Понятие данных в социологии. Основные задачи и направления анализа данных

Анализ данных это понятие означает совокупность действий, осуществляемые исследователем в процессе изучения неких данных с целью формирования определенного представления о характере описываемого явления. Предметом является техника формирования определенного представления. Основная цель анализа данных - выявление (подтверждение, корректировка) каких-то интересующих исследователя статистических закономерностей; или, другими словами, - определенного рода сжатие, усреднение содержащейся в данных информации.

Основания для выделения типов информации. Типы информации: государственная статистика; данные, полученные с помощью анкет “простой” структуры; данные, полученные с помощью анкет “сложной” структуры; данные об использовании бюджета времени; текстовые данные. Источники социологической информации. Объекты анализа. Формы существования информации. Типы информации и цели, ради достижения которых используется тот или иной тип.В процессе построения моделей изучения свойств мы убедились в том, что в рамках каждой модели требуются определенные типы информации. Можно рассмотреть множество оснований для выделения типов. Эти основания обусловлены существованием различий:

— в источниках (носителях) социологической информации;

— в характере эмпирических индикаторов, порождающихся отдельными типами;

— в существовании различного вида объектов анализа;

— в формах (видах, представлениях) исходных для анализа данных, т. е. какими данными должен оперировать социолог с точки зрения техники анализа (то, что называется обработкой информации);

— в технике получения (сбора, формирования) информации;

— в методах анализа;

— в целях, ради достижения которых используется тот или иной тип информации.

Статистические данные – это совокупность объектов (наблюдений, случаев) и признаков (переменных), их характеризующих. Например, объекты исследования –место страны в списке по качеству жизни, доли ВВП на душу населения; расходы общества на здравоохранение, образование, армию; средняя продолжительность жизни; доля безработицы, безграмотных; индекс качества жизни и т.д.

Существует 3 основных формы представления статистических данных: Текстовая – включение данных в текст; Табличная – представление данных в таблицах; Графическая – выражение данных в виде графиков.

Текстовая форма применяется при малом количестве цифровых данных.

Табличная форма применяется чаще всего, так как является более эффективной формой представления статистических данных. В отличие от математических таблиц, которые по начальным условиям позволяют получить тот или иной результат, статистические таблицы рассказывают языком цифр об изучаемых объектах.

Статистические графики – это условные изображения числовых величин и их соотношений посредством линий, геометрических фигур, рисунков или географических карт-схем. Графическая форма облегчает рассмотрение статистических данных, делает их наглядными, выразительными, обозримыми.

Признак - это свойство, характерная черта или иная особенность единиц, объектов и явлений, которая может быть наблюдаема или измерена. Признаки делятся на количественные и качественные. Многообразие и изменчивость величины признака у отдельных единиц совокупности называется вариацией. Значение каждого признака отдельной единицы совокупности (варианты) могут быть различными. Вариация – это различия в значениях того или иного признака у отдельных единиц, входящих в данную совокупность. Она возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по разному сочетаются в каждом отдельном случае. Наличие вариации является основной предпосылкой статистического исследования. Варьирующие признаки могут быть количественными, если их варианты выражаются числовыми значениями (возраст, стаж работы, оплата труда и прочее) и неколичественными (атрибутивными), не имеющими числового выражения и представляющими собой смысловые понятия (профессия, социальная принадлежность и т д.)Количественные признаки могут быть дискретными и непрерывными. Случаи, когда варианты признака могут принимать только одно из двух противоположных значений, говорят об альтернативном признаке. Признаки, характеризующие статистическую совокупность, взаимосвязаны между собой, поэтому следует различать факторные (признаки-факторы) и результативные признаки. Факторные признаки – это независимые признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки. Результативные признаки – это зависимые признаки, которые изменяются под влиянием факторных признаков. Квалификация, стаж работы – это факторные признаки, а производительность труда – это результативный признак.

Используя понятия объекта и признака, условимся впредь называть матрицей " Объект-признак" прямоугольную таблицу, состоящую из значений признаков описывающих свойства исследуемой выборки наблюдений. В данном контексте одно наблюдение будет записываться в виде отдельной строки состоящей из значений используемых признаков. Отдельный же признак в такой матрице данных будет представлен столбцом, состоящим из значений этого признака по всем объектам выборки.

Статистическая закономерность - это форма проявления повторяемости, последовательности, порядка изменений в массовых явлениях под воздействием определенных причин. Они позволяют определить тенденции развития, типические массовые явления, выделить случайные, единичные явления. Статистические закономерности вполне адекватно описывают массовые явления случайного характера, а именно такого рода явления и изучает обычно социолог.Чаще всего, говоря о статистичности социальных закономерностей, исследователи имеют в виду законы развития больших социальных групп и общества в целом. При этом подобная статистичность обычно рассматривается в контексте анализа известной дилеммы о соотнесении общих закономерностей развития общества и свободой воли отдельного человека.

Математические методы в социологии — методы статистического анализа данных и методы математического моделирования социальных явлений и процессов. Как известно, математические методы анализа данных выступают лишь в качестве инструмента решения содержательных задач. Прежде чем использовать эти методы, их необходимо выбрать. При подобном выборе целесообразно руководствоваться типами содержательных задач, решаемых в процессе анализа данных. (Мы ограничиваемся той совокупностью задач, которые возникают в исследованиях с жестко формализованными процедурами сбора информации.)В настоящее время не представляется возможным выделить все типы задач, возникающих в исследованиях данного вида. Вместе с тем, опыт использования математического аппарата в социологии позволяет сформулировать наиболее распространенные типы содержательных задач.

 

Задачи анализа данных: описание, объяснение, прогноз, понимание:

1) Описание - цель, достичь которую часто бывает необходимо прежде, чем непосредственно приступать к поиску основной интересующей исследователя закономерности. Описание требуется для того, чтобы исследователь мог хотя бы самым приблизительным образом сориентироваться в том " море" данных. Описание может помочь дать ответы на такие вопросы, чтобы потом уже можно было более направленно искать интересующие социолога соотношения.

2) Задачу поиска закономерности иногда отождествляют с задачей объяснения интересующего исследователя явления (напомним, что главный смысл объяснения состоит в подведении объясняемого явления под какой-либо закон, явление – это не обязательно наша содержательная закономерность). Достижение соответствующей цели является актуальной в любом социологическом исследовании. Ее почти всегда можно считать основной целью анализа.

3) Прогноз тех или иных характеристик жизни общества по существу служит целью выявления любой закономерности.

4) Нужно упомянуть о понимании как об одной из познавательных функций социологии в силу огромной важности достижения понимания изучаемого объекта (человека) в любом социологическом исследовании. «Понимание» обычно достигается с помощью мягких методов исследования.

Основными задачами, которые решает анализ данных являются:

· Классификация объектов – поиск однотипных групп объектов, создание типологии.

· Сжатие информации:

· Меры средней тенденции (средние значения признака)

· Коэффициент корреляции – связь между признаками, выраженная одним числом.

· Одномерный анализ – описательная статистика;

· Многомерный анализ – связь между признаками;

· Поиск латентных переменных.

 

⇐ Предыдущая234567891011Следующая ⇒

Поделиться: