Лекции. Лекция 5-9. 5 Опросные методы в социологическом исследовании
 Скачать 1.09 Mb.
|
|
полевого цикла исследования: 1. Инструктивно-ознакомительный этап: -ознакомление с целями, задачами исследования, детализацией предстоящих работ, с характеристиками объекта; -представление общих и специальных условий и требований участия в предстоящих работах; -общая характеристика методики исследования, инструментария, используемых технических средств в рамках качественного исследования. 2. Этап «пробных работ»: -детализация единиц и категорий анализа, их теоретического и эмпирического содержания, форм операционального выражения; -обсуждение, анализ основных процедур; демонстрация заполнения методических документов (инструментария); комментарии о требованиях, приемах повышения надежности и достоверности получаемых данных; обсуждение типичных ошибок в выполнении процедур; рекомендации по самоконтролю; -репетиция процедур использования методических документов в лабораторных или полевых условиях с участием инструктора, отработка навыков, коррекция действий. 3. Этап «наряд-заданий»: -выдача заданий, инструкций, методических учетных документов, инструментария, технических средств, комплектование групп, бригад, распределение обязанностей. Фиксируется информация о формах связи с организаторами работ, о методах контроля, о порядке сдачи методических документов. Типичные ошибки, трудности, проблемы организации качественного исследования: 1. Программа исследования не формировалась, а инструментарий разработан (появляются системные ошибки из-за неучтенной информации); 2. Программа составлена без предварительного знакомства с объектом; 3. На подготовительном этапе не сформированы рабочий план и сетевой график работ; 4. План исследовательских работ не согласован с заказчиком. Анализ данных в качественных исследованиях Анализ данных качественного исследования имеет свою специфику. Прежде всего, это проведение глубинного анализа коммуникаций. Возможности хранения и способы систематизации информации. Анализ первичной информации. Основные принципы подхода к работе с текстовыми данными, способы первичного описания и кодирования. Формирование транскриптов. Выбор единицы анализа (пассаж, секвенция). Понятие «плотного» описания текста. Открытое, осевое и выборочное кодирование. Достижение надежности результатов. Выделение категорий и субкатегорий. Классификация как первый шаг концептуального анализа, правила ее организации. Метод аналитической индукции. Алгоритм теоретизирования в качественном исследовании. Наиболее распространенные ошибки качественного анализа. Этапы анализа качественных данных 1. Первичное прочтение текста целиком; 2. Вторичное прочтение текста (осмысление текста в терминах участников «плотное описание» текста); 3. Разбивка текста на категории, субкатегории, исключение ненужной информации; 4. Структурированный текст, состоящий из основных категорий, необходимых для дальнейшего анализа; 5. Транскрипт и выбор единицы анализа текста (совокупность законченных сюжетов – секвенций, пассажей); 6. Работа с «плотным описанием текста» – в котором кроме регистрации события или отношения могут быть выделены: а) контекст события (социальный или культурный); б) субъективная значимость происходящего для участников действия; в) описание процесса; 7. Первичное кодирование – процесс объединения единиц анализа в более общую категорию или класс с кратким емким названием (отбирая события, концентрироваться нужно на ключевых эпизодах); 8. Открытое, осевое и выборочное кодирование (А. Страус рассматривает кодирование как многоступенчатую процедуру приближения к концептам и теоретизированию и различает несколько видов кодирования). Поэтапное кодирование позволяет сузить поле анализа. На этапе открытого кодирования исследователь отмечает темы, обозначаемые в тексте как категории, находящиеся на низком уровне абстракции. Осевое кодирование позволяет уточнить контекст событий и выстроить ось ключевых категорий. Выясняются причины, следствия событий, условия и разновидности взаимодействия, стратегии и процессы. Некоторые категории уточняются и переформулируются, или исключаются. Выборочное кодирование является заключительным, когда уже становится ясна центральная тема, полученная из текстового массива. Выделяется основное направление и подтемы будущего анализа. 9. Проверка надежности данных (сопоставление высказываний респондента с реальными фактами; выявление противоречий в рамках высказывания одного респондента; сопоставление с похожими обстоятельствами и событиями в жизни других людей; сравнение полученных данных с другими источниками информации); 10. Триангуляция данных (применяется для повышения надежности результатов при исследовательской интерпретации данных). Триангуляция – перекрестная интерпретация некоторого фрагмента случая тремя исследователями, работающими в одной команде. Виды триангуляции$$$Наместникова И.В. Методы исследования в социальной работе. – М.: Издательство Юрайт, 2014. – С. 232-233%%% 8 ^^^: модель А. Бартона и П. Лазарсфельда, рекомендованная в 1950-е годы, для применения качественных методов при разработке гипотез и проверки их с помощью количественных методов; а также вторая модель «методологическая триангуляция» – расширенная модель триангуляции методов. Согласно ей, качественный и количественный подходы, хотя и различны, но в определенном смысле методологически сопоставимы и триангуляция может применяться: а) как сравнение интерпретаций трех различных исследований; б) как сравнение интерпретаций с точки зрения различных методов; в) как сопоставление данной ситуации с подобными результатами, полученными в других исследованиях; г) как повторение результатов на том же объекте через некоторый промежуток времени. 11. Категоризация данных – перевод информации в категории и субкатегории: классификация, теоретическое осмысление. Метод аналитической индукции. 12. Метод «восхождения к теории». Способы теоретизирования в качественном исследовании (поступательная аппроксимация, иллюстративный метод, аналитическое сравнение, метод согласия, метод различия, анализ доменов, «идеальные типы», выделение контекста, аналогии и др.). Типичные ошибки и трудности, возникающие при анализе качественных данных 1. Субъективизм интерпретации, вытекающий из одностороннего анализа объекта (способ преодоления–триангуляция); 2. Быстрое обобщение данных, основывающееся на малом числе случаев; 3. Отсутствие проверки информации на надежность; 4. Проблема сознательной и несознательной неискренности респондента, его дополнительной интерпретации событий через призму прожитой жизни. 9.ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ. ПОДГОТОВКА И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ НАУЧНОГО ОТЧЕТА Заключительный этап социологического исследования включает обработку, интерпретацию и анализ данных, построение эмпирически выверенных и обоснованных обобщений, выводов, рекомендаций и проектов. Этап обработки подразделяется на несколько стадий: - редактирование информации - проверка, унификация и формализация полученной в ходе исследования информации. На стадии предварительной подготовки к обработке осуществляется проверка методического инструментария на точность, полноту и качество заполнения, выбраковываются некачественно заполненные анкеты; - кодирование - перевод данных на язык формализованной обработки и анализа путем создания переменных. Кодирование представляет собой связующее звено между качественной и количественной информацией, характеризующееся числовыми операциями с информацией, введенной в специализированные программы обработки информации. Если во время кодирования произошел сбой, замена или потеря кода, то информация будет неверной; - статистический анализ - выявление некоторых статистических закономерностей и зависимостей, которые дают социологу возможность сделать определенные обобщения и выводы; - интерпретация - превращение социологических данных в показатели, которые являются не просто числовыми величинами, а определенными социологическими данными, соотнесенными с целями и задачами исследователя, его знанием, опытом. Анализ информационного материала различается в зависимости оттого, какое исследование проводится - качественное или количественное. В качественном исследовании анализ обычно начинается уже на этапе сбора данных, поскольку ученый делает комментарии в своих полевых записях, отмечает обсуждаемые идеи и т.д. В период анализа исследователю иногда приходится вновь возвращаться к сбору данных, если их оказалось недостаточно или чтобы проверить правильность выдвинутых гипотез. В качественном анализе перед исследователем стоят проблемы соблюдения баланса между описанием и истолкованием (важно дать как можно более полное, максимально приближенное к действительности представление о наблюдаемом явлении, но избежать излишних комментариев), правильного соотношения между его интерпретациями и тем, как ситуацию воспринимают и понимают ее участники (важно максимально полно способствовать передаче восприятия действительности самими действующими лицами и избегать оправданий или диагностирования их поведения, чисто воспроизвести мнения действующих лиц, но и не менее важно сохранить те стороны изучаемого явления, которые подлежат лишь аналитической конструкции). В количественном анализе оперируют понятиями переменных, влияющих друг на друга. При сборе, обработке, анализе, моделировании и сопоставлении результатов разных исследований используется совокупность методов и моделей прикладной математической статистики. К первой группе относят выборочный метод, описательную статистику, анализ связей и зависимостей, теорию статистических выводов, оценок и критериев, планирование экспериментов, ко второй - ряд методов многопеременной статистики, различные методы шкалирования, таксономические процедуры, корреляционный, факторный, причинный анализ, а также большую группу статистических моделей. Основные процедуры социологического измерения Измерением называется процедура наложения объектов измерения (относительно свойств и отношений между ними) на определенную числовую систему с соответствующими отношениями между числами, которые в социологических исследованиях называют шкалами. Шкала - это отображение произвольной эмпирически системы с отношениями в числовой системе, состоящей из множества всех действительных чисел. Номинальной шкалой называется шкала наименований, включающая перечень качественных объективных характеристик респондента (пол, национальность, образование, социальное положение) или мнений, установок, оценок. Упорядоченная номинальная шкала (или шкала Гуттмана) предназначена для измерения субъективного отношения к объекту, установок субъекта. Эта шкала обладает такими важными достоинствами, как кумулятивность и репродуктивность. Ранговая шкала включает ранжированное распределение ответов в порядке убывания или увеличения интенсивности исследуемого признака. Интервальная шкала - это тип шкалы, определяемый разностью (интервалов) между упорядоченными проявлениями изучаемого социального объекта, выраженной в баллах или числовых значениях. Каждая шкала допускает лишь определенные операции между символами (индикаторами признака) и вычисление лишь конкретного набора статистических характеристик. Отработка шкалограммы имеет свою процедуру: отбирается целевая группа (до 50 респондентов), которой предлагается высказаться по поводу суждений, предположительно образующих континуум. Высший балл по шкале определяется суммированием оценок по каждому ответу. Данные опроса экспериментальной группы располагают в виде матрицы так, чтобы упорядочить опрошенных по числу набранных баллов от высшего к низшему. Знак «+» означает благожелательное отношение к объекту оценивания, «-» - неблагожелательное. Анализ и обобщение Существуют качественные и количественные виды анализа массовой информации. К качественным видам относятся: - функциональный анализ, направленный на выявление устойчивых инвариантных связей объекта; - структурный анализ, связанный с выявлением внутренних элементов объектов и способа их сочетания; - системный анализ, представляющий собой целостное изучение объекта. Количественный (статистический) анализ информации включает совокупность статистических методов обработки, сравнения, классификации, моделирования и оценки данных, полученных в результате социологического исследования. По характеру решаемых задач и используемого математического аппарата методы статистического анализа подразделяются на четыре основные группы: 1) одномерный статистический анализ - дает возможность анализировать эмпирическое распределение измеренных в социологическом исследовании признаков. В этом случае вычленяются дисперсии и средние арифметические значения признаков, определяются частоты встречаемости различных градаций признаков; 2) анализ сопряженности и корреляции признаков - предполагает использование совокупности статистических методов, связанных с вычислением парных корреляций между признаками, измеренных в количественных шкалах, и анализ таблиц сопряженности для качественных признаков; 3) проверка статистических гипотез - позволяет подтвердить или опровергнуть определенную статистическую гипотезу, обычно связанную с содержательным выводом исследования; 4) многомерный статистический анализ - позволяет анализировать количественные зависимости отдельных содержательных сторон исследуемого объекта от множества его признаков. Таблица сопряженности признаков - форма представления данных об объектах социологического исследования на основе группировки двух или более признаков по принципу их сочетаемости. Наглядно можно представить лишь в виде набора двумерных срезов. Таблица сопряженности позволяет провести градационный анализ влияния какого-либо признака на другие и визуальный экспресс-анализ взаимовлияния двух признаков. Таблицы сопряженности, образованные двумя признаками, называются двумерными. Для них разработано большинство мер связи, они более удобны для анализа и дают корректные и значимые результаты. Анализ многомерных таблиц сопряженности признаков в основном состоит из анализа составляющих ее маргинальных двумерных таблиц. Таблицы сопряженности признаков заполняются данными о частотах совместной встречаемости признаков, выраженных в абсолютном или процентном отношениях. Существует два основных класса статистических выводов, которые делаются при анализе таблиц сопряжения: проверка гипотезы о независимости признаков и проверка гипотезы о связи между признаками. Статистические методы анализа включают в себя: - анализ средних величин; - вариационный (дисперсионный) анализ; - изучение колебаний признака относительно его среднего значения; кластерный (таксономический) анализ - классификацию признаков и объектов при отсутствии предварительных или экспертных данных о группировке информации; логлинейный анализ - поиск и оценку взаимосвязей в таблице, сжатое описание табличных данных; корреляционный анализ - установление зависимости между признаками; факторный анализ - многомерный статистический анализ признаков, установление внутренних взаимосвязей признаков; регрессионный анализ - изучение изменений значений результирующего признака в зависимости от изменений признаков-факторов; латентный анализ — выявление скрытых признаков объекта; дискриминантный анализ - оценка качества экспертной классификации объектов социологического исследования. Исследование считается завершенным тогда, когда представлены результаты. В соответствии с целью исследования они имеют различную форму: устную, письменную, с использованием фотографий и звука; могут быть краткими и сжатыми или пространными и подробными; составленными в расчете на узкий круг специалистов или для широкой публики. Заключительный этап социологического исследования состоит в подготовке итогового отчета и последующем предоставлении его заказчику. Структура научного отчета определяется типом проведенного исследования (теоретическое или прикладное) и соответствует логике операционализации основных понятий. Если исследование носит теоретический характер, то в отчете основное внимание уделяется научной постановке проблемы, обоснованию методологических принципов исследования, теоретической интерпретации понятий. Затем дается обоснование построения применяемой выборки и - непременно в форме самостоятельного раздела - проводится концептуальный анализ полученных результатов, а в конце отчета излагаются конкретные выводы, возможные практические результаты и способы их реализации. В отчете о прикладном исследовании основное внимание уделяется решению задач, выдвинутых практикой и предложенных заказчиком. В структуре такого отчета обязательны описание объекта и предмета исследования, задач исследования, обоснование выборки. Основной акцент направлен на формулирование практических выводов и рекомендаций и реальные возможности их реализации. Число разделов в отчете, как правило, соответствует числу гипотез, сформулированных в программе исследования. Первоначально дается ответ на главную гипотезу. Первый раздел отчета содержит краткое обоснование актуальности изучаемой социологической проблемы, характеристику параметров исследования. Во втором разделе описываются социально- демографические особенности объекта исследования. Последующие разделы включают ответы на выдвинутые в программе гипотезы. Заключение дает практические рекомендации, в основе которых лежат общие выводы. К отчету обязательно делается приложение, содержащее все методологические и методические документы исследования: статистические таблицы, диаграммы, графики, инструментарий. Они могут быть использованы при подготовке программы нового исследования. Составление научного отчета по результатам социологического исследования |