Головна

отриманих досліджень

  1. II. Основи наукових досліджень
  2. O немає традиції проведення таких досліджень і мало професіоналів, всі експерти знають один одного і їх дуже мало.
  3. Аналіз отриманих даних
  4. Аналіз отриманих результатів.
  5. Аналіз отриманих статистичних даних.
  6. Взаємозв'язок методології, методів і методик досліджень
  7. Види і методи екологічних досліджень

У випадках, коли досліднику потрібно більш глибокі знання про предмет дослідження, які розкривають його структуру і функціональні взаємозв'язки, що дозволяють виявляти закономірності розвитку соціальних процесів і будувати прогнози їх розвитку, дослідник вдається до вторинної обробки інформації, використовуючи більш потужні статистичні методи аналізу даних.

Використання статистичних програм в комп'ютерній обробці на кілька порядків прискорює обробку матеріалу і надає в розпорядження дослідника такі методи аналізу, які в ручній обробці не можуть бути реалізовані. Однак повною мірою ці переваги можуть використані, якщо дослідник має необхідний рівень підготовки в цій області. Зазвичай, чим потужніший комп'ютерна програма (чим ширші у неї можливості), тим більше часу вона вимагає для освоєння. Таким чином, витрачати час на її вивчення при рідкісних зверненнях до потужного статистичному апарату не зовсім ефективно.

Дуже часто використання таких програм для вирішення нескладних завдань вимагає певної суми умінь. Для того, щоб уникнути зайвих складнощів і тимчасових витрат, доцільно вибирати програму з максимально дружній інтерфейс. Бажано вибрати програми, в яких є досить розвинена функція підказок, в тому числі для непідготовленого користувача. У програмах повинен бути передбачений режим меню. У цьому випадку користувач на кожному кроці робить вибір для подальшої роботи із запропонованих альтернатив і позбавлений необхідності самостійно формулювати завдання для роботи комп'ютера.

Всі використовувані в соціологічних дослідженнях методи вторинної обробки можна умовно розділити на дві групи: методи виявлення зв'язків і залежностей; методи багатовимірної класифікації.

До першої групи належать кореляційний аналіз, регресійний аналіз, дисперсійний аналіз, детермінаціонного аналіз, логлінейний аналіз. До другої групи - кластерний аналіз, дискримінаційний аналіз і багатовимірне шкалювання.

детермінаціонного аналіз. Застосовується для аналізу показників, виміряних в номінальних шкалах. За допомогою цього аналізу вирішується задача визначення об'єктів з такою комбінацією властивостей, за якими можна гарантовано передбачити їх поведінку або дії. Вихідним матеріалом для детерминационного аналізу служать умовні розподілу показників і таблиці перехресної угруповання.

Логлінейний аналіз. Застосовується в тому випадку, якщо треба встановити залежність властивостей соціального об'єкта «А» від зовнішнього фактора «В», при тому, що показники виміряні в якісних шкалах. Вихідна інформація міститься в таблицях перехресної угруповання, але математичні операції здійснюються з функціями від логарифмів частостей.

дисперсійний аналіз (Аналіз варіативності) застосовується для аналізу мінливості ознаки під впливом незалежних один від одного ознак, які традиційно називають факторами, і виявлення ступеня їх (факторів) впливу. Застосовується тільки для кількісних шкал.

регресійний аналіз застосовується лише для показників виміряних в кількісних шкалах, чиї значення підкоряються закону нормального розподілу. Він дозволяє встановити форму, напрямок і тісноту (щільність) взаємозв'язку між ознаками.

кореляційний аналіз застосуються для встановлення наявності і спрямованості зв'язку між ознаками. Мається на увазі, що між ознаками «А» і «В» існує зв'язок і при зміні значень ознаки «А» змінюється ознака «В».

кластерний аналіз служить для угруповання і отримання графічного представлення близьких між собою значень показника (соціальних об'єктів). Мова не йде про виявлення кількісних залежностей, показники представляються у вигляді точок (кластерів) на площині (кластерному поле), групуються за ступенем близькості і цієї класифікації дається якісна оцінка.

дискримінаційний аналіз відноситься до методів якісної класифікації без визначення точних кількісних залежностей між ознаками. На відміну від кластерного аналізу, в якому не висувається припущень про кінцевий результат класифікації, тут передбачається можливе розбиття сукупності ознак на класи і перевіряється достовірність припущення.

багатовимірне шкалювання виступає одним з методів побудови спрощеної компактної моделі досліджуваного явища шляхом виявлення латентних факторів і встановлення їх взаємозв'язків з вимірюваними ознаками. Вихідна інформація для даного методу - заходи близькості між ознаками (об'єктами). Результати представляються безліччю точок, відповідних ознаками (об'єктів) на координатному просторі невеликої розмірності. Кожна вісь цього простору є прихований фактор, який впливає на схожість або відмінність між ознаками. Відстань між точками відображає їх взаємну віддаленість. Координати проекцій точок на осі можна трактувати як результат вимірювання об'єкта в шкалі відповідного фактора.

Кінцевим етапом дослідження є оформлення результатів дослідження та розробка на основі отриманих даних практичних рекомендацій, подання їх замовнику.



Підготовка до обробки і первинна обробка даних | Оформлення результатів соціологічного дослідження

Завідувач кафедри №28 | Кандидат політичних наук І. Л. Баркова | Спостереження. | Аналіз документів. | обробки інформації |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати