3. Статистический анализ Выбор методов статистического анализа

Эмпирическая социология располагает достаточно широким набором статистических процедур, позволяющих сырые данные, содержащиеся в отдельных анкетах, преобразовать таким образом, чтобы можно было установить определенные факты массового сознания и проанализировать связи между установленными фактами.

Выбор конкретных методов статистического анализа обычно определяется двумя основными предпосылками: 1) характером данных (форма материала, обусловленная сформированными при подготовке анкеты шкалами); 2) предполагаемой формой конечного «продукта» работы (отчета, научной статьи, публикациии в средствах массовой информации и т.д.). Другими словами, выбирая конкретный способ статистического анализа, исследователь должен быть уверен, что данный его вид является наиболее подходящим не только для этого типа данных, но и для конечного продукта исследования. Иногда исследователь использует неадекватные средства анализа не столько потому, что он недостаточно хорошо знаком с тонкостями статистических процедур, а потому, что не учитывает конечный вид оформления полученной информации — продукта исследования. В таких случаях, применяя достаточно сложные и трудоемкие способы исчисления, автор получает довольно частные результаты, хотя и корректные с математической точки зрения (может быть, даже «красивые», с точки зрения специалиста в области математической статистики), но малоинтересные для конкретного потребителя (заказчика) социальной информации, испытывающего потребность в практическом использовании полученных результатов.

Как отмечалось выше, существуют два основных типа методов статистического анализа, предназначенных для решения двух основных типов задач: 1) представление (описание) данных; 2) измерение связей и зависимостей между данными, полученными в результате ответов на различные пункты (вопросы) анкеты.

Приступая к выбору статистических методов, социолог должен:

1) определить уровень проводимого анализа (описательный, объяснительный), руководствуясь формой конечного продукта (итогового документа по результатам исследования);

2) выбрать конкретные статистические процедуры по отношению к каждому из пунктов анкеты, руководствуясь типом шкалы, которую представляет структура веера ответов на поставленный в анкете вопрос.

Обычно не используют одни и те же статистические средства по отношению ко всем вопросам анкеты, поскольку чаще всего различные вопросы описываются различными шкалами.

В данном учебном пособии не будет приводиться подробное описание математических основ статистических процедур, а также математических выкладок получения основных формул расчетов соответствующих коэффициентов. Задача нашего учебника ограничивается введением читателя в круг основных понятий и категорий, без знания которых манипуляции с результатами социологических опросов значительно чаще приводят к ошибкам и искажению информации, нежели к описанию, анализу и интерпретации полученных данных.

 

Ряд распределения

Практически любой вид анализа (независимо от типа шкалы) начинается с формирования ряда распределения, что является первым шагом в обобщении данных полученных от каждого конкретного респондента. Ряд распределения — это оформленная соответствующим образом запись результатов подсчета количества респондентов, отметивших каждый из вариантов ответов на поставленный в анкете вопрос.

Обобщенные данные по каждому пункту анкеты называются переменными (поскольку ответы одних респондентов могут отличаться от ответов других) в контексте статистического анализа и признаками в контексте социологического анализа.

Исследователь может проводить анализ по каждой отдельно взятой переменной; может проводить анализ по двум переменным и показывать связь между ними; может проводить анализ по нескольким переменным и показывать различные типы связей между ними. Когда исследователь анализирует результаты ответов на один, отдельно взятый вопрос анкеты, такой вид анализа называется одномерным, когда исследователь включает в анализ две переменные и устанавливает характер связи между ними, такой вид анализа называется двумерным, когда исследователь устанавливает характер связей между несколькими переменными, такой вид анализа называется многомерным. Одномерный анализ используется практически в каждом исследовании; большинство исследователей проводит также и двумерный анализ. Многомерный анализ (факторный, кластерный и др.) требует достаточно высокого уровня подготовки в области математической статистики, необходимой, если не для того, чтобы уметь «вручную» выполнять те процедуры, которые в настоящее время «помогает» выполнить компьютер, то, по крайней мере, для того, чтобы подобрать адекватный метод, «чувствовать» смысл и содержание значений получаемых числовых результатов. Поэтому тем исследователям, которые хотят овладеть процедурами многомерного анализа, можно посоветовать обратиться к специальной литературе. В данном пособии мы подробнее остановимся на процедурах, проводящихся в рамках одномерного и двумерного видов анализа, которые чаще всего используются в технологии стандартного анализа результатов массовых опросов. Мы приведем основные правила описания, представления и интерпретации полученных результатов и остановимся на наиболее распространенных ошибках, допускаемых исследователями на этом этапе работы.

* В социологии и психологии существуют методы взвешивания, позволяющие не условно, а достаточно корректно преобразовывать порядковые шкалы в интервальные. С методами корректного преобразования порядковых шкал в интервальные можно ознакомиться в специальной литературе.

*Подробнее этот момент будет рассмотрен при изложении анализа методом группировки. Здесь же хотелось бы лишний раз привлечь внимание исследователей и пользователей социологической ин формации к осознанию условности различий в процентах, когда численность анализируемой группы меньше 100 человек.

* При таком преобразовании социолог — должен обратить особое внимание на согласованность названия индекса и порядка следования вариантов ответов с соответствующим ранговым кодом.

 

 

Лекция 8.

Анализ одномерных распределений

 

1. Дискретные шкалы: номинальная, порядковая (ранговая)

Частотные и процентные распределения

Приступая к обобщению полученного материала, исследователь, как правило, прежде всего формирует одномерные распределения по каждому пункту анкеты, т.е. подсчитывает, сколько респондентов отметили тот или иной вариант ответа на каждый из поставленных в анкете вопросов. Этот простейший вид распределения называется частотным. Частотным называется такое распределение, в котором напротив каждого варианта ответа указывается число респондентов в его абсолютном значении. Ни­­­же приведен пример частотных распределений.

Вопрос: «Укажите Ваш пол»

	Частота  (N)
Мужской	797
Женский	1010
Всего	1807 человек

 

Вторым шагом одномерного анализа является подсчет процентов, так как полученные распределения чаще представляют в процентах.

Вопрос: «Укажите Ваш пол»

(N = 1 807)

Мужской	44,1
Женский	55,9
Всего	100,0%

 

Такое представление данных называется процентным распределени­­­­­­ем.

Таблицы одномерных распределений по всем пунктам анкеты обеспе­­­чивают достаточно полную картину описания полученных данных в тех случаях, когда основная цель исследования — определение общественно­­­го мнения по тем или иным социальным проблемам.

Подготовка одномерных распределений («одномерок») — достаточно простая процедура. Но в практике социологи­чес­ко­го анализа исследова­­­тель может столкнуться с рядом вопросов, над которыми он не задумывался до начала анализа данных.

1) Как лучше представлять данные — в частотах или про­центах?

2) По отношению к какому числу следует рассчи­ты­вать процент?

3) С какой степенью точности необходимо указывать дан­ные?