Анализ данных социологического исследования

Анализ данных, собираемой в процессе эмпирических социологических исследований, представляет собой не просто совокупность технических приемов и методов, позволяющих в той или иной форме визуализировать полученные данные. Анализ полученных данных является ключевым этапом всего исследования, в ходе которого происходит непосредственная проверка соответствия собранной информации тем моделям социальных явлений, которые явно или неявно (латентно) имеются у социологов. Более того, в ходе анализа формулируются и проверяются новые модели, адекватно отражающие те закономерности, которые имеются в собранных данных.

Очевидно, что в случае простой визуализации собранной информации мы имеем дело лишь с обработкой социологических данных. Если ставится задача построения определенной модели изучаемого социального явления и проверки соответствия этой модели имеющимся данным, можно говорить именно об анализе данных.

В ходе, как обработки, так и анализа данных часто используют одни и те же технические и математические приемы, однако с гносеологической точки зрения это два разных подхода к данным. В первом случае социолог использует стандартный набор средств (как правило, это одномерные распределения, таблицы, гистограммы и графики) для наиболее наглядной демонстрации полученных данных, которые при удачном подборе технических средств, вроде бы говорят сами за себя.

Во втором случае исследователь выдвигает определенную модель социального явления, демонстрирует соответствие (либо противоречие) данных этой модели и ведет дальнейшую разработку именно модели, отвлекаясь от самих данных.

При работе с социологическими данными используются два основополагающих понятия:

1) единица анализа (анкета, случай);

2) переменная.

Единица анализа – это элементарная, единичная часть объекта исследования. В большинстве случаев единица анализа совпадает с единицей наблюдения, то есть, с тем объектом, о котором непосредственно получает информацию в ходе сбора данных. В социологии, как правило, этой единицей является отдельный респондент. Однако это не всегда так. Например, объектом изучения социолога может выступать семья как целостная единица и, следовательно, она выступает единицей анализа в исследовании.

Единицами же наблюдения выступают члены семьи, то есть, отдельные респонденты, о которых, собственно, и собирается информация. Преобразование информации, собранной о единицах наблюдения, в информацию о единицах анализа является самостоятельным и не только техническим этапом исследования.

Переменная –это элементарный показатель, признак, характеризующий одно из изучаемых свойств единицы анализа. Простейшими переменными являются, скажем, пол или возраст респондента. Ключевыми характеристиками переменной является то, что с одной стороны, для каждой единицы анализа она имеет одно, вполне определенное значение, а с другой – то, что не все единицы анализа имеют одинаковое значение переменной.

Представление данных в пакете SPSS. Редактор данных состоит из двух частей: таблицы для работы собственно с данными и таблицы с переменными. Каждая строка в матрице данных содержит информацию по одной единице анализа. В качестве единицы анализа выступает анкета, содержащая ответы одного респондента. Все единицы анализа в матрице данных автоматически нумеруются. Номера располагаются в первой колонке матрицы данных, в остальных колонках – соответствующие значения переменных.

Прежде всего, рассмотрим простейшие количественные методы анализа данных. В зависимости от решаемых задач разделим их на три основных типа.

1. Одномерный описательный анализ раскрывает некоторые характеристики частотных распределений.

2. Двухмерный описательный анализ связан с описанием формы и силы взаимосвязи между переменными, а также со сравнением значений некоторой переменной в разных социальных группах.

3. Объяснительный анализ направлен на выявление силы влияния переменных друг на друга.

Анализ частотных распределений результатов количественного социологического исследования – это первый шаг при обработке собранной информации. Во многих случаях этот анализ не является, строго говоря, анализом данных, а выполняет функции получения общих представлений об изучаемых социальных группах.

Первый шаг одномерного описательного анализа для объяснения какого-либо явления – это его описание. Результаты любого массового опроса содержат ответы большого числа респондентов на широкий круг анкетных вопросов. Даже в рамках только одного вопроса анкеты объем исходной информации достаточно велик для того, чтобы можно было охватить его одним взглядом и каким – то образом суммировать. Именно задачу сжатия исходной информации, компактного ее представления для дальнейшего осмысления и решают методы одномерного описательного анализа.

Одномерный описательный анализ решает поставленную задачу взаимодополняющими методами:

1) построения частотных распределений;

2) графического представления поведения анализируемой переменной;

3) получения статистических характеристик распределения анализируемой переменной.

Мы можем это продемонстрировать на примере опроса, проведенного ВЦИОМ «Мониторинг общественного мнения», результаты которого представлены в одноименном журнале в рамках мониторинга общественного мнения экономических и социальных перемен в стране в 2002 году № 6.

В программе SPSS переменная g9 представленная во второй колонке матрицы, содержит ответы респондентов на вопрос анкеты:

G9 Что вы могли бы сказать о своем настроении в последние дни?

1. Прекрасное настроение………………………………………. ..6,6%

2. Нормальное, ровное состояние..………………………………49,2%

3. Испытываю напряжение, раздражение………………………31,2%

4. Испытываю страх, тоску………………………………………..6,8%

5. Затрудняюсь ответить…………………………………………..6,2%

В матрице данных ответы представлены в виде числовых кодов. Поскольку полностью вся матрица содержит ответы 2407 респондентов, просто просмотр ответов всех опрошенных либо на экране компьютера, либо в распечатанном виде на листах бумаги не дает возможности понять каково было настроение опрошенных. Получить обобщенную, агрегированную картину ответов на данный вопрос позволяет таблица одномерного частотного распределения, представленная ниже.

Таблица. Одномерное распределение переменной g9

Колонка Freguence (частота) содержит частоты, то есть, то количество респондентов, которые набрали тот или иной вариант ответа. Из таблицы видно что таких ответов набрали 158 респондентов, вариант 2 набрали 1185 респондентов и т.д. Последняя строка Total означает, что всего было опрошено 2407 респондентов, то есть объем выборки.

Делать выводы о том, что много или мало респондентов ответило на ту или иную градацию вопроса, опираясь на значение «Частота», невозможно, поскольку необходимо постоянно соотносить эти числа с общим количеством опрошенных. Поэтому удобнее использовать колонку «Проценты», которая содержит процентные соотношения для каждой из частот. В результате основываясь на значениях, содержащихся в этой колонке, можно сказать, что наиболее распространенным по стране в то время было «нормальное, ровное состояние» (49,2%).

Таким образом, можно проанализировать частоты распределений ответов респондентов по всей анкете. По итогам социологического исследования обязательно представляют отчет, записки с рекомендациями и предложениями в различные государственные и муниципальные структуры, учреждения