Обработка эмпирических данных

Обработка полученных в ходе эмпирического исследования данных направлена на решение следующих задач.

1. Упорядочивание эмпирических данных, преобразование их множества в целостную систему, на основе которой возможно их дальнейшее описание и объяснение.

2. Выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей, связей.

3. Выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их основе научно обоснованных результатов.

Упорядочивание данных осуществляют с помощью составления сводных таблиц, а выявление новых тенденций, закономерностей, связей и оценка их достоверности – посредством методов математико-статистической обработки.

Составление сводной таблицы

Обработку полученных данных целесообразно начать с составления сводной таблицы. Основой для нее является следующая форма: каждая строка содержит значения всех показателей одного участника; в каждом столбце записаны значения одного показателя по всем участникам. Таким образом, в каждой ячейке таблицы запи­сано только одно значение одного показателя одного участника.

Всех участников лучше разделить по их принадлежности к каким-либо подгруппам, которые будут сравниваться между собой. Внутри этих подгрупп полезно упорядочить их, например, по полу, возрасту или другому, важному для исследования параметру. Далее приведен пример сводной таблицы эмпирических данных (табл. 4).

Таблица 4

Пример сводной таблицы эмпирических данных

Таблицам необходимо давать названия, достаточно полно отражающие их содержание и специфику.

Количественная обработка эмпирических данных

Для описания сведенных в таблицу эмпирических данных проводят их количественную обработку. Процесс количественной обработки имеет две фазы: первичную и вторичную.

Первичная обработка данных нацелена на упорядочивание эмпирических данных на основании их группировки по тем или иным критериям. Результаты группировки представляют в наглядной форме в виде: диаграмм, гистограмм, полигонов распределения частот и т.п. Первично обработанные данные в удобной для обозрения форме дают представление о характере всей совокупности данных в целом: об их однородности – неоднородности, компактности – разбросанности. Кроме того, первичная обработка позволяет обнаружить так называемые “выпадающие показатели” – показатели, полученные в результате ошибок в расчетах, нарушениях процедуры сбора данных и т.п.

Вторичная обработка данных заключается в статистическом анализе итогов первичной обработки. Статистический анализ всей совокупности, полученных в исследовании данных, позволяет охарактеризовать ее в предельно сжатом виде, поскольку дает ответы на четыре главных вопроса.

1. Какое значение изучаемого феномена наиболее характерно для конкретной выборки? Для ответа на этот вопрос вычисляют меры центральной тенденции: среднее арифметическое, моду, медиану.

2. Велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, т.е. какова “размытость” данных? Вычисляют меры изменчивости, или рассеивания, разброса: дисперсию, среднее отклонение, стандартное отклонение.

3. Достаточно ли велика разница между характерными значениями, полученными в двух отличающихся друг от друга по определенному признаку выборках? Вычисляют меры оценки достоверности различий.

4. Существует ли взаимосвязь между отдельными данными в имеющейся совокупности и каковы характер и сила этой связи? Вычисляют меры связи, или корреляции.

Основные методы статистического анализа эмпирических данных приведены в приложении 2.