Социологические исследования

Выделяют следующие основные виды экспериментов:

По месту проведения:

полевые эксперименты (в естественных условиях);

лабораторные эксперименты (в искусственно созданной обстановке со строго нормированными параметрами);

смешанные (комбинированные) эксперименты.

По временной направленности:

проективные эксперименты, ориентированные на будущее (что может получиться завтра, если сегодня изменить такие-то условия?);

квазиэксперименты или «экс-пост-факто-эксперименты», предполагающие исследование от прошлого к настоящему (оценка делается по связям с прошлым).

По логической структуре:

параллельные эксперименты (сравниваются две или несколько групп - экспериментальные и контрольные);

последовательные эксперименты (изучается вначале группа как контрольная, затем в состоянии эксперимента).

К достоинствам социального эксперимента можно отнести все преимущества метода наблюдения, поскольку эксперимент, по существу, специфическая разновидность наблюдения. Благодаря эксперименту можно не только подробно описать, но и объяснить исследуемые явления и процессы. Он способен обеспечивать сбор информации в заранее сориентированном направлении, в строгом соответствии с задачами исследования. При простом наблюдении, например, социологу надо приспосабливаться к естественной обстановке. Эксперимент же предполагает искусственно созданные условия, которые представляют собой результат вмешательства исследователя в функционирование изучаемого объекта. Эксперимент можно многократно повторить, воспроизводить, изменяя экспериментальные факторы.

Недостатки эксперимента часто связаны с нарушением естественных связей изучаемого объекта, в результате чего может измениться и его сущность. Проблемы возникают и в результате искажения информации под воздействием ее неверного истолкования, скажем, из-за недостаточного опыта исследователя, его субъективных ожиданий, оценок со стороны окружающих людей, случайных или неучтенных факторов, воздействующих на исследуемую систему. Эти помехи в получении достоверной информации можно в значительной мере предупредить детально продуманной методикой исследования.

В каждом новом эксперименте могут повторяться типичные проблемы и трудности, которые целесообразно заранее предупредить:

допущены ошибки при комплектовании экспериментальных и контрольных групп (неоднородны по своему составу, а, следовательно, несравнимы);

выявлено существенное влияние на экспериментальную ситуацию побочных, не предусмотренных экспериментом факторов;

среди организаторов или членов исследуемых групп оказались лица, заинтересованные в искажении результатов эксперимента;

члены экспериментальных групп без интереса относятся к эксперименту, считая его бесполезным, отвлекающим от основной деятельности;

в ходе исследования возникли конфликты между участниками эксперимента;

недостаточен, неэффективен контроль за ходом эксперимента.

5.4 Обработка и анализ социологических данных

Среди процедур, выполнение которых обязательно на начальной стадии обработки информации, особое место занимают действия, называемые верификацией.

Верификация (от лат. «подтверждение») - проверка достоверности социологических данных. Основными критериями достоверности информации можно назвать:

адекватность изучаемым процессам. Иначе говоря, собранная информация должна соответствовать действительному состоянию исследуемых явлений, их объективным параметрам;

надежность, то есть быть способность устойчиво воспроизводить именно те характеристики объекта исследования, которые важны для исследователя. Собранная информация, как правило, не может противоречить изложенным в программе исследования основным теоретическим принципам и методическим подходам;

валидность, то есть измерение тех качества или свойства изучаемых явлений и процессов, которые задуманы исследователем.

Провести полноценный анализ первичной социологической информации можно только после ее обработки, то есть приведения в состояние, удобное для сравнений, обобщений, интерпретаций. Подготовку собранной информации к анализу можно представить в виде расположенных в определенной последовательности процедур или этапов:

1. Проверка документов (бланков социологического инструментария) на точность, полноту и качество заполнения.

Говоря о точности заполнения, имеют в виду правильность (адекватность) ответов респондентов на вопросы. Например, если на вопрос анкеты «Были ли у Вас взыскания за последние 12 месяцев» дан ответ «да», а на вопрос «Если «да», то какие?» - ответа не было, значит ответ «да» в предыдущем вопросе следует исправить на вариант «затрудняюсь ответить».

Под полнотой заполнения понимают наличие ответов на все или большинство вопросов. Например, если нет ответов более чем на 20% вопросов или отсутствуют ответы на вопросы «паспортички» - анкета бракуется.

Очень важно обращать внимание на качество заполнения. Если, например, ответы на открытые вопросы сделаны неразборчивым почерком, если контрольные вопросы противоречат основным, если из фильтрующих вопросов следует вывод о некомпетентности респондента - во всех этих случаях анкета исключается из обработки.

2. Добор пропущенных данных, то есть проведение дополнительных опросов взамен забракованных. Например, после исключения некоторого количества анкет из обработки из-за их низкого качества, необходимо провести дополнительные опросы, чтобы выборка оставалась репрезентативной.

3. Кодирование данных, то есть присвоение числового кода каждой единице информации, необходимое для компьютерной обработки данных.

Способы кодирования вопросников могут быть различными:

1) сплошная нумерация - кодируется порядковым номером каждый вариант ответов, например:

1. Как Вы относитесь к телевизионной рекламе?

001. В целом положительно

002. В основном отрицательно

003. Нормально, понимая ее необходимость

004. Затрудняюсь ответить

2. Нужна ли вообще реклама? (возможно несколько ответов):

005. Да, обязательно нужна

006. Да, нужна, но в меньшем объеме

007. Да, нужна, но и в иных формах

008. Нет, не нужна

009. Затрудняюсь ответить

2) позиционное кодирование, когда числовой код состоит из порядкового номера вопроса и номера варианта ответа, например, соединив номер вопроса «04» и вариант ответа «1» получим код «041»:

04. Всегда ли дети правильно понимают рекламу?

Обычно понимают (041)

Чаще не понимают (042)

Бывает по-разному (043)

Затрудняюсь ответить (044)

05. Будет ли ребенок чаще чистить зубы после рекламы?

Да, будет (051)

Нет (052)

Возможно (053)

Затрудняюсь ответить (054)

С особыми трудностями приходится сталкиваться при кодировании открытых вопросов анкеты. Выполняя такую работу, следует вначале обработать часть анкет, выявить повторяющиеся варианты, затем классифицировать их, наделяя числовыми кодами.

4. Определение процентных значений, вычисление значений, необходимых для «сжатия» информации (средних арифметических, средних взвешенных и др.), приведение в состояние, удобное для анализа (группировка, ранжирование данных по возрастанию или убыванию признака).

5. Оформление данных в виде аналитических таблиц, графиков, диаграмм, с использованием различных способов, приемов, повышающих наглядность информации.

Деление процедур обработки информации на перечисленные выше этапы в определенной мере условно. Многие из видов работ могут выполняться в иной последовательности или параллельно друг другу.

Процедура обработки собранных данных должна быть максимально проста, экономична по затратам с применением средств современной вычислительной техники. Именно поэтому социологическую информацию желательно выражать в математических символах. Приписывание числовых значений свойствам исследуемого объекта называют измерением социологических характеристик.

В социологии различают следующие типы измерительных шкал:

номинальные шкалы, предполагающие присвоение каждому признаку своего номера; например, ответы «да» обозначаются цифрой 1, ответы «нет» - 2, ответы «затрудняюсь ответить» - 3;

порядковые шкалы, применяющиеся для оценки интенсивности признаков по критерию возрастания или убывания; например, используется пятибалльная шкала (5, 4, 3, 2, 1), где значение измеряемого признака убывает слева направо: 5 - очень высокая оценка, 4 - высокая, 3 - нейтральная, 2 - низкая, 1 - очень низкая;

интервальные шкалы, используемые для измерения интенсивности повторения изучаемых признаков в пределах одинаковых интервалов; например, количество курящих школьников, а также число учащихся, желающих бросить курить: в 4-5 классах, в 6-7, в 8-9 и в 10-11 (в процентном отношении к общему количеству обследованных в каждой группе);

шкалы отношений, выражающие пропорции измеряемых величин; например, среди детей, воспитываемых в семьях, где курит отец, «курильщиков» среди детей в 1,3 раза больше, а где курят отец и мать - в 1,5 раза больше, чем в семьях, где родители не курят.

Шкалы позволяют не только измерить, но и сгруппировать признаки в систему, приспособленную для анализа. В результате группировки исследуемых признаков получаются ряды чисел, которые принято называть рядами распределения.

Количество повторяющихся замеров в составе ряда называют частотой признака. Например, интервьюирование 49 школьников показало, что на вопрос «Как часто бывают у Вас конфликты с родителями?» ответы распределились следующим образом: «очень часто» (5 баллов) - 9 человек, «часто» (4 балла) -12 человек, «редко» (3 балла) - 19 человек, «очень редко» (2 балла) - 8 человек, «не бывают» (1 балл) - 1 человек. Если выстроить все ответы в порядке убывания получится ряд: 5555555554444444444443333333333333333333222222221.

Однако информацию, изложенную в виде ряда, трудно анализировать. Ее необходимо предварительно «сжать», выразить в более наглядной форме.

Повышение наглядности собранных данных, то есть приведение их в компактное состояние, максимально подходящее для аналитических обобщений, осуществляется за счет различных способов, а именно:

применение таблиц;

использование графических способов представления информации (диаграмм, полигонов распределения, гистограмм и т.п.);

вычисление средних величин и других значений, позволяющих «сжимать» информацию, выделять наиболее типичные, характерные для исследуемых явлений результаты;

ранжирование данных;

определение уровня связей между переменными.

Например, приведенный выше пример ряда в обработанном виде может быть изложен в форме таблицы (см. таблицу 2).

Таблица 2. Частотное распределение ответов школьников на вопрос анкеты «Как часто бывают у Вас конфликты с родителями?»

В таблице 2 приведен пример одномерного распределения, когда по каждому признаку подсчитывается общее количество ответов. Нередко в анализе используются двумерные или многомерные распределения, когда подсчеты ведутся с учетом взаимозависимости двух и более признаков. Данные чаще всего выражают в процентных соотношениях (см.таблицу 3).

Распределение ответов школьников на вопрос анкеты «Как часто бывают у Вас конфликты с родителями?» в зависимости от пола респондентов (в процентном отношении к числу опрошенных).

Таблица 3.

Приведенные в таблице 3 данные можно дифференцировать по возрасту, успеваемости учащихся, социальному положению родителей и другим признакам, важным для решения задач исследования и проверки ранее сформулированных гипотез.

Средние арифметические значения (средние величины) вычисляются как частное от деления суммы всех значений признака на число членов ряда. Например: один школьник взял в библиотеке в течение года 25 книг, другой - 10, третий - 1. В среднем на одного учащегося получается: (25 + 10 + 1)/3 = 12 книг.

Средние взвешенные вычисляются с учетом весов каждой из групп признаков. Например, обследовали трех человек: первый выписывает 2 газеты, второй - 3, третий - 5. Однако у первого в семье проживает один человек, умеющий читать, а во второй - 3, в третьей - 2. Средняя взвешенная в этом случае будет:

Х=((2x1) + (3x3) + (5x2))/3=21/3=7

Здесь среднее арифметическое ((2+3+5):3) равно 3,3, а среднее взвешенное - 7. То есть во втором случае выяснен (измерен) тот факт, что газеты читают не только те, кто их выписывает, но и другие члены семьи.

Средние значения искажают информацию, если наблюдается сильный разброс признаков. Например, из 999 нищих и 1 миллиардера в среднем вычисляется 1000 миллионеров. Чтобы наглядно изобразить реальную ситуацию, удобно вычислить дисперсию (среднее квадратическое отклонение). Она определяется как среднее значение квадрата отклонений отдельных признаков от средней арифметической.

Если в измерении применялись порядковые шкалы, среднее арифметическое вычислить невозможно. Здесь можно определить медиану - значение, которое делит вариационный ряд пополам. Место медианы вычисляется по формуле:

М=(N+1)/2,

где: М - место медианы; N - число членов ряда.

Например, в ряду с нечетным числом значений: 11, 7, 5, 3, 1, медиана равна 5. Если в ряду четное число значений, то медиана лежит посредине между двумя центральными значениями.

При использовании номинальных шкал вычисляют моду - значение ряда, которое встречается наиболее часто. Иначе говоря, это тот вариант, частота которой максимальна. Например, в вариационном ряду 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 7 модами будут 3 и 7.

Нередко в социологическом исследовании применяют ранжирование - расположение характеристик (объектов) в заданной последовательности путем присвоения каждому показателю (объекту) порядкового номера - ранга. Ранжирование бывает возрастающим (когда с каждым последующим рангом значения увеличиваются) и убывающим (когда значения уменьшаются).

Ранжирование помогает определить взаимосвязь признаков, которую принято называть корреляцией. Уровень корреляции можно вычислить с помощью коэффициентов корреляции.

Любое исследование считается успешно завершенным, если качественно выполнен анализ социологических данных, сделаны правильные выводы и сформулированы полезные практические рекомендации.

В проведении анализа собранных и обработанных данных важнейшим является сопоставление их с ранее сформулированными гипотезами.

В небольшом по объему исследовании гипотезы проверяются путем сопоставления утверждения с полученными количественными характеристиками объекта. Например, утверждение, что большинство подростков стремится к досугу, не контролируемому взрослыми, можно считать доказанным, если к таким выводам присоединится более 50 респондентов.

В зависимости от объема и состояния собранных социологических данных, их анализ может проводиться на различных аналитических уровнях: описательном, объяснительном и эксперименатальном. В практике анализа студентами эмпирического материала, собранного в соответствии с разработанной экспериментальной программой, рекомендуется использовать описательный и объяснительный варианты.

1. Описание - выделение признаков исследуемого явления, существенных (необходимых) для подтверждения ранее сформулированных описательных гипотез или для выдвижения новых гипотез.

Например, опрос старшеклассников городских школ позволил выявить существенные факторы, способствующие профилактике вредных привычек школьников. Учащимся был задан вопрос: «Чем лучше занять подростка, чтобы уберечь его от вредных привычек?» В числе важнейших средств на первом месте были названы спортивные мероприятия (72% от числа опрошенных). На втором месте среди способов предупреждения вредных привычек школьники назвали - «общение с родителями». К такому мнению присоединился почти каждый третий опрошенный (30%). Подчеркивалась также важность контроля со стороны старших (16%), бесед с врачами (7%), бесед с учителями (2%). Средние данные, а также мнения респондентов в зависимости от пола приводятся в таблице 4.

Таблица 4. Факторы, препятствующие вредным привычкам подростков (в процентном отношении к числу опрошенных школьников).

2. Объяснение - сопоставление полученной информации с имеющимися теоретическими положениями и практическим опытом разрешения противоречий подобного рода. На этой основе углубляется понимание сущности объекта исследования, выявляются внутренние и внешние факторы, влияющие на его функционирование, выясняется характер и тенденции этого взаимодействия, определяются связи данного процесса с объективными закономерностями развития общества в целом или отдельных социальных групп.

Например, противоречивые выводы следуют из анкетного опроса проживающих в городе школьников-старшеклассников, студентов, учителей, родителей подростков. От 56 до 76 % учащихся школ и студентов считают, что половое воспитание «очень нужно для подростков». Среди учителей к такому мнению присоединился только каждый второй (50%), а среди родителей - каждый третий (33%).

Причины этого противоречия несколько проясняются, если, во-первых, обратить внимание на то, что ни один из респондентов не сказал, что половое воспитание вовсе не нужно подростку и, во-вторых, среди родителей около 1/3 (33% опрошенных) считают, что к половому воспитанию следует допускать только опытных и знающих специалистов.

Обращает на себя внимание также неодинаковое отношение родителей к половому воспитанию в зависимости от пола их детей (девочки или мальчики). В первом случае эта проблема не только вызывает озабоченность, но и пугает родителей, во втором - практически не волнует. Можно предположить, что именно недостатки в половом воспитании школьников порождают столь значительные расхождения в оценках этого феномена.

3. Социальный эксперимент - самый «сильный» способ проникновения в сущность объекта исследования, предполагающий искусственное введение экспериментального фактора в исследуемые процессы с целью сделать их более удобными для исследования. Следует отметить, что в практике социологических исследований эксперименты применяются редко из-за необходимости проведения трудоемких исследовательских работ, что неизбежно связано со значительным увеличением материальных затрат, а также интеллектуальных усилий исследователя. И то, и другое часто ограничено определенными рамками.

Пример социального эксперимента: проведен экспертный опрос учителей средних школ для выяснения их отношения к практическим рекомендациям по формированию здорового образа жизни подростков. Оценивая практическую значимость каждого мероприятия, эксперты создавали этим предпосылки для решения ряда актуальных задач:

извлекая из предлагаемого вопросника отдельные мероприятия, на их взгляд, наиболее действенные, эксперты пополняли ими свой личный арсенал мер и средств решения конкретных проблем;

оценивая в вопроснике мероприятия, уже внедренные в данном коллективе, каждый эксперт предоставлял этим конкретную информацию для изучения и обобщения передового опыта внутри данного коллектива или обмена опытом с соседними организациями;

анализ оценок практической значимости каждого из мероприятий позволял сгруппировать меры по степени их популярности, благодаря чему появились реальные предпосылки для обоснования задач дальнейшего исследования, с целью определения причин эффективности, или наоборот, неэффективности каждого из мероприятий.

Литература

1. Аверьянов, Л.Я. Социология: искусство задавать вопросы / Л.Я. Аверьянов. - Издание 2-е перераб. и доп. - М., 1998.

2. Бабосов, Е.М. Общая социология : учебное пособие для вузов / Е.М. Бабосов. - 3-е изд. - Минск: ТетраСистемс, 2006. - 637 с.

3. Бабосов, Е.М. Прикладная социология. Учебное пособие / Е.М. Бабосов. - Минск: ТетраСистемс, 2000. - 496 с.

4. Гидденс, Э. Социология : учебник / Э. Гидденс; пер. с англ.; научн. ред. В.А. Ядов. - М.: Эдиториал УРСС, 1999. - 703 с.

5. Добреньков, В.И., Кравченко, А.И. Методы социологического исследования: учебник / В.И. Добреньков, А.И. Кравченко. - М. : ИНФРА-М, 2011. - 768 с.

6. Ленуар, Р.Начала практической социологии / отв. ред. и предисл. Н.А. Шматко. - М.: Институт экспериментальной социологии; СПб. : Алетейя, 2001. - 410 с.

7. Оперативные социологические исследования : учебное пособие / Д.Г. Ротман и др. - Минск : «Веды», 1997. - 205 с.

8. Социология: учебное пособие для студентов вузов / под ред. А.Н. Елсукова . - 5-е изд. - Минск : ТетраСистемс, 2004. - 542 с.

9. Тавокин, Е.П. Основы методики социологического исследования: учебное пособие / Е.П. Тавокин. - М. : ИНФРА-М, 2011. - 239 с.

10. Шикун, А.И. Социологический практикум : учебное пособие / А.И. Шикун. - Минск : Амалфея, 2000. - 208 с.

Размещено на Allbest.ru