Описание и статистическое обобщение материала социологического исследования

После проведения исследования необходимо ста­тистически описать полученные материалы. Общее содержание первоначальной обработки - группировка (классификация) данных, полученных в результате об­следования или изучения документов.

Основные операции при этом - определение и из­мерение исследуемого признака, который является ос­новой для классификации. На этом этап описания за­канчивается.

Начинается следующий этап обобщения данных - выявление статистических закономерностей - относи­тельной повторяемости и устойчивости статистических фактов. Статистические закономерности отражают сущ­ностные закономерности изучаемых социально-про­странственных явлений.

В заключение устанавливают причинно-следствен­ные зависимости в социальных явлениях, объясняющие их природу.

Классификация (группировка) - основа описа­ния полученной информации - сводится к двум про­цедурам:

1) выбору признака;

2) измерению этого призна­ка (шкалированию).

Исходными понятиями в методике группировки дан­ных являются континуум, шкала и индекс.

Континуум - область распространения рассматриваемого призна­ка (явления или процесса).

Шкала - способ членения континуума. Шкала признака формирует классификаци­онный ряд - ряд распределения. Составление рядов рас­пределения статистически упорядочивает полученную информацию. Ряды часто имеют характер ранжирования (семей по уровню дохода).

Индекс - сконструирован­ный для исследования обобщающий показатель.

Обобщение и укрупнение социальных признаков производится на основе определения средних величин. Часто используют показатель взвешенной средней арифметической.

В ряде случаев необходимо выявить неравномер­ность распределения признака - дисперсию. Помимо средней величины в распределении важен разброс по­казателей. Социологическая информация может быть представлена в различной форме: числовой, вербаль­ной и графической. Последний способ позволяет быст­рее оценить полученные данные.

Основные формы представления статистической информации:

1)таблицы - наиболее распространенная форма, отличается компактностью и информативностью. Раз­личают простые и комбинационные таблицы;

2)графики - наглядный способ передачи соци­альной информации; применяют следующие виды графиков - гистограммы, отражающие непрерывные ряды и полигоны распределения, отражающие дискрет­ные ряды;

3)картограммы (хороплеты) - характеризуют зо­нирование территории по рассматриваемому признаку;

4)планограммы - основаны на сетке квадратов, что позволяет более систематично описать территорию в отличие от картограмм;

5) изоплеты - линейное изображение признака, позволяет наиболее точно охарактеризовать границы распределения признака;

6) точечные и линейные карты - изображают распределение признака в точечном и протяженном объектах.

Для анализа описанных материалов используют сле­дующие виды анализа:

1) сопоставительный (анализ корреляции) - изу­чает связи между явлениями и процессами, характери­зуемыми соотнесенностью элементов. Ряды распреде­ления сопоставляются с помощью расчета коэффици­ентов корреляции. Где корреляция - статистическая (вероятностная) за­висимость, взаимосвязь признаков; устанавливается только методами статистики;

2) пространственный - сопоставление соци­альных и пространственных характеристик;

3) историко-генетический - сопоставление со­циальных данных за значительный отрезок времени;

4) причинно-следственный - знание причин и следствий дает возможность достоверно установить перспективы изучаемых явлений;

5) функциональный - основан на рассмотрении функциональных зависимостей между целым и его со­ставными частями;

6) системный - уделяет главное внимание анали­зу внутренних связей целого.

После предварительного обобщения и анализа по­лученных данных необходимо их интерпретировать с точки зрения исследуемой проблемы и поставленных задач.

Анализ описанных данных дает возможность про­вести синтез, который означает возврат к поставлен­ной научной проблеме на качественно новом уровне, на уровне понимания (знания), разрешения проблемы.

Научное объяснение позволяет выявить устойчи­вые зависимости между явлениями, распространить их на более широкий круг объектов, использовать в про­гнозировании, проектировании и нормировании [12, 58].

.