технология сбора социальной информации Мониторинг — процесс систематического или непрерывного сбора информации о параметрах сложного объекта или процесса. Мониторинг — систематический сбор и обработка информации, которая может быть использована для улучшения процесса принятия решения, а также, косвенно, для информирования общественности или прямо как инструмент обратной связи в целях осуществления проектов, оценки программ или выработки политики. Он несёт одну или более из трёх организационных функций: * выявляет состояние критических или находящихся в состоянии изменения явлений окружающей среды, в отношении которых будет выработан курс действий на будущее; * устанавливает отношения со своим окружением, обеспечивая обратную связь, в отношении предыдущих удач и неудач определенной политики или программ; * устанавливает соответствия правилам и контрактным обязательствам. Мониторинг позволяет отслеживать процессы социально – экономического развития территории и вносить необходимые коррективы. Цели: 1. Определение ключевых индикаторов, дающих наиболее полную информацию о текущем состоянии всех сфер жизнедеятельности территории. 2. Возможность предвидения негативных процессов, протекающих в соц. структуре 3. Выработка сценариев развития регионов, территорий 4. Совершение системы управления соц. жизнью территории Задачи: 1. Организация наблюдении. Получение достоверной и объективной информации на территории соц. процессов. 2. Оценка и систематический анализ полученной информации, выявление причин, вызвавших тот или иной характер протекания соц. процессов. 3. Обеспечение органов управления предприятий, учреждений и организаций независимых от их подчиненности и форм собственности, а также граждан, информации, полученной при осуществлении соц. мониторинга. Основной принцип организации социально – экономического мониторинга – вся система должна быть направлена на решение конкретных управленческих задач. Цели: 1. непрерывность наблюдения за объектом 2. периодичность снятия информации происходящих изменений 3. сопоставимость применяемых показателей мониторинга во времени 4. развитие системы соц. мониторинга территории на основе совершения инструментария и технического оснащения 5. расширение наблюдаемых процессов и увеличение числа объектов наблюдения Требования к информации: 1) полнота 2) достоверность 3) своевременность 4) репрезентативность Для обработки информации соц. процессов применяется пакет спсс.
Наталка: Тема 69. Качественные и количественные методы в социологии Качественные методы – методы, где основа исследования – способность (мастерство) интервьюера или наблюдателя получать уникальные данные от объекта исследования. Инструментарий не структурирован, не стандартизирован (нет конкретного плана работы). Свободное интервью, фокус – группа, кейс стадии. Качественные методы часто используют на начальных этапах исследования, а также в специальных (этнографических исследованиях). Достоинства: 1) получение качественной глубокой информации об объекте 2) относительная оперативность 3) относительная дешевизна Недостатки: 1) нерепрезентативность (почти всегда) 2) субъективизм исследователя, проводящего полевые процедуры 3) локальность каждой исследовательской ситуации Количественные методы – методы, в основе которых лежит инструмент, по средствам которых осуществляется измерение. Процедура количественных методов строго регламентирована. Массовый закрытый опрос, структурированное наблюдение. Область исследования строго и априорно определяется исследователем. Достоинства: 1) простота при обработке информации 2) меньший субъективизм, чем в качественных исследованиях 3) больше % ответивших 4) относительная экономичность 5) отработанность Недостатки: 1) потеря глубины интервью Существуют микс методики: холл тест, хоум тест, таинственный покупатель.
Наталка: Тема 70. Методология и методические принципы маркетинговых исследований Маркетинг – человеческая деятельность, так или иначе имеющая отношение к рынку. Смысл этой деятельности состоит в работе с рынком ради оптимизации осуществления обменов, цель которых – получение максимальной прибыли за счет наиболее полного удовлетворения потребности. Маркетинг необходим для того, чтобы наиболее эффективным образом обеспечить встречу товара (производителя) с потребителем (покупателем). Маркетинговые исследования - систематическое определение круга данных, необходимых в связи со стоящей перед фирмой маркетинговой ситуацией, их сбор, анализ и отчет о результатах. Задачи маркетингового исследования очевидны: собрать максимальную информацию о рынке, удачно продвигать свой товар, реализовывать его, удовлетворять клиентов, их потребности и т.д. Маркетинговое исследование - процесс, состоящий из пяти этапов. Дадим описание пяти основных этапов маркетингового исследования. 1. Выявление проблем и формулирование целей исследования. 2. Отбор источников информации. 3. Сбор информации. 4. Анализ собранной информации. 5. Представление полученных результатов. Отбор источников информации. На этом этапе необходимо определить вид интересующей заказчика информации и пути ее наиболее эффективного сбора. Исследователь может собирать вторичные или первичные данные или те и другие одновременно. Вторичные данные - информация, которая уже где-то существует, будучи собранной ранее для других целей. Это отчеты о предыдущих исследованиях, отчеты о прибылях и убытках, услуги коммерческих организаций, издания госучреждений, книги и т.д. Первичные данные - информация, собранная впервые для какой-либо конкретной цели:
Наталка: Тема 71. Измерение в социологии, шкалирование. Типы и виды шкал Измерение – процедура, с помощью которой измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном и получает числовое выражение в определенном масштабе или шкале. Измерение – процедура сравнения объектов по определенным показателям или характеристикам. Объективные измерения производятся измерительными приборами, действие которых основано на использовании физических законов (весы). Субъективные измерения производятся человеком, который сам выполняет роль измерительного прибора. Любое измерение включает в свой состав объекты, показатели, процедуру сравнения. В качестве показателей сравнения объектов используются пространственные, временные, физические, социальные и другие свойства объектов. Например, высота ртутного термометра – показатель температуры. Легче измеряются объективные свойства (возраст, доход и др.) Сложнее измеряются чувства, вкусы, привычки. Шкала – алгоритм, с помощью которого осуществляется измерение в тех случаях, когда оно является отображением изучаемых объектов в числовую математическую систему. С помощью шкалы каждому объекту ставится в соответствии число, называемое шкальным значением объекта. Континуум шкалы – интервал, включающий все значения измеряемого признака от мин. до макс. Стадии (этапы) шкалирования 1. Качественная классификация объектов 2. Поиск протяженности выделенных в качестве анализа средств 3. Установление эмпирических индикаторов или внешних признаков объекта, которые поддаются расположению в континууме 4. Проверить, все ли единицы, составляющие измерительный объект, укладываются в ранжируемый ряд. Выбранная шкала измерений определяет характер информации, которой будет располагать исследователь при изучении какого – либо объекта. Типы шкал Номинальные шкалы – шкала наименований, классификационная - допускают преобразования сохраняющие отношения равенства/неравенства между объектами. (Какой цвет Вы любите? Синий, красный, желтый). Порядковые шкалы - ранговая. Если при осуществлении измерения моделируется не только отношения равенства / неравенства, но и отношения порядка между ними. (Проранжируйте, пожалуйста, Ваши предпочтения в фруктах) Интервальная шкала - наряду с отношениями равенства, неравенства и порядка между объектами сохраняют эти отношения между их разностями (интервалами). Главная трудность построения интервальной шкалы – обоснование равенства или разности дистанций между объектами. (Ваш возраст? 10-20, 20-30 и т.д.) Шкала отношений – является единственной шкалой, имеющей нулевую точку, поэтому с ее помощью можно проводить замеры с нуля. (Ваш возраст____) Шкалы по форме различают: а) числовые (таблица с числами), вербальные (какая дисциплина нравится больше всего? История, математика…), графические (оцените от 0 до 10…) Приемы, применяемые при шкалировании: 1) Ранжирование (альтернативы по степени предпочтительности) 2) Попарное сравнение (сравнение объектов по какому-либо качеству) (две телепередачи одного жанра!) 3) Бальная оценка (проставить баллы по предпочтению) Генеральная совокупность - все множество социальных объектов, которые являются предметом изучения в пределах, очерченной программой социологического исследования и территориально-временными границами. Выборка (или выборочная совокупность) - совокупность случайно отобранных из генеральной совокупности объектов.
Наталка: Тема 72. Нормальное распределение, его распространенность в социологии Многочисленные методы, с помощью которых обрабатываются переменные, относящиеся к интервальной шкале, исходят из гипотезы, что их значения подчиняются нормальному распределению. При таком распределении большая часть значений группируется около некоторого среднего значения, по обе стороны от которого частота наблюдений равномерно снижается. На диаграмме нанесена кривая нормального распределения (Колокол Гаусса). Реальное распределение в большей или меньшей степени отклоняется от этой идеальной кривой. Выборки, строго подчиняющиеся нормальному распределению, на практике, как правило, не встречаются. Поэтому почти всегда необходимо выяснить, можно ли реальное распределение считать нормальным и насколько значительно заданное распределение отличается от нормального. Перед применением любого метода, который предполагает существование нормального распределения, наличие последнего нужно проверять в первую очередь. Классическим примером статистического теста, который исходит из гипотезы о нормальном распределении, можно назвать t-тест Стьюдента, с помощью которого сравнивают две независимые выборки. Если же данные не подчиняются нормальному распределению, следует использовать соответствующий непараметрический тест, в случае двух независимых выборок — U-тест Манна и Уитни. Если визуальное сравнение реальной гистограммы с кривой нормального распределения кажется недостаточным, можно применить тест Колмогорова-Смирнова, который находится в меню Analyze (анализ данных) в наборе непараметрических тестов. Третий способ проверки «правило трех сигм»
Наталка: Тема 73. Корреляционный анализ как метод изучения взаимосвязи признаков Корреляционной называют зависимость, при которой изменения одной из величин повлекут за собой изменения среднего значения другой величины. Для оценки корреляционной зависимости используется коэффициент ранговой корреляции Спирмена, Кендалла, изменяющийся в диапазоне -1<=r<=1, если r=1 – зависимость линейная, если r=0 – переменные независимы, r>1 – прямая связь, r<0 – обратная связь. Чем больше абсолютное значение коэффициента, тем сильнее связь между признаками. Метод вычисления коэффициента корреляции зависит от вида шкалы, которой относятся переменные. Процедуру присвоения рангов можно выполнять для порядковых и интервальных шкал. Для номинальных шкал она неосуществима. При вычислении коэффициентов ранговой корреляции каждому наблюдению (т.е. респонденту) ставится в соответствие величина, называемая рангом. Ранг имеет смысл порядкового номера ответа респондента после того, как ответы всех респондентов расположили в порядке возрастания исследуемого признака. Поясним на примере: Пусть были получены следующие ответы на некоторый вопрос: Номер респондента 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Ответ 10 7 4 8 6 2 25 15 17 Расположим ответы в порядке возрастания: Номер респондента 6 3 5 2 4 1 8 9 7 Ответ 2 4 6 7 8 10 15 17 25 Теперь запишем вместо ответов порядковые номера ответов. Это и будут ранги: Номер респондента 6 3 5 2 4 1 8 9 7 Ранг 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Например, ранг 2-го респондента будет равен 4. Коэффициент линейной корреляции Пирсона R служит для измерения силы связи двух признаков, каждый из которых измеряется по интервальной шкале. В остальном его свойства схожи с коэффициентами ранговой корреляции. Диапазон его изменения - от -1 до 1, притом значение ~0 означает отсутствие связи между ответами на изучаемые вопросы (т.е. то, что признаки независимы). Значение R~1 означает, что чем больше у респондента значение 1-го фактора, тем больше у него ожидаемое значение 2-го фактора. Наоборот, R~ -1 означает, что чем больше значение 1-го фактора, тем меньше ожидаемое значение 2-го фактора. Рассмотрим вычисление коэффициента корреляции на следующем примере. Пусть студенты сдавали математику и информатику и получили следующие оценки: Оценка по математике 5 4 2 4 5 3 2 4 4 Оценка по информатике 4 4 3 5 5 3 3 5 4 Требуется проверить, связаны ли оценки по математике и информатике.
Наталка: Тема 74. Номинальный регрессионный и дисперсионный анализы как методы анализа данных в социологии Регрессионный анализ – методика анализа отношений между двумя и более переменными интервального уровня с целью предсказания значения одной по сравнению с другой или другими. Например, при уравнении регрессии, описывающим отношение между размером дохода и числом лет обучения, доход может быть предсказан, если известно число лет обучения. Многократный линейный регрессионный анализ используется в тех случаях, когда имеются несколько независимых переменных интервального уровня. Например, можно вывести линейное уравнение, которое связывало бы доход с годами обучения, возрастом и годами опыта работы. Простая линейная регрессия: у=b*х + а b >0 – связь прямопропорциональная, функция возрастает b <0 – связь обратнопропорциональная, функция убывает Регрессионный анализ используют в тех случаях, когда: - необходимо установить, реально ли есть взаимосвязь между переменными; - необходимо установит тесноту связи зависимых и независимых переменных; - нужно определить форму связи; - нужно предсказать значение зависимой переменной; - необходимо осуществлять контроль над независимыми переменными при определении вкладов конкретной переменной. Регрессионный анализ служит для выявления вида влияния одной переменной на другую. Корреляционный анализ устанавливает наличие зависимости, а регрессионный – вид зависимости: линейная, квадратичная, экспоненциальная и т.д. Предполагается, что связь между величинами линейная. Если мы знаем уравнение линейной регрессии, то по ответу человека на вопрос X мы можем спрогнозировать (с некоторой точностью) его ответ на вопрос Y. Для проведения регрессионного анализа необходимо следующее: -Выбор одного блока, из которого берется координатный интервал, чьи данные дают зависимую переменную регрессии. -Выбор одного или нескольких блоков, из которых аналогично берутся факторы в качестве независимых переменных регрессии. При этом необходимо, чтобы блок, дающий зависимую переменную, и все блоки, дающие независимые переменные, имели какие-либо общие координаты (обычно пространство и время), которые служат переменными развертки и дают точки, по которым проводится регрессионная кривая или поверхность. -Выбор типа и "степени" функций от независимых переменных, которые включаются в регрессию. -Задание координатных интервалов переменных сравнения, внутри которых регрессионная функция не должна значимо изменяться. -Определяется точность предсказания. Для этого находится стандартная ошибка оценки регрессии. Регрессия проводится последовательно с увеличением числа независимых переменных и степени регрессионной функции. При этом общесистемным оптимизатором находится минимум среднеквадратичного отклонения точек данных от регрессионной кривой. Для регрессионной кривой вычисляются характеристики неопределенности - показатели тесноты регрессии: кривые доверительного интервала и коэффициент детерминации. Последний может вычисляться сразу для всех комбинаций "зависимая переменная - независимая переменная". Как и корреляция, регрессия рассчитывается для фиксированных координатных интервалов каждой переменной сравнения. Проверяется устойчивость регрессии к смене координатного интервала на том же уровне иерархии. Так же как и корреляционный анализ, регрессионный имеет свои особенности и направленности. Для установления математической зависимости между двумя метрическими переменными – зависимой и независимой используется парная регрессия. Множественная регрессия используется для определения математической зависимости между двумя или больше независимыми переменными и зависимой переменной, выраженной с помощью интервальной или относительной шкал. Силу тесноты связи в данном случае измеряют с помощью коэффициента множественной детерминации (аналогично, как и при корреляции). При пошаговой регрессии независимые переменные вводят и выводят из уравнения регрессии один за другим, чтобы выбрать меньшее их количество, которое объясняет большую часть вариации. Парная регрессия отвечает на такие вопросы как: - Какова зависимость между зависимыми переменными и независимыми? - Зависит ли вариация объемов рынка от численности торгового персонала? Множественная регрессия дает ответы на вопросы: - Объясняется ли спрос на продукт с точки зрения цен, количества конкурентов и посредников на рынке? - Зависит ли доля рынка от расходов на PR-акции, рекламу и бюджета на промоакции? - Зависит ли спрос от проведения бенчмаркинга, ценовой политики конкурентов и т.д. Пример регрессионного анализа: Ошеломительным примером такого анализа является пример компании Sun Microsystems, которая обошла по продажам компанию IBM. Взяв за основу регрессионный анализ конкурентных преимуществ, компания стала лидером на рынке технологий. Регрессионный анализ проводился следующим образом: было взято три набора независимых переменных: численность специалистов в компании конкурента, расходы на рекламу и расходы на разработки. И все они использовались только благодаря проведенному ранее бенмаркингу. Зависимой переменной являлся объем сбыта. Проведение данного анализа показало, что именно из-за численности персонала страдала компания Sun Microsystems и была в лидерах IBM. Из-за большей численности персонала в компании Sun Microsystems возникала разобщенность на профессиональном уровне, и зачастую не было единого мнения по внедрению того или иного продукта, деньги на разработки выделялись, но большинство из разработок так и оставались разработками и не внедрялись. Напротив, в IBM менее крупной по численности компании разработки быстро уходили на рынок и скупались практически сразу. По итогам анализа, Sun Microsystems не решилась сокращать персонал, боясь утечки информации, а разделилась на филиалы и тем самым увеличила свои продажи, и 3 года находилась на пике в лидерах. С помощью дисперсионного анализа исследуют влияние одной или нескольких независимых переменных на одну зависимую переменную (одномерный анализ) или на несколько зависимых переменных (многомерный анализ). В обычном случае независимые переменные принимают только дискретные значения (и относятся к номинальной или порядковой шкале); в этой ситуации также говорят о факторном анализе. Если же независимые переменные принадлежат к интервальной шкале или к шкале отношений, то их называют ковариациями, а соответствующий анализ — ковариационным. Концепция дисперсионного анализа предложена Р. Фишером в 1920 г. и состоит в выделении и сравнении между собой различных компонент дисперсии признака Y (отсюда и название метода). Эти компоненты выделяются посредством разложения вариации (SS) признака Y на составные части. Сравнение компонент позволяет делать вывод о значимости или незначимости влияния отдельного фактора на изменчивость признака Y. Дисперсионный анализ, возникший как метод планирования эксперимента (Р. Фишер предложил его. для обработки результатов опытов по выявлению условий, при которых испытываемый сорт сельскохозяйственной культуры дает максимальный урожай), используется как метод анализа данных для выявления систематических различий между результатами непосредственных измерений, выполненных при тех или иных меняющихся условиях (что особенно важно для социологии). Для применения дисперсионного анализа требуется определенная структура представления исходных данных. Задачу однофакторного дисперсионного анализа можно представить как проверку связи двух признаков, один из которых измеряется по интервальной шкале, а другой – по номинальной. Эта задача является логическим обобщением сравнения средних значений в группах на ситуацию, когда групп не две, а больше. Действительно, признак, измеряемый по номинальной шкале, делит всех респондентов на группы (число групп равно числу вариантов ответа). В каждой группе можно вычислить среднее значение того признака, который измеряется по интервальной шкале. Если связи между факторами нет, то во всех группах средние значения будут равны. дисперсионный анализ проверяет более строгое условие, формулируемое как нулевая гипотеза: «Средние значения во всех группах равны». Технику проведения дисперсионного анализа рассмотрим на конкретном примере (по ходу вычислений будут даваться комментарии). Пусть у нас имеются данные о возрасте футболистов различного амплуа: защитников, полузащитников и нападающих (по 4 игрока каждой категории). Данные можно представить в виде такой таблицы: номер защитники полузащитники нападающие 1 35 30 21 2 32 24 22 3 31 26 34 4 30 20 31 Столбец «номер» введен только для удобства восприятия данных. В остальных трех столбцах в качестве значений фигурирует возраст игрока (в годах). Первым делом средние значения надо вычислить (в каждой группе, а также в целом по выборке). Получим общую сумму квадратов отклонений от среднего значения, т.к. дисперсия по определению – величина, равная отклонению от среднего: Амплуа: защитник полузащитник нападающий разности 1 35-28=7 2 -7 2 32-28=4 -4 -6 3 31-28=3 -2 6 4 30-28=2 -8 3 Возводим ячейки таблицы в квадрат и суммируем: Амплуа: защитник полузащитник нападающий Квадраты разностей 1 72=49 4 49 2 42=16 16 36 3 9 4 36 4 4 64 9 Сумма по столбцу 78 88 130 Суммируя нижнюю строку, получаем, что Sобщ=78+88+130=296 Далее требуется найти факторную сумму Считаем факторную дисперсию, которая равна факторной сумме, деленной на (число групп - 1): Остаточная сумма равна разности общей суммы и факторной: Sост=Sобщ-Sфакт=296-104=192. Остаточная дисперсия равна: Для проверки гипотезы о том, что средние значения во всех группах равны, используется величина F, равная отношению факторной и остаточной дисперсий: Fкрит. – по таблице вычисляется по таблице, учитывая уровень значимости и количество степеней свободы. Поскольку F< Fкрит, мы принимаем нулевую гипотезу о равенстве всех средних значений. То есть, мы делаем вывод о том, что все средние значения в группах равны, а исследуемые признаки (факторы) не связаны между собой. Если у Вас под рукой нет таблиц, но есть компьютер с наличием на нем Excel, для нахождения критического значения F по известному уровню значимости и степеням свободы можно воспользоваться функцией FРАСПОБР.
Наталка: Тема 75. Факторный анализ как метод анализа данных в социологии Факторный анализ - (factor analysis) — многомерная статистическая методика, в которой соотношения (или корреляции) между большой совокупностью наблюдаемых переменных объясняются в терминах небольшого числа новых переменных, называемых факторами. Факторный анализ позволяет разделить массив переменных на малое число групп, которые называются факторами. В один фактор объединяются несколько переменных, имеющих плотную корреляцию между собой и слабую корреляцию с переменными, объединяемыми другими факторами. Основной задачей факторного анализа является группировка схожих по смыслу утверждений в макрокатегории (факторы) с целью сократить число переменных и упростить процедуру ана¬лиза существующей базы данных. Факторный анализ – метод статистического анализа, который предполагает выявление значений латентных переменных, которые не учитывались в предварительном анализе. Существуют математические модели, заключающиеся в записи систем уравнений относительно факторных нагрузок, участвующих в модели. Эти факторы интерпретируются как латентные переменные – после вычислительных процедур рассматриваются такие факторы нагрузок, которые имеют наибольшее значение, остальные отбрасываются. Осуществляется переход от одной матрицы нагрузок к другой. Определяется значимость влияния тех переменных, которые оказывали влияние на данный признак. В факторную модель включены те признаки, которые мы не наблюдаем (не можем наблюдать). Основная методика — "направленная переменная", то есть без различия между независимой и зависимой переменными в совокупности данных. Анализ состоит из четырех этапов. Первый направлен на получение матрицы корреляций, в которой каждая переменная в совокупности данных соотнесена со всеми другими. Следующий шаг — извлечение факторов с целью определения минимального числа факторов для адекватного объяснения наблюдаемых корреляций между первоначальными переменными. Если их число близко к первоначальным переменным, то смысл в факторном анализе невелик. Цель третьего (факультативного) шага — вращения — состоит в установлении более простых и легче интерпретируемых факторов. Если получена удовлетворительная модель, на четвертом этапе вычисляются значения коэффициентов для каждого фактора каждого случая в совокупности данных. Факторные значения могут использоваться в последующих исследованиях. Факторный анализ вызывает много критики (Чатфилд и Коллинз, 1980). Различные методы извлечения и вращения имеют тенденцию давать иные решения, а также трудно значимо интерпретировать четко выявленные в анализе факторы. Несмотря на потребность найти другие более взвешенные решения, факторный анализ остается полезным исследовательским инструментом. В ходе выполнения факторного анализа решаются следующие за¬дачи: • оценивается пригодность исходных данных для проведения факторного анализа; • выявляются корреляционные взаимосвязи между перемен¬ными исходного массива; • определяется оптимальное число факторов (компонентов факторной модели), т.е. групп, на которые может быть разде¬лен существующий массив переменных; • разделяется существующий массив переменных на группы на основании значений коэффициентов корреляции; • интерпретируются результаты, т.е. производится подбор на¬званий созданным переменным (факторам). Из перечисленных задач последняя является наиболее слож¬ной. Ее решение представляет собой одну из ключевых проблем факторного анализа и требует творческого подхода. Другой существенной проблемой факторного анализа является частичная потеря информации в ходе «сжатия» исходного массива переменных. Одним из важнейших условий проведения факторного ана¬лиза является минимизации частичной потери информации, ко¬торая в любом случае неизбежна.
Наталка: Это часть госов готова вся!!!!!! И даже темы по порядку!!!!! ФУХ
Наталка: Итак до госов 11 дней!!!!!!!
Антонина: начинаем делать шпоры?)
полная версия страницы